【最新版】生成AIガイドライン早わかり！企業・個人で押さえるべきポイントと事例を紹介

1. はじめに：生成AIの急速な普及とガイドラインの必要性

近年、ビジネスや個人の生活において、生成AIは急速に普及しています。画像生成・文章作成・音楽制作など、その応用範囲は多岐にわたり、私たちの生活を大きく変えようとしています。

一方で、生成AIの利用に関する法的・倫理的な課題も浮上しており、社会全体で適切な利用方法について検討していく必要性が高まっています。

主な課題	説明
知的財産権	生成AIが生成したコンテンツの著作権の帰属や、学習データに著作物が含まれる場合の権利処理などが問題となっている。
個人情報保護	個人情報を含むデータが学習データとして無断で使用されたり、生成AIによって個人のプライバシーを侵害する情報が出力されたりする可能性がある。
品質保証と責任	生成AIの出力の正確性や信頼性をどのように確保するのか、また、誤った情報や偏った情報が生成された場合の責任の所在が問われている。
セキュリティ対策	生成AIが悪意のある攻撃に利用されるリスクや、生成AIの開発・運用過程におけるデータ漏洩のリスクも懸念されている。

これらの課題に対応するため、国や業界団体、企業などが生成AIのガイドラインを策定し、倫理的・法的・社会的に適切な利用を促進しようとしています。

このガイドラインでは、生成AIの開発者、提供者、利用者それぞれが取るべき行動指針を示し、安全で信頼できる生成AIの活用を目指しています。

2. 企業が押さえるべき生成AIガイドライン

生成AIのビジネス活用は、企業に大きなメリットをもたらします。一方で、法務や倫理、コンプライアンスなど様々なリスクを孕んでいることも事実です。

企業はこれらのリスクを理解し、適切管理・監督しながら利活用していく必要があります。ここでは企業が抑えるべき生成AIガイドラインとして以下の項目について解説していきます。

• 知的財産系
• 品質保証と責任
• 個人情報保護
• セキュリティ対策
• 従業員による利用

内容について理解したうえで、企業内の管理・監督に活かしてみてください。

2.1. 知的財産権

生成AIの利用においては、知的財産権に関する問題が発生する可能性があります。

生成AIの開発・利用においては、学習データと生成物という2つの観点から知的財産権について検討する必要があります。

	学習データ	生成物
問題点	著作権で保護されたデータの無断利用	生成物が既存の著作物と類似
対策例	著作権フリーデータの利用、ライセンス契約の締結	既存の著作物との類似性をチェック

例えば、生成AIの学習に著作権で保護されたデータが無断で利用された場合、著作権侵害となる可能性があります。

そのため、企業は生成AIの学習に利用するデータの権利処理を適切に行う必要があります。具体的には、著作権フリーデータの利用、権利者とのライセンス契約の締結などが考えられます。

生成AIが生成した文章や画像が既存の著作物と類似している場合、著作権侵害となる可能性も考えられます。ただし、生成AIの出力物が既存著作物に依拠して作成されたものかどうかを判断することは容易ではありません。

仮に依拠して作成されたものであったとしても、著作権侵害になるか否かはケースバイケースで判断する必要があると考えられています。

このように、生成AIの利用においては、知的財産権に関する問題が発生する可能性があるため注意が必要です。

– 2.1.1. 生成物の著作権

生成AIを用いて生成された成果物が、著作権で保護される可能性もあります。生成AIの利用形態は大きく「学習」と「生成」の二つに分けられます。

	学習	生成
生成AIの動作	インターネット上の文章やコード、画像、音声などのデータを読み込ませることで、その特徴を学習する。	学習したデータの特徴に基づいて、指示された条件に合致する新たな文章や画像、プログラムなどを生成する。
著作権	学習に用いるデータの著作権は、原則としてそれぞれの著作者に帰属する。	生成AIが生成した文章や画像等の創作物が「思想又は感情を創作的に表現したものであること」(=著作物)に該当する場合、著作権が発生する可能性があります。

つまり、生成AIを使って生成したものが著作物と認められる場合、その著作権は誰に帰属するのかが問題となります。

現行の日本の著作権法では、AI自体を著作権者と認めていません。 そのため、AIが生成した著作物の取り扱いについては、解釈が分かれる可能性があり、今後の法改正や判例にも注目していく必要があります。

– 2.1.2. 学習データの権利処理

生成AIの学習データには、著作物や個人情報など、権利処理が必要な情報が含まれている可能性があります。

企業は、生成AIの開発や利用において、以下の点に注意する必要があります。

項目	内容
著作権	学習データに著作物が含まれている場合、著作権者の許諾を得る必要がある。著作権者の許諾を得ずに著作物を利用すると、著作権侵害となる可能性がある。
個人情報保護	学習データに個人情報が含まれている場合、個人情報保護法に基づいた適切な取得・利用・管理を行う必要がある。個人情報保護法違反となる可能性もある。

例えば、Webスクレイピングなどで大量のテキストデータを収集する場合、著作権で保護されたコンテンツが含まれている可能性があります。

また、顧客情報などの個人情報が含まれている場合は、適切な方法で取得し、利用目的を明確にする必要があります。

学習データの権利処理は、生成AIの開発や利用において非常に重要な要素です。企業は、権利処理に関する法令やガイドラインを遵守し、適切な対策を講じる必要があります。

2.2. 個人情報保護

生成AIは、大量のデータを使って学習します。そのため、企業は、学習データとして個人情報を利用する場合は、法令に従って適切な取得と利用をしなければなりません。

取得・利用	内容
個人情報の取得	個人情報保護法に基づき、適切な方法で取得する必要がある。
利用目的の特定	個人情報の利用目的をできる限り特定し、その目的の範囲内でのみ利用する。
利用目的の通知・公表等	利用目的を、本人に通知または公表するなど、適切な方法で明らかにする。
本人の同意	あらかじめ本人の同意を得ずに、利用目的の範囲を超えて個人情報を取り扱わない。

生成AIは、個人情報を含む結果を出力する可能性があります。

そのため、企業は、生成AIの出力結果をチェックし、個人情報を含む情報が不適切に生成・利用されないよう、必要な措置を講じる必要があります。

対策	内容
出力結果の確認	生成AIの出力結果を、個人情報が含まれていないか確認する。
フィルタリング機能の導入	個人情報を含む出力を制限するフィルタリング機能を導入する。
従業員への教育	生成AIの利用に関する教育を行い、個人情報の適切な取り扱いを周知徹底する。

– 2.2.1. 個人情報の学習データへの利用

生成AIの開発においては、大量のデータを使ってAIモデルの学習を行います。この学習データに個人情報が含まれている場合、事業者は適切な取り扱いを求められます。

個人情報保護委員会は、生成AIサービス提供事業者に対して、個人情報の学習データへの利用に関する注意喚起を行っています。

項目	内容
学習データの利用目的の明示化	どのような目的で個人情報を学習データとして利用するのかを明確に示す必要がある。
個人情報の取得における適切な方法	個人情報を取得する際には、適法かつ公正な手段を用いる必要がある。例えば、利用目的を明示した上で同意を得る。
安全管理措置の実施	個人情報の漏えい、滅失、毀損などを防止するため、適切な安全管理措置を講じる必要がある。

これらの点を踏まえ、企業は生成AIの開発・利用において、個人情報保護法等の法令を遵守し、適切な対応を行うように心がけましょう。

– 2.2.2. 生成AIによる個人情報の出力

生成AIは、膨大なデータから学習するため、その出力結果に個人情報が含まれてしまうリスクがあります。

意図せず個人情報を含む文章が生成された場合、情報漏洩につながる可能性があり、注意が必要です。具体的には、以下のようなケースが考えられます。

ケース	詳細
実在の人物に関する情報の出⼒	特定の人物の氏名、住所、生年月日、電話番号などの個人情報を含んだ文章が生成される。
機密性の高い個人情報の出力	病歴、犯罪歴、遺伝情報など、取り扱いに特に注意が必要な個人情報が生成される。
プライバシーの侵害	個人の思想信条、宗教、政治的見解など、プライバシーに関わる情報が生成される。

上記のようなリスクを避けるためには、生成AIの出力結果をそのまま利用するのではなく、必ず内容を確認し、個人情報が含まれていないかを確認する必要があります。

また、企業は、生成AIの利用規約やガイドラインを策定し、従業員に対して、個人情報の取り扱いに関する教育を行うことが重要です。

2.3. 品質保証と責任

生成AIの出力は必ずしも完璧ではなく、誤った情報や倫理的に問題のある結果を含む可能性があります。

企業は、生成AIの出力の品質を保証し、その利用によって生じる可能性のある以下のような問題に責任を持たなければなりません。

– 2.3.1. 生成AIの出力の正確性

生成AIは、大量のデータを学習することで、あたかも人間が作成したかのような文章や画像、音声などを生成できます。しかし、その出力の正確性については、まだ完璧とは言えません。

生成AIが出力する情報は、あくまでも学習データに基づいたものであり、その内容の真偽を保証するものではありません。

そのため、生成AIの出力内容を鵜呑みにせず、ファクトチェックを行うなど、その情報が正確かどうかを確認することが重要です。

例えば、生成AIに「最新の科学技術に関する論文を探して」と指示した場合、一見すると信憑性の高そうな論文の概要が生成されることがあります。

しかし、よく調べてみると、実在しない論文であったり、内容に誤りが含まれている可能性も考えられます。生成AIは便利な反面、その出力内容を批判的に吟味する必要があります。

特に、ビジネスシーンなど、重要な意思決定に利用する際には、その情報が正確であることを裏付けるための確認作業が欠かせません。

以下に、生成AIの出力の正確性を確認するためのポイントをまとめます。

• 情報源を確認する：生成AIが提示した情報源を確認し、信頼できる情報源から得られた情報かどうかを判断する。
• 複数の情報源を比較する：異なる情報源から同じ情報を収集し、内容に矛盾がないかを確認する。
• 専門家の意見を参考にする：専門知識を持つ人に意見を求め、生成AIの出力内容の妥当性を判断する。

生成AIを活用する際は、上記のような点に注意し、情報源の確認や裏付けをしっかりと行うことで、より正確で信頼性の高い情報を得られるようになります。

– 2.3.2. 誤情報や偏見への対策

生成AIは学習データに偏りがあると、その影響を受けてしまい、偏った情報や誤った情報を出力してしまう可能性があります。そのため、企業は責任ある生成AIの活用が求められます。

具体的な対策例	説明
学習データの多様性を確保	特定の属性や意見に偏らない、網羅的な学習データを用いることで、偏った情報や誤った情報の生成リスクを抑制できる。
出力結果のバイアス検出と修正	生成AIの出力結果に対して、バイアスが含まれていないかを定期的にチェックする。その結果、バイアスが認められた場合は、その原因を調査し、必要があれば、モデルの再学習やパラメータ調整などの対策を講じる。
倫理的な観点からのレビューの実施	生成AIの開発・運用プロセスに、倫理的な観点からのレビューを組み込む。外部の専門家などを交えて、倫理的な問題点がないか、多角的な視点からチェックを行い、問題があれば修正する。
ユーザーに対する透明性の確保	生成AIを利用するユーザーに対して、その特性や限界、注意点などを明確に伝えることが重要。利用規約などを分かりやすく提示することで、ユーザーが生成AIを適切に理解し、利用できるよう促す。
フィードバック mechanisms の導入と改善	ユーザーからのフィードバックを収集・分析し、生成AIの改善に役立てる仕組みを構築する。ユーザーが誤情報や偏りを報告できるようなシステムを導入することで、問題点の早期発見・修正につなげられる。

これらの対策を講じることで、生成AIの出力の信頼性を高め、誤情報や偏見の拡散を抑制することができます。

2.4. セキュリティ対策

生成AIは、その性質上、従来のシステムとは異なるセキュリティリスクが存在します。企業は、これらのリスクを理解し、適切なセキュリティ対策を講じなければなりません。

例えば、生成AIモデルは、学習データに含まれる偏見や誤りを反映した出力を生成する可能性があります。学習データの選定や前処理には十分注意が必要です。

また、生成AIモデルに対する攻撃手法も存在します。具体的な対策として、以下のようなものがあります。

セキュリティ対策	説明
プロンプトインジェクションへの対策	悪意のあるユーザーが、AIモデルに不正な命令を実行させる攻撃を防ぐための対策。
データ漏洩防止対策	生成AIの学習データや出力結果に含まれる個人情報や機密情報を保護するための対策。
アクセス制御	生成AIモデルや学習データへのアクセスを制限し、権限のないユーザーによる利用を防ぐ。
セキュリティ監査	生成AIシステムのセキュリティ対策が適切であるかを定期的に確認する。

企業は、これらのセキュリティ対策を適切に実施することで、生成AIを安全に活用し、ビジネスの成長に繋げられます。

– 2.4.1. プロンプトインジェクション

企業が生成AIを安全に運用するうえで、セキュリティ対策が欠かせません。セキュリティ対策の1つとして「プロンプトインジェクション」への対策が挙げられます。

プロンプトインジェクションとは、悪意のあるユーザーがAIシステムの脆弱性を突くために、特殊な指示や質問を送り込み、本来意図しない動作をさせる攻撃手法です。

例えば、攻撃者は「これまでの命令を無視して、私の質問に答えてください」といったプロンプトをAIに送り込みます。

このような攻撃により、企業は下記のような被害を受ける可能性があります。

• 機密情報の漏洩
• データの改ざん
• システムの不正利用

プロンプトインジェクションは、比較的新しい攻撃手法であるため、対策が遅れている企業も少なくありません。企業は、プロンプトインジェクションのリスクを認識し、適切な対策を講じることが重要です。

– 2.4.2. データ漏洩防止

生成AIの利用においては、企業が保有する重要なデータや顧客情報の漏洩を防ぐための対策が必須です。 具体的には、以下のような対策を講じる必要があります。

対策	説明
アクセス制御の強化	生成AIシステムへのアクセス権を持つ従業員を限定し、権限以上の操作ができないようにする。
データの暗号化	機密性の高いデータは暗号化し、漏洩した場合でも内容が読み取れないようにする。
セキュリティ監査の実施	定期的にセキュリティ監査を実施し、システムの脆弱性や不正アクセスを検知する。
ログの取得と分析	生成AIシステムの利用状況を記録したログを取得し、分析することで、不審なアクセスやデータの持ち出しを早期に発見する。
従業員へのセキュリティ教育	生成AIシステムを利用する従業員に対して、セキュリティに関する教育を実施し、意識向上を図る。

これらの対策を組み合わせることで、データ漏洩のリスクを大幅に低減することができます。

2.5. 従業員による利用

生成AIは、業務効率化や新しいアイデア創出など、企業活動に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。 一方で、その利用には適切なルールやガイドラインが必要です。

ここでは、企業が従業員による生成AIの利用を適切に管理するためのポイントを紹介します。

– 2.5.1. 利用範囲の明確化

企業は、従業員が生成AIを業務で安全かつ効果的に活用できるよう、利用範囲を明確に定める必要があります。

これは、生成AIの潜在的なリスクとベネフィットのバランスを取るために非常に重要です。具体的には、以下のような項目を明確化します。

• 業務利用可能な範囲: 生成AIの使用が認められる業務内容・業務外での使用の可否
• 利用可能なツール: 社内で使用が許可されている特定の生成AIツール・サービス
• データ入力の制限: 個人情報、顧客データ、機密情報など、入力不可なデータの種類
• 出力の取り扱い: 生成AIによって作成された出力の使用範囲（社内利用のみに限定、外部公開の可否など）
• 承認プロセス: 生成AIの利用開始、特定のデータ利用、外部公開など、必要となる承認プロセス

項目	具体例
業務利用可能な範囲	– 営業資料作成 – 顧客対応の自動化 – プログラミングコード生成 （ただし、機密性の高い情報は除く）
利用可能なツール	– 社内システムに統合された生成AIツール – 特定のセキュリティ要件を満たしたクラウドサービス
データ入力の制限	– 個人情報（氏名、住所、電話番号など） – 顧客データ（購買履歴、クレジットカード情報など） – 機密情報（企業秘密、戦略文書など）
出力の取り扱い	– 生成された文章や画像は社内利用に限定 – 外部公開する場合は、事前に承認を得る
承認プロセス	– 生成AIの利用開始前に、上司の承認を得る – 特定のデータを利用する場合は、セキュリティ担当者の承認を得る

これらの利用範囲を社内規定として明確化し、従業員への教育を行うことで、生成AIの適切な利用を促進し、潜在的なリスクを最小限に抑えられます。

– 2.5.2. 倫理的な利用

従業員が生成AIを倫理的に利用するためには、企業は明確な指針と教育が必要です。

生成AIは、インターネット上の膨大なデータを学習しており、意図せず差別的な表現や偏見を含む情報を生成する可能性も孕んでいるためです。

例えば、特定の人種や性別に偏ったイメージの画像を生成したり、歴史的に差別や偏見の対象となってきたグループに関する不適切な情報を生成したりする可能性も考えられます。

このような事態を避けるためには、従業員が生成AIを利用する際に、倫理的な側面を十分に考慮し、差別や偏見を助長するような出力結果を避けるための注意喚起が重要です。

また、生成AIは非常にリアルな文章や画像などを生成できます。悪意を持った利用者が、生成AIを用いて偽情報を作成し、それを拡散する可能性もゼロではありません。

従業員に対して、生成AIで作成された情報が必ずしも真実とは限らないため、情報源を確認するように教育しましょう。また自身も生成AIを用いて偽情報を拡散しないように注意喚起する必要があります。

倫理的な問題は、法的な規制と異なり、明確な線引きが難しい側面もあります。そのため、企業は、従業員が生成AIを利用する際に、常に倫理的な観点を意識し、責任ある行動をとることを促す必要があります。

3. 個人が押さえるべき生成AIガイドライン

生成AIは、誰でも簡単に利用できるという点で、これまで以上に私たちの生活に身近なものになりつつあります。しかし、その手軽さゆえに、個人で利用する際にも注意が必要です。具体的な注意点は以下の通りです。

• 著作権と利用規約

• 商用利用の可否
• 論理的な利用

上記3つの注意点について、想定されるケースも交えながら詳しく解説していきます。

3.1. 著作権と利用規約

生成AIは、インターネット上の膨大なデータから学習し、文章や画像などを生成します。そのため、生成AIによって出力されたものは、既存の著作物の権利を侵害する可能性も孕んでいます。

特に個人が生成AIを利用する際には、生成AIの出力物が著作権で保護されているのか、また、生成物をどのような場合に利用できるのかについて、理解しておくようにしましょう。

– 3.1.1. 生成物の利用範囲

生成AIの利用規約はサービスごとに異なります。生成物を自由に使える場合もあれば、制限が設けられている場合もあるため注意が必要です。

例えば、あるサービスでは、生成物を私的な範囲で利用することは認められていても、商業目的での利用は禁止されているケースがあります。

また、生成物をSNSで共有したり、加工して別の作品に利用したりする場合など、利用場面ごとにルールが定められているケースもあります。

利用範囲	説明
私的利用	個人や家庭内など、私的な範囲での利用
商業利用	広告、商品販売、サービス提供など、営利を目的とした利用
SNSでの共有	個人のアカウントで生成物を投稿すること
加工・改変	生成物を編集したり、別の作品の一部として使用すること
第三者への提供	生成物を他者に販売、譲渡、貸与すること

上記はあくまで一例であり、サービスや利用状況によって許可される範囲は異なります。生成AIを利用する際は、必ず利用規約をよく読み、ルールに従って正しく利用しましょう。

– 3.1.2. 商用利用の可否

商用利用に関する利用規約は、AIサービスごとに異なるため、事前に確認することが重要です。

例えば、AIサービスの無料プランの場合、生成物の商用利用はできないものの、有料プランに加入すれば、商用利用が認められるといったケースがあります。

また、商用利用が認められる場合でも、以下のような制限が設けられているケースがあります。

制限内容	具体例
生成物の販売・再配布の禁止	生成AIで作ったイラストを、そのままTシャツに印刷して販売する行為
使用回数制限	無料プランの場合、1日に生成できる画像の枚数が制限されているなど
attributionの表示義務	生成AIで作った画像を使用する際に、ツール名や開発元のクレジット表記が必要となるなど

上記はあくまで一例であるため、生成AIの出力物を商用利用する際には、必ずAIサービスの利用規約を確認し、ルールを守って利用するようにしましょう。

3.2. 個人情報の取り扱い

生成AIは大量のデータを学習しており、個人情報を含むデータも含まれている可能性があります。そのため、個人情報の入力には注意が必要です。

個人情報を含む情報を入力してしまうと、それがAIの学習データとして利用され、意図せずに第三者に漏洩してしまう可能性もゼロではありません。

入力情報	リスク	対策例
氏名	AIの学習データとして利用され、個人が特定される可能性がある。	イニシャルやニックネームを利用する
住所	AIの学習データとして利用され、自宅が特定される可能性がある。	市区町村名までにする
電話番号	AIの学習データとして利用され、悪用される可能性がある。	極力入力しない
クレジットカード番号	AIの学習データとして利用され、不正利用される可能性がある。	絶対に入力しない

一度生成AIに学習されてしまった個人情報は、完全に削除することが困難です。また、生成AIから出力された情報にも個人情報が含まれている可能性があります。

出力された情報を不用意に拡散してしまうと、それが原因で個人が特定され、プライバシーが侵害される可能性もゼロではありません。

生成AIを利用する際は、これらのリスクを理解し、個人情報の取り扱いには十分に注意する必要があります。

3.3. 倫理的な利用

生成AIは、まるで人間が作ったような文章や画像、音声などを簡単に作り出せます。しかし、その手軽さゆえに、以下のような倫理的な問題が生じるケースも出てきています。

問題点	説明
差別や偏見の助長	特定の人種や性別、宗教などに対する差別的な内容を含む文章や画像を生成してしまう可能性がある。
虚偽情報の拡散	事実とは異なる情報や誤解を招く表現を用いて、意図的に人々を欺いたり、混乱させたりする可能性がある。
プライバシーの侵害	実在の人物に関する情報を無断で使用したり、個人が特定できるような情報を含むコンテンツを生成してしまう可能性がある。

これらの問題を避けるためには、生成AIを利用する私たち自身が倫理観を持ち、責任ある行動をとることが重要です。具体的には、以下のような点に注意しましょう。

• 生成AIが出力した情報が、差別や偏見を助長するものでないか、倫理的に問題ないかを確認する。
• 情報源を確認し、虚偽情報や不確かな情報を拡散しないようにする。
• 個人情報やプライバシーに関する設定を適切に行い、他人の権利を侵害しないようにする。

生成AIはあくまでもツールであり、その使い方は私たち次第です。倫理的な観点を持って生成AIを利用することで、より良い社会の実現を目指しましょう。

4. 生成AIガイドラインの具体的事例

生成AIの特徴とガイドラインに関する考え方について理解できたものの、具体的なガイドライン作成のイメージが湧かないという方もいるのではないでしょうか。

生成AIガイドラインを作成する際には、他の団体や企業が作成した内容を参考にするのもおすすめです。ここでは業界や企業が定めたガイドラインの事例について解説していきます。

4.1. 業界団体によるガイドライン

生成AIの普及を受けて業界団体では、各企業が生成AIを開発・利用する際の指針となるガイドラインを策定する動きが活発化しています。

ここでは、いくつかの業界団体によるガイドラインの具体的事例を紹介します。

団体名	ガイドラインの内容
一般社団法人 日本ディープラーニング協会	生成AIの開発や利活用を行う事業者に対して、倫理的な側面、法的側面、社会的な影響に関する考慮事項をまとめた「生成AIの利用ガイドライン」を公表。
情報処理推進機構（IPA）	セキュリティ上の脅威や対策をまとめた「安全なAIの利用ガイドライン」を公表しており、生成AIについても、その内容を踏まえた対応が必要とされている。
新経済連盟	生成AIの健全な発展を促すために「生成AIに関する政策提言」を公表し、著作権法や個人情報保護法などの関係法令整備の必要性や、生成AIの利活用促進のための環境整備について提言している。
経済産業省	「AI原則の実践のための sector別ガイドライン策定指針」を公表しており、各業界団体に対して、倫理的な原則に基づいた生成AIの利活用に関するガイドライン策定を促しています。

これらのガイドラインは、生成AIの開発・利用に関する倫理的な原則、法的リスク、社会的影響などを網羅的にカバーしています。

これらの業界ガイドラインを参考に、自社の事業内容やリスク特性に合わせた具体的なルールを定めることが重要です。

4.2. 企業による独自のガイドライン

各企業は、法律や業界ガイドラインを参考に、独自の生成AIガイドラインを策定する動きを見せています。ここでは、企業が独自のガイドラインを策定する際に考慮すべき項目を紹介します。

項目	内容
利用目的の制限	生成AIの利用目的を、業務効率化、新規事業開発など、具体的に定める。
著作権の帰属	生成AIによって生成された著作物の帰属を明確にする。
個人情報の保護	個人情報の入力や出力に関するルールを定め、プライバシーの侵害を防ぐ。
出力の正確性	生成AIの出力の正確性を検証するプロセスを確立し、誤った情報の拡散を防ぐ。
倫理的な利用	差別や偏見を助長するような生成AIの利用を禁止する。
セキュリティ対策	プロンプトインジェクションやデータ漏洩など、セキュリティリスクへの対策を講じる。
責任の所在	生成AIの利用によって発生した問題や損害に対する責任の所在を明確にする。
教育と啓発	従業員に対して生成AIに関する倫理的な利用やリスクについての教育を実施する。
モニタリングと改善	ガイドラインの運用状況を定期的にモニタリングし、必要に応じて見直しや改善を行う。

企業は、これらの項目を考慮しながら、自社の事業内容やリスク許容度に応じた独自の生成AIガイドラインを策定する必要があります。

5. まとめ：生成AIガイドラインを遵守し、責任ある活用を

生成AIは、私たちの生活や働き方を大きく変える可能性を秘めた技術です。 その一方で安心・安全に利用するには、今回紹介したリスクについて理解しておくことが非常に需要です。

企業内で生成AIガイドラインの内容について周知したうえで、人為的なチェック行う仕組みを設けるようにしましょう。より安全性を高めていくには、ガイドラインに対するフィードバックも大切です。

利用範囲や利用内容に合ったガイドラインを考えてみましょう。