生成AIの問題点7選！企業が導入前に知るべきリスク・著作権の注意点と解決策を解説

生成AIは業務効率化や生産性向上に大きく貢献する一方、情報漏洩や著作権侵害、ハルシネーション（誤情報）などのリスクも抱えています。そのため、「どのような問題があるのか」「企業はどのような対策を講じるべきか」と気になっている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、生成AIの代表的な問題点や実際に起きた事例、企業が取り組むべき対策についてわかりやすく解説します。リスクを正しく理解し、安全かつ効果的に生成AIを活用するためのポイントを確認しましょう。

そもそも生成AIとは

生成AIとは、大量のデータで学習したAIモデルを用いて、新しいコンテンツを生成するAI技術です。従来のAIは分類・予測用途で活用されることが多かったのに対し、生成AIはユーザーの指示（プロンプト）に応じて新しいコンテンツを生成できる点が大きく異なります。

代表的なサービスにはChatGPTやGemini、Claudeなどのチャット型AIのほか、画像生成AIや動画生成AIなどがあります。業務効率化やアイデア出し、資料作成、プログラミング支援など幅広い用途で活用が進み、企業での導入・活用も急速に進んでいるのが実情です。

一方で、生成AIは誤情報を生成したり、機密情報や著作権に関する問題を引き起こしたりする可能性もあります。そのため、企業で活用する際は利便性だけでなく、リスクや適切な運用方法を理解することが重要です。

生成AIの問題点7選

生成AIは業務効率化やアイデア創出など、多くのメリットをもたらす技術です。しかし、便利だからといってリスクを理解せずに利用すると、情報漏洩や法的トラブルなど、企業に大きな影響を及ぼす可能性があります。

ここでは、企業が生成AIを活用する前に理解しておきたい7つの問題点を解説します。

情報漏洩リスク

生成AIに入力した情報が、意図せず外部へ漏洩するリスクがあります。特に、クラウド型の生成AIサービスでは、サービスや設定によっては入力した内容がモデル改善に利用される設定となっている場合があります。

例えば、社内資料や顧客情報、未公開の開発情報などを入力すると、機密情報が第三者へ漏れる可能性はゼロではありません。2023年には、ChatGPTへ機密情報を入力し、社外のAIサービスへ送信される事案も発生しました。※1

多くの主要生成AIサービスで学習利用を制限できる設定が用意されていますが、機密情報を安易に入力しないことが情報漏洩対策の基本です。企業では利用ルールを整備し、入力してよい情報を明確に定める必要があります。

著作権侵害問題

生成AIは著作権侵害のリスクがあるため、そのまま公開・利用する前に確認が必要です。

生成AIは大量のデータを学習して回答を生成します。そのため、場合によっては既存作品と類似した内容が生成されるケースもあるのです。また、利用方法によっては著作権侵害となる可能性があります。

さらに、画像生成AIでは作家やイラストレーターの作風に酷似した画像が生成されるケースもあり、国内外で訴訟や議論が続いています。

企業が生成AIを利用する場合は、生成物の権利関係を確認するとともに、公開前に人の目でチェックすることが重要です。

ハルシネーション（誤情報）の危険性

生成AIは事実ではない内容を、あたかも正しい情報であるかのように生成することがあります。この現象は「ハルシネーション」と呼ばれるものです。

例えば、存在しない判例や誤った法令情報を提示するケースがあります。さらに誤った統計データを提示したりする場合もあります。一見すると自然な文章で説明されるため、利用者が誤りに気付きにくい点が問題です。

特に、医療・法律・金融など正確性が求められる分野では、ハルシネーションが重大な判断ミスにつながる可能性があります。

そのため、生成AIの回答は参考情報として扱い、必ず一次情報や公式資料で内容を確認することが重要です。

犯罪に悪用されるリスク

生成AIは便利な技術である一方、犯罪に悪用されるリスクも指摘されています。

近年では、フィッシングメールの文章作成やマルウェア作成を試みる事例、SNSを利用した詐欺メッセージの作成などに生成AIが利用される事例が報告されています。従来よりも自然な日本語を短時間で生成できるため、被害の拡大も懸念されるところです。

また、生成AIを利用して大量の偽レビューや偽ニュースを作成することも技術的には可能とされています。

多くの生成AIサービスでは安全対策が講じられていますが、利用者側にも倫理観を持った適切な利用が求められます。

学習データの偏りにより回答にバイアスが生じるリスク

生成AIは学習データに含まれる偏見（バイアス）を反映した回答を生成する場合があります。

生成AIはインターネット上の文章や画像など大量のデータを学習している点が特徴です。そのため、学習データに性別や人種、国籍、職業などに関する偏見が含まれている場合、その影響を受けた回答を生成する可能性があります。

例えば、特定の職業に対する固定観念を含んだ回答や、公平性に欠ける表現が出力されるケースも報告されています。※2

企業が生成AIを業務で利用する際は、AIの回答をそのまま採用せず、人による確認を行うことで公平性を保つことが重要です。

生成AIコンテンツの見極めが困難

生成AIで作成された文章や画像は、区別が難しいケースが増えています。

近年の生成AIは品質が大幅に向上しており、自然な文章やリアルな画像、動画を短時間で生成できるようになりました。そのため、SNSやWebサイトでは、生成AIによるコンテンツであることに気付かず情報を信じてしまうケースも増えています。

企業においても、AIが作成した資料や画像をそのまま利用すると、誤情報や著作権上の問題を見落とす可能性があります。

情報の信頼性を確認するためには、情報源や作成者、作成方法を確認する習慣を身につけることが重要です。

不適切な回答を行うケースもある

生成AIは差別的・攻撃的・不適切な内容を回答する可能性があります。

近年の生成AIは安全対策が強化されていますが、プロンプトの工夫や特殊な入力方法によって「ジェイルブレイク」と呼ばれる手法などを用いて、安全機能を回避した回答が生成されるケースも報告されているのです。また、社会情勢や倫理的なテーマについて、不適切な表現を含む回答を返す可能性もあります。

企業が生成AIを顧客対応や社外向けコンテンツに活用する場合、不適切な回答がブランドイメージを損なうリスクも考えられます。

そのため、生成AIを業務に導入する際は、人による最終確認を前提とした運用体制を整えることが欠かせません。

生成AI全般のリスクは下記でも解説

生成AIが問題視された事例

生成AIは業務効率化や新たな価値創出に役立つ一方で、実際に企業や社会へ影響を与えた事例も少なくありません。情報漏洩や誤情報、法的トラブルなど、生成AIのリスクが顕在化したケースは国内外で報告されています。

ここでは、企業担当者が知っておきたい代表的な事例を紹介します。

サムスン電子の情報流出事件

生成AIへ機密情報を入力したことで、情報漏洩リスクが改めて注目されました。2023年、Samsung Electronicsの従業員が業務中にChatGPTを利用し、ソースコードや会議資料などの社内機密情報を入力していたことが判明しました。※1

一般的なクラウド型生成AIサービスでは入力したデータは外部のクラウドサービスへ送信されるため、機密情報の管理方法が問題視されました。この事案を受け、Samsung Electronicsは生成AIサービスの利用を一時制限し、社内向けAIツールの開発・安全な利用環境の整備を進めています。

この事例は、生成AIの導入には技術だけでなく、利用ルールやガバナンスの整備が不可欠であることを示しています。

AIチャットボットとの対話が注目された女王暗殺未遂事件

AIへの過度な依存が深刻な事件につながる可能性を示した事例として、英国で発生した女王暗殺未遂事件が知られています。2021年、男が英国王室の居城であるウィンザー城へ侵入し、エリザベス女王の暗殺を企てた事件では、恋人のように接していたAIチャットボット「Replika」との5,000件超のメッセージが注目されました。※3

この事件では、男がAIを人間のような存在として信頼し、自身の計画を肯定するような応答が含まれていたことが報じられています。このようにAIへ過度に感情移入し、人間のように受け止めてしまう心理現象は「ELIZA効果」と呼ばれます。この事件はELIZAそのものではなく、「ELIZA効果」を考える上で代表的な事例です。

生成AIはさらに高度な対話が可能になっていますが、AIの回答を絶対視せず、最終的な判断は人が行うことが重要です。

チャットボットのAI事件は下記で解説

ChatGPTの医療アドバイスを巡る死亡訴訟

生成AIを医療判断に利用する危険性が指摘された事例として報じられています。海外では、19歳の大学生が薬の飲み合わせについてChatGPTに相談した末に死亡し、遺族がOpenAIを提訴したと報じられています。※4

ただし、この事例については訴訟における遺族側の主張であり、報道時点では因果関係が裁判所によって認定されたわけではありません。ChatGPTの回答のみが死亡原因と断定されているわけではなく、生成AIの回答はあくまで参考情報であり、医療機関の診断に代わるものではない点に注意が必要です。

OpenAIもChatGPTを医療専門家の代替として使用しないよう注意喚起しています。

弁護士がChatGPTの架空判例を提出した事件（Mata v. Avianca）

生成AIの回答を十分に確認せず利用すると、重大な業務上の問題につながることを示した事例です。2023年、米国で係争中だった「Mata v. Avianca」の裁判において、弁護士がChatGPTに判例のリサーチを依頼し、生成された判例情報をそのまま裁判所に提出しました。※5

しかし、その6件の主要判例は実在せず、ChatGPTが生成した架空の情報だったことが判明しました。裁判所は弁護士らに5,000ドルの制裁金を科し、提出資料の正確性を確認する義務があると指摘しました。

この事件は、ハルシネーションによる誤情報を人間が検証しなければならないことを象徴する代表例として知られています。

Chevrolet販売店チャットボット事件

生成AIチャットボットは、想定外の回答によって企業ブランドや信用を損なう可能性があります。2023年、Chevrolet of Watsonvilleに対し、プロンプトインジェクションを含む巧妙な指示を与えた結果、1ドルで販売することに同意した回答を引き出しました。※6

実際に販売契約が成立したわけではありませんが、この出来事はSNSで大きな話題となり、企業が公開するAIチャットボットのリスク管理の重要性が注目されました。

企業が生成AIを顧客対応へ活用する場合は、回答内容を適切に制御するとともに、人が監視・改善できる運用体制を整えることが欠かせません。

企業ができる生成AI問題の対策

生成AIのリスクは完全になくすことはできませんが、適切な運用ルールや管理体制を整えることで、多くのリスクを低減できます。企業が安全に生成AIを活用するには、技術だけでなく、組織全体でリスクを管理する仕組みづくりが欠かせません。

ここでは、企業が実践すべき6つの対策を紹介します。

生成AIを利用するための社内ルールの策定

生成AIを安全に活用するには、利用目的や入力できる情報を明確にした社内ルールを策定することが重要です。

例えば、顧客情報や機密情報を入力しないことや、生成AIが作成した文章を公開する前には担当者が確認することなどをルール化すると、情報漏洩や誤情報の発信を防ぎやすくなります。また、社内で利用を許可する生成AIサービスを限定することで、セキュリティリスクの低い環境を維持しやすくなるでしょう。

生成AIは便利なツールですが、従業員ごとに異なる使い方をするとトラブルが発生する可能性があります。誰もが同じ基準で利用できるよう、社内ガイドラインを整備することが大切です。

生成AI利用のルール作りは下記で解説

生成AIガバナンス体制を構築する

生成AIを全社的に活用する企業では、ガバナンス体制の構築が欠かせません。

生成AIガバナンスとは、生成AIを安全かつ適切に利用するための管理体制を指します。利用ルールを策定するだけでなく、利用状況の把握やリスク評価、法令や社内規程、各種ガイドラインへの適合確認などを継続的に行うことが重要です。

特に、複数の部署で生成AIを利用する場合は、情報システム部門や法務部門、セキュリティ部門などの関係部門が連携しながら運用する必要があります。責任者を明確にした管理体制を整えることで、情報漏洩やコンプライアンス違反などのリスクを低減できます。

生成AIガバナンスについては下記で解説

入力内容がモデル改善に利用されない設定を確認する

生成AIへ入力したデータをAIの学習に利用されたくない場合は、対応しているサービスではオプトアウト設定を利用しましょう。

サービスや契約プランによって設定や取り扱いが異なるため、設定を変更することでモデル改善への利用を制限できる場合があります。ただし、サービスによって設定方法や適用範囲は異なるため、利用前に公式ドキュメントを確認することが重要です。

なお、オプトアウトを設定した場合でも、機密情報や個人情報を入力してよいわけではありません。社内ルールと併せて運用し、重要な情報は原則として入力しないことが安全な利用につながります。

オプトアウトについては下記でも解説

生成AIの回答を過信しない

生成AIの回答は必ずしも正しいとは限らないため、参考情報として活用することが大切です。

生成AIは、自然な文章を生成できますが、存在しない情報を事実のように回答する「ハルシネーション」が発生することがあります。特に、法律や医療、会計など専門性が高い分野では、誤った回答が重大な判断ミスにつながる可能性があります。

生成AIの回答を業務で利用する際は、公式サイトや行政機関、公的機関が公開する資料などと照らし合わせて確認しましょう。最終的な判断は人が行うことを前提に運用することが重要です。

人の目によるチェックを行う

生成AIが作成した文章や画像は、そのまま公開せず、人による確認を行いましょう。

生成AIは文章作成や資料作成を効率化できますが、誤情報や著作権上の問題、不適切な表現が含まれる可能性があります。公開前に担当者が内容を確認することで、情報の正確性や品質を確保できます。

また、ダブルチェックや承認フローを設ける体制を整えることで、見落としを減らすことも可能です。生成AIはあくまで業務を支援するツールであり、最終的な品質管理は人が担うことが重要です。

従業員のAIリテラシーを継続的に向上させる

生成AIを安全に活用するには、従業員一人ひとりのAIリテラシーを継続的に高めることが欠かせません。

生成AIは短期間で機能や利用ルールが変化するため、一度研修を実施しただけでは十分とはいえません。情報漏洩対策、著作権、プロンプト設計などについて、定期的な教育や研修を実施することが重要です。

また、生成AIの活用事例や社内で発生したトラブルを共有することで、従業員の理解を深めることができます。継続的な教育を通じて、安全かつ効果的に生成AIを活用できる組織づくりを目指しましょう。

AIリテラシーを高める生成AIセミナーは下記で解説

よくある質問

生成AIの導入を検討している企業担当者からは、法規制や無料ツール、導入時のポイントなどについて多くの質問が寄せられます。ここでは、記事内で紹介しきれなかった疑問に回答します。

生成AIの問題点を正しく理解することが活用への第一歩

生成AIは、業務効率化や新たなアイデア創出に役立つ一方で、情報漏洩や著作権侵害、ハルシネーションなどのリスクも抱えています。そのため、便利さだけに注目するのではなく、リスクを理解したうえで適切に運用することが重要です。

企業で生成AIを活用する際は、社内ルールやガバナンス体制を整備し、従業員のAIリテラシー向上にも継続して取り組みましょう。適切な対策を講じれば、生成AIは企業の生産性向上や競争力向上を支える有効なツールとして期待できます。自社の課題や利用目的に合わせて、安全かつ効果的な生成AIの活用を進めていきましょう。

最後に

生成AIのリスクを正しく理解し、安全に活用するための第一歩として、まずは無料相談で自社に合った導入・運用体制についてお気軽にご相談ください。