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2026-04-16

生成AIを活用する際の注意点！提案書作成で見えたリスクと対策

Yuzuki Amano

💻生成AIを業務利用する際の4つの注意点・リスク
📖注意点に対する具体的な対策方法
⭐Yoomは生成AIを活用した業務を自動化できます
🤔【検証】生成AIを安全に使うための実践方法
📋企業が取り組むべき生成AIの運用ルールとガイドライン
🖊️まとめ
💡Yoomでできること

生成AIの登場により、業務プロセスや日常の作業は劇的な変化を遂げています。
しかし、その圧倒的な利便性の裏には、見過ごすことのできないさまざまなリスクが潜んでいるのも事実です。情報漏洩や著作権の侵害、そして誤情報の拡散といったトラブルは、正しい知識と対策を持たずに利用することで簡単に引き起こされてしまいます。
本記事では、生成AIを利用する際に気を付けるべき注意点を整理した上で、安全に活用するための具体的な対策について詳しく解説していきます。AIの恩恵を最大限に引き出しつつ、思わぬ落とし穴を避けるためのガイドとしてお役立てください！

💻生成AIを業務利用する際の4つの注意点・リスク

生成AIを業務に導入する際、最も注意しなければならないのがツールに潜むさまざまなリスクです。ここでは、企業にとって致命的な問題になり得る4つの主要な注意点について解説します。

1.情報漏洩とプライバシー

生成AIを利用する上で最も警戒すべきなのが、機密情報の流出リスクです。
ここで注意が必要なのは、サービスの「プラン」による設定の違いです。個人向け・無料版サービスの多くは、ユーザーの入力内容をAIの再学習に利用する設定が初期状態（デフォルト）となっています。
一方、現在多くの企業が導入している法人向けプランやAPI利用においては、「入力データをモデルの学習に利用しない」ことが規約で保証されているのが標準です。

過去には、個人向けアカウントで社外秘の議事録を入力してしまい、意図せず学習データに取り込まれたというトラブルも報告されています。

2.ハルシネーション（誤情報の出力）

ハルシネーションも、生成AIを利用する上で避けて通れないリスクです。
生成AIは、膨大な学習データの中から「確率的に最も自然な言葉の繋がり」を予測して文章を生成しているに過ぎず、出力している情報が事実かどうかを理解しているわけではありません。そのため、存在しない情報をでっち上げたり、架空の人物の経歴をもっともらしく語ったりすることがあります。

▼ハルシネーションが起こる処理ステップ

このAIの出力を鵜呑みにしてしまうと、企業の信頼性を大きく損なう結果を招くことになります。

3.著作権侵害

AIはインターネット上にある無数のテキストや画像、コードなどのデータを学習の基盤としています。その中には当然、著作権で保護されているコンテンツも多数含まれています。
そのため、AIの生成物が意図せず他社の権利物と酷似してしまうケースが発生します。もし、その生成物を自社のWebサイトや商品パッケージなどにそのまま商用利用してしまった場合、著作権者から利用停止や損害賠償を請求されるなどの法的トラブルに発展する可能性があります。
日本の著作権法（第30条の4）では、享受を目的としないAI学習は原則として認められていますが、特定のクリエイターの作品を狙い撃ちにした学習など「著作権者の利益を不当に害する」場合は適用外となります。
また、生成・利用段階で既存の作品との「類似性」や「依拠性」が認められれば権利侵害となる可能性があります。
AIが作ったものだから問題ないという認識は誤りであり、生成物に対する権利関係の確認は人間が行うべき重要な責任となります。

4.バイアス（偏見）による倫理的課題

学習データに依存する生成AIは、そのデータに含まれる社会的な偏見（バイアス）をそのまま引き継いでしまうという倫理的な課題を抱えています。
たとえば、採用活動のスクリーニングにAIを用いた結果、特定の性別や人種に対して不利な評価を下してしまうといった事例が問題視されています。また、特定の文化や宗教に対して差別的な表現を出力してしまうこともあります。
企業がAIを活用して情報発信を行う際、無意識のうちにこうした偏見を含んだコンテンツを公開してしまえば、企業のブランドイメージや社会的信用を著しく傷つけることになります。

📖注意点に対する具体的な対策方法

これらのリスクを理解した上で、それを回避しつつAIの恩恵を最大限に引き出すための実践的な対策について解説します。

①情報漏洩を防ぐ『設定』と『プロンプト』

情報漏洩を防ぐための第一歩は、利用している生成AIツールの設定を見直すことです。
ビジネス向けの有料プランを契約することで、入力データが学習に利用されないオプトアウト環境を構築するのが最も確実な方法です。無料版を利用する場合でも、設定画面の「データコントロール」から「モデルの改善」を明示的にオフにしましょう。履歴の保存をオフにするだけでは学習利用は停止されないため、両方の設定を確認することが重要です。
また、設定だけでなく、プロンプト入力時の工夫も重要です。社名や個人名などを「A社」や「X氏」のように仮名に置き換えたり、具体的な数値や固有名詞を伏せるというルールを徹底することで、万が一のデータ流出リスクを物理的に遮断することができます。

【プロンプトマスキング例】

企業名：「株式会社Yoom」 → 「A社」「自社」
個人名：「山田太郎」 → 「担当者A」「Bさん」
具体的な金額：「売上1億2000万円」 → 「売上〇〇億円」「前年比120%」

②ファクトチェックと権利侵害の予防

AIの出力した情報に対するファクトチェック（事実確認）と権利侵害の予防は、人間の手で必ず行うべき必須のプロセスです。
ハルシネーションを防ぐためには、AIが提示したデータについて信頼できる一次情報を人間自身で検索し、事実関係を裏付ける作業が必要です。
また、著作権侵害を防ぐためには、生成されたコンテンツを公開する前に既存のWebコンテンツと「類似性」や「依拠性」がないかを検証することが重要です。コピペチェックツールなどを活用し、最終的な情報の正確性と権利的な安全性は人間が担保するという姿勢を貫くことが、法的トラブルを未然に防ぐ鍵となります。

【ファクトチェックと権利侵害予防の確認ポイント】

③ 参照データを活用した回答生成

ハルシネーションを抑制するための技術的なアプローチとして、AIに独自の外部知識を参照させる手法（RAG：検索拡張生成）の活用も有効です。
これは、AIが回答を生成する際に、あらかじめ用意された信頼性の高い文書やマニュアルを直接参照し、その情報に基づいて回答を構成する仕組みです。AIが自身の学習データのみに頼らず、指定された根拠に基づいて回答することで、事実と異なる情報が生成されるリスクを物理的に低減することが可能になります。

⭐Yoomは生成AIを活用した業務を自動化できます

生成AI単体でも、単発のタスクをこなすには非常に便利です。
しかし、実際の業務は「AIに指示を出して結果を受け取る」だけで完結することはほとんどありません。例えば、顧客からの問い合わせメールを受信し、AIに回答案を作成させ、それを担当者にチャットツールで通知し、承認後に返信する、といった一連のプロセスが存在します。AIだけを利用する場合、人間が手作業でデータをコピー＆ペーストし、別のツールへ移動させる手間が発生してしまいます。
Yoomを利用すれば、こうした一連の流れを自動化することが可能です。
[Yoomとは]

たとえば、フォームの回答をもとにAIワーカーが金額を算出して見積書を自動で送付するといったことも可能です。気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀

フォームの回答をもとにAIワーカーが金額を算出して見積書を自動で送付する

試してみる

■概要
フォームからの見積依頼に対し、内容を確認して手動で見積書を作成・送付する作業は手間がかかる上に、対応の遅れや計算ミスに繋がることも少なくありません。このワークフローを活用すれば、フォームに回答が送信されるだけで、AIエージェント（AIワーカー）が自動で内容を読み取り金額を算出して見積書を作成し、お客様へ自動で送付まで行うため、一連の対応を効率化できます。
■このテンプレートをおすすめする方
フォームからの問い合わせを起点とした、見積書作成や送付の業務を自動化したい営業担当者の方
手作業による見積書の作成業務に時間がかかり、本来のコア業務に集中できていない方
AIを活用して、営業プロセス全体の効率化や生産性向上を目指しているチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット
フォーム回答から見積書送付までを自動化できるため、これまで手作業に費やしていた時間を削減し、より重要な業務へ注力することが可能になります。
AIが設定された条件に基づいて金額を算出するため、手作業による計算間違いや送付先の設定ミスといったヒューマンエラーの防止に繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、トリガーでフォームを選択し、「回答が送信されたら」というアクションを設定します。
最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、フォームの回答をもとに見積条件を抽出して、見積書を作成しフォーム回答者に送信するマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
トリガーとなるフォームでは、見積もりに必要な商品やサービスの種類、数量、お客様情報などを自由に質問項目として設定してください。
AIワーカーへの指示内容は任意で設定が可能なため、フォームのどの項目をもとに、どのような計算式で見積金額を算出するかなどを自社の運用に合わせて設定してください。
■注意事項
Google スプレッドシートとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

Googleフォームで1on1の事前回答を受信したら、AIワーカーでアジェンダの作成・予定の登録を行いSlackに通知する

試してみる

■概要
1on1ミーティングの事前準備は、部下の状況を把握し効果的なコーチングを行うために重要ですが、多忙なマネージャーにとって回答内容の確認やアジェンダ作成は大きな負担になりがちです。このワークフローを活用すれば、Googleフォームでの回答受信をトリガーに、AIが最適なアジェンダを自動作成し、Googleドキュメントの生成やGoogleカレンダーへの予定登録、Slackへの通知までを一貫して自動化できます。
■このテンプレートをおすすめする方
Googleフォームで1on1の事前アンケートを実施しており、回答内容の確認や整理に時間を取られているマネージャーの方
部下との対話時間を最大限に活かすため、AIを活用して効率的にアジェンダ準備を行いたいチームリーダーの方
Googleカレンダーへの登録やSlack共有などの細かな事務作業を自動化し、メンバーとのコミュニケーションに集中したい方
■このテンプレートを使うメリット
AIがGoogleフォームの回答から深掘りすべきポイントを抽出するため、準備時間を短縮しつつ質の高い1on1を実現できます。
アジェンダ作成からGoogleカレンダー登録、Slack通知までが自動で行われるため、面談の失念や準備不足を防ぐことが可能です。
■フローボットの流れ
はじめに、Googleフォーム、Googleドキュメント、Google Drive、Googleカレンダー、SlackをYoomと連携します。また、AIワーカー内で使用する各ツールについても、あわせてYoomとの連携が必要です。
次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
次に、AIワーカーで、Googleフォームの回答内容をもとに1on1のアジェンダを自動作成し、ドキュメント作成や予定登録を行うためのマニュアル（指示）を作成します。
AIがマニュアルに従い、Googleドキュメントの生成や文末へのテキスト追加、Google Driveへのファイル移動、Googleカレンダーへの予定登録を自動的に実行します。
最後に、Slackの「ダイレクトメッセージを送る」アクションを設定し、作成されたドキュメントのURLや面談情報を通知します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
AIワーカーへの指示内容を調整することで、自社の1on1スタイルに合わせたアジェンダ形式（具体的な質問項目の追加など）にカスタマイズが可能です。
Google Driveの操作設定では、作成した1on1用ドキュメントを格納する専用フォルダのIDを、チームの運用に合わせて任意で指定してください。
Slackの通知先をダイレクトメッセージではなく、特定のチャンネルやグループへ変更して関係者に共有することも可能です。
■注意事項
Googleフォーム、Googleドキュメント、Google Drive、Googleカレンダー、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法」を参照ください。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

🤔【検証】生成AIを安全に使うための実践方法

ここからは、現場で生成AIを安全かつ効果的に活用するための実践的なアプローチを、実際に行った3つの検証結果をもとに解説します。

検証1：機密情報を伏せたプロンプト

機密情報を保護しながら高精度な出力を得るためには、プロンプトの抽象化テクニックが有効です。実際に、抽象化したプロンプトで提案書作成を行い、業務上必要十分なレベルの構成案が得られるか検証します。

【NGプロンプトの例】

具体的な固有名詞等を入れると情報漏洩につながる恐れがあります。

【OKプロンプトの例】

顧客の具体的な課題や固有名詞を直接入力するのではなく、「製造業の企業が抱える一般的な在庫管理の課題」というように抽象度を上げて質問を投げかけます。

検証結果

抽象化したプロンプトでも、業務上必要十分なアウトプットが得られることが確認できました。

AIに「構成」という最も時間のかかる作業を代行させ、最後に人間が具体的な数値を当てはめる。この手順こそが、情報漏洩リスクをゼロに抑える最適解です。

検証2：複数AIを用いたクロスチェックリレー

AIが事実と異なる情報を生成するハルシネーション対策には、複数の異なるAIモデルを用いた「クロスチェックリレー」も有効です。1つのAIに依存せず、特性の異なるモデル同士を戦わせることで、情報の信頼性を劇的に向上させます。

▼クロスチェックの手順
①1つのAIでリサーチと文章作成を行う。

②その出力結果を他のAIに入力し、「事実誤認や論理的飛躍を厳しくチェックして」と指示を出す。

検証結果

検証では、AI同士に監査をさせることで、人間が見落としがちな微細な矛盾を高い確率で洗い出せることが分かりました。
また、Geminiは大まかな指摘、Claudeは細かな指摘というように、モデルによって「厳しさの質」が異なる点も興味深い結果です。

▼Geminiの出力

▼Claudeの指摘の出力

まずはAIによるダブルチェックを仕組み化し、最終的に人間の手でファクトチェックを行うことで、高い精度の結果を得ることができるでしょう。

検証3：独自要素の加筆

著作権侵害のリスクを回避し、かつコンテンツとしての価値を高めるためには、AIの出力に対して人間の「実体験」や「独自の視点」を後から加筆するプロセスが欠かせません。
そこで、AIには基本的な構造までを任せ、そこに「自社で試してみた結果」や「現場の担当者が感じたリアルな意見」といった、AIには絶対に生成できない一次情報を追記します。

【AIが作成したベース文章】

【人間が加筆した文章】※自社の実体験や現場のコメントを差し込む

このように「AIが作った叩き台＋人間の実体験」という構成にすることで、著作権侵害のリスクを回避しつつ、読者にとって真に価値のあるオリジナリティの高いコンテンツが完成します。

▶実践ツール

今回の検証で効果が実証された、他のテーマ（採用、人事、営業など）にも横展開可能な「AIたたき台＋人間の一次情報加筆」のテンプレを公開します。

（1）実際に自社で試してみた結果の追記テンプレ：

当社でも、○○年から在庫管理DXの取り組みを開始しました。
具体的には、［導入したツール・仕組み］を導入し、［対象となる部門や拠点］でパイロットプロジェクトを実施しました。
導入前は、［導入前の指標］という状態でしたが、導入後は、［導入後の変化］という結果が出ています。
一方で、想定外の課題もありました。たとえば、［想定外の課題］といった点です。
これらの課題に対しては、［対応策］など、運用面での改善を繰り返しています。

（2）現場担当者のリアルなコメントテンプレ：

現場の在庫管理担当者からは、次のような声が上がっています。
・『以前は［悩み］が当たり前でしたが、今は［改善後］が増えました』（担当 Aさん）
・『システム化の際、最初のデータ整備は大変でしたが今は確認が楽です』（リーダー Bさん）
・『［これまでの習慣］に頼る時期も長かったですが、数字で見えるようになり、部門間の会話がしやすくなりました』（担当 Cさん）

このテンプレを埋めるだけで、AIの文章は即座に「自社独自のコンテンツ」へと生まれ変わります。

📋企業が取り組むべき生成AIの運用ルールとガイドライン

組織として生成AIを安全かつ効果的に業務へ組み込むためには、企業としての明確な基準を設けることが不可欠です。
ここでは、企業が取り組むべきガイドライン策定と運用ルールについて解説します。

▶ガイドラインに明記すべき必須項目

安全な運用体制を構築するためには、まず全社共通の「生成AI利用ガイドライン」を策定し、文書化する必要があります。なお、総務省および経済産業省が公表している「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」などを参考にしつつ、自社の要件に応じた内容に調整することが重要です。
【ガイドラインの項目の例】

業務利用を許可するAIツールの指定
入力してはいけない機密情報・個人情報の定義と具体例
生成されたコンテンツを外部へ公開する前の承認プロセス

また、万が一情報漏洩や著作権侵害の疑いが生じた際のエスカレーション（報告・連絡）フローも定めておくことで、トラブル時の被害を最小限に抑えることができます。
ルールを厳しくしすぎて利便性を損なわないよう、禁止事項だけでなく「推奨される安全な使い方」も併記することがポイントです。

▶リテラシー向上のための社内教育と研修

ガイドラインを策定した後は、それが形骸化しないよう従業員への継続的な教育と研修を実施することが極めて重要です。
どれほど立派なルールを作っても、現場で働くスタッフ一人ひとりがハルシネーションや著作権に関するリスクを理解していなければ意味がありません。定期的な社内勉強会を開催し、「過去に他社で起きた情報漏洩の失敗事例」などを交えながら、リスクの恐ろしさを身近な問題として認識してもらいましょう。
また、生成AIの機能や規約は日々変化していくため、研修内容も定期的に見直し、常に従業員のAIリテラシーをアップデートし続ける組織風土を築くことが求められます。

🖊️まとめ

生成AIは、正しく活用すれば私たちの生産性を飛躍的に高めてくれる強力なパートナーです。
しかし、その利用には情報漏洩、ハルシネーション、著作権侵害、バイアスといった多様なリスクが伴うことを忘れてはなりません。オプトアウト設定の活用やファクトチェックの徹底といった具体的な対策を実践することで、安全性を担保しながらAIの恩恵を享受することができます。
また、組織として明確なガイドラインを設け、個人のリテラシーを高めていくことで、生成AIは真の意味で業務を前進させる頼もしいインフラへと成長していくでしょう。

💡Yoomでできること

Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください。