投稿者 global-ai-media 
米国のサイバーセキュリティ・インフラストラクチャ・セキュリティ庁（CISA）の元高官が、内部文書をChatGPTにアップロードし、セキュリティ調査の対象となっていたことが報じられました。サイバーセキュリティの最高機関ですら直面するこの問題は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。本稿では、この事例を端緒に、生成AIの業務利用におけるガバナンスと、組織文化に根ざしたリスク管理のあり方を解説します。
セキュリティのプロ組織で起きた「うっかり」インシデント
最近の報道によると、米国におけるサイバーセキュリティの重要機関であるCISAの元高官が、業務に関連する内部ファイルを個人のChatGPTアカウントなどにアップロードしていたことが明らかになりました。この行為は組織内の自動セキュリティアラートによって検知され、その後の内部レビュー（調査）へとつながりました。
このニュースが我々に突きつける事実は深刻です。サイバーセキュリティの最前線に立ち、リスクを熟知しているはずの組織のトップ層であっても、生成AIの利便性を前にして「セキュリティの基本原則」を逸脱してしまう瞬間があるということです。悪意ある内部犯行ではなく、業務を効率化したいという動機から無自覚に情報を漏洩させてしまうリスクは、あらゆる組織に潜んでいます。
「シャドーAI」は現場だけでなく意思決定層にも潜む
日本企業において生成AIの利用ガイドラインを策定する際、多くの場合は「現場の社員が勝手に機密情報を入力しないように」という視点で議論が進みます。しかし、今回のCISAの事例が示すように、重大な情報を扱う権限を持つ経営層や管理職こそが、セキュリティホールになり得るというリスクを見落としてはなりません。
意思決定層は多忙であり、膨大な資料の要約やドラフト作成において、LLM（大規模言語モデル）の力を借りたいという強い誘惑に駆られます。「自分は判断能力があるから大丈夫だ」「匿名化すれば問題ないだろう」という過信や特権意識が、組織のセキュリティポリシーを形骸化させる原因となります。特に日本では、上層部の行動に対して周囲が注意しにくい組織文化も相まって、トップダウンでのルール違反が見過ごされやすい傾向にあります。
精神論ではなく「技術的なガードレール」を実装する
この問題への対策として、単に「ChatGPT禁止」を叫ぶだけでは実効性がありません。禁止すればするほど、社員は個人のスマートフォンや自宅のPCを使って業務データを処理する「シャドーIT（シャドーAI）」へと流れていくからです。
企業が取るべきアプローチは、安全な利用環境を整備し、技術的にリスクを低減することです。例えば、以下のような施策が挙げられます。
まず、Azure OpenAI Serviceなどのエンタープライズ版環境を整備し、入力データがAIの学習に利用されない（オプトアウト）設定を確約することです。次に、DLP（Data Loss Prevention：情報漏洩対策）ツールやCASB（Cloud Access Security Broker）を活用し、機密情報のアップロードを検知・ブロックする仕組みを導入することです。CISAの事例でも、自動アラートが機能したことで発覚につながっており、システムによる監視の重要性が証明されています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上で意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 役職に関わらず例外なき監視体制を敷く
「経営層だからアクセス権限がある」ことと「外部サービスにデータを渡してよい」ことは全く別問題です。DLPなどの監視ツールは、一般社員だけでなく役員クラスも含めて例外なく適用し、アラートが上がった際は公正に調査できるガバナンス体制が必要です。
2. 「禁止」から「安全な環境の提供」への転換
業務効率化のニーズがある以上、全面禁止は現実的ではありません。入力データが学習されない法人契約プランを会社として提供し、「業務でAIを使うなら必ずここで行う」という公式ルートを整備することが、結果としてシャドーAIの抑止につながります。
3. リテラシー教育の再定義
AIリテラシー教育を「プロンプトエンジニアリング（指示出しの技術）」だけでなく、「データの取り扱いと法的・セキュリティリスク」を含めたものにアップデートする必要があります。特に、「公開されている生成AIに非公開情報を入力すると、学習データとして再利用され、他社への回答として流出する可能性がある」という仕組みを、非技術職の幹部層にも腹落ちさせることが急務です。