オウンドメディアで生成AI活用する際のリスク対策

生成系AIをオウンドメディアで活用する際のリスクは、多くの担当者が抱える最大の不安です。

記事制作の効率化やSEO強化という大きなメリットがある一方で、著作権侵害や機密情報の漏洩、ブランド価値の毀損といった危険も潜んでいます。

本記事では、実際の失敗事例をもとに4つの主要リスクを解説し、社内ガイドラインの整備から人によるチェック体制の構築まで、すぐに実践できる具体的な対策をお伝えします。

生成AIをオウンドメディアで活用するメリット

生成AIをオウンドメディアで使うことは、確かにリスクもありますが、正しく管理すれば大きなメリットを得られます。

記事作成のスピードアップだけでなく、SEO対策の強化や読者に合わせた情報提供まで、幅広い場面で役立ちます。

重要なのは、AIを単なる自動化ツールとして使うのではなく、人間の判断と組み合わせて活用することです。

ここでは、企業がオウンドメディアでAIを導入する際の具体的なメリットを解説します。

コンテンツ制作を効率化できる

記事作成で最も時間がかかるのは、構成を考えたり競合サイトを調べたりする作業です。

人間が数時間かけていたリサーチや下書き作成をAIに任せることで、担当者はもっと価値の高い仕事に集中できるようになります。

具体的には、戦略を考えたり読者像を設定したりする企画業務、自社だけが持っている事例や顧客の声を集める取材業務などです。

AIは優秀なアシスタントとして基礎作業を担当し、人間は最終的な判断や独自性を生み出す創造的な業務に専念する。

この役割分担によって、記事の制作スピードと品質の両方を高めることができます。

SEO対策を強化しやすい

検索で上位表示されるためには、キーワード選定や競合分析など、膨大なデータを処理する必要があります。

どんなキーワードで検索されているか、競合サイトはどんな内容を書いているか、タイトルやディスクリプションはどう書けば効果的か。

AIは大量の検索データを分析して、ユーザーが求めている情報に合わせた記事構成を提案できます。

ただし忘れてはいけないのが、Googleが最も重視するのはコンテンツの品質だということです。

AIで作業を効率化しても、最終的には人間が専門知識や実際の体験、信頼できる情報源といった要素を加える必要があります。

この組み合わせによって、検索エンジンからも読者からも評価される質の高いコンテンツが完成します。

データ分析とパーソナライズに活用できる

オウンドメディアを成功させるには、読者が何を求めているかを正確に把握することが欠かせません。

生成AIは、アクセス解析のデータや読者の行動パターンを分析して、どんな記事が人気なのか、どのタイミングで読まれているのかといった傾向を明らかにしてくれます。

さらに、読者一人ひとりの興味や過去の閲覧履歴に基づいて、その人に合った記事をおすすめすることも可能です。

例えば、マーケティングに関する記事をよく読む人には関連する最新情報を、SEO対策の記事を探していた人には実践的なノウハウ記事を提案するといった具合です。

こうしたパーソナライズされた体験を提供することで、読者の満足度が高まり、繰り返し訪問してくれるファンを育てることができます。

活用領域	AIが得意な作業	人間が担うべき作業
コンテンツ制作	構成案作成、競合記事のリサーチ、初稿の下書き生成	戦略立案、ペルソナ設定、独自事例の追加、最終的な品質チェック
SEO対策	キーワード調査、競合分析、メタ情報の最適化案の提示	専門性や実体験の追加、信頼性の担保、ブランドに合った表現への調整
データ活用	アクセスデータの分析、行動パターンの把握、コンテンツ推薦の自動化	分析結果の解釈、戦略への反映、読者との関係構築

生成AIをオウンドメディアで活用するリスク

生成AIをオウンドメディアで使う際には、法的リスク、セキュリティリスク、品質リスク、ブランドリスクという4つの大きな危険が潜んでいます。

これらを理解せずにAIを導入すると、知らないうちに法律違反を犯したり、会社の機密が外部に漏れたり、せっかく積み上げてきた信頼を一瞬で失ったりする恐れがあります。

問題は、リスクを知らずに無防備に使ってしまうことにあります。正しい知識と対策があれば、これらのリスクは十分に管理できます。

リスクの種類	主な危険	具体的な影響
法的リスク	著作権侵害	既存コンテンツと似た内容を公開し、訴訟を受ける
セキュリティリスク	機密情報の漏洩	未発表の製品情報や顧客データが外部に流出する
品質リスク	誤情報の掲載	ハルシネーションによる嘘の情報で信頼を失う
ブランドリスク	企業イメージの毀損	低品質なAIコンテンツでSNSで炎上する

誤情報・ハルシネーションの発生

AIは学習したデータをもとに、確率的にもっともらしい言葉を並べて文章を作ります。

ただしAIは事実かどうかを判断できないため、存在しない統計データを引用したり、実際には起きていない出来事を事実のように書いたりすることがあります。

企業向けのオウンドメディアでこうした誤情報を掲載してしまうと、読者は正確な情報を求めてアクセスしているのに嘘をつかれたと感じ、企業の専門性そのものを疑うようになります。

著作権・知的財産権侵害の恐れ

よくある勘違いですが、AIが学習することと、AIが作ったものを使うことは、法律上まったく別の問題として扱われます。

日本の著作権法では、AIが学習する段階では原則として許可は不要です。

しかし、AIが生成した記事や画像をあなたの会社のオウンドメディアに掲載する段階では、通常の著作権法がそのまま適用されます。

もしAIが既存のコンテンツと似たものを作ってしまい、それをチェックせずに公開すれば、著作権侵害で訴えられる危険があります。

機密情報が漏洩するリスク

サムスン電子では実際に、社員が半導体の設計図や社内会議の内容を無料版のChatGPTに入力してしまい、それがAIの学習データになって外部に流出する事件が起きました。

無料のAIサービスは、入力された情報を使ってAIを賢くする仕組みになっているため、あなたが入力した秘密の情報が他のユーザーへの回答に紛れ込む可能性があります。

たとえオプトアウト機能という設定を使っても、データは30日間はシステムに残り続けます。

未発表の新商品情報や顧客の個人情報を、つい便利だからとAIに入力してしまうと、取り返しのつかない情報漏洩につながります。

ブランド価値が損なわれる可能性

JAL日本航空の高級クレジットカードのWebページで、AIが作ったと見られる画像が使われました。

その画像は人物の手の指の本数がおかしいなど明らかに不自然で、SNSで大きく批判されました。

こうしたAIらしさが目立つ低品質なコンテンツを公開すると、せっかく何年もかけて築いてきた企業のブランドイメージが一瞬で傷つきます。

炎上の本当の原因は、AIを使ったことではありません。

人間がしっかりとチェックせず、自社が大切にしている品質基準や倫理観をクリアできなかったことが問題なのです。

SEO評価が低下する可能性

Googleは公式に、記事が人間によって書かれたかAIによって書かれたかではなく、コンテンツの品質そのものを評価すると表明しています。

ただし2024年3月のアップデートで、検索順位を不正に上げるためだけに作られた価値のない記事は、スパム扱いとしてペナルティを受けるようになりました。

Googleが重視するのはE-E-A-Tという基準で、これは経験、専門性、権威性、信頼性を意味します。

AIが作った薄っぺらい一般論をそのまま公開したり、誰が書いたか分からない記事を大量に作ったりすると、検索結果で大きく順位が下がる危険があります。

生成AI活用リスクへの具体的な対策

生成AIを安全に使うには、個人の判断に任せるのではなく、会社全体でルールを作って守る仕組みが必要です。

「これは大丈夫だろう」という曖昧な判断でAIを使い続けると、いつか必ず問題が起きます。

ここで紹介する5つの対策は、どれか1つだけでは不十分で、すべてを組み合わせて初めて効果を発揮します。

社内ガイドラインを整備する

まず会社として、AIを何のために使うのか、何をしてはいけないのかを文書で明確にします。

口頭での指示だけでは、担当者が変わったときに引き継ぎ漏れが起きたり、人によって解釈が違ったりするためです。

特に重要なのが、AIに入力してよい情報を3つのレベルに分けることです。

レベル3の機密情報は顧客の個人情報や未公表の業績など絶対に入力禁止レベル2の社内限定情報は新製品情報やキャンペーン戦略など原則禁止、レベル1の公開情報だけが入力可能、という明確な線引きをします。

人によるチェック体制を構築する

AIを記事を完全に仕上げるプロのライターではなく、下書きを作る新人アシスタントのような存在として扱うことが成功の鍵です。

この3段階のチェックがあって初めて、効率性と品質の両立が可能になります。

チェック項目	確認内容	担当者
ファクトチェック	統計データ、固有名詞、引用情報の正確性を一次情報源で確認	編集者または専門家
バイアスチェック	偏見、差別的表現、倫理的な問題がないか確認	編集長または倫理委員
価値付加	自社独自の事例、顧客の声、専門知識を追加	専門家または現場担当者

安全なAIツールを選定する基準を設ける

誰でも無料で使えるChatGPTのようなサービスは、便利ですが会社の業務では使わせてはいけません。

無料版は入力した内容がAIの学習に使われるため、他のユーザーへの回答に紛れ込む危険があるからです。

代わりに会社が正式に契約する法人向けのAPIサービスやエンタープライズプランだけを使うよう徹底します。

法人向けサービスは月額料金がかかりますが、入力データは学習に使われない設定が最初から保証されており、誰がいつ何を入力したかの記録も残せるため監査にも対応できます。

使ってよいツールをリストで明示し、それ以外は一切禁止というシンプルなルールが、現場の混乱を防ぎます。

従業員のAIリテラシーを向上させる

完璧なガイドラインを作っても、社員がその内容を知らなければ守られません。

特にオウンドメディアの記事を書く担当者には、年に数回の定期研修が必要です。

研修では、著作権侵害がどんなときに起きるのか、顧客情報や社内戦略をうっかりAIに入力するとどんな被害が出るのか、ハルシネーションという現象で存在しない情報が作られる仕組みはどうなっているのか、といった基礎知識を実例を交えて教えます。

ガイドラインを一度配っただけでは忘れられてしまうため、継続的な教育によって全社員のAI活用スキルを底上げすることが、長期的な安全確保につながります。

出力内容をファクトチェックする

AIが作った文章は、一見正しそうに見えても嘘が混ざっている可能性があります。

公開する前には、数字や会社名、引用した情報などが本当に正しいか、必ず公式サイトや論文などの一次情報源で確認する作業が欠かせません。

確認作業の負担を減らすには、AIへの指示の出し方を工夫する方法もあります。

たとえば「経済産業省のデータに基づいて答えて」と指定したり、「参考にした情報のURLも一緒に書いて」と求めたり、「あなたはマーケティングの専門家として答えて」と役割を与えたりすることで、より正確な回答が得られやすくなります。

ただし最後の判断は必ず人間が行い、AIの言うことを鵜呑みにしないという姿勢が何より大切です。

社内承認・上層部を説得する方法

AIを導入したいのに、上司から「リスクが怖い」と言われて進められない。

法務部門から「著作権侵害が心配だ」と待ったをかけられる。

こうした状況で立ち往生している担当者は少なくありません。

説得を成功させるには、AIが便利だという話ではなく、危険を具体的に示した上でその防ぎ方を明確に伝えることです。

上層部が知りたいのは、何が危なくてどう対処するのか、そして本当に投資する価値があるのかという点だけです。

法務・上層部が理解しやすい資料構成

説得資料は、結論から書き始める構成にします。

これは新聞記事のように、最も重要な情報を最初に置く方法です。

1ページ目には、AI導入の目的、期待される効果、必要な予算、そして主なリスクとその対策を箇条書きで示します。

忙しい決裁者は最初の1ページしか読まないこともあるため、ここだけで判断できる内容にすることが重要です。

2ページ目以降では、著作権侵害を防ぐためのチェック体制、情報漏洩を防ぐための安全なツール選び、誤情報を防ぐための確認作業といった具体策を、図や表を使って説明します。

ページ	記載内容	目的
1ページ目	導入目的、効果、予算、主要リスクと対策の要約	決裁者が全体像を一目で把握できるようにする
2ページ目以降	著作権対策、情報漏洩対策、品質管理体制の詳細	法務担当者が安全性を確認できるようにする
最終ページ	導入スケジュール、責任者、承認フロー	実行可能性を示し、意思決定を促す

リスクと対策をセットで提示する方法

リスクだけを並べると「やはり危険だからやめよう」という結論になってしまいます。

反対に、メリットだけを強調すると「リスクを軽く見ている」と判断されます。

説得力のある提案は、各リスクに対して必ず実行可能な対策をセットで示すことです。

ここで重要なのは、誰がいつ何をするのかまで明確にすることです。

たとえばサムスン電子では、従業員が機密情報を無料版ChatGPTに入力してしまい情報漏洩につながった事例があります。

この事例を引き合いに出しながら、自社では法人向けツールのみ使用許可し、無料版は禁止すると明記します。

リスク	対策	実施者	実施タイミング
著作権侵害	コピーチェックツールでの確認	編集担当者	記事公開前
情報漏洩	法人向けAPIのみ使用許可、無料版禁止	システム管理者	導入時点で設定
誤情報掲載	専門家によるファクトチェック	各分野の責任者	記事公開前
ブランド毀損	ブランドガイドラインとの照合確認	広報担当者	記事公開前

費用対効果を示す説得ロジック

上層部を動かす最後の一押しは、投資対効果を数字で示すことです。

法人向けAIツールの月額費用と、それによって削減できる作業時間を具体的に計算します。

たとえば、記事の構成案作成とリサーチに1記事あたり3時間かかっていたものが、AI活用で1時間に短縮できたとします。

月に20本の記事を作るなら、削減時間は40時間です。

ただし注意すべきは、AIで人が完全に不要になると主張しないことです。

AIは記事の下書きや情報収集を担当し、人間は事実確認や独自の視点の追加、ブランドに合った表現の調整を担当するという体制を示せば、上層部の不安を和らげることができます。

生成AIと人間の役割分担

AIを導入しても成果が出ない企業に共通するのは、AIと人間の役割があいまいになっていることです。

AIに何をさせて人間が何をするのかを明確にしないと、AIが作った一般的な内容をそのまま公開してしまい、かえって品質が下がります。

AIは情報を集めて整理する速さでは人間を圧倒しますが、自社の独自性や正しさを判断することはできません。

反対に人間は、大量の情報を短時間で処理するのは苦手ですが、何が重要かを見極める判断力を持っています。

AIに任せるべき作業領域

AIが最も力を発揮するのは、既にある情報を処理して再構成する作業です。

記事制作の現場では、競合サイトの分析、SEOキーワードの洗い出し、記事の構成案作成、文章の初稿生成といった作業をAIに任せることで、大幅な時間短縮が可能になります。

また、長文の要約、誤字脱字のチェック、文章のリライト、翻訳といった、正解が比較的明確で機械的な作業もAIの得意分野です。

ただし、これらはあくまで下準備であり、このままでは公開できる品質ではありません。

人が担当すべき作業領域

人間が絶対に手を抜いてはいけないのは、戦略決定と独自価値の追加です。

誰に向けて何を伝えるかというペルソナ設定、記事で達成したい目標の設定、どんな独自情報を盛り込むかの判断は、AIには不可能です。

自社で実施した調査データ、顧客から聞いた生の声、実際に起きた成功事例や失敗事例といった、他社が持っていない情報を追加して初めて、読者にとって価値のある記事になります。

ハイブリッド体制の構築方法

効果的な体制を作るには、記事制作の各段階で誰が何をするかを明確にします。

下の表は、記事を作る6つの段階で、AIと人間がそれぞれ何を担当するかを示したものです。

段階	AI担当	人間担当
戦略・企画	なし	読者設定、目標設定、独自情報の決定
構成・リサーチ	競合分析、構成案の下書き作成	構成案の確認と修正
執筆	初稿の生成	重要箇所の執筆、初稿の大幅修正
編集・検証	なし	事実確認、倫理チェック、著作権チェック
価値付加	なし	独自事例の追加、ブランド調整
承認・公開	なし	最終承認、AI利用の明記

この体制の核心は、AIを記事の完成品を作るライターではなく、下書きを作るアシスタントとして位置づけることです。

社内では「AIは新人インターンと同じ」という認識を共有し、その成果物は必ず人間が確認と修正を行うというルールを徹底します。

安全なAI活用のベストプラクティス

AI導入で失敗する企業の多くは、リスク対策を後回しにしています。

サムスン電子では従業員が半導体のソースコードを無料版ChatGPTに入力し、それが学習データとして外部に流出してしまいました。

JALでは指の描写がおかしい不自然なAI生成画像を公式サイトで使用し、SNSで炎上しました。

入力データの取り扱いを徹底する

AIに何を入力してよいか明確にすることが最も重要です。

情報を機密度で3つのレベルに分け、それぞれ入力の可否を決めます。

また、使ってよいツールをホワイトリスト方式で指定します。

無料版ChatGPTなど会社が管理していないツールの業務利用は明示的に禁止し、会社が契約した法人向けのAPIやエンタープライズプランのみ使用を許可します。

情報レベル	具体例	AIへの入力
レベル3 機密情報	顧客リスト、未公表の業績、機密コード	入力厳禁
レベル2 社内限定情報	未発表の製品情報、キャンペーン戦略、非公開のアクセス解析データ	原則禁止 （匿名化した上で承認ツールのみ利用可）
レベル1 公開情報	公開済みプレスリリース、競合の公開情報、一般的なリサーチ	許可 （承認ツールの利用を推奨）

継続的なモニタリング体制を整える

AI導入は一度設定したら終わりではありません。

継続的な監視が必要です。

会社が承認したAPIを使う最大のメリットは、誰がいつ何を入力したかという利用ログが自動的に記録されることです。

このログは従業員を監視するためのものではなく、問題が起きた時に原因を特定し、ガイドラインを守って正しく使っているという安全性の証明になります。

最初は社内資料の校正など外部に公開しない業務から始め、次に記事制作を試しても公開はせず、安全性が確認できてから実際に公開するという3段階で進めれば、リスクを最小限に抑えられます。

法的リスクを事前に確認する

著作権侵害を避けるには、AIが作った内容が既存の作品と似ていないか人間の目で確認することが重要です。

日本の著作権法では、AIが情報を学習する段階は著作権者の許可が不要ですが、生成したものを実際に公開して使う段階は通常の著作物と同じ扱いになります。

テキストは公開前にコピーチェックツールで既存のウェブコンテンツとの類似性を確認し、画像は有名なキャラクターや企業ロゴと似ていないか目視でチェックします。

AIへの指示でも注意が必要で、特定の作家名やブランド名を指定して依頼すると著作権侵害のリスクが高まるため、鮮やかな色彩のイラストといった抽象的な特徴で指示を出します。

セキュリティとプライバシーに配慮する

情報漏洩を防ぐには、従業員が勝手に外部のツールを使うシャドーITという行為を徹底的に排除することです。

シャドーITとは、会社が把握していないツールやサービスを従業員が業務で使ってしまうことを指します。

対策として、使ってよいAIツールを明示したホワイトリストを作成し、それ以外は一切禁止します。

法人向けのAPIやエンタープライズプランは、ユーザーが明示的に許可しない限り入力されたデータが学習に使われないことが規約で保証されています。

オプトアウト機能を設定しても30日間はデータが保持されるため、個人向けの簡易対策では不十分です。

また、ガイドラインを作っただけでは機能しないため、全従業員に対して定期的な研修を実施し、著作権侵害や情報漏洩のリスクについての理解を継続的に深める教育体制が必要です。

まとめ

オウンドメディアでのGeminiなどの生成AI活用は、記事制作の効率化やSEO対策の強化といった大きなメリットをもたらしますが、著作権侵害や機密情報漏洩などのリスク対策が必須です。

安全かつ効果的にAIを導入するには、社内ガイドラインの整備が最重要であり、ハルシネーションやブランド価値の毀損を防ぐため、人間によるファクトチェックや倫理チェックを徹底したハイブリッド体制の構築が鍵となります。

法人向けAIツールの選定と従業員教育により、リスクを最小化し、信頼性を保ちながら、コンテンツの品質向上と生産性向上という最大のベネフィットを享受できます。