近年、生成AIはあらゆる業界に急速に普及し、注目を集めています。業務効率化や新たな価値創出を可能にする一方で、これまでにない経営リスクも顕在化しており、経営層の間ではその活用に慎重な姿勢も見られます。本記事では、生成AIの主要なデメリットとその対策について、具体例を交えて解説します。
生成AIの利用で生じるデメリット
生成AIとは、テキスト、画像、コード、動画、音声など多様なコンテンツを自動生成するAI技術を指します。端的に言えば、人間の入力に基づき新しいコンテンツを作り出す仕組みです。その利便性から日常生活やビジネスを問わず幅広く活用されていますが、特に業務での利用においては大きなメリットと同時に新たなリスクも伴います。そのため、企業はこれらのデメリットを正しく理解し、適切に対策することが求められます。
権利侵害の可能性を排除するのが難しい
生成AIが作成した情報やコンテンツには、著作権や肖像権など第三者の権利を侵害するリスクがあります。AIは学習の過程で膨大なデータを取り込みますが、その中には新聞記事や小説といった著作物も含まれます。結果として、生成物が既存作品と表現上類似していたり、依拠していると判断されれば、著作権侵害と見なされる可能性があります。
同様に画像生成AIにおいても、著名な漫画家やイラストレーターの作品が学習に利用されている場合があり、特徴的な作風や技法が生成物に反映されれば問題となり得ます。
現行の著作権法第30条の4では、情報解析を目的とする学習利用は原則として著作権者の許可なく認められていますが、その適用範囲には議論の余地があり、さらに法的に適法であっても倫理的な観点から企業の信用低下につながる可能性があります。
引用：文化庁著作権課｜A I と著作権（令和5年度 著作権セミナー）P37
生成物内のフェイク情報を発見するのに手間がかかる
生成AIが出力するコンテンツには、事実に基づかない情報（ハルシネーション）が含まれる可能性があります。これは、生成AIが学習データの真偽を区別できず、曖昧な質問に対しても最もらしい回答を推測してしまう仕組みに起因します。結果として、信頼できる著作物だけでなく、誤った情報源も同列に学習し、もっともらしい誤情報を作り出してしまいます。
特に深刻なのは画像や動画の分野です。実在の人物が実際には行っていない行為をしているかのように見える精巧な偽画像や映像が生成されれば、悪意ある利用によって名誉毀損や社会的混乱を招く恐れがあります。
このように、生成AIの出力には虚偽情報が含まれるリスクが常に存在し、発信にあたっては真偽を確認する必要があります。しかし、生成は容易である一方、検証には多大な手間がかかるため、利用者には注意が求められます。
生成物の品質を安定させるのが難しい
生成AIは確率的な仕組みに基づいて動作するため、同じ指示（プロンプト）を入力しても出力が毎回異なり、品質の一貫性を保つのは難しい場合があります。特に、顧客対応のように一貫性が求められる業務では、回答の差異が顧客満足度や問題解決に悪影響を及ぼす可能性があります。
さらに、生成AIは発展途上の技術であり、出力には不自然な日本語や事実に基づかない情報（ハルシネーション）が含まれることも多く、人による修正が不可欠です。出力品質はプロンプトの設計に大きく依存し、曖昧な指示や過剰な要求が品質低下の原因となります。
生成AIの生成物は精度や一貫性の確保が難しく、利用者はその特性を理解した上で適切に運用する必要があります。
情報漏えいを防ぐのが難しい
業務で生成AIを利用する際には、情報漏えいのリスクが存在します。一部のサービスでは、利用者が入力したデータが学習に利用され、外部サーバーに保存される場合があります。そのため、誤って社内の機密情報を入力すると、意図せず外部に流出する危険があります。
例えば、顧客データを入力した場合には個人情報漏えいのリスクが生じ、ソースコードを入力すれば第三者への出力に利用される可能性があります。入力データの機密性や独自性が高いほどリスクは増大し、規約上も学習利用の対象となり得ます。
生成AIはデータ分析や要約に有用なツールですが、このようなリスクを踏まえ、入力してよい情報と禁止すべき情報を社内で明確に定義しておくことが不可欠です。
生成AIが問題となった事例
生成AIのデメリットについて解説しました。ここでは、それらが原因となって実際に発生した代表的な事例を取り上げ、背景とリスクについて解説します。
台風被害のフェイク画像
国内で広く知られる事例のひとつに、2022年9月に静岡県で甚大な被害をもたらした台風15号に関連するフェイク画像の拡散があります。SNS上には「被災地が水没している」とする衝撃的な画像が投稿されましたが、後に画像生成AI（Text-to-Image AI）による偽造であることが判明しました。これらの画像には「電柱が存在しない」「家の内部から木が生えている」「水面の状態が不自然」といった特徴がありましたが、一見すると本物のように見え、多くの人が真実だと誤認しました。
このような偽情報は、被災地の状況把握を妨げ、救助や支援活動に混乱をもたらす危険性があり、生成AIの社会的リスクを示す象徴的な事例として報告されています。
従業員による社内機密のアップロード
企業における代表的な事例として、韓国のサムスン電子で発生した情報漏えいがあります。2023年4月、半導体部門のエンジニアが社内機密であるソースコードや会議の議事録を誤ってChatGPTに入力し、情報がOpenAIの外部サーバーに送信・保存されました。同社は2023年3月に生成AIの社内利用を開始してからわずか20日間で、少なくとも3件の機密情報が従業員の不注意により入力されていたことが確認されています。
これらのデータが実際にどのように利用されたかは不明ですが、学習データに取り込まれた場合、将来的に他のユーザーの出力に混入する可能性があります。このインシデントは、従業員の利便性重視や仕組みへの理解不足が引き起こす重大なリスクとして報告されています。
生成AIを安心して使うためのデメリット対策
生成AIにはさまざまなリスクやデメリットが存在します。急速に普及している一方で、リスク管理やルール整備が追いついていないため、導入に慎重な企業もあります。
しかし、これらのリスクを正しく理解し、ガイドラインや検証体制を整えたうえで活用すれば、業務効率や新たな価値創出に大きく寄与することが可能です。以下では、具体的な対策を紹介します。
生成物の検証を行う
生成物を業務でそのまま利用する場合には、真偽や精度の検証が不可欠です。例えば、2022年の台風15号において静岡が水没したように見せかけたフェイク画像は、一般ユーザーによる悪意ある投稿でした。業務でこのような偽情報を誤って発信してしまうと、企業の信用失墜や株価下落など、1枚の画像から多大な経済的損失に発展する可能性があります。
したがって、生成AIを利用する際には、AIによる自動検出に依存せず、人の目での確認を組み込むことが重要です。そのために、検証プロセスを含む社内ガイドラインを策定し、フェイク情報や権利侵害につながる要素を事前に排除できる体制を整える必要があります。
生成AIに履歴を残さない・学習に使用させない
生成AIの利用にあたっては、入力データを学習に使わせず、履歴として残さないように設定を見直す必要があります。実際に、韓国のサムスン電子では、従業員が設定を理解しないまま機密情報を入力したことで漏えいにつながった事例が報告されています。
多くの生成AIサービスには、入力やアップロードしたデータを履歴に残さず、学習に利用させないための設定変更機能が備わっています。特に法人契約やビジネス版では、こうした機能が標準提供されるケースもあります。利用にあたっては、情報提供を拒否する「オプトアウト機能」の有無を確認し、必要に応じて有効化しておくことが重要です。
例えばChatGPTを含む一部のサービスでは、デフォルトで入力内容が学習に利用される設定になっていますが、オプションをオフにすることで学習対象外にできます。
プロンプトの精度を上げる
生成物の精度や品質の一貫性・再現性を高めるためには、プロンプト設計の精度向上が重要です。プロンプトとは、AIに対する入力文のことであり、その内容が出力品質を大きく左右します。
例えば、コンタクトセンターで寄せられた顧客の質問を整理する場合、「このデータを整理して」と曖昧な指示を与えるよりも、「このデータを特定のルールに基づき、この順序で出力してください」と詳細に指定する方が、解釈の幅が狭まり、意図に沿った一貫した出力を得やすくなります。
適切に設計されたプロンプトを活用することで、業務利用における生成AIの有効性を大きく高めることが可能となります。
生成AIにはデメリットを上回るメリットがある
生成AIにはリスクも存在しますが、それらを把握し適切に対策したうえで活用すれば、業務効率化や商品・サービスの質向上などに大きな効果が期待できます。
例えば、従来は手作業で行っていた業務の自動化や効率化が可能となり、単純作業を生成AIに任せることで従業員は創造的で高度な業務に専念できます。
また、情報やデータの分析を通じて瞬時に結果を提示できるため、多人数の会議を開かなくてもブレインストーミングの効率が向上します。さらに、生成AIは人間では思いつかないような斬新な発想や従来にない施策を提案する可能性もあり、顧客満足度の向上や新サービスの創出につながります。
このように、プロンプト設計や利用環境によって効果は大きく左右されますが、適切に活用すればデメリットを上回るメリットを得られるため、積極的な活用が推奨されます。
まとめ
生成AIには、著作権侵害や事実に基づかない情報（ハルシネーション）、情報漏えい、不安定な出力といった複数のリスクがあります。しかし、適切なガイドラインと検証体制を整えれば、企業成長に大きく貢献する可能性があります。
例えば、コンタクトセンターに生成AIチャットボットを導入すれば、一次対応の効率化によるオペレーターの負担軽減や、高度な問い合わせへの対応を通じたサービス品質や顧客満足度の向上が期待されます。
さらに、生成AIは急速に進化を続けており、将来的には問い合わせ対応の全自動化、顧客ごとにパーソナライズされた回答の生成、合成音声による24時間対応など、従来にはないサービス提供が可能になるでしょう。
企業と顧客の双方に利便性をもたらす生成AIを、恐れず、正しい方法で積極的に活用することが推奨されます。
