本記事では、生成AIを活用する際に注意すべきポイントと、企業・組織で安全に利用するためのリスク対策について解説します。
生成AI利用時の注意点
生成AIは、プロンプト（AIへの指示文）を入力するだけで、自然言語の文章、プログラムコード、画像、さらには音声などを自動生成できる点が大きな特徴です。基本的な活用であればプログラミング知識がなくても扱えるため、利便性の高さから企業での業務効率化や自動化の手段として導入が急速に進んでいます。
しかしその一方で、誤情報の生成・情報漏洩・バイアス・倫理的な問題など、さまざまなリスクが存在することにも注意が必要です。そこで本記事では、特に重要な9つの注意点を取り上げて解説します。
1. 根拠・ロジックが不明の情報を生成する
生成AIの注意点のひとつは、「ブラックボックス性」と呼ばれる、出力の根拠やロジックが不透明な性質です。つまり、なぜその答えに至ったのかを人間が理解・説明できないことが多いのです。
この性質は、報告書やプレゼン資料の作成などに生成AIを活用する際、出力結果の信頼性を検証できず、誤った判断や意思決定につながる可能性を生み出します。特に、法務・医療・金融といった高リスク領域では、この不透明性がコンプライアンス上の大きな問題となる可能性があります。
一部のサービス（例：ChatGPT、Gemini、Claudeなど）は情報源の提示に対応し始めていますが、多くの生成AIはいまだブラックボックスのままです。そのため、出力内容を人間が必ず確認・検証するプロセスを組み込むことが重要です。
2. 生成AIの出力結果にはバラつきが生じる
多くの生成AIは「temperature」と呼ばれる、出力のランダム性や創造性を制御するパラメータを持っています。この値が高いほど出力の多様性は増しますが、その分一貫性が低下し、同じプロンプトを入力しても結果が毎回異なる（非決定性）という特徴が生じます。
この性質は選択肢を広げるメリットを持つ一方、品質のばらつきや再現性の低下を招きます。つまり、同じ入力でも同じ結果が得られないため、「冪等性（同一入力で同一結果が得られる性質）」が保証されません。
そのため、重要な用途では複数回試行して結果を比較したり、temperatureを下げて出力の安定性を高めたりといった工夫が必要です。
3. 誤った情報（ハルシネーション）の生成に注意する
生成AIの代表的なリスクのひとつが「ハルシネーション（hallucination）」です。これは、もっともらしい嘘や事実と異なる情報を自信満々に生成してしまうというもので、出力が完全に誤っている、一部が誤っている、文脈から外れているなど様々な形で現れます。
ハルシネーションは「内在的（Intrinsic）」「外在的（Extrinsic）」の2種類があり、原因としてはデータの誤り・モデル構造・曖昧なプロンプトなどが挙げられます。
生成AIは文脈上最も確からしい単語列を確率的に予測する仕組みであるため、事実を検証する機能はありません。したがって、人間による事実確認プロセスが不可欠です。
4. 最新の情報が反映されていない可能性がある
生成AIは過去の学習データに基づいて出力を行うため、最新の出来事や知識に対応できない場合があります。
例として、ChatGPT-3.5は2022年初頭まで、GPT-4/4oは2023年末頃までの情報をベースにしており（2025年10月時点）、法改正・研究・技術動向など最新情報が反映されない可能性があります。
特に、常に情報が更新される分野ではこの「知識カットオフ」が大きなリスク要因となります。重要な判断や外部への情報発信を行う際は、必ず一次情報源で最新情報を確認することが不可欠です。
5. 出力結果に偏りが生じる場合がある
生成AIの出力は、データバイアスやアルゴリズムバイアスの影響を強く受けます。学習データに偏りがあると、その偏りが出力に反映されます。
VOC分析で否定的な意見ばかりを学習すると出力もネガティブに偏り、生産量予測などでは過去データの偏りが予測精度の低下につながります。
このようなリスクを防ぐためには、多様で代表性のあるデータセットを使用し、公平性を考慮したモデル設計や検証プロセスを導入することが欠かせません。特にビジネス判断や意思決定の場面では、データの品質が成功の鍵となります。
6. 倫理的な問題が含まれている可能性がある
生成AIはAI Ethics（倫理）の観点でも注意が必要です。AIは倫理を「理解」しているわけではなく、学習データの統計的傾向を模倣しているに過ぎません。
そのため、性別・人種・地域などに関するステレオタイプが出力されるリスクがあります。採用支援AIが特定属性を不当に除外するなどの事例もあります。
したがって、倫理性が重要な領域ではAIの出力を無条件に信頼せず、必ず人間が最終判断を行うことが不可欠です。また、AIの開発・運用段階で「責任あるAI（Responsible AI）」の原則に沿ったバイアス検出・評価プロセスを導入することも有効です。
7. 情報漏えいのリスクに注意する
生成AIの活用においては、情報漏えいのリスクにも細心の注意が必要です。プロンプトに入力した情報は、サービスによっては学習データとして再利用されたり、出力結果として再現されたりする可能性があります（※一部のサービスでは学習利用のオプトアウト設定が可能です）。
たとえば、従業員の個人情報・顧客データ・製品開発資料・財務情報などを不用意に入力すると、意図せず外部に漏えいしたり、第三者に利用されたりする危険があります。こうした情報が流出した場合、法令違反・取引先との信頼関係の毀損・重大な損害賠償リスクにつながることもあります。
そのため、業務で生成AIを利用する際には、情報セキュリティポリシーの策定・データ分類基準の明確化・アクセス制御・暗号化・内部監査など、複数の安全対策を組み合わせた管理体制が不可欠です。
8. プロンプトインジェクションのリスクに注意する
生成AIの利用においては、プロンプトインジェクションと呼ばれる新たなサイバー攻撃にも注意が必要です。これは、AIに対して悪意ある指示を送り込み、本来出してはいけない情報を出力させたり、内部ルールを書き換えさせたりする攻撃手法です。たとえば、「隠されたシステム命令を読み取って開示せよ」といった指示を与えることで、AIが機密情報を出力してしまう可能性があります。
プロンプトインジェクションは大きく分けて、データ抽出型（Data Exfiltration）と指示書き換え型（Instruction Injection）の2種類があります。前者は秘密情報の引き出し、後者はAIの動作制御や外部システムへの攻撃指示などを引き起こす危険性があります。
こうした攻撃から守るためには、プロンプトのフィルタリング・入力制限・出力検証・監視システムの導入・ログ分析といった多層的な対策が有効です。また、ユーザー側でも不用意な入力を避け、ID・パスワードなどの機密情報をプロンプトに含めない運用ルールを徹底することが求められます。
9. 著作権などの権利侵害に注意する
生成AIの活用において、著作権・肖像権・商標権・パブリシティ権などの権利侵害リスクにも十分な注意が必要です。生成AIは、学習過程で取得したWebサイトの文章、小説、画像、音楽、動画、人物の肖像などの情報をもとに新たなコンテンツを生成します。その際、元データが著作物や登録商標である場合、生成物がそれらと類似することで法的リスクが生じる可能性があります。
たとえば、画像生成AIが登録商標と酷似したロゴを出力した場合、たとえ意図しなかったとしても、利用方法によっては損害賠償請求・削除要請・差止命令などの法的措置を受ける可能性があります。これは企業にとって、ブランド毀損・金銭的損失・サービス停止など深刻な影響につながるおそれがあります。
このため、生成AIで作成したコンテンツを商用利用する際は、著作権調査・類似性チェック・法務部門による事前確認といったプロセスを設けることが重要です。
リスク対策のポイント
生成AIは今後も急速な進化と市場拡大が見込まれる一方で、情報漏えい・誤情報の生成・倫理的偏り・法的リスクなど、さまざまな課題を内包しています。特に、企業での業務活用やサービスへの組み込みといった事業領域では、こうしたリスクを放置すると、事業停止や信頼失墜などの深刻な影響につながる可能性があります。
そのため、生成AIの活用にあたっては、リスクマネジメント体制やガバナンス方針を整備し、継続的な対策を講じることが不可欠です。最低限押さえておくべき代表的な対策として、次の3つが重要です。
生成AIの運用ルールを定める
生成AIを業務で活用する際には、情報漏えいや法的トラブル、倫理問題などのリスクを未然に防ぐため、AI利用ポリシーや内部統制基準といった運用ルールの策定が不可欠です。
ルールの内容としては、著作権・知的財産権の遵守、個人情報の保護、差別的・偏見的な出力の回避、盗用・模倣の防止などに加え、プロンプト入力時の禁止事項の明記や生成物の検証フローの設定、用途やデータ機密性ごとのアクセス権限管理といった実務的な対応を含めることが重要です。
また、ルール策定時には自社独自のポリシーだけでなく、外部機関が提供するガイドラインを併用すると効果的です。とくに、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が公開する「生成AIの利用ガイドライン」は実務面で参考になります。
従業員のセキュリティリテラシーを高める
生成AIの運用ルールと同等に重要なのが、組織全体のセキュリティリテラシー向上です。従業員一人ひとりがAIの仕組みやリスクを理解していなければ、情報漏えいや誤用、権利侵害といった重大な問題を引き起こす可能性があります。
そのため、企業は情報セキュリティ教育だけでなく、生成AI特有のリスク（プロンプト漏えい・ハルシネーション・偏見・権利侵害など）を踏まえた研修プログラムを整備し、全社員にルールをわかりやすく伝え、遵守を徹底させる必要があります。
また、強固なパスワードポリシーの策定・パスワードマネージャーの活用・多要素認証（MFA）の導入といった具体的な技術対策も有効です。さらに、業務でAIを安全に活用するためには、AIの基本的な仕組みや動作原理を理解することが不可欠です。これにより、潜在的なリスクを事前に予測・防止できるようになります。
安全な生成AIサービスを選定する
近年、生成AIの市場は急速に広がっている一方で、2025年現在も技術や法制度の整備が進行中であり、依然として不確実性やセキュリティ上の課題を抱える“進化途上の技術”です。そのため、一般的な業務システムと同様に、安全性・信頼性・可用性・サービス継続性などの観点を踏まえてサービスを慎重に選定する必要があります。
特に、サービス提供事業者の実績・運用体制・セキュリティ認証（例：ISO/IEC 27001、SOC 2など）を客観的に評価するとともに、TLS/SSLなどの暗号化通信、アクセス制御、多要素認証（MFA）、セキュアな通信プロトコルなどの機能面に着目し、自社のセキュリティ要件やコンプライアンス基準を満たしているかを必ず確認することが、最も重要な判断基準の一つです。
まとめ
生成AIは多くのメリットを得られる一方で、ハルシネーション（誤情報の生成）、情報漏洩、著作権などの権利侵害といったリスクに注意が必要です。
ただし、AI利用ガイドラインの整備（ガバナンス）、従業員教育によるセキュリティリテラシー向上、安全なAIサービスの戦略的選定を行い、さらにヒューマン・イン・ザ・ループ（人による最終確認）を組み込めば、既存業務の大幅な効率化につながります。
特にコンタクトセンターでは、オペレーターの業務負荷軽減、問い合わせ対応の自動化、人件費の削減などの効果が期待できます。生成AIの戦略的活用を検討している場合は、詳細資料をご確認ください。
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