生成AIをはじめとするAI活用が全社的に広がる一方で、「誰が、どのAIを、どう管理しているか」を把握できていない企業が少なくありません。しかし、AI活用にまつわるリスクは、もはや「知らなかった」では済まされない、経営責任に直結する問題になりつつあります。
本記事では、AI活用に潜むリスクを2つの利用パターンに分けて整理し、対策を怠った場合にどのような実害につながるのかを解説します。
リスクは2つの利用パターンに分けて考える
企業のAI活用は、大きく次の2パターンに分けられます。それぞれに異なるリスクが潜んでいます。
パターン1：既存のAIツール（SaaS等）利用
社員が業務効率化のために、ChatGPTなどの汎用AIツールを各自で活用しているケースです。ここに潜むリスクは主に2つあります。
- 情報漏洩：社員の不用意なプロンプト入力による、機密情報・個人情報の外部流出
- シャドーAI：会社が把握していないAIツールを、現場が勝手に使う状態が広がること
現場の生産性向上を目的とした自発的な利用が、管理部門の把握が及ばないところでリスクを積み重ねてしまう構図です。
パターン2：受託・自社開発AIプロダクト
自社の特定業務や、顧客向けサービスに合わせて、独自のAIモデルやRAGシステムを構築しているケースです。こちらにも2つのリスクが潜みます。
- 脆弱性リスク：開発時のセキュリティ対策不足による、システムの脆弱性の作り込み
- 運用リスク：テスト不足による、稼働後の予期せぬ誤回答（ハルシネーション）やインシデントの発生
「使う側」だけでなく「作る側」にも、それぞれ別の管理課題があることがわかります。
対策を怠った場合に起こる、3つの実害
これらのリスクを放置した場合、企業が実際に負う可能性のある実害は、次のようなものが想定されます。
- 取引先からの「ガバナンス未監査」を理由とした取引停止
- 独自開発したAIのデータ不正（著作権法・知財侵害）による、システムの全破棄・差し止め
- 顧客データや機密情報の社外流出（個人情報保護法違反）に伴う、業務改善命令
いずれも、AI活用そのものを止めるだけでは済まない、事業継続に関わるレベルの影響です。取引停止は売上に直結し、システムの全破棄は開発コストの損失に、業務改善命令は対外的な信頼の失墜につながります。
なぜ「知らなかった」が通用しないのか
AI活用のリスクが厄介なのは、多くの場合、現場の善意や生産性向上への意欲から生まれている点です。社員が悪意を持ってリスクを作っているわけではなく、「便利だから使う」「早く開発したいから省略する」という判断の積み重ねが、結果として組織全体のリスクになっています。
だからこそ、個人の注意力に依存するのではなく、組織としてAIの利用状況を把握し、ルールと体制を整えることが必要になります。これは、技術的な安全対策（AI Safety）だけでは対応できない、組織的な統治（AIガバナンス）の領域の課題です。
まず何をすべきか
AIリスクへの対応でまず必要なのは、自社のAI利用状況を「見える化」することです。社内で使われているAIツールや開発・運用中のAIプロダクトを洗い出し、利用目的・扱うデータ・想定リスクを整理します。
次に、利用可否の判断基準、管理責任者、承認・見直しのフローを整えます。これらが曖昧なままAI活用が広がると、情報漏洩や誤回答だけでなく、取引先への説明不足や監査での指摘といった経営リスクにもつながります。
自社だけで棚卸しや規程整備を進めるのが難しい場合は、AIガバナンスC認証の取得プロセスを活用するのが有効です。C認証を通じて、AI利用を「見える化し、管理し、説明できる状態」に近づけることができます。
Elithでは、GAP分析からAI一覧表・社内規程の整備、体制構築、取得後の運用見直しまで一貫して伴走支援しています。
Elithでは、C認証の認定コンサルティング企業としてAIガバナンス体制の整備やC認証取得に向けた支援を行っています。組織でAIを活用するうえでのルールやガイドラインの策定、社内体制の整備などにお悩みの方は、ぜひお気軽にご相談ください。
「何から始めればよいかわからない」「自社の現在地を整理したい」といった段階でのご相談も歓迎しています。具体的な内容がまだ決まっていなくても、現状に応じた進め方から一緒に整理いたします。