投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTの利用ログを端緒に、中国当局関係者による影響工作を特定したという報道は、AI利用における「痕跡」の重要性を浮き彫りにしました。この事例は単なる国際政治のニュースではなく、企業がクラウド型生成AIを利用する際のリスク管理とガバナンスに対する重大な教訓を含んでいます。
AIプロバイダーは「すべてを見ている」という現実
CNNの報道によれば、中国の法執行当局者がChatGPTを使用して威圧的な影響工作（Influence Operation）を行おうとした際、その利用履歴が決定的な証拠となり、OpenAIによって特定されました。これは、サイバーセキュリティやインテリジェンスの文脈だけでなく、一般企業のAI活用においても極めて重要な事実を示唆しています。
それは、「クラウドベースの生成AIサービスにおいて、プロンプト（指示文）や対話ログはプロバイダー側で解析可能である」という点です。OpenAIのような大手プロバイダーは、Trust & Safety（信頼と安全）の観点から、悪用を防ぐための高度なモニタリング体制を敷いています。これはプラットフォームの健全性を保つために不可欠な機能ですが、裏を返せば、企業が不適切な設定や契約形態で機密情報を入力した場合、それがプロバイダー側に「検知」あるいは「保存」されるリスクがあることを意味します。
「シャドーAI」が招く情報漏洩とコンプライアンスリスク
日本企業にとっての差し迫った課題は、従業員による「シャドーAI」の利用です。会社が認可したセキュアな環境（例：Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockなどのエンタープライズ環境）ではなく、個人アカウントのChatGPTやその他の無料Webサービスで業務を行うケースです。
今回の事例のように、アカウント情報、IPアドレス、そして入力されたプロンプトの内容は紐づけられて管理されています。もし従業員が顧客の個人情報や未発表の技術情報を入力してしまえば、それは第三者（AIプロバイダー）のサーバーに記録され、場合によってはAIモデルの学習データとして再利用される可能性があります。これは、日本の個人情報保護法や不正競争防止法（営業秘密の管理）の観点からも重大なコンプライアンス違反となり得ます。
AIによる「攻撃」の民主化と企業の防衛策
記事では「威圧（Intimidation）」がキーワードとなっていますが、生成AIは攻撃者にとっても強力なツールです。フィッシングメールの作成、ソーシャルメディアでの偽情報の拡散、あるいは特定の企業や個人を標的としたネガティブキャンペーンの自動化など、攻撃のコストは劇的に低下しています。
日本企業も、自社がAIを活用するだけでなく、「AIによって攻撃される」側になることを想定しなければなりません。広報やリスク管理部門は、SNS上で自社に対する不自然な言説が急増した際、それがAIによって組織的に生成されたものである可能性を疑い、早期に検知・対応する体制を整える必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の3点を重点的に検討すべきです。
1. 入力データの「学習除外」設定の徹底
業務で生成AIを利用する場合は、入力データがAIモデルの学習に使われない設定（オプトアウトやゼロデータリテンション方針）が適用されるエンタープライズ契約を必須とすべきです。無料版や個人版の利用を禁止するだけでなく、安全な代替手段を提供することが「シャドーAI」を防ぐ鍵となります。
2. 「プロンプト監査」という新たなガバナンス
社内AIシステムにおいて、従業員がどのようなプロンプトを入力しているかをモニタリングする仕組み（プロンプト監査）の導入も検討に値します。これは従業員の監視というよりも、機密情報の不用意な入力を防ぎ、ハルシネーション（もっともらしい嘘）や不適切な出力によるブランド毀損リスクを低減するための品質管理プロセスと捉えるべきです。
3. AIプロバイダーへの依存リスクと透明性の確認
米国のAIプロバイダーは、自国の安全保障やポリシーに基づいて特定のユーザーや利用を遮断する権限を持っています。日本企業としては、特定の単一モデルに過度に依存せず、複数のLLMを使い分ける戦略や、オンプレミス（自社運用）に近い環境で動作する小規模モデル（SLM）の活用も、事業継続計画（BCP）の観点から視野に入れる必要があります。