TWITTER
FACEBOOK
はてブ
生成AIを業務に導入したいと考える一方で、
「情報漏洩やハルシネーションなどのリスクが怖くて踏み切れない」
「社内展開の前にどこまで対策すべきか判断がつかない」という声をよく耳にします。
本記事では生成AIに潜むリスクの種類を整理し、企業規模別の実態や対策の考え方まで、判断軸となる情報をお届けします。
目次
なぜ今、生成AIのリスクが問題視されているのか
生成AIの業務活用が急速に広がる一方で、リスクへの対応が追いついていない企業が少なくありません。
IPAの「AI利用時のセキュリティ脅威・リスク調査」（2024年）によると、生成AIのセキュリティ課題を認識している企業は6割を超えているものの、社内規則を明文化している割合は2割に届いていないとされています。
危険性は感じているが、具体的な対策までは手が回っていない、というのが多くの企業の実情のようです。
さらに注目すべきは、IPAが発表する「情報セキュリティ10大脅威2026」において、AI関連のセキュリティリスクが初めて3位にランクインした点です。
もはや生成AIのリスクは、一部の先進企業だけが気にする話ではなく、どの企業にとっても向き合うべき経営課題になっていると言えるでしょう。
生成AIに潜む6つのリスクとは
生成AIのリスクは一つではありません。
性質の異なる複数のリスクが存在するため、まずは全体像を把握することが対策の第一歩になります。
情報漏洩・機密情報の流出
最も警戒されているのが、入力した情報が外部に漏れてしまうリスクです。
多くの生成AIサービスでは、入力内容がAIの学習データとして利用される可能性があります。
実際に、あるエンジニアが社内で開発したソースコードをChatGPTに入力した結果、機密情報が社外に流出した可能性があると報じられたケースもあります。
顧客情報や未公開の事業計画、独自の技術情報などをそのまま入力してしまうと、意図せず外部に渡ってしまう恐れがあるのです。
ハルシネーション（誤情報の生成）
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、あたかも真実のように作り出してしまう現象を指します。
もっともらしい文章で誤情報を提示されると、人間が見抜くのは簡単ではありません。
存在しない判例や統計データを引用してしまい、そのまま資料や記事に使ってしまうといった事故も起こり得ます。
特に、顧客向けの提案資料や公開コンテンツに誤情報が混入すると、企業の信用そのものを損ないかねません。
著作権・知的財産侵害
生成AIが作り出す文章や画像は、学習データに含まれる既存の著作物と似た表現になってしまうことがあります。
意図せず他社の著作物に似た成果物を公開してしまい、権利侵害を指摘されるリスクもゼロではありません。
商用利用する画像やロゴなどは、生成物の権利関係を事前に確認する姿勢が必要でしょう。
サイバー攻撃への悪用
生成AIは業務効率化だけでなく、攻撃者側の武器にもなり得る点が厄介です。
自然な日本語のフィッシングメール文面や、簡易的なマルウェアのコードを生成AIに作らせることも技術的には可能とされています。
これまで攻撃には一定のスキルが必要でしたが、生成AIによって攻撃の敷居が下がっているという指摘もあります。
自社が被害者になるだけでなく、社内の生成AI利用そのものが攻撃の踏み台にされる可能性も想定しておく必要があります。
バイアス・差別的なアウトプット
生成AIは学習データの傾向を反映するため、性別や国籍などに関する偏った表現を出力してしまうことがあります。
採用選考の文章作成や、顧客対応の自動応答などにそのまま使うと、差別的な内容が意図せず含まれてしまう恐れがあるでしょう。
出力結果を人がチェックする工程を省略しないことが、この種のリスクを避ける基本になります。
シャドーAIによるガバナンスリスク
シャドーAIとは、企業が公式に許可していない生成AIツールを、従業員が個人の判断で業務に使ってしまう状態を指します。
IBMが実施したグローバル調査によると、シャドーAI（未承認ツール）起因のインシデントを経験した組織は20%に上り、AIガバナンスポリシーが未整備の組織は63%にも達しています。
AIガバナンスとは、AIの利用範囲やルール、責任体制を組織として管理する仕組みのことです。
利用実態が見えなくなること自体が、最も対処しづらいリスクだと言えるかもしれません。
管理側が把握していないツールで何が起きているかは、事故が起きてからでないと分からないためです。
生成AIのリスクにどう対策する？
ここまで見てきたリスクに対して、企業としてどこまで対策すべきか迷う方も多いのではないでしょうか。
社内ルールの策定手順そのものは別記事に譲りますが、対策を考える際の基本的な軸を押さえておきましょう。
入力してはいけない情報の線引きをする
まず取り組みやすいのが、生成AIに入力してよい情報とダメな情報の線引きです。
顧客の個人情報、未公開の財務情報、開発中のソースコードなどは入力対象から外す、という基準だけでも大きな効果があります。
- 顧客の個人情報を入力していないか
- 社外秘の事業計画を入力していないか
- 未公開のソースコードを入力していないか
出力結果を人が確認する工程を残す
ハルシネーションやバイアスのリスクに対しては、AIの出力をそのまま使わず、人の目でチェックする工程を残すことが基本です。
特に対外的に公開する文章や、意思決定に関わる資料については、二重チェックの体制を持っておくと安心です。
利用ツールを可視化し、シャドーAI化を防ぐ
シャドーAIのリスクを減らすには、まず「誰が何のツールを使っているか」を可視化することが出発点になります。
利用を一律に禁止するのではなく、承認済みツールの一覧を示し、そこから選んでもらう形にする方が現実的でしょう。
厳しく縛りすぎると、従業員が隠れて個人アカウントを使うようになり、逆にリスクの見えづらさを助長してしまうこともあります。
小さく試して、リスクへの感度を組織に根付かせる
対策は一度に完璧を目指すより、小さな範囲で試しながら育てていく方が現実的です。
一部の部署で運用しながら課題を洗い出し、徐々に対象範囲を広げていくアプローチが、多くの企業で採用されています。
よくある質問（FAQ）
Q1. 生成AIのリスクにはどんな種類がありますか？
情報漏洩、ハルシネーション（誤情報生成）、著作権侵害、サイバー攻撃への悪用、バイアスのあるアウトプット、シャドーAIによるガバナンス上のリスクなど、複数の種類があります。
性質が異なるため、それぞれに応じた対策の考え方が必要です。
Q2. 生成AIで情報漏洩が起きるのはなぜですか？
多くの生成AIサービスでは、入力した内容がAIの学習データとして利用される可能性があるためです。
機密情報や個人情報をそのまま入力してしまうと、意図せず外部に渡ってしまう恐れがあります。
Q3. ハルシネーションとは何ですか？
生成AIが事実に基づかない情報を、あたかも真実のように作り出してしまう現象のことです。
もっともらしい文章で提示されるため、人が見抜きにくいという厄介さがあります。
Q4. 中小企業でも生成AIのリスク対策は必要ですか？
必要です。
NRIセキュアの調査でも、AIガバナンスポリシーが未整備の企業は63%に達しており、規模を問わず対策が後回しにされがちな実態がうかがえます。【要確認】
専門部署がなくても、入力情報の線引きなど小さな対策から始めることは可能です。
Q5. シャドーAIとは何ですか？
企業が公式に許可していない生成AIツールを、従業員が個人の判断で業務利用してしまう状態を指します。
利用実態が管理側から見えなくなるため、事故が起きるまで問題に気づけないという特有のリスクがあります。
Q6. 生成AIのリスクを減らすには何をすればいいですか？
入力禁止情報の線引き、出力結果を人が確認する工程の設置、利用ツールの可視化といった基本的な取り組みから始めるのが現実的です。
一度にすべてを整備するのではなく、小さく試しながら組織にリスクへの感度を根付かせていくことがポイントです。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
【生成AIリスクを理解するための3つのポイント】
- 生成AIのリスクは情報漏洩・ハルシネーション・著作権侵害・サイバー攻撃への悪用・バイアス・シャドーAIなど複数の種類があり、それぞれ性質が異なる
- 危機感を持つ企業は多いものの、AIツール導入前の評価体制やガバナンスポリシーが整っている企業はまだ少数派である
- 対策は完璧なルールを最初から目指すのではなく、入力情報の線引きや出力確認など小さな取り組みから始め、組織に根付かせていくことが現実的である
生成AIのリスクは、正しく理解して備えれば、決して活用を諦める理由にはなりません。
むしろリスクの見極め方が分かれば、どこまで自社で対応し、どこから専門家の支援を借りるべきかの判断がしやすくなります。
社内のAIリテラシーを高める研修や、リスクを踏まえた設計で自社専用のAIエージェントを構築したいという場合には、AIブートキャンプのような人材育成プログラムや、AIエージェントの受託開発といった支援の選択肢もあります。
自社の状況に合わせて、無理のない一歩から生成AI活用を進めていただければと思います。
