生成AI活用のリスク全体像。開発者・提供者・利用者が注意すべきポイントと対策例
生成AIは、仕事を早く進めたり、アイデア出しを助けてくれたりと、便利なツールとして多くの場面で使われるようになっています。
ただ、その一方で「どこまで安心して使っていいのか」「思わぬトラブルは起きないのか」と、不安を感じる人も増えています。
生成AIには、開発者・提供者・利用者それぞれに気をつけるべきポイントがあります。
本記事では、生成AIが広がっている背景をふまえながら、立場ごとに起こりやすいリスクを整理します。
あわせて、利用者ができる具体的な対策や、業界ごとに異なるルールにも触れ、生成AIを安全に使うための考え方を解説します。
生成AI活用の広まり
生成AIは、個人でも会社でも、ここ数年で一気に身近な存在になりました。
個人向けの生成AIサービスは、2024年末時点で国内の利用者が約1,924万人にのぼり、2025年末には約2,537万人まで増えると考えられています。
参考：ICT総研「2024年度 生成AIサービス利用動向に関する調査」
企業での活用も、この数年で大きく進んでいます。調査を見ると、2023年にはまだほとんど使われていなかった生成AIですが、年には56％の企業が「すでに活用している」と答えています。
さらに、「推進中」や「検討中」も含めると、2025年にはその割合は全体の91％に達しており、多くの企業が生成AIを前向きに考えていることが分かります。
出典：PwC「生成AIに関する実態調査 2025」を基に弊社作成
生成AI活用におけるリスクの全体像
生成AIの利用がここまで広がる中で、次に気になるのが「どんなリスクがあるのか」という点です。
生成AIのリスクは一つではなく、誰がどの立場で関わるかによって中身が変わってきます。
日本政府が2024年にまとめたガイドラインでも、AIに関わる人を「作る人（AI開発者）」「世の中に出す人（AI提供者）」「実際に使う人（AI利用者）」の3つに分けて整理しています。
たとえば、作る人は学習データに偏りがないか、仕組みに問題がないかといった点に注意が必要です。
提供する人は、利用者が安全に使えるような管理や説明が求められます。
そして使う人は、情報の扱い方や判断をAIに任せすぎていないか、といった点がリスクになります。
参考：総務省/経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.1版）概要」
AI開発者のリスク
生成AIを作る立場では、便利な仕組みを用意するだけでなく、その中身にも気を配る必要があります。
ここでは、AI開発者が特に注意したい代表的なリスクについて整理します。
学習データへの不適切なデータの混入
AIの動作のブラックボックス化
学習データへの不適切なデータの混入
生成AIを作る立場の人にとって、学習データの中身はとても重要です。
もし学習に使うデータの中に、個人の名前や連絡先、社外に出してはいけない情報、他人の作品などが混ざってしまうと、そのままAIの回答結果へ流れてしまい、トラブルにつながるおそれがあります。
また、集めたデータに偏りがあると、特定の人や考え方を不公平に扱う結果を出してしまうこともあります。
こうした問題を防ぐためには、どんなデータを使っているのかを丁寧に確認し、安心して使える状態を保つことが大切です。
AIの動作のブラックボックス化
生成AIは、多くの文章やデータをもとに、「次にどの言葉が来そうか」を確率的に予測しながら答えを作っています。
人のように理由を考えて判断しているわけではなく、「もっともそれらしい答え」を数字の計算で選んでいるのが特徴です。
そのため、開発者であっても、なぜその答えになったのかを一つひとつ説明するのが難しい場面があります。
間違った内容や不適切な答えが出た場合でも、どのデータや計算が原因だったのかを特定しにくいのです。
AI提供者のリスク
次にAIの提供者のリスクについてです。
生成AIをサービスとして届ける立場では、「外からの攻撃をどう防ぐか」だけでなく、「AIが誤った動きをしたときにどう影響が出るか」も考える必要があります。
サイバー攻撃や不正アクセス
誤動作によるユーザーへの不利益
サイバー攻撃や不正アクセス
生成AIをサービスとして提供する立場では、外部からの攻撃への備えが欠かせません。
もし悪意のある第三者に入り込まれると、利用者の入力内容や設定情報が盗まれたり、AIの動きが勝手に変えられてしまうおそれがあります。
また、不正な操作によって、意図しない答えを出すよう仕込まれることも考えられます。こうした事態が起きると、利用者の信頼を失うだけでなく、大きなトラブルにつながります。
安心して使ってもらうためには、入口をしっかり守り、怪しい動きに早く気づける仕組みを整えることが重要です。
誤動作によるユーザーへの不利益
生成AIを提供する側には、AIの誤った動きがそのまま利用者の被害につながるリスクがあります。
実際に、GoogleのAI開発ツールでは、一時的に保存しているデータであるキャッシュの削除を指示しただけのつもりが、誤ってドライブ内のデータをすべて消してしまった事例がありました。
AIはそれらしい判断を確率的に行うため、常に正しい動作をするとは限りません。
提供者は、誤動作が起きる前提で、権限の与え方や確認の仕組みを重ね、利用者に大きな不利益が出ない工夫をしておくことが重要です。
参考：reddit「Google Antigravity just deleted the contents of my whole drive.」
AI利用者のリスク
生成AIにはこれまで見てきた作る側や提供する側だけでなく、実際に使う利用者ならではのリスクもあります。
生成AIは手軽に使える一方で、入力した情報の扱い方や、出力された内容の受け取り方を誤ると、思わぬトラブルにつながることがあります。
ここでは、生成AIを使う立場の人が特に気をつけたい代表的なリスクを整理していきます。
情報漏洩
著作権・知的財産権侵害
ハルシネーション
倫理的に問題のある情報の出力
情報漏洩
生成AIを使う側にとって気をつけたいのが、多くの情報を入力してしまうことによるトラブルです。
質問を入力する際に、名前や連絡先、社内資料の内容などをそのまま書いてしまうと、意図せず外部に情報が渡る可能性があります。
実際にサムスンでは、業務を効率化しようとして、社員が生成AIに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った事例がありました。
情報が社外の生成AIサービスに送られ保存され、情報漏洩のリスクが問題になりました。
生成AIは入力された内容をもとに動くため、ちょっと聞いただけのつもりでも、重要な情報が含まれていることがあります。
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」
著作権・知的財産権侵害
生成AIを使って文章や画像を作るとき、知らないうちに他人の作品に似てしまうことがあります
生成AIは多くの情報を参考にして答えを作るため、元となった作品の表現に近い内容が出てくる場合があります。それをそのまま公開したり、仕事で使ったりすると、著作権や知的財産の問題になることがあります。
実際に、写真素材を提供している Getty Images が、画像生成AIを提供する Stability AI に対して訴訟を起こしたケースがあります。
理由は、自社が権利を持つ写真やイラストが、許可なくAIの学習に使われたと考えたためです。
本来であれば利用許可や支払いが必要な画像が、AIの学習データとして使われていたことが問題になりました。
参考：gettyimages「Getty Images Statement」
ハルシネーション
生成AIを使っていて、もっとも気づきにくいのが「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。
これは、事実のように見えるけれど、実際には間違った内容をAIが作り出してしまうことを指します。
生成AIは、「次に来そうな言葉」を確率で選びながら文章を組み立てているため、根拠があいまいでも、それらしい答えを出してしまうことがあります。
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を案内してしまった事例がありました。
利用者はその説明を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、トラブルに発展しました。
倫理的に問題のある情報の出力
生成AIは質問の仕方によって、思わぬ内容を出してしまうことがあります。
利用者に悪意がなくても、特定の人や集団を傷つける表現や、差別的に受け取られる内容、不適切な行動を後押しするような情報が出る場合もあります。
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ほどしか与えられなかった事例がありました。
性別による差別ではないかという声が上がりましたが、背景には、職業や収入の履歴、居住地、年齢といった複数の情報を組み合わせた結果AIが偏った判断がしてしまったことが原因と考えられます。
参考：Reuters「Apple co-founder says Apple Card algorithm gave wife lower credit limit」
AI利用者のリスクを減らす対策例
このようにAI利用者のリスクは多くあります。
生成AIを使うときは、便利さだけでなく「どう守るか」も一緒に考えることが大切です。
入力した情報が想定外に使われたり、誤った内容がそのまま広がったりすることもあります。
そこで重要になるのが、入出力の制限や結果の確認、安全な利用環境づくりです。
ここでは、利用者の立場で実践しやすい対策を紹介します。
入出力に制限を設ける
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
生成AIは、入力された内容をそのまま元にして答えを作るため、思わぬ情報まで扱ってしまうことがあります。
そこで役立つのが、入出力に制限をかけるガードレールの考え方です。
たとえば、個人情報や社内の機密情報が含まれる質問は受け付けない、不適切な表現や偏りのある回答はそのまま出さない、といったルールをシステム側であらかじめ決めておくことにより、利用者が意識しなくても、危ない使い方を自然と防げるようになります。
Athena社が提供するAthena Platformでは、こうした入力と出力の両方をチェック・制御する仕組みが用意されており、生成AIを安心して業務に使える環境づくりを支えています。
出力のファクトチェックを必ず実施する
生成AIは、それらしい文章を作るのが得意ですが、内容が必ず正しいとは限りません。
自信ありげに見えても、事実と違うことや、古い情報を混ぜてしまうことがあります。
そのため、生成AIの出力は下書きや参考情報として扱い、必ず人の目でファクトチェックを行うことが大切です。
公式資料や信頼できる情報源と照らし合わせることで、誤りに気づきやすくなります。
特に社外向けの文章や判断に使う場合は、そのまま使わない意識が重要です。
生成AIを便利に使いながらリスクを減らすには、最後は人が確認する流れを組み込んでおくことが安心につながります。
セキュアな環境で生成AIを利用する
生成AIを安全に使うには、どこでAIを動かすかがとても重要です。
一般的なクラウド型AIは便利な反面、入力した情報が外部のネットワークに送られるため、内容によっては不安が残ります。
そこで注目されているのが、社内サーバーなどで動かすローカルLLMです。
データを外に出さずに使えるため、情報漏洩のリスクを抑えやすくなります。
Athena Platformは、こうしたローカルLLMや閉じたネットワークでの利用を前提に設計されており、セキュリティを重視しながら生成AIを業務に取り入れたい企業におすすめです。
業界ごとに異なるAI活用に関する法規制
利用者が対策を意識することに加えて、業界全体としてどんなルールのもとで生成AIを使うかも重要なポイントになります。
生成AIは多くの業界で使われ始めていますが、すべて同じペースで進んでいるわけではありません。
業界によって扱う情報や求められる責任が違うため、ルールの考え方も変わってきます。
業界ごとの生成AIの広がり方と、特に規制産業で重視される法規制について整理していきます。
業界ごとの生成AI推進度
業界ごとの生成AI推進度ランキングを見てみると、テクノロジーやサービス、通信といった分野では、コード作成や問い合わせ対応、新しいサービスづくりの場面で生成AIが積極的に使われています。
人手不足を補ったり、仕事を早く進めたりする目的で、日常業務に取り入れやすいことが背景にあります。
一方で、金融、医療、公共分野などの規制産業では、順位が低めになっています。これらの業界では、個人情報や機密情報を扱う場面が多く、少しのミスでも大きな問題につながりかねません。
そのため、セキュリティや法規制を確認しながら、慎重に検討を進める必要があります。
このように、生成AIの広まり方は便利だから使うという理由だけで決まるものではなく、業界ごとの責任の重さやリスクの大きさによって差が生まれているのです。
規制産業における厳格な法規制
金融や医療、公共インフラといった規制産業では、生成AIの使い方に特に厳しいルールがあります。
これは、扱う情報の多くが個人情報や社会に大きな影響を与えるデータだからです。
たとえば金融では取引情報の管理や説明責任が重視され、医療では患者データをどう守るかが重要になります。
公共分野でも、サービスを止めない安定運用が求められます。
そのため、生成AIを導入する際も「便利だから使う」ではなく、法令やガイドラインを確認しながら、安全に使える形を整える必要があります。
セキュアな生成AIの活用の実現には「Athena Platform」
業界ごとのルールや法規制を踏まえながら生成AIを使うには、最初から安全性を考えて設計された仕組みを選ぶことが必要です。
情報漏洩や誤った使われ方のリスクを考えると、ただ生成AIを導入するだけでは十分とはいえません。
こうした背景を踏まえ、安全に使い続けられることを前提に設計されたのがAthena Platformです。
ここでは、その特徴を3つのポイントに分けて紹介します。
1つ目は、セキュリティを重視した設計です。
Athena Platformは、業務データを外部に出さずに生成AIを使える構成を想定しています。
オンプレミスや閉域網などのプライベートな環境で運用できるため、機密情報や個人情報を扱う場面でも安心感があります。
入力内容や生成結果についても制御でき、情報漏洩のリスクを抑えやすくなっています。
2つ目は、安定して使い続けられる可用性です。
生成AIを業務に組み込む以上、止まらないことは重要です。
Athena Platformは、普段から複数のサーバーを並行して動かす構成をとっており、特定のサーバーに負荷が集中しないよう工夫されています。
万が一、どれかのサーバーに障害が起きた場合でも、別のサーバーを追加して処理を引き継ぐため、全体が止まりにくい仕組みになっています。
システム停止への不安を減らし、継続的な活用を支えます。
3つ目は、使われ方を把握できるガバナンスです。
Athena Platformでは、生成AIの利用履歴が自動で記録されます。
いつ、誰が、どのような処理を行い、どんな結果が出たのかを後から確認できるため、「なぜこの判断になったのか」を振り返ることができます。
万が一トラブルが起きた場合でも、状況を整理しやすく、原因確認や説明がしやすい点が安心につながります。
あわせて、入出力をコントロールするガードレール機能も備えています。
生成AIへの入力内容や、AIが出力する結果に対して、あらかじめ制限を設けることができます。
差別的な表現や不適切な判断につながる質問、個人情報を含む入力などは自動で検知・制御されるため、公平性や倫理面への配慮、情報漏洩リスクの低減につながります。
使われ方を見守りながら、安全な範囲で活用できる仕組みが整っています。
このようにAthena Platformは、セキュリティ・可用性・ガバナンスの3つをバランスよく備え、生成AIを安心して業務に取り入れるための基盤を提供しています。
生成AIのリスク対策をしながら活用を進めたい企業にとって、おすすめのプラットフォームといえるでしょう。
生成AIを安全に業務へ取り入れたい方は、ぜひAthena Platformのサービス内容をご確認ください。
ブログ記事一覧へ戻る
