生成AIのデメリット7選と対策！導入前に確認すべきリスク管理法

「画像を生成してほしい」「文章を要約して」というシンプルな指示で驚くほどの成果を生み出す生成AI。ChatGPTをはじめとする各種ツールは、ビジネスシーンでも急速に普及しています。導入を急ぐあまり、思わぬトラブルに見舞われる企業も少なくありません。著作権問題や情報漏洩、意図しない誤情報の発信など、生成AIには知っておくべきデメリットが存在するのです。本記事では、企業担当者が理解しておくべき生成AIの7つのデメリットと、それらを回避するための実践的な対策を解説します。問題事例や成功企業の取り組みも交えながら、生成AIを安全かつ効果的に活用するためのポイントをご紹介しましょう。

生成AIとは？企業での活用シーンと導入時の注意点

近年、ビジネスシーンで急速に普及している生成AIは、企業の業務効率化やクリエイティブ領域に革命をもたらしています。しかし、その導入にはさまざまな注意点があることも事実です。ここでは生成AIの基本と企業での活用方法について解説します。

生成AIの定義と基本的な仕組み

生成AIとは、テキストや画像、音声、動画などのコンテンツを人間の指示に基づいて自動生成する人工知能技術です。従来のAIが既存データの分析や判別を得意としていたのに対し、生成AIは新たなコンテンツを創出できる点が大きな特徴です。

生成AIは、膨大なデータを機械学習やディープラーニングによって学習し、そのパターンから新しいコンテンツを生成する仕組みです。例えば、ChatGPTなどのテキスト生成AIは、Web上のさまざまな文章を学習しています。ユーザーからの指示（プロンプト）に応じて、学習内容を基に文章を組み立てています。

この技術の登場により、これまで人間にしかできなかったクリエイティブな業務の一部を機械が担えるようになり、業務の効率化や新たな表現方法の可能性が広がっています。しかし、学習データに含まれる情報の真偽を判断できないため、誤情報の生成や著作権侵害などのリスクも内包している点に注意が必要です。

ビジネスでの主な活用事例と期待される効果

生成AIのビジネスでの活用は多岐にわたり、さまざまな業種で革新的な取り組みが始まっています。主な活用事例としては以下のようなものがあります。

マーケティング部門では、WebサイトやSNS用のコンテンツ作成、広告コピーの生成、市場調査データの分析と要約などに活用されています。これにより、クリエイティブ業務の効率化と質の向上が実現しています。

＜カスタマーサポート部門での活用＞

・チャットボットによる24時間対応
・FAQ作成の自動化
・問い合わせ内容の分析

顧客満足度の向上とオペレーターの負担軽減に効果を発揮しています。

＜開発・研究部門での活用＞

・プログラミングコードの生成支援
・技術文書の作成
・アイデア発想のサポート

開発スピードの向上や革新的なアイデア創出に貢献しています。

＜期待される主な効果＞

・業務効率の向上
・人件費を含むコスト削減
・クリエイティブの質向上
・24時間対応による顧客満足度の向上

特に定型業務の自動化により、従業員がより創造的で付加価値の高い業務に集中できる環境づくりが可能になります。

生成AIについては『生成AIとは？既存AIとの違いやビジネス活用のための8つの方法についても解説！』の記事で詳しく解説しております。

企業が認識すべき生成AIのデメリット7選

生成AIの導入を検討する際には、その便利さだけでなく、潜在的なリスクやデメリットも十分に理解しておく必要があります。ここでは企業が事前に認識しておくべき7つの主要なデメリットを解説します。

著作権問題｜権利侵害リスクと法的責任

生成AIは学習データに含まれる著作物の影響を受けるため、権利侵害のリスクが常に存在します。AIが生成したコンテンツが既存の著作物と類似していた場合、著作権侵害と判断される可能性があります。

例えば、生成AIで作成した画像やテキストを商用利用する際、既存コンテンツの著作権者から指摘を受けるケースが報告されています。2024年2月時点では、生成AIの利用に関する法律が完全に整備されているわけではなく、法的リスクの判断が難しい状況です。

企業が生成AIを活用する場合、特に公開・商用目的でのコンテンツ作成には、権利侵害の可能性を常に意識し、専門家のチェックを経るなどの対策が必要となります。

実際の例については『生成AIの著作権侵害の事例7選！企業のリスクと具体的対策を解説』の記事で詳しく解説しております。

ハルシネーション｜AIが生成する誤情報とその影響

ハルシネーション（幻覚）とは、生成AIが実在しない情報や事実と異なる内容を最もらしく生成してしまう現象です。AIは学習データにある情報を組み合わせて回答を生成するため、時に根拠のない情報や誤った事実を断言することがあります。

例えば、歴史上の出来事や人物について尋ねると、具体的な年号や詳細を交えた説得力のある回答を生成しますが、その内容が完全な創作である場合があります。Web上の情報には誤情報も含まれているため、それを学習した生成AIも同様に誤情報を生み出すリスクがあります。

企業活動においては、このようなハルシネーションが含まれた情報が社内外に広まると、意思決定の誤りや企業の信頼性低下につながる恐れがあります。生成AIの出力結果は必ず人間が検証するプロセスを設けることが重要です。

ハルシネーション対策については『生成AIのハルシネーション対策とは？原因や対策、プロンプトを紹介』の記事で詳しく解説しております。

情報漏洩リスク｜企業の機密データ流出の危険性

生成AIサービスを利用する際、企業の機密情報を入力すると、その情報が学習データとして再利用される可能性があります。多くの生成AIは、デフォルト設定ではユーザーの入力内容を学習対象としており、第三者のサービス利用時に自社の機密情報が出力結果に現れる危険性があります。

特に注意が必要なのは、顧客の個人情報や製品開発や研究データ、社内マニュアルや業務フロー、財務情報などの機密性の高い情報です。これらが外部に漏れると、企業の競争力低下や法的責任、信頼喪失などの深刻な問題を引き起こします。

専用の生成AI環境を構築するか、公開サービス利用時には機密情報の取り扱いに関する明確なルールを設けることが必須です。特に、ChatGPTなどの一般向けサービスでは、学習に使用しない設定への変更や、機密情報を入力しないといった対策が重要となります。

詳しくは『なぜ生成AIの情報漏洩は起こるのか？事例や有効な対策を詳しく紹介！』の記事も合わせてご覧ください。

プロンプト設計の難しさ｜意図した結果を得るための課題

生成AIから質の高い出力を得るためには、適切な指示（プロンプト）の設計が必要です。しかし、意図した結果を得るためのプロンプト作成には専門的なスキルと経験が求められます。例えば、曖昧な指示では予想外の結果が返ってきたり、詳細すぎる指示では制約が強すぎて創造性が失われたりする場合があります。

プロンプトエンジニアリングと呼ばれるこの技術を習得するには学習コストがかかります。企業内でプロンプト設計のノウハウを蓄積する仕組みづくりや、専門人材の確保が必要となるでしょう。

プロンプトエンジニアリングについては『プロンプトエンジニアリングとは？効果的に使うための原則から7つの実践テクニックを解説！』の記事で詳しく解説しております。

ブラックボックス問題｜AIの判断過程が不透明である点

生成AIは複雑な機械学習モデルに基づいており、どのようにして特定の出力結果に至ったのかという判断過程を人間が理解するのは困難です。この「ブラックボックス」問題は、企業におけるAI活用の大きな障壁となります。

例えば、AIが提案した営業戦略やマーケティング施策について、その根拠や背景にある思考プロセスが不明確であると、意思決定者が判断を下しにくくなります。また、AIの判断に問題があった場合の原因特定や改善も難しくなります。

このブラックボックス化により、社内にノウハウが蓄積されにくくなり、競合他社との差別化も困難になる可能性があります。AIの出力結果を鵜呑みにせず、人間による検証と判断を組み合わせたハイブリッドな活用方法を模索することが重要です。

品質の不安定さ｜生成結果のバラつきと信頼性

生成AIの出力結果は、同じ指示を与えても毎回異なる内容が生成されるため、品質の安定性に課題があります。この特性は創造性を求める場面では利点になりますが、一貫性や正確性が求められる業務では問題となります。

例えば、カスタマーサポートで同じ質問に対して異なる回答が提供されると、顧客の混乱や不信感につながります。また、技術文書や契約書などの正確性が求められる文書では、誤情報や不自然な表現が含まれるリスクがあります。

生成AIの出力は必ず人間がレビューするプロセスを設けるか、特定の用途に特化した調整（ファインチューニング）を行うなどの対策が必要です。品質の不安定さを前提とした運用設計が重要となります。

導入・運用コスト｜予想外の支出が発生するケース

生成AIの中には無料で利用できるサービスもありますが、企業での本格的な活用には予想以上のコストがかかる場合があります。特に、商用利用や高度な機能、大量のデータ処理には有料プランが必要となることが多いです。

導入コストとしては、

・サブスクリプション料金
・セキュリティ対策
・専用環境の構築
・社内システムとの連携開発
・専門人材の採用、育成

などが発生します。

また、既存業務フローの変更に伴う一時的な生産性低下も隠れたコストとなります。運用面では、出力結果のレビュー・修正作業やプロンプトの最適化、モデルの更新対応など、継続的なリソース投入が必要です。導入前に総所有コスト（TCO）を正確に見積もり、ROIを慎重に検討することが不可欠です。

生成AIの問題点が表面化した実際の事例

生成AIが企業や社会で活用される中で、さまざまな問題が現実に発生しています。ここでは、実際に起きた事例を通して、生成AIの利用において注意すべきポイントを具体的に見ていきましょう。

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

これらの事例から、生成AI導入には綿密な準備と段階的なアプローチが必要だと言えます。特に重要なのは、

１．リスクアセスメントの実施

２．利用範囲と権限の明確化

３．品質チェック体制の構築

４．社内教育の徹底

５．緊急時対応計画の策定

といった基本的な対策です。

失敗事例を、自社の導入計画に活かすことも重要です。

生成AIのリスクを最小化する5つの対策

生成AIのデメリットやリスクを理解したうえで、それらを効果的に管理するための対策が重要です。ここでは、企業が生成AIを安全に活用するための5つの具体的な対策を紹介します。

実効性のある社内ガイドラインと評価体制を整える

生成AIのリスク管理の第一歩は、明確な社内ガイドラインの策定です。このガイドラインには以下の要素を含めることが重要です。

・利用目的の明確化：生成AIを利用してよい業務と避けるべき業務の区分
・入力情報の制限：機密情報、個人情報など入力してはいけない情報の定義
・出力結果の検証プロセス：生成された内容の確認手順と承認フロー
・著作権管理：生成コンテンツの権利関係の確認方法

また、ガイドラインを形骸化させないために、定期的な評価と改善の体制も必要です。生成AIの技術は急速に進化しているため、最新の動向に合わせてガイドラインを更新し続けることが重要です。

質の高いプロンプトを設計する技術を身につける

生成AIの出力品質はプロンプト（指示）の質に大きく左右されます。効果的なプロンプト設計のスキルを組織内で育成することが重要です。

具体的には、明確で具体的な指示を与える、制約条件を適切に設定する、段階的に複雑な指示を出すなどの技術が有効です。例えば「このデータを整理して」ではなく「このデータを〇〇の観点で分類し、優先度順に並べて表形式で出力してください」というように具体的に指示すると、期待通りの結果が得られやすくなります。

また、成功したプロンプトを社内で共有・蓄積する仕組みを作ることで、組織全体のプロンプト設計スキルを向上させます。プロンプトライブラリを構築し、業務別のテンプレートを整備することも効果的です。

参考記事：プロンプトエンジニアリングとは？効果的に使うための原則から7つの実践テクニックを解説！

機密情報を守るセキュリティ対策を強化する

情報漏洩リスクを最小化するには、技術的・運用的な両面からのセキュリティ対策が必要です。

技術面では、生成AIサービス選定時に「学習に使用しない設定」が可能か確認することが重要です。例えば、ChatGPTなどは設定変更により入力データを学習に使用しないようにできます。また、自社専用の生成AI環境の構築や、オンプレミス型のAIソリューションの導入も検討すべきでしょう。

運用面では、アクセス権限の厳格な管理や、生成AI利用ログの取得・監査体制の構築が重要です。特に機密性の高い部門では、特定の生成AIツールのみを許可するといった制限も必要かもしれません。

さらに、定期的なセキュリティ監査や、インシデント発生時の対応手順の策定も忘れてはなりません。

生成AIを使いこなせる社内人材を育成する

生成AIを安全かつ効果的に活用するには、専門知識を持った人材の育成が不可欠です。以下のような人材育成の取り組みが効果的です。

・生成AIリテラシー研修：全社員向けの基本的な理解と注意点の教育
・プロンプトエンジニアリング研修：より高度な活用を目指す担当者向け教育
・AIエキスパート育成：技術的な深い理解を持つ社内専門家の育成

特に注目すべき役割として、AIプランナー（AIの活用戦略を策定）、AIエンジニア（技術的な実装を担当）、AIエバンジェリスト（社内普及を推進）などがあります。これらの人材を適切に配置することで、生成AIの導入と活用が円滑に進みます。

人材育成の手段として生成AI研修の活用も有効です。生成AI研修については下記の記事をご覧ください。

生成AI研修とは？企業が知るべき5つのメリットと導入成功ガイド

リスクを定期的に点検し改善の流れを作る

生成AIのリスク管理は一度の対策で完結するものではなく、継続的な改善が必要です。PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを確立し、定期的なリスク評価と対策の見直しを行いましょう。

具体的には、四半期ごとのリスク評価会議の開催、インシデント事例の収集と分析、外部環境変化（法規制や技術動向）のモニタリングなどが重要です。また、生成AIの出力結果のランダムサンプリング検査を行い、品質やリスクの状況を継続的に確認することも効果的です。

さらに、社内外のインシデント事例を学習材料として活用し、自社のリスク対策に反映させる仕組みを構築することで、より堅牢なリスク管理体制が築けます。

デメリットを理解した上での生成AI活用戦略

生成AIのデメリットを理解したからこそ、効果的に活用するための戦略を立てることができます。リスクを最小化しながら、生成AIのメリットを最大限に引き出すための具体的なアプローチを見ていきましょう。

生成AIが最も効果を発揮する業務領域の見極め方

生成AIの導入を成功させるには、自社においてどの業務領域に最も効果を発揮するかを見極めることが重要です。以下の観点から評価してみましょう。

＜効果が高い業務の特徴＞

１．定型的な創造業務（コンテンツ作成、データ要約など）

２．情報の整理・分類が必要な業務

３．初期案やアイデアの生成が必要な業務

４．大量の情報処理が必要な業務

＜慎重な導入が必要な業務＞

１．法的・倫理的判断が必要な業務

２．100％の正確性が求められる業務

３．機密情報を多く扱う業務

自社の業務を棚卸しし、「効果（生産性向上、コスト削減など）」と「リスク（誤情報による影響度、情報漏洩時の影響度など）」の2軸でマッピングすることで、最適な導入領域を特定できます。コールセンターの一次対応やマーケティング素材の初期案作成など、効果が高くリスク管理が可能な領域から着手するのが理想的です。

段階的な導入アプローチによるリスク分散

生成AIの導入は、一気に全社展開するのではなく、段階的に進めることでリスクを分散できます。典型的な段階的アプローチとしては以下のようなステップが効果的です。

フェーズ1：パイロット導入
特定の部門や少人数のチームで試験的に導入し、効果測定とリスク評価を行います。この段階では、業務への影響が限定的な非公開コンテンツの作成支援などから始めるのが安全です。

フェーズ2：限定的展開
パイロット結果を踏まえて、ガイドラインや運用ルールを整備し、効果が実証された領域に限定して展開します。人間による検証プロセスを組み込んだ運用フローを確立しましょう。

フェーズ3：本格展開
十分な知見とノウハウが蓄積された段階で、適用範囲を拡大していきます。この段階では、専門チームによるサポート体制を構築し、部門ごとの特性に合わせたカスタマイズを行うことが重要です。

各フェーズで明確なKPIを設定し、効果測定と改善を繰り返すことで、安全かつ効果的な導入が可能になります。

成功企業に学ぶ生成AI活用の実践例

実際に生成AIを効果的に活用している企業の事例から、成功のポイントを学びましょう。

ある製造業では、技術マニュアルの作成・更新プロセスに生成AIを導入し、作業時間を約70％削減することに成功しました。彼らの成功の鍵は、

１．人間による最終チェック体制の確立

２．社内専門用語辞書の整備

３．段階的な品質向上プロセスの構築

にありました。

また、あるマーケティング会社では、コンテンツ制作プロセスに生成AIを組み込み、クリエイティブの多様性を高めつつ制作時間を短縮しています。彼らは生成AIを「アイデアの起点」として位置づけ、人間のクリエイターが価値を付加する協働モデルを確立しました。

これらの成功事例に共通するのは、

１．明確な目的と評価基準の設定

２．人間とAIの適切な役割分担

３．継続的な学習と改善のサイクル構築

という3つの要素です。

生成AIを魔法の杖として過信するのではなく、人間の専門性や判断力と組み合わせることで、真の価値を生み出しています。自社の導入においても、これらの成功事例を参考にしながら、自社の状況や課題に合わせたカスタマイズを行うことが重要です。

実際に自社内のみで生成AIを導入していくのはなかなかハードルが高いです。その際は外部のコンサルティング・開発企業に相談しましょう。下記の記事も合わせてご覧ください。

生成AIコンサルティング会社おすすめ15選！選び方と各社特徴を解説

まとめ：生成AIのデメリットを理解し効果的に活用するために

生成AIには著作権問題やハルシネーション、情報漏洩リスク、品質の不安定さなどさまざまなデメリットがあります。適切な対策を講じることでそのメリットを安全に享受できます。企業が生成AIを効果的に活用するためには、実効性のある社内ガイドラインの策定やプロンプト設計技術の習得、セキュリティ対策の強化、専門人材の育成が重要です。

生成AIは万能の道具ではなく、人間の専門性や判断力と組み合わせることで真価を発揮します。最適な活用領域を見極め、段階的に導入することでリスクを最小化しながらメリットを最大化できるでしょう。生成AIという新技術をビジネス変革の推進力として活用するために、今こそ戦略的な取り組みを始める時です。