チェック必須！生成AI利用時の注意点はどうなる？

はじめに

生成AIは、大量のデータをもとにテキストや画像などを出力する技術として注目を集めています。ビジネスや学術の現場では幅広く導入が進み、業務効率化や新たな価値創出の可能性が期待されています。一方で、生成AIを利用する際には多面的なチェックが不可欠です。誤った数値や情報が含まれていないか、安全性や著作権など法的な観点に問題がないかなど、さまざまなリスクを検証する必要があります。

本記事では、生成AIの基礎からチェックのプロセス、活用事例までを体系的に解説します。特に事前準備や確認作業の重要性、多様なツールを活用した検証方法、リスク管理や実践例についても詳しく取り上げます。生成AIを賢く安全に活用するためのポイントを、現場で役立つ視点からご紹介します。

生成AIとチェックの基本概念

生成AIとは、大規模なデータセットをもとに学習し、文章や画像、音声などを一から作り出すアルゴリズムです。自然言語処理や画像認識など複数の分野が組み合わさっており、適切な指示やデータを与えることで多様な出力が可能になります。Harvard Universityの資料でも、生成AIを用いた実験には責任ある取り扱いが求められると指摘されています（参照*1）。データプライバシーや著作権などの観点にも配慮が必要で、特に学術やビジネスの現場では正確性と信頼性を損なわない運用が求められます。

日本では、翻訳や文章校正、文書内の誤字脱字チェックなどのタスクに生成AIが強みを発揮しています。デジタル文書の比較や校正をAIが担うことで労力を大きく削減できるケースが多く、紙の文書をスキャンして自動校正にかける実践事例も報告されています（参照*2）。また、大阪大学の研究資料では、教育現場での不適切な利用を防ぐための具体策が示されており、課題の作成や評価方法の工夫が重要な柱として挙げられています（参照*3）。このように、生成AIの正しい導入には技術の理解とともに、チェック機能の併用が欠かせません。

生成AIの概要とチェックの重要性

生成AIを活用するうえで重要なのは、チェックを通じて質の高い出力を確保することです。具体的には、入力データの妥当性を検討し、出力された情報を検証し、結果をフィードバックする一連の流れがポイントとなります。特に数値や時系列情報、出典に関連する記述は誤りが生じやすく、生成AIの自動生成をそのまま信じるのではなく、人間の目で補完することが推奨されています（参照*1）。また、データの取り扱い方針を明確にしておかないと、著作権やプライバシーの侵害といった問題が発生するリスクもあります。

さらに、複数の生成AIモデルによるダブルチェックも品質向上に有効です。モデルごとに学習内容や得意分野が異なるため、結果を付き合わせて整合性を確認する手法が推奨されています。特に社名や地名、年号などの固有名詞では表現の揺れや誤情報が混入しやすいため、チェックの習慣を定着させることが重要です（参照*2）。

生成AIチェックのプロセス

生成AIの導入を検討する際には、どのようにチェックを組み込むかというプロセス設計が大きな課題となります。まず、データや使用目的を整理し、生成物に対する評価指標を設定する体制を構築することが重要です。ここでは、事前準備と実際の確認フローに分けて具体的に解説します。

事前準備とデータ管理

事前準備段階では、利用する生成AIの特性や目的を明確にすることが欠かせません。学習データの範囲や更新頻度、生成内容の用途などをあらかじめ整理しておくことで、生成結果のズレや誤情報を減らすことができます。たとえば、教室でレポート課題を評価する際に生成AIを使う場合、どの範囲の内容が対象となるか、どの程度の参考情報を利用できるかを明確に定義することが求められます。これは大学や企業に限らず、幅広い場面での導入に当てはまります。

データ管理の観点では、入力データの整合性と取り扱い方針が重要です。VCU（Virginia Commonwealth University）図書館の情報によれば、生成AIを用いる際には出典や引用を厳格に検証し、一次情報へ遡るプロセスが不可欠とされています（参照*4）。このような手順を踏むことで、生成AIが誤って参照したり、時系列の食い違いによる誤解を防ぐことができます。また、学生や新入社員がAIを扱う場合も、すべてを自動化するのではなく、チェックのタイミングを体系化し、情報の扱い方を学ぶことが大切です。

生成物の確認と評価の流れ

生成されたテキストや画像を確認する際には、複数のステップを踏むことが重要です。まず、生成物から特定のキーワードや数字が抜け落ちていないかを簡易チェックし、その後に情報源や表現を精査します。紙ベースの書類をスキャンしてPDF化し、生成AIで差分を取る応用事例も現場で実践されています（参照*2）。修正や追記が必要と判断した場合は、AIのプロンプトや入力データを見直し、改良版を再生成して比較する流れを繰り返します。

評価の際には、定性的な視点と定量的な視点の両方を持つことが推奨されます。たとえば文章校正では、追加・削除・修正・移動の4つの観点に加えて、構造や意図の変化がないかも検証します。重要度を「高・中・低」などで分類し、優先度の高い修正から着手することで効率的なフィードバックが可能です。こうした仕組みを段階的に運用すれば、時間や手間の大幅な削減だけでなく、誤情報が外部に出てしまうリスクも最小化できます。

チェック手法と注意点

生成AIの出力をすべて鵜呑みにせず、複数の観点から検証することが重視されています。特に誤情報が混入しやすい場面では慎重な運用が求められ、複雑な専門用語や数値データを含む場合はダブルチェックが重要です。また、生成AIには、事実のように誤った情報を生成する「幻覚」と呼ばれる現象があることも指摘されています。ここでは、多角的な視点による検証と誤情報への対策、具体的な事例について解説します。

多角的検証と誤情報対策

生成AIが誤情報を出す背景には、学習データの偏りや膨大なソースの統合過程で生じる理解不足があります。調査によれば、最新データを十分に反映できていないケースや、複雑なトピックの単純化、数学計算や引用元の不正確さなども多く報告されています（参照*5）。そのため、参考にしたデータ元が正式かどうかを確認し、表面だけでなく中身を吟味する作業が必要です。

誤情報対策としては、専門家の知見を活かした評価プロセスの導入や、多様な出典を突き合わせて矛盾点を洗い出す方法が効果的です。特に複数の国や地域の情報を扱う場合、文化や言語の違いにより生成AIが誤解したまま文章を出力する可能性があるため注意が必要です。米国の学生が生成AIの利用を他国より慎重視しているとの報告もあり、慎重な検証は世界的な課題となっています（参照*6）。

具体的事例と困りごとの対処

生成AIはレポートの要約や言い回しの調整などで大きな効率化をもたらしますが、実際の現場では小さなミスが大きな問題につながることもあります。たとえば、経理文書のチェックで数字の桁を誤って転記する、歴史的な日付を取り違える、文脈上不適切な引用を挿入するといった事例です。対処策としては、複数回のリビジョンやレビューを行うほか、自社独自のデータを活用する場合は検証ルールを明文化しておくことが重要です。

画像生成AIを利用する場合は、権利帰属や肖像権など別の観点からのチェックも必要です。生成された画像が特定の人物を誤って引用していないか、著作権保持者の明示が欠如していないかを確認することが求められます。誤った情報による炎上や訴訟リスクを避けるためにも、担当者が複数人で点検する仕組みが有効です。早い段階での二重チェックを取り入れることで、後からの修正コストを抑え、生成AIによる業務効率化のメリットを最大限に活かすことができます。

リスク管理と実践例

ここでは、生成AIを実運用する際に避けて通れないリスク管理の側面と、実際にどのような対策が講じられているかを紹介します。セキュリティ面での注意点や、ファクトチェックを強化するための新しい仕組みがどのように構築されているかを見ていきます。

セキュリティ・権利関係のリスク

生成AIで作成された音声や文章が、不正アクセスやデータ流出によって悪用されるリスクには警戒が必要です。NTT東日本が東京大学発のベンチャーNABLASと共同で、偽の電話音声を見抜く技術の開発を進めている事例はその一例です（参照*7）。これは、生成AIによるフェイク音声を電話サービス上で再生し、防御システムがどの程度検知できるかを検証する研究です。権利関係では、著作物を無断で使用して生成したコンテンツが正当かどうか判断しにくい側面があるため、事前にデータソースのライセンスや規約を確認する習慣も重要です。

また、セキュリティや権利のリスクを管理するうえでは、アクセス権限の制御や監査ログの取得など運用面での対策も欠かせません。生成AIのモデルは日々アップデートされることが多く、その都度、利用可能な機能や学習データの範囲が変化します。これを放置していると、知らないうちにコンプライアンスから逸脱するリスクもあるため、バージョン管理やアップデート内容のチェックを徹底することがリスク低減につながります。

ファクトチェック体制の構築

リスク管理を踏まえたうえで、ファクトチェック体制をどのように整備するかも重要なテーマです。近年は、外部情報の参照や一次情報へのリンクを表示するツールが多く開発され、ウェブサイトの記事やSNS投稿を自動的に分析する仕組みも充実しています（参照*8）。データベースを横断して時系列を表示できるシステムや、生成AI特有の文章パターンを分析する機能を備えたサービスも増えており、中小企業や個人事業者でも比較的手軽に導入できるようになっています。

こうしたツールを業務フローに組み込む際には、どこで自動チェックを行い、どこで人間が再確認するかを事前に決めておく必要があります。たとえば、ウェブコンテンツをリリースする直前でAIが矛盾点を指摘した場合、リードタイムに影響が及ぶことも考えられます。担当者同士で合意を取り、期限後に何度も修正を繰り返さないルールづくりも求められます。これらの仕組みを整備することで、生成AI導入のメリットを享受しつつ、ファクトチェックとリスク管理の両立が可能になります。

おわりに

生成AIの活用は今後さらに拡大し、ビジネスや教育、医療、行政など多方面で応用事例が増えていくと考えられます。しかし、こうした利便性を正しく享受するためには、チェックの概念を組み込んだリスク管理と運用体制の確立が不可欠です。誤情報やフェイク、権利懸念などの問題が表面化してから対策を講じるのでは遅れをとることになります。

本記事で紹介したように、あらかじめ適切な評価指標やプロセスを定め、ファクトチェックの仕組みを構築することは、生成AIを本格的に運用するうえでの重要な一歩です。今後さらに技術が進化しても、基本となるチェックの意識と実践を忘れず、状況に応じて柔軟に取り組む姿勢がポイントとなります。

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)。
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