【AI時代のシステム開発】ChatGPT活用とセキュリティ対策

【AI時代のシステム開発】ChatGPT活用とセキュリティ対策

AIは近年急速に発展しており、最近ではAIに関する話題に触れない日はない、と感じるほど日常に浸透しています。なかでも、生成AIの代表格であるChatGPTは、一時のブームを超えて、「当たり前」に存在するツールになっています。

まるで人間と会話するように自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたりするAIの進化には目を見張るものがありますよね。2025年に入ってからも、ChatGPTが過去のやり取りを記憶する「メモリ機能」を強化するなど、その進化は留まるところを知りません。

「うちの会社のシステムにも、こんなAIを組み込めたら、どんなに業務が効率化するだろう?」

「新しいサービスが生まれるかもしれない!」

そんな期待感を抱いている経営者やシステム担当者の方もいらっしゃるのではないでしょうか。

確かに、AIをシステムに組み込むことで、業務の自動化、高度なデータ分析、これまでにない顧客体験の向上などを実現できる可能性は大いにあります。その一方で、AIの導入を成功させるためには、まずAIで何を達成したいのかという明確な目的の設定が欠かせません。それに加えて、AIが扱う「情報」、特にAIが何を「記憶」し、どのようにその情報を活用するのかについて、セキュリティと倫理の両面から深い理解が不可欠です。

この記事では、ChatGPTをはじめとするAI技術を自社のシステム開発にどう活かせるのかについて、その具体的な可能性を探るとともに、AI時代ならではのセキュリティリスクと対策について分かりやすく解説していきます。AI活用の「攻め」と「守り」のバランスをどう取るか、一緒に考えていきましょう。

目次

  1. AIをシステムに組み込むメリットと向き合うべき課題
  2. システムにAIを組み込むメリット
  3. 業務効率の大幅な向上
  4. 新たな顧客価値の創出
  5. データドリブンな意思決定の促進
  6. AIが「記憶」し、処理する情報:その特性と注意点
  7. AIが学習したデータの情報漏洩リスク
  8. AIの誤動作を狙う「ずる賢い」攻撃
  9. AIによる語情報拡散のリスク
  10. 倫理的・法的な落とし穴
  11. AIを安全に活用するためのセキュリティ対策:開発時から運用まで
  12. 信頼できるAI技術・プラットフォームの選定
  13. 学習データの適切な管理
  14. AIシステムに対するセキュリティテストの実施
  15. AIが出力する情報の監視とフィルタリング
  16. 機能のON/OFFとデータ収集の透明性・選択制の確保
  17. AIを正しく使うための「ガイドライン」と「教育」
  18. まとめ:AIとの共存で拓く、安全で豊かなビジネスの未来

AIをシステムに組み込むメリットと向き合うべき課題

AIをシステムに組み込むメリットと向き合うべき課題

「AIは大企業が使うもので、うちのような中小企業では扱いきれないのでは?」と考える人は少なくありません。確かに数年前までは、AIを活用するには高額な費用と専門知識が必要であったため、「大企業が使うもの」というイメージがあるのも無理はありません。

しかし、近年ではChatGPTのような高性能なAIであっても、API連携などを通じて比較的容易に利用できるようになりました。そのため、中小企業にとってもAI活用のハードルは格段に下がってきています。

システムにAIを組み込むメリット

では、具体的にどのような成果が期待できるのでしょうか。いくつか活用例を挙げてみます。

業務効率の大幅な向上

  • お客様からの定型的な問い合わせ対応をAIチャットボットに任せる
  • 会議の議事録作成や報告書作成といった定型業務をAIで自動化する
  • 大量のデータ入力や整理作業をAIで高速化する

新たな顧客価値の創出

  • 顧客の購買履歴や行動データをAIで分析し、一人ひとりに合わせた商品を提案する
  • AIを活用して、これまでにない革新的なサービスや製品を開発する

データドリブンな意思決定の促進

  • 膨大な市場データや社内データから、AIが経営判断に役立つ傾向や予測を抽出する。結果、勘や経験だけに頼らない、客観的なデータに基づいた意思決定をサポートする

もちろん、AIの導入でこれらの成果をあげるためには、自社の課題や目的に合わせて、AIをどう活用するかをしっかりと計画することが大切です。大きな期待とともに一足飛びに進めるのではなく、まずは限定的な範囲でAI導入を試して、効果を検証しながら段階的に進める「スモールスタート」のアプローチが推奨されています。このアプローチは、特にリソースの限られる中小企業にとっては賢明な第一歩なのです。

AIが「記憶」し、処理する情報:その特性と注意点

AIをシステムに組み込むことには、様々なメリットがありますが、同時にこれまでになかった新しいセキュリティリスクも生まれる可能性があります。従来のセキュリティ対策だけでは対応しきれない、AI特有のリスクにはどんなものがあるのでしょうか。

AIが学習したデータの情報漏洩リスク

AIは、まるでスポンジのように大量のデータを吸収して賢くなります。ですが、もしその学習データの中にお客様の個人情報や会社の重要な機密情報が紛れ込んでいたらどうなるでしょうか?

そのデータがAIのシステムを通じて外部に漏れてしまったり、悪意を持った第三者に悪用されたりする可能性が生まれるのです。そうなってしまうと、顧客からの信頼を失うだけでなく、企業のブランドイメージに深刻なダメージを与え、賠償問題や法的責任にまで発展しかねません。

たとえば、社員の個人情報や顧客リスト、新製品の開発データなどを取り込んだAIが、もしサイバー攻撃の標的になったら……と想像してみてください。非常に大きなリスクであることは言うまでもないでしょう。

情報漏洩のリスクはこれまでも常に存在していましたが、AIの場合は、「AIの記憶」という見えにくい形でシステム内に保管されるため、従来のデータ管理方法ではどのような情報がリスクに晒されているかを発見しにくいため、気が付かないうちに深刻なリスクを抱えている可能性があります。

AIの誤動作を狙う「ずる賢い」攻撃

AIは完璧ではありません。その「弱点」を狙って、以下のような攻撃を仕掛けられることがあります。

  • プロンプトインジェクション:AIに、開発者が意図しない「ずるい命令」をこっそり入力することで、機密情報を引き出したり、不適切な回答をさせたりする攻撃。いわば、AIを騙して操るような手口ですが、これによる被害は実際に発生する
  • 敵対的攻撃:AIが物事を認識する仕組みを逆手に取り、AIに誤った判断をさせる巧妙に改変されたデータを入力する攻撃。例えば、自動運転の車が「止まれ」の標識を「進め」と誤認識するようなケースが考えられる
  • AIモデルの盗用や模倣:時間とコストをかけて開発した独自のAIモデルが、誰かに盗まれたり、そっくり真似されたりするリスクも無視できない

AIによる語情報拡散のリスク

AIがまるで事実かのようにもっともらしい嘘の情報(ハルシネーション)を作り出し、それが広まってしまうリスクも指摘されています。これに気が付かずに、自社の発信に活用してしまったり、お客さんに伝えてしまったりした場合、誤情報を拡散してしまうことになります。これは、企業の信頼を揺るがすような事態にもなりかねません。

倫理的・法的な落とし穴

意図せずに、AIの判断が、特定のグループに対して差別的になってしまったり、AIが作ったコンテンツが他人の著作権を侵害してしまったりするケースも考えられます。Aもしそうなれば、企業が法的な責任を問われる可能性も出てきます。


これらは、AIをシステムに組み込んだからこそ生じた新しいリスクです。そのため、ファイアウォールを設置したり、ウイルス対策ソフトを入れたりするといった従来のようなセキュリティ対策だけでは、これら全てを防ぎきることは難しい場合があるのです。

AIを安全に活用するためのセキュリティ対策:開発時から運用まで

AIを安全に活用するためのセキュリティ対策:開発時から運用まで

では、これらのAI特有のリスクに対して、どのように備えれば良いのでしょうか。そのためには、システム開発の初期段階から運用に至るまで、一貫してセキュリティを意識した取り組みが重要になります。

以下に、AIを安全に活用するための主な対策をいくつかご紹介します。

信頼できるAI技術・プラットフォームの選定

実績のあるベンダーが提供するAIサービスや、セキュリティ対策が十分に施されたオープンソースのAIモデルを選択することが基本です。開発元がセキュリティ情報を適切に公開しているかなども確認しましょう。

学習データの適切な管理

学習データに個人情報や機密情報を含める場合は、匿名化や仮名化といった処理を徹底し、誰の情報であるか特定できないようにすることが重要です。

また、学習データへのアクセス権限を厳格に管理し、不正なアクセスや持ち出しを防ぎましょう。監査ログを取得し、誰がいつアクセスしたかを記録することも有効です。

使用する学習データの出所を確認し、偏りがないか、著作権などの権利関係はクリアになっているかなど、品質と正当性を担保することも欠かせません。

AIシステムに対するセキュリティテストの実施

開発したAIシステムに対して、プロンプトインジェクション攻撃や敵対的攻撃などを想定したセキュリティテスト(ペネトレーションテストなど)を実施し、脆弱性を洗い出して対策を講じることも大切です。

AIが出力する情報の監視とフィルタリング

AIが生成する情報に、不適切な表現や機密情報、誤情報などが含まれていないかを監視し、必要に応じてフィルタリングする仕組みを導入することを検討しましょう。

機能のON/OFFとデータ収集の透明性・選択制の確保

AIシステムを導入する際は、ユーザーがAI機能の利用を選択できる「オプトイン/オプトアウト」が可能な設計になっているかを確認しましょう。また、どのようなデータを収集・利用するのか、その目的をユーザーに分かりやすく明示し、同意を得るプロセスが備わっている製品を選定することも重要です。

AIを正しく使うための「ガイドライン」と「教育」

AIの進化は目覚ましい一方で、その利用には倫理的な問題やセキュリティリスクも伴います。だからこそ、企業は自社でAIを開発・利用する際の倫理的な指針や行動規範(AI倫理ガイドライン)を明確に定め、それを全従業員で共有して、しっかりと守っていくことが非常に大切です。

さらに、AIを適切に使いこなすためには、従業員一人ひとりがAIの特性や可能性、そして潜在的なリスクについて正しく理解していなければなりません。そのためには、AIリテラシー教育を継続的に実施し、従業員がAIツールを安全かつ効果的に活用できるようサポートしていくことが求められます。

ガイドラインと教育は車の両輪のように、AIを安全に運用するための不可欠な要素と言えるでしょう。


これらの対策を自社だけで行うのが難しい場合や、より専門的な知見が必要な場合は、外部の専門家の助けを借りることも有効な手段です。

また、AI技術は日進月歩で進化しています。そのため、一度対策を講じたら終わりではなく、継続的に最新情報を収集し、セキュリティ対策を見直していく姿勢が不可欠です。

まとめ:AIとの共存で拓く、安全で豊かなビジネスの未来

AIは、私たちのビジネスや社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めた技術です。その一方で、AIが「記憶」し、「判断」する仕組みを深く理解し、これまでにない新たなセキュリティリスクに真摯に向き合い、備えることが、これからの時代を生き抜く企業にとって不可欠な取り組みと言えるでしょう。

AI活用のメリットを最大限に引き出しつつ、そのリスクを適切にコントロールするためには、次のようなポイントが重要です。

  • 明確な目的意識を持った導入計画
  • システム開発の初期段階からのセキュリティ設計
  • 継続的な運用管理と学びの姿勢

貴社でも、AIの力を活用することでビジネスを大きく飛躍させるチャンスが眠っているかもしれません。

「AIを導入してみたいけれど、何から始めれば良いかわからない」

「セキュリティ面が心配で、なかなか最初の一歩が踏み出せない」

もし、そんな風にお感じでしたら、まずは専門家にご相談いただくことをお勧めします。

株式会社MUでは、お客様のビジネス課題を解決し、新たな価値を創造するためのシステム開発をご支援しています。

私たちは、最新のAI技術の動向を常に注視し、お客様のビジネス戦略に沿ったAI活用のご提案から、セキュリティを最優先に考慮したシステム設計・開発、そして運用サポート、さらには目まぐるしく変化する状況に応じた継続的な改善まで、ワンストップで対応可能です。

「自社の業務にAIをどう活かせるか具体的に知りたい」

「AI導入の戦略立案からセキュリティ対策まで、専門的なサポートを受けたい」

こうしたご要望をお持ちでしたら、ぜひ株式会社MUにご相談ください。お客様と共に、AI時代の新しいビジネスを安全かつ効果的に創造していくお手伝いをいたします。

筆者プロフィール

MU編集部

MU編集部

株式会社MU / 編集部
「お客様と共に前進するデジタルパートナー」をキーメッセージに掲げ日々、DX推進企業としてデジタルトランスフォーメーションを推進。
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