生成AI利用における法的リスクの具体例や安全な使い方を専門家に訊いてみた

生成AIを業務に導入する企業が増える一方で、「入力情報の流出」「存在しない情報を信じてしまう」といった法的リスクへの懸念は根深い。弁護士で専門家の関原秀行氏は、典型的なリスクを4つに整理している。著作権侵害（既存作品から類似した出力が生まれるリスク）、個人情報流出（学習に使われたり海外事業者に無断提供されるリスク）、機密情報漏えい（プロンプトに社外秘を貼り付けるリスク）、ハルシネーション（AIが偽の法律条文や架空の判例を堂々と返すリスク）。特に見落とされやすいのが、個人のPCから会社許可なく無料ツールを使う「シャドウAI」の問題だ。セキュリティチームでも監視・防止が極めて困難になる。

ここで重要なのは「無料か有料か」ではなく「法的枠組みの有無」という区別だ。有料版でも「学習しない設定にすれば安全」は誤りで、個人情報保護のための契約・DPA（Data Processing Addendum）が存在するかどうか、著作権侵害時の補償制度があるかどうかが、ビジネス利用の適切さを分ける。補償は「保険」であり、悪意ある複製は対象外だが、無過失でも発生する著作権侵害リスクに対しては重要な防壁だ。また、Adobe Acrobat AI アシスタントのように「読み込む情報源を指定ファイルに限定する」設計なら、ハルシネーションや想定外の著作権侵害も起きにくくなる。

法務リソースが限られた中小企業や個人事業主ほど、ツール側で安全性を担保する製品選びが重要になる。「安いから」「便利だから」という判断は、後々の是正コストと比べたら淡いものだ。入力時に個人情報や機密情報が紛れ込まないよう、読み込ませるデータを事前に確認する手間さえ惜しまなければ、セキュリティ・バイ・デザインされたツール選択は、コンプライアンス負荷を大きく軽減する投資になる。