【実例付き】AIのリスクとは？2025年最新の事例と企業が取るべき対策を解説

AIは業務効率化の起爆剤として期待される一方、

「情報漏洩や誤った情報の拡散」

「著作権侵害」といったリスクも伴います。実際にAIの利用が原因で企業の機密情報が流出した事例も報告されており、多くの経営者や推進担当者の方が

「安全な活用方法がわからない」と悩んでいるのではないでしょうか。AIのリスクは多岐にわたるため、その全体像を正しく理解し、自社に合った対策を講じることが不可欠です。

この記事では、AIがもたらすリスクを

「利用者」

「開発・提供者」

「社会」という3つの視点から網羅的に解説します。さらに、国内外の法規制の最新動向や、企業が今すぐ取り組むべき具体的なリスク対策まで詳しく説明します。AIの安全な活用とリスク管理の両立について具体的なヒントを得られるはずです。AI導入の適切な進め方や、リスクを最小限に抑えつつ成果を最大化する方法にご関心のある方は、AX CAMPが提供する資料もぜひご参照ください。

AIがもたらすリスクとは？全体像を3つの視点で解説

結論：AIがもたらすリスクは、「利用者」「開発・提供者」「社会」という3つの異なる視点から整理することで、その全体像を明確に理解できます。これらの視点を把握することは、自社がどの立場にあり、どのようなリスクに注意すべきかを判断するための第一歩です。それぞれの立場によって直面するリスクの種類や大きさは大きく異なります。

例えば、AIツールを業務で使う「利用者」は、意図せず機密情報を漏洩させてしまうリスクに直面します。一方で、AIサービスを開発・提供する側は、AIが生み出したコンテンツが法的な問題を引き起こした場合の責任を問われる可能性があります。さらに、社会全体という広い視点で見れば、AIの普及が雇用構造を大きく変えたり、偽情報の拡散を加速させたりするリスクも考えられるのです。このように、立場によってリスクの性質が異なることを認識することが、効果的な対策の前提となります。

利用者視点のリスク：情報漏洩や誤情報

AIを利用する企業や個人にとって最も身近なリスクは、情報漏洩と誤情報の拡散です。生成AIに企業の機密情報や個人情報を入力する際は細心の注意が求められます。入力データの取り扱いはサービス提供者や契約プランで異なり、多くの法人向けプランでは入力データを学習に利用しないオプションが用意されています。しかし、利用前にデータポリシーを十分に確認しなければ、意図せず情報が外部に送信される可能性があります。

実際に2023年には、韓国のSamsung Electronicsで従業員が機密情報を含むソースコードをChatGPTに入力した事例が報じられ、企業におけるAI利用のルール整備の重要性が広く認識されました。（出典：Samsung、社内での生成AI利用を禁止 ～機密情報漏洩で）また、AIが生成する情報が必ずしも正確であるとは限らない「ハルシネーション」も深刻なリスクです。AIが事実に基づかない誤った情報を生成し、それを信頼して業務を進めた結果、企業の信用失墜や経済的損失につながる恐れがあります。

開発・提供者視点のリスク：法的責任や倫理問題

AIサービスを開発・提供する側は、AIが生み出す結果に対する法的責任や倫理的な問題に直面します。AIが差別的な内容や他者の権利を侵害するコンテンツを生成した場合、その責任は開発・提供者に問われる可能性があります。特に、AIの学習データに偏り（バイアス）が含まれていると、特定の属性を持つ人々に対して不公平な判断を下すリスクが生じ、是正措置や監査が求められることもあります。

さらに、AIが生成したコンテンツが第三者の著作権を侵害していた場合、開発者が訴訟を起こされるリスクも存在します。AIの判断プロセスは複雑で、なぜそのようなアウトプットになったのかを完全に説明することが難しい「ブラックボックス問題」も、責任の所在を曖昧にし、企業のリスクを高める一因となります。データバイアス対策として、学習データの多様化やバイアス検査の実施といった継続的な取り組みが不可欠です。

社会的視点のリスク：雇用の喪失や格差拡大

AI技術が社会に広く浸透することで、雇用の喪失や経済格差の拡大といったマクロなリスクが懸念されています。定型的な事務作業やデータ入力といった業務はAIによって自動化されやすく、これらの職種に従事する人々の雇用が失われる可能性があります。世界経済フォーラムの報告では、AIの影響で多くの雇用が変化に直面すると予測されています。

一方で、AIを使いこなせる高度なスキルを持つ人材の需要は高まり、持てる者と持たざる者の間の賃金格差が拡大する可能性も指摘されています。また、AI技術へのアクセス機会や教育環境の違いが、新たなデジタルデバイドを生み出し、社会的な分断を深めることにもつながりかねません。これらの大きな変化に社会全体でどう向き合うかが問われています。

【利用者側】企業が直面するAIの主なリスク

AIを業務に活用する企業が直面するリスクは、大きく「情報資産」と「アウトプットの信頼性」の2つに分類できます。これらは日々の業務に直接影響を及ぼすため、具体的な対策が急務です。情報資産に関するリスクには、機密情報の漏洩や意図しない著作権侵害が含まれます。アウトプットの信頼性については、AIが生成する誤情報（ハルシネーション）や、AIシステムを狙ったサイバー攻撃などが挙げられます。

これらのリスクを放置すると、企業の信頼失墜や法的な紛争、経済的な損失に直結する可能性があります。そのため、AI利用のガイドライン策定や従業員教育、セキュリティ対策の強化といった多角的なアプローチが不可欠です。次に、それぞれの具体的なリスク内容と、企業が取るべき対策について詳しく見ていきましょう。

情報資産に関するリスク（情報漏洩・著作権侵害）

企業がAIを利用する上で最も警戒すべきリスクの一つが、機密情報や個人情報の漏洩です。従業員が業務効率化のために、顧客情報や開発中の製品情報などを安易に生成AIサービスに入力してしまうと、そのデータが意図せず外部に漏洩する可能性があります。実際に、韓国のSamsung Electronicsでは、従業員が機密情報を含むソースコードをChatGPTに入力した事例が報じられ、企業が利用制限を設ける契機となりました。（出典：Samsung、社内での生成AI利用を禁止 ～機密情報漏洩で）

また、著作権侵害のリスクも無視できません。AIが生成した文章や画像が、既存の著作物と酷似している場合、意図せず著作権を侵害してしまう可能性があります。このリスクを回避するためには、社内で明確な手順を定めることが重要です。具体的には、AI生成物の権利の帰属と利用許諾を確認し、第三者の著作物との類似性をチェックするプロセスを設け、必要に応じて法務部門のレビューを経るなどの権利クリアランス手順を整備することが求められます。

アウトプットの信頼性とセキュリティのリスク（ハルシネーション・サイバー攻撃）

AIの回答が常に正しいとは限らない「ハルシネーション」は、ビジネス上の大きなリスクです。ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報や、もっともらしい嘘を生成する現象を指します。例えば、法務部門の担当者がAIに契約書のレビューをさせた際に、AIが存在しない判例を引用してしまうといった事態が実際に報告されています。このような誤った情報を基に意思決定を行うと、企業に重大な損害をもたらす可能性があります。

さらに、AIシステム自体を標的としたサイバー攻撃のリスクも高まっています。攻撃者がAIに特殊な指示（プロンプト）を入力することで、開発者が意図しない動作をさせたり、機密情報を引き出したりする「プロンプトインジェクション」といった手法が存在します。また、AIモデルの学習データを汚染して性能を低下させたり、特定の脆弱性を悪用してシステムを乗っ取ったりする攻撃も考えられます。

【開発・提供者側】AIサービス提供者が負うリスク

AIサービスを開発・提供する事業者は、AIが生み出す結果に対する倫理的・法務的責任と、技術的なセキュリティリスクという二重の課題に直面します。利用者側とは異なり、提供者側はAIモデルの設計から運用、そして社会への影響まで、より広範な責任を負うことになります。AIの判断に偏り（バイアス）が含まれていないか、他者の権利を侵害していないかといった倫理的な配慮が求められます。

同時に、AIシステムを外部の攻撃から守り、安定的にサービスを提供し続けるための技術的なセキュリティ対策も不可欠です。これらのリスク管理を怠ると、高額な賠償請求やブランドイメージの著しい低下、さらには事業継続そのものが困難になる事態を招きかねません。次に、これらのリスクについて具体的に掘り下げていきます。

倫理・法務リスク（バイアス・製造物責任）

AIサービス提供者にとって深刻なのが、学習データに起因するバイアス（偏り）のリスクです。AIは学習したデータに基づいて判断を行うため、データに性別や人種などに関する偏見が含まれていると、AIもまた差別的な結果を出力する可能性があります。例えば、採用選考AIが過去のデータから特定の性別を不当に低く評価するようなケースがこれにあたります。このようなAIを提供した場合、企業は差別を助長したとして社会的な批判を受け、民事責任や行政制裁を科される可能性があります。

また、AIシステムが下した判断によって利用者に損害が生じた場合、製造物責任（PL法）が問われる可能性も指摘されています。例えば、AIによる診断支援システムが誤った診断結果を提示し、患者の治療が遅れた場合、その責任の所在が問題となります。AIの判断プロセスは複雑であるため、原因究明が難しく、提供者が予期せぬ責任を負うリスクがあります。

技術的なセキュリティリスク

AIサービス提供者は、システム全体の堅牢なセキュリティを確保する責任を負います。これには、AIモデル自体への攻撃だけでなく、AIを支えるインフラ全体への脅威も含まれます。例えば、AIの学習データを不正に書き換える「データポイズニング」攻撃を受けると、AIモデルの性能が著しく低下したり、誤った判断を下すようになったりする危険性があります。

また、AIモデルの知的財産としての価値が高まるにつれ、モデルそのものを盗み出す「モデル抽出攻撃」のリスクも増大しています。さらに、サービスを提供するサーバーがサイバー攻撃を受ければ、サービス停止はもちろん、預かっている顧客データが流出する大規模な情報漏洩事故につながる恐れもあります。これらの技術的リスクへの対策は、事業継続の観点からも極めて重要です。

【社会全体】AIの普及が引き起こす広範なリスク

AI技術の普及は、個々の企業活動の枠を超え、社会のあり方そのものを変容させる広範なリスクを内包しています。その中でも特に注目されるのが、「ディープフェイク」に代表される偽情報の氾濫と、それに伴う社会の混乱です。また、AIによる監視技術の進化が個人のプライバシーを脅かす「監視社会化」への懸念も高まっています。

経済面に目を向ければ、AIによる自動化が特定の職種を代替し、大規模な失業や経済格差の拡大を引き起こす可能性も否定できません。これらのリスクは、一企業の努力だけで解決できるものではなく、社会全体でのルール作りや制度設計が求められる大きな課題です。次に、これらの社会的リスクについて具体的に解説します。

情報社会へのリスク（ディープフェイク・監視社会化）

AI技術、特にディープフェイクの進化は、偽情報の生成と拡散をかつてないほど容易にしました。ディープフェイクとは、AIを用いて人物の顔や声を本物そっくりに合成する技術で、著名人が実際には発言していないことを語らせる偽動画などが問題となっています。これらを悪用した詐欺も深刻化しており、ある調査ではディープフェイク詐欺の被害額が半年で3倍に急増したと報告されています。（出典：ディープフェイク詐欺が急増、被害額は半年で3倍に――Keepnet Labs調査）このような偽情報が選挙や世論形成に悪用されれば、民主主義の根幹を揺るがしかねません。

一方で、顔認証などのAI技術が監視システムに応用されることで、個人の行動が常に追跡される「監視社会」へと向かうリスクも指摘されています。行動データが国家や巨大企業に集約され、個人の思想や自由が不当に制約されることへの懸念は、世界的な議論の的となっています。プライバシー保護と公共の安全のバランスをどう取るかが、社会に突きつけられた重い課題です。

経済・雇用へのリスク

AIによる自動化の波は、労働市場に構造的な変化をもたらし、雇用のミスマッチや格差拡大のリスクをはらんでいます。特に、データ入力やコールセンター業務などの定型的な仕事はAIに代替されやすいとされています。ゴールドマン・サックスのレポートによれば、生成AIは世界で最大3億人分のフルタイム雇用に影響を与える可能性があると推定されています。

このような構造変化に対応できない労働者は職を失い、一方でAIを使いこなす高度なスキルを持つ人材との間に大きな経済格差が生まれる可能性があります。この変化に適応するためには、社会全体でリスキリング（学び直し）の機会を提供し、AI時代に求められる新たなスキルを労働者が習得できるような支援体制を構築することが急務です。

AIリスクをめぐる国内外の法規制動向【2025年版】

AIがもたらすリスクに対応するため、世界各国で法規制やガイドラインの整備が急速に進んでいます。特に、欧州連合（EU）が世界に先駆けて包括的な規制である「AI法（AI Act）」を成立させたことは、国際的なルール形成の大きな一歩となりました。この動きは、EU市場に製品やサービスを提供する日本企業にとっても無視できない重要な変化です（域外適用）。

EUのAI法は、AIシステムをリスクのレベルに応じて4段階に分類し、それぞれ異なる規制を課す「リスクベース・アプローチ」を採用しているのが特徴です。例えば、個人の行動をスコアリングするような「許容できないリスク」を持つAIは原則禁止されます。この法律は2024年8月に発効し、2025年2月から禁止事項に関する規制が適用開始となっています。（出典：EUのAI法、3月13日に欧州議会で採択）日本においても、政府が「AI事業者ガイドライン」を公表するなど、イノベーションの促進とリスク管理のバランスを取るためのルール作りが進められています。

これらの国内外の動向を正確に把握し、自社のAI開発や利用方針が規制に準拠しているかを確認することが、グローバルに事業を展開する上で不可欠です。

AIリスクを管理する「AIガバナンス」の重要性

AIのリスクを効果的に管理し、その恩恵を最大限に引き出すためには、企業内に「AIガバナンス」の体制を構築することが不可欠です。AIガバナンスとは、AIが倫理的、法的、社会的な要請に沿って適切に開発・運用されることを保証するための組織的な仕組みやプロセスを指します。これは単なる技術的な問題ではなく、経営層が主導して取り組むべき経営課題です。

AIガバナンスを構築することで、企業はリスクを未然に防ぎ、社会的な信頼を獲得できます。経済産業省も「AI原則実践のためのガバナンス・ガイドライン」を公表し、企業が取り組むべき指針を示しています。このガイドラインは、企業が自社の状況に合わせてAIガバナンスを設計・運用する上での重要な参照点となります。

AIガバナンス構築の目的とメリット

AIガバナンスを構築する最大の目的は、AIの利用に伴うリスクを組織的に管理し、統制下に置くことです。これにより、前述した情報漏洩、著作権侵害、バイアスによる差別といった様々なリスクを予防・低減できます。リスクを適切に管理することで、従業員は安心してAIを業務に活用でき、生産性の向上といったAI導入のメリットを最大限に享受することが可能になります。

さらに、強固なガバナンス体制は、顧客や取引先からの信頼を高める上でも大きなメリットとなります。自社がAIを倫理的かつ責任ある形で利用していることを対外的に示すことは、企業のブランドイメージ向上に直結します。特に、EUのAI法のように規制が強化される中で、適切なガバナンス体制は法令遵守（コンプライアンス）の観点からも必須と言えるでしょう。

ガバナンス体制に含めるべき要素

効果的なAIガバナンス体制を構築するためには、いくつかの重要な要素を盛り込む必要があります。まず、AIの利用に関する基本方針や倫理原則を明確に定めることが第一歩です。これには、人権の尊重、公平性、透明性、セキュリティといった項目が含まれます。

次に、具体的な運用ルールとして、以下のような要素を整備することが推奨されます。

• AI利用ガイドラインの策定：従業員が遵守すべき具体的なルール（入力してはいけない情報、利用目的の限定など）を明文化します。
• リスク評価の仕組み：新たにAIを導入する際に、そのリスクを事前に評価し、対策を講じるためのプロセスを定めます。
• 責任体制の明確化：AIの運用に関する責任者を任命し、問題が発生した際の報告・対応フローを確立します。
• 従業員教育：全従業員を対象に、AIのリスクや正しい利用方法に関する研修を定期的に実施します。
• 監視と監査：AIの利用状況を定期的にモニタリングし、ガイドラインが遵守されているかを確認する仕組みを設けます。

これらの要素を組み合わせることで、組織全体でAIリスクを管理する強固なフレームワークを構築できます。

企業が今すぐ実践すべきAIリスク対策

AIのリスクを理解した上で、企業が次に取るべき行動は、具体的かつ実践的な対策を速やかに導入することです。理論だけでなく、日々の業務に落とし込めるルール作りと、それを支える体制の整備が成功の鍵を握ります。まずは、全社的なAI利用の基本方針となるガイドラインを策定し、従業員一人ひとりがリスクを認識し、責任ある行動を取れるよう周知徹底することが不可欠です。

また、技術的な側面からの対策も同時に進める必要があります。データの取り扱いやアクセス権限を厳格に管理し、セキュリティ基準を満たしたAIツールを選定することが重要です。これらの対策は一度行えば終わりではなく、AI技術の進化や新たな脅威の出現に合わせて、継続的に見直しと改善を重ねていく姿勢が求められます。

具体的な対策としては、以下の5点が挙げられます。

• 社内AI利用ガイドラインの策定と周知徹底
• 機密情報の入力を防ぐ技術的措置の導入
• 従業員向けAIリテラシー教育の実施
• AI生成物のファクトチェック体制の構築
• セキュリティ基準を満たしたAIツールの選定

これらの対策を講じることで、AI活用のメリットを享受しつつ、リスクを最小限に抑えることが可能です。

グラシズ様の事例

リスティング広告運用を手掛けるグラシズ様は、AX CAMPの研修を通じてAI活用を推進し、広告運用業務の効率化やLPの運用改善を実現しました。AIを活用することで、これまで3営業日を要していたLP改善の分析・企画工程を約2時間に短縮。これにより、従来は外部に委託していた業務の一部を内製化し、月額10万円規模のコスト削減を達成しました。AIによる業務効率化が、直接的なコスト削減につながった好例です。（出典：【AX CAMP】導入事例インタビュー / グラシズ株式会社 様）

WISDOM合同会社様の事例

SNS広告やショート動画制作を行うWISDOM合同会社様は、事業拡大に伴う人材採用のコストと業務負荷に課題を抱えていました。AX CAMPでAI活用スキルを習得し、煩雑な業務の自動化を推進。その結果、AI活用によって業務を効率化し、新たに2名を採用する予定だった業務負荷を既存人員でカバーすることに成功しました。これにより、採用コストを抑制しつつ、既存のリソースをより創造的な業務に集中させることが可能になりました。（出典：【AX CAMP】導入事例インタビュー / WISDOM合同会社 様）

Route66株式会社様の事例

Webメディア運営を行うRoute66株式会社様は、コンテンツ制作の速度に課題を感じていました。AX CAMPを受講し、AIライティングの技術を習得した結果、これまで1記事あたり24時間かかっていた原稿執筆が、わずか10秒で完了するようになりました。AIの活用が、事業の根幹であるコンテンツ制作の生産性を劇的に向上させた事例です。（出典：【AX CAMP】導入事例インタビュー / Route66株式会社 様）

AIリスクを乗り越え安全に活用するためのポイント

AIのリスクを管理し、安全に活用するためには、「スモールスタート」と「リスクとベネフィットの継続的な評価」という2つのポイントが極めて重要です。最初から全社的に大規模な導入を目指すのではなく、まずは影響範囲の限定的な部門や業務から試験的に導入し、知見を蓄積していくアプローチが賢明です。これにより、万が一問題が発生した場合でも、その影響を最小限に食い止めることができます。

また、AIを取り巻く技術や社会環境は常に変化しています。一度導入して終わりではなく、定期的にAIがもたらすメリット（ベネフィット）と、それに伴うリスクを再評価し、常に見直しを行うことが不可欠です。この継続的な評価プロセスを通じて、企業は変化に柔軟に対応し、持続可能なAI活用を実現できるのです。

スモールスタートで導入し影響範囲を限定する

AI導入を成功させる鍵は、影響範囲を限定したスモールスタートにあります。まずは、機密性の低い情報を扱う業務や、特定のチーム内での活用から始めるのが良いでしょう。例えば、社内文書の要約や、公開情報に基づいた市場調査など、外部への影響が少ない用途から試すことで、安全にAIの特性を学ぶことができます。

この段階で、AI利用に関する課題や注意点を洗い出し、社内ガイドラインをより実践的なものに改善していきます。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度も高まります。そして、そこで得られたノウハウを基に、徐々に対象業務や部門を拡大していくことで、リスクをコントロールしながら全社的な展開へとつなげることが可能になります。

リスクとベネフィットのバランスを常に評価する

AIの活用は、常にリスクとベネフィットのバランスを評価する視点が求められます。ある業務にAIを導入することで得られる効率化やコスト削減といったベネフィットと、情報漏洩や誤情報といったリスクを天秤にかけ、導入の可否や活用範囲を慎重に判断する必要があります。

この評価は、一度行えば終わりではありません。AIモデルのアップデート、新たな攻撃手法の出現、法規制の変更など、外部環境は絶えず変化します。そのため、最低でも半期に一度、あるいは重要な変化があったタイミングで、リスク評価を定期的に見直すことが重要です。この継続的な見直しプロセスを経営サイクルに組み込むことで、企業は常に最適なバランスを保ちながら、AIを安全かつ効果的に活用し続けることができます。

AIのビジネス活用とリスク管理を学ぶならAX CAMP

AIの導入にはリスクが伴いますが、それを上回る大きなビジネスチャンスがあることも事実です。重要なのは、リスクを正しく理解し、適切に管理しながらAIの力を最大限に引き出すことです。「何から手をつければいいかわからない」「自社に合ったリスク管理の方法を知りたい」とお考えの企業担当者様も多いのではないでしょうか。

弊社が提供する「AX CAMP」は、単なるAIツールの使い方を学ぶ研修ではありません。AIの基本原則からビジネス応用に至るまで、実践的なカリキュラムを通じて体系的に学習できます。特に、企業が直面するAIリスクを具体的に想定し、それに対応するためのガバナンス体制構築やガイドライン策定のノウハウまで、実務に直結する内容を重視しています。（出典：株式会社AX – Wantedly）

AX CAMPでは、各企業の個別の課題に寄り添った伴走支援も提供しており、研修で学んだ知識を自社の業務へスムーズに定着させることが可能です。AIを安全に活用し、競合他社に差をつけるための第一歩として、まずはAX CAMPで体系的な知識と実践スキルを習得しませんか。リスクを恐れて何もしないことが、結果的に最大の経営リスクとなる時代です。AI活用とリスク管理の両立にご興味のある方は、お気軽にご相談ください。

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まとめ：AIのリスクを正しく理解し、安全な活用を目指そう

本記事では、AIがもたらすリスクについて、「利用者」「開発・提供者」「社会」という3つの視点から多角的に解説しました。企業がAIを安全に活用するためには、これらのリスクを正しく理解し、自社の状況に合わせた対策を講じることが不可欠です。最後に、本記事の重要なポイントをまとめます。

• AIのリスクは多角的：情報漏洩やハルシネーションといった利用者側のリスクから、法的責任、雇用の問題まで、AIのリスクは多岐にわたります。
• 法規制の動向を注視：EUのAI法をはじめ、国内外でルール作りが進んでいます。法令遵守は企業にとって必須の要件であり、個人情報保護法や著作権法など関連法規への理解も求められます。
• AIガバナンスが鍵：リスクを組織的に管理するため、社内にAIガバナンス体制を構築し、明確な利用ガイドラインを定めることが重要です。
• 実践的な対策が不可欠：スモールスタートで導入し、リスクとベネフィットのバランスを継続的に評価しながら、活用範囲を広げていくアプローチが有効です。

AIのリスク管理は、一度対策を講じれば終わりというものではありません。技術の進化や社会の変化に合わせて、継続的に見直しと改善を重ねていく必要があります。しかし、リスクを適切に管理できれば、AIは生産性を飛躍的に向上させ、新たなビジネスチャンスを創出する強力なツールとなります。

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