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生成AIを安全に使うための基礎知識｜著作権・情報漏洩・ハルシネーション対策

by AI ROOM編集部
AIセキュリティ著作権ハルシネーション初心者

ChatGPTをはじめとする生成AIは、文章作成・リサーチ・画像生成など、ビジネスのあらゆる場面で活用が広がっています。しかし、便利さの裏にはいくつかのリスクが潜んでいます。

「入力した情報がAIの学習に使われないか」「AIが出した情報は本当に正しいのか」「AIが作った文章に著作権の問題はないのか」——こうした疑問を持ちながらも、具体的な対策がわからないまま使っている方は多いのではないでしょうか。

この記事では、生成AIを安全に使うために知っておくべき3つのリスクと、それぞれの具体的な対策を解説します。

生成AIの3つのリスク

生成AIをビジネスで使う際に注意すべきリスクは、大きく分けて3つあります。

  • 情報漏洩リスク: 入力した機密情報がAIの学習データに取り込まれる可能性
  • 著作権リスク: AIが生成したコンテンツが他者の著作物に似てしまう可能性
  • ハルシネーションリスク: AIがもっともらしい嘘の情報を生成する可能性

それぞれ詳しく見ていきましょう。

情報漏洩のリスクと対策

【どんなリスクがあるのか】

生成AIにテキストを入力すると、その内容がAIモデルの学習データとして利用される場合があります。たとえば、社内の機密情報や顧客データをAIに入力すると、その情報が学習に取り込まれ、他のユーザーへの回答に反映される可能性があります。

実際に、大手企業の一部では社員がChatGPTに社内コードや機密資料を入力してしまい、情報漏洩のリスクが問題になった事例が報告されています。

【具体的な対策】

  • 学習への利用をオフにする: ChatGPTでは設定画面から「会話履歴とトレーニング」をオフにできます。Claudeも同様の設定があります。API経由で利用する場合は、デフォルトで学習に使われません
  • 機密情報は入力しない: 顧客の個人情報、社内の未公開情報、パスワード、APIキーなどは、AIに入力しないルールを徹底しましょう
  • 法人向けプランを利用する: ChatGPT Team / Enterprise、Claude for Businessなどの法人向けプランは、入力データが学習に使われない契約になっています
  • 社内ガイドラインを策定する: 「AIに入力してよい情報」と「入力してはいけない情報」を明文化し、チームで共有しましょう
⚠️AIに入力してはいけない情報の例
  • 顧客の氏名・住所・電話番号・メールアドレスなどの個人情報
  • 未発表の事業計画・財務データ・契約内容
  • 社内システムのパスワード・APIキー・アクセストークン
  • 取引先から秘密保持契約（NDA）のもとで共有された情報
  • 従業員の人事評価・給与情報

著作権のリスクと対策

【どんなリスクがあるのか】

生成AIが出力したテキストや画像が、既存の著作物に似てしまう場合があります。AIは大量のデータを学習しているため、意図せず既存の文章や画像のパターンを再現してしまう可能性があるのです。

また、AIが生成したコンテンツ自体に著作権が発生するかどうかも、法的な議論が続いています。日本では文化庁が「AIが自律的に生成したものには著作権は発生しない」との見解を示していますが、人間の創作的な関与がある場合は著作権が認められる可能性があります。

【具体的な対策】

  • AIの出力をそのまま使わない: AIが生成した文章や画像を、自分の言葉で書き直したり、編集・加工したりして独自性を加えましょう。そのまま使うと、既存の著作物との類似性が残るリスクがあります
  • 事実確認を行う: AIが生成した情報に含まれる引用や参照が正確かどうか、元の出典を確認しましょう
  • 既存コンテンツとの類似チェック: 重要なコンテンツは、コピペチェックツールなどで既存コンテンツとの類似度を確認することを推奨します
  • 画像生成ではライセンスに注意: AI画像生成ツールの利用規約を確認し、商用利用が許可されているか、生成画像の権利がどう扱われるかを把握しておきましょう

【AI生成コンテンツの著作権の考え方】

  • AIが自律的に生成したもの: 著作権は発生しない（文化庁の見解）
  • 人間が創作的に関与したもの: プロンプトの工夫や出力の編集・選択に創作性が認められれば、著作権が発生する可能性がある
  • 他者の著作物との類似: AIの出力が既存の著作物と実質的に同一・類似している場合、著作権侵害となる可能性がある

ハルシネーションのリスクと対策

【ハルシネーションとは】

ハルシネーション（幻覚）とは、AIがもっともらしいが実際には誤った情報を生成する現象です。AIは「正しい情報」と「正しそうに見える情報」を区別する能力を持っていないため、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することがあります。

【ハルシネーションが起きやすいケース】

  • 専門的・ニッチな質問: AIの学習データが少ない分野では、誤った情報を生成しやすい
  • 最新の情報を求めるとき: AIの学習データには期限があるため、最新のニュースや法改正の情報は正確でない場合がある
  • 数値や統計データ: 具体的な数字を求めると、もっともらしいが架空の数値を返すことがある
  • 人物の経歴やプロフィール: 実在の人物について、事実と異なる情報を生成することがある
  • URLや参考文献の引用: 存在しないWebページや論文を、あたかも実在するかのように提示することがある

【具体的な対策】

  • 重要な情報は必ず裏取りする: AIの回答を鵜呑みにせず、公式サイト・一次情報・信頼性の高いメディアで事実確認を行いましょう
  • AIに「自信度」を聞く: 「この回答にどのくらい自信がありますか？」と聞くことで、AIが不確実な回答をしている場合にそれを認めることがあります
  • 出典を求める: 「参考にした情報源を教えてください」と追加で質問し、提示された出典が実在するか確認しましょう
  • Perplexityなど出典付きツールを使う: 回答に出典リンクが付くAIツールを使えば、情報の信頼性を確認しやすくなります
  • 複数のAIで回答を比較する: 重要な判断に関わる情報は、ChatGPT・Claude・Geminiなど複数のAIに同じ質問をして、回答が一致するか確認しましょう
💡ハルシネーションを減らすプロンプトのコツ
  • 「わからない場合は『わからない』と答えてください」と前置きする
  • 質問の範囲を狭く具体的にする（広い質問ほど誤りが増えやすい）
  • 「根拠となる情報源も一緒に提示してください」と依頼する
  • 「推測ではなく、確実に知っている情報だけを答えてください」と指示する

ビジネスでのAI活用ガイドライン

組織でAIを安全に活用するためには、明確なガイドラインの策定が重要です。

【ガイドラインに盛り込むべき項目】

  • 利用目的の明確化: どのような業務にAIを使ってよいか、使ってはいけないかを定義
  • 入力データの制限: AIに入力してよい情報の範囲を明確にする
  • 出力の確認プロセス: AIが生成したコンテンツを外部に公開する前の確認手順を定める
  • 利用ツールの指定: セキュリティ基準を満たすツールのみ利用を許可する
  • インシデント対応: 情報漏洩や著作権侵害が疑われる場合の報告・対応フローを整備
  • 定期的な見直し: AI技術や法規制の変化に合わせてガイドラインを更新する

【個人で使う場合のチェックリスト】

フリーランスや個人事業主の方は、以下のポイントを意識するだけでもリスクを大幅に減らせます。

  • AIに入力する前に「この情報は漏洩しても問題ないか」を自問する
  • AIの出力を納品物にする場合は、必ず自分の目で事実確認・品質チェックを行う
  • クライアントワークでは、AI利用の可否を事前に確認する
  • 生成画像を商用利用する場合は、ツールの利用規約を確認する
  • 定期的にAIツールの利用規約やプライバシーポリシーの更新を確認する

よくある質問

Q. ChatGPTに入力した情報は他の人に見られますか？

デフォルト設定では、ChatGPTに入力した内容はOpenAIのモデル改善に使用される可能性があります。ただし、設定画面から「会話履歴とトレーニング」をオフにすることで、学習への利用を停止できます。また、ChatGPT Team / Enterpriseプランでは、入力データが学習に使われない契約になっています。

Q. AIが生成した文章をそのままブログに掲載しても大丈夫ですか？

法的には可能ですが、おすすめしません。AIが生成した文章は既存の著作物に似る可能性があること、事実と異なる情報が含まれる可能性があること、そしてSEO面でも独自性のないコンテンツは評価されにくいことが理由です。AIの出力をたたき台として使い、自分の知見や表現で書き直すのが安全な使い方です。

Q. ハルシネーションを完全に防ぐ方法はありますか？

現時点では完全に防ぐことはできません。AIの仕組み上、誤った情報を生成する可能性は常に存在します。そのため、重要な情報は必ず一次情報で裏取りする習慣をつけることが最も効果的な対策です。出典付きで回答するPerplexityのようなツールを活用するのも有効です。

Q. 社内でAI利用のルールを作りたいのですが、何から始めればよいですか？

まずは「AIに入力してはいけない情報の一覧」を作ることから始めましょう。個人情報・機密情報・NDA対象の情報などを明文化し、チームに共有します。次に、AIの出力を外部に公開する前の確認フローを決めます。完璧なガイドラインを最初から作ろうとせず、まず最低限のルールを決めて運用しながら改善していくのが現実的です。

Q. AIツールのセキュリティはどう判断すればよいですか？

ISO 27001やSOC 2といったセキュリティ認証の取得状況を確認しましょう。また、データの保管場所（国内か海外か）、暗号化の有無、入力データが学習に使われるかどうかを、各ツールのプライバシーポリシーで確認することも重要です。法人利用の場合は、セキュリティシートの開示を求めるのも有効な判断材料になります。

Q. AIの利用に関する法規制は今後どうなりますか？

EUでは2024年にAI規制法（AI Act）が成立し、リスクの高いAI利用には厳格な規制が課されます。日本でも内閣府を中心にAI戦略会議でルール整備が進められています。現時点では業界ごとの自主規制やガイドラインが中心ですが、今後は法的な規制が強化される可能性があります。最新の動向を定期的に確認しておくことをおすすめします。

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