AIのリスクとは？企業が実施すべきリスク管理とガイドラインについて解説

AIのリスクとは、人工知能の活用によって生じるトラブルや悪影響のことを指します。AIは自律的に学習・判断を行えるため、人間の想定を超えた動作を引き起こし、場合によっては企業や社会に損害をもたらす可能性があります。

AIによるリスクは、単なる技術的な故障だけにとどまりません。仕組みや特性を十分に理解しないまま導入・運用することによっても発生し得るため、計画的なリスク管理と適切な運用体制の整備が欠かせません。

本記事では、AIに関連する具体的なリスクの種類や効果的な対策方法、国内外で策定されているAIリスクに関するガイドラインについて詳しく解説します。

AI開発者は、システム設計段階から以下のようなリスクに直面する可能性があります。

リスクを理解しておくことで、適切な対策が可能になります。

AIは学習データに強く依存するため、データに偏りや欠落があると不公平な判断を下すリスクがあります。たとえば、特定の地域や年代の利用者データのみを学習させた場合、AIは他の地域や世代に適切な予測を行えず、誤った判断を導きかねません。

また、古いデータを更新せずに利用し続けることもリスクの要因です。かつては有効だった傾向も、社会環境や市場の変化により現状に合わなくなっている可能性があります。

偏見のあるデータや古いデータを放置すると、差別的な判断や不正確な結論につながり、企業が社会的信頼を失ったり、場合によっては法的責任を問われる危険性もあります。

知的財産権リスクとは、AIの開発や利用において著作権・商標権・特許権といった知的財産を侵害してしまう可能性のことです。生成AIでは大量の学習データが必要になるため、これらの権利に抵触するリスクが高まります。

具体的には、本・記事・画像・音楽などの著作物を無断で学習データに利用すると、著作権侵害として訴訟や損害賠償を請求されるおそれがあります。

特に商用利用において著作権侵害が認定された場合、損害賠償請求や差止請求を受ける可能性があります。過去の事例では、著作権侵害による損害賠償額は数百万円から数千万円規模となることが多く、企業の信頼性やブランド価値にも長期的な影響を与える可能性があるため注意が必要です。

AI開発においては、従来のシステムにはなかった新しい攻撃手法への備えが不可欠です。代表的なものとして、学習データに偽の情報を混入させてAIを誤作動させる「モデルポイズニング攻撃」や、開発環境への不正アクセスによるデータ盗難が挙げられます。

また、開発に用いるライブラリーやツールチェーン（開発に必要なソフトウェアの組み合わせ）に脆弱性が含まれている場合、その弱点を突かれる可能性もあります。こうした攻撃を受けると、AIシステム全体が危険にさらされ、事業継続に深刻な影響を及ぼすリスクがあるため注意が必要です。

AIに関する法規制は世界各国で急速に整備されており、そのなかでも重要なのが個人情報の取り扱いです。個人情報は一度漏えいすると不正利用やなりすまし被害、取引先からの信用失墜など深刻な被害につながるため、各国で厳格な規制が設けられています。

欧州のGDPR（一般データ保護規則）や米国のCCPA（カリフォルニア消費者プライバシー法）では、個人データの収集や利用方法に厳しい基準が設けられている規制の一つです。違反すると巨額の罰金が科され、GDPRでは、重大な違反に対して「年間売上高の4%または2,000万ユーロのいずれか高い方」という制裁金が科される可能性があります。

日本国内の事業者でも、海外の顧客データを扱ったりサービスを海外に提供したりする場合は、これらの規制が適用される可能性があるため注意が必要です。

AIサービスを提供する立場にも、以下のリスクが存在します。

提供者は利用者への責任範囲を明確にし、適切な契約や運用体制を整えることが重要です。

AIには「ハルシネーション」と呼ばれる、学習データに存在しない情報を、あたかも事実であるかのように生成してしまうリスクがあります。

たとえば、チャットボットが誤った商品情報や料金を案内した場合、顧客が不当な支払いをしてしまう可能性があります。医療分野においては、誤情報に基づいた判断が患者の健康被害につながるリスクも否定できません。

このような誤情報が利用者に金銭的・身体的な損害を与えた場合、企業は損害賠償請求を受ける可能性があります。加えて、サービスの信頼性が疑問視され、企業ブランドの価値や事業の継続性にも悪影響を及ぼしかねません。

ハルシネーションは単なる精度の問題にとどまらず、法的リスクや企業の信頼低下に直結する重大な課題です。AIを導入する際には、データの品質や信頼性に関するリスクを前提に対策を講じる必要があります。

AIを利用する過程で問題が発生した場合、誰が責任を負うのかが不明確になりやすい点がリスクとして挙げられます。AIの不具合によって顧客データが失われたり、システム停止によって取引先に損害が発生した場合、AIの開発者・提供者・利用者の責任なのかが曖昧になりやすいです。

責任範囲の不明確さは契約トラブルに直結し、最悪の場合には裁判や国際的な紛争に発展する可能性もあります。さらに、利用者がAIを悪用して第三者に損害を与えた場合であっても、AI提供者が連帯責任を問われるケースがあり、想定外の法的リスクを抱えることになりかねません。

AIサービスには、従来のシステムには存在しなかった独自の脅威があります。代表的なのが、ユーザーが巧妙な指示文を入力してAIをだまし、本来出してはいけない内部情報を引き出すプロンプトインジェクション攻撃です。

攻撃によって機密情報が流出すると、サービス提供者は顧客データの管理責任を問われ、信用失墜や損害賠償などのリスクを負うことになりかねません。

さらに、短時間に大量のアクセスが集中してサービスが停止したり、システム不具合によりユーザー情報が誤って他者に表示されたりする可能性もあります。結果、利用企業の事業活動に支障をきたし、売上減少や利益悪化といった経営への影響が生じる可能性があります。

AIにおけるシステム障害やセキュリティ事故は、単なる技術的課題にとどまらず、事業継続性や法的責任に直結する深刻な問題となり得る点を理解することが重要です。

AIが誤った情報を出力した場合、その内容がSNSやニュースを通じて瞬時に拡散され、企業の評判やブランド価値を損なう恐れがあります。特にオンライン上では情報の拡散速度が速いため、企業が事態を把握して対応する前に炎上が広がってしまうケースも少なくありません。

さらに、競合他社や悪意ある第三者が意図的に不適切な出力を誘発し、炎上をしかけるケースもあり、企業にとって制御が難しいリスクです。

一度失われた信頼は短期間では回復せず、長期的にブランド価値を低下させる要因となり得るため注意が必要です。

AIを利用する立場には、以下のようなリスクがあります。

現場での適切なルール作りや従業員教育を通じて、人的ミスや不適切利用を防ぐことが求められます。

AI活用において注意すべきリスクのひとつが、企業の機密情報が漏えいする危険性です。顧客リストや財務データ、研究開発の成果といった情報は、企業の競争優位性を支える重要な資産であり、一度流出すれば甚大な損失を招きかねません。

特に問題となるのは、従業員が外部のAIサービスに機密情報を入力してしまうケースです。入力した情報が学習に利用されれば、第三者に出力される可能性があり、深刻なリスクになります。

機密情報の漏えいは単なるシステム上の問題にとどまらず、企業資産そのものを失うことにつながる重大なリスクです。AIを安全に活用するためには、取り扱う情報の種類を明確化し、利用ルールやアクセス制御を徹底することが欠かせません。

AIを業務に活用する際には、個人情報の取り扱いに注意が必要です。氏名・住所・連絡先・購買履歴といったデータをAIに入力した場合、外部サービスの管理下に移行し、第三者提供や学習利用とみなされる可能性があります。

日本国内では、個人情報保護法に違反すると企業に1億円以下の罰金や業務停止命令が科される場合があり、信頼失墜は避けられません。

さらに、海外の顧客やユーザーのデータを扱う場合は、欧州のGDPR（一般データ保護規則）や米国のCCPA（カリフォルニア消費者プライバシー法）といった規制も対象になります。

個人情報の漏えいはコンプライアンス違反にとどまらず、社会的信用の失墜やブランド価値の低下といった長期的な悪影響を企業にもたらします。

AIが生成するテキストや画像には、既存の著作物と類似するものが含まれる場合があります。

たとえば、広告制作で利用したAI生成画像が有名作品に酷似していたり、法的文書でAIが提示した架空の判例を誤用したりするケースが挙げられます。この場合、著作権侵害や契約違反に発展する可能性があることを理解することが重要です。

AIが出力した内容であっても最終責任は利用者が負うため、「AIが作ったから安全」という考えは落とし穴となります。

AIへの過度な依存は、組織全体の判断力や専門性の低下を招くリスクがあります。法務担当者がAIに頼りきりで契約書を作成した結果、重要な条項を見落としてしまったり、財務分析でAIの結果を鵜呑みにすることで市場感覚を失ったりする可能性があります。

さらに、AIシステムに障害が発生すると業務が完全に停止し、代替手段がなければ数日間の事業停止に追い込まれるリスクも。業務プロセスの多くをAIに依存しているほど、障害発生時の影響は深刻化します。

また、AIを過度に活用することで社員が自ら考え判断する機会が減り、専門知識の蓄積や人材育成が進みにくくなります。その結果、長期的には企業の競争力が低下し、持続的な成長が難しくなる危険性があるため注意が必要です。

AIを安全かつ有効に活用するには、以下のようなリスク管理を実施する必要があります。

体系的なアプローチを取ることで、トラブルを防ぎながらAIを活用できます。

リスクアセスメントとは、職場に潜む失敗や事故の可能性を洗い出し、発生確率と影響度で評価して優先順位をつける取り組みで、AIのリスクにも適用可能です。対象はデータやモデル、入出力の仕組みや外部サービスとの連携など、AIにかかわるすべての要素が含まれます。　

リスクアセスメントによって「どの領域から手を打つべきか」を明確にし、限られた予算でも効果的にリスクを低減できるのがメリットです。

進める流れは、以下のとおりです。

継続的に取り組むことで、予期せぬトラブルを防ぎながらAIを活用できるようになります。

AIを安全に活用し続けるには、「誰が管理・チェックするのか」を明確にする仕組みが欠かせません。

そのために有効なのが、法務・IT・事業部門の代表者で構成するAIガバナンス委員会の設置です。委員会は、導入前の承認・月1回の利用レビュー・トラブル発生時の初動対応を担います。

さらに、自社がAIの開発者・提供者・利用者のどの立場にあるかを整理し、それぞれの責任範囲を明確にすることも重要です。

以上の仕組みをPDCAサイクルで回すことで、技術の進歩や規制の改正にも柔軟に対応できます。

AIには従来のシステムにはない独自の脅威があるため、セキュリティ体制の拡張が必要です。

開発段階では、学習データに不正な情報が混入していないかを検証し、異常な挙動を検知する仕組みを導入します。運用段階では、怪しい入力を自動的にフィルタリングし、情報漏えい防止ツールやAI専用の監視システムを活用します。

さらに、年1回の模擬攻撃テスト（疑似的に攻撃をしかけて弱点を確認する検証）を実施するのも効果的です。社員へのセキュリティ研修と組み合わせれば、技術面と人の両面からリスクを減らせます。

AIを導入する企業は、国内外の規制に適切に対応することが求められます。特にEU AI法やGDPR（一般データ保護規則）は厳格で、日本企業であっても海外ユーザーを扱う場合は適用対象です。

たとえば、開発者は学習データの著作権や個人情報の権利を確認し、提供者は契約書で責任範囲を明記する必要があります。利用者はAIに入力する情報をルール化し、生成物を二重チェックすることが欠かせません。

法務部門を中心に、半年に1回の規制チェックを行うことで、最新の動向に遅れず対応できます。

AI活用で起きる事故の多くは、技術的欠陥ではなく従業員の誤った使い方によって発生するため、役割ごとに教育プログラムを整備することが重要です。

全社員にはAI利用の基本ルールを学ぶ研修を行い、開発者には安全なAI開発の専門教育を、管理職にはリスク評価と意思決定の演習を実施します。

特に大切なのは、人間による最終確認を徹底することです。AIが作成した契約書や分析結果をそのまま使わず、必ず担当者がチェックする文化を根付かせることが重要です。さらに、AIが停止した場合でも業務を続けられるよう、代替手順やマニュアルを準備しておくとリスク低減につながります。

AIを安全に活用するためには、国内外の規制やガイドラインを理解し、適切に対応することが欠かせません。

本章では、AIのリスク管理に関する国内外のガイドラインを解説します。

国際的に注目されているのが、EUのAI法です。世界初の包括的規制で、AIを使用禁止・高リスク・限定的リスク・低リスクの4段階に分類する仕組みを採用しています。監視システムのように全面的に禁止されるケースもあれば、採用や司法に利用されるAIは厳格な審査が義務付けられます。

違反した場合は年間売上の最大7％という高額の罰金が科され、日本企業であってもEU市民のデータを扱う場合は域外適用の対象です。

グローバルに展開する企業にとって、EU基準への準拠は避けて通れないリスク管理の要となります。

日本では法律による強制規制ではなく、ガイドラインを基盤にした自主的ルール作りが中心です。

代表的なのが、経済産業省と総務省が策定した「AI事業者ガイドライン」です。既存のガイドラインを複数統合し、生成AIなど最新技術の急速な進展に対応するかたちで、2024年4月に第1.0版として公表されました。

ガイドラインには、AIの開発・提供・利用に関わる主体（AI開発者・提供者・利用者）がそれぞれ果たすべき役割が整理されており、基本理念や共通指針が明確に示されています。

また、AI事業者ガイドラインでは、企業がAIを導入するにあたって取り組むべき事項をまとめ、以下のような10の基本原則を掲げています。

AI事業者ガイドラインは、AIを扱うあらゆる事業者にとって行動の基準となる重要な枠組みです。まずは、自社で開発・利用しているAIシステムを洗い出し、それぞれを10原則に照らして問題がないかを確認することを推奨します。

そして、個人情報や利用データの取り扱いに関して、プライバシー保護・セキュリティ確保の観点で社内規程を整備することも大切です。

AIの活用には多くのメリットがある一方で、情報漏えい・バイアス・法的責任・セキュリティなどのさまざまなリスクが存在します。開発者・提供者・利用者それぞれの立場で課題は異なるため、リスクを整理し、優先順位をつけて対策を講じることが大切です。

富士フイルムイノベーションジャパンは、さまざまな業界のDX推進をサポートしています。AIのリスクに備え、安心して活用を進めるためにぜひご相談ください。