【2026】生成AIの課題とは？技術的・倫理的・企業導入時の問題点と解決策

近年、多くの企業でも導入が行われる生成AIは、文章や画像を自動で作れる便利な技術として注目されています。しかし、実際に使ってみると間違った内容を生成したり、使い方が難しいといった問題点もあるのが現状です。

本記事では、生成AIの技術面・倫理面・企業の導入時における課題をわかりやすく解説します。もし、企業にこれから生成AIを導入しようと検討している方は、この記事でどのような課題が存在するか参考にしてみましょう。

生成AIの技術的な課題とは？

生成AIは非常に便利なツールである一方で、まだ発展途上の技術でもあります。そのため、現時点ではさまざまな技術的課題を抱えています。

代表的な問題点は以下のとおりです。

1. 間違いを生成する
2. 根拠がわからない
3. 学習していない情報は対応できない
4. 同じ質問でも異なる回答をする
5. 日本語は得意ではない
6. 生成AIが生成したかわからない
7. 倫理的問題がある

生成AIの課題を理解するには、まずその仕組みや基本的な使い方を知ることが大切です。まだ生成AIの基礎に不安がある方は、こちらの記事も参考にしてください。

【2025】生成AIとは？使い道や基本的な使い方

間違いを生成する

生成AIは、それらしく見える文章を作るのが得意ですが、常に内容が正しいとは限りません。たとえば、実在しない事実や人物についても、あたかも本当であるかのように生成してしまうことがあります。

そのため、必ず生成AIの生成物は人間がチェックをしてから活用することをおすすめします。

根拠がわからない

生成AIの回答には、なぜその結論に至ったのかという根拠が示されないことがほとんどです。どの情報を参考にしたのか不明なため、信頼性がない結果が出力されます。説明責任が求められる分野での生成AIの活用をする場合は、とくに問題につながりやすいので注意が必要です。

学習していない情報は対応できない

生成AIは過去のデータをもとに学習していますが、未来の出来事や最新ニュースには対応できません。たとえば、直近で発表された新技術や事件について聞いても、正しい回答ができないことがあります。

同じ質問でも異なる回答をする

生成AIは、同じ質問を何度しても少しずつ違う回答を出すことがあり、一貫性が求められる場面では混乱を招くこともあります。とくに社内マニュアルやFAQで使う場合は、回答の安定性が課題になるでしょう。

日本語は得意ではない

多くの生成AIは英語ベースに開発されているため、日本語に弱い傾向があります。敬語の使い方や表現が不自然になったり、意味が通じにくい場合があるのでチャットボットを導入する際の課題の1つです。

生成AIが生成したかわからない

成AIが作った文章や画像は、人間が作ったものと見分けがつかないほど自然です。そのため、誰が作ったのか分からなくなり、責任の所在が不明確になる恐れがあることも留意しましょう。

倫理的問題がある

生成AIは学習したデータに偏りがあると、差別的な発言や偏った内容を生成してしまうことがあります。また、悪意ある使い方によって、偽情報や誹謗中傷に使われる危険もあります。そのため、技術の進歩だけでなく、倫理面でのガイドライン整備が求められています。

セキュリティ・品質保証の視点から見る生成AIの課題

生成AIは多くの分野で活用が進んでいますが、安全性と信頼性の観点ではまだ不安が残ります。その中でも悪意のある攻撃や品質保証には十分な配慮が必要です。

ここでは、セキュリティや品質保証の視点から見た具体的な課題を見ていきましょう。

アドバーサリアル攻撃やモデルの脆弱性

セキュリティ視点で見る生成AIの課題に「アドバーサリアル攻撃」というものがあります。これは、特定の入力に対して誤った応答を返すようにするもので、悪意ある第三者がAIの弱点をついて操作する手法です。

アドバーサリアル攻撃をされてしまうと、本来は拒否すべき内容でも受け入れてしまうケースがあります。また、学習済みモデルそのものに欠陥（脆弱性）があると、予測不能な出力が生まれる危険性もあるので対策が必要です。

医療分野など高信頼性が求められる場での回答精度

医療分野や金融や法務分野では信頼性が何よりも重要です。小さな誤りが大きな影響を与える可能性もあるため、生成AI活用は慎重な運用が求められます。

そのため、生成AIの回答をそのまま使うのではなく人間による最終確認が必須です。

生成AIに関するその他のリスクとは？

生成AIは便利な反面、見落とされがちなリスクも多く存在します。正確性や安全性だけでなく、社会的や法律的な問題にも注意しましょう。

以下に、実際に想定されるリスクは以下のとおりです。

• 真実ではない回答を行うおそれがある
• 著作権に抵触するおそれがある
• 情報漏洩のおそれがある
• サイバー攻撃に悪用されるおそれがある
• 法整備が追い付かないことがある
• 生成できないコンテンツがある（画像、音声、感情を伴う対応など）

これらの生成AIのリスクをしっかり把握した上で、どのように導入すべきか検討を行いましょう。

生成AI導入時に企業が直面する5つの課題と解決策

業務に生成AIを導入することにより効率化の向上につながる一方で、導入時に直面しやすい課題も存在します。

1. そもそもどのように導入したら良いかわからない
2. 情報漏洩リスクの懸念がある
3. 初期費用や運用コストがかかる
4. 既存のシステムとうまく統合できるかわからない
5. 導入したが社員に使われないままとなってしまう

ここでは、具体的に5つの課題と解決策をご紹介します。

生成AIを導入しても、それを活用できる人材がいなければ意味がありません。もし、AI人材の育成を検討しているなら、以下の記事が役に立ちます。ぜひ参考にしてみましょう。

【2025】AI人材不足の現状・見通し・原因を調査！競争力を高めるAI人材育成の6つの方法とは

そもそもどのように導入したら良いかわからない

生成AIに興味はあるけれど、何から始めれば良いのかわからないという企業は少なくありません。どの業務にAIを使うべきか、効果が出るのか判断が難しいと感じる方も多いでしょう。そこで、まずは小さな業務から生成AIの導入を始めて、段階的にスケールを大きくしていくことを推奨します。

もし、生成AIの活用や導入に懸念があるなら、初心者でも短期間で生成AIの技術や知識が習得できる生成セミナーの活用がおすすめです。このセミナーでは、ChatGPTやCopilotの活用方法を実践的に学べる内容となっており、生成AI初心者でも実務的なスキルが身に付けられます。

現場で役立つノウハウも教えてもらえるので、業務に生成AIの活用するイメージがつきやすくなります。詳しくは以下の表をご覧ください。

情報漏洩リスクの懸念がある

生成AIを業務に使う際、社内の機密情報や個人情報が外部に漏れる懸念があります。生成AIはデータを蓄積するため、AIの学習に入力内容が使われることもあるため注意が必要です。

対策としては、社内向けに限定されたクローズドなAI環境を使う方法や情報を自動でマスキングする仕組みを導入すると良いでしょう。

初期費用や運用コストがかかる

生成AIの導入には、ツールの購入費だけでなく環境構築・教育・保守などさまざまなコストがかかります。そのため、コストに見合った効果が出るか不安を感じる企業も多いことでしょう。

この課題には、スモールスタートによる効果検証が有効です。まずは小さな業務を生成AIに任せ、少しずつできる範囲を広げていくことで費用対効果が得られます。

既存のシステムとうまく統合できるかわからない

業務で使っている社内システムやツールに、生成AIをどう組み込むかは大きな課題です。とくに自社開発のツールや古いシステムとは相性が悪いこともあります。

この問題には、APIを活用した柔軟な連携や生成AIに対応したプラグインの活用が効果的です。必要に応じて段階的なシステム改修を行うことも視野に入れると良いでしょう。

導入したが社員に使われないままとなってしまう

せっかく導入しても、「難しそう」「使い方がわからない」という理由で現場に定着しないケースも少なくはあります。生成AIツールだけ導入しても、社内で活用されなければ導入した意味はありませんよね。

この課題に対しては、定期的な社内研修やマニュアルの整備、日常業務に直結する活用例の提示が効果的です。身近な便利ツールとして生成AIの活用例が分かれば、業務を効率化するのに活用されやすくなります。

個人情報や機密情報の取り扱いに関する注意点

生成AIを活用する際、見落としがちなのが入力した情報の扱い方です。うっかり個人情報や社内機密を入力してしまうと、外部に情報が漏れるリスクも。企業や個人が安全に活用するには情報の取り扱い方をしっかり理解し、社内ルールや入力制限を設けることが重要です。

システムの改善のために利用される

多くの生成AIサービスは、ユーザーが入力した内容をAIの改善や精度向上のために利用しています。これは、チャットの入力内容が記録されたりデータ分析される場合があるということです。

便利もし重要なビジネス情報や顧客データを含んでいた場合、それが無意識のうちに外部の学習材料になるリスクがあります。安全に使うには、入力データの取り扱いポリシーを確認し、機密情報は入力しないよう徹底する必要があります。

個人情報や機密情報が流出する危険がある

生成AIに入力された情報は、開発元のサーバーに一時的に保存されるケースがあります。万が一、外部からの不正アクセスや設定ミスがあった場合、個人情報や企業秘密が流出する可能性があります。

これを防ぐには、社内専用の生成AI環境を構築するか、もしくは情報を送信しないツールを選ぶことが効果的です。

生成AIの課題を踏まえて賢く使いこなす力を身につけよう

本記事では、生成AIが抱える課題を解説しました。生成AIには多くの可能性がありますが、課題やリスクを正しく理解することが前提です。

もし、企業に生成AIを導入する際は、課題に対してどのような対策が必要か検討した上で導入を行うことをおすすめします。安全性・信頼性を意識しながら、賢く活用する力を身につけましょう。