こんにちは、DXGO編集部＆ユーザックシステム マーケティング本部の大崎です。
これまでの連載では、生成AIがマーケティングにもたらす可能性や、AIと人間の協働のあり方について考えてきました。
第4回：生成AIとマーケティングの協働 ― 人間の役割は何か？
しかし、新しい技術には必ず「光」と「影」があります。生成AIは確かに強力なツールですが、現実的には多くの課題やリスクを抱えています。第5回となる今回は、それらに正面から向き合ってみましょう。
精度と信頼性の問題
まず指摘しなければならないのは、生成AIの「正確性」に関する課題です。
・ハルシネーション（幻覚）
生成AIは自信を持って間違った情報を提示することがあります。特に市場データや統計情報のように、根拠の裏付けが必要な場面では要注意です。
ハルシネーションについては、以下の記事も参考にしてください。
ハルシネーションとは？生成AIを利用するリスクと対策を考える
・出典不明の情報
生成AIがどのデータを根拠に回答しているのか明確でないことも多く、信頼性を検証するためには人間によるダブルチェックが欠かせません。
マーケティングは「顧客との信頼関係」が前提です。誤った情報発信は、ブランド価値の毀損に直結するリスクを伴います。
ここは私自身も常に注意しているポイントです。
データとプライバシー
次に重要なのは、データの取り扱いに関するリスクです。
・個人情報保護
AIに学習させるデータの中に顧客の個人情報が含まれている場合、漏洩や不正利用のリスクが生じます。
・社内情報の流出
社内文書や未公開の製品情報を安易に外部のAIサービスに入力すると、意図せず機密情報を外部に渡すことになりかねません。
・法規制の強化
欧州を中心に、AI活用に関する規制が進んでいます。今後、日本国内でも個人情報保護や著作権をめぐるルールが厳格化していくと予想されます。
データを扱うときには「何を、どの範囲で、どのようにAIに渡すのか」を明確に決めておく必要があります。
法的リスクと著作権
生成AIを活用するうえで見落としがちなのが、著作権や知的財産に関する問題です。
・既存の著作物に酷似した生成物
AIが学習したデータの一部を反映してしまい、既存のコンテンツに似すぎるものが生成される可能性があります。
・商標やブランドの侵害
意図せず他社のブランドイメージを利用してしまうリスクもあります。
・責任の所在
AIが作ったコンテンツに法的問題があった場合、「誰が責任を取るのか」という課題はまだ整理されていません。
特にB2Bマーケティングでは、法的トラブルがビジネス全体の信頼性を揺るがすことになります。
こちらもチェック👉生成AIによる著作権問題の最新動向とポイント
社内導入における文化的ハードル
技術的な課題だけでなく、社内文化の側面にもリスクがあります。
・従業員の不安感
「AIに仕事を奪われるのでは」という懸念は、現場の抵抗感につながります。
・スキルギャップ
AIを効果的に活用できる人とそうでない人の差が拡大し、組織内の不公平感を生む可能性があります。
・ガイドライン不足
利用ルールや倫理基準が整っていないと、社員ごとに判断がバラつき、リスク管理が難しくなります。
AI導入は単なる技術的な選択ではなく、「組織文化の変革」も伴う課題であることを忘れてはいけません。
ROIの不確実性
経営層にとって見逃せないのは、投資対効果（ROI）の不確実性です。
・コスト削減は期待できても、成果が不透明
短期的には作業効率化が進みますが、それが売上や利益につながるかは別問題です。
・試行錯誤が不可欠
生成AIの活用はまだベストプラクティスが固まっていません。業界や企業によって適用領域が異なるため、「やってみなければ分からない」側面があります。
ROIを明確にするためには、小さく実験を繰り返し、成果を測定する仕組みづくりが不可欠です。
ガイドラインと体制整備の必要性
便利さに目を奪われて、“リスクの直視”を後回しにしてはいけないと感じています。
こうした課題やリスクに対応するために、企業として取るべきアクションは明確です。
１．生成AI利用ガイドラインの策定
社員がどのように生成AIを利用すべきか、何を避けるべきかを明文化する。
２．情報管理ルールの徹底
機密情報や個人情報を外部AIサービスに入力しない仕組みを設ける。
３．教育とトレーニング
社員にAIリテラシーを身につけてもらい、安心して活用できる体制を作る。
４．責任の所在を明確化
AI活用における最終判断や責任の範囲を、組織として明確にする。これらを整備することで、リスクを最小化しつつAIの恩恵を享受することができます。
生成AIガイドラインが必要とされる背景や主な構成要素や具体的な事例、ガイドライン策定や運用を進める上でのポイントを解説した記事もチェックしてください。
まとめ：リスクを直視することが未来への第一歩
生成AIの可能性を語るとき、どうしても夢や期待に目が向きがちです。しかし現実には、精度の限界、法的リスク、データ保護、社内文化の壁といった課題が存在します。
大切なのは、これらのリスクを恐れてAIを避けるのではなく、正しく理解し、管理しながら活用することです。リスクを直視することこそが、生成AIを未来の武器に変えるための第一歩だといえるでしょう。
次回予告
第6回では「中小企業のための生成AIマーケティング導入ステップ」をテーマに、実際にどのように導入を進めていけばよいのか、現実的なアプローチを整理していきます。
