「生成AIの問題点とは？」
「生成AIのリスクに備える対策方法は？」
生成AIには、どのような問題点があるのか疑問に思っている方もいるのではないでしょうか。
生成AIは、ChatGPTや画像生成サービスなどでビジネスや日常生活で活用されている技術です。
問題点としては、著作権侵害、誤情報の拡散、情報漏洩などが挙げられます。
本記事では、生成AIの主なデメリットを8つと、実際に問題が顕在化した事例、さらに具体的な対策を解説します。
生成AIのリスクを正しく理解し、安全かつ効果的に活用するための参考にしてください。
| この記事でわかること |
| 生成AIの問題点とは？注意すべきデメリット8つ 生成AIの問題点が露呈したニュース事例 生成AIの問題点にどう向き合う？求められる解決策 生成AIを活用するメリット 生成AIの導入に向いている企業の特徴 生成AIの問題点を見逃さない！安全な導入のための「生成AI活用研修」 |
生成AIの問題点とは？注意すべきデメリット8つ
生成AIの問題点・注意すべきデメリットについて解説します。
生成AIは、ビジネスや教育など、公共性の高い場面での使用には注意が必要です。
具体的な注意点には、以下8つの内容が挙げられます。
| 生成AIを利用する際に注意すべきデメリット8つ |
| 著作権や商標権の侵害リスクがある 生成される内容には誤情報やフェイクが含まれる場合がある ユーザーの意図しない情報漏洩のリスクがある 導入と運用にコストがかかる 既存のシステムとの連携に手間がかかる プロンプト（命令文）によって品質が不安定になる 最新情報の反映が難しい 倫理的問題のある内容を出力する可能性がある |
以下では、生成AIを利用する際の問題点・注意すべきデメリットについて、それぞれ解説します。
著作権や商標権の侵害リスクがある
生成AIには、著作権や商標権の侵害リスクがあります。
生成AIは、既存の著作物を含む膨大なデータを学習しており、無断で出力内容に含まれる場合があるからです。
生成AIの出力内容を調べずに利用してしまった場合は、意図せず権利侵害に加担してしまうおそれがあるため、リスクを認識しておきましょう。
特に企業やクリエイターが出力結果を商用利用する場合は、注意が必要です。
以下の表では、著作権や商標権侵害のリスク・対策についてまとめました。
| リスクの内容 | 学習データに含まれる著作物や商標が、出力結果に反映される可能性がある |
| 対象となる権利 | ・著作権 ・商標権 ・肖像権など |
| 侵害の具体例 | ・著名なキャラクターやロゴが自動生成された画像に含まれる ・特定アーティストに酷似した作品 |
| ユーザー側の対策 | ・商用利用時は出力物の権利確認を行う ・利用規約を読み込み範囲を明確化する |
| 使用方法・対策 | ・非商用で使用する ・社内で利用する ・リスクの少ない範囲で活用する |
| チェック対策 | 生成内容の類似性確認ツールを活用する |
著作権や商標権の侵害リスクを回避するためには、生成されたコンテンツの出典や類似性を確認し、判断に迷うような場合は、著作権などに詳しい社内メンバーに相談しましょう。
生成される内容には誤情報やフェイクが含まれる場合がある
生成される内容には、誤情報やフェイクが含まれる場合があります。
生成AIが学習している情報の中に、信頼性に欠けるものや古いデータが含まれているためです。
生成AIは、インターネット上に公開されている以下の情報源から主に学習しています。
| 生成AIが学習している主な情報源 |
| ウェブサイトのテキストデータ 書籍・論文の一部 SNS・ブログや掲示板の投稿 政府・教育機関の公開資料 画像・音声・動画のメタ情報や説明文 |
生成AIは学習元データの真偽を判断せず、文脈的に正しそうな文章を出力するため「誤情報やフェイク内容」を生成することがあります。
内閣府ホームページでは、生成AIを巡る主な論点として「誤情報、虚偽情報、偏向情報等が蔓延する問題」について挙げられています。
| 簡単に生成可能なフェイク画像、偏ったデータで学習したAI、AIが出力する誤情報などが社会を混乱させる。引用元：内閣府｜AIを巡る主な論点 |
誤情報やフェイクを避けるためには、生成AIが出力した情報をそのまま鵜呑みにせず、一次情報や信頼できる資料と照らし合せる確認が必要です。
特に正確性が求められる情報については、人の目で事実をチェックし、内容を整える作業が欠かせません。
ユーザーの意図しない情報漏洩のリスクがある
生成AIの利用には、ユーザーの意図しない情報漏洩のリスクがあります。
生成AIは、送信されたプロンプト（入力文）やチャットの履歴を、サービス提供側がモデルの改善や学習目的で保持・活用する場合があるからです。
業務資料や個人情報などを入力した場合は、入力内容が第三者に再利用されるリスクがあります。
情報漏洩を防ぐためには、個人情報や企業機密を生成AIに入力しないルールの徹底が必要です。
企業では、顧客に関する情報が漏れてしまった場合、信用を失うリスクにつながる可能性があります。
社内で生成AIを利用する際は、入力データの扱いに関する利用規約を確認し、社内ポリシーを明確にすることが不可欠です。
導入と運用にコストがかかる
生成AIには、導入と運用コストがかかります。
生成AIを業務に導入する際には、初期費用だけでなく、運用体制を整える必要があるからです。
導入する際は、主に以下のコストが必要になります。
| 初期導入費用 | ・API設定 ・システム構築 ・ベンダー契約などの一時的な費用 |
| 月額・従量課金コスト | ・使用トークン数 ・リクエスト回数に応じた変動型の課金（ChatGPT APIやAzureなど） |
| セキュリティ対策費 | ・情報漏洩対策 ・アクセス権限管理 ・監査ログ管理 |
| 教育・研修費用 | ・社内のAIリテラシー向上 ・プロンプト設計研修費 |
| 保守・運用管理費 | ・システム保守 ・トラブル対応 ・ログ管理 ・アップデート対応の人件費 ・外注費用 |
| 法務・ガイドライン対応費 | ・利用規約策定 ・著作権・個人情報保護対応 ・法務部門の調査・監修コスト |
生成AIの導入には、表面上のAPI利用料以外にも「運用・安全・教育」に関するコストがかかります。
社内研修やセキュリティ監査の導入を加えると、数十万円〜数百万円単位の費用も必要です。
生成AIの導入を検討する際は、効果を検証しながら範囲を拡大する「スモールスタート」が効果的といえます。
既存のシステムとの連携に手間がかかる
生成AIは、既存のシステムとの連携に手間がかかります。
生成AIを企業が既に運用している業務システムと連携させるには、カスタマイズやインターフェース調整が必要になるからです。
社内のITインフラによっては、工数が増えたりセキュリティ対応が必要になる場合があります。
社内ツールと接続するには「エンジニアによる設定、データ整備、アクセス権限の細分化」などの調整が必要です。
既存システムに生成AIを連携する際には、主に以下の対応を行います。
| 既存システムとの連携対応 |
| API接続 セキュリティ基準のクリア ユーザー権限の設定など |
既存システムとの導入には、専門知識が必要になるため、企業によっては外部コンサル会社に依頼する場合もあります。
生成AIを既存のシステムと連携するためには、手間がかかるという認識を持っておきましょう。
プロンプト（命令文）によって品質が不安定になる
生成AIは、プロンプト（命令文）によって品質が不安定になります。
生成AIがあくまで「統計的にもっともらしい回答」を導き出す仕組みになっているため、あいまいな指示や、逆に細かすぎる要求によって出力結果がぶれてしまうことがあるからです。
生成AIの品質を安定させるには、以下の対応をとりましょう。
| 生成AIの品質を安定させる対策 |
| プロンプトのテンプレート化 ガイドラインの整備 社内研修によるスキル向上 |
実際に、誰が・どんな書き方でプロンプトを入力するかによって、回答の精度や一貫性に差が出ます。
生成AIの安定した品質を維持するためには、利用する側の入力スキルを磨くことが不可欠です。
最新情報の反映が難しい
生成AIは、最新情報の反映が難しいという問題点があります。
生成AIは「事前に学習されたデータ」をもとに回答を生成する仕組みだからです。
具体的に生成AIは、以下の内容を出力することは苦手分野としています。
| 生成AIが苦手とする分野 |
| 学習後の出来事 最新のニュースやトレンド リアルタイムな数値・株価・天気・為替など |
ChatGPT-4oは、2023年10月までの情報を学習しており、以降のニュースや制度改正などは認識していないため、正確な情報は出力できません。
生成AIを使って最新情報を反映するためには、時事情報や制度関連の内容を必ず信頼できる一次情報で裏付けを取ることが大切です。
生成AIを利用する際は、確認・検証の工程を加えることで、誤情報の拡散や思わぬトラブルを防ぐことができます。
倫理的問題のある内容を出力する可能性がある
生成AIは、差別的・暴力的・性的など倫理的に問題のある内容を出力する可能性があります。
生成AIの学習するインターネット上のデータには、偏見・差別・誤解を含む情報も含まれており、物事の善悪や価値を客観的に考えず出力することがあるからです。
生成AIを業務利用や教育現場で使用する場合は、特に慎重な対応が必要です。
EU理事会・欧州委員会・欧州議会では、センシティブな情報を扱うAIの使用を禁止しています。
| 主として人権侵害、差別・偏見の防止などを重大なリスクと捉え、センシティブな情報を扱う AI は禁止、製品事故等の危険性がある高リスクな AI にはリスク評価や基準遵守義務、誤使用等のリスクのあるAIには AIを使用していることの表示義務等を定めている。引用元：内閣府｜「AI 制度に関する考え方」について |
ユーザーのプロンプトによっては、意図しなくても不適切なコンテンツが生成される場合があります。
リスクを最小限に抑えるには、生成AIの出力をそのまま公開・利用せず、人間が検閲・校正を行うフローを確立することが重要です。
生成AIの問題点が露呈したニュース事例
生成AIの問題が露呈したニュース事例を2つ紹介します。
| 生成AIの問題点が露呈したニュース事例 |
| 日本国内でニセの災害映像がSNSに投稿された AIによる採用システムに差別を招く欠陥が発覚した |
生成AIの急速な普及に伴って、国内外で問題点が現実に露呈するニュース事例が相次いでいます。
生成AIは学習データに依存し、出力結果に対する判断力や責任を持たないため、意図せず社会的な誤解・混乱・差別を生むリスクがあるからです。
以下では、生成AIの問題点が露呈したニュース事例を紹介します。
日本国内でニセの災害映像がSNSに投稿された
日本国内で、ニセの災害映像がSNSに投稿された事例があります。
「存在しない台風被害の写真」がX（旧Twitter）などのSNSで拡散され、実際の災害報道と見分けがつかないほどのリアルさで、社会問題となりました。
| “ドローンで撮影した静岡県内の災害の様子だ”とする画像がSNS上で拡散。しかし、投稿者は取材に対し、画像生成AIを使った偽の画像だと認めました。AIが著しく進歩するなか、実際の災害のようなフェイク画像を手軽に作りだし、デマが拡散するリスクも増えています。引用元：NHK｜SNS拡散の災害デマやフェイク画像 “AI生成の画像”も |
気象庁や報道各社は、上記の事例を受けて、フェイク災害情報の検証強化を発表しています。
NHKも公式Xアカウントで「画像の出典確認」を呼びかけました。
上記のような事例から、AIによる情報生成と発信には、第三者による検証体制や信頼できる出典の明示が不可欠といえます。
AIによる採用システムに差別を招く欠陥が発覚した
米アマゾン・ドット・コムは、AI（人工知能）を活用した人材採用システムによって女性を差別する欠陥が判明し、運用を取りやめる結果になった事例があります。
| AmazonのAI（人工知能）を活用した人材採用システム（履歴書に書かれた約5万個のキーワードを抽出・分析）は、女性を差別するという機械学習面の欠陥が判明し、運用を取りやめる結果になった。引用元：日本学術会議｜AIにおける公平性 |
アマゾンは、2014年からAIを活用した人材採用システムの開発を進め、履歴書の内容をもとに応募者を5点満点で評価する仕組みを構築していました。
しかし、技術職の応募履歴の多くが男性だったことから、AIが「男性の方が優秀」と誤認識するようになり、女性を差別するという機械学習面の欠陥が判明したのです。
上記の事例は、AI導入において「公平性」「説明責任」「倫理的検証」が不可欠であることを示しています。
今後は、開発段階からバイアス対策を徹底し、透明性のある運用が必要です。
生成AIの問題点にどう向き合う？求められる解決策
生成AIには、利活用するにあたって多数の問題点があります。
以下では、生成AIの問題点に向き合うために、求められる解決策を紹介します。
| 生成AIの問題点に求められる解決策 |
| 著作権や個人情報保護に関する法律を理解する 出力内容は人間が必ず検証・校正する 生成AIサービスのガイドラインを確認する 社内で生成AIリテラシーに関する教育やルールを策定する 利用履歴にデータを残さない・学習させないようにする |
生成AIの活用には、技術だけでなく制度的・運用的な対策が不可欠です。
リスクとどう向き合い、安心して使い続けるにはどうすればよいのでしょうか。
生成AIの問題点について、現実的に取れる対策5つを以下に紹介しますので、参考にしてください。
著作権や個人情報保護に関する法律を理解する
生成AIを活用するうえでは、著作権や個人情報保護といった法律への理解が欠かせません。
生成AIが出力したコンテンツであっても、その内容が他人の権利を侵害していれば、利用者が責任を問われる可能性があります。
とくにビジネスの場面では、生成物をそのまま使うことで法的なリスクが発生することもあり得ます。
生成AIは便利な反面、学習の仕組みや出力の過程がブラックボックス化しているため、意図せず他者の著作物や個人情報が含まれてしまうリスクを完全に排除することはできません。
そのため、生成AIが生成した情報であっても「誰のものでもない」という前提で扱うのではなく、利用する側が法的観点からの注意を払うことが求められます。
生成AIの導入や運用にあたっては、法令を正しく理解し、必要に応じて確認・管理のプロセスを設けることが重要です。
出力内容は人間が必ず検証・校正する
生成AIが出力した内容は、人間が必ず確認・校正を行いましょう。
AIは正確な情報を出力するとは限らず、誤情報や偏った内容が混ざる可能性があるからです。
生成AIは、文脈的に自然な文章を出力する一方で、根拠や正確性を自己判断できない問題点があります。
生成AIの活用と人間によるチェックの具体例は、以下の通りです。
| 業務内容 | 生成AIで行う業務 | 人間が行う検証・校正 |
| ブログ記事の執筆 | ・タイトル案の作成 ・本文の下書き生成 | ・事実関係の確認（統計・引用） ・口調や文法の調整 |
| 社内メール文の作成 | ・ビジネスメールの定型文出力 | ・相手、文脈に合った表現か確認 ・語尾や敬語の調整 |
| プレゼン資料の作成 | ・スライド構成の下書き ・説明文の生成 | ・情報の正確性確認 ・視覚的な見やすさを調整 |
| FAQの自動生成 | ・問い合わせデータをもとに回答文生成 | ・誤情報や曖昧表現の排除 ・更新日や法制度の反映確認 |
| 商品説明文の作成 | ・特徴 ・スペックの要約と表現 | ・ブランドトーンとの整合性 ・誤記・法的表現のチェック |
信頼性が求められる業務では、生成AIによる出力内容をそのまま使用せず、必ず人の目でチェックするワークフローを整えることが重要です。
ひと手間を加えることで、発信する情報の正確さと信頼感を保つことができます。
生成AIサービスのガイドラインを確認する
生成AIを利用する際は、各サービスが提供する利用規約・ガイドラインを必ず確認しましょう。
使用可能な範囲や禁止事項を理解していなかった場合は、意図せず規約違反となるリスクがあります。
生成AIを提供している各社は、独自のポリシーで主に以下の内容を定めています。
| 生成AIサービスを提供している各社のポリシー |
| 商用利用の可否 生成物を学習データに再利用するかどうか 禁止事項（暴力・差別・著作権侵害など） |
実際にOpenAIのChatGPTでも、違法・差別的・暴力的なプロンプトは利用規約で明確に禁じられています。
こうしたルールはサービスを安全に続けるための基盤です。
生成AIのサービスを利用する前は、規約違反を防ぐために必ずFAQなどのガイドラインを確認しましょう。
社内で生成AIリテラシーに関する教育やルールを策定する
生成AIを安全かつ有効的に活用するために、社内で生成AIリテラシーに関する教育やルールを策定しましょう。
社員一人ひとりが安心して生成AIを活用できるように、実践的な研修やガイドラインの整備を進めていくことが重要です。
社内で生成AIリテラシーに関する教育やルールを作成する際は、以下のような対策を取り入れましょう。
| 生成AIリテラシーに関する教育やルールの対策例 |
| 生成AIの基本知識を扱う社内研修の実施 利用時のルールを明文化したガイドラインの作成 リスク事例を共有し、注意点を視覚的に理解させる プロンプトの書き方や活用例のナレッジを整備 法務・情報セキュリティ部門と連携したチェック体制の構築 |
ただ生成AIを導入するだけでなく、安心して活用し続けられるような土台づくりが大切です。
結果的に、社内で生成AIを有効に使いこなす力にもつながっていきます。
利用履歴にデータを残さない・学習させないようにする
生成AIに重要な情報を入力する場合は「データがAIに学習されない設定」を選択し、履歴が残らないようにしましょう。
データを残さない・学習させない設定は、情報漏洩のリスクを抑える基本的な対策です。
生成AIのサービスを使うときは、入力した情報が外部に漏れる可能性もあるという前提で、慎重に取り扱う意識が求められます。
生成AIを利用する際は、以下の設定変更が可能かを確認しましょう。
| 生成AIのデータ・学習に関する設定 |
| オプトアウト機能の有無 入力情報を学習しない設定に切り替えられるか |
ChatGPT EnterpriseやAPI利用では、モデルの学習や改善には使用されないセキュリティ対策が内蔵されています。
生成AIの問題点を解消するためには、学習設定を無効にする・会話履歴をオフにする・企業向け契約を活用しましょう。
生成AIを活用するメリット
生成AIを活用するメリットについて、解説します。
| 生成AIを活用するメリット |
| 単純作業や文書作成の時間が短縮できる アイデアや創作支援のツールとして活用できる 社内リソースの確保やコスト削減につながる |
生成AIには問題点もありますが、うまく活用すれば業務の効率化や発想支援に大きく貢献する力があります。
文章作成や要約、翻訳、コード生成、画像の自動作成など、これまで時間と手間がかかっていた作業を、短時間で処理できるのが大きな特徴です。
人の手だけでは難しかった量・スピード・柔軟さを補い、新しい働き方の選択肢を広げてくれます。
以下では、生成AIを活用することで得られる主なメリットを、具体的な視点から紹介していきます。
単純作業や文書作成の時間が短縮できる
生成AIは、単純作業や文書作成の時間が短縮できます。
生成AIは、過去の文書パターンや定型的な文体を学習しており、テンプレート化された業務や文書を即座に出力できるからです。
生成AIの活用は、従業員の作業負担を軽減し、人間にしかできない業務リソースの時間を確保できます。
生成AIでは、主に以下の業務を代替可能です。
| 生成AIに代替できる主な業務 | 具体的な作業内容 |
| 文書作成業務 | 報告書・議事録・提案書の下書き作成 |
| ビジネスメール | 社内・社外向けメールの定型文作成 |
| ブログ記事・コラム | タイトル案・本文草案・見出し構成の生成 |
| FAQ対応文 | よくある質問への回答文作成 |
| 翻訳 | 英文資料やマニュアルの翻訳 |
営業メールや議事録、報告書の草案などは、ChatGPTで自動生成し、担当者が数分で仕上げるといった使い方が広がっています。
実際にSMBCグループのコールセンター業務改革では「照会内容の要約、回答案の生成」など、顧客対応の効率化と高度化が進められています。
| 照会内容の要約、回答案の生成等、コールセンター業務における顧客対応の高度化・効率化引用元：金融庁｜SMBCグループにおける生成AI活用の取組 |
生成AIは活用方法によって、単純作業にかかる時間を削減できるため、業務リソースを振り分けられる点がメリットといえるでしょう。
アイデアや創作支援のツールとして活用できる
生成AIは、アイデアや創作支援のツールとして活用できます。
生成AIは、膨大な知識・表現パターンを学習しており、人間では思いつかないような視点や言い回しを瞬時に出力してくれるからです。
具体的には、主に以下のアイデアや創作支援に活用できます。
| 生成AIのアイデアや創作支援例 |
| 広告コピーの草案生成 ブログの見出し案作成 YouTube動画の企画構成 キャッチコピーの候補作成 |
生成AIの活用は、発想を広げる手助けとなり、企画やコンテンツ制作の初期段階での支援が可能です。
生成AIを「発想の補助」として活用することで、創造性を引き出し、アウトプットの幅とスピードを広げられます。
社内リソースの確保やコスト削減につながる
生成AIの活用は、社内リソースの確保やコスト削減に繋がります。
生成AIに一部の業務を任せることで、アウトソーシングや新たな人材の採用に頼らず、社内のリソースを有効に活用できるようになるからです。
たとえば、定型業務や情報整理などを生成AIが担えば、その分社員は本来の業務に集中できます。
一部の企業では、顧客対応の一次返信をChatGPTで生成して、担当者は要点の確認と送信のみを行うといった運用が進んでいます。
生成AIの活用は「人が足りない」「コストを抑えたい」という企業にとって、非常に有効な手段のひとつです。
生成AIの導入に向いている企業の特徴
生成AIの導入に向いている企業の特徴を解説します。
| 生成AIの導入に向いている企業の特徴 |
| コンテンツ制作や資料作成が多い企業 リソース不足を生成AIで補完したい中小企業 |
生成AIは、すべての企業に万能というわけではありません。
効果的に活用するには、AI導入の恩恵を最大化できる業務や、組織体制を持つ企業であることが重要です。
以下では、生成AIの導入に向いている企業の特徴を2つに分けて詳しく解説します。
コンテンツ制作や資料作成が多い企業
コンテンツ制作や資料作成が多い企業は、生成AIの導入に向いています。
特に以下の事業を行っている企業では、業務の効率化が可能です。
| 業務の効率化が可能な事業 |
| マーケティング 広告 広報 コンサル業など |
生成AIは、自然言語処理や文書生成を得意としており、テンプレート化された情報をベースに素早く文章構成や表現を整えてくれます。
初稿の作成にかかる時間は、生成AIの活用によって大幅に短縮可能です。
一部の広告代理店では、生成AIでバナー文を複数のパターン出力し、効率よくクライアント向け提案に反映させる取り組みが進んでいます。
生成AIは、文章を扱う頻度が高く、クオリティとスピードが求められる企業に向いているツールです。
リソース不足を生成AIで補完したい中小企業
生成AIの導入は、リソース不足を生成AIで補完したい中小企業に向いています。
生成AIが一部の業務を代替・補助することで、担当者の負担を軽減しながら成果を維持できるからです。
中小製造業では、ChatGPTを活用し、英語マニュアルの作成やウェブサイトのFAQ生成の自動化が進んでいます。
生成AIの活用によって、外注コストを削減しながら業務の属人化も回避可能です。
採用・営業・広報では、生成AIによって以下の業務を軽減できます。
| 業務領域 | 生成AIの活用例 | 軽減される負担 |
| 採用 | ・求人文の作成 ・応募者対応メールの自動生成 ・面接質問リストの提案 | ・文面作成の時間短縮 ・人材不足による対応遅れの解消 |
| 営業 | ・提案書の構成案生成 ・営業文のテンプレート出力 ・会話録の要点を自動整理 | ・資料作成 ・報告作業の時短 ・訪問対応に集中できる |
| 広報 | ・ニュース記事風の原稿生成 ・SNS投稿案の複数出力 ・社内報の見出し・構成の提案 | ・表現アイデアの創出負担削減 ・構成作業のスピードアップ |
限られた人数で多様な業務を回す必要がある企業では、生成AIを「仮想スタッフ」として活用することで、業務の質とスピードを両立可能です。
生成AIの問題点に関するよくある質問
生成AIの問題点に関するよくある質問は以下のとおりです。
| 生成AIの問題点に関するよくある質問 |
| 生成AIが危険な理由は何ですか？ 生成AIを学生が使うデメリットは何ですか？ 生成AIはニュースや報道コンテンツを学習していますか？ |
生成AIは利便性が高く多機能な反面、著作権侵害の懸念や誤情報の生成、個人情報の取り扱いなど、注意すべき点も少なくありません。
下記に、生成AIによく寄せられる疑問や不安について、わかりやすく整理してご紹介します。
生成AIが危険な理由は何ですか？
生成AIが「危険」とされるのは、主に以下の理由があります。
| 生成AIが危険とされる主な理由 |
| 誤情報や偏見を含む出力があること 情報漏洩のリスクがあること 著作権や商標権侵害のリスクがあること |
生成AIはインターネット上のデータを学習しているため、学習内容に含まれている内容を無批判的に出力するリスクがあります。
生成AIを安全に活用するためには、出力結果の検証と、AIを使う側が「責任ある利用者」として倫理的に運用する意識を持つことが重要です。
生成AIを学生が使うデメリットは何ですか？
生成AIを学生が使うデメリットは、思考力や表現力が十分に育たなくなる可能性があることです。
レポートや作文などを生成AI任せで済ませてしまうと、自分の考えを整理したり、言葉を選んで伝えたりする力が養われにくくなります。
生成AIの出力内容は、必ずしも正しいとは限らず、誤情報を正しい情報と認識してしまうリスクもあります。
文部科学省では「学校現場において留意すべき代表的なリスクや懸念の例」について、以下の内容を明記しています。
| 学習活動の目的や育成したい資質・能力を十分に意識しないままに、安易に生成AIを児童生徒の学習活動に導入することで、AI に依存したり、AIの答えを鵜吞みにしたりするなど、目的に即した必要な学習過程が省略されてしまい、資質・能力の育成に繋がらないリスクがある。引用元：文部科学省｜初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン |
学生で生成AIを利用する際は、「調べ学習の補助」「アイデア出し」など限定的な活用にとどめましょう。
最終的には自身で構築・検証することで、依存リスクを抑えることが可能です。
生成AIはニュースや報道コンテンツを学習していますか？
生成AIは、インターネット上に公開されたニュースサイトや報道記事の一部を学習しています。
Google C4に含まれているウェブサイトには、報道機関のサイトも存在しており、生成AIの学習データとして報道コンテンツが利用されています。
| C4が1,570万件のウェブサイトのデータを収集しており、上位10サイトの半数が、ニューヨーク・タイムズやロサンゼルス・タイムズなど報道機関のサイトだった、と報じた。引用元：首相官邸｜生成AIによる報道コンテンツ利用に対する意見 |
生成AIは、すべてのメディアの情報を正確に網羅しているわけではありません。
AIモデルが学習するデータは、著作権や配信契約の都合で、特定の報道機関の情報を除外する場合もあるからです。
OpenAIのChatGPTは、学習元がWikipediaやCommon Crawlなどを明示しており、NHKや朝日新聞などのコンテンツが含まれているかは明記していません。
生成AIの回答をニュースの一次情報として扱うのは危険な可能性があるため、最新情報や報道内容は、必ず公式メディアや信頼できる情報源で確認することが重要です。
生成AIの問題点を見逃さない！安全な導入のための「生成AI活用研修」
生成AIを業務に取り入れる企業が増える一方で、著作権や誤情報、情報漏洩といったリスクへの対応が課題になっています。
便利さだけに注目するのではなく、「正しく・安全に活用する力」を身につけることが、これからの企業には求められます。
生成AIを業務でどう活かすかを実践的に学びたい方におすすめなのが、DMMビジネスAIの「生成AI活用研修」です。
本研修では、ChatGPTをはじめとする生成AIを、資料作成・アイデア出し・顧客対応・データ整理といった日常業務にどう組み込むかを、ユースケースとともに学べます。
実際の業務課題をヒアリングしたうえで、研修内容をカスタマイズするため、自社の業務に直結した実践的な学びが得られます。
生成AIの可能性を正しく活かすために、ぜひ検討してください。
まとめ
今回は、生成AIの問題点に関する内容を解説しました。
結論、生成AIには「著作権侵害・誤情報・情報漏洩・倫理的リスク」など、注意すべき問題点が数多く存在します。
生成AIのリスクを軽視した運用は、企業や個人の信頼性を損なうトラブルにつながるため、注意が必要です。
生成AIの導入を検討している企業は「出力内容の検証」「法律の理解」「社内ルールの整備」など、人と仕組みによるリスク管理を徹底しましょう。
生成AIのリスクを正しく理解し、対策を意識することで、問題点を解消しながら活用可能です。