生成AIの欠点とリスクは？デメリットとなり得る問題点や事例を紹介

生成AIは業務効率化やクリエイティブ支援の手段として注目されていますが、その一方で「本当に安全なのか？」「リスクはないのか？」と不安を感じている企業担当者や経営者もいるでしょう。

この記事では、生成AIの導入によって生じる主な欠点や実際の問題事例、そしてそれらに対する具体的な対策までを詳しく解説します。

生成AI導入時のリスクとは？企業が直面する3つのリスク

企業が生成AIを導入する際、以下のようなリスクに直面する可能性があります。導入前に把握し、事前に対策を講じることが重要です。

著作権・商標権のリスク

生成AIが生み出すコンテンツは、著作権や商標権を侵害するリスクが伴います。AIは過去の著作物やブランド情報を学習してコンテンツを生成するため、既存のキャラクターや表現、スローガンに酷似した内容を出力するケースがないわけではありません。もしそれに気づかず作成・公開した場合、著作権侵害や商標権侵害として責任を問われる可能性があります。

情報漏えいやセキュリティリスク

生成AIを業務で活用する際には、情報漏えいやセキュリティリスクが伴います。多くの生成AIツールはクラウド上で動作し、入力された情報を一時的に外部サーバーへ送信しています。この過程で、顧客情報や社内の機密情報が第三者に漏えいする危険性があります。

品質や精度の問題

生成AIは常に最新の情報だけを参照しているわけではなく、学習元のデータが古かったり不正確だったりすることで、誤った情報や文脈にそぐわない内容を出力するリスクがあります。

また、適切なプロンプト（指示）が与えられないと、文章構成や表現の整合性にも限界が生じ、不自然な文章や意味の伝わりにくい表現が生成される場合もあります。

生成AIの欠点が引き起こした問題事例

生成AIの欠点は、単なる理論上のリスクではなく、実際に企業や社会で問題を引き起こした事例が存在します。こうした現実を把握しておくことは、導入判断の重要な材料になります。

著作権侵害、誤情報の拡散、セキュリティ事故など生成AIの欠点が引き金となって生じたトラブルは、企業の信頼を損ねたり、法的責任を招いたりといった重大な経営リスクに直結しています。問題が表面化してからでは遅く、事前の知識が不可欠です。

ここでは、ニュースや事例として報道・共有された2つの事例を紹介します。

誤情報拡散問題：AIチャットボットによるニュースの歪曲

2025年2月、BBCが行った調査により、主要なAIチャットボット（ChatGPT、Copilot、Gemini、Perplexityなど）が、ニュースや時事問題に関する質問に対して、事実と異なる情報や誤解を招く内容を生成していることが明らかになりました。​これらのAIは、政治家の役職や日付、引用文などに関して誤った情報を提供し、公共の信頼性を損なう可能性が指摘されています（参照：AI chatbots distort and mislead when asked about current affairs, BBC finds｜The Guardian）。

ChatGPTが誤った個人情報を生成・共有、GDPR違反の可能性

2024年3月、OpenAIのChatGPTにおいて、バグにより10万件以上のアカウント情報が流出する事態が発生しました。​この問題は、生成AIシステムの脆弱性が原因であり、ユーザーの個人情報や機密情報が漏洩するリスクを浮き彫りにしました​（参照：生成AIの弱点が相次ぎ発覚　ChatGPTやGeminiがサイバー攻撃の標的に　情報流出や不正操作の恐れも｜IT media NEWS）。

生成AIの欠点・リスクに対する具体的な対策法

生成AIの欠点は完全に回避することは難しいものの、事前の対策と体制の整備によって、リスクを最小限に抑えることは可能です。法務・情報管理・品質管理の3つの側面から、具体的な対策をしましょう。

生成AIの問題点は、主に「著作権・商標権」「情報漏えい」「品質の不安定さ」に集約されます。それぞれに応じた現実的な対策や運用ルールを整備することで、生成AIの利便性を維持しつつリスクを抑えることができます。

それぞれのリスクに対する実践的な対策法を紹介します。

著作権や商標権を守るための対策

生成物が著作権や商標権を侵害しないよう、事前のチェック体制と法務の連携を徹底することが欠かせません。

生成AIは学習元に依存するため、出力内容に意図せず既存作品が反映される可能性があります。これは法的トラブルの火種となるため、使用前にしっかりと確認する必要があります。

• ライセンス契約の確認

使用しているAIがどのデータで学習しているかを確認し、使用許諾範囲を把握する

• 権利確認ツールの導入

商標や著作物の類似チェックを行うツールを活用する

• 法的アドバイザーの活用

知財に強い弁護士や顧問と連携し、チェック体制を構築する

商用利用を前提とする場合は、コンテンツの事前審査を仕組み化することで、企業リスクを大幅に軽減できます。

セキュリティ対策とデータ保護

生成AIの利用にあたっては、情報漏えいや不正アクセスを防ぐためのセキュリティ対策が不可欠です。

入力された情報が外部に渡ったり、悪意ある第三者にアクセスされたりすれば、企業の信頼性は損なわれます。従業員の操作ミスや内部統制の甘さが、重大な情報事故に直結するケースもあります。

• データの暗号化とアクセス制限

生成AIと連携するアプリケーションやデータベースのセキュリティを強化する

• AI利用規定の整備と従業員教育

「入力して良い情報・NGな情報」を明文化し、利用ガイドラインを作成

• 社内承認プロセスの導入

重要なデータを扱う際は、社内チェックを通すフローを導入

• セキュリティツールの併用

ゼロトラスト型アクセス管理（端末の安全性を検証してアクセスを制御する）やウイルススキャンと組み合わせる

生成AIの便利さに依存しすぎず、情報セキュリティとコンプライアンス意識を高めることが、信頼される企業運用の鍵となります。

コンテンツの品質管理

AIが生成したコンテンツの品質を担保するには、人間の監視と評価体制の構築が不可欠です。

生成AIは時に誤情報や文脈が不一致な表現を出力するため、そのまま使用するとブランドイメージや信頼性を損ねる恐れがあります。人の手を加える工程を持つことで、生成AIの出力精度を補完できます。

• 人間による監視・レビュー体制

内部の担当者だけでなく、外部ライターやデザイナー、専門家との連携も有効

• AIのトレーニングデータ改善

企業独自の社内文書や過去実績を使って、カスタマイズされたAIモデルを構築

• 検証・ファクトチェックツールの導入

文章の正確性、信頼性を機械的にチェックする自動ツールを活用（GPTZero、Copyleaks）

人が仕上げる体制を整えることで、企業にふさわしい品質を維持できます。

生成AIを活用する主なメリット

生成AIは、その欠点を正しく理解し、適切な対策を講じたうえで活用すれば、企業にとって大きなメリットをもたらします。特に、業務の効率化、コストの削減、創造性の向上といった面での効果が得られます。

AIは文章作成、要約、デザイン案の作成、顧客対応の自動化など、幅広い業務をサポートするため、従業員はより価値の高い業務に集中することができ、生産性が向上します。

例えば、議事録やレポートの自動生成、FAQチャットボットの導入により、これまで人手で行っていた作業を短時間で処理できるようになります。

また、アイデア出しの段階でも生成AIは有効です。コピー案やネーミング、企画提案などをAIが補助することで、クリエイティブな業務の初期工程を加速できます。

生成AIを導入すると良い効果が生まれやすい企業は？

生成AIの導入に適している企業は、業務の効率化や創造性の向上といったメリットを最大限に活かせる環境が整っている企業です。

生成AIは文章作成や要約、顧客対応などを自動化できるため、繰り返し発生する作業を効率化し、従業員がより創造的な業務に集中できる体制を構築できます。特に、情報を加工・変換・創造する業務においては高い効果を発揮し、業務全体の生産性向上にもつながります。

クリエイティブ業務が多い企業

広告制作、コンテンツマーケティング、デザインなどを担う企業では、生成AIを使ってアイデアの草案作成や表現のバリエーション出しを行えます。

• 広告代理店

キャッチコピーやビジュアル案を生成AIが支援

• メディア企業

記事の構成案やサムネイルの自動生成が可能

データを活用した意思決定が多い企業

大量のデータを活かすマーケティング部門やEC企業では、生成AIを使ったレポートの自動作成や傾向分析の要約が業務の効率化につながります。

• マーケティング部門

レポートのドラフトやパターン検証を高速化

• eコマース企業

商品説明文の一括生成やレビュー要約などに活用

高い生産性を求める企業

カスタマーサポートや法務など、定型業務が多い部門では、対応内容の標準化と自動化が大きな効果を発揮します。

• カスタマーサポート

チャットボットによる24時間体制の問い合わせ対応

• 法務部門

契約書の雛形作成や条文チェック

まとめ｜生成AIは欠点を理解した上で利用することが大切

生成AIは業務効率化に役立つツールですが、その力を最大限に活かすためには、欠点やリスクを正しく理解し、前提条件を整えた上で利用しましょう。

生成AIは、業務の効率化や創造性の強化に大きく貢献する一方で、著作権侵害、情報漏えい、品質の不安定さといったリスクを抱えています。これらを軽視したまま導入すれば、企業にとって法的・経営的なダメージに直結する恐れがあります。

これまで紹介してきたように、生成AIによる著作物の模倣や機密情報の漏えい、誤った情報の拡散といった問題は、既に国内外で現実のものとして発生しています。しかし、こうしたリスクに対して、適切な法的確認、セキュリティ対策、品質管理の体制を整えれば、安全に運用することが可能です。