生成AIの問題点・デメリットとは? 事例や安心して使うための対策を解説

生成AIの活用が広がる中で、その問題点やデメリットを正しく理解し、適切に対策することが重要になっています。本記事では、生成AIの利用で生じる具体的な問題事例を詳しく解説するとともに、企業が取るべき対応策について詳しく解説します。また、リスクを踏まえつつ、生成AIの大きなメリットを最大限に活かすためのポイントも紹介します。

生成AIの利用で生じる問題点・デメリット4つ

生成AIの利用が広がる中で、その問題点やデメリットについても理解しておく必要があります。ここでは、生成AIを利用する上で生じる可能性のある4つの主要な問題点について詳しく解説していきます。

1.権利侵害のリスクがある

生成AIを利用する際には、生成されたコンテンツが他者の権利を侵害していないか細心の注意を払う必要があります。
生成AIは大量の著作物を学習データとして使用しているため、出力結果に既存の著作物と類似した表現が含まれる可能性が否定できないからです。
言語モデルの場合、学習データに含まれる文章をそのまま出力してしまうことがあり、無断引用のリスクがあります。
また、画像生成AIでは、学習に使われたイラストや写真の特徴を模倣することで、元の著作物に酷似した画像が生成されるおそれもあります。
AIが生成したコンテンツの著作権の帰属やトレーニングデータの適法性などについては法的な議論が進んでおらず、予断を許さない状況です。
権利関係のトラブルに巻き込まれないよう、生成物の利用には十分な配慮が求められます。

2.フェイク情報の見落としに注意が必要

生成AIの出力結果には、事実と異なる情報が含まれている可能性があります。
なぜなら、生成AIは学習データに含まれる膨大な情報を組み合わせて結果を生成するため、途中で事実関係が歪んでしまうことがあるからです。
特に、画像生成AIでは本物と見分けのつかないようなリアルな偽画像を大量に生成できてしまいます。
SNSなどを通じて、そうしたフェイク情報が拡散されれば、社会的な混乱を招く危険性もはらんでいます。
人間の目では、生成AIの出力したフェイク情報を正確に見抜くのは容易ではありません。
生成物をそのまま使用せず、必ず人間が内容をチェックする工程を設ける必要があります。

3.生成物の品質にばらつきがある

生成AIを使っていて、「前回はうまくいったのに、今回は微妙な結果になってしまった」といった経験はないでしょうか。
実は、生成AIは同じ入力と条件に対しても、毎回異なる結果を出力する性質があります。
そのため、出力される生成物の品質は常に一定とは限らず、ばらつきが生じやすいのです。
例えば、言語モデルでは文法的な誤りや論理の飛躍がある不自然な文章が生成されたり、画像生成AIでは指示と異なるディテールの画像が出力されたりすることがあります。
ビジネスの場で生成AIを活用する際は、生成物の品質が常に求めるレベルに達するとは限らないことを認識し、人間による監修を怠らないことが肝要です。

4.情報漏えいを防ぐ工夫が必要

生成AIを利用する際には、学習データとして使用する情報の取り扱いに注意が必要です。
機密情報や個人情報などのセンシティブなデータが学習に使われた場合、生成AIの出力結果からそれらの情報が漏洩するリスクがあるからです。
また、たとえ直接的な情報漏えいが起きなくても、生成AIに入力されたデータは他のユーザーの出力結果に影響を与える可能性があります。
機密情報を含むデータを安易に生成AIに入力することは避けるべきでしょう。
企業においては、生成AIの利用場面を情報漏えいのリスクに応じて適切に設定し、機密データの取り扱いに関するガイドラインを設ける必要があります。

生成AIが問題となった3つの事例

生成AIの利用にはいくつかの問題点やデメリットが存在しますが、実際にそれらが表面化し、問題となったケースも報告されています。ここでは、生成AIに関連して起きた具体的な事例を3つ取り上げ、その詳細を解説していきます。

サムスン：社内ソースコードが生成AI経由で外部に流出

サムスン電子では、従業員が業務効率化のためにChatGPTなどの生成AIツールを利用していましたが、ある従業員が不注意にも機密性の高い社内ソースコードをChatGPTに入力してしまいました。その結果、入力されたソースコードが外部のサーバーに保存され、他のユーザーがアクセス可能な状態になってしまったのです。
この事態を受け、サムスンは従業員に対して生成AIツールの使用を禁止する新たな社内ポリシーを策定しました。本事例は、生成AIツールを利用する際の機密情報の取り扱いの重要性を浮き彫りにしています。

※参考：【やじうまPC Watch】Samsung、ChatGPTの社内利用で3件の機密漏洩 – PC Watch

ニューヨークタイムズ：記事が学習されたとしてオープンAIを訴訟

ニューヨークタイムズ紙は、オープンAIとマイクロソフトを相手取り、同紙の記事が無断でChatGPTの学習データに使用されたとして訴訟を提起しました。
同紙は、ChatGPTが自社の記事を不正に利用したことで、本来得られるはずだった購読料収入や広告収入の機会を奪われたと主張しています。
この訴訟は、生成AIの利用における著作権の保護のあり方について、新たな議論を巻き起こしています。

※参考：米紙ニューヨーク・タイムズがオープンAIとマイクロソフトを提訴　著作権侵害で – BBCニュース

大手レコード会社3社：音楽生成AIを著作権侵害で提訴

ソニーミュージック、ユニバーサルミュージック、ワーナーミュージックの大手レコード会社3社は、ある音楽生成AIが自社の楽曲の著作権を侵害しているとして、そのAI開発会社を相手取り訴訟を起こしました。
3社は、問題の音楽生成AIが無断で自社の楽曲を学習データに使用し、その特徴を模倣した新たな楽曲を生成していると主張しています。
この訴訟は、音楽業界における生成AIの利用と著作権の問題に改めて注目を集める結果となりました。

※参考：音楽生成ＡＩ相手に初訴訟、ソニーなど大手3社　著作権侵害訴え | ロイター

生成AIの問題点・デメリットに対してとるべき対応策6つ

生成AIは大きな可能性を秘めている一方で、適切な利用と管理を怠れば、企業にとって深刻なリスクをもたらす恐れもあります。ここでは、生成AIがもたらす問題点やデメリットに対して、企業が取るべき具体的な対応策を6つ紹介します。

1.利用場面の適切な選定

生成AIを業務で活用する際は、業務の性質や扱うデータの機密性などを十分に吟味し、適切な利用場面を見極めることが肝要です。
特に、個人情報や機密情報を多く扱う部署では、情報漏えいのリスクが高くなるため、生成AIの利用は慎重に検討すべきでしょう。
また、著作権への配慮が欠かせないコンテンツを扱う部署では、生成物の利用前に必ず権利関係を確認する体制づくりが不可欠です。
正確性が何よりも重視される業務の場合は、生成AIの出力をそのまま使うのではなく、人間による十分なチェックを前提とした利用が望ましいと言えます。
各部署の業務特性を見極め、生成AIのメリットとデメリットを慎重に比較考量したうえで、利用の可否を適切に判断することが求められます。

2.入出力情報の慎重なチェック

生成AIを利用する際は、入力データと出力結果の両面で、慎重な検証が欠かせません。
生成AIに入力するデータは、事前にセンシティブな情報が含まれていないかを入念に確認する必要があります。
個人情報や機密情報など、外部に漏れては困る情報は可能な限り排除しておくことが重要です。
一方、生成AIの出力結果については、人間が内容の真偽や権利関係を改めて確認してから利用するプロセスを設けましょう。
フェイク情報や権利侵害のリスクが懸念される場合は、出力結果の利用を見送る英断も時には必要です。
生成AIへの入出力情報の適切な管理は、トラブル防止の観点から欠かせない対策と言えるでしょう。

3.生成物の真偽や権利侵害の確認

生成AIが出力したテキストや画像などの生成物については、人間による追加の検証作業が不可欠です。
生成テキストに関しては、事実と異なる情報が含まれている可能性を常に意識し、参照した情報の信頼性を必ず確認する習慣が大切です。
生成された画像についても、実在する人物や建物などが無断で使用されていないか、肖像権などの観点からチェックを怠らないようにしましょう。
万一、生成物に著作権侵害のリスクがあると判断される場合は、弁護士などの専門家に相談し、適切な対処方法を検討することをおすすめします。
社内で生成AIを利用する場合は、生成物の取り扱いに関するガイドラインを設け、全社的に対策を徹底することが望ましいでしょう。

4.機密情報の入力制限

生成AIへの機密情報の入力は、原則として禁止するのが得策です。
どうしても機密情報を入力せざるを得ない場合は、事前に情報の匿名化や一部マスキングなどの処理を施すことで、漏えいリスクを最小限に抑えることが可能です。
また、社内の機密管理規定の中で、生成AIの利用に関するセキュリティ条項を定めておくのも有効な手立てと言えるでしょう。
機密情報の入力状況を定期的にチェックし、不適切な利用がないかをモニタリングする体制の整備も忘れてはなりません。
機密情報の管理を徹底することは、生成AIの安全な利用に欠かせない基本中の基本です。

5.詳細な指示によるアウトプット品質の向上

生成AIの出力品質を高めるためには、AIに対する指示（プロンプト）の与え方を工夫することが大切です。
曖昧な指示ではなく、求める内容を具体的かつ詳細に指定することで、意図に沿ったアウトプットを得やすくなります。
例えば、言語モデルを使う際は、生成する文章の形式（箇条書きか、段落形式か等）や文体（敬体か常体か等）まで細かく指定するとよいでしょう。
画像生成AIの場合は、生成する画像のイメージを細部まで指示することで、狙い通りの画像を得られる確率がグンと上がります。
一度や二度の指示で満足する結果が得られない場合は、粘り強くフィードバックを重ね、プロンプトを調整していくことが肝心です。
生成AIに適切な指示を与えるスキルは、使いこなすための必須テクニックと言えるでしょう。

6.社内の生成AI活用リテラシーの向上

生成AIを業務で適切に活用していくためには、社内の活用リテラシーを高めていく取り組みが欠かせません。
まずは、生成AIの特性や留意点について、社内でリテラシー教育を実施し、従業員の理解度を高めることが重要です。
加えて、生成AIを適切に使いこなすためのスキルを身につけられるよう、実践的な研修プログラムを用意するのも有効でしょう。
並行して、生成物の取り扱いに関するガイドラインを整備し、全従業員への周知徹底を図ることも忘れてはなりません。
情報セキュリティ部門との連携を密にし、生成AIの利用に伴うリスク管理体制の構築にも注力すべきです。
各部署の生成AIの活用状況を定期的に共有し、ベストプラクティスを社内で横展開していく工夫も大切です。
地道な取り組みの積み重ねによって、生成AIと賢く付き合える組織文化を醸成していくことが何より肝要と言えそうです。

生成AIのメリットを最大限に活かすためのポイント4点

生成AIは、業務の効率化や新たな価値創出など、企業にとって大きなメリットをもたらす可能性を秘めています。しかし、その恩恵を最大限に引き出すためには、いくつかのポイントを押さえておく必要があります。ここでは、生成AIのメリットを最大限に活かすための4つの重要なポイントを紹介します。

1.業務の自動化・効率化

生成AIの最大のメリットのひとつが、業務の自動化と効率化です。
定型的な業務タスクを生成AIに任せることで、処理にかかる時間を飛躍的に短縮できます。
言語モデルを活用すれば、メールや文書の自動生成、チャットボットによる問い合わせ対応など、様々な場面で業務の自動化が可能となります。
画像生成AIを使えば、デザイン案の作成やイラスト制作などのクリエイティブ業務の効率化も図れるでしょう。
単純作業から解放された従業員は、より高付加価値な業務に専念できるようになります。
業務の自動化によって生み出された時間を、新たな価値創造やスキルアップに充てることで、組織の生産性向上にもつなげられます。
生成AIを賢く活用し、業務効率を高めることは、これからのビジネスを勝ち抜くための鍵と言えそうです。

2.アイデア発想の補助

生成AIのもうひとつの魅力は、アイデア発想の強力な助っ人になってくれることです。
生成AIは膨大なデータから特徴や関連性を学習しているため、発想支援ツールとしても活用できます。
アイデア出しのフェーズで、タスクに関連するキーワードをAIに入力すれば、多様なアイデアを提案してくれるはずです。
人間だけでは思いつかないような、既存の枠組みにとらわれない斬新な発想が得られる可能性は大いにあります。
企画立案や新商品開発など、創造性が求められる場面での活用は特に有効でしょう。
もちろん、AIが提案するアイデアをそのまま採用するのではなく、人間の判断力と組み合わせることで、アイデアの質をさらに高めていくことが大切です。
生成AIの発想補助機能を上手に活用することで、ビジネスに新たな創造の風を吹き込めるはずです。

3.コミュニケーションの効率化

社内外のコミュニケーションの効率化も、生成AIの得意分野のひとつです。
言語モデルを活用することで、メールや文書の下書き作成を生成AIに任せれば、作成にかかる時間を大幅に短縮できるでしょう。
会議の議事録作成や要点整理なども、AIを活用すれば人的工数を削減可能です。
外国語とのコミュニケーションにおいても、AIによる自動翻訳で言語の壁を低くできる場面は多いはずです。
ただし、AIによる生成物をそのまま使用するのではなく、最終的には人間がチェックを入れる習慣が大切です。
AIと人間が協働することで、ミスのない効率的なコミュニケーションを実現できるでしょう。
社内の隅々にまでスムーズなコミュニケーションが行き渡れば、組織のパフォーマンスも自ずと高まっていくはずです。

4.データ活用の促進

生成AIのパワーを活用することで、社内データの有効活用も加速できます。
生成AIは大量のデータを高速で解析し、特徴や関連性を見出すことに長けています。
言語モデルを使えば、メールや報告書などの非定型データからも、有用な情報を抽出可能です。
社内に眠るデータをAIで分析することで、新たなインサイトや示唆が得られるかもしれません。
AIによるデータの可視化や要約は、経営判断に役立つ情報をタイムリーに提供してくれるでしょう。
データに基づく意思決定を促進し、経営のスピードアップにつなげることも夢ではありません。
ただし、AIによる分析結果は絶対というわけではないので、従業員の知見と組み合わせて活用することが肝要です。
生成AIの力を借りながら、データドリブンな企業文化を育んでいくことが、これからのビジネスシーンでは欠かせないでしょう。

まとめ

生成AIは、私たちのビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めた技術です。
一方で、生成物の権利侵害リスクや、フェイク情報の混入、情報漏えいなど、デメリットにも目を向ける必要があります。
企業は生成AIのメリットとデメリットをよく理解したうえで、適切な対策を講じながら活用していくことが肝要でしょう。
利用場面の適切な選定、入出力情報の慎重なチェック、生成物の検証、機密情報の入力制限など、基本的な対策を怠らないことが大切です。
加えて、AIへの適切な指示の出し方を習得し、社内のAIリテラシーを向上させる取り組みも欠かせません。
生成AIを味方につけることで、業務の自動化や効率化、アイデア発想の補助、コミュニケーションの円滑化、データ活用の促進など、ビジネスの様々な場面で大きなメリットを得られるはずです。
ただし、AIに頼りきるのではなく、人間の判断力や創造性と組み合わせることで、その真価を発揮できることを忘れてはなりません。
生成AIのポテンシャルを最大限に引き出しつつ、リスクにはしっかりと備える。
そんな賢明な姿勢で臨めば、生成AIは私たちのビジネスを大きく前進させてくれるでしょう。
新しいテクノロジーの波に乗り遅れることなく、ともに前へ進んでいきましょう。