【2026年10月最新】AIの問題点とは？7つのリスクと最新規制・対策｜中小企業が取るべきガバナンス

「AIを業務に使いたいが、何がリスクなのかよく分からず不安」——AI活用を検討する経営者・管理職から、こうした声を多く聞きます。便利さばかりが語られがちなAIですが、実際には情報漏えい・著作権侵害・差別的な出力など、経営に直結するリスクが存在します。

この記事では、AI活用に伴う7つの問題点を体系的に整理したうえで、2026年時点の規制・ガイドラインの動向、そして弊社（株式会社GENAI）が実際にClaude Codeを全社運用する中で整備してきた社内ガバナンスのルールまで、非エンジニアの経営者・管理職向けに解説します。

AIのリスクを正しく理解することは、「AIを使わない理由」を探すためではありません。リスクを把握したうえで適切に対策を講じれば、安心してAI活用を進められる——この記事はその土台を作るための内容です。

特に注目したいのは、AIリスクの多くが「技術的な欠陥」ではなく「運用・管理の不備」から発生しているという点です。ハルシネーションのように技術的な限界に起因するものもありますが、情報漏えいやシャドーAIは、適切なルールと環境を整備すれば大幅に抑制できるリスクです。この違いを理解することが、対策の優先順位を考えるうえでの第一歩になります。

この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。

01 SEVEN RISKS AI活用における7つの問題点 便利さの裏にある代表的なリスクを整理する

AI活用のリスクは多岐にわたりますが、企業が押さえておくべき代表的な問題点は以下の7つに整理できます。

No	問題点	概要
1	ハルシネーション	AIが事実と異なる情報を、自信ありげに生成してしまう現象
2	情報漏えい	従業員が機密情報を外部AIサービスに入力し、意図せず流出するリスク
3	著作権侵害	学習データの無断利用、類似した生成物の出力という二層のリスク
4	バイアス	採用・与信など重要な判断で、差別的な出力が生じるリスク
5	雇用への影響	AIによる業務代替が雇用構造に与える影響
6	責任所在の曖昧さ	開発者・提供者・利用企業・利用者の間で責任の所在が不明瞭になるリスク
7	シャドーAI	会社が把握していない個人アカウントでのAI利用による情報漏えいリスク

1-1. ハルシネーション：自信満々の「間違い」

ハルシネーションは、AIが事実に基づかない情報を、あたかも正しいかのように生成してしまう現象です。文章として自然で説得力があるため、人間が見抜きにくいという厄介な特徴があります。医療診断の補助やコード生成の場面で、ハルシネーションによる実害が報告された例もあります。

1-2. 情報漏えい：悪意なく起きる流出

情報漏えいは、悪意のあるハッキングだけで起きるわけではありません。従業員が業務の効率化のために、機密情報を含むテキストを外部のAIサービスに入力してしまうケースが、実務上最も多い流出経路です。入力した情報がサービス側の学習データやログに残存する可能性があるため、取り扱いには注意が必要です。

1-3. 著作権侵害：学習側と出力側の二層構造

著作権に関するリスクは「学習側」と「出力側」の2つのレイヤーで考える必要があります。学習側のリスクは、AIの学習データに著作物が無断で取り込まれている可能性。出力側のリスクは、AIが生成したコンテンツが既存の作品と類似してしまう可能性です。

1-4. バイアス：差別的な出力が生む法的リスク

AIは学習データに含まれる偏り（バイアス）をそのまま反映してしまう性質があります。特に採用選考や与信判断のような、人の人生に影響する高インパクトな判断にAIを使う場合、差別的な出力が法的な問題に発展するリスクがあります。

1-5. 雇用への影響：構造的な転換期

国際機関の調査では、2030年までに9,200万件の雇用が消失する一方、1億7,000万件の新規雇用が生まれるという構造的な転換が予測されています。単純な「仕事が減る」という話ではなく、求められるスキルセットそのものが変化していくという理解が重要です。

経営者にとって重要なのは、「どの業務がAIに代替されやすいか」を早めに把握し、従業員のスキルを再配置する計画を立てることです。代替されやすい定型業務を担っていた人材を、AIの出力を確認・判断する役割や、AIでは対応しにくい対人業務にシフトさせることで、雇用への悪影響を最小限に抑えながら生産性を高めることができます。

1-6. 責任所在の曖昧さ：4つのレイヤー

AIに関する問題が発生した際、「開発者」「提供者」「利用企業」「エンドユーザー」の4つのレイヤーのどこに責任があるのかが曖昧になりやすいという課題があります。この整理を事前にしておくことが、トラブル発生時の対応スピードを左右します。

レイヤー	主な責任範囲
開発者	AIモデルそのものの設計・学習データの管理
提供者	サービスとしての提供条件・利用規約の整備
利用企業	業務での利用方法・社内ルールの整備・従業員教育
エンドユーザー（従業員）	ルールに従った適切な利用・出力結果の確認

1-7. シャドーAI：最大のリスク経路

7つの問題点の中でも、実務上最もリスクが高いとされているのが「シャドーAI」です。ある調査では、課長・部長クラスの37.5%が、会社が許可していない個人アカウント経由でAIに機密情報を入力しているという結果が報告されています。

シャドーAIが厄介なのは、悪意ではなく「業務を早く終わらせたい」という善意から発生する点です。禁止するだけでは根本的な解決にならず、「公式に使える、安全なAI環境」を会社側が用意することが対策の本質になります。

1-8. 7つの問題点は互いに絡み合っている

ここで整理した7つの問題点は、それぞれ独立しているわけではありません。例えばシャドーAIによって機密情報が外部に入力されれば、それは情報漏えいに直結します。また、責任所在が曖昧な体制のままAIエージェントに権限を与えれば、バイアスのある判断が誰にも検証されずに実行されてしまうリスクもあります。

このように、1つの問題点への対策が、他の問題点のリスクも同時に下げることがあります。逆に、1つの問題点を放置すると、他のリスクを増幅させる可能性もあります。7つを個別のチェックリストとして見るのではなく、相互に関連する1つのリスクネットワークとして理解することが重要です。

02 AGENT ERA RISKS AIエージェント時代の新しい脅威 自律的に動くAIをどう統制するか

Claude Codeのような自律型AIエージェントが普及するにつれ、従来のチャット型AIとは異なる新しいリスクが生まれています。チャット型AIは「質問して回答を得る」という一往復の関係ですが、エージェント型AIは複数のステップを自律的に実行するため、統制の考え方自体を変える必要があります。

エージェント型AIの統制で重要なのは、「安全に止める仕組み」が「動かす仕組み」より優先されるという考え方です。便利さを追求するだけでなく、「おかしな挙動をしたら即座に止められるか」を常に設計の中心に置く必要があります。

2-1. 「可逆性」で権限の強さを判断する

AIエージェントに与える権限を考える際の実務的な基準は、「その操作は元に戻せるか（可逆性）」です。ファイルを読む、情報を要約するといった操作は元に戻せる（可逆）ため、比較的自由に任せても問題は小さいです。一方、ファイルの削除、メールの送信、外部システムへの書き込みといった操作は元に戻せない（不可逆）ため、慎重な統制が必要です。

操作の種類	可逆性	統制レベル
ファイルの読み取り・情報収集	可逆（影響なし）	基本的に自由に任せてよい
文章の下書き作成	可逆（人が確認してから使う）	自由に任せてよい
ファイルの編集・上書き	条件付き可逆（バックアップ次第）	控えを取ってから実行
ファイルの削除、メール送信、外部への書き込み	不可逆	必ず人の承認を挟む

この「可逆性」という軸を社内の判断基準として共有しておくと、「このタスクはAIに任せていいか」を現場の担当者が自分で判断できるようになります。すべてを経営層が個別に判断する必要がなくなり、現場の自律性とガバナンスの両立が可能になります。

03 REGULATIONS 2026年最新の規制・ガイドラインの動向 日本・EUの規制枠組みを押さえる

AIに関する規制は国・地域によって大きく異なるアプローチを取っています。代表的な3つの枠組みを整理します。

規制・ガイドライン	地域	特徴
AI推進法	日本	罰則なしの努力義務が中心。イノベーション重視の設計
EU AI Act	EU	違反内容により最大3,500万ユーロ（または全世界売上高7%）の段階的な罰則。高リスクAIの主要義務は2026年8月から適用
AI事業者ガイドライン第1.2版	日本	開発者・提供者・利用者それぞれの責務を明文化

3-1. 日本は「努力義務」、EUは「罰則付き」という違い

日本のAI推進法は、現時点では罰則のない努力義務を中心とした設計になっており、イノベーションを阻害しないことを重視しています。一方、EU AI Actは違反内容により最大3,500万ユーロ（または全世界年間売上高の7%）という重い罰則を段階的に設けており、慎重な運用を求める姿勢が明確です。

日本企業であっても、EU圏の顧客・取引先とAIを使ったサービスでやり取りする場合は、EU AI Actの適用範囲に入る可能性がある点に注意が必要です。海外展開を見据えている企業は、国内基準だけでなく国際的な規制動向もウォッチしておく必要があります。

また、規制の方向性は今後も「努力義務から一部義務化へ」「分野別の規制強化」といった形で変化していく可能性があります。現時点で罰則がないからといって対策を後回しにするのではなく、将来的な規制強化を見据えて、今のうちから基本的なガバナンス体制を整えておく姿勢が、結果的に変化への対応コストを下げることにつながります。

3-2. AI事業者ガイドラインが示す3者の役割

日本の「AI事業者ガイドライン第1.2版」は、AIに関わる主体を「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」の3者に分け、それぞれが果たすべき役割を明文化しています。多くの中小企業は「AI利用者」の立場にあたり、提供者が用意したサービスを適切に利用する責務を負います。

立場	主な責務
AI開発者	AIモデルの安全性確保、学習データの適切な管理
AI提供者	利用規約・制限事項の明示、サービスの適切な運用
AI利用者（多くの企業）	提供者の規約を守った適正利用、社内ルールの整備、従業員教育

「AI利用者」としての責務を正しく理解しておくことで、「サービス提供者が安全性を保証しているから自社は何もしなくていい」という誤解を避けられます。利用企業にも、社内ルールの整備や従業員教育という独自の責務があることを認識しておく必要があります。

04 COUNTERMEASURES 問題点別の対策｜技術・ポリシー・教育の三位一体 1つの対策だけでは不十分

AIのリスク対策は、「技術対策」「ポリシー対策」「教育対策」の3つを同時に進める「三位一体」の考え方が基本になります。1つだけに頼ると、必ず抜け漏れが発生します。

対策の種類	具体例	主な役割
技術対策	RAG導入、DLP（情報漏えい防止システム）	技術的に漏えい・誤用を防ぐ
ポリシー対策	利用ガイドラインの策定、承認フローの整備	ルールとして行動を規定する
教育対策	従業員研修、事例の社内共有	理解と納得を促し、現場での実践につなげる

技術対策だけを導入しても、従業員がルールを理解していなければ回避策（シャドーAI等）が生まれます。逆にルールだけ整備しても、技術的な防止策がなければ違反を検知できません。3つを揃えることで、初めて実効性のあるガバナンスになります。

4-1. 問題点ごとの対策マッピング

7つの問題点それぞれに対して、優先的に取るべき対策を一覧化しました。全てを同時に進めるのが難しい場合は、この表を参考に優先順位をつけてください。

問題点	優先度が高い対策
ハルシネーション	重要な事実・数値は人がダブルチェックするルールの徹底（教育）
情報漏えい	公式AI環境の提供とDLPの導入（技術＋ポリシー）
著作権侵害	生成物の商用利用前に類似性チェックを行う運用（ポリシー）
バイアス	重要判断にはAIの出力だけで完結させず人のレビューを必須化（ポリシー）
雇用への影響	従業員のスキル再配置・リスキリング計画の策定（教育）
責任所在の曖昧さ	業務ごとの責任分担を文書化（ポリシー）
シャドーAI	公式AI環境の提供と利用実態の定期調査（技術＋教育）

この表を見ると、多くの対策が「公式AI環境の提供」と「人によるレビューの徹底」の2つに集約されることが分かります。複雑に見えるAIガバナンスも、実はこの2本柱を押さえることで大部分をカバーできます。

05 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAIの社内ガバナンス実例 Claude Codeを全社運用する中で整備してきたルール

弊社（株式会社GENAI）はClaude Max 20xプラン（月額$200・約30,000円）を契約し、経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務まで全社でAIを活用しています。活用範囲が広いからこそ、社内のガバナンス整備にも力を入れてきました。

リスク項目	弊社の対策
情報漏えい・シャドーAI	公式に使えるAI環境（Claude Code等）を全社員に提供し、個人アカウントでの機密情報入力を防ぐ
ハルシネーション	重要な数値・事実は必ず人がダブルチェックするルールを徹底
権限の暴走（エージェント統制）	ファイル削除・外部送信など重要操作は承認フローを経由
責任所在	業務ごとに「AIの提案」と「人の最終判断」の境界を明文化

5-1. 「使わせない」ではなく「安全に使える環境を作る」

弊社のガバナンス方針の根底にあるのは、「AIの利用を禁止する」のではなく「安全に使える公式な環境を用意する」という発想です。シャドーAIの章で触れた通り、禁止だけでは従業員は個人アカウントでの利用に流れてしまいます。

この4ステップを継続的に回すことで、「便利に使いたい」という現場の欲求と、「安全に管理したい」という経営の要請の両方を満たすガバナンスが成立しています。ガバナンスは一度作って終わりではなく、利用実態の変化に合わせて見直し続けるものだという理解が重要です。

5-2. ガバナンス整備にかかった実際の工数

弊社でガバナンスを整備する際、特別なツールへの大きな投資は行わず、既存のClaude Codeの運用の中にルールを組み込む形で進めました。利用ルールの文書化、承認フローの設計、従業員への説明会の実施まで、全体でおおよそ1〜2ヶ月程度の期間で基本的な骨格を整えています。

工程	内容	期間の目安
現状調査	社内のAI利用実態の聞き取り	1〜2週間
ルール策定	入力禁止情報・承認フローの文書化	2〜3週間
周知・教育	説明会の実施、Q&Aの整理	1〜2週間
運用開始・振り返り	実際の運用を開始し、月次で見直し	継続的

大がかりなシステム投資をせずとも、「ルールの文書化」と「周知」だけでガバナンスの土台は作れるという点は、専門部署を持たない中小企業にとって心強いポイントだと考えています。

06 GETTING STARTED 中小企業が無理なく始めるガバナンス構築の3ステップ 専門部署がなくても始められる

6-1. 【Step 1】現状把握：誰が何にAIを使っているかを可視化する

最初のステップは、現在社内で誰がどのAIサービスをどう使っているかを把握することです。シャドーAIの実態も含めて、正直に申告してもらうためには「告発ではなく、安全な環境作りのための調査」という姿勢を明確に伝える必要があります。

6-2. 【Step 2】最低限のルールを定める

全てを細かく規定する必要はありません。まずは「入力してはいけない情報の種類」「重要な判断にAIの出力をそのまま使わない」という最低限のルールから始めるのが現実的です。

6-3. 【Step 3】公式なAI環境を用意し、教育する

ルールを整備したら、従業員が安心して使える公式のAI環境を用意し、使い方を研修などで共有します。「禁止するだけ」のガバナンスは機能しないという前提を忘れないことが重要です。

この3ステップは、一度完了させたら終わりというものではありません。AIサービスの進化、従業員数の増加、新しい業務への適用など、状況が変わるたびに見直すサイクルを前提にしておくと、長く機能するガバナンスになります。

07 QUICK GUIDE 目的別：AIリスク対策の早見表 自分の状況に近い行から判断する

あなたの状況	おすすめの対策	理由
社員が個人アカウントでAIを使っている疑いがある	公式AI環境の提供とルール整備を急ぐ	シャドーAIは最大のリスク経路
採用・与信などの重要判断にAIを使っている	必ず人によるレビューを介在させる	バイアスによる法的リスクを回避
Claude Codeのようなエージェント型AIを使い始めた	重要操作の承認フローを整備する	自律的に動くAI特有のリスクに対応
海外の顧客・取引先がいる	EU AI Act等の国際規制もウォッチする	適用範囲に入る可能性がある
何から始めればいいか分からない	現状把握（誰が何に使っているか）から	ガバナンス整備の最初の一歩

08 CONCLUSION まとめ ── リスクを知ることが、安心して使うための第一歩 「使わない」ではなく「正しく使う」ための知識

この記事では、AI活用に伴う7つの問題点、AIエージェント時代の新しいリスク、2026年最新の規制動向、問題点別の対策、そして弊社GENAIの社内ガバナンス実例までを整理しました。最後にポイントを振り返ります。

最も重要なメッセージは、AIのリスクを知ることは「使わない理由」を探すためではなく「安心して使い続けるための土台」を作ることだという点です。リスクを正しく理解し、適切な対策を講じれば、AIは経営にとって強力な味方になります。

規制やガイドラインは今後も更新が続き、AIエージェントの能力もさらに進化していくはずです。この変化のスピードに対応するためには、「一度ルールを作って終わり」ではなく「使いながら継続的に見直す」という姿勢を組織の文化として根付かせておくことが、長期的に最も重要な備えになります。

弊社では、「AI鬼管理」というサービスで、Claude Codeを使った業務自動化の設計から、社内のガバナンス整備まで含めて支援しています。「AIを使いたいが、リスク管理に不安がある」という方は、ぜひ無料相談でご相談ください。

AI活用のガバナンス整備、一緒に進めませんか

AIのリスクを理解したうえで、貴社に合ったガバナンス・利用ルールをどう整備するか。
弊社の実運用ノウハウをベースに、個別に進め方のご相談を承ります。

ここから先の進め方は、大きく2つあります。

自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。

覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。

どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。

よくある質問

Q. ハルシネーションを完全に防ぐことはできますか？

A. 現時点の技術では完全に防ぐことは難しいとされています。重要な数値や事実については、AIの出力をそのまま信用せず、必ず人が別の信頼できる情報源で確認する運用が推奨されます。

Q. シャドーAIを防ぐために最も効果的な対策は何ですか？

A. 禁止するだけでなく、従業員が安心して使える公式のAI環境を会社として提供することが最も効果的です。利用を一方的に制限すると、個人アカウントでの利用に流れてしまうリスクがあります。

Q. 中小企業でもEU AI Actの対象になることはありますか？

A. EU圏の顧客・取引先に対してAIを使ったサービスを提供している場合、企業規模にかかわらず適用範囲に入る可能性があります。海外展開を検討している企業は事前に確認しておくことが重要です。

Q. AIエージェント（Claude Code等）を導入する際、特に注意すべきことは何ですか？

A. ファイルの削除や外部への送信など、取り返しのつきにくい操作に対しては、必ず人の承認を挟む仕組みを設けることが重要です。「安全に止められる」ことを前提に権限設計を行う必要があります。

Q. AIの出力にバイアスがないかをどう確認すればいいですか？

A. 完全にバイアスをなくすことは難しいため、採用・与信など重要な判断については、AIの出力結果だけで完結させず、必ず人によるレビューと異議申し立ての仕組みを設けることが推奨されます。

Q. AIガバナンスの整備には専門部署が必要ですか？

A. 専門部署がなくても始められます。まずは「入力禁止の情報リスト」を1枚作るところからスタートし、公式なAI環境の提供と合わせて、運用しながら徐々に整備していくアプローチが中小企業には現実的です。

AIAI鬼管理

AI鬼管理／AI社員AIKATAへのお問い合わせ

この記事を読んで気になった方へ。
専門スタッフが、御社に最適な
業務自動化・業務代行プランを無料でご提案します。

ご希望のサービス

お問い合わせ対象のサービス*必須 選択してください AI鬼管理（AI業務自動化の導入支援） AI社員AIKATA（業務の丸ごと代行） 両方・相談して決めたい

サービスを選択してください

---

お客様情報

会社名・屋号*必須

会社名を入力してください

業種*必須 選択してください IT・ソフトウェア 製造業 建設・不動産 小売・EC 飲食・宿泊 医療・介護 教育・研修 士業・コンサル 人材・BPO その他

業種を選択してください

お名前*必須

お名前を入力してください

メールアドレス*必須

※法人・事業用のメールアドレスでお願いします（Gmail等の個人用フリーメールは受付できません）

正しいメールアドレスを入力してください

電話番号任意

---

現在の課題について

現在感じている課題*必須

人手不足で業務が回らない 社長・経営者が現場を離れられない 定型業務に時間を取られている AIを導入したいが何から始めればいいかわからない 外注・人件費コストが高い 業務フローが属人化している 社員のITリテラシーにばらつきがある

1つ以上選択してください

効率化・自動化したい業務*必須

営業・顧客対応（CRM・メール等） 経理・請求書・入金管理 採用・人事・労務管理 マーケティング・SNS・広告運用 カスタマーサポート・問い合わせ対応 資料作成・レポート・議事録 データ入力・集計・分析 社内の情報共有・ナレッジ管理

1つ以上選択してください

上記業務に現在かけている月額コスト*必須 選択してください まだかけていない（これから検討） 〜10万円 10〜30万円 30〜50万円 50〜100万円 100万円以上 その他（自由入力）

月額コストを選択してください

その他、ご相談内容任意

---

面談日時の選択

ご希望の日時*必須

約1時間のオンライン面談（Google Meet）です

空き枠を取得中...

面談日時を選択してください

この内容で面談を予約する

予約確定後、Google Calendarの招待メールをお届けします。
しつこい営業は一切ございません。