生成AIのセキュリティリスクとは？対策5選をわかりやすく解説

「生成AIを業務に導入したいけれど、情報漏洩や著作権侵害といったセキュリティリスクが心配で踏み出せない」

こうした疑問に答えます。

生成AIのセキュリティリスクは、正しい知識を持ったうえでガイドラインや運用体制を整えれば十分に管理できます。本記事を読むことで、リスクの全体像だけでなく、自社ですぐに着手できる対策の優先順位も見えてきます。ぜひ最後まで読み進めてください。

生成AIのセキュリティリスクとは

生成AIセキュリティとは、ChatGPTや各種生成AIツールを業務で使う際に発生する情報漏洩や誤情報拡散などのリスクを管理する取り組みです。まずは生成AIリスクの全体像と対策について共通の理解を構築しておく必要があります。生成AIは業務効率化に役立つ一方、入力した情報の扱いや出力結果の正確性に関して、従来のITツールにはなかった課題を抱えているため、リスクの所在を正しく理解したうえで導入を進める必要があります。

生成AIの普及とセキュリティ課題の関係

多くの企業が文章作成や問い合わせ対応、資料要約などの業務に生成AIを取り入れ始めています。利用が広がるほど、社員が機密情報を入力してしまう場面や、出力結果をそのまま業務判断に使ってしまう場面も増えていきます。利便性の向上にともない生成AI情報漏洩のリスクと防止対策をしっかりと講じることが、セキュリティ課題をクリアするうえで極めて重要です。

従来のセキュリティ対策だけでは防げない理由

ファイアウォールやウイルス対策ソフトといった従来型の対策は、外部からの侵入や既知の攻撃パターンを防ぐことを主な目的としています。しかし生成AIでは、正規のやり取りの中に紛れ込んだ悪意ある指示によってAIが誤作動する、いわゆるプロンプトインジェクションのような新しい攻撃手法が存在します。出力内容が事実と異なるハルシネーションも、システムの脆弱性ではなくAIの仕組みそのものに起因するため、従来型の防御では検知が難しいのが実情です。

個人利用と組織利用で異なるリスクの所在

個人が生成AIを使う場合のリスクは、主に誤情報を信じてしまうことや個人情報の入力にとどまります。一方で組織利用では、営業秘密や顧客データといった機密情報が漏洩した際の影響範囲がはるかに大きくなります。加えて、社員が会社の許可なく個人アカウントで生成AIを使う、いわゆるシャドーAIの広がりも組織特有の課題です。データ侵害が起きた場合、シャドーAIの利用度が高い組織ほど被害コストが大きくなる傾向も報告されており、組織としての管理体制づくりが欠かせません。

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生成AIの活用に伴うセキュリティリスクは多岐にわたり、性質の異なる複数のリスクを同時に理解しておくことが重要です。ここでは代表的な5つのリスクを整理します。

機密情報や個人情報の漏洩リスク

社員が業務効率化を目的に、顧客情報や技術仕様書といった機密情報を生成AIへ入力してしまうケースがあります。入力した情報がサービス側の学習データとして利用される契約になっている場合、意図せず第三者への情報流出につながる可能性があります。生成AI個人情報の入力に関する危険性を社内全体に周知し、営業秘密や個人情報を扱う際は、入力してよい情報とそうでない情報をあらかじめ切り分けておくことが欠かせません。

著作権や知的財産権の侵害リスク

生成AIが出力したコンテンツが、既存の著作物と類似してしまうことがあります。国内では生成AI検索サービスをめぐる訴訟や、生成AI画像の著作権侵害による書類送検といった事例も報告されており、企業として無視できない問題になっています。文化庁が公表した著作権に関する考え方などを踏まえ、生成物の利用範囲を事前に確認する姿勢が求められます。

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ハルシネーションによる誤情報の拡散リスク

生成AIは事実と異なる内容を、あたかも正しい情報のように出力することがあります。この現象はハルシネーションと呼ばれ、出力結果を検証せずに資料や顧客対応にそのまま使うと、誤った意思決定や信用の低下を招きかねません。生成AIハルシネーションの原因と防止策をあらかじめ学習しておき、生成AIの回答は参考情報として扱い、必ず一次情報での裏付けを行う運用が必要です。

プロンプトインジェクションによる攻撃リスク

プロンプトインジェクションとは、悪意ある指示文をAIに読み込ませることで、本来の制約を回避させたり誤った動作をさせたりする攻撃手法です。外部サイトやファイルの内容をAIに読み込ませる際、その中に不正な指示が仕込まれている間接的な攻撃も報告されています。情報セキュリティ10大脅威2026でもAI利用をめぐるサイバーリスクが上位に位置づけられており、生成AI特有の脅威として警戒が必要です。

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シャドーAIやなりすましによる不正利用リスク

会社が許可していない生成AIツールを社員が個人アカウントで使う、いわゆるシャドーAIの広がりも見過ごせないリスクです。利用実態を把握できないまま情報が外部に持ち出される恐れがあるほか、生成AIによるディープフェイクを使ったなりすまし詐欺の手口も高度化しています。利用状況を可視化し、承認されたツールへ利用を集約する仕組みづくりが対策の第一歩になります。

生成AIのセキュリティリスクを放置した場合の影響

生成AIのセキュリティリスクへの対応を先延ばしにすると、経営面・法務面・信用面の複数の領域に影響が及びます。それぞれの影響を具体的に見ていきます。

情報漏洩が経営や信用に与える影響

海外の大手電機メーカーでは、従業員が開発中のソースコードを生成AIに入力したことで機密情報が外部に流出し、社内利用を一時的に制限する事態に発展しました。情報漏洩が発生すると、原因調査や被害拡大の防止、関係者への報告といった対応に多くの時間とコストがかかります。業務の停滞に加えて、取引先や顧客からの信頼低下という形で経営に影響が及ぶ点も見過ごせません。

法令違反やコンプライアンス上の責任

個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用に関して注意喚起を行っています。生成AIへの入力情報が学習用データに利用される仕組みの場合、個人情報保護法上の第三者提供や委託の規制に抵触する可能性があります。これらは企業が考慮すべきAI倫理とは何かという議論とも直結しており、生成AIを提供する事業者との契約内容を十分に確認せずに個人データを入力すると、法令違反として企業が責任を問われるおそれがあります。

取引先や顧客からの信頼低下

セキュリティ体制の不備が明らかになると、取引先が持つ自社への評価そのものが揺らぎます。特にディープフェイクを悪用したなりすまし詐欺のような事件は、企業のブランドイメージを大きく損なう要因になります。生成AIの利用実態を管理できていないという印象を与えれば、新規の取引や契約更新の場面で不利に働くことも考えられます。

企業が取り組むべき生成AIセキュリティ対策

生成AIのセキュリティリスクは、人的な取り組みと技術的な仕組みの両面から対策を進めることで管理できます。以下の4つの視点で対策を整理します。

利用ガイドラインを策定して周知する

まずは自社での生成AIの利用実態を部門ごとに把握し、どのような業務でどのツールが使われているかを整理します。そのうえで、入力を禁止する情報の範囲、承認済みツールの一覧、生成物を利用する際の責任の所在などをガイドラインにまとめます。最初から完璧な内容を目指す必要はなく、シンプルなルールから始めて運用しながら見直していく進め方が現実的です。

従業員にセキュリティ教育を実施する

ガイドラインを整備しても、内容が現場に浸透しなければ効果は限定的です。基礎知識・業務での活用方法・セキュリティ上の注意点をバランスよく扱う研修を実施し、実際のインシデント事例を使った判断演習を取り入れると理解が深まります。生成AIの回答を鵜呑みにせず必ずファクトチェックする習慣づけも、教育の重要な目的のひとつです。

アクセス管理とログ監視体制を構築する

技術面の対策としては、利用者の権限設定やログの監視体制の構築が有効です。誰がどのツールをどのような目的で使っているかを可視化できれば、シャドーAIの早期発見にもつながります。セキュリティポリシーに反する操作を検知した際に警告や制限を行う仕組みも、被害の拡大を防ぐうえで役立ちます。

法人向けの安全な生成AIサービスを導入する

個人向けの無料サービスではなく、入力データを学習に利用しない契約が可能な法人向けプランを選ぶことも重要な対策です。法人向けプランでは、ベンダー側がデータの管理者としての立場を負わないケースも多く、個人情報保護法をはじめとするコンプライアンス対応の負担を抑えやすくなります。ツール選定の段階からセキュリティ要件を確認する姿勢が求められます。

生成AIを安全に活用するためのガイドラインと体制づくり

個別の対策を積み重ねるだけでなく、公的なガイドラインを踏まえた体制づくりに取り組むことで、生成AIセキュリティの実効性はより高まります。

公的ガイドラインを踏まえて社内ルールを整備する

総務省と経済産業省は、事業者が自主的に検討すべき対応をまとめたAI事業者ガイドラインを公表しています。このガイドラインは開発者・提供者・利用者といった立場ごとに望ましい取り組みを示しており、企業がAIのリスクを正しく認識し、自主的な対策を実行するための共通の指針として活用できます。ガイドラインは今後も更新が続く性質の文書のため、社内ルールも定期的に見直す前提で整備することが望まれます。

リスクアセスメントを定期的に実施する

生成AIの活用が広がるほど、業務ごとに発生し得るリスクの内容も変化していきます。導入初期のリスク分析だけで終わらせず、運用状況を継続的にモニタリングし、リスクの評価と改善を繰り返す体制が欠かせません。半年から1年に一度など、一定の間隔でガイドラインとリスクアセスメントの両方を見直すサイクルを組み込むと、実態とのずれを防ぎやすくなります。

部門横断のAIガバナンス体制を構築する

生成AIのリスクは情報システム部門だけで抱えるものではなく、法務・人事・現場部門を含めた横断的な体制での管理が求められます。環境やリスクの分析、活用の可否判断、システムの設計と運用、継続的な評価という一連の流れを組織として回せる体制を整えることが、AIガバナンスの実現につながります。専門部署の設置が難しい中小企業でも、責任者を明確にし小さな体制から始めることが第一歩になります。

まとめ：生成AIセキュリティは禁止せずガイドラインと運用で守れる

本記事では、生成AIセキュリティの基本的な考え方から、情報漏洩・著作権侵害・ハルシネーション・プロンプトインジェクション・シャドーAIという5つの主要リスク、リスクを放置した場合の影響、企業が取り組むべき具体的な対策までを解説しました。

本記事で紹介した対策を踏まえれば、生成AIセキュリティへの不安を抱えたまま導入をためらう必要はなくなります。リスクを正しく理解し、ガイドラインと運用体制を整えることで、生成AIのメリットを安心して業務に取り入れられるようになります。自社の生成AI活用を安全に進めたい方は、お気軽にお問い合わせください。

生成AIセキュリティに関するよくある質問