生成AIの活用には大きな可能性がある一方で、解決すべき課題もいくつか存在します。本章では主な課題として①出力の正確性（精度）の問題、②法規制・法的リスク、③運用上のリスクと課題の3点を挙げ、それぞれに対する対処策を考えます。
精度・信頼性の課題
● 課題の概要: 生成AIはしばしば事実誤認や不適切な回答を返すことがあります。いわゆる「幻覚（hallucination）」と呼ばれる現象で、AIが自信ありげに間違った情報を作り出すケースです (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。例えば、社内データの質問に対して存在しない数字を捏造したり、法律相談で誤った法令を引いてしまうといったことが起こり得ます。また、質問の仕方によって回答の品質が安定しないこともあります。さらに、AIは自分の知識の範囲外のことでも何とか答えようとするため、ユーザーがそれを鵜呑みにすると誤った判断につながるリスクがあります。ビジネスで使うには、この正確性・信頼性の問題は最も大きな障壁の一つです (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。
● 対処策1: 人間による検証と補完
先述したように、AIの出力は必ず人間が検証・承認するプロセスを入れることが第一です (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。例えば営業メール文章をAIに作らせても、必ず担当者が内容をチェックする、レポートの自動要約も必ず社員が元データと照合する、といった運用ルールを徹底します。誤りを発見したら、チーム内で共有しAIへの指示（プロンプト）を改善することで再発防止につなげます。また、AIが根拠を示せるように、引用元データを提示させる工夫もあります。社内データであれば、「〜のデータによると…【出典: ○○レポート2023】」のように出典付きで回答させることも可能です。外部知識については、ChatGPTプラグインのようにインターネット検索をさせて最新情報を参照させる方法もありますが、それも正誤含めて人が検証することが必要です。要するに、「AIの答え＋人間の判断」の組み合わせで精度の問題を緩和するのが現時点でのベストプラクティスです。
● 対処策2: AI自身の活用で精度向上
興味深いことに、AIの出力精度向上にもAIを活用できます。一つは二段階のAIチェックです。例えば、まずChatGPTに解答を生成させ、次に別のプロンプトで「上記解答に事実誤認や矛盾がないか確認してください」と尋ねると、自らミスを検出・修正する場合があります。またOpenAIが提供しているような検証AIモデル（fact-checker的な）を別途使い、主モデルの出力をクロス検証するアプローチもあります。さらに、社内知識を組み合わせる方法として、Retrieval-Augmented Generation (RAG) と呼ばれる仕組みがあります。AIに回答させる際、あらかじめ関係する社内文書やデータベースから関連情報を検索し、そのテキストをプロンプトに含めた上で回答させるのです。これにより、AIはその情報から根拠を引っ張って回答するため、勝手な想像で答える可能性を減らせます。実際、精度が重要な業務では自社の信頼できる情報源をAIに参照させることが有効とされています (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。たとえば法律相談AIなら最新の法令集テキストを参照、医療AIなら医学データベースを参照、といった具合です。もちろんこれでも完全ではないですが、何もないより格段に良いです。
● 対処策3: 問題が起きにくいタスクから活用する
精度の問題を許容できる範囲でまず活用を始め、重要度の高い作業は後から検討するという方針もあります。例えば、多少間違いがあっても害の少ないブレインストーミングやラフドラフト作成といったタスクからAIを使い始め、効果が大きく信頼も蓄積されてから、レポート作成や外部向け文章など厳密さが求められるタスクに広げるという段階的導入です。これにより、AIの癖を把握し対処法も備えた上で、本番運用に臨めます。社内的にも、「まだこのAIは完璧ではない」という認識が共有されるため、過信を防ぐ効果があります。上司や顧客への説明にAI出力を使う際も、「AIがこう言っていますが正しいでしょうか？」と仮説提示として使うよう指導し、AIに全幅の信頼を置かない文化を築くことが大切です (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。
● 対処策4: ベンダーのアップデートを活用
生成AI技術は進歩しており、新しいバージョンでは精度改善が図られています。例えばGPT-4はGPT-3.5に比べ幻覚が減ったと言われていますし、各社モデルも次世代では事実誤りを減らす工夫をしています。常にモデルを最新に保つことで多少精度リスクは下がります。ただし、新モデルは動作が重い・コスト高といったトレードオフもありますので、様子を見つつ切り替える判断が必要です。オープンソース界隈でも「ファインチューニング」や「RLHF」により特定領域での精度向上が報告されています。場合によっては自社データで追加学習（例えばカスタマーサポートAIに過去のFAQを学習させるなど）することで、自社ドメインに強いAIを作り、精度向上につなげることもできます。これはやや専門的になりますが、外部ベンダーに依頼することも可能です。
法規制・法的リスクの課題
● 課題の概要: 生成AIの活用にまつわる法律面の問題も無視できません。まず、データの扱いに関するものです。ユーザーがAIに入力したデータが二次利用されないか、秘密が守られるか、といったプライバシー・機密保持の問題があります。EUではGDPR（一般データ保護規則）があり、個人データを勝手にAI学習に使うことを禁じていますし、日本でも個人情報保護法の観点から不用意なデータ投入はリスクです。また、著作権の問題もあります。AIが学習に使った元データの権利関係（例えば著作物を無断学習しているのでは？という議論）や、AIが生成した結果が既存の著作物に類似していないかなど。さらに人的リスクとしては、AIの判断ミスにより損害が生じた場合の責任の所在が法律上曖昧です。今後AIが普及すると「AIがこう言ったから」と誤った医療判断をして訴訟、などの事例も出るかもしれません。このように、法制度が追いついていない部分が多く、不確実性があります。
● 対処策1: 利用規約と契約を確認
現状の法制度の下では、まず使うAIサービスの利用規約をよく読むことが基本です。例えばOpenAIは「利用者が入力したプロンプトや生成結果を一定期間保存する場合がある」と明記しています。企業向け有料プランでは保存しない設定も可能なので、より安全なプランへの加入も検討すべきです。クラウドAIの場合、ベンダーとの契約書を交わして守秘義務を確認し、問題が起きた際の責任範囲も明らかにしておきましょう。また、AIを自社開発する際は、学習データに第三者の著作物を使わないよう注意するか、使う場合は非公開かつ内部利用に限定し外部配布しないようにします。さらに、生成結果の著作権について社内ルールを決めるのも一法です。例えば「AIが作った文章でも、社員Aが手を加えた時点で社員Aの著作物とみなす」とか、クリエイティブ系なら「AI画像を使う時は必ずオリジナル要素を20%以上追加する」などのガイドラインを設けることもあります。まだ判例が少ないですが、自衛的な対策として、こうしたルール作りは有用でしょう。
● 対処策2: 機密データを扱わない・匿名化
前述の通り、原則として機密情報や個人情報はAIに入力しないのが安全策です。しかしAIの効果を最大化するには自社データ活用が重要なので、そこはジレンマです。一つの解決策は、データを匿名化・要約してからAIに渡すことです。例えば顧客のフィードバック分析をAIに依頼する場合、生データ（顧客名や連絡先付きのアンケート）はそのまま渡さず、ID番号に置き換えたり、必要部分だけ抽出したCSVを作るなどします。AI処理が終わったら、その出力を元に人間が元の顧客情報と付き合わせれば良いのです。また、機密そのものをAIに入れるのでなく、機密を仮に一般的な内容に置き換えて分析させる方法もあります。たとえば、「新製品Xの市場戦略」をAIに検討させる場合、「X」を伏せて「このような特徴の商品」のように書き換えて質問し、得られた一般論を人間が自社文脈に当てはめる、というような使い方です。手間はかかりますが、情報流出リスクを下げられます。
● 対処策3: AI利用の透明性と記録
将来的に法規制が整備された際に困らないよう、AIをどのように使ったか記録を残しておくことも有用です。例えば顧客提案書を作成するのにAIを使ったなら、その旨を内部でメモしておくとか、重要な判断にAIの助言を使った場合ログを残すなどです。AIが自動生成したコンテンツを外部公開する際、「この文章はAIが生成し、人間が編集したものです」と明示するルールを作る動きもあります（欧州AI法ではこうした表示義務が議論されています）。透明性を確保しておけば、万一後で問題になっても誠実に対応できますし、ステークホルダーの信頼も得やすくなります。さらに、AIの判断に頼りすぎないために人間の最終判断を強調しておくことも大事です。例えば社内規定として「AIの出力をそのまま使って意思決定してはならない。必ず判断者が妥当性を評価すること」という一文を入れておけば、責任の所在は人間側にあることが明確になります (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。実務上も「この結論はAIが提示したものだが、最終的に○○部長が確認済み」といった流れを定着させましょう。
● 対処策4: 情報収集と適応
法規制は今後変わっていくので、常に最新の情報を収集することが必要です。例えばEUのAI Actや、日本の政府方針、業界団体のガイドラインなどにアンテナを張っておきます。万一、自社のAI活用法が新ルールに抵触しそうなら、すぐやり方を変える柔軟性が求められます。また、実際の訴訟事例なども今後出てくるでしょうから、それらを研究し教訓を得ることも重要です。例えば海外で「AIが生んだ画像をそのまま商用利用して訴えられた」などの事例が起きれば、自社ではより注意しようと対策できます。逆に言えば、現時点ではグレーな部分が多いので、リスクをゼロにするのは難しいですが、「最善の努力をしている」姿勢を示すことが大事です。社内でしっかりルールを作り守っていれば、万一何かあっても悪質と見なされる可能性は低くなります。
運用上のリスクと課題
● 課題の概要: ここでは上記以外の運用面の課題をまとめます。まず、依存リスクです。AIが便利になると、人間が考える能力やスキルが低下する懸念があります。特に創造性が必要な仕事や、論理的思考力を育てる場面でAI任せにしすぎると、長期的に社員の力が落ちるリスクがあります (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。次にシステム障害リスクです。外部AIサービスがダウンしたりAPI仕様が変わったりすると、業務が停止する恐れがあります。また、AIの利用量が急増してコストが膨れ上がり、後で驚くというコスト管理のリスクもあります (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。さらに、組織への影響として、AIで業務効率が上がる反面、一部の業務が不要になったり人員配置を変える必要が出てきます。その調整を誤ると社内の不満や混乱につながる可能性もあります。最後に、AIの悪用というリスクも考えられます。例えば社員がAIを使って大規模なフィッシングメールを誤送信してしまうとか、外部からの不正アクセスでAIに嘘の指示を出される（プロンプトインジェクション攻撃）など、セキュリティ上の新たなリスクも指摘されています。
● 対処策1: 人間の役割を再定義
AI導入により仕事の質が変わる部分については、人間の役割を再定義することが必要です。例えば、文章作成はAIがやるとしても、人間はその編集者・評価者に回るなど、新たな価値発揮の場を与えることです。「AIではなく自分の頭で考えるべき場面」はどこなのか、社内でディスカッションして決めておくのも良いでしょう。特に若手育成では、最初からAI任せにせず敢えて手計算・自力思考させる訓練を一定期間行うことも検討すべきです。AIによる自動化で空いた時間を、より創造的な仕事や顧客対応に充てるよう指示し、人にしかできない業務へのシフトを促します。経営者は「AIで効率化＝人減らし」ではなく、「AIで生まれた余力を新価値創出に投入する」というメッセージを出すことが大切です。そうすれば社員も前向きにAIを受け入れ、自分の市場価値を高める方向に努力するでしょう。
● 対処策2: フォールバックプランの用意
システム障害などに備えて、**フォールバックプラン（代替策）**を用意しておきます。AIが使えない場合に備えて、人力で最低限回せる体制や手順を残しておくことです。例えば、AIチャットボットがダウンしたらすぐ人間オペレーターに切り替える、お客様対応メールはAIテンプレートが使えなければ旧来のFAQ集で対応、といった具合です。また、1つのAIサービスだけに依存せず、複数の選択肢を比較検討しておき、緊急時に切り替えできるようにするのも手です。国内外で提供されている類似サービスをいくつか試しておき、一社が不具合でも他社で代替可能なようにAPI実装を抽象化しておく、など技術的対処もあります。さらに、月次でAI利用量とコストをモニタリングし、予算超過の兆しがあればアラートを出すような仕組みを作りましょう（クラウドサービス側で通知設定できる場合もあります）。社内的にも、効率化で浮いたコストとAI利用コストを見比べ、ペイしているか定期的にレビューすることをお勧めします。
● 対処策3: 社員とのコミュニケーション
AI導入が進むと、「自分の仕事がAIに取って代わられるのでは」と不安に思う社員もいるかもしれません。ここは経営者や管理職がしっかりコミュニケーションすることが重要です。AI活用の目的はあくまで業務効率化や付加価値向上であり、人員削減が目的ではないことを伝えましょう（仮に将来的に人員再配置があり得るにせよ、拙速にその話をすると現場の協力を得にくくなります）。むしろ、「AIを使いこなせる人材になればキャリアにプラス」というように、社員の成長機会であることを強調します。実際、AIを活用できる人材は市場価値が上がりつつあります。また、AIでは代替できない対人業務やクリエイティブ業務にも注力できるようになると説明し、仕事の質が上がるメリットを共有しましょう。さらに、現場の声を聞いて導入計画に反映させるなど、ボトムアップの参加意識を持たせると不安が軽減します。「一部業務をAI化するので、この部分の専門知識を他に活かしてもらいたい」など具体的に伝えることも効果的です。
● 対処策4: セキュリティ対策の強化
AI導入に伴う新たなセキュリティリスクにも目を配ります。たとえば、外部からのプロンプトインジェクション（AIに悪意ある指示を埋め込む攻撃）に対し、AIモデル側のセキュリティ機能をオンにしたり、出力に不審な内容がないかフィルタリングする措置が考えられます。社内でAIアプリケーションを開発する場合、入力のバリデーション（不正な入力を弾く）やレート制限（大量アクセスを防ぐ）など、通常のWebセキュリティ対策も忘れずに行います。また、アクセス権限管理も重要です。誰でも自由に高機能AIにアクセスできると、誤用や情報流出のリスクが高まるので、部門ごと・目的ごとに適切な権限を設定します。ログを監査し、異常な利用（深夜に大量の問い合わせなど）があれば確認する、といった運用も取り入れるとよいでしょう。
以上、課題と解決策を整理しました。総じて、生成AIは万能ではないことを前提に、組織としてその弱点を補完しリスクを管理しながら活用することが肝要です (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。課題を正面から認識し対処していけば、過度に恐れることなくメリットを享受できるでしょう。
コメント