投稿者 global-ai-media 
米国のサイバーセキュリティを統括するCISA（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）の長官代理が、ChatGPTに業務文書をアップロードしていたという報道は、世界中のセキュリティ担当者に衝撃を与えました。この事例は、AIガバナンスにおける「人」の脆弱性を浮き彫りにしています。日本企業はこの事例から何を学び、どのように内規やシステムを整備すべきか、実務的な視点で解説します。
セキュリティの最前線でも起こりうる「意図しない情報漏洩」
Computerworldをはじめとする海外メディアの報道によると、米国CISAの長官代理が、公に提供されているChatGPTに対して契約関連の文書をアップロードしていたとされています。CISAは米国の重要インフラのセキュリティを担う組織であり、本来であれば最も高いセキュリティ意識が求められる場所です。
このニュースが示唆するのは、「個人のリテラシーや注意喚起だけに頼るセキュリティ対策の限界」です。業務効率化へのプレッシャーや、便利なツールを使いたいという心理は、どのような立場の人間にも働きます。特に、生成AI（Generative AI）のような強力なツールが手元にある場合、「少しだけなら大丈夫だろう」「匿名化すれば問題ないだろう」というバイアスがかかりやすくなります。
なぜ「パブリック版」への入力がリスクなのか
ここで改めて、技術的なリスクを整理しておきましょう。一般公開されている無料版や個人プランのChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）サービスでは、デフォルト設定において、ユーザーが入力したデータがモデルの再学習（トレーニング）に利用される可能性があります。
つまり、企業の機密情報や個人情報を入力すると、その情報がAIの一部として取り込まれ、将来的に全く無関係な第三者への回答として出力されてしまうリスク（Data Leakage）があるのです。日本国内の企業でも、議事録の要約や翻訳、コード生成などで生成AIを利用するニーズは急増していますが、従業員が個人のアカウントで業務データを扱ってしまう「シャドーAI」の問題は深刻化しています。
日本企業における「禁止」の弊害と「認可」のアプローチ
日本の組織文化として、リスクが見つかると「一律禁止」とする傾向があります。しかし、生成AIに関しては、全面的な禁止は逆効果になりがちです。業務効率化の手段を奪われた従業員が、監視の目の届かない私用スマホや自宅PCで生成AIを利用し始めれば、リスクはむしろ増大します。
現実的な解決策は、企業が「安全な環境」を提供することです。例えば、入力データが学習に使われない設定（オプトアウト）が保証された「ChatGPT Enterprise」や「Azure OpenAI Service」などの法人向けプランを契約し、従業員に公式ツールとして提供することです。「会社が認めた安全な道」を用意することで、危険な裏道の利用を自然に抑制することが、最も効果的なガバナンスとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のCISAの事例は、決して対岸の火事ではありません。日本企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 性善説からの脱却とシステム的なガードレール
「入力してはいけない」というルールだけでは不十分です。DLP（情報漏洩対策）ツールと連携させ、クレジットカード番号や特定の機密ワードが含まれるプロンプトを自動的にブロックする、あるいは警告を出すといった技術的なガードレールを検討すべきです。
2. 「入力データは学習されない」環境の整備
API経由での利用やエンタープライズ版の導入により、入力データがモデルの学習に利用されない環境を整備することが必須です。これにより、機密情報がAIモデル内に残留するリスクを遮断できます。
3. ガイドラインの策定と継続的な教育
日本の個人情報保護法や秘密保持契約（NDA）の観点から、具体的に「何を入力してはいけないか（例：個人名、未発表の製品スペック、取引先固有の数値）」を明示したガイドラインを策定してください。抽象的な「機密情報の入力禁止」ではなく、具体的なケーススタディを用いた教育が重要です。