「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

Innovation Nippon 2024

生成 AI と日本

2024 年 5 月
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

調査研究報告書執筆メンバー
-

山口 真一

国際大学 GLOCOM 准教授・主幹研究員

-

渡辺 智暁

国際大学 GLOCOM 教授・研究部長・主幹研究員-

逢坂 裕紀子 国際大学 GLOCOM 研究員-

谷原 つかさ 立命館大学産業社会学部准教授 ／ 国際大学 GLOCOM 客員研究員

-

大島 英隆

国際大学 GLOCOM 客員研究員

-

井上 絵理

国際大学 GLOCOM 主任研究員-

田邊 新之助 国際大学 GLOCOM リサーチアシスタント

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

目次
本編 ........................................................................................................................................11
１．調査の実施方針等...........................................................................................................12１．１．調査の背景と目的................................................................................................12
１．２．本研究で主に明らかにすること ..........................................................................12
１．３．生成 AI の定義 .....................................................................................................13
１．４．調査研究手法 .......................................................................................................13
１．４．１．文献調査 ...................................................................................................14
１．４．２．アンケート調査分析 .................................................................................14
１．４．３．インタビュー調査.....................................................................................16２．生成 AI の利用状況.........................................................................................................17
２．１．生成 AI サービスの認知 ......................................................................................17
２．２．生成 AI サービスへの関心...................................................................................19
２．３．生成 AI サービスの利用状況 ...............................................................................22
２．４．生成 AI サービスの利用頻度 ...............................................................................25
２．５．仕事・学業で生成 AI サービスを利用する理由 ..................................................29
２．６．プライベートで生成 AI サービスを利用する理由 ..............................................33
３．生成 AI の活用の仕方 .....................................................................................................37
３．１．仕事・学業での生成 AI の活用 ...........................................................................37
３．２．プライベートでの生成 AI の活用........................................................................44
４．生成 AI に関する知識 .....................................................................................................52
４．１．生成 AI に対するリスクや限界の認知 ................................................................52
４．２．生成 AI リテラシー..............................................................................................54
５．生成 AI に対する評価 .....................................................................................................60
５．１．生成 AI によってもたらされるポジティブな社会変化への評価 ........................60
５．２．生成 AI に関連する問題への評価........................................................................63
５．３．生成 AI の総合評価..............................................................................................67
５．４．生成 AI について政府に求めたいこと ................................................................69
５．５．生成 AI について企業に求めたいこと ................................................................71
６．企業での生成 AI 活用状況とイノベーションへの寄与 ..................................................74
６．１．企業の生成 AI 活用状況 ......................................................................................74
６．２．生成 AI のイノベーションへの寄与 ....................................................................76
６．３．生成 AI 利用において重視していること .............................................................79
６．４．生成 AI の導入に際して障壁や懸念事項となっていること................................814

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７．生成 AI の利用状況や評価の決定要因 ...........................................................................85
７．１．組織として生成 AI を利用する要因 ....................................................................85
７．１．１．分析手法 ...................................................................................................85
７．２．２．分析結果 ...................................................................................................86
７．２．個人的に生成 AI を利用する要因........................................................................88
７．２．１．分析手法 ...................................................................................................88
７．２．２．分析結果 ...................................................................................................92
７．３．生成 AI への評価の要因 ......................................................................................96
７．３．１．分析手法 ...................................................................................................96
７．３．２．分析結果 ...................................................................................................97
７．４．生成 AI の利用及び受容と社会階層の関係 .........................................................98
７．４．１．生成 AI 利用と社会階層 ...........................................................................98
７．４．２．AI 受容と社会階層..................................................................................101
７．４．３．まとめ .....................................................................................................104８．生成 AI の利用経験と恩恵・リスク認知に関するインタビュー調査 ..........................105
８．１．インフォーマントのプロフィール ....................................................................105
８．２．生成 AI に対する認識 ........................................................................................106
８．２．１．生成 AI との接触 ....................................................................................106
８．２．２．生成 AI の利用実態.................................................................................107
８．３．生成 AI の恩恵・リスク認知と AI リテラシーレベルの関係............................107
８．３．１．生成 AI に対する期待や警戒 ..................................................................108８．３．２．生成 AI の普及による失業リスク...........................................................108
８．４．本調査から得られる示唆...................................................................................110９．生成 AI の企業活用事例 ...............................................................................................112
９．１．国内の活用事例 .................................................................................................112
９．１．１．業務効率化・生産性向上 ........................................................................112
９．１．１．１．富士通株式会社 ...........................................................................112
９．１．１．２．LINE ヤフー株式会社..................................................................112
９．１．１．３．アサヒビール株式会社.................................................................113
９．１．１．４．パナソニック ホールディングス株式会社..................................114
９．１．１．５．株式会社大和総研 ........................................................................115
９．１．１．６．KDDI 株式会社 ...........................................................................116
９．１．１．７．株式会社 ADK ホールディングス ...............................................116
９．１．１．８．株式会社静岡銀行 ........................................................................117
９．１．１．９．三井化学株式会社 ........................................................................118
９．１．１．１０．株式会社オプト ........................................................................1195

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９．１．１．１１．株式会社 電通..........................................................................120
９．１．１．１２．株式会社オルツ ........................................................................121
９．１．２．宣伝・広告・マーケティング ................................................................122
９．１．２．１．ソフトバンクロボティクス株式会社 ...........................................122
９．１．２．２．株式会社伊藤園 ...........................................................................123
９．１．２．３．KDDI 株式会社 ...........................................................................124
９．１．２．４．株式会社サイバーエージェント ..................................................125
９．１．２．５．株式会社パルコ ...........................................................................126
９．１．２．６．株式会社セプテーニ・ホールディングス ...................................127
９．１．２．７．株式会社 博報堂..........................................................................129
９．１．２．８．株式会社 大広 .............................................................................129
９．２．海外の活用事例 .................................................................................................130
９．２．１．業務効率化・生産性向上........................................................................130
９．２．１．１．Schneider Electric SE...................................................................130
９．２．１．２．Bentley Systems, Incorporated. ...................................................131
９．２．１．３．3M Company ...............................................................................132
９．２．１．４．Byju's ...........................................................................................132
９．２．２．宣伝・広告・マーケティング ................................................................132
９．２．２．１．ASML Holding N.V. ....................................................................132
９．２．２．２．The Coca-Cola Company ............................................................133
９．２．３．消費者向けサービス ...............................................................................134
９．２．３．１．Expedia Group, Inc. .....................................................................134
９．２．３．２．Wayfair Inc. .................................................................................134
９．２．３．３．Adobe Inc.....................................................................................135
９．２．３．４．Booking.com B.V. ........................................................................136
９．２．３．５．百度公司 ......................................................................................137
９．２．３．６．Gucci............................................................................................138
９．３．活用事例企業一覧..............................................................................................139
９．３．１．国内の活用事例 ......................................................................................139
９．３．２．海外の活用事例 ......................................................................................140
１０．生成 AI リテラシー：生成 AI に関する知識として身につけておくべきもの .........141
１０．１．調査の方針と文献の一覧 ...............................................................................141
１０．２．文献調査結果 .................................................................................................142
１０．２．１．初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン（文部科学省）.........................................................................................................142
１０．２．２．Entrepreneurship education in the era of generative artificial intelligence

6「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書（Entrepreneurship Education (Online)） ..................................................................142
１０．２．３．The role of ChatGPT in data science: How AI-assisted conversational
interfaces are revolutionizing the field（Big Data and Cognitive Computing） .........143
１０．２．４．生成系 AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion 等)について（東京大学） .....................................................................................................143
１０．２．５．生成 AI の利用ガイドライン【簡易解説付】（日本ディープラーニング協会） ..............................................................................................................................144
１０．２．６．4 key devsecops skills for the generative AI era（InfoWorld.Com）..144
１０．２．７．Generative AI and ChatGPT in school children's education: Evidence froma school lesson（Sustainability） .................................................................................145
１ ０ ． ２ ． ８ ． "so what if ChatGPT wrote it?" multidisciplinary perspectives onopportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research,
practice and policy（International Journal of Information Management）.................145
１０．２．９．ChatGPT in education: Transforming digital literacy practices（Journalof Adolescent & Adult Literacy） .................................................................................146
１０．２．１０．The challenges and opportunities of AI-assisted writing: Developing AI
literacy for the AI age（Business and Professional Communication Quarterly） .......146
１０．３．必要な AI リテラシーまとめ .........................................................................147
１１．生成 AI に関する近年の政策的動向 .........................................................................148
１１．１．生成 AI 政策の概観 ........................................................................................148
１１．２．EU における生成 AI 政策 ..............................................................................149
１１．３．米国における生成 AI 政策 .............................................................................151
１１．４．中国における生成 AI 政策 .............................................................................154
１２．生成 AI が偽・誤情報問題にもたらすインパクト....................................................157
１２．１．生成 AI が偽情報に使われた事例 ..................................................................157
１２．１．１．国内事例..............................................................................................158
１２．１．１．１．岸田首相が米国政府の高官に睨みつけられているかのような偽画
像 ..............................................................................................................................158
１２．１．１．２．ニュース番組ロゴと岸田首相の声を悪用した動画 .................159
１２．１．１．３．静岡県水害デマ画像.................................................................160
１２．１．１．４．芸能人の顔を合成したディープフェイクポルノ動画 .............160
１２．１．２．海外での戦争・紛争関連事例 .............................................................161
１２．１．２．１．ゼレンスキー大統領が投降を呼びかける偽動画 .....................161
１２．１．２．２．瓦礫のなかで子どもたちを運ぶパレスチナ人 ........................162
１２．１．２．３．スペインのプロサッカーチーム、アトレティコ・マドリードのファンが、パレスチナの旗を掲げて応援 ....................................................................1637

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１２．１．２．４．パレスチナの女性たちがけがを装うメイクをしている ..........164
１２．１．２．５．イスラエルがイスラエル人難民キャンプをパレスチナ自治区に不法に建設....................................................................................................................165
１２．１．２．６．パレスチナ人を父に持つファッションモデルがイスラエル支持を表明 ...........................................................................................................................166
１２．１．３．７．バイデン大統領が徴兵を呼び掛け ...........................................167
１２．１．３．８．グレタさんがビーガン手榴弾などの兵器の使用を呼び掛け...169
１２．１．３．海外での選挙関連事例 ........................................................................170
１２．１．３．１．トランプ元大統領の逮捕の瞬間を捉えた画像 ........................170
１２．１．３．２．バイデン大統領の偽音声による無投票の呼び掛け .................171
１２．１．３．３．米議員が台湾総統候補への投票を呼びかけるディープフェイク動
画 ..............................................................................................................................171
１２．１．３．４．トランプ氏の英雄的な活躍を称えるディープフェイク画像...173
１２．１．３．５．バングラデシュにおける選挙候補者 2 名の撤退を装ったディープ
フェイク画像 ............................................................................................................174
１２．１．３．６．米国共和党が作成したバイデン氏を攻撃するディープフェイク画
像 ..............................................................................................................................176
１２．１．３．７．スロバキア議会選挙に影響を及ぼしたディープフェイク音声..................................................................................................................................177
１２．１．３．８．台湾蔡英文総統の「秘密の歴史」偽動画 ................................179
１２．１．４．海外での戦争・紛争・選挙以外の事例 ..............................................180
１２．１．４．１．テイラー・スウィフトのディープフェイクポルノ画像 ..........180
１２．１．４．２．マイケル・セイラー氏、生成 AI による自身のディープフェイク
動画を毎日 80 本削除 ...............................................................................................181
１２．１．４．３．ビジネスリーダーが出演するディープフェイクニュース映像..................................................................................................................................182
１２．１．４．４．歌手のケリー・クラークソンのディープフェイク動画を減量製品の販売に悪用 ............................................................................................................184
１２．１．４．５．アニメ映画『ハリー・ポッター』の偽の予告編が偽の Disney+で公開 ...........................................................................................................................185
１２．１．４．６．バレンシアガの白ダウンジャケットを着たローマ教皇の偽画像..................................................................................................................................187
１２．１．４．７．インドの架空インフルエンサー「Laila Rao」による詐欺事件..................................................................................................................................188
１２．１．４．８．生成 AI により書かれたキノコガイドブック ..........................189
１２．２．生成 AI が現在、そして将来にわたり偽・誤情報問題にもたらす影響について

8「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書の文献 ..............................................................................................................................191
１２．２．１．Freedom on the net 2023（Freedom House） ...................................191
１２．２．２．Taxonomy of Human Rights Risks Connected to Generative AI（United
Nations Human Rights） .............................................................................................192
１２．２．３．AI 時代に対応したメディアリテラシーの授業実践と評価 : AI 人工物の認識と各大学の生成系 AI への対応（法政大学図書館司書課程）..............................192
１２．２．４．Safety and Security Risks of Generative Artificial Intelligence to 2025（HMGovernment） ..............................................................................................................193
１２．２．５．Countering Disinformation Effectively: An Evidence-Based Policy Guide（Carnegie Endowment for International Peace） ......................................................195
１２．２．６．From Fake News to Fake Views: New Challenges Posed by ChatGPT-Like
AI（LAWFARE） ........................................................................................................196
１２．２．７．Do deepfake videos undermine our epistemic trust? （PLOS ONE）......................................................................................................................................197
１２．２．８．New White Paper on Generative AI and Disinformation: Recent Advances,
Challenges, and Opportunities（European Digital Media Observatory） ..................198
１２．２．９．Misunderstood mechanics: How AI, TikTok, and the liar’s dividend might
affect the 2024 elections（BROOKINGS）.................................................................199
１ ２ ． ２ ． １ ０ ． 2024 Taiwan Presidential Election Information Manipulation AI
Observation Report（Taiwan AI Labs） .....................................................................200
１２．２．１１．The Evolution of Disinformation: A DEEPFAKE FUTURE（Canadian
Security Intelligence Service ） ...................................................................................202
１２．
２．
１２．Tackling deepfakes in European policy（European Parliamentary ResearchService ）.....................................................................................................................203
１２．３．生成 AI が偽・誤情報問題にもたらすインパクトまとめ..............................204
１３．研究から導かれる提言..............................................................................................208
１３．１．わが国においても生成 AI は今後も普及拡大していくため、適切に活用が促進
されるような施策が求められる ......................................................................................208
１３．２．生成 AI の適切な利用に関する啓発を促進し、格差なく多くの人が生成 AI による利便性を享受できる社会を作る ...............................................................................208
１３．３．適切な利用方法を示すような事例集、導入する際のガイドライン、セキュリテ
ィ対策について、幅広く啓発を進める ...........................................................................209
１３．４．生成 AI について、実際に活用されている方法の啓発を進める ...................210
１３．５．官民双方において、プライバシー保護、セキュリティ対策、透明性、犯罪の対策、偽・誤情報対策、倫理的使用に関するガイドラインなどの観点から、生成 AI について多角的な対策を充実させることで適切な利用を促進する...........................................2109

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付録 ......................................................................................................................................212
Ａ１．アンケート調査票 .....................................................................................................21310

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本編

本編

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１．調査の実施方針等
１．１．調査の背景と目的
近年の AI 技術の進歩により、生成 AI は文書作成、画像生成、音楽制作など、あらゆる分
野で実用化の閾値を超えてきており、日本における利用率も急増している。これらの AI は、
社会のあらゆる側面に影響を与え、人々の生活を大きく変える可能性があり、労働力不足の解消、生産性の向上、情報のアクセシビリティの向上等、様々な恩恵を人々にもたらすことが期待されている。
他方、偽・誤情報と影響力工作問題、著作権の侵害、プライバシー侵害、有害コンテンツの生成・拡散等、生成 AI のリスクも存在している。そのため、生成 AI が社会に広く受け入れられ、その恩恵を人々が享受するには、その機能・限界・リスクを理解し、適切に利用できる能力、すなわち人々の AI リテラシーの向上が重要となる。以上のようなことから、日本政府も内閣府「イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI 戦略」（AI 戦略会
議）」を立ち上げるなど、活発な議論が行われている。また、総務省でも AI リテラシーの啓発に力を入れており、関連する検討会が立ち上がっている。
しかし、生活者に急速に普及が進む中、日本における生成 AI の社会的影響、生成 AI 活
用実態とその効果、AI リテラシー水準などについて、十分な実証研究が蓄積されているとは言い難く、不明瞭な点が多いのが現状である。一方、政策や企業の施策はエビデンスベー
スで検討すべきであり、早期の実証研究が望まれる。
このような背景から本研究では、日本において、生成 AI がどのようにイノベーションを促進して社会的に良い影響をもたらすか、生成 AI にどのようなリスクが考えられてそれは社会にどのような悪い影響をもたらすか、生成 AI の利用実態、生成 AI に関する理解度・
リテラシー、生成 AI の社会受容性などを実証的に調査研究し、政府や企業、業界団体、人々に資する含意を導く。調査研究によって、日本における適切な生成 AI の活用及びそれによるイノベーションを促進し、人々が効果的かつ倫理的に活用するための基盤を築くとともに、生成 AI の開発、教育、政策策定などの一助となることが期待される。

１．２．本研究で主に明らかにすること
本調査研究では、主に以下の点について明らかにしたうえで、5 つの提言を導出する。
1.

日本における生成 AI の認知、関心、利用状況

2.

生成 AI がどのようにイノベーションを促進し、社会に良い影響をもたらすか

3.

生成 AI が関連する問題に何があり、社会にどのような影響をもたらすか

4.

生成 AI のベネフィットとリスクについての人々の評価
12

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5.

生成 AI によるイノベーションを促進し、かつ、リスクを小さくする、適切な施策

6.

生成 AI 利用に関して必要な知識と、日本における生成 AI 知識のレベル

7.

企業での生成 AI 活用状況・事例やイノベーションへの寄与

8.

企業での生成 AI 活用において障壁となっていること

9.

生活者が生成 AI に関して政府や企業に求めること

10. 近年における各国の生成 AI に関する政策的動向

１．３．生成 AI の定義
AI（Artificial Intelligence）は、大量のデータから、故障の予兆や詐欺やスパム情報の検出、将来予測、また次に個人に表示する動画を決定するなど、既に社会の多くの場所で用いられている。このようにデータ分析目的で活用される AI は「Analytical AI」と呼ばれる。「生成AI」とは、この技術に加えて、従来人間が得意としてきた情報やコンテンツを生成・創造する目的で用いられる形で急速に発展してきた AI 技術である1。
生成 AI は文章だけではなく、画像や動画、音声、3D モデルなど様々な形態のコンテンツ・情報を生成することが可能であり、それぞれに特化したサービスも展開されている。例
えば、Open AI はテキスト生成を得意とする「テキスト生成 AI」として、2020 年 5 月、1750
億のパラメータを使用する大規模言語モデル「GPT-3」を公表。さらに、
2022 年 11 月に GPT3.5をベースにした対話型 AI「ChatGPT」チャットボットを、2023 年 3 月に「GPT-4」を公表した。このテキスト生成 AI を皮切りに様々な生成 AI が発表されている。2022 年には、テキストを入力すると画像を生成する「プロンプト型画像生成 AI」が登場し、人間が描きたいものを AI が代わりに描くことが可能となった。2023 年には、米国のランウェイ社がテキス
トをもとに高品質な動画を生成する「Gen-2」を発表2するなど、多方面で開発が進められている。
本稿では、生成 AI について「コンテンツを生成・創造する目的で用いられる AI 技術」として定義し、さらにそれを得意とする生成コンテンツ別に「テキスト生成 AI」、「画像生成
AI」、「動画生成 AI」、
「音声生成 AI」の 4 つに区分して分析を行う。

１．４．調査研究手法
文献調査、インタビュー調査、アンケート調査を取り入れた、次の調査を執り行う。

総務省. (2023). 情報通信白書令和 5 年版 第 1 部 特集 新時代に求められる強靱・健全なデータ流通社会の実現に向けて.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd131310.html
2NEC. (2024). 動画生成 AI とは？サービス例やビジネス活用の可能性を解説. https://www.necsolutioninnovators.co.jp/sp/contents/column/20240329_generative-ai-video.html
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１．４．１．文献調査
国内外の文献を調査する。生成 AI がどのようにイノベーションを促進して社会的に良い影響をもたらすか、生成 AI にどのようなリスクが考えられてそれは社会にどのような悪影響をもたらすか、生成 AI の活用方法や利用シーン、AI リテラシー計測項目として適切なもの、などについて網羅的に調査を行う。得られた結果は報告書にまとめるほか、適宜アンケート調査項目や個人インタビュー調査項目に反映させる。

１．４．２．アンケート調査分析
文献調査結果を基にアンケート調査項目を作成し、アンケート調査を行う。調査対象としたのは、インターネットリサーチ会社マイボイスコム社の保有する、15 歳～69 歳の登録モニタである。調査は 2024 年 2 月 7 日～2 月 14 日に実施し、トラップ設問などのデータクリーニングを実施した結果、予備調査は 15,000 件、本調査は 4,000 件の有効回答を回収した。
予備調査の主な目的は、生成 AI を利用したことのある人の割合の調査と、生成 AI を利用したことのある人を優先的に取得するためのスクリーニングである。予備調査は、母集団を日本全国に居住の者とし、性年代別の人口に応じて割付を行って取得した。具体的には、総務省が発表している人口推計（2023 年 12 月概算値）によって 5 歳刻みの性年代別の人口を取得し、その比率とデータクリーニング後の予備調査の性年代別サンプルサイズの比率が一致するように割付を行った。
次に、本調査では、予備調査回答者の中から、提示した生成 AI について、いずれか 1 つ
以上を利用したことのある人を 2,000 名、いずれも利用したことのない人を 2,000 名、合計4,000 件のサンプルを回収した。なお、提示した生成 AI は以下のとおりである。
【テキスト生成 AI】①

ChatGPT②

Google Bard③

Bing AI チャット④

その他のテキスト生成 AI【画像生成 AI】⑤

Midjourney⑥

Stable Diffusion⑦

DALL-E 3⑧

その他の画像生成 AI【動画生成 AI】⑨

Runway14

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その他の動画生成 AI【音声生成 AI】⑪

Text-to-Speech AI⑫

その他の音声生成 AI
性年代別のサンプルサイズは図表 1.2、図表 1.3 のとおり。
図表 1.2
年齢

予備調査のサンプルサイズ
男性

女性

合計

20～24歳

634

598

1232

25～29歳

660

624

1284

30～34歳

646

612

1258

35～39歳

709

682

1391

40～44歳

777

755

1532

45～49歳

909

886

1795

50～54歳

969

951

1920

55～59歳

824

824

1648

60～64歳

737

751

1488

65～69歳

707

745

1452

合計

7572

7428

15000

図表 1.3

本調査のサンプルサイズ

年齢

男性

女性

20～24歳90

25～29歳30～34歳

合計
75

165

108

94

202

199

149

348

35～39歳

359

162

521

40～44歳

240

174

414

45～49歳

310

201

511

50～54歳

334

303

637

55～59歳

232

178

410

60～64歳

231

165

396

65～69歳

222

174

396

合計

2325

1675

4000

しかしながら、スクリーニングの段階で生成 AI を利用している人を多めにとっているた
め、本調査の対象は実社会に比べて歪んだサンプルの分布となっている。そこで、本調査データを使った分析においては、
予備調査での生成 AI 利用率を 5 歳刻みの性年代別に算出し、その値に応じたウェイトバックを行って分析を行った。ウェイトバックとは、元の構成に合わせて重み付けをして分析する手法である。

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１．４．３．インタビュー調査
インタビュー調査の対象としたのは、インターネットリサーチ会社マイボイスコム社が保有する、15 歳～69 歳の登録モニタである。調査は 2024 年 2 月 22 日～2 月 26 日にスク
リーニングを実施し、5,000 件の有効回答を回収した。スクリーニング調査回答において、生成 AI の利用頻度を調査した。そのなかで、①生成 AI の利用経験がない、②日常的に生成 AI を利用している、③日常的に生成 AI を利用し、かつ生成 AI や機械学習に関する専門教育を受けたことがある、のいずれかに該当し、インタビュー対応可能と回答した
643 名のうち、①から③の各 3 名、合計 9 名に対して、2024 年 3 月 15 日から 3 月 19 日にかけてインタビュー調査を実施した。インタビュー協力者には報酬として 1 万円相当のポイントを支払うことを条件とした。
ただし、スクリーニング調査において「③生成 AI や機械学習に関する専門教育を受けたことがある」と回答したインタビュー協力者のうち 2 名は、インタビュー開始後に、実際には大学において生成 AI や機械学習に関する授業を一部履修したことはあるものの、専門教育を受けたとまでは言えないことが判明したが、生成 AI の利用頻度や実態の点では日常的に生成 AI を利用している層の回答として参考になると考え、インタビュー結果の分析から除外していない。聞き取り内容をもとに、生成 AI の利用経験やリテラシーが生成 AI の恩恵およびリスク認知とどのように結びついているかの分析を行った。
インタビューは、オンラインでの半構造化インタビュー法を用いて実施した。インタビ
ューの設問は、①「AI」「生成 AI」という用語をはじめて認識した時期ときっかけ、②AIをテーマにした芸術作品・メディア作品の受容経験の有無、③日常生活や業務における生成 AI の利用実態、④生成 AI の恩恵やリスクについての考え、の 4 つの観点から設問を構成し、インタビュー協力者の経験や関心に応じて内容を調整した。

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２．生成 AI の利用状況
本章では、生成 AI の利用に関連する調査を行った結果から、生活者が生成 AI をどのように利用しているのかの実態を明らかにしていきたい。

２．１．生成 AI サービスの認知
本節では、生成 AI サービスの認知についての調査を行った結果を示す。
まず、図表 2.1 は生成 AI のサービス別に認知度を質問した結果について、各選択肢の割合を示したものである。結果を確認すると、ChatGPT は他のサービスと比較して圧倒的に認知されていることがわかり、「全く知らない」と答えた人は 16.8%となっていることから、8 割以上の人が少なくとも名前を聞いたことはあることがわかる。一方で、その他のサービスについては「全く知らない」と回答した人が圧倒的に多い。ChatGPT 以外でもテキスト生
成 AI は比較的認知度が高いが、それでも全く知らない人が 7 割を超えており、認知度は 2割台。
「なんとなく知っている」と回答した人は約 1 割に留まる。その他のサービスについては 9 割以上の人が全く知らないと答えており、ChatGPT 以外の生成 AI サービス、特にテキスト生成 AI 以外の分野は認知度が極端に低いことが明らかとなった。

図表 2.1

生成 AI のサービス別認知度に関する各選択肢の割合

認知度に関して、「どのようなものかなんとなく知っている」以上に認知している人の割合をまとめた結果が図表 2.2 である。やはり最も認知度が高いサービスは「ChatGPT」が45.9%と圧倒的であり、次いで「Bing AI チャット」（11.7%%）、3 番目に「Google Bard」（11.7%）

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書のテキスト生成 AI が 1 割台となっている。その他は全て 5%以下と低く、ここに挙げられていないその他の生成 AI については全て 1%未満とさらに低い。

図表 2.2

生成 AI のサービス別認知度

続いて、図表 2.2 と同様の内容を年代別に集計した結果が図表 2.3 である。結果を確認す
ると、全てのサービスで 20 代の認知度が高く、年代が上がるにつれて認知度が下がる右肩下がりのグラフとなっている。若い人ほど、あらゆる分野での生成 AI サービスに関する認知度が高いことがわかる。

図表 2.3

生成 AI のサービス別認知度 （年代別）

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２．２．生成 AI サービスへの関心
本節では、生成 AI サービスへの関心度の質問に関する結果から、人々の生成 AI への関心の実態を明らかにする。
まず、それぞれのサービスを「どのようなものか詳しく知っている」あるいは「どのようなものかなんとなく知っている」と回答した人（認知者）に対して、サービスごとの関心度を尋ねた結果が図表 2.4 である。ここでは、「非常に関心がある」～「全く関心がない」の 7
段階で質問をしており、「やや関心がある」以上の関心があると回答した人の割合を示している。結果を確認すると、具体的な名称を挙げたサービスは全般的に 7 割台の関心なのに対し、その他の生成 AI は全て 8 割を超えている。これは、その他の生成 AI を認知しているということは即ち、そのサービスへの関心度が高いためだと考えられる。その他を除くと、最も関心度が高いサービスは「Google Bard」（78.7%）、次いで「DALL-E 3」（77.7%）、3 番
目に「Text-to-Speech AI」（76.2%）となっている。一方、最も認知度の高かった「ChatGPT」
は 66.2%と最も関心度が低い。これは、報道などで認知度が向上し、すそ野が広がっている
ためだと考えられる。

図表 2.4

認知している生成 AI のサービス別関心度

続いて、同様の関心度について年代別に集計した結果が図表 2.5 である。テキスト生成 AIの ChatGPT については 20 代側の関心度が高い右肩下がりの分布なのに対し、それ以外のテキスト生成 AI の関心度は年代による大きな差が見られない。画像・動画・音声生成 AI に関しては全体的な傾向はあまり見られないが、40 代が最も関心度が高い山型のグラフとなっているものが「DALL-E 3」「Runway」「Text-to-Speech AI」など比較的多く見られる。

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図表 2.5

認知している生成 AI のサービス別関心度 （年代別）

さらに、認知者・非認知者を問わず、各分野の生成 AI 全般の利用についてどの程度関心があるかの質問も行い、生活者全体でみる各分野の生成 AI に関する関心度も明らかにしたい。
まず、分野別の関心度について各選択肢の割合を示した結果が図表 2.6 である。すべての生成 AI において、最も多く選ばれているのは「全く関心がない」であり、2～3 割を占める。
それ以外の分布の形状としては、テキスト生成 AI と画像生成 AI は「やや関心がある」を中心とした山型、動画生成 AI と音声生成 AI は「どちらともいえない」を中心とした山型となっており、テキスト生成 AI と画像生成 AI の方が動画生成 AI と音声生成 AI と比較して関心度が高い傾向が見て取れる。

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図表 2.6

生成 AI 全般への関心度の各選択肢割合

上記の結果に関して、「やや関心がある」以上の関心度について集計した結果が図表 2.7である。最も関心度が高い分野は「テキスト生成 AI」の 35.6%、次いで「画像生成 AI」の31.5%と 3 割以上の人が関心を示している。
「動画生成 AI」と「音声生成 AI」は約 26%で横並びとなっている。

図表 2.7

生成 AI の分野別関心度

最後に、この関心度について年代別に集計した結果が図表 2.8 である。すべての分野において明確に 20 代が高く 60 代が低い右肩下がりのグラフとなっている。20 代では全分野で4 割前後の関心度を示しているのに対し、60 代は 2 割前後と倍に近い関心度の差が開いている。

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図表 2.8

生成 AI の分野別関心度（年代別）

２．３．生成 AI サービスの利用状況
本節では、生成 AI サービスの利用状況に関する質問の結果から、人々がどのように生成
AI を利用しているのかの実態を明らかにしる。
まず、仕事・学業あるいはプライベートで各サービスを利用しているかについて質問した
結果が、図表 2.9 である。分母は全回答者である。すべてのサービスに共通して、仕事・学業での利用率よりもプライベートでの利用率の方が 1.5～2 倍程度高い。個別のサービスで利用率の大きい順に確認すると、ChatGPT の利用率が圧倒的に高く、仕事・学業で 8.0%、
プライベートで 11.0%の利用率となっている。次いで、Bing AI チャットが仕事・学業で 2.4%、
プライベートで 4.4%の利用率。3 番目は Google Bard で、仕事・学業では 2.0%、プライベー
トでは 4.1%の利用率となっている。全体としてテキスト生成 AI が利用されている傾向にあるが、最も利用されている ChatGPT でもプライベートで 11.0%と、9 人に 1 人程度しか利用しておらず、2 番目の Bing AI チャットにおいては 20 人に 1 人も利用者がいない実態が明らかになっている。また、画像生成 AI、動画生成 AI、音声生成 AI のほぼすべての利用率
が 1%未満であり、生活者の利用実態として特にテキスト生成 AI 以外の生成 AI が浸透していないことがわかる。

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図表 2.9生成 AI サービスの利用状況

次に、この利用率について年代別に集計した結果が図表 2.10 である。全体的に、20 代と30 代の利用率が同程度に大きく、40 代以下になると右肩下がりに利用率が下がる傾向にあり、サービスによる大きな傾向の差は見られない。

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図表 2.10 生成 AI サービスの利用状況（年代別）
さらに、この利用率について分野別に集計した結果が図表 2.11 である。結果を確認すると、最も利用率が高い分野は「テキスト生成 AI」の 18.9%、次いで「画像生成 AI」の 2.5%、
そして「動画生成 AI」と「音声生成 AI」は共に 0.9%と低い。最も利用率の大きなテキスト
生成 AI は 5 人に 1 人程度が利用しているが、それ以外は次点の画像生成 AI ですら 40 人に1 人と、利用率は非常に低い。

図表 2.11

生成 AI の分野別利用状況

最後に各分野のサービスの利用率について年代別に集計した結果が図表 2.12 である。結果を確認すると、個別サービスの傾向と同じく、20 代と 30 代が高い右肩下がりの分布となっている。テキスト生成 AI に限れば、20 代と 30 代は 4 人に 1 人程度が利用しており、他の年代と比較すると若い人には生成 AI が浸透してきていることがうかがえる。

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図表 2.12 生成 AI の分野別利用状況（年代別）

２．４．生成 AI サービスの利用頻度
本節では、生成 AI サービスへの利用頻度の質問に関する結果から、人々が生成 AI をどの程度の頻度で利用しているのかの実態を明らかにする。
まず、仕事・学業で各分野いずれかのサービスを利用している人を対象に行った、分野別にどの程度の頻度で利用しているのかに関する質問について、選択肢毎の回答率を示した
結果が図表 2.13 である。結果を確認すると、テキスト生成 AI は「1 週間に 1 回程度」
、画像
生成 AI は「3 日に 1 回程度」
、動画生成 AI と音声生成 AI では「2 日に 1 回程度」が最も多い。また、「3 か月に 1 回程度」より低頻度の人の割合は、テキスト生成 AI と画像生成 AIに比べると、動画生成 AI と音声生成 AI のほうが低い。一方、テキスト生成 AI や画像生成
AI を比較すると、最多の割合こそ画像生成 AI の方がテキスト生成 AI より頻度が高いが、毎日利用している人の割合をみるとテキスト生成 AI の方が高い。テキスト生成 AI の方が、画像生成 AI よりもヘビーユーザーは多くなっていると考えられる。

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図表 2.13 仕事・学業での生成 AI サービスの利用頻度
続いて、利用頻度の結果について 1 か月あたりの日数に換算して平均した結果が図表 2.14である。結果を確認すると、音声生成 AI が 12.6 日と最も多く、次いで動画生成 AI の 11.9
日、3 番目が画像生成 AI の 10.4 日、最後にテキスト生成 AI が 9.3 日となっている。利用者は平均して 2～3 日に 1 回程度のペースで生成 AI サービスを利用していることがわかる。

図表 2.14 仕事・学業での生成 AI の平均利用日数
さらにこの結果を年代別に集計した結果が図表 2.15 である。結果を確認すると、画像生
成 AI を除くと 20 代と 30 代が高い山型の分布となっている。画像生成 AI については、20代が最も利用している結果となっている。20 代から 50 代にかけては利用している日数に極端に大きな差は見られないが、60 代はすべての項目で利用日数が最も少ないことも特徴である。

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図表 2.15 仕事・学業での生成 AI の平均利用日数（年代別）
続いて、プライベートでの利用に関する利用頻度の結果を確認する。まず図表 2.16 は各
生成 AI の分野ごとの選択肢の分布を示したものである。全般として分布の形状は仕事・学
業の分布の形状（図表 2.13）と似通っており、テキスト生成 AI と画像生成 AI と比較して、動画生成 AI と音声生成 AI の利用頻度が高い傾向にある。また、毎日利用していると回答した人の割合は全ての分野で仕事・学業と比較して低く、プライベートでの利用の方が仕事・学業での利用よりも毎日使いたいニーズは減少していることも読み取れる。

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図表 2.16 プライベートでの生成 AI 利用頻度
さらに、選択肢を 1 か月あたりの平均利用日数に変換して集計した結果が図表 2.17 である。
「動画生成 AI」が 10.9 日と最も利用日数が多く、次いで「音声生成 AI」が 9.9 日と多くなっており、仕事・学業での利用頻度の順位と逆転している。また、全体的に仕事・学業よりも利用日数は少なく、3～4 日に一度程度の利用となっている。

図表 2.17 プライベートでの生成 AI の平均利用日数（日/月）
最後に、プライベートでの生成 AI の平均利用日数について年代別に集計した結果が図表
2.18 である。仕事・学業の傾向との違いとしては、動画生成 AI と音声生成 AI の 40 代以上における利用日数の多さが目立っており、プライベートでこれらが利用されていることが
わかる。

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図表 2.18 プライベートでの生成 AI の平均利用日数（年代別）

２．５．仕事・学業で生成 AI サービスを利用する理由
本節では、生成 AI サービスの利用理由の質問に関する結果から、人々が生成 AI のどの点に魅力を感じ、仕事や学業で利用しているのかの実態を明らかにする。
まず、生成 AI を仕事・学業で利用している人に対し、利用している理由を尋ねた結果が図表 2.19 である。結果を確認すると、テキスト生成 AI では「仕事や学業の生産性や効率性を高めるため」の 70.5%が圧倒的に高く、2 番目は「レポート作成やデータ処理を簡単にするため」の 29.8%と 40%以上の差が開いている。3 番目は「特定のプロジェクトやタスクに必要だったため」の 21.1%であり、その他の選択肢は全て 20%を下回っており低い。
画像生成 AI では「特定のプロジェクトやタスクに必要だったため」が 33.2%と最も高く、次いで「周囲の人がおすすめしていたから」の 29.9%、3 番目に「仕事や学業の生産性や効率性を高めるため」の 29.4%となっている。
動画生成 AI では、「職場や学校で推奨されたから」が 45.1%と最も高く、次いで「仕事や学業の生産性や効率性を高めるため」の 41.3%、3 番目に「生成されたコンテンツの販売を検討するため」の 34.3%となっている。その他の選択肢は 2 割程度より低く、この 3 つの選
択肢に理由が集約されている傾向にある。

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音声生成 AI については、「周囲の人がおすすめしていたから」が 41.5%と最も高く、次いで「仕事や学業の効率性を高めるため」が 41.4%、3 番目に「職場や学校で推奨されたから」が 36.4%と高い。
まとめると、生産性や効率性を高めるために利用される傾向はどのような生成 AI であっても共通であった。画像生成 AI については特定のプロジェクトやタスクに必要だったための利用が目立つが、動画生成 AI と音声生成 AI については、周囲の人の勧めや職場や学校での推奨をきっかけとして利用しているパターンが目立つ。

図表 2.19 生成 AI の仕事・学業での利用理由
テキスト生成 AI の仕事・学業の利用理由について年代別に集計した結果が図表 2.20 である。「仕事や学業の生産性や効率性を高めるため」と「レポート作成やデータ処理を簡単にするため」などの業務での効率性追求に関連する理由は、年代層が高い方が大きい右肩上がりの分布となっている。一方、周囲からの推奨や「生成したコンテンツの販売を検討するため」や「コミュニケーションやチームワークを強化するため」では、年代層が低い方が大き
い右肩下がりの分布となっている。

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 2.20 テキスト生成 AI の仕事・学業での利用理由（年代別）
次に画像生成 AI について同様に年代別に理由を集計した結果が図表 2.21 である。結果から年代別の特徴を確認すると、かなり年代によってばらつきが見られる。20 代は「特定のプロジェクトやタスクに必要だったため」と「仕事や学業の生産性や効率性を高めるため」が多い。30 代では「周囲の人がおすすめしていたから」が多い。40 代では、「職場や学校で推奨されたから」のほか、「コミュニケーションやチームワークを強化するため」、「生成したコンテンツの販売を検討するため」も多い。50 代と 60 代では「仕事や学業の生産性や効率性を高めるため」が多い。

図表 2.21 画像生成 AI の仕事・学業での利用理由（年代別）
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動画生成 AI についても同様の年代別集計を行った（図表 2.22）。60 代はサンプルサイズ
が 0 だったのでグラフに掲載していない。50 代は具体的な業務上での用途をもって利用をしているのに対し、それ以外の年代では「職場や学校で推奨されたから」が多い傾向である。

図表 2.22 動画生成 AI の仕事・学業での利用理由（年代別）
最後に、音声生成 AI についても同様に年代別に集計した（図表 2.23）。60 代はサンプル
サイズが 0 だったのでグラフに掲載していない。結果を確認すると、動画生成 AI と同様、50 代での利用は具体的な用途がある場合が多く、その他の年代での利用には職場や学校、
あるいは周囲の人からの推奨を利用している理由として挙げられている割合が大きい。

図表 2.23 音声生成 AI の仕事・学業での利用理由（年代別）

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２．６．プライベートで生成 AI サービスを利用する理由
本節では、生成 AI サービスの利用理由の質問に関する結果から、人々が生成 AI のどの点に魅力を感じ、プライベートで利用しているのかの実態を明らかにしたい。
まず、生成 AI をプライベートで利用している人に対し、利用している理由を尋ねた結果
が図表 2.24 である。結果を確認すると、テキスト生成 AI では「新しいテクノロジーへの興
味や好奇心から」の 43.5%が最も高く、次に「SNS やニュースで見て興味を持ったから」の34.2%、3 番目は「自己学習や知識拡充のため」の 33.9%であった。また、「話し相手として」を理由としている人は 8.5%であり、12 人に 1 人程度の割合であった。
画像生成 AI では「趣味やエンターテインメントのために」が 49.1%と最も高く、次いで「新しいテクノロジーへの興味や好奇心から」の 42.1%、3 番目に「SNS やニュースで見て興味を持ったから」の 34.6%となっている。
動画生成 AI では、「趣味やエンターテインメントのために」が 47.9%と最も高く、次いで「自己学習や知識拡充のため」36.8%、3 番目に「新しいテクノロジーへの興味や好奇心から」の 30.2%となっている。
音声生成 AI については、「趣味やエンターテインメントのために」が 37.6%と最も高く、次いで「日常の作業を効率化したかったから」が 35.5%、3 番目に「SNS やニュースで見て興味を持ったから」が 30.1%と高い。
まとめると、新しいテクノロジーへの興味や好奇心から利用をしている人は全般的に多く、画像・動画・音声生成 AI についてはエンターテインメントとしての利用用途も強いことがわかる。

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図表 2.24 生成 AI のプライベートでの利用理由
以上の結果についてテキスト生成 AI に限定して年代別に集計した結果が図表 2.25 である。年齢による大きな傾向の差は見られないが、30 代以上では「新しいテクノロジーへの興味や好奇心から」の選択が多く、20 代では「趣味やエンターテインメントのために」が多い傾向にある。

図表 2.25 テキスト生成 AI のプライベートでの利用理由（年代別）

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

同様に、画像生成 AI について年代別に集計した結果が図表 2.26 である。全体的に「趣味やエンターテインメントのために」と「新しいテクノロジーへの興味や好奇心から」が多く、趣味や好奇心から画像生成 AI はプライベートで利用されていることがわかる。

図表 2.26 画像生成 AI のプライベートでの利用理由（年代別）
動画生成 AI についても年代別に集計した結果が図表 2.27 である。画像生成 AI 同様、全体的に「趣味やエンターテインメントのために」と「新しいテクノロジーへの興味や好奇心から」が多いことに加え、「自己学習や知識拡充のため」に利用している人も多い。また、40 代に限定すると、「周囲の人がおすすめしていたから」も多い。

図表 2.27 動画生成 AI のプライベートでの利用理由（年代別）

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最後に、音声生成 AI についても年代別に集計した結果が図表 2.28 である。20 代は「趣味やエンターテインメントのために」が多く、40 代以上ではそれに加えて「日常の作業を効率化したかったから」と「自己学習や知識拡充のため」も多い。

図表 2.28 音声生成 AI のプライベートでの利用理由（年代別）

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３．生成 AI の活用の仕方
本章では、生成 AI の活用用途に関する網羅的な質問の結果から、実際に生成 AI を活用している人々がどのように生成 AI を活用しているのか、その実態を明らかにしたい。

３．１．仕事・学業での生成 AI の活用
本節では、仕事・学業での生成 AI の活用に関する質問に関する結果を示し、仕事や学業での利用用途の実態を明らかにする。
まず、テキスト生成 AI の活用状況に関する結果が図表 3.1 である。分母は、仕事・学業
でのテキスト生成 AI 利用者である。結果を確認すると、「情報の収集・検索・調査全般」が53.2%と最多、次いで「メール、広告、見出し等の短文作成・作成支援」が 40.7%、3 番目に「レポート、ブログ記事、ウェブコンテンツの作成・作成支援」が 36.5%と多い。テキストの生成よりも情報の調査で最も活用されていることは興味深い。また、翻訳やアイディア出しにも 2～3 割活用されていることがわかる。

図表 3.1

仕事・学業でのテキスト生成 AI の活用の仕方
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次いで、実際にテキスト生成 AI を活用はしていない人も含め、現在利用はしていないが関心がある内容について質問を行った結果が図表 3.2 である。関心の大きな項目を確認すると、「情報の収集・検索・調査全般」が 28.2%と最多であり、次いで「翻訳」が 23.2%、3 番
目に「メール、広告、見出し等の短文作成・作成支援」が 19.8%となっている。実際に活用されている内容と近しい項目である、情報の収集や短文の作成に関心が集まっていることがわかる。また、「活用に関心がない」と回答した人は 39.7%であり、6 割以上の人が何らかの利用に関心があることも明らかとなっている。

図表 3.2

仕事・学業でのテキスト生成 AI 活用に関心がある分野

画像生成 AI について実際に活用している状況を尋ねた結果が図表 3.3 である。分母は、仕事・学業での画像生成 AI 利用者である。結果を確認すると、最も多い活用は「プレゼンテーションや報告書のための資料作成・作成支援」の 54.8%、次いで僅差で「ウェブサイト
や SNS 投稿用のコンテンツ作成・作成支援」の 54.6%、3 番目に「教育やトレーニング資料のイラスト作成・作成支援」の 47.5%となっており、社内外両方に向けた活用が行われていることがわかる。

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 3.3

仕事・学業での画像生成 AI の活用の仕方

さらに、画像生成 AI を活用していない人も含め、現状は活用していないが関心がある分野について尋ねた結果が図表 3.4 である。結果を確認すると「プレゼンテーションや報告書のための資料作成・作成支援」が 19.3%と最も多く、次いで「ウェブサイトや SNS 投稿用のコンテンツ柵瀬・作成支援」の 13.1%、3 番目は「教育やトレーニング資料のグラフィッ
ク作成・作成支援」の 11.5%となっている。すでに活用されている内容で多く選ばれていた
内容が、関心がある分野としても多く選ばれていた。また、「活用に関心がない」と回答した人は 59.1%であり、4 割以上の人が何らかの活用に関心があることがわかる。但し、テキスト生成 AI では 6 割以上の人が何らかの活用に関心があったことを考えると、その 3 分の2 程度の関心度合いであることもわかる。

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図表 3.4 仕事・学業での画像生成 AI 活用に関心がある分野
続いて、動画生成 AI の仕事・学業での活用状況について尋ねた結果が図表 3.5 である。
分母は、仕事・学業での動画生成 AI 利用者である。結果を確認すると、「プレゼンテーショ
ンや会議のための動画作成・作成支援」が 60.9%と最も多く、次いで「広告やマーケティン
グのための動画コンテンツの作成・作成支援」が 57.8%、3 番目に「教育やトレーニング用の動画コンテンツの作成・作成支援」が 46.2%となっている。画像生成 AI の活用と同様に、動画生成 AI で作成したコンテンツを直接社内外への発信用のコンテンツとして利用している傾向が明らかとなっている。

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図表 3.5

仕事・学業での動画生成 AI の活用の仕方

動画生成 AI について、現状では活用していないものの活用に関心がある分野についても尋ねた結果が図表 3.6 である。まず「プレゼンテーションや会議のための動画作成・作成支援」が 16.6%と最も多く、次いで「ウェブサイトや SNS 投稿用の動画コンテンツ作成・作成支援」の 12.3%、3 番目に「教育やトレーニング用の動画コンテンツの作成・作成支援」
が 11.2%と多い。画像生成 AI と同様、動画生成 AI で生成したコンテンツを社内外への発表に用いる形での活用に関心が集まっていることがわかる。これは視覚的コンテンツを生成する AI の、仕事・学業での活用に対する意識として共通の特徴と考えられる。また、「活用に関心がない」と回答した人は 66.5%と画像生成 AI よりも更に関心度合いが減り、活用に関心がある人は 3 割強となっている。なお、動画生成 AI が 4 種類の生成 AI の区分の中で、仕事・学業における活用に対する関心が最も低い。

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図表 3.6 仕事・学業での動画生成 AI 活用に関心のある分野
最後に、音声生成 AI についても同様に仕事・学業での活用状況について図表 3.7 を確認する。分母は、仕事・学業での音声生成 AI 利用者である。結果としては、「プレゼンテーシ
ョンやセミナーのための音声資料作成・作成支援」が 71.3%と多く、次いで「広告やマーケ
ティングのための音声制作・制作支援」の 67.5%、3 番目に「ウェブサイトや SNS 投稿用のオーディオコンテンツやナレーション作成・作成支援」が 62.9%と多く、ここまでの 3 つとそれ以外の選択肢で活用率 30%以上の大きな差がある。現状の活用では、音声生成 AI で生成した音声を、広告やマーケティング、SNS などインターネット上で活用することに主眼が置かれていることがわかる。

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図表 3.7

仕事・学業での音声生成 AI の活用の仕方

音声生成 AI についても、現状で活用していないが関心がある分野について尋ねた結果が図表 3.8 である。最も多い選択肢は「プレゼンテーションやセミナーのための音声資料作成・作成支援」の 15.0%、次いで「ウェブサイトや SNS 投稿用のオーディオコンテンツやナレーション作成・作成支援」の 10.8%、3 番目に「教育やトレーニング用のオーディオコ
ンテンツ制作・制作支援」の 10.4%となっている。関心がある内容についても、現在すでに活用が行われている分野と同じく、組織内外への発信のための音声コンテンツのための活用に関心が集まっている。また、これは他の生成 AI にも共通しているが、生成 AI を教育やトレーニング用のコンテンツ生成に活用することは、組織内外への発信の次に関心が集まっている項目として挙げられている。一方、「活用に関心がない」と回答した人は 63.3%
であり、4 割弱の人が何らかの活用に関心があることがわかる。これは動画生成 AI よりも3%程度ではあるが関心が大きい結果となっている。

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 3.8 仕事・学業での音声生成 AI 活用に関心のある分野まとめると、テキスト生成 AI については、現状は短文の生成や調査タスクでの利用に主眼が置かれおり、それ以外の生成 AI に関しては、現状では社内外へのプレゼンテーション
や広告・SNS などのマーケティング用のコンテンツを生成する用途として用いられている。
関心がある内容としては現状活用されている内容と類似しており、テキスト生成 AI では調査タスクや短文作成、その他の生成 AI では社内外へ発信するコンテンツの作成の形での活用に関心が集まっている。また、全分野の生成 AI に共通して教育やトレーニング用のコンテンツ作成に関心が集まっている。一方、活用に関心が無いと回答した人は動画生成 AI＞
音声生成 AI＞画像生成 AI＞テキスト生成 AI の順に多く、最も関心が小さい分野は動画生
成 AI、最も関心が大きい分野はテキスト生成 AI であった。但し、動画生成 AI でも活用に関心が無いと回答した人は 6 割台であり、3 割以上の人は何らかの活用に関心を持っていることが明らかになっている。

３．２．プライベートでの生成 AI の活用
本節では、プライベートでの生成 AI の活用に関する質問に関する結果を示し、プライベートでの利用用途の実態を明らかにする。
44

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

まず、プライベートでのテキスト生成 AI の活用状況について、図表 3.9 を確認する。分
母はプライベートでのテキスト生成 AI 利用者である。最も多い選択肢は「学習や調査のための質問と回答」の 32.7%、次いで「翻訳」の 27.3%、3 番目に「趣味や個人的なブログの記事作成・作成支援」の 21.7%となっている。こちらも仕事・学業の内容と同じく、調査タ
スクにおいてのテキスト生成 AI の活用が最も多くなっていることがわかる。次いで、仕事・学業よりも翻訳ツールとしての優先度が上がっていることもプライベートでの生成 AI の活用としての特徴として挙げられる。

図表 3.9プライベートでのテキスト生成 AI の活用の仕方

続いて、プライベートでの生成 AI の活用について、現状では活用していないが関心がある分野について尋ねた結果が図表 3.10 である。結果を確認すると、「翻訳」が 18.5%と最多、次いで「健康管理、献立作り」の 14.2%、3 番目に「旅行計画やイベント計画のための情報収集」の 14.1%となっている。翻訳は既に活用されている項目としても 2 番目に多いものであり、まだ利用していない人からも関心が大きいことが明らかになっている。これに加えて、健康管理や旅行計画といった私生活を効率的に豊かにするための活用に関心が集まっていることもわかる。一方、「活用に関心がない」と回答した人は 47.3%と、過半数の人が何ら

45

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

かの活用に関心があるものの、仕事・学業の活用（図表 3.2）と比較すると活用に関心がない人が多い。

図表 3.10 プライベートでのテキスト生成 AI 活用に関心がある分野
次に、プライベートでの画像生成 AI の活用状況について尋ねた結果が図表 3.11 である。
分母はプライベートでの画像生成 AI 利用者である。結果を確認すると、最も多い選択肢は「個人的なアート作品やデザインの作成・作成支援」の 50.2%と半数を超えており、次いで「生成した画像を見て楽しむため」の 38.9%、3 番目に「SNS 用の画像作成・作成支援」の30.5%となっている。具体的になんらかのタスクに利用するために生成 AI を活用するというよりは、個人的なアート作品を生成し、それを見て楽しむ用途での活用が多くみられる。

46

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 3.11

プライベートでの画像生成 AI の活用の仕方

また、画像生成 AI の活用に関して、現状では活用していないが関心がある分野について尋ねた結果が図表 3.12 である。最も関心がある内容として選択されていたのは「写真の編集や加工」（16.2%）であり、次いで「個人的なアート作品やデザインの作成・作成支援」（12.2%）、3 番目に「生成した画像を見て楽しむため」（11.3%）であった。実際に活用されている割合とも共通して、個人的なアート作品の作成と生成した画像を見て楽しむことが関心の集まっている項目として上位にあがっている。実際の活用との差異は写真の編集や加工の項目であり、現在利用していない画像生成 AI の活用として、既存の写真を編集した
り加工したりすることに関心が集まっていることがわかる。一方で、画像生成 AI の「活用に関心が無い」と回答した人は 59.1%であり、仕事・学業への画像生成 AI の活用に関する関心（図表 3.4）と同値である。ここからは、全体の 4 割程度の人が、画像生成 AI の何らかの活用に関心があることがわかる。

47

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 3.12 プライベートでの画像生成 AI 活用に関心がある分野
続いて、動画生成 AI の活用状況について尋ねた結果が図表 3.13 である。分母はプライベートでの動画生成 AI 利用者である。最も活用されている内容は「趣味のデモビデオの作成・作成支援」（55.4%）であり、次いで「家族・友人・恋人などと過ごした時間を記録した動画作成・作成支援」（54.0%）、3 番目は「個人的なビデオ日記や旅行の作成・作成支援」（48.6%）であった。日常や旅行時に撮影した動画から記録用の動画を生成する利用も多くなされているが、それよりも趣味での活用の方が僅かに多くなされていることがわかる。

48

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 3.13 プライベートでの動画生成 AI の活用の仕方
この動画生成 AI の活用について、現状では活用していないが関心がある分野について尋
ねた結果が図表 3.14 である。最も関心がある内容は「個人的なビデオ日記や旅行の作成・作成支援」（12.3%）であり、次いで「家族・友人・恋人などと過ごした時間を記録した動画作成・作成支援」（11.7%）、3 番目は「生成した動画を見て楽しむため」（10.6%）であった。
ただし、全体的に 1 割程度の回答率で傾向の差は小さく、様々な用途での関心が挙げられている。一方、「活用に関心がない」は 63.4%であり仕事・学業での活用への関心（図表 3.6）よりも低い。動画生成 AI は仕事・学業よりもプライベートで利用する方が関心が大きいことがわかる。

49

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 3.14 プライベートでの動画生成 AI 活用に関心のある分野
最後に、音声生成 AI の活用状況について尋ねた結果が図表 3.15 である。分母はプライベートでの音声生成 AI 利用者である。結果を確認すると、最も活用されている内容は「音声
メモや音声日記の記録」（44.8%）、次いで「個人的なオーディオブックや物語の作成・作成
支援」（44.7%）、3 番目に「趣味のポッドキャストやオーディオショーの制作・制作支援」（43.9%）が選ばれており、ここまでが 4 割以上と活用されている割合が大きい。 個人の範囲で楽しむ内容だけでなく、ポッドキャストやオーディオショーなどの配信を目的としたコンテンツの作成にも、プライベートで音声生成 AI が利用されていることがわかる。

50

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 3.15 プライベートでの音声生成 AI の活用の仕方
また、音声生成 AI の現状では活用していないが関心がある分野についても尋ねた結果が図表 3.16 である。結果を確認すると、「音声メモや音声日記の記録」の 10.9%が最多であり、次いで「言語学習のための音声教材政策・制作支援」の 9.9%、3 番目に「レシピや料理ガイ
ドの音声化」の 9.0%が多く選ばれている。一方、「活用に関心がない」と回答した人は 66.1%
であり、生成 AI の各分野の中で最もプライベートでの活用への関心が小さいことがわかる。

図表 3.16 プライベートでの音声生成 AI 活用に関心のある分野

51

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

４．生成 AI に関する知識
４．１．生成 AI に対するリスクや限界の認知
本節では、調査を行った生成 AI に対するリスクや限界の認知に関するクイズの概説と、その調査結果から生成 AI の利用におけるリスクや限界に関する知識の実態を明らかにしていきたい。
具体的には、以下図表 4.1 のような正誤の 2 択クイズ形式でのテストを出題し、正解数を0～10 点で生成 AI に対するリスクや限界の認知とした。なお、問題については生成 AI のリ
スクに関する研究（Baek & Kim, 20233; Chan & Hu, 20234; Inie et al., 20235; Skjuve & Brandtzaeg,
20236）で取り上げられているリスクを参考に、独自に作成した。
図表 4.1

生成 AI に対するリスクの認知に関する調査項目

番号

項目

正解

1

生成 AI は正確でない情報を提供することがある

正2

生成 AI が提供する情報は常に中立的である

誤3

生成 AI に個人情報を入力するとプライバシーに関するリスクがある

正4

生成 AI が作成したイラストや動画が誰かの著作権を侵害することはない

誤5

生成 AI はサーバーの過負荷や他の技術的問題で利用できないことがある

正

6

生成 AI はユーザーの要求に応答できないことがある

正7

生成 AI は、現実の出来事やデータに基づいて常に最新の情報を提供する

誤8

生成 AI がセキュリティの脆弱性を持つことはない

誤9

生成 AI は、社会的・文化的な感覚を常に適切に理解したうえで情報やコンテ

誤ンツを提供する
10

生成 AI は常に法律や規制に完全に準拠した情報やコンテンツしか提供しない

誤

この生成 AI のリスクの認知に関して、問題ごとの正答率を集計した結果が図表 4.2 である。
結果を確認すると、「生成 AI は正確でない情報を提供することがある」の正答率（91.0%）
が最も高く、次いで「生成 AI はユーザーの要求に応答できないことがある」（89.8%）、3 番

Baek, T. H., & Kim, M. (2023). Is ChatGPT scary good? How user motivations affect creepiness andtrust in generative artificial intelligence. Telematics and Informatics, 83, 102030.
4Chan, C. K. Y., & Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: Perceptions, benefits, and challenges
in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 43.
5Inie, N., Falk, J., & Tanimoto, S. (2023, April). Designing participatory ai: Creative professionals’ worries
and expectations about generative ai. In Extended Abstracts of the 2023 CHI Conference on Human Factors
in Computing Systems (pp. 1-8).
6
Skjuve, M., Følstad, A., & Brandtzaeg, P. B. (2023, July). The user experience of ChatGPT: Findings
from a questionnaire study of early users. In Proceedings of the 5th International Conference on
Conversational User Interfaces (pp. 1-10).
352

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

目に「生成 AI に個人情報を入力するとプライバシーに関するリスクがある」（89.2%）となっており、これらを含めて 8 割を超える正答率の設問が 6 問ある。一方で正答率が低いものとしては、「生成 AI は、現実の出来事やデータに基づいて常に最新の情報を提供する」（55.8%）が圧倒的に低く、約半数の人が間違っている。続いて、「生成 AI は、社会的・文化的な感覚を常に適切に理解したうえで情報やコンテンツを提供する」の 68.2%、次いで「生成 AI が提供する情報は常に中立的である」の 72.8%が低い。傾向を整理すると、生成AI の情報やユーザーへの応答の正確性、セキュリティ面での脆弱性に関するリスクは認知されている傾向にある。一方で、生成 AI の特徴として学習しているデータの期間によっては情報が最新でないことや、生成される情報の中立性や社会性に関するリスクや限界の認知度は比較的低いことがわかる。

図表 4.2

生成 AI 利用におけるリスクに関するクイズの問題別正答率

このクイズの正答数について年代別に集計した結果が図表 4.3 である。平均は 8.0 点で 8割の正答率であり、リスクや限界の認知度は高いことがわかる。年代別に大きな傾向の差は見られないが、20 代と 30 代が平均点を下回っており、比較的リスクや限界の認知度が低い。

53

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 4.3 生成 AI の利用におけるリスクに関するクイズ正答数（年代別）
さらに、いずれかの生成 AI を利用しているか否かで集計した結果が図表 4.4 である。結果として、利用者の方が僅かにリスクに関するクイズの得点が高いが、差は 0.1 点であり非常に小さい。

図表 4.4

生成 AI の利用におけるリスクに関するクイズ正答数（生成 AI 利用別）

４．２．生成 AI リテラシー
本節では、調査を行った生成 AI リテラシーの概説と、その調査した結果から生成 AI の利用に関するリテラシーの実態を明らかにしていきたい。
具体的には、以下図表 4.5 のようなテストを出題し、正解数を 0～10 点で生成 AI リテラ
シーとした。なお、各生成 AI リテラシーの種類に関しては、「適切なものをすべてお選びください」として複数回答可の 4 択の問題を出題し、完答した場合に 1 点としている。内容作

54

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書成においては、総務省（2024）7の生成 AI に関する啓発資料内での問題と第 8 章の文献調査結果を参照した。また、各項目直後の（）内で実際の問題文を示している。
図表 4.5

生成 AI リテラシー調査項目8

番号

生成 AI リテラシーの種類

項目1

生成 AI の機能（生成 AI の①

機能についての正確な説明として、適切なものを全

生成 AI は、入力されたキーワードに基づいて、先に用意された回答から適切な回答を提供する②てお選びください。）

生成 AI は、多種多様なメディア（音声、テキス
ト、画像）を生成できる③

生成 AI は、具体的な説明なしでもユーザーの質
問の意図を完全に理解し、最適な回答を提供する④

生成 AI は、感情を理解し、ユーザーの感情状態に合わせて回答する

2

生成 AI が生成した誤った①

情報に騙されないための行動（生成 AI が生成した

する②

誤った情報に騙されないための行動として、適切な提供された情報は、常に批判的に疑って考える
ようにする

③

ものを全てお選びください。）

生成 AI に、「この情報は真実ですか？」と質問提供された情報の出典や、その情報に関する専門家の意見を自分自身でも確認する④

生成 AI は誤った情報を提供しないので、疑う必要はない

3

生成 AI に入力すべきでな①

友人や家族の住所やメールアドレス

い情報（生成 AI に入力す②

業務上入手した顧客情報

べきでない情報の例とし③

職場やクラスの名簿を撮影した写真て正しいものを全てお選④

個人（自分自身）の趣味や嗜好①

生成 AI は違和感のない文章を作成するため、特びください。
）
4

生成 AI でビジネスメールを作成する際に気を付けること（生成 AI でビジネにチェックせずそのまま使ってよい②

自分自身の氏名や所属は、他人の個人情報ではスメール作成する際に気ないため生成 AI に入力してよいを付けるべきこととして、 ③

職務内容や顧客情報は機密情報に当たるので、適切なものを全てお選び

生成 AI には入力しない

総務省. (2024). 生成 AI はじめの一歩 ～生成 AI の入門的な使い方と注意点～.
https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/special/generativeai/
8
赤字は正解。
755

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書ください。）④

AI によって生成されたメールの文章は確認し、違和感のある個所は修正する

5

画像生成 AI で作った商品①の広告イラストが、有名な広告デザインに似ていた

め、そのまま使う②

際の対応（画像生成 AI で作った商品の広告イラス

6

法的な問題に発展するリスクを避けるために、
新しくイラストを生成しなおす③

トが、有名な広告デザインに似ていた際の対応とし生成 AI が作ったイラストなので問題はないた

既存広告デザインの権利者から許諾を得たうえ
で利用する

④

既存の広告デザインとは全く異なるものとなるて、適切なものを全てお選

よう、デザインを大きく編集・変更して利用す

びください。
）

る

生成 AI を用いて色々なコ①

ンテンツを作成する際、著作権やパブリシティ権のるポスターを作成して下さい②

侵害を予防するための指示（生成 AI を用いて色々

漫画 B が今後どうなるのか、現状から予想できる続編を書いてください③

なコンテンツを作成する
際、著作権やパブリシティ

A 社の広告ポスターが素晴らしいので、似てい女優 C が水着を着ているイラストを生成してください④

権の侵害を予防するため

新たな化粧品を販売するための、キャッチコピ
ーを考えて下さいの指示の例として、適切なものを全てお選びください。）
7

生成 AI を活用する時の倫①

生成 AI に過度に依存しないように気を付ける

理（生成 AI を活用する時②

SNS 上で犯行予告をするための文章を生成 AIの倫理に関する説明として、適切なものを全てお選に出力してもらう③

びください。
）

生成 AI を使うと思考力が落ちるので、勉強や仕事には一切使わない④

生成 AI を使ったサイバー犯罪や特殊詐欺を行わない

8

画像生成 AI で回答の偏見①（性差）を軽減するため、指示を工夫する方法（画像どのような企業なのか、どのような状況のイラストなのかの情報を追加する②

男女両方の社長の存在を考慮したイラストを生生成 AI で「大企業の社長」

成するよう求めるの画像を生成したところ、 ③「社員に信頼される社長」など、性別や年齢な

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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

すべて男性のイラストやどに依存しない特徴を追加の情報として提供す写真であった。回答の偏見

る（性差）を軽減するため、 ④

具体的に指示を出すと偏見が増してしまうた

指示を工夫する方法としめ、あいまいな指示を出すようにするて、適切なものを全てお選
びください。
）
9

生成 AI の特性（生成 AI の①

特性の説明として、適切なものを全てお選びくださ

生成 AI を使うためには、一般的なプログラムと同じように専用の言語を学ぶ必要がある②

い。）

生成 AI に対して同じテーマでイラスト作成を依頼しても、同じイラストを描いてくれるとは限らない③

生成 AI はデータベースを基に正しい情報を出力するので、ビジネス文章にもそのまま利用できる④

生成 AI に英語の出力をさせるためには、英語で指示を出す必要がある

10

生成 AI に旅行のプランを①立ててもらったとき、その後の適切な行動（生成 AI

を訪れて、最新の情報や開場時間を確認する②に旅行のプランを立ててもらったとき、その後の行

生成 AI が提供したプランの時間は正確なので、追加の確認や調整は行わずに旅行を行う③

動として適切なものを全てお選びください。）

生成 AI が提案した観光地の公式ウェブサイト

AI が提案した観光地は人気も考慮しているので、他の人の意見やレビューは参照しない④

提案されたレストランや宿泊施設が本当に存在しているか、公式ウェブサイトなどで確認する

この生成 AI リテラシーのクイズに関して、問題ごとの正答率を集計した結果が図表 4.6である。結果を確認すると、最も正答率が高い項目は「生成 AI を用いて色々なコンテンツを作成する際、著作権やパブリシティ権の侵害を予防するための指示」（63.5%）、次いで「生成 AI の特性」（57.7%）、3 番目に「生成 AI に旅行のプランを立ててもらったとき、その後の適切な行動」（56.9%）である。一方で、正答率が低い順には「回答の偏見（性差）を軽減するため、指示を工夫する方法」（11.8%）、次いで「画像生成 AI で作った商品の広告イラス
トが、有名なデザインに似ていた際の対応」（26.3%）、3 番目に「生成 AI の機能についての正確な説明」（30.7%）である。傾向として、生成 AI を利用するにあたって生成したコンテ
ンツとそのリスクに関しては正しく認知している傾向にある。一方で、画像生成 AI を用いた生成コンテンツに問題があった場合、指示を工夫してその問題を取り除くための方法については、正答率が低い傾向にある。
57

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 4.6

生成 AI リテラシーに関するクイズの問題別正答率

続いて、クイズの正答数に関して年代別に集計した結果が図表 4.7 である。結果を確認す
ると、全体平均は 4.2 点と半分を下回っている。また、年代別に大きな傾向の差は見られな
いが、比較的 30 代が高く、50 代が低い。

図表 4.7

生成 AI リテラシーに関するクイズ正答数（年代別）

58

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

さらに、いずれかの生成 AI を利用しているか否かで集計した結果が図表 4.8 である。利
用者は平均で 4.6 点、非利用者は平均で 4.1 点と、生成 AI の利用有無で 0.5 点の差が見られた。しかしながら、利用者であっても正答率は半分以下といえる。

図表 4.8

生成 AI リテラシーに関するクイズ正答数（生成 AI 利用別）

59

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

５．生成 AI に対する評価
５．１．生成 AI によってもたらされるポジティブな社会変化への評価
まず、生成 AI によってもたらされるポジティブな社会変化への評価について尋ねた結果
が図表 5.1 である。結果を確認すると、全般的に 5～6 割の人に評価されているが、最も評価されている内容は「医療診断が生成 AI の高度な画像解析により精度が向上する社会」（69.8%）、次いで「異なる言語間の翻訳が生成 AI でスムーズになり、国際的なコミュニケーションが強化される社会」（69.6%）、3 番目に「視覚や聴覚に障がいを持つ人が生成 AI の変換技術で情報アクセスしやすくなる社会」（68.6%）であった。

図表 5.1

生成 AI によってもたらされるポジティブな社会変化への評価

さらに、これを年代別に見た結果が図表 5.2 である。結果を確認すると、全般的に年代が若いほどポジティブな社会変化を期待している割合が大きい傾向にあるが、若い世代に加えて 60 代での期待が大きい U 字型の分布になっている項目も目立ち、全般的には 50 代の期待が最も小さいものが多い。60 代の期待が大きい分野に大きな共通点は見出し難いが、逆に 60 代の期待が小さい分野としては、エンターテインメント関連とビジネス関連が挙げられる。例えば、「生成 AI による各個人にあった教育コンテンツが充実する社会」、「ビジネ
スと政府の意思決定支援が生成 AI により迅速化される社会」などがある。

60

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

加えて、ポジティブな社会変化として選んだ項目の割合を年代別に集計した結果が図表5.3 である。結果を確認すると、まず全体では挙げられた項目のうちの 57.8%が選ばれていることがわかる。年代別には、20 代と 30 代がこの全体の値を上回って 6 割を超えている一方、50 代が 54.5%と最も低い。

図表 5.2

図表 5.3

生成 AI によるポジティブな社会変化への評価（年代別）

生成 AI によるポジティブな社会変化への総合評価（年代別）

さらに、これを生成 AI のリテラシー別に見た結果が図表 5.4 である。この生成 AI リテラ
シーについては、４．２．で調査した生成 AI リテラシーの結果に基づき、人数比が概ね揃うように 4 つのブロックに分けた区分をベースに集計している。結果を確認すると、リテラシーが高い人ほど評価している項目と、評価が似通っている項目の大きく 2 パターンに分けられることがわかる。また、生成 AI リテラシーが低い人の評価はおおむね 50%前後にまとまっているが、リテラシーが高くなるほど項目による差が大きいことが特徴である。リテ61

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

ラシーが高い人ほど評価が高い項目としては、国際的なコミュニケーションの強化、身体に障がいを持つ人が情報アクセスをしやすくなる、医療診断の精度向上、単純作業が自動化されてより創造的な作業に人間が集中できるなどが挙げられる。一方で、リテラシーによって評価があまり分かれない項目としては、芸術とデザインがより豊かになる、エンターテイン
メントの強化、情報のアクセスが高速化・平等化するなどが挙げられる。
生成 AI リテラシーが高い人ほど、医療や教育・福祉、災害といった分野に対する生成 AIの活用がポジティブな社会変化をもたらすと評価している。一方、生成 AI リテラシーによる差が少ない、リテラシーが高い人の中で比較的評価が低い分野としては、エンターテイン
メントやコンテンツの充実、情報アクセスに関する項目が挙げられている。
加えて、ポジティブな社会変化として選んだ項目の割合を生成 AI リテラシー別に集計した結果が図表 5.5 である。結果を確認すると、生成 AI リテラシーが上がるほど評価している項目が増えている傾向にあり、生成 AI リテラシーが最も高いブロックである 7 点以上においては平均して 6 割以上の項目を評価している。一方で、生成 AI リテラシーが最も低い
分野では 5 割程度の項目を評価していることがわかる。

図表 5.4

生成 AI によるポジティブな社会変化への評価（生成 AI リテラシー別）

62

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 5.5

生成 AI によるポジティブな社会変化への総合評価（生成 AI リテラシー別）

５．２．生成 AI に関連する問題への評価
前節では生成 AI に関するポジティブな社会変化に対する評価を尋ねたが、本節では生成AI に関連するネガティブな評価を調査した結果を示す。
まず、生成 AI に関連する問題への評価について尋ねた結果が図表 5.6 である。結果を確認すると、全般的に 6～7 割の評価をされているものが多いが、中でも最も問題だと考えられている内容は「生成 AI によって作成されたニュースで誤った情報が広まること」（75.8%）、
次いで「生成 AI が回答する誤った情報が広がること」（75.4%）、3 番目に「生成 AI が作った偽の音声や動画による詐欺が増えること」（74.3%）であった。その他の 7 割を超えている
回答を確認しても、情報の信用度に関する問題や、偽のコンテンツによって世論操作が行われることなど、生成 AI が作成した偽・誤コンテンツによる問題に対してネガティブな評価がなされている。
一方で、ネガティブな評価が小さい内容の中には、「生成 AI によって仕事がなくなること」（51.7%）や「生成 AI のコンテンツが溢れることで、文化や芸術の多様性を損なうこと」（56.1%）といった項目があり、生成 AI が人々の生活や職を奪うといった文脈の内容については、比較的ネガティブな評価をされていないことがわかる。

63

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 5.6 生成 AI に関連する問題への評価
64

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

続けて、これを年代別に見た結果が図表 5.7 である。結果を確認すると、全般的に 40 代
が最もネガティブな評価をした割合が小さい U 字型のグラフとなっており、60 代のネガテ
ィブな評価が目立つ。また、20 代も 60 代に次いでネガティブな評価をしている項目が大きい傾向にあることもわかる。
これに関して、ネガティブな評価として選んだ項目の割合を年代別に集計した結果が図
表 5.8 である。結果を確認すると、全体平均は 65.2%となっている。年代別には、60 代が71.9%と突出して多く、次いで 20 代がこの全体の値を上回って 65.5%となっている。一方、40 代は 61.7%と最もネガティブな評価をしている割合が低い。ポジティブな評価について同様に集計した図表 5.3 と比較すると、20 代はポジティブな評価をしていた割合も最も大きくなっており、生成 AI についてポジティブに捉える側面と、ネガティブに捉える側面の両方が大きいことがわかる。一方で、60 代はポジティブな評価をしていた割合が最も低く、全体として生成 AI についてネガティブな評価をしていることがわかる。

図表 5.7

生成 AI に関連する問題への評価（年代別）

65

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 5.8

生成 AI に関連する問題への総合評価（年代別）

さらに、これを生成 AI リテラシーのブロック別に見た結果が図表 5.9 である。結果を確認すると、全般的にリテラシーが低い人のネガティブな評価の割合は小さく、5 点以上のブ
ロックの人がネガティブな評価をしている項目が目立つ。一方で、リテラシーが最も高い人のブロックがネガティブな評価をしている割合が小さい項目には、「生成 AI によって仕事がなくなること」（46.5%）、「生成 AI が環境に悪影響を与えること」（39.4%）、「人々が生成AI に頼りすぎて人間関係が希薄になること」（49.1%）が挙げられる。これらは全体の集計
でもネガティブな評価をされている割合が小さかった項目とも概ね一致している。ここからは、生成 AI リテラシーが中程度に高いグループは生成 AI によって人々の既存の生活や職が奪われることを危惧しているが、さらにリテラシーが高い人にとってはそれらの項目
はネガティブな評価として挙がらないことがわかる。
ネガティブな評価として選んだ項目の割合を生成 AI リテラシーのブロック別に集計した結果が図表 5.10 である。結果の分布を確認すると、生成 AI リテラシーの点数が 5～6 点（上から 2 番目のブロック）の人が最もネガティブな評価を選んでいる山型の分布となっている。また、最もネガティブな評価をした割合が小さいグループは、生成 AI リテラシーの点数が 2 点以下の一番点数が低いグループである。この結果から、中程度以上のリテラシーを持っている人ほどネガティブな評価をしており、生成 AI についてさらに詳しくなるとネガティブな評価は減少し、知識が少ない人は評価をする材料が足りないためにネガティブな評価が小さくなっていると考えられる。図表 5.5 と合わせて考えると、リテラシーが高い人
は、ネガティブな評価もポジティブな評価もする傾向にあるといえる。

66

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 5.9生成 AI に関連する問題への評価（生成 AI リテラシー別）

図表 5.10 生成 AI に関連する問題への総合評価（生成 AI リテラシー別）

５．３．生成 AI の総合評価
本節では、生成 AI サービス全般に対する総合評価として 10 点満点で評価を尋ねた結果について示す。

67

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

まず、図表 5.11 は生成 AI 全般に対する総合評価について、年代別に集計した結果である。結果を確認すると、全体の平均点は 5.8 点であり、年代別にみると 20 代の 6.3 点が最も高く、50 代の 5.5 点が最も低い。20 代と 30 代が全体平均を超えており、50 代と 60 代が全体平均を下回っていることから、年代の若い人の方が生成 AI 全般に対する総合評価は高い
ことがわかる。

図表 5.11 生成 AI 全般の総合評価（年代別）
続いて、同様の生成 AI サービス全般に対する総合評価について、生成 AI リテラシーの
ブロック別に集計した結果が図表 5.12 である。結果を確認すると、最も生成 AI リテラシーの高い 7 点以上のブロックが 6.0 点と最も高く、次いで最も生成 AI リテラシーの低い 2 点
以下のブロックが 5.9 点と高い。3～4 点と 5～6 点の中程度に生成 AI リテラシーは共に 5.7
点と全体平均を下回っており、生成 AI を全く知らないわけではないが、特別リテラシーが高いわけでもない層が、生成 AI に対する総合評価が低いことがわかる。ただし、差は大きくない。

図表 5.12 生成 AI 全般の総合評価（生成 AI リテラシー別）

68

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

５．４．生成 AI について政府に求めたいこと
本節では、生成 AI の普及に際して人々が政府に求めたいことに関する調査を行った。まず、図表 5.13 は生成 AI について政府に求めたい内容について尋ねた質問の全体の結果である。結果を確認すると、最も政府に求めたいことは「AI の悪用や犯罪に対する法的対策の強化」（66.0%）であり、次いで「AI 技術の倫理的使用に関するガイドラインの策定」（61.3%）、
3 番目に「AI による個人情報保護のための強固なプライバシー保護法の整備」（60.6%）であった。この 3 つの選択肢は 6 割を超えて選択率が高い一方、その他の選択肢は概ね 4 割
以下となっており、政府に求めている割合は低い。選ばれている内容を総合すると、AI が犯罪などに悪用されることに対する危惧から、これに関する対策の強化、ガイドラインの制定が求められている。

図表 5.13 生成 AI について政府に求めたいこと次に、生成 AI について政府に求めたいことについて、年代別に集計した結果が図表 5.14である。結果を確認すると、全体的に 30 代を中心とした U 字型の分布となっている。特に、60 代が生活者保護に関連する項目を多く選択している。一方で、AI 分野への投資に関しては僅かにではあるが、30 代が選択している割合が大きい分布になっている。

69

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 5.14 生成 AI について政府に求めたいこと（年代別）
続いて、生成 AI リテラシーのブロック別に集計した結果が図表 5.15 である。結果を確認すると、全体を通じてリテラシーの高い人ほど政府に求めたいこととして選択しており、選択肢による大きな傾向の差は見られない。生成 AI リテラシーの高い人ほど、生活者保護とAI 分野への投資の両方を政府に求めているという実態が明らかになった。

図表 5.15 生成 AI について政府に求めたいこと（生成 AI リテラシー別）

70

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

５．５．生成 AI について企業に求めたいこと
本節では、生成 AI の普及に際して人々が企業に求めたいことに関する調査を行った。まず、図表 5.16 は生成 AI について企業に求めたい内容について尋ねた質問の全体の結果である。結果を確認すると、最も企業に求めたいことは「顧客データの安全性とプライバシー保護の強化」（65.6%）であり、次いで「AI に関するセキュリティ対策の強化」（57.2%）、3 番
目に「AI 技術の使用方法とその影響に関する透明性の高い情報開示と説明責任の向上」（49.2%）であった。特に強く求められていることとしては、顧客データの安全性とプライバシー保護の強化、あるいはセキュリティの強化となっており、政府に求めたいこととして挙げられていた内容とも類似している。

図表 5.16 生成 AI について企業に求めたいこと次に、生成 AI について企業に求めたいことについて、年代別に集計した結果が図表 5.17である。結果を確認すると、全体的に年代が上がるほど求めている割合が上がる右肩上がり

71

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書の分布となっている。特に 60 代はプライバシー保護やセキュリティの強化、あるいは AI を利用することに関する透明性の向上を求めていることがわかる。また、「AI 技術の使用方法とその影響に関する透明性の高い情報開示と説明責任の向上」に関しては 20 代も 30 代と比較して選択している割合が 7.6%大きく、透明性の向上は若い層からも求められていることがわかる。

図表 5.17 生成 AI について企業に求めたいこと（年代別）
続いて、生成 AI リテラシーブロック別に集計した結果が図表 5.18 である。全体を通してリテラシーが高い人ほど企業について各項目を求めている割合が大きい傾向にある。

72

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 5.18 生成 AI について企業に求めたいこと（生成 AI リテラシー別）

73

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

６．企業での生成 AI 活用状況とイノベーションへの寄与
６．１．企業の生成 AI 活用状況
本節では、企業がどの程度生成 AI を活用しているのか、企業の生成 AI の活用レベルを明らかにする。なお、本節の質問に関しては有職者（学生、専業主婦・専業主夫、無職・定
年退職以外）を対象としている。
まず、所属している企業での生成 AI の活用状況について尋ねた結果が図表 6.1 である。
結果を確認すると、「わからない」（34.5%）が最も多く、次いで「活用は検討しておらず、今後活用する予定もない」（18.5%）、3 番目に「一部の部署で活用している」（13.2%）であった。3 人に 1 人以上は、自らの所属する企業で生成 AI が活用されているのか否かを把握できていない現状が明らかになっている。
「全社的に活用している」は 3.9%に留まり、25 社に 1 社程度の割合となっている。
しかし、一部の部署で活用している企業まで広げると 17.1%となり、具体的な活用イメージまで持っている企業を含めると約 20%と、5 分の 1 程度の企業が生成 AI の活用について具体化できている。一方で、活用を検討していない企業は 40.9%に上り、活用を具体化できている企業の倍以上が、生成 AI の活用について検討も行っていない。

図表 6.1

企業の生成 AI 活用状況

続いて、
「一部の部署で活用している」以上を選択している企業の割合について、企業の売上規模別に集計した。なお、この企業の売上規模のグループは、それぞれのグループに同程度の回答者数となるよう、企業規模で回答者を 4 分割したものである。

74

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

結果の図表 6.2 を確認すると、売上規模と利用率は明確に右肩上がりの関係があり、100
億円以上の売上規模を持つ企業では 36.8%と 3 社に 1 社以上が活用していることが明らかになった。一方で、100 億円未満の企業になると 15.4%と、100 億円以上の売上規模を持つ企業の半分の利用率にも満たなくなり、1 千万円未満の企業では 9.5%と 1 割を下回る。

図表 6.2

企業の生成 AI 活用状況（企業規模別）

加えて、業種別にも生成 AI の利用率を集計した結果が図表 6.3 である。結果を確認すると、生成 AI の活用率が最も高い業種は「IT・通信業」の 35.0%で、次いで「金融・保険業」の 29.1%、3 番目に「製造業」の 21.5%である。その他に全体平均の 17.1%を上回っている業種としては、「卸売業」（19.5%）、「公共・公務」（18.6%）がある。一方で生成 AI の活用率が低く 10%を下回っている業種には、「医療・福祉業」（7.5%）、「広告業」（7.7%）、「農林水産業」（5.7%）、「その他」（8.4%）となっている。クリエイティブで生成 AI の活用用途は広そうに思える広告業で生成 AI の活用率が低いことは興味深い。

75

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 6.3

企業の生成 AI 活用状況（業種別）

６．２．生成 AI のイノベーションへの寄与
本節では、生成 AI を活用している企業が、具体的にどのような側面から業務上のイノベーションに寄与していると感じているかについて明らかにする。
まず、生成 AI を「一部の部署で活用している」以上に活用していると回答した回答者に対して、具体的にどのような側面で生成 AI がイノベーションに寄与していると感じているかについて尋ねた結果が図表 6.4 である。結果を確認すると、「プロセスや作業の効率化を実現している」（47.9%）が圧倒的に最多であり、次いで「コスト削減とリソースの最適化に貢献している」（25.8%）、3 番目に「新しいアイディアの生成や試作により、製品開発期間が短縮化されている」（23.1%）が選ばれている。なお、僅差で 4 番目には「市場調査やデータ分析から新たな洞察を得ている」（22.6%）も選ばれている。また、「イノベーションに寄与しているとは思わない」と答えた人は 13.4%と、利用者の 9 割近くは何らかのイノベーシ
ョンに生成 AI が寄与していると考えている。
さらに、エンジニアリングや分析業務など、生成 AI が関わりそうな職種のイノベーションに生成 AI がどのように寄与しているかを明らかにするために、職種について「システム開発エンジニア」、「データサイエンティスト・アナリスト」、「市場調査・分析」のいずれかの回答をした人に限定して集計を行った結果が図表 6.5 である。結果を確認すると、全体の傾向（図表 6.4）と似通った結果であり、「プロセスや作業の効率化を実現している」（48.7%）
が圧倒的に最多であり、次いで「コスト削減とリソースの最適化に貢献している」（33.8%）、
3 番目に「新しいアイディアの生成や試作により、製品開発期間が短縮化されている」（17.7%）

76

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書が選ばれている。分析業務での新たな洞察やデータに基づいた意思決定に関する項目はむ
しろ選択割合が減少しており、生成 AI が関わりそうな職種ほどむしろ業務の効率化やコストの削減の方で生成 AI のイノベーション寄与を感じていることがわかる。また、「イノベーションに寄与しているとは思わない」と回答した人は 15.7%と僅かではあるが全体よりも多くなっている。

図表 6.4 生成 AI のイノベーションへの寄与

図表 6.5

生成 AI のイノベーションへの寄与（生成 AI が関わりそうな職種に限定）

77

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

続いて、このイノベーションへの寄与について、企業規模別に集計した結果が図表 6.6 である。結果を確認すると、全体的に中心が高い山型の分布をしており、生成 AI の活用率の高い 100 億円以上の売上規模を持つ企業ほどイノベーションへの寄与を感じているという関係性は見られない。むしろ、最も活用している割合の低い 1 千万円未満の企業よりも割合の低い項目も散見される。売上規模の大きい企業が、他の売上規模の企業と比較してイノベーションへの寄与を感じている点は「従業員のスキルと能力の向上をサポートしている」であり、既存の従業員の研修やスキルアップの観点で効果を感じやすいことが明らかになった。

図表 6.6

生成 AI のイノベーションへの寄与（企業規模別）

さらに、生成 AI のイノベーションへの寄与について、業種別に集計した結果が図表 6.7である。各業種で上位 3 つの物に色付けをしている。結果を確認すると、農林水産業を除くと、全体的に「プロセスや作業の効率化を実現している」と回答しているが、それ以外の項
目については差異が見られる。まず、製品開発期間の短縮化を感じている業種には、
「金融・
保険業」
、
「医療・福祉業」、「農林水産業」、「公共・公務」がある。次に、市場調査やデータ分析で新たな洞察を得ていると感じている業種には、「製造業」、「小売業」、「広告業」、「その他サービス」、「公共・公務」がある。その他の業種では、コストの削減やリソースの最適化、従業員のスキルと能力の向上でイノベーションへの寄与を感じている傾向が強い。また、イノベーションに寄与していると感じている割合が低い業種としては、「建設・土木・工業」、「金融・保険業」、「医療・福祉業」の 3 つがある。

78

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 6.7 生成 AI のイノベーションへの寄与（業種別）
新しいアイ
ディアの生成創造的なアイ

や試作によ

業種

市場調査や

より個人に

コスト削減と データに基づ ディアや新し 従業員のスキ リスク管理とイノベーショ

り、製品開発 プロセスや作 データ分析か 合った顧客体 リソースの最 いた意思決定 いビジネスモ ルと能力の向 問題解決の改ンに寄与して期間が短縮化 業の効率化を ら新たな洞察 験の提供に繋 適化に貢献しの改善に役

デルの創出を 上をサポート 善につながっいるとは思わ

されている

実現している

を得ている

がっている

立っている

促している

建設・土木・工業

22.5%

34.1%

17.9%

23.2%

ている
12.0%

19.7%

16.0%

している
18.6%

ている
4.3%

その他
0.0%

28.7%

製造業

23.1%

41.0%

25.4%

14.4%

25.7%

14.9%

16.0%

20.7%

15.0%

0.6%

11.6%

IT・通信業

21.1%

57.7%

16.5%

5.3%

31.4%

14.0%

17.9%

23.7%

4.3%

0.8%

9.1%

運輸・物流・海運業

31.1%

49.8%

17.3%

11.5%

66.9%

13.7%

23.7%

31.3%

17.1%

0.0%

0.0%

卸売業

14.5%

49.5%

21.9%

8.4%

32.4%

15.5%

2.7%

24.9%

23.3%

0.0%

13.3%

小売業

19.3%

39.5%

48.7%

10.0%

18.4%

16.0%

4.0%

21.9%

8.2%

0.0%

14.5%

金融・保険業

22.3%

46.2%

13.6%

6.0%

13.3%

10.7%

15.6%

13.0%

4.9%

7.3%

20.3%

教育・学習支援業

15.3%

31.6%

14.5%

15.9%

19.8%

15.6%

22.4%

24.9%

8.4%

0.0%

12.5%

医療・福祉業

28.3%

28.3%

13.2%

10.4%

15.3%

18.4%

12.9%

24.1%

16.0%

0.0%

24.8%

広告業

0.0%

50.0%

50.0%

0.0%

100.0%

0.0%

0.0%

50.0%

0.0%

0.0%

0.0%

その他サービス

29.7%

58.1%

33.6%

20.3%

30.1%

19.2%

19.2%

20.4%

8.5%

0.0%

15.4%

農林水産業

62.8%

24.0%

24.0%

24.0%

62.8%

24.0%

24.0%

24.0%

61.2%

0.0%

0.0%

公共・公務

23.9%

60.7%

21.0%

13.4%

16.9%

13.4%

12.0%

14.8%

14.4%

0.0%

9.9%

その他

16.9%

52.3%

15.0%

9.3%

15.9%

19.0%

13.4%

33.6%

12.4%

0.0%

17.5%

全体

23.1%

47.9%

22.6%

12.3%

25.8%

15.4%

16.0%

21.5%

10.4%

0.9%

13.4%

６．３．生成 AI 利用において重視していること
本節では、生成 AI を利用している企業がどのような点を重視して生成 AI を利用しているかの実態について明らかにする。図表 6.8 は、生成 AI を「一部の部署で活用している」
以上の回答をした人に対して、生成 AI の業務上の利用に関して重視している点を尋ねた結果である。内容を確認すると、「全般的な業務プロセスの効率化や生産性の向上」（53.5%）が最も選ばれており、次いで「人件費などのコスト削減による利益率の向上」（37.7%）、3 番
目は「従業員のスキルアップと能力開発」（30.9%）となっている。上位の 2 つ、業務効率化とコスト削減という観点に関しては、生成 AI を利用しているうえでイノベーションに寄与していると感じている点（図表 6.4）の内容とも一致している。ここからは、企業は生成 AIを導入することで業務効率化とコスト削減を期待し、実際にイノベーションに寄与していると感じている実態が浮かび上がる。この 2 つの次に重視されていることとしては、従業員のスキルアップと能力の向上であり、生成 AI を用いることで従業員のスキルアップにつながるかどうかという点も重視されていることがわかる。

79

ない「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 6.8

生成 AI 利用において重視していること

生成 AI の利用に関して重視していることを、企業規模別に集計した結果が図表 6.9 である。結果を確認すると、売上規模の最も大きい 100 億円以上のグループでは、業務効率化や生産性の向上と従業員のスキルアップが重視されていることがわかる。一方で、それ以下の売上規模のグループは売上規模が 100 億円以上のグループと比較して、新製品の開発や顧客満足度向上、データに基づく意思決定の強化を重視している傾向にある。

図表 6.9生成 AI 利用において重視していること（企業規模別）

80

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

さらに、生成 AI を業務で利用するにあたり重視している事柄について、業種別に集計した結果が図表 6.10 である。結果を確認すると、すべての業種において、「全般的な業務プロ
セスの効率化や生産性の向上」と「人件費などのコスト削減による利益率の向上」は重視されるものとして 3 番目以内に入っている。その他に重視されている内容としては、多くの業
種で「従業員のスキルアップと能力開発」が重視されている傾向にあるが、業種によってば
らつきもある。
「新しい製品やサービスの開発の高速化」は「小売業」、「医療・福祉業」、「農
林水産業」で重視されている。
「データに基づいた意思決定の強化」は「運輸・物流・海運業」、「教育・学習支援業」で重視されている。
「斬新なアイディア・コンテンツの生成による、イノベーションと創造性の促進」は「広告業」、「その他サービス」、「農林水産業」で重視されている。
図表 6.10 生成 AI 利用において重視していること（業種別）
斬新なアイ

全般的な業

業種

顧客体験の

ディア・コ

改善とパー

ンテンツの

生成AIを活
用すること

ソナライズ

生成AIを導

生成によ

されたサー

入すること

る、イノ

務プロセス

人件費など

新しい製品

の効率化や

のコスト削

やサービス

データに基

ビスによる

による、市

従業員のス

ベーション

サステナビ

キュリティ

によるセ

生産性の向

減による利

の開発の高

づいた意思

顧客満足度

場競争力の

キルアップ

と創造性の

リティと環

とリスク管

上

益率の向上

速化

決定の強化

向上

強化

と能力開発

促進

境への配慮

理の向上

この中には
その他

ない

建設・土木・工業

50.0%

37.5%

21.9%

15.6%

15.6%

9.4%

43.8%

18.8%

3.1%

12.5%

0.0%

6.3%

製造業

53.5%

41.2%

31.0%

27.3%

19.8%

20.3%

33.7%

19.8%

10.7%

13.4%

0.0%

4.3%

IT・通信業

55.9%

34.8%

27.3%

19.3%

14.3%

16.1%

34.8%

21.7%

5.0%

11.8%

0.0%

9.3%

運輸・物流・海運業

59.3%

66.7%

29.6%

48.1%

33.3%

18.5%

33.3%

18.5%

18.5%

29.6%

0.0%

0.0%

卸売業

54.2%

41.7%

16.7%

16.7%

16.7%

4.2%

20.8%

16.7%

8.3%

29.2%

0.0%

8.3%

小売業

39.3%

39.3%

35.7%

28.6%

10.7%

25.0%

35.7%

21.4%

10.7%

7.1%

0.0%

14.3%

金融・保険業

51.9%

28.8%

17.3%

23.1%

15.4%

9.6%

32.7%

17.3%

11.5%

11.5%

1.9%

17.3%

教育・学習支援業

39.1%

34.8%

23.9%

37.0%

28.3%

10.9%

23.9%

23.9%

8.7%

6.5%

0.0%

8.7%

医療・福祉業

36.4%

33.3%

48.5%

27.3%

21.2%

15.2%

27.3%

15.2%

6.1%

18.2%

0.0%

6.1%

広告業

50.0%

50.0%

0.0%

0.0%

0.0%

50.0%

0.0%

100.0%

0.0%

50.0%

0.0%

0.0%

その他サービス

60.6%

37.6%

29.4%

24.8%

17.4%

16.5%

26.6%

31.2%

8.3%

18.3%

0.0%

5.5%

農林水産業

66.7%

33.3%

33.3%

33.3%

33.3%

33.3%

33.3%

33.3%

33.3%

66.7%

0.0%

0.0%

公共・公務

65.3%

36.7%

12.2%

20.4%

8.2%

8.2%

22.4%

14.3%

10.2%

8.2%

2.0%

8.2%

その他

48.3%

27.6%

13.8%

24.1%

13.8%

3.4%

24.1%

10.3%

6.9%

10.3%

0.0%

3.4%

n=143,554,337,134,91,192,138,203,234,10,526,26,176,178

６．４．生成 AI の導入に際して障壁や懸念事項となっていること
本節では、生成 AI を利用していない企業で、どのような点が生成 AI を導入する上での障壁や懸念事項と考えられているかの実態について明らかにする。
図表 6.11 は、勤務先での生成 AI の利用に関して、活用していないことを認知している人に対して、導入に関する障壁や懸念事項となっている事柄について尋ねた結果を集計したものである。結果を確認すると、「適切な利用方法がわからないから」（29.4%）が最も多く、81「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

次いで「導入するための人や技術が足りていないから」（24.6%）、3 番目に「プライバシー
保護や個人情報流出など、データのセキュリティ面に懸念があるから」（24.0%）が選ばれている。適切な利用方法がわからなかったり、導入するための人や技術が足りていなかったりと、導入をしたくてもできない企業が生成 AI を導入できていない事例が多いことがわかる。
一方で、データのセキュリティや問題が生じたときのリスクを大きく感じるケースも比較的多く、導入に対する障壁となっている実態も明らかになっている。

図表 6.11 生成 AI の導入に際して障壁や懸念事項となっていること続いて、生成 AI を導入する上での障壁や懸念事項について、企業規模別に集計した結果
が図表 6.12 である。結果を確認すると、企業規模が大きい企業ほど障壁に感じている事柄と、それ以外で分けられる。企業規模が大きい企業ほど障壁に感じている事柄としては、「プ
ライバシー保護や個人情報流出など、データセキュリティの面に懸念があるから」（35.7%）という自社で保有しているデータに対するセキュリティの懸念が最多であり、「生成 AI 活
用について経営方針・戦略が具体的に定まっていないから」（32.9%）という大企業としての動きの難しさも見られる。また、企業規模が 1 千万円未満の企業では「この中にはない」が25.7%と多い。小規模の企業においては、特に生成 AI を利用しない障壁や懸念事項がある
わけではないが、利用していない実態が明らかになっている。

82

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 6.12 生成 AI の導入に際して障壁や懸念事項となっていること（企業規模別）
最後に、生成 AI を導入するにあたっての障壁や懸念事項を業種別に集計した結果が図表
6.13 である。結果を確認すると、業種別に大きな傾向の違いはあまり見られず、全体の傾向と似通った項目が選ばれている。

83

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 6.13 生成 AI の導入に際して障壁や懸念事項となっていること（業種別）
プライ

サービ

バシー
生成AI

保護や

の活用

個人情

スの利
法規制

生成AI

用者

倫理的

取引先

組織の

が不明

を導入

が、生

な問題

企業の

や社会

生成AI

につい

導入コ

報流出

文化と

瞭であ

したこ

成AIを

既存の

て経営

ストが

など、

して、

り、問

とによ

使った

システ

長期的

的な影

に対す

方針・

導入す

高く、

データ

新しい

題が生

る成

サービ

ム・プ

なメン

響な

従業員

る理解

戦略が

るため

投資す

のセ

技術を

じたと

果・投

スへの

ロセス

テナン

ど、あ

の思考

度が低

具体的

の人や

ること

キュリ

導入す

きのリ

資効果

理解度

と統合

スとサ

まり良

能力の

く、抵

利用方

に定

技術が

にリス

ティ面

ること

スクが

の測り

が低い

するこ

ポート

い評判

低下に

抗があ

法がわ

まって

足りて

クを感

に懸念

に抵抗

大きく

方が難

と想定

とが難

に不安

を聞か

懸念が

ると思

からな

いない

いない

じるか

がある

がある

感じる

しいか

される

しいか

がある

ないか

あるか

われる

いから

から

から

ら

から

から

から

ら

から

ら

から

ら

ら

から

その他

い

建設・土木・工業

21.6%

19.8%

26.1%

14.4%

14.4%

8.1%

9.0%

9.9%

1.8%

2.7%

2.7%

3.6%

1.8%

1.8%

0.9%

17.1%

製造業

20.7%

18.3%

17.2%

7.9%

11.7%

5.4%

9.3%

6.3%

4.1%

5.4%

2.7%

2.7%

3.3%

3.5%

0.5%

10.1%

IT・通信業

18.2%

19.9%

17.6%

7.4%

22.2%

4.0%

10.8%

12.5%

2.8%

6.3%

3.4%

2.8%

4.0%

3.4%

0.0%

7.4%

運輸・物流・海運業

18.7%

15.9%

10.3%

9.3%

10.3%

3.7%

8.4%

11.2%

2.8%

4.7%

3.7%

6.5%

3.7%

1.9%

0.0%

7.5%

卸売業

25.4%

20.9%

34.3%

20.9%

19.4%

7.5%

16.4%

11.9%

7.5%

1.5%

10.4%

10.4%

7.5%

7.5%

7.5%

7.5%

小売業

20.1%

11.0%

14.6%

11.0%

15.9%

4.9%

10.4%

11.0%

4.3%

6.7%

4.3%

6.1%

2.4%

4.3%

0.6%

12.2%

金融・保険業

12.8%

19.8%

14.0%

9.3%

18.6%

3.5%

12.8%

8.1%

0.0%

4.7%

4.7%

7.0%

2.3%

4.7%

2.3%

2.3%

教育・学習支援業

17.8%

16.6%

14.0%

7.0%

15.9%

3.8%

13.4%

5.7%

3.2%

2.5%

3.8%

12.7%

3.2%

4.5%

2.5%

8.9%

医療・福祉業

20.9%

9.5%

15.9%

14.9%

20.4%

7.0%

12.9%

9.0%

7.5%

6.0%

5.0%

6.5%

4.5%

3.0%

0.5%

10.4%

広告業

12.5%

25.0%

12.5%

12.5%

12.5%

0.0%

37.5%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

その他サービス

18.7%

10.8%

12.5%

6.5%

13.4%

1.4%

9.8%

7.0%

3.1%

4.1%

3.6%

4.3%

2.6%

3.4%

1.7%

14.6%

農林水産業

13.0%

8.7%

0.0%

8.7%

8.7%

4.3%

13.0%

4.3%

4.3%

0.0%

0.0%

8.7%

4.3%

13.0%

0.0%

30.4%

公共・公務

17.3%

12.6%

14.2%

5.5%

15.7%

7.9%

14.2%

3.9%

3.9%

6.3%

6.3%

4.7%

1.6%

1.6%

0.0%

9.4%

その他

12.1%

10.1%

13.4%

7.4%

14.1%

3.4%

10.7%

10.1%

4.0%

4.7%

4.0%

5.4%

3.4%

2.0%

2.0%

9.4%

適切な

業種

この中
にはな

n=143,554,337,134,91,192,138,203,234,10,526,26,176,178

84

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

７．生成 AI の利用状況や評価の決定要因
本章では、回帰分析によって、生成 AI への評価や利用状況とどのような要素が関連しているかを明らかにする。

７．１．組織として生成 AI を利用する要因
７．１．１．分析手法
組織の生成 AI 利用の意思決定には、複数の要素が影響を与えていると考えられるため、回帰分析によってその影響を明らかにする。
まず、組織 i は生成 AI の利用について「全社的に活用」「一部の部署で活用」「活用していない」という 3 つの選択肢を有しており、最も効用を最大化する選択をしていると考えられる。この時、組織 i が j 番目の選択肢から得られる効用を𝑣𝑖𝑗 とし、説明変数によって説明可能な（観察可能な）効用を𝑢𝑖𝑗 、誤差項を𝜀𝑖𝑗 とした時、効用関数は次の式 7.1 のように書ける。
𝑣𝑖𝑗 = 𝑢𝑖𝑗 + 𝜀𝑖𝑗（7.1）
観察可能な効用𝑢𝑖𝑗 は以下の式 7.2 のような線形関数で表現できると仮定する。
𝑢𝑖𝑗 = 𝛼𝑗 + 𝛽𝑗1 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖 + 𝛽𝑗2 𝐴𝑔𝑒𝑖 + 𝛽𝑗3 𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦𝑖 = 𝛽𝑗 𝑋𝑖（7.2）
ただし、各記号は以下を指す。
-

𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖 ：企業 i の自然対数変換した売上高。

-

𝐴𝑔𝑒𝑖 ：企業 i の設立からの年数。

-

𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦𝑖 ：企業 i の業種ベクトル。

-

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 ：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ
このとき、誤差項𝜀𝑖𝑗 がガンベル分布に従うと仮定すると、組織 i が選択肢 j を選択する

確率は次の式 7.3 のようになる。
𝑃𝑖𝑗 =exp⁡(𝛽𝑗 𝑋𝑖 )𝑗∑𝑘=1 exp⁡(𝛽𝑘 𝑋𝑖 )𝑗 = 1,2,3(= 𝐽)

（7.3）

85

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

しかしながら、式 7.3 のままでは推定することが難しい。そこで、j=1 を基準とし、分子分母をexp⁡(𝛽1 𝑋𝑖 )で割ると、以下の式 7.4 が得られる。
𝑃𝑖𝑗 =exp⁡(𝑋𝑖 (𝛽𝑗 − 𝛽1 )1 + ∑𝑗𝑘=2 exp⁡(𝑋𝑖 (𝛽𝑘 − 𝛽1 ))𝑗 = 2,3(= 𝐽)（7.4）
さらに、𝛽1 = 0を仮定しても一般性は確保されるため、式 7.4 は次のように単純化する
ことが可能であり、推定する多項ロジットモデルが得られる。なお、本稿においては基準とする𝛽1 を生成 AI について「活用していない」組織として分析を行う。
𝑃𝑖𝑗 =exp⁡(𝛽𝑗 𝑋𝑖 )𝑗 = 2,3(= 𝐽)𝑗

1 + ∑𝑘=2 exp⁡(𝛽𝑘 𝑋𝑖 )（7.5）
なお、パラメータの推定は、以下の対数尤度を最大化することで求められる。
𝑛𝐽

𝑙𝑛𝐿 = ∑ ∑ 𝑙𝑛𝑃𝑖𝑗
𝑖=1 𝑗=1（7.6）

７．２．２．分析結果
以上の分析手法を踏まえて、式 7.5 を推定した結果が図表 7.2 である。ただし、限界効
果列には平均限界効果を記載している。また、推定結果をまとめたものが図表 7.1 となる。尚、そもそも組織に所属していなければその組織が生成 AI を利用しているかを判定できないため、組織 i に関する各回答者が有職者であるサンプルのみを対象としている。p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。
まず、企業属性について確認する。結果を確認すると、「全社的に活用している」と「一部の部署で活用している」の両方で、企業売上規模が有意に正の結果となっており、企業年齢は有意な結果となっていない。つまり、売上規模が大きい企業の方が、生成 AIを活用している傾向にある。
続いて、業種を確認すると、「全社的に活用している」と「一部の部署で活用している」の両方で、IT 通信業と公共公務が有意に正の結果となっている。個別の要因を確認す
ると、全社的な活用においては、小売業が負に有意な結果となっている。一方で、一部の86

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

部署での活用においては、製造業、金融保険業、教育学習支援業が有意に正の結果となっている。ここからは、IT 通信業と公共公務は全社的あるいは一部の部署で生成 AI を活用している傾向にあり、製造業、金融保険業、教育学習支援業は一部の部署で生成 AI を活用している傾向にあることがわかる。一方で、小売業は全社的な生成 AI の活用は行っていない傾向にある。
図表 7.1

組織として生成 AI を利用する要因の分析結果の概要

変数分類

結果の概要

企業属性



売上規模が大きい組織ほど、生成 AI を活用している傾向。



組織の設立からの年数は、生成 AI の活用に有意な影響がない。

IT 通信業と公共公務事業は、生成 AI を全社的あるいは一部の部署

業種で活用している傾向。


製造業、金融保険業、教育学習支援業は一部の部署で生成 AI を活用している傾向。



小売業は全社的な生成 AI の活用はしていない傾向。
図表 7.2 組織として生成 AI を利用する要因

変数
大項目

小項目

企業属性 企業売上規模
業種

全社的に活用している
係数
0.113

限界効果
0.006

z値

一部の部署で活用している

p値

係数

限界効果

6.400 0.000 ***

0.072

0.009

z値

7.640 0.000 ***

p値

企業年齢

-0.0030.000 -0.900 0.368

0.000

0.000

0.150 0.877

建設土木工業-0.400-0.033 -0.840 0.403

0.394

0.066

1.140 0.252

製造業

0.063

-0.0110.180 0.856

0.834

0.123

2.970 0.003 **

IT通信業

1.015

0.190

2.960 0.003 **

1.396

0.041

4.850 0.000 ***運輸物流海運業-1.133-0.079 -1.900 0.058

0.334

0.070

0.960 0.339

卸売業-0.696-0.056 -1.160 0.247

0.639

0.107

1.750 0.081

小売業-1.213-0.078 -2.210 0.027 *-0.0020.021-0.010 0.995

金融保険業

0.670

0.030

1.690 0.090

0.741

0.099

2.180 0.029 *教育学習支援業-0.770-0.069 -1.290 0.196

1.129

0.182

3.560 0.000 ***医療福祉業-0.719-0.047 -1.520 0.128

0.065

0.022

0.190 0.846

広告業-12.070-0.785 -0.030 0.979

0.566

0.295

0.680 0.498

その他サービス-0.217-0.021 -0.610 0.545

0.414

0.065

1.440 0.149

農林水産業-0.529-0.030 -0.490 0.621-0.243-0.027-0.310 0.757

公共公務

1.066

0.038

1.768

0.245

5.140 0.000 ***

その他
定数項

2.230 0.026 *

基準-4.452基準-9.900 0.000 ***-3.410N

2942

Psuedo R2

0.069

87

-10.970 0.000 ***「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

７．２．個人的に生成 AI を利用する要因
７．２．１．分析手法
個人的な生成 AI 利用の意思決定には、プライベートと仕事・学業それぞれで多くの要素が影響を与えていると考えられるため、回帰分析によってその影響を明らかにする。個人の生成 AI 利用意思決定要因モデルは、個人を i としたときに、次の式 7.7 のように書ける。

𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑈𝑠𝑎𝑔𝑒𝑖 = 1)] = 𝑙𝑜𝑔 (𝑃[𝑈𝑠𝑎𝑔𝑒𝑖 ])1 − 𝑃[𝑈𝑠𝑎𝑔𝑒𝑖 ]= 𝛼 + 𝛽1 𝑃𝑠𝑦𝑐ℎ𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦𝑖 + 𝛽2 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 + 𝛽3 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖（7.7）
ただし、各記号は以下を指す。
-

𝑈𝑠𝑎𝑔𝑒𝑖 ：個人 i が生成 AI を仕事・学業あるいはプライベートで個人的に利用していれば 1 とするダミー変数。

-

𝑃𝑠𝑦𝑐ℎ𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦𝑖 ：個人 i の新しい技術の採用に関連する心理変数のベクトル。項目の詳細については後述する。

-

𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 ：個人 i の生成 AI リテラシークイズの正答率（４．２．を参照）。

-

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 ：個人 i の属性ベクトル。具体的には、性別（女性）、年齢、ネット歴（年）、1 日当たりの平均インターネット利用時間（時間）、地域（東京 23 区、政令指定都市であれば 1 とするダミー）、勤務先利用ダミー（仕事・学業の分析のみ）、業種ダ
ミー（仕事・学業の分析のみ）、有職者ダミー（プライベートのみ）。

-

𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 ：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ
本研究で用いる心理変数の詳細は以下のとおりである。



パフォーマンス評価：新規技術の採用行動において、その技術の有用性評価は重要な要素となる（Davis, 1989; Hu et al., 1999; Lim et al., 2000; Malhotra and Galletta, 2005）。そこで、「生成 AI は私の日常生活に役立つと思う」「生成 AI を使ったサービスを利用すれば、私の生産性（仕事や作業の効率）が上がるかもしれない」などの 3 項目を「7 点：
非常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の 7 件法で調査し、平均値をとって点数が高いほど有用性を高く評価していることを表す変数とした。



イニシャルエフォート：技術の採用行動において、エフォートの期待値が影響を与えていることが示されている（Venkatesh et al., 2003; Brown et al., 2010; Venkatesh et al., 2012）。
定義としては、技術の使用に関する大変さの度合いといえる 。ただし生成 AI については、未だ使うシーンが一意に定まっているわけではなく、未だ使用していない状態で88

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

その大変さを想定することは難しい。そこで、Venkatesh et al.（2012）などの項目を生成 AI の利用に関するものにアレンジし、「生成 AI の使い方を学ぶのは簡単だ」などの4 項目について「7 点：非常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の 7 件法で調査し、全て逆転させたうえで平均値をとって点数が高いほどエフォートが大きいと評価していることを表す変数とした。


社会的影響：Venkatesh et al.（2003）や Venkatesh et al.（2012）では、新しい技術の採用行動において、その人にとって重要な他者がどのような態度を持っているかが影響していると指摘している。そこで、それらの項目をアレンジし、「私にとって重要な人は、私が生成 AI を使うべきだと思っている」などの 3 項目を「7 点：非常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の 7 件法で調査し、平均値をとって点数が高いほど社会的影響が大きいことを表す変数とした。定義としては、ある個人にとって重要な他者が、新しい技術を使うべきだと考えているとその個人が認識している度合いといえる。



円滑に利用できる知識・環境：円滑に利用できる知識・環境とは Venkatesh et al.（2003）
9などで、個人が、技術の利用行動をサポートする組織的・技術的なインフラ等の条件が存在すると考える度合いを意味する。個人が生成 AI を利用する際に、自身が必要な条件について自覚しているかを探るため、Venkatesh et al.（2003）で定義された項目を利用する。円滑に利用できる知識・環境として、生成 AI 利用に関して「私は生成 AI を利用するために必要なリソースを持っている」などを尋ねる 3 項目を設定した。さらに、現在利用しているシステムとの互換性を認知しているかを尋ねるため、Aksoy（2020）10の適合性項目を用いて、「生成 AI は、自分が使っている他のアプリケーションと互換性がある」の項目を作成した。これらについて「7 点：非常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の 7 件法で調査し、平均値をとって点数が高いほど円滑に利用できる知識・環境が揃っていると認識していることを示す変数とした。

Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G. B., & Davis, F. D. （2003b）. User acceptance of
information Technology: toward a unified view. Management Information Systems Quarterly, 27（3）, 425. https://doi.org/10.2307/30036540
9

Cavdar Aksoy, N., Kocak Alan, A., Tumer Kabadayi, E., & Aksoy, A. （2020）. Individuals’
intention to use sports wearables: the moderating role of technophobia. International Journal ofSports Marketing and Sponsorship, 21（2）, 225–245. https://doi.org/10.1108/ijsms-08-2019-0083
1089

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

価格価値：価格価値は、利用者が認識する技術システムの便益とそれを使用するための金銭的コストとの間の認知的トレードオフと定義されている（Venkatesh et al., 2012）11。
多少の金銭を払っても生成 AI を利用したいと考えるかなど、生成 AI の価格価値を確認するため、Venkatesh et al.（2012）から「生成 AI は価格が手ごろだ」などの 3 項目を設定した。これらについて「7 点：非常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の 7 件法で調査し、平均値をとって点数が高いほど価格価値を評価していることを示
す変数とした。



自己効力感：自己効力感は、Bandura（2001）12などにより、技術を利用してある行動を行う動機づけにおいて、中心的な役割を果たすと定義されている。また、Venkatesh et al（2000）13などで、自己効力感は利用意図の間接的決定要因としてモデル化されており、知覚された使いやすさによって仲介される要因とみなされている。生成 AI についても、
そのパフォーマンスによる結果を期待して、技術を利用しようとする信念や動機付けの度合いを測るために、自己効力感は有用だと考えられる。そこで、Venkatesh et al.（2012）
が設定した自己効力感 3 項目を生成 AI における自己効力感項目としてアレンジした。
設定した変数について「7 点：非常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の7 件法で調査し、平均値をとって点数が高いほど自己効力感を自覚していることを示す変数とした。



サイバネティック反乱：サイバネティック反乱は、個々の技術が自分の情報を収集するだけでなく、いつか技術そのものが意識を持ち、悪意または防御的な理由で世界を支配すると信じることによって生じる技術への恐れと定義されている（Khasawneh, 2018）14。生成 AI についても Khasawnceh（2018）が述べる SF 映画のような表現との文脈で、社会にもたらす影響のみならず、人類の支配などの恐怖を持つ人も存在すると考えら

Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. （2012）. Consumer acceptance and use of information
technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly:Management Information Systems, 36（1）, 157-178. doi:10.2307/41410412
11

12

Bandura, A. （2001）. Social Cognitive Theory: an Agentic Perspective. Annual Review of

Psychology, 52（1）, 1–26. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.52.1.1
13Venkatesh, V., and Davis, F. D. （2000）. A Theoretical Extension of the Technology

Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46（2）, 186-204
Khasawneh, Odai. Y. （2018）. Technophobia: Examining its hidden factors and defining it.
Technology in Society, 54, 93–100. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2018.03.008
1490

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書れる。そのため、Khasawneh（2018）のサイバネティック反乱の項目を生成 AI に関連させて「ロボットが世界を支配することを心配している」「ウェブサイトを見ると、簡
単にストーカーされるのではないかと不安になる」の 2 項目を設定する。これらについて「7 点：非常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の 7 件法で調査し、全て逆転させたうえで平均値をとって点数が高いほどサイバネティック反乱への恐怖が持つ変数としている。


技術恐怖症：技術恐怖症は以前から多くの文献があるが、技術に対する感情的な反応や否定的な態度によって引き起こされる非合理的な恐怖や不安と定義される（Osiceanu,
2015）15。生成 AI の受容については、新しく複雑な技術であるため否定的な態度も生じ得るといえる。そのため、技術恐怖症の項目として Khasawneh（2018）が設定した項目を生成 AI に対する恐怖に関する項目としてアレンジし、「生成 AI を使って私の行動が監視されていると感じる」など 5 項目を作成した。これら 5 項目について「7 点：非
常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の 7 件法で調査し、全て逆転させた
うえで平均値をとって点数が高いほどサイバネティック反乱への恐怖が大きいと評価していることを表す変数とした。



快楽的動機づけ：快楽的動機づけ（Hedonic Motivation）は、技術を使用することから得られる楽しみや喜びと定義され、技術の受容と使用を決定する上で重要な役割を果たす（Brown and Venkatesh、2005） 。快楽的動機づけはパソコンやモバイルインターネ
ットなど、多くの情報システムの受容の要因として確認されている。このことから、生成 AI においても楽しみや面白さの知覚といった快楽的動機づけが利用に影響を与えるといえる。快楽的動機づけの項目として、Venkatesh et al.（2012）から「生成 AI を使うのは楽しいと思う」を設定する。これを「7 点：非常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の 7 件法で調査し、点数が高いほど快楽的動機づけが高いことを示す変数とした。



IT 革新性：生成 AI という新しい技術の採用行動にあたっては、その人のテクノロジー
全般に対する革新性が影響を与えている可能性がある。IT 全般に対する挑戦する意欲や革新性を調査する項目を使用・提案している先行研究（Agarwal et al., 2000; Lewis etal., 2003; Sun, 2012）を参照し、「新しい情報技術（IT）を知ったら、それを試す方法を探す」などの 4 項目を「7 点：非常にそう思う」～「1 点：まったくそう思わない」の7 件法で調査し、逆転項目は逆転したうえで平均値をとって点数が高いほど革新性が高い変数とした。

Osiceanu, M. （2015）. Psychological Implications of Modern Technologies: “Technofobia”
versus “Technophilia.” Procedia: Social & Behavioral Sciences, 180, 1137–1144.
https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.02.229
15

91

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

７．２．２．分析結果
以上の分析手法を踏まえて、式 7.7 を推定した結果が図表 7.4 と図表 7.5 である。なお、
図表 7.4 が仕事における生成 AI の利用決定要因、図表 7.5 がプライベートにおける生成 AIの利用決定要因に関する結果である。また、各表の限界効果列には平均限界効果を記載している。加えて、推定結果をまとめたものが図表 7.3 となる。ただし、仕事での生成 AI の利用決定の分析に関しては、個人 i が有職者であるサンプルのみを対象としている。p 値
は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。
まず、図表 7.4 の仕事での個人的な生成 AI 利用決定要因に関して解釈を行う。まず心理変数を確認すると、「パフォーマンス評価」、「円滑に利用できる知識・環境」と「IT 革新性」が正に有意な結果となっている。生成 AI が自身の仕事の生産性を上げると考えている、生成 AI を利用するのに必要な知識や環境が整っている、新しい技術に対して積極的な利用姿勢があると、仕事で個人的に生成 AI を利用している傾向にあることがわかる。
これらの関係性は変数の理論的符号と内容の解釈として首肯できるものである。一方で、「快楽的動機」の高さは生成 AI の仕事での利用とは有意に負の関係性がある結果となった。これは、生成 AI の利用を楽しいことだと思っている人は、仕事での嗜好的ではない
利用に結びつけづらいのだと解釈できる。
続いて、リテラシーと属性の変数に関して解釈を行う。まず、生成 AI リテラシーはプ
ライベートでの利用とは違い有意な結果となっていない。これは仕事で必要となったために生成 AI を利用する場合や、組織から利用するように指示された場合には、生成 AI リテ
ラシーの高さは関係なく利用しているためだと考えられる。属性では、「ネット時間（時
間）
」
、
「地域」
、
「勤務先利用」が正に有意な結果となっている。ここからは、日ごろから
インターネットを利用している時間が長い、大都市（東京 23 区、政令指定都市）、勤務先の組織が一部の部署以上で生成 AI を活用していると、生成 AI を仕事で利用しやすい傾向にあることがわかる。勤務先の組織が組織単位で生成 AI を活用している場合、個人でも活用しやすい環境やルールが整っているとも考えられ、正の関係性があることには首肯できる。また、インターネット利用歴は有意な結果ではなく、インターネットを長く使っていることではなく、日ごろから使っている時間が生成 AI の利用と関係していることは興味深い。一方、負に有意な結果となっているものとしては、「女性」と「年齢」がある。
女性と年齢が高い人は仕事で生成 AI を利用していない傾向にあることが明らかとなった。加えて、業種のダミーに関してはどれも有意ではなく、個人的に生成 AI を仕事で利用する傾向については、業種は関係がないことがわかった。
次に、図表 7.5 のプライベートでの生成 AI の個人利用決定要因に関する結果に解釈を行う。心理変数から確認すると、「円滑に利用できる知識・環境」、「快楽的動機づけ」、「IT
革新性」が有意に正の結果となっている。仕事での生成 AI の活用と同様、生成 AI を利用
92

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書するのに必要な知識や環境が整っている、生成 AI の利用を楽しいと思っている、新しい技術に対して積極的な利用姿勢があると、プライベートで個人的に生成 AI を利用している傾向にあることがわかる。
「快楽的動機づけ」については、生成 AI のプライベートでの利用決定要因とは逆の結果であり、プライベートでの生成 AI の利用と仕事での生成 AI の利用の決定要因には差があることがうかがえる。また、負に有意の結果となった項目としては「社会的影響」がある。周囲の人が生成 AI を使うべきだと考えているという項目であり、正の関係性が期待される項目であったが、負の関係性となった。ここからは、個人
i が生成 AI を利用していないために周囲が使うべきだと考えている場合と、周囲が推奨す
ると逆に生成 AI を使いたくなくなる場合が考えられる。但し、分析の限界がありこれ以上の考察はできない。
続いて、リテラシーと属性について解釈を加える。まず、生成 AI リテラシーの正答率は有意に正の結果となっており、生成 AI リテラシーの高い人ほど、プライベートで生成
AI を利用している関係性があることがわかる。属性に関しては、ネット利用時間が有意に正の結果となっている。ここからは、日ごろからインターネットを利用している時間が長いほど、生成 AI を利用している傾向にあることがわかる。一方で有意に負の結果となっている変数としては、
「女性」
、
「年齢」、
「ネット歴（年）」があげられる。女性と年齢が高い人は生成 AI を利用していない傾向にあることに加え、インターネットの利用歴の長さ
は生成 AI を利用しない傾向と関連している。年齢はコントロールしたうえでの負の結果となっており、インターネットを利用している期間が長いと、むしろ生成 AI の利用に対して消極的になっていることがわかる。
図表 7.3

個人的に生成 AI を利用する要因の分析結果の概要

変数分類

仕事での生成 AI の利用

心理変数





プライベートでの生成 AI の利用

利用している傾向：パフォーマ 

利用している傾向：円滑に利用でンス評価が高い、円滑に利用できる知識・環境がある、快楽的動

きる知識・環境がある、IT 革新

機づけが高い（生成 AI の利用を楽性が高い。

しいと思っている）、IT 革新性が利用していない傾向：快楽的動高い。

機づけが高い（生成 AI の利用



利用していない傾向：社会的影響が大きい（周囲の人から生成 AI をを楽しいと思っている）。

使うべきだと思われている）。
リテラシ



ー
属性



利用傾向に有意な関係性はな 

リテラシーが高いと利用しているい。

傾向にある。

利用している傾向：インターネ 

利用している傾向：インターネッ

ット利用時間が長い、大都市にト利用時間が長い。

93

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



住んでいる、勤務先が組織とし 

利用していない傾向：女性、年齢て生成 AI を活用している。

が高い、インターネット利用歴が利用していない傾向：女性、年

長い。

齢が高い。

94

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 7.4 仕事で生成 AI を利用する要因
大項目

小項目

係数

限界効果

心理変数

パフォーマンス評価

0.339

0.047

4.210 0.000 ***イニシャルエフォート-0.091-0.013-0.970 0.331

社会的影響

0.020

0.003

0.290 0.768

円滑に利用できる知識・環境

0.230

0.032

2.460 0.014 *

価格価値

0.019

0.003

0.230 0.818

自己効力感-0.084-0.012-1.120 0.262

サイバネティック反乱

0.054

0.007

0.820 0.410

技術恐怖症-0.024-0.003-0.300 0.763

快楽的動機づけ-0.145-0.020-2.250 0.024 *

IT革新性

0.317

0.044

5.120 0.000 ***リテラシー 生成AIリテラシー正答率(%)-0.022-0.003-0.100 0.922

属性

女性-0.364-0.050-3.190 0.001 ***年齢-0.023-0.003-4.560 0.000 ***ネット歴(年)

0.001

0.000

0.070 0.943

ネット時間(時間)

0.045

0.006

2.170 0.030 *

地域

0.266

0.037

2.580 0.010 **

勤務先利用

1.930

0.266 18.270 0.000 ***

建設土木工業-0.039-0.005-0.120 0.902

製造業

0.237

0.033

0.970 0.332

it通信業

0.189

0.026

0.740 0.462

運輸物流海運業-0.428-0.059-1.230 0.219

卸売業

0.448

0.062

1.290 0.198

小売業-0.201-0.028-0.640 0.520

金融保険業-0.268-0.037-0.850 0.395

教育学習支援業

0.758

0.105

2.720 0.007

医療福祉業

0.184

0.025

0.640 0.525

広告業

0.203

0.028

0.230 0.816

その他サービス-0.052-0.007-0.210 0.836

農林水産業

0.847

0.117

1.530 0.126

公共公務-0.007-0.001-0.020 0.981

業種

その他

z値

p値

基準

定数項

-3.632-4.650 0.000 ***

N

2942

Psuedo R2

0.272

95

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 7.5 プライベートでの生成 AI を利用する要因
大項目

小項目

係数

限界効果

z値

p値

心理変数

パフォーマンス評価

0.041

0.007

イニシャルエフォート-0.133-0.024 -1.880 0.060

社会的影響-0.120-0.022 -2.430 0.015 *

円滑に利用できる知識・環境

0.309

0.056

4.540 0.000 ***

価格価値

0.073

0.013

1.170 0.241

自己効力感

0.029

0.005

0.510 0.612

サイバネティック反乱-0.094-0.017 -1.880 0.060

技術恐怖症-0.050-0.009 -0.800 0.425

快楽的動機づけ

0.289

0.052

5.980 0.000 ***

IT革新性

0.374

0.067

8.290 0.000 ***5.930 0.000 ***0.680 0.496

リテラシー 生成AIリテラシー正答率(%)

1.005

0.181

属性

女性

-0.375-0.068 -4.660 0.000 ***年齢-0.017-0.003 -5.100 0.000 ***ネット歴(年)-0.020-0.004 -2.690 0.007 **ネット時間(時間)

0.067

0.012

地域

-0.062-0.011 -0.780 0.433-0.051-0.009 -0.560 0.577

有職者
定数項

-2.8544.400 0.000 ***-4.650 0.000 ***

N

4000

Psuedo R2

0.195

７．３．生成 AI への評価の要因
７．３．１．分析手法
生成 AI に対する総合的な評価には、多くの要素が影響を与えていると考えられるため、回帰分析によってその評価の要因を明らかにする。個人の生成 AI 評価の要因モデル
は、個人を i としたときに、次の式 7.8 のように書ける。
𝐸𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 = 𝛼 + 𝛽1 𝑃𝑠𝑦𝑐ℎ𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦𝑖 + 𝛽2 𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 + 𝛽3 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖（7.8）
ただし、各記号は以下を指す。
-

𝐸𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑖 ：個人 i の生成 AI に対する総合評価（0～10 点）。

-

𝑃𝑠𝑦𝑐ℎ𝑜𝑙𝑜𝑔𝑦𝑖 ：個人 i の新しい技術の採用に関連する心理変数のベクトル。具体的な項目については７．２．１で詳述。

-

𝐿𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎𝑐𝑦𝑖 ：個人 i の生成 AI リテラシークイズの正答率。

96

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 ：個人 i の属性ベクトル。具体的には、性別（女性）、年齢、ネット歴-（年）、1 日当たりの平均インターネット利用時間（時間）。
-𝛼、𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 ：各変数、ベクトルにかかっているパラメータ。

７．３．２．分析結果
以上の分析手法を踏まえて、式 7.8 を推定した結果が図表 7.7 である。加えて、推定結果をまとめたものが図表 7.6 となる。p 値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。
ここからは図表 7.7 の結果に解釈を加える。まず、心理変数を確認すると、「パフォーマ
ンス評価」、「社会的影響」、「価格価値」、「自己効力感」、「快楽的動機づけ」、「IT 革新性」
が正に有意な結果となっている。ここからは、生成 AI が日常生活に役立ったり仕事を効率化させたりすると考えている、周囲の人が生成 AI を使うべきだと考えている、価格が手ごろ且つ見合った価値があると考えている、誰かが教えてくれるなら生成 AI を使いた
いと考えている、生成 AI の利用を楽しいと思っている、新しい技術を積極的に取り入れようと考えていると、生成 AI に対する総合評価が高い傾向がある。一方で、「サイバネテ
ィック反乱」と「技術恐怖症」は有意に負の結果となっている。ここからは、ロボットが世界を支配することを心配していたり、テクノロジーによってこれまでの人間の生活が破壊されてしまうようなことを心配していたりする、所謂シンギュラリティに対する怖さを抱いている場合に生成 AI に対する総合評価が低い傾向にある。正負ともに有意な結果となった変数の内容は、理論的符号として首肯できるものである。
続いて、リテラシーと属性に対する解釈を加える。まず、生成 AI のリテラシーが高い
ことは生成 AI の評価との有意な関係性は見られない。第 5 章で生成 AI リテラシーが高い
人は生成 AI によるポジティブな社会変化も問題も両方評価する傾向が見られたが、ちょうど打ち消し合っていると考えられる。属性に関しては、「女性」と「ネット歴（年）」が有意に負の結果となっている。女性とネット歴が長い人は、生成 AI の利用決定要因に関しても負の結果となっており、これらの属性を持つ人は生成 AI に対する評価がそもそも低い傾向にあり、その結果として生成 AI を利用していない傾向にあると考えられる。
図表 7.6

生成 AI に対する総合評価の要因の分析結果の概要

変数分類

結果の概要

心理変数



評価が高い傾向：パフォーマンスへの評価が高い、周囲の人が使うべきだと考えている、価格価値を高く感じている、誰かが教えてくれるならば使いたいと考えている、生成 AI の利用を楽しいと思っている、IT 革新性が高い。

97

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



評価が低い傾向：サイバネティック反乱に対する不安が大きい、技術に対する恐怖が大きい。

リテラシー



総合的な評価に有意な関係性はない。

属性



評価が低い傾向：女性、ネット利用歴が長い。
図表 7.7 生成 AI に対する総合評価の要因

大項目

小項目

係数

標準誤差

心理変数

t値

p値

パフォーマンス評価

0.292

0.039

イニシャルエフォート-0.0300.042 -0.710 0.479

社会的影響

0.182

0.030

円滑に利用できる知識・環境-0.006

0.041 -0.150 0.878

価格価値

0.190

0.038

5.010 0.000 ***

自己効力感

0.230

0.033

7.040 0.000 ***サイバネティック反乱-0.0950.030 -3.130 0.002 **技術恐怖症-0.2010.037 -5.420 0.000 ***快楽的動機づけ

0.171

0.031

5.480 0.000 ***

IT革新性

0.113

0.028

4.030 0.000 ***リテラシー 生成AIリテラシー正答率(%)-0.003

0.098 -0.030 0.973

属性

女性-0.1030.045 -2.290 0.022 *

年齢

0.000

0.002

ネット歴(年)-0.0100.004 -2.180 0.030 *ネット時間(時間)

0.009

0.009

1.060 0.288

定数項

2.377

0.370

6.430 0.000 ***7.490 0.000 ***6.030 0.000 ***0.260 0.797

N

4000

R2

0.423

７．４．生成 AI の利用及び受容と社会階層の関係
７．４．１．生成 AI 利用と社会階層
本節では、生成 AI の利用及び受容と社会階層の関係について探索する。内閣府による「人工知能と人間社会に関する懇談会」の最終報告書（2017）には、AI の ELSI に関して六つの論点が示されており、そのうちの一つは AI によるデバイド（AI を利用する者と利用しない／できない者の格差）に関する論点である。AI 社会の到来に伴う社会の不公平を助長しないために、AI 利活用の階層性に配慮した教育・啓発を展開するための一つのエビデンスとして本研究が役立つことが想定される。
特に本節では、2024 年現在において最も普及していると考えられる生成 AI の ChatGPT
利用と社会階層の関係を取り上げる。個人の社会階層に関する変数は以下の通りである。これらの変数は、社会階層に関する最もスタンダードな社会調査である「社会階層と社会移動

98

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

調査（SSM, 2015 年）」の質問項目を使用した。


学歴…4 年生大学以上を卒業しているか否か

学力…所属していた高校における進学率を 5 段階で聴取



職業の地位…正社員か否か

企業規模…所属企業の従業員数が 500 人以上か否か大企業とそうでない企業に分けた

居住地…東京 23 区または政令指定都市に居住しているか否か

文化資本…15 歳の頃、子供部屋、学習机、ピアノ、文学全集・図鑑、パソコン・ワー
プロ、美術品・骨董品が自宅にあったかどうかを複数回答で聴取。各財を 1 点として所有数をカウントした実数。



経済資本…15 歳の頃、持ち家、風呂、応接セット、テレビ、ラジオ、DVD デッキ、冷蔵庫、電子レンジ、電話、カメラ、エアコン、乗用車があったかどうかを複数回答で聴取。各財を 1 点として所有数をカウントした実数。



知的資本…15 歳の頃、自宅に何冊の本があったかを 7 段階で聴取したものを冊数に変換。

階層自認…自身が所属すると考えられる階層を 9 段階で聴取



個人年収…17 段階で聴取したものを金額に変換
以上の項目に関して、ChatGPT 利用との関係を探った（図表 7.8）。ただし、本節でのChatGPT 利用とは、仕事・学業かプライベートいずれかで利用していることを指す。以下、
統計的検定をともなう記述的分析を行った結果、有意な差が発見された項目について報告を行っていく（クロス表分析に際してはカイ二乗検定、平均値の比較に際しては t 検定を行った）。また、ダミー変数の 4 項目は ChatGPT 利用率を示し、それ以外の 5 項目についてゃ ChatGPT 利用有無による平均値の差を示している。
学歴との関係について、4 年生大学以上を卒業している者の ChatGPT 利用率は 21.8%であるのに対して、それ以外の者の利用率は 10.5%であり、10 ポイント以上の開きがある。職業上の地位との関係については、正社員の ChatGPT 利用率は 24.3%であるのに対して、それ以外の者の利用率は 9.7%であり、ここにも 10 ポイント以上の開きがある。大企業所属との関係については、大企業所属者の利用率は 23.7%、それ以外の有職者の利用率 17.8%であった。学歴や職業上の地位ほどではないが差が見て取れる。居住地域との関係については、東京 23 区または政令指定都市に居住している者の利用率は 19.1%、それ以外の者の利用率は15.5%であり、大きくはないがここでも差が認められた。
続いて、子供の頃の家庭環境、具体的には文化資本、経済資本、知的資本による違いに着目する。ChatGPT 利用者は、文化資本、経済資本、知的資本ともに、統計的に有意にこれらに恵まれているという結果となった。ただし効果量が極小なので実質的な意味があるかどうかは疑問が残る。
99

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

最後に、階層自認及び個人年収との関係について観察する。階層自認に関しては、わずかではあるが ChatGPT 利用者の方が高い傾向にあった。個人年収に関しては比較的明瞭な結果であった。ChatGPT を利用している者の平均年収は 489 万円であったのに対して、利用していない者の平均年収は 304 万円であった。約 180 万円もの平均年収の差が観察された（ただしこの点に関しては、利用していない者の中には年収 0 円、すなわち働いていない者
が多く含まれているため、実際には数字ほどの差はないと考えられる）。ただしこれはあくまで平均値の比較に過ぎないので、因果関係を何ら示すものではなく、ChatGPT を利用すると年収が上がるということを意味することでは決してない。
図表 7.8 社会階層と ChatGPT 利用
項目
学歴

ChatGPT利用率
非大卒

10.50%

大卒

21.80%

職業の地位 非正社員
企業規模
居住地

9.70%

正社員

24.30%

非大企業

17.80%

大企業

23.70%

非都市部

15.50%

都市部

19.90%

項目
文化資本度数（0～6）

平均値
利用していない

2.59

利用している

2.89

経済資本度数（0～12） 利用していない
知的資本度数（冊数）
階層自認（1～9）
個人年収（万円）

7.87

利用している8.20

利用していない

78.54

利用している93.88

利用していない

4.35

利用している4.85

利用していない304.00

利用している489.00以上確認してきた通り、社会階層に関する変数に対しては、一貫して社会階層が高い方がChatGPT を利用する割合が高くなる傾向が観察された。最後に、複数の変数を説明変数として投入し、どの変数が独立して効果を持つのかを明らかにするためにロジスティック回帰分析を行った。統計的に有意な結果を示した項目のみ図表 7.9 に示す。
個人属性では、女性より男性の方が利用率が高くなる傾向にあった。また、年齢は若い方が利用率が高くなる。これは比較的大きい説明力を持っている。社会階層に関する変数で統計的に有意だった変数は、都市部ダミー、大卒ダミー、正社員ダミー、文化資本、個人年収である。いずれも前述の分析通りの方向で有意に効果を持っている。つまり、大都市に居住していて、大学以上卒業で、正社員で、豊かな文化資本の下に育ち、個人年収が高い場合、
ChatGPT を利用する確率が高くなる。ただし、記述レベルの分析では大きな差があった個人
年収に関して、独立してその効果を取り出すと無視できるほど極小だったことは注目に値する。むしろ、大卒であることや正社員であること等の知的あるいは社会的水準の方が効果があるようである。

100

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 7.9ChatGPT 利用と社会階層（ロジスティック回帰分析の結果）

７．４．２．AI 受容と社会階層
近年、かつては人間のみが行っていた意思決定を AI が支援するようになってきた。企業の採用活動・人事評価、裁判における量刑判断や事実認定、クレジットスコアの算出等様々な分野で、AI が活用されている。しかし、教師あり機械学習をベースとした推論においては、現実社会のバイアスが反映され、性別や人種等に基づいて差別的な推論結果を出すことがあることが明らかになっている（O’Neil, 2016）16。例えば、Amazon は 2014 年からエンジニアの採用に AI を導入したが、女性応募者を不当に低くスコアリングするというバイアスが発見され、2017 年に打ち切りとなった。さらに、そもそも「AI がこう判断したからである」というブラックボックス的な説明を伴う意思決定に人々は納得できるのか、という課題がある（宍戸ほか 2020）17。
人々の法的地位に影響を与え得る AI は、包括的な AI 規制の試みである EU AI Act（現在審議中）において「ハイリスク」と分類されており、厳しい規制がかけられつつある。本節では、「ハイリスク」に分類される AI による判断に対し、人々がどのように受け取るのかの分析を行う。説明変数となるのはやはり社会階層である。AI の受容性に社会階層がある
場合、AI による効率化が社会に浸透していく際に特定の層に不利益をもたらす恐れがある。
本節における分析では、従属変数として EU AI Act において「ハイリスク」と分類され得る AI をピックアップした。具体的には以下のとおりである。


職場での昇進に関わる人事評価に関する評定（人事評価）

就職活動における面接（人材採用）



福祉などの公的支援の給付に関する対応（公的福祉）

O’Neil, C. (2016) Weapons of math destruction : how big data increases inequality and threatensdemocracy, Penguin
17
宍戸常寿ほか編. (2020). 『AI と社会と法：パラダイムシフトは起きるか?』有斐閣
16101

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



司法の場における対応（司法判断）

以上の判断を行う AI について、「A：AI による対応で納得できる」、「B：人間が対応すべきことであり、AI による対応は納得できない」のどちらに自身の意見が近いかを 7 段
階で回答してもらった。ただし設問には、「AI が対応することに伴う技術的課題は全て克服されていると仮定してください」と記載してあるので、この調査の結果は、直観的な AIに対する受容性であると理解してほしい。結果を図表 7.10 に示す。

図表 7.10

AI の受容性の分布

概ね 25%程度が「AI による対応で納得できる」という意見に近く、35%が「人間が対応すべきことであり、AI による対応は納得できない」という意見に近いという分布となった。
異なる傾向を示しているのは公的福祉であり、この項目のみ 40%弱が「AI による対応で納得できる」という意見に近く、25%が「人間が対応すべきことであり、AI による対応は納得できない」という意見に近い。いずれも個人の法的地位を左右し得る重要な判断であるが、公的福祉のみ AI にゆだねてもよいと考えた者が多かったのである。
続いて、AI 受容度が社会階層変数とどう関係しているのか記述的分析（平均値の比較及び相関分析）を行った。ターゲット変数は上記の 4 つの分野における AI 受容度を合成して作成した。ところが、統計的に有意となった変数はいずれも、極めて微小な効果量（差）であったため、実質的な意味があるとはいえない状況であった。参考までに、有意となった変数を図表 7.12 に整理する。効果は小さいものの、各社会階層が上がるほど AI の受容度は上がることが示唆されている。

102

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 7.11

AI 受容と社会階層の関係

大学卒業

大卒以上の方がAIによる判断を受け入れる傾向

正社員

正社員の方がAIによる判断を受け入れる傾向

大企業勤務 大企業勤務の方がAIによる判断を受け入れる傾向
階層自認

階層自認が高いほどAIによる判断を受け入れる傾向

個人年収

個人年収が高いほどAIによる判断を受け入れる傾向

AI の受容度に関しても、各変数の独立した効果を取り出すため、最小二乗法で重回帰分析を行った。
従属変数は AI 受容度、独立変数には社会階層を構成する変数を全て投入した。
統計的に有意となった項目のみ図表 7.12 に示す18。
回帰分析を行った結果、記述的分析で正の関係を示していた変数の効果はほとんど消えてしまった。唯一正の効果を示したのは階層自認のみである。個人属性では、男性で若い方が AI による判断を受け入れやすい傾向が観察された。
注目すべきは経済資本である。この項目のみ比較的強く負の効果を示している。この点については、別の研究プロジェクトで収集したサンプルを使用して分析した結果と同様の結果となっている19。つまりこのことは比較的頑健なのである。これはにわかには解釈しがたい。
理論的には、子供の頃の経済資本が豊かであれば、大人になった時の職業上の地位や知的水準が高いことが予想され、そのような人は最先端の AI に関しても興味や期待が高いことが想定される。そうであるにもかかわらず、子供の頃の経済資本が豊かであれば、AI による判断に対してネガティブであるという結果となった。このことに関して考察を加えていく。経済資本に恵まれた環境で育った人々は自尊感情が高く、自身の自己決定や自己管理を重視する傾向がある（Bradley & Corwyn, 2002）20。そのため、AI による判断が個人の自尊感
情を揺るがすと、抵抗感が生じる可能性がある。このことから、経済資本に恵まれた環境で育った人々は、AI による自動的な手続きだけではなく、人間による丁寧な説明と責任の履行を求める傾向があるのかもしれない。他にも様々な背景が考えられる。例えば、経済資本が高い人は、専門家にアクセスするためのリソースをより多く持っている可能性がある。それ故に、AI による機械的判断に頼る必要がないか、あるいは懐疑的になっていることが考モデルの決定係数は 0.030 と非常に小さく、社会階層は AI による判断を受け入れるか否かに関してほとんど説明力を有していないことには留意が必要である。
19
谷原吏（未刊）「AI による意思決定支援の社会的受容性：サーベイ調査を用いた実証研
究」
20
Bradley, R. H., & Corwyn, R. F. (2002). Socioeconomic Status and Child Development, Annual
review of psychology, 53(1), pp.371-399, https://doi.org/10.1146/annurev.psych.53.100901.135233
18

103

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書えられる。ただしこれらはあくまで想像の域を出ない。

図表 7.12

AI 受容と社会階層（最小二乗法重回帰分析の結果）

７．４．３．まとめ
本章の分析から、生成 AI 利用（ChatGPT 利用）には明らかに階層差があることが明らかとなった。特に、非大卒者あるいは非正社員の利用率が 10%程度にとどまっていることは、
ChatGPT に関する報道の過熱ぶりと実際とは一定の距離があることを示す。生成 AI と人間が協力することによる生産性の向上に鑑みると、様々な現場における生成 AI 利活用のグッ
ドプラクティスを共有していく必要があるだろう。
また AI の受容性との関連では、事態は複雑な様相を呈している。未だ仮説の域を出ない
が、経済資本に恵まれた人々が AI による判断を避けるようになると、経済資本に恵まれない人ばかりが AI による判断を受けることになる可能性がある。
これは機会の不平等を生む。
O’Neil（2016）が指摘したように、社会的に恵まれない人ばかりが、AI による判断の悪影響を被る可能性があるのである。社会の下位層をターゲットとした意思決定ばかりに AI による判断の導入が進まないように留意する必要がある。

104

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

８．生成 AI の利用経験と恩恵・リスク認知に関するインタビュー調査
本章では、日常的に生成 AI を利用している人々と生成 AI の利用経験がない人々を対象に実施したインタビュー調査の結果を報告する。本調査は、生成 AI の利用経験の有無や習熟の度合いが、リスク認知や期待といった生成 AI に関する認識とどのように結びついてい
るかを明らかにするものである。
日常的に生成 AI を利用している人々を対象に、「生成 AI とはこんなもの」という概念が生成 AI の利用経験のなかでどのように変化したかや、生成 AI に対してどのようなリスクや恩恵があると考えているか等についてインタビューした。また、比較対象として「生成 AI」
がどのようなものかは知っているものの利用経験はない人々を対象に、生成 AI に対する認識や、リスクと恩恵に関する想定について同様の聞き取りを行った。これにより、どういった変容プロセスを踏めば、生成 AI に対するリテラシーを高め、適切な利活用へ導くことが可能かを示すことを目的としている。

８．１．インフォーマントのプロフィール
9 名の個人に対するインタビューを１．４．３．のとおり実施した。プライバシーの関係
上、調査協力に応じたインフォーマントに関する詳細は開示できないが、概要は以下のとおりである。
インフォーマントの基本属性に関して、性別は男性 4 名に対し、女性 5 名であった。全員が有職者であり、職業分類は会社員が 6 名、パート・アルバイトが 2 名、公務員が 1 名であった。その他の、年齢、居住地については、大きな偏りは見られなかった。
生成 AI の利用経験に関しては、業務もしくはプライベートにおいて日常的に生成 AI を利用していると回答したインフォーマントが 6 名で、うち 2 名は職場における組織的な生成 AI 導入を推進する役割を担っていた。一方、生成 AI を一度も利用経験したことがない
インフォーマントは 3 名であった。
図表 8.1 インフォ―マントのプロフィール
ID

性別

年齢

居住地

職業分類

生成 AI の利用経験

A

女性

27

長崎県

パート・アルバイト

日常的に利用

B

男性

39

岩手県

会社員

日常的に利用、かつ職場で生成 AI 導入役を務める

105

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

日常的に利用、かつ職場で生成

C

男性

64

東京都

会社員

D

女性

30

東京都

会社員

日常的に利用

E

女性

63

福島県

パート・アルバイト

利用経験なし

F

男性

23

長野県

公務員

利用経験なし

G

女性

35

大阪府

会社員

日常的に利用H

男性

56

神奈川県 会社員

利用経験なし

I

女性

35

京都府

日常的に利用AI 導入役を務める

会社員

８．２．生成 AI に対する認識
本節では、生成 AI の接触と利用実態に焦点を当てる。その際、メディア環境や、環境要
因がどのような影響を与えたか、業務利用とプライベート利用の関係性に注目した。

８．２．１．生成 AI との接触
AI との最初の接触の時期については、ChatGPT をはじめとする生成 AI サービスが急速に進展したこの数年内であると回答したインフォーマントが多かった。接触の契機としては、テレビやインターネットを通じてであったり、資格試験勉強の過程やイベント会場においてであったり、さまざまであった。生成 AI を利用したことがないインフォーマントにおいても、生成 AI を最初に認識した契機は同様である。
生成 AI サービスの実際の利用については、サービスを認識してすぐに自発的に利用したというよりは、家族や友人などの身近な人が ChatGPT などの生成 AI サービスを利用していたことをきっかけに自身も実際に触れた、業務上の必要に迫られて使用したなど、外的要因によってもたらされることが多かった。
生成 AI 登場以前から AI という用語を知っていたインフォーマントにおいては、映画やマンガ、ゲームなどの創作物を通じて触れたという発言が見られ［B, C, H］、具体的な作品
名として AI を題材にした映画『ターミネーター』を挙げたインフォーマントも 2 名いた［B,C］。ただし、いずれの場合も作品のなかで取り上げられた「AI の脅威」を実際に起こりう

106

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書るものとして現実と結びつけて捉えたことはなく、あくまでもフィクションとして受容す
るにとどまっていた。
なお、本調査においては、生成 AI と「生成」のつかない AI を明確に区別できているイン
フォーマントはいなかった。生成 AI という概念を説明するうえで、それぞれの身近な既存メディア ―検索ブラウザであったり、プログラムであったり、チャットボットであったり、ゲームであったりする― との類似性をもって語られることはあるが、アナロジーといえるほどには明白ではなく、両者の差異について意識せずに用語を運用している。

８．２．２．生成 AI の利用実態
本調査で「日常的に生成 AI を利用している」と回答したインフォーマント 6 名のうち、5 名が業務において生成 AI のサービスを利用していた［A, B, C, G , I］。また、職場内で組織的に取り組まれている生成 AI の導入・検証に関して牽引的役割を担っていると回答した
インフォーマントも 2 名いた［B, C］。生成 AI を使用している業務としては、社内向けの問
い合わせチャットサービスの利用［A］や、事務の平準化［B］、稟議書等書類の作成［C］、
MS Excel のマクロ作成［G］、営業活動における商品説明文作成［I］など、多岐にわたる。
業務利用していないと回答した 1 名は、社内規定で生成 AI の使用が禁止されているために現時点では業務利用はしていないものの、契約書作成等の業務における有用性は非常に高いと見積もっていた［D］。
プライベートでの生成 AI の利用については、「日常的に生成 AI を利用している」6 名全員がプライベートにおいても利用していると回答した。利用目的は、転職活動における面談
対策［A］、株式取引等の情報検索［B］、現実世界および創作物上の兵器に関する情報検索［C］、イラスト制作や小説執筆［D］、レシピ検索［D］、英語学習［D］、画像編集［G］、キーワード検索や飲食店の検索［I］などがあげられた。生成 AI を業務利用していないインフォーマント D を除いて、業務利用において生成 AI の利便性に驚きプライベートでも利用するに至ったという発言が多く見られた。

８．３．生成 AI の恩恵・リスク認知と AI リテラシーレベルの関係
本節では、インフォーマントが生成 AI の恩恵やリスク、社会的インパクトについてどのような認識を持っているかに焦点を当てる。その際、生成 AI の利用経験の有無や習熟度がそれらの生成 AI に対する認識にどのような影響を与えているかに注目する。

107

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

８．３．１．生成 AI に対する期待や警戒
生成 AI に対する期待について、日常的に生成 AI を利用しているインフォーマントからは、現在の業務における生成 AI の利用範囲を拡大して、カスタマーサービスの向上［A］
や、業務の平準化・効率化［B, C, D, G］、業務負担の軽減［D, G, I］といった領域での活用を期待あるいは確信する発言が見られた。生成 AI を利用していないインフォーマントにおいても、業務の効率化［F, H］や業務負担の軽減［H］、人件費削減［E］などが生成 AI によってもたらされることが想定される恩恵として挙げられた。生成 AI に過剰な期待をしている回答は見られなかった。
本調査では、生成 AI の社会的インパクトについて高く見積もる人と、そうではない人とが見られたが、利用経験や習熟度にかかわらず生成 AI に対する脅威や警戒感は薄く、過剰な警戒をする人は今回のインフォーマントの中には確認できず、社会的インパクトの高低自体も利用経験や習熟度と対応しているわけではなかった。生成 AI のリテラシーレベルと生成 AI の恩恵およびリスク認知の対応は、ある場合もあるが、そこまで強い相関は今回の調査からは見出せなかった。
生成 AI によるリスクとして、画像系の生成 AI サービスによる著作権侵害に対する懸念や［D, F］、SNS 上のショートムービーを通じてフェイク動画を閲覧した経験［G, I］についての発言が見られた。ただし、生成 AI に対するリスクは調査者から提示されれば同意する
が、上記 2 点の他にインフォーマント自ら提示されるものはなかった。

８．３．２．生成 AI の普及による失業リスク
生成 AI の普及による失業リスクについても、ほとんどのインフォーマントは調査者からその可能性を示されると首肯する程度であって、自らそのリスクに言及したり、失業を心配したりする様子はおしなべて見られなかった。社会における失業リスクは予測しても自身の失業の心配はしない理由としては、雇用者側と被雇用者側のいずれの視点に立っているか、雇用における強者と弱者のいずれに自身の立場を位置付けているかによって捉え方に差があるように思われた。
ただし、インフォーマント G においては、以前は生成 AI の普及による失業リスクに対して漠然とした不安を抱いていたが、転職後に職場で生成 AI サービスの業務利用が開始
され日常的に生成 AI を利用するようになった結果、現在は以前のような失業に対する不安は感じていないという発言が見られた。

108

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

図表 8.2 生成 AI による労働代替や失業リスクに関する発言
ID

生成 AI の利用経験

発言内容
会社員とかパソコン業務の人とかはもう AI がもうファーA

日常的に利用って答えくれるから［仕事が］なくなるかもっていうのは思いますね。
それ気にしても無駄かなって思いますけど。仕事を代替B

日常的に利用、かつ職場で生成 AI 導入を牽引されるなんて言ったって、だって技術としてあれば、それ使った方が効率いいのは当然だし、それを捨ててまでその人が働ければいいのかっていうのは私は思わないですけど。
先進国は人が足りないですよね。日本、韓国、アメリカ

C

日常的に利用、かつ職場
で生成 AI 導入を牽引はわかんないですけど、そういうところは問題ないわけですよね。効率が良くなる。ところが、それ以外の非先進国に関しては働きたいわけですよね。そういうところに関しては非常に大変なことになるんだろうなと。
まあ、実際そのクリエイターの人が立場とかが今後不安D

日常的に利用になる、ちょっと脅威にさらされるって言ったらあれですけど。
内容にもよるんでしょうけどそういう AI に任せて良いもの単純なものだったら別にそれはそれで構わないと思う

E

利用経験なしんですけども、やっぱりどうしても人間じゃなくちゃできない部分もあると思うので、そういうところは人間がやるべきだとは思っています。
ああ、まぁ今までちょっと気づいてなかったですけど、F

利用経験なし

確かにそう言われてみればそういうの［失業リスク］もあり得るのかなって思います。
私、転職したんですよ。前の職場の時に事務職ってG

日常的に利用ChatGPT とか AI がもっと効率化になったらいずれ 10 年
20 年経ったら仕事がなくなるんじゃないかなっていうの109「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書は思いましたね。…今はないです。本当に効率よくできて助けられてるなっていうのが多い気がします。
［失業リスクに対して］はい、あると思います。不動産
業は、ありそうな影響しそうな気がします。士業がなくH利用経験なしなるのかなって気がしてて、うちで言うと行政書士さん
あと司法書士さん、あと税理士さんとかの業務もいらな
くなるんじゃないのかな。
［失業リスクに対して］なんかありそうな感じがしますI

日常的に利用ね。それは、なんか起こりそうな気がします。何十年か後に。

８．４．本調査から得られる示唆
本調査では、「日常的に生成 AI を利用している」と回答したインフォーマント 6 名のうち、5 名が業務において生成 AI のサービスを利用していた。また、業務利用において生成
AI の利便性に驚きプライベートでも利用するに至ったという発言が多く見られた。
生成 AI がもたらす社会的インパクトの評価は人によって高低があったものの、全般的に、生成 AI の利用による業務の効率化や負担軽減への期待が高い傾向だった。一方、いわゆる AI 脅威論と呼ばれるような生成 AI に対する警戒や危機感は強くなかった。調査者
が生成 AI による労働代替の可能性を提示すれば、否定せず、失業者が発生する可能性も想定するが、かといって自身の雇用と結びつけて失業を心配しているわけではない。インフォーマントによって、失業が起こる可能性の大小にはグラデーションがあり、影響が大きくても労働者側が適応すべきだと考える人もいた。行政による対応を求める人は、本調査では見られなかった。ただし、現時点で生成 AI の台頭による失業リスクを心配していないことをもって、対策を打たなくて良いということではないだろう。雇用が流動的で、恒常的に雇用の不安定要因を抱えている場合には、生成 AI を追加的なリスクとして捉えず、警戒していない可能性もある。労働者がリスキリングなどを通じて必要なスキルを獲得し、デジタル社会における雇用の安定性を確保できる環境の整備が引き続き求められるだろう。
生成 AI リテラシーについては、インフォーマントは業務上の必要から生成 AI を利用
し、生成 AI リテラシーを身につける重要性は理解している。しかし、生成 AI リテラシー
全体の向上は、業務と直結する生成 AI 関連スキルやノウハウの習得と比べて学習機会が乏しく、またインセンティブも弱いため、著作権やセキュリティ、プライバシーなどの問
110「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

題について自発的に言及したインフォーマントは少なかった。また、ハルシネーションな
どのリスク対策もほとんど認識されていない。生成 AI リテラシー向上のアプローチは、個人の学習というよりは組織・集団内での学習が有効だと思われる。AI・生成 AI の適正利用に向けて、ターゲット層を定め、組織内や企業内で教材を配布するといった教育啓発
方法も有効であろう。様々なメディアが協力して AI リテラシーを啓発する取り組みが必要となる可能性がある。

111

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

９．生成 AI の企業活用事例
９．１．国内の活用事例
９．１．１．業務効率化・生産性向上
９．１．１．１．富士通株式会社
企業名

富士通株式会社

国

日本

業種

電気機器

活用した



AI の概要

顧客からのチャットでの問い合わせに関する返信内容の推奨案をデー
タやナレッジベースに基づき AI が自動生成する。カスタマーサービス
担当者は、返信内容の推奨案をワンクリックで共有または編集して送
信できる。



カスタマーサービスにおけるオペレーターと顧客の会話内容の要約をAI が生成する。

効果

北米で行われた検証の結果、サービス返信（Service Replies）によりサポートデスクのオペレーターの平均処理時間（Average Handling Time: AHT）は 89％削減。また会話サマリー（Conversation Summaries）により平均
後処理時間（After Call Work: ACW）は 86%の削減効果が得られた。

参照元



株式会社セールスフォース・ジャパン. (2024). 富士通、コンタクトセン
ター効率化と高度化による顧客体験の向上のため Salesforce のカスタマーサービス向け生成 AI の採用を決定. 〜サービス返信（Service Replies）と会話サマリー（Conversation Summaries）により平均処理時間と平均後処理時間の改善を実証、顧客サポート体験の向上を目指す〜
https://www.salesforce.com/jp/company/news-press/pressreleases/2024/03/240319/

９．１．１．２．LINE ヤフー株式会社
企業名

LINE ヤフー株式会社

国

日本

業種

情報・通信業活用した

AI の概要開発業務に関わる全てのエンジニア約 7,000 名を対象に GitHub 社が提供する AI ペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」の導入を

112

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

2023 年 10 月 13 日（金）より開始。
「GitHub Copilot」はソフトウェア開発におけるコーディング作業（プログラミング言語の記述作業）において AI がコード記述の提案を行い、エラーや最適化のポイントも AI の視点でとらえることで、エンジニ
アがより効果的で効率的に作業を進めることができるツール。

効果

テスト導入の結果、1 人あたりの 1 日のコーディング時間が約 1～2 時間削減。

アクティビティでは一部指標における利用前後の比較にて約 10～30%の
向上。

参照元



LINE ヤフー株式会社. (2023). LINE ヤフーの全エンジニア約 7,000 名を対象に AI ペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」の導入を開始.
https://www.lycorp.co.jp/ja/news/release/000862/

９．１．１．３．アサヒビール株式会社
企業名

アサヒビール株式会社

国

日本

業種

食品

活用した



AI の概要日本マイクロソフト株式会社の Azure OpenAI Service が提供する生成 AIを用いた社内情報検索システムを 9 月上旬から試験導入。



Azure Cognitive Search や Cosmos DB により、PDF や PowerPoint、Wordなどのさまざまな形式の資料データに対して、ファイル名だけではな
く、ファイル内の文章、画像を含めて複合的な検索が可能。



検索結果は、サムネイルや資料の概要に加え、Azure OpenAI Service によって生成された 100 字程度の要約も表示されるため、資料データが検索の目的と合致しているか一目で確認できる。

「Azure OpenAI Service」をはじめとする Azure を利用することで、情報が外部に漏れない環境を構築。

113

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

主に R&D 部門の社員を対象に始め、将来的にはアサヒグループ社内に点在している技術情報を集約・整理し、効率的に取得しやすくすることで、グループの知見を生かした商品開発の強化や業務効率化を目指
す。

参照元



アサヒビール株式会社. (2023). 生成 AI を用いた社内情報検索システムを導入

研究所を中心に 9 月上旬から試験運用を開始

商品開発力強化やグループ間のイノベーション創出を目指す.
https://www.asahibeer.co.jp/news/2023/0727_2.html
９．１．１．４．パナソニック ホールディングス株式会社
企業名

パナソニック ホールディングス株式会社

国

日本

業種

電気機器

活用した



AI の概要

パナソニックグループ版 AI アシスタントサービス「PX-GPT」を構築し、2023 年 4 月 14 日（金）より国内社員約 9 万人を対象に提供を開始。



パナソニックグループの国内全社員が社内イントラネット上からアクセスすることで、いつでも ChatGPT を活用することができる仕組みで、アイデア創出するきっかけにすることが推奨されている。



Microsoft が提供する GTP3.5 の法人向けサービス（API 提供型）の AI
エンジンをベースに開発し、入力した情報の二次利用や第三者提供がされない仕様で、入力した情報は一定期間を過ぎたら消去するなど、
セキュリティ面に配慮。



ユーザーインターフェースには使用に際しての注意喚起を明記。



英語で質問した方が、より精度の高い回答が得られることから自動翻114

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

訳機能も搭載。

効果

「PX-GPT」を国内全社員に広く提供することで、技術職だけでなく製造・営業など様々な部門の社員の生産性向上と業務プロセスの絶え間ない進化を実現するとともに、社員のアイディア・夢の実現や新たなビジネスアイディア創出への挑戦を促進する。



社員が最先端の AI テクノロジーに日々自由に触れられる環境を提供することで、IT 部門だけでなく全部門の社員に、AI の活用方法を加速度的に学習させ、新技術を利活用できる人材を育成する。

参照元

パナソニック ホールディングス株式会社. (2023). AI アシスタントサー
ビス「PX-GPT」をパナソニックグループ全社員へ拡大

国内約 9 万人が本格利用開始. https://news.panasonic.com/jp/press/jn230414-1
９．１．１．５．株式会社大和総研
企業名株式会社大和総研

国

日本

業種

サービス業

活用した



AI の概要社外へ発信するレポート作成において生成 AI（ChatGPT）の活用を開始。

ChatGPT が、エコノミストによる判断や考察に資する材料を提供しつ
つ、レポートの本文案を生成する。



生成された本文案をエコノミストが確認して修正・追記を行うことで、短時間でレポートを完成させる。

効果

今回の取り組みにより、「大和地域 AI（地域愛）インデックス」レポー
トは完成までの時間を約 50％削減できるようになる。



期間短縮により生じた時間を活用して様々なレポートの質的な向上や、これまで時間等の制約で取り扱うことを断念していたテーマにも時115

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書間を充てることが可能となった。
参照元



株式会社大和総研. (2023). 大和総研、調査レポートの作成に生成 AI（ChatGPT）を活用. https://www.dir.co.jp/release/2023/2023102401.html

９．１．１．６．KDDI 株式会社
企業名

KDDI 株式会社

国

日本

業種

電気通信事業活用した

AI の概要2023 年 5 月 24 日から、社員 1 万人を対象に生成系 AI を活用した AI チャットサービス「KDDI AI-Chat」を実業務で利用開始。



生成系 AI の利活用促進に向けた取り組みであり、利用方法は社員に任せられる。例えば、企画業務におけるリサーチやアイディア出し、クリエイティブ業務支援、文書作成支援などで利用。

効果

実業務での利用により社員の AI スキル向上・業務効率化を推進し、ビジネス展開を目指す。

参照元

KDDI 株式会社. (2023). 社員 1 万人が「KDDI AI-Chat」の利用を開始.
https://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2023/05/25/6741.html

９．１．１．７．株式会社 ADK ホールディングス
企業名株式会社 ADK ホールディングス

国

日本

業種

サービス業

活用した



AI の概要

Microsoft が提供する「Azure OpenAI Service」を活用し、LLM（大規模言語モデル）技術をセキュアな環境下で利用できる GPT チャットボッ
トとして、Microsoft Teams にて ADK グループ全社員へ提供。



ADK グループにおける 3 つの注力領域である「顧客データ＆インサイト」「顧客接点マネジメント」「顧客体験デザイン」の課題に対応可能な環境を構築し、ブレインストーミングツールとしての活用などが想定されている。

116

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

プランニングセクションにおけるマス・デジタルのプランニング業務の高度化やクリエイティブセクションのブレストツール、エンジニア
リング領域におけるプログラム作成への適用、バックオフィス業務のさらなる効率化。

参照元

株式会社 ADK ホールディングス. (2023). ADK グループ、「Azure OpenAI」
を活用し、LLM 技術を GPT チャットボットとして社内 Microsoft Teams
にて全社員へ提供を開始. https://www.adk.jp/news/107272/

９．１．１．８．株式会社静岡銀行
企業名株式会社静岡銀行

国

日本

業種

銀行業

活用した



AI の概要効果

銀行特有の慣習や専門知識を理解したうえで、IT 企画業務に関する相談やアドバイスに対応する対話パートナーとして生成 AI を活用する。



社内におけるさまざまな DX 施策に携わる IT 企画部門の負荷を軽減するとともに、経営戦略の実現に向け、IT 資源の適正化を含む IT 戦略の企画を推進し、業務の効率化・高度化につなげていく方針。

117

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

参照元



KPMG コンサルティング. (2024). KPMG コンサルティング、静岡銀行が進める、生成 AI を活用した IT 企画業務の高度化・効率化の実証実験を支援. https://kpmg.com/jp/ja/home/media/press-releases/2024/03/kcshizuokabank-genai.html

９．１．１．９．三井化学株式会社
企業名

三井化学株式会社

国

日本

業種

化学

活用した



AI の概要生成 AI（ジェネレーティブ AI）のひとつである Microsoft Azure OpenAIの GPT（Generative Pre-trained Transformer） と、IBM の AI である IBM
Watson を融合することで、三井化学の製品の新規用途探索における高精度化と高速化を実現。



新規用途探索とは、ニュース・SNS・特許などの多様なビッグデータを効率的に AI 分析して、三井化学の製品の機能特性に関連するキーワー
ドから、新しい用途を発見する取り組み。この取り組みには三井化学
における、事業領域のデジタル・トランスフォーメーション（DX）を推進することで、製品のトップライン（売り上げ）やマーケットシェ
アの拡大を目指すイニシアティブがある。例えば、SNS データ分析では、「ある地方電鉄の車中で、カビ臭い」という投稿が多いことを見つけ出し、従来の営業手法では思いつかなかった電車内の防カビ製品の販売活動へと繋げるといった事例がある。



新規用途探索という目的に合わせて、GPT に対する指示を洗練させ、
三井化学が注目すべき新規用途候補を特定・抽出。この結果を IBM
Watson へ適用してキーワードを絞り込んで分析することで、Watson 実
用に慣れていないユーザーでも短時間で新規用途が発見可能となる。
更に、これまで IBM Watson を活用して発見してきた新規用途の情報を
GPT へフィードバックすることで、新規用途創出の自動化の実現を目
指す。

118

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

4 か月間での辞書作成数が、従前に比べて約 10 倍に増加。



明確に「用途」と記載のあるデータにおいて、新規用途の抽出作業効率が 3 倍に向上。

参照元

新規用途発見数が約 2 倍に増加。



三井化学株式会社. (2023). 三井化学、生成 AI と IBM Watson の融合による新規用途探索の高精度化と高速化の実用検証スタート―ビッグデータと DX を活用してトップラインを向上―.
https://jp.mitsuichemicals.com/jp/release/2023/2023_0412/index.htm



日本アイ・ビー・エム株式会社. (2023). 生成 AI/GPT 活用により、新規用途の発見数が倍増 ―生成 AI/GPT と IBM Watson の融合による DX イ
ニシアティブ―. https://jp.newsroom.ibm.com/2023-09-13-Mitsui-Chemicalsnew-application-discovery-generative-ai-and-IBM-watson

９．１．１．１０．株式会社オプト
企業名

株式会社オプト

国

日本

業種

サービス業

活用した



広告の作成に生成 AI を活用する。

AI の概要

業界、企業名、訴求軸などの条件と他社事例、商品ページ URL などの情報を ChatGPT 用のテキスト（プロンプト）に変換し、ChatGPT にて

119

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

広告テキストを生成した後、AI にて効果予測を行う。


その後、業界理解の深いリスティング広告の運用者（マーケター）やクリエイターが広告テキストを選定し、広告を入稿する。

効果

通常の約 4 倍の数の広告テキストのなかから、効果的な広告クリエイテ
ィブのみを入稿することで、広告効果を大幅に向上させることを目指
す。

参照元



株式会社 PR TIMES. (2023). オプト、ChatGPT と効果予測 AI で効果的な広告クリエイティブの制作を実現する「CRAIS for Text」を企業向けに 6 月 29 日（木）より販売開始.
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000937.000014848.html

９．１．１．１１．株式会社 電通
企業名株式会社 電通

国

日本

業種

サービス業

活用した



AI の概要株式会社 電通は、AI×クリエイティブで企業の事業・サービス開発を支援する「AIQQQ STUDIO（アイキュースタジオ）」のサービス提供を開始。

生成 AI を用いて企業の事業変革や新規事業アイディアの創出、ターゲット像の洗い出しやその選定を行うことで、事業・サービスデザインのコンセプトを迅速に開発・検証する。



生成 AI を用いてメッセージやビジュアルアイディアから、ターゲットの選定や、コミュニケーション内容を迅速に開発・検証する。



AI を活用した業務プロセス構築や社内システムの企画開発、コンシューマーサービスやエンターテインメントの企画開発などを行う。

120

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

顧客企業の新規事業開発やコミュニケーション開発のプロセスに量・質・スピードをもたらす。

参照元株式会社 電通. (2024). 電通、AI×クリエイティブで事業・サービス開発を支援する 「AIQQQ STUDIO（アイキュースタジオ）」のサービス提供を開始. https://www.dentsu.co.jp/news/business/2024/0221-010685.html

９．１．１．１２．株式会社オルツ
企業名

株式会社オルツ

国

日本

業種

情報通信

活用した



AI の概要大規模言語モデル「LHTM-2」を基盤としたノーコード生成 AI プラッ
トフォーム「altBRAIN（オルツブレイン）」で全社員が自分自身のBRAIN（以下、クローン）を生成した上で、クローンが働いた分の給与も社員に支給する給与システムを導入。



個々のクローンには、AI GIJIROKU によって集積した商談や社内会議の内容、Slack での日々のコミュニケーション情報をはじめ、業務で使用している Google の各種データ（ドキュメント、メールなど）、指定
したウェブサイト上の情報や CSV、PDF などの各種データを連携し、さらに趣味や嗜好も学習させることで、本人の思考を再現できるレベ
ルに到達するよう日々学習を行わせている。



クローンは時間や場所の制約を受けないため、社員本人が休暇を取得した場合でも、他の社員からの質問に対応することや、社員本人に代わって業務を行うことが可能。

121

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果



業務の持続性や生産性が向上し、本人だけでなくチーム全体での柔軟な働き方を実現。

クローンを活用することで、生身の人間だけでは生み出すことができない付加価値も生まれることが期待される。

参照元

株式会社オルツ. (2023). オルツ、世界初、社員の AI クローンに給与支給開始〜生成 AI を活用した AI クローンで労働と給与の改革を行い、生産性向上と経済的メリットの両立に挑戦～. https://alt.ai/news/news-2408/

９．１．２．宣伝・広告・マーケティング
９．１．２．１．ソフトバンクロボティクス株式会社
企業名

ソフトバンクロボティクス株式会社

国

日本

業種

ロボット

活用した



AI の概要Pepper が与えられたテーマやキーワードに基づいて、複数の生成 AI を組み合わせて、即興で作詞作曲、ダンスを行う。



ChatGPT で歌詞を生成、ORPHEUS で作曲を行い、その曲に合わせ AI
歌声合成技術で Pepper の声で歌唱しながら即興のダンスをする。

122

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

2023 年 9 月から 11 月にかけて、石川県の商業施設で先行実施したイベ
ントでは、人による集客力と比較して 8.4 倍の集客効果があった。

参照元

ソフトバンクロボティクス株式会社. (2023). Pepper で年末年始を盛り上げよう！生成 AI を活用した集客効果抜群の新しいロボアプリをリリー
ス. https://www.softbankrobotics.com/jp/news/press/20231129a/９．１．２．２．株式会社伊藤園
企業名

株式会社伊藤園

国

日本

業種

食品

活用した



AI により生成されたタレントをお～いお茶の CM に起用。

AI の概要

パッケージデザインも生成 AI により作成。



顔以外の部分は実在のモデルを起用して撮影し、生成した AI タレントの顔を当て込む、という方法で制作。

123

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

SNS で多くの反応があった。

AI を使うことで消費者によりわかりやすく、カテキン緑茶の訴求ポイントを伝えることができた。

参照元



株式会社伊藤園. (2023). お～いお茶 カテキン緑茶シリーズ.
https://www.itoen.jp/oiocha/catechin/AdverTimes. (2023). 伊藤園が新商品の CM に AI タレント起用 「素敵な未来の自分」加齢の表現に.
https://www.advertimes.com/20231023/article437198

９．１．２．３．KDDI 株式会社
企業名

KDDI 株式会社

国

日本

業種

電気通信事業活用した

AI の概要過去の三太郎 CM 約 160 本から歌詞の内容に沿ったいくつかのシーン
を、生成 AI がアニメーションにリメイクした年始限定 CM を公開。

特設サイトで 2024 年にやりたいこととニックネームを入力すると、入力内容に応じて三太郎 CM ソングに乗せたオリジナル歌詞および内容に沿ったイラストと歌声が生成 AI によって作られる。楽曲は 4 パター
ンから選択する AI シンガーが歌い、オリジナル三太郎 MV として楽し
むことができる。

124

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

生成 AI 技術のさらなる革新により企業と顧客の関係は大きく変わっていくことが予想される中で、企業と顧客がコンテンツを通じて新しい形のエンゲージメントの構築を可能とする。

参照元

KDDI 株式会社. (2023). 10 年目の au 三太郎、生成 AI でリメイクしたお正月 CM を放映、自分だけの三太郎 MV を創れる特設サイトも公開.
https://www.au.com/information/topic/content/2023-028/

９．１．２．４．株式会社サイバーエージェント
企業名

株式会社サイバーエージェント

国

日本

業種

サービス業

活用した



AI の概要AI を活用した商品画像生成機能により、従来の撮影で必要とされていた機材やセット、ロケーションを用意せずとも、あらゆるシチュエー
ションと商品画像の組み合わせを大量に自動生成することが可能になった。



生成した商品画像と効果予測 AI を活用し、予測を行いながらより効果の高い商品画像の提供を実現。



撮影した商品画像に合った背景生成をするだけでなく、商品画像そのものを学習させることによって、様々なシチュエーションで実際に撮影したかのような画像の自動生成も可能。



通常の商品画像生成では自動生成が難しいとされる、ガラス瓶などの透明商材が背景に溶け込む画像や商材へ差し込む光など、複雑な表現
にも対応。

125

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

「極予測 AI」の効果予測技術と生成 AI による多様かつ高速な生成技術
を組み合わせることで、より効果の高い商品画像を予測しながら生成することが可能となり、最終的に広告効果の高いバナーの制作を大幅に効率化する。

参照元

株式会社サイバーエージェント. (2023). 極予測 AI、生成 AI を活用した
商品画像の自動生成機能を開発・運用開始へ―広告効果の高い商品画像の大量制作を実現―. https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=29572

９．１．２．５．株式会社パルコ
企業名

株式会社パルコ

国

日本

業種

小売業

活用した



AI の概要最先端の画像生成 AI を駆使したファッション広告として、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、プロンプト（画像を生成するための言葉）から構成され、グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成 AI にて作成。

126

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

世界のトップクリエイターと共に、最先端の技術を用いて、アート性・ファッション性の高いキャンペーン広告を実施でき、大きな反響が
った。

参照元



株式会社パルコ. (2023). グラフィック・ムービー・ナレーション・音楽まで全て生成 AI にて制作！パルコ初の生成 AI 広告 HAPPY
HOLIDAYS キャンペーンが公開！.
https://www.parco.co.jp/pdf/jp/store/storage/cname_20240314153615.pdf

９．１．２．６．株式会社セプテーニ・ホールディングス
企業名

株式会社セプテーニ・ホールディングス

国

日本

業種

サービス業

活用した



AI の概要「Odd-AI」は、過去の膨大な運用型広告の配信実績をもとに、ディープラーニングを活用し広告クリエイティブの CTR を事前に予測し、CTR につながる要素を解析する機能を搭載した広告クリエイティブソ
リューションツール。

「Odd-AI Sound」では、動画内容や商材、配信メディア情報をもとに広告効果につながる要素を分析し、そのデータを SOUNDRAW 株式会社が提供する AI 作曲サービス「SOUNDRAW」と連携することで、広告効果の高い BGM を制作することが可能。

127

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

動画広告においては、初動から効果の高い BGM を付与できることで検証コストの削減に繋がる。



すでに効果の出ている動画広告に対しても、「Odd-AI Sound」で制作した BGM に差し替えることで、配信期間の経過に伴って低下しがちな広告効果を維持したり、さらなる改善を図ったりすることが期待される
。

参照元



株式会社セプテーニ・ホールディングス. (2023). セプテーニの AI を活用 し た デ ィ ス プ レ イ 広 告 ク リ エ イ テ ィ ブ 制 作 メ ソ ッ ド 「 Odd-AI
Creation」がサウンド（BGM）領域にも対応開始～CTR 向上に寄与する
BGM を AI が自動生成する「Odd-AI Sound」を開発～. https://www.septeniholdings.co.jp/news/release/2023/04013459.html

128

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

９．１．２．７．株式会社 博報堂
企業名株式会社 博報堂

国

日本

業種

サービス業

活用した



AI の概要毎年 7,000 人に調査を実施している博報堂オリジナルの大規模生活者調
査データベース「HABIT」から生活者の基本プロフィール・価値観/意識・生活行動・消費行動・メディア消費・ブランド評価の情報を生成
AI に読み込ませることで、7,000 タイプの生活者を再現。



生成 AI を活用して多様なバーチャル生活者をつくりだすことで、価値観・バイアス、状況等に左右されずに、忖度のないリアルな意見やニーズ等“あらゆる人の本音”を聞き出すことを目指す。

効果

バーチャル生活者のインサイトやペルソナ、カスタマージャーニーの把握、そして時間や場所、コスト等に制約のないユーザーインタビュ
ーを可能にする。

参照元

株式会社 博報堂. (2024). 博報堂、生成 AI で生活者発想を支援するサー
ビスプロトタイプを開発 独自の生活者調査データベースから 7,000 タ
イプのバーチャル生活者を生成―AI を生活者の声を聴くイマジネーション・パートナーへ―.
https://www.hakuhodo.co.jp/news/newsrelease/109174/

９．１．２．８．株式会社 大広
企業名株式会社 大広

国

日本

129

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

業種

サービス業

活用した



AI の概要OpenAI 社の ChatGPT にブランドコミュニケーションの起点となるブランド人格を反映したオリジナルの言語生成 AI をベースに、各企業が保有するパーソナルデータや商品データ、コンテンツデータを、ユーザ
ーおよび対話内容に応じて瞬時にプロンプトを入れ替える独自技術の「ダイナミックプロンプト」で反映することで、ブランドの思想に沿って各顧客と One to One の対話を実施することを可能にした。

効果



AI が顧客に合わせた対話を自動で行うことで、企業が顧客と対話を行い独自の CRM を展開することを可能にする。

参照元

株式会社 大広. (2023). ブランドと顧客との対話を自動生成「Brand
Dialogue AI（ブランド ダイアログ エーアイ）」開発―企業と顧客の One
to One コミュニケーションを実現―.
https://www.daiko.co.jp/daiko-topics/2023/07060939347128

９．２．海外の活用事例
９．２．１．業務効率化・生産性向上
９．２．１．１．Schneider Electric SE
企業名

Schneider Electric SE

国

フランス

業種

電気機器

130

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

活用した



AI の概要

Microsoft Azure OpenAI Service をベースとした社内会話アシスタントツール。



経理やグローバルファイナンスなどの財務アナリストに、正確な情報を見つけるための補助を行うツール。



顧客からの問い合わせに対して正確な情報を見つけ、膨大な社内文書に基づいて適切な回答を提案できるように支援する会話型アシスタン
トツール。

効果



顧客が生成 AI との会話を通じて必要な製品を検索できるツール。



すでに社内の生産性を向上させたことに加え、持続可能性に焦点を当てた継続的な改善とインパクトのあるイノベーションという会社のコ
ミットメントに合致している。

参照元



Schneider Electric SE. (2023). Schneider Electric drives Generative AI
productivity and sustainability solutions by integrating Microsoft Azure OpenAI.
https://www.se.com/ww/en/about-us/company-profile/

The Wall Street Journal. (2023). How Did Companies Use Generative AI in
2023? Here’s a Look at Five Early Adopters. https://www.wsj.com/articles/howdid-companies-use-generative-ai-in-2023-heres-a-look-at-five-early-adopters6e09c6b3

９．２．１．２．Bentley Systems, Incorporated.
企業名

Bentley Systems, Incorporated.

国

アメリカ合衆国

業種

情報・通信業活用した

AI の概要エンジニアが生成 AI を使用して図面を作成するのを支援しており、来年この機能をソフトウェアに追加することを目標にしている。



エンジニアが生成 AI で共同設計するのを支援する「副操縦士」のようなアシスタントを開発中。

効果

ベントレー・システムズの既存のツールから構造解析、建築基準法、物理法則、気候条件、より持続可能な新しい建築材料がインフラ設計に及ぼす影響などのデータを組み合わせて、気候変動に強い設計を提案することが可能になった。

参照元

The Wall Street Journal. (2023). How Did Companies Use Generative AI in
2023? Here’s a Look at Five Early Adopters. https://www.wsj.com/articles/howdid-companies-use-generative-ai-in-2023-heres-a-look-at-five-early-adopters6e09c6b3

131

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

９．２．１．３．3M Company
企業名

3M Company

国

アメリカ合衆国

業種

コングロマリット活用した

AI の概要効果

アマゾンウェブサービス (AWS) と提携し、生成 AI サービスを使用して、医師と患者の会話から臨床文書を作成する。



医師が臨床文書を作成する時間を削減することにより、患者に重点を置くことができるようになる。

参照元



3M Company. (2023). 3M Health Information Systems collaborates with AWS
to accelerate AI innovation in clinical documentation.
https://news.3m.com/2023-04-18-3M-Health-Information-Systemscollaborates-with-AWS-to-accelerate-AI-innovation-in-clinical-documentation

９．２．１．４．Byju's
企業名

Byju's

国

インド

業種

サービス業

活用した



AI の概要音声をテキストに自動変換し、重要な要素を抽出する Amazon
Transcribe。

効果

手動では 2～3 時間かかる会話内容の文字起こしを数分に短縮。

参照元

Amazon Web Services, Inc. (2023). BYJU’S Builds CI/CD Pipeline, Optimizes
Cost Savings Using AWS Enterprise Support.
https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/byjus-casestudy/?did=cr_card&trk=cr_card

９．２．２．宣伝・広告・マーケティング
９．２．２．１．ASML Holding N.V.
企業名

ASML Holding N.V.

国

オランダ

業種

半導体産業

活用した



AI の概要Midjourney、Runway、Stable Diffusion などの主要な生成 AI を組み合わせて使用して映像作品「Standing on theShoulders of Giants」を制作。

132

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

この映像作品は、AI の創造的な応用の証明として機能し、ASML の目的である「テクノロジーを新たな限界まで押し上げることで人々と社会の可能性を解き放つ」の実現に近づく。

参照元

ASML Holding N.V. (2024). This film wasn’t filmed: ASML harnesses
generative Artificial Intelligence to make its latest brand film‘Standing on theshoulders of giants’ was made possible by the very computing power that
ASML’s lithography systems help enable.
https://www.asml.com/en/news/press-releases/2024/asml-brand-film

９．２．２．２．The Coca-Cola Company
企業名

The Coca-Cola Company

国

アメリカ合衆国

業種

食料品

活用した



AI の概要OpenAI と Bain & Company により開発された「Create Real Magic」と呼ばれるプラットフォーム。



一般のクリエイターが生成 AI 技術を用いてコカ・コーラに関連するアート作品を制作できる。

効果

最先端の AI を通じてマーケティングを強化する機会を得た。

参照元

The Coca-Cola Company. (2023). Coca‑Cola Invites Digital Artists to ‘Create
Real Magic’ Using New AI Platform. https://www.cocacolacompany.com/media-center/coca-cola-invites-digital-artists-to-create-realmagic-using-new-ai-platform

133

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

９．２．３．消費者向けサービス
９．２．３．１．Expedia Group, Inc.
企業名

Expedia Group, Inc.

国

アメリカ合衆国

業種

サービス業

活用した



AI の概要ChatGPT をエクスペディアのアプリに統合し、ホテル比較、航空券の価格追跡など他の AI ベースのショッピング機能と組み合わせることで、直感的な旅行構築を提供する。



旅行者はエクスペディアのアプリ内で ChatGPT との会話を通じて旅行の予約を行うことができる。

効果

2023 年には旅行の計画に対話型 AI を利用したと回答したアメリカ人
旅行者は 6%だった。

Expedia Group によって実施されたグローバルアンケートのデータでは、約 40% の人がホテルなどを調べるときに生成 AI を使用したいと回答しており、利用率の劇的な増加が予想されている。

参照元



Expedia Group, Inc. (2023). ChatGPT Can Now Assist With Travel Planning intheExpediaApp.

https://www.expedia.com/newsroom/expedia-launched-chatgpt/Expedia Group, Inc. (2023). 生成 AI 時代に備えて.
https://www.expedia.co.jp/travel-trends-unpack-24/gen-gen-ai/

９．２．３．２．Wayfair Inc.
企業名

Wayfair Inc.

国

アメリカ合衆国

業種

サービス業

活用した



AI の概要

顧客がリビングスペースの写真をアップロードすると、Wayfair のDecorify ツールは画像生成 AI モデル Stable Diffusion を使って新しいス
タイルを提案する。

134

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

サービス開始から半年間で 10 万回以上利用され、商品購入に結びつい
ている。

参照元



Wayfair Inc. (2023). Wayfair Launches Decorify, a Virtual Room Styler
PoweredbyGenerativeAI.

https://investor.wayfair.com/news/news-

details/2023/Wayfair-Launches-Decorify-a-Virtual-Room-Styler-Powered-byGenerative-AI/default.aspx


The Wall Street Journal. (2023). How Did Companies Use Generative AI in
2023? Here’s a Look at Five Early Adopters. https://www.wsj.com/articles/howdid-companies-use-generative-ai-in-2023-heres-a-look-at-five-early-adopters6e09c6b3

９．２．３．３．Adobe Inc.
企業名

Adobe Inc.

国

アメリカ合衆国

業種

情報・通信業活用した

AI の概要Adobe の生成 AI モデルである Firefly が Generative Fill をサポートするようになり、ユーザーがテキストプロンプトを使用して画像を拡張したり、オブジェクトを追加および削除したりできるようになった。

135

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

Firefly を Photoshop に直接統合することで、Photoshop で生成 AI を利用
できる。

効果



クリエイティブな副操縦士として Firefly をワークフローに直接統合することで、すべての顧客のアイディア出し、探索、制作を加速させて
いる。

参照元



Adobe Inc. (2023). 3M Health Information Systems collaborates with AWS toaccelerate AI innovation in clinical documentation.
https://news.adobe.com/news/news-details/2023/Adobe-Unveils-Future-ofCreative-Cloud-with-Generative-AI-as-a-Creative-Co-Pilot-in-Photoshopdefault.aspx/default.aspx

９．２．３．４．Booking.com B.V.
企業名

Booking.com B.V.

国

アメリカ合衆国

業種

サービス業

活用した



AI の概要OpenAI の ChatGPT API の大規模言語モデル (LLM) テクノロジーを部分的に利用して、会話形式で旅行計画を立てられるサービスの AI Trip
Planner を一部の米国旅行者向けにベータ版で公開。



AI Trip Planner は Booking.com の価格情報を含む目的地と宿泊施設の視覚的なリストを提示し、利用者は興味のある宿泊施設をタップするだ
けで予約を完了できる。

136

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果




多くの場合で人々は自分のやりたいことを実現するためにテクノロジ
ーに適応することを求められるが、生成 AI を使用することで顧客の条件に合わせて柔軟な 1 対 1 の会話をすることが可能になる。

参照元



Booking.com B.V. (2023). Booking.com Launches New AI Trip Planner toEnhance Travel Planning Experience. https://news.booking.com/bookingcomlaunches-new-ai-trip-planner-to-enhance-travel-planning-experience

９．２．３．５．百度公司
企業名

百度公司

国

中国

業種

情報・通信業

活用した

音声アシスタントとして自動車に生成 AI を搭載。

AI の概要

搭載された生成 AI はエンタメや健康など幅広い質問に回答できる。ユーザーの意図を正確に理解するだけでなく、パーソナライズされた応
答や提案も提供する。



運転シーンに応じてさまざまなキャラクターを演じることができる。



AI との会話を通じて現地の気象状況や観光スポットを知ることができ、車での旅程をスムーズに作成できる。



ユーザーの音声で入力された味の好みや位置情報をもとに、質の高い料理やレストランをレコメンドする。

137

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果



人と車の関係を人と仮想の人間との関係にアップグレードすることを促進し、人と車の関係性を再構築してより自然な関係を実現。

参照元

百度公司. (2024). 文心大模型落地吉利银河， 重塑人车交互新体验.
https://www.apollo.auto/news/10450

９．２．３．６．Gucci
企業名

Gucci

国

イタリア

業種

服飾及び革製品製造

活用した

AI の概要内部データと AI を組み合わせた Einstein for Service を使用して、ブランドイメージを保つ会話応答を生成。



クライアントアドバイザーは生成された返信をそのまま使用するか、編集して対話をさらにパーソナライズするか、独自のメッセージを作成するかを選択する。

138

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

効果

顧客対応人材の採用と育成には、以前はブランドの声、歴史、製品について教育するために多大な時間の投資が必要だったが、AI が生成した返信により、迅速かつ直感的にトレーニングできるため、新しいチームメンバーの学習曲線が短縮された。

参照元



Salesforce, Inc. (2023). AI amplifies the Gucci voice across client service
centers. https://www.salesforce.com/customer-stories/gucci-ai-amplifies-clientservice/

９．３．活用事例企業一覧
以上、まとめた活用事例企業の一覧は以下の通り。

９．３．１．国内の活用事例
項目

企業名

業務効率化・生産

富士通株式会社性向上LINE ヤフー株式会社

アサヒビール株式会社



パナソニック ホールディングス株式会社



株式会社大和総研

KDDI 株式会社

株式会社 ADK ホールディングス

株式会社静岡銀行



三井化学株式会社



株式会社オプト株式会社 電通

株式会社オルツ

ソフトバンクロボティクス株式会社

宣伝・広告・マー

139

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

ケティング



株式会社伊藤園KDDI 株式会社

株式会社サイバーエージェント

株式会社パルコ

株式会社セプテーニ・ホールディングス

株式会社 博報堂

株式会社 大広

９．３．２．海外の活用事例
項目

企業名

業務効率化・生産Schneider Electric SE

性向上

Bentley Systems, Incorporated.



3M Company



Byju's

宣伝・広告・マーByju'sケティング



The Coca-Cola Company

消費者向けサーExpedia Group, Inc.

ビス



Wayfair Inc.



Adobe Inc.



Booking.com B.V.



百度公司



Gucci

140

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１０．生成 AI リテラシー：生成 AI に関する知識として身につけておくべきもの本章では、文献調査から、生成 AI の利用において必要とされる知識をまとめる。

１０．１．調査の方針と文献の一覧
発行元

発行年

文献名

文部科学省

2023 年

初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する
暫定的なガイドライン

Entrepreneurship2023 年

Education (Online)
Big Data and Cognitive

artificial intelligence2023 年

Computing
東京大学

Entrepreneurship education in the era of generative
The role of ChatGPT in data science: How AI-assisted
conversational interfaces are revolutionizing the field

2023 年

生成系 AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable
Diffusion 等)について

2023 年

生成 AI の利用ガイドライン【簡易解説付】

InfoWorld.Com

2024 年

4 key devsecops skills for the generative AI era

Sustainability

2024 年

Generative AI and ChatGPT in school children's

日本ディープラーニン
グ協会

education: Evidence from a school lesson
International Journal of2023 年

Information Management"so what if ChatGPT wrote it?" multidisciplinary
perspectives on opportunities, challenges and implicationsof generative conversational AI for research, practice andpolicyJournal of Adolescent &2023 年

Adult Literacy
Business and Professional
Communication

ChatGPT in education: Transforming digital literacy
practices

2023 年

The challenges and opportunities of AI-assisted writing:
Developing AI literacy for the AI age

Quarterly141「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１０．２．文献調査結果
１０．２．１．初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン（文部科学省）
文献名

初等中等教育段階における生成 AI の利用に関する暫定的なガイドライン

発行元

文部科学省 初等中等教育局

発行年

2023 年

必要なスキ

指示文（プロンプト）への習熟。

ルとされて



回答は誤りを含むことがあり、あくまでも「参考の一つに過ぎないいるもの」ことを十分に認識し、最後は自分で判断するという基本姿勢。


回答を批判的に修正するためには、対象分野に関する一定の知識や自分なりの問題意識とともに、真偽を判断する能力が必要。



AI に自我や人格はなく、あくまでも人間が発明した道具であることを十分に認識する必要がある。



各教科等で学ぶ知識や文章を読み解く力、物事を批判的に考察する力、問題意識を常に持ち、問を立て続けることや、その前提としての「学びに向かう力、人間性等」の涵養。

参照元



情報の真偽を確かめること（ファクトチェック）の習慣付け。



文部科学省 初等中等教育局. (2023). 初等中等教育段階における生成AI の利用に関する暫定的なガイドライン.
https://www.mext.go.jp/content/20230718-mtx_syoto02000031167_011.pdf

１０．２．２．Entrepreneurship education in the era of generative artificial intelligence（Entrepreneurship Education (Online)）
文献名

Entrepreneurship education in the era of generative artificial intelligence

発行元

Entrepreneurship Education (Online)

発行年2023 年

必要なスキ

適切な質問やプロンプトを理解すること。

ルとされて



批判的思考力。

いるものAI は深い理解を持たず、誤った情報や出力を生み出す可能性があることを理解すること。

参照元

Bell, R., & Bell, H. (2023). Entrepreneurship education in the era ofgenerative artificial intelligence. Entrepreneurship Education (Online), 6(3),142「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

229-244. https://doi.org/10.1007/s41959-023-00099-x

１０．２．３．The role of ChatGPT in data science: How AI-assisted conversational
interfaces are revolutionizing the field（Big Data and Cognitive Computing）
文献名

The role of ChatGPT in data science: How AI-assisted conversational interfaces
are revolutionizing the field

発行元

Big Data and Cognitive Computing

発行年

2023 年必要なスキ

ChatGPT は人間がさまざまなタスクに対して応答を生成できるようルとされてに設計されたツールであるが、情報や意思決定の唯一の情報源としいるものて依存すべきではないことに注意する。


ChatGPT が生成する情報の正確性と完全性を確保するためには、人間による監視と批判的思考が不可欠。



データサイエンスで用いる場合は、ChatGPT に内在する可能性のある潜在的なバイアスを認識しなければならない。



知性を AI に置き換えるのではなく知性を補強することに AI を使用
すること。

参照元



Hassani, H., & Silva, E. S. (2023). The role of ChatGPT in data science: How
AI-assisted conversational interfaces are revolutionizing the field. Big Data
and Cognitive Computing, 7(2), 62. https://doi.org/10.3390/bdcc7020062

１０．２．４．生成系 AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion 等)について（東京大学）
文献名

生成系 AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion 等)について

発行元

東京大学

発行年

2023 年

必要なスキ

回答を批判的に確認し、適宜修正すること。

ルとされて



基本的に、業務で知り得た機密情報、未公開の発明内容、研究費ないるもの

どの申請内容、入学試験問題の原稿、個人情報などは質問に含めないこと。


設定がオプトイン（申請すれば送信情報が取り込まれる）かオプトアウト（申請すれば送信情報が取り込まれない）になっているかを確認した上で利用すること。



生成系 AI を有害な存在であるとして利用禁止するのではなく、どの

143

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書ようにしたら問題を生じないようにできるのか、その方向性を見出すべく行動すること。
参照元

東京大学. (2023). 生成系 AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable
Diffusion 等)について. https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/docs/20230403generative-ai

１０．２．５．生成 AI の利用ガイドライン【簡易解説付】（日本ディープラーニング協会）
文献名

生成 AI の利用ガイドライン【簡易解説付】

発行元

日本ディープラーニング協会

発行年2023 年

必要なスキ

あらかじめ本人の同意を得ることなく入力された個人データが、生ルとされて成 AI サービス提供者において機械学習に利用される場合は、当該入いるもの

力行為が個人情報保護法の規定に違反することとなる可能性がある点に留意すること。


他社から秘密保持義務を課されて開示された秘密情報を入力しないこと。



生成 AI の出力内容には虚偽が含まれている可能性があることを知り、その生成物の内容を盲信せず、必ず根拠や裏付けを自ら確認すること。



生成 AI からの生成物が既存の著作物と同一・類似している場合は、当該生成物を利用（複製や配信等）する行為が著作権侵害に該当する可能性があるため、生成物を配信・公開等する場合には、生成物が既存著作物に類似しないかの調査を行うこと。

参照元

日本ディープラーニング協会. (2023). 生成 AI の利用ガイドライン【簡易解説付】. https://www.jdla.org/document/#ai-guideline

１０．２．６．4 key devsecops skills for the generative AI era（InfoWorld.Com）
文献名

4 key devsecops skills for the generative AI era

発行元

InfoWorld.Com

発行年2024 年

必要なスキ



ルとされて
いるもの

プロンプトの書き方を学び、生成 AI がどこでうまくいき、どこでうまくいかないのかを学ぶ。



生成されたコンテンツをすべて実際に読んで、意味があるかどうか

144

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書を判断する、『信頼するが検証する』という考え方を持つこと。


生成 AI モデルはトレーニングと評価のためにデータに大きく依存しているため、データをクリーニング、前処理し、機械学習に適した形式に変換するには、データパイプラインオーケストレーション
スキルが不可欠。

21

参照元



Sacolick, I. (2024). 4 key devsecops skills for the generative AI era.
InfoWorld.Com. https://go.exlibris.link/1lG4Yw0X

１０．２．７．Generative AI and ChatGPT in school children's education: Evidence froma school lesson（Sustainability）
文献名

Generative AI and ChatGPT in school children's education: Evidence from aschool lesson

発行元

Sustainability

発行年2024 年

必要なスキ



ルとされて

教師が学習環境や教育カリキュラムで生成 AI を最大限に活用するには、批判的思考、ファクトチェック、理解の習熟が不可欠。

いるもの
参照元



Jauhiainen, J. S., & Guerra, A. G. (2023). Generative AI and ChatGPT inschool children's education: Evidence from a school lesson. Sustainability(Basel, Switzerland), 15(18), 14025. https://doi.org/10.3390/su151814025

１ ０ ． ２ ． ８ ． "so what if ChatGPT wrote it?" multidisciplinary perspectives onopportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research,
practice and policy（International Journal of Information Management）
文献名"so what if ChatGPT wrote it?" multidisciplinary perspectives on opportunities,
challenges and implications of generative conversational AI for research, practiceand policy

発行元

International Journal of Information Management

発行年

2023 年

必要なスキ



ルとされて
いるもの

21

不正確なコンテンツを生成する可能性があるため、結果を慎重に再確認する必要がある。



生成 AI から受け取った回答を質問や課題に対する有効な回答とみなシステムやソフトウェア、サービスなどの構築、運用管理を自動化すること。
145

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

す前に他の情報源を確認する必要がある。


GPT が検索エンジンなどの他のインターフェイスとどのように異なるのか、また、トレーニングや微調整のさまざまなテクニックが解決法を作成するのにどのように役立つのかを学ぶ必要がある。



研究者は、トレーニングデータセットとトレーニングプロセスによって導入されたバイアスを調査する必要がある。

参照元



Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A.
K., Baabdullah, A. M., Koohang, A., Raghavan, V., Ahuja, M., Albanna,
H., Albashrawi, M. A., Al-Busaidi, A. S., Balakrishnan, J., Barlette, Y.,
Basu, S., Bose, I., Brooks, L., Buhalis, D., . . . Wright, R. (2023). "so what
if ChatGPT wrote it?" multidisciplinary perspectives on opportunities,
challenges and implications of generative conversational AI for research,
practice and policy. International Journal of Information Management,
71https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642 (Basel, Switzerland),
15(18), 14025. https://doi.org/10.3390/su151814025

１０．２．９．ChatGPT in education: Transforming digital literacy practices（Journal of
Adolescent & Adult Literacy）
文献名

ChatGPT in education: Transforming digital literacy practices

発行元

Journal of Adolescent & Adult Literacy

発行年2023 年必要なスキ

AI によって生成されたコンテンツを批判的に評価できること。

ルとされて



虚偽の情報の拡散、剽窃、バイアスやセキュリティなど、生成 AI の

いるもの
参照元

使用による倫理的影響を認識すること。
Ciampa, K., Wolfe, Z. M., & Bronstein, B. (2023). ChatGPT in education:
Transforming digital literacy practices. Journal of Adolescent & Adult
Literacy, 67(3), 186-195. https://doi.org/10.1002/jaal.1310

１０．２．１０．The challenges and opportunities of AI-assisted writing: Developing AI
literacy for the AI age（Business and Professional Communication Quarterly）
文献名

The challenges and opportunities of AI-assisted writing: Developing AI literacy
for the AI age

発行元

Business and Professional Communication Quarterly

発行年2023 年146

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

必要なスキ



ルとされて
いるもの

生成 AI ツールの長所と短所を理解し、タスクに対して適切なツールを用いること。



利用者自身の考えや聴衆の固有のニーズや要望に合わせて生成 AI の
出力をパーソナライズし調整すること。

AI によって生成されたコンテンツの正確性と適切性に対して責任を負い、公正かつ公平な方法で生成 AI を使用すること。



主体性を持って生成 AI を利用して、人間と AI が相互作用してより良い結果を達成することを目指すこと。

参照元



Cardon, P., Fleischmann, C., Aritz, J., Logemann, M., & Heidewald, J.
(2023). The challenges and opportunities of AI-assisted writing: Developing
AI literacy for the AI age. Business and Professional Communication
Quarterly, 86(3), 257-295. https://doi.org/10.1177/23294906231176517

１０．３．必要な AI リテラシーまとめ
まず、生成 AI は自然な会話形式で誰もが気軽に用いることができるツールであるが、確実に望んだ回答を得るには指示文（プロンプト）への習熟が不可欠である。指示文の書き方を学ぶ際は、試行錯誤を通して生成 AI がどこでうまくいき、どこでうまくいかないのかという経験知を蓄積していくことも重要といえる。
生成 AI に対して入力する情報にも注意が必要である。入力したデータが、生成 AI サー
ビス提供者によって機械学習に利用される場合があるので、利用前に規約を確認しなければならない。データが機械学習に利用される場合には当然、機密情報や個人情報を入力しないことが求められる。
また、生成 AI による出力は誤りを含むことがあるため、あくまで参考の一つとして出力内容を批判的に検討して内容を修正することが不可欠である。生成物の真偽を判断するにあたっては、対象分野に関する一定の知識や自分なりの問題意識を持ち、根拠や裏付けを自ら確認することが必要となる。内容の真偽に加えて、生成物が既存の著作物と同一・類似している場合には当該生成物を利用する行為が著作権侵害に該当する可能性があるため、生成物の公開に際しては既存著作物に類似しないかの調査を行うことも求められる。

147

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１１．生成 AI に関する近年の政策的動向
本章では、生成 AI に関する EU、米国、中国の政策的動向を概観する。

１１．１．生成 AI 政策の概観
EU は世界に先駆けて生成 AI を含む AI を規制する法案を策定、これに対して日米では法的拘束力を持たせない「ガイドライン」などを基本とするアプローチを採用している。もう少し細かく見るなら、中国は生成 AI を特に対象とした生成 AI サービス管理暫定規則を制定、既に施行している。ディープフェイクやそれに類する法規も既に別途導入している点も併せて考えると、中国は早期から本格的な規制をしていると言えよう。米国は、大統領府とのやり取りを通じて事業者が自主的なコミットメントを掲げるに至っているが、大統領府
はこれを立法ないし規制の確立までの暫定措置と形容しているところもある。（立法については、米国の議会の状況を考えると実現可能性は低いかもしれない。）AI を巡る政策の概観
としては、簡潔に表現するならこうした特徴を挙げることができるだろう。規制の際に意識される生成 AI 起因の被害については、差別の助長、ディープフェイク、誤情報への過信やそれに起因する多様な被害、などがあり得る。
もう少し広く見るなら生成 AI 政策にはかなり様々なものがある。政策目的に着目すると大きく振興と規制に分けて考えることがある程度可能である。ただし、規制系の政策は政策目的の中に生成 AI がもたらす損害を抑制することで生成 AI への投資や生成 AI の社会的受容を促進することを含んでいる場合もあるため、以下に紹介する EU の AI 規制案や中国の生成 AI サービス管理暫定規則のように、明示的に両者を目的として掲げる政策も存在する。
報道や専門家の間で議論になりやすいのは規制系の政策であり、本章でもこれを概観する。
生成 AI を規制する政策は想定する被害を個別に特定している度合いが高いものもあれば、そうでないより一般的な規制もある。後者の例として知られるのが EU の AI 規制（AI Actと称されるもの）である。また、対象範囲として生成 AI を特に想定したもの、AI 全般をより広く想定したもの、AI であるか否かを問わず特定の被害を抑制するためのもの、などが存在する。例えばディープフェイク（生成 AI を通じて生成される実在の人物の虚構の画像や映像、実在の人物の虚構の音声など）は、ある程度はパブリシティ権侵害やプライバシー
侵害、名誉毀損など言論を規制する法律によって既に違法になっているが、これは特定の被害の抑制のための法が、その被害を生み出す手段をあまり狭く特定していないことの帰結だと言える。逆の例として中国で 2023 年 7 月に公表された生成 AI サービス管理暫定規則が挙げられるだろう。
他に生成 AI の開発、提供、利用などに分けて、いずれを対象にした政策になっているかを考えることもできる。開発系の話題は比較的限られており、より広く注目を集めるのは生148

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

成 AI の提供・利用に伴う被害である。本章もここに焦点を当てるが、開発系の政策例としては 2 つ、著作権と米国の半導体関連策を挙げることができるだろう。前者は、著作権法との関係で生成 AI に既存の著作物を無許諾利用することの是非を問うものであり、日本ではかなり広汎に適法となっており、EU ではオプトアウトを認める必要があり、米国ではフェアユースに該当するかを主な争点としつつ集団訴訟などが進行中である。後者は米国が中国への高度な半導体の供給を抑制しようとして通商政策や外交上の交渉をしているもので、ここには先端的 AI の開発を遅延させる目的があるとされる。他にも、半導体の開発・製造に関わる政策を実施する国は存在するが、これらも生成 AI を含む AI 政策（多くは自国の新興策）の一種と言える。
一般に、汎用性の高い技術の利用によって社会に被害がもたらされる場合に、被害をもたらす利用を行った利用者のみに責任を負わせるのか、被害の抑制や防止に貢献可能なサービス提供者や技術開発者にも責任・義務を負わせるのか、という視点からは様々な政策上の選択肢があり、一貫した選択方法が確立されておらず、どこに介入することが効果をあげや
すいか、対応を義務付けられた企業などにとっての負担がどの程度大きいか、被害をもたらす利用から誰が利益を享受しているか、など様々な要因によって決まってくると言える。あるいは、そのような理由によっても説明できず決定過程に関わる様々な主体の影響力といった政治的側面、経緯を考慮して初めて説明可能だという立場もあり得るだろう。いずれにせよ、こうした事情により、利用行為によってはじめて発生するような被害についても、その防止・検知などの対策が AI の開発者や AI を組み込んだサービスの提供者の責任になることがある。現に以下に紹介する者は基本的にこのような事業者に対する規制である。

１１．２．EU における生成 AI 政策
EU では 2021 年から一般に AI 法、AI 規則案と称されるような法についての議論を進めてきた。報道や政策関係の組織などでも度々話題になってきたもので、直近では 2024 年 3月の欧州議会での採択22、その前の 2023 年 12 月の欧州議会・EU 理事会・欧州委員会の政“Artificial Intelligence Act,” https://www.europarl.europa.eu/news/en/pressroom/20240308IPR19015/artificial-intelligence-act-meps-adopt-landmark-law; European Parliament(2024). “Artificial Intelligence Act: MEPs adopt landmark law,” (press release), Mar 13,
https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2024-0138_EN.html#title222149

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

治的合意（大筋合意とも）の形成、23 その前の 2023 年 6 月の欧州議会での可決、24 など主要な進展の際に取り上げられてきている。本法案は EU 加盟国による法制化を経由して効果を 発 揮 す るよ う な 指令 （ Directive ） で は な く 直接 法 的 拘 束力 が 発 生す る よ うな 規 制（Regulation）である。制定プロセスの概要については、欧州連合日本政府代表部（2023）
がわかりやすくまとめている。25
本規制案の現時点で最新のテクストでは、大規模な生成 AI モデルは汎用 AI モデルの一種であると法の文言以前の決議内容の部分で説明されており（第 99 パラグラフ）、第 5 章
はこの汎用 AI モデルを扱う章となっている。汎用 AI モデルの提供者の義務（第 53 条）、
システミック・リスクを伴う汎用 AI モデルの提供者の義務（第 55 条）を通じてそれぞれ、技術文書の準備、汎用 AI モデルを組み込んだ AI システムを提供するようなプロバイダへの一定の情報の開示（たとえば ChatGPT を組み込んだアプリを想定すると、ChatGPT についての技術情報をこのアプリ開発者に提供するように、といった義務をこの規制案では定めている）、EU の著作権指令で定められている学習用データに関するオプトアウトへの対応、モデルを開発するにあたって学習用データに利用したコンテンツの概要の開示、などの義務が定められている。
EU の AI 規制案というと、「リスクベース」のアプローチであり、一部の AI 利用は禁止（第 2 編）、リスクが高い AI に関しては多くの規制を課し（第 3 編）
、リスクが限定的な AIには透明性確保を中心とした軽い規制を課し（第 4 編）、最低限のリスクしかない AI については特段追加的規制を課さない、という特徴に言及した説明がされることが多い。生成 AI

NHK (2023). 「EU AI 利用などの規制法案 大筋合意 委員長“世界で初めて”」12 月 9 日
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231209/k10014283091000.html; Ryan-Mosley, T. (2023)「EU AI 法暫定合意、世界の「お手本」はなぜ難航したのか？」12 月 12 日 MIT
Technology Review, https://www.technologyreview.jp/s/324119/why-the-eu-ai-act-was-so-hard-toagree-on/ ; Meaker, M. (2023). 「包括的な AI 規制で欧州が大筋合意──新技術がもたらすリ
スクに歯止めはかかるのか」Wired. Dec. 11, https://wired.jp/article/eu-ai-act/ ; BBC (2023).
“AI: EU agrees landmark deal on regulation of artificial intelligence,” Dec. 9.
https://www.bbc.com/news/world-europe-67668469 ; Satariano, A. (2023). “E.U. Agrees on AI Act,
Landmark Regulation for Artificial Intelligence,” New York Times, Dec. 8,
https://www.nytimes.com/2023/12/08/technology/eu-ai-act-regulation.html
24
NHK (2023). 「EU 議会“生成 AI の規制盛り込むべき”修正案可決 国内でも動き」, 6 月
15 日、https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230615/k10014099811000.html; Ryan-Mosley, T.
(2023). 「欧州議会が「AI 法」を可決、今後予想される 5 つの規制」MIT Technology
Review, 6 月 27 日 https://www.technologyreview.jp/s/310347/five-big-takeaways-from-europesai-act/ ; ロイター(2023). 「欧州議会、ＡＩ規則案の修正を採択」6 月 15 日,
https://jp.reuters.com/article/idUSKBN2Y01WM/ ; Feingold, S. (2023). “The European Union’s
Artificial Intelligence Act, explained,” Jun 30, World Economic Forum,
https://www.weforum.org/agenda/2023/06/european-union-ai-act-explained/
25
欧州連合日本政府代表部(2023). “EU AI 規則案の最新動向,” https://www.eu.embjapan.go.jp/files/100551012.pdf
23150

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

はこの中で特定のカテゴリーに属するものとされているわけではない。リスクが高い AI の定義（第 6 条と AnnexIII）を参照すると基本的には安全確保か、分類、選別、予測などの機能を果たすための AI が対象となっており、生成 AI との関連は概ね薄いと思われる。
（主な
例外は ANNEX III 第 8 条(a)は司法の文脈で事実や法の調査・解釈の支援のための AI 利用
で、これは生成 AI の用途として今日広く論じられているものと重複するところが大きいと思われる。
）リスクが限定的な AI について述べている第 50 条では生成 AI という用語こそ用いていないものの、合成的な音声、画像、動画、文章を生成する汎用 AI システム、という語を用いている箇所があり、人工的に生成・操作されているものであることが機械的に判読できるようにすることなどを義務付けている。
適用範囲としては EU 域内に立地しない者も含め、AI や AI に基づく製品やサービスを提供する者を基本的な対象としている。
全体を見ると、規制の目的としてイノベーションの促進が掲げられ、中小企業やスタートアップの負担も配慮した規制のサンドボックス制度の用意などが新たに記載されていること（第 6 編）は特記に値するが、同時に欧州委員会下に AI 室（AI Office）を設置し、本規制の実施や改訂についての様々な権限を与えるなど本格的な規制であり、生成 AI を含む AI
によって社会が被る可能性のある被害について想定し、それを予防することを重視したものになっていると言える。

１１．３．米国における生成 AI 政策
米国では AI 政策についてのウェブサイト AI.gov を設けており、非常に包括的な政策が存在することが概観できる。AI の政府利用方針、AI についての教育・研究促進の取り組み、政府の資金提供に関する戦略計画、などが紹介されており AI のもたらしうる被害防止の観点にとどまらず、多面的に AI にアプローチしていることがわかる。
規制的、あるいは被害防止的な性格が強い取り組みとしては、米国に関して頻繁に言及される自主的コミットメントがある。安全性、セキュリティ、信頼性の 3 つの語を軸にまとめ151

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書られているもので、この 3 点の重視は後にバイデン政権が AI に関して大統領令として打ち出した米国政府の方針にも共通している。26 27
2023 年 5 月に AI 関連 4 社（Anthropic、Google、Microsoft、OpenAI） の CEO をホワイトハウスに招いて議論し28、それが 7 社（先の 4 社に加え Amazon、Inflection、Meta）による自主的なコミットメントにつながったものである。29 30更に 9 月になってから 8 社（Adobe,
Cohere, IBM, Nvidia, Palantir, Salesforce, Scale AI, and Stability）が同様の内容に賛同し同様のコミットメントを表明している31 32。文言としては 2 つのコミットメントは厳密に同じではないが、内容はセキュリティを重視し、いわゆるレッドチームを活用したセキュリティテス
トや組織間での情報共有に向けて努力すること、特定のリスクについて特に注意を払うこと、社内でのアクセスコントロールを導入すること、モデルの性能や限界、適切な利用の領域などについて公開し安全性についての情報や公正性・バイアスなどについての情報もそこに含めること、がんの早期発見や気候変動対策といった社会的なリスク解決に貢献する
ような研究開発投資を行うこと、など一定の取り組みを行うことを謳っている。
これは法的拘束力がない自主的コミットメントと位置付けられている。
（もっとも、公にこうしたコミットメントを掲げておきながらこれに反する実践をしていた場合に、それがBiden, J. (2023). “Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of
Artificial Intelligence,” Oct. 30, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidentialactions/2023/10/30/executive-order-on-the-safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-ofartificial-intelligence/27
日本語で読める簡潔な資料として AINOW 編集部 (2023) “【2023 年 12 月版】世界各国の AI 規制とガイダンスの動向まとめ,” 12 月 26 日. https://ainow.ai/2023/12/26/275465/#i-4
28
The White House (2023). “Fact Sheet: Biden-⁠Harris Administration Announces New Actions to
Promote Responsible AI Innovation that Protects Americans’ Rights and Safety,” May 04,
https://www.whitehouse.gov/ostp/news-updates/2023/05/04/fact-sheet-biden-harris-administrationannounces-new-actions-to-promote-responsible-ai-innovation-that-protects-americans-rights-andsafety/
29
The White House (2023). “Biden-⁠Harris Administration Secures Voluntary Commitments from
Leading Artificial Intelligence Companies to Manage the Risks Posed by AI,” Jul. 21,
https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2023/07/21/fact-sheet-biden-harrisadministration-secures-voluntary-commitments-from-leading-artificial-intelligence-companies-tomanage-the-risks-posed-by-ai/
30(2023) “Ensuring Safe, Secure, and Trustworthy AI” https://www.whitehouse.gov/wpcontent/uploads/2023/07/Ensuring-Safe-Secure-and-Trustworthy-AI.pdf
31
The White House (2023). “Fact Sheet: Biden-⁠Harris Administration Secures Voluntary
Commitments from Eight Additional Artificial Intelligence Companies to Manage the Risks Posed
by AI,” Sep. 12, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2023/09/12/factsheet-biden-harris-administration-secures-voluntary-commitments-from-eight-additional-artificialintelligence-companies-to-manage-the-risks-posed-by-ai/
32(2023) “Voluntary AI Commitments” https://www.whitehouse.gov/wpcontent/uploads/2023/09/Voluntary-AI-Commitments-September-2023.pdf
26152

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

消費者を誤認させることにつながらないか、そこに法的責任が発生しないは検討の余地があるようにも思われる。
）
以上の内容だけからは、このコミットメントは生成 AI だけを対象にしたものではなく、
生成 AI への関心が高まる前から存在していた深層学習に基づく画像解析、予測、分類などの AI も対象にしたものと解釈することも出来そうに思われる。
だが、コミットメントの対象範囲として具体的に記載されているのは生成 AI である。これらのコミットメントは既に普及している AI モデルではなく、それらよりも強力なモデルについてのコミットメントである（例えば GPT-4、Claude 2 などが対象になる）とされている。具体的な企業名からも、生成 AI が明確に意識されていることは伺える。
内容面でも生成 AI の生成物（視聴覚コンテンツとされているため、厳密には文章などの文
字情報は含まれないと解するのが適当と思われる）への電子透かし導入や来歴情報の提供、
AI 生成物とそうでないものの区別を一般ユーザーがしやすいように支援すること、など生成 AI のブームと共に浮上した課題についてのコミットメントが含まれている。
この自主的なコミットメントは単独で取り出してみると、企業の自主的な取り組みを主導とするアプローチであり、その意味で EU と対照的である。同時に立法・規制による対応を否定していないことも注目に値すると思われる。コミットメントの内容を記した文書内ではいずれも規制の必要性が言及されており、7 月時点ではコミットメントで扱う課題を法的強制力を伴う法規制で扱うための最初のステップであると言及され、9 月時点では、コミットメントは規制が成立するまで有効であるとしている。
EU と比較すると米国の方が規制に消極的であると言える。米国で規制の度合いが軽いことは、コミットメントが自主的なもので法的拘束力を持たないとされる点の他に、既にリリースされたモデルを対象外としている点からも伺える。
EU 側を見れば、一方では人権保護などを重視し規制に積極的であること、他方では技術やサービス面では米国に主導されている状況でこのような非関税障壁によって域内市場を保護しようとする傾向にあることが挙げられる。米国側を見ると、この背景には EU ほどには政府への信頼が厚くないこと、近年ではデジタル産業への規制に対する積極論は増えているものの、議会は党派対立が深刻で立法府としての機能が低下した状況が続いていること、などを挙げることもできるように思われる。

153

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１１．４．中国における生成 AI 政策
中国政府は人民網日本語版（2023）33の報じるところによると 7 部局合同で「生成 AI サービス管理暫定規則」を発表している。日本語の概説34 35や参考訳36も存在している。4 月に草案が公表され、パブリックコメントなどを受けて 7 月に最終版が公表されており、検討過程が比較的簡便であることが伺えるが、分量的にも EU のものに比べて少量にとどまっている。ただし、レコメンデーション・アルゴリズムがもたらしうる被害・問題を防止するべく設けられている法や、生成 AI を含めた AI や VR 技術などで生み出される表現についてそれが合成であることを明示することを義務付ける法なども存在しており、AI に関する主
要な法が複数ある（例えば pwc（2023）37, 徳地屋・艾（2023）38は AI をめぐる法規制としてそうした理解に立っている。
本規則 12 条や 17 条には現にこれらの法律への言及がある。
）
ため、EU の AI 規制案と単純な比較が難しい面はある。
全体の方針としては第 2 条で発展と安全の両方を重視することなどが述べられており、
生成 AI の被害を抑制・防止する事だけを目的としているわけではないことが随所に伺われるものとなっている。
規制の対象となるのは中国国内で公衆に対して生成 AI を活用したサービスを提供している者である。ただし、規制にあたって政府が従うべき原則（第 3 条）、学習用データのラベ
ル付けや開発に関する規定、生成 AI サービス提供者と利用者の間でのサービス協定締結を指示する規定など関連する主体に幅広く言及する内容となっている。
課せられた義務の内容を見ると、第 4 条では社会主義の核心的価値観を堅持することなど国家安全保障や公的な秩序に関する内容があり、国家のイメージを損なうこと、社会主義
や国家や政府の転覆を扇動すること、国家の統一や社会の安定を破壊すること、など既存の人民網日本語版(2023)中国の 7 当局が共同で「生成 AI サービス管理暫定規則」を発表
7 月 17 日, http://j.people.com.cn/n3/2023/0717/c95952-20045022.html
34
崔俊、森琢真、鈴木幹太(2023)「I.重要法令等の解説 1. 『生成系人工知能サービス管理暫定規則』」森・濱田松本法律事務所 中国最新法令＜速報＞,https://www.mhmjapan.com/content/files/00068019/20230810-020728.pdf
35
浅井敏雄(2023)中国「生成人工知能サービス管理暫定弁法」の制定とその解説, 企業法
務ナビ, 7 月 21 日, https://www.corporate-legal.jp/matomes/5362
36(2023)「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」ピーアンドディーパートナーズ株式会
社 訳, https://crdb.jp/wp/wp-content/uploads/2023/07/cdil-15-10.pdf
37pwc(2023)「生成 AI を巡る米欧中の規制動向最前線 中国における AI 関連規制」Jul 19,
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/awareness-cyber-security/generative-airegulation05.html
38
徳地屋圭治、艾蘇(2023)「生成系 AI に関する規制（生成系人工知能サービス管理弁法（パブ コメ版）の公表）」アジア最新法律情報 No.151,
テクノロジー法ニュースレター No.35, 長島・大野・常松法律事務所
https://www.noandt.com/wp-content/uploads/2023/05/asia_no151-1.pdf
33

154

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

行政法で禁じられている内容に反することをしてはならないとしている。ここには民族憎
悪や民族差別の禁止なども含まれる。その他違法な表現の禁止、知的財産権など個人の権利保護に関する既存の法令の遵守も指示している。なお、既存の法令の遵守に関しては、違反があった場合には基本的にそれらの法律に従った罰などが適用されると説明されているため、この規制によって新しい義務が課されているわけではなく、それらの法律についての注
意喚起をしているという面があると思われる。既存の法で罰則の規定がされていない場合には当局が是正命令、深刻な問題の場合にはサービスの停止命令を出す規定になっている。
（第 21 条）技術のガバナンスに関する事項として、
第 5 条ではイノベーション促進や事業環境整備、
その他政府の方針ともとれるような内容が記されている。具体的には多様な分野での活用
奨励、優れたコンテンツの生成、応用分野の模索、関係団体や機関の協力の支援、アルゴリ
ズム、チップなどを含め基盤技術の自主革新の奨励、国際的ルール策定への参画、生成 AIのインフラや学習用データのためのプラットフォーム構築の推進、などが含まれる。
開発にあたっては、AI モデルや学習用データが合法であること、知的財産権や個人情報の保護に留意する必要があること、データの品質（真実性・正確性・客観性・多様性）向上に努める必要があることも記されている（いずれも第 7 条）
。さらに、学習用データのサン
プル検査、ラベル付けのための具体的ルールの策定、ラベル付け作業を担当する者に対して法令の遵守などに関し適切な講習を施す義務も課している。（第 8 条）関連して、第 4 条では、各種の差別の発生を防止するべく設計やデータ選定、モデルの調整などに際して対策をする義務も課せられている。
上述の第 3 条や第 5 条にも通じる点だが、本規則は基本的には生成 AI を公衆に対して提供する者に対して適用されることになっているものの、政府の関係当局の従うべき指針、本条のように生成 AI の開発やサービスプロバイダへの提供などを行う者が果たすべき義務も記された法律となっている。
サービス提供にあたって利用者との関係に関する規定も多く記されている。サービス協
定を締結することの義務づけ（第 9 条）、苦情処理に関する義務付け（第 15 条）、サービスの継続的な提供の保証義務（第 13 条）AI の用途などの明示義務、未成年者の依存・中毒を防止する義務（第 10 条）などが記されている。利用者を識別する情報の不法な記録の禁止など、サービス利用者との関係での個人情報の保護も記されている。
以上のように見てくると、「暫定」規則とし、既存の法令の遵守を改めて促すような性質も持っているものの、規定内容としてはかなり包括的であり、個人の権利保護、公共の秩序
や国家の安全、技術革新や普及、経済発展と安全性確保など幅広い目的を念頭に置きつつ、様々な義務を記したものになっていると言える。学習用データに関する規制のように欧米

155

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

よりも踏み込んだ強い規制になっている部分も存在している。また、人権などの個人の権利などの保護だけでなく社会主義的価値に沿った利用など、国家の安全や社会秩序といった公共への影響を強く意識している点は、同じ規制であっても EU とは違いが大きい部分だと言えるだろう。

156

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１２．生成 AI が偽・誤情報問題にもたらすインパクト39
１２．１．生成 AI が偽情報に使われた事例
本節では、生成 AI が偽情報に使われた事例をまとめる。まとめた事例のリストは以下の通りである。
【国内事例】


岸田首相が米国政府の高官に睨みつけられているかのような偽画像



ニュース番組ロゴと岸田首相の声を悪用した動画



静岡県水害デマ画像



芸能人の顔を合成したディープフェイクポルノ動画【海外での戦争・紛争関連事例】


ゼレンスキー大統領が投降を呼びかける偽動画

瓦礫のなかで子どもたちを運ぶパレスチナ人

スペインのプロサッカーチーム、アトレティコ・マドリードのファンが、パレスチナの旗を掲げて応援

パレスチナの女性たちがけがを装うメイクをしているイスラエルがイスラエル人難民キャンプをパレスチナ自治区に不法に建設

パレスチナ人を父に持つファッションモデルがイスラエル支持を表明



バイデン大統領が徴兵を呼び掛け

グレタ氏がビーガン手榴弾などの兵器の使用を呼び掛け【海外での選挙関連事例】


トランプ元大統領の逮捕の瞬間を捉えた画像



バイデン大統領の偽自動音声による無投票の呼び掛け米議員が台湾総統候補への投票を呼びかけるディープフェイク動画



トランプ氏の英雄的な活躍を称えるディープフェイク画像



バングラデシュにおける選挙候補者 2 名の撤退を装ったディープフェイク画像



米国共和党が作成したバイデン氏を攻撃するディープフェイク画像

スロバキア議会選挙に影響を及ぼしたディープフェイク音声



台湾蔡英文総統の「秘密の歴史」偽動画

本章は山口真一・渡辺智暁・逢坂裕紀子・谷原吏・大島英隆・井上絵理・田邊新之助（2024）「Innovation Nippon 2024 偽・誤情報、ファクトチェック、教育啓発に関する調査研究」の第 13 章と同じ内容であるが、本調査研究の文脈でも重要なため、本稿にも掲載する。https://www.glocom.ac.jp/activities/project/9439
39

157

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書【海外での戦争・紛争・選挙以外の事例】


テイラー・スウィフトのディープフェイクポルノ画像



マイケル・セイラー氏、生成 AI による自身のディープフェイク動画を毎日 80 本削除

ビジネスリーダーが出演するディープフェイクニュース映像



歌手のケリー・クラークソンのディープフェイク動画を減量製品の販売に悪用

アニメ映画『ハリー・ポッター』の偽の予告編が偽の Disney+で公開

バレンシアガの白ダウンジャケットを着たローマ教皇の偽画像



インドの架空インフルエンサー「Laila Rao」による詐欺事件



生成 AI により書かれたキノコガイドブック

１２．１．１．国内事例
１２．１．１．１．岸田首相が米国政府の高官に睨みつけられているかのような偽画像
名称

岸田首相が米国政府の高官に睨みつけられているかのような偽画
像

プラットフォーム

X（旧 Twitter）

発生時期

2024 年 2 月 12 日以降

概要



ロシアを支持する投稿を繰り返しているアカウントが、2022 年
4 月に行われたアメリカ政府高官とブラジルの外務大臣が面会した際の写真を利用し、岸田首相に置き換え。



岸田首相がソファに座って、足を組んだアメリカ政府の高官に
睨みつけられているように見える。

影響



転載されたものも含めて 70 万回以上閲覧される。

なされた対策NHK や日本ファクトチェックセンターで偽情報として注意喚
起。

参照元



NHK.(2023). 岸田首相の偽画像などが SNS で相次ぎ拡散 注意

158

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書を呼びかけ.
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240218/k10014362371000.html


日本ファクトチェックセンター.(2023). 岸田首相に関する偽の画像や動画が相次ぎ拡散.
https://www.factcheckcenter.jp/factcheck/politics/inaccurate_images_videos_about_kishida_pm/

１２．１．１．２．ニュース番組ロゴと岸田首相の声を悪用した動画
名称

ニュース番組ロゴと岸田首相の声を悪用した動画

プラットフォーム

ニコニコ動画・X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年 7 月

概要

カメラに向かって話す岸田首相の声が加工され、オンライン記
者会見で卑猥な言葉を発しているかのように見せかけ。



画像には日本テレビで実際に使われているニュース番組ロゴ
やテロップも使われ、ニュース番組であるかのように装っている。



大阪府在住の男性が「面白くて作った」と、動画の作成と投稿を認めている。



岸田首相の声は過去の記者会見等の動画から AI に学習させ、自身の声を偽音声に変換させる機能を使って発言を吹き込ん
でいた。

影響



232 万回以上再生。

なされた対策日本テレビをはじめ、国内報道機関で報道、注意喚起。

参照元



日テレ NEWS NNN.(2023). “岸田首相の声”のフェイク動画拡散…ニュース画面に見せかけ.
https://news.ntv.co.jp/category/society/a1fb72a672344d2ba8ee08b69

159

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

7ba48de讀賣新聞オンライン.(2023). 生成ＡＩで岸田首相の偽動画、Ｓ
ＮＳで拡散…ロゴを悪用された日テレ「到底許すことはできな
い」.
https://www.yomiuri.co.jp/national/20231103-OYT1T50260/

１２．１．１．３．静岡県水害デマ画像
名称

静岡県水害デマ画像

プラットフォーム

X（旧 Twitter）

発生時期

2022 年 9 月

概要

台風 15 号により甚大な浸水被害を受けた静岡県内で住宅が水没したという画像が Twitter に投稿された。投稿には「ドローンで撮影された静岡県の水害。マジで悲惨すぎる…」とのコメン
トが添えられていた。



投稿者は AI で画像を生成したことを認め、謝罪した。

影響

5,600 万回以上リツイート。

なされた対策

国内報道機関で報道、注意喚起。

参照元讀賣新聞オンライン.(2022). ＡＩ使い「静岡水害」とデマ画像、
５６００件以上拡散…投稿者は生成認める.
https://www.yomiuri.co.jp/national/20220927-OYT1T50208/

１２．１．１．４．芸能人の顔を合成したディープフェイクポルノ動画
名称

芸能人の顔を合成したディープフェイクポルノ動画

プラットフォーム

160

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

発生時期2020 年 10 月概要



男 3 人がディープフェイクを使ってアダルトビデオを合成したとされ、名誉毀損と著作権法違反の疑いで逮捕された。



男らは約 150 人の女性芸能人の顔を合成したポルノ動画をネットに投稿していた。動画 500 本が違法に公開された疑いがある。

影響

5,600 万回以上リツイート。

なされた対策

逮捕は国内初のディープフェイクによる事件として、国内報道
機関で報道される。

参照元

日本経済新聞.(2020).「ディープフェイク」脅威に 国内初摘発、海外被害も.
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO64577690S0A001C2CZ8000/

１２．１．２．海外での戦争・紛争関連事例
１２．１．２．１．ゼレンスキー大統領が投降を呼びかける偽動画
名称

ゼレンスキー大統領が投降を呼びかける偽動画

プラットフォーム

Facebook

発生時期

2022 年 3 月

概要

内容は、ウクライナのゼレンスキー大統領が同国の兵士や国民にロシアへの投降を呼びかけるものである。



動画はサイバー攻撃を受けたとみられるウクライナのテレビ
局のウェブサイトなどから拡散、各種 SNS で共有された。



英国 BBC によると、ロシアによるウクライナ侵攻後、初のディープフェイク使用事例となる。

161

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

影響

5,600 万回以上リツイート。

なされた対策

米メタ社が該当の投稿を削除し、他の SNS 運営企業にも情報を提供。



ゼレンスキー大統領はテレグラムなどに動画を投稿し、偽動画の内容は事実でないと主張。



ウクライナ政府も同国の兵士や市民にゼレンスキーが降伏を宣言する動画を見たら注意するように呼び掛け。

参照元Atlantic Council.(2022). Russian War Report: Hacked news programand deepfake video spread false Zelenskyy claims.
https://www.atlanticcouncil.org/blogs/new-atlanticist/russian-warreport-hacked-news-program-and-deepfake-video-spread-falsezelenskyy-claims/



日本経済新聞.(2022). 投降呼びかけるゼレンスキー氏の偽動画
米メタが削除.
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN177EW0X10C22A300
0000/

１２．１．２．２．瓦礫のなかで子どもたちを運ぶパレスチナ人
名称

瓦礫のなかで子どもたちを運ぶパレスチナ人

プラットフォーム

Facebook

発生時期

2023 年 10 月

概要

作成・拡散されたのは、破壊された建物から 5 人の子どもを助け出すパレスチナ人男性の画像である。



誤情報や画像分析の専門家らが手足の不自然さや背景に不162

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

自然さがあると指摘している。だが、この元となっている画像は見つかっていない。

影響

Facebook で 8 万 2,000 回 シェ ア。 画像 は Instagram で「Gaza_under_attack」や「Free Palestine」といったハッシュタ
グと共に拡散されただけでなく、在フランス中国大使館の X
アカウントでも共有された。

なされた対策

AFP ファクトチェックが偽画像であると判定。

参照元

AFP Fact Check.(2023). Image of Palestinian carrying children out
of rubble shows signs of AI.
https://factcheck.afp.com/doc.afp.com.33ZJ8WU

１２．１．２．３．スペインのプロサッカーチーム、アトレティコ・マドリードのファンが、パレスチナの旗を掲げて応援
名称

スペインのプロサッカーチーム、アトレティコ・マドリードのファンが、パレスチナの旗を掲げて応援

プラットフォーム

Facebook（Instagram）
・X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年 10 月

概要

スペインのプロサッカーチーム、アトレティコ・マドリードのファンが試合で巨大なパレスチナ国旗を広げた写真が2023 年 10 月 19 日にギリシャ語で投稿された。



投稿者は「Atletico Universe」と名乗るが、サッカーチームと163

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書の関連や画像についてのコメントは一切していない。

影響

Facebook と X で共有された。X では 180 万回閲覧。



画像は Facebook でギリシャ語だけでなく、フランス語、英語でも共有。X では英語で 3,000 回以上リポスト。

なされた対策

AFP ファクトチェックが偽画像であると判定。

参照元

AFP Fact Check.(2023). Image of Palestinian flag displayed at
football match is generated by AI.
https://factcheck.afp.com/doc.afp.com.33YY7NY

FRANCE24 The BSERVERS.(2023). AI-generated images add tothe confusion in the war between Israel and Hamas.
https://observers.france24.com/en/middle-east/20231026-aigenerated-images-add-to-the-confusion-in-the-war-betweenisrael-and-hamas

１２．１．２．４．パレスチナの女性たちがけがを装うメイクをしている
名称

パレスチナの女性たちがけがを装うメイクをしている

プラットフォーム

X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年 10 月概要イスラエルを支持する立場のアカウントが、「real truth ofPalestine」というキャプションと共に、パレスチナの女性た
ちがけがを装うメイクをしていると主張する動画を投稿。



動画はガザでの映画撮影に関する 6 年前のニュース映像を使ったものだった。

164

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

影響

100 万回以上閲覧。

なされた対策

ファクトチェックサイトで偽動画であると判定。

参照元

The Quint World. (2023). BTS Footage of Awareness Video
Falsely Shared as ‘Palestinians Faking Injuries'.
https://www.thequint.com/news/webqoof/old-video-of-gazamakeup-artist-shared-as-palestinians-faking-injuries-factcheck#read-more

NHK.(2023). イスラエルとハマスの衝突 100 万回以上見られた偽動画など 33 に.
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231107/k10014250371000.h
tml

１２．１．２．５．イスラエルがイスラエル人難民キャンプをパレスチナ自治区に不法に建設
名称イスラエルがイスラエル人難民キャンプをパレスチナ自治区に不法に建設

プラットフォーム

X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年 10 月

概要

投稿されたのは、イスラエル国旗の色である青と白のテントが何十枚も浜辺に設置されている様子を写し、イスラエル
が、パレスチナ自治区内に不法にイスラエル人向けの難民キ
ャンプを建設したと伝える画像となっている。画像はアラビ
ア語のキャプション付きで 2023 年 10 月 22 日に投稿されている。



画像を共有した人は、写された場所が「イスラエル避難民のための最初のキャンプだ」と主張した。さらに、キャンプが165

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

パレスチナ自治区に違法に建設されたと主張。

影響



不明

なされた対策

FRANCE24 などのファクトチェックサイトで偽画像である
と判定。

参照元



FRANCE24 The BSERVERS.(2023). AI-generated images add tothe confusion in the war between Israel and Hamas.
https://observers.france24.com/en/middle-east/20231026-aigenerated-images-add-to-the-confusion-in-the-war-betweenisrael-and-hamas

１２．１．２．６．パレスチナ人を父に持つファッションモデルがイスラエル支持を表明
名称

パレスチナ人を父に持つファッションモデルがイスラエル支持を表明

プラットフォーム

X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年 10 月

概要

拡散されたのは、パレスチナ人の父を持つ米国のファッショ
ンモデル、ベラ・ハディド氏がイスラエル支持を表明する内
容の動画。

166

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



動画ではハディド氏が「私はテロに反対するイスラエルの側に立っています。私は時間をかけて歴史的背景を学びました。今、明確に理解した上で、建設的な対話ができることを願っています」と発言している。



また、動画の投稿者はガザの指導者、ヤヒヤ・シンワル氏を指して「シンワルは 61 歳の誕生日にこんなサプライズを受けるとは思ってもみなかった #WeFixedItForBella」というキャプションを付けている。



偽動画は約 28 秒で、ハディド氏が 2016 年にニューヨーク
で開催された Global Lyme Alliance のガラで実際に行ったス
ピーチを利用している。

影響

X で共有され、2,500 万回以上閲覧。



ハディド氏自身が何百件もの殺害予告を受けたことや、以前の活動により電話番号が流出したことも告白。

なされた対策

Newsweek などのメディアで偽画像として報道。



ハディド氏が Instagram でガザでの人道危機への対処などを含むコメントを発表。

参照元

Newsweek.(2023). Bella Hadid Targeted By AI Israel Deepfake.
https://www.newsweek.com/bella-hadid-ai-palestine-israel-gaza1839490



産経新聞.(2023). 生成ＡＩによる偽動画・画像、パレスチナ
紛

争 や

ウ ク

ラ イ

ナ 戦

https://www.sankei.com/article/202311103DE3A5GWDJOUTKLTEZ6YCW2TDM/
１２．１．３．７．バイデン大統領が徴兵を呼び掛け
名称

バイデン大統領が徴兵を呼び掛け

プラットフォーム

Facebook・X（旧 Twitter）
・TikTok

発生時期

2023 年 10 月・2024 年 2 月

167

争 で 悪

用

.

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

概要

バイデン大統領が、演説で徴兵制を発動する可能性について言及している TikTok 動画が Facebook に投稿される。動画には徴兵制に反対する男性の様子も写っており、「まさかの徴兵制」という文字が重ねられている。



TikTok には明言されていないが、動画はイスラエル紛争を受けて投稿されたものとみられる。



さらに 2024 年 2 月に、The Post Millennial 誌のアカウントがX に投稿。このなかで、保守派論客のジャック・ポソビエツ
氏が動画に続いて「この動画はバイデン大統領が徴兵令を宣言し、発動した場合に何が起こり得るかを示すために設計され、脚本化された AI ビデオである」と発言している。



動画は 2021 年 12 月にホワイトハウスの公式 YouTube チャ
ンネルによってアップロードされた動画から切り取られたものであった。

影響

Facebook で 400 回以上シェア、TikTok で 20,000 回以上共有。

なされた対策

米国内各ファクトチェックサイトで偽動画であると喚起。

参照元

Reuters.(2024). Fact Check: Video of Joe Biden calling for a
military draft was created with AI.
https://www.reuters.com/fact-check/video-joe-biden-callingmilitary-draft-was-created-with-ai-2023-10-19/

168「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



USA TODAY.(2023),

Video of Biden calling for a military draftis AI-generated, not real | Fact check.
https://www.usatoday.com/story/news/factcheck/2023/10/19/purp
orted-joe-biden-video-calling１２．１．３．８．グレタさんがビーガン手榴弾などの兵器の使用を呼び掛け
名称

グレタさんがビーガン手榴弾などの兵器の使用を呼び掛け

プラットフォーム

YouTube・X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年 10 月

概要

2023 年 10 月下旬、環境活動家グレタ・トゥーンベリさんが「持続可能な」戦車や「ビーガン手榴弾」などの兵器の使用を呼びかけている動画が X で投稿された。



上記の投稿は YouTube アカウント Snicklink から投稿されていた動画を拡散していたものである。Snicklink は主に風刺
動 画 を 投 稿 し て い る ア カ ウ ン ト で 、「 "Greta Thunberg:
VEGAN WARS #satire」と、動画が風刺であることが明記さ
れていた。



また、実際の動画は 2022 年にグレタさんが BBC で著書のインタビューに応じた内容のものであった。

影響



不明

なされた対策

米国内各ファクトチェックサイトで偽動画であると注意喚
起。

参照元



Snopes.(2023). Greta Thunberg Deepfake Shows Her Calling for'Sustainable' War Tanks and Weaponry.
https://www.snopes.com/fact-check/greta-thunberg-deepfake/169「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１２．１．３．海外での選挙関連事例
１２．１．３．１．トランプ元大統領の逮捕の瞬間を捉えた画像
名称

トランプ元大統領の逮捕の瞬間を捉えた画像

プラットフォーム

X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年 3 月

概要

米国ニューヨークでトランプ元大統領が警察に逮捕された
画像が作成され、投稿された。投稿には「#BREAKING :Donald J. Trump has been arrested in #Manhattan this morning!」とも書かれている。



画像は調査報道機関ベリングキャット創設者兼クリエイティブディレクターであるエリオット・ヒギンズが作成した複数の画像が掲載されている。投稿者はこの画像を生成 AI ツールである MidJourney を使って加工している。

影響



不明

なされた対策

各種報道機関による報道。

参照元

AP NEWS.(2023). AI-generated images of Trump being arrested
circulate on social media.
https://apnews.com/article/fact-check-trump-nypd-stormydaniels-539393517762



ABP. (2023). Fact Check: वॉश िंगटन डीसी से डोनाल्ड टर िं प को पुशिसने शकया शगरफ्तार? जानें सो ि मीशडया पर वायरि तस्वीरोिं का सच（ファクトチェック：警察はワシントン DC でドナルド・トラン
プを逮捕したのか? ソーシャルメディア上の口コミ写真の真実を知る）.
https://www.abplive.com/viral-sach/photos-of-former-us-

170

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

president-donald-trump-arrest-are-going-viral-know-the-truth-ofclaim-fact-check-2364684
１２．１．３．２．バイデン大統領の偽音声による無投票の呼び掛け
名称

バイデン大統領の偽自動音声による無投票の呼び掛け

プラットフォーム

電話

発生時期

2024 年 1 月

概要

米国ニューハンプシャー州とニューイングランド州の有権者に、バイデン大統領になりすました音声による電話が相次ぐ事件が発覚。



電話は「11 月の選挙に向けて、あなたの 1 票を貯めておくことが重要」「今週火曜日の投票は、共和党がドナルド・ト
ランプを再び選出することを可能にするだけです。あなたの一票が違いを生むのは、今週の火曜日ではなく、11 月です」と、予備選に投票しないように有権者を誘導しようとするも
のだった。



電話のメッセージは、現在ニューハンプシャー州元民主党委員長のサリバン氏からかかってきたかのように偽装されて
いた。

影響



電話を受けた有権者に混乱が広まる。

なされた対策NBC ニュースでの報道。

ニューハンプシャー州司法長官による調査。



NBC NEWS.(2024). Fake Joe Biden robocall tells New Hampshire

参照元

Democrats not to vote Tuesday.
https://www.nbcnews.com/politics/2024-election/fake-joe-bidenrobocall-tells-new-hampshire-democrats-not-vote-tuesdayrcna134984


WIRED. (2024). 「偽バイデンからの電話」は始まりにすぎない。生成 AI による偽情報が米大統領選に与える影響.
https://wired.jp/article/biden-robocall-deepfake-danger/

１２．１．３．３．米議員が台湾総統候補への投票を呼びかけるディープフェイク動画
名称

米議員が台湾総統候補への投票を呼びかけるディープフェイク
動画

171

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

プラットフォーム

TikTok発生時期

2024 年 1 月

概要

米国下院議員ロブ・ウィットマン氏が、台湾総統選で与党民進党の頼清徳氏・蕭美琴氏が当選した場合、台湾への軍事支援を行うと述べたディープフェイク動画が公開された。



動画には「12 月 29 日、米国のソーシャルメディア動画:民主党のために公に選挙運動をしている米国下院軍事委員会副委員長のロブ・ウィットマン氏へのインタビュー」という文字が重ねられている。動画は頼氏・蕭氏が選ばれた場合、台湾の訓練を支援するために戦闘経験のある米軍人を派遣する。そして台湾軍を米国で訓練するよう招聘し、自衛力を強化する」などとウィットマン氏が述べている内容となっている。



もともとの動画は 2022 年にウィットマン氏がウクライナ危機などについて語っているもので、台湾についての言及はな
かった。

影響



不明

なされた対策

米国内各ファクトチェックサイトで偽動画であると喚起。

172

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

参照元

AFP Fact Check.(2024). Deepfake video of US lawmakersoliciting votes for Taiwan's presidential candidate spread online.
https://factcheck.afp.com/doc.afp.com.349D8R6

１２．１．３．４．トランプ氏の英雄的な活躍を称えるディープフェイク画像
名称

トランプ氏の英雄的な活躍を称えるディープフェイク画像

プラットフォーム

X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年概要

X アカウント@Trump_History45 は、「第 45 代米国大統領ドナルド・J・トランプの歴史を記録している」という名目で、次々とトランプ氏の英雄的な活躍を称えるディープフェイ
ク画像を投稿している。



過去にも同アカウントは米国の歴史的な出来事とトランプ
氏を組み合わせた投稿を繰り返している。例えば「ドナルド・
トランプが車輪を発明 - 紀元前 4 千年紀」
「ドナルド・トランプはルイジアナ買収のためにナポレオンと取引」といったキャプションとキャプションに合わせた画像の内容になっている。

2023 年 9 月 11 日の投稿では、「メディアは、9/11 におけるドナルド・トランプの英雄的な努力に言及しないことが多い」と述べたうえで、トランプ氏が「現場に駆けつけた最初の対応者の 1 人」であり、「人々をタワーから迅速に護衛し、火を消し、数え切れないほどの命を救った」と主張している。

173

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

影響

約 260 万回閲覧。

なされた対策

米国内ファクトチェックサイトで偽動画であると喚起。

参照元Snopes.(2023). Viral Pic Captures Trump's 'Heroic Efforts' on
9/11?. https://www.snopes.com/fact-check/trump-wtc-photo/１２．１．３．５．バングラデシュにおける選挙候補者 2 名の撤退を装ったディープフェイ
ク画像
名称

バングラデシュにおける選挙候補者 2 名の撤退を装ったディー
プフェイク画像

プラットフォーム

Facebook

発生時期

2024 年 1 月

概要

バングラデシュの国政選挙投票日前夜、無所属候補のアブドゥラ・ナヒド・ニガール氏とビウティ・ベガム氏が選挙からの撤退を表明する様子を映した 2 つの動画が Facebook に投稿された。なおニガー氏は勝利したが、ベグム氏は 3,000 票
足らずの差で敗れている。

「Bornil Bogura」という名前の Facebook ページから投稿されたとされる投稿でニガー氏は「名誉ある首相の決断を尊重

174

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

して私は選挙から撤退し、マハジョート候補シャリフル・イ
スラム・ジンナー兄弟を支持することにした」などと述べている。


両 候 補と も 選挙 から 撤退 す るこ とは な く、 ベガム 氏 はFacebook ライブで「私の候補撤回に関する陰謀が広まっていますが、それは完全に偽りであり根拠がありません」と述べている。ニガール氏も Facebook で「私の名前で偽の ID を作成し、私の写真を使用して AI を使って選挙から撤回したという嘘の動画が公開された。皆さん、この偽のページを報告してください」などと呼び掛けている。

影響



不明

なされた対策

動画を作成された候補者は、「投稿された動画は偽動画」だと自ら呼び掛けた。



バングラデシュ国内のファクトチェックサイトが偽動画と
認定。

参照元



DECODE.(2024). Deepfake Videos Ahead Of Bangladesh Polls
Should Have Us All Concerned.
https://www.boomlive.in/decode/deepfake-electionsdisinformation-bangladesh-india-us-uk-indonesia-24087

BOOM.(2024). নির্াচি
বথেকে সকে দাাঁড়াকিা নিকে 'নিপকেে'নিনিও প্রচাে（選挙撤退に関する「ディープフェーク」動画が
出回る）.

175

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

https://www.boombd.com/fake-news/deepfake-video-campaignabout-withdrawing-from-elections-24049?infinitescroll=1
１２．１．３．６．米国共和党が作成したバイデン氏を攻撃するディープフェイク画像
名称

米国共和党が作成したバイデン氏を攻撃するディープフェイク画像

プラットフォー

YouTubeム
発生時期2023 年 4 月

概要

米国共和党はバイデン氏が次期大統領選に出馬する意向を受け、反バイデン氏のキャンペーン動画を作成。



キャンペーン動画は 2024 年のバイデン氏の再選をイメージした
一連のイメージ画像が含まれている。中国が侵攻した後の台湾での爆発や、米国国内への軍事展開を描いた画像など、国家の危機が描かれている。動画には「完全に AI 画像で作成」「ジョー・バ
イデンが 2024 年に再選された場合の国の可能な未来への AI 生成の考察」などというキャプションがついている。共和党関係者
はこの件についてのインタビューには応じていない。

影響



不明

なされた対策

米国内メディアで報道されている。

参照元



npr.(2023). AI-generated deepfakes are moving fast. Policymakers can't
keep up.
https://www.npr.org/2023/04/27/1172387911/how-can-people-spotfake-images-created-by-artificial-intelligence

The

Verge.(2023).

Republicans

respondtoBidenreelection

announcement with AI-generated attack ad.
https://www.theverge.com/2023/4/25/23697328/biden-reelection-rncai-generated-attack-ad-deepfake

176

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１２．１．３．７．スロバキア議会選挙に影響を及ぼしたディープフェイク音声
名称

スロバキア議会選挙に影響を及ぼしたディープフェイク音声

プラットフォーム

Telegram・Facebook・Instagram・TikTok・YouTube

発生時期

2023 年 10 月

概要

2023 年 10 月に投票が行われたスロバキア議会選挙に向けた選挙戦では、繰り返しディープフェイクで生成された音声や動画が拡散された。



そのひとつの事例として、リベラル政党プログレッシブ・
スロバキア（PS）のミハル・シメッカ党首とジャーナリス
トが投票の不正操作について話しているという音声の拡散事件がある。音声はディープフェイクで生成されたとみられる。対象となった 2 人の静止画を映しながら音声を流している動画ファイルが作成されている。



動画は最初に元最高裁判所長官で元大臣のシュテファン・
ハラビン氏の Telegram アカウントで流され、その後、様々な SNS プラットフォームに流されている。親ロシア派の政治家が Facebook や Telegram でも共有し、うち、Facebook
では約 50,000 回再生された。さらに音声ファイルとその書
き起こしがチェーンメールでも拡散された。



検証報道では、音声が公開された同じ時に、ロシアの諜報機関長官がスロバキアの投票操作について話していたことも指摘されている。長官はシメッカ党首について、米国が要求する投票操作に協力しているとも言及している。



シメッカ氏は X で、録音を「愚かだ」と述べ、当該音声が偽であると主張している。

177

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

影響

ハラビン氏の Telegram アカウントで 13,000 人以上が動画を視聴、約 500 回共有されている。



スロバキア内務省は Telegram、TikTok、Facebook、YouTube
での累積共有回数は 5,000 回以上と推定。

スロバキア外務省はロシアが選挙に干渉したと批判し、ロシア大使を召喚している。

スロバキア内務省はロシア諜報機関の声明とディープフェ
イク音声との関連について、似た特徴はあるが、関連性は証明できないと述べている。

なされた対策

世界各地の報道メディアで偽・誤情報として報道。

スロバキア内ファクトチェックサイトでディープフェイク
と認定。

参照元



AFP The Facts(2023). According to experts, the alleged recordingof the phone call between the chairman of the PS and a journalist
from Denník N shows numerous signs of manipulation.
https://fakty-afpcom.translate.goog/doc.afp.com.33WY9LF?_x_tr_sl=auto&_x_tr_tl=en&_x_tr_hl=en&_x_tr_pto=wapp



VSQUARE.(2023).#DISINFORMATION SLOVAK ELECTIONTARGETED BY PRO-KREMLIN DEEPFAKE HOAX.
https://vsquare.org/slovak-election-targeted-by-pro-kremlindeepfake-hoax/

178

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１２．１．３．８．台湾蔡英文総統の「秘密の歴史」偽動画
名称

台湾蔡英文総統の「秘密の歴史」偽動画

プラットフォーム

Zenodo ・ YouTube ・ Instagram ・ X （ 旧 Twitter ）・ Professional
Technology Temple （オンライン掲示板）
・不動産物件の Facebook
グループなど多数

発生時期

2023 年 12 月～

概要



中国政府は「蔡英文秘史」（ The Secret History of Tsai Ingwen ）と名付けた 300 ページの電子書籍を数百のソーシャ
ルメディアアカウントから投稿。続いて、この書籍を読み上げる動画を YouTube をはじめとした数種のプラットフォー
ムに投稿した。



噂やネガティブな内容を含む内容で、生成 AI によるナレー
ションや偽の司会者を使っている。



1 分間に約 100 回共有されていた動画は、プラットフォーム
によって削除されたり、アカウントが禁止されたりすると、すぐに差し替えられた。しかし、台湾人が普段使わない中国語を使っていたり、動画の品質が低かったため、コンテンツは高いエンゲージメントとはならなかった。

影響

多数のソーシャルメディアアカウントによる投稿の継続。

なされた対策

台湾国内メディアが報道。

参照元

TAIPEI TIMES.(2024). China is posting fake videos of president:
sources.
https://www.taipeitimes.com/News/front/archives/2024/01/11/200
3811930

179

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

Foreign Policy.(2024). How China Exploited Taiwan’s Election—and What It Could Do Next.
https://foreignpolicy.com/2024/01/23/taiwan-election-chinadisinformation-influence-interference/

１２．１．４．海外での戦争・紛争・選挙以外の事例
１２．１．４．１．テイラー・スウィフトのディープフェイクポルノ画像
名称

テイラー・スウィフトのディープフェイクポルノ画像

プラットフォーム

X（旧 Twitter）
・Telegram・4chan

発生時期

2024 年 1 月

概要

AI が生成したテイラー・スウィフトの性的に露骨な画像が掲載され、削除されるまでの約 17 時間公開された。



画像が拡散されるとともに、さらに多くのユーザがフェイク
画像を投稿、拡散する現象が起こった。一時「Taylor Swift AI」という用語がトレンドとなって、多くのユーザが画像を閲覧できる状態となった。



これに対し、世界中のテイラー・スウィフトのファンは「protect Taylor Swift」のハッシュタグを集中的にポスト。ス
ウィフトを守る投稿で X を溢れかえらせることで、問題の画像を抑え込むことに成功した。



画像は 4chan と女性を虐待する画像に特化した特定のテレグラムグループに登場後、X で拡散されていた。画像はMicrosoft Designer で作成されたとみられる。

影響

X で 4,500 万回以上の再生回数、24,000 件の再投稿、数十万件の「いいね」とブックマーク。

Reddit や Facebook などの他のソーシャルネットワークでも拡散を確認。



ミズーリ州のシュワドロン下院議員が、ディープフェイクに対抗する法律を議会に提出。法案は、この事件を受けて「Taylor Swift Act」と呼ばれている。未成年者を含むすべての人が、許可なくディープフェイクを使って改変した画像を作成・共有した人に対して刑事告発できることを可能にしている。

なされた対策

X は合意のないヌード(NCN)画像の投稿を禁止し、そのよう

180

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

なコンテンツに対するポリシーを発表。一定期間、「Taylor
Swift」の検索を無効化。
参照元

404 Media..(2024). AI-Generated Taylor Swift Porn Went Viral on
Twitter. Here's How It Got There.
https://www.404media.co/ai-generated-taylor-swift-porn-twitter/

The Verge.(2024). Trolls have flooded X with graphic Taylor Swift
AI fakes.
https://www.theverge.com/2024/1/25/24050334/x-twitter-taylorswift-ai-fake-images-trending?ref=404media.co

CBS News. (2024). X blocks searches for "Taylor Swift" after
explicit deepfakes go viral.
https://www.cbsnews.com/news/taylor-swift-deepfakes-x-searchblock-twitter/Newsnation.(2014). Missouri lawmaker introduces ‘Taylor SwiftAct’ to fight AI deepfakes.
https://www.newsnationnow.com/business/tech/missouri-taylorswift-act-ai/

１２．１．４．２．マイケル・セイラー氏、生成 AI による自身のディープフェイク動画を
毎日 80 本削除
名称

マイケル・セイラー氏、生成 AI による自身のディープフェイク
動画を毎日 80 本削除

プラットフォーム

X（旧 Twitter）
・YouTube

発生時期

2024 年 1 月

概要MicroStrategy の執行会長であり、320 万人の YouTube フォロ
ワーを持つセイラー氏は、ディープフェイク動画について「詐欺師がさらに公開し続けている」と述べ、フォロワーに警告した。さらに「信用しないで、検証しろ」と警告を繰り返し、「詐欺師はさらに多くの攻撃を仕掛け続けている」と強く注意を促した。



警告は、セイラー氏がフォロワーの資金を 2 倍にすると約束するという偽の AI 生成動画に遭遇した X ユーザからの報告の急増を受けたもの。生成動画では、QR コードをスキャンして、詐欺師が管理するアドレスにビットコインを送るように誘導している。

181

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

影響



不明

なされた対策

セイラー氏は生成 AI による動画を毎日約 80 本削除すると明らかにしている。

参照元

CryptoPorato.(2024). Michael Saylor Takes Down 80 AIGenerated Deepfake Videos of Himself Every Day.
https://cryptopotato.com/michael-saylor-takes-down-80-aigenerated-deepfake-videos-of-himself-every-day/

BeInCrypto.(2024). AI による誤報とディープフェイク詐欺が暗号通貨を支配する.
https://jp.beincrypto.com/ai-misinformation-deepfake-cryptoscams/

１２．１．４．３．ビジネスリーダーが出演するディープフェイクニュース映像
名称

ビジネスリーダーが出演するディープフェイクニュース映像

プラットフォーム

X（旧 Twitter）
・Facebook・Instagram

発生時期

2023 年 12 月

概要

ニュース番組、A Current Affair のキャスターがオーストラリ
ア財務大臣のジム・チャルマーズ氏をはじめ、オーストラリ
ア国内で有名なビジネス関係者と共にインタビューしている動画を載せた投稿が拡散された。

182

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



動画では出演者らがオーストラリアの財務省と共同で、すべてのオーストラリア人に利益を保証する投資プラットフォームを構築したと紹介し、「投資をためらわず、労働の果実
を楽しむことを始めてください」などと話している。



動画は 2023 年 11 月に放送された実際のニュース番組のほか、各出演者については過去に行われたディスカッションなどを利用し、ディープフェイクを使って作られたものである。

調査によると、この動画は詐欺師がメタ社に 7,000 ドルを支払い、Facebook や Instagram の広告として作成していたもの。
有名人を利用した詐欺広告のひとつで、同プラットフォームに頻繁に表示されている。



一連の動画により実際に被害に遭った人は A Current Affairのインタビューで、「Facebook を見ていたらアリー・ラング
ドン（キャスター）の広告を見つけた」と、この広告がきっかけで 350 ドルの投資を行い、退職年金のうち、220,000 ドルを失っていると話している。

影響

X で 104,000 回以上閲覧183

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



オーストラリアではソーシャルメディアを介した同様の詐
欺広告により、5,330 万ドルの被害、1,200 件以上の報告があった。

なされた対策

出演者の一人であるディック・スミス氏が注意喚起を行って
いる。

参照元



メタ社は該当広告を削除。



AAP FACTCHECK.(2023). Business leader deep fakes aim toscam Facebook users.
https://www.aap.com.au/factcheck/business-leader-deep-fakesaim-to-scam-facebook-users/



The Gurdian.(2023). Scammer paid Facebook 7c per view tocirculate video of deepfake Jim Chalmers and Gina Rinehart.
https://www.theguardian.com/technology/2023/dec/01/scammerpaid-facebook-7c-per-view-to-circulate-video-of-deepfake-jimchalmers-and-gina-rinehartNine Entertainment.(2023). The deep fake scam using the nation’s
biggest names to swindle Aussies out of thousands | A Current
Affair.
https://9now.nine.com.au/a-current-affair/dick-smith-deep-fakescam-artificial-intelligence-meta-facebook-instagram-investmentmoney/c9db6fe2-bc40-474a-bf90-2d04bd5c53cb

１２．１．４．４．歌手のケリー・クラークソンのディープフェイク動画を減量製品の販売に悪用
名称

歌手のケリー・クラークソンのディープフェイク動画を減量製品の販売に悪用プラットフォーム

Facebook・Instagram

発生時期

2023 年 10～11 月

概要

歌手のケリー・クラークソンがディープフェイク動画を作成
され、減量製品の販売に悪用された。



内容は、クラークソン氏が「今日は、ダイエットやジムに行
かずに体重を減らす方法の秘密の方法を紹介します」「応援してくださった視聴者の皆様への感謝の気持ちを込めて、数量限定で無料配信となりました。3 週間で 35 ポンドの減量をお約束します」などと述べ、減量グミを宣伝しているもの。

184

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

動画はクラークソン氏がニューアルバムを宣伝した
Instagram に投稿した動画を利用している。


Facebook のディープフェイク動画は、偽の sculptedline.com
ウェブページにリンクしている。また、このページはあたかもクラークソン氏が投稿したかのような、Tropiketo というブランドのグミを宣伝する Facebook の投稿のように作られ
ている。

影響



4 日間で 20 回以上シェア、4 万 8,000 回以上再生。

なされた対策

メタ社は該当広告を削除。

参照元POLITIFACT.(2023). Video shows Kelly Clarkson endorsing anatural weight loss product..
https://www.politifact.com/factchecks/2024/jan/16/facebookposts/singer-kelly-clarkson-weight-loss-k/

USA Today.(2023). Kelly Clarkson weight loss endorsement is AI,
not reality | Fact check.
https://www.usatoday.com/story/news/factcheck/2023/11/07/alter
ed-kelly-clarkson-video-promotes-keto-diet-gummies-factcheck/71488915007/

News10NBC. (2023). Consumer Alert: No, Kelly Clarkson is notselling gummies on your Facebook feed; it’s a deepfake.
https://www.whec.com/top-news/consumer-alert-no-kellyclarkson-is-not-selling-gummies-on-your-facebook-feed-its-adeepfake/１２．１．４．５．アニメ映画『ハリー・ポッター』の偽の予告編が偽の Disney+で公開
名称

アニメ映画『ハリー・ポッター』の偽の予告編が偽の Disney+で185

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

公開
プラットフォーム

TikTok発生時期

2023 年 11 月

概要

2023 年 11 月下旬、ある TikTok ユーザが映画「ハリー・ポッ
ターと賢者の石」のピクサーアニメ版を見つけたという動画を投稿、動画が拡散された。



映画の動画は元 Google 社員の Aubé 氏が、生成 AI を使って作成した偽物であると TikTok で告白。同氏は MidJourney や
ChatGPT など、生成 AI ツールを使って作った手順も公開している。そして「すべての事実確認記事を見るのは非常に面白かった」「この 1 分間の予告編を一晩で作ることができたので、モチベーションの高い人たちが集まったチームなら、
おそらく 2、3 ヶ月で既存のツールを使って映画全体を仕上げるでしょうし、将来的には、AI に頼むだけで、誰でもこれを正確に実現できるようになるでしょう」と述べている。

影響

700 万回以上再生、30 万 3,600 件以上の「いいね」。

なされた対策

米国内各ファクトチェックサイトで偽動画であると喚起。

参照元Snopes.(2023). Trailer for New Harry Potter Pixar Movie Featured
on Disney+ Homepage?.
https://www.snopes.com/fact-check/harry-potter-pixar-movie/

186

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１２．１．４．６．バレンシアガの白ダウンジャケットを着たローマ教皇の偽画像
名称バレンシアガの白ダウンジャケットを着たローマ教皇の偽画像

プラットフォーム

Facebook・Reddit・X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年 3 月概要

ローマ教皇フランシスコが高級ファッションブランド、バレンシアガがデザインした白いダウンジャケットを着て歩いている姿が Twitter に投稿された。写真は「おしゃれ」だと称賛され、世界中に拡散された。



画像を作成したのは米国内の建設作業員。教皇に対し悪意はなく、ただ「面白いものをつくりたい」と、Midjourney を使って作成した。彼は画像を AI Art Universe という Facebook
グループに投稿、その後 Reddit に投稿したところ、Twitter な
どでさらに拡散されることとなった。その結果、Reddit から追放措置を受けている。

影響

2,030 万回以上閲覧。

なされた対策

米国内メディアで偽画像として報道。

参照元



BuzzFeed News.(2023). We Spoke To The Guy Who Created The
Viral AI Image Of The Pope That Fooled The World.
https://www.buzzfeednews.com/article/chrisstokelwalker/popepuffy-jacket-ai-midjourney-image-creator-interview



NewYork Post.(2023).

Pope Francis in Balenciaga deepfake

fools millions: ‘Definitely scary’.
https://nypost.com/2023/03/27/pope-francis-in-balenciaga-

187

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

deepfake-fools-millions-definitely-scary/
１２．１．４．７．インドの架空インフルエンサー「Laila Rao」による詐欺事件
名称

インドの架空インフルエンサー「Laila Rao」による詐欺事件

プラットフォーム

Facebook・Reddit・X（旧 Twitter）

発生時期

2023 年 3 月

概要

インドの女優の画像や動画を悪用した架空インフルエンサ
ー「ライラ・ラオ（ Laila Rao）」による詐欺が騒動を起こしている。



動画や画像では、インドの女性は誰でもライラ・ラオのように投資の仕方を学べば「お金を 2 倍にできます」と述べていたり、「私は素晴らしい母親であり、幸せな妻です。私はインドの女性の投資を手伝うことが出来ます」と主張している。さらに、投資会社リライアンス会長のムケシュ・アンバ
ニ氏の動画も使ってラオを支持し、信憑性を与えている。他にもインド国内の実業家やスピリチュアル指導者の画像が使われている。



多くの女性がライラ・ラオだけでなく、共に写っている社会的地位の高い著名人を信頼して振り込みを行った。投資に興味を持った女性は Telegram に誘導され、指示された通りに金銭を振り込むものの、途中で連絡が取れなくなっている。



ライラ・ラオは実在の女優の容姿を使った架空のインフルエ
ンサーである。また、詐欺動画には女優や著名人の過去のFacebook 等への投稿や動画が使われ、音声が AI で生成されている。実際の動画には投資についての言及は一切ない。

影響



不明

188

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書なされた対策

振込口座として指定されている銀行 3 行のうち、1 行は口座を凍結。

インド・アジア地域のファクトチェックサイトが虚偽と断
定。

参照元



DECODE.(2023). The ‘Laila Rao’ Scam That Sold Dreams andStole Lakhs From Women.
https://www.boomlive.in/decode/laila-rao-scam-that-sold-dreamsand-stole-lakhs-from-women-23039



BOOM.(2023). Video Of Mukesh Ambani Asking People To Invest
In 'Laila Rao's Fund' Is A Scam.
https://www.boomlive.in/fact-check/business/fake-news-viralvideo-mukesh-ambani-appeal-woman-development-projectmoney-double-video-doctored-factcheck-22890

１２．１．４．８．生成 AI により書かれたキノコガイドブック
名称

生成 AI により書かれたキノコガイドブック

プラットフォーム

Amazon発生時期

2023 年 8 月～

概要

Amazon でジャーナリストと称する人が書いたキノコの識別
ガイドや料理本が数多く販売されるようになっている。



例として 2 冊の本について生成 AI テキスト検出ツールを使って確かめたところ、85％以上が生成 AI によって書かれていたことが分かった。この著者の名もキノコの専門家ではない医学名誉教授の名や架空の名が使われている。著者の写真も掲載されているが、生成 AI により作られた可能性が高い
ことがわかった。



また、Qarrar Press という出版社は、1 日に生成 AI に書かせたキノコののフィールドガイド 30 冊を Amazon でリリースした。これらの本には著者のクレジットはなく、米国のすべての州の決定的なフィールドガイドと明示されている。



これらの生成 AI には専門家の多数の作品や資料が使われた形跡がある。

189

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

影響



不明

なされた対策

Amazon はポリシーを変更し、1 人の著者または出版社がリリースできる本の数を 1 日あたり 3 冊に制限した。



調査・報道した 404 Media が Amazon に問い合わせた後、Amazon は疑わしい書籍を削除。

ニューヨーク菌学会(NYMS)はソーシャルメディアで、AI が生成した採餌本が急増すれば「生死を分ける」可能性があると警告した。

参照元



404 Media.(2023). ‘Life or Death:’ AI-Generated Mushroom
Foraging Books Are All Over Amazon.
https://www.404media.co/ai-generated-mushroom-foragingbooks-amazon/



Public Citizen.(2024). Mushrooming Risk: Unreliable A.I. Tools
Generate Mushroom Misinformation.
https://www.citizen.org/article/mushroom-risk-ai-appmisinformation/

190

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１２．２．生成 AI が現在、そして将来にわたり偽・誤情報問題にもたらす影響についての文献
１２．２．１．Freedom on the net 2023（Freedom House）
文献名

Freedom on the net 202340

発行元

Freedom House

発行年

2023 年概要

ディープフェイクによる誤情報は情報空間の劣化、そして市民の信頼や民主的プロセスへの信頼を損ねる可能性を持つ。



分断的なトピックで感情を煽る AI 生成画像は、社会内の分断や他の既存の緊張を強化する可能性がある。極端な場合、個人またはコミュニテ
ィ全体への暴力を誘発する可能性がある。

AI による誤情報の影響はモデレーター、または規制者がそれを検出、解明、または削除する能力を超える技術の品質と量が続く限り、深刻化する。

AI による偽情報と誤情報の増加は、「嘘つきの利益」を拡大させる。特定のトピックに関する虚偽に対する広範な警戒心が、人々が真実の声明を信じない程度まで影響を与え得る。



AI が安全かつ公正に設計および使用された場合、人々が独裁的検閲を回避し、誤った情報を打ち消し、選挙を監視して自由かつ信頼性のあるものにし、人権侵害を公にする行動を支援するのに役立つ。



AI は人間の検閲者や未熟な技術では不可能な速度と規模で、コンテンツを削除するために使用されている。これらの検閲要件は、その国の法律に違反すると見なされるコンテンツに集中しており、これには国際的な人権基準の下で保護されるべき政治、社会、宗教の表現も含まれている。



AI 分野のイノベーションにより政府はより精密な検閲を行うことが可能になり、国民の反発を最小限に抑え、権力者に対する政治的コストを軽減することができるようになっている。

Freedom House. (2023). FREEDOM ON THE NET 2023.
https://freedomhouse.org/sites/default/files/2023-10/Freedom-on-the-net-2023-DigitalBooklet.pdf
40191

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１２．２．２．Taxonomy of Human Rights Risks Connected to Generative AI（United
Nations Human Rights）
文献名

Taxonomy of Human Rights Risks Connected to Generative AI 41

発行元

United Nations Human Rights

発行年

2023 年概要

生成 AI によって、世界人権宣言で定めた権利が侵害される可能性がある。



それらの権利とは、身体的および心理的な害からの自由、法の下の平等と差別からの保護の権利、プライバシーの権利、財産を所有する権利、思考、宗教、良心、意見の自由、表現の自由と情報へのアクセス、政治参加の権利、労働と生計を得る権利、子どもの権利、文化、芸術、科学の権利である。



生成 AI が責任を持って開発、展開、利用される場合、情報へのアクセスの改善、自由な表現の促進、そして健康、教育、公正な手続き、公共サービスへの権利の向上などが可能となるだろう。



しかし、例えば生成 AI によって発信される誤情報が、身体の安全に対する権利に否定的な影響を与える可能性がある。また、生成 AI モデルの出力が個人の身体的または心理的安全、または個人の自由を故意に脅かすために使用される可能性がある。



生成 AI は人間のコミュニケーションの形式を模倣するようになっている。このため、生成 AI によって個人の思考や意見が不当かつ不可視に影響を受けるリスクが高まっている。

１２．２．３．AI 時代に対応したメディアリテラシーの授業実践と評価 : AI 人工物の認識と各大学の生成系 AI への対応（法政大学図書館司書課程）
文献名AI 時代に対応したメディアリテラシーの授業実践と評価 : AI 人工物の認識と各大学の生成系 AI への対応42

United Nations Human Rights. (2023). Taxonomy of Human Rights Risks Connected to Generative
AI: Supplement to B-Tech’s Foundational Paper on the Responsible Development and Deployment ofGenerative AI. https://www.ohchr.org/sites/default/files/documents/issues/business/b-tech/taxonomyGenAI-Human-Rights-Harms.pdf
42
小孫康平. AI 時代に対応したメディアリテラシーの授業実践と評価 : AI 人工物の認識と各大学の生成系 AI への対応. 法政大学図書館司書課程
メディア情報リテラシー研究. 4(2).141-158
https://www.ohchr.org/sites/default/files/documents/issues/business/b-tech/advancing-responsibledevelopment-and-deployment-of-GenAI.pdf
41

192

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

発行元

法政大学図書館司書課程

発行年2023 年概要

AI 時代に対応したメディアリテラシーの授業を実践した。授業の感想から、各メディアの特性やメディアの利用状況、メディアが社会に与える影響、デマに騙されない知識、メディアリテラシーの重要性を理解していると解釈できる。



年代別の授業の感想に関する特徴語から、学生は社会情勢の変化とともに生成系 AI など新しいメディアを効果的に利用し、批判的に分析する能力を身につけることの重要性を認識していることが示唆された。

「AI 人工物に対する否定的態度」に関する調査を実施した。その結果、「AI の将来的な利用に対する否定的な態度因子」、「AI の感情に対する否定的な態度因子」、「AI の利用に対する否定的な態度因子」の 3 因子が抽出された。



いずれの因子も教職課程群の方が経営情報群より因子得点は高く、教職課程群の方が経営情報群より AI 人工物に対する否定的な態度が強いということが明らかになった。この理由として、経営情報群は AI に関する知識や興味がある。一方、教職課程群は人間に関心が強いため、AI 人
工物に対して慎重な態度を取る傾向が強いと考えられるので両群に差が生じた可能性がある。



生成系 AI の発展に伴い、今後のメディアリテラシー教育も新しい展開が求められる。そこで、生成系 AI の使用における倫理面に関心を持たせる教材を開発することが重要である。

１２．２．４．Safety and Security Risks of Generative Artificial Intelligence to 2025（HMGovernment）
文献名

Safety and Security Risks of Generative Artificial Intelligence to 2025 43

発行元

HM Government

発行年

2023 年概要

生成 AI は、以前は不可能であった攻撃や、より洗練されていない脅威を作り出そうとする者の参入障壁をほぼ確実に低下させ続ける。組織化されたグループだけでなく、政治活動家や個人が思想的、政治的、個人的な目的で生成 AI を使用する可能性が高い。

HM Government(UK). (2023). Safety and Security Risks of Generative Artificial Intelligence to 2025.
https://assets.publishing.service.gov.uk/media/653932db80884d0013f71b15/generative-ai-safety-securityrisks-2025-annex-b.pdf
43193

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



犯罪者は一般の人と同じ速度とペースで生成 AI 技術を採用する可能性が非常に高いが、一部の革新的なグループや個人が生成 AI の初期採用者になるとみられる。



犯罪者による生成 AI の使用は詐欺、不正行為、身元詐称、身代金要求、
通貨盗難、データ収集、児童性虐待画像、声のクローンなどの頻度と洗練度を高める可能性が高い。一方、2025 年までに犯罪者が生成 AI を使用して新しいマルウェアを作成する成功する可能性は低い。

2025 年まで、生成 AI は新たなリスクを生み出すというよりも、既存のリスクを増幅させる可能性が高い。リスクとして、一部の脅威の速度と規模を急激に増加させ、いくつかの脆弱性を生み出すことが考えられる。



リスクはデジタルリスク、政治システムと社会へのリスク、物理システ
ムへのリスクの 3 つに分けられる。これらのリスクは単独で発生するわけではなく、他のリスクを複合し、影響を与える可能性が高い。また、
AI システムの予測不能性に起因するリスクを含む、ほぼ間違いなく予期しないリスクも発生するだろう。



デジタルリスクは 2025 年までに最も起こりやすく、最も影響が大きいと考えられている。脅威にはサイバー犯罪やハッキングが含まれる。生成 AI はこれらの脅威に対するデジタル防御策も向上させるだろう。



政治システムと社会へのリスクは、生成 AI の開発と普及が進むにつれて 2025 年までに起こる可能性が高くなり、デジタルリスクと同じくらい重要になるだろう。脅威には国民の心理的操作や欺瞞が含まれる。

2025 年までに起こり得るリスクとして他にサイバー攻撃、デジタルの脆弱性の増加、情報の信頼の毀損、政治的及び社会的影響、危険な使用と誤用、兵器への指示が考えられる。



サイバー攻撃：生成 AI は、ターゲット型フィッシング方法やマルウェアの複製を介して、より速いペースで、より効果的に大規模なサイバー
侵入を防ぐために使用される可能性がある。しかし、脆弱性の発見や検出回避は現段階で未成熟なため、2025 年までに生成 AI がハッキングを完全に自動化する可能性は低い。



デジタルの脆弱性の増加：生成 AI が重要な機能やインフラに統合されると、トレーニングデータの改竄、モデルの出力の乗っ取り、機密トレ
ーニングデータの抽出、情報の誤分類、およびコンピューティングパワ
ーへの攻撃を通じて、新しい攻撃が生じる可能性がある。



情報への信頼の侵食：生成 AI は社会的な議論に影響を与え、既存の社

194

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

会的バイアスを反映するハイパーリアルなボットや合成メディア（ディープフェイク）で市民の情報エコシステムを汚染する可能性がある。このリスクには偽のニュースの作成、個別化された偽・誤情報、金融市場の操作、刑事司法制度の破壊が含まれる。
2026 年までに、ディープフェイクがオンラインコンテンツの大部分を占め、政府への信頼を侵食し、分極化と過激主義を増加させるリスクがある。認証ソリューション（「透かし」など）は開発中だが現在は信頼性が低く、生成 AI の進化に応じて更新が必要。



政治的および社会的影響：生成 AI ツールは既に政治的問題について人間を説得する能力を示しており、偽情報や誤情報の規模、説得力、頻度を増加させるために使用される可能性がある。



危険な使用と誤用：生成 AI が重要なシステムやインフラに統合されると、データの漏洩、偏った、差別的なシステム、または不透明なアルゴ
リズムプロセスによる、人間の意思決定の危険が生じる可能性がある。
大規模な組織による不適切な使用は予期せぬ結果をもたらし、連鎖的な障害を引き起こす可能性が高い。重要な機能への生成 AI の統合は不透明で、脆弱性が高く、少数の企業によって制御されるサプライチェーンへの過度の依存をもたらす可能性がある。

１２．２．５．Countering Disinformation Effectively: An Evidence-Based Policy Guide（Carnegie Endowment for International Peace）
文献名Countering Disinformation Effectively: An Evidence-Based Policy Guide44

発行元

Carnegie Endowment for International Peace

発行年

2024 年概要

生成 AI は複雑な影響を及ぼす可能性があるが、ゲームチェンジャーにはならないかもしれない。



生成 AI は、偽・誤情報を扇動するだけでなく、これに対抗するためにも使用できる。例えば設計が優れ、人間の監督下にある AI システムは、ファクトチェッカーがより迅速に作業することを助けることができる。生
成 AI ツールはまた、人と協力して迅速に情報源の品質を判断し、ソー

Jon Bateman and Dean Jackson. (2024). Countering Disinformation Effectively: An Evidence-Based
Policy Guide. Carnegie Endowment for International Peace.
https://carnegieendowment.org/2024/01/31/countering-disinformation-effectively-evidence-based-policyguide-pub-91476
44

195

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

シャルメディアプラットフォームがより多くのコンテンツにラベルを追加できるようようサポートする。


生成 AI の長期的な影響は未知である。情報エコシステムを変え、反応と反反応の混乱のサイクルを引き起こし、少なくとも一時的には以前に存在していたバランスを乱すかもしれない。将来の歴史家たちは、生成AI の台頭が特異に乱れたものになったのか、それとも長いデジタル革命のさらなる継続なのかを議論するかもしれない。

１２．２．６．From Fake News to Fake Views: New Challenges Posed by ChatGPT-Like
AI（LAWFARE）
文献名

From Fake News to Fake Views: New Challenges Posed by ChatGPT-Like AI45

発行元

LAWFARE

発行年

2023 年概要

誤情報は公共の議論や民主主義を危機的な状況に陥らせている。したがって、規制当局やソーシャルメディア企業は、高度に洗練されたボット
生成コンテンツがオンライン議論をどのように変えるかについて慎重に考える必要がある。注意深く、バランスの取れた対応が強力な新しい
AI システムの利点を社会が享受する一方で、その害を和らげることもできるだろう。



生成型 AI は人間を模倣し、様々なトピックにわたって無限に、一貫性のある、微妙な、そして完全にユニークなコンテンツを生み出すことができる。無限に供給される実質的に無料の意見は、実際の（つまり、人間の）貢献を排除してしまうかもしれない。一度ボットの専門家が人間と区別がつかなくなると、人々はオンライン上の、自分たちと意見が異なる人々のアイデンティティを疑い始める可能性もある。



間違いや不正確さ、さらにはでっち上げた情報源から、機械に人間らしさを与えることができる。

ソーシャルメディア企業が生成 AI によるボットアカウントを禁止しようとしても、アカウントがますます人間らしくなるにつれて、本物の人々を検閲することになるかもしれない。公共の議論は検閲アルゴリズ
ムの闘いとなり、コンピューティングパワーがアイディアの市場を定義

Nikolas Guggenberger & Peter N. Salib. (2023). From Fake News to Fake Views: New Challenges
Posed by ChatGPT-Like AI. LAWFARE. https://www.lawfaremedia.org/article/fake-news-fake-viewsnew-challenges-posed-chatgpt-ai
45

196

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書することになることも考えられる。一部の革新的なグループや個人が生成 AI の初期採用者になるとみられる。


生成 AI によるボットアカウントを蔓延させないための方法のひとつとして、ソーシャルメディアの有料化が考えられる。支払いの提供は弱い「人間の証明」として機能する可能性がある。例えば、クレジットカー
ドやデビットカードを受け入れ、プリペイドカードやビットコインは受け入れない、単一の支払い方法を使用して同時または連続して作成されるアカウントの数を制限することもできる。これらがボットアカウントの運営コストを増加させる可能性がある。



生成 AI によるボットアカウントを蔓延させないためのもう一つの方法
は「ピグ―税」の導入である。規制当局がソーシャルメディアサイトを無作為抽出を用いて監査し、ボットアカウントによる嘘による社会的損
害に相当する税金を、その発言者やソーシャルメディア企業に課すというものだ。ボットアカウント増加による損害防止のために、ソーシャル
メディア企業が対策を講じることが期待できる。

１２．２．７．Do deepfake videos undermine our epistemic trust? （PLOS ONE）
文献名

Do deepfake videos undermine our epistemic trust? 46

発行元

PLOS ONE

発行年

2023 年

概要2022 年の最初の 7 ヶ月間にディープフェイクとロシアのウクライナ侵攻に関連するツイートをテーマ別に分析し、オンラインでのディープフェイクコンテンツへの人々の反応を調査。



ディープフェイクに関する先入観や恐れが、データセット全体を通じてメディアに対する反感を形成していた。



上記からニュースメディアが事前に偽・誤情報に対する予防策を講じる
利点と「嘘つきの利益」のリスク、実際の情報の信頼性を損なうリスクとの間でバランスを取る必要があるということがいえる。



人々がディープフェイクの陰謀論を支持し、現実のメディアをディープフェイクだと非難する情報環境では、ディープフェイクやその他のフェイクを見分けるリテラシーを促すことが極めて重要になる。ディープフ
ェイクに関する報道は、ディープフェイクとは何か、ディープフェイク

Twomey J, Ching D, Aylett MP, Quayle M, Linehan C, Murphy G. (2023). Do deepfake videos
undermine our epistemic trust? A thematic analysis of tweets that discuss deepfakes in the Russian
invasion of Ukraine. PLoS ONE 18(10): e0291668. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0291668
46

197

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書の可能性とは何か、ディープフェイクの現在の能力とは何か、ディープ
フェイクが今後どのように進化していくのかについて、人々を教育する
ことに重点を置く必要がある。


現在、ディープフェイクという語には定義の一貫性がなく、おそらくバズワードや侮辱を意味する言葉としても捉えられている。ディープフェ
イク懐疑論者の多くは、ディープフェイクとは何かを暫定的にしか理解していないようだった。個々の人々、あるいは戦争全体といったメディ
ア以外のものが、ディープフェイクであると非難されていた。ディープ
フェイクが何を意味するのかについての一般的な知識の欠如と、他のフェイクに対してディープフェイクを使う傾向は、学術研究者にとって重要な示唆となっている。

１２．２．８．New White Paper on Generative AI and Disinformation: Recent Advances,
Challenges, and Opportunities（European Digital Media Observatory）
文献名

New White Paper on Generative AI and Disinformation: Recent Advances,
Challenges, and Opportunities47

発行元

European Digital Media Observatory

発行年2024 年概要

生成 AI 技術の進歩により利便性、効率性が向上し、ある程度の意味でAI の「民主化」も実現している。しかし同様に重要なのは、最先端の大規模言語モデル（LLMs）の固有の制限を認識することだ。最も危険なのは、言語モデルが真実を話すことを設計されていないということ、そして多くの一般市民ユーザががこれを知らないということである。



LLMs は誤情報を生成する傾向があるだけでなく、応答において本来の正確な情報に虚偽の事実を無意識に統合することがある（これを幻想と呼ぶ）。これは AI によって無意識に採用される、非常に効果的なプロパ
ガンダと操作戦略と呼ぶことができる。



専門家向けのアプリケーションは常に AI ツールを支援的な方法で使用し、プロのユーザーに最良の作業方法や制限について広範なトレーニン
グを提供している。一方、市民（子供を含む）は AI と直接関わり、これらのツールに人間のような期待や信頼を過度に寄せる傾向がある。したがって、AI が生成するコンテンツの流暢さによって市民が誤解され、そEuropean Digital Media Observatory. (2024). New White Paper on Generative AI and Disinformation:
Recent Advances, Challenges, and Opportunities. https://edmo.eu/edmo-news/new-white-paper-ongenerative-ai-and-disinformation-recent-advances-challenges-and-opportunities/
47

198

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書の中に含まれる誤情報や幻覚を信じ始めるリスクが増大している。市民が AI によるコンテンツの存在とその真偽を確認する方法を認識する必要がある。
AI 生成テキストを検出するための最先端のツールのほとんどは、英語のコンテンツについて訓練されている。同時に、偽・誤情報に最も脆弱なEU 諸国の多くは、現在、最先端の偽・誤情報検出モデルによって十分にサポートされていない言語を使っている。この不均衡を改善するために緊急な対応が求められる。現在、ブルガリア、スロバキア、モルドバな
どの国々の選挙は、既に AI による偽・誤情報の標的となっている。



研究者に向けたデータへのアクセスの確保が必要。持続的で包括的なア
クセスがないと、研究者は最新のトレンドや行動、偽・誤情報の拡散に使用される戦略を研究することができない。データへのアクセス制限は
偽・誤情報に対する効果的なツールや方法論の開発を妨げ、誤情報の影
響を緩和するための戦略の実装が遅れる可能性がある。



研究者が偽・誤情報に対する研究を深めるために、倫理的なアクセスを促進し、ユーザーのプライバシーとプラットフォームのセキュリティを確保しながら匿名化されたデータへのアクセスを可能にするプロトコ
ルや合意を確立することが有益であろう。



この課題に適切に対処するために、まず EU と各国の機関は、EU で話されているすべての言語でツールの開発に十分なリソースを提供する必要がある。また、各言語でのモデルの訓練と微調整に必要な強力なコン
ピューティングインフラの提供、および関連する訓練データの収集も必要だ。

１２．２．９．Misunderstood mechanics: How AI, TikTok, and the liar’s dividend might
affect the 2024 elections（BROOKINGS）
文献名

Misunderstood mechanics: How AI, TikTok, and the liar’s dividend might affect the2024 elections48

発行元

BROOKINGS

発行年

2024 年概要

生成 AI は誤情報をより広く、説得力のあるものにする可能性がある。
誤報記事の大部分は、「宝くじに当たるような確率で」突破口を開き、メ

BROOKINGS. (2024). Misunderstood mechanics: How AI, TikTok, and the liar’s dividend might
affect the 2024 elections. https://www.brookings.edu/articles/misunderstood-mechanics-how-ai-tiktokand-the-liars-dividend-might-affect-the-2024-elections/
48

199

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

ディア全体に反響しない限り、ほんの一握りの人々にしか見られない。
しかし虚偽のストーリー、画像、ビデオが増えるたびに、そのシナリオの可能性が高まる。
AI による規模と質の向上、マルチメディアコンテンツの増加により、誤報が選挙にとってより有害なものになる可能性がある。

AI と TikTok は誤情報の力学を変え、より説得力のある人々に届くようにする可能性がある。Facebook、Instagram、Twitter などのプラットフォームでは、ユーザと同じような志向、世界観を持つ人のコンテンツが表示される。しかし TikTok の「For You」ページでは、ソーシャルネットワ
ークの外部からのアルゴリズムによる推奨事項に基づいて動画が表示される。AI によって捏造された動画の制作が容易になったことで、他のソーシャルグラフベースのプラットフォームでは届かないような政治的な誤情報が、TikTok のユーザーに届くようになるかもしれない。さらに TikTok が成功すればするほど、Twitter/X、Facebook、Instagram などのレガシープラットフォームも TikTok を模倣する傾向がある。

AI が生成した誤情報に対する懸念は、信頼をさらに損なう可能性がある
フェイクニュースをめぐるニュース報道はメディアへの信頼を低下させており、AI によってすでにそれが起きている。

１ ２ ． ２ ． １ ０ ． 2024 Taiwan Presidential Election Information Manipulation AI
Observation Report（Taiwan AI Labs）
文献名

2024 Taiwan Presidential Election Information Manipulation AI Observation Report49

発行元

Taiwan AI Labs

発行年

2024 年概要Facebook のトロールグループによって最も共有された上位 200 の動画の中で、3.5％の動画がテキスト読み上げ（TTS）技術と AI を組み合わせて生成されたものと疑われている。



将来、生成 AI による情報操作はますます実際の人間の出力に似るようになり、AI に基づく検出方法が必要になる。



生成 AI による情報活動は単なる噂の拡散を超え、情報の枠組みを変える情報を広めることになっている。このことで閲覧者の事実に対する認

Taiwan AI Labs. (2024). 2024 Taiwan Presidential Election Information Manipulation AI Observation
Report. http://ailabs.tw/wp-content/uploads/2024/01/2024-Taiwan-Presidential-Election-InformationManipulation-AI-Observation-Report-2.pdf
49200

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

識と感情が影響を受ける。ファクトチェックが現在直面している主な課
題は、明確に偽の情報ではなく、真実と偽りが混在した誤解を招くメッ
セージとなっている。


プロパガンダの大量生産により、偽・誤情報のメッセージはその効果を低下させる。大量の音声、動画、テキストはファクトチェック組織を圧倒し、未検証の情報がより多くの人々に影響を与えることを許してしまう可能性もある。



テキストと短い動画を生成するために AI 技術を利用することは、ディープフェイクの動画や画像を作成するよりも広く使用されるだろう。テ
キスト自体が偽造されていなくても、不対称なプロパガンダは公衆の感情に大きな影響を与える可能性がある。



例えば、卵不足の出来事では、卵の希少性に関するわずかな誤情報が人々を不必要に卵を買いだめさせた。このことで「否定の地獄」と呼ばれる事実確認のための争いが行われ、公式機関による否定の試みは事実上無駄になっている。このようなシナリオは、誤情報を修正する能力を圧倒し、公式発表の影響を低下させる。



音声や動画コンテンツの作成を超えて、AI は偽アカウントのアバターを生成するためにも使用される。 Twitter で、アカウントが ChatGPT によって生成されたコンテンツを操作目的で使用している事例もみられる。



生成 AI の利点は、大量生産と普及の便利さにある。偽のニュースを作り出さずに、単に物語の枠組みを変えるだけでも、膨大な量のコンテンツを迅速に生成することができ、ファクトチェック組織を検証の泥沼に陥れ、観客の事実に対する立場と視点に影響を与え得る。



台湾で確認されたトロールグループ（偽・誤情報の発信者）は台湾と米国を同時に標的にしており、台湾在住者でないとみられる。これらのトロールグループは、すべての政党や候補者を同時に攻撃している。このような行動は議論を激化させ、平和な議論を妨げ、議論を混乱させる。
また、この行動は、あらゆる事柄を攻撃することで反対を創り出し、社
会を極端化させることを目的としている。

201

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１２．２．１１．The Evolution of Disinformation: A DEEPFAKE FUTURE（Canadian
Security Intelligence Service ）文献名The Evolution of Disinformation: A DEEPFAKE FUTURE50

発行元

Canadian Security Intelligence Service

発行年2023 年概要

人類は新たな人類進化の段階に差し掛かっており、これは社会と民主主
義に深い影響を与えるだろう。これを「生成 AI の時代」と呼ぶことができるかもしれない。人類と機械の関係が社会の枠組み自体を変える時代になっている。この大きな変化の時期を経験すること、それがもたらす機会とリスクの両方を把握することは、この世紀における民主主義と社会の最大の挑戦の 1 つになるだろう。



メディア生成の能力がより広く利用可能で精度が高くなるにつれて、誤用の可能性が高まる。ディープフェイクに関する主要な懸念の 1 つは、
ディープフェイクが誤情報の拡散や政治的議論の操作につながり、民主主義社会での混乱、不信、および社会の不安定化を引き起こす可能性があることである。



ディープフェイクに関する重大なプライバシー上の懸念は、誰かの顔を露骨な素材に重ね合わせることで、同意を得ずに露骨な内容を作成する可能性があることだ。これは個人のプライバシーや評判に対する脅威であり、感情的な苦痛を与えることがある。さらに、ディープフェイクは
多くの法的および倫理的な課題を提起している。知的財産権を侵害し、プライバシー法を違反する可能性がある。



ディープフェイクは、視覚メディアへの信頼を損なう可能性もある。技術が洗練されるにつれて、人々が本物と操作されたコンテンツを区別す
ることがますます困難になり、ビデオの証拠に頼ることが難しくなり、
誤情報の問題が悪化する恐れがある。



ディープフェイクの広範な利用可能性によって、サイバーいじめ、嫌がらせ、および社会不安の可能性など、否定的な社会的影響が生じる可能性がある。ディープフェイクは個人を悪用したり操作したりするために武器化される可能性があり、評判の損傷、心理的な苦痛、または社会的分裂を引き起こすことが懸念される。

Canadian Security Intelligence Service. (2023). The Evolution of Disinformation: A DEEPFAKE
FUTURE. https://www.canada.ca/content/dam/csisscrs/documents/publications/2023/The%20Evolution%20of%20Disinformation%20-%20Deepfake%20R
eport_EN_DIGITAL.pdf
50

202

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



ディープフェイクは既存のセキュリティ関連の活動を進展させる可能性が高く、新たな懸念を生成するよりも既存のものを拡大させる傾向がある。



市民が提示された誤報を信じない場合や真実に関心がない場合でも、ディープフェイクはコンテンツについての不確実性を高め、メディアへの信頼を減少させる可能性がある。COVID-19 の例が示すように、危機の時には陰謀と不確実性の雰囲気が、市民を誤報に対して脆弱にすることがある。ディープフェイクはこの問題を悪化させている。



ディープフェイクに関する社会的な規範と議論は、人々が見たものに懐疑的であり、お互いの情報主張に疑問を投げかけることを奨励する環境を促進すべきである。特に社会的なリーダーやインフルエンサーを対象としたデジタルリテラシーのトレーニングは、リスクへの認識とメディ
アへの信頼を高めるのに役立つ。

１２．２．１２．Tackling deepfakes in European policy（European Parliamentary ResearchService ）文献名Tackling deepfakes in European policy51

発行元

European Parliamentary Research Service

発行年2021 年概要

ディープフェイクは、デジタルディスインフォメーションやジャーナリ
ズムの変化という広い文脈で考えることができる。



偽・誤情報とディープフェイクの台頭による、最も懸念される社会的なトレンドは、ニュースや情報への信頼の浸食、事実と意見の混同、そして「真実」そのものである。最近の研究では、ディープフェイクの存在が、真実であろうと嘘であろうと、あらゆる種類の情報に対する不信を増幅させることを示している。



偽ニュースの「偽」を暴くことが、そのニュースの受信者を必ずしも納得させるとは限らない。それどころか現実のニュースはますます信頼されなくなる可能性もある。ディープフェイクによる偽・誤情報は、ジャーナリストに真実を報告するという倫理的および道徳的責任を果たす

Canadian Security Intelligence Service. (2023). The Evolution of Disinformation: A DEEPFAKE
FUTURE. https://www.canada.ca/content/dam/csisscrs/documents/publications/2023/The%20Evolution%20of%20Disinformation%20-%20Deepfake%20R
eport_EN_DIGITAL.pdf
51

203

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

ことへの挑戦をもたらす。これは、彼らがテキスト、音声、および画像の真正性を判断・証明するための負担が増えることを意味する。


ディープフェイク自体が説得力を持たなくても、ディープフェイクに関する言論は政治家やキャンペーンによって使われ、実際のビデオを無視し、否認するために武器化される可能性がある。



ディープフェイクの偽・誤情報には、公衆の意見を操作しようとする試
み、偽のキャンペーン寄付を集めること、および公共の人物を中傷することが含まれる可能性がある。



ディープフェイクは特に公共の討論、選挙、民主的機関の正当性、市民および政治家の権力など、民主主義をいくつかの方法で損なうことが予
想される。



ディープフェイク技術の普及が、デジタルコミュニケーションの分裂と偏向化を通じて、公共の討論を変化させる可能性がある。マイクロター
ゲティングによって広がるディープフェイクは、自分の世界観に合ったものしか信じない人々にフレーミング効果をもたらす。これはまた、政治的な操作やプロパガンダにも使用される可能性がある。さらにこの種の偽・誤情報が陰謀論の台頭を増大させることも考えられる。



ディープフェイクは、公職者を含む公共の人物の評判に長期的な損害を与える可能性があり、それによって選挙の操作をもたらす懸念も指摘される。

１２．３．生成 AI が偽・誤情報問題にもたらすインパクトまとめ
現在既に



起こって
いること

政治家を使った、実際にはない発言を作成・拡散することで、社会的混乱が生じている。



著名人を利用した詐欺。著名人の容姿を使った動画や画像で投資など・社会的に正当性があるように見せかけ、閲覧者を信じ込ませることで金銭を影響

騙し取る事件が発生している。


選挙妨害を目的とした生成動画・画像が日々、大量に発生している。
投票日間近になると政党や政治家が扇動する形で次々と拡散される場
合もある。



政治家の虚偽の発言、行動を映した生成動画・画像や、虚偽のストー
リーの拡散には、ロシアや中国の関与も疑われている。



著名人の容姿を利用した性的・わいせつな動画による社会的混乱。歌手や俳優といった著名人が次々と標的にされている。女性著名人が狙われる傾向が強い。

204「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



映像だけでなく音声が偽造される例もみられる。



作成者が深い悪意を持たず、気軽に動画や画像を偽造している事例もある。面白そうだった、話題になりたかった、騒ぎを起こしたかった、金銭を稼ぎたかったなどの動機が確認できる。



手軽に大量の情報を生成できるため、ソーシャルメディアだけでなく書籍出版にも影響が及んでいる。健康や安全を脅かす情報が紛れている危険性も指摘されている。



著名人らの名誉の毀損が起こっている。また、芸能人など著名人に対する不信や誤解を招く恐れがある。



政治家や選挙結果への不信、諦め、誤解を招く恐れがある。さらに政治や報道機関等社会システムへの不信感を招く。



既存メディアの体裁を装った生成動画によって、既存メディアへの不信が起こっている。



偽・誤情報に対する訂正は各国のファクトチェックサイトや報道機関などが担っている。しかし、ソーシャルメディア企業が偽・誤情報の投稿の削除などの対応を適宜行っているとは限らない。

AI 生成テキストの検出ツールは主に英語に特化しており、EU 諸国の多くで使用される言語に対するサポートが不十分である。そのため、ブルガリアやスロバキアなどの国々では、選挙において AI による誤情報の標的になっている可能性がある。

将来的に



ディープフェイクや生成 AI は、公共の討論、選挙、民主的機関の正当起こると性、市民および政治家の権力など、民主主義に損害を与える可能性があ

言われて

る。

いること



ディープフェイクは、誤情報の拡散や政治的議論の操作につながり、民主主義社会での混乱、不信、および社会の不安定化を引き起こす可能性がある。



ディープフェイクによる誤情報は、情報空間の劣化や市民の信頼や民主的プロセスへの信頼を損ねる可能性を持つ。



生成 AI は攻撃者の参入障壁を低下させ、組織や個人が思想的、政治的、
個人的な目的で生成 AI を使用する可能性が高まる。



生成 AI の普及は、デジタルリスクや政治システムと社会へのリスク、
物理システムへのリスクを増大させ、他のリスクと複合して影響を与える可能性がある。



ディープフェイクがオンラインコンテンツの大部分を占め、政府への信頼を侵食し、分極化と過激主義を増加させるリスクもある。

205

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



生成 AI ツールは政治的問題に影響を与え、偽情報や誤情報の規模、説得力、頻度を増加させる可能性がある。



AI 技術による規模と質の向上は、誤情報が選挙に有害なものになる可能性を増加させる。



生成 AI によって発信される誤情報は、個人の身体的および心理的安全や自由を脅かす可能性があり、閲覧者の事実に対する認識と感情に影響を与える可能性がある。



ディープフェイクは個人のプライバシーや評判を脅かし、感情的苦痛を引き起こす可能性がある。



ディープフェイクによる作品等、知的財産権の侵害やプライバシー法の違反も懸念される。



AI が生成した誤情報に対する懸念は、報道等の社会システムへの信頼をさらに損なう可能性がある。



ディープフェイクに関する先入観や恐れがメディアに対する反感を形成する可能性があり、これが信頼の浸食につながる可能性がある。



偽・誤情報とディープフェイクの台頭により、ニュースや情報への信頼の浸食、事実と意見の混同、そして「真実」そのものに対する不信が増幅する可能性がある。この状況下で偽のニュースを暴くことが信頼回復に十分でないことが懸念されている。



AI による誤情報の影響は、技術の品質と量が続く限り、モデレーターや規制者の能力を超えるものとなる。



ファクトチェックが偽・誤情報の大量生産に追い付かない懸念も指摘されている。プロパガンダの大量生産により、ファクトチェックで未検証の情報がより多くの人々に影響を与えることを許してしまう可能性もある。



大規模言語モデル（LLMs）は誤情報を生成する傾向があり、本来の情報に虚偽の事実を統合する危険性がある。これにより、正確な情報と誤情報が混在する可能性がある。

対策とし



人間がリテラシーを身に着ける必要が挙げられている。

て必要と



市民（子供を含む）は AI に対して過度な期待や信頼を寄せる傾向があ

されていり、AI が生成するコンテンツの流暢さによって誤解され、誤情報や幻覚るものを信じるリスクが高まっている。


人々が現実のメディアをディープフェイクだと非難する情報環境では、
ディープフェイクやその他のフェイクを見分けるリテラシーを促すことが極めて重要。

206

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



今後、報道等でディープフェイクとは何か、ディープフェイクの可能性とは何か、そしてディープフェイクの現在の能力や今後の進化などについて、人々を教育することに重点を置く必要がある。



市民は AI によるコンテンツの存在と真偽を確認する方法を認識する必要がある。生成 AI の進化に伴い、メディアリテラシー教育も新しい展開が求められ、生成 AI の使用における倫理面に焦点を当てた教材の開発が重要である。



一方で、AI を使いこなすことのメリットもある。AI が安全かつ公正に設計および使用された場合、独裁的な検閲を回避し、誤った情報を打ち消し、自由で信頼性の高い選挙を監視し、人権侵害を公にするのに役立つ。



生成 AI が責任を持って開発、展開、利用される場合、情報へのアクセスの改善、自由な表現の促進、健康や教育、公正な手続き、公共サービス
への権利の向上などが可能になる。



生成 AI は偽・誤情報に対抗するためにも使用でき、設計が優れ、人間の監督下にある AI システムはファクトチェッカーがより迅速に作業することを助けることができる。



生成 AI による情報操作はますます実際の人間の出力に似るようになり、AI に基づく検出方法が必要になる。



AI は人間の検閲者や未熟な技術では不可能な速度と規模で、コンテンツを削除するために使用され得る。

207

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

１３．研究から導かれる提言
１３．１．わが国においても生成 AI は今後も普及拡大していくため、適切に活用が促進されるような施策が求められる


生成 AI の利用率については、最も高いテキスト生成 AI の利用率が 18.9%と、未だ高くはない（図表 2.11）。一方、各サービスを認知している人の関心度は高く、6 割～9 割程度の人が関心を抱いている（図表 2.4）。

認知者に限定しなくても、テキスト生成 AI に関心を示す人は 35.6%存在し、とりわけ若い世代ほど関心が高く、例えば 20 代の 43.4%がテキスト生成 AI に関心を抱いていた（図表 2.8）。



仕事・学業での活用では、既に、生産性や効率性を高めることや（図表 2.19、図表 6.4）、
調査やコンテンツ作成などに活用されている（図表 3.1、図表 3.3、図表 3.5、図表 3.7）。
また、企業の活用事例も蓄積されてきている（第 9 章）。



インタビュー調査では、業務で利用した人が利便性に気づき、プライベートでも利用するようになったという動きが多く見られた（８．４．）。

⇒

生成 AI は今後急速に普及が拡大していく可能性が高い。そのため、適切に活用が促進
されるような施策が求められる。

１３．２．生成 AI の適切な利用に関する啓発を促進し、格差なく多くの人が生成 AI による利便性を享受できる社会を作る


生成 AI に関する問いでは、10 問中平均して 4.2 問しか正解しておらず、生成 AI の知識が乏しい中で普及が進んでいる状況が明らかになった（図表 4.8）。特に正答率が低いのが「回答の偏見（性差）を軽減するため、指示を工夫する方法」（11.8%）、次いで「画像生成 AI で作った商品の広告イラストが、有名なデザインに似ていた際の対応」（26.3%）、3 番目に「生成 AI の機能についての正確な説明」（30.7%）であった（図表
4.6）。



生成 AI を利用している人でも平均正答数は 4.6 問であり、知識のない中で利用している人が少なくないことが明らかになった（図表 4.8）。



回帰分析では、仕事・学業でもプライベートでも、円滑に利用できる知識・環境のある
人や、
IT 革新性の高い人ほど生成 AI を利用している結果となった（図表 7.3、図表 7.6）。

社会階層分析では、一貫して社会階層が高い方が ChatGPT を利用する割合が高くなる
傾向が観察された（図表 7.8）
。例えば、正社員の ChatGPT 利用率は 24.3%であるのに対して、それ以外の者の利用率は 9.7%であった。また、4 年生大学以上を卒業している者の ChatGPT 利用率は 21.8%であるのに対して、それ以外の者の利用率は 10.5%で
あった。
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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書



インタビュー調査では、生成 AI を日常的に利用しているインフォーマントでも、生成AI と AI の明確な区別できていなかったり、著作権やセキュリティ、プライバシーなどの問題について自発的に言及した人が少なかったりした（８．４．）。



文献調査では、望んだ回答を得るためのプロンプトへの習熟が不可欠であることや、入力しない方が良いデータ（機密情報等）、誤情報の出力、著作権侵害などのリスクの認知が重要であることが示された（１０．３．）。

⇒

デバイドを縮めて誰もが生成 AI による利便性を享受できる社会を作るために、生成 AIの適切な利用に関する啓発を幅広い層に進めることが急務である。

⇒

生成 AI の具体的な活用方法・プロンプトの書き方と共に、回答の偏見の是正、著作権侵害の可能性を回避する方法、生成 AI による誤情報、入力しない方が良いデータなどについて重点的に啓発することが肝要。

１３．３．適切な利用方法を示すような事例集、導入する際のガイドライン、セキュリティ対策について、幅広く啓発を進める

生成 AI を活用している企業では、「プロセスや作業の効率化を実現している」（47.9%）、「コスト削減とリソースの最適化に貢献している」（25.8%）、「新しいアイディアの生成や試作により、製品開発期間が短縮化されている」（23.1%）、「市場調査やデータ分析
から新たな洞察を得ている」（22.6%）など、様々な恩恵を得ている。また、イノベーシ
ョンに寄与しているとは思わない」と答えた人は 13.4%にとどまり、少なからず企業のイノベーションに寄与している（図表 6.4）。



一方で、生成 AI を活用している企業は 17.1%にとどまる（図表 6.1）。また、売上高 100
億円以上の大規模企業では利用率が高いものの、売上高 5 億円未満の中小規模の企業
では 10％前後の利用率である（図表 6.2）
。回帰分析でも、企業規模は有意であった（図表 7.1）。一方、生成 AI は導入コストも安く、中小企業のイノベーションに寄与するポテンシャルもあると考えられる。



利用していない理由としては、「適切な利用方法がわからないから」（29.4%）が最も多
く、次いで「導入するための人や技術が足りていないから」（24.6%）、3 番目に「プライバシー保護や個人情報流出など、データのセキュリティ面に懸念があるから」（24.0%）であった（図表 6.11）。



インタビュー調査では、業務と直結する生成 AI 関連スキルやノウハウの習得と比べてその他の生成 AI リテラシーは学習機会が乏しく、またインセンティブも弱いため、著
作権やセキュリティ、プライバシーなどの問題について自発的に言及したインフォー
マントは少なかった（８．４．
）。

⇒

適切な利用方法を示すような事例集、導入する際のガイドライン、セキュリティ対策について、企業の講座や多様なチャネル・メディアを活用して、幅広く啓発を進めること

209

「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

が生成 AI の普及とイノベーションを促進すると考えられる。

１３．４．生成 AI について、実際に活用されている方法の啓発を進める

最も利用率の高いテキスト生成 AI の仕事・学業における活用方法としては、「情報の収集・検索・調査全般」が 53.2%と最多、次いで「メール、広告、見出し等の短文作成・作成支援」が 40.7%、3 番目に「レポート、ブログ記事、ウェブコンテンツの作成・作成支援」が 36.5%と多い（図表 3.1）。



テキスト生成 AI のプライベートにおける活用方法としては、最も多い選択肢は「学習や調査のための質問と回答」の 32.7%、次いで「翻訳」の 27.3%、3 番目に「趣味や個人的なブログの記事作成・作成支援」の 21.7%であった（図表 3.9）。



画像生成 AI、動画生成 AI、音声生成 AI の利用においては、仕事・学業ではプレゼン
テーションや広告・マーケティングにおけるコンテンツ作成・作成支援やなどの活用が多く、プライベートにおいては趣味のコンテンツ作成・作成支援、SNS への投稿コン
テンツの作成・作成支援、服装案の作成などの活用が多かった（図表 3.3、図表 3.5、図表 3.7、図表 3.11、図表 3.13、図表 3.15）。



これらは生成 AI の活用ニーズとして高く、また、生成 AI が得意とするところともいえる。

⇒

情報収集・調査、翻訳、記事・広告・メール・コンテンツ等の作成支援といった、ニー
ズの高い活用方法について、具体的な活用方法の啓発を進めることが、利用促進と生産性向上につながると考えられる。

１３．５．官民双方において、プライバシー保護、セキュリティ対策、透明性、犯罪の対策、偽・誤情報対策、倫理的使用に関するガイドラインなどの観点か
ら、生成 AI について多角的な対策を充実させることで適切な利用を促進する


生成 AI は既に仕事・学業やプライベートで様々な活用をされているだけでなく、生成
AI によってもたらされるポジティブな影響を評価する人も多い。例えば、最も評価されている内容は「医療診断が生成 AI の高度な画像解析により精度が向上する社会」（69.8%）、次いで「異なる言語間の翻訳が生成 AI でスムーズになり、国際的なコミュ
ニケーションが強化される社会」（69.6%）、3 番目に「視覚や聴覚に障がいを持つ人が生成 AI の変換技術で情報アクセスしやすくなる社会」（68.6%）であった（図表 5.1）。



一方、生成 AI に関連する問題への評価も多くの人がしており、最も問題だと考えられている内容は「生成 AI によって作成されたニュースで誤った情報が広まること」（75.8%）、次いで「生成 AI が回答する誤った情報が広がること」（75.4%）、3 番目に「生成 AI が作った偽の音声や動画による詐欺が増えること」（74.3%）であった。ただし、生成 AI が人々の生活や職を奪うといった文脈の内容については、比較的ネガティ
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「Innovation Nippon 2024 生成 AI と日本」報告書

ブな評価をされていなかった（図表 5.6）。


生成 AI について最も政府に求めたいことは「AI の悪用や犯罪に対する法的対策の強化」（66.0%）であり、次いで「AI 技術の倫理的使用に関するガイドラインの策定」（61.3%）、
3 番目に「AI による個人情報保護のための強固なプライバシー保護法の整備」（60.6%）であった（図表 5.13）。



生成 AI について最も企業に求めたいことは「顧客データの安全性とプライバシー保護の強化」（65.6%）であり、次いで「AI に関するセキュリティ対策の強化」（57.2%）、3
番目に「AI 技術の使用方法とその影響に関する透明性の高い情報開示と説明責任の向上」（49.2%）であった（図表 5.16）。

⇒

高く評価されている生成 AI によるポジティブな影響を社会として享受するには、問題とされる点を最小限にするような適切な利用を促進することが欠かせない。

⇒

企業にはプライバシー保護やセキュリティ対策の充実、透明性が求められると共に、政府は既存法も上手く活用しながら AI による犯罪の対策強化や、プライバシー保護、偽・誤情報対策、AI の倫理的使用・開発に関するガイドラインの公表・周知が求められる。

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付録

付録

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Ａ１．アンケート調査票52

調査票中「改ページ」など書かれているが、実際の調査においては回答者に表示されていな
い。
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生成 AI と日本」
発行：2024 年 5 月

国際大学グローバル・コミュニケーション・センター〒106-0032

東京都港区六本木 6-15-21 ハークス六本木ビル 2F

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