技術の進歩は目覚ましいものの、倫理的問題や法的課題、さらにはセキュリティの懸念など、生成AIの活用には様々な課題が付きまといます。このリスクを軽視すれば、企業の評判や財務に深刻な影響をおよぼします。

しかし、生成AIの導入を躊躇していては、競争力の低下を招きかねません。このジレンマに直面し、最適な導入戦略を模索されている方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、企業が直面する生成AIの主要なリスクと、その対策について詳しく解説します。短期的に実施可能な対策から中長期的な取り組みまで、段階的なアプローチを提案し、さらに先進企業の事例も交えて紹介します。

この記事を通じて、生成AIのリスクを適切に管理しながら、その恩恵を最大限に活用する方法を学んでいただけるはずです。ぜひ最後までお読みいただき、自社の生成AI戦略に活かしてください。

生成AIのリスク管理と効果的な活用方法について、専門家がアドバイスを実施。NOVELの豊富な導入実績を活かしたコンサルティングで、貴社に最適な戦略を提案します。

生成AIにおける企業活用の現状

生成AIとは、人工知能技術を用いて新しいコンテンツや情報を創出する技術のことです。テキスト、画像、音声など多岐にわたる分野で活用され、企業の業務効率化やイノベーション創出に使われています。

その市場規模は急速に拡大しており、世界のAI市場は2022年に前年比78.4％増の18兆7,148億円に達すると予測されています（※1）。さらに、2030年まで加速度的な成長が見込まれているのです。

日本国内においても、AIシステム市場は2022年に3,883億6,700万円（前年比35.5％増）を記録し、2027年には1兆円を超える規模に成長すると予測されています。

この急成長の背景には、企業による生成AIの積極的な導入があります。しかし、その一方で、適切なリスク管理の必要性も高まっているのも事実です。

次では、企業が直面する生成AIの主要なリスクについて詳しく見ていきましょう。

企業が直面する生成AIの5つの主要なリスク

生成AIの導入に伴う主なリスクは、技術的、倫理的、法的、社会経済的、および個人に関するものに分類できます。

いずれのリスクでも企業の業務遂行、社会的責任、財務、持続可能性、顧客関係に直接的な影響を与えるため、慎重な対応が求められます。

以下では、それぞれを詳しく解説します。

技術的リスク

生成AIの技術的リスクは、企業の業務遂行に直接的な影響を与える課題です。いずれにおいても、AIシステムの複雑さゆえに、想定外の状況下での挙動を完全に予測することは困難です。

バイアスによる偏った結果

第一に、データセットのバイアスによる偏った結果の生成が挙げられます。

例えば、特定の性別や人種に偏ったデータで学習したAIは、差別的な判断や予測を行う恐れがあります。結果、企業の評判を著しく損なう可能性があります。

サイバー攻撃の脆弱性

第二に、AIモデルの脆弱性を突いたサイバー攻撃のリスクです。

悪意のある第三者がAIシステムに不正アクセスし、誤った出力を引き起こしたり、機密情報を盗み出したりします。さらに、システム障害や予期せぬ動作による業務停止のリスクも無視できません。

倫理的リスク

生成AIの倫理的リスクは、企業の社会的責任と深く関わる問題です。

ディープフェイク技術の悪用

第一に、ディープフェイク技術の悪用が挙げられます。

この技術を使って作成された偽の動画や音声は、個人や企業の評判を著しく傷つける可能性があります。例えば、企業の幹部の偽の発言動画が拡散されれば、株価暴落や信頼失墜につながりかねません。

差別的出力

第二に、差別的な出力のリスクがあります。

生成AIが学習データのバイアスを反映し、特定の集団に対して不公平な判断や表現を行う可能性があります。企業の多様性や包括性の方針に反するだけでなく、法的問題にも発展する恐れがあるでしょう。

プライバシー侵害

さらに、プライバシー侵害のリスクも重大です。

生成AIが個人情報を含む大量のデータを処理する過程で、意図せずにプライバシーを侵害する可能性があります。この場合、顧客の行動パターンを過度に詳細に分析し、個人の私生活に踏み込んだ予測を行うことがあります。

法的リスク

生成AIの活用に伴う法的リスクは、企業にとって深刻な財務的・評判的影響をもたらしかねません。この点では、AIによる採用選考や与信判断が不透明であれば、差別的取り扱いの疑いで訴訟を受けてしまいます。

著作権侵害

第一に、著作権侵害のリスクが挙げられます。

生成AIが学習過程で使用したデータに著作権で保護された素材が含まれていた場合、その出力物が著作権侵害となります。AIの生成した文章や画像が、既存の作品と酷似していれば、訴訟リスクに直面するでしょう。

データ保護法違反

第二に、データ保護法違反のリスクがあります。

EUの一般データ保護規則（GDPR）や日本の個人情報保護法など、世界各国でデータ保護に関する法規制が強化されているのが現状です。生成AIが個人データを不適切に処理したり、必要以上に長期間保存したりすれば、この法律に違反します。

社会経済的リスク

生成AIの普及に伴う社会経済的リスクは、企業の長期的な持続可能性に影響を与える問題です。

雇用喪失

第一に、雇用の喪失が挙げられます。

AIによる自動化が進むことで、特定の職種や業務が不要となり、大規模な失業につながります。社会の不安定化を招き、企業の事業環境にも悪影響をおよぼすでしょう。

経済格差の拡大

第二に、経済格差の拡大のリスクがあります。

AIを効果的に活用できる企業と、そうでない企業の間で生産性や収益性の差が広がり、市場の寡占化も進む可能性があります。健全な競争環境を損ない、イノベーションを阻害しかねません。

情報の信頼性低下

加えて、情報の信頼性の低下も重大な問題です。

生成AIによって作成された偽情報や誤情報が急速に拡散されることで、社会全体の情報リテラシーが低下し、企業の情報発信の信頼性も損なわれることも少なくありません。

個人へのリスク

生成AIの活用に伴う個人へのリスクは、企業の顧客関係や従業員満足度に直接影響を与える課題です。

情報漏えい

第一に、個人情報の漏えいリスクが挙げられます。

AIシステムが大量の個人データを処理する過程で、セキュリティの脆弱性を突かれ、機密情報が外部に流出してしまうなどです。結果、企業の信頼性を著しく損ない、法的責任を問われる事態にもなりかねません。

過度なプロファイリング

第二に、プロファイリングのリスクがあります。

AIが個人の行動パターンや嗜好を詳細に分析し、過度に個人化されたサービスを提供することで、プライバシーの侵害や個人の自由な選択の制限につながります。

例えば、保険料の設定や与信判断において、AIによる過度なプロファイリングが差別的な結果を生むなどです。

AIへの依存

さらに、AIとの過度な依存関係の形成も懸念されます。

例えば、AIチャットボットとの対話に依存することで、人間同士のコミュニケーション能力が低下したり、現実世界との乖離が生じたりします。

生成AIのリスク対策は「短期・中期・継続の」3段階でアプローチ

生成AIのリスク対策を効果的に実施するためには、「短期」「中期」「継続的」の3段階でリスク対策を展開します。

短期的対策では、即座に実行可能な施策に焦点を当てます。現在のリスクを迅速に軽減し、AIシステムの安全性と信頼性を向上させるための緊急措置です。

中期的対策は、より包括的で組織的な取り組みを含み、通常1〜3年の期間で実現を目指します。企業全体のAI活用能力を高め、リスク管理体制を強化するための施策です。

一方、継続的対策は、長期にわたって持続的に実施する必要がある取り組みです。技術の進歩や社会の変化に応じて、常にリスク対策を更新し、改善していくことが求められます。

この3段階アプローチを採用することで、企業は生成AIのリスクを体系的に管理し、その恩恵を最大限に活用できます。

各段階における具体的な対策については、以下で詳しく見ていきましょう。

【短期】すぐに取り組める生成AIの5つのリスク軽減対策

生成AIの導入に伴うリスクを迅速に軽減するため、企業がすぐに着手できる5つの対策を紹介します。この施策は、技術的リスク、倫理的リスク、法的リスク、社会経済的リスク、個人へのリスクなど、多岐にわたるリスクに対応します。

短期的に実施可能なこの対策を通じて、企業は生成AIの安全性と信頼性を向上させ、より効果的な活用を実現できるでしょう。

AIシステムの品質評価と改善を繰り返す（技術的リスク対策）

AIシステムの品質評価と継続的な改善は、技術的リスクを軽減する上で不可欠です。この過程はPDCAサイクル（Plan-Do-Check-Act）に基づいて実施します。

例えば、バイアスの検出と修正、異常値の処理方法の改善、新たなデータセットの追加などが具体的な改善策として挙げられます。このサイクルを繰り返すことで、AIシステムの品質と信頼性を段階的に向上できます。

また、定期的な外部監査を導入することで、客観的な視点からシステムの評価を行うことも効果的です。

セキュリティリスクを減らす（技術的リスク対策）

生成AIのセキュリティリスクは以下のように多岐にわたり、企業の信頼性や業務継続性に重大な影響を与えます。

• 情報漏えい

• ハルシネーション（AIによる誤った情報の生成）

• データポイズニング（悪意のあるデータによるAIの誤学習）

• アカウントの乗っ取りや不正利用

• サイバー攻撃

• AIのブラックボックス化

このリスクを軽減するためには、まず堅牢なアクセス制御システムを導入し、データの暗号化を徹底します。また、定期的なセキュリティ監査やペネトレーションテストを実施し、脆弱性を早期に発見・修正することも効果的です。

さらに、AIモデルの解釈可能性を高める技術の導入や、従業員向けのセキュリティ教育プログラムの実施も検討すべきでしょう。

詳細なセキュリティリスクとその対策については、こちらの記事を参照してください。

倫理ガイドラインを策定する（倫理的リスク対策）

AI倫理ガイドラインの策定は、生成AIの倫理的リスクを軽減する上で極めて重要です。

AI倫理とは、人工知能の開発や活用において、人間社会の価値観や規範に基づいた判断や行動を促すための指針を指します。

このガイドラインには、公平性、透明性、説明責任、プライバシー保護、人間中心の原則などの要素を含める必要があります。策定過程では、多様なステークホルダーの意見を取り入れ、社会的合意を得ることも大切です。

AI倫理に関する詳細な情報と実践的なアプローチについては、こちらの記事をご覧ください。

データ保護強化と同意取得を厳格化する（法的リスク対策）

データ保護の強化と厳格な同意取得プロセスの確立は、生成AIの法的リスクを軽減するために実施します。

総務省の指針によれば、通信の秘密を保護する目的は、表現の自由の保障、プライバシーの保護、そして安心・安全な通信に対する利用者の信頼・期待の保護にあります。

この原則に基づき、企業は以下の対策を講じるべきです。

この施策により、法的リスクを軽減しつつ、ユーザーの信頼を獲得できるでしょう。

AI導入影響評価の実施（社会経済的リスク対策）

AI導入影響評価は、生成AIの社会経済的リスクを事前に特定し、対策を講じるために行います。富士通の取り組みを参考にすると、以下のようなイメージです。

この影響評価を設計・監査段階で実施することで、事前にリスクを特定し、適切な対策を講じることができます。また、定期的に評価を更新することで、新たなリスクにも迅速に対応できるでしょう。

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【中期】生成AIのリスク対策1〜3年で実現する3つの取り組み

生成AIのリスク対策を中期的な視点で考えると、組織全体の能力向上と専門的な体制の構築が重要になります。以下では、1〜3年の期間で実現すべき3つの重要な取り組みを紹介します。

この施策は、従業員のAIリテラシー向上、セキュリティ管理の強化、そして倫理的判断の仕組み作りを通じて、企業の生成AI活用における安全性向上を目指すものです。

従業員のAIリテラシーを向上する

従業員のAIリテラシー向上は、生成AIの効果的な活用とリスク管理の両面を補います。

まず、全社的なAI教育プログラムを導入し、基礎的なAI知識から実践的なスキルまでを段階的に学べるようにします。

また、部門別の専門研修、および外部専門家を招いたワークショップやハンズオンセッションを定期的に開催し、最新のAI技術動向や事例を学ぶ機会を設けることも有効です。

このような取り組みにより、従業員のAIリテラシーが向上し、生成AIの適切な活用とリスクの早期発見・対応が可能になります。

AIセキュリティ専門チームを設置する

AIセキュリティ専門チームの設置は、生成AIの技術的リスクを継続的に管理するために実施します。このチームは、AIシステムのセキュリティ評価、脆弱性の特定、対策の立案と実施を担当します。

具体的には、AIモデルの堅牢性テスト、データポイズニング対策、プライバシー保護技術の導入などです。チーム構成には、AIエンジニア、セキュリティ専門家、データサイエンティストなど、多様なスキルセットを持つメンバーを含めます。

また、最新のAIセキュリティ技術や脅威情報を常に収集・分析し、自社のAIシステムに適用していく体制を整えましょう。定期的なセキュリティ監査の実施や、インシデント対応計画の策定・更新も、このチームの重要な役割です。

AI倫理審査委員会を設置する

AI倫理審査委員会の設置は、生成AIの倫理的リスクを管理し、社会的責任を果たす取り組みです。この委員会は、社内の各部門代表者に加え、法律、倫理、技術の専門家など、社外の有識者を含めて構成します。

委員会の主な役割は、AIプロジェクトの倫理的側面の審査、倫理ガイドラインの策定と更新、倫理的問題が発生した際の対応策の検討などです。定期的な会合を開催し、新たなAI活用案件の審査や、既存システムの倫理的影響の評価を行います。

また、社会の変化やAI技術の進展に応じて、倫理的判断基準を柔軟に見直していくことも重要です。このような仕組みを通じて、企業は生成AIの倫理的リスクを最小化し、社会からの信頼を獲得できます。

【継続的対策】生成AIのリスク対策・管理体制を構築する3つの方法

生成AIのリスク対策は、一度実施して終わりではありません。技術の進歩や社会情勢の変化に応じて、継続的に対策を見直し、改善していく必要があります。

ここでは、企業が長期的に取り組むべき3つの方法を紹介します。

• 定期的なリスク評価で対策を更新する

• ステークホルダー間で対話を繰り返す

• 新技術・新リスクへの迅速な対応を行う

この施策を通じて、生成AIのリスクを常に最小限に抑えつつ、その恩恵を最大限に活用できる体制を構築できるでしょう。

定期的なリスク評価で対策を更新する

生成AIのリスク管理において、リスク評価は少なくとも四半期に一度、または新たな機能や用途が追加される際に実施することが推奨されます。

1. 現在のAIシステムの使用状況と既存の対策を棚卸しする

2. 新たに発生したリスクや変化したリスクを特定し、その影響度と発生確率を評価する

3. 既存の対策の有効性を検証し、必要に応じて新たな対策を立案する

4. リスク評価の結果をAI倫理審査委員会で検討し、対策の優先順位を決定する

5. 承認された対策を速やかに実施計画に落とし込み、実行に移す

このサイクルを継続的に回すことで、常に最新のリスク状況に対応できる体制を維持できます。また、評価方法としては、NIST（米国国立標準技術研究所）のAIリスク管理フレームワークといった、国際的な基準を参考にすると良いでしょう。

ステークホルダー間で対話を繰り返す

生成AIのリスク管理を効果的に行うためには、社内外のステークホルダーとの継続的な対話も行います。社内では、経営層、AI開発チーム、法務部門、人事部門など、多様な部署との連携を実施しましょう。

この点、定期的な会議やワークショップを通じて、各部門の視点からリスクと対策を議論し、全社的な合意形成を図ります。

加えて、社外との連携も重要です。

顧客、取引先、規制当局、AI倫理の専門家など、幅広いステークホルダーとの対話を通じて、社会的期待や懸念を把握し、対策に反映させます。例えば、顧客向けのAI利用説明会や、専門家を招いたパネルディスカッションなどを開催することが効果的です。

この対話の内容は、AI倫理審査委員会にフィードバックし、倫理ガイドラインや対策の見直しに活用します。

新技術・新リスクへの迅速な対応を行う

生成AI技術は急速に進化しており、新たな技術の登場とともに、新たなリスクも発生します。このため、最新の技術動向を常にモニタリングし、迅速に対応する体制を整えてください。

具体的には、AI専門チームを設置し、学術論文や業界レポートの定期的なレビュー、AI関連カンファレンスへの参加などを通じて、最新情報を収集します。

加えて、新技術や新リスクが特定された場合、速やかにリスク評価を実施し、必要な対策を検討します。

柔軟な対応を可能にするため、予算や人員の機動的な配置ができる体制を整えておくこともポイントです。緊急時の意思決定プロセスを事前に定め、迅速な対応ができるよう準備しておきましょう。

【事例で学ぶ】3社の生成AIリスク対策例

生成AIの導入に伴うリスク対策は、多くの企業にとって喫緊の課題となっています。では、どのように対処すべきなのでしょうか。

ここでは、参考になる日本新聞会社、デジタル庁、富士通の3社が実施している具体的な対策事例を紹介します。業界や規模は異なりますが、この取り組みは他の企業にとっても参考になるでしょう。

日本新聞会社：正確性の確保

日本新聞協会は、生成AIサービスの提供事業者に対して、報道コンテンツの利用に関する重要な声明を発表しました（※2）。このことから、企業は生成AIの出力内容を慎重に精査し、事実関係の確認を徹底する必要があります。

この声明のポイントは、報道機関の許諾を得て正確性を確保することの重要性です。

生成AIサービスによって、報道記事とほぼ同じ内容の回答が無断で生成される問題が指摘されています。特に懸念されているのは、「ゼロクリックサーチ」の増加です。

多くの利用者が生成AIの回答に満足し、元の情報源であるWebサイトを訪れなくなる現象を指します。さらに、生成AIが文脈を考慮せずに言葉を抜き出したり、要約を不適切に組み合わせたりすることで、事実と異なる内容が表示される事例も報告されているのです。

デジタル庁：テキストAIガイドブック

デジタル庁は、テキスト生成AIサービスの利用リスクと対策をまとめた「テキストAIガイドブック」を公開しました（※3）。生成AIの導入を検討している企業にとって貴重な参考資料となるでしょう。

このガイドブックは、生成AIサービスの企画から設計・開発時における留意点を詳細に記載しています。特筆すべきは、デジタル庁自身が2023年12月から生成AIの業務利用に関する技術検証を進めており、その知見が反映されている点です。

現在公開されているのはα版であり、今後さらなる改善が予定されています。詳しい内容は、デジタル庁のWebサイトで確認できます。

富士通：生成AI指針公開

富士通は、社内向けの生成AI利用に関する指針を公開しました。この指針のポイントは、生成AIの利用目的を明確にし、適切なアプリケーションを選定することにあります。

特に注目すべきは、生成AIの出力物に対する厳格なレビュープロセスの重要性を強調している点です。主に、生成AIの出力内容の正確性を確認し、倫理的な課題がないかを精査することを求めています。

富士通の事例は、企業が生成AIを導入する際に、単に技術的な側面だけでなく、倫理的・法的な観点からも慎重に検討する必要があることを示し、他の企業にとっても参考になるでしょう。

まとめ

生成AIの導入は企業に大きな可能性をもたらす一方で、技術的、倫理的、法的、社会経済的、個人へのリスクを適切に管理することが活用のポイントとなります。

リスク対策をまとめると、以下のとおりです。

この対策を段階的に実施することで、生成AIのリスクを最小限に抑えつつ、その恩恵を最大限に活用できるでしょう。

自社の状況に応じて、この対策をカスタマイズし、実践することが重要です。生成AIの導入や活用に関する具体的な戦略については、NOVEL株式会社にご相談ください。

よくある質問（FAQ）

中小企業でも包括的な生成AIのリスク対策は必要ですか？

はい、中小企業でも包括的な生成AIのリスク対策は必要です。企業規模に関わらず、生成AIの導入にはリスクが伴うためです。

大切なのは、リスクを認識し、できる範囲で対策を講じることです。中小企業こそ、リスク対策を怠ると大きな影響を受けるため、適切な対応が求められます。

生成AIのリスクは技術の進歩で解決されるのではないですか？

技術の進歩により、一部のリスクは軽減される可能性がありますが、すべてのリスクが解決されるわけではありません。

例えば、AIモデルの精度向上や安全性の改善は期待できますが、倫理的な問題や社会経済的な影響は技術だけでは解決できないこともあるからです。また、新技術の登場に伴い、新たなリスクが生まれる可能性もあります。

生成AIを導入しないことでリスクを回避できますか？

生成AIを導入しないことで一部のリスクは回避できますが、それは必ずしも最善の選択ではありません。

大切なのは、リスクを恐れて導入を避けるのではなく、リスクを適切に管理しながら生成AIの恩恵を享受することです。慎重に計画を立て、段階的に導入を進めることで、リスクを最小限に抑えつつ、生成AIの利点を活かすことができます。

従業員の反発やAI不安にどう対処すべきですか？

従業員の反発やAI不安に対処するには、透明性のある情報共有と継続的な教育が重要です。

段階的な導入と丁寧なフォローアップにより、従業員の理解と協力を得ることができるでしょう。

【この記事の参考文献・サイト】

• ※1：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd249100.html

• ※2：https://www.risktaisaku.com/articles/-/93457

• ※3：https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2405/29/news184.html

• ※4：https://www.yomiuri.co.jp/economy/20240112-OYT1T50144/