• 作成日 : 2026年8月21日

生成AIのリスクと対策とは？企業が安全に活用するための社内ルールを解説

生成AIを業務に取り入れる企業が増える一方で、情報漏洩、著作権侵害、ハルシネーション、AIバイアスなどのリスクを不安視する経営者も少なくありません。ただし、生成AIの利用は「危険だから禁止する」だけでは、業務効率化や人材不足対策の機会を逃す可能性があります。

本記事では、生成AIの主なリスクと企業が取るべき対策を解説します。

生成AIの主なリスクは？

生成AIのリスクは、情報漏洩や著作権侵害だけに限られません。誤情報の生成、偏った判断、規制対応、なりすましやディープフェイクなど、業務内容によって注意すべき範囲は変わります。

機密データが外部に流出するリスク

生成AIに業務データを入力すると、利用するサービスや契約条件によっては、その内容がサービス提供者側に保存されたり、品質改善や学習に利用されたりする可能性があります。特に無料版や個人向けサービスを業務で使う場合、入力データの扱いを確認しないまま利用すると、顧客情報、見積書、契約書、ソースコード、会議録などが外部に送信されるリスクがあります。

顧客リストを貼り付けて営業メールを作成する、未公開の決算情報を入力して要約させる、従業員の評価情報を入れて人事コメントを作るといった使い方は危険です。個人情報保護法や取引先との秘密保持契約に抵触する可能性もあります。

情報漏洩を防ぐには、ツールの仕様だけに頼らず、「入力してよい情報」と「入力してはいけない情報」を社内で明文化する必要があります。

著作権侵害のリスク

生成AIが作成した文章、画像、動画、音声、プログラムコードなどが、既存の著作物と類似する場合があります。AIが生成したコンテンツであっても、既存著作物への依拠性と類似性が認められれば、著作権侵害が問題になる可能性があります。

AIで作成した広告画像が既存のイラストに似ている、AIで生成した記事が他社サイトの文章構成や表現に近い、AIが出力したコードが既存のオープンソースコードと重なるといったケースです。特に、Webサイト、広告、ホワイトペーパー、営業資料、SNS投稿など社外公開するコンテンツでは、生成物をそのまま使うのは避けるべきです。

対策としては、既存コンテンツとの類似チェック、出典確認、商用利用条件の確認、最終的な人間による編集を行うことが有効です。

ハルシネーションにより誤った判断をするリスク

ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる内容を、もっともらしい文章として出力する現象です。生成AIは、常に正確な事実確認を行っているわけではなく、入力内容や学習済みの情報をもとに自然な回答を生成します。法律、税務、会計、医療、労務、契約など正確性が求められる分野では特に注意が必要です。

たとえば、廃止済みの制度を現行制度として説明する、存在しない判例や資料名を示す、税率や期限を誤って回答する、といった出力が起こり得ます。生成AIの回答をそのまま経営判断や社外説明に使うと、誤った契約判断、申告ミス、顧客への誤案内につながるおそれがあります。

生成AIの出力は「完成物」ではなく「下書き」と位置づけ、重要な内容は必ず一次情報や社内資料と照合することが必要です。

AIバイアスや規制対応のリスク

生成AIのリスクには、AIバイアスも含まれます。AIバイアスとは、学習データや設計、利用方法の偏りにより、特定の属性や条件に対して不公平な出力が生じることです。採用、人事評価、与信判断、顧客分類などにAIを使う場合、偏った判断が差別や不利益取り扱いにつながる可能性があります。

また、海外展開をしている企業やEU域内の顧客・従業員データを扱う企業では、EU AI Actなど海外規制への対応も無視できません。EU AI ActはリスクベースのAI規制であり、利用目的や影響の大きさによって求められる管理水準が変わります。日本国内の中小企業であっても、海外取引や越境サービスがある場合は、AI利用の範囲を把握しておく必要があります。

生成AIリスクの具体的対策は？

生成AIのリスク対策では、技術的な制限だけでなく、業務フロー上の確認体制が重要です。安全なツールを選び、入力情報を制限し、出力結果を人間が確認することで、多くのリスクを抑えられます。ここでは、企業が優先して整備すべき実務的な対策を解説します。

生成AIの出力結果は人間がレビューする体制を整える

生成AIの出力をそのまま社外に出さないことは、最も基本的なリスク対策です。AIが作成した文章や表、数値、コード、画像は、担当者が内容を確認し、必要に応じて上長や専門部署が承認する流れにします。

レビューでは、主に以下を確認します。

会計、経理、人事、法務、医療、金融などの領域では、AIの出力を判断根拠にするのではなく、確認作業を効率化する補助ツールとして使う姿勢が必要です。

セキュリティに配慮したツールを選ぶ

業務利用では、無料で使えるかどうかよりも、入力データがどのように扱われるかを優先して確認します。法人向けプランやAPI、クラウドサービスの管理者向け設定では、入力データを学習に利用しない設定や、管理者による利用制御が用意されている場合があります。

ツール選定時には、以下の点を確認します。

SOC2は、サービス提供企業のセキュリティや可用性などを評価する監査基準です。ISO27001は、情報セキュリティマネジメントシステムに関する国際規格です。これらは安全性を完全に保証するものではありませんが、法人利用時の確認材料になります。

生成AIに入力できるデータの範囲を明確にする

生成AIの利用で最も起こりやすい失敗は、従業員が「どこまで入力してよいかわからない」まま使ってしまうことです。判断を現場任せにすると、便利さを優先して機密情報を入力してしまう可能性があります。

入力可否の基準は、以下のように分類すると運用しやすくなります。

匿名化やマスキングを行えば入力できる場合もありますが、個人が特定できる情報や取引上の秘密に該当する情報は、原則として入力しないルールにする方が安全です。

参考:テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）｜デジタル庁

生成AIのリスクを防ぐ社内ルールの作り方は？

生成AIの社内ルールは、最初から分厚い規程にする必要はありません。禁止事項、利用できるツール、承認フロー、責任の所在を明確にし、運用しながら見直す形が現実的です。

入力禁止の範囲を最初に決める

社内ルールで最初に決めるべきなのは、AIに入力してはいけない情報の範囲です。ここが曖昧なままだと、どれだけ丁寧なガイドラインを作っても現場で機能しません。

入力禁止情報は、具体的な業務データ名で示します。たとえば、「機密情報は禁止」と書くだけでは不十分です。「顧客名簿、契約書、未公開の売上データ、従業員評価、マイナンバー、取引先から受領した非公開資料は入力禁止」といった形で、従業員が判断しやすい粒度にします。

人事部門であれば、氏名、住所、給与、評価、健康情報、面談記録などを入力禁止にします。経理部門であれば、未公開の決算数値、請求書、銀行口座情報、取引先別の原価情報などを禁止対象にします。

利用手順と承認フローを定める

禁止事項を決めたら、次に利用手順を定めます。生成AIをどの業務で使えるのか、どのツールを使ってよいのか、生成物を社外に出す場合に誰が確認するのかを明確にします。

社内ルールに盛り込む項目は、以下が基本です。

最初はA4で1〜2枚程度の簡易ガイドラインでも構いません。重要なのは、現場が読まない規程を作ることではなく、実際に守られるルールを作ることです。

責任の所在を明確にする

生成AIが誤った内容を出力しても、「AIが間違えた」という説明だけでは責任を回避できません。社外に出した情報や、業務判断に使った内容については、最終的に確認・承認した人間と組織が責任を負います。

社内ルールには「生成AIの出力は参考情報であり、最終判断は利用者および承認者が行う」と明記します。さらに、社外公開物、契約関連文書、経理・税務・労務に関する文書は、担当者だけでなく上長や専門部署の確認を必須にすると安全性が高まります。

責任の所在を明確にすると、従業員がAIの出力を鵜呑みにしにくくなります。形式的な確認ではなく、出力内容の根拠や妥当性を確認する意識を持たせることが重要です。

生成AIのリスク対策を始める手順は？

生成AIのリスク対策は、難しい規程作成から始める必要はありません。利用実態の把握、入力禁止情報の整理、確認ルールの周知から始めるだけでも、事故の可能性を下げられます。

STEP1：社内で使われている生成AIツールを洗い出す

最初に、従業員がどの生成AIツールを使っているかを確認します。ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot、画像生成AI、議事録AI、翻訳AIなど、業務で使っているツールを一覧化します。

確認項目は、ツール名、利用者、利用目的、入力している情報、無料版か有料版か、管理者設定の有無です。利用実態を把握しないままルールを作っても、現場の使い方とずれてしまいます。

STEP2：入力禁止データをA4一枚でまとめる

AIに入力してはいけない情報を一覧化します。最初から細かい規程にする必要はありません。顧客情報、契約書、未公開の財務情報、個人情報、従業員評価、取引先から受領した非公開資料などを、具体例つきでまとめます。

A4一枚の簡単な資料でも、従業員が判断に迷う場面を減らせます。特に、個人情報と機密情報は「原則入力禁止」と明記しておくことが重要です。

STEP3：社外利用前の確認ルールを決める

AIが作成した文章、画像、資料、メール、提案書などを社外に出す場合は、必ず人間が確認するルールにします。確認者は、担当者本人だけでなく、上長や関連部署を含めると安全性が高まります。

確認すべき内容は、事実、数値、著作権、個人情報、表現、社内方針との整合性です。法務・税務・労務など専門性が高い内容は、専門家や所管部署に確認する運用にします。

STEP4：3か月ごとにルールを見直す

生成AIのサービス仕様や法規制、社内の使い方は変化します。そのため、一度作ったルールを放置せず、3か月ごとに見直す場を設けるとよいです。

見直しでは、利用ツールが増えていないか、入力禁止情報が守られているか、トラブルやヒヤリハットがなかったか、現場で使いにくいルールがないかを確認します。運用しながら改善する方が、実態に合ったルールになります。

生成AIのリスクを理解した上で安全に活用しよう

生成AIには、情報漏洩、著作権侵害、ハルシネーション、AIバイアス、ディープフェイク、規制対応などのリスクがあります。ただし、これらのリスクは、入力禁止範囲の明文化、法人向けツールの選定、人間によるレビュー、社内ガイドラインの整備によって軽減できます。

最初から大規模な管理体制を作る必要はありません。まずは利用ツールを洗い出し、入力禁止情報をA4一枚で共有し、社外公開前の確認ルールを決めるところから始めるのが現実的です。

生成AIは、禁止するだけではなく、管理しながら使うことで業務効率化につなげられます。自社の業務リスクに応じたルールを整え、安全に活用できる環境を作りましょう。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。