「うちの会社でも生成AIを使いはじめたけど、情報漏洩が心配だ」
「ガイドラインが次々に出てきて、何から手をつければいいかわからない」
こうした声は、いま多くの企業で聞かれるものではないでしょうか。
2024年末時点で国内の生成AIサービス利用者数は約1,924万人に達し、2025年末には約2,537万人まで拡大する見込みです（ICT総研調べ）。
さらに、東証上場企業の41.2%が言語系生成AIを導入済みという調査結果もあり（JUAS「企業IT動向調査2025」）、導入は加速する一方です。
しかし、利便性が増すほどリスクへの対策も欠かせません。
情報漏洩やハルシネーション、著作権侵害といったトラブルは実際に起きており、「知らなかった」では済まされない段階に入っています。
本記事では、生成AI対策をリスク別に体系化し、国内外のガイドライン動向から企業・個人が取り組むべき具体策まで、実務で使えるレベルで解説します。
「何を」「どの順番で」対策すればよいのかがわかる90日間の導入ロードマップも用意しましたので、ぜひ最後までお読みください。
なお、生成AIの活用戦略やWeb集客との組み合わせについてお悩みの方は、名古屋のWebコンサル会社株式会社エッコにご相談いただくことも選択肢のひとつです。
Index
生成AI活用に伴うリスクの全体マップ
生成AIの対策を考えるうえで最初に取り組むべきことは、リスクの全体像を正しく把握することです。
ひとくちに「リスク」と言っても、情報管理の問題からセキュリティ攻撃、法的リスクまで領域はさまざまに分かれます。
ここでは、企業が直面しやすい6つの主要リスクをマップとして整理しました。
全体を俯瞰したうえで、自社に当てはまるリスクの優先順位を判断する材料にしてください。
| リスク分類 | 概要 | 影響度 |
| 情報漏洩リスク | 入力データがAIの学習に利用され外部に流出する | 非常に高い |
| 著作権リスク | 生成物が既存の著作物と類似し権利侵害となる | 高い |
| ハルシネーションリスク | 事実に基づかない虚偽情報をもっともらしく生成する | 高い |
| セキュリティリスク | プロンプトインジェクション等の攻撃を受ける | 高い |
| 倫理・バイアスリスク | 偏見や差別的な表現が出力に含まれる | 中〜高 |
| ディープフェイクリスク | 偽の画像・音声・動画によるなりすまし被害が発生する | 中〜高 |
以下のセクションで、それぞれのリスクについてくわしく見ていきましょう。
情報漏洩リスク — 入力データの外部流出
生成AIの対策で最も関心が高いテーマのひとつが、情報漏洩リスクです。
生成AIサービスの多くは、ユーザーが入力したテキストをモデルの改善や学習目的で利用する場合があります。
つまり、プロンプトに機密情報や個人情報を含めてしまうと、その内容がサービス提供元のサーバーに保存される可能性があるのです。
実際に2023年3月には、韓国の大手電子機器メーカーの従業員が自社の製品ソースコードをChatGPTに入力し、外部に流出するインシデントが発生しました。
この事例は世界中で報道され、多くの企業が生成AIの業務利用を一時的に禁止するきっかけとなりました。
さらに注意が必要なのが、組織が把握していないところで従業員が個人アカウントを使い生成AIを利用する「シャドーAI」の問題です。
管理外の利用は、情報漏洩だけでなくコンプライアンス違反のリスクも高めます。
ルール整備と技術的な制御の両面からの対策が不可欠といえるでしょう。
- プロンプトに入力するデータの分類基準を設ける
- オプトアウト設定が可能なサービスを選定する
- 閉域ネットワークやオンプレミス型AIの導入を検討する
- 入力ログの取得と定期的な監査を実施する
著作権リスク — 生成物と既存著作物の類似
生成AIが出力する文章や画像は、過去の学習データに基づいて生成されます。
そのため、出力結果が既存の著作物とよく似た内容になるケースがあり、意図せず著作権侵害を引き起こすリスクが指摘されています。
とくに画像生成AIでは、学習元となった写真やイラストの構図・スタイルがそのまま再現される事例が報告されています。
商用利用を目的とした生成物であれば、そのリスクは一層深刻です。
また、文章生成においても、特定の書籍や記事の表現と酷似した文面が生成されることがあります。
知らずに公開してしまえば、損害賠償請求や差止命令といった法的措置に発展する恐れがあるでしょう。
法務部門との連携によるチェック体制を設け、生成物を外部に出す前に類似性を確認するフローをつくることが重要です。
| 対策のポイント | 具体的なアクション |
| 生成物の利用範囲を限定する | 社内利用と外部公開を区別し、外部向けは必ず確認を入れる |
| 類似性チェックツールを活用する | CopyScapeやコピペチェッカー等で既存コンテンツとの一致率を検証する |
| 学習データの出典を確認する | 利用するAIサービスが著作権処理済みのデータで学習しているか調べる |
| 法務部門による事前レビュー | 商用利用前に法的リスクの有無を評価する体制を構築する |
ハルシネーションリスク — 虚偽情報の生成
ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない情報をあたかも正しいかのように出力してしまう現象です。
生成AIは文脈上もっともらしい単語の並びを確率的に予測するしくみで動作しているため、事実を検証する機能そのものを持っていません。
たとえば、存在しない論文の引用情報を生成したり、架空の法律条文をもっともらしく提示したりするケースが確認されています。
こうした誤情報をそのまま業務資料や対外文書に使ってしまえば、企業の信用を大きく損なう結果になりかねません。
とりわけ、法務・医療・金融といった正確性が重視される領域では、ハルシネーションのリスクがビジネス上の重大な損失につながる可能性があります。
生成AIの出力結果は「下書き」と位置づけ、必ず人間の目で事実確認を行うプロセスを組み込むことが対策の基本となります。
- 生成AIの出力には必ずファクトチェックを実施する
- 一次情報源（公式サイト、論文、公的データ）で裏どりを行う
- プロンプトに「根拠となる情報源を明記してください」と指示を加える
- 曖昧な質問を避け、条件を具体的に指定して精度を高める
セキュリティリスク — プロンプトインジェクション攻撃
プロンプトインジェクションとは、生成AIに対して悪意のある指示を送り込み、本来出力すべきでない情報を引き出す攻撃手法です。
たとえば、AIチャットボットに巧妙な指示文を入力することで、システム内部のルールや非公開情報を開示させるといった被害が報告されています。
2024年3月には、アメリカのAIセキュリティ研究チームHiddenLayerがGeminiの脆弱性を発見しました。
質問の仕方を工夫するだけで、通常は非公開のシステムプロンプトの内容を引き出せてしまう問題が明らかになったのです。
プロンプトインジェクションは大きく分けると、機密データを抽出する「データ抽出型」と、AIの動作を書き換える「指示書き換え型」の2種類があります。
入力のフィルタリングと出力の検証を多層的に組み合わせることが、有効な防御策となります。
| 攻撃タイプ | 手口の概要 | 主な防御策 |
| データ抽出型 | AIの内部情報や学習データを引き出す | 出力フィルタリング、ログ監視 |
| 指示書き換え型 | AIの動作ルールを改ざんする | 入力バリデーション、サンドボックス化 |
倫理・バイアスリスク — 偏った出力と差別表現
生成AIはインターネット上の膨大なデータを学習していますが、そのデータのなかには偏見や差別的な表現が含まれていることがあります。
結果として、人種・性別・年齢などに関するステレオタイプ的な表現が出力に反映されるリスクがあるのです。
たとえば、採用支援AIが特定の属性を不当に低く評価する事例や、マーケティング文面にジェンダーバイアスが含まれる事例が報告されています。
こうした出力をそのまま使えば、企業の社会的信用を失墜させるだけでなく、法的トラブルに発展する可能性もあります。
対策としては、AIの出力内容を常に人間がチェックする体制を整えることに加え、多様なバックグラウンドを持つメンバーによるレビューを取り入れることが効果的です。
AIが出す答えは中立であるとは限らない、という前提を組織全体で共有することが第一歩となるでしょう。
- 出力結果に偏りがないか複数名でレビューする体制をつくる
- 公平性を重視したプロンプト設計を社内で標準化する
- バイアスが問題になりやすい領域（採用・評価・与信等）では人間の最終判断を必須とする
- 定期的にAI出力のバイアス傾向を分析し、改善策を検討する
ディープフェイクリスク — なりすましと信用毀損
ディープフェイクとは、AIを使って実在の人物の顔や声を精巧に模倣した偽の画像・音声・動画を生成する技術です。
この技術が悪用されると、企業の経営者や広報担当者になりすました偽動画が拡散され、株価の暴落やブランドイメージの毀損につながる恐れがあります。
海外では、CEOの音声を模倣した電話で送金を指示するという詐欺被害がすでに発生しています。
日本国内でも、有名人の肖像を無断利用した広告詐欺が社会問題化しており、生成AI技術の悪用リスクは身近な問題になりつつあります。
電子透かしやコンテンツ認証技術の活用に加え、重要な意思決定時には必ず本人確認を複数の手段で行うルールを設けることが有効です。
組織内での情報リテラシー向上も、ディープフェイク被害を防ぐうえで欠かせない取り組みとなります。
| 対策の方向性 | 具体的な施策 |
| 技術的対策 | 電子透かし、コンテンツ認証（C2PA）、ディープフェイク検知ツールの導入 |
| 運用的対策 | 送金・契約など重要意思決定時の多要素本人確認の義務化 |
| 教育的対策 | 全従業員向けにディープフェイクの見分け方研修を実施 |
国内外の主要ガイドラインと法規制の動向
生成AIの対策を自社で進めるうえで、国や行政機関が定めるガイドラインの動向を押さえておくことは極めて重要です。
日本国内では2024年以降、政府主導のガイドライン整備が急速に進んでいます。
また、欧州を中心とした海外の法規制も、グローバルにビジネスを展開する日本企業にとって無視できない影響を持ちはじめています。
ここでは、押さえておくべき4つの主要なガイドライン・法規制の要点を整理します。
| ガイドライン・法規制 | 策定主体 | 公開時期 |
| AI事業者ガイドライン | 総務省・経済産業省 | 2024年4月（第1.0版）/ 2025年3月（第1.1版） |
| 生成AI調達・利活用ガイドライン | デジタル庁 | 2025年5月 |
| テキスト生成AI導入・運用ガイドライン | IPA（情報処理推進機構） | 2024年 |
| EU AI Act | 欧州連合（EU） | 2024年8月発効 / 段階的施行 |
AI事業者ガイドライン（総務省・経産省）の要点
AI事業者ガイドラインは、総務省と経済産業省が既存のAI関連指針を統合して2024年4月に策定したものです。
2025年3月には第1.1版へ更新され、AI開発者・AI提供者・AI利用者の3つの立場ごとに求められる対応事項が明確化されました。
このガイドラインの特徴は、「ゴールベース・アプローチ」と「リスクベース・アプローチ」の2つの考え方を柱としている点です。
細かな手順を一律に規定するのではなく、達成すべきゴールを示したうえで、手段は各企業の創意工夫に委ねるという方針を取っています。
また、リスクの大きさに応じて対策レベルを調整するアプローチも採用されています。
これは、すべてのAI利用を一律に規制するのではなく、リスクと便益のバランスを考慮しながら積極的に活用することを推奨する姿勢の表れです。
総務省の令和6年版情報通信白書でも「リスクの存在を理由としてAIの開発・利用を妨げるものではない」と明記されています。
- AI開発者：学習データの品質管理とバイアス対策を講じる
- AI提供者：利用者への適切な情報提供とリスク軽減策の実装を行う
- AI利用者：出力結果の検証体制と社内ルールの整備を推進する
- 全事業者共通：透明性と説明責任の確保に取り組む
デジタル庁「生成AI調達・利活用ガイドライン」
2025年5月にデジタル庁が策定した「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」は、政府機関における生成AIの本格的な活用と管理の枠組みを定めたものです。
このガイドラインの最大のポイントは、各府省庁にAI統括責任者（CAIO：Chief AI Officer）の設置を義務づけたことにあります。
CAIOは生成AIの利活用を把握・推進するとともに、ガバナンスやリスク管理を総括する役割を担います。
あわせて、「調達チェックシート」「契約チェックシート」「高リスク管理シート」といった実務で使えるツールも整備されました。
このガイドラインは行政機関向けですが、民間企業にとっても生成AI対策の参考指針として非常に有益です。
とくにCAIOの設置という考え方は、企業においても「AI活用の推進」と「リスク管理」を両立させるための組織設計のヒントになるでしょう。
| ガイドラインの主要要素 | 内容 |
| CAIO設置 | 各府省にAI統括責任者を配置し、利活用推進とガバナンスを一元管理する |
| 調達チェックシート | 生成AIシステムの仕様書作成・事業者選定時の確認項目を整理 |
| 高リスク管理シート | リスクの高いAI利用を事前評価するための基準を提示 |
| 利活用ルールひな形 | 各府省の職員向けに、日常的な生成AI利用のルールを策定するテンプレート |
IPA「テキスト生成AI導入・運用ガイドライン」
IPA（独立行政法人情報処理推進機構）は、テキスト生成AIの安全な導入と運用に焦点を当てたガイドラインを公開しています。
このガイドラインは、技術的な対策と組織的な管理体制の両面から具体的な指針を示している点が特徴です。
とくに実務者にとって参考になるのが、導入前のリスクアセスメントから運用時のモニタリングまでを段階的にカバーしている構成です。
「どのような体制で」「何を確認し」「どう改善していくか」という運用サイクルが具体的に記されています。
中小企業を含めた幅広い組織が活用しやすい内容となっているため、これから生成AIの対策に着手する企業には、最初に目を通すべき資料のひとつとしておすすめです。
- 導入前：想定ユースケースの洗い出しとリスク評価の実施
- 導入時：技術的なセキュリティ要件の確認と環境構築
- 運用時：利用状況のモニタリングとインシデント対応フローの整備
- 改善時：定期的なガイドライン見直しと組織横断的な課題共有
EU AI Actなど海外規制が日本企業に与える影響
2024年8月に発効したEU AI Act（EU人工知能規則）は、世界で初めてAIを包括的に規制する法律です。
AIシステムをリスクレベルに応じて4段階に分類し、高リスクのAIには厳格な要件を課すフレームワークが採用されています。
EU域内でサービスを提供する企業だけでなく、EU市民のデータを扱う企業にも適用される可能性があるため、日本企業にとっても無関係ではありません。
とくに、製造業・金融業・医療分野などでEU向けにサービスを展開する企業は、対応の検討を早期に始める必要があるでしょう。
さらに2025年5月には日本国内でも「AI技術の研究開発・活用推進法」が成立し、内閣府にAI戦略本部が設置されました。
国際的な法規制の動向と国内制度の整備を併せて注視し、自社の対策に反映していくことが求められています。
| 規制・法律 | 概要 | 日本企業への影響 |
| EU AI Act | リスクベースの4段階分類による包括的AI規制 | EU向けサービス提供企業は対応が必須 |
| AI技術の研究開発・活用推進法（日本） | AI戦略本部の設置と推進・安全の両立 | 国内のAIガバナンス強化の基盤となる |
| 米国AI行政命令 | AI安全性基準の策定と連邦機関のAI利用ルール整備 | 米国市場向け事業を展開する企業に影響 |
企業が実践すべき7つの生成AI対策
リスクとガイドラインの全体像を把握したところで、ここからは企業が具体的に取り組むべき生成AI対策を7つの観点で解説します。
どれかひとつだけを実施するのではなく、組織的・制度的・技術的な対策をバランスよく組み合わせることが効果的です。
帝国データバンクの2024年調査によれば、生成AIを活用している企業のうちリスク対応の担当部門が「決まっていない」企業は45.1%にのぼります。
まずは以下の7項目を自社のチェックリストとして活用し、対策の抜け漏れがないか確認してみてください。
| 対策項目 | 目的 |
| 1. 社内利用ガイドラインの策定 | 利用範囲と禁止事項を明文化する |
| 2. 入力可能情報の分類と禁止リストの明文化 | 機密情報の流出を防止する |
| 3. ファクトチェック体制と承認フローの構築 | 誤情報の社外流出を防ぐ |
| 4. 従業員向けAIリテラシー研修の定期実施 | 利用者のリスク意識を高める |
| 5. 技術的ガードレールの導入 | システムレベルでリスクを制御する |
| 6. AIガバナンス推進体制（CAIO）の設置 | 全社横断でAI活用を管理する |
| 7. 定期リスクアセスメントとガイドライン更新 | 変化する環境に継続的に対応する |
社内利用ガイドラインの策定と運用ルール整備
企業における生成AI対策の第一歩は、社内利用ガイドラインの策定です。
「何に使ってよいか」「どこまでが許容範囲か」を明文化することで、従業員が迷わずに生成AIを活用できる環境をつくれます。
ガイドラインには、利用目的の範囲、禁止事項、出力結果の取り扱い方針、インシデント発生時の報告フローなどを盛り込みましょう。
抽象的な「注意してください」という表現ではなく、具体例を交えて記載することがポイントです。
たとえば「顧客名を含むメールの文面作成にはAIを使用しない」「生成された文章をそのまま外部に送信しない」など、現場が判断しやすいレベルまで落とし込むと効果的です。
策定後はルールの周知だけでなく、定期的な見直しを行い、実態に合った内容へとアップデートし続けることが大切です。
- 利用可能なAIサービスのリスト（ホワイトリスト）を作成する
- 業務カテゴリごとにAI利用の可否を分類する
- 出力結果の確認責任者を明確にする
- 違反時の対応フロー（報告先・処分基準）を定める
入力可能情報の分類と禁止リストの明文化
情報漏洩リスクに直結する対策として、生成AIに入力してよい情報の範囲を明確にすることが不可欠です。
具体的には、社内の情報を機密レベルに応じて分類し、各レベルごとにAIへの入力可否を定めた禁止リストを作成します。
情報の分類は、たとえば「公開情報」「社内限定情報」「機密情報」「極秘情報」の4段階が一般的です。
このうち「機密情報」「極秘情報」については入力を禁止とし、「社内限定情報」についても入力可能な範囲を限定するルールとするのが望ましいでしょう。
禁止リストを策定する際には、個人情報・顧客データ・財務情報・未公開の製品情報・ソースコードなど、漏洩した場合の影響が大きい情報を具体的に列挙することが重要です。
あいまいな基準は現場の混乱を招くため、できるだけ具体的な表現で記載するようにしましょう。
| 情報分類 | AI入力の可否 | 具体例 |
| 公開情報 | 可 | プレスリリース、Webサイト掲載済みの情報 |
| 社内限定情報 | 条件付き可 | 議事録の要約、社内FAQ作成（個人名を除去して利用） |
| 機密情報 | 不可 | 財務データ、顧客リスト、未公開の事業計画 |
| 極秘情報 | 不可 | M&A情報、技術特許出願前の情報、経営戦略文書 |
ファクトチェック体制と承認フローの構築
ハルシネーションリスクへの対策として、生成AIの出力結果を社外に出す前に確認するファクトチェック体制の構築が求められます。
「AI出力→担当者確認→責任者承認→公開」という多段階の承認フローを設けることで、誤情報の拡散を未然に防げます。
ファクトチェックの方法としては、公的機関や信頼できるメディアの情報との照合、社内の専門家によるレビュー、複数の情報源でのクロスチェックなどが考えられます。
重要度の高い文書ほど、確認の手順を厳格にすることが望ましいでしょう。
たとえば、プレスリリースや契約書類の作成補助にAIを使う場合は、必ず専門知識を持つ担当者がダブルチェックを行うルールを設けます。
一方、社内向けのアイデア出しやブレインストーミング的な用途であれば、簡易な確認で十分なケースもあります。
用途に応じてチェックのレベルを使い分けることで、生産性と安全性のバランスを保てるでしょう。
- 文書の重要度に応じて承認フローのレベルを設定する
- ファクトチェック担当者の役割と責任を明確にする
- チェック結果を記録・保存するしくみを導入する
- チェック漏れを防ぐためのテンプレートやチェックリストを用意する
従業員向けAIリテラシー研修の定期実施
生成AI対策は、技術やルールだけでは完結しません。
実際にAIを使うのは一人ひとりの従業員であるため、AIリテラシーの底上げが対策の土台となります。
研修の内容としては、生成AIの基本的なしくみとできること・できないこと、リスクの種類と対処法、社内ガイドラインの解説、プロンプトの書き方のコツなどが挙げられます。
座学だけでなく、実際にAIを操作しながら学ぶワークショップ形式を取り入れると理解が深まるでしょう。
研修は一度きりではなく、少なくとも半年に1回以上の頻度で定期的に実施することが望ましいです。
AI技術やガイドラインは急速に変化しているため、最新情報にアップデートした研修内容を提供し続けることが重要です。
また、部署や役職に応じて研修内容を最適化し、経営層にはガバナンス観点、現場にはリスク回避の実践スキルを中心に伝えると効果的です。
| 対象者 | 研修内容の例 | 推奨頻度 |
| 全従業員 | 生成AIの基礎知識、社内ルールの理解、リスク事例の共有 | 半年に1回以上 |
| 管理職 | ガバナンス体制の理解、承認フローの運用、インシデント対応 | 四半期に1回 |
| IT・情報セキュリティ部門 | 技術的ガードレールの運用、ログ監視の実務、脆弱性対応 | 四半期に1回 |
| 経営層 | AIガバナンス戦略、法規制動向、投資判断に必要なリスク評価 | 半年に1回 |
技術的ガードレールの導入（DLP・ログ監視）
ルールや研修といった「人」に依存する対策だけでなく、技術的なしくみによってリスクを自動的に制御する「ガードレール」の導入も重要です。
代表的な技術対策のひとつが、DLP（Data Loss Prevention：データ損失防止）です。
DLPツールを導入すれば、機密情報を含むデータが生成AIサービスに送信されそうになった際に、自動でブロックや警告を行えます。
また、生成AIの利用ログを記録・監視するしくみも欠かせません。
誰が、いつ、どのAIサービスに、どんな内容を入力したかを可視化することで、不正利用やポリシー違反を早期に発見できます。
ログデータは、定期監査やインシデント発生時の原因究明にも活用できるため、トレーサビリティの確保という観点でも重要です。
- DLPツールを導入し、機密データの外部送信を自動制御する
- 生成AIサービスの利用ログを取得・保存するしくみを構築する
- APIアクセス制御により、許可されたサービスのみ利用可能にする
- ネットワークレベルでの制御（プロキシ設定等）を併用する
AIガバナンス推進体制（CAIO）の設置
生成AIの対策を全社的に推進するには、責任の所在を明確にした専門体制の構築が必要です。
デジタル庁のガイドラインでは各府省庁にCAIO（Chief AI Officer：AI統括責任者）の設置が義務づけられましたが、この考え方は民間企業にも十分に応用可能です。
企業におけるCAIOの役割は、AIの利活用推進とリスク管理を一元的に統括することにあります。
法務・IT・事業部門など複数の部署にまたがるリスクを横断的に把握し、全社ポリシーの策定と現場への浸透を主導する立場です。
CIO調査によれば、生成AI時代のガバナンス構築は「単なるコンプライアンス対応ではなく、企業がAIを安心して活用しイノベーションを創出するための土台づくり」と位置づけられています。
法務とIT部門が連携する全社横断的なチームを編成し、スピーディにルール更新を決定できる体制を整えることが成功のカギとなるでしょう。
| ガバナンス体制の要素 | 内容 |
| CAIO（AI統括責任者） | AI活用の推進とリスク管理を一元的に統括する |
| AI横断委員会 | 法務・IT・事業部門の代表者で構成し、定期的にリスクを評価する |
| 現場AI推進担当 | 各部門に配置し、ガイドラインの浸透と利用状況の把握を担う |
| 外部アドバイザー | 法規制やセキュリティの専門家を招き、客観的な助言を得る |
定期リスクアセスメントとガイドライン更新
生成AIをめぐる環境は非常に速いスピードで変化しています。
新しいAIサービスの登場、法規制の改正、セキュリティ脅威の高度化など、一度策定したルールがすぐに陳腐化するリスクを常に意識する必要があります。
そのため、定期的なリスクアセスメントの実施とガイドラインの更新を運用サイクルに組み込むことが不可欠です。
少なくとも四半期に1回はAI活用の状況を棚卸しし、新たなリスクが発生していないか確認しましょう。
アセスメントの結果は経営層に報告し、ガバナンスの改善策を意思決定に反映させるしくみを整えることが大切です。
「つくって終わり」ではなく「回し続ける」ことが、生成AI対策の実効性を保つポイントとなります。
- 四半期ごとにAI利用状況とリスクの棚卸しを実施する
- 新たに公開されたガイドライン・法規制の影響を評価する
- インシデント事例（社内外）をもとにルールの改善点を洗い出す
- アセスメント結果を経営層に報告し、投資判断や方針決定に反映する
90日間で進める導入ロードマップ
「対策の重要性はわかったが、具体的にどこから手をつければよいのか」という疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
ここでは、生成AI対策を90日間で段階的に立ち上げるロードマップを紹介します。
3つのフェーズに分けて進めることで、無理なく着実に体制を整えられます。
| フェーズ | 期間 | 主な取り組み |
| 第1段階 | 1〜30日 | 現状分析とリスク評価 |
| 第2段階 | 31〜60日 | ルール策定と技術実装 |
| 第3段階 | 61〜90日 | 運用開始と効果測定 |
第1段階（1〜30日）— 現状分析とリスク評価
最初の30日間は、自社における生成AIの利用状況を正確に把握することに注力します。
「どの部署が」「どのサービスを」「どのような業務に」使っているかを洗い出すことが出発点です。
シャドーAIの実態調査も、この段階で必ず行いましょう。
IT部門が把握していない個人利用のAIサービスが存在する可能性は十分にあります。
全従業員へのアンケートやネットワークログの分析を通じて、利用の全体像を可視化してください。
利用状況を把握したら、それぞれのユースケースについてリスク評価を行います。
先述した6つのリスク分類を基準にして、影響度と発生頻度をマトリクスで整理すると、優先的に対策すべき領域が明確になります。
- 生成AIの利用状況を全社的に棚卸しする
- シャドーAIの有無をアンケートとログ分析で調査する
- ユースケースごとにリスクを評価し、優先順位をつける
- 経営層に現状報告と対策方針の承認を得る
第2段階（31〜60日）— ルール策定と技術実装
第1段階のリスク評価結果をもとに、具体的なルールと技術的対策の整備に進みます。
社内利用ガイドラインの策定、入力禁止リストの作成、承認フローの設計など、制度面の整備を優先的に行いましょう。
あわせて、DLPツールの選定・導入やログ監視のしくみの構築といった技術的対策も並行して進めます。
すべてを一度に完璧に仕上げる必要はなく、まずは「最低限守るべきルール」を定め、段階的に精度を高めていくアプローチが現実的です。
この段階では、AIリテラシー研修の企画と教材作成にも着手します。
第3段階でスムーズに運用を開始できるよう、研修の対象者・内容・スケジュールを事前に確定させておくことがポイントです。
| タスク | 担当部門 | 完了目安 |
| 社内利用ガイドライン策定 | 法務・IT・人事 | 40日目まで |
| 入力禁止リスト作成 | 情報セキュリティ・各事業部 | 45日目まで |
| DLPツール選定・導入 | IT部門 | 55日目まで |
| ログ監視体制の構築 | IT部門・セキュリティ部門 | 60日目まで |
| 研修教材の作成 | 人事・IT部門 | 55日目まで |
第3段階（61〜90日）— 運用開始と効果測定
ルールと技術基盤が整ったら、いよいよ全社的な運用を開始します。
まず全従業員向けのAIリテラシー研修を実施し、ガイドラインの内容を周知しましょう。
運用開始後は、ルールが現場で実際に機能しているかを確認するためのモニタリングが重要です。
ログデータの分析、現場からのフィードバック収集、インシデントの発生状況の追跡など、複数の視点から効果を測定します。
90日目の時点で、初回のリスクアセスメントとガイドラインの見直しを行いましょう。
運用を通じて見つかった課題や改善点をルールに反映し、PDCAサイクルを回す体制を確立することがゴールとなります。
この90日間のロードマップはあくまで「最初の一歩」であり、ここから継続的な改善を続けていくことが本当の意味での生成AI対策です。
- 全従業員向けの研修を実施し、ガイドラインを周知する
- 運用ログを定期的に分析し、ルール違反の有無を確認する
- 現場からのフィードバックを収集し、運用上の課題を把握する
- 90日目に初回リスクアセスメントを実施し、ガイドラインを更新する
個人ができる生成AI利用時の安全対策
ここまでは主に企業レベルの対策を解説してきましたが、生成AIのリスクは個人ユーザーにも関わる問題です。
とくに業務でAIを使う従業員一人ひとりの意識と行動が、組織全体のセキュリティレベルを左右するといっても過言ではありません。
ここでは、個人が日常的に実践できる4つの安全対策を紹介します。
| 対策 | ポイント |
| 機密情報を入力しない | 迷ったら「入力しない」を原則とする |
| 出力結果を複数の情報源で確認する | AI任せにせず自分の目で検証する |
| プライバシーポリシーを確認する | データの利用範囲を事前に理解する |
| シャドーAI利用を避ける | 会社が認めたサービスのみ利用する |
機密情報・個人情報を入力しない習慣づけ
個人レベルで最も重要な生成AI対策は、機密情報や個人情報をプロンプトに入力しないことです。
「AIに聞いた方が早い」と感じる場面であっても、入力するデータの内容を一呼吸おいて確認する習慣をつけましょう。
とくに注意すべきなのは、氏名・住所・電話番号などの個人情報、顧客から預かったデータ、未公開の社内文書などです。
こうした情報は、たとえ一部であっても生成AIに入力すべきではありません。
判断に迷った場合は「入力しない」を原則とするルールを自分のなかで決めておくと、うっかり入力してしまうリスクを大きく減らせます。
情報を匿名化・抽象化してから入力するという方法も、場面によっては有効です。
- 個人情報（氏名・住所・電話番号等）は一切入力しない
- 社内の未公開情報や顧客データの入力を避ける
- 迷ったら「入力しない」を原則とする
- どうしても必要な場合は、情報を匿名化・抽象化してから利用する
出力結果の正確性を複数情報源で確認する
生成AIが出力した内容を鵜呑みにせず、必ず自分の目で確認することも大切な対策です。
最低でも2つ以上の情報源でクロスチェックすることを習慣にしましょう。
とくに数値データ、人物の経歴、法令や制度の内容など、正確性が求められる情報は要注意です。
AIが自信満々に出力した情報であっても、ハルシネーションによる誤りが含まれている可能性は常にあります。
確認先としては、官公庁のWebサイト、企業の公式プレスリリース、学術論文、信頼性の高い報道機関などが適しています。
「AIの回答は下書き」と位置づけ、最終判断は自分で行うという意識を持つことが、安全なAI活用の基本です。
| 確認すべき情報の種類 | 推奨する確認先 |
| 数値データ・統計 | 政府統計、業界団体の調査報告、論文 |
| 法令・制度の内容 | e-Gov法令検索、省庁の公式ページ |
| 人物・組織の情報 | 公式サイト、プレスリリース、上場企業は有価証券報告書 |
| 技術的な内容 | 公式ドキュメント、査読済み論文、ベンダーの技術ブログ |
利用サービスのプライバシーポリシーを確認する
生成AIサービスを利用する前に、そのサービスのプライバシーポリシーや利用規約に目を通すことも重要な対策です。
入力データがモデルの学習に使われるかどうかを事前に確認しましょう。
多くのサービスでは、デフォルト設定のままだと入力内容が学習に利用される場合があります。
オプトアウト（学習利用の拒否）設定が用意されているサービスであれば、業務利用の前に必ず設定を変更しておくことをおすすめします。
また、データの保存期間、保存先のサーバーの所在地、第三者への提供の有無なども確認すべきポイントです。
こうした確認を怠ると、知らないうちにデータが海外のサーバーに保管されていたというリスクも生じます。
「無料だから安心」とは限らないという意識を持ち、サービス選定にも注意を払いましょう。
- 利用前にプライバシーポリシーと利用規約を確認する
- 入力データの学習利用に関するオプトアウト設定を行う
- データの保存場所と保存期間を把握する
- 不明点があればサービス提供元に問い合わせてから利用する
シャドーAI利用を避ける意識づけ
シャドーAIとは、組織が認めていないAIサービスを従業員が個人的に業務に使うことを指します。
「ちょっと便利だから」と個人アカウントのAIサービスに業務データを入力してしまうケースは、情報漏洩やコンプライアンス違反に直結する危険な行為です。
シャドーAI利用が起きやすいのは、社内で利用可能なAIツールが不足している場合や、利用手続きが煩雑で現場が使いにくいと感じている場合です。
組織としては、従業員が「わざわざ個人ツールを使わなくても済む環境」を用意することがシャドーAI防止の根本的な対策となります。
個人の立場としては、会社が承認したサービスだけを業務に利用するというシンプルなルールを守ることが最善の対策です。
もし業務に必要なAIツールが不足していると感じたら、IT部門や上長に相談して正規の手続きで導入を検討してもらうようにしましょう。
| シャドーAIの発生要因 | 対策アプローチ |
| 社内ツールが不足している | 業務ニーズに合ったAIツールを公式に導入する |
| 利用手続きが煩雑すぎる | 承認プロセスを簡素化し、利用のハードルを下げる |
| AIの利便性を知らない | 研修で公式ツールの使い方と活用事例を紹介する |
| リスクの認識が不足している | シャドーAIによるインシデント事例を共有する |
リスクと便益のバランスで考える生成AI活用
ここまでリスクと対策について詳しく解説してきましたが、大切なのは「リスクがあるから使わない」という結論に至らないことです。
生成AIは正しく活用すれば、業務効率化やイノベーション創出に大きな価値をもたらす技術です。
AI事業者ガイドラインでも「リスクを認識し、リスクの許容性及び便益とのバランスを検討したうえで、積極的にAIの活用を行うこと」が推奨されています。
リスクへの対策を講じることは、AIを安全に「使いこなす」ための前提条件にほかなりません。
- リスクゼロを目指すのではなく、許容可能な水準まで低減する発想を持つ
- 対策のコストと得られる便益を比較し、合理的な判断を行う
- 「使わないリスク」（競争力低下、人材流出等）も考慮に入れる
「禁止」ではなく「安全に使う」発想への転換
一部の企業では、リスクを懸念するあまり生成AIの利用を全面的に禁止しているケースがあります。
しかし、禁止はシャドーAIの温床になりやすく、かえってリスクを高める結果につながることが少なくありません。
従業員が便利なツールを使いたいと考えるのは自然なことであり、禁止されれば個人のデバイスやアカウントでこっそり使うという行動につながりがちです。
結果として、情報漏洩リスクは禁止しないときよりも高まってしまうのです。
EYストラテジー・アンド・コンサルティングの川勝健司氏は「ガードレールを決めて、一定の自由度を認めるアプローチが合理的」と述べています。
こまかくすべてをチェックするとイノベーションが損なわれ、野放しにすると事故のリスクが高まるため、その間を埋めるポリシーとガイドラインが必要になるのです。
「禁止」から「安全に使う」への発想転換こそが、現代の企業に求められる生成AI対策の本質だといえるでしょう。
| アプローチ | メリット | デメリット |
| 全面禁止 | 表面上のリスクは低下する | シャドーAIが発生しやすく、競争力も低下する |
| ルールなしの自由利用 | 導入のスピードが速い | 情報漏洩やコンプライアンス違反のリスクが極めて高い |
| ガードレール付き活用（推奨） | リスクを管理しつつイノベーションを促進できる | ルール策定と継続的な運用にコストがかかる |
先進企業に学ぶガバナンスと活用の両立事例
実際に、ガバナンスと活用を両立させている先進企業の取り組みは、自社の対策を考えるうえで大きな参考になります。
たとえば、株式会社クレディセゾンは全社的なAI変革戦略「CSAX戦略」を始動しました。
全社員3,700人の「AIワーカー化」を目指し、ChatGPT Enterpriseを全社員に導入するという大胆な施策です。
パイロット導入では社員一人あたり年間170時間の業務削減効果が確認されており、「AIガバナンスの確立」を戦略の柱のひとつに位置づけています。
同社のアプローチは、「まずは全員にAIを使わせる環境をつくり、同時にガバナンスの枠組みを整備する」というものです。
利用を促進しながら安全性を確保するという、攻めと守りを同時に進める姿勢が特徴的です。
このように、先進企業の事例から学べるのは「ルールを整えたうえで積極的に使う」という発想です。
自社の規模や業種に合わせてアレンジしつつ、ガバナンスと活用の両立を目指していきましょう。
- トップダウンでAI活用の方針を明確に打ち出す
- ガバナンス体制の整備と利用促進を並行して進める
- パイロット導入で効果を検証し、段階的に全社展開する
- 定量的な成果（業務時間削減等）を測定し、改善に活かす
まとめ
本記事では、生成AI対策をリスクの全体マップ、国内外のガイドライン動向、企業が実践すべき7つの具体策、90日間の導入ロードマップ、個人の安全対策、そしてリスクと便益のバランスという6つの視点から解説しました。
生成AI対策のポイントを改めて整理すると、次のようになります。
- リスクを6つの分類で体系的に把握し、優先順位をつける
- 国内外のガイドラインを参照しながら、自社に合ったルールを策定する
- 社内ガイドライン・技術的ガードレール・教育の3本柱で対策を組み立てる
- 90日間のロードマップで段階的に体制を構築し、PDCAサイクルを回す
- 「禁止」ではなく「安全に使う」という発想で、ガバナンスと活用を両立させる
生成AIの技術は日々進化しており、それに伴いリスクの形も変化し続けています。
一度つくった対策を運用し続けるだけでなく、定期的に見直しと改善を繰り返すことが、長期的に安全なAI活用を実現するカギです。
本記事が、生成AIの対策に取り組む皆さまの一助となれば幸いです。
なお、生成AIの活用戦略やWebマーケティングとの連携についてお悩みの方は、名古屋のWebコンサル会社株式会社エッコまでお気軽にご相談ください。
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