生成AIのデメリットとは？主なリスクと仕事での対策

生成AIのデメリットは、もっともらしい誤りを書くこと、入力した情報の扱い、著作権、そしてAIに頼りすぎることの4つに大きく分けられます。どれも、使い方と確かめ方を決めておけば抑えられるものです。

💬「便利そうだけれど、会社で使って問題が起きないか心配」
💬「どんなデメリットがあって、何をしておけばいいのか知りたい」

このように感じている方のために、生成AIの主なデメリットと、仕事で使うときの対策をお届けします。

生成AIのデメリットとは

生成AIのデメリットの全体像

生成AIは、文章・画像・表などを、指示に合わせて新しく作り出すAIです。速く形にできる一方で、作ったものが正しいかどうかを自ら保証する仕組みは持っていません。

仕事で問題になりやすいデメリットは、「出てくるものの正しさ」「入れる情報の扱い」「権利」「使う人と組織への影響」の4つの方向に分かれます。このあと、それぞれを具体的に見ていきます。どれか1つだけを気にするのではなく、4つを並べて見ておくと、社内のルールにも漏れが出にくくなります。

生成AIのメリットとデメリットの関係

生成AIのメリットは、下書き・要約・表の整理のような作業を、短い時間で形にできることです。デメリットの多くは、このメリットの裏側にあります。

速く書けるので、確かめないまま使ってしまう。何でも入力できるので、出してはいけない情報まで入れてしまう。こうした使い方の問題が、デメリットとして表に出ます。逆に言えば、「AIが作る」と「人が確かめて使う」を分けておけば、メリットを残したまま多くのデメリットを抑えられます。

国のガイドラインが示すリスク

総務省と経済産業省は「AI事業者ガイドライン」を出しており、2026年3月31日に第1.2版へ更新しました。AIを使う事業者も対象に含まれ、生成AIのリスクと留意点が整理されています。

第1.2版では、AIエージェントのように自ら作業を進めるAIについて、重要な判断に人が関わる仕組みを作ることが求められています。あわせて、AIの答えをそのまま信じてしまう「過度な依存」や、画像や音声も扱うAIによるプライバシーの侵害といったリスクが書き足されました。社内のルールを作るときは、この最新版の項目と照らし合わせると、抜けている観点が見つかります。

生成AIの情報と権利に関わるデメリット

ハルシネーションによる誤った情報

生成AIは、事実と異なる内容を、正しそうな文章で書くことがあります。これをハルシネーションと呼びます。存在しない統計や、実在しない制度の名前、日付や金額の誤りが、違和感のない文の中に混ざります。

特に誤りが出やすいのは、固有名詞・数字・日付・最近の出来事です。社外に出すお知らせや提案書にそのまま使うと、取引先からの信用に関わります。AIが書いた文は「下書き」として扱い、数字と固有名詞は元の資料と見比べてから使う、と決めておきます。

機密情報と個人情報の漏えい

入力した内容が、サービスの改善のための学習に使われる設定のまま、社内の資料や顧客の情報を入れてしまうことがあります。学習に使われた内容がそのまま他の人に表示されるわけではありませんが、会社の外に情報を出したことに変わりはありません。

個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用について注意喚起を出しています。事業者が個人情報を入力するときは、その情報を集めたときの利用目的の範囲内かを十分に確かめること、同意のない個人データを入れる場合は、提供する事業者がそれを学習に使わないことなどを確かめることが求められています。顧客の名前・連絡先・契約の内容は、伏せるか別の記号に置き換えてから入力します。

著作権の侵害

生成AIが作った文章や画像が、既存の作品と似てしまうことがあります。文化庁の考え方では、AIで作ったものが著作権の侵害になるかは、通常の作品と同じく、既存の作品と似ているか（類似性）と、それをもとにしたと言えるか（依拠性）で判断します。

使う側が元の作品を知らなくても、似たものが出れば問題になりえます。チラシのキャッチコピーや画像、ブログの文章のように社外に出すものは、特定の作品や作家の名前を指定して作らせないことが基本です。文化庁は「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」も公表しているので、社内のルールを作るときに目を通しておきます。

回答の偏りと情報の古さ

生成AIは学習した文章の傾向を受け継ぐため、答えに偏りが出ることがあります。性別や年齢、地域について、決めつけた表現が混ざることもあります。

また、学習した時点より後の出来事は、検索の機能を使わない限り答えに反映されません。法令の改正や補助金の募集のように変わりやすい話題では、古い内容を今のことのように書く場合があります。日付が大事な話題は、出典のページと公開日を一緒に出させて、自分で開いて確かめます。

生成AIの業務と組織に関わるデメリット

AIへの過度な依存と考える力の低下

AIの答えが毎回それらしいと、確かめずに使うことが増えていきます。国のガイドラインの第1.2版でも、AIの答えを信じすぎる「自動化バイアス」が、リスクとして足されました。

困るのは、誤りに気づくための知識や勘所が、社内で育たなくなることです。たとえば見積りの説明文をいつもAIに任せていると、数字の根拠を自分で説明できない社員が増えます。判断が要る所はAIに案を出させ、決めるのは人、という分担を初めから決めておきます。

仕上がりのばらつき

同じ依頼でも、聞くたびに答えの中身や長さが変わります。依頼する人によっても、仕上がりに大きな差が出ます。

社員ごとに頼み方が違うと、同じ種類の資料でも品質がそろいません。うまくいった依頼文を社内で共有し、目的・材料・仕上がりの形を毎回入れる型にしておくと、ばらつきは小さくなります。

確認の手間と運用の負担

生成AIは書く時間を短くしますが、確かめる時間は残ります。確認を省くと誤りが外に出て、確認を重ねすぎると、手で書いたほうが早かった、ということになります。

どの資料をどこまで確かめるかを、資料の行き先で分けておくと負担が偏りません。社内のメモは要点だけ、社外に出す文書は数字・固有名詞・日付をすべて、といった区別です。あわせて、社内ルールの作成や社員への説明といった、導入のための手間も見込んでおきます。

なりすましや偽の画像への悪用

生成AIは、本物と見分けにくい画像・音声・文章も作れます。取引先や社長を名乗るメール、実在しない人物の写真を使った問い合わせのように、会社が受け取る側として被害にあうこともあります。

普段と違う振込先の変更や、急ぎの支払いの依頼は、メールの文面だけで判断しないようにします。電話など別の手段で相手に確かめる手順を、経理や総務の担当者と決めておくと安心です。

生成AIのデメリットへの対策

社内の利用ルールを1枚にまとめる

まず、生成AIを使うときのルールを、A4で1枚ほどにまとめます。長い規程は読まれず、守られません。

入れるのは、使ってよいサービス、入力してはいけない情報、出力を確かめる人と範囲、困ったときの相談先の4つで足ります。国のガイドラインの最新版で足された「過度な依存」も、「最後に判断するのは人」という1行で反映できます。

入力してよい情報を3段階に分ける

入力してよいかどうかを、その場で一人ひとりが判断すると迷いが出ます。情報を3段階に分けておくと、判断が速くなります。

段階	例	扱い
そのまま入れてよい	公開済みのホームページの文・一般的な質問	入力してよい
伏せてから入れる	社内の議事録・売上の表・見積りの文面	社名・人名・金額を記号に置き換える
入れない	顧客の個人情報・契約書・パスワード	入力しない

迷った情報は、一段厳しいほうに入れて扱います。表を社内で共有しておけば、新しく入った社員にもすぐ伝わります。

学習に使われない設定と会社向けの環境

社内の資料を扱う前に、入力した内容が学習に使われない設定になっているかを確かめます。ChatGPTの個人のアカウントでは、設定の「データコントロール」で「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにすると、新しい会話は学習に使われなくなります。

社員の皆さまで使う場合は、会社向けのワークスペースにまとめると、管理者が設定や利用者をまとめて管理できます。設定は、入力してよい情報の表とあわせて見直します。

出力を確かめる手順を決める

AIが作ったものを使う前に、確かめる場所を決めておきます。数字は元の表と、固有名詞と日付は出典のページと、それぞれ見比べます。

書いたのとは別の会話やAIに確かめさせる方法も役立ちます。書いたときのやりとりを知らない相手に読ませると、言い過ぎや根拠のない数字が見つかりやすくなります。詳しい手順は「AIが書いた文章のチェック方法」にまとめています。

生成AIのデメリットを抑えるプロンプト例

誤った情報を減らすプロンプト例

社員15人の工務店「くすのき工務店」が、見学会のお知らせを作る例です。［ ］の中を自社の内容に書き換えて使ってください。

目的：［完成見学会］のお知らせ文を、［ホームページ］に載せる形で作りたい
材料：下に貼るメモだけを使う。メモにない日付・金額・住所は書かない
守ること：分からない所は「［要確認］」と書いて空けておく。効果や満足度を言い切る表現は使わない
仕上がり：400字ほどの文と、最後に「［要確認］の一覧」

「メモにないことは書かない」「分からない所は空けておく」と入れると、それらしい数字で埋まるのを防げます。返ってきた［要確認］の一覧を、担当者が埋めてから公開します。

個人情報を伏せて頼むプロンプト例

お客様からの問い合わせメールに返信の下書きを作るときは、名前や連絡先を記号に置き換えてから貼ります。

下のメールは、お客様の名前を「A様」、住所を「［住所］」、電話番号を「［電話］」に置き換えてあります
このまま、丁寧な返信の下書きを300字ほどで作ってください
記号はそのまま残し、推測で本物の名前や住所を補わないでください

下書きができたら、記号を本物の名前に戻すのは、メールソフトの上で行います。AIの画面には、最後まで個人情報を入れずに済みます。

著作権が気になる文を確かめるプロンプト例

チラシのキャッチコピーや画像の案を作るときは、特定の作品を指定しないことに加えて、似た表現がないかを確かめさせます。

次のキャッチコピー案について、よく知られた広告のコピーや歌詞・作品名と同じ、またはよく似た言い回しがないかを確かめてください
似ているものがあれば、どれと似ているかと、言い換えの案を2つずつ出してください

AIの確認だけで安全とは言えないので、気になる案は検索でも同じ言い回しがないかを見ます。社外に大きく出すものほど、案を複数作って比べると安心です。

確認の役を分けるプロンプト例

書いたものを、別の会話に貼って確かめさせます。

あなたは確認の担当です。次の文の中から、事実・数字・固有名詞・日付・言い過ぎの表現を抜き出し、表にしてください
列は「該当する文」「種類」「確かめる方法」の3つにしてください。正しいかどうかの判断は書かず、確かめる所の一覧だけ出してください

一覧ができたら、上から順に元の資料と見比べます。確かめる所が先に分かるので、文を頭から読み直すより短い時間で終わります。

自社の業務に合わせた利用ルールや依頼文を作りたいときは、AI家庭教師で一緒に作成できます。実際の資料を使って、最初の1つを仕上げるところまで進めます。

よくある質問

Q. 生成AIの誤った情報を完全になくすことはできますか？

A. 完全になくすことはできません。材料を限定し、分からない所は空けるように依頼すると減らせますが、数字・固有名詞・日付は人が元の資料と見比べてから使います。

Q. 社内で生成AIを禁止したほうが安全ですか？

A. 全面的に禁止すると、社員が個人のアカウントで使い、かえって管理できなくなることがあります。使ってよいサービスと入力してよい情報を決めて、使える形にするほうが管理しやすくなります。

Q. AIで作った文章や画像は、自由に使ってよいですか？

A. 既存の作品と似ていて、それをもとにしたと言える場合は、著作権の侵害になることがあります。社外に出すものは、特定の作品を指定して作らせず、似た表現がないかを確かめてから使います。

Q. 生成AIのデメリットについて、国の決まりはありますか？

A. 総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン」（2026年3月に第1.2版）、文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」、個人情報保護委員会の注意喚起が、社内のルールを作るときの参考になります。

まとめ

生成AIのデメリットは、誤った情報・情報の扱い・権利・頼りすぎの4つの方向に分けて見ると、対策を決めやすくなります。

• AIが書いた数字・固有名詞・日付は、元の資料と見比べてから使う

• 入力してよい情報を「そのまま・伏せる・入れない」の3段階に分ける

• 社外に出すものは、特定の作品を指定せず、似た表現がないかを確かめる

• 判断が要る所はAIに案を出させ、決めるのは人と分担する

まずは、入力してよい情報の3段階の表を、自社の資料に当てはめて作ってみてください。