AIシステム開発会社 への依頼や生成AIを活用したシステム開発を検討する企業が増えるなか、AIの利便性だけでなく、情報漏洩や著作権、セキュリティリスクへの対応も重要になっています。生成AIは文章作成やデータ分析、顧客対応、ソフトウェア開発など幅広い業務で活用される一方、利用方法を適切に管理しなければ、新たなリスクにつながる可能性があります。
特に、従業員が個人の判断で生成AIを利用する「シャドーAI」や、生成AIを業務システムに組み込むケースでは、従来のIT管理だけでは十分に対応できない場合があります。そのため、AIの利用を単に制限するのではなく、リスクを把握し、適切なルールや管理体制のもとで安全に活用するAIガバナンスが重要です。
本記事では、生成AIの活用で企業が直面しやすい情報漏洩・著作権・セキュリティリスクを整理し、それらを低減するための具体的な対策を解説します。また、AIシステム開発を進める際に、開発・導入段階から考慮すべきAIガバナンスについても紹介します。
生成AIの普及で企業に新たなガバナンス課題が生まれている
生成AIの業務活用が急速に広がる一方、企業では、従来のAI活用では想定されにくかった、より身近で管理の難しいガバナンス課題が生じています。
従来、AIの活用は専門の開発チームやデータサイエンティストが主導し、特定のシステムや限られた利用環境の中で進められるケースが一般的でした。しかし、対話型AIをはじめとする生成AIの登場により、AIは「専門家が開発・利用するもの」から「現場の従業員が日常業務で手軽に利用できるツール」へと変化しています。
この利用環境の変化に伴い、生成AIには以下のような特徴があり、企業におけるガバナンスの難易度を高めています。
- 誰でも直感的に利用できる： 特別なプログラミングスキルがなくても、自然言語で指示するだけでさまざまなアウトプットを生成できる。
- 現場判断で導入・利用しやすい： 業務効率化を目的に、従業員が会社の承認を得ずに外部の生成AIサービスを利用し、シャドーAIにつながる可能性がある。
- プロンプトを介して外部にデータを送信する可能性がある： 質問や指示文を入力する際に、機密情報や社内データを意図せず外部サービスに送信してしまうリスクがある。
- AI生成物が十分な検証なしに利用されやすい： 生成されたテキストやコード、画像などを、正確性や著作権・権利関係を十分に確認しないまま業務で利用する可能性がある。
- 外部AIモデルやAPIへの依存が生じる： 自社で直接管理していないAIモデルやクラウドサービスを利用する場合、仕様変更や障害、利用規約の変更などの影響を受ける可能性がある。
このように、現在の企業では「誰もがAIにデータを入力し、その出力を業務で利用できる環境」が急速に広がっています。そのため、従来のようにAIの利用ルールを定めるだけでは十分とはいえず、AIの利用状況やデータの取り扱い、生成物の活用まで継続的に管理する仕組みが求められています。
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生成AIで特に注意すべき3つのリスク
生成AIの活用には多くのメリットがある一方、その利用方法によっては企業に重大な影響を及ぼすリスクも存在します。特に注意すべきなのは、情報漏洩、著作権・知的財産権、そしてセキュリティに関するリスクです。
これらはそれぞれ異なる問題に見えますが、生成AIを誰がどのように利用しているのかを適切に把握・管理できていない場合に発生しやすいという共通点があります。ここでは、企業が特に注意すべき3つのリスクについて解説します。
機密情報・個人情報の漏洩リスク
生成AIを業務で利用する際、最も注意すべきリスクの一つが情報漏洩です。生成AIは、ユーザーが入力したプロンプトをもとに回答やコンテンツを生成するため、入力内容に機密情報や個人情報が含まれている場合、そのデータの取り扱いが問題となる可能性があります。
例えば、業務効率化のために、以下のような情報を生成AIに入力するケースが考えられます。
- 顧客情報や個人情報
- 契約書や社内資料
- 未公開の事業計画や営業情報
- ソースコードやシステムの設計情報
- 取引先に関する機密情報
特に、従業員が個人の判断で外部の生成AIサービスを利用する場合、企業側がどのAIツールにどのようなデータが入力されているのかを把握できない「シャドーAI」の問題につながる可能性があります。
また、AIサービスによって、入力データの保存方法や取り扱い、モデルの改善への利用に関する方針は異なります。こうした条件を十分に確認しないまま利用を進めると、企業が意図しない形で重要な情報を外部サービスに提供してしまうおそれがあります。
そのため、情報漏洩を防ぐには、「生成AIを利用してよいか」だけでなく、「どの情報を、どのAIに、どのような条件で入力してよいか」を明確に管理することが重要です。
著作権・知的財産権リスク
生成AIによって作成された文章、画像、プログラムコードなどを業務で活用する機会が増える一方、その生成物に関する著作権や知的財産権への対応も重要な課題となっています。
例えば、生成AIが作成したコンテンツに第三者の著作物と類似した表現が含まれていた場合や、既存の著作物をもとにしたような成果物が生成された場合、公開や商用利用の際に権利上の問題が生じる可能性があります。
また、リスクはAIの出力だけに限られません。従業員がプロンプトに第三者の著作物や、自社の重要な知的財産を入力すること自体が問題となるケースもあります。
特に、以下のような生成物を外部公開や商用利用する場合は注意が必要です。
- Webサイトや広告向けの文章
- 商品・サービスの紹介コンテンツ
- 画像やデザイン
- プログラムコード
- 顧客向けの提案資料
AIが生成したからといって、その内容をそのまま安全に利用できるとは限りません。生成物の内容や利用目的に応じて、正確性だけでなく、著作権や利用条件、第三者の権利に関する確認を行う必要があります。
生成AIを組み込んだシステムのセキュリティリスク
生成AIをチャットボットや社内システム、AIエージェントなどに組み込む場合には、従来のシステムとは異なるセキュリティリスクも考慮する必要があります。
例えば、悪意のある入力によってAIの想定外の動作を誘導するプロンプトインジェクションや、AIに必要以上の権限が与えられることによる不正なデータアクセス、外部ツールやAPIとの連携を通じた情報漏洩などが挙げられます。
特にAIエージェントのように、AIが外部システムを操作したり、自動的に処理を実行したりする仕組みでは、AIが誤った判断や意図しない指示に従った場合の影響も考慮しなければなりません。
そのため、AIシステムの開発では、AI機能の実装だけでなく、データへのアクセス権限や外部連携の範囲、入力・出力の管理、ログの記録などを設計段階から検討することが重要です。AIシステム開発会社に依頼する場合も、AI技術の開発力だけでなく、こうしたAI特有のセキュリティリスクを理解し、適切な対策を設計に組み込めるかを確認する必要があります。
生成AIのリスクを低減するための5つの対策
情報漏洩、著作権・知的財産権、セキュリティに関するリスクは、それぞれ異なる性質を持ちます。しかし、生成AIを安全に活用するためには、問題が発生してから個別に対応するのではなく、AIの利用ルールやデータ管理、システム設計、運用体制を含めて事前に対策を講じることが重要です。
ここでは、企業が生成AIに関するリスクを低減し、安全なAI活用を進めるために実施すべき5つの対策を紹介します。
AIへの入力データに関するルールを明確にする
生成AIによる情報漏洩を防ぐためには、従業員が「どの情報をAIに入力してよいのか」を判断できるよう、明確なルールを定める必要があります。
例えば、すべての情報を一律に扱うのではなく、公開情報、社内情報、個人情報、機密情報などに分類し、それぞれのデータについて生成AIへの入力可否や利用条件を設定する方法が考えられます。
特に、顧客情報や契約内容、未公開の事業情報、ソースコードなどは、利用するAIサービスのデータ取り扱い方針や契約条件を確認せずに入力すべきではありません。
重要なのは、単に「機密情報を入力してはいけない」と伝えるだけでなく、従業員が実際の業務で判断できるよう、入力可能な情報と制限すべき情報を具体的に示すことです。
利用する生成AIツールを適切に管理する
生成AIサービスはそれぞれ、データの保存方法や利用目的、セキュリティ機能、利用規約などが異なります。そのため、従業員が個人の判断で自由にAIツールを選択する状態では、企業としてリスクを適切に管理することが難しくなります。
企業は、業務で利用を認めるAIツールを明確にした上で、利用目的や対象部門、扱うデータに応じた利用条件を設定することが重要です。
例えば、以下のような項目を整理する必要があります。
- 利用を許可するAIツールやサービス
- 利用可能な部門・業務
- 入力可能なデータの種類
- 外部AIサービスへのデータ送信に関する条件
- アカウントやアクセス権限の管理方法
こうしたルールを整備することで、無許可のAI利用によるシャドーAIのリスクを抑え、企業全体でAIの利用状況を把握しやすくなります。
AI生成物のレビュー・承認プロセスを設ける
生成AIの出力には、誤った情報や不正確な内容が含まれる可能性があるほか、著作権や第三者の権利に関する問題が生じる場合もあります。そのため、特に外部公開や重要な業務に利用する生成物については、人による確認プロセスを設けることが重要です。
例えば、以下のような用途では、生成AIの出力をそのまま利用せず、内容を確認・修正する担当者や承認プロセスを明確にする必要があります。
- Webサイトや広告などの外部公開コンテンツ
- 顧客への回答や提案資料
- 契約や法務に関連する文書
- 業務システムに組み込むプログラムコード
- 重要な意思決定に利用する分析結果
AIの出力をすべて同じレベルで管理する必要はありません。利用目的や誤った情報が与える影響に応じて、適切なレビュー基準を設定することが重要です。
AIシステムの設計・開発段階からセキュリティを組み込む
生成AIを業務システムやAIエージェントに組み込む場合、導入後にセキュリティ対策を追加するのではなく、企画や設計の段階からリスクを考慮することが重要です。
例えば、AIがアクセスできるデータやシステムの範囲を必要最小限に設定し、利用者やAIごとに適切な権限を管理する必要があります。また、外部APIやツールと連携する場合には、認証やアクセス制御、データの送受信範囲についても慎重に設計しなければなりません。
さらに、プロンプトインジェクションなどのAI特有の攻撃を想定し、入力内容の検証や出力の監視、ログの記録などを組み込むことも重要です。
AIシステム開発会社に開発を依頼する場合は、AI機能を実装できるかだけでなく、AI特有のセキュリティリスクを理解し、データ管理やアクセス制御を含めた設計ができるかを確認するとよいでしょう。
AIの利用状況とルールを継続的に見直す
生成AIに関するリスクは、一度ルールを策定すれば終わるものではありません。AIモデルの進化や新しいサービスの登場、社内での利用範囲の拡大によって、企業が直面するリスクも変化します。
そのため、AIの利用状況を定期的に確認し、「どの部門で、どのような目的でAIが利用されているのか」「新たなリスクが生じていないか」を継続的に把握する必要があります。
また、実際の利用状況や技術・法規制の変化に応じて、AI利用ポリシーやデータ管理ルール、セキュリティ対策を定期的に見直すことも重要です。
AIガバナンスは、一度作成したルールを維持するだけの仕組みではなく、AIの活用状況とリスクの変化に合わせて継続的に改善していくことが求められます。
AIシステムのライフサイクル全体でAIガバナンスを実践する
生成AIに関するリスクを効果的に低減するためには、情報漏洩対策や著作権の確認、セキュリティ対策を個別に実施するだけでは十分とはいえません。AIシステムの企画から開発、導入、運用まで、それぞれの段階で想定されるリスクを確認し、適切な管理を継続することが重要です。
例えば、AIシステムのライフサイクルごとに、以下のような取り組みが考えられます。
このように、AIガバナンスはAIシステムの導入後に追加するものではなく、開発の初期段階から考慮することが重要です。特に、生成AIを業務システムに組み込む場合、後から問題が発覚して設計を見直すよりも、企画や要件定義の段階でデータの取り扱いや権限、セキュリティ要件を整理しておくことで、リスクへの対応を進めやすくなります。
また、AIシステム開発会社に依頼する際には、AIモデルや機能の開発経験だけでなく、こうしたライフサイクル全体を視野に入れ、要件定義から開発・導入後の運用まで支援できる体制があるかを確認することも重要です。
生成AIを安全かつ継続的に活用するためには、「高性能なAIを開発すること」と「AIを適切に管理すること」を切り離して考えるのではなく、両者を一体的に進める必要があります。
AIシステム開発会社 を選ぶ際に確認したい5つのポイント
生成AIを活用したシステム開発では、AIモデルや生成AI APIを組み込むだけでは、企業が求める安全性や業務要件を十分に満たせない場合があります。特に、機密情報や個人情報を扱うシステム、社内データとAIを連携させるシステムでは、開発段階からセキュリティやAIガバナンスを考慮することが重要です。
そのため、AIシステム開発会社を選定する際は、開発実績だけでなく、要件定義、セキュリティ、運用・保守まで含めた対応力を確認しましょう。特に以下の5つのポイントが重要です。
AI開発の実績・技術力を確認する
まず確認したいのは、AIシステムの開発実績と技術力です。
「AI開発に対応できる」という説明だけで判断するのではなく、自社が開発したいシステムに近い実績があるかを確認することが重要です。例えば、生成AIを活用したチャットボット、RAG、AIエージェント、業務システムとのAPI連携など、目的に応じて必要となる技術は異なります。
また、特定のAIモデルやサービスだけに依存せず、要件に応じて適切なLLMやAPI、クラウドサービスなどを選定できるかも確認しておくとよいでしょう。
実績を確認する際は、単に導入事例の数を見るだけでなく、どのような課題に対して、どのようなAI技術を用いて解決したのかまで確認することがポイントです。
AIシステムのセキュリティ対策に対応できるか確認する
生成AIを業務システムに組み込む場合、一般的なWebアプリケーションのセキュリティに加えて、AI特有のリスクも考慮する必要があります。
例えば、以下のような項目について、開発会社がどのような対策を想定しているか確認しましょう。
- AIがアクセスできるデータや機能の範囲
- ユーザーやシステムごとのアクセス権限
- 入力データ・出力データの管理
- 外部AI APIとのデータ連携
- プロンプトインジェクションなどのAI特有の攻撃
- ログや監査情報の管理
特に機密情報を扱う場合は、「AIを実装できるか」だけでなく、「AIを安全に利用できる環境を設計できるか」という視点でAIシステム開発会社を評価することが重要です。
AIガバナンスを考慮した設計ができるか確認する
AIシステムは、開発して導入すれば終わりではありません。誰がAIを利用するのか、どのデータを扱うのか、AIの出力をどのように業務で利用するのかなど、運用面まで含めて管理する必要があります。
そのため、AIシステム開発会社を選ぶ際には、以下のような観点を設計段階から検討できるか確認するとよいでしょう。
- AIの利用目的と対象範囲
- データの取り扱いルール
- ユーザー・管理者の権限
- AIの出力を確認する仕組み
- ログ・利用状況の記録
- 問題発生時の対応方法
AIガバナンスの考え方を開発プロセスに取り入れることで、AIシステムの安全性だけでなく、導入後の管理や継続的な改善にもつなげやすくなります。
要件定義から開発・導入・運用まで対応できるか確認する
AIシステムでは、一般的なシステム開発以上に、AIをどの業務に、どのような目的で利用するのかを明確にすることが重要です。
要件定義が不十分なまま開発を開始すると、AIの回答精度やデータ連携、業務フローとの適合性などに問題が生じ、後から大幅な設計変更が必要になる可能性があります。
そのため、AIシステム開発会社を選ぶ際は、プログラミングやAIモデルの実装だけでなく、
企画・要件定義 → 設計 → 開発 → テスト → 導入 → 運用
まで、どの範囲を支援できるのかを確認しましょう。
特に、自社にAIやシステム開発の専門人材が十分にいない場合は、要件整理や技術選定の段階から相談できる会社を選ぶことで、開発後のミスマッチを抑えやすくなります。
導入後の運用・保守・改善に対応できるか確認する
生成AIを取り巻く技術やサービスは継続的に変化しています。利用するAIモデルやAPIの仕様変更、料金体系の変更、セキュリティ上の新たな脅威などによって、導入時に適切だった構成が将来的にも最適とは限りません。
そのため、AIシステム開発会社を選ぶ際には、開発完了後の運用・保守体制も確認することが重要です。
例えば、以下のような支援に対応できるか確認しておくとよいでしょう。
- AIモデルやAPIの変更への対応
- システムの障害・不具合対応
- セキュリティ対策の見直し
- AIの利用状況やログの確認
- AIの回答品質・精度の改善
- 機能追加や業務範囲の拡張
AIシステムは、導入後の利用状況や業務の変化に応じて継続的に改善することが重要です。短期的な開発費用だけでなく、長期的に相談・改善できる体制があるかも、AIシステム開発会社を選ぶ際の重要な判断基準となります。
AIシステム開発会社を選定する際は、AI技術の開発力だけでなく、セキュリティ、データ管理、AIガバナンス、導入後の運用まで含めて対応できるかを確認することが重要です。
特に生成AIを業務システムに組み込む場合は、「何を開発できるか」だけではなく、「どのように安全に運用し、継続的に改善できるか」という視点で開発会社を比較することで、自社の目的に合ったパートナーを選びやすくなります。
まとめ
生成AIの活用が広がるなか、企業には業務効率化や生産性向上とともに、情報漏洩、著作権・知的財産権、セキュリティリスクへの対応が求められています。これらのリスクを低減するためには、AIの利用を一律に制限するのではなく、利用目的や扱うデータに応じたルールと管理体制を整えることが重要です。
入力データの管理、利用するAIツールの選定、AI生成物のレビュー、設計・開発段階からのセキュリティ対策、継続的な監視・改善を組み合わせることで、企業はAIの活用とリスク管理を両立しやすくなります。
特に、生成AIを業務システムやAIエージェントに組み込む場合は、導入後に問題へ対応するのではなく、企画・要件定義からAIガバナンスを考慮することが重要です。AIの利便性を最大限に活かしながら安全な活用を実現するためには、開発とガバナンスを一体的に進める必要があります。
生成AIを活用したAIシステムでは、AIの機能開発だけでなく、情報管理やセキュリティ、運用まで考慮した設計が重要です。
レリパ（Relipa）は、AI・Web3・業務システムなど幅広い開発実績を持つテクノロジーパートナーとして、お客様の業務課題に合わせたAIシステム開発を支援しています。企画・要件定義から設計・開発、導入後の運用まで、プロジェクトの目的やリスクに応じたシステム構築をサポートします。
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