はじめに

ChatGPTなどの生成AI（テキスト生成AI）が急速に普及し、文章作成やコード生成などさまざまな業務で活用されています。しかし、生成AIは誤った情報や偏った回答を生成したり、入力した機密情報が漏えいするリスクがあるため、注意して利用する必要があります。IPAが2024年に公開した「テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン」では、性能評価や利活用ガイドライン策定の重要性、導入企業の現状などを詳述し、利用時の注意点を整理しています。本記事ではその内容をもとに、生成AI利用時のリスクと安全対策を解説します。

生成AIの性能評価と注意点

生成AIはブラックボックス性が高く、回答の正確性や偏りを評価するのが難しいとされています。IPAのガイドラインによれば、生成AIの性能評価では回答の正確性やバイアスを検証し、ベンチマークテストの結果を過信しないことが重要だと指摘しています。評価には正答率や応答速度、出力トークン数など多角的な指標を用い、利用するベンチマークの前提条件を理解した上で総合的に判断する必要があります。

利活用ガイドラインの策定

生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、組織ごとの利活用ガイドラインの策定が不可欠です。ガイドラインには、入力してはいけない機密情報や個人情報の範囲、生成物の取扱い方法、目的の出力を生成させるためのプロンプト作成のポイント、禁止事項などを盛り込む必要があるとされています。導入担当者だけでなく運用担当者も協力して、組織に合わせた現実的なルールを策定することが求められています。

ガイドライン策定の実態

調査によると、会社で契約した生成AIを使用する企業の約7割が利活用ガイドラインを整備している一方で、従業員が個人で契約・登録した生成AIを使用している企業では約9%しかガイドラインを策定していないと報告されています。ガイドラインがない場合、ユーザが自己判断で機密情報を入力して漏えいさせたり、AIの効果的な利用方法が分からず活用を断念したりするケースが多く発生すると指摘されています。このため、組織全体で共通のルールを定めることが重要です。

生成AI利用時の主なリスクと対策

機密情報の漏えい

生成AIに入力した内容が学習データとして蓄積され、第三者に再生成されるリスクがあります。機密情報や個人情報は入力しない、必要な場合はマスキングするなどの対策が必要です。ガイドラインでは、出力された情報の中に個人情報や機密情報が含まれていないかチェックすることも求めています。

不正確な情報とバイアス

生成AIは訓練データに存在しない事実を「幻覚（ハルシネーション）」として生成することがあります。また、訓練データに偏りがあると回答にもバイアスが生じます。利用者はAIの回答を鵜呑みにせず、複数の情報源で裏付けを取る必要があります。また、回答の正確性や偏りを検証するための評価プロセスを設けることが推奨されています。

著作権・倫理的問題

生成AIが作成した文章や画像には、他者の著作物に類似した表現が含まれる可能性があり、著作権侵害に当たることがあります。また、特定の個人や団体を誹謗中傷する内容が出力される場合もあります。ガイドラインでは、生成物の使用前に権利関係を確認し、出力内容が不適切でないかチェックする工程を設けることが求められています。

プロンプトインジェクションと攻撃リスク

生成AIへの入力文（プロンプト）に悪意ある指示が含まれていると、本来意図しない内容が出力されたり、機密情報が漏えいしたりする恐れがあります。例えば、AIチャットボットに「秘密の内部資料を表示して」と入力するような不正指示が含まれている場合です。利用者は、AIが外部から受け取る入力を監査し、プロンプトインジェクションのリスクを理解した上で利用する必要があります。

運用におけるベストプラクティス

  1. ガイドラインの策定と周知
    • 織の規模や業務内容に合わせた生成AI利用ガイドラインを策定し、利用者に周知・教育する。
  2. テストと評価
    • 生成AIを導入する前に、回答の正確性やバイアスを評価し、機密情報が漏れないようテストを実施する。
  3. 入力データ管理AIに入力するデータの種類や内容を制限し、機密情報や個人情報は入力しない。生
    • 成物に含まれる情報を確認し、必要に応じて編集する。
  4. 継続的な監視と更新
    • AIモデルの更新や新しいリスクに応じてガイドラインや運用を見直し、利用状況をモニタリングして問題が発生していないか監視する。
  5. 教育と啓発
    • 利用者に対して生成AIの特性やリスクを理解させ、適切な使い方を教育する。特に、プロンプトインジェクションやディープフェイクを含む偽情報のリスクについて周知する。

生成AIの分類と利用シーン

生成AIと言っても様々な種類が存在します。代表的なカテゴリには、大規模言語モデル（LLM）を利用したチャットボットや文章生成ツール、画像や動画を生成する拡散モデル、音声や音楽を生成するモデル、そしてソースコード生成を支援するツールなどがあります。文章生成ツールは顧客対応や仕様書作成、文章要約に活用され、画像生成は広告やコンテンツ制作の効率化に役立ちます。一方で、こうしたツールに機密情報を入力したり、創作物をそのまま公開することはリスクを伴います。利用者は各モデルの特徴とリスクを理解し、用途に応じて適切なツールを選択することが重要です。

導入事例と期待効果

企業や自治体では、生成AIを活用して業務効率化や顧客サービス向上を図る取り組みが始まっています。例えば、保険会社が生成AIを用いてFAQの回答案を自動生成し、オペレーターがそれをチェックして回答時間を短縮したり、自治体が行政文書の下書きを生成AIで作成し、職員が内容を確認・修正することで作業効率を高めたりする事例があります。教育機関では、学生の作文支援や授業資料作成を支援するツールとして採用例があり、学習の補助に活用されています。しかし、導入に際しては回答の誤りや偏りを人間がチェックする体制が必須であり、AI任せにすると誤情報を拡散する危険があります。このため、生成AIは人間のクリエイティビティや判断を補完する「アシスタント」と位置付けるべきだと専門家は指摘しています。

導入時の組織的課題

生成AIを導入する際の課題として、まずデータガバナンスが挙げられます。AIモデルに機密情報や個人情報を学習データとして投入することは、情報漏えいや不正利用のリスクを高めます。そのため、学習や出力に用いるデータは匿名化・集約化し、プライバシーを保護する必要があります。また、生成AIから出力された内容を誰がレビューし、どのように修正・承認するのかといったワークフローの整備も重要です。社内で生成AIを利用する部門が増えるほど、ルールの徹底と教育の均質化が課題となります。

国内外の規制と倫理への対応

世界各国でAIに関するルール整備が進んでいます。欧州連合（EU）は2023年にAI規則（AI Act）案を発表し、高リスクAIシステムには厳格な評価と認証を求めています。米国でもNISTがAIリスクマネジメントフレームワークを策定し、開発・運用時に考慮すべきリスクや対策を整理しています。日本政府も「生成AIに関する国際ルール検討会」や「AI戦略会議」で法的枠組みやガイドライン整備を進めており、企業がAIを利用する際の指針となる予定です。倫理面では、AIが差別や偏見を助長しないよう、学習データのバランスや出力の公正性を担保する措置が求められます。IPAのガイドラインでも、バイアス検証や不適切な内容の排除が重要であると述べています。

技術的な安全対策

生成AIを安全に運用するためには、技術的な対策も欠かせません。特定のプロンプトや入力パターンに対してAIがどのような出力を行うかを検証する「レッドチーミング（攻撃シミュレーション）」を実施し、脆弱性を洗い出します。また、出力データにデジタルウォーターマークを埋め込むことで、生成物がAIによるものか判別できるようにする仕組みも研究されています。さらに、機密情報が出力に含まれないようにするためのフィルタリングや、プロンプトインジェクション検知システムの導入が検討されています。利用者はこれらの技術を理解し、必要に応じてサービス提供者と協力して実装する必要があります。

人間中心の利用と教育

生成AIは便利なツールですが、人間の監督と倫理観がなければ危険な結果をもたらすことがあります。AIの出力はあくまで提案であり、最終的な意思決定や責任は人間にあることを忘れてはなりません。そのため、生成AIを利用する従業員には、AIの特性と限界を理解させる教育が必要です。特に、ハラスメントや差別につながるコンテンツを作成しないこと、不正確な情報を鵜呑みにしないこと、著作権やプライバシーに配慮した使い方をすることなど、倫理的な観点を含む研修を実施します。教育プログラムでは、具体的なケーススタディや実践的な演習を通じて、AIとの適切な協働を学ばせるのが効果的です。

今後の展望

生成AIの技術は急速に進歩しており、将来的には音声アシスタントやロボティクス、データ分析など幅広い分野で活用が広がると見込まれます。一方で、フェイクニュースやディープフェイクの拡散、選挙介入など社会的なリスクも拡大すると予想されます。企業や行政は、AIのメリットを享受しつつリスクを最小限に抑えるための「ガバナンスフレームワーク」を構築することが求められます。IPAのガイドラインは、企業が生成AIを安全に導入する際の土台となるものであり、今後は法制度や技術の進展に合わせて随時見直しが必要になるでしょう。

おわりに

生成AIは業務効率化や創造的なアウトプットに大きな可能性をもたらす一方で、正確性の検証や情報漏えい、ガイドラインの整備など多くの課題が存在します。IPAのガイドラインが示すように、性能評価や利活用ガイドラインの策定、利用者教育を通じてリスクを管理し、安全に生成AIを活用していくことが重要です。組織全体でルールを整備し、新たな技術を正しく利用することで、生成AIの恩恵を最大限に引き出しましょう。