【事例付き】生成AI活用で生じる問題点と4つの対策を徹底解説

生成AIは、業務効率化や新たな価値創出を実現する革新的な技術として、多くの企業で導入が進んでいます。一方で、情報漏洩や著作権問題、誤情報の生成といったリスクが存在することも事実です。

実際に、生成AIの活用によってトラブルに発展した企業事例も増えています。「便利そうだから」という理由だけで導入を進めることは非常に危険であり、事前にリスクを正しく理解し、適切な対策を講じることが重要です。

本記事では、生成AI活用時に生じる代表的な問題点とその対策を具体的な企業事例を交えながら詳しく解説します。導入を検討している方はもちろん、すでに活用している企業にとってもリスクマネジメントの指針として役立つ内容となっていますので、ぜひ参考にしてください。

生成AIとは

生成AIとは、テキストや画像、音声、動画などのコンテンツを自動的に生成する人工知能の一種です。従来のAIは、与えられたデータをもとに分類や予測を行うことが主な役割でした。一方で生成AIは、新たな文章や画像などのコンテンツを生成できる点が大きな特徴です。

現在では、さまざまな業務や分野で活用が進んでおり、業務効率化や生産性向上に役立てられています。代表的な生成AIの活用例は以下のとおりです。

活用分野	活用例
文章作成	記事作成、メール文作成、要約
プログラミング	コード生成、バグ修正、テスト補助
マーケティング	広告コピー作成、アイデア出し
カスタマーサポート	問い合わせ対応の自動化
画像・動画制作	バナー生成、動画編集、デザイン補助

上記のように、生成AIは企業の生産性向上やコスト削減に大きく寄与する一方で「生成する」という特性ゆえのリスクも伴います。そのため、単に便利なツールとして導入するのではなく、仕組みや限界を理解した上で活用することが重要です。

生成AIの活用時に生じる5つの問題点

生成AIは業務効率化や生産性向上に大きく貢献する一方で、使い方を誤ると情報漏洩や法的トラブルなど、企業に深刻な影響を及ぼす可能性があります。実際に、国内外では生成AIの利用による情報漏洩や著作権問題も発生しており、安全に活用するためにはリスクの理解が不可欠です。

また、近年では各国でAI規制やガイドライン整備も進んでいます。

リスクを理解し安全かつ効果的に生成AIを活用するために、特に注意すべき5つの問題点を紹介します。

• セキュリティや情報漏洩のリスク
• 著作権や法的リスク
• 虚偽情報の出力
• バイアスの問題
• フェイク画像や動画生成

①セキュリティや情報漏洩のリスク

生成AIを利用する際に最も注意すべき点は、情報漏洩のリスクです。多くの生成AIサービスはクラウド上で提供されており、入力したデータは外部サーバーに送信される仕組みになっています。そのため、機密情報や個人情報を不用意に入力すると、意図せず外部に情報が流出する可能性があります。

実際にSamsung Electronicsでは、社員が生成AIへ機密情報を入力したことで情報漏洩リスクが問題視され、社内利用を制限した事例があります。このように、企業情報の取り扱いは大きな課題となっているのです。

特に注意すべきポイントは以下のとおりです。

• 入力データがAIの学習に利用され、他ユーザーへの回答として再利用される可能性がある
• ソースコードや顧客情報、営業資料などの漏洩が企業の損失につながる
• プロンプトインジェクションにより、本来非公開の情報が引き出されるリスクがある

上記のように、生成AIは利便性が高い一方で、使い方を誤ると重大な情報漏洩につながるおそれがあります。安全に活用するためには、入力情報の取り扱いルールを明確にすることが重要です。

参照：Forbes「サムスン、ChatGPTの社内使用禁止　機密コードの流出受け」

②著作権や法的リスク

生成AIは既存の著作物を学習しているため、出力されたコンテンツが著作権侵害に該当する可能性があります。特に、既存の文章や画像と類似した内容が生成された場合、意図せず権利を侵害してしまうでしょう。

日本では、AI学習自体は著作権法第30条の4によって一定条件下で認められています。しかし、生成されたコンテンツが既存作品に酷似している場合は、著作権侵害と判断される可能性があるため注意が必要です。文化庁でも、AIと著作権に関する考え方が公表されています。

また、企業が生成AIで作成したコンテンツを公開した場合、以下のトラブルに発展するリスクもあるため注意が必要です。

• 損害賠償や差し止めなどの法的措置を受けるリスクがある
• 利用規約に違反し、契約トラブルに発展する可能性がある
• ブランド毀損や信頼低下につながるおそれがある

著作権や法的リスクは企業活動に直結する重要な問題です。生成AIを活用する際は、コンテンツのチェック体制や利用ルールを整備し、リスクを最小限に抑えることが求められます。

参照：文化庁「AIと著作権について」

③虚偽情報の出力

生成AIは高度な文章生成能力を持つ一方で、事実とは異なる情報をあたかも正しいかのように出力することがあります。生成AIが虚偽情報を入力する現象は「ハルシネーション」と呼ばれ、生成AIの代表的な課題の一つです。

実際に海外では、生成AIが存在しない判例を作り出し、弁護士が裁判所へ提出して問題になった事例もあります。

虚偽情報の出力で生じる主なリスクを以下にまとめました。

• 誤情報をもとに意思決定を行い、業務判断を誤る可能性がある
• 顧客に誤った情報を提供し、企業の信頼性が低下する
• 医療・金融などの分野では誤った診断補助や投資判断につながるリスクがある
• 人による確認が必要となり、検証コストが増加する

上記のように、虚偽情報は業務効率だけでなく、企業の信頼性や品質管理にも大きなリスクをもたらします。生成AIが出力した情報はそのまま鵜呑みにせず、必ず人の目で検証することが重要です。

参照：ITmedia AI₊「ChatGPTで“存在しない判例”を引用　米国の弁護士に制裁、出禁や罰金」

④バイアスの問題

生成AIは学習データに基づいて出力を行うため、学習データに含まれる偏見や価値観を反映する可能性があります。バイアスのかかった出力結果は、アルゴリズム自体ではなく、学習元データの影響によるものです。

たとえば、特定の性別や人種、年齢層に対して偏った表現が生成されるケースがあります。偏りのある出力は、企業の意思決定や対外発信において以下のようなリスクとなり得るため注意が必要です。

• 採用やマーケティングにおいて、不公平な判断につながるおそれがある
• 企業の社会的責任が問われ、ブランドイメージが低下する
• 文化や価値観の偏りにより、グローバル展開で問題が生じる可能性がある

2026年5月時点では、欧州でAI規制法「EU AI Act」の整備が進んでおり、AI利用における公平性や透明性の確保が重視されています。2024年にはEU AI Actが正式承認され、高リスクAIに対する規制強化も進んでいます。

参照元：European Commission「AI法」

⑤フェイク画像や動画生成

生成AIはテキストだけでなく、画像や動画といった視覚コンテンツの生成にも対応しています。近年では精度が大きく向上しており、実在する人物と見分けがつかないレベルのコンテンツも生成可能です。

しかし、生成AIの技術はクリエイティブ分野での活用が期待される一方で、悪用リスクも高まっています。実在しない発言や行動を捏造した動画が拡散されることで、個人や企業に以下のような深刻な影響を及ぼす恐れがあるため注意が必要です。

• ディープフェイクにより、虚偽の発言や行動が拡散される
• 著名人や企業になりすました詐欺に悪用される可能性がある
• 名誉毀損や誤情報の拡散につながるリスクがある
• 情報の真偽判別が難しくなり、社会的混乱を招くおそれがある

上記のように、フェイクコンテンツの問題は個人や企業にとどまらず、社会全体に影響を及ぼす重大な課題です。

生成AI導入により生じた課題事例2選

生成AIのリスクは理論だけでなく、実際の企業事例から学ぶことが重要です。実際に起きたトラブルや課題を知ることで、自社での導入時に同様の問題を未然に防ぐことができます。

以下では、生成AI導入において課題が顕在化した代表的な事例を2つ紹介します。どちらも企業の現場で実際に発生したものであり、非常に参考になる内容です。

• サムスン電子
• マクニカ

①サムスン電子

サムスン電子では、社員が業務上の機密情報であるソースコードを生成AIに入力してしまい、その情報が外部サーバーに送信されるという問題が発生しました。

上記の問題を受けて、同社は一時的に社内での生成AI利用を禁止し、利用ルールの見直しを行いました。また、個人端末での利用についても注意喚起を行い、安全に利用できる社内専用AIツールの開発を進めています。

②マクニカ

マクニカでは、生成AI導入時に期待していた精度が得られず、実務での活用に課題が生じました。具体的には、日本語で質問しているにもかかわらず英語で回答されるなど、業務に適さない出力が発生したのです。

主な原因としては、AIの特性や内部処理の理解が十分でなかったことが挙げられます。また、業務フローに適した形での導入設計が行われていなかったことも課題になりました。

生成AIを安全に活用するための対策5つ

生成AIは便利な一方で、情報漏洩や著作権問題など、さまざまなリスクも伴います。しかし、リスクがあるからといって利用を避けるのではなく、正しく理解したうえで適切に活用することが重要です。

実際に、生成AIのリスクは適切な対策を講じることで大幅に軽減できます。企業が生成AIを安全に活用するために実施すべき対策は、次の5つです。

• セキュリティ強化と情報漏洩対策
• 法的リスクを防ぐ対策
• ハルシネーション対策
• 従業員のリテラシー向上
• 多様な学習データの使用

①セキュリティ強化と情報漏洩対策

まず最優先で取り組むべきは、情報漏洩を防ぐための対策です。生成AIは入力内容を外部サーバーへ送信する仕組みが一般的であるため、機密情報や個人情報を不用意に入力すると、情報流出につながるリスクがあります。そのため、社内ルールを整備し、入力してよい情報・禁止する情報を明確化することが重要です。

また、多くのAIツールには「入力データを学習に使用しない」設定が用意されています。

加えて、ログ管理や利用履歴の監視を行うことで、問題発生時の追跡や不適切利用の早期発見が可能です。複数の対策を組み合わせて、情報漏洩リスクを低減させましょう。

②法的リスクを防ぐ対策

著作権や利用規約に関するリスクを防ぐためにも、生成されたコンテンツの確認プロセスを必ず設ける必要があります。特に、公開コンテンツについては、既存著作物との類似性をチェックすることが重要です。

また、社内ガイドラインを策定し、生成AIの使用用途や運用ルールも明確にしましょう。

③ハルシネーション対策

AIが事実と異なる情報を生成する問題に対処するためには、人間によるダブルチェックが不可欠になります。

加えて、RAG（検索拡張生成）を活用することで、信頼性の高いデータをもとに回答を生成でき、出力精度を大幅に向上させることが可能です。プロンプトの設計も曖昧な指示ではなく、具体的で明確な条件を提示することで、より正確な回答を得ることができます。

④従業員のリテラシー向上

生成AIのリスクを最小限に抑えるためには、ツールの性能だけでなく、生成AIを使う従業員の理解度が非常に重要です。どれだけ優れた仕組みを導入しても、利用者の知識が不足していれば適切な運用はできません。

そのため、生成AIの仕組みやリスク、適切な利用方法について、全社的に教育を行う必要があります。たとえば、情報漏洩のリスクやハルシネーションの存在を理解するだけでも、不適切な利用は大きく減少します。また、プロンプトの書き方や出力結果の確認方法についても研修を行うことで、業務への活用精度を高めることが可能です。

⑤多様な学習データの使用

生成AIのバイアス問題を軽減するためには、学習データの質と多様性が重要です。

特定の属性や価値観に偏ったデータを使用すると、その偏りが出力結果にも反映されてしまいます。性別・年齢・地域・文化など、多様なデータを活用することで、偏りの少ない出力につながります。

また、導入後も出力内容を定期的に確認し、バイアスが発生していないかをチェックすることが重要です。AIは一度作って終わりではなく、継続的な改善が必要なシステムであることを理解しておく必要があります。

生成AIを安全に活用した3つの事例

生成AIは適切なルール整備や運用体制を構築することで、リスクを抑えつつメリットを最大限活用することが可能です。以下では、生成AIを効果的かつ安全に活用している代表的な事例を3つ紹介します。

• セブン・イレブン・ジャパン
• パナソニック コネクト
• 三井住友カード

①セブン・イレブン・ジャパン

セブン・イレブン・ジャパンでは、AIを活用した発注システムを導入し、各店舗の需要予測を高度化しています。過去の販売データや天候、地域特性などをもとに最適な発注量を自動算出することで、食品ロスの削減と売上向上を同時に実現している点がポイントです。

また、従来は経験に依存していた発注業務をデータドリブンに変えたことで、業務の標準化と効率化にもつながっています。さらに、AIの需要予測には過去実績や曜日・天候など複数のデータを活用し、継続的に精度改善を行うことで、誤発注や欠品リスクを抑えながら運用している点もポイントです。

加えて、全店舗への導入にあたっては発注業務のルール整備やシステム管理を徹底し、現場オペレーションに合わせた運用体制を構築しています。

参照：株式会社 セブンイレブン・ジャパン「店内作業効率化の取り組み」

②パナソニック コネクト

パナソニック コネクトでは、生成AIを活用した社内向けAIアシスタントを全社的に導入し、社内問い合わせ対応やドキュメント作成の効率化を進めています。導入からわずか1年で約18.6万時間の労働時間削減を実現しており、業務生産性向上に大きく貢献している点が特徴です。

また、安全に活用するための体制整備にも注力しています。具体的には、社員が個別に外部AIツールを利用する「シャドーAI」のリスクを防ぐため、社内専用環境で生成AIを利用できる仕組みを構築しました。さらに、プロンプトの入力支援機能や利用ルールの整備を行い、情報漏洩や著作権侵害などのリスク低減にも取り組んでいます。

加えて、品質管理分野では、社内データを参照できる自社特化型AIを活用し、回答の引用元を表示する仕組みも導入しました。

参照：Panasonic CONNECT「「ConnectAI」が変える働き方。パナソニック コネクトが描く、AIと共創する未来」

③三井住友カード

三井住友カードでは、検索拡張生成（RAG）技術を活用した生成AIを導入し、コンタクトセンターにおける問い合わせ対応の効率化を進めています。社内データを検索したうえで回答の草案を生成する仕組みを構築することで、対応スピード向上や業務負担の軽減につなげている点が特徴です。

また、安全に活用するために、外部情報ではなく社内ナレッジを参照するRAG構成を採用している点も重要なポイントです。生成AIがインターネット上の不確かな情報をもとに回答するリスクを抑えながら、社内ルールや業務マニュアルに基づいた回答生成を実現しています。

さらに、生成AIの回答をそのまま利用するのではなく、オペレーターが内容を確認したうえで顧客対応を行う運用体制も整備されています。回答品質を継続的に評価し、問題点を改善へ反映することで、回答精度や安全性の向上にも取り組んでいます。

参照：三井住友カードとELYZA、お客さまサポートにおける生成AIの本番利用を開始

生成AIの問題点を越えるメリット3つ

生成AIにはさまざまなリスクが存在しますが、リスク管理を徹底することで、企業にとって大きなメリットをもたらします。生成AIの代表的なメリットは、以下の3つです。

• 斬新なアイデアの生成
• 人手不足の解消
• 顧客体験の向上

①斬新なアイデアの生成

生成AIは大量のデータをもとに新しい組み合わせを生み出すため、人間では思いつかないアイデアを提供してくれます。

人間がアイデアを出す際、どうしても自身の経験や業界の常識や実現可能性に縛られ、発想が守りに入りがちです。しかし、生成AIは数兆単位のデータから、一見無関係な要素を論理的に組み合わせることができます。自分たちだけでは絶対に選ばなかった選択肢が提示されることで、既存事業の停滞を打破するきっかけを得られる点が、生成AIを活用する最大のメリットです。

特に、斬新なアイデアが求められる新規事業やマーケティング施策においては、ブレインストーミングの初期段階で活用することで、企画の幅を広げやすくなります。

②人手不足の解消

生成AIは文章作成やデータ分析、プログラミングなどを短時間で実行できるため、人手不足の解消に大きく貢献する点がメリットです。これまで多くの時間を要していた業務を効率化することで、従業員はより付加価値の高い業務に集中しやすくなります。

特にバックオフィス業務やカスタマーサポート領域では、問い合わせ対応や資料作成など定型的な作業が多いため、生成AIによる自動化との相性が良いです。生成AIを活用することで、業務負担の削減や対応スピード向上につながります。

③顧客体験の向上

生成AIを活用することで、購買履歴や行動データをもとにパーソナライズされた提案を自動生成することが可能です。結果として、顧客満足度の向上やリピート率の増加が期待できます。

また、高品質な対応を24時間365日、全顧客に対して同時に提供できる点も大きな強みです。待たされることのない迅速なレスポンスと、自分のことを理解してくれていると感じる特別感を両立させることで、顧客との心理的距離が縮まります。結果として、一時的な満足にとどまらない、深いロイヤリティの醸成とリピート率の飛躍的な向上が期待できるのです。

生成AIを安全に活用するならフリーコンサルタント.jpにお任せください

生成AIの導入では、ツール選定だけでなく業務設計や運用ルールの整備、社内浸透まで一貫した対応が重要です。

フリーコンサルタント.jpでは、各領域に精通したプロ人材が企業ごとの課題に応じて参画し、戦略立案から実行支援まで伴走します。生成AIの導入だけで終わらせるのではなく、情報漏洩や運用ルール整備などの課題にも対応しながら、実務で安全に活用できる体制構築を支援しています。

相談は無料のため、まずはお気軽にお問い合わせください。

フリーコンサルタント.jpによる生成AIの導入事例2選

生成AIを導入する際、単にツールを導入するだけでは十分な成果を得られません。業務への適用方法やデータ活用、社内体制の整備まで含めて設計することが重要です。

フリーコンサルタント.jpでは、企業の課題に応じて最適なプロ人材が参画し、実務で成果を出すための支援を行っています。以下は、実際に生成AI導入を通じて成果を上げた事例です。

• 大手SIer会社様
• 大手保険代理店会社様

①大手SIer

大手SIer会社では、中核システムの品質管理に課題があり、プロパー社員のみではUXまで含めた品質保証やプロジェクト推進が難しい状況でした。そこで、プロ人材が参画し、品質管理体制の構築や業務の可視化、関係者間の調整を主導しています。業務フローの整理や改善組織の立ち上げを支援し、ノウハウの社内移転も実施しました。

結果として、部門間の連携が強化され、業務改善を内製化できる体制が整っています。さらに、全社的な業務効率や品質意識の向上につながりました。

②大手保険代理店

大手保険代理店会社では、AI活用に向けたデータ整備や分析体制が整っておらず、業務が属人化している点が課題でした。特に、データを活用した意思決定ができず、経験や勘に依存した運用が続いていました。

そこでプロ人材が参画し、データ活用方針の整理や分析基盤の構築、運用設計を支援しています。また、分析手法やデータ整備のノウハウを社内へ共有し、継続的に活用できる体制づくりにも取り組みました。

結果として、データに基づいた業務運用が可能となり、属人化の解消と業務精度の向上を実現しています。

まとめ

生成AIは、業務効率化や新たな価値創出を実現する強力なツールである一方で、情報漏洩や法的リスクなどの課題も存在します。しかし、リスクを正しく理解したうえで、組織としてのルールや運用体制を整備すれば、生成AIのリスクは十分に管理することが可能です。

また、従業員のリテラシー向上や継続的な改善も欠かせません。生成AIを安全に活用できれば、企業の競争力を大きく高めることができます。本記事を参考に、自社に適した導入と運用を検討してみてください。