注意点を見落とすな！生成AI導入の落とし穴とは

はじめに: 生成AI導入への関心と潜む注意点

生成AIは、人間が行ってきた文章や画像などのコンテンツの創作業務を効率化する技術として、近年大きな注目を集めています。特に大規模言語モデルをはじめとする生成AIは、与えられた指示に基づいて自然言語や画像を自動生成し、さまざまな業務の負担を軽減する可能性を持っています。しかし、新しい技術であるがゆえに、導入や運用の過程で想定外のリスクや課題が発生することも指摘されています。たとえば、誤った情報が混在する文面が生成されたり、著作権や機密情報の漏えいにつながる懸念が生じる場合があります。そのため、生成AIを導入する際には、利点だけでなく実務導入に伴う注意点を十分に理解し、慎重に検討することが重要です。

企業や自治体の現場では、会議の議事録自動作成やプログラムコードの自動生成など、業務効率化の事例が増えています。NotebookLMやGPTsといったツールを活用することで、情報整理や文献要約を短時間で行うケースも見られます。こうした事例は生成AIのメリットを端的に示していますが、一方で導入時には誤情報や著作権に関わる課題を適切に管理する必要があります。特に大量のデータを扱う場合、情報漏えいリスクにも注意が必要です。外部サービスを利用して学習させる場合は、自社情報の取り扱い範囲を事前に明確にし、従業員への啓発やガバナンス体制の整備が求められます。これらの課題を放置すると、効率化のはずが思わぬ損失につながる可能性があります。

令和7年度の技術普及講習会では、生成AIの進化とともに「著作権」「誤情報」「情報漏えい」などの問題への対処を含めた導入法が詳しく解説される予定です。正しい知識と運用上の留意点を学ぶことは、安全かつ有効な導入への第一歩となります。特に行政や公共の現場では、情報の正確性や管理面での不備が市民サービス全体に影響を及ぼすため、担当者は生成AI導入前にリスクを正しく理解し、どのように対策を取るかを検討する必要があります。（参照*1）

法務面での落とし穴: 著作権とデータ利用のチェックポイント

著作権リスクと学習データの管理

生成AI導入時には、著作権に関する配慮が不可欠です。生成AIが学習に使う膨大なデータの中には、著作権で保護された作品が含まれている場合があります。外部のモデルを利用する場合や自社で大規模言語モデルを構築する場合でも、データの出所を確認することが重要です。著作権侵害に該当するデータが学習に含まれていたり、生成された成果物が第三者の著作権を侵害する形で再現されるリスクも否定できません。特に画像やキャラクターなど固有の表現が強い素材を扱う際は注意が必要です。これらはモデルが特定の表現を記憶してしまうmemorizationリスクと呼ばれ、繰り返し学習された作品がそのまま出力される可能性が指摘されています。

著作権リスクへの実務的対策

著作権リスクを低減するためには、訓練データの重複排除や、特定キャラクター名のフィルタリングなど技術的な管理が有効です。また、成果物に透かし（watermark）を施すことで、二次利用時の権利者配慮を強化する方法もあります。グローバル展開を目指す企業では、訴訟リスクも考慮し、法務部門や知財部門、弁護士を巻き込んだチェック体制の構築が推奨されます。

フェアユースとデータ利用の論点

データ利用に関しては「非表現的使用（nonexpressive use）」というフェアユースの考え方があり、学習目的での利用と成果物の著作権侵害リスクを区別する必要があります。モデルの精度向上のため多様なデータを扱うことは強みですが、収集や利用の過程で著作権法を侵害しないこと、必要に応じて使用許諾を取得することが求められます。特にテキストから画像を生成するモデルでは、繰り返し登場するキャラクター名や商標名を学習した結果、元の著作物を意図せず再現してしまうこともあり得ます。こうしたリスクを回避するためには、データの加工・重複排除、最終生成物の検証体制が重要です。（参照*2）

セキュリティリスクへの対策: 情報漏えいとモデルの保護

生成AI特有のセキュリティリスク

生成AI導入時には、法的側面だけでなくセキュリティ対策も欠かせません。大量のデータを扱うため、学習データやモデルへの不正アクセス、データパイプラインの乗っ取りなどがリスクとして挙げられます。特に外部API接続を利用する場合、通信経路での情報漏えいリスクが高まるため、暗号化やアクセストークンの厳格な管理、最小限の権限付与などの基本的なセキュリティ施策が必要です。

プロンプトインジェクションとモデル盗難への備え

生成AI特有のリスクとして、プロンプトインジェクションによる意図しない出力や、モデルの内部挙動を探られるリスクもあります。OWASP AI Exchangeが提示するセキュリティガイドラインでは、リスクの洗い出し、プロンプト管理、アクセス制限、ログや監視体制の強化が推奨されています。自社専用の大規模モデルを保持する場合、モデルの複製や逆コンパイルによる知的財産流出にも注意が必要です。対策として、モデルの暗号化やパラメータの非公開管理などが検討されています。

データPoisoningと運用体制の強化

生成AIは入力データを学習する性質があるため、モデル更新時のデータ管理も重要です。データPoisoning攻撃はモデルの信頼性を損なう代表例であり、一度混入した悪意あるデータの除去は困難です。人為的な監視と検証、モデルバージョンの管理、安全策とアプリケーション開発の両立が求められます。（参照*3）

コストと導入効果: 実務ガイドラインに基づく考察

導入コストの内訳と負担ポイント

生成AI導入には、技術開発コストやインフラ費用、データ整備費用、専門人材の確保コストなど多面的な負担が発生します。自社独自のチューニングを行う場合、教師データの収集・前処理、アルゴリズム選定、トライアル検証と見直しを繰り返す必要があります。これらを適切に進めることで、問い合わせ対応の自動化や在庫コントロールの改善など、業務効率化と競争力向上が期待できます。

費用対効果と導入プロセスの最適化

導入目的に応じた手順と費用対効果の精査が重要です。まず解決したい課題を明確にし、必要なデータを準備し、小規模なプロトタイプで成果と課題を洗い出します。その結果を踏まえて本格稼働に移行することで、リスクを抑えつつ効果を検証しやすくなります。専門人材の育成や社内研修も欠かせません。AIリテラシー入門を導入し、従業員全体の知識レベルを底上げしながら、少額投資で中長期的なリターンを得た企業も増えています。

クラウドサービス活用とガイドライン整備

クラウドサービスを利用して小規模に始める方法は、初期コストを抑えるうえで有効です。サブスクリプション形式のAI教育コンテンツやAIモデルが普及しており、必要に応じて拡張しやすい点も利点です。こうした取り組みにより、生成AI導入を一気通貫でカバーできる実務ガイドラインも整備されています。過去データの充実度やセキュリティ要件の厳しさによって最適な導入手法は異なりますが、コストと効果のバランスを見極める視点が重要です。（参照*4）

運用現場での具体事例: SNS活用や自治体導入に見るポイント

SNS運用における生成AI活用事例

生成AI導入のメリットが分かりやすい分野の一つがSNS運用です。SNS投稿の文案作成や動画台本の草稿作成に生成AIを活用することで、担当者の作業時間を大幅に削減できます。たとえば、ChatGPTを活用して1か月で連続投稿に成功し、採用費用を削減した事例も報告されています。少人数チームでも短期間で成果を出せる点は大きな魅力です。ただし、誤情報の拡散リスクを避けるため、チェック体制を整え、最終的な発信内容は人間が管理することが前提となります。（参照*5）

自治体での生成AI導入と段階的運用

自治体での生成AI導入は公共サービスに大きな影響を及ぼすため、より慎重な姿勢が求められます。正確性の担保、著作権配慮、セキュリティ対策の3点が必須条件です。住民への案内文書や観光情報、防災関連の文章を生成AIに任せる場合は、誤りがないかダブルチェックを徹底する必要があります。自治体によっては数千ページの行政データを学習させ、回答の正確性を高めている事例もあります。費用予算やガイドラインの整備、運用プロセスの安全性確保のため、段階的な導入計画が重要です。（参照*6）

段階的なテストと現場定着のポイント

実際の運用開始時には、段階的なテストを繰り返し、職員や担当者の理解度を高めることが重要です。中途半端な運用開始は、公的信頼の損失につながる恐れがあります。まずは限定的な文書作成や広報分野から着手し、問題点や効果を評価したうえで、防災や福祉分野への拡張を検討するなど、段階的な対応が期待されます。こうした実例は企業にも参考になり、導入規模や目的に応じて周到な計画を立てることが成功の鍵となります。

まとめと展望: 生成AI導入の行方と安全な活用に向けて

これまで述べてきたように、生成AIの導入には多くの可能性がある一方で、法務上の懸念やセキュリティリスク、コスト負担など多くの注意点が存在します。世界各国の規制動向を見ても、確立した枠組みはまだなく、政府や国際機関も情報操作や差別的表現の増幅を防ぐための取り組みを続けています。生成AIの登場は社会に新たな可能性と同時に課題ももたらしており、国連安全保障理事会を含む国際的な場でも、開発主体の企業に対する責任を問う動きが加速しています。技術と倫理・社会秩序の両面で、今まさに大きな転換点を迎えています。

生成AIを導入する組織は、リスクと恩恵を正しく把握し、自社や自治体のニーズに合わせて活用方針を検討することが求められます。AI技術の進化は速く、新たなモデルや規制が短期間で登場するため、導入後も継続的な監視と柔軟なアップデートが必要です。担当者は法規制やガイドラインの改正動向を注視し、著作権・プライバシー・バイアス排除など多岐にわたる側面を適切にカバーし続ける必要があります。生成AIの出力内容には、常に人間の管理と責任ある監督が不可欠であり、安全性と信頼性を保つための基本条件となります。

今後、生成AI技術がさらに高度化し、学習データの多様化やマルチモーダル化が進展すれば、ビジネスや行政の幅広い領域で応用が拡大することが予想されます。業務効率化や創造性の向上だけでなく、新たな付加価値の創出にもつながります。一方で、倫理的・セキュリティ的なガバナンス体制の整備は急務です。生成AI導入時の注意点を今一度見直し、段階的な検証プロセスと徹底した安全管理を実施することが、今後の持続的な活用のポイントとなります。（参照*7）

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
著書「頭のいい人が話す前に考えていること」が、82万部（2025年3月時点）を売り上げる。
（“2023年・2024年上半期に日本で一番売れたビジネス書”（トーハン調べ／日販調べ））