1. 生成AIとは何か？基本的な概念と用途
近年、大量のデータをもとに文章や画像、音声などを自動的に生成する「生成AI」が幅広く注目されています。たとえば、文章を入力するだけで広告コピーやキャッチフレーズを瞬時に生み出したり、スタイルを指示するだけでオリジナルのイラストを作成したりするなど、AIコンテンツ生成の可能性は大きく広がっています。
ただし、こうした利便性の半面、生成AIは実際の文脈や事実を理解して出力しているわけではないため、誤情報が混ざるリスクも見逃せません。具体的には、大規模言語モデルが「もっともらしく見える単語やフレーズ」を確率的に組み合わせる仕組みで動いているため、一見正しそうな文章でも虚偽の内容が含まれる可能性があります。
さらに、生成AIは英語の情報に強いとされる一方で、日本語や専門分野の情報が十分に学習されていないケースもあるのが現状です。こうした学習の偏りが、デジタルコンテンツクリエーターのように多様な言語表現を必要とする職種にとっては混乱を招くかもしれません。
それでも、画像や映像の生成を含むAIの利用には、大きなメリットがたくさんあります。たとえば、フリーランスのグラフィックデザイナーが作品の試作品を作る際や、イラストレーターがアイデアのヒントを得るとき、効率的で創造的な結果を得られます。
実際、日本ディープラーニング協会のガイドライン（2023）によれば、「生成AIは多様な業界で創造性を高める可能性を秘める」とされています。とはいえ、その高い汎用性ゆえに、法的リスクや情報の正確性、倫理的配慮といった側面でも注意が必要です。以下では、具体的な問題点やリスクを掘り下げつつ、安全かつ有効に活用するためのヒントを詳しく見ていきましょう。
2. 生成AIの利用における主な問題点
生成AIを実際の業務や創作活動に活用する際、注意しなければならない問題点が複数存在します。まず、生成AIは高い柔軟性を持つ一方で、出力の品質が一定しないことが挙げられます。同じ指示を与えても、異なる内容が生成されることがあり、たとえばコンタクトセンターなどで統一的な応対品質が重要な場面では混乱が生じる可能性があります。
また、情報漏えいのリスクも看過できません。多くの生成AIサービスでは、ユーザーが入力したデータを学習の材料に利用する場合があります。もし社内資料や顧客データなど機密性の高い情報を誤って入力した場合、第三者へ流出する恐れがあるのです。実際、海外企業において社員が社内のソースコードを生成AIに入力してしまい、それが結果的に不特定多数に共有された事例があったと報じられています。
さらに、AIの社会的影響として、生成AIが意図せず差別的あるいは暴力的な表現を作り出す危険性も指摘されています。生成AI自体は倫理観をもたないため、ユーザーのプロンプトや学習データの偏りがそのまま出力に反映されることがあります。この点は、日本ディープラーニング協会や文化庁著作権課の資料でも大きな課題として言及されています。
一方で、デジタルコンテンツクリエーターなどの個人事業主の場合、自身の作品データの取扱いについて慎重にならざるを得ない場面が増えています。具体的には、AIに学習させるためのデータが権利侵害になるリスクや、将来的に競合となる生成物が誕生してしまう危険などが考えられます。したがって、新しい技術に飛びつく前に、自分が扱う素材の信頼性や機密性を見極めることが欠かせないと言えるでしょう。
このように、生成AIの利用には、品質のばらつきや情報漏えい、社会的影響など幅広い問題点が含まれています。これらの観点を理解したうえで、法的対策やガイドラインの遵守を検討する必要があるのです。
3. 著作権侵害のリスクとその対策
生成AIは多種多様なデータを学習するため、既存の著作物を参照して類似性の高い作品を生成するおそれがあります。たとえば、イラストレーターの独特な画風を無断で学習したAIが、それによく似たテイストのイラストを生み出すケースが考えられます。こうした状況は、画風の盗用として著作権侵害やパブリシティ権の問題に発展する可能性が高いと指摘されています。
このような権利侵害リスクが顕在化した理由の一つとして、生成AIの動作原理が挙げられます。生成AI自体は、学習元のデータを「そのままコピーしている」わけではなく、膨大な確率計算から新たなアウトプットを生成しているとされます。しかし、文化庁著作権課（令和5年度 著作権セミナー）でも語られているように、類似性と依拠性が認められる場合には、たとえ断片的であっても著作権侵害につながるリスクは否定できません。
また、デジタルコンテンツクリエーターや企業が自社の独自デザインや文章を生成AIに入力する場合、そのコンテンツが今後第三者に再出力されるおそれもあります。実例として、大手テクノロジー企業の社員が機密文書をチャットボットに入力してしまったことで、学習データの一部として組み込まれた可能性があると報道されました。
こうした事故を未然に防ぐには、あらかじめ社内規定で「AIに入力してよいデータ」と「入力してはいけないデータ」を明確に仕分けしておくことが必要です。
対策としては、まず利用契約やサービス規約を細かく確認する方法があります。生成AIの提供元によっては、入力したデータを学習に使用しない設定を選べる場合があるからです。加えて、生成物を外部に発表したいときには、最終的に人間が検証を行い、類似度が高いフレーズやデザインがないかどうかをチェックする工程が欠かせません。これらの対策を講じることで、生成AIを活用する際の著作権リスクをある程度回避できるでしょう。
日本ディープラーニング協会のガイドライン（2023）でも、著作権の取り扱いには慎重な姿勢を求めています。フリーランスのクリエイターに限らず企業や研究機関など、あらゆる立場の人がAI技術と上手につきあうためにも、権利侵害を未然に防ぐ具体的な手順を整備しておくことが大切です。
4. フェイク情報の生成と識別の難しさ
生成AIは、大量のテキストや画像データをもとに「それらしい」出力を行うため、誤った情報やフェイクニュースを含むコンテンツが生まれやすいという大きな課題があります。実際、国内でも台風被害の偽画像が拡散され、後からそれがAI生成によるフェイクだったと判明した事例が話題となりました。見た目は本物に近いクオリティであっても、内容が誤情報であれば社会的混乱を招く恐れがあるのです。
根拠として、日本ディープラーニング協会のガイドライン（2023）には、生成AIに虚偽情報が含まれる危険性が指摘されています。
そもそも、生成AIはデータの正確性を判断する仕組みを備えているわけではなく、「もっともらしく見える」答えを当てはめるにすぎません。このため、学習データに誤情報が混在していれば、利用者が信頼性チェックを怠ると危険なプロパガンダやフェイクニュースが拡散するリスクが高まります。
さらに、画像生成AIでは本人がまったく行っていない行動や存在しない風景をあたかも本物のように写し込むことが簡単にできます。一例として、著名な人物の肖像画に細工を施すことで、社会的評価を貶める意図的な情報操作が行われる可能性も十分に考えられます。
こうした事例を防ぐためには、事実確認やソースの突き合わせといったファクトチェックが欠かせません。しかし、ファクトチェックには手間がかかる上、多くのユーザーがすべての生成物を検証しきれない現実があります。特に音声や動画がからむと、視覚・聴覚情報の信ぴょう性が高いため、偽コンテンツを正しい情報だと信じ込む人が増えてしまう可能性があるのです。
このため、個人がコンテンツを利用する際は、元ネタや出典を可能な限り調べ、危険な要素や不自然な部分がないかチェックすることが大切だと考えられます。
フェイク情報の識別は容易ではありませんが、生成AIの動作原理を理解し、いくつかの異なるソースから情報を照合するなどの対策を取ることで、被害を最小限に抑えられます。デジタルコンテンツクリエーターが作品を発表する際にも、根拠のないまま拡散される情報に振り回されないためのリテラシーが求められています。
5. 生成AIの安全な利用方法とベストプラクティス
ここまで紹介してきたように、生成AIには著作権侵害やフェイク情報の拡散、そして情報漏えいなど、さまざまなリスクがあります。ただし、これらを正しく理解し、具体的な対策を講じることで、AI技術の透明性や信頼性を確保しながらメリットをしっかり享受することは十分に可能です。
まず一つ目のポイントは、社内規定や利用ガイドラインを整備することです。たとえば、企業やフリーランスであっても「どのようなデータは入力してはいけないのか」「生成AIの学習に利用される可能性がある情報とは何か」を具体的にルール化しておくと、情報漏えいや不正利用のリスクを大幅に減らせます。
次に重要なのが、生成AIのアウトプットを必ず人間の手で検証する作業を組み込むことです。特に著作権の侵害リスクやショッキングな内容の混入を防ぐには、専門家や担当者が生成物の真偽を確かめ、加筆修正を行うプロセスが必須となります。
また、フェイクニュースや不適切表現が混在していないかをチェックする手順を、明文化したうえでチーム全体で共有することが望ましいでしょう。
さらに、AIの技術進化に伴い、アップデート情報をこまめにキャッチアップする姿勢も欠かせません。文部科学省（2023）の提言などによれば、教育分野や公共の場でも生成AIの利活用が進む一方で、セキュリティ面や権利保護の面で新しい課題が日々浮上しています。
そのため、開発元の新機能や脆弱性にまつわる情報をこまめにチェックし、自分の利用方法を随時アップデートするのが理想的です。
最後に、生成AIを使う理由や公開の目的を明確にしておくことも大切です。デジタルコンテンツクリエーターであれば、作品の制作効率を上げるために生成AIを使うのか、それとも新しい発想を得るための補助として使うのかを明確にしましょう。
意図を整理した上で、生成物に含まれる不正確な情報を人間が的確に判断・編集し、完成度の高いクリエイティブ作品を世に出すことが求められます。これらのベストプラクティスを踏まえれば、著作権トラブルやフェイクニュースの拡散、情報漏えいといったリスクを最小限に抑えつつ、生成AIのデメリットを上回るメリットを十分に活用できると考えられます。
今後、AIの利用が一層広がっていく社会において、クリエーターや企業が正しくAIを使いこなし、より良い表現やサービスを実現していくための指針としてぜひ参考にしてください。