投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務利用が急速に普及する中、意図せぬ情報漏洩やデータ流出のリスク管理は企業の喫緊の課題です。本記事では、ChatGPTの標準機能を活用したデータ保護の基本設定を解説し、日本の組織が講じるべきガバナンスとリスク対策について実務的な視点から紐解きます。
はじめに：個人の設定ミスが組織のリスクになる
ChatGPTをはじめとする対話型AIは、いまや日本のビジネス現場においても日常的なツールとなりつつあります。しかし、利便性の裏側で「入力したデータがどのように扱われるか」を正確に把握していないユーザーは少なくありません。特に、従業員が個人のアカウントや部門単位で契約したアカウントを利用している場合（シャドーAI）、組織のセキュリティポリシーが及ばず、機密情報がAIの学習データとして再利用されるリスクが存在します。
グローバルなセキュリティ動向としても、AIベンダー任せにするのではなく、ユーザー側で適切な設定（コンフィグレーション）を行う責任共有モデルが標準となりつつあります。ここでは、実務上すぐに確認すべき主要な設定項目と、その背景にあるリスクについて解説します。
1. モデル学習へのデータ利用を停止する（オプトアウト）
最も基本的かつ重要な設定は、入力データがOpenAI社のモデル学習に利用されないようにすることです。デフォルトの設定（特に無料版や一般のPlus版）では、ユーザーとの対話履歴はサービス向上のために学習データとして利用される可能性があります。
設定メニューの「データコントロール」内にある「チャット履歴とトレーニング」の項目を確認してください。これをオフにすることで、入力内容が将来のモデルの学習に使われることを防げます。日本の製造業や金融業など、機密保持が厳格な業界では、この設定の徹底を社内ガイドラインに盛り込む、あるいは学習データに利用されないことが契約上保証されている「ChatGPT Enterprise」やAPI経由での利用へ移行することが推奨されます。
2. 多要素認証（MFA）の有効化
基本的なセキュリティ衛生管理（サイバーハイジーン）として、多要素認証（MFA）の有効化は必須です。AIアカウントには、過去の対話履歴という「知的資産」や「業務の文脈」が蓄積されています。
万が一、パスワードリスト攻撃などでアカウントが乗っ取られた場合、過去の対話ログから新規事業のアイデアや顧客対応の草案などが流出する恐れがあります。日本の企業文化では、パスワードの使い回しがいまだに散見されますが、AIツールこそ情報の宝庫であると認識し、認証強度を高める必要があります。
3. 「メモリ機能」の適切な管理
ChatGPTには、ユーザーの好みや特定の文脈を記憶し続ける「メモリ機能」が搭載されています。これは「以前話したプロジェクトの前提条件」などを毎回入力せずに済むため、業務効率化の観点では非常に有用です。
しかし、リスク管理の観点からは注意が必要です。例えば、特定の個人名や社外秘のプロジェクトコードをメモリに保存させたままにしておくと、そのアカウントを共有利用した際や、ふとした弾みで予期せぬ回答として出力される可能性があります。定期的に「設定」＞「パーソナライズ」＞「メモリ」を確認し、不要あるいは機微な情報が記憶されていないか棚卸しを行い、必要に応じて削除する習慣をつけるべきです。
4. アーカイブとエクスポートによる監査証跡
直接的な防御設定ではありませんが、データの「全データのエクスポート」機能を知っておくことも重要です。日本の個人情報保護法や各種コンプライアンス対応において、AI利用の監査証跡（ログ）が求められるケースが増えています。
トラブルが発生した際、従業員がどのようなプロンプトを入力し、AIがどう回答したかを事後的に検証できる体制を整えておくことは、組織を守るための保険となります。定期的なバックアップやログの保存ルールを策定することも検討に値します。
日本企業のAI活用への示唆
以上の設定項目を踏まえ、日本企業が組織として取り組むべきポイントは以下の通りです。
- 個人任せからの脱却：セキュリティ設定を従業員のITリテラシーに依存せず、組織として「ChatGPT Enterprise」や「Team」プランを導入し、管理者が一括で学習データ利用をオフにする（ゼロデータリテンション方針の適用）などの統制を効かせることが望ましいでしょう。
- ガイドラインの具体化：単に「機密情報を入れるな」という抽象的な禁止令ではなく、「設定画面のここをオフにする」「メモリ機能は機密案件ではリセットする」といった具体的な操作手順を含むガイドラインを整備してください。
- 利便性と安全性のバランス：すべての機能を制限すれば安全性は高まりますが、AIのメリットである「文脈理解」や「業務効率化」が損なわれます。データの重要度に応じた利用基準（データ分類）を策定し、現場が萎縮せずに活用できる環境を作ることが、日本のAI実装における成功の鍵となります。