投稿者 global-ai-media 
ある大学教授が2年分に及ぶChatGPT上の作業データを、設定変更により一瞬で失ったというニュースが話題となりました。この事例は、生成AIを日常的に利用する企業にとって対岸の火事ではありません。AIツールを「信頼できる記録媒体」として誤認するリスクと、日本企業が構築すべき正しいAI活用のアーキテクチャについて解説します。
「チャット履歴」は永続的な資産ではない
PC Gamerなどの報道によると、ある大学教授がOpenAIのChatGPT Plusを2年間にわたり利用し、助成金の申請書作成やメールの構成案など、多岐にわたる学術的作業を行ってきました。しかし、たった一つの設定変更（またはプラットフォーム側の仕様変更）により、それらの「注意深く構築された作業履歴」にアクセスできなくなったといいます。
この事例から得られる最大の教訓は、ChatGPTのようなSaaS型AIチャットツールの「履歴」を、自社のファイルサーバーやデータベースと同等の「保存領域」として扱ってはならないということです。コンシューマー向け、あるいはビジネス向けであっても、SaaSのUI上に残るチャットログは、プラットフォーム側の都合、プラン変更、あるいはユーザーの設定ミスによって容易に失われる可能性があります。
LLMは「CPU」であり「HDD」ではない
技術的な観点から言えば、大規模言語モデル（LLM）の本質は「演算装置（CPU）」に近いものです。入力されたテキストに対して確率的に最もらしい回答を生成するプロセスこそが価値であり、情報を静的に保持・管理することに特化した「記憶装置（HDDやデータベース）」ではありません。
多くの非エンジニアのビジネスパーソンは、直感的にチャット画面を「ノート」や「議事録」のように捉えがちです。しかし、そこにある情報は構造化されておらず、バックアップの保証も限定的です。日本企業において、「あの案件の経緯は担当者のChatGPTの履歴にしかない」という状況が生まれれば、それは重大なコンプライアンスリスクであり、事業継続性（BCP）の観点からも脆弱性となります。
日本企業特有の「属人化」と「シャドーAI」のリスク
日本企業では、現場の担当者が個人の工夫で業務効率化を進める文化が根強くあります。これは美徳である一方、AI活用においては「シャドーAI」のリスクを高めます。もし担当者が個人のアカウントや、管理されていない環境で重要なプロジェクトの知見をAIと対話しながら蓄積していた場合、その担当者の退職やアカウント停止、あるいは今回のニュースのようなデータ消失によって、企業の知的財産が失われることになります。
また、日本の商習慣として重要視される「証跡管理」の観点からも、SaaSのチャット履歴に依存するのは危険です。監査対応やトラブルシューティングが必要になった際、AIサービス側のログ保存期間が終了していれば、説明責任を果たせなくなる恐れがあります。
「フロー」と「ストック」を分離したシステム設計を
企業が生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、情報の「処理（フロー）」と「蓄積（ストック）」を明確に分けるアーキテクチャが必要です。
具体的には、ChatGPTのWeb画面だけに頼るのではなく、APIを利用した社内システムや、RAG（検索拡張生成）の仕組みを構築することが推奨されます。RAGであれば、企業固有の知識データは自社の管理下にあるデータベース（Vector DB等）に保持され、LLMはその都度呼び出されて「処理」を行うだけになります。これなら、仮にLLMプロバイダーを変更したり、サービスに障害が起きたりしても、自社のコアとなるデータ資産は守られます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業の経営層やリーダーが意識すべき点は以下の通りです。
1. AIツールの位置づけの明確化
社内ガイドラインにおいて、「生成AIは思考の補助（プロセッサ）であり、記録の保管場所（ストレージ）ではない」と明記してください。重要な生成結果は、直ちに社内のドキュメント管理システムやWikiなどに保存するフローを徹底する必要があります。
2. プラットフォーム依存の低減
特定のAIベンダーのWeb UIに過度に依存せず、APIを経由して自社システムに組み込む形での利用を検討してください。これにより、ログの自社管理が可能になり、ガバナンスが強化されます。
3. データの「正」は自社に持つ
「AIが覚えている」状態に安心せず、構造化されたデータとして自社データベースに蓄積する仕組み（ナレッジベース、RAGなど）への投資を行ってください。これが、中長期的なAI活用の競争力を左右します。