2025.10.24

ChatGPT導入時の権利問題とハルシネーション対策を徹底解説

はじめに

ChatGPTを業務に導入する際には、著作権・データ利用などの法的リスクや、誤情報生成（ハルシネーション）といった課題が懸念されます。本記事では、企業担当者が安心して生成AIを活用するために、権利問題とリスク対策のポイントをわかりやすく解説します。

ChatGPT導入時に懸念される「権利問題」とは？

ChatGPTを導入する際には、生成コンテンツの著作権や、学習データに第三者の著作物が含まれるリスクなど、法的な権利問題が発生する可能性があります。まずはその全体像を整理しましょう。

生成AIが作る文章や画像の著作権は誰にある？

生成AIが生み出す文章や画像には、「著作権が誰に帰属するのか」という問題があります。現行の日本の著作権法では、人の創作的関与がないAIの自動生成物は著作物とみなされず、原則として著作権は発生しません。

ただし、人が具体的な指示を出したり、編集・加工を加えるなど創作性が認められる場合は、その部分に限り著作権が人に帰属する可能性があります。

海外では議論がさらに進んでおり、米国著作権局は「人の創作的関与がないAI単独の生成物は、著作権保護の対象外となる」との見解を示しています（出典：U.S. Copyright Office, 2025）。
企業利用の際は、出力物の権利帰属を明文化し、第三者への利用範囲を契約で明確にすることが重要です。

地域	著作権の発生要件	AI単独生成物の扱い	人の関与がある場合	公的見解・指針
日本	「思想または感情を創作的に表現したもの」	著作権は発生しない（AI単独生成物は著作物とみなされない）	指示・編集・加工などに創作性が認められる場合、人に帰属	文化庁「AIと著作権に関する検討会」報告書（2023年）
米国	人の創作的関与が必要	AIのみで作成された作品は著作権保護の対象外	人が関与した部分のみ著作権保護の対象	U.S. Copyright Office「Guidance on Works Containing AI-Generated Material」（2025年）
EU	「人による創作性（intellectual creation）」が要件	AI単独では著作権は認められない	人の意思決定・表現選択があれば著作権が発生	欧州委員会 AI Act・著作権指令（2019/790/EU）

学習データの出典や二次利用リスクに注意

ChatGPTは、大量の公開データをもとに学習しており、その中には第三者の著作物や商用データが含まれている可能性があります。企業が業務で利用する場合、この点を理解しておかないと、知らぬ間に著作権や利用契約違反を引き起こすリスクがあります。

主な注意点は次のとおりです。

• 学習データの出典不明確性：AIはどの情報を学習したかを明示できず、著作権者の特定が困難。
• 二次利用リスク：生成物が既存作品に酷似する場合、著作権侵害を指摘されるおそれ。
• 社外公開時の慎重な運用：ブログ記事や広告などにAI生成物をそのまま使用する際は、法務部による事前確認が推奨される。

EUではAI Act（人工知能規制）によって、GPAI（汎用AIモデル）提供者に対し、学習に使われた訓練データの内容を「十分に詳細な要約 (sufficiently detailed summary)」として公表する義務が規定されています。

ChatGPT利用に伴う「法的リスク」とコンプライアンス対策

ChatGPTを社内で活用する際、入力情報や生成結果の扱いを誤ると、個人情報保護法や機密保持契約に抵触するおそれがあります。法的リスクを理解し、明確なルール整備を行うことが不可欠です。

社内利用で想定される法的リスクの具体例

ChatGPTを業務で使う際には、以下のような法的リスクが想定されます。

• 機密情報の漏えい：顧客情報や社内資料をAIに入力すると、保存・学習される可能性があり、秘密保持契約（NDA）違反になる場合があります。
• 個人情報保護法違反：個人情報を含むデータを外部AIに入力すると、法令上の管理義務に抵触するおそれがあります。
• 契約上の責任問題：外部に情報が流出した場合、取引先との契約違反や損害賠償問題に発展する可能性があります。

対策としては、入力禁止データの明示、利用ログの監査、社員教育が有効です。IPA（情報処理推進機構, 2024）でも、社内利用における法的リスク管理の必要性が強調されています。

社内ルール・利用規程を策定するポイント

安全にChatGPTを運用するためには、社内ルールや利用規程を明文化することが不可欠です。特に以下のポイントを押さえましょう。

• 利用範囲の明確化：どの部署・業務でAIを利用できるかを定義する。
• 入力データの制限：機密情報や個人情報はAIに入力しないルールを設定。
• 承認フローの設定：生成物を社外公開する際のチェック体制を整備。
• 定期的な見直し：運用状況やリスク変化に応じて規程を更新する。

これにより、情報漏えいリスクを最小化しつつ、業務効率化の効果を最大化できます。社内教育やマニュアル作成と組み合わせることで、従業員への理解と遵守も促せます。

ハルシネーション（誤情報生成）とは？企業が受ける影響と対策

ChatGPTは、統計的にもっともらしい文章を生成するため、事実と異なる情報（ハルシネーション）を出力することがあります。業務で誤情報を使うと、意思決定ミスやブランド信頼低下につながるため、仕組みと影響を理解することが重要です。

なぜChatGPTは誤情報を出すのか？

ChatGPTは、大量の文章データをもとに「次にくる言葉の確率」を予測して文章を生成する仕組みです。このため、事実確認を自律的に行う能力はなく、あくまで統計的に妥当と思われる内容を出力します。

主な原因は以下の通りです。

• データの不確実性：学習データ自体に誤情報が含まれる場合がある。
• 情報の一般化：入力文に対して過去の類似事例から推測するため、現実とずれることがある。
• 文脈誤認：複雑な指示や曖昧な文脈では、誤った結論を導きやすい。

そのため、生成内容をそのまま信頼せず、必ず事実確認や専門家レビューを行うことが重要です。

誤回答による企業リスクと信頼性の低下

ChatGPTの誤情報（ハルシネーション）を業務に活用すると、企業にはさまざまなリスクが生じます。

• 意思決定ミス：誤ったデータや分析結果を基に意思決定を行うと、戦略や業務プロセスに影響が出る。
• 顧客対応ミス：チャットサポートで誤情報を提供すると、顧客信頼や満足度が低下。
• ブランド毀損：公開コンテンツで誤情報が含まれると、評判や信用を損ねる可能性。

実例として、オーストラリアではDeloitteがAI生成レポートに誤情報を含めたことが発覚し、政府に一部返金した事例があります（出典：AP News, The Guardian, 2025）。

対策としては、生成物のレビュー体制構築、事実確認、複数モデルの比較検証が有効です。

リスクを最小化するためのChatGPT導入・運用対策と安全な社内活用のポイント

権利・法務・品質面のリスクを防ぐには、導入前から対策を設計し、運用フローを明確にすることが重要です。社内ガイドラインやレビュー体制を整備することで、安全かつ効果的な活用が可能になります。

社内ガイドラインとアクセス制御の導入

ChatGPTを安全に運用するためには、社内ルールとアクセス権管理が不可欠です。ポイントは以下の通りです。

• 利用範囲の明確化：どの部署・業務で使用可能かを定義。
• アクセス権の設定：機密情報に触れるユーザーのみアクセスを許可。
• 運用マニュアル作成：入力データや出力物の取り扱いルールを明文化。
• 定期監査：アクセスログをチェックし、ルール違反を防止。

これにより、情報漏えいや誤利用のリスクを低減できます。さらに、社員教育と組み合わせることで、ガイドライン遵守率を高め、安心してChatGPTを業務活用できます。

出力内容の検証プロセスを整える

ChatGPTの生成物をそのまま利用すると、誤情報や権利侵害のリスクがあります。信頼性を高めるには、検証プロセスを整備することが重要です。

• 事実確認のルール化：生成内容を専門部署や外部ソースで検証。
• レビュー体制の構築：複数担当者でチェックし、見落としを防ぐ。
• フィードバックによる改善：誤情報や不適切表現をモデル利用ルールに反映。
• チェックリスト活用：法務・コンプライアンス・品質観点で確認項目を統一。

このプロセスにより、出力物の信頼性が向上し、社内外で安心して活用できます。

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