AIエージェントの誤作動リスクとは？原因・対策・導入前に知るべきポイント

ChatGPTのようなAIエージェントを業務に導入する企業が増える中で、見逃せないのが「誤作動（ミス）」のリスクです。たとえば、間違った回答をする・不要な処理を実行してしまう・機密情報を誤って扱うなどの問題が現実に起こり得ます。「便利そうだから使ってみよう」と勢いで導入すると、逆に業務に混乱を招く恐れも。この記事では、AIエージェントにおける代表的な誤作動の種類と原因、そしてそれを未然に防ぐための具体策を、非エンジニアでも理解できる形で丁寧に解説します。

1-1 AIエージェントにおける「誤作動」とは何か？

AIエージェントの誤作動とは、期待された動作とは異なる、不適切または危険なアウトプットや処理を行うことを指します。これはハードウェアの機械的な故障ではなく、“AIが間違って判断・実行する”ことによるミスです。

よくある誤作動のパターン：

誤った情報を返す（事実と異なる回答）
処理手順を間違える（違う部署にメールを送信など）
未完成の指示を過剰に解釈して実行する
社外秘の情報を誤って含めてしまう
意図と異なるトーンや表現で回答する

これらは「ちょっとしたミス」に見えても、信頼失墜や業務トラブルに発展するリスクがあります。

1-2 なぜAIエージェントは誤作動するのか？主な原因とは

AIエージェントの誤作動は、いくつかのパターンに分類できます。単なるバグではなく、仕組みに起因した構造的なリスクであることが多いです。

主な誤作動の原因：

① 誤ったプロンプトや曖昧な指示
　例：「契約書を要約して」→ 法的に重要な文言を削除する可能性あり
② 文脈理解の限界
　例：過去のやりとりを忘れたり、別の話題と混同したりする
③ ナレッジデータの更新不足
　例：古い情報のまま提案を続ける → 不正確な回答に
④ 外部システムとの連携ミス
　例：スケジューラーとの同期ミスでダブルブッキング
⑤ セキュリティ・フィルターの設定不備
　例：社員の個人情報を誤って顧客に表示
⑥ AIの“ハルシネーション（幻覚）”
　もっとも多く見られる現象で、「それらしく正しそうな嘘」を作り出すこと

1-3 実際にあったAIエージェントの誤作動事例（国内外）

AIエージェントの誤作動は、現場での運用によってさまざまな形で発生しています。

事例①：誤った契約案内を送信（国内不動産業）
顧客への契約手続き案内をChatGPTが自動作成した際、過去の条件が混入した内容をそのまま送信。契約内容に齟齬が生まれ、再調整に工数が発生。

事例②：カスタマー対応で嘘の情報を回答（外資系EC企業）
AIチャットボットが返答を生成する中で、「この製品は5年保証です」と誤った回答を提示。実際は1年保証で、返品トラブルに発展。

事例③：Slack連携エージェントが社内全体に誤投稿（IT企業）
開発中のAIが誤って社内向けの調査情報を全員に共有。本来は一部の部署向けであり、情報管理の甘さが浮き彫りに。

1-4 誤作動のリスクが大きい業務領域とは？

AIエージェントを使う業務によっては、誤作動の影響が非常に大きくなる場合もあります。

誤作動のリスクが高い業務：

契約書・法務関連（文言の意味が重い）
カスタマーサポート（誤案内による信頼失墜）
社外文書作成（誤情報を発信するリスク）
機密情報処理（漏洩リスク）
営業提案（誤った数字でプレゼンしてしまう）

つまり、「責任が重い、または影響範囲が広い業務ほど注意が必要」です。

1-5 誤作動を防ぐために企業が行うべき5つの対策

誤作動を完全にゼロにすることは難しいですが、対策をとることでリスクを最小限に抑えることは可能です。

AIエージェント導入時の誤作動対策：

① クリアで限定的なプロンプト設計
　→ 指示を曖昧にせず、「何を・どこまで・どうやって」まで明示
② AIの出力に人が必ず目を通す（人間の監査）
　→ “ワンクッション”を入れて自動送信などは避ける
③ 検証済みのナレッジソースを活用する
　→ 社内DB・FAQなど、信頼性のある情報で構築
④ 操作ログ・履歴を残しておく
　→ 万一のミス時に原因特定と再発防止に役立つ
⑤ 機密情報のマスキング・権限管理
　→ 社内でもAIがアクセスできる情報を制限

1-6 導入時にやっておきたい「AI誤作動リスク評価」

AIエージェントを導入する前には、**リスク評価（AIリスクアセスメント）**を行うことが推奨されます。

簡易チェックリスト：

評価項目	要チェックか？
誤作動時に金銭的・法的損害が出るか？	はい / いいえ
AI出力が直接社外に公開されるか？	はい / いいえ
出力内容に社外秘・個人情報が含まれるか？	はい / いいえ
利用者がAI出力をそのまま信じる可能性が高いか？	はい / いいえ
担当者にAIへの理解があるか？	はい / いいえ

チェックが多いほど、「人による確認工程」を必須にするべきです。

1-7 ChatGPTやDifyなど、生成AI系ツールの注意点

ChatGPTやDify（ノーコードAIエージェント構築ツール）などを業務で使う際、特に以下の点に注意が必要です。

生成AIに共通する注意点：

ハルシネーション（嘘の回答）を前提に使う
最新情報には弱い（学習時点で止まっている）
回答の一貫性が保てないことがある
セキュリティ面でのガイドライン整備が必須

これらをふまえて、「AIを100％信じない」前提で、“補助ツールとして”運用する設計が重要です。

1-8 社員教育が誤作動リスクを減らすカギ

AIエージェントの誤作動を防ぐには、ツール自体の設定だけでなく、「使う人」のリテラシー教育も欠かせません。

教育内容の例：

プロンプトの基本ルールと注意点
AIの“限界”を理解してもらう
誤出力時の対応フロー（上長への報告など）
出力の検証・二重チェックの文化づくり

社内に「AIは便利だけど、万能ではない」という認識を浸透させることで、誤作動を未然に防ぐ組織風土が生まれます。

1-9 安全に活用できるAIエージェントの設計ポイント

企業内で安全にAIエージェントを使うには、以下のような設計上の工夫が役立ちます。

設計の工夫例：

「提案型AI」として出力のみ表示し、自動処理は避ける
出力内容に“AIが作成した内容です”と明記
重要業務には「承認フロー」を必ず挟む
社内ナレッジベースと連携し、答えの幅を制限する
定期的なレビュー・ログチェックを行う運用体制の整備

「AIに任せる」ことと「人が責任を持つ」ことのバランスがカギになります。

1-10 今後の法規制とAI誤作動の社会的影響

AIエージェントの誤作動に対する社会的責任や法的ルールの整備も今後の大きなテーマです。

今後の動向：

日本でもAI誤出力に関するガイドラインの策定が進行中
EUの「AI法（AI Act）」ではリスク分類に応じた規制が導入予定
企業にも「AIの透明性と説明責任」が求められるようになる

今後、AIを活用する企業が“AIリスクの管理能力”を問われる時代が到来するでしょう。

まとめ

AIエージェントは業務効率化において非常に強力なツールですが、その一方で誤作動によるリスクを十分に理解し、対策することが不可欠です。プロンプト設計・確認フロー・情報管理・社員教育などを通じて、AIを「安心して使えるパートナー」として育てていくことが重要です。「便利」だからこそ、「慎重に使う」。このバランスが、これからのAI時代のビジネス成功のカギとなります。