投稿者 global-ai-media 
ChatGPTをはじめとする生成AIの普及に伴い、企業におけるデータセキュリティとプライバシーへの懸念が高まっています。本記事では、グローバルなセキュリティ動向を踏まえつつ、日本の法規制や商習慣に即した形で、企業が取るべき現実的なリスク対策と活用方針について解説します。
生成AI利用における「データプライバシー」の現在地
OpenAI社のChatGPTが登場して以来、世界中の企業がその生産性向上能力に注目する一方で、セキュリティ部門は「入力データがどのように扱われるか」という点に強い警戒感を抱いています。最大の懸念は、従業員が入力した機密情報や個人情報がAIモデルの再学習（トレーニング）に使用され、意図せず他者への回答として出力されてしまうリスクです。
グローバルな視点で見ると、イタリアでの一時的な禁止措置や、Samsungなどの大企業による利用制限など、初期には混乱も見られました。しかし現在は、企業向けプラン（ChatGPT Enterpriseなど）の整備や、API経由でのデータ利用に関するポリシー（デフォルトで学習に利用しない設定）が明確化されつつあり、「全面禁止」から「安全な環境での活用」へとフェーズが移行しています。
具体的な懸念点：学習への利用と情報漏洩
実務担当者がまず理解すべきは、利用形態によるデータ取扱いの違いです。一般消費者向けの無料版ChatGPTでは、デフォルト設定において入力データがモデルの改善（学習）に利用される可能性があります。一方で、API利用やエンタープライズ版では、入力データは学習に利用されない契約となっているのが一般的です。
リスクの本質は、ツールそのものの欠陥というよりも、ユーザーの「リテラシー不足」と「シャドーAI（会社が許可していないツールの業務利用）」にあります。顧客の氏名、住所、未発表の製品仕様などを、安易に無料版のチャットボットに入力してしまうヒューマンエラーが、情報漏洩の最大の要因です。また、LLM（大規模言語モデル）特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」による誤情報の拡散も、広義の信頼性リスクとして考慮する必要があります。
日本の法規制と組織文化を踏まえた対策
日本企業が対策を講じる際、考慮すべきは「個人情報保護法」と「著作権法」、そして「現場の運用文化」です。
まず、個人情報保護法の観点からは、第三者提供の記録や利用目的の通知・公表が重要になります。生成AIに個人情報を入力する場合、それが委託に伴う提供とみなされるか、あるいは単なる入力（利用）かによって解釈が分かれますが、原則として「個人情報は入力させない（マスキングする）」という運用が最も安全かつ現実的です。
また、日本の著作権法（第30条の4）は、AIの学習に対して比較的寛容ですが、生成された出力物（アウトプット）を商用利用する際は、既存の著作物との類似性や依拠性に注意を払う必要があります。特に日本企業はコンプライアンスを重視するあまり、現場に対して「一律禁止」の通達を出しがちですが、これはかえって従業員が個人のスマホで隠れてAIを使う「シャドーAI」を助長するリスクがあります。
重要なのは、禁止することではなく、「入力してよいデータ（公開情報など）」と「入力してはいけないデータ（機密情報、個人情報）」を明確に区分し、安全な商用契約（オプトアウト設定済みの環境）を提供することです。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と国内事情を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識してAI活用を推進すべきです。
1. 「利用ツール」と「データ区分」の明確化
無料版の利用は原則禁止とし、API経由の社内ポータルやEnterprise版など、学習利用されない環境を整備してください。その上で、データ分類（社外秘、極秘、公開など）に応じた入力ガイドラインを策定することが、ガバナンスの第一歩です。
2. 技術的ガードレールの実装
ガイドラインなどの性善説に頼るだけでなく、PII（個人識別情報）を自動検知してマスキングするツールの導入や、DLP（情報漏洩対策）ソリューションとの連携など、システム側でミスを防ぐ仕組みを検討してください。
3. 「AIリテラシー」の継続的な教育
AI技術は日々進化しています。一度きりの研修ではなく、最新のリスク事例やプロンプトエンジニアリング（指示出しの技術）を含めた定期的な教育を行い、従業員自身が「リスクの管理者」であるという意識を醸成することが不可欠です。