投稿者 global-ai-media 
米国において、政府高官が機密性の高い契約関連文書をパブリック版のChatGPTに入力していたとして調査を受けています。この事例は単なる個人の不注意として片付けるべきではなく、業務効率化のプレッシャーとセキュリティの板挟みにある多くの日本企業にとって、極めて重要な教訓を含んでいます。
米国政府機関で発生したインシデントの本質
最近の報道によると、米国のある政府機関のサイバーセキュリティ責任者が、政府の調達・契約に関する機密文書をパブリック版（一般公開版）のChatGPTにアップロードしていた疑いで調査を受けています。セキュリティの専門家であるはずの立場の人間でさえ、業務遂行の効率化を求めるあまり、データの取り扱いに関する基本的な原則を逸脱してしまったという事実は、生成AIガバナンスの難しさを浮き彫りにしています。
ここで問題となるのは、入力されたデータが「モデルの学習」に利用される可能性がある点です。一般向けの無料版や個人向け有料プランの多くは、デフォルト設定ではユーザーの入力データを将来のモデル改善（学習）に使用する規約となっていることが一般的です。つまり、入力した機密情報が、巡り巡って他者の回答として出力されるリスクが理論上発生します。
「パブリック版」と「エンタープライズ版」の決定的な違い
日本企業がこのニュースから学ぶべき最初のポイントは、ツールの「利用環境」によるデータポリシーの違いを正しく理解することです。OpenAI社のChatGPT Enterpriseや、Microsoft Azureなどのクラウドベンダーが提供するAPI経由の利用（Azure OpenAI Service等）では、原則として入力データはモデルの学習には使用されません。
しかし、現場の従業員がこの違いを理解していない場合、「会社がAIを導入してくれないから、自分のスマホや個人アカウントで無料版を使って業務を済ませよう」という行動に出るリスクが高まります。これはいわゆる「シャドーIT」ならぬ「シャドーAI」の問題です。
日本企業における「禁止」の限界とリスク
日本の組織文化では、リスク回避のために「全社的に生成AIの利用を禁止する」という措置をとるケースが少なくありません。しかし、今回の米国の事例が示唆するように、業務効率化への圧力や利便性の誘惑は強力です。単に禁止するだけでは、従業員は抜け道を探し、管理者の目の届かない場所で機密データをパブリックなAIに入力し続けることになりかねません。
特に日本では、稟議書の作成や議事録の要約、外国語メールの翻訳など、LLM（大規模言語モデル）が得意とするテキスト処理業務が山積しています。これらを安全に行える環境を提供せずに禁止だけを行えば、かえってガバナンスが効かない状態（シャドーAIの蔓延）を招くことになります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の3点を重視してAI活用を進めるべきです。
1. 安全な「サンドボックス」環境の提供
従業員が隠れて個人アカウントを使用しなくて済むよう、学習データとして利用されない設定（オプトアウトやエンタープライズ契約）を施した社内公式のAI環境を整備することが、最も効果的なセキュリティ対策です。これはコストではなく、情報漏洩を防ぐための必要な投資と捉えるべきです。
2. データの機密度に応じたガイドライン策定
すべての情報を一律に扱うのではなく、「公開情報」「社内限」「機密情報（個人情報・顧客データ等）」といったデータの格付けを行い、どのレベルまでならAIに入力してよいかを具体的に定義する必要があります。特に個人情報保護法や秘密保持契約（NDA）に関わるデータについては、厳格な入力制限と、フィルタリング機能の実装を検討すべきです。
3. リテラシー教育の徹底
ツールを導入するだけでなく、「なぜパブリック版に機密情報を入れてはいけないのか」という仕組み（学習データの概念）を従業員に教育することが不可欠です。禁止事項を並べるだけでなく、安全な使い方を提示することで、現場の生産性向上とガバナンスの両立を図ることが求められます。