急速に普及している生成AIは、文章作成や画像生成、業務効率化など、さまざまな分野で私たちの生活やビジネスを大きく変えつつあります。一方で、誤情報の拡散や著作権の侵害、情報漏洩など、生成AIには見過ごせない問題点も少なくありません。
こうしたリスクを知らずにAIを使い続けると、思わぬトラブルに巻き込まれる可能性もあります。では、具体的にどのような危険があり、どうすれば安全に活用できるのでしょうか。
この記事では、生成AIの7つの問題点をわかりやすく解説し、それぞれに対する具体的な対策もご紹介します。正しい知識とリテラシーを身につけて、AI時代を安心して生き抜き、あなたのビジネスをさらに加速させましょう。
生成AIの仕組みと進化
近年、急速に注目を集めている生成AIは、文章・画像・音声などを自動で生成できる革新的な技術です。ここではまず、生成AIがどのように機能し、どのように進化してきたのかを解説します。
生成AIの基本的な仕組み
生成AIは、大量のデータからパターンを学習し、新たなコンテンツを自動的に生み出す人工知能の一種であり、その中核を担うのが「機械学習」や「ディープラーニング」といった技術です。
特に自然言語処理の分野では、「トランスフォーマー（Transformer）」というアーキテクチャが用いられています。インターネット上にある膨大なテキストや画像データを学習することで、文脈の理解や意味の保持を可能にする仕組みです。
近年では、「ファインチューニング」や「RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）」といった手法により、特定の用途に合わせてモデルを最適化する取り組みも進んでいます。
生成AIの仕組みについては、こちらで詳しく解説しています。
近年の進化とビジネス活用事例
生成AIは近年、技術の進化に伴って飛躍的に精度が向上し、ビジネスや日常生活のさまざまな用途で活用されています。
特に次のような分野で導入が進んでおり、効率化や価値創出に大きな効果をもたらしています。
- チャットボットによる自動応答
- キャッチコピーの生成や広告案の作成
- コンテンツマーケティングへの活用
- ブログ記事、報告書、メール文などの自動執筆や校正
- ロゴ、バナー、イラスト、動画などの自動生成
- ゲームのストーリーやキャラクターの自動生成
- 学習教材の自動作成
- 個別最適化された学習サポート
- プログラミングコードの補完やバグ修正
- テストコードの自動生成
このように、多岐にわたる分野で生成AIは実用化されつつありますが、その一方で著作権・倫理・プライバシーといった新たな課題や問題点にも注意が必要です。
生成AIの7つの問題点
生成AIは多くの分野で革新をもたらしていますが、その利便性の裏側には無視できないリスクや課題も存在します。ここでは、特に重要とされる7つの問題点を取り上げ、それぞれのリスクと対策について詳しく見ていきましょう。
| 問題点 | 概要 |
|---|---|
| ① ハルシネーション（誤情報の生成） |
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| ② 情報漏洩 |
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| ③ 著作権・知的財産権の侵害 |
|
| ④ 差別・偏見の助長（バイアス） |
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| ⑤ 倫理的・社会的課題 |
|
| ⑥ 人間の思考力・創造力の低下 |
|
| ⑦ 悪用リスク（フェイク・スパム等） |
|
①ハルシネーション（誤情報の生成）
生成AIにおける「ハルシネーション」とは、実際には存在しない情報や事実と異なる内容を、あたかも正確な情報のように出力してしまう現象を指します。
たとえば、次のような事象がハルシネーションに該当します。
- 実在しない文献や論文を、あたかも存在するかのように引用する
- 著名人が実際には発言していない言葉を、事実のように紹介する
- 現実には起きていない企業の合併や経営動向などを述べる
- 架空の法律や制度を、実在するかのように解説する
- 年代や出来事の時系列が明らかに誤っている歴史情報を提示する
- 根拠のない民間療法や医学的に危険なアドバイスを示す
- 実際には存在しない製品や機能を紹介する
この問題は、AIが“意味”や“真偽”を本質的に理解しているわけではなく、文脈に合いそうな語句を確率的に並べていることに起因しています。特に医療・法律・教育など正確性が求められる分野では、AIの出力を鵜呑みにしてしまうと深刻な影響を及ぼす可能性があります。
②情報漏洩
生成AIに機密情報や個人情報を入力することで、意図せず情報漏洩につながるという問題点もあります。
多くの生成AIは、ユーザーが入力した内容を今後の学習や品質向上に活用しています。これにより、第三者が同じシステムを利用した際に、過去の入力内容が再現される可能性も否定できないのが現状です。
特に、社内文書や顧客データなどを無防備にAIへ入力してしまうと、組織的な情報管理の観点から深刻な問題になりかねません。
③著作権・知的財産権の侵害
生成AIが利用する学習データの中には、著作権や知的財産権が存在するコンテンツも含まれています。こうした著作物を無断で学習に使用したり、それに類似したアウトプットを生成したりすることで、著作権侵害と見なされる可能性があるのも大きな問題点です。
たとえば、特定のイラストレーターの作風を模倣した画像や、有名な文章に酷似したテキストが生成されるといったケースが実際に指摘されています。
生成AIの著作権については、こちらも参考にしてください。
④差別・偏見の助長（バイアス）
生成AIは、学習に使用するデータに含まれる価値観や偏見をそのまま取り込んでしまう特性があります。その結果、出力される内容にも無意識の差別やバイアスが反映される可能性があるのも問題点です。
たとえば、性別・人種・宗教・職業などに関するステレオタイプを含んだ表現が生成され、人によっては差別的・不適切な印象を受ける場合もあります。
また、こうした出力が社会的に拡散されることで、不適切な価値観を助長し、無自覚な差別や偏見を広める一因となってしまう恐れも否めません。
⑤倫理的・社会的課題
生成AIの急速な発展に対し、社会的なルールや倫理的なガイドラインの整備は追いついていません。
AIが生成したフェイク動画や偽の証言が社会的混乱を引き起こす可能性がある一方で、それを誰が責任をもって制御・規制すべきかという点が曖昧です。また、AIによる創作物の所有権や発言責任の所在、AIが人間に与える心理的影響などの課題も山積しています。
⑥人間の思考力・創造力の低下
生成AIの便利さが広がる一方で、利用者が「考えること」を避けがちになるという問題点もあります。
文章作成やアイデア出し、資料作りなどをAIに任せることで、短期的には効率が上がるかもしれませんが、長期的には人間自身の思考力や創造力が衰えてしまうリスクがあるのです。
特に若年層においては、学ぶ過程や試行錯誤の経験が減ることで、自発的な発想力や問題解決力の低下につながる可能性があります。
⑦悪用リスク（フェイク・スパムなど）
生成AIは、高度な偽情報や詐欺コンテンツを簡単に作れるツールとして悪用されるケースも増えています。特に選挙や世論誘導に利用される危険性も指摘されており、信ぴょう性のない情報が瞬時に拡散されることは大きな問題点といえるでしょう。
実際、偽ニュースやなりすましメール、スパムメッセージ、フェイク画像・音声などが生成AIによって作られ、社会的な混乱や被害を引き起こしています。
生成AIの問題点が顕在化した実際の事例
生成AIは飛躍的な進化を遂げる一方で、さまざまな問題点がすでに現実のものとして表面化しています。ここでは、実際に発生した事例を通じて、生成AIのリスクがどのように顕在化しているかを具体的に見ていきましょう。
- 画像生成AIが著作権侵害で訴訟にまで発展した事例
- AIチャットによる誤情報により企業が謝罪した事例
- 生成AIが社内データ流出の原因となった事例
- AI生成コンテンツによるバイアス問題の事例
- AIが生成した詐欺コンテンツで被害が広がった事例
①画像生成AIが著作権侵害で訴訟にまで発展した事例
2025年6月、ウォルト・ディズニー社は、画像生成AI「Midjourney」が自社キャラクターを無断で生成したことに対し、著作権侵害で提訴に踏み切りました。
Midjourneyを運営するAI企業側は「学習目的での利用はフェアユースに該当する」と主張していますが、クリエイターや著作権者からは無許可利用に対する強い反発の声が上がっています。争点は、AIの学習行為が著作権法において正当とされるかどうかという点です。
この訴訟は、生成AIがコンテンツ制作に与える影響だけでなく、今後の著作権ルールのあり方にも大きな影響を及ぼすと注目されています。
②AIチャットによる誤情報により企業が謝罪した事例
2023年2月、Googleが初公開した対話型AI「Bard」がデモンストレーション中に誤った情報を出力し、大きな波紋を呼びました。このミスをきっかけに、Googleの親会社Alphabetの株価が一時急落し、時価総額でおよそ1,000億ドルの損失を記録しています。
Googleは事態を重く受け止め、「AIにおける厳密なテストと品質管理の重要性」を強調し、精度向上のための改良に着手すると発表しました。
この事例は、生成AIの出力が企業の信頼や財務状況にまで直結することを示す象徴的なケースとなりました。
③生成AIが社内データ流出の原因となった事例
2023年4月、サムスン電子では、半導体部門の技術者がChatGPTに自社のソースコードや会議の録音内容を入力した結果、社外サーバーへの機密情報の送信が判明し、「情報漏洩」として大きな問題になりました。
この事態を受け、同社は翌月、社内での生成AIの業務利用を全面的に禁止。社内での安全な運用体制が整備されるまで、使用を見合わせる方針を明確にしました。
生成AIに入力したデータは削除や回収が困難で、第三者の質問に応じて出力されるリスクもあるため、利便性の裏に潜む情報管理の難しさが浮き彫りになった事例といえます。
④AI生成コンテンツによるバイアス問題の事例
Stable Diffusionでは、「福祉の受給者」など特定のテーマで画像を生成すると、有色人種ばかりが描かれるといった偏った結果が報告されています。また、有色人種の女性が過度に性的に描写されるケースも確認されており、AIによるステレオタイプの助長が懸念されています。
さらに、2023年末にはGoogleのAI「Gemini」が歴史上の人物を人種や性別を変えて生成し、不適切な画像を出力したとして大きな批判を受けました。これを受け、Googleは画像生成機能を一時停止し、モデルの調整を行うと発表しています。
AIが社会に根付く偏見を再生産するリスク、そして過度な是正が新たな混乱を招くリスクの両方が露呈した事例といえます。
⑤AIが生成した詐欺コンテンツで被害が広がった事例
AIによって、巧妙かつ自然な文章で作成されたフィッシングメールが大量に送信されており、SNSや履歴書などの個人情報に合わせて文章をカスタマイズすることで、被害者を信じ込ませる手口が横行しています。
また、口コミサイトやレビューサイトに投稿される偽レビューもAI生成によるものが急増しており、2023年後半には数百万件にのぼるレビューがAIによるものと疑われました。こうしたレビューは消費者を誤導し、企業やサービスの評価を不正に操作する手段として問題視されています。
このような詐欺・スパムコンテンツの氾濫に対し、各国で検知技術の開発や規制の整備が急がれています。
参考：AP通信（2023年）
生成AIの問題点を回避できる具体的対策5選
生成AIの問題点を未然に防ぎ、安全かつ有効に生成AIを活用するには、ユーザー自身が正しい知識と対策を持つことが不可欠です。ここでは、ビジネスや日常の中で生成AIを安心して使うために意識すべき実践的な対策をご紹介します。
- 生成AIの仕組みや正しい使い方を学ぶ
- プロンプト設計スキルを磨く
- 生成物の著作権や正確性をチェックする
- 情報漏洩リスクに備える
- 運用ルールを遵守する
①生成AIの仕組みや正しい使い方を学ぶ
生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、まずその基本的な仕組みや、使う上での問題点や注意点を正しく理解することが欠かせません。AIは万能なツールではなく、あくまで大量のデータから予測的に出力を生成しているに過ぎないと知ることが大切です。
企業や個人が生成AIを取り入れる際には、セミナーやオンライン講座などの活用が効率的です。最近ではビジネス向けに設計されたAIリテラシー研修やリスク対策に特化した講座も増えており、初心者でも安心して学べる環境が整いつつあります。
生成AIについて体系的に学びたい方には、「生成AIセミナー」がおすすめです。生成AIの仕組みや操作はもちろん、業務での活用方法やリスク対策、独自AIの作成方法まで幅広い内容を網羅的に学べます。
これから生成AIを業務に取り入れたい方やAIリテラシーを社内で強化したい方は、ぜひご検討ください。
| セミナー名 | 生成AIセミナー |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 27,500円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京・名古屋・大阪）・eラーニング |
②プロンプト設計スキルを磨く
生成AIを最大限に活用するうえで欠かせないのが「プロンプト設計スキル」です。プロンプトとはAIに対して与える指示文のことで、その内容や構造によって出力結果の精度や質が大きく左右されます。
具体的かつ論理的に設計されたプロンプトは、AIの能力を引き出し、実務にも役立つ高度な出力を生み出します。逆に、漠然とした指示では意図通りの回答が得られにくく、大きな問題にもつながりかねません。
プロンプト設計には、目的に応じたフレームワークの活用や、条件指定・役割付与・文体指定などのテクニックが有効です。たとえば「あなたは法律の専門家として回答してください」と前提を与えるだけで、出力の質が大きく変わります。
生成AIのプロンプトについては、こちらも参考にしてください。
③生成物の著作権や正確性をチェックする
生成AIが出力する文章や画像は、意図せず他人の著作物に酷似した表現を含んでいたり、事実と異なる情報を含んでいたりすることがあります。一見すると自然で信頼できるように見えますが、著作権や内容の正確性については、必ず人間の目でチェックすることが重要です。
特にブログ記事、資料作成、広告、社内ドキュメントなど、第三者に公開・共有することを前提としたアウトプットでは、著作権侵害や誤情報の拡散に十分注意しなければなりません。
AIが生成したコンテンツは、あくまで“たたき台”や“下書き”として扱い、出典の確認や必要な修正を前提としたチェック体制を整えましょう。AIに頼りきるのではなく、最終的な責任は人間が持つという姿勢を常に意識する必要があります。
④情報漏洩リスクに備える
ビジネスにおける生成AIの利用において、特に注意すべきなのが情報漏洩のリスクです。AIに入力した内容がそのまま外部サーバーに送信され、再利用される可能性があるため、機密情報や個人情報の取り扱いには細心の注意を払いましょう。
まず基本となるのは、AIへの入力内容を制限することです。業務で扱う社内資料や顧客データなど、外部に漏れてはならない情報は、入力内容をあらかじめマスキングや匿名化する工夫が求められます。
さらに安全性を高める方法として、ローカル環境で動作する生成AIや、企業向けにセキュリティ強化されたAIツールの活用が挙げられます。データが社内ネットワークの外に出ることがないため、情報漏洩のリスクを大幅に軽減できるでしょう。
⑤運用ルールを遵守する
生成AIを業務に取り入れる際には、社内で定められた運用ルールや利用ガイドラインを必ず遵守することも重要です。生成AIは便利なツールである一方、使い方を誤れば情報漏洩や著作権侵害、不適切な出力による信頼低下など、さまざまな問題点を引き起こす可能性があります。
多くの企業では、こうしたリスクを回避するために、「生成AI利用ポリシー」や「セキュリティガイドライン」を策定しています。
またAIの導入にあたっては、単なるルール整備にとどまらず、継続的な教育や運用状況のモニタリングも必要です。ルールを形式的に守るだけでなく、目的を理解したうえで活用することで、組織全体のAIリテラシー向上と安全な運用が実現します。
生成AIの問題点を理解して安心・安全に活用しよう
生成AIはビジネスや日常生活を大きく変える可能性を秘めた画期的な技術ですが、その裏には誤情報、著作権侵害、情報漏洩など多くのリスクが存在します。
このような問題点を正しく理解し、対策を講じたうえで活用することが、安全かつ効果的に生成AIを使いこなすための第一歩です。
今回ご紹介したようなリスクと対処法を意識することで、AIを単なる道具ではなく、信頼できるパートナーとして活用できるようになります。正しい知識とルールのもとで生成AIと付き合い、これからの変化の時代を安心して進んでいきましょう。
