情報漏えいを防ぐ！生成AI利用に潜むセキュリティリスクと実践的な解決策

情報漏えいを防ぐ！生成AI利用に潜むセキュリティリスクと実践的な解決策

ChatGPTなどの生成AIは、業務効率化やアイデア出しに非常に便利ですが、一方で「情報漏えいのリスク」が常につきまといます。便利さだけを追いかけてしまうと、気づかないうちに機密情報や個人情報を外部に提供してしまう危険もあります。

この記事では、「情報漏えいを防ぎながら、生成AIを安全に活用するためのポイント」をわかりやすく解説します。社内のルール作りや従業員教育の参考として、そのまま使える内容になるよう整理しています。

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1. なぜ生成AIで情報漏えいリスクが高まるのか

まず押さえておきたいのは、生成AIは「クラウドサービス」であり、インターネットを通じて外部のサーバーにデータを送信しているという事実です。これを意識せずに、普段の業務と同じ感覚で使ってしまうと、以下のようなリスクが発生します。

1-1. 入力した情報が学習や解析に使われる可能性

多くの生成AIサービスでは、ユーザーが入力したプロンプト（指示文）やアップロードしたファイルが、サービス向上のために保存・分析される可能性があります。設定や契約プランによっては、学習データとして利用されないケースもありますが、個人で無料利用している段階では、「基本的には入力した情報はサービス側に渡る」と考えておく方が安全です。

• 取引先の社名や担当者名
• 売上・利益・原価などの数値
• 未発表の新製品情報
• システム構成図やソースコード

こうした情報をそのままAIに投げてしまうと、第三者に見られ得る場所にアップロードしたのと本質的には変わりません。

1-2. 誤送信・誤操作による漏えい

生成AIはブラウザやアプリから簡単にアクセスできるため、「うっかり誤操作」による情報漏えいも起きやすい環境です。

• 本来社内専用のファイルを、誤って生成AIにドラッグ＆ドロップしてしまう
• 個人情報を含んだCSVを丸ごと貼り付けて分析させてしまう
• 社外秘の議事録を要約させようとして、そのままアップロードしてしまう

メールの宛先間違いなどと比べても、「誰に送っているのか」が見えにくいため、危機感を持ちにくいのが厄介な点です。

1-3. サイバー攻撃の新たな入り口になるリスク

生成AI自体が攻撃を受ける、あるいは、生成AIを装ったフィッシングサイトなども増えています。公式サイトとそっくりな画面でID・パスワードやファイルを入力させ、情報を盗み取る手口も報告されています。

また、ブラウザ拡張機能として提供されているAIツールにも注意が必要です。便利そうだからと安易に導入すると、閲覧中のページや入力内容が外部に送信されている可能性もあります。

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2. 具体的にどんな情報が「入力してはいけない情報」なのか

情報漏えいを防ぐ第一歩は、「何をAIに入れてはいけないか」を明確にすることです。代表的なNG情報を整理します。

2-1. 個人情報

個人情報保護法に該当する情報は、基本的に生成AIへの入力は避けるべきです。

• 氏名、住所、電話番号、メールアドレス
• 生年月日、性別
• 社員番号、顧客ID
• 履歴書・職務経歴書の原本
• 健康情報、給与情報などのセンシティブなデータ

これらが含まれる文書の要約や分析をさせたくなる場面は多いですが、原本のままアップロードするのは厳禁です。

2-2. 機密情報・社外秘情報

社内規程で「機密」「社外秘」とされている情報は、生成AIには入力しないことを原則にしましょう。

• 未公開の決算情報・経営計画
• 新商品・新サービスの企画書
• 取引条件・見積金額・原価計算の内訳
• パートナー企業との契約内容
• 未公開のシステム構成やネットワーク図

たとえ匿名化したつもりでも、複数の情報を組み合わせることで特定されてしまう場合があります。匿名化のルールもできるだけ具体的に定義しておくことが重要です。

2-3. ソースコードや設計情報

開発現場では、エラー解消やリファクタリングのために、ソースコードをそのまま生成AIに貼り付けたくなる場面が多々あります。しかし、

• 自社サービスの中核となるロジック
• 認証・認可などセキュリティに関わるコード
• APIキーやシークレットを含む設定ファイル

といった内容が含まれるコードを外部サービスに渡すのは、企業として致命的なリスクになりかねません。

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3. 生成AI利用で発生しがちなセキュリティリスクのパターン

ここからは、実際の現場で起きやすい典型的なリスクパターンを整理します。自社の状況に当てはめながら確認してみてください。

3-1. 従業員の個人アカウント利用

業務で生成AIを使っているにもかかわらず、会社として公式に契約していないため、従業員がそれぞれ個人の無料アカウントで利用しているケースは少なくありません。

この場合、

• どの従業員が、どのサービスに、どんな情報を入力しているか把握できない
• 退職時にアカウントや履歴を会社側で管理できない
• 無料プランの利用規約に縛られ、入力情報が学習に使われる可能性がある

といった問題が発生します。「とりあえず個人アカウントで利用OK」という状態は、セキュリティの観点からは避けるべきです。

3-2. 利用規約・プライバシーポリシーを読まないまま利用

生成AIサービスごとに、入力されたデータの取り扱いは大きく異なります。しかし現場の実態として、規約をしっかり確認したうえで利用している企業は多くありません。

「有名なサービスだから大丈夫だろう」と思い込みで使い始めてしまうと、

• 実は入力内容がすべて学習に使われる設定になっていた
• 第三者提供が前提になっている項目があった

といった事態に後から気づくことになります。導入前に必ず法務・情報システム部門を交えて確認することが欠かせません。

3-3. 社内ルールがなく、判断が現場任せ

もっとも危険なのは、社内に明確なガイドラインが存在せず、従業員一人ひとりの判断に任されている状態です。

「このくらいなら大丈夫だろう」「匿名化したつもりだから平気」といった曖昧な判断が重なると、気づかないうちに大きな情報漏えいリスクを抱え込むことになります。

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4. 情報漏えいを防ぐための実践的な解決策

では、生成AIの利便性を活かしつつ、情報漏えいを防ぐにはどうすればよいのでしょうか。具体的な対策を段階的に整理します。

4-1. 「利用禁止」から始めるのではなく、ルール作りから始める

生成AIは既に多くの業務で活用されており、一律に「禁止」にしてしまうと、競争力の低下や現場の不満につながります。また、禁止しても「隠れて使う」シャドーIT化を招き、むしろリスクが高まる可能性もあります。

現実的には、以下のステップで進めることをおすすめします。

1. 現状把握：どの部門が、どのAIサービスを、どの程度利用しているかをヒアリング
2. ポリシー策定：利用目的、禁止事項、入力してよい情報・ダメな情報を明文化
3. 公式ツールの選定：企業利用に適した生成AIプラットフォームを選び、公式ツールとして提供
4. 教育・研修：従業員向けに、リスクと具体的な利用方法をトレーニング

4-2. 「入力してよい情報・ダメな情報」を具体的に定義する

抽象的なルールでは現場が判断に迷います。実際によくある業務シーンごとに、OK / NGの例を具体的に示すことが重要です。

例：営業部門の場合

• OK：一般公開されている自社サイトの文章を要約させる、汎用的な提案書テンプレートの改善案を出してもらう
• NG：個別の顧客名・社名・金額が入った提案書ドラフトをそのまま添削させる

例：人事部門の場合

• OK：求人票のキャッチコピー案を出してもらう、評価制度の一般的なトレンドを質問する
• NG：特定の社員の評価コメントや給与情報を含むデータを分析させる

このように、部門別のガイドラインまで落とし込むと、現場での迷いが減り、情報漏えいリスクの抑制につながります。

4-3. エンタープライズ向けの生成AIプラットフォームを活用する

業務で本格的に生成AIを活用するのであれば、個人向けの無料ツールではなく、企業向け（エンタープライズ向け）のプラットフォーム利用を検討すべきです。

多くのエンタープライズ向けサービスでは、

• 入力データを学習に利用しない設定
• データの保存期間・暗号化の明確化
• IP制限やシングルサインオン（SSO）対応
• ログ管理や監査機能

など、企業のセキュリティ要件に対応した機能が提供されています。これにより、情報漏えいリスクを大きく下げながら生成AIを活用できます。

4-4. プロンプトテンプレートとマスク処理の仕組みを整える

現場の運用として有効なのが、安全なプロンプトテンプレートをあらかじめ用意しておく方法です。

• 「この形式でだけAIに質問する」テンプレートを部門ごとに用意
• 個人情報や機密情報を自動でマスキングするツールを組み合わせる

たとえば、顧客名やメールアドレスを自動的に「●●様」「xxx@example.com」のように置き換える仕組みを用意しておけば、うっかり原本のまま貼り付けてしまうリスクを減らせます。

4-5. 従業員教育と定期的な見直し

技術的な対策だけでは不十分で、最終的には人の理解と意識が重要になります。具体的には、

• 生成AIの仕組みとリスクをわかりやすく解説した社内研修
• よくあるNG事例と、どうすれば防げたかのケーススタディ
• ガイドラインやFAQをイントラネットなどで常に参照できるようにする
• 新入社員研修や異動時研修への組み込み

といった取り組みを継続的に行うことが効果的です。また、生成AIや法規制の動向は日々変化しているため、ガイドラインは年に1回程度を目安に見直しを行うとよいでしょう。

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5. 安全に生成AIを活用するためのチェックリスト

最後に、情報漏えいを防ぎながら生成AIを活用するためのチェックリストをまとめます。自社の状況を確認する際にご活用ください。

5-1. 体制・ルール面

• 社内で生成AIの利用方針（ポリシー）が文書化されているか
• 入力してよい情報・ダメな情報の具体例が定義されているか
• 部門別のガイドラインやFAQが用意されているか
• 個人アカウントの業務利用を禁止・制限しているか

5-2. ツール・環境面

• 企業向けの生成AIプラットフォームを公式ツールとして採用しているか
• データの取扱い（学習利用の有無、保存期間、暗号化）が契約上明確になっているか
• アクセス制御（IP制限、SSO、二要素認証など）が整備されているか
• ログ管理や監査機能によって利用状況を把握できているか

5-3. 運用・教育面

• 従業員向けに定期的なセキュリティ教育・研修を実施しているか
• 具体的なNG事例と対策を共有しているか
• 安全なプロンプトテンプレートを提供しているか
• 疑問点を相談できる窓口（情報システム部門・セキュリティ担当など）が明確か

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まとめ：リスクを正しく理解し、「賢く安全に」生成AIを使う

生成AIの普及に伴い、情報漏えいのリスクは確実に高まっています。しかし、これは「生成AIが危険だから使うべきではない」という話ではありません。

重要なのは、

• 生成AIがどのようにデータを扱うのかを理解すること
• 入力してはいけない情報を明確に線引きすること
• 企業としてのルールと環境を整備し、従業員に浸透させること

この3つを押さえることで、情報漏えいを防ぎつつ、生成AIのメリットを最大限に活かすことが可能になります。

まだ社内で明確なルールや公式ツールが整っていない場合は、まずは現状把握とポリシー策定から始めてみてください。そのうえで、エンタープライズ向けの生成AIサービス導入や、従業員向け研修の実施を段階的に進めていくことをおすすめします。

情報漏えい対策は一度やって終わりではなく、継続的な見直しと改善が欠かせません。生成AIの進化とともに、セキュリティ対策もアップデートしていきましょう。

本記事のテーマに関連する動画はこちらからご覧いただけます：
https://youtu.be/MDKJA5lqELo?si=bX5t8NNeb_ErYWPN