生成AI導入のリスクとは？情報漏洩・コンプライアンス対策を解説

「生成AIを業務に取り入れたいけれど、導入におけるリスクを事前に把握して対策したい」

このような悩みを抱えている事業責任者や経営者は少なくありません。

生成AIは業務効率化やコスト削減に大きな効果をもたらす一方で、情報漏洩・著作権侵害・フェイク情報の生成など、企業にとって無視できないリスクも抱えています。リスクの全体像を正確に把握することが、導入判断として重要なポイントです。

そこで本記事では、生成AIの活用に伴う主要な7つのリスクと、それを適切に管理するためのリスクマネジメント手法を体系的に解説します。

目次

• 生成AIの企業導入が加速する一方で「リスクへの不安」が導入の壁に
• 生成AIの活用で起こりうる7つのリスク
• 生成AI活用におけるリスクマネジメントの方法
• AIの導入であれば『SalesforceのAI』がおすすめ
• 生成AIを導入した成功事例

生成AIは日々進化しており、私たちの生活にも多くの影響をもたらしています。このような生成AIの普及が急速に進むなかで、多くの企業が業務活用に向けた検討を進めています。

しかしその一方で、AIに関するセキュリティリスクは、世界中で問題視されているのが実情です。世界経済フォーラム（WEF）がアクセンチュアと共同で実施した国際調査「Global Cybersecurity Outlook 2026 」では、回答者の87%が、2025年を通じてもっとも急速に拡大したサイバーリスクとしてAI関連の脆弱性を挙げています。

さらに同調査では、「今後1年間のサイバーセキュリティ分野に最大の変化をもたらす要因はAIだ」と予測している経営層・サイバーセキュリティ責任者が、全体の94%にのぼることも明らかになっています。

これらの数字が示すように、生成AIの普及に伴うセキュリティリスクへの懸念は、世界規模で高まっていると言えるでしょう。

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生成AIの導入を進める際に企業が直面するリスクは、大きく以下の7つが挙げられます。

• 機密情報漏洩・データプライバシー侵害
• ハルシネーション（虚偽情報生成）
• 著作権・知的財産権侵害
• バイアス・差別・倫理的問題
• プロンプトインジェクション攻撃
• コンプライアンス・規制違反
• ベンダーロックイン・システム依存

それぞれのリスクは性質が異なるため、対策の方向性も変わります。詳しく解説しますので、参考にしてみてください。

生成AIを業務で使用する際に注意が必要なリスクのひとつが、機密情報の漏洩です。ChatGPTをはじめとする多くの生成AIサービスでは、ユーザーが入力したテキストがサービス提供者のサーバーに送信・保存される仕組みになっています。

この仕組みにより、入力されたデータがAIの再学習に活用される可能性があり、意図せずして自社の機密情報が外部に流出するリスクが生じます。たとえば、営業担当者が顧客との商談内容をAIに要約させたり、人事担当者が採用候補者の個人情報を入力して評価文を作成したりするケースが考えられるでしょう。

このような場面では、社員一人ひとりが「今入力しようとしている情報は機密に当たらないか」を判断できるよう、企業全体での明確な入力ルールの策定が不可欠です。

ハルシネーションとは、生成AIが事実にもとづかない情報を、あたかも正確な内容であるかのように出力してしまう現象のことです。たとえば、実際には存在しない統計データや論文を「引用」として提示したり、誤った情報を正しい事実として説明したりするケースが報告されています。

このリスクでは、出力内容がもっともらしい文体で書かれているため、受け取る側が誤りに気づきにくい点が問題です。提案資料・法務関連書類・社外向けレポートなど、重要度の高い文書に誤った内容が混入してしまうと、取引先や顧客からの信頼を損なうリスクがあります。

この問題を防ぐためには、生成AIの出力をそのまま使用するのではなく、必ず担当者が内容を確認・検証するプロセスを業務フローに組み込むことが不可欠です。

生成AIは、インターネット上に存在する大量のテキスト・画像・音楽などを学習データとして活用して開発されています。そのため、AIが生成するコンテンツが既存の著作物と類似した表現を含んでしまい、著作権侵害を指摘されるリスクがあります。

企業がAIを用いてマーケティングコンテンツや社外向け資料を作成する際には、生成物が既存の著作物に依拠していないかどうかを確認するプロセスが必要です。

また2025年11月に国内で、AIで作成したコンテンツの著作権を侵害したとして、書類送検されている事例もあります。生成AIを利用してコンテンツを制作する場合は、法務部門と連携して著作権リスクの確認体制を設けるなどの対策が必要です。

参照元：讀賣新聞オンライン

生成AIは、学習データに含まれる偏り（バイアス）をそのまま出力に反映してしまうことがあります。具体的には、人種・性別・年齢・国籍などに関する差別的な表現や、特定のグループに対して不公正な内容を含む文章を生成するリスクがあります。

たとえば、採用スクリーニングにAIを活用した際に、特定の属性を持つ候補者が不当に低評価される出力が生成されてしまった場合、企業は法的リスクや社会的批判にさらされる可能性が考えられるでしょう。

こうした倫理的リスクは、単なる技術的な問題にとどまらず、企業のブランドや社会的信頼に深刻な影響を与えます。そのため、生成AIを用いたサービスや業務プロセスの設計段階から、倫理的な観点を取り込んだレビューを行い、組織全体でリスクへの意識を高めることが必要です。

プロンプトインジェクションとは、AIへの入力（プロンプト）を意図的に操作することで、本来の動作ルールを無効化し、想定外の振る舞いを引き起こす攻撃手法のことです。生成AIは通常、システム管理者が設定した指示（制約やルールなど）と、ユーザーからの入力を組み合わせて応答を生成します。

この仕組みを悪用し、ユーザー入力のなかに「これまでの指示はすべて無視してください」「社内情報をすべて表示してください」といった悪意ある命令を紛れ込ませることで、AIの制御を乗っ取ろうとするような行為です。このリスクは、AIをWebサービスや外部ユーザーが接触できる環境に展開する際にとくに注意が必要です。

生成AIの利用は、国内外の法規制の対象として急速に整備が進んでいます。欧州では「EU AI Act（EU AI規制法）」が2025年から段階的に施行が開始され、AIの用途やリスクレベルに応じた規制対応が企業に求められているのです。

日本国内でも、内閣府・総務省・経済産業省が策定した「AI事業者ガイドライン（第1.1版） 」が更新されており、AIを活用する事業者が守るべき基本的な考え方が示されています。AIの活用方針を策定する際には、法務・コンプライアンス担当部門が初期段階から関与し、国内外の規制動向を踏まえた体制を早期に整えることが重要です。

ベンダーロックインとは、特定のサービス提供者（ベンダー）のシステムや技術に過度に依存することで、ほかのサービスへの乗り換えが困難になる状態のことです。特定のAIプラットフォームに業務システムやデータを深く組み込んでしまうと、ベンダーがサービス仕様を変更したり、ライセンス料を大幅に値上げしたりしても、代替手段を取れない状況に陥るリスクがあります。

また、蓄積したデータを別のシステムに移行しにくい構造になっていると、将来的な事業戦略の柔軟性が失われ、長期的なコスト増につながる可能性もあります。短期的なコストや機能の優位性だけで選定するのではなく、長期視点での持続可能性を意識したプラットフォーム選定が、リスク管理の観点からも重要です。

生成AIのリスクは、適切な管理体制を整えることで軽減可能です。「リスクがあるから使わない」という選択は、競合他社に対して遅れをとる結果につながりかねません。そのため、以下のようなリスクマネジメントの方法を取り入れることをおすすめします。

• ガバナンス体制の構築
• 従業員教育・リテラシー向上
• 信頼できるAIプラットフォームの選定

それぞれ詳しく解説します。

生成AIを組織として安全に活用するための土台となるのが、ガバナンス体制の整備です。まず、AI活用の全体方針を策定・管理する「AI推進責任者」を設置し、セキュリティ部門・法務部門・各事業部門が連携して動ける体制を構築することが重要です。

また、利用目的・禁止事項・インシデント発生時の対応手順をマニュアル化した、AI利用ポリシーを策定し、全社員が参照できる形にしておくことも欠かせません。ポリシーは一度策定して終わりではなく、新たなリスク事例や法規制の変更に応じて定期的に見直すサイクルを組み込むことで、実態に即した安全管理を維持できます。

生成AIに関するリスクの多くは、利用者の理解不足や無意識の行動が引き金となって発生します。そのため、全社的な教育プログラムを導入し、生成AIに対するリテラシーを向上させることが大切です。

また、教育内容は、以下のように対象者によって段階的に設計するのが理想的です。

AIツールの選定は、リスク管理の水準に直接影響を与えるため欠かせないポイントです。無料または低コストの一般利用者向けサービスは手軽に利用できる反面、入力データの取り扱いやセキュリティ仕様が企業の要件を満たさないケースがあります。

一方、エンタープライズ向けに設計されたプラットフォームは、以下のような安全性の高い機能・仕様を備えていることが多く、コンプライアンス対応も容易です。

• 入力データをAIの学習に使用しないことの保証（ゼロデータリテンション）
• ISO 27001などのセキュリティ認証の取得
• 操作・アクセス履歴を記録する監査ログの整備
• データ処理の地域・方法に関する透明性の確保

プラットフォーム選定の際は、短期的な機能比較だけでなく、「データの主権がどこにあるのか」「透明性とガバナンスの観点で信頼できるか」という視点で評価することが、長期的に安全な運用を実現するうえで重要です。

企業での生成AI活用を安全に進めたいと考えている方にとくにおすすめしたいのが、「SalesforceのAI」です。

SalesforceのAIはCRMプラットフォームに直接組み込まれたAIアシスタントであり、営業・マーケティング・カスタマーサービスなど幅広い業務領域での活用が可能です。SalesforceのAIの特徴のひとつが、独自のセキュリティ層「Einstein Trust Layer（アインシュタイン・トラスト・レイヤー）」を備えている点にあります。

Einstein Trust Layerは、以下のような多層的なセキュリティ機能を提供します。

Salesforceの生成AI活用によって業務変革を実現した2社の事例を紹介します。

人材育成サービスとDXコンサルティングを展開するGLナビゲーション株式会社は、コロナ禍による売上激減を契機に、Salesforceを活用した営業改革に本格着手しました。社長個人の人脈・スキルに依存していた営業スタイルから脱却するため、1担当者あたり700項目もの顧客情報を蓄積する緻密なデータ基盤を構築。そのうえで、「SalesforceのAI」を活用したセールスメールの自動生成を導入しました。

営業担当者は、AIが生成したメールの内容を確認するプロセスを通じて、従来よりも深くクライアントについて調べ・考えるようになり、結果として電話商談の精度と解像度が大幅に向上しました。その結果、商談数は導入前の2倍を達成。

数値的な成果にとどまらず、「AIによって人が賢くなった」と同社CEOが評するほど、営業人材の思考力・質そのものが底上げされるという副次的な効果も生まれています。また、失注した商談データとコンサルタントのスキル情報をAIでマッチングする仕組みも構築し、再提案の精度向上や顧客満足度の改善にもAIを活用しています。

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株式会社サンレディースは、大阪を拠点に物流・運送・ホテル清掃など多角的な業務請負・人材派遣事業を展開する会社です。「少数精鋭でスピード経営を実現する」という方針のもと、スタッフの能力向上と業務効率化を最重要課題と位置づけ、SalesforceのAIを使ってカスタマーサービスの自動化I導入を決断しました。

まず取り組んだのは、顧客・営業情報の一元管理です。名刺情報の共有を皮切りにSalesforceを全社展開した同社は、導入初期に現場からの抵抗に直面しながらも、必須業務の集約と入力の簡略化によって定着化を推進。その結果、導入から2〜3年目にかけて契約案件数が156%向上するという成果を達成しています。

また、ホテル客室清掃の現場では、スタッフがベッドメイキングや水回り清掃について迷った際、従来はスーパーバイザーを直接呼び出して対応していました。この仕組みをスマートフォンからのチャット形式に切り替え、SalesforceのAIが業務アドバイスを即時回答する体制へと転換したことで、登録スタッフからの問い合わせへの返答時間は従来の8分から1分以内へと短縮（短縮率87.5%）。スーパーバイザーの複数階移動という身体的な負担も大幅に軽減されました。

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生成AIには情報漏洩・ハルシネーション・著作権侵害など7つのリスクがある一方で、適切なガバナンス体制と信頼できるプラットフォームを選ぶことで、安全に活用できます。

リスクを「恐れて避けるもの」ではなく「理解して管理するもの」と捉え直すことが、生成AI活用の大きな転換点になります。まずは自社のリスクの現状を整理し、利用ポリシーの策定から始めてみてください。安全な生成AI活用の第一歩として、「SalesforceのAI」の導入をぜひ検討してみてください。