生成AIのセキュリティリスクと対策まとめ。安全に活用するポイントまで解説

生成AIは、業務を大きく効率化してくれる一方で、本当に安全に使えるのかと不安を感じる人も多くなっています。

情報漏洩や嘘の情報、思わぬトラブルの話を聞き、導入をためらっている企業も少なくありません。

本記事では、生成AIの仕組みから具体的なセキュリティリスク、実際の企業事例、そして今日から実践できる対策までをわかりやすく解説します。

生成AIを安心して活用するためのポイントを、一緒に確認していきましょう。

生成AIを安全に業務へ取り入れたい企業様へ

Athena Platformは、セキュリティ・安定稼働・ガバナンスを前提に設計された生成AI基盤です。データを外に出さない仕組みや利用状況を把握できる管理機能があり、規制の厳しい業界でも安心して活用できます。 業界や自社のルール、業務に合った形で生成AIを使いたい方は、ぜひこちらをご覧ください。

生成AIの仕組み

生成AIは、これまでのシステムとは考え方が違います。

従来のAIシステムの仕組みは、あらかじめ決められたルール通りに動き、同じ入力には同じ答えを返していました。

一方、生成AIは大量のデータから学習した傾向をもとに、次に来る可能性の高い言葉を選びながら、その場で答えを作っています。

そのため、同じ質問でも答えが毎回変わったり、間違った内容を出してしまうこともあります。

結果を完全に予測できないため、情報の出し過ぎや誤った回答をどう防ぐかが難しく、ここが生成AI特有のセキュリティ対策の悩みどころです。

生成AIのセキュリティリスクとは？

生成AIはとても便利ですが、思った通りに動かないこともあります。

そのため、使い方を間違えると、思わぬトラブルにつながることがあります。

ここからは、生成AIを使うときに気をつけたいセキュリティのリスクについて、実際に起きた企業の事例と共に見ていきます。

• 情報漏洩のリスク

• データが永続的に保存されるリスク

• プロンプトインジェクションのリスク

• マルウェア感染のリスク

• 著作権・知的財産権侵害のリスク

• 誤情報拡散のリスク

• ディープフェイクによる詐欺のリスク

• 倫理的なリスク

情報漏洩のリスク

情報漏洩のリスクとは、生成AIに入力した社内情報や個人情報が、本人の意図とは関係なく外部に出てしまうリスクです。

生成AIは、入力された内容をもとに回答を作るため、機密情報をそのまま入れてしまうと安全に管理できない場合があります。

実際にサムスンでは、業務効率化を目的として、社員が「コードのエラー原因を調べる」「会議内容を要約する」といった用途で生成AIを利用し、社外秘のソースコードや未公開の会議内容をそのまま入力してしまいました。

その結果、これらの情報が社外の生成AIサービスに送信・保存される形となり、情報漏洩につながるリスクが明らかになりました。

便利さを優先するあまり、入力してはいけない情報の認識が社内で十分に共有されていなかったことが、この問題の原因とされています。

参考：Forbes JAPAN 「サムスン、ChatGPTの社内使用禁止　機密コードの流出受け」

データが永続的に保存されるリスク

データが永続的に保存されるリスクとは、生成AIに入力した情報がすぐに消えず、サービス側に長く残ってしまうリスクです。

生成AIは仕組み上、入力内容を記録し、あとから品質改善などに使う場合があります。そのため、気軽に業務情報を入れると思わぬ形で保存されてしまいます。

実際にAmazonでは、社員が仕事の参考として生成AIを使ったところ、社内の技術資料や考え方に近い内容が、AIの回答として表示されるケースが見つかりました。

入力した情報が勝手にAIに学習されているのではないかという点が社内で問題として取り上げられました。

そのためAmazonは、生成AIに業務に関する情報を入力しないよう注意を呼びかけ、使い方のルールを改めて周知しました。

背景には、入力した情報がどのように扱われるのかを十分に理解しないまま利用していたことがあったとされています。

参考：BUSINESS INSIDER「Amazon's internal documents warn employees not to use generative AI models for work」

プロンプトインジェクションのリスク

プロンプトインジェクションのリスクとは、生成AIに対して悪意のある指示を与え、本来してはいけない動きをさせてしまうリスクです。

生成AIは人の指示を素直に聞こうとするため、うまく言葉を工夫されると、制限を無視した回答を出すことがあります。

実際にMicrosoftのBing Chatでは、特定の質問の仕方をされたことで、本来は利用者に公開していない内部のルールについて説明してしまったり、不適切と受け取られる発言をしてしまったケースが確認されました。

これは、悪意のある操作によってAIが想定と異なる回答をしてしまったものです。

このような問題が起きた背景には、AIがこの指示は従ってよいものなのか、それとも断るべきなのかを正しく判断できなかったことがあります。

参考：ars TECHNICA「AI-powered Bing Chat spills its secrets via prompt injection attack [Updated]」

著作権・知的財産権侵害のリスク

著作権・知的財産権侵害のリスクとは、生成AIが作った文章や画像が、他人の作品に似すぎてしまい、権利を侵害してしまうリスクです。

生成AIは多くのデータを学んで表現を作るため、知らないうちに既存作品とそっくりな内容を出すことがあります。

実際にGetty Imagesは、画像生成AIを提供しているStability AIに対し、自社が保有する写真やイラストが、許可なくAIの学習に使われたとして訴訟を起こしました。

Getty Imagesは、本来は利用料や許可が必要な画像が、AIの学習データとして使われたことで、自社の権利が侵害されたと主張しています。

この問題の背景には、AIがどのようなデータを使って学習しているのか、そのデータを使ってよいのかどうかが十分に整理されていなかったことがあります。

生成された画像や文章だけを見るのではなく、その裏側にあるデータの扱いにも注意する必要があります。

参考：gettyimages「Getty Images Statement」

誤情報拡散のリスク

誤情報拡散のリスクとは、生成AIが事実とは異なる内容をもっともらしく作り出し、それがそのまま広まってしまうリスクです。

生成AIは大量のデータから学習した傾向をもとに、次に来る可能性の高い言葉を選びながら答えるため、それっぽい内容になり間違いに気づきにくいのが特徴です。

実際にAir Canadaでは、公式サイトに設置されていたチャットボットが、実際には存在しない航空券の割引制度について案内してしまう事例がありました。

利用者はその説明を正しいものだと信じて航空券を購入しましたが、後から割引が適用されないことが分かり、トラブルになりました。

この事例では、AIが出した回答を人が確認する仕組みが用意されていなかったことが問題でした。AIの説明をそのまま正しい情報だと思い込んでしまうと、間違った内容が広がってしまうおそれがあります。

そのため、特に公式な案内や重要な情報については、人の目で確認することが欠かせません。

参考：BBC「Airline held liable for its chatbot giving passenger bad advice - what this means for travellers」

ディープフェイクによる詐欺のリスク

ディープフェイクによる詐欺のリスクとは、生成AIで作られた偽の音声や映像を使い、本人になりすましてお金や情報をだまし取られるリスクです。

声や顔が本物そっくりに作れるため、見分けがつきにくいのが特徴です。

参考：日本経済新聞「AI駆使し本物そっくり　「ディープフェイク」の脅威」

実際にフェラーリでは、CEO本人の声そっくりに作られた音声メッセージが社員に送られ、「極秘の案件なので、今すぐ送金してほしい」と指示されるという詐欺未遂がありました。

内容や口調が非常に自然だったため、一見すると本物の指示のように思えるものでした。

この事例の背景には、AIによって声まで本物そっくりに作れるようになったことへの警戒が、まだ十分ではなかった点があります。

今では声が本人に似ているという理由だけでは、本物だと判断できない時代になっていることを意識する必要があります。

参考：FORTUNE「Ferrari exec foils deepfake attempt by asking the scammer a question only CEO Benedetto Vigna could answer」

倫理的なリスク

倫理的なリスクとは、生成AIの判断によって、特定の人が不公平に扱われてしまうリスクです。

生成AIは過去のデータをもとに判断するため、そのデータの傾向がそのまま結果に表れてしまいます。

実際にApple Cardでは、収入や生活状況がほぼ同じ夫婦であるにもかかわらず、夫には高い利用限度額が設定され、妻にはその約10分の1程度の限度額しか与えられなかったという事例が話題になりました。

この結果に対して、性別による差別ではないかという声が多く上がりました。

このケースでは、、職業の種類、収入の履歴、住んでいる地域、年齢などの情報を組み合わせて判断した結果、それが性別の違いを反映する形になってしまったと考えられています。

このように、AIがどの情報をもとに、どのような基準で判断したのかが外から分かりにくいことが、問題に気づきにくくしてしまいます。

そのため、AIの判断結果をそのまま正しいものとして受け取るのではなく、人の目で確認し、違和感がないかを考えることが重要です。

参考：Reuters「Apple co-founder says Apple Card algorithm gave wife lower credit limit」

生成AIのセキュリティリスクへの対策例

ここまで見てきたように、生成AIにはさまざまなリスクがあります。ただ、正しく対策を取れば、必要以上に怖がる必要はありません。

ここからは、日々の業務で実践しやすい生成AIのセキュリティ対策を、具体的に紹介していきます。

• 機密情報や個人情報の入力を避ける

• アクセス権限を適切に設定する

• セキュリティ教育を行う

• 出力のファクトチェックを必ず実施する

• セキュアな環境で生成AIを利用する

• 入出力に制限を設ける

• 利用履歴を把握しておく

機密情報や個人情報の入力を避ける

機密情報や個人情報の入力を避けることは、情報漏洩のリスクや、データが長く残ってしまうリスクを防ぐうえでとても重要です。

特に、社内資料や顧客に関する情報は慎重に扱う必要があります。

生成AIは入力内容をもとに動くため、重要な情報をそのまま入れてしまうと、意図せず外部に出たり、悪意のある指示によって引き出されてしまう可能性もあります。使う人に悪気がなくても、結果としてリスクにつながることがあります。

そこで、業務で使う場合は内容をぼかしたり、仮の情報に置き換えて入力する工夫が効果的です

また、これは外部サービスに入れてよいかどうかを判断する簡単なルールを決めておくことで、迷わず安全に生成AIを活用できるようになります。

アクセス権限を適切に設定する

アクセス権限を適切に設定することは、情報漏洩のリスクや、誤った使い方によるトラブルを防ぐうえで重要なポイントです。

特に、業務で生成AIを使う場合は、誰がどのような目的で使うのかを意識する必要があります。

誰でも自由に使える状態だと、必要のない人が機密情報を扱ってしまったり、意図しない操作によって問題が起きる可能性があります。本人に悪気がなくても、設定次第でリスクが高まってしまいます。

そこで、部署や役割ごとに使える機能やデータを分けることが大事です。たとえば、入力できる内容や閲覧できる結果を制限するだけでも、情報の広がりを抑えることができ、安全性は大きく高まります。

使う人と目的をはっきりさせることで、生成AIを安心して活用できる環境が整います。

セキュリティ教育を行う

セキュリティ教育を行うことは、情報漏洩のリスクや誤情報拡散のリスクを減らすうえで、必要な取り組みです。

生成AIは便利な反面、使い方を十分に理解しないまま触ると、機密情報をうっかり入力してしまったり、出力された内容をそのまま正しいものだと信じてしまうことがあります。

こうした小さな判断の積み重ねが、思わぬトラブルにつながることもあります。

そこで、生成AIに入れてよい情報といけない情報の例や、注意すべき使い方を事前に共有しておくことが大切です。

短い研修や簡単なマニュアルを用意するだけでも、社員一人ひとりの意識は変わっていくでしょう。

出力のファクトチェックを必ず実施する

出力のファクトチェックを必ず行うことは、誤情報拡散のリスクや、著作権・倫理面でのトラブルを防ぐために欠かせません。

特に、社外に向けた情報発信や公式な案内では重要になります。

生成AIは一見すると正しそうで自然な文章を作りますが、内容が事実と異なっていたり、根拠のない情報や古い情報が混ざってしまうことがあり、見た目だけで判断するのは危険です。

こうした出力をそのまま使ってしまうと、社外への誤った案内や、企業としての信頼低下につながるおそれがあります。

そこで、公式資料や信頼できる情報源と照らし合わせて確認することがポイントです。必ず人の目で内容をチェックすることで、生成AIの便利さを安全に活かせるようになります。

セキュアな環境で生成AIを利用する

セキュアな環境で生成AIを利用することは、情報漏洩のリスクや、入力したデータが外部に残ってしまうリスクを下げるために重要です。

特に、業務上の情報を扱う場合は、利用環境にも注意を払う必要があります。

誰でもアクセスできるネットワーク上で生成AIを使うと、意図しない情報流出や、第三者による不正な操作につながる可能性があります。

そこで、生成AIを利用する場所や通信経路をしっかり管理した環境で使うことが対策になります。社内ネットワークや認証された端末に限定するだけでも、安全性は向上します。

最近では、インターネット上のクラウドだけでなく、オンプレミスや閉じられた範囲のクラウドなど、外部と切り離した環境で生成AIを使う選択肢も増えています。

株式会社Athena Technologies（以下、Athena社）が提供するAthena Platformは、こうしたプライベートネットワークでの生成AI活用を支える仕組みとして、情報管理の面でも安心して使える点が特長です。

Athena Platformのサービスページはこちら

入出力に制限を設ける

入出力に制限を設けることは、情報漏洩のリスクや誤情報拡散、倫理的な問題を防ぐうえで有効な対策です。

特に、業務で生成AIを使う場合には重要なポイントになります。

生成AIは自由に使えるほど便利ですが、その分、うっかり重要な情報を入力してしまったり、不適切な表現や偏った内容を出力してしまう可能性も高まります。使い方次第で、思わぬトラブルにつながることがあります。

そこで、入力できる内容をあらかじめ決めておいたり、出力結果にフィルターをかけることが大切です。

また、Athena Platformは、こうした入出力の管理を行いやすくする仕組みを備えており、安全な生成AI活用を支えます。

利用履歴を把握しておく

利用履歴を把握しておくことは、情報漏洩のリスクや誤情報拡散、倫理的な問題に早く気づくために重要な取り組みです。

誰が、いつ、どんな内容を入力し、AIがどのように答えたのかが分からないと、問題が起きた際に原因を追うことができません。

利用履歴を確認できれば、不適切な使い方を早めに見つけたり、万が一トラブルが発生した場合でも、状況を整理して原因を調査しやすくなります。

Athena Platformでは、生成AIの回答までの流れに加え、利用者の入力とAIの出力を履歴として確認できます。

こうした情報をもとにAIの使われ方を見守ることで、安心して生成AIを活用できる環境づくりに役立ちます。

業界ごとに異なるAIセキュリティの法規制

こうした対策を進めるうえで、あわせて知っておきたいのが法律やルールの違いです。

生成AIの扱い方は、業界によって考え方や決まりが大きく異なります。

ここからは、業界ごとに異なるAIの法規制について、わかりやすく整理します。

業界ごとの生成AI推進度

生成AIの活用は、多くの業界で広がっています。

テクノロジーやサービス業では、コード作成や問い合わせ対応など、業務効率を高める目的で積極的に使われています。

一方で、銀行や公共事業、医療などの規制産業では、機密情報を扱う場面が多く、法律やルールが厳しいため活用が進みにくいのが現状です。

そのため業界ごとに、求められるセキュリティ対策や導入の進め方は大きく異なります。

自社の業界特性を理解したうえで、無理のない形で生成AIを取り入れることが大切です。

規制産業における厳格な法規制

規制産業では、生成AIを使う際に特に厳しい法規制が求められます。

金融の分野では、外部サービスにどんな情報を渡すのか、結果にどう責任を持つのかが重視されます。

医療では、患者の大切な情報を守る必要があり、安全性がはっきりしない使い方はできません。

電力などのインフラ分野でも、止まらない運用や高いセキュリティが前提になります。

このように、業界ごとに守るべきルールが多いため、生成AIは慎重に使われています。

ルールを理解した上で、適した形で導入することが重要です。

規制産業で生成AIを活用するための３つの要件

こうした厳しいルールがある業界では、生成AIをただ導入するだけでは十分とは言えません。

安全に、止まらず、正しく使い続けるための考え方が必要です。

ここからは、規制産業で生成AIを活用するために欠かせない3つの要件を整理します。

• セキュリティ

• 可用性

• ガバナンス

セキュリティ

セキュリティとは、生成AIを使う中で大切な情報を守り、トラブルを未然に防ぐための考え方です。

規制産業では、個人情報や機密データを扱う場面が多く、少しのミスでも大きな問題につながりやすい特徴があります。そのため、日常的な運用の中でも注意することが必要です。

こうした背景から、どんな情報をAIに入力してよいのかをあらかじめ決めておくことや、外部にデータが出ない環境を選ぶことが欠かせません。利用ルールを明確にすることで、迷わず安全に使えるようになります。

また、誰がいつ使い、どんな結果が出たのかを後から確認できる仕組みも必要です。安全に管理された環境で生成AIを使うことで、規制産業でも安心してその便利さを活用できるようになります。

可用性

可用性とは、生成AIを必要なときに、止まることなく安定して使い続けられる状態のことです。業務を支える仕組みとして、常に使えることが求められます。

規制産業では、システムが一時的にでも使えなくなると業務が止まり、その影響が社会全体に及ぶこともあります。そのため、安定して動き続けることが特に重要です。

こうした背景から、急なアクセスの増加や予期せぬトラブルが起きても、サービスが止まらず動き続ける仕組みが求められます。あらかじめ備えをしておくことで、影響を最小限に抑えられます。

また、外部サービスの不具合や停止に左右されない環境づくりも大切です。

いつでも使える状態を保つことで、規制産業でも生成AIを安心して業務に組み込めるようになります。

ガバナンス

ガバナンスとは、生成AIを正しいルールのもとで管理し、問題が起きないように見守るための仕組みのことです。安心して使い続けるための基本となります。

規制産業では、誰が使い、誰が責任を持つのかをあらかじめはっきりさせておくことが欠かせません。

ルールがあいまいなままだと、誤った使い方が広がったり、不公平な判断が起きやすくなります。

そのため、生成AIをどの目的で使うのか、どのような流れで判断が行われるのかを整理し、あとから内容を確認できる体制を整える必要があります。

こうした準備が、トラブルの早期発見にもつながります。

人による判断と仕組みによる管理の両方を組み合わせることで、規制産業でも生成AIを安心して活用できるようになります。

3つの要件を満たすセキュアな生成AIの活用の実現には「Athena Platform」

ここまで整理してきた要件を実際に満たすには、考え方だけでなく、それを支える仕組みが欠かせません。

Athena Platformは、このセキュリティ・可用性・ガバナンスといった要件をまとめて満たせる仕組みとなっています。

Athena Platformの大きな特長の一つが、セキュリティを重視した設計です。

インターネット上のクラウドだけでなく、オンプレミスや閉じられた範囲のクラウドといった、外部と切り離されたプライベートネットワークで生成AIを利用できます。

機密情報や個人情報が社外に出るリスクを抑えられます。

金融や医療、公共分野のように情報管理が厳しい業界でも、安心して生成AIを業務に組み込める環境を整えられる点が特徴です。

規制産業では、システムが止まらないことが何より重要です。

Athena Platformは、複数のサーバーを同時に動かす仕組みを採用しており、負荷が集中しても安定して動作します。

万が一、障害が発生した場合でも、別のサーバーに自動で切り替わるため、サービスが止まりにくくなっています。業務や社会インフラを支える現場でも、生成AIを安心して使い続けられる信頼性を備えています。

Athena Platformは、生成AIの使い方をきちんと管理するガバナンス機能も充実しています。

AIへの入力や出力を制限できるため、個人情報や差別的な内容が含まれるやり取りを防げます。

また、誰がどんな入力を行い、AIがどう判断したのかを履歴として確認できます。

AIの回答の根拠も見ることができ、万が一問題が起きた場合も原因を追いやすくなります。

生成AIを業務で本格的に活用するには、便利さだけでなく、安全性や安定性、そして正しく管理できる仕組みが欠かせません。

Athena Platformは、規制産業で求められる要件をまとめて支える生成AI基盤です。

セキュリティ・可用性・ガバナンスを重視した環境で、安心して生成AIを導入したい方は、ぜひAthena Platformの詳細をご覧ください。