生成AIの導入を検討する中で、
「情報漏洩や著作権侵害といった問題が起きないか」
「どのような対策をすれば安全に使えるのか」
といった不安を感じている企業は少なくありません。便利なツールである一方、そのリスクを正確に理解し、適切な対策を講じなければ、企業の信頼を揺るがす重大なインシデントにつながる可能性があります。
この記事では、2025年最新の国内外の生成AI問題事例を5つ取り上げ、なぜそのような問題が起きるのか、そして企業が取るべき具体的なリスク対策までを網羅的に解説します。この記事を読めば、潜在的な危険を回避し、生成AIを安全に活用するための実践的な知識が身につきます。正しい形で生成AIを使う方法は、AX CAMPでも積極的に触れています。もし法人向け伴奏支援にご興味がある方は、ぜひ下記の無料資料をお受け取りください。
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生成AIの活用に潜む重大なリスク
生成AIの活用は業務効率を飛躍的に向上させる一方で、企業活動に深刻な影響を及ぼしかねない重大なリスクも内包しています。特に、「機密情報の漏洩」「知的財産権の侵害」「誤情報の生成・拡散」の3点は、企業が最優先で対策すべき重要な課題です。これらのリスクを正しく理解し、適切な管理体制を構築することが、安全なAI活用の第一歩となります。
機密情報や個人情報の漏洩
生成AIの利用において最も懸念されるリスクの一つが、機密情報や個人情報の漏洩です。従業員が業務上の問い合わせや文章作成の際に、社内の機密情報や顧客の個人データをプロンプトとして入力してしまうケースが考えられます。多くの公開されている生成AIサービスでは、入力されたデータがAIモデルの再学習に利用される可能性があり、一度外部サーバーに送信された情報は回収が困難です。
実際に、2023年には韓国の大手電機メーカーで従業員が機密情報を含むソースコードをAIに入力してしまい、情報が外部に流出したとされる事例も報道されています。このように、従業員の何気ない操作が、意図せず重大な情報漏洩インシデントを引き起こす可能性があるのです。
著作権などの知的財産権侵害
生成AIが生成するコンテンツが、既存の著作物と酷似し、意図せず著作権を侵害してしまうリスクも存在します。AIはインターネット上の膨大なデータを学習してコンテンツを生成するため、その学習データの中に著作権で保護された文章、画像、音楽などが含まれている場合があります。
そのため、AIが生成したテキストや画像を商業目的で利用した場合、元の著作物の権利者から著作権侵害として訴えられる可能性があります。実際に、米国の有力紙ニューヨーク・タイムズが、自社の記事がAIの学習に無断で使用されたとして、AI開発企業を提訴する事例が起きており、他人事ではありません。
ハルシネーションとディープフェイクの悪用
生成AIは、時に「ハルシネーション」と呼ばれる、事実に基づかないもっともらしい嘘の情報を生成することがあります。これを重要な業務判断の根拠にしてしまうと、大きなビジネス上の損失につながる恐れがあります。例えば、市場調査レポートの作成をAIに任せた結果、存在しない統計データに基づいた分析が行われるといったケースが考えられます。
さらに深刻なのが、「ディープフェイク」技術の悪用です。役員や取引先の人物の偽の動画や音声を作成し、送金を指示するような詐欺行為に利用される事例も発生しており、企業の財務に直接的な損害を与える新たな脅威となっています。
【最新版】生成AIが引き起こした国内外の問題事例5選
生成AIの技術が急速に進化する一方で、その利用に伴う問題も世界中で顕在化しています。ここでは、企業の信頼性や財務に直接的な影響を与えた、国内外の代表的な問題事例を5つ紹介します。これらの事例から、具体的なリスクと対策の必要性を理解することが重要です。
1. サムスン電子での機密情報流出事件（2023年）
韓国の大手電機メーカー、サムスン電子で、従業員がChatGPTに機密情報を入力し、外部に流出する事件が発生しました。報道によると、半導体設備の測定データや製品の歩留まりに関する内容、さらには会議の議事録などが含まれていたとされています。従業員がソースコードのエラー修正や議事録の要約といった目的で生成AIを利用した結果、入力した機密情報がAI開発企業の外部サーバーに送信・保存されてしまいました。この事件を受け、同社は生成AIツールの社内利用を原則禁止する措置を取りました。（出典：サムスン電子、ChatGPTなど生成AIの社内利用を禁止 機密情報流出で）
2. 香港の多国籍企業を狙ったディープフェイク詐欺（2024年）
香港の多国籍企業で、ディープフェイク技術を悪用した大規模な金融詐欺事件が発生しました。犯人グループは、英国本社の最高財務責任者（CFO）や他の従業員の姿と声をディープフェイクで精巧に再現し、オンラインビデオ会議を開催。被害に遭った香港支社の従業員は、会議に参加した複数の「同僚」が本人であると信じ込み、指示されるがままに総額2億香港ドル（約38億円）を複数の口座に送金してしまいました。この事件は、ディープフェイクがビジネス上のコミュニケーションを乗っ取り、巨額の金銭被害を生む危険性を示しています。（出典：CFOのディープフェイクにだまされ38億円送金、ビデオ会議も偽物）
3. ニューヨーク・タイムズによるAI開発企業の著作権侵害訴訟（2023年〜）
米国の有力紙ニューヨーク・タイムズが、同社の記事がチャットGPTの学習に無断で使用されたとして、開発元のOpenAIと提携先のマイクロソフトを著作権侵害で提訴しました。訴状では、数百万件の記事がAIモデルのトレーニングに不正に利用され、これにより同紙のジャーナリズムへの投資が脅かされていると主張しています。日本でも同様の懸念から議論が活発化しており、生成AIの学習データと著作権を巡る法的な議論が世界的に注目されています。（出典：NYタイムズ、オープンAIなどを提訴 「著作権を侵害された」）
4. 災害時に拡散されたフェイク画像とデマ
大規模な自然災害の発生時に、生成AIによって作られた偽の被害画像がSNSで拡散され、社会的な混乱を招く事例が問題となっています。実際には発生していない浸水被害の画像などが「現地の悲惨な状況」として投稿され、広く拡散されるケースが見られます。このようなフェイク画像は人々の不安を煽り、救助活動や支援物資の提供を妨げる恐れがあります。緊急性の高い状況下で、誤情報がもたらすリスクの大きさを物語る事例です。（出典：ミャンマー大地震、金目当ての偽ニュース・動画が拡散）
5. 著名人を悪用したなりすまし詐欺広告（2023年〜）
著名な実業家や投資家の写真や名前を無断で使用し、投資などを勧誘する「なりすまし詐欺広告」がSNS上で急増しています。これらの広告の多くは生成AIを用いて精巧に作られており、本人が実際に語っているかのような動画が使われることもあります。被害者が広告を信じてLINEグループなどに誘導され、最終的に投資名目で金銭をだまし取られる被害が多発。この問題は社会問題化し、プラットフォーム事業者の対策が急務となっています。（出典：消費者庁 調査報告（生成AIと消費者保護：海外当局の取り組みを含む））
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なぜ問題は起きるのか？生成AIトラブルの主な原因
生成AIに関連する様々な問題は、決して偶然に起きるわけではありません。その背景には、技術的な特性と人間側の利用方法に起因する、大きく分けて2つの根本的な原因が存在します。これらの原因を理解することが、効果的なリスク対策を講じるための第一歩となります。
学習データの品質と内在するバイアス
生成AIの性能は、その学習データの質と量に大きく依存します。AIはインターネット上の膨大なテキストや画像を学習しますが、そのデータには誤った情報、偏見、差別的な表現などが含まれている可能性があります。学習データのバイアスが反映される可能性があり、生成するコンテンツにもその偏りが現れることがあります。
例えば、特定の職種と性別を結びつけるような文章を生成したり、歴史的な事実とは異なる内容を出力したりするケースです。このようなAIの「偏見」は、企業のブランドイメージを損なうだけでなく、意図せず差別を助長してしまうリスクもはらんでいます。
利用者のリテラシー不足とガイドラインの不備
もう一つの大きな原因は、AIを利用する人間側の問題です。多くの従業員は、生成AIの仕組みや潜在的なリスクについて十分な知識を持たないまま利用を開始してしまいます。その結果、「少しだけなら大丈夫だろう」と軽い気持ちで機密情報を入力してしまったり、AIが生成した情報を鵜呑みにしてファクトチェックを怠ったりする事態が発生します。
こうした個人のリテラシー不足に加えて、多くの企業で生成AIの利用に関する明確な社内ガイドラインが整備されていないことも問題を深刻化させています。何が許可され、何が禁止されているのかが不明確なため、従業員は自己判断でAIを利用せざるを得ず、結果として情報漏洩やコンプライアンス違反のリスクを高めてしまうのです。
企業が実践すべき生成AIのリスク対策
生成AIの導入を成功させるためには、その利便性を享受すると同時に、潜在するリスクを効果的に管理することが不可欠です。企業は、技術的な対策と組織的な対策の両面からアプローチすることで、安全なAI活用環境を構築できます。具体的には、「ルールの策定」「ツールの選定」「チェック体制の構築」という3つの柱が重要になります。
社内利用ガイドラインの策定と徹底
まず取り組むべきは、全従業員が遵守すべき社内利用ガイドラインの策定です。このガイドラインには、入力してはならない情報（個人情報、顧客情報、非公開の財務情報、技術情報など）を具体的に明記する必要があります。また、生成AIの利用が許可される業務範囲や、生成物の商用利用に関するルール、問題が発生した際の報告手順なども定めておくべきです。
重要なのは、ガイドラインを作成するだけでなく、全従業員にその内容を周知し、理解を徹底させることです。定期的な研修やeラーニングを通じて、なぜこれらのルールが必要なのか、違反した場合にどのようなリスクがあるのかを具体例と共に伝え、従業員一人ひとりのリスク意識を高めることが求められます。
セキュリティ機能に配慮されたAIツールの選定
利用するAIツールの選定も、セキュリティを確保する上で極めて重要です。一般消費者向けの無料AIサービスは、入力したデータがAIの学習に利用されることは覚えておくべきです。法人利用を前提とした、セキュリティ機能に配慮したAIツールを選定しましょう。
具体的には、入力した情報がAIの学習に使われない「オプトアウト」機能が提供されているか、通信が暗号化されているか、アクセスログの管理が可能かといった点を確認します。さらに、企業のセキュリティポリシーに応じて、セキュアな法人向けツールを選定したり、閉じたネットワーク環境での利用を検討したりすることも有効な選択肢です。
生成物のファクトチェック体制の構築
生成AIはハルシネーション（もっともらしい嘘の情報を生成する）のリスクを常に抱えています。そのため、AIが生成した情報を鵜呑みにせず、必ず人間がその内容を検証する「ファクトチェック」の体制を業務フローに組み込むことが不可欠です。
特に、統計データ、法律や規制に関する記述、専門的な技術情報、固有名詞など、正確性が求められる情報については、複数の信頼できる情報源と照らし合わせて真偽を確認するプロセスを義務付けるべきです。このチェック体制を徹底することで、誤情報に基づく意思決定や、顧客への誤った情報提供といった重大なミスを防ぐことができます。
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リスクを管理し安全に活用するためのポイント
生成AIのリスク対策を講じた上で、その活用を組織全体に浸透させ、成果に繋げるためには、さらに踏み込んだ戦略的な視点が求められます。重要なのは、単にリスクを回避するだけでなく、AIを安全かつ効果的に使いこなすための組織文化を醸成することです。その鍵となるのが「目的の明確化」と「継続的な教育」です。
活用目的と適用範囲を明確に定義する
生成AIの導入を成功させる最初のステップは、「何のためにAIを使うのか」という目的を明確にすることです。目的が曖昧なままでは、効果的な活用は望めません。例えば、「議事録の要約」「メール文面の作成」「プログラムコードのデバッグ」など、具体的な業務シーンを想定し、どの業務に、どの範囲でAIを適用するのかを事前に定義します。
特に導入初期段階では、機密性の低い定型業務からスモールスタートすることが推奨されます。小さな成功体験を積み重ねることで、従業員のAIに対する理解と受容性を高め、より高度で広範な活用へとスムーズに移行していくことができます。
継続的な従業員教育でリテラシーを向上させる
一度ガイドラインを作成し、研修を実施しただけで安心はできません。生成AIの技術は日進月歩で進化し、新たなリスクや活用法が次々と登場します。そのため、従業員のAIリテラシーを継続的に向上させるための教育プログラムが不可欠です。
定期的な勉強会の開催、最新の活用事例や注意喚起情報の社内ポータルでの共有、実践的なスキルを磨くためのワークショップなどを通じて、学びの機会を提供し続けることが重要です。従業員一人ひとりがリスクを正しく理解し、AIを「賢く、安全に」使いこなせるようになることで、組織全体の生産性は飛躍的に向上します。
生成AIの問題事例に関するよくある質問
生成AIの導入を検討する企業担当者から寄せられる質問の中でも、特に多いのがリスクと権利に関するものです。ここでは、代表的な2つの質問について、現在の一般的な見解を解説します。
生成AIの利用で最も注意すべきリスクは何ですか？
機密情報や個人情報の漏洩が、最も注意すべきリスクと言えます。一度情報が外部に流出してしまうと、完全な回収はほぼ不可能であり、企業の信用失墜や顧客からの損害賠償請求など、計り知れないダメージにつながるからです。著作権侵害やハルシネーションも重要なリスクですが、情報漏洩は事業の根幹を揺るがしかねない致命的な問題となり得ます。そのため、対策としては、従業員への教育徹底とセキュリティ機能の高い法人向けAIツールの導入が最優先事項となります。
生成したコンテンツの著作権は誰に帰属しますか？
2025年時点の日本の著作権法では、AIが自律的に生成したコンテンツに著作権は発生しないという考え方が主流です。著作権は「人間の思想又は感情を創作的に表現したもの」に対して発生するため、AIによる生成物はこれに該当しないと解釈されています。（出典：AIと著作権に関する考え方について（文化庁））
ただし、ユーザーがプロンプト（指示文）に具体的な工夫を凝らすなど、人間の「創作的寄与」が認められる場合は、そのユーザーに著作権が発生する可能性があります。また、利用するAIサービスの利用規約によっては、生成物の権利がサービス提供側に帰属すると定められている場合もあるため、商用利用の際は必ず規約を確認することが重要です。
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生成AIのリスク管理と活用推進ならAX CAMP
生成AIの導入において、多くの企業が「リスク管理と活用推進をどう両立させるか」という課題に直面します。情報漏洩や著作権侵害といったリスクを恐れるあまり、活用に踏み切れなかったり、逆にリスクを軽視して場当たり的に導入し、思わぬトラブルを招いてしまったりするケースは少なくありません。
このような課題を解決するのが、実践型の法人向けAI研修・伴走支援サービス「AX CAMP」です。AX CAMPでは、単なるツールの使い方を教えるだけではありません。貴社の事業内容や業務フローを深く理解した上で、安全な活用を実現するための社内ガイドライン策定支援から、職種別の実践的な研修カリキュラムの提供、導入後の継続的なサポートまで、一気通貫でご支援します。
実際に、あるクライアント企業様では、採用業務に生成AIを導入。AX CAMPの支援のもと、個人情報の取り扱いに関する厳格なルールを策定し、担当者への実践的なトレーニングを実施しました。その結果、採用予定2名分の業務負荷をAIが完全に代替し、毎日2時間かかっていた候補者との日程調整業務を自動化するなど、リスクを管理しながら具体的な成果を創出しています。（出典：【AX CAMP】AI導入で採用2名分の仕事が代替可能に）
まとめ：生成AIの問題事例を理解し安全な活用を目指そう
本記事では、生成AIの活用に伴うリスクと、実際に発生した国内外の問題事例、そして企業が取るべき具体的な対策について解説しました。生成AIは業務効率化の強力な武器となる一方で、その裏には看過できないリスクが存在することを理解いただけたかと思います。
この記事の重要なポイントを以下にまとめます。
- 主なリスク：生成AIには「機密情報の漏洩」「知的財産権の侵害」「ハルシネーション（誤情報生成）」という3大リスクが存在します。
- 国内外の事例：情報漏洩による利用禁止措置や、ディープフェイクによる巨額詐欺、著作権侵害を巡る訴訟など、実際に深刻な問題が発生しています。
- 発生の原因：問題の根源は、AIの学習データに含まれるバイアスや誤情報と、利用者のリテラシー不足や社内ルールの不備にあります。
- 実践的な対策：対策の柱は「社内ガイドラインの策定と徹底」「セキュリティ機能が充実したツールの選定」「生成物のファクトチェック体制の構築」の3つです。
- 成功の鍵：安全な活用を推進するためには、活用目的を明確にし、継続的な従業員教育によって組織全体のAIリテラシーを向上させることが不可欠です。
これらの対策を自社だけでゼロから構築し、推進していくのは容易ではありません。専門的な知見を活用し、体系的かつ効率的に安全なAI活用体制を築くことが成功への近道です。AX CAMPでは、これまで多くの企業のAI導入を支援してきた実績とノウハウに基づき、貴社の状況に最適化されたリスク管理体制の構築と、全社的な活用推進を強力にサポートします。生成AIの導入やリスク管理についてお悩みの場合は、ぜひ一度、無料相談にお申し込みください。
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