KPMGジャパンは、企業のAI活用に伴うリスク管理を支援するサービスを本格展開します。近年注目されている生成AIは、業務効率化に大きな可能性を秘めている一方、偏った回答の生成や機密情報漏洩などのリスクも懸念されているためです。
KPMGが提供するリスク管理のサービスでは、AI特有の様々なリスクを踏まえ、企業におけるAIリスク管理体制の構築と運用を支援する予定です。今回は、生成AIにおけるリスクや利用者や企業がそれぞれにできる生成AIリスク管理を解説します。
ぜひ、リスク管理対策を参考にしていただき、生成AIを安全に利用して下さい。
生成AIにおけるリスクとは？
生成AIは人間が作ったかのような文章や画像、音声などを生成できる技術ですが、リスク管理が推奨されるほど、多くのリスクが存在するのも事実です。以下で、生成AIにおけるリスクを詳しく解説します。
情報漏えいの恐れがある
生成AIは大量のデータを学習し、高度な文章や画像などを生成します。しかし、リスク管理が万全ではない場合、学習データに含まれる情報は意図せず外部に漏洩してしまう可能性があるでしょう。
また、生成AIのサービス事業者はサービスの悪用を防ぐために、ユーザーの入力内容や生成結果をログとして記録しています。しかし、リスク管理がされておらず、ログ情報が漏洩した場合、個人情報や機密情報が外部に公開される可能性があります。
権利侵害の恐れがある
生成AIが出力した文書や画像は、独創的なものであっても著作権侵害となる可能性があります。生成AIサービス側が「商用利用可」としていても、出力結果が他者の著作権を侵害していないとは限らないのです。
著作権侵害の判断基準となるのは以下の要素です。
| 依拠性 | 他者の著作物が含まれていないか確認する |
| 類似性 | 既存の著作物と類似していないか確認する |
特に、著作権侵害のリスクが高くなるのは、特定の作家の作品のみを学習させたり、既存の著作物と類似したものを出力したりした場合です。このような場合のリスク管理としては、上記の著作権侵害の判断基準と照らし合わせて、慎重に検討する必要があります。
訴訟リスクの可能性がある
生成AIが出力した文書や画像が、他者の権利を侵害している場合、企業は訴訟リスクを負う可能性があります。そのようなビジネスへの打撃を懸念するために、多くの企業では自社データの学習利用を制限するリスク管理を行なっています。
例えば、フォトストックサービスであるPIXTAは、画像の著作権や肖像権を侵害する可能性があるため、利用規約を改訂しAI学習目的での使用を禁止行為として追加しました。
法令違反に注意する
各国では、生成AIがもたらす社会的なリスク管理の一環として、サービス事業者に対する規制が急速に進行しています。最近では欧州（EU）が、AIを規制するためのAI規制法案を可決しており、EU在住の人々へのサービス提供については、日本の事業者にも適用されることになります。
そのため、今後のリスク管理はEUが定めた規制への対応や著作権法の見直しなど、日本のAI規制法のあり方も変わってくると見られています。
ブランドイメージが損なわれることがある
生成AIは誤った情報や倫理的に好ましくない情報、他者の権利を侵害する内容を出力する可能性も秘めています。このようなリスク管理は非常に難しく、多くの人が理解している問題ではありますが、十分に認識していない人が利用することで、企業のブランドイメージが損なわれる可能性があります。
最適なリスク管理としては、生成結果を必ず人間がレビューし、問題がないことを確認する必要があるでしょう。
生成AI利用者としてのリスク管理
生成AIの利便性の裏側には、個々の利用者としてのリスクも存在します。特に、リテラシーの低い利用者による誤った利用は、様々なリスクを伴います。
生成AI利用者としてのリスク管理を以下で具体的に解説します。
個人情報や機密情報を入力しない
生成AIの仕組みによっては、入力された情報がAIの学習データとして活用され、第三者への回答に利用されることがあります。リスク管理としては、入力内容を直接利用しないシステムであっても、生成AIサービスに情報が渡ってしまう恐れがあるため、個人情報の入力には細心の注意が必要です。
特に、生成AI利用者としてのリスク管理対策として、氏名、住所、電話番号、メールアドレスなどの基本的な個人情報はもちろんのこと、マイナンバーやクレジットカード番号など、機密性の高い情報も入力しないよう注意してください。
人間が最終的な判断を下すようにする
AIは膨大なデータの分析や処理を得意とし、人間では困難な作業を効率化することができますが、倫理的な判断や複雑な状況下での意思決定は人間の方が優れています。また、生成AIは誤った情報や偏った情報を学習してしまう可能性もあり、想定外の状況下では、予期せぬ動作をする可能性もあるでしょう。
このようなリスク管理としては、生成AIの出力結果は鵜呑みにせず、最終的な判断は人間が下す必要があります。
他人の著作物を入力しないようにする
生成AIに他人の著作物を入力するだけの行為は、著作権侵害に該当しません。しかし、生成AIによって生成されたデータが、入力したデータや既存のデータ（著作物）と同一・類似している場合、商用利用をすると著作権侵害になる可能性があります。
リスク管理のため、生成AI利用者として生成データを商用利用する場合は、著作権侵害とならないように、学習データはもちろん、プロンプトとして入力する場合も必ず著作権フリーのものを使用しましょう。
生成AIを取り扱う企業としてのリスク管理
次に、生成AIを取り扱う企業としてのリスク管理を解説します。以下のようなリスク管理は、生成AIを社内の従業員に向けて提供する場合においても該当する場合があります。
誤った情報を出力しないように対策する
生成AIの精度向上のために、学習データの精査は不可欠です。リスク管理としては、誤った情報や問題のある内容を出力しないよう以下のような対策が重要です。
- 必要に応じて修正や削除を行う。
- 複数のAIによる議論で精度向上を行う。
- 生成AI自身が生成結果を評価し、フィルタリングをする。
- バイアスや偏りがないかを検証し、リスクを評価するサービスを導入する。
企業はこのようなリスク管理を行い、学習データの精査を行いましょう。
安全な生成AIサービスを選ぶ
生成AI市場は、先述したように安全性の確保や倫理的な問題など、多くのリスクも指摘されています。企業はそのようなリスク管理のため、導入する生成AIは、安全なサービスを選ぶ必要があります。
例えば、生成AIはサービスによって技術力やノウハウに大きな差があります。リスク管理としては、実績豊富な企業が提供する生成AIを選ぶことで、導入後のトラブルを最小限に抑えることができるでしょう。
慎重に各サービスを比較検討し、自社にとって最適な生成AIを選ぶことが、リスク管理の鍵となります。
法規制の最新動向を把握する
欧州（EU）では、AI開発や運用における倫理的な原則やリスク評価、安全対策などを定めたAI規制法案が可決されています。しかし、法の整備が進む一方で各国の規制内容や施行時期にばらつきがあることやAI技術の進歩に追いつけない懸念など、課題も指摘されています。
リスク管理のため、企業は法規制が具体化する前に、法規制と企業の自主規制のバランスをどのように取っていくかが、重大な課題となるでしょう。法規制の最新動向を常に把握することがリスク管理上重要となります。
今後、リスク管理の指標となることも予想されている欧州が定めたAI規制法案については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
生成AIの運用ルールを定める
生成AIは様々な可能性を秘めている一方で、その影には、セキュリティインシデントや権利侵害など、多くのリスクが潜んでいます。これらのリスク管理のためには、生成AIの運用ルールを策定することが不可欠です。
ちなみに運用ルールの策定にあたっては、一般社団法人日本ディープラーニング協会が策定した「生成AIの利用ガイドライン」を参考にするのがおすすめです。このガイドラインでは、生成AIの倫理的な利用に関する基本的な考え方が示されているので、企業のリスク管理の参考になるでしょう。
セキュリティ対策を実施する
生成AIのリスク管理では、サイバー攻撃の巧妙化や未知の脅威の出現などの外部からの攻撃に対応するため、セキュリティ対策を強化することが重要です。セキュリティソフトや不正アクセス検知システムを導入し、攻撃パターンやマルウェアの特徴を認識させることが大切になります。
例えば、 AIに迷惑メールの特徴を学習させることで、受信したメールが安全か判断し、自動で適切なフォルダに振り分けることが可能です。企業のリスク管理として、攻撃に備えた学習は、生成AIのセキュリティ対策を強化し進化するサイバー攻撃に対抗することが可能となるでしょう。
従業員のセキュリティリテラシーを上げる
情報漏洩や不正アクセス、倫理的な問題などの様々なリスク管理を行うためには、従業員のセキュリティリテラシーを向上させることが重要です。企業として取り組むべきリスク管理は、情報セキュリティに関する研修制度や教育プログラムの整備です。
すべての従業員のセキュリティリテラシーを上げ、日常業務において意識的に行動できるよう、継続的な教育をすることでリスク管理につながります。
リスク管理にはAIの仕組みを学ぶセミナーが効果的
AIの基本的な概念や仕組みを理解することは、セキュリティ対策の理解を深め、リスク管理をするために不可欠です。AIの基本的な概念や仕組みへの理解を深めることで、生成AIのリスクを正しく認識し、適切なリスク管理ができるようになるでしょう。
従業員一人ひとりのセキュリティリテラシーを向上させるためには、AIの基本的な概念や仕組みを学ぶセミナーを実施し、従業員に知識や理解を深めてもらうことが効果的です。以下で、生成AIのリスク管理に役立つセミナーをご紹介します。
生成AIセミナー
BIZROADの生成AIセミナーは、2日間でリスク管理につながる生成AIの基礎知識から具体的な活用事例までを学ぶことができます。会場受講とライブウェビナーの2つの受講形式があり、ご自分のニーズに合わせて選べます。
生成AIセミナーは未経験も受講可能で、応用操作まで完全制覇できるため、人材育成の一環としても有効です。生成AIセミナーの主な講義内容は、以下の通りです。
| 1日目 | 2日目 |
| 生成AIの概要 | 独自の生成AIチャットボット作成 |
| ChatGPTやCopilotを使った業務効率化 | 生成AIのアプリケーション化 |
| ChatGPTやCopilotの実践テクニック | Azure OpenAIの概要 |
| 生成AIを使った画像デザイン作成 | Azure OpenAIを社内活用例 |
生成AIセミナーを受講した方の声によると、「受講後はすぐに生成AIを活かせるようになっており、2日間という短期間で即戦力になっている」という方や「2日間でChatGPTの活用もマスターした」という方がいらっしゃいました。会場受講、ライブウェビナー共に、講師とチャットや音声通話で質問やレクチャー等のやりとりが可能なため、不明点や疑問点なども気軽に聞きやすい環境です。
なお、受講者の操作画面を講師が見ながら操作のサポートをするため、初めての方でも安心して受講できるでしょう。また、社員研修用にセミナーの日程や内容のカスタマイズができます。例えば、生成AIのリスク管理のみに特化した内容など、お客様のご要望に併せたセミナーの提供も可能です。
生成AIのリスク管理をして安全に活用しよう！
今回は、生成AIにおけるリスクや利用者、企業がそれぞれにできる生成AIリスク管理を解説しました。生成AIは様々な分野で革新をもたらす可能性を秘めた技術である一方で、脅威や偽情報の発信など、様々なリスクが存在します。
そのため、生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、リスクを理解し適切なリスク管理を講じることが重要です。生成AI利用者はもちろん、企業関係者全員が協力し、生成AIを健全に活用できるリスク管理をしていくことが求められているのです。
