コプラス株式会社、国内の生成AI事案18件をリスク別に整理

コプラス株式会社は、2023年から2026年10月までに国内で公表された生成AI関連事案18件を調査しました。
事案を、社内ルールで防ぎやすいリスクと、仕組みや運用で対策が必要なリスクに分類しました。
18件のうち8件は、生成AIの生成物を社外に出したことや、その疑いが問題になった事案です。
個人利用の生成AIに業務データを入力した事案では、RIZAPのケースで19,996名分のデータが対象になりました。

記事の概要

調査対象は、2023年1月から2026年10月14日までに発生または公表された国内事案です。
当事者の公表文や大手報道で、生成AIの使用や関与を確認できる事案を選びました。
自治体や官公庁、医療、教育、金融、製造などの分野から事例を確認しました。
18件には、情報漏えいだけでなく、生成物の権利問題やAI利用への批判も含まれています。
約半数にあたる8件は、生成AIの生成物を社外に出したことや、その疑いが問題になった事案です。
社員が個人で使う生成AIに業務データを入力したと公表された事案は、確認できた範囲で1件でした。
RIZAPの事案では、特定保健指導の対象者19,996名分のデータが外部の生成AIサービスにアップロードされました。
対策として、公開前の確認や委託先への周知に加え、業務用AI環境の整備とアクセス権限の見直しを挙げています。

記事のポイント

1. 公開前確認の工程： AI生成物の事実関係や権利、不自然な加工を確認し、利用履歴も記録する工程が必要です。
2. 委託先にもルール： 子会社や委託先への発注時に、AI利用の可否や確認事項、報告方法を伝える必要があります。
3. 仕組みで入力を制御： 許諾済みAI環境の整備とアクセス権限の見直しで、業務データの持ち出しを抑えます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 生成AIのリスクは、入力データの漏えいだけでなく、生成物の権利や品質にも及びます。導入時から公開前確認とアクセス制御を別々に設計する必要がありそうです。
• 委託元・発注企業： 委託先や子会社のAI利用が対外発信物の問題につながる可能性があります。発注時に利用可否、確認項目、利用履歴や報告方法まで合意することが求められそうです。
• AIサービス提供者： 個人利用のサービスに業務データが入力される事案は、利用者への注意喚起だけでは抑えにくいと考えられます。企業向け環境や権限管理を選びやすく示すことが重要になりそうです。

このニュースの背景

調査対象は、2023年1月から2026年10月14日までに国内で発生または公表された事案です。
当事者の公表文や大手報道で生成AIの使用・関与を確認できた18件を、自治体や官公庁、医療、教育、金融、製造などから選んでいます。
対象には情報漏えいだけでなく、生成物の権利問題やAI利用への批判も含まれています。
8件では、生成AIの生成物を社外に出したことや、その疑いが問題になっていました。
業務データを個人利用の生成AIに入力した事案では、RIZAPで19,996名分のデータが対象になりました。

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AINOW

国内で公表された生成AIの事案18件から考える、社内ルールで防げるリスクと仕組みで防ぐリスク | AI専門ニュースメディア AINOW

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