業務効率化や新規事業の創出に向け、ChatGPTをはじめとする生成AI（ジェネレーティブAI）の導入を進める企業が急増しています。しかし、その高い利便性の裏側には、機密情報の漏洩や著作権侵害、ハルシネーション（もっともらしい嘘の生成）といった重大なリスクが潜んでおり、予備知識なしに利用することは企業の社会的信用を一瞬で失墜させる危険性があります。
AIのリスクを恐れて社内での利用を全面的に禁止するケースも見られますが、ビジネスの競争力を維持するためには、リスクを正しく理解し、適切な管理体制とセキュリティ対策を講じた上で活用することが最も合理的な判断です。
この記事で分かること
- 企業が警戒すべき生成AIの5大リスク（情報漏洩・著作権・倫理問題など）
- AI利用によって実際に起こり得るトラブルや権利侵害の具体例
- リスクを回避して安全に導入するためのガイドライン策定と教育のポイント
本記事では、生成AIのビジネス活用において企業が直面する具体的なリスクを洗い出し、それらを未然に防ぐための実践的な対策や社内ルールの作り方を徹底解説します。組織として安全なAI運用の体制を整えるための手引きとしてお役立てください。
生成AIのビジネス活用における現状とリスク管理の重要性
生成AI（Generative AI）は、文章作成やプログラミング、画像生成など多岐にわたる業務を効率化する革新的な技術として、企業での導入が急速に進んでいます。しかし、その利便性の裏側には、情報漏洩や権利侵害といった重大なリスクが潜んでおり、適切な管理なしに利用することは企業の存続に関わる問題を引き起こしかねません。
本章では、生成AIのビジネス利用の現状と、なぜ今リスク管理が強く求められているのかについて解説します。
急速に拡大する生成AIのビジネス利用
近年、生成AIは単なる技術トレンドを超え、ビジネスインフラとしての地位を確立しつつあります。総務省の調査によると、日本企業における生成AIの活用方針策定率は増加傾向にあり、業務効率化や人手不足解消の切り札として期待されています。
具体的には、以下のような業務での活用が進んでいます。
- 議事録の要約やメール文面の作成による事務作業の効率化
- プログラミングコードの生成による開発期間の短縮
- マーケティング資料やアイデア出しのサポート
一方で、導入に慎重な企業も少なくありません。その最大の理由は「リスクへの懸念」です。セキュリティや法的な問題に対する社内ルールが未整備であることが、活用の障壁となっています。
なぜ今、リスク管理が重要視されるのか
生成AIのリスク管理が重要視される背景には、AI特有の「不確実性」と「影響範囲の広さ」があります。従来のITツールとは異なり、生成AIは自律的にコンテンツを作成するため、入力データが学習されて外部に流出したり、事実とは異なる情報（ハルシネーション）をもっともらしく出力したりする可能性があります。
また、2024年4月に経済産業省と総務省が策定した「AI事業者ガイドライン」では、AIの開発者だけでなく、AIを利用する事業者に対しても責任ある行動が求められています。法的規制や社会的要請が高まる中で、リスク管理を怠ることはコンプライアンス違反とみなされる恐れがあります。
AIリスクを放置した場合の経営への影響
もし適切な対策を講じずに生成AIを利用し、トラブルが発生した場合、企業は金銭的な損失だけでなく、長年築き上げた社会的信用を一瞬で失う可能性があります。
想定されるリスクと経営への影響を下表に整理しました。
このように、生成AIのリスクは現場レベルのミスにとどまらず、経営全体を揺るがす事態に発展しかねません。したがって、「利用を禁止する」のではなく、「正しく恐れて賢く使う」ためのルール作りと教育が、現代の企業には不可欠です。
企業が注意すべき生成AIの主なリスク5選
生成AIは業務効率化に大きく貢献する一方で、適切な管理を行わずに導入すれば、企業の存続に関わる重大なリスクを招く可能性があります。特にビジネスシーンでは、機密情報の取り扱いや法的責任の所在が問われる場面が多く、リスクの全体像を正しく把握しておくことが不可欠です。
企業が直面する主なリスクは、情報セキュリティ、法的責任、情報の正確性、倫理、サイバー攻撃の5つの領域に分類されます。それぞれの概要と具体的な影響は下表のとおりです。
機密情報の漏洩とセキュリティ上の懸念
生成AIを利用するうえで最も警戒すべきリスクの一つが、社内の機密情報や顧客データの漏洩です。多くの対話型AIサービスでは、ユーザーが入力したデータをAIの学習モデルの改善に利用する規約となっている場合があり、不用意に入力した社外秘の情報が、他社の利用時に対する回答として出力されてしまう恐れがあります。
実際に、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の調査においても、AIの業務利用における懸念として機密情報の漏洩が上位に挙げられています。従業員が悪意なく議事録の要約やプログラムコードの修正のために未公開情報を入力してしまうケースが後を絶ちません。
企業としては、入力データが学習に利用されない設定（オプトアウト）を行うか、API経由での利用環境を整備するなどの対策が求められます。
参照：AI利用時のセキュリティ脅威・リスク調査報告書 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
著作権侵害や知的財産権に関する法的問題
生成AIが作成したコンテンツを利用することで、知らぬ間に第三者の著作権を侵害してしまうリスクがあります。AIはインターネット上の膨大なデータを学習していますが、その中には著作権で保護された画像や文章が含まれているためです。
文化庁の見解によれば、AI生成物が既存の著作物と「類似」しており、かつその著作物に「依拠」していると認められた場合、著作権侵害が成立する可能性があります。特に、特定の作家や作品の画風・文体を模倣するように指示（プロンプト入力）を出して生成した場合は、依拠性が認められやすくなります。
商用利用を行う際は、生成物が他者の権利を侵害していないか調査することや、権利侵害のリスクが低い生成AIモデルを選定することが重要です。
参照：AIと著作権 | 文化庁
ハルシネーションによる虚偽情報の生成
生成AIは、確率的に最もらしい言葉を繋ぎ合わせて文章を作成する仕組みであるため、事実とは異なる情報をあたかも真実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（幻覚）」と呼ばれています。
例えば、架空の判例や存在しない論文、誤った製品スペックなどを生成してしまうケースがあります。これらをファクトチェックなしに業務で利用したり、対外的に発表したりすれば、企業の信頼は大きく損なわれます。
生成AIは「嘘をつく可能性がある」という前提に立ち、出力された情報は必ず人間が事実確認（裏取り）を行うプロセスを業務フローに組み込む必要があります。
バイアスや差別的表現を含む倫理的な問題
AIの学習データに偏り（バイアス）が含まれている場合、生成される結果にも差別的な表現や不公平な判断が反映されるリスクがあります。インターネット上のデータには、歴史的な背景や社会的な偏見が含まれていることが多いためです。
具体的には、特定の職業に対して性別による偏見を持った回答をしたり、特定の人種に対して否定的な表現を出力したりする可能性があります。これをそのまま採用活動や与信審査、広告クリエイティブなどに利用すると、人権侵害や差別問題として社会的非難を浴びることになります。
総務省や経済産業省が策定したガイドラインでも、「公平性」や「人権の尊重」はAI事業者が守るべき重要な原則として掲げられています。
サイバー攻撃への悪用と新たな脅威
生成AIの普及に伴い、新たな手口のサイバー攻撃も出現しています。代表的なものが「プロンプトインジェクション」です。これは、AIに対して特殊な命令を入力することで、開発者が設定した安全装置や制限を回避し、本来出力すべきでない情報を引き出したり、不適切な動作をさせたりする攻撃手法です。
また、生成AIを悪用して、極めて自然な日本語のフィッシングメールを作成したり、高度なマルウェア（悪意あるプログラム）を生成したりすることも技術的に可能になりつつあります。
企業は、自社でAIサービスを開発・提供する場合はもちろん、社内で利用する場合でも、こうしたAI特有の脆弱性や脅威に対する最新のセキュリティ対策を講じる必要があります。
AIのリスクが顕在化した想定トラブル事例
AIの導入は業務効率化に大きく貢献する一方で、不適切な利用によって予期せぬトラブルを招く可能性があります。実際に国内外で報告されている事例をもとに、企業が直面し得る具体的なトラブルのケースを把握しておくことが重要です。
ここでは、特に発生頻度が高く、企業へのダメージが大きい「情報漏洩」と「権利侵害」の2つのケースについて解説します。
社内データの入力による情報流出のケース
従業員が生成AIに対して安易に社内の機密情報を入力してしまうことで、重要なデータが外部へ流出するリスクがあります。
その理由は、多くの生成AIサービスにおいて、ユーザーが入力したデータがAIモデルの再学習（トレーニング）に利用される仕様になっているためです。入力された情報はAIの知識の一部として蓄積され、別のユーザーが関連する質問をした際に、その情報が回答として出力されてしまう可能性があります。
例えば、ある製造業の企業において、開発担当者が業務効率化のために「作成中のプログラムコードのバグ修正」を生成AIに指示したケースが挙げられます。この際、社外秘である未発表製品のソースコードをそのまま入力してしまったため、そのコードがAIの学習データとして取り込まれました。後日、第三者が類似のコード生成を求めた際に、流出したソースコードの一部が表示される可能性が生じ、大きな問題となりました。
また、会議の議事録要約のために、顧客の個人情報や非公開の財務情報が含まれたテキストデータをAIに入力してしまうケースも散見されます。こうしたトラブルを防ぐためには、入力データがどのように扱われるかを正しく理解し、対策を講じることが不可欠です。
- 入力データは学習される前提で扱う：無料版やデフォルト設定では、入力内容が学習に利用されることが多いです。
- オプトアウト設定の活用：学習に利用されない設定（オプトアウト）や、法人向けプランの利用を検討する必要があります。
- 機密情報の入力禁止：個人情報や機密情報は、いかなる場合も入力しないようルールを徹底します。
詳細な注意喚起については、個人情報保護委員会のWebサイトなども参考にしてください。
個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」
生成物の商用利用で権利侵害を問われるケース
生成AIによって作成されたコンテンツをそのまま商用利用することで、著作権侵害として法的責任を問われるリスクがあります。
AIはインターネット上の膨大なデータを学習してコンテンツを生成しますが、その中には著作権で保護された画像や文章が含まれています。そのため、AIが生成した成果物が、既存の著作物と「類似（似ていること）」しており、かつ「依拠（既存の作品をもとにしたこと）」していると判断された場合、著作権侵害が成立する可能性があります。
想定されるトラブルとして、広報担当者が自社製品のPRキャラクターを画像生成AIで作成し、広告に使用したケースが挙げられます。生成されたキャラクターが、著名なアニメーション作品のキャラクターに酷似しており、権利元から「著作権を侵害している」として使用の差し止めや損害賠償を請求される事態が考えられます。ユーザー自身に模倣する意図がなかったとしても、AIが学習元の特徴を強く反映した結果、権利侵害となってしまう場合があるのです。
このようなリスクを回避するためには、生成物の取り扱いについて慎重な判断が求められます。主なリスクと対策は下表のとおりです。
AIと著作権の関係については、文化庁が公開している考え方も重要な指針となります。
文化庁「AIと著作権」
企業が生成AIを活用する際は、「AIが作ったものだから著作権フリーである」と安易に判断せず、人間が制作した場合と同様に、他者の権利を侵害していないか厳格なチェックを行う体制が必要です。
リスクを回避して生成AIを活用するための具体的対策
生成AIの導入は業務効率化に大きく貢献する一方で、情報漏洩や権利侵害といったリスクへの対策が不可欠です。企業が安全にAIを活用するためには、技術的な対策だけでなく、組織全体でのルール作りと運用体制の整備が求められます。
本章では、企業が講じるべき具体的なリスク対策について、ガイドラインの策定、教育、監視体制の3つの観点から解説します。
社内ガイドラインの策定と利用ルールの周知
企業が生成AIを導入する際、最初に取り組むべき対策は、自社の利用方針を明確に定めた社内ガイドラインの策定と、全従業員への周知徹底です。
なぜなら、明確なルールが存在しない場合、従業員が個人の判断でセキュリティ対策が不十分な無料ツールを利用したり、業務上の機密情報を安易に入力したりする「シャドーIT」のリスクが高まるからです。また、AIが生成した成果物をそのまま商用利用することで、知らず知らずのうちに著作権侵害を引き起こす可能性もあります。
ガイドラインを策定する際は、禁止事項だけでなく、「どのような業務であれば利用してよいか」という許可範囲を具体的に示すことが重要です。策定すべき主な項目は下表のとおりです。
ガイドラインは一度作成して終わりではなく、AI技術の進化や法改正に合わせて定期的に見直しを行う必要があります。策定後は社内ポータルサイトへの掲載や説明会の実施を通じて、ルールを形骸化させない運用が求められます。
入力データの取り扱いに関する教育の徹底
ガイドラインの策定と並行して、従業員に対し「何を入力してはいけないか」というデータリテラシー教育を徹底することが極めて重要です。
多くの生成AIサービスでは、デフォルトの設定において、ユーザーが入力したデータがAIの学習に利用される仕様になっています。そのため、機密情報をそのまま入力してしまうと、その情報が学習され、他社を含む第三者への回答として出力されてしまう情報漏洩リスクがあるからです。
具体的には、以下のような内容を研修やeラーニングで教育し、従業員のセキュリティ意識を高める必要があります。
- オプトアウト設定の重要性：入力データを学習に使わせない設定（オプトアウト）の方法や、API経由での利用など、セキュアな環境での利用方法を周知する。
- 情報の匿名化・マスキング：どうしてもデータ処理が必要な場合は、個人名や企業名を「A社」「B氏」のように置き換え、特定できない状態に加工してから入力する。
- プロンプトインジェクションへの理解：悪意ある入力によってAIから不適切な情報を引き出そうとする攻撃手法があることを知り、不用意な挙動をさせない入力方法を学ぶ。
特に、個人情報保護法やGDPR（EU一般データ保護規則）などの法規制に関わるデータを取り扱う部署では、より専門的な研修を実施し、法的リスクを回避する体制を整えるべきです。
生成物のファクトチェックと人間による監視
AIによって生成されたコンテンツを業務で利用する場合は、必ず人間が内容の正確性を確認（ファクトチェック）し、最終的な責任を持って判断するプロセスを組み込む必要があります。
生成AIは、確率に基づいて「もっともらしい文章」を作成する仕組みであり、事実とは異なる虚偽の情報（ハルシネーション）を生成することがあるためです。また、既存の著作物と酷似した内容が出力されるケースもあり、そのまま利用することは企業の信頼失墜や訴訟リスクに直結します。
対策として、「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を業務フローに定着させることが有効です。
- 出典の確認：AIが提示した情報の根拠となるデータソースやURLが実在するか、信頼できる情報源かを確認する。
- 権利侵害のチェック：生成された画像や文章が、既存の商標や著作物に類似していないか、類似性判定ツールなども活用して調査する。
- 倫理的観点のチェック：差別的な表現やバイアスが含まれていないか、人間の目で読み解いて修正する。
政府もAIの利用に関しては注意喚起を行っており、適切な利用を求めています。例えば、個人情報保護委員会は生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しており、個人情報の入力に関するリスク管理を求めています。
個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」
最終的にはAIをあくまで「業務を支援するツール」として位置づけ、生成物の品質と責任は人間が負うという意識を組織全体で持つことが、リスク回避の鍵となります。
AIリスクに関するよくある質問
無料で使えるChatGPTを業務利用しても問題ありませんか？
無料版の生成AIサービスは、入力したデータがAIの学習に利用される可能性があります。機密情報を扱う業務では、学習データとして利用されない設定（オプトアウト）を行うか、セキュリティ機能が強化された法人向けのエンタープライズ版を利用することが推奨されます。
生成AIで作ったコンテンツに著作権は発生しますか？
現時点での日本の法律では、AIが自律的に生成したものには原則として著作権が発生しないと考えられています。ただし、人間が創作的意図を持って詳細な指示を出し、生成物に大幅な加筆・修正を行った場合には著作権が認められる可能性があります。
ハルシネーション（嘘の回答）を防ぐにはどうすればよいですか？
現在の技術ではハルシネーションを完全に防ぐことは困難です。そのため、生成された情報が正しいかどうかを必ず人間が確認するファクトチェックの工程を業務フローに組み込むことが重要です。
企業が最も優先して対策すべきAIリスクは何ですか？
企業の信用に直結する機密情報の漏洩です。社員が悪意なく社内データを入力してしまうリスクが高いため、まずはガイドラインの策定と利用ルールの周知徹底を行う必要があります。
生成AIの利用を禁止すべきでしょうか？
一律に禁止することは、業務効率化の機会損失や競争力の低下を招く恐れがあります。リスクを正しく理解し、適切なルールとセキュリティ対策を講じた上で、安全に活用できる環境を整えることが望ましいです。
生成AIの導入に伴うリスクと対策のまとめ
本記事では、企業が生成AIを導入する際に知っておくべきリスクと、その具体的な対策について解説しました。
生成AIは業務効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めていますが、一方で「情報漏洩」「著作権侵害」「ハルシネーション」「バイアス」「サイバー攻撃への悪用」といった5つの主要なリスクが存在します。これらのリスクを無視して導入を進めれば、企業の信頼失墜や法的なトラブルに発展しかねません。
重要なのは、AIの利用を恐れて遠ざけることではなく、「社内ガイドラインの策定」や「社員教育の徹底」、「人間による監視（Human in the Loop）」といったガバナンス体制を構築することです。リスクを正しく管理し、安全な環境下でAIを活用することが、企業の成長と競争力強化につながります。
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