会社情報プロダクトサービス採用情報ブログTECH BLOGお問い合わせ
会社情報プロダクトサービス採用情報ブログTECH BLOGお問い合わせ

【生成AIの注意点とは？】利用時に気をつけること・リスクとその対策を紹介

[updated: 2024-08-22]
 
近年、 生成AI (生成型人工知能) という言葉がメディアを賑わすようになり、私たちの生活や仕事にも少しずつ変化が現れ始めています。革新的な技術として期待が高まる一方で、その利用には注意すべき点があることも事実です。
生成AIは、これまで人間が行ってきたような知的作業、例えば文章や画像、音楽などを自動で作り出すことを可能にする技術です。大量のデータを学習することで、まるで人間が創造したかのような自然でクオリティの高いアウトプットを生み出せる点が、多くの企業や人々から注目を集めています。
しかし、生成AIは発展途上の技術であり、その利用には潜在的なリスクも存在します。例えば、著作権侵害や倫理的な問題、誤情報の拡散など、解決すべき課題も多くあります。
そこで今回は、生成AIを使う際に特に注意すべき点やリスクとその対策について、具体的な事例を交えながら詳しく解説していきます。生成AIを安全かつ効果的に活用するためのガイドとして、ぜひ最後までお読みください。

生成AIの利用時に気をつけること

生成AIを効果的に活用するためには、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。ここでは、特に重要な3つのポイントについて詳しく解説していきます。
 

データの品質とバイアス

生成AIの出力の質は、学習に用いるデータの質に大きく依存します。生成AIは、大量のデータからパターンやルールを学習し、それを元に新しいコンテンツを生成します。
例えば、大量の猫の画像を学習させた生成AIは、猫の絵を描くように指示すれば、猫の特徴を捉えたリアルな画像を生成することができます。しかし、学習データに偏りがあった場合、例えば特定の品種の猫の画像ばかりを学習させていた場合、生成される画像は偏ったものになってしまう可能性があります。
 
具体的な例としては、
  • 人間の顔画像を生成するAIに、白人系の顔画像ばかりを学習させた場合、生成される顔画像は白人系に偏ってしまう可能性があります。
  • 特定の政治思想を持つ人々の文章ばかりを学習させたAIに文章を書かせた場合、生成される文章はその政治思想に偏ったものになってしまう可能性があります。
このように、生成AIを利用する際には、学習データの偏りによって意図せずバイアスが生まれてしまう可能性があることを理解しておく必要があります。
 

データセットの選定とその影響

生成AIの開発において、データセットの選定は非常に重要なプロセスです。生成AIの性能は、学習に使用するデータセットの品質に大きく左右されます。質の高いデータセットを使用することで、生成されるコンテンツの精度や信頼性が向上します。
 
具体的な例としては、
  • 医学論文を学習させた生成AIに、新しい薬の効果に関する質問をした場合、質の高い医学論文を学習させていれば、信頼性の高い情報を生成してくれるでしょう。
  • 一方で、信憑性の低いウェブサイトの情報を学習させた生成AIに同じ質問をした場合、生成される情報は不正確なものになる可能性があります。
 

バイアスの認識と対策

生成AIの開発において、バイアスへの対策は非常に重要です。バイアスとは、特定の属性や傾向に偏ったデータやアルゴリズムによって生じる、不公平な結果や差別を生み出す可能性を指します。
 
具体的な例としては、
  • 採用活動にAIを活用する場合、過去の採用データに偏りがある場合、特定の性別や年齢層に対して不利な評価を下してしまう可能性があります。
  • 融資審査にAIを活用する場合、過去の融資データに偏りがある場合、特定の地域や属性の人々に対して不利な審査結果を出してしまう可能性があります。
 
バイアスを軽減するためには、以下のような対策が考えられます。
  • データセットの多様性を確保する: 特定の属性や傾向に偏らないように、多様なデータを含める。
  • バイアスを検出するアルゴリズムを開発する: バイアスを含むデータを検出し、修正する。
  • 専門家による評価: 生成AIが出力した結果を専門家が評価し、バイアスが含まれていないかを確認する。
 

プライバシーとセキュリティ

生成AIを利用する際には、個人情報の取り扱いにも十分に注意する必要があります。生成AIは大量のデータを学習するため、その中には個人情報が含まれている可能性もあります。
例えば、顧客の購買履歴や位置情報などを学習した生成AIは、個人が特定できるような情報を含む文章や画像を生成してしまう可能性があります。
 

個人情報の取り扱い

個人情報を含むデータを利用する場合は、以下の点を考慮する必要があります。
  • 法令遵守: 個人情報保護法など、関連する法令を遵守する必要があります。
  • 利用目的の特定: 個人情報を利用する目的を明確化し、その目的の達成に必要な範囲内で利用する必要があります。
  • 安全対策の実施: 個人情報への不正アクセス、紛失、破壊、改ざん、漏えいなどを防止するための適切な安全対策を講じる必要があります。
 

データの匿名化

生成AIの学習データとして個人情報を含むデータを利用する場合は、匿名化を行うことが重要です。匿名化とは、個人を特定できないようにデータを加工することです。
具体的な匿名化の方法としては、
  • 個人を特定できる情報（氏名、住所、電話番号など）を削除する方法
  • データの一部をマスクする方法（例: *-*郎）
  • データ全体を統計的に処理する方法
などがあります。
 

著作権と法的問題

生成AIによって生成されたコンテンツの著作権は、現状では明確に定義されていません。そのため、生成AIを利用して作成したコンテンツを商用利用する場合には、著作権に関するトラブルに巻き込まれる可能性もあります。
 

著作権侵害のリスク

生成AIが生成したコンテンツが、既存の著作物と類似している場合、著作権侵害に該当する可能性があります。
具体的な例としては、
  • 生成AIに絵画の制作を依頼した結果、既存の有名な絵画と酷似した作品が生成された場合、著作権侵害に該当する可能性があります。
  • 生成AIに小説の執筆を依頼した結果、既存の小説のストーリーや登場人物と酷似した作品が生成された場合、著作権侵害に該当する可能性があります。
 

法的コンプライアンスの確認

生成AIを利用する際には、著作権法以外にも、個人情報保護法や不正競争防止法など、様々な法律が関係してきます。そのため、事前に専門家の意見を聞くなどして、法的な問題がないかを確認しておくことが重要です。

生成AIのリスクとその対策

生成AIを利用する際には、多くの利点がある一方で、いくつかのリスクも存在します。ここでは、主なリスクと、そのリスクを軽減するための対策について解説します。
 

誤情報の拡散

生成AIは、インターネット上の膨大なデータから学習するため、その中には誤情報も含まれています。そのため、生成AIが生成する情報には、誤情報が含まれている可能性があることを認識しておく必要があります。
 

フェイクニュースのリスク

生成AIは、本物と見分けがつかないほど精巧なフェイクニュースを生成する可能性があります。フェイクニュースは、社会に混乱を招き、人々の誤解を生む可能性があるため、大きな問題となっています。
具体的な例としては、
  • 選挙期間中に、特定の候補者に関する虚偽の情報を生成し、拡散する。
  • 企業の評判を落とすために、虚偽の情報を含む記事やレビューを生成する。
などが考えられます。
 

情報の信頼性の確認方法

生成AIが生成した情報が信頼できるものかどうかを判断することは非常に重要です。情報源を確認したり、他の情報源と照らし合わせたりするなどして、情報の信憑性を確認する必要があります。
具体的な確認方法としては、
  • 情報源を確認する: 情報源が信頼できるメディアや機関のものであるかを確認する。
  • 他の情報源と照らし合わせる: 複数の情報源を参照し、情報が一致しているかを確認する。
  • ファクトチェックを行う: 専門機関やファクトチェックサイトなどを利用して、情報の真偽を確認する。
  • 情報の出所を確認する: 情報がどのように生成されたのか、その過程を確認する。
などを実践することが重要です。
 

不適切なコンテンツの生成

生成AIは、倫理的に問題のあるコンテンツや、差別的な表現を含むコンテンツを生成する可能性もあります。これは、生成AIが学習したデータに、そのようなコンテンツが含まれている場合に起こり得ます。

有害なコンテンツの生成リスク

生成AIは、意図せずに、差別的な表現、暴力的な内容、わいせつな内容などを含むコンテンツを生成してしまう可能性があります。
具体的な例としては、
  • 特定の人種や民族、宗教、性別などを差別するような表現を含む文章や画像を生成する。
  • 暴力的なシーンを描写した文章や画像、動画などを生成する。
  • わいせつな内容を含む文章や画像、動画などを生成する。
などが考えられます。
 

フィルタリングとモデレーションの重要性

不適切なコンテンツの生成を防ぐためには、フィルタリングとモデレーションが重要です。フィルタリングとは、不適切なコンテンツを自動的に検出し、ブロックすることです。モデレーションとは、人間のモデレーターがコンテンツを確認し、不適切なコンテンツを削除することです。
具体的な対策としては、
  • 不適切な単語や表現を登録したデータベースを作成し、生成AIがそれらの単語や表現を含むコンテンツを生成しないようにする。
  • 生成AIが生成したコンテンツを人間のモデレーターがチェックし、不適切なコンテンツを削除する。
  • 倫理的なガイドラインを策定し、生成AIの開発や運用に携わる人々に周知徹底する。
などを実施することが考えられます。
 

依存と過信

生成AIの性能が向上するにつれて、生成AIに依存しすぎてしまうリスクも高まります。生成AIはあくまでもツールであり、その出力結果を鵜呑みにせず、批判的に吟味することが重要です。
 

過度な依存によるリスク

生成AIに過度に依存してしまうと、人間の思考力や創造性が低下する可能性があります。また、生成AIの出力結果を鵜呑みにしてしまうことで、誤った判断を下してしまう可能性もあります。
具体的な例としては、
  • 文章の執筆や翻訳などを生成AIに任せきりにしてしまうことで、自身の文章力や語学力が低下する。
  • プログラミングを生成AIに任せきりにしてしまうことで、自身のプログラミングスキルが低下する。
  • 生成AIが出力した情報や分析結果を鵜呑みにしてしまい、誤った経営判断を下してしまう。
などが考えられます。
 

人間の介入とチェックの必要性

生成AIの出力結果をそのまま利用するのではなく、必ず人間のチェックを入れるようにしましょう。生成AIが出力した文章やコードをレビューしたり、情報源を確認したりするなどして、正確性や適切性を確認することが重要です。

実際の利用シーンと具体例

ここでは、生成AIが実際にどのように活用されているのか、具体的な例を挙げながら見ていきましょう。
 

ビジネスでの活用例

 

マーケティングと広告

  • ターゲットに合わせた広告文の作成: 生成AIは、顧客データに基づいて、年齢層、性別、興味関心などに合わせた広告文を自動生成することができます。これにより、より効果的な広告配信が可能になります。
  • ウェブサイトコンテンツの自動生成: 生成AIは、商品情報やニュース記事など、大量のウェブサイトコンテンツを自動生成することができます。これにより、コンテンツ作成にかかる時間とコストを大幅に削減することができます。
具体的な例:
  • あるECサイトでは、生成AIを活用して、各ユーザーの商品閲覧履歴に基づいたおすすめ商品を紹介するレコメンド機能を実装し、売上向上に成功しました。
  • あるニュースサイトでは、生成AIを活用して、速報性の高いニュース記事を自動生成し、読者数の増加に繋げました。
 

カスタマーサポート

  • チャットボットによる自動応答: 生成AIは、顧客からの問い合わせに対して、自然な文章で回答するチャットボットを開発するために利用されています。これにより、24時間365日体制で顧客対応を行うことが可能になります。
  • FAQの自動生成: 生成AIは、過去の問い合わせデータなどを分析し、FAQ（よくある質問）を自動生成することができます。これにより、顧客は必要な情報をすぐに得ることができ、顧客満足度を向上させることができます。
具体的な例:
  • ある通信会社では、生成AIを活用したチャットボットを導入し、顧客からの問い合わせの約8割を自動応答で対応できるようになり、人件費の大幅な削減に成功しました。
 

教育現場での活用例

 

学習教材の生成

  • 個別最適化された問題集の作成: 生成AIは、生徒一人ひとりの学習進度や理解度に合わせて、個別最適化された問題集を作成することができます。これにより、生徒は自分のレベルに合った問題に取り組むことができ、学習効果を高めることができます。
  • 外国語学習における発音矯正: 生成AIは、生徒の発音を分析し、正しい発音の仕方を指導することができます。これにより、生徒はネイティブに近い発音を身につけることができます。
 

インタラクティブな学習体験

  • 歴史上の人物と対話できるVRコンテンツ: 生成AIは、歴史上の人物の思考パターンや話し方を学習し、まるで本当に会話しているかのような体験を提供することができます。
  • ゲーム形式の学習コンテンツ: 生成AIは、ゲームのシナリオやキャラクターのセリフなどを生成し、楽しみながら学習できるコンテンツを開発することができます。
具体的な例:
  • あるオンライン英会話サービスでは、生成AIを活用して、生徒一人ひとりのレベルに合った教材を提供する機能を実装し、顧客満足度を向上させています。
 

エンターテイメントでの活用例

 

コンテンツ生成

  • 映画やドラマの脚本作成: 生成AIは、過去の作品を分析し、新しいストーリーやキャラクターを生み出すことができます。
  • 音楽の作曲: 生成AIは、様々なジャンルの音楽を学習し、新しい楽曲を生み出すことができます。
 

パーソナライズドエンターテイメント

  • ユーザーの好みに合わせた音楽推薦: 生成AIは、ユーザーの視聴履歴や評価などを分析し、好みに合った音楽を推薦することができます。
  • ユーザーの顔画像を元に似顔絵を生成: 生成AIは、ユーザーの顔画像を元に、様々なタッチの似顔絵を生成することができます。
具体的な例:
  • ある音楽ストリーミングサービスでは、生成AIを活用して、ユーザー一人ひとりの音楽の好みに合わせたプレイリストを自動生成する機能を実装し、利用者数を増加させています。

まとめ｜生成AIの未来と私たち

今回は、生成AIの基礎知識から利用時の注意点、リスクとその対策、具体的な活用事例まで幅広く解説してきました。
生成AIは、私たちの生活やビジネスを大きく変革する可能性を秘めた技術です。しかし、その一方で、新たなリスクや課題も生まれています。生成AIを安全かつ効果的に活用していくためには、私たち一人ひとりが、生成AIに関する正しい知識を身につけ、倫理的な観点を持って利用していくことが重要です。
株式会社Elcamyでは、生成AIのビジネス活用を検討されている企業様向けに、コンサルティングやシステム開発など、様々なサービスを提供しています。生成AIの導入、活用に関することなど、お気軽にお問い合わせください。
📌