生成AIの問題事例5選！企業が知るべきリスクと対策を解説

生成AIの導入を検討する中で、

「情報漏洩や著作権侵害といった問題が起きないか」
「どのような対策をすれば安全に使えるのか」

といった不安を感じている企業は少なくありません。便利なツールである一方、そのリスクを正確に理解し、適切な対策を講じなければ、企業の信頼を揺るがす重大なインシデントにつながる可能性があります。

この記事では、2023〜2025年に報道・公表された国内外の生成AIに関連する問題事例を5つ取り上げ、原因と企業が検討すべき対策を解説します。外部へのデータ送信と第三者への漏洩、訴訟での主張と確定した判断は区別して読みましょう。法人向けAI研修・伴走支援に関心がある方は、下記の無料資料もご覧ください。

生成AIの活用に潜む重大なリスク

生成AIの活用は業務効率を飛躍的に向上させる一方で、企業活動に深刻な影響を及ぼしかねない重大なリスクも内包しています。特に、「機密情報の漏洩」「知的財産権の侵害」「誤情報の生成・拡散」の3点は、企業が最優先で対策すべき重要な課題です。これらのリスクを正しく理解し、適切な管理体制を構築することが、安全なAI活用の第一歩となります。

機密情報や個人情報の漏洩

従業員が文章作成やコードの修正のために、社内の機密情報や顧客の個人データをプロンプトに入力すると、承認していない外部サービスへデータを送信してしまう可能性があります。学習利用の有無、保存期間、第三者連携の条件はサービス・契約・設定によって異なります。学習に使われない設定でも、外部送信や保存までなくなるわけではないため、会社の情報管理ルールとの照合が必要です。（出典：OpenAIの法人データの取り扱い）

2023年には、サムスン電子の従業員がソースコードや会議の文字起こしをChatGPTへ入力したと報道されています。公開報道だけでは、その情報が他の利用者へ再出力されたことまでは確認できません。機密情報を外部サービスへ送信した問題と、第三者に公開された問題を混同せず、入力前の承認を徹底することが重要です。

著作権などの知的財産権侵害

生成物が既存の著作物と似ている場合は、著作権侵害のリスクを確認する必要があります。日本では、一般に既存の著作物との「類似性」と「依拠性」などが問題になります。学習段階の適法性と、生成物を公開・利用する段階の適法性も別に検討する必要があり、似ているだけで直ちに侵害と決まるわけではありません。（出典：文化庁：AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス）

生成した文章や画像を公開・商用利用する前に、既存の作品との類似や利用規約を確認しましょう。ニューヨーク・タイムズがOpenAIとMicrosoftを提訴した事例では、記事の学習利用や出力などが争点になりました。提訴の事実は、主張された侵害がすべて裁判で認定されたことを意味しません。

ハルシネーションとディープフェイクの悪用

生成AIは、時に「ハルシネーション」と呼ばれる、事実に基づかないもっともらしい嘘の情報を生成することがあります。これを重要な業務判断の根拠にしてしまうと、大きなビジネス上の損失につながる恐れがあります。例えば、市場調査レポートの作成をAIに任せた結果、存在しない統計データに基づいた分析が行われるといったケースが考えられます。

さらに深刻なのが、「ディープフェイク」技術の悪用です。役員や取引先の人物の偽の動画や音声を作成し、送金を指示するような詐欺行為に利用される事例も発生しており、企業の財務に直接的な損害を与える新たな脅威となっています。

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生成AIに関連する国内外の問題事例5選

生成AIの技術が急速に進化する一方で、その利用に伴う問題も世界中で顕在化しています。ここでは、企業の信頼性や財務に直接的な影響を与えた、国内外の代表的な問題事例を5つ紹介します。これらの事例から、具体的なリスクと対策の必要性を理解することが重要です。

1. サムスン電子での機密情報の外部入力（2023年）

2023年4月の報道によると、サムスン電子の従業員2人がソースコードを送信してChatGPTに修正を依頼し、別の1人が会議の文字起こしを送信して議事録作成を依頼しました。同報道では、その後1回に送信できるデータを1,024バイトに制限したとされています。機密情報を外部に入力した報道事例として扱い、他ユーザーへの流出や現在の同社の利用方針までは断定しません。（出典：Samsung、従業員がChatGPTに社内情報を流出させるトラブル（2023年4月10日報道））

2. 香港の多国籍企業を狙ったディープフェイク詐欺（2024年）

香港政府の2024年6月26日の説明によると、同年1月末に警察へ通報された事件では、英国本社のCFOを装うメールを受けた従業員が、偽のビデオ会議へ誘導されました。警察は、公開映像や音声を加工した事前録画で、会議中の実際の対話はなかったと説明しています。その後のメッセージによる送金指示も含め、5つの香港の銀行口座へ送金され、損失は約2億香港ドルに達しました。顔や声が一致することだけを本人確認の根拠にしないことが重要です。（出典：香港政府：ディープフェイク詐欺に関する議会答弁）

3. ニューヨーク・タイムズによるAI開発企業の著作権侵害訴訟（2023年〜）

ニューヨーク・タイムズは2023年12月、OpenAIとMicrosoftを著作権侵害で提訴しました。同紙は記事の無断学習利用や生成物による影響を主張し、OpenAI側は争っています。OpenAIが公表する裁判資料では2026年9月にも書面提出が確認できますが、この記事では最終判断や賠償の確定を断定しません。日本の著作権法の扱いを、そのまま米国の訴訟に当てはめることも避けましょう。（出典：OpenAI：ニューヨーク・タイムズ訴訟に関する当事者の説明と裁判資料（主張の一方側））

4. ミャンマー地震の被害映像を装った動画（2025年）

Full Factが2025年4月3日に検証した動画は、ミャンマー地震後の被害を撮影したように見える映像をつなぎ合わせ、SNSで拡散されたものでした。同団体は、実際の災害映像ではなくAIで作られた可能性が高いと判断し、透かしや映像内の不自然な動きなどを根拠に挙げています。この資料から、特定の救助活動が妨害された実績までは確認できません。災害情報を共有する際は、映像の印象だけで判断せず、発信元と公的発表を照合しましょう。（出典：Full Fact：ミャンマー地震の被害映像を装った動画の検証）

5. 著名人を悪用したなりすまし詐欺広告（2023年〜）

消費者庁は、SNSで著名人を名乗ったり、関係者であると装ったりして投資を勧めるトラブルを注意喚起しています。また、香港政府も著名人などになりすましたディープフェイク動画による投資商品の勧誘を報告しています。ただし、なりすまし広告すべて、または大半が生成AIで作られたとは確認できません。広告から連絡先へ誘導されても、本人や事業者の公式窓口を別経路で確認し、安易に送金しないことが重要です。（出典：消費者庁：SNSなどを通じた投資や副業のもうけ話への注意喚起）

なぜ問題は起きるのか？生成AIトラブルの主な原因

生成AIに関連する問題の背景には、技術特性に加え、利用方法・契約・管理体制、さらに第三者による悪用があります。ここでは、企業が点検できる要因として「学習データの品質」と「利用者の理解・ガイドライン」を取り上げます。これらだけで全事例の原因を説明できるわけではありません。

学習データの品質と内在するバイアス

生成AIの性能は、その学習データの質と量に大きく依存します。AIはインターネット上の膨大なテキストや画像を学習しますが、そのデータには誤った情報、偏見、差別的な表現などが含まれている可能性があります。学習データのバイアスが反映される可能性があり、生成するコンテンツにもその偏りが現れることがあります。

例えば、特定の職種と性別を結びつけるような文章を生成したり、歴史的な事実とは異なる内容を出力したりするケースです。このようなAIの「偏見」は、企業のブランドイメージを損なうだけでなく、意図せず差別を助長してしまうリスクもはらんでいます。

利用者のリテラシー不足とガイドラインの不備

従業員が仕組みや利用条件を十分に理解せずに利用すると、承認していない機密情報を入力したり、生成された情報の確認を省いたりするおそれがあります。利用者の知識だけに頼らず、管理者による設定と承認手順も整えましょう。

利用できるサービスや入力可能な情報を社内で決めていない場合、従業員は自己判断に頼りやすくなります。機密区分、外部への送信条件、出力を公開する前の確認担当を具体化し、情報漏洩や権利侵害のリスクを低減しましょう。

企業が実践すべき生成AIのリスク対策

企業は、技術面と組織面の両方でリスクを管理する必要があります。「ルールの策定」「ツールの選定」「チェック体制の構築」を組み合わせ、扱うデータと業務に応じて点検しましょう。対策を講じても、リスクがゼロになるとは限りません。

社内利用ガイドラインの策定と徹底

全従業員が参照できる社内利用ガイドラインを策定し、入力禁止の情報と、承認条件を満たす場合に限り扱える情報を分けましょう。個人情報、顧客情報、非公開の財務情報・技術情報など、会社の機密区分に沿って具体例を示します。利用可能なサービスと業務範囲、公開前の権利確認、問題発生時の報告先も定めます。

重要なのは、ガイドラインを作成するだけでなく、全従業員にその内容を周知し、理解を徹底させることです。定期的な研修やeラーニングを通じて、なぜこれらのルールが必要なのか、違反した場合にどのようなリスクがあるのかを具体例と共に伝え、従業員一人ひとりのリスク意識を高めることが求められます。

セキュリティ機能に配慮されたAIツールの選定

無料サービスでも学習利用を停止できる場合があるため、無料か法人向けかだけで判断せず、契約と設定を確認しましょう。例えばChatGPTではモデル改善への利用を停止する設定があり、法人向けサービスやAPIは原則として業務データを学習に使用しないと説明されています。（出典：OpenAI：ChatGPTのデータコントロール）

学習利用の有無に加え、保存期間、暗号化、管理者の権限、監査ログ、外部連携先へのデータ送信条件を確認します。必要な機能が対象プランで使えるかも点検しましょう。学習に使われないことと、保存されないことは別の条件です。閉域構成を検討する場合も、外部APIや連携機能への通信が残らないか確認が必要です。

生成物のファクトチェック体制の構築

生成AIはハルシネーション（もっともらしい嘘の情報を生成する）のリスクを常に抱えています。そのため、AIが生成した情報を鵜呑みにせず、必ず人間がその内容を検証する「ファクトチェック」の体制を業務フローに組み込むことが不可欠です。

統計データ、法律・規制、技術仕様、固有名詞などは、原資料や公式情報に照らして確認する手順を設けましょう。重要な判断は担当者の確認と承認を経て行います。こうしたチェックはミスの低減に役立ちますが、誤りを完全に防ぐ保証にはなりません。

送金指示は別の連絡経路で本人確認する

ビデオ会議で顔や声が本人に見えても、送金や口座変更の指示は、あらかじめ登録した電話番号など別の連絡経路で確認しましょう。香港政府も、映像・音声による送金要求を電話で確認するよう勧めています。メールに記載された新しい連絡先だけで確認を済ませず、会社の送金承認手順に従う運用が必要です。

リスクを管理し安全に活用するためのポイント

生成AIのリスク対策を講じた上で、その活用を組織全体に浸透させ、成果に繋げるためには、さらに踏み込んだ戦略的な視点が求められます。重要なのは、単にリスクを回避するだけでなく、AIを安全かつ効果的に使いこなすための組織文化を醸成することです。その鍵となるのが「目的の明確化」と「継続的な教育」です。

活用目的と適用範囲を明確に定義する

生成AIの導入を成功させる最初のステップは、「何のためにAIを使うのか」という目的を明確にすることです。目的が曖昧なままでは、効果的な活用は望めません。例えば、「議事録の要約」「メール文面の作成」「プログラムコードのデバッグ」など、具体的な業務シーンを想定し、どの業務に、どの範囲でAIを適用するのかを事前に定義します。

特に導入初期段階では、機密性の低い定型業務からスモールスタートすることが推奨されます。小さな成功体験を積み重ねることで、従業員のAIに対する理解と受容性を高め、より高度で広範な活用へとスムーズに移行していくことができます。

継続的な従業員教育でリテラシーを向上させる

一度ガイドラインを作成し、研修を実施しただけで安心はできません。生成AIの技術は日進月歩で進化し、新たなリスクや活用法が次々と登場します。そのため、従業員のAIリテラシーを継続的に向上させるための教育プログラムが不可欠です。

定期的な勉強会、注意喚起の共有、実践的なワークショップなどを通じて、学びの機会を継続することが大切です。教育による効果は業務や運用によって異なるため、確認作業も含む工数や誤りの件数を測定し、ルールと研修内容を見直しましょう。

生成AIの問題事例に関するよくある質問

生成AIの導入を検討する企業担当者から寄せられる質問の中でも、特に多いのがリスクと権利に関するものです。ここでは、代表的な2つの質問について、現在の一般的な見解を解説します。

生成AIの利用で最も注意すべきリスクは何ですか？

優先すべきリスクは、入力するデータと業務の影響によって異なります。顧客情報や営業秘密を扱う業務では外部送信条件が重要で、広告制作では権利確認、対外説明や意思決定では誤情報の検証も欠かせません。法人向けツールを選ぶだけで安全になるとは限らず、承認設定と従業員教育を組み合わせましょう。

生成したコンテンツの著作権は誰に帰属しますか？

文化庁の2024年の整理では、人が指示を与えない、または簡単な指示にとどまりAIが自律的に生成したものは、著作物に該当しないと考えられています。一方、人が創作意図を持ち、創作的な表現のための道具としてAIを使ったと認められれば、著作物に該当する可能性があります。（出典：文化庁：AIと著作権に関する考え方の概要）

人の「創作的寄与」があったかは、指示の内容や生成後の加筆など、個別の事情を総合して判断されます。プロンプトを工夫すれば必ず著作権が発生するという意味ではありません。また、サービス規約上の権利の取り扱いと、日本法上の著作物性や第三者の権利侵害は別の問題です。公開・商用利用の前には、両方を確認しましょう。

生成AIのリスク管理と活用推進ならAX CAMP

生成AIの導入において、多くの企業が「リスク管理と活用推進をどう両立させるか」という課題に直面します。情報漏洩や著作権侵害といったリスクを恐れるあまり、活用に踏み切れなかったり、逆にリスクを軽視して場当たり的に導入し、思わぬトラブルを招いてしまったりするケースは少なくありません。

法人向けAI研修・伴走支援サービス「AX CAMP」は、実務課題の整理、AI活用の学習、AI化計画の作成、実務で使うエージェントの設計・改善を支援します。社内ガイドラインや法務・セキュリティの専門対応が必要な場合は、提供範囲を個別に確認してください。なお、旧AX CAMPは2026年4月20日に新規申込を終了しており、過去の事例と現在のサービス条件を区別する必要があります。（出典：AX CAMP公式サービスページ）

過去のWISDOM社の公開インタビューでは、AI活用を見込み、検討していた採用の判断が変わったことが紹介されています。毎日2時間かかっていた役者・カメラマンとの日程調整は、本文では「これから実装する」「自動化できる見込み」と説明されています。採用業務全体を完全に代替した実績や、厳格な個人情報ルールの策定実績までを示す資料ではありません。導入を検討する際は、見込みと実測した成果を分けて評価しましょう。（出典：WISDOM社の公開インタビュー（過去事例））

まとめ：生成AIの問題事例を理解し安全な活用を目指そう

本記事では、生成AIの活用に伴うリスクと、実際に発生した国内外の問題事例、そして企業が取るべき具体的な対策について解説しました。生成AIは業務効率化の強力な武器となる一方で、その裏には看過できないリスクが存在することを理解いただけたかと思います。

この記事の重要なポイントを以下にまとめます。

• 主なリスク：生成AIには「機密情報の漏洩」「知的財産権の侵害」「ハルシネーション（誤情報生成）」という3大リスクが存在します。
• 国内外の事例：機密情報の外部入力、ディープフェイクによる送金詐欺、学習利用などを巡る著作権訴訟が報道・公表されています。
• 発生の原因：学習データや出力の特性、利用方法・管理体制、第三者の悪用など、事例ごとに異なる要因を点検します。
• 実践的な対策：対策の柱は「社内ガイドラインの策定と徹底」「セキュリティ機能が充実したツールの選定」「生成物のファクトチェック体制の構築」の3つです。
• 成功の鍵：安全な活用を推進するためには、活用目的を明確にし、継続的な従業員教育によって組織全体のAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

専門家の支援を検討する場合は、自社で扱うデータ、対象業務、必要な確認手順を整理した上で、対応範囲を確認しましょう。AX CAMPは業務のAI化に向けた研修・伴走を支援しています。生成AIの導入や活用方法についてお悩みの場合は、公式窓口へご相談ください。