用語比較
生成AIの主なリスクと対策の一覧｜ハルシネーション・著作権・情報漏えい・バイアスを生成AIパスポートで整理する
生成AIのリスクは、出力が間違う問題、入力した情報が外へ出る問題、他人の権利を侵す問題、偏りが出る問題に分けると整理しやすくなります。生成AIパスポートの公式シラバスは、2027年2月開催の試験から適用する新シラバスの第4章「生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス」に、中項目「生成AIの代表的リスク」を置いています。
ハルシネーションは出力の誤り、情報漏えいと個人情報は入力の取扱い、著作権・肖像権は権利侵害、差別・偏見・バイアスは出力の偏りと、リスクごとに見る場所を決めると、選択肢の取り違えが減ります。
このページは、リスクの名前は聞いたことがあるが、どれがどの種類の問題かをまとめて説明できない人を対象にしています。用語そのものの意味は「AIの基本用語まとめ」のページで、著作権は「AIの学習段階と生成・利用段階の著作権の違い」のページで詳しく扱うため、ここでは全体の地図として使ってください。
この記事の根拠と出典
各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。生成AIパスポートの一次情報確認日: 2026-08-31。
結論
出力のリスク
ハルシネーション（事実と異なる内容をもっともらしい文章として出力する現象）、差別・偏見・バイアス、名誉毀損・信用毀損・炎上。出力を確認する姿勢が対策の中心になる。
入力のリスク
情報漏えい、個人情報・プライバシー侵害。何を入力してよいかの取扱いが対策の中心になる。
権利と悪用のリスク
著作権・知的財産権、肖像権・パブリシティ権、ディープフェイクによるなりすまし、フィッシング・詐欺。
違いを表で確認
| 比較軸 | 出力のリスク | 入力のリスク | 公式シラバスで確認できること |
|---|---|---|---|
| ハルシネーション | 出力のリスク。事実と異なる内容をもっともらしい文章として出力してしまう現象G検定の「ハルシネーション」 | 出力の検証、専門家への確認が対策の手がかり統計検定2級の「ハルシネーション」 | 第4章の学習項目に「ハルシネーション」。生成の仕組みの章でも、ハルシネーションが起こる理由を扱うDS検定の「ハルシネーション」 |
| 情報漏えい・個人情報 | 入力のリスク。入力した機密情報や個人情報が外へ出る問題 | 入力データの取扱い、本人の同意、機密情報の確認が手がかり | 第4章の学習項目に「情報漏えいリスク」「個人情報・プライバシー侵害リスク」 |
| 著作権・知的財産権 | 権利のリスク。生成物が既存の著作物に似た場合などに侵害が問題になる | 学習段階と生成・利用段階を分けて考える。生成・利用段階は類似性と依拠性で判断される | 第4章の学習項目に「著作権・知的財産権侵害リスク」「肖像権・パブリシティ権侵害リスク」 |
| 差別・偏見・バイアス | 出力の偏りのリスク。差別や偏見につながる出力が問題になる | 出力を鵜呑みにせず、人間が確認・承認する基本姿勢で見る | 第4章の学習項目に「差別・偏見・バイアスのリスク」 |
| ディープフェイク・悪用 | 悪用のリスク。実在の人物の顔や音声を本物のように合成・偽造するG検定の「ディープフェイク・悪用」 | なりすまし、フィッシング・詐欺・サイバー攻撃への悪用が並ぶ統計検定2級の「ディープフェイク・悪用」 | 第4章の学習項目に「ディープフェイクによるなりすまし」「フィッシング・詐欺・サイバー攻撃への悪用」DS検定の「ディープフェイク・悪用」 |
生成AIパスポートの学習に使う書籍（Amazon）
試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
どこで迷っているかを切り分ける
リスクの名前を暗記しているだけの初学者
公式シラバスの「生成AIの代表的リスク」は、出力内容・情報管理・権利侵害・倫理・セキュリティの観点から理解することを学習目標にしています。名前を覚えるより、出力・入力・権利・悪用のどれに当たるかを先に分けると、選択肢の意味が読み取りやすくなります。
社内文書を生成AIに貼り付けてよいか迷う人
公式シラバスの詳細キーワードに、機密情報、入力データの取扱い、本人の同意が載っています。入力する内容が機密情報や個人情報に当たるかを先に確認するのが、入力のリスクの基本です。個人情報では、改正個人情報保護法（2022年4月施行）が、個人データの漏えい等で個人の権利利益を害するおそれが大きい場合の、個人情報保護委員会への報告と本人への通知を義務としています。
生成物を公表してよいか迷う人
文化庁の考え方では、AI生成物をSNS等で公表したり複製物を販売したりする場合、通常の著作権侵害と同様の基準で判断されます。既存の著作物との類似性と依拠性が認められ、かつ権利制限規定の対象外のときに著作権侵害となります。リスクの一覧で著作権を見たあとは、詳しい整理のページに進みます。
問題文から答えを選ぶ手順
- 1
問題が出力にあるか入力にあるか分ける
出力が事実と違う、偏っているなら出力のリスクです。入力した情報が外へ出る、個人情報を扱うなら入力のリスクです。
- 2
他人の権利に関わるか確認する
著作権、肖像権、パブリシティ権、名誉毀損など、他人の権利や信用に関わる話なら、権利のリスクとして見ます。
- 3
悪用の話かどうか確認する
ディープフェイクによるなりすまし、フィッシング、詐欺、サイバー攻撃は、生成AIが悪用される側のリスクです。
- 4
対策の手がかりを選ぶ
公式シラバスの基本姿勢には、出力の検証、専門家への確認、AIを使わない判断、人間による確認・承認、批判的思考が並びます。AIは補助者であり、最終責任は人間にあるという位置づけです。
試験での見分け方
- 1ハルシネーションは、生成AIが事実と異なる内容をもっともらしい文章として出力してしまう現象。
- 2情報漏えいと個人情報・プライバシー侵害は、入力した情報の取扱いに関わるリスク。
- 3著作権は、学習段階と生成・利用段階を分けて考える。生成・利用段階の侵害は、類似性と依拠性が認められ、権利制限規定の対象外のときに成立する。
- 4差別・偏見・バイアスは、出力の偏りに関わるリスク。
- 5公式シラバスの基本姿勢では、AIは補助者であり、最終責任は人間にある。
誤答しやすい選択肢
ハルシネーションを、情報漏えいと同じ種類のリスクとして覚える
修正: ハルシネーションは出力が事実と異なる問題、情報漏えいは入力した情報が外へ出る問題です。原因も対策の手がかりも別なので、分けて覚えます。
AI生成物なら著作権の心配はないと考える
修正: 文化庁の考え方では、AI生成物を公表・販売する場合は通常の著作権侵害と同様の基準で判断されます。類似性と依拠性が認められると侵害になりえます。
出力をそのまま使ってよいと考える
修正: 公式シラバスの基本姿勢には、AIの出力を鵜呑みにしてはいけない理由、出力の検証、専門家への確認が並びます。最終責任は人間にあります。
リスクの一覧を、旧シラバスの範囲と同じと考える
修正: ここで引いた「生成AIの代表的リスク」の項目は、2027年2月開催の試験から適用する新シラバスのものです。受験時期の適用シラバスを公式サイトで確認します。
確認問題
Q1生成AIが事実と異なる内容をもっともらしい文章として出力してしまう現象は？
答え: ハルシネーション
AIが出した答えそのものに生じるリスクの代表例です。出力を検証し、必要なら専門家へ確認します。
Q2AI生成物をSNSに公表した場合、著作権侵害になるのはどのようなときか。
答え: 既存の著作物との類似性と依拠性が認められ、かつ権利制限規定の対象外のとき
文化庁の考え方では、生成・利用段階は通常の著作権侵害と同様の基準で判断されます。類似性または依拠性が認められなければ、既存の著作物の著作権侵害にはなりません。
Q3生成AI利用者の基本姿勢として、公式シラバスが示す責任の位置づけは？
答え: AIは補助者であり、最終責任は人間にある
AIの出力を鵜呑みにせず、検証・確認したうえで人間が判断するという位置づけです。
到達チェック
- ハルシネーションを、出力のリスクとして一言で説明できる
- 情報漏えいと個人情報が、入力の取扱いに関わるリスクだと説明できる
- 生成・利用段階の著作権侵害が、類似性と依拠性で判断されると説明できる
- リスクごとに、出力の検証や人間による確認・承認といった対策の手がかりを挙げられる
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よくある質問
Q生成AIの主なリスクには何がある？
生成AIパスポートの公式シラバスは、ハルシネーション、情報漏えい、個人情報・プライバシー侵害、著作権・知的財産権侵害、肖像権・パブリシティ権侵害、名誉毀損・信用毀損・炎上、差別・偏見・バイアス、ディープフェイクによるなりすまし、フィッシング・詐欺・サイバー攻撃への悪用などを挙げています。
Qハルシネーションとは？
生成AIが、事実と異なる内容をもっともらしい文章として出力してしまう現象です。出力を検証する姿勢が対策の手がかりになります。
Q生成物を公表すると著作権侵害になる？
文化庁の考え方では、既存の著作物との類似性と依拠性が認められ、かつ権利制限規定の対象外のときに侵害となります。類似性または依拠性が認められなければ、既存の著作物の著作権侵害にはなりません。
Qリスク対策の基本姿勢は？
公式シラバスの基本姿勢には、出力の検証、専門家への確認、AIを使わない判断、人間による確認・承認が並びます。AIは補助者であり、最終責任は人間にあります。
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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）