2025年最新版｜AI倫理と規制、著作権の全体像──経営層が押さえるべきガバナンス5原則

はじめに──なぜ今、“AI倫理と規制”が経営課題なのか？

こんにちは。リスペクトしてオマージュしながらインスパイアされ、タイガーウッズのスイングをTTP（徹底的にパクる）したい、株式会社セレンデック代表の楠本です。

ある日、社内で生成AIを活用して販促資料を作っていたとき、ふとこんな違和感が湧いたんです。

「この画像、AIで作ったらしいけど…著作権ってどうなってるんやろ？」

便利になったなぁと思う反面、「これ、誰も気にせず使ってるけど、あとからトラブルにならんかな…」と。不安の種って、こういう“小さな違和感”から始まるんですよね。

2025年現在、EUではAI Actという包括的なAI規制法がいよいよ段階的に施行され、企業には“説明責任”や“透明性”が求められるようになってきました。

日本も「法制化はまだ…」とはいえ、企業活動への影響はすでに始まっている。

だからこそ今、“攻め”と“守り”の両立が求められているんだと思います。

経営層が向き合うべき倫理リスクの5分類

1. 著作権・コンテンツ利用ルールの不明瞭さ

生成AIが生み出す画像や文章、その“元ネタ”が著作権のあるものだった場合──企業にとっては見逃せないリスクです。

実際に、海外では訴訟や集団抗議も増えていて、日本国内でも徐々に“炎上予備軍”が増えてきている印象です。

特に販促物や広報素材として外部に出す場合は、使ったAIの学習元まで踏み込んでチェックすべき時代に来ています。

つまり、著作権者との距離感が“見えにくい”生成物ほど、企業が注意すべきです。

リスクは“誰が見ても分かりやすいもの”より、“誰も気づかないまま通ってしまうもの”のほうが怖いんですよね。

2. 社内外データの扱い（プライバシーと情報保護）

社内資料や顧客情報をChatGPTなどに気軽にコピペ──ついやってませんか？（笑）

でも、AIに渡したデータは、その時点で“外部環境”に出ている可能性があります。
情報保護の観点からすると、これは明確な“漏洩”扱いにもなりかねません。

特に、顧客との契約書や社内の機密ドキュメントを扱う現場では「AI活用ルール」を一度は棚卸しすることをおすすめします。

3. 説明責任（Explainability）と透明性

「なぜこの結論に？」──AIのアウトプットに対して、社内外からこう問われた時、説明できますか？

私たちの現場でも、「AIがそう判断したから」だけでは通用しない場面が増えてきました。
EUのAI Actでは、出力結果のロジックや根拠の“説明可能性”が求められるようになっています。

つまり、AIに任せるほど「なぜそれが正しいのか？」を私たち人間が説明する必要がある。ちょっと矛盾してるようで、すごく本質的な話ですよね。

4. 意図しない差別・バイアス

たとえばAI採用ツールが「女性応募者を不利にする」──こんな話、聞いたことありませんか？
実際、過去に使われていたデータそのものに偏りがあると、AIはそれを”正解”として再現してしまうんです。

正直、私も最初は「そんな単純な話ある？」と思ってました。でも、やってみると分かるんですよね。

たとえば、過去10年間の社員データをAIに学習させたとしましょう。もしそのデータに、性別の内訳として“男性の採用が大半だった”という傾向が含まれていたら──AIはその傾向を、「男性の方が採用されやすい」パターンとして学習してしまうんです。

つまり、過去の人間の選考結果そのものに偏りがあった場合、それを“正しい判断のロジック”として機械的に再現してしまう。

怖いのは、そうした“人間の無意識のバイアス”を、AIが“あたかも論理的な判断”としてアウトプットしてくる点なんです。

ここをスルーしてしまうと、AIって案外簡単に“おかしなこと”やっちゃうんですよね。しかもこれ、採用だけじゃないんです。評価、人事異動、営業のターゲティング…あらゆる場面で起こり得る。

私たち経営側としては、単に「精度が高いからOK」じゃなく、「判断の質」を見ていかないといけない。

──でも、逆に言えば、設計の段階で意識すれば、AIは“共感できる判断”もちゃんとしてくれる。

それが分かってから、私はAIに対してちょっと優しくなれました（笑）。

5. 周辺リスク（フェイク・偽装・信頼毀損）

音声クローンやフェイク動画などの“生成物”が悪用される事件も増加しています。

本記事では深掘りしませんが、これらは企業にとっても取引・広報・危機管理の文脈で無視できないテーマです。

※詳細は別記事「生成AIと倫理崩壊リスク」で解説予定

実務で何から始めればいい？3つの初動アクション

1. 倫理ガイドラインの制定と社内教育

まずは「何をしてよくて、何がNGか？」を明文化すること。法務部門・情報システム部門・現場チームが連携し、実際の業務フローに即したガイドラインを作ることが重要です。

テンプレートを流用するのではなく、あくまで“自社の業態・リスク”に即した実運用前提で作成しましょう。

“守り”というより、“迷わないための地図”をつくる感覚が近いかもしれません。

2. リスク評価と外部連携（AIガバナンス体制）

AI導入時には「誰が・何を・どう評価するのか」を明確にすることが重要です。

うちでもこれ、やってみたら意外と工数少なくてできました。「やる前が一番こわい」って、あるあるですよね（笑）。

3. 社外への透明性発信（取引先・顧客）

社内で整備したルールは、対外的にも開示・説明することで信頼性につながります。

結果的に「おたく、ちゃんと考えてますね」と言っていただけることが増えました。

気づき：ルールを整えると、むしろ現場が動きやすくなる

「ガイドラインを作ると、逆に縛りになるのでは？」という声もあります。

でも、実際には“守るべき基準”が明文化されることで、現場は安心して動けるようになります。

心理的安全性が増し、「この判断で合っている」という共通認識が生まれる。結果的に、スピードもミスも減っていく。

AI倫理＝制限ではなく、「判断を支える共通言語」。そう捉えるだけで、社内の空気がガラッと変わるんですよね。

あなたの会社、“説明できるAI”になっていますか？

倫理的リスクって、意外と“うっかり”から始まります。

でも大丈夫。すべてを完璧に整える必要はありません。まずは小さな一歩からでいい。

「一緒に考えていきましょう」──そう言える体制を整えることが、これからのAI時代における企業の“信頼づくり”なのかもしれません。ただ、、簡単に言うと誰が見てもあからさまなパクリや盗作はNGですよ、と当たり前の話になるのかと思います。結局のところは。