生成AIソリューションで業務効率化！リスク管理ポイントとAI導入方法を解説

生成AIソリューションは、文章作成、画像生成、データ解析など幅広い業務に活用できる一方で、導入にあたってはリスクの把握が欠かせません。特に企業の情報資産を扱う場合、セキュリティや法規制への対応、出力の正確性などに注意が必要です。

しかし、適切なリスク管理を行い、目的に合ったAIソリューションを導入すれば、業務効率化や意思決定の迅速化など大きな成果を得ることができます。

本記事では、生成AI導入における主なリスクと、導入を成功させるポイントについて具体的に解説します。これを読むことで、自社に適した生成AIソリューションの活用方法や安全な導入手順を理解できるでしょう。

生成AIソリューションが持つ4つのリスク

生成AIの導入を検討する際には、リスクを理解して対策を講じることが重要です。リスクを軽視すると、業務効率化の成果どころか、企業の信頼や資産を損なう可能性もあります。ここでは、代表的な4つのリスクについて詳しく解説します。

情報漏洩・セキュリティリスク

生成AIは大量のデータを学習し、業務上の情報を入力することで出力を生成します。この過程で、機密情報や個人情報が外部に漏れるリスクがあります。特にクラウド型AIサービスでは、データ送受信の際の暗号化やアクセス制御が不十分だと、第三者による不正アクセスや情報流出の危険が高まります。

したがって、利用するAIサービスのセキュリティ体制を確認し、必要に応じて社内データの匿名化やオンプレミスでの利用を検討することが重要です。

誤情報・不正確な出力のリスク

生成AIは学習したデータに基づいて出力を行いますが、必ずしも正確な情報を保証するわけではありません。特に専門性の高い業務で誤った出力を使用すると、意思決定の誤りや業務効率低下につながる可能性があります。

そのため、AIが生成した情報は必ず人間による検証を行い、重要な判断に利用する場合は二重チェックの仕組みを設けることが推奨されます。

著作権・知的財産権の侵害リスク

生成AIは既存データを学習してコンテンツを生成するため、著作権や商標権、意匠権などの知的財産権を侵害するリスクがあります。

特に画像生成や文章作成の際、学習データに権利保護された素材が含まれている場合、生成物の商用利用に制限がかかる可能性があります。導入前には利用規約や法的リスクを確認し、必要に応じてライセンスフリーのデータや自社所有のデータを用いることが重要です。

倫理・法規制への抵触リスク

生成AIは内容の中立性や倫理性にも注意が必要です。差別的表現や不適切な表現を生成する可能性があり、これが社内外で問題となるリスクがあります。

また、個人情報保護法やGDPRなど、地域ごとの法規制にも抵触する可能性があります。AI導入に際しては、利用ガイドラインを策定し、社員教育やモニタリング体制を整えることで、法的・倫理的リスクを低減できます。

AI導入リスク管理を最適化する方法

生成AIを導入する際には、リスクを正しく管理することが業務効率化の成功につながります。AIが生成する情報の正確性やセキュリティ、法的リスクを軽減することで、安心して業務に組み込むことが可能です。

ここでは、具体的にどのような対策を取るべきか、5つのポイントに分けて解説します。

セキュリティ対策を徹底した開発・運用環境を構築する

生成AIの開発や運用には、機密情報や顧客データを扱う場合が多いため、セキュリティ対策が不可欠です。具体的には、アクセス権限の厳格な管理や暗号化通信、定期的な脆弱性診断を行うことで、情報漏えいリスクを抑えることができます。

また、社内で運用する場合は、専用ネットワークや隔離環境を構築することで、外部からの不正アクセスを防ぎつつ、安全にAIを活用できます。

生成AI基盤のフィルタリング・モデレーションを意識する

生成AIは入力データに応じて予期せぬ出力を行うことがあります。不適切な表現や事実誤認のある内容が生成されると、業務上の混乱や顧客への誤情報提供につながる可能性があります。そのため、出力のフィルタリングやモデレーション機能を導入し、生成物を自動的にチェックする仕組みが重要です。

さらに、人間による最終確認を組み合わせることで、業務に安全に組み込むことが可能になります。これにより、AIの柔軟性を活かしつつ、誤情報のリスクを最小限に抑えられるでしょう。

使用データの権利確認とライセンス管理を行う

生成AIは学習データを基に出力を作成するため、データに含まれる著作権や商標権などの知的財産権を侵害するリスクがあります。特に画像生成や文章作成、音声合成などを業務で利用する場合、権利侵害が発生すると法的なトラブルに発展しかねません。

そのため、使用するデータの権利確認やライセンス管理は必須です。具体的には、ライセンスフリーのデータや自社保有のデータのみを利用する、第三者権利の確認プロセスを導入するなどの対策が効果的です。こうした管理を徹底することで、安全かつ効率的にAIを業務に活用できます。

利用規約やポリシーで利用範囲を明示する

生成AIを社内外で安全に活用するためには、利用規約や社内ポリシーで使用範囲を明確に定めることが重要です。社員がAIをどの業務で利用できるか、どの情報を入力してはいけないかをルール化することで、誤った利用によるリスクを防げます。

また、ポリシーに基づいた運用を徹底することで、個人情報保護法や著作権法、業界規制などへの違反を回避できます。加えて、社員教育や社内研修を組み合わせると、全社的にリスク意識を共有し、安全なAI活用体制を構築できます。

適切な生成AI導入支援を活用する

生成AI導入の成功には、専門知識を持つ外部支援を活用することが有効です。導入計画の策定、PoC検証、運用フローの設計まで伴走型で支援するサービスを活用すれば、自社に最適なAI活用方法を効率的に確立できます。

また、外部支援を利用することで、社内のノウハウを蓄積しつつ、リスク管理体制も整えやすくなります。PoCデモ版や小規模トライアルを通じてAIの効果を確認できるサービスを活用すると、初期投資や導入リスクを抑えながら、安心して業務にAIを取り入れることが可能です。

生成AIソリューションのリスク対策ができるAI導入法

生成AIは業務効率化や意思決定のスピード向上に貢献しますが、同時に情報漏洩や誤情報、法的・倫理的リスクが存在します。そのため、安全に導入するには段階的な運用と社内ルールの整備、適切な監査体制が重要です。

ここでは、企業が生成AIを安全に導入するための実践的な方法を解説します。

スモールスタートによる段階的導入

生成AI導入の第一歩として有効なのがスモールスタートです。まずは社内の特定業務や限定されたプロジェクトでAIを活用し、出力の精度や運用フローを確認します。小規模導入により、誤った出力や情報漏洩のリスクを最小限に抑えつつ、AIの効果を実証できます。

さらに、スモールスタートで得た知見を基に社内ルールや運用フローを改善することで、段階的に規模を拡大しても安全かつ効率的にAIを活用できます。これにより、リスク管理と導入効果の両立が可能です。

ガバナンスと倫理指針の整備

生成AIを業務で安全に活用するためには、社内のガバナンス体制と倫理指針の整備が欠かせません。具体的には、AIの利用範囲やデータ取り扱いルール、出力結果の責任範囲を明文化することが重要です。

また、社員に対して教育や研修を実施し、ルール遵守の意識を徹底させます。ガバナンスと倫理指針を整備することで、法規制違反や不適切な情報発信のリスクを抑え、社内全体で安全にAIを活用する土台を築くことができます。

出力監査と人間による最終確認の組み込み

生成AIの出力には、誤情報や不適切な内容が含まれる可能性があります。そのため、AIの結果をそのまま利用せず、人間による最終確認プロセスを組み込むことが重要です。具体的には、重要な意思決定や顧客向け情報に関しては必ず担当者がレビューし、必要に応じて修正や承認を行います。

加えて、定期的な出力監査やログ管理を行うことで、問題が発生した場合にも迅速に原因を特定でき、安全性を確保しながら業務効率化を推進できます。

生成AIに関するポリシーを明確にして業務効率化している企業事例

生成AIの導入において、ポリシーの明確化はリスク管理と業務効率化の両立に不可欠です。ここでは、各企業の取り組み事例をご紹介します。

事例①株式会社NTTデータ｜NTTデータグループのAI指針を策定

NTTデータは、AI技術の活用において倫理的なガバナンスを重視し、グループ全体で統一的なAI指針を策定しています。この指針は、AIの開発・運用における透明性、公正性、説明責任を確保することを目的としています。具体的には、AIシステムの設計段階から運用に至るまで、倫理的な観点を組み込み、リスクを最小限に抑える取り組みがなされています。

出典参照：NTTデータグループのAI指針を策定｜株式会社NTTデータ

事例②株式会社セールスフォース・ジャパン｜信頼される生成AIのためのガイドラインを策定

セールスフォース・ジャパンは、生成AIの導入に際して、信頼性と透明性を確保するためのガイドラインを策定しています。このガイドラインでは、AIの出力内容が誤解を招かないようにするための基準や、ユーザーがAIを適切に利用できるようにするための指針が示されています。

これにより、生成AIの活用が業務効率化に寄与するとともに、リスク管理も徹底されています。

出典参照：責任ある生成AI開発のための5つのガイドライン – Salesforce｜株式会社セールスフォース・ジャパン

事例③アドビ株式会社｜「Adobe生成AIユーザーガイドライン」を明文化

アドビは、生成AI技術「Adobe Firefly」の商用利用に関するユーザーガイドラインを公開しています。このガイドラインでは、生成AIの使用における禁止事項や知的財産権の取り扱い、コンテンツの品質確保のためのベストプラクティスが明文化されています。

ユーザーはこれらのガイドラインを遵守することで、生成AIを安全かつ効果的に活用できるようになっています。

出典参照：Adobe生成AIユーザーガイドライン｜アドビ株式会社

生成AI開発のリスク管理は『numoment株式会社』へご相談ください

生成AIの導入には、技術的な側面だけでなく、法的・倫理的なリスクも伴います。『numoment株式会社』では、これらのリスクを最小限に抑えるための支援を行っています。具体的には、以下のようなサービスを提供しています。

• PoC（概念実証）デモ版の提供：導入前にAIソリューションの効果を確認できるデモ版を無償で提供し、リスクを事前に把握できます。
• データ権利確認とライセンス管理：使用するデータの権利関係を明確にし、適切なライセンス管理をサポートします。
• 倫理指針の策定支援：企業の方針に沿ったAI倫理指針の策定を支援し、コンプライアンスを確保します。
• セキュリティ対策の強化：AIシステムの開発・運用におけるセキュリティ対策を徹底し、情報漏洩のリスクを低減します。

これらの支援により、生成AIの導入がスムーズに進み、業務効率化とリスク管理の両立が実現できます。

まとめ｜リスク管理を徹底しつつ生成AIを活用しよう

生成AIの導入は、業務効率化に大きな効果をもたらしますが、リスク管理を怠ると逆効果となる可能性があります。NTTデータ、セールスフォース・ジャパン、アドビといった企業の事例からもわかるように、ポリシーの明確化と遵守が重要です。

『numoment株式会社』では、これらのリスクを最小限に抑えるための支援を提供しており、安心して生成AIを導入できます。リスク管理を徹底しつつ、生成AIを活用することで、業務効率化と競争力の向上を実現しましょう。