生成AIをビジネス利用する際の4つの問題点とは？トラブル事例や対策方法も解説！

生成AIの普及により、文章作成やデータ分析などの業務効率は格段に向上しました。しかし、ビジネス現場での本格的な利用には、情報漏洩やハルシネーションといった無視できないリスクが伴います。生成AIを安全に活用するためには、問題点を正しく理解し、適切な対策を講じることが重要です。

この記事では、生成AIを業務利用する際の主な問題点や実際のトラブル事例、企業が取り組むべき対策を詳しく解説します。リスクを最小限に抑えつつ、AIを最大限に活用するためにも最後までチェックしてください。

生成AIを業務利用する際の問題点4つ

生成AIは、文章作成や画像生成などのクリエイティブな業務を効率化する、革新的な技術として期待されています。

以下からは、生成AIを業務利用する際の問題点を4つご紹介します。

• 情報漏洩リスク
• ハルシネーションによる信頼性の低下
• 思考のブラックボックス化
• 著作権の侵害

1.情報漏洩リスク

情報漏洩リスクとは、生成AIのプロンプトに入力した機密データが外部に流出する危険性のことです。多くのクラウド型AIサービスでは、ユーザーが入力した情報をモデルの学習に再利用する仕組みを採用しているため、意図せず社外へデータが渡る可能性があります。

生成AIに入力してはいけない情報の例は、以下のとおりです。

項目	詳細
個人情報	氏名・メールアドレス・住所・電話番号・支払い情報
機密情報	ソースコード・会議内容・企業戦略

上記の情報が漏洩してしまった場合、個人情報保護法違反や損害賠償、企業の競争力低下などのリスクがあります。また、取引先や顧客から「情報管理が甘い会社である」と判断され、取引停止や新規顧客の減少に陥ってしまうこともあるでしょう。

2.ハルシネーションによる信頼性の低下

ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない情報をあたかも真実であるかのように作り出す現象を指します。ハルシネーションによって生じる問題は、以下の通りです。

項目	詳細
虚偽情報の発信	実在しない事実や法規を回答するため、業務資料に誤りが生じる
企業の信用失墜	誤った情報を顧客に提供することで、企業の信用性が疑われる
意思決定の誤り	正確性に欠ける市場分析データに基づき、経営戦略を誤って策定する

情報の正確性が求められる仕事では、生成された回答をそのまま利用せず、必ずファクトチェックの工程を人間が行う業務フローとして組み込みましょう。

3.思考のブラックボックス化

思考のブラックボックス化とは、生成AIがどのような論理的プロセスを経て特定の回答を導き出したのかを、人間が外部から検証できない状態を指します。思考のブラックボックス化によって起こりえる問題は、以下の通りです。

• 根拠が不明で、出力された結果の妥当性を評価できない
• 不適切な回答が生成された際、原因を特定して修正するが難しい
• 社内に業務のノウハウが蓄積されない
• 差別的な表現などが含まれている可能性がある

生成AIは、膨大なデータを利用して情報を処理する「ディープラーニング」という技術によって回答を出力しています。学習済みのデータから、自動的に複雑な思考パターンを出力するため、人間が思考プロセスを説明するのは難しいです。そのため、AIに依存しすぎると、結論に至るまでの経緯を説明できない無責任な運用になってしまいます。

4.著作権の侵害

著作権の侵害とは、AIが生成した画像や文章が既存の著作物と酷似してしまうことで、法的な権利を犯すことです。権利侵害によって、以下のような問題が発生する可能性があります。

項目	詳細
著作権の依拠性	既存の作品とデザインが一致し、損害賠償請求を受ける可能性がある
商標権の抵触	意図せず他社のロゴやブランドに似た商標を生成してしまう
パブリシティ権	著名人の肖像を無断で模した画像を生成し、人格権を侵害する

生成AIはインターネット上のデータを学習しているため、特定の作家やクリエイターの作品に似せたコンテンツを出力する可能性があります。生成物を商用利用する際は、画像検索ツール等で既存の作品と類似していないか確認し、社内ガイドラインに基づいた厳格なチェックを徹底しましょう。

生成AIが問題となり生じたトラブル事例3つ

生成AIの利便性が高まる一方で、権利侵害やセキュリティ上の不備によるトラブルが世界各地で報告されています。

この章では、生成AIに関連する代表的な3つのトラブル事例について解説します。

• Stability AI社による著作権侵害
• サムスングループの情報漏洩
• オープンAIによるデータの無断学習

1.Stability AI社による著作権侵害

Stability AI社による著作権侵害は、画像販売大手のGetty Images社が、自社の著作物をAIの学習に無断で使用されたとして訴えた有名な事案です。画像生成AIである「Stable Diffusion」が、膨大な素材データを許可なく取り込み、類似した画像を生成できる状態にしていた点が主な論点となりました。

裁判の経過と認定された内容は、以下のとおりです。

項目	詳細
著作権侵害は否定	AI学習が英国外で行われたため、属地主義により英国内での著作権侵害は否定された
商標権の侵害認定	生成画像にGetty Images社のブランドマークが混入しているため、商標権の侵害は認定された
技術的な見解	AIモデルはコンテンツそのものではなく、統計的特徴を保存していると判断された

イギリスの高等法院は、学習済みモデルの提供自体が著作物の複製にあたるという主張を否定しました。しかし、生成された画像に権利者のロゴマークが残っていた事例については商標権の侵害を認めています。

2.サムスングループの情報漏洩

サムスングループの情報漏洩は、従業員が生成AIのプロンプトに機密情報を入力したことで、意図せず企業秘密が外部へ送信された事例です。流出した情報と原因を、表にまとめました。

流出情報	原因
設備情報の漏洩	半導体設備のエラーを解消するため、ソースコードをChatGPTに入力した
設備情報の漏洩	歩留まり・不良設備を把握するプログラムのソースコードをChatGPTに入力した
会議内容の流出	社内会議の録音データを文書ファイルに変換後、ChatGPTで議事録を作成した

半導体部門のエンジニアが、業務効率化のために機密情報をAIに読み込ませたことが発端となっています。

通常、入力された情報はAIサービスのサーバーに蓄積されるため、一度送信した内容は二度と回収できません。企業がAIを活用する際は、個人の裁量に任せるのではなく、技術的な流出防止策を講じることが重要です。

3.オープンAIによるデータの無断学習

日本のコンテンツ制作企業が、オープンAI社の動画生成AI「Sora 2」に対し、著作権侵害の懸念を表明して要望書を提出した事例です。集英社や東映アニメーションなどで構成される一般社団法人コンテンツ海外流通促進機構（CODA）が、自社の人気アニメやマンガのデータが許諾なしに学習されている可能性を指摘しました。

主な問題点とCODAが求めている対応策については、以下のとおりです。

項目	詳細
非享受目的の逸脱	特定の作品と類似した動画を生成するための学習は許諾が必要
著作権侵害の判断	会員企業からの著作権に関する申立て・相談に真摯に対応する
企業側の要望	会員企業のコンテンツを無許諾で学習対象から除外するよう要求

日本の著作権法ではAI学習を原則認めていますが、著作権者の利益を不当に害する場合は例外です。文化庁も見解を示している通り、類似物を生成する目的での利用は、著作権者の許諾を必要とする可能性があります。

生成AIの問題点に対する対策4つ

生成AIをビジネスで安全に運用するためには、発生し得るリスクを事前に想定し、組織全体で防御策を講じることが重要です。

以下からは、企業が優先して取り組むべき4つの対策について解説します。

• 個人情報や機密情報は学習させない
• 生成AIのガイドラインを作成する
• 社員の生成AIに関する知識を育成する
• 法人向けの生成AIを活用する

1.個人情報や機密情報は学習させない

個人情報や機密情報を学習させない運用を徹底することで、企業の重要な資産が外部へ漏洩する事態を防げます。

データの再利用を防ぐためには、入力してはいけない情報を決めておく必要があります。

項目	入力してはいけない情報
個人情報	顧客の氏名、住所、電話番号、メールアドレス、マイナンバー
機密情報	未発表の新製品仕様、独自のソースコード、提携先との契約内容
社内資産	役員会議の議事録、非公開の財務データ、従業員の名簿

プロンプトに具体的な固有名詞や数値を含めず、抽象的な表現に置き換える工夫が機密情報の流出の防止につながります。

2.生成AIのガイドラインを作成する

生成AIのガイドラインを作成することで、全社員が共通の安全基準を持って業務に当たれるようになります。逆に、利用範囲や禁止事項が明文化されていない状態では、個人の判断ミスが重大な法的トラブルに発展する可能性が高いです。

ガイドラインを作成する際には、以下の項目を必ず盛り込みましょう。

項目	記載するべき内容
生成物の取り扱い	生成された成果物を商用利用する際の著作権確認手順
	活用可能な業務の範囲と、人間による点検義務
生成AIによるリスク	ハルシネーションや情報漏洩に関するリスク

ルールの策定により、従業員が迷わずに適切な判断を下せるようになり、業務効率化にもつながります。

3.社員の生成AIに関する知識を育成する

社員の生成AIに関する知識を育成することで、ツールを安全に使いこなすリテラシーが向上し、人的ミスに起因する事故を未然に防げます。また、最新技術の特性やリスクを正しく理解していないと、情報の不用意な入力や誤った情報の拡散につながる可能性が高いです。

知識育成のために実施すべき教育ステップは、以下の表を確認してください。

項目	教育・研修の内容
学習の段階	AIが回答を生成する仕組みや、情報の正確性に限界がある理由を学ぶ
基礎知識	著作権侵害や情報漏洩が発生するメカニズムと過去の事例を共有する
実践スキル	精度を高めるプロンプトの書き方や、ファクトチェックの方法を習得する

専門家を招いた講習会やeラーニングを継続的に実施し、組織全体の底上げを図りましょう。

4.法人向けの生成AIを活用する

法人向けの生成AIを活用することで、高いセキュリティ水準を維持しながら、作業を進めることができます。

法人向けサービスを導入する具体的なメリットは、以下のとおりです。

• 入力データが外部に流出しない
• 再学習にも使われないため機密保持ができる
• 管理者が利用履歴をモニタリングし、不適切な利用を監視できる
• 多要素認証などで、セキュリティ基準に適合した運用ができる
• テンプレートやナレッジを共有し、業務効率を高められる

自社のセキュリティポリシーに合致した、信頼できるベンダーの製品を選定してください。

生成AIは問題点ばかりではない

一方で生成AIは問題点ばかりではありません。適切に導入すれば企業の成長を後押しする多くのメリットがあります。

次項からは、生成AIがもたらす主な3つのメリットについて解説します。

• 人手不足の解消に繋がる
• 業務効率化や品質の向上に繋がる
• 顧客満足度の向上に繋がる

1.人手不足の解消に繋がる

生成AIが定型的な事務作業や初期段階の創作業務を代わりに行ってくれるため、人手不足の解消に繋がります。少子高齢化の影響で労働人口が減少する中、これまで多くの人員を必要とした業務をAIが代替することで、限られたリソースでの運営が実現可能です。

実際に人手不足が解消し、効果が得られている例をご紹介します。

職種・業務	活用方法
事務・管理職	会議の録音データから議事録を自動作成し、手入力の手間を省く
エンジニア	プログラミングのソースコードを自動生成し、開発工数を削減する
マーケティング	広告文やブログ記事の案を数秒で作成し、制作担当を補助する

採用が難しい状況でも、既存の従業員が過度な負担を感じることなく業務を継続できます。また、単純作業をAIに任せることで、人材をより創造的な部署へ配置転換できる点もメリットです。

2.業務効率化や品質の向上に繋がる

AIが持つ高速な処理能力と、幅広い知識により、業務効率化や品質を向上させることが可能です。AIは人間が数時間をかけて行っていた市場調査やデータの要約を瞬時に完了させるため、情報の処理スピードが飛躍的に向上します。

業務効率化や品質の向上に繋がる具体例は、以下のとおりです。

業務内容	詳細
文書作成	誤字や文法ミスの検知、修正案の提示
データ分析	複雑なデータから特定のパターンを抽出
壁打ち	人間では思いつかないアイデアの提案や検討段階の施策の相談
翻訳	海外の論文やマニュアルを、分かりやすい日本語に要約する

先入観を持たないAIが作成した案を人間がチェックする体制を整えれば、成果物の完成度が一定以上に保たれます。

3.顧客満足度の向上に繋がる

生成AIは、いつでも迅速かつ精度の高いレスポンスを実現してくれることから、顧客満足度の向上に繋がります。顧客が抱える悩みや疑問に対し、待たせることなく適切な回答を提供できるため、信頼関係の構築に繋げることも可能です。

カスタマーサポートにおける改善効果を以下のとおりまとめました。

項目	詳細
対応スピード	深夜や休日でもチャットボットが回答し、顧客の離脱を防止する
回答の正確性	社内マニュアルを学習したAIが、担当者ごとの知識の差を埋める
個別対応	顧客の過去の購入履歴に基づき、個別に最適化された提案を行う

従来の自動応答では難しかった自然な対話が可能になり、顧客はストレスなく必要な情報を入手できます。

生成AIの問題点を考慮してAIを導入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の導入には、著作権侵害や情報漏洩などAI特有のリスクが伴うため、専門的な知見に基づいた慎重な設計が必要です。フリーコンサルタント.jpでは、AI技術とリスク管理の両面に精通したプロフェッショナルが、貴社の状況に合わせた最適な導入プランをご提案します。

■フリーコンサルタント.jpの強み

• 26,000名を超える即戦力のプロ人材が在籍
• 最短即日のマッチングでプロジェクトを迅速に推進
• 高いマッチング力で導入時のミスマッチを防止
• DX推進やシステム導入など幅広い領域に対応

また、社内に専門人材が不足している場合や、具体的な活用方法が定まっていない段階でも、要件定義から柔軟に対応可能なため、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

フリーコンサルタント.jpでは、AIの専門知識とビジネス現場での豊富な経験を兼ね備えたプロ人材をアサインし、多くの企業の課題解決を支援しています。

以下からは、生成AIの具体的な導入事例をご紹介します。

• 大手保険代理店会社様
• 大手金融業界会社様
• 大手SIer会社様

1.大手保険代理店会社様

大手保険代理店会社様では、プロトタイプ開発後の社内展開と製品化のフェーズにおいて、推進役となる専門人材が不足していました。そこでフリーコンサルタント.jpは、AIコンサルティングに長けたエバンジェリストをアサインしています。

生成AIの導入効果は、以下のとおりです。

項目	内容・成果
解決策	生成AIソリューションの仕様設計とCoE組織の立ち上げ支援
業務効率	社員間のナレッジ共有時間を削減し、問い合わせ工数を60%カット
事業成長	社内活用の実績をベースとした、顧客向けサービスの事業化に着手

研究者としての技術知識と業務改善の提案力を併せ持つ人材が伴走したことで、実用的なシステムが完成しました。結果として全社的な活用が進み、スキルトランスファーを通じて社内組織の組成にも寄与しています。

2.大手金融業界会社様

大手金融業界会社様は、各事業部門と連携して生成AIを推進したいものの、実務レベルの機能へ落とし込める人材が不足していました。この課題に対し、フリーコンサルタント.jpは、AIプロジェクトのマネジメント経験が豊富なコンサルタントを紹介しています。

現場では以下のような取り組みを実施しました。

項目	内容・成果
企画立案	各部門へのヒアリングを行い、実務に即した生成AI機能を考案
実装支援	ビジネス側の要求を整理し、Python等を用いたシステム構築を補助
運用検証	実際の業務でPoCを実施し、実用化に向けた課題を抽出
知識移転	社員へ最新技術をレクチャーし、自律的な活用体制を構築

上記の取り組みを行った結果、生成AIは企画段階のアイデアを日々の情報収集や文書作成で役立つツールとして実現しました。

3.大手SIer会社様

大手SIer会社様では、社内のナレッジ収集や分析に手間がかかり、残業が常態化していました。フリーコンサルタント.jpは、AIモデル構築に知見のあるプロフェッショナルをアサインし、生成AIによる「デジタル社員」の実現を支援しています。

デジタル社員によって得られた効果は、以下のとおりです。

項目	内容・成果
情報収集	縦割り組織で分散していた情報を、AIが収集・整理
企画立案	現場の要望と技術的な実現可能性を調整し、最適な運用を開始
業務負担	資料探索の時間を短縮し、本来の提案業務に注力

現在は導入したデジタル社員の精度を、さらに高めるための取り組みを継続しています。PM（プロジェクトマネージャー）の立場で組織間を橋渡しできる人材が参画したことで、部門を横断したナレッジ活用が加速しました。

まとめ

生成AIの導入は情報漏洩や著作権侵害などの懸念事項はありますが、法人向けプランの選定や社内ルールの整備を徹底すれば、安全な運用は十分に可能です。

最新技術の恩恵を最大限に受けるには、ツールを導入するのではなく、自社の課題に即した活用設計が求められます。AIの回答を過信せず、最終的な判断を人間が下す体制を整えることで、AI技術と人間が共存する理想的な環境を構築可能です。

効果的なAI導入や社内体制の構築に不安を感じる場合は「フリーコンサルタント.jp」へお問い合わせください。各業界の第一線で活躍するプロフェッショナルが、貴社の目的に合わせた最適なソリューションを提案し、サポートいたします。