投稿者 global-ai-media 
元GoogleエンジニアによるAI機密情報の持ち出しと有罪判決は、AI開発における「技術資産」の価値とリスクを改めて浮き彫りにしました。本稿では、この事件を単なる対岸の火事とせず、流動性が高まる日本の人材市場において、企業がAI関連の知的財産をどのように守り、ガバナンスを構築すべきかについて解説します。
技術的優位性の核心は「モデル」と「インフラ」にある
報道された元Googleエンジニアによる技術窃盗事件は、AI業界における競争の激しさを象徴しています。ここで注目すべきは、持ち出された情報の性質です。生成AIや大規模言語モデル（LLM）の時代において、企業の競争力の源泉は単なるソースコードを超え、モデルアーキテクチャ、トレーニングのためのインフラ設定、そして独自の学習データセットへと移行しています。
多くの日本企業がAPI経由でLLMを利用する「活用フェーズ」にある一方で、自社データを組み込んだRAG（検索拡張生成）やファインチューニング（追加学習）を進める企業も増えています。これはすなわち、自社独自の「AI資産」が社内に蓄積され始めていることを意味します。これらの資産はUSBメモリ一つ、あるいはクラウドストレージへのアップロード一つで持ち出し可能であり、従来の製造業的な図面管理とは異なる、デジタルネイティブなセキュリティ対策が求められます。
「性善説」の限界とゼロトラストな組織設計
日本企業、特に伝統的な大企業では、長らく従業員への信頼（性善説）に基づいた管理が行われてきました。しかし、AI人材の流動性が高まり、ジョブ型雇用が浸透しつつある現在、その前提は崩れつつあります。今回の事件が示唆するのは、外部からのハッキング攻撃だけでなく、権限を持った内部者による「インサイダーリスク」への対策が急務であるという点です。
実務的な観点では、MLOps（機械学習基盤の運用）において、誰がどのモデルやデータセットにアクセスし、どのような操作を行ったかを記録するトレーサビリティの確保が不可欠です。また、開発環境と本番環境の厳格な分離や、DLP（情報漏洩対策）ツールの導入など、システム的に不正を防ぐ仕組みが、AIガバナンスの根幹となります。
日本の法規制と「秘密管理性」の壁
日本において技術情報の持ち出しに対抗する主な法的根拠は「不正競争防止法」です。しかし、この法律で「営業秘密」として保護されるためには、「秘密管理性（秘密として管理されていること）」「有用性」「非公知性」の3要件を満たす必要があります。
AI開発の現場は試行錯誤の連続であり、アクセス権限が曖昧なままデータが共有されるケースも散見されます。もし、重要なプロンプトエンジニアリングのノウハウや、加工済みの学習データが誰でもアクセスできるフォルダに置かれていた場合、法的には「秘密として管理されていた」とは認められず、持ち出されても法的対抗措置が取れないリスクがあります。技術的なガードだけでなく、法務と連携したアクセス権限の棚卸しは、日本企業が今すぐ取り組める防衛策の一つです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、AI活用を進める日本企業のリーダーや実務者は、以下の3点を意識してプロジェクトを推進すべきです。
1. AI資産の定義と「秘密管理」の徹底
自社にとって何が守るべきAI資産なのか（生データか、加工済みデータか、プロンプトか、モデルの重みか）を明確に定義してください。その上で、不正競争防止法の要件を満たすよう、物理的・電子的なアクセス制限をかけ、秘密指定を行うことが重要です。
2. 開発スピードとセキュリティのバランス
セキュリティを厳格にしすぎてイノベーションを阻害しては本末転倒です。サンドボックス環境（隔離された検証環境）の提供や、アクセスログの監視を前提とした権限委譲など、エンジニアが動きやすい環境とガバナンスを両立させるMLOpsの設計が求められます。
3. 退職・採用時のコンプライアンスプロセスの強化
AI分野では人材の引き抜きや転職が日常的です。入社時の誓約書だけでなく、退職時のデータの返還確認、および競業避止義務の範囲について、日本の労働法制に則った形で明確な合意形成を行うプロセスを標準化する必要があります。