生成AIが抱える問題点を徹底解説！リスクに対する対処方法もご紹介

まずは、生成AIが抱える問題点について下記の4つを紹介します。

よくある問題点をまとめているので、きちんと押さえておきましょう。

生成AIの問題点のひとつが、著作権侵害リスクです。生成AIは大量の学習データを使用するため、著作権で保護されているものが含まれているケースもあります。

生成AIは著作権で保護されているかどうかを判断できず、そのまま膨大なデータを学習するため、保護された作品の特徴を無意識に再現してしまうことが課題です。

著作物を学習データとして活用した場合、新たに出力される結果が既存の作品と酷似してしまうおそれがあります。そのままビジネスなどで利用することにより、著作権侵害と判断される場合があり、法的なトラブルにつながる可能性があります。

生成AIが、事実と異なるフェイク情報を伝えたり、実際には存在しないデータを参照したりするのも問題点です。生成AIが誤った結果を出力することを、「ハルシネーション（幻覚：Hallucination）」といいます。

生成AIは、「人間の自然な言い回しに近いかどうか」を重視するため、情報の正確性を考慮できません。また、生成AIの学習データに偏りがある場合、倫理的に問題のある偏った結果を出力する場合もあります。

ハルシネーションにより、もっともらしい虚偽の情報が出力されると、経営戦略の立案や経理業務などにさまざまな支障が出ます。具体的には、嘘の情報が拡散されることで信頼できない企業だと感じた顧客が離れたり、嘘の情報を作成した経緯の説明を求められたりするかもしれません。

正確性が求められる専門領域で生成AIを使用する際には、必ず人間が情報の正確性を確認するように注意が必要です。

生成AIは、使い方によっては情報漏えいの可能性があり、一度のミスで企業の信頼を落とすリスクがあります。

たとえば、従業員が生成AIのプロンプト（AIへの指示文）にて、個人情報を入力した場合、情報が生成AIに学習されてしまうかもしれません。多くのAIサービスは入力データを学習に利用するため、機密情報が他のユーザーへの回答に含まれる可能性があります。

結果的に、意図せず他のユーザーに流出するケースも考えられるでしょう。

セキュリティー対策を徹底しているAIツールを選びつつ、従業員のセキュリティーリテラシーを向上させることが重要です。

生成AIは同じ質問でも、プロンプトの書き方次第でまったく異なる品質の回答が生成され、業務で一貫した結果を得られません。

AIへの指示文であるプロンプトの書き方や会話のトーン、学習データの品質などが出力結果に影響します。期待した出力結果が得られないかもしれません。たとえば、資料作成の際に毎回異なる構成や品質の文章が生成されることで、修正に時間がかかったり、品質の低い成果物が完成したりするリスクがあります。

品質を安定化させるためには、効果的なプロンプトパターンをテンプレート化し、出力結果の評価基準を明文化することが必要です。最後は、人間による品質チェックが必要になります。

生成AIでおこりうる問題について、下記の分野別に紹介します。

使用する生成AIの種類や、業務内容によっても発生しやすい問題が変わってくるので、しっかり確認しましょう。

イラスト・画像生成では、フェイク画像の生成が問題点として挙げられます。たとえば、個人の顔写真を無断で使用してフェイク画像を作成したり、政治家や芸能人の偽写真を作成したりするなどです。

フェイク画像はSNSなどで瞬時に拡散し、個人の名誉毀損や社会的混乱などを引き起こす可能性があります。

また、出力結果が意図せず学習データと類似してしまった場合、著作権侵害で訴えられるリスクもあるため注意が必要です。

動画生成AIでは、ディープフェイク技術が問題になっています。ディープフェイクとは、AIのディープラーニング（深層学習）を利用して、人物の映像や音声を合成し、実際に本人が話しているかのように見せる技術のことです。

ディープフェイクの発達により、実在する人物の偽動画が容易に作成できてしまいます。生成AIにより、少ない学習データでも短時間でフェイク動画を作れるのが問題です。

教育分野では、学生がレポートや論文作成で生成AIに過度に依存することにより、本来身につけるべき学習能力が育まれない深刻な問題が発生しています。

生成AIを用いることで、短時間で完成度の高いレポートを作成することが可能です。しかし、論文を読む力や文章を書く力など、学びに必要なスキルが身につきません。

場合によっては、剽窃（他人の文章を盗む）や著作権侵害などのリスクもあります。

ビジネスにおいては、機密情報や個人情報など、社内の重要なデータが生成AIにアップロードされる問題点が挙げられています。たとえば、従業員が生成AIのプロンプト（AIへの指示文）経由で重要なデータを入力した場合、社外に流出するリスクがあります。

とくに問題となるのは、従業員が個人アカウントで業務にAIツールを利用する「シャドーAI」です。組織のガバナンスがおよばない形で、情報漏えいリスクが発生します。

企業側の対策として、生成AIへの入力禁止事項などをまとめた、生成AI利用のポリシーを策定することが重要です。

生成AIの問題点に対する効果的な対策・解決策について、下記の7つを紹介します。

対策方法がわかることで、生成AIの利用によるリスクを最小限に抑えましょう。

生成AIの出力結果は、必ず人間がファクトチェック（情報の正確性を検証する）することが大切です。とくに、AIが嘘の情報を出力するハルシネーション問題を解決するには、有効な対策といえます。

複数の情報源を参照し、信頼性の高い情報かどうかを確認します。

また、専門知識をもつ人材を配置し、AI生成物の正確性を客観的に評価できる体制を整えるのもよいでしょう。

社内の機密情報の漏えいを防ぐためには、ビジネスで役に立つ機能を強化した、エンタープライズ版のAIを利用するのがおすすめです。

エンタープライズ版のAIは、企業での利用が想定されており、セキュリティー対策もきちんとしている場合が多いです。入力データが学習に利用されない設定が可能なため、機密情報が他のユーザーへの回答に含まれるリスクを回避できます。

あわせて、従業員が個人アカウントで業務利用する「シャドーAI」を防ぐことも大切です。

AIへの指示文であるプロンプトの精度を高めることで、出力結果の品質がよくなることがあります。品質のバラツキ問題を解決したいときに、おすすめの解決方法です。

具体的には、プロンプトのテンプレートを作成したり、出力結果の評価基準を文書化したりするのが効果的です。

「〜以上」「〜以内」などの制限を指定することで、要点がまとまった回答を得られやすくなります。たとえば、「100字以内でメリットをまとめて」のように伝えます。

生成AIを企業に導入する場合、生成AIに関する法律を理解することも重要です。

日本では、2025年5月28日に「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」が成立されました。また経済産業省では、AI活用の具体的なルールをまとめた「AI事業者ガイドライン」が公開されています。

欧州（EU）では、AI規制法が整備されており、世界各地でもAIに関する法律の整備が進められています。

今後AIの普及率が高まるにつれて、法律も変化していくでしょう。信頼を保つためにも、弁護士などの生成AIのルールに詳しい人材と協力しながら、AIを活用します。

企業で生成AIを利用する際には、国内のAI新法で定められた内容にもとづき、社内で独自の利用ルールを設ける対策も有効です。従業員個人の判断でAIを利用しないように、機密情報の漏えいや著作権に関するルール、品質の安定化などをまとめます。

業務で使用可能なAIツールを、リスト化するのもおすすめです。AIを利用した場合は、社内で共有することも大切です。

出力内容のファクトチェックを、どのように進めるかについてもまとめておくとよいでしょう。

従業員が適切に生成AIを利用できるように、教育体制を整えることも大切です。

社内で研修を実施することで、AIに関する知見を蓄積できます。研修の内容としては、AIの基本的な仕組みや画像生成モデル、主要な生成AIツールの特性などです。

ほかにも、実際の業務でどのように活用するのか、マニュアルを作成するとよいでしょう。

従来のIT人材のみでは、AIの領域までカバーしきれません。そのため、AI専門の人材を確保することが大切です。社内で教育や研修を実施し、AI人材を育てながら、外部の専門家にも協力を依頼するのがよいでしょう。

単純にAIの技術に関する知識をもっているだけでなく、法律やセキュリティー対策など、ビジネスにおけるAIについて詳しい人材を確保します。

生成AIは著作権侵害、ハルシネーション、情報漏えいなどさまざまな問題点を抱えています。しかし、適切な管理体制を構築すれば、リスクを最小化しながら業務効率化をはかれます。

AI利用に関する社内ガイドラインの作成や、従業員への教育・研修体制を整えるなどの対策が必要です。

ビジネスにおける生成AIの利用に不安のある方は、下記より、富士フイルムビジネスイノベーションへお気軽にご相談ください。中堅・中小企業のDX推進をサポートするため、自社に最適なAI製品をご紹介いたします。