【生成AIの問題事例6選】具体的な問題点と安心して使うための対策

2024年以降、生成AIは企業や個人の業務に急速に普及し、国内でも導入事例が増えています。

一方で、「思わぬトラブル」や「リスク管理の甘さ」による問題も顕在化しており、社会的議論の的となっています。

たとえば、AIが生成した偽画像がSNSで拡散されたり、AIに入力した社内データが外部に漏洩したりといった事例が後を絶ちません。
こうした出来事を受けて、「AIを使いたいけど、リスクが怖い」「安全に導入する方法を知りたい」という声も多く聞かれます。

この記事では、AI黎明期から実務で生成AIを活用してきた弊社が、以下の疑問に専門的な視点でお答えします。

生成AIの主な課題とデメリット5つ【2025年版】

生成AIの活用には大きな可能性がある一方で、以下のようなリスクや課題が指摘されています。

2025年時点で特に注目すべき5つのポイントは次の通りです。

1. 権利侵害（著作権・肖像権）のリスクがある

2. 機密情報や個人情報の漏えいリスクがある

3. 生成物内のフェイクの・誤情報の見極めが難しい

4. 不適切・差別的なアウトプットを生成するリスクがある

5. 品質が不安定な部分がある

1. 生成AIは膨大な公開データを学習してコンテンツを作り出します。

まず課題として挙げられるのが、権利侵害のリスク。
既存の著作物や画像、文章表現が再利用・模倣されてしまうリスクがあります。

たとえば：

• 有名な画家のタッチに酷似したイラストが生成される

• 新聞記事や小説の一部表現がそのまま出力される

• 芸能人の顔を模した画像や動画が生成される

既存の作品やコンテンツとの類似性・依拠性が認められた場合には、著作権者から損害賠償請求や差止請求がなされるほか、裁判による刑事罰の対象となる可能性もあります。

近年では企業間・クリエイター間での訴訟も増加傾向にあります。
（2023年末の「ニューヨーク・タイムズ vs OpenAI」訴訟は象徴的な例です。）

2. 機密情報や個人情報の漏えいリスクがある

生成AIはクラウド上でデータを処理するため、入力内容が外部サーバーに保存・学習される可能性があります。
このため、以下のような情報を入力すると漏えいリスクが生じます。

• 社内の機密情報（設計書・社内文書など）

• 顧客や従業員の個人情報

• 契約書や営業資料などの社外秘データ

特に注目すべきは、「プロンプトインジェクション攻撃」です。

これは、悪意あるユーザーが、本来公開すべきでないデータを特殊なプロンプトで引き出そうとする手口です。

実際2023年2月に、アメリカの大学生がマイクロソフト社の生成AIに対してこのプロンプトインジェクションを試み、開発用コードネームを引き出した例もあります。

AIの利用ポリシーを明確にし、情報管理体制を整えることが求められます。

3. 生成物内のフェイク・誤情報を見抜くのが難しい

「AIが生成したコンテンツ内におけるフェイクの見極めが難しい」というのも課題の1つです。

度々問題になる「ディープフェイク」は、ディープラーニング技術を活用した手法で、実際には存在しない動画や画像を生成することができます。

近年では本物と見分けが付かないほど精巧なものが多く、悪意あるユーザーによるなりすましや名誉棄損、2024年には政治家の偽映像や有名人のフェイクニュースがSNSで拡散され、「AIによる偽情報拡散」が社会的リスクとして国際的に問題視されています

また、間違った情報からアウトプットを生成する「ハルシネーション」にも注意しなければなりません。

現状の生成AIは、学習データ内の情報をそれらしく組み合わせているだけなので、真偽までは判断できないことも多々あります。特に、高度な専門性が必要な分野や定量データの抽出においては、このハルシネーションが多くみられる傾向です。

4. 不適切・差別的なアウトプットを生成するリスクがある

先述した通り、生成AIは学習データを基に情報を組み合わせてコンテンツを作成しています。

そのため、AIは中立に見えても、学習データに含まれるバイアス（偏り）を反映します。
例えば、以下のようなリスクがあります。

• 性別や人種に関する差別的表現を含む

• 暴力的・攻撃的な内容を出力する

• 倫理的に不適切な表現を提示する

OpenAIやGoogleなどの大手企業はフィルタリング機能を強化していますが、
生成AIが人間の「倫理観」や「文脈の意図」を完全に理解するのはまだ難しいのが現状です。

ユーザーにその意図がなくても、人種や性別に対する差別的なニュアンスが含まれてしまう可能性はゼロではありません。生成AIは、人間のような倫理観や常識は持っていないので、しっかり人の目で確認する必要があるでしょう。

5. 品質が不安定な部分がある

生成AIはプロンプト（指示文）の内容に大きく依存するため、同じ質問でも結果が毎回異なります。

また、出力の文字数上限があるため、長文出力では途中で話題がずれたり、誤ったデータを混在させたりすることもあります。

特に日本語の場合、モデルによっては文法的な違和感や誤訳が起きることもあるため、
「完全自動化」にはまだリスクがある段階です。

安定した品質を求める場合は、AIの出力を人間がレビューする「ヒューマン・イン・ザ・ループ」体制が推奨されます。

生成AIを取り巻く最新のトラブル事例6選

まずは、代表的な問題事例を 6選で紹介します。

その後、2025年2月以降に増えてきた事例や傾向も踏まえて解説します。

1. 画像生成AIの問題事例｜フェイク画像がSNSで拡散

2. 生成AIの悪用事例｜ディープフェイク詐欺

3. 生成AIの倫理的問題事例｜韓国サムスンの機密情報漏えい

4. 生成AIの倫理的問題事例｜日本のChatGPTアカウント流出

5. 生成AIの著作権問題事例｜ニューヨークタイムズがオープンAIを訴訟

6. 生成AIの著作権問題事例｜米国作家がChatGPTを訴訟

①画像生成AIの問題事例｜フェイク画像がSNSで拡散

2022年に国内で起きた画像生成AIの問題事例です。

台風15号が記録的な大雨災害をもたらした際に、SNSで台風のフェイク画像が本物と混同され拡散されました。

画像は、水没している被災地をドローンで上空から撮影したもので、一見しただけでは分からないほど精巧にできており、一時的にですが社会的混乱を招いています。

こうした「視覚的リアルさ」が強い偽情報は、注意を要します。

近年では、AIを使った「ホーム侵入者を描写するフェイク画像」を用いた嫌がらせ・脅迫の事例も報道されており、受信者をパニックに陥れ、緊急通報を誘発するケースも報じられています（2025年、アイルランドなどでの報道）

参照読売新聞「ＡＩ使い「静岡水害」とデマ画像、５６００件以上拡散…投稿者は生成認める」

②生成AIの悪用事例｜ディープフェイク詐欺

香港で起きた、生成AIのディープフェイクを悪用した問題事例です。

多国籍企業の財務担当者が、テレビ会議のディープフェイクを見抜けず、38億円相当を騙し取られてしまった事件がありました。

このビデオ通話では、同僚の姿を模した映像・音声が悪用されており、初の大規模なディープフェイク詐欺として注目されています。

2024年にも、アメリカ・メリーランド州で、ある元学校体育部長が、AIで生成した偽音声（人種差別的内容）を作成し、校長を誹謗中傷して拡散する事件が起こり、有罪判決（懲役刑）を受けています。

このように、公共機関・教育現場でもディープフェイクの悪用が現実化しています。

参照Stu Sjouwerman著「Athletic Director Used AI To Frame Principal With Racist Remarks In Fake Clip: Police」

③生成AIの倫理的問題事例｜韓国サムスンの機密情報漏えい

韓国サムスン電子では、生成AIに関連した情報漏えいが問題になりました。

社内のエンジニアが社外秘のソースコードをChatGPTにアップロードしたことが原因です。外部サーバーに保管されたデータが他のユーザへと開示され、意図せぬ情報リークとなってしまいました。

その後サムスン電子は、社内利用を全面禁止するポリシーを採るようになった経緯があります。

参照Forbes JAPAN「サムスン、ChatGPTの社内利用禁止　機密コードの流出受け」

④生成AIの倫理的問題事例｜アカウント情報流出・不正利用

2023年6月、10万件を超えるChatGPTのアカウント情報が流出し、ダークウェブの闇市場で取引されていたという事例があります。

シンガポールの情報セキュリティ企業「Group-IB」が明らかにした情報では、ダークウェブで取引されているアカウント情報のうち、661件が日本のものだったと発表しています。

IDとパスワードなどのログイン情報は、感染したデバイスから情報を盗むマルウェア「インフォスティーラー」によって抜かれていました。

参照日経XTECH「10万件のChatGPTアカウントが闇市場に、どう盗んだのか誰が欲しがるのか」

⑤生成AIの著作権問題事例｜ニューヨークタイムズがオープンAIを訴訟

生成AIに関する著作権問題も大きな課題です。

2023年12月、ニューヨークタイムズがオープンAIとマイクロソフトを相手に、数十億ドルの損害賠償請求をおこないました。

内容は、ChatGPTが同紙の記事を許可なく学習し、記事から抜粋した内容を生成していることから、購読料や広告収入の機会を奪っていると訴えています。

この訴訟は、著作権とAI学習モデルの関係性を巡る象徴的なケースとして、以降の AI 著作権議論に大きな影響を与えています。

参照BBC NEWS JAPAN「米紙ニューヨーク・タイムズがオープンAIとマイクロソフトを提訴　著作権侵害で」

⑥生成AIの著作権問題事例｜米国作家がChatGPTを訴訟

生成AIの著作権問題事例はほかにもあります。「ゲーム・オブ・スローンズ」の作者であるジョージ・R・R・マーティン氏は、ChatGPTが自身の著作物に関するデータを許可なく使用しているとして、2023年に裁判を起こしました。

このような事例は初めてではなく、海外では作家やコメディアンなど、さまざまなクリエイターがAI企業に著作権侵害を訴えて補償を求めています。

参照BBC NEWS JAPAN「『ゲーム・オブ・スローンズ』作者ら、米オープンAIを提訴　チャットGPTの学習で著作権侵害と」

2025年以降に見られる傾向と追加事例・注意点

上記の6選は代表的な事例ですが、2025年以降には次のような 新しい潮流・注意すべき変化 も出始めています。

傾向／変化

内容

影響・リスク

AI アプリによる顔・身体操作（ヌード化・除衣）

AIを使って人物の服を剥ぎ取ったり、ヌード化した画像を生成するアプリが社会問題化

プライバシー・人権侵害、名誉毀損、法規制の課題

AI による偽動画の政治利用・扇動

AI による政治家偽映像などが拡散され、選挙などに悪用される懸念が法整備議論に

刑事責任・選挙公正性・プラットフォーム責任の争点化

著名人の死後再現（AI による「デジタル復元」）

亡くなった俳優やアーティストを AI によって “再現” する表現が倫理論争に

肖像権・パブリシティ権・遺族同意の法制度整備が追いつかないリスク

認証突破・アカウント偽装による詐欺

AI による偽声生成や本人になりすます詐欺事例の増加

高額金銭被害、信用毀損、法的責任の所在不明化

法整備の追いつかなさ・規制ギャップ

東アジアを含む地域では、既存法制度では合成メディア犯罪への対応が追いつかない実態

被害者救済・加害者特定の難しさ

たとえば、2025年4月、AI を使って黒人やユダヤ人に対する差別的発言をする偽音声を生成し、広めた事件で、発信者が実刑判決を受けたケースがあります。

また、オンライン詐欺において、俳優の声を AI で作成して被害者と連絡を取り、大金を騙し取るケースも報道されており、AI の“親密な関係性”を演出する手法が用いられています。

さらに、AI を使った「アプリによるヌード化画像生成」は児童ポルノ問題にも隣接する深刻な問題で、英国ではこうしたアプリの禁止を求める動きもあります。

このように、生成AIを巡るトラブルは 量・多様性ともに増加傾向 にあり、以下のような方向性が特に注目されます：

• 人物表現・プライバシー領域への侵食

• 合成メディアの政治利用・フェイク・誤情報拡散

• 法制度・ガバナンス整備の遅れ

• AI 技術を活用した詐欺手法の巧妙化

今後は、既存の事例だけでなく、こうした “領域をまたぐ悪用ケース” に対しても警戒とルール設計が求められる時代になっています。

【対策】生成AIを安心して活用するには

生成AIは急速に進化を遂げていますが、リスクがゼロになることはありません。

だからこそ、「禁止するのではなく、正しく使う」という姿勢が重要です。

2025年現在、生成AIを安全に運用するためには、以下の 4つの柱 に基づいた対策が効果的です。

1. 生成物の真偽や精度を検証する

2. 機密情報を渡さない工夫を徹底する

3. プロンプトの精度向上に努める

4. 担当者のリテラシー向上に努める

1. 生成物の真偽や精度を検証する

生成AIが作成したコンテンツや成果物は、その真偽や精度について検証してから利用することが大切です。企業が誤ってフェイク情報を発信してしまうと、信用問題にもつながりかねません。

実践ポイント

• Googleなどの検索エンジンに類似のものがないか確認

• 回答品質の自動チェック恒常化（自社データの場合）

• データ品質を担保するためのヒューマン・イン・ザ・ループを設計

• 専門業者に依頼する

自社データを基に学習させている場合は、回答品質のチェックを自動化し、常時品質確認するような仕組みがあると効率的です。また、データの品質を担保するため、AIと人間の相互作用を組み込んだシステムを設計することも大切になるでしょう。これらが難しい場合は、専門家に相談することをおすすめします。

機密情報を渡さない設計を徹底する

情報漏えいを防ぐ最も基本的なルールは、「AIに学習させない情報は入力しない」ということです。

2025年時点では、多くの生成AIが「オプトアウト機能（入力データを学習に使わない設定）」を提供しています。
企業利用では、必ずこの設定を確認・有効化することが重要です。

実践ポイント

• 利用ツールの データ保持ポリシー を確認（例：OpenAI, Claude, Geminiなど）

• 機密データを扱う場合は、社内閉域環境（プライベートGPT）を利用

• ファイルアップロード機能を使う際は、匿名化・マスキング処理を徹底

• 社員教育で「入力禁止情報リスト」を明示（例：顧客情報・原価データ・未発表製品情報など）

また、企業によっては「生成AI利用申請フロー」を設け、利用目的・入力内容を事前承認制にするケースも増えています。

このようなガバナンス設計が、後の情報漏えいリスクを大幅に下げます。

プロンプトの精度向上に努める

AIが生成するコンテンツ品質はプロンプト（指示分）の精度に比例します。

漠然とした指示では、期待する結果が得られないどころか、誤情報や不適切な出力を生みやすくなります。

弊社スパイクスタジオでは、生成AIを「優秀な新入社員」と位置づけています。
つまり、漠然と「このデータを整理してください」と指示するのでは不十分ということです。ユーザーは新人教育をするかのように、「このルールに基づいて、このような順番でデータを整理してください」と具体的かつ過不足なく指示を出す必要があります。

プロンプト設計の基本ルール

• 目的（何をしたいか） を最初に明示

• 前提情報・制約条件（どこまでの範囲か） をセット

• 出力形式（箇条書き・表・文章） を指定

• 対象読者（誰向けか） を明示

（例）悪いプロンプト：「このデータを整理して」
　　　良いプロンプト：「この営業データを今期のKPIに沿って、業界別・地域別に分類し、要約表を作成してください」

スパイクスタジオでは、従業員の生成AI活用率を250%向上させた実績を持つ、「生成AI研修」を提供しております。

基礎からプロンプト向上を目的とした研修、業務に組み込むための研修などさまざまな研修をご用意しています。

延べ10,000人以上が受講し成果を上げてきた研修について興味はございませんか。

ぜひ、こちらのお問い合わせからご連絡ください。

担当者のリテラシー向上に努める

生成AIの活用リスクは、ツールの性能よりも「使う人の理解度」によって左右されるといっても過言ではありません。

そのため、生成AI活用を検討しているなら、担当者のリテラシー向上に尽力することも重視すべきです。

従業員向けのルールやマニュアルを策定し、意図せず権利侵害や情報漏えい、フェイク情報の発信をおこなわないよう、担当者のAI知識やスキル向上に努めましょう。

スパイクスタジオの支援事例

弊社スパイクスタジオでは、生成AIの業務導入における教育 × 運用 × 開発支援を一気通貫で提供しています。

その中の「生成AIの活用支援ソリューション」として、プロンプト勉強会を実施しています。

例えば、トヨタ自動車株式会社様と行った取り組みでは、

「プロンプト勉強会」と「社内プロンプトソン（社内AIハッカソン）を実施し、現場業務の効率化や生産性向上に直接つながる成果を生み出しました。

詳しい内容については、「【トヨタ自動車株式会社】プロンプト勉強会およびプロンプトソンの開催」をご覧ください。

このように、単なるツール導入ではなく、人材育成と運用体制づくりをセットで行うことが「生成AIの安全で効果的な活用」につながります。

生成AI活用のリスクマネジメント＆戦略立案ならスパイクスタジオまでご相談ください

生成AIは未だ発展途上の技術です。

現状ではさまざまな課題もありますが、デメリットを上回るメリットがあるなら、リスクマネジメントをしつつうまく活用することが求められます。

スパイクスタジオでは、AI黎明期から蓄積してきた知見をもとに、企業のAI導入を「安全・戦略的」に推進するサポートを行っています。

• AI活用研修・勉強会（基礎〜実践）

• 社内AI活用ルール・ポリシー策定支援

• AIアプリ開発・運用コンサルティング

• リスク管理・AIガバナンス設計支援

導入前の不安や課題を整理しながら、
「安心して成果を出すAI活用」をご支援します。

お気軽にご相談ください。