近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの急速な普及により、ビジネスの現場は大きな変革期を迎えています。業務効率化や創造性の向上など、生成AIがもたらすメリットは計り知れません。その一方で、データセキュリティやプライバシーにおける生成AIのリスクも懸念されています。

本記事では、生成AIの具体的なリスクと、リスクマネジメントのポイントについて詳しく解説します。

生成AIのリスク

生成AIの活用で企業が直面する主なリスクは、下記の4つです。

・データセキュリティ・プライバシーのリスク
・精度・信頼性に関するリスク
・コンプライアンスリスク
・レピュテーションリスク

これらのリスクは、ビジネス活動に重大な影響をおよぼす可能性があります。それぞれの内容を見ていきましょう。

データセキュリティ・プライバシー侵害のリスク

生成AIの利用で最も注意しなければいけないのが、データセキュリティとプライバシーのリスクです。特にパブリッククラウド型の生成AIサービスでは、入力したデータが意図せずAIプロバイダーのサーバーに送信されたり、他社の学習データとして使用されたりする可能性が考えられます。さらに、これは、入力データの中に含まれる企業の機密情報や取引先との契約内容、製品開発情報などが漏洩するリスクにつながるでしょう。

また、顧客の個人情報を含むデータを処理する際は、個人情報保護法への抵触リスクも存在します。組織全体でデータ管理体制を構築することが重要です。

精度・信頼性に関するリスク

生成AIでは、出力された情報に関する精度・信頼性に関するリスクも懸念されています。代表的なのが「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。ハルシネーションとは、実在しない情報や誤った情報をあたかも事実のように出力してしまう現象のことです。例えば、存在しない論文を引用したり、架空の統計データを提示したり、誤った情報が使用されるリスクが懸念されています。

また、生成AIの出力には差別的な表現が含まれる可能性も指摘されています。これは学習データに社会的偏見が含まれているのも要因のひとつです。さらに、既存の著作物を不適切に模倣したコンテンツが生成されるなど、著作権に関する法的リスクも大きな課題です。

コンプライアンスリスク

昨今の生成AIの急速な普及に伴い、世界各国で生成AIに関する法整備が急ピッチで進められています。そのため、グローバル企業では、各国の規制に準拠した運用体制を構築することが求められています。このようなコンプライアンスへの対応は、企業の重要課題の一つといえるでしょう。

また、業界固有の規制やガイドラインへの対応も必要です。例えば、金融業界では顧客データの取り扱いに関する厳格な規制があり、生成AIを利用する際には慎重な運用体制が求められています。さらに、業界団体が定めるAI利用のガイドラインも次々と発表されており、これらへの適切な対応が企業の信頼性維持につながるでしょう。

レピュテーションリスク

レピュテーションリスクとは、企業の評判や信用が損なわれることで、ビジネスに悪影響がおよぶリスクのことです。生成AIの不適切な利用は、企業の評判やブランド価値に大きな影響をおよぼします。例えば、生成AIが作成した差別的な表現を含むコンテンツを公開した事例や、AIによる不適切な顧客対応がSNSを通じて瞬時に拡散された事例などが挙げられます。このようなトラブルは、長年かけて築き上げた企業イメージを一瞬で損なう可能性があるため注意が必要です。

生成AIをビジネスで活用する際は、AIがなぜその結果を出したのか、どのようなデータに基づいて判断したのかを、明確に説明できる体制を整備する必要があります。また、どの業務をAI化するのか、どのような人材を配置するのかなどの具体的な方針を示すことも重要です。

生成AIのリスクマネジメントのポイント

生成AIをビジネスで活用する際は、リスクマネジメントを適切に実施することが重要です。ここでは、生成AIのリスクマネジメントのポイントを4つご紹介します。

リスクアセスメントの実施

リスクアセスメントとは、導入に伴って発生するリスクを包括的に特定し、評価する取り組みのことを指します。企業が生成AIを導入する際に最初に取り組むべきことは、包括的なリスクアセスメントです。データセキュリティやプライバシー保護、コンプライアンス、業務への影響など、多角的な視点からの評価を行います。

例えば、利用目的ごとのリスク評価シートを作成し、想定されるリスクの重要度と発生可能性を数値化して評価します。また、業務プロセスの中でどの部分にAIを活用するか、そのリスクは許容範囲内かを慎重に検討することも重要です。リスクアセスメントの内容は定期的に見直し、新たなリスクや環境の変化に対応することが求められます。

人間が最終的な判断・意思決定を行う

生成AIの活用で重要なのは、人間が最終的な判断・意思決定を行うことです。AIはあくまでも支援ツールとして活用し、最終的な判断・意思決定は人が行う体制を確立しましょう。

例えば、AIが作成したコンテンツは必ず担当者が内容を確認し、必要に応じて修正や承認を実施するといった取り組みが挙げられます。また、部門ごとに生成AI利用の監督者を設置し、出力内容を定期的に検証したり、利用状況をモニタリングしたりすることで、生成AIのリスクを早期に発見し、適切な対策を講じられるでしょう。人間主導の管理体制により、生成AIの特性を活かしながら、安全で効果的な活用を実現できます。

透明性と説明責任の確保

企業は生成AIの利用において、生成AIの判断プロセスや出力結果の妥当性を説明できる体制を整備する必要があります。例えば、利用している生成AIモデルの特性や制限事項を文書化し、どのような判断基準で結果を採用しているかを明確にすると良いでしょう。また、定期的な第三者機関による監査を実施し、AIの利用が適切であることを客観的に証明することも有効な対策です。

社員への教育とトレーニングの実施

生成AIを安全かつ効果的に活用するには、社員への教育とトレーニングが不可欠です。教育内容には、生成AIの基本的な仕組みや特性、利用における注意点、セキュリティリスクなどを含め、実践的なワークショップを通じて理解を深めていきます。

さらに、部門や役職に応じた専門的な研修プログラムも重要です。例えば、マーケティング部門では顧客データの取り扱いに関する研修を、開発部門では著作権に関する詳細な教育を実施します。段階的な教育とトレーニングを実施することで、社員がAIを適切に活用できる判断力と専門知識を身につけられるでしょう。

生成AIを有効に活用するために、リスクマネジメントを実施しよう

今回は、生成AIのリスクと、リスクマネジメントのポイントについて解説しました。生成AIはビジネスに大きな可能性をもたらす一方で、下記のリスクが存在します。

・データセキュリティ・プライバシーのリスク
・精度・信頼性に関するリスク
・コンプライアンスリスク
・レピュテーションリスク

ただし、適切なリスクマネジメントを実施することで、これらのリスクを軽減できます。適切なリスクマネジメントを実施し、生成AIを自社のビジネス戦略に取り込んでいきましょう。