生成AIは、業務効率化や新たな価値創造の手段として注目されていますが、その利用にはリスクが伴います。
法的リスクとしては、著作権や商標権の侵害、個人情報保護法違反、機密情報の漏洩などが挙げられます。また、生成AIは技術的な限界も抱えており、間違いや根拠のない情報の生成、学習データの範囲外への対応の難しさ、回答の一貫性欠如、さらには意図的な誤情報の作成リスクも存在します。
このページでは、これらのリスクに加え、実際の問題事例を紹介しながら、リスクマネジメントや社内教育、人の手による確認といった具体的な対策を解説します。
生成AIを安全かつ効果的に活用するためのポイントを学び、ビジネスでのトラブルを未然に防ぐための知識を深めましょう。
法律に関する生成AIのリスク
初めに、生成AIを活用する際に生じる可能性のある法的リスクを3つご紹介します。
著作権や商標権などの侵害
1つ目は、著作権や商標権の侵害リスクです。
生成AIは、大量のデータを学習して新しいコンテンツを生成する仕組みですが、その学習データに著作権や商標権で保護された素材が含まれている場合があります。その結果、生成されたコンテンツが元の著作物と似通っていると、意図せず権利を侵害するリスクが生じます。例えば、生成AIで作成した画像や文章が既存のブランドロゴや商品デザインに酷似していれば、商標権を侵害する可能性があります。
まず、著作権については、生成された文章や画像をインターネット検索や専用ツールで確認し、既存のコンテンツと同一または類似していないかを調べます。加えて、引用や画像が公有しているか、または適切なライセンス条件に従っているかを確認することも必要です。一方、商標権の確認には、国内外の商標データベースを活用し、名称やロゴが登録商標に該当しないかを調査します。
さらに、商標においては類似性も問題となるため、弁護士に相談するのが安全策と言えます。また、AIモデルが学習したデータが合法的に利用可能なものであることを確認し、生成コンテンツの利用範囲を明確にすることも重要です。そして、重大な法的リスクを回避するためには、保険の活用も選択肢となります。このような対策を組み合わせることで、生成AIを安全かつ効果的に活用する仕組みが構築できます。
個人情報保護法の違反
2つ目は、個人情報保護法違反のリスクです。
個人情報保護法は、氏名や住所など、特定の個人を識別できる情報を「個人情報」として定義しています。このような情報を生成AIに入力すると、サービス提供者がそのデータを保存・利用する可能性があり、本人の同意がなければ違法となる場合があります。
また、多くの生成AIは、入力されたデータを学習や性能改善のために使用する仕組みを採用しており、データが外部サーバーに送信されることで情報流出のリスクも生じます。したがって、個人情報は直接入力せず、必要に応じて匿名化することが重要です。また、利用規約やプライバシーポリシーを確認し、データの利用方法を把握することが求められます。
さらに、データ処理契約を締結することで、情報管理の責任を明確化する対応も効果的です。これらの措置を講じることで、法律違反のリスクを大幅に軽減することができます。
機密情報の漏洩と悪用
3つ目は、機密情報の漏洩と悪用です。
生成AIは事前学習データを基にコンテンツを生成しますが、そのデータに企業の機密情報が含まれている場合、利用過程で意図せず外部に露出する可能性があります。
例えば、カスタマーサポートに生成AIを活用し、商品情報や社内情報を学習させた際に、機密情報が誤って出力されるリスクが考えられます。このような漏洩が起こると、競合他社による情報の悪用や取引先との信頼関係の悪化といった重大な損害を招く恐れがあります。
その防止には、事前学習データから機密情報を徹底的に排除し、生成AIの利用状況を適切に管理することが不可欠です。さらに、定期的なリスク評価と、漏洩を防ぐ仕組みの構築も重要です。
生成AIが抱える技術的な問題点
続いて、生成AIが抱える技術的な問題点を3つ紹介しています。
完璧ではなく間違いも多い
1つ目は、完璧ではなく間違いも多いことです。
生成AIは膨大なデータを学習して新たなコンテンツを生成しますが、その出力が完璧とは限らず、間違いが含まれることも少なくありません。学習データには偏りや誤情報が含まれる場合があり、これが生成されたコンテンツにも反映される可能性があります。例えば、最新の情報に基づく正確な回答を求めても、学習データが古い場合には不正確な情報が生成されることがあります。
また、事実を求める内容でも、生成AIは「もっともらしい」誤った情報を出力することがあります。このような問題を防ぐためには、生成された内容を人間が必ず検証し、正確性を確認することが不可欠です。また、生成AIの導入前に学習データの質を厳密に管理し、可能な限り偏りや誤情報を排除することが重要です。
情報の根拠や証拠がないコンテンツを生成してしまう
2つ目は、情報の根拠や証拠が不足していることです。
生成AIは、事前に学習したデータに基づいてコンテンツを生成しますが、出力された情報に対して「なぜこの結果になったのか」という根拠を提示する仕組みがありません。そのため、生成された文章やデータが一見もっともらしく見えても、実際には事実と異なる場合があります。
例えば、統計データや科学的な情報を求める質問に対して、生成AIが誤った数値や出典を提示するケースもあります。これを防ぐには、生成AIの出力内容を人間が必ず確認し、正確な情報源と照らし合わせることが必要です。
また、生成AIを活用する前に、信頼性の高い学習データを使用し、生成されたコンテンツの検証プロセスを設けることで、誤情報の拡散を防ぐことが可能です。
同じ質問に対する回答が異なる
3つ目は、同じ質問に対する回答が異なることです。
これは生成AIの仕組みとして、学習データを基に確率的に最適な回答を生成するためで、同じ質問であっても異なる文脈や使用されるデータのランダム性が影響し、回答内容が変化することがあります。
例えば、商品レビューに基づいて特定の商品の特長を尋ねた場合、一回目の回答では「コストパフォーマンスが高い」と述べられ、二回目の質問では「使いやすいデザイン」といった異なる側面が強調される場合があります。これにより、特定の目的において一貫性のある情報確認が難しくなることがあります。
この問題を軽減するためには、AIに対して具体的かつ詳細なプロンプト（指示文）を用意し、回答範囲を限定する方法が有効とされています。しかし、このような対策を講じても、生成AIの確率的な特性そのものを完全に排除することは困難であり、この点が生成AIの課題の一つといえます。
生成AIを使って実際に問題となった事例3選
こちらでは、生成AIを活用して問題となった事例を3選紹介しています。
Amazon：採用AIにおけるバイアス問題
AmazonではかつてAIを採用プロセスに導入しましたが、女性応募者を不利に扱う偏見が見つかり、運用を中止しました。
この問題は、AIの学習データに過去の男性優位な採用情報が多く含まれていたため、AIが女性に対して不公平な判断を下すようになったとされています。この事例は、AIの学習データに偏りがあると、差別や不公平な結果を生む可能性があることを示しています。
AIシステムを導入する際には、学習データの選定やアルゴリズムの設計において、バイアスを排除するための慎重な対応が求められます。
引用：https://jp.reuters.com/article/amazon-jobs-ai-analysis-idJPKCN1ML0DN/
サムスン：社内ソースコードが外部に流出
サムスン電子では、エンジニアが社内の機密ソースコードをChatGPTに入力し、外部サーバーに保存された結果、情報が流出する事態が発生しました。
これを受け、サムスンは従業員による生成AIツールの利用を全面的に禁止する新たなポリシーを策定しました。この方針は、社内のコンピューターやタブレット、携帯電話、社内ネットワークでの生成AIツールの使用を禁止するとともに、個人所有の端末で使用する場合にも、知的財産や会社関連情報、個人データを入力しないよう求めるものです。
これらの措置は、情報漏洩を防ぎ、機密データの安全性を確保するための対応として導入されました。この事例は、生成AIを利用する際の機密情報の適切な取り扱いの重要性を改めて示しています。
引用：https://forbesjapan.com/articles/detail/62905
ニューヨーク・タイムズ：記事流用で数千億円の損害
ニューヨーク・タイムズは、OpenAIとマイクロソフトに対し「数十億ドル」の損害賠償を求める訴訟を提起しました。
同紙は、ChatGPTがインターネット上の膨大なデータを分析し「学習」する過程で、自社の記事を無許可で利用し、購読料や広告収入の機会を奪ったと主張しています。この訴訟は、AIによるデータ活用と著作権保護の境界を巡る新たな議論を呼んでいます。AIモデルの開発には大量のデータが必要で、企業はウェブ上の情報を収集して学習に活用していますが、著作権で保護されたコンテンツの無断使用は権利者の利益を損なう恐れがあります。
この事例は、AI技術の進化とコンテンツ制作者の権利保護のバランスを模索する上で、非常に重要な意味を持っています。
引用：https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN27CXP0X21C23A2000000/
生成AIに対し企業が押さえておくべき考え方
最後に、生成AIを導入する際の心構え、抑えておくべき3つの考え方について解説します。
リスクマネジメント
1つ目は、リスクマネジメントです。
生成AIを活用する際のリスクマネジメントには、情報漏洩、誤情報の生成、倫理的問題、法律違反、技術的問題などが含まれます。
情報漏洩のリスクを軽減するためには、生成AIに入力するデータを事前に確認し、機密情報が含まれないようにすることが重要です。また、生成AIが誤った情報を提供する可能性があるため、特に専門性の高い分野では、AIの出力を信頼できる情報源や専門家によって検証する必要があります。
他にも、学習データの偏りが原因でバイアスが生じないよう、出力内容を監視したり、生成されたコンテンツが著作権や商標権を侵害していないか、個人情報保護法に違反していないかを確認したりする必要があります。
リスクマネジメントを徹底することにより、生成AIの適切な利用を促進し、リスクを最小限に抑えることが重要です。
社内のリテラシーを高める
2つ目は、社内のリテラシーを高めることです。
社内リテラシーを高める際には、まず生成AIの仕組みや長所、短所を理解する基礎教育を行い、社員がAIの限界やリスクを認識できるようにしましょう。
具体的には、情報漏洩や誤情報生成のリスクを事例とともに解説し、入力データのルールを明確に定める必要があります。また、生成AIの活用目的や範囲をガイドラインで示し、例えば「機密情報を入力しない」、「最終成果物は必ず人間が確認する」といった基本ルールを徹底することです。
他にも、社内には生成AI活用を促進、管理するチームを設置し、現場の相談窓口として機能させると同時に、最新の知識を全社に共有することも有効です。技術や法規制が日々進化しているため、定期的な勉強会や外部専門家による講演を実施し、リテラシーの向上が重要となります。
このような教育やルール決め、情報共有を通じて、安全で効率的な生成AI活用を推進しましょう。
人の手による確認と修正
3つ目は、人の手による確認と修正です。
生成AIを活用する際には、必ず人の手による確認と修正を行うことが求められます。AIが生成した情報には、誤りや文脈の誤解が含まれる可能性があるため、正確性を信頼できる情報源と照らし合わせて検証することが重要です。
特に、医療や法律といった高い専門性が求められる分野では、慎重な確認が欠かせません。また、生成された文章が目的やターゲットに適合しているかを判断し、語調やトーンが企業のブランドや利用シーンに合っているかを確認する必要があります。さらに、差別的・攻撃的な内容や倫理的に問題のある表現が含まれていないかをチェックすることも不可欠です。
修正作業では、文法ミスや冗長な表現を整え、読みやすく明確な文章に仕上げることが求められます。専門性の高い内容については、その分野の専門家による監修を依頼し、複数のメンバーでレビューを実施することで、見落としやバイアスを防ぐことができます。これらを支える仕組みとして、AI活用と修正に関するガイドラインを整備し、専任の担当者を配置するとともに、定期的な教育を実施することで、生成物の品質を安定的に確保します。
まとめ
生成AIは多くのメリットをもたらす一方で、いくつかのデメリットも存在します。
しかし、適切な知識と対策を講じることで、今回解説した問題を解決することが可能です。例えば、生成AIが生成した情報のファクトチェックを徹底したり、倫理的な問題や法的リスクを理解した上でAIを活用することで、より安全に運用することができます。
さらに、生成AIを効果的に活用できる人材の育成も重要です。AIに関する知識やスキルを習得することで、AIの能力を最大限に引き出すことができます。生成AIをうまく活用すれば、業務の効率化やコスト削減が可能な便利なツールとなります。
生成AIを導入する際は、このページで紹介した問題点を把握した上で、ツールの導入を検討しましょう。
こちらでは、おすすめのAIツールも紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
