投稿者 global-ai-media 
ドイツの大学教授が2年間にわたりChatGPTと積み上げた対話データを、操作ミスにより一瞬で失うという事例が報告されました。この出来事は、生成AIを「外部記憶」や「ナレッジベース」として依存することの構造的なリスクを浮き彫りにしています。日本企業が生成AIを業務に深く統合する際、避けて通れない「データ主権」と「システム設計」の重要性について解説します。
「対話履歴」は堅牢なデータベースではない
ドイツのケルン大学のマルセル・ブッチャー教授は、2年間にわたりChatGPTを日々の研究アシスタントとして活用していました。彼はChatGPTとの対話を「第二の脳」のように扱い、膨大な思考プロセスや研究メモを蓄積していましたが、ある日、一度のクリック操作（あるいは技術的な不具合）によってその全てを失ってしまいました。
この事例は、私たちに重要な教訓を与えています。それは、「LLM（大規模言語モデル）のチャットインターフェースは、情報の保存場所（ストレージ）として設計されていない」という事実です。
多くのユーザーは、チャット履歴がメールボックスやクラウドストレージのように永続的に管理されるものと錯覚しがちです。しかし、SaaSとして提供されるチャット型AIの履歴機能は、あくまで「過去のコンテキスト（文脈）を一時的に参照するための利便性」を提供するものであり、企業の基幹システムやドキュメント管理システムのような堅牢性、バックアップ体制、データ復旧プロセスが保証されているわけではありません。
SaaS依存と「データ主権」の喪失
日本国内でも、業務効率化のために個々の社員がWebブラウザ版のChatGPTやGeminiなどを利用するケースが増えています。ここで懸念されるのが、企業の知的資産が外部プラットフォームの「ブラックボックス」の中に、しかも不安定な状態で蓄積されてしまうことです。
これを「データ主権（Data Sovereignty）」の観点から見ると、極めて脆弱な状態と言えます。プラットフォーム側の規約変更、アカウント停止、サービス終了、あるいは今回の事例のような予期せぬデータ消失事故が発生した場合、企業側にはデータを回復する手段がほとんど残されていません。
特に日本の組織では、個人のPC内にファイルが散在する「属人化」が長年の課題とされてきましたが、AI利用においては「個人のAIアカウント内に対話ログが散在する」という、より深刻な形の属人化が進行しつつあります。
「フロー」と「ストック」の分離：RAGの重要性
では、どのようにリスクを管理すべきでしょうか。技術的な解の一つは、情報の「処理（Processing）」と「保存（Storage）」を明確に分離することです。
生成AIはあくまで「思考エンジン（処理装置）」として利用し、知識や事実は自社が管理するデータベースやドキュメントシステムに保存するアーキテクチャが推奨されます。これを実現する技術が、現在多くのエンタープライズ開発で採用されているRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。
RAGの構成では、社内規定や技術文書、過去のプロジェクトデータなどは、自社のセキュアな環境（社内サーバーや契約済みのクラウドストレージ）に「ストック」として置かれます。AIはそのデータを「参照」するだけであり、AI側のチャット履歴が消えても、元データ（資産）は失われません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、単なる操作ミスによるデータ消失の話にとどまらず、企業におけるAIガバナンスの本質を突いています。日本企業が実務でAIを活用する際、以下の3点を意思決定の指針とすべきです。
1. 「AIはツールであり、金庫ではない」という認識の徹底
経営層や現場リーダーは、Web版のチャットツールを「記録システム（System of Record）」として扱わないようガイドラインを策定すべきです。重要な意思決定の過程や成果物は、必ず社内の所定の場所に保存するフローを確立する必要があります。
2. API利用への移行と自社環境の整備
セキュリティとデータ保全を重視する場合、ブラウザ経由の利用から、API経由での自社アプリケーションへの組み込みへシフトすべきです。これにより、ログの保存、アクセス制御、バックアップを自社のポリシー下で完全にコントロール可能になります。
3. 業務継続性（BCP）の観点からのリスク評価
特定のAIベンダーに依存しすぎることのリスクを再評価してください。対話データが消失しても業務が回るか、あるいはベンダーを変更してもナレッジが引き継げるか。これらを担保するためにも、ナレッジの本体は常に自社側で保持し続けることが、AI時代の企業の競争力を守ることに繋がります。