生成AIとセキュリティリスク
ここ1年で急速に普及してきた「生成AI」。文章や画像の自動生成から、コードの補助、さらにはカスタマーサポートまで、さまざまな領域で導入が進んでいます。しかし、その便利さの裏側には、新しいセキュリティリスクが存在することをご存じでしょうか。
- 生成AIにまつわる主なリスク
- まずは、生成AIがもたらす潜在的なリスクを整理してみましょう。
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- 誤情報の生成(ハルシネーション)
AIが生成した回答は、一見正しそうに見えても誤った情報を含む場合があります。これが業務判断や顧客対応にそのまま利用されると、信用失墜につながる恐れがあります。 - 機密情報の漏洩リスク
社内の文書や顧客データをAIに入力した際、そのデータが外部に送信・学習に利用される仕組みの場合、意図せず情報漏洩が発生する可能性があります。 - サイバー攻撃の高度化
攻撃者側も生成AIを活用することで、フィッシングメールや偽の文章・画像をより巧妙に作り出すことが可能になっています。従来よりも「本物らしい」攻撃が拡散しやすい状況です。
- 誤情報の生成(ハルシネーション)
- 企業の取り組みと動向
- 多くの企業が「生成AIの利便性」と「セキュリティリスク」の両立に頭を悩ませています。特に注目されているのは以下のような取り組みです。
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- 社内専用AIの導入
- 内容:外部に情報を出さず、社内サーバや閉じた環境でAIを利用する動きが拡大
ポイント:データ漏洩リスクを低減。ただし運用コスト増 - AI利用ポリシー策定
- 内容:従業員が生成AIを利用する際のルールを明文化
ポイント:入力禁止情報や利用履歴の管理を明確化 - 検知・対策技術の進化
- 内容:AI生成物を検出するフィルタリング技術の研究開発
ポイント:悪用コンテンツの拡散防止に活用
- このように、生成AIの普及に伴い「使い方のガイドライン」と「技術的な補完策」が同時に求められている状況です。
- すぐにできる対策・準備
- 生成AIを活用しつつもリスクを抑えるために、企業が取れる実践的なステップを挙げてみます。
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- 社内ポリシーの整備
・生成AIへの入力禁止情報を明確にする
・利用可否の基準を部門ごとに定義する - ツール選定時のチェック
・データが学習に利用されないか確認する
・ログや利用履歴を管理できる製品を選ぶ - 教育と啓発
・従業員に生成AIの「メリットとリスク」を理解させる
・フィッシングや不審なコンテンツを見抜く訓練を実施 - 小規模導入からの検証
・全社展開の前に、まず一部チームで試験運用
・利便性とリスクを比較検討し、改善点を洗い出す
- 社内ポリシーの整備
生成AIは、私たちの働き方やサービスのあり方を変革する強力なツールです。しかし同時に、新しいリスクを孕んでいることも事実です。
「便利だから使う」だけでなく、「安全に活用する方法」を組織として整備することが今後ますます重要になります。今からルールづくりと試験導入を進めておくことが、数年先に大きな差を生むかもしれません。