生成AIの7つの問題点と具体的な対策｜企業が知っておくべきリスクと活用法

データの信頼性、セキュリティリスク、倫理的な問題など、生成AIの導入には様々な懸念が付きまといます。しかし、この課題を理解して適切に対応できれば、生成AIは企業に価値をもたらすソリューションとなるのも事例から見ても明白です。

本記事では、企業が直面する生成AIの主要な問題点を詳しく解説し、その対策と効果的な活用方法を紹介します。ぜひ最後までお読みいただき、リスクを抑えた生成AI導入を進めてください。

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生成AIとは

生成AIはジェネレーティブAIとも呼ばれ、多種多様な出力形式によるコンテンツの生成を行うAIのことです。従来のAIが主にデータの分析や分類に特化していたのに対し、生成AIは新しい情報やコンテンツを作り上げることに特化しているということです。

学習したデータを基に、全く新しい文章、画像、音楽などを生み出すことができます。とはいえ、この能力には課題も伴います。

生成AIは学習データに大きく依存するため、データの質や偏りが出力結果に影響を与えます。加えて、著作権の問題や、時として不適切な内容を生成してしまうリスクも存在します。

少なくとも、この時点で人間の監督と適切な管理を行わなければならないという問題を抱えているということです。次では、より詳しく7つの問題点に触れます。

企業が直面する生成AIの7つの主要な問題点

生成AIの導入を検討する企業が直面する主要な問題点は、以下の7つに集約されます。

• 著作権侵害のリスク

• データの信頼性と偏り

• プライバシーとセキュリティの懸念

• ハルシネーション（幻覚）の発生

• 倫理的に不適切なアウトプット

• 生成AIの過信による業務ミス

• フェイクコンテンツの増加

この問題点を詳しく理解することで、企業は生成AIの導入に伴うリスクを適切に管理し、その潜在的な利点を最大限に活用できます。

1. 著作権侵害のリスク

生成AIの利用において、著作権侵害はもっとも深刻な法的リスクの1つです。AIが学習データとして使用する大量の情報には、著作権で保護された作品が含まれることもあり、無断での利用は法的問題を引き起こします。

例えば、テキスト生成AIが著作権のある文章の一部を出力に含めてしまったり、画像生成AIが既存のアートワークを模倣したりするなどです。結果、意図せずして著作権侵害となり、企業に法的責任がおよびます。

さらに、AIが生成したコンテンツの著作権帰属も不明確な部分です。AIが創作した作品の著作権は誰に帰属するのか、という問題は法的にグレーな領域であり、今後の判例や法整備が待たれます。

関連記事：生成AIの著作権侵害の事例｜考えられるケースや対策について解説

2. データの信頼性と偏り

生成AIの出力品質は、学習に使用されたデータの質に大きく依存します。しかし、このデータの信頼性と偏りの問題は、多くの企業が直面する重大な問題となります。

第一に、データの信頼性です。インターネット上には膨大な量の情報が存在しますが、そのすべてが正確で信頼できるものとは限りません。

次に、データの偏りの問題があります。特定の性別や人種に偏ったデータで学習したAIは、差別的な結果を生み出しかねません。

この2つの問題は、企業の意思決定や製品開発に大きな影響を与えます。不正確または偏ったデータに基づいた判断は、ビジネスの失敗や社会的な批判につながるからです。

3. プライバシーとセキュリティの懸念

生成AIの導入に伴うプライバシーとセキュリティの懸念は、顧客の信頼を損なうだけでなく、法的リスクや財務的損失をもたらす問題です。

プライバシーの観点では、AIが大量の個人情報を処理することによる問題が挙げられます。EUのGDPR、日本の個人情報保護法などの規制に違反した場合、高額な罰金や信用失墜のリスクがあります。

セキュリティ面では、AIシステムへの不正アクセスや、データの漏えいリスクが懸念です。ハッカー等の不正アクセスに限らず、意図せずに機密情報が漏えいするリスクも存在します。

4. ハルシネーション（幻覚）の発生

生成AIにおけるハルシネーション（幻覚）の問題も、よくある課題です。ハルシネーションとは、AIが実際には存在しない情報や事実を、あたかも真実であるかのように生成してしまう現象を指します。

AIは膨大なデータを学習していますが、そのデータの範囲外の情報を求められた場合、既知の情報を組み合わせて「もっともらしい」回答を生成しようとします。しかし、この「もっともらしさ」が必ずしも事実と一致するとは限りません。

関連記事：AIが作り出す嘘？生成AIの「ハルシネーション」とは

5. 倫理的に不適切なアウトプット

生成AIの生成する内容が、差別的、攻撃的、あるいは社会的に受け入れられないものである場合、企業の評判を大きく損なうことも問題です。

この問題の根源は、AIの学習データと、その解釈の仕方にあります。中立的に処理するため、時として人間社会の倫理観に反する出力を生成してしまうなどです。

特に、多様性と包括性が重視される現代社会において、こうした問題は企業の存続にも関わる重大な課題です。

6. 生成AIの過信による業務ミス

生成AIの能力を過信することによる業務ミスは、企業にとって気づかないうちに深刻な問題となるものです。出力を無批判に受け入れ、人間による適切な検証を怠ることで、重大な誤りが見過ごされるからです。

確かに、生成AIは多くのタスクで人間を凌駕する能力を示していますが、それでも完璧ではありません。特に、複雑な判断や創造性を要する業務では、AIの出力にはしばしば誤りや不適切な内容が含まれます。

特に、医療や金融など、高度な専門性と正確性が要求される分野では、AIの過信による影響は甚大です。

7. フェイクコンテンツの増加

生成AIの発展に伴い、フェイクコンテンツの増加は企業にとって深刻な問題となっています。AIによって作成された偽の情報、画像、動画は、従来のものよりも遥かに精巧で、真偽の判別が困難になっています。

この問題は、企業の評判管理、情報セキュリティ、そして社会全体の信頼性に大きな影響を与えかねません。OpenAIが作り出した動画生成AIのSoraは、リアルな動画を実際に生み出しています。ここまで辿り着いてしまえば、騙されてしまうことも頷けます。

では、実際にここまで挙げた問題点に直面した企業は存在するのか。次では、実際に起きた3つの事例に触れます。

生成AIの問題点がわかる具体的な事例3選

生成AIの問題点を理解するには、実際に起こった事例を見ることが効果的です。ここでは、企業が直面した生成AIの問題点が顕著に表れた3つの事例を紹介します。

この事例は、著作権侵害、データの信頼性、そしてフェイクコンテンツの問題を浮き彫りにしています。

• サムスン：ソースコードの流出

• ニューヨークタイムズ：著作権侵害訴訟

• 香港：ディープフェイクによる金融詐欺

サムスン：社内ソースコードの流出

2023年5月、サムスン電子の従業員が社内のソースコードをChatGPTに入力し、その内容が外部に流出する事態が発生しました（※1）。

この事件の背景には、従業員がAIツールの利用に関する適切な教育を受けていなかったことや、企業の機密情報管理体制の不備があったと考えられます。

ChatGPTのような生成AIは、入力された情報を学習し、その後の出力に反映させる可能性があるため、機密情報の取り扱いには細心の注意が必要です。

同様の事例を引き起こさないためにも、以下の対処を行わなければなりません。

1. 従業員向けの生成AI利用ガイドラインの策定と徹底

2. 機密情報へのアクセス制限と監視体制の強化

3. AIツールの使用可能範囲の明確化

ニューヨークタイムズ：著作権侵害訴訟

2023年12月、NYTはオープンAIとマイクロソフトを相手取り、著作権侵害の疑いで訴訟を起こしました（※2）。訴訟の焦点は、オープンAIのChatGPTがNYTの記事を無断で学習データとして使用し、類似した内容を生成していることです。

NYTは、この行為が著作権法に違反すると主張しています。一方、オープンAI側は、NYTの提出した証拠の一部が不正に入手されたものだと反論し、訴訟の取り下げを要求しました。

これに対しNYTは、オープンAIの主張を「虚偽」とし、訴訟と無関係だと反論しています。この訴訟は、生成AIの学習データ使用に関する法的問題や、AIが生成するコンテンツの著作権帰属の不明確さなど、生成AI時代の著作権に関する重要な問題を提起しています。

企業がAIを導入する際には、こうした法的リスクを十分に認識し、適切な対策を講じなければなりません。

香港：ディープフェイクによる金融詐欺

2024年2月、香港で発生した大規模な金融詐欺事件は、生成AIの危険性を世界に知らしめた大規模な事例です。多国籍企業の香港支社で働く財務担当者が、ディープフェイク技術を駆使した詐欺グループに騙され、約38億円もの巨額な資金を送金してしまったのです。

この事件の特筆すべき点は、詐欺師たちがビデオ会議システムを悪用し、本社のCFOや同僚の姿をディープフェイクで再現したことです。被害者は複数回のビデオ会議を通じて疑念を払拭され、結果的に15回にわたる振込を実行してしまいました。

この事件を受けて、香港の捜査当局は以下のような対策を呼びかけています。

1. すべての振込依頼を疑うこと

2. ビデオ会議中は相手に頭を動かすよう要求すること

3. 本人しか知り得ない情報で本人確認を行うこと

また、詐欺関連口座との取引を警告するシステムの開発も進められています。

この事例は、生成AIの発展に伴い、金融犯罪がより巧妙化していることを示しています。2024年の世界の金融詐欺被害額は約73兆円に達すると予測されており、生成AIを悪用した犯罪への警戒心を強めておかなくてはなりません。

生成AIの問題点はリスクにもある

生成AIの問題点は、企業や社会全体にとって多様なリスクとなり得ます。具体的には、以下の5つが挙げられます。

このリスクを適切に管理し、生成AIの利点を最大限に活用するためには、包括的なリスク対策が不可欠です。企業は、このリスクを十分に理解し、適切な対策を講じることが求められます。

関連記事：導入前に確認！企業が直面する5つのリスクと段階的なリスク対策

企業が取るべき生成AI利用における6つの対策

生成AIの導入に伴うリスクを最小限に抑え、その潜在的な利点を最大限に活用するためには、適切な対策が不可欠です。以下に、企業が取るべき6つの重要な対策を詳しく解説します。

1. 適切な生成AI活用範囲の設定

2. セキュリティ強化とデータ管理の徹底

3. 生成AIの出力結果の検証プロセス構築

4. 従業員向け利用ガイドラインの策定

5. 法的リスクへの対応と著作権管理

6. 最新動向を踏まえた定期的な見直し

ここでお伝えする対策は一部であり、実際には多くの問題に適切な対処が求められます。もし、少しでも不安ならぜひご相談ください。

NOVELの専門家が、リスク管理から効果的な活用方法まで丁寧にサポートします。

1. 適切な生成AI活用範囲の設定

生成AIの適切な活用範囲の設定は、AIの能力を最大限に活かしつつ、潜在的な問題を最小限に抑えるために行います。

まず、企業は自社のビジネスプロセスを詳細に分析し、生成AIがもっとも効果的に活用できる領域を特定してください。

一方で、高度な判断や創造性を要する業務、機密性の高い情報を扱う業務、法的責任が伴う業務などは、人間が主導権を持つべき領域として明確に区別します。

不明瞭な場合は、AIの活用範囲を段階的に拡大していくアプローチも効果的です。小規模なパイロットプロジェクトから始め、成功事例を積み重ねながら、徐々に適用範囲を広げていくことで、リスクを最小限に抑えつつ、AIの効果を最大化できます。

2. セキュリティ強化とデータ管理の徹底

生成AIの利用におけるセキュリティ強化とデータ管理の徹底は、企業の情報資産を守り、法的問題を回避します。主に、データの機密性、完全性、可用性の確保が目的です。

まず、多要素認証、役割ベースのアクセス制御、最小権限の原則などを適用し、生成AIシステムやそれが扱うデータへのアクセスを厳密に管理します。次に、保存データと転送中のデータの両方を暗号化することで、不正アクセスや情報漏えいのリスクを低減しましょう。

また、定期的なセキュリティ監査とペネトレーションテストを実施し、システムの脆弱性を早期に発見して対処するのも有効です。

3. 生成AIの出力結果の検証プロセス構築

生成AIの出力結果を適切に検証し、AIが生成したコンテンツの品質、正確性、適切性を確保しつつ、潜在的な問題を最小限に抑えます。

最後に、検証プロセスの結果を文書化し、トレーサビリティを確保することも忘れてはいけません。問題が発生した際の原因究明、および責任の所在の明確化が可能となります。

4. 従業員向け利用ガイドラインの策定

従業員向けの生成AI利用ガイドラインは、従業員の行動指針となり、潜在的なリスクを最小限に抑えつつ、AIの利点を最大限に活用する基盤です。

主に、以下の項目を書き込む必要があります。

1. ガイドラインが策定される背景とその目的

2. 業務利用や使用用途について明記

3. 利用する生成AIについて明記

4. プロンプトにおける禁止事項の明記

5. 生成物の扱いについて明記

6. その他特記事項

このようなガイドラインを策定し、定期的な従業員教育と組み合わせることで、企業は生成AIの問題点を克服しつつ効果的な活用を実現できます。

関連記事：企業・社内向けChatGPTガイドラインの作り方・雛形・事例を解説

5. 法的リスクへの対応と著作権管理

生成AIの利用に伴う法的リスクへの対応と著作権管理は、トラブルを回避し、知的財産権を適切に保護することを目的に行います。

まず、著作権侵害のリスクに対処するため、企業は使用する生成AIシステムの学習データの出所を確認し、必要に応じて権利者から許諾を得る必要があります。また、AIが生成したコンテンツの著作権帰属についても、明確な方針を定めておくことが大切です。

次に、AIが生成したコンテンツを使用する際の法的リスクを最小限に抑えるためにも、人間による確認と編集のプロセスを確立することが不可欠です。このプロセスでは、著作権侵害だけでなく、名誉毀損や個人情報保護法違反などのリスクも確認します。

また、AIシステムの使用に関する契約や利用規約を慎重に確認し、必要に応じて法務専門家のアドバイスを受けることも検討しましょう。

6. 最新動向を踏まえた定期的な見直し

生成AI技術は急速に進化しており、最新動向を踏まえた定期的な見直しも挙げられます。

定期的な見直しのプロセスには、内部監査、外部専門家によるレビュー、ベンチマーキングなどを含めることが効果的です。また、従業員からのフィードバックを積極的に収集し、現場の声を反映しましょう。

生成AIは問題点を補うほどのメリットがある

ここまで伝えたように、生成AIには確かに問題点があります。とはいえ、それを上回る大きなメリットも存在します。

このメリットは、適切な管理と利用ガイドラインの下で最大化されます。生成AIの問題点に十分注意を払いつつ、そのポテンシャルを活かすことで、企業は競争力を大きく向上させることができるでしょう。

生成AIの効果的な活用方法

生成AIは、企業の様々な部門で効果的に活用できます。以下に、主な活用分野をリストで紹介します。

• 顧客サービス・お問い合わせ

• マーケティング・広告

• コンテンツ生成・要約・文字起こし

• コーディング・開発

• デザイン・クリエイティブ

• 製品・システム開発

• 業務アシスタント

• 製造・設計

• リサーチ・データ分析

• 人材・採用活動

• 医療・診断

• 財務・会計・法務

ただし、各分野での効果的な活用には、適切な導入戦略と運用ガイドラインが不可欠です。企業は自社のニーズと目標に合わせて、この活用方法を慎重に検討し、段階的に導入していくことが重要です。

生成AIの具体的なビジネス活用事例については、こちらの記事でも詳しく解説しています。ぜひご覧ください。

まとめ：生成AIの問題点を理解し、適切に活用するために

生成AIは企業に可能性をもたらす一方で、著作権侵害、データの信頼性、セキュリティリスクなど、複雑な問題もあるのが事実です。この問題点を認識し、適切に対処することが、AIの効果的な活用のポイントとなります。

問題点の対策を実施できれば、生成AIのメリットを最大限に引き出しつつ、リスクを最小限に抑えることができるとも言えます。

生成AIの導入に関する懸念事項を見つけだし、適切に対応するためのコンサルティングや開発支援が必要な方はぜひご相談ください。

よくある質問（FAQ）

生成AIの主な問題点は？

生成AIの主な問題点は、以下の7つに集約されます。

生成AIは企業にとって本当に必要？

生成AIが企業にとって必要かどうかは、各企業の特性や目標によって異なります。

メリットとしては、生産性の向上、コスト削減、イノベーションの促進、カスタマーエクスペリエンスの向上などです。一方で、導入にはコストやリスク、従業員のトレーニングなどの問題もあります。

このことから、段階的に導入を進めることで、生成AIのメリットを最大限に活かしつつ、リスクを最小限に抑えることができるでしょう。

生成AIの出力結果は信頼できる？

生成AIの出力結果の信頼性は、完全ではありません。AIは学習データに基づいて情報を生成するため、以下のような問題があります。

したがって、生成AIの出力結果を無条件に信頼するのではなく、人間による検証が不可欠です。以下の対策を講じることで、信頼性を高めることができます。

1. 複数のソースでクロスチェックを行う

2. 専門家による確認を行う

3. AIの出力プロセスを理解し、限界を認識する

4. 重要な決定には必ず人間の判断を介在させる

生成AIの著作権問題にはどう対応すべき？

生成AIの著作権問題への対応は、以下のガイドラインにしたがって、法的リスクを最小限に抑えます。

この対策を講じることで、生成AIの活用に伴う著作権リスクを管理し、法的問題を回避しつつ、AIの利点を最大限に活用できるでしょう。

生成AIの導入で人間の仕事はなくなる？

生成AIの導入が人間の仕事に与える影響は複雑で、一概に「仕事がなくなる」とは言えません。むしろ、仕事の性質が変化し、新たな役割が生まれることが多いと考えられています。

確かに、ルーチンタスクや定型的な業務の多くはAIに代替される可能性があります。しかし、同時に以下のような新たな役割や需要が生まれると予想されています。

大切なのは、AIを脅威としてではなく、人間の能力を拡張するツールとして捉えることです。企業は従業員のスキルアップや再教育を支援し、AIとの共存を前提とした新しい働き方を模索する必要があります。

【この記事の参考文献・サイト】

- ※1：https://forbesjapan.com/articles/detail/62905
- ※2：https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN14DWP0U4A310C2000000/
- ※3：https://news.yahoo.co.jp/articles/d5b5e606b1cc38ea47b1329e6eb013095acfeb6b