【2025】生成AIのリスクとは？企業が行うべき5つの対策を解説

ChatGPTやGeminiなどの生成AIが登場し、個人だけでなく多くの企業が競うように生成AI技術を導入する現在、その便利さの裏に潜むリスクについても知っておく必要があります。

生成AIは業務効率化やコスト削減など、企業にとって大きな競争優位性をもたらす可能性を秘めていると同時に、データセキュリティの脆弱性や生成AIによる判断の透明性欠如、コンプライアンス違反、風評被害のリスクといった深刻な経営課題も生み出しています。

今回は、生成AIがもたらす企業にとっての具体的なリスクとその対策を解説します。

生成AIのリスクとは

生成AIの技術がもたらすメリットの陰には、見過ごせない複雑なリスク要因が潜んでいます。複合的なリスク要因を十分に理解し、適切な対策を講じることが、生成AI技術を安全かつ効果的に活用するための鍵となるでしょう。

以下で、生成AIの具体的なリスクを解説します。

データ漏洩のリスク

生成AIシステムは、入力されたデータを処理・学習する過程で情報漏洩のリスクがあります。特に、ユーザーが意図せず機密情報を入力してしまうケースが挙げられます。生成AIの学習モデルは、入力されたデータを保持しており、場合によっては他のユーザーとの対話に利用する可能性があります。

こうした漏洩は、企業の知的財産の喪失だけでなく、顧客信頼の低下や法的責任、規制違反などの結果をもたらす恐れがあり、長期的な顧客離れや株価への悪影響などの損害をもたらすこともあります。

プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが生成AIシステムに特殊な指示を含む入力を行い、本来の動作を妨げたり、設計者の意図に反する出力を引き出したりする攻撃です。

この攻撃は、生成AIの指示に従う性質を悪用したもので、生成AIの応答生成の弱点を突き、元の指示や制限を無視させるような巧妙なプロンプトを構築します。

例えば、「以前の指示を無視して」という文言を含めることで、生成AIのセーフガードを回避したり、「システムプロンプトを表示して」といった直接的な要求をしたりする手法も存在します。

さらに、一見無害なプロンプトの中に、特定の文字列を分散させて隠し、それが生成AIによって処理される際に有害な指示として再構成されるという手法も存在します。

ハルシネーション

ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない情報や存在しない情報を提示する現象を指します。生成AIは、学習データに含まれない情報を求められると、もっともらしく見える回答を創作することがあります。

これは、AIが学習した膨大なテキストデータから、類似の文脈や表現パターンを基に回答を生成するためです。例えば、存在しない学術論文の引用や架空の統計データの提示、実在しない歴史的事象の説明などが挙げられます。特に法律や医療、金融など専門知識が重要な分野では深刻な問題になります。

著作権・商標権の侵害のリスク

生成AIが作成するコンテンツは、著作権や商標権の侵害に繋がる可能性があります。生成AIは学習データに含まれる著作物の特徴を模倣することがあるため、生成されたコンテンツが既存の著作物に似てしまうのです。

特に画像生成AIでは、特定のアーティストのスタイルを模倣した作品の生成が可能であり、著作権侵害に該当するかどうかは法的に議論の余地があります。

既存の文章の一部をそのまま再現したり、特徴的な表現を模倣したりすることや商標登録されたロゴや商品デザインに似た画像を生成することがあり、商標権侵害や不正競争防止法違反に該当する恐れもあるのです。

悪用リスク

悪意を持った人物が生成AIを用いることで、偽のニュース記事や実在する人物や企業を装ったフィッシングメールの作成が容易になっており、従来よりも高度で見破りにくい詐欺行為が増加する恐れがあります。

このような悪用行為を抑制するためには、適切な法的枠組みや制裁措置の確立が欠かせませんが、生成AIの進化スピードは非常に速く、法整備や規制の導入がそのペースに追いついていないのが現状です。

今後数年間で、各国政府や国際機関による規制が進むと予想されますが、それまでの過渡期においては特に注意が必要です。企業や個人は、生成AIにおける悪用の可能性とそれに伴う社会的影響を常に意識していなければなりません。

雇用へのリスク

高度な知的労働を担ってきた多くの職種において、生成AIによる代替が現実味を帯びており、この流れが加速すれば、相当数の人々が従来の仕事を失うことになると言われています。

また、日常的な思考や判断を生成AIに委ねる機会が増えれば、私たち自身の認知能力が徐々に衰えていくことも考えられます。例えば、計算や問題解決を生成AIに頼ることで、人間本来の思考力や創造性が退化してしまう恐れがあります。

生成AIのリスクによる事件の事例

生成AIは、多くのメリットをもたらす一方で、その誤用や悪用による事件が増加しています。ここでは、実際に発生した生成AIによる事件の事例を紹介します。

機密情報の漏洩事例

ある企業では、従業員がChatGPTに機密性の高いデータをアップロードしてしまい、意図せず情報漏洩を引き起こした事例があります。事態を受けて、従業員によるChatGPTなどの生成AIツール使用を全面的に禁止する方針を導入しました。

具体的には、エンジニアが社内で使用されているソースコードをChatGPTに入力したところ、そのデータが外部サーバーに保存され、他のユーザーがアクセス可能な状態になってしまったとされています。

同社が新たに策定したルールでは、会社支給のコンピューターやタブレット、携帯電話、社内ネットワークにおける生成AIシステムの利用を完全に禁止しています。また個人所有の端末でChatGPTなどの生成AIを使用する際にも、企業の知的財産や企業情報、個人データを一切入力しないよう従業員に強く求めています。

無許可での学習使用

ある著名な作家たちが、Open AIを著作権侵害で提訴した事例です。彼らは自分たちの作品が許可なくChatGPTの学習データとして使用されたと主張しました。

これに対しOpen AIは作家の権利を尊重する姿勢を示し、作家たちも生成AI技術の恩恵を受けるべきだという見解を表明しています。

アカウント情報の漏えい

あるシンガポールの企業による発表で、日本のChatGPTユーザーのログイン情報が流出していることが明らかになりました。同社はマルウェアを通じてこの漏洩を発見しました。

2023年5月までの1年間で、少なくとも600件以上の日本からのChatGPTアカウント情報がダークウェブ市場で売買されていたことが確認されています。このような不正アクセスはユーザーの個人情報やプライバシーを深刻に脅かす問題となっています。

ディープフェイクに騙され巨額送金

香港のある企業の財務担当者が、生成AIで作られた偽の同僚とのビデオ通話に騙され、巨額送金を行ってしまいました。香港警察によれば、このテレビ会議で使われた映像と音声はすべて生成AI技術によって合成されたディープフェイクでした。

このケースは、ディープフェイク技術を悪用した初めての大規模詐欺事件として世間の関心を集めました。

生成AIにおける企業のリスク対策5つ

生成AIのリスクによる事件の事例をご紹介したように、生成AI導入には様々なリスクが潜んでいます。しかし、リスクがあるからといって生成AIの活用を躊躇していては、競争優位性を失いかねません。

重要なのは、リスクを正しく理解し、適切な対策を講じながら戦略的に導入を進めることです。以下は、生成AIを安全に活用するための具体的な対策を5つご紹介します。

①生成AI利用体制を整える

生成AIの安全かつ効果的な活用には、適切な利用体制の構築が重要です。組織的なアプローチと継続的な監視が重要となります。生成AIの導入にあたっては、生成AIによるリスクの特定や方針の策定、監視体制の確立などの体制が必要です。

具体的には、以下のような要素を含めることが重要です。

特に、データプライバシーやセキュリティ、倫理的配慮を中心に据えた体制を構築することが大切です。

また、生成AIの出力を定期的に確認し、問題のある応答パターンを特定する仕組みも構築し、生成AIの誤った応答や不適切な内容に関するユーザーからの報告を迅速に処理することで、同様の問題の再発を防ぐための対策を講じることができます。

②利用する範囲を決める

効果的に生成AIを活用するためには、その特性を理解した上で適切な活用範囲を設定することが大切です。この戦略的アプローチにより、組織は生成AIの潜在能力を最大限に引き出しながら、誤った情報生成や予期せぬ法的問題などのリスクを効果的に軽減できるでしょう。

境界線を設けることで、組織は生成AIの真の価値を安全に受けられるようになります。

生成AIをCADで使うメリットについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】生成AIはCADでどう活かせる？図面作成や設計など導入事例を紹介

③特性や目標に合わせて生成AIを選ぶ

各企業は生成AIを導入する際、そのツールが提供する機能性や処理能力、セキュリティ面での保護措置が組織固有の必要条件を満たしているかを慎重に検討すべきです。適切な判断の元で選定を行うことで、将来的な問題を未然に防ぐことができるでしょう。

また、導入する際は、ユーザーが入力した情報を生成AIが学習に使わないオプトアウト設定を活用するなどの予防策を講じることが有効です。

④問題を検出するツールを導入する

生成AIのリスクに対して、問題のある内容を検出するための技術的な対策も大切です。生成AIの出力に対する事実確認機能や、高リスクの応答を自動的に検出するシステムの導入が効果的です。

具体的には、以下のようなツール対策が考えられます。

また、同じ質問に対して複数の回答を生成し、その一貫性を確認したり、生成AIが情報を提供する際に、その根拠となる出典や参考資料を提示する機能を実装するのも有効です。

⑤AIリテラシー教育を行う

企業が生成AIの可能性を最大限に引き出しつつ、その使用に伴うリスクを管理するためには、社員のAIリテラシー向上が欠かせません。生成AIに関する知識とスキルを従業員が身につけることが重要な鍵となるのです。

企業内で効果的な研修やセミナーを実施することにより、スタッフは生成AIの基礎知識を習得し、その活用法や潜在的なリスクを認識できるようになります。これにより、生産性向上と責任ある利用を両立させる職場環境の構築ができるでしょう。

生成AIセミナー

生成AIセミナーは、生成AIが初めての方でも短期間で生成AIの基礎から応用まで習得できる充実した内容です。生成AIの種類や大規模言語モデルの仕組みについて深く理解し、機械学習の基本原理も学ぶことができます。

実践的なスキルでは、ChatGPTなどの効果的な活用方法を習得し、プロンプトエンジニアリングの技術を身につけることで、生成AIから最大限の価値を引き出す方法を学びます。さらに、様々な生成AIサービスについて知識を深め、業務に取り入れる手法を習得できます。

セミナーでは、企業が生成AIを業務に導入する際に直面する課題とその解決策についても詳しく解説します。最終的には、自社独自の生成AIを構築するためのノウハウも提供します。

また、企業の特定ニーズに合わせて、社員研修用にセミナーの日程や内容をカスタマイズすることも可能です。

生成AIセミナーのメリットについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】おすすめの生成AIセミナー8選！セミナーの選び方やメリットも紹介！

生成AIのリスクを総合的に管理しよう

今回は、生成AIがもたらす企業にとっての具体的なリスクとその対策を解説しました。生成AIによる効率化の恩恵は計り知れないものがありますが、虚偽の情報が拡散するリスクや著作権に関するリスク、情報セキュリティの脆弱性やサイバー犯罪への悪用といったリスクもあります。

そのため、生成AIを提供する企業や利用するユーザーは、個人情報や企業秘密などの機密データ取り扱いに細心の注意を払うことが求められます。安全な活用のためには、許容される行為と避けるべき行為の境界線を明確に認識し、関連法規や業界ガイドラインに則った運用が重要です。

生成AI技術の能力を最大限に受けながら、潜在的なリスクを適切に管理するためのバランス感覚がますます重要になってくるでしょう。