生成AIの問題点やデメリット6選！解決策・実際の事例を解説

生成AIの活用に興味はあるものの、問題点やデメリットが気になって踏み出せずにいませんか？

興味を持ちながらも、情報漏洩やフェイクニュースの事例があり、不安を抱えていることでしょう。

しかし生成AIを活用しないでいると、業務効率化や生産性向上の機会を逃してしまいます。

本記事では、生成AIの問題点と解決策を「生成AI側」と「ユーザー側」に分けて解説し、実際の事例も紹介します。

ぜひ最後まで読み進めて、生成AIの可能性を最大限に引き出しつつ、リスクを回避して安全に活用してください。

以下の記事では、生成AIの活用事例を解説しています。「具体的な活用法を知って取り入れたい！」という方はぜひご覧ください。

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生成AI自体の問題点・デメリット

生成AI自体には、以下4つの問題点・デメリットがあります。

• 情報漏洩
• ハルシネーション（誤った情報提供）
• 倫理的でない生成（バイアス）
• 著作権の侵害

それぞれ詳しく解説します。

情報漏洩

生成AIには、学習データに含まれる機密情報を意図せず出力してしまうリスクがあります。

企業の内部情報や個人のプライバシーを脅かすため、深刻な問題と言えます。

生成AIによる情報漏洩が起こる理由は、AIモデルが大量のデータを学習し、学習したデータを基に新しい情報を生成するからです。

学習データに機密情報が含まれていた場合、AIはその情報を記憶し、別の話題や他人からの質問で意図せず出力してしまう可能性があるのです。

とくに企業で情報漏洩が生じると、競争力低下や法的責任、損害賠償につながる可能性があるため、慎重な対応が求められます。

ハルシネーション（誤った情報提供）

ハルシネーションとは、AIが存在しない情報や事実と異なる内容を提供する現象です。ユーザーに誤った情報を与え、重大な判断ミスを引き起こす可能性があります。

ハルシネーションが発生する主な原因は、AIモデルの学習データの限界とAIの「創造性」です。

AIが新しい情報を生成するとき、その過程で学習データにない情報を補完する場合があり、非現実的または誤った情報を生成してしまうのです。

たとえば、実在しない歴史的なできごとや人物を回答したり、科学的な質問に対して誤った説明をしたりします。

ハルシネーションは、とくにビジネスにおいて、誤った意思決定につながる恐れがあるので注意が必要です。

倫理的でない・バイアスのかかった生成

生成AIは、学習データに含まれる社会的偏見や差別的要素を無意識に取り込み、バイアス（偏見や先入観）のある生成をする可能性があります。

たとえば、特定の性別や人種に関する固定観念を含んだ文章を生成したり、特定の集団に対して否定的な表現を使用したりすることがあります。

また、採用や融資を行う場面で、特定の属性を持つ人々に不利な結果を出力してしまう可能性もあるのです。

企業の評判の低下や個人の権利侵害にもつながるため、「生成物が倫理的にどうなのか」を確認し、多様性・公平性を考慮して活用しましょう。

生成AI特有のセキュリティ問題については、以下の記事で詳しく解説しています。
関連記事：生成AIのセキュリティ問題とは？情報漏えいなどのリスク、企業が行うべき対策まで解説

著作権の侵害

生成AIは、既存の著作物と類似したコンテンツを生成し、意図せず著作権を侵害するリスクがあります。

主な原因は、AIの学習データに著作権で保護された作品が含まれていることです。

たとえば、文章生成AIが小説や記事の一部をそのまま引用したり、画像生成AIが既存のアート作品と酷似した画像を生成したりします。

これらの問題は文章や画像、音楽などさまざまな分野で起こり得るもので、法的訴訟や創作者の権利侵害につながる可能性があります。

企業にとっては、ブランドイメージの低下や損害賠償のリスクもあるため、生成したコンテンツに独自性があるかどうかの確認が重要です。

生成AIの著作権侵害については、以下の記事で詳しく解説しています。
関連記事：生成AIが作った画像・文章は著作権を侵害する可能性あり！回避する方法も解説

生成AI自体の問題点・デメリットへの解決策

生成AI自体にある問題点・デメリットへの解決策は以下の4つです。

• 人間の目で確認
• 社内ガイドラインの作成
• 生成AIに学習させない仕組みの採用
• 法律理解や判例の把握

それぞれ詳しく解説します。

人間の目で確認

生成AIを活用するとき、大前提として、出力内容を人間の目で確認することが重要です。

生成された情報が本当に正しいものなのか、倫理面で問題はないのか、アナログな方法も交えて活用しましょう。

専門知識を持つ人間がチェックすることで、AIの誤りを修正し、質の高いコンテンツを確保できます。

また、この過程で人間の創造性や判断力を加えることで、AIと人間の長所を組み合わせた効果的な活用が可能になります。

社内ガイドラインの作成

生成AIの適切な使用方法を定めた社内ガイドラインの作成も有効です。

ガイドラインには、AIへの入力データの管理方法・出力内容の確認プロセス・倫理的配慮事項・著作権への対応などを含めます。

また、AIの使用が適切でない場面や、人間の判断が必要な状況を明確に決めておくことも重要です。

定期的なガイドラインの見直しと従業員への教育を行うことで、組織全体で一貫した安全なAI活用が可能になります。

社内ガイドラインの作成については、以下の記事で詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。
関連記事：生成AIガイドライン策定ガイド！国・企業の実例10選や注意点をまとめて紹介

生成AIに学習させない仕組みの採用

機密情報や個人情報を生成AIに学習させないための対策も有効です。

データを学習させなければ、情報が漏洩したり、偏った回答をしたりするリスクを減らせます。

たとえば、オプトアウト※設定を行えば、生成AIがデータを学習しないよう設定できて安全です。
※ユーザーの入力情報や会話データをAIモデル（生成AI内部で動いているAIのこと）が学習しないようにする機能

あるいは「学習させない」のではなく「利用するデータを操作する」ことも効果的です。

たとえば、RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）を利用すると、生成AIが嘘や間違いを出力するリスクが抑えられます。

RAGについては以下の記事で解説していますので、ぜひご覧ください。
関連記事：生成AIのRAG（検索拡張生成）とは？ファインチューニングとの違いも解説

法律理解や判例の把握

生成AIの使用に関連する法律や最新の判例を理解し、常に最新情報を把握することが重要です。

著作権法や個人情報保護法、AI倫理に関する指針などの理解を深め、法的リスクを最小限に抑える運用方法を確立しましょう。

また、AI関連の訴訟事例や判決を研究し、自社のAI活用に反映させることで、法的問題を事前に回避できます。

必要に応じて法務専門家との連携を図り、適切な法的アドバイスを受けることも有効です。

以下の記事では、生成AIを使うときのリスクについてより詳しく解説しています。ぜひあわせてご覧ください。
関連記事：【企業向け】生成AIを利活用する7つのリスクとは？事例や対策も解説

生成AIユーザーの問題点・デメリット

生成AIのユーザー側にある問題点・デメリットは以下の2つです。

• ネットリテラシーの欠如
• 困難なノウハウ化

それぞれ詳しく解説します。

ネットリテラシーの欠如

生成AIユーザーの重大な問題点は、ネットリテラシーの欠如です。今日では、とくにSNSでこの傾向が見られます。

多くのユーザーがAIの出力を信じ、その情報の真偽を確認せずに使用・拡散して、誤情報の拡散や不適切な意思決定につながっているのです。

また、AIの限界や特性を理解せずに使用し、個人情報の漏洩やプライバシーの侵害といったリスクにも無自覚になりがちです。

適切にAI活用を活用していくためには、批判的に思考したり、正しい情報なのかどうか検証したりするよう心がけましょう。

困難なノウハウ化

生成AIの利用は、個人や組織のノウハウの蓄積・継承が困難と言えます。

AIに頼りすぎることで、人間が自ら考え、経験を積み重ねる機会が減少し、独自のスキルやノウハウの開発が阻害されるからです。

とくにクリエイティブな業務や専門的判断が必要な分野では、AIの出力に依存しすぎると、長期的には組織の競争力低下につながる恐れがあります。

また、AIが生成した情報だけをもとにして意思決定を行うのも危険です。

情報や意思決定の過程・根拠が不明確になり、組織内の知識やノウハウ管理にも悪影響を及ぼしてしまいます。

生成AIユーザーの問題点・デメリットに対する解決策

生成AIのユーザー側の問題点・デメリットに対しては、以下2つの解決策が有効です。

• ネットリテラシーを身につける
• リスキリング（AI教育）

それぞれ詳しく解説します。

ネットリテラシーを身につける

生成AIを適切に活用するには、ユーザーがネットリテラシーを身につけることが不可欠です。

今日、とくにSNSでディープフェイク（生成AIで加工した情報や人物の流出・利用）が横行しています。

災害時の偽情報も出回り、世間が混乱する事態にもなりました。

このようなディープフェイクに踊らされないよう、また作ってしまわないよう、的確な情報判断・把握が重要なのです。

信頼できる情報かどうか見極める能力、複数の情報源を比較検証する習慣、そしてAIの特性や限界の理解をするようにしましょう。

また、AIが生成した情報を鵜呑みにしない姿勢も大切です。常に疑問を持つようにすると、誤情報の拡散を防ぎ、より賢明な判断が可能になります。

以下の記事では、生成AIが創り出すディープフェイクについて解説しています。ぜひチェックして、どのような危険があるのか把握しておいてください。
関連記事：生成AIを活用したディープフェイクとは？危険性や対策法まで徹底解説

リスキリング（AI教育）

AIの急速な発展に対応するため、継続的なリスキリングが重要です。リスキリングは、AIの基本原理や活用方法、倫理的配慮といったAIにかかわる教育・学びを指します。

企業の場合、担当者だけでなく従業員全体に対して、AIツールの適切な使用法や、AIと人間の役割分担について研修を行いましょう。

個人レベルでも、オンライン講座や書籍を通じたAIリテラシーの向上が求められます。

リスキリングにより、AIを「補完するためのツール」として効果的に活用し、人間ならではの創造性や判断力を発揮できるようになります。

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生成AIの問題点が起こした事例

生成AIの急速な普及に伴い、さまざまな問題点があらわになり、実際に多くの事例が報告されています。以下に一例を紹介します。

発生年	国	内容
2019年	イギリス	ドイツの親会社のCEOから、通話で送金依頼。 金額は22万ユーロ（2024年8月現在、約3,600万円）。 しかし通話相手はCEOではなく、詐欺師がAIで音声を生成していた。
2023年	韓国	Samsung（サムスン）で、従業員がChatGPTに社内の機密情報をアップロード。 外部ユーザーに開示されてしまう。
2023年	香港	ビデオ会議を経て2億香港ドル（2024年8月現在、約38億円）を騙し取られる。 会議の参加者は動画や写真を加工されたものだった。
2023年	アメリカ	ニューヨーク・タイムズがOpenAIとマイクロソフトを提訴。 記事を許可なく生成AIの学習用に使用され、著作権を侵害されたと主張。

一例ではありますが、ディープフェイク（生成AIで加工した情報や人物の流出・利用）や著作権侵害が生じています。

生成AIは、高い精度での人物や音声の生成、広い範囲の学習による情報提供が可能です。

しかし事実として、悪用されたり確認が不十分だったりすることで被害を被るケースがあります。

とくに著作権侵害は、法的リスクだけでなく、企業の信頼性や個人の創作活動にも深刻な影響を及ぼすものです。

上記のような事例が起こっていることから、世界各国で生成AIを規制する動きが広がってきています。

各国の規制状況やガイドラインについては以下の記事で詳しく解説していますので、生成AIをより安全に活用するために、ぜひご覧ください。
関連記事：日本における生成AIの規制状況は？世界の動向や企業に求められる対応まで網羅

問題点を理解して生成AIを安全に活用しよう

生成AIを活用すると、文字や画像、音声など幅広い範囲のコンテンツを高精度で作成できます。

しかし、情報漏洩やディープフェイク、著作権侵害といった問題点を無視すると、企業のイメージダウンや法的措置、損害賠償に繋がります。

プロジェクトや業務へ安全に活用するために、生成AIの問題点に日頃から留意し、社で解決策を共有しておきましょう。

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