この記事でわかること
この記事では、企業が生成AIを業務で利用する際に 必ず理解しておくべき注意点 を整理します。
AI-900（Azure AI Fundamentals）試験で問われる 「責任あるAI」「業務導入時の考慮点」と、 実務で実際に問題になりやすいポイントを結びつけて解説します。
なぜ「注意点」を理解する必要があるのか
生成AIは非常に便利ですが、
- 誤った情報を出す
- 機密情報を扱ってしまう
- 意図しない利用が広がる
といったリスクも同時に持っています。
企業で使う場合、 「便利だから使う」だけでは不十分 であり、 適切なルールと理解が不可欠です。
① 情報漏洩リスクへの注意
最も重要な注意点が、 機密情報の取り扱い です。
生成AIに入力した情報は、
- 学習に使われる可能性
- ログとして保存される可能性
があります（サービス仕様による）。
そのため、
- 顧客情報
- 個人情報
- 社外秘資料
を安易に入力しないルールが必要です。
② ハルシネーション（誤回答）への注意
生成AIは、 もっともらしい誤情報 を出すことがあります。
これは「故障」ではなく、 生成AIの特性です。
企業利用では、
- AIの回答をそのまま信じない
- 最終判断は人が行う
という運用が必須です。
③ 出力内容の責任は誰が持つのか
生成AIが作成した文章・回答であっても、
最終的な責任は利用者・企業にあります。
特に、
- 顧客向けの回答
- 契約・法務関連文書
では、 必ず人による確認が必要です。
④ 著作権・ライセンスへの配慮
生成AIの出力物について、
- 著作権が完全にクリアとは限らない
- 学習データの出所が不明な場合がある
という点にも注意が必要です。
特に外部公開するコンテンツでは、 社内ルールや法務確認 が重要になります。
⑤ 偏り（バイアス）への注意
生成AIは、 学習データの影響を受けるため、
- 特定の価値観に偏る
- 不公平な表現をする
可能性があります。
これは Responsible AI の重要なテーマです。
⑥ 利用範囲・用途を明確にする
企業導入では、
- 誰が使ってよいのか
- 何に使ってよいのか
を明確にする必要があります。
無制限に使わせると、 情報漏洩や誤用のリスクが高まります。
⑦ セキュリティ・ガバナンスの重要性
生成AIはITシステムの一部として扱うべきです。
- アクセス制御
- ログ管理
- 利用状況の把握
といった ITガバナンスの視点 が欠かせません。
Azure視点での対策（AI-900）
Azureでは、
- Azure OpenAIの利用制御
- データの分離
- Responsible AIの考え方
を前提に設計されています。
AI-900では、
「企業は安全性・責任を考慮してAIを使う」
という考え方を理解しておくことが重要です。
AI-900試験対策ポイント
- 生成AIにはリスクがある
- 人の確認が必須
- Responsible AIの考え方が重要
「企業で使う際に何に注意するか」という問いには、 本記事の内容がそのまま答えになります。
まとめ
- 生成AIは便利だが万能ではない
- 情報漏洩・誤情報への対策が必要
- 企業利用ではルールと責任が重要