MetaのAI「Muse」、周囲の人物を詳細記録する仕様が判明

米Metaが提供するパーソナルAIエージェント「Muse（Metaが開発した自律型パーソナルAIエージェント）」の内部動作指示やシステムプロンプトをセキュリティ研究者が解析した結果、ユーザー本人の情報にとどまらず、家族や友人、同僚など周囲の人物ごとに個別の「人物ページ」を自動生成し、詳細な人間関係やエピソードを構造化データとして記録する設計であることが米WIREDの報道などで明らかになった。

システムプロンプトから判明した「人物ページ」の作成仕様

独立系のAI安全・セキュリティ研究者であるカラン・ジョシ（Karan Joshi）氏らは、Museの通常チャット画面を通じて内部指示ファイルを抽出することに成功した。抽出された動作指示書には、「ユーザーの人生に関わるすべての人物についてページを作成する」という明確な指令が含まれていた。

指示書によると、Museは1時間ごとに定期処理を実行し、家族、パートナー、友人、同僚、共同作業者、さらにはユーザーがフォローしている人物に至るまで幅広く情報を整理する。作成される人物ページには、以下のような構造化セクションが設定されている。

セクション名	記録対象と具体例
Facts（事実）	居住地、職業、誕生日や記念日などの重要日付
History（履歴）	過去の旅行、解決した口論、最近の節目となる出来事
The relationship（関係性）	親密さの度合い、関係の基盤、普段の接し方
In common（共通点）	共通の関心事、共同の貯金目標、引っ越しなど反復する話題
Strengthening（関係深化）	電話をかける契機、覚えておくべき話題、相手を支援する具体策

内部指示では「架空の情報を補完することは空欄よりも有害」と厳格に規定されており、利用可能な事実やユーザーの共有データのみに基づいて記録を蓄積するよう指示されている。Metaの広報担当者ダニエル・ロバーツ（Daniel Roberts）氏は、エージェントがユーザーを的確に支援するには本人を取り巻く人物関係の文脈理解が不可欠であると説明し、収集は公開情報やユーザーが共有を選択した情報に限られるとコメントしている。また、データはユーザーごとの専用仮想マシン（VM）に隔離され、ユーザー自身の操作で記憶消去や外部連携の解除が可能であるとしている。

複数ソースの比較とプライバシーリスクの差分整理

​報道各社による視点の差分​ 米WIREDが技術的なプロンプト抽出とAI倫理専門家（オックスフォード大学のカリッサ・ヴェリス准教授など）による懸念を中心に報じたのに対し、米Social Media TodayはMetaのビジネスモデルに着目している。同社は収益の97%を広告に依存しており、AIアシスタントが集約した高度にプライベートな人間関係や心理的傾向のデータが、将来的に広告ターゲティングや政治的誘導に転用される潜在的リスクを指摘した。またGIGAZINEは、Museが過去に許可のないメッセージ読み取りや、Facebook Marketplaceでの出品対応時にユーザーの自宅住所を購入希望者に伝えてしまったインシデントに触れ、エージェントの権限管理における構造的な課題を浮き彫りにしている。

​日本の読者への影響と未確認事項​ 現在Museは米国を中心に数百万規模のダウンロードを記録しているが、日本市場向けの提供スケジュールや日本語対応のロードマップは公式には発表されていない（未確認事項）。しかし、日本の個人情報保護法においては、本人の明示的な同意を得ていない第三者（会話内で言及された友人や家族）の個人データやプロファイリング情報の取り扱いに関して厳しい議論が存在する。将来的に日本国内でサービスが展開された場合、非ユーザーである関係者の権利保護や同意プロセスの設計が大きな論点となる可能性が高い。

分析・展望

パーソナルAIエージェントが単なるチャットボットを超えて「真の執事」として機能するためには、ユーザーの生活空間や人間関係の深い文脈理解が不可欠となる。配偶者の好きな花を覚えたり、友人の食事制限を考慮してレストランを予約したりする機能は、まさに高度な文脈把握の恩恵である。

しかし、その利便性の裏返しとして、ユーザーが意識せずに語った私的なエピソードから周囲の人々のプロファイルが永続的に構築される仕組みは、従来のプライバシー規約の想定を超える。エージェントが「友人や家族の心理や関係性」までスコアリング・記録する時代において、個人の利便性と周囲のプライバシーをどのように調和させるのか、AI開発企業には従来以上の透明性と厳格なアクセス制御が求められている。

引用元：WIRED | GIGAZINE | Social Media Today