生成AIの問題点とは?
注意すべき点と解決策をわかりやすく解説

生成AIは、テキストや画像、音楽などを自動生成する技術として注目を集めていますが、その利便性の裏にはいくつかの問題点が存在しています。
本コラムでは、生成AIの概要をご紹介した上で、具体的な6つの問題点と解決策について詳しく解説します。
はじめに、生成AIの概要について解説していきます。
●生成AIとは
生成AIは、ディープラーニング(深層学習)を基盤に構築された機械学習モデルであり、英語では、ジュネレーティブAI(Generative AI)と呼ばれています。この技術では、膨大なデータセットから学び、その学習したパターンや関係性を活用して、新たにテキストや画像、音楽などの成果物を生成することが可能です。生成AIは、これまで人間が行ってきた創造的な作業を効率化し、サポートするツールとして、さまざまな業界での活用が期待されています。
●生成AIの仕組み
生成AIの基本的な仕組みとしては、まずAIは、提供されたデータをもとに学習を行い、そのデータ内のパターンや特徴を理解します。そして、その知識を活用して、新しい成果物を生成するのです。このプロセスにより、生成AIは、テキストや画像、音楽などの様々な形式のコンテンツを生み出すことができます。
また、生成AIの仕組みを理解するためには、代表的な4つのモデルについて知ることが重要です。これらのモデルは、それぞれ異なる方法でデータを生成し、特定の分野での応用に強みを持っています。
1. GPT(Generative Pre-trained Transformer)
GPTシリーズは、自然な言語生成能力で多くの応用を見せており、文章の自動生成や翻訳、対話システムなど、さまざまな用途で活用されています。
2.VAE(Variational Autoencoder)
VAEは、データの圧縮やノイズ除去、画像の生成など、多様なタスクにおいて効果を発揮しています。
3. GAN(Generative Adversarial Network)
GANは、アートやファッション、ゲーム開発など、幅広い分野で活用されており、高品質な画像生成やデータの拡張に利用されています。
4. 拡散モデル(Diffusion Model)
拡散モデルは、画像の細部まで高い品質が求められる分野での活用が進んでいます。
それぞれのモデルの詳しい仕組みについては、以下のコラムで紹介しておりますので、 ぜひ、ご参照ください。
生成AIの4つの種類とは?それぞれの仕組みやできることも解説
●生成AIを業務に活用するメリット
生成AIを業務に活用することには、いくつかのメリットがあります。以下にてそれぞれ解説いたします。
1. 作業の効率化生成AIは、反復的で時間のかかる作業を自動化することで、業務の効率化に寄与します。例えば、会議の議事録作成や文書の翻訳作業などは、生成AIを利用することで迅速かつ正確に行うことができます。これにより、従業員はより重要なタスクや意思決定に集中することができ、業務の生産性が向上します。
2. アイデア出しのサポート生成AIは、アイデアの生成やブレインストーミングのサポートにおいて非常に有用です。たとえば、提案資料の作成や広告コピーのアイデアを考える際に、求められる要件を指定することで、AIは適切かつ革新的なアイデアを提供してくれます。これにより、多様な選択肢を発見し、クリエイティブなプロセスを強力にサポートします。結果として、新しい視点や斬新なアイデアを簡単に得ることができ、競争力のあるコンテンツの創出が可能となります。
3. 顧客満足度の向上生成AIは、顧客対応の質を向上させるための重要なツールでもあります。例えば、カスタマーサポートにおいて、AIを活用したチャットボットは、24時間体制で顧客の問い合わせに迅速に対応することができます。これにより、顧客は必要な情報を素早く得ることができ、満足度の向上につながります。また、AIによるパーソナライズされたサービスの提供も可能となり、顧客一人ひとりのニーズに応じた対応が実現します。
生成AIの技術は、近年急速に進化し、さまざまな分野で活用されています。しかし、その利便性の一方で、いくつかの問題点が指摘されています。
ここでは、生成AIにおける6つの主要な問題点について詳しく解説します。
1. 著作権・商標権の侵害リスク生成AIは、大量のデータを学習することで、その能力を発揮します。しかし、学習に使用されるデータの中には、著作権や商標権が存在するコンテンツが含まれていることがあります。これにより、生成されたコンテンツが意図せず著作権や商標権を侵害するリスクがあります。たとえば、AIが生成した文章や画像が、既存の作品と類似している場合、その作品の著作権を侵害する可能性があります。
2. ハルシネーションのリスク生成AIは、時折「ハルシネーション」と呼ばれる現象を起こすことがあります。これは、AIが実際には存在しない情報を生成してしまうことを指します。たとえば、AIが架空の事実やデータを提示することがあり、それが誤解を招く原因となることがあります。
3. 情報漏洩のリスク生成AIサービスを利用する際、特にクラウドベースのAIでは、データが外部サーバーに送信されるため、機密情報や個人情報が漏洩するリスクがあります。特に、企業が生成AIを業務に使用する場合、重要な情報が外部に流出しないよう、適切な対策を講じる必要があります。
4. 倫理的問題生成AIの利用には、倫理的な問題も伴います。AIが生成するコンテンツが偏見や差別を助長する可能性があるため、倫理的な配慮が求められます。また、生成AIは過去のデータを基に学習するため、データに含まれる偏見や差別をそのまま反映してしまうことがあります。
5. 根拠が確認できない生成AIが提供する情報は、しばしばその根拠が不明確です。AIは、膨大なデータからパターンを学習して情報を生成しますが、その過程でどの情報を基にしているのかが明示されないことがあります。このため、AIが提供する情報の信頼性を評価するのが難しくなります。
6. 学習データに依存する生成AIの性能は、学習データの質に大きく依存します。AIが学習するデータセットが不完全である場合、生成されるコンテンツの質も低下します。さらに、学習データが最新でない場合、AIは古い情報を基にコンテンツを生成するため、時代遅れの情報を提供することがあります。
以上のように、生成AIにはさまざまな問題点が存在します。続いては、これらの問題を解決する方法について解説していきます。

続いて、生成AIを活用する際の解決策をご紹介します。
1. 人によるリライト・検証の徹底まず、生成AIが生成するコンテンツの品質を保証するために、人によるリライトと検証を徹底する必要があります。生成AIは膨大なデータを基に文章を生成しますが、必ずしもすべての情報が正確であるとは限りません。そのため、生成された内容を人間が確認し、必要に応じて修正を加えるプロセスを設けることが重要です。これにより、誤情報の拡散や著作権侵害のリスクを大幅に低減できます。
2. 利用履歴を残さない・学習に使用させない次に、生成AIを活用する際には、利用履歴を残さず、学習に使用させないことが求められます。多くの生成AIプラットフォームでは、ユーザーのデータを学習に利用することがありますが、これが情報漏洩のリスクを高める要因となります。したがって、プライバシーを確保するためには、利用履歴を記録しない設定や、データの学習利用を防ぐ仕組みを導入することが重要です。
例えば、「RICOH Chatbot Service 生成AIチャット from 一般ナレッジ」では、入力した内容が学習データとして利用されない仕組みを提供しており、セキュリティ面での安心感を高めています。
3. プロンプトの質を向上させる生成AIのアウトプットを最大限に活用するためには、プロンプトの質を向上させることが求められます。プロンプトとは、AIに指示を与えるための入力内容のことです。具体的で明確なプロンプトを作成することで、AIがより適切で精度の高い結果を生成することが可能になります。
4. 専門人材の採用や専門リテラシーを高める生成AIを最大限に活用するためには、専門人材の採用や専門リテラシーの向上も重要です。生成AIの技術は、専門的かつ、常にアップデートが進んでいます。スムーズな導入をするためには、データサイエンティストやAIエンジニアなどの専門家の力が必要であり、彼らの知識と経験が、AIの効果的な運用を支えます。さらに、社内でのAIリテラシーを高めることも、生成AIの導入を成功させる鍵となります。もし、社内リソースが不足している場合は、専門業者に活用をサポートしてもらうことも一つの方法です。
最後に、これらの対策を包括的にカバーするために、生成AIを活用する際のガイドラインを策定しておくことが重要です。ガイドラインは、生成AIの利用に関する社内ルールを明確にし、全員が同じ基準で運用できるようにします。これにより、生成AIの利点を最大限に活かしつつ、リスクを最小限に抑えることが可能となります。
このコラムでは、生成AIの概要からその問題点、さらに解決策に至るまで詳しく解説しました。生成AIの活用には多くのメリットがある一方で、いくつかの問題点も存在します。企業がこの技術を有効なツールとして活用するためにも、本コラムで提案した解決策をぜひ、参考にしていただければ幸いです。
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