生成AIの危険性は、情報漏えいやハルシネーション（誤情報）、著作権侵害、サイバー犯罪への悪用、ディープフェイク、バイアス、プロンプトインジェクションという7つの分類に整理できます。危険性の多くは「仕組みを知らないまま使う」ことで顕在化するため、企業はガイドライン整備とアクセス制限、個人は入力情報の制限とファクトチェックの習慣化が有効な対策になります。本記事では各危険性の発生メカニズムと実例、企業・個人それぞれが今日から実践できる対策を具体的に解説します。生成AIは利用を避けるのではなく、リスクを理解したうえで安全に活用する姿勢が求められています。
- 生成AIの危険性は7分類で全体像を把握できる
- 企業と個人では取るべき対策が異なる
- 日本は利用率・対策率ともに海外より遅れている
情報漏えい・ハルシネーション・著作権侵害・サイバー犯罪・ディープフェイク・バイアス・プロンプトインジェクションの7つを押さえれば、生成AIのリスクをもれなく把握できます。
企業はガイドライン策定とアクセス制限、個人は入力情報の制限とファクトチェックの習慣化が対策の基本になります。
総務省の調査では日本の個人利用率は26.7％、企業の活用方針策定率は49.7％にとどまり、海外主要国より低い水準です。
生成AIの危険性とは？なぜ今、企業も個人も理解が必要なのか
生成AIの危険性とは、利用者・提供者・社会という3つの立場それぞれに生じるリスクの総称で、これらは相互に関連しながら情報漏えいやハルシネーションなど具体的な問題として現れます。利用が急拡大している一方でリスクへの理解が追いついていないことが、今この整理が必要な最大の理由です。
生成AIの基本的な仕組みと危険性が生まれる背景
生成AIとは、大量のテキストや画像などのデータを学習し、その傾向をもとに新しい文章・画像・音声・動画を作り出すAIのことです。従来の識別系AI（分類や予測を行うAI）とは異なり、ゼロから新しいコンテンツを生成できる点が特徴です（NTT東日本）。
生成AIの危険性は「利用者としてのリスク」「生成AIサービス提供者のリスク」「社会のリスク」という3つのカテゴリに分類でき、これらは相互に関連しています（NRIセキュア）。この3層構造を土台に、本記事では実務で起こりやすい具体的な危険性を7分類に落とし込んで解説します。
日本の生成AI利用率は26.7％｜急増する利用にリスク理解が追いつかない現状
総務省「令和7年版情報通信白書」によると、生成AIを使う個人の割合は日本で26.7％にとどまり、前年の9.1％から約3倍に増加しました（日本経済新聞）。ただし中国81.2％、米国68.8％、ドイツ59.2％と比べると依然として差が大きく、年代別では20代が44.7％と最も高く、60代は15.5％にとどまっています。
企業側も同様の傾向で、生成AI活用方針の策定率は2023年度の42.7％から2024年度は49.7％に上昇しましたが、米国・ドイツ・中国は9割超と大きな開きがあります（オリックスレンテック）。利用が急拡大する一方でルール整備が追いつかない状態こそが、危険性を体系的に理解すべき理由です。
| 国・地域 | 個人利用率 | 調査年度 |
|---|---|---|
| 日本 | 26.7％ | 2024年度 |
| 中国 | 81.2％ | 2024年度 |
| 米国 | 68.8％ | 2024年度 |
| ドイツ | 59.2％ | 2024年度 |
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、生成AIが引用・推薦する仕組みを構造化データや意味的文脈、エンティティ認識といった技術要素から捉え、LLMO・GEO・AEOの一次情報設計まで踏み込んで支援しています。危険性を理解したうえで生成AIと正しく付き合う姿勢は、AIに信頼される情報発信の土台にもなります。
利用は急増中でも理解はまだ道半ば、だからこそ今こそ整理が必要です！
生成AIの危険性7分類｜まず全体像をチェック
生成AIの危険性は、利用者・提供者・社会という3層構造を土台に、実務でつまずきやすい7つの具体的なリスクに整理できます。まずは全体像を一覧で把握し、自分や自社がどの危険性に該当しやすいかを確認することが対策の第一歩です。
以下の表は、上位の専門機関やセキュリティ企業が指摘する危険性を重複なく整理したものです。それぞれの詳細は次章以降で解説します。
| 分類 | 定義 | 主な発生シーン |
|---|---|---|
| ①情報漏えい | 入力した機密情報が学習やログに残り流出する | 社内文書の要約・議事録作成 |
| ②ハルシネーション | 事実に基づかない情報をもっともらしく生成する | 調査・レポート作成 |
| ③著作権侵害 | 既存の著作物と類似した表現を生成する | 画像・文章生成 |
| ④サイバー犯罪への悪用 | 詐欺文面やマルウェアの作成に使われる | フィッシングメール作成 |
| ⑤ディープフェイク | 人物の音声・映像を模倣し本人になりすます | 送金指示・なりすまし通話 |
| ⑥バイアス・差別 | 学習データの偏りが差別的な出力を生む | 採用選考・与信判断 |
| ⑦プロンプトインジェクション | 入力を工夫し制約や安全策を回避する攻撃 | チャットボットの悪用 |
生成AIの危険性を7分類で捉えることで、自社や自分がどのリスクに該当しやすいかをもれなく点検できます。次の章では、この中でも特に発生頻度が高い情報漏えい・ハルシネーション・著作権侵害からまとめて解説します。
次の項目に1つでも当てはまる場合は、該当する分類の対策を優先的に確認しましょう。
- 業務データや顧客情報をそのまま生成AIに入力したことがある
- 生成AIの回答を確認せずにそのまま資料や記事に転用したことがある
- 画像生成AIの出力を商用利用の判断なしに使ったことがある
- 取引先や上司からの音声・ビデオ指示を1つの経路だけで信じてしまう
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、技術的アプローチを担う人材とAIを活用したコンテンツ制作人材が同一チームで連携し、戦略設計から技術実装・制作・効果測定・改善までを一気通貫で伴走する体制を整えています。危険性の分類整理のように、複雑な論点を構造化して伝える力は、生成AIに正しく引用されるコンテンツ作りにも通じます。
まずは7分類の表で自分がどこに当てはまるか確認するところから始めましょう
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情報漏えい・ハルシネーション・著作権侵害のリスクと対策
この3つは発生頻度が高く、日常的な生成AI利用の中で最も遭遇しやすい危険性です。情報漏えいは入力段階、ハルシネーションは出力の信頼性、著作権侵害は学習データの由来という異なる原因から生じるため、それぞれ別の対策が必要になります。
①情報漏えい・機密情報の流出はなぜ起きる？
情報漏えいは、入力した情報がモデルの学習データとして再利用されるパターンと、プロンプトインジェクションなど攻撃によって意図的に引き出されるパターンの2種類に分けられます（情報処理学会）。生成AIは非公開の訓練データに含まれる個人情報や企業秘密、信用情報、医療情報などを出力してしまうリスクがあります。組織が生成AIを活用する一方で、取り組みのうちセキュリティが確保されているのはわずか24％にとどまり、データ侵害の世界平均コストは2024年に488万米ドルに達しています（IBM）。個人情報保護法や不正競争防止法（営業秘密）との関係でも、入力情報の取り扱いは慎重さが求められます。
②ハルシネーション（誤情報）はなぜ起きる？
生成AIが情報の正しさを100％判断できないために生じる、事実に基づかない情報を生成する現象をハルシネーションと呼びます（NTT東日本）。生成AIは根拠となる情報源を明示できず、同じ質問に対しても異なる回答を返すことがあり、学習していない最新情報には正しく対応できません（大阪大学）。数値や固有名詞、法律・医療のような正確性が求められる分野ほど、鵜呑みにするリスクが高くなります。
③著作権など知的財産権の侵害はどう判断される？
生成AIの著作権侵害は「依拠性」（既存の著作物をもとに創作したこと）と「類似性」（創作的表現が同一または類似であること）という2つの判断基準で判定されます（大阪大学）。画像生成AI「Stable Diffusion」を提供するStability AI社は、Getty Images社の画像データを無断で学習素材に使用したとして2023年2月に著作権侵害で提訴されています（JNSA）。商用利用の際は生成物の出所や類似性をチェックする体制が欠かせません。
| 分類 | 主な原因 | 今すぐできる対策 |
|---|---|---|
| 情報漏えい | 学習利用・攻撃による意図的な引き出し | オプトアウト設定・入力ルールの整備 |
| ハルシネーション | 根拠の欠如・最新情報への未対応 | 複数情報源でのファクトチェック |
| 著作権侵害 | 学習データの由来・類似表現の生成 | 商用利用前の類似性確認 |
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、AIを活用した高度なコンテンツ制作の仕組みを「バクヤスAI記事代行」事業で培っており、その制作エンジンとナレッジをLLMO対策に転用しています。検索意図や想定質問の分解に沿って一次情報を確認しながら高品質なコンテンツを設計するため、ハルシネーションや著作権侵害のリスクを抑えた発信につながります。生成AIの基本的な種類や仕組みについては、生成AIの解説記事や生成AIの種類に関する記事もあわせて参考にしてください。
入力段階・出力段階・学習データ由来、原因が違えば対策も変わってきます
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サイバー犯罪・ディープフェイク・バイアスのリスクと対策
この3つは被害が金銭や信用に直結しやすい危険性で、近年被害件数・被害額ともに急増しています。犯罪への悪用は生産性の向上という形で犯罪者側の能力を底上げし、ディープフェイクは本人確認そのものを揺るがし、バイアスは採用や与信など重要な意思決定を歪める点で共通の注意が必要です。
④サイバー犯罪への悪用（詐欺・マルウェア）の実態
生成AIはフィッシングメールの文面作成やマルウェアのコード生成にも悪用されており、犯罪者の生産性向上に寄与している点が指摘されています（NRIセキュア）。サイバーセキュリティ会社の調査で、生成AIのアカウント情報10万件以上がダークサイトで転売されていることが判明しています（JNSA）。国内でも2025年、大阪府警が生成AIを使い複数の偽通販サイトを自動生成し、盗んだクレジットカード情報で高額商品を購入・転売していたとして男2人を逮捕しており、被害額は約2000万円とされています（デジタルデータフォレンジック）。
⑤ディープフェイク・なりすましはどこまで被害が広がっている？
海外ではCEOや役員の声を生成AIで模倣し、経理・財務担当者を騙して偽の銀行口座に送金させる詐欺被害が確認されており、約2600万円の音声詐欺被害も報告されています（JNSA）。2024年2月には香港の金融機関でCFOになりすましたディープフェイクのビデオ通話により2億香港ドル、約40億円を送金させられる事件が発生しました（日経クロステック）。電子的本人確認サービスのSumsubによると、2023年にアジア太平洋地域で確認された詐欺目的等のディープフェイク件数は2022年の15倍に増加し、フィリピンでは45倍まで急増しています（日本経済新聞）。2024年のディープフェイク詐欺の犯行件数は前年比3000％という比率で急増したとも報告されています（McAfee）。
⑥バイアス・差別・倫理的問題のある出力とは？
生成AIは学習データに含まれる社会的な偏りをそのまま反映し、性別や人種、年齢などに基づく差別的な出力を生成することがあります。IBMはAIの10大リスクの1つとしてバイアスを挙げており、採用選考や与信審査など重要な意思決定に生成AIを使う場合は特に注意が必要だと指摘しています（IBM）。出力をそのまま最終判断に使わず、人間によるレビューを挟む体制が欠かせません。
| 事例 | 被害内容 | 出典 |
|---|---|---|
| 香港CFOなりすまし | 約40億円の送金被害 | 日経クロステック |
| 大阪府警摘発事例 | 偽通販サイトで約2000万円の被害 | デジタルデータフォレンジック |
| アカウント情報転売 | 10万件以上がダークサイトで流通 | JNSA |
| APACのディープフェイク急増 | 2022年比15倍、フィリピンは45倍 | 日本経済新聞 |
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、自社サイトにおいてAI Share of Voiceが高水準を維持しており、支援先ではAI Overviewの引用率を改善した実績があります。正確で信頼できる情報を発信し続けることは、詐欺的な偽情報やバイアスの拡散に対抗するうえでも重要な取り組みだと考えています。生成AIの出力を鵜呑みにするリスクについてはAIを信用できないと感じる理由の解説やAI Overviewの誤情報に関する記事もご覧ください。
被害額も件数も急増中、他人事ではなく自分事として備えましょう
企業と個人はプロンプトインジェクション等にどう備える？
プロンプトインジェクションは入力を工夫して安全策を回避する攻撃であり、企業はガイドライン整備とアクセス管理、個人は入力ルールの徹底とファクトチェックの習慣化で備えることが基本になります。技術的な脆弱性と運用ルールの両輪で対策することが重要です。
⑦プロンプトインジェクションなどセキュリティ脆弱性の仕組み
プロンプトインジェクションとは、プロンプト入力を工夫してサービス提供者が抑止している情報を引き出す攻撃手法で、指示されている誓約をすべて忘れてのような入力で制約を回避されうる手口です（NRIセキュア）。同種の手口はJailbreak攻撃とも呼ばれ、チャットボットに組み込まれた安全策を突破し、本来出力してはいけない情報を引き出す目的で使われることがあります（情報処理学会）。サービス提供者や開発者は入力内容のフィルタリングや出力の監視体制を整える必要があります。
企業が整備すべきガイドラインと対策チェックリスト
企業の対策としては、利用規約の確認、アクセス制限、入力情報の削除、事実確認、利用ルールの整備と教育という5つの観点が有効とされています（JNSA）。経済産業省と総務省は2024年4月、生成AIによって顕在化したリスクも踏まえた「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を策定・公表しており（経済産業省）、デジタル庁も2025年6月時点で「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」を公開しています（デジタル庁）。海外ではEUのAI規則案が違反時に最大3500万ユーロ、約55億円または年間世界売上高の7％の罰金を科す規定を持つなど、日本より厳しい水準の規制も存在します（JNSA）。
個人が今日からできる安全活用チェックリスト
個人としては、氏名やパスワード、契約書などの機密文書を入力しないこと、回答をそのまま信じずに複数の情報源で裏取りすること、送金や個人情報のやり取りを求める音声・映像は別経路で本人確認することが基本の備えになります。日常的な使い方を少し見直すだけでも、被害に遭う確率は大きく下げられます。
企業が今すぐ確認すべき項目です。
- 利用規約とデータ取り扱い方針を確認したか
- 従業員のアクセス権限や利用範囲を制限しているか
- 入力してよい情報の範囲を社内ルールで明文化しているか
- 生成物を公開前に事実確認する体制があるか
個人が今日から実践できる項目です。
- 氏名・住所・パスワードなどの個人情報を入力しない
- 回答は必ず別の情報源と突き合わせて確認する
- 不審な送金依頼や指示は電話以外の経路でも本人確認する
- 画像や文章を商用利用する前に権利関係を確認する
TechSuite株式会社の「AI検索パートナーズ」は、コンサルティングという性質上、業種や規模、商材、課題に合わせてすべて顧客ごとに個別設計しています。対象となるサイトやコンテンツ、検索導線、組織の運用体制を捉えたうえでボトルネックを特定し、解決策の提示から実行までを伴走する点が特徴です。生成AIのガイドライン整備も同様に、業種や体制によって最適な形は異なるため、個別の状況に合わせた設計が欠かせません。ガイドライン整備の考え方はLLMO対策のチェックリストもあわせて参考になります。
技術対策とルール整備の両輪で備えれば、慌てず生成AIと付き合えます
よくある質問
- 生成AIは結局危険なのか、使わない方がよいのか
危険性があるからといって利用自体を避ける必要はないと考えられます。情報漏えいやハルシネーションなど7つの危険性を理解し、入力ルールの徹底やファクトチェックなど基本的な対策を講じたうえで活用すれば、リスクを抑えながら業務効率化などのメリットを得られます。
- ChatGPTと他の生成AIでリスクの違いはあるか
ハルシネーションやプロンプトインジェクションなど基本的な危険性の構造はどのサービスでも共通しています。一方でオプトアウト設定の有無や利用規約、データの取り扱い方針はサービスごとに異なるため、利用前に各サービスの規約を個別に確認することが望ましいとされています。
- 情報漏えいや権利侵害が起きた場合の相談先はあるか
個人情報の漏えいや詐欺被害が疑われる場合は、最寄りの警察や消費生活センターへの相談が一般的な選択肢です。企業の場合は自社の法務部門や情報セキュリティ担当部署に加え、経済産業省や総務省が公表しているAI事業者ガイドラインなど公的な指針も参考にすることが推奨されます。
- 生成AIの危険性を社員に教育する際のポイントは何か
入力してはいけない情報の範囲、生成物をそのまま使わず必ず事実確認を挟むこと、著作権など権利関係を確認する手順の3点をルール化し、繰り返し研修で周知することが基本になります。ガイドラインは策定して終わりにせず、定期的な見直しが望ましいとされています。
まとめ
生成AIの危険性は、情報漏えい・ハルシネーション・著作権侵害・サイバー犯罪への悪用・ディープフェイク・バイアス・プロンプトインジェクションという7分類で全体像を把握できます。企業はガイドライン整備とアクセス制限、個人は入力情報の制限とファクトチェックの習慣化が対策の基本です。
日本は利用率・対策率ともに海外より低い水準にあり、今まさにリスクを理解して備える段階にあります。危険性を正しく知ったうえで生成AIと付き合うことが、安全な活用への近道になります。
参考にした情報源
