大企業がAIを導入しない理由
2025/06/09
七里です。
今回は
大企業がAIを導入しない理由について、
もう一度、きちんと解説したいと思います。
大きく分けて3つあります。
・個人情報の漏洩問題
・ハルシネーション問題
・著作権問題
この3つが大きな壁になっていて、
正直、どれも無いです。
個人情報漏洩は本当に起きるのか？
まずは個人情報の漏洩から説明します。
ChatGPTやGeminiなどのAIに
個人情報を入力した場合、
確かに、生データがそのままどこかに
流出する可能性はゼロではありません。
でも、それを言い出したら
Gmailとか他のクラウドサービスなど
全部使えなくなりますよね。
AIが学習に使ってしまって、
他の人に出力してしまうんじゃないかと
心配される方もいますが、
その確率は、
隕石が自分に当たるくらい低いです。
というのもAIは
「Embedding（エンベディング）」という
仕組みを使って、言葉や画像などの情報を
数字の形に変換して処理しています。
この変換は、AIが意味を理解しやすくする
ためのものですが、一度変えたものを
元どおりに復元することはできません。
つまり、生の情報がそのままどこかに
表示されてしまうことは仕組み上
ほぼ起こりえないんです。
イメージとしては、
固体の情報を液体にして、
海に赤い液体を流したとします。
その海から赤い液体だけを
取り出すなんてほぼ不可能ですよね。
こういう概念で覚えといてください。
さらに、有料版やAPI経由で使えば
「トレーニングデータとして使わない」と
明示されているところもあります。
情報が流出するリスクは
１億円宝くじが当たる以上に低いので
安心して使っていただいて大丈夫です。
このあたりの誤解を解いていくのが
自分の役目かなとも思っています。
生成AIは嘘をつくのか？
次に、ハルシネーション問題。※
「AIが嘘をつくんじゃないか」
という懸念はよく聞きます。
これに関しては、
人間がきちんと確認すれば大丈夫です。
今は「ハルシネーションチェック」という
仕組みがあって、出力された内容の正確さを
チェックできるボタンがあります。
それに、人間だって間違いますよね。
AIも同じです。
AIが間違える原因の多くは、
中途半端な指示や無理なリクエストを
してしまうからです。
分からないときは「分からない」と言って
無理に情報を作り出さないでください。
と一言入れるだけで、
ハルシネーションはかなり減ります。
つまり、使い方をちゃんとすれば
この問題も十分に回避できます。
最終的には人間がチェックする。
それが一番大事です。
著作権問題はどこまで気にするべきか？
生成AIはアメリカ発のものが多く、
アメリカは、著作権に対して日本よりも
やや曖昧なスタンスです。
社会的に意義がある場合は、多少の
著作権侵害もOKとされることがあります。
※アメリカの著作権法には
「フェアユース」という考え方があります。
報道や教育、研究などの目的であれば、
一部の著作物の利用が例外的に認められる
可能性がある、という仕組みです。
とはいえ、
ディズニーやドラゴンボールなど
明らかに有名な作品に似せたものを
そのまま使うのはNGです。
なので、生成物は一度Google検索してみて、
著作権を自分でチェックするのが
重要になってきます。
特に画像や音楽、映像、人物などは
注意が必要です。
一方で、テキストデータに関しては
著作権の問題はほとんど関わらないと
思ってもらって大丈夫です。
なので、生成AIをどんどん活用していって
ほしいなと考えています。
最後に、組織的な課題について。
経営層と社員の壁
AI導入が進まない大きな理由の一つとして
経営層の理解不足と社員反対もあります。
私自身も経験していますが、
会社が大きくなると、一つのミスで
一人の年収分ほどの大金が飛びます。
だからこそ、失敗を恐れて
「できるだけミスを無くそう」と
努力をしてしまいます。
日本は保守的な国で、
特に大企業ではその傾向が顕著です。
さらに、社員側の反対もあります。
ある大企業では、
AI導入に社員が大反対していて、
理由を聞いたら、
「AIが導入されたら、自分たちの仕事が
無くなってリストラされるかもしれない。
だからAI大反対！」
というところもありました。
まとめ
このように大企業がAIを導入しない理由は、
いくつかあるんです。
だからこそ、私がセミナーなどを通じて、
AIに対する誤解を解き、
誰もがAIを安全に使える環境を
整えていくのが私の使命だと
思っていますので、そこはこれからも
頑張っていきたいです。
今回も、ぜひコメントをいただきたいです。
「大企業にAIを導入してもらうには
どうすればいいか。」など
ぜひみなさんの意見を聞かせてください。
七里
今回は
大企業がAIを導入しない理由について、
もう一度、きちんと解説したいと思います。
大きく分けて3つあります。
・個人情報の漏洩問題
・ハルシネーション問題
・著作権問題
この3つが大きな壁になっていて、
正直、どれも無いです。
個人情報漏洩は本当に起きるのか？
まずは個人情報の漏洩から説明します。
ChatGPTやGeminiなどのAIに
個人情報を入力した場合、
確かに、生データがそのままどこかに
流出する可能性はゼロではありません。
でも、それを言い出したら
Gmailとか他のクラウドサービスなど
全部使えなくなりますよね。
AIが学習に使ってしまって、
他の人に出力してしまうんじゃないかと
心配される方もいますが、
その確率は、
隕石が自分に当たるくらい低いです。
というのもAIは
「Embedding（エンベディング）」という
仕組みを使って、言葉や画像などの情報を
数字の形に変換して処理しています。
この変換は、AIが意味を理解しやすくする
ためのものですが、一度変えたものを
元どおりに復元することはできません。
つまり、生の情報がそのままどこかに
表示されてしまうことは仕組み上
ほぼ起こりえないんです。
イメージとしては、
固体の情報を液体にして、
海に赤い液体を流したとします。
その海から赤い液体だけを
取り出すなんてほぼ不可能ですよね。
こういう概念で覚えといてください。
さらに、有料版やAPI経由で使えば
「トレーニングデータとして使わない」と
明示されているところもあります。
情報が流出するリスクは
１億円宝くじが当たる以上に低いので
安心して使っていただいて大丈夫です。
このあたりの誤解を解いていくのが
自分の役目かなとも思っています。
生成AIは嘘をつくのか？
次に、ハルシネーション問題。※
※それっぽいけど事実とは異なるウソの情報を
もっともらしく出してしまう現象のこと
もっともらしく出してしまう現象のこと
「AIが嘘をつくんじゃないか」
という懸念はよく聞きます。
これに関しては、
人間がきちんと確認すれば大丈夫です。
今は「ハルシネーションチェック」という
仕組みがあって、出力された内容の正確さを
チェックできるボタンがあります。
それに、人間だって間違いますよね。
AIも同じです。
AIが間違える原因の多くは、
中途半端な指示や無理なリクエストを
してしまうからです。
分からないときは「分からない」と言って
無理に情報を作り出さないでください。
と一言入れるだけで、
ハルシネーションはかなり減ります。
つまり、使い方をちゃんとすれば
この問題も十分に回避できます。
最終的には人間がチェックする。
それが一番大事です。
著作権問題はどこまで気にするべきか？
生成AIはアメリカ発のものが多く、
アメリカは、著作権に対して日本よりも
やや曖昧なスタンスです。
社会的に意義がある場合は、多少の
著作権侵害もOKとされることがあります。
※アメリカの著作権法には
「フェアユース」という考え方があります。
報道や教育、研究などの目的であれば、
一部の著作物の利用が例外的に認められる
可能性がある、という仕組みです。
とはいえ、
ディズニーやドラゴンボールなど
明らかに有名な作品に似せたものを
そのまま使うのはNGです。
なので、生成物は一度Google検索してみて、
著作権を自分でチェックするのが
重要になってきます。
特に画像や音楽、映像、人物などは
注意が必要です。
一方で、テキストデータに関しては
著作権の問題はほとんど関わらないと
思ってもらって大丈夫です。
なので、生成AIをどんどん活用していって
ほしいなと考えています。
最後に、組織的な課題について。
経営層と社員の壁
AI導入が進まない大きな理由の一つとして
経営層の理解不足と社員反対もあります。
私自身も経験していますが、
会社が大きくなると、一つのミスで
一人の年収分ほどの大金が飛びます。
だからこそ、失敗を恐れて
「できるだけミスを無くそう」と
努力をしてしまいます。
日本は保守的な国で、
特に大企業ではその傾向が顕著です。
さらに、社員側の反対もあります。
ある大企業では、
AI導入に社員が大反対していて、
理由を聞いたら、
「AIが導入されたら、自分たちの仕事が
無くなってリストラされるかもしれない。
だからAI大反対！」
というところもありました。
まとめ
このように大企業がAIを導入しない理由は、
いくつかあるんです。
だからこそ、私がセミナーなどを通じて、
AIに対する誤解を解き、
誰もがAIを安全に使える環境を
整えていくのが私の使命だと
思っていますので、そこはこれからも
頑張っていきたいです。
今回も、ぜひコメントをいただきたいです。
「大企業にAIを導入してもらうには
どうすればいいか。」など
ぜひみなさんの意見を聞かせてください。
七里
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