「自社の製品情報が、他社のAIから出力され争いになった」
「AIが作成した英文メールが、失礼な表現だと顧客からクレームが入った」
AI活用が加速する一方で、その裏側では、情報漏洩（ろうえい）やコンテンツ炎上、誤情報の発信など、企業の信頼やブランドに影響を及ぼしかねない事案が増えています。
とはいえ、導入をためらっている間に、すでに活用を始めた企業に先を越されてしまうでしょう。例えばマイクロソフトは、AIを活用することで、コールセンター部門において2024年だけで5億ドル（約750億円）以上のコスト削減を実現したと報じられています（Bloomberg, July 2025）。
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国内ではパナソニックホールディングス（HD）傘下のパナソニックコネクトが7月、社内で活用する生成AIで2024年度に業務時間を約45万時間削減したと発表しています。（日経新聞2025年7月）
実際、こうした導入例は単なる業務効率化にとどまらず、顧客対応の品質向上や従業員満足度の改善にもつながっているとされ、多くの企業が人的リソース不足を補いながら競争力を高めるための戦略としてAI活用に乗り出しています。
しかし問題は、“使い方”が組織として明確に定義されていないまま、各部門や担当者レベルの判断で導入が進んでしまうケースが少なくないことです。
本稿では、国内外ですでに発生しているさまざまなAI関連トラブルを具体的に紹介しながら、企業が今すぐ整備すべき対策や、ガイドライン策定の考え方について、解説していきます。
●Amazon、サムスン、テスラ 実際に起きたAIトラブルの事例
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生成AIは、その利便性ゆえに導入のハードルが低く、現場レベルでの活用が先行しやすい特性を持っています。しかし、AIの活用が業務プロセスに深く入り込むにつれ、企業がこれまで経験したことのないタイプのリスクが顕在化しています。
ここでご紹介するAI活用に関するトラブルの事例は、いずれもここ2年以内に報じられたものです。
サムスン電子：ChatGPTへの社内機密情報流出（2023年・韓国）
半導体事業部に所属するエンジニアが、回路設計の修正にあたってChatGPTを活用。具体的なコードをそのまま入力したことで、結果的に機密情報が外部AIの学習データとして取り込まれた可能性があると報じられました。これを受けてサムスン電子は、全社的に生成AIの使用を禁止。社内規程や技術統制の見直しが急務となりました。
Amazon（米）：AIが出力した回答内容が社内データに酷似（2023年）
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ChatGPTを使って生成された回答の中に、自社の内部データに酷似する表現が含まれていたことが判明。情報管理の観点から、従業員が意図せず業務データを外部AIに入力していた可能性が疑われました。Amazonはすぐに社内通達を出し、ソースコードや内部資料のAI入力を厳しく禁止する方針を示しました。
テスラ：AI生成の営業メールが炎上（2025年5月・米国・ドイツ）
AIが自動作成した営業メールが「無礼で攻撃的」とSNSで批判され、ユーザーから不信感を招く結果となりました。言語的なニュアンスや文化的背景への配慮が欠けていたことが要因とされており、AI活用の成果物についても、人間によるレビュー体制の重要性が、あらためて問われるきっかけとなりました。
日本国内の事例：生成AIを用いた表現が炎上
一方日本では、AIによる創作物への消費者の感受性が高く、表現の違和感が企業への不信感に直結しやすい傾向があるようです。
・日本マクドナルド：AI生成CMが「不自然」と批判され炎上（2024年）
・ローソン：AIイラスト販売が批判を受け即日中止に（2024年）
・スギ薬局：キャンペーン画像がSNSで拡散され炎上（2023年）
・集英社：AI生成のグラビアアイドル写真集が発売後まもなく販売終了（2023年）
とはいえ、個人的にはこうした日本特有のAI表現に対する社会的な反発は過渡期的な現象と考えます。数年のうちにこうした炎上は減少し、より成熟した受け止め方がされるようになると予想しています。
ここまでご紹介した国内外のトラブル事例に共通するのは、「AIの導入前後に必要なルール整備と従業員教育が不十分だった」という点に尽きます。
企業が直面するリスクの多くは、運用設計の甘さに起因しています。
・どの業務に、どのような目的でAIを導入するのか？
・社内外の情報のうち、AIへの入力を許可する範囲はどこまでか？
・出力された内容に対して、誰が責任を持ってレビューするのか？
・顧客や取引先に対し、AI生成コンテンツであることを明示すべき場面は？
多くの企業では、これらの点を明文化したガイドラインが存在しないか、あっても形骸化しており、現場に浸透していないのが現状です。
結果として「知らずに使った」「つい入力してしまった」といった“善意のミス”が、重大なリスクの顕在化につながっています。
●では、どうすればいいのか？──AIガイドライン策定のポイント
AI活用によるトラブルを未然に防ぐには、組織としてのルールや運用方針、いわゆる「AI活用ガイドライン」の整備が不可欠です。
ここでは、国内外の信頼性あるフレームワークやガイドラインを参考に、策定時に押さえておくべき実践ポイントを紹介します。
そもそも、何を参考にすればいいの？
「ガイドラインを作ろう」と思ったはいいものの──
最初にぶつかる壁は、「何をベースに、どう作ればいいのか？」ということではないでしょうか。
ガイドラインを策定するうえで参考になる指針や基準は、すでに多く存在しています。日本でも経済産業省などがAI事業者ガイドライン等を提示していますが、正直なところ、抽象的な表現が多く、実務にどう落とし込めばよいか悩ましいという声が少なくありません。
ここでは、実務に生かしやすい国際的なガイドラインをいくつかご紹介します。
OECD「AI原則（AI Principles）」
経済協力開発機構（OECD）は、国際的なAIガバナンスの共通原則を2019年に策定。日本を含む加盟国が採択しており、「人間中心」「透明性」「説明責任」「安全性」などを柱とする原則は、多くのガイドラインの土台となっています。
NIST「AIリスクマネジメント・フレームワーク（AI RMF）」
米国国立標準技術研究所（NIST）が2023年に公表したAI RMFは、企業がAIを安全かつ信頼できる形で設計・運用するための包括的な枠組みです。特に「ガバナンス体制の構築」「リスクの継続的評価」「組織内での役割分担」など、実装面で役立つ要素が豊富です。
ISO／IEC 23894:2023（*全文は有償）
国際標準化機構（ISO）が策定したこの国際規格は、AIに特化したリスクマネジメントの実務的な指針を提供します。「どのようなリスクがAI固有か」「どう評価し、どうコントロールするか」など、体系的なアプローチを学べます。
Microsoftなど民間企業の「責任あるAI」ガイドライン
大手テック企業が自社の方針として公開している「Responsible AI（責任あるAI）」ガイドラインも参考になります。例えばMicrosoftは、AI利用にあたって「公平性」「信頼性」「プライバシー」「安全性」を担保するためのチェックリストや教育プログラムを提供しています。
しかし、これらのドキュメントは数十ページにわたるものが多く、専門用語も多いため、「全部読むのは正直ツライ……」というのが本音だと思います。
そんな皆さんのために、各ガイドラインの共通項として押さえておきたい“実務に直結するポイント”を、以下に簡単に整理してみました。共通しているのは、「AI活用には戦略とルールが必要である」という視点です。特に以下は、多くのフレームワークが共通して推奨している“実務の核心”と言えるでしょう。
・AIを何の目的でどの範囲に導入するのか、あらかじめ定義すること
・どの情報はAIに入力してはならないか、社内で明文化すること
・出力内容を人間が最終チェックし、責任をもって使用判断すること
・必要に応じて、AIの使用を顧客や取引先に開示する仕組みを整えること
●明日から始められる3つのステップ
ここまで、国内外のトラブル事例やガイドラインの要点を整理してきました。
とはいえ、「じゃあ自社では何から着手すればいいのか？」という問いに直面している方も多いのではないでしょうか。
ここでは、筆者が実際に企業支援を行う中で成果が出ている“現場で実装しやすい”対策を、シンプルにご紹介します。
（1）AIの「使いどころ」と「NG情報」を決めておく
どんな業務にAIを使ってよくて、どんな情報は入力してはいけないのか。これを最初に決めておくだけで、現場の混乱や誤った使い方を大きく防げます。
例えば：
・活用OKな業務例：プレスリリースの草案、社内報のアイデア出し、Q&Aの自動生成など
・NG情報例：個人情報、開発中の製品情報、取引先との契約条件など
これらを社内ポータルに共有するだけでも、大きなリスク対策になります。
（2）出力結果は「必ず人が確認する」ことをルールに
AIの文章は“たたき台”としては便利ですが、そのまま外に出すのは危険です。
必ず人間の目でチェックし、必要に応じて修正しましょう。
メール本文やSNS投稿、ニュースリリースの草案などは、「AIが書いたからこそ」間違いが起こる可能性があると意識することが大切です。
（3）「AIを使ったことを知らせるべき場面」を決める
FAQや自社メディアの記事、広告クリエイティブなど、AIが作った内容をそのまま使う場合は、必要に応じて「これはAIで作成しました」と明示するルールを定めておきましょう。
どの場面で開示するかは、業界や社内の方針に応じて判断すべきですが、少なくともルールが何もない状態は避けるべきです。
●ルールは“つくって終わり”じゃない──定着・運用の工夫
著者は、現在複数の企業でAI活用支援やリスクマネジメントの伴走支援を行っています。そこで痛感するのは、「完璧なガイドラインを最初から作ることは不可能」という事実です。
むしろ、まずは最低限のルールで試しに運用し、数カ月ごとにフィードバックを反映しながら改善していくことこそが、現実的で持続可能なアプローチです。
では、どうすればルールを現場に根づかせ、継続的に改善していけるのでしょうか？
“完璧なルール”を目指さず、まずは走りながら整える
AIの進化は想像以上に速く、今日の正解が明日には変わっていることも、めずらしくありません。そのため、「ガイドラインは一度つくったら終わり」ではなく、むしろ“暫定版”として始め、定期的に見直していく方が現実的です。
例えば：
・ガイドラインを四半期に一度アップデート
・現場からのフィードバックを反映
・最新の事例やトレンドを踏まえた更新
というように、小さく始めて柔軟に対応できる体制を作ることが、長期的な運用につながります。
“使ってみた”を歓迎し、失敗から学ぶ文化を
現場でのAI活用が進む企業の共通点は、「使ってみること」自体に対して寛容であることです。もちろん、トラブルが起きたときの対応体制は必要ですが、過度に制限すると現場の創造性や効率化の芽を摘んでしまいます。
私も取材対応の準備で、AIに下調べをさせたところ、引用情報の出典が誤っていてヒヤリとした経験があります。でもその後、一次情報に立ち戻る体制を社内で再構築し、結果として情報管理のレベルが上がった、ということに繋がりました。
「AIでの失敗＝悪」ではなく、「改善の機会」として捉える視点が、組織に健全な試行錯誤を促します。
「ルールは現場のためにある」という合意をつくる
最後に大事なのは、ルールやガイドラインが「現場を縛るため」ではなく、「現場を守るため」にあるという共通認識です。
こうした共通認識を育てるために、次のような取り組みが有効です。
・作成段階から現場メンバーの声を反映させる
・成果事例を社内で共有し、「うまく使った人」が評価される空気をつくる
・情報セキュリティ部門や広報部門との連携を強化する
ルールは、現場に根づいて初めて力を発揮します。そしてその定着を促すのは、仕組みだけでなく、「これは自分たちの業務を前に進めるための道具だ」という納得感なのです。
●著者紹介：大杉春子（おおすぎ・はるこ）
レイザー代表取締役／RCIJ代表理事。コミュニケーション戦略アドバイザーとしてPR戦略の企画から危機管理広報まで、企業・行政のブランド価値向上を包括的に支援。日本において唯一、コミュニケーション戦略におけるリスク管理に特化したカリキュラムを展開する日本リスクコミュニケーション協会（RCIJ）を2020年に設立。上場企業や防衛省での豊富な実績を持つ。
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