投稿者 global-ai-media 
海外メディアにて、ある研究者がChatGPT上に蓄積していた2年分の作業データを失ったという事例が報じられました。この出来事は、単なる個人の操作ミスという枠を超え、企業のAI活用における「データの保存場所」と「プラットフォーム依存」に関する重大なリスクを示唆しています。本記事では、この事例を教訓に、日本企業が生成AIを利用する上で意識すべきデータ管理とガバナンスのあり方について解説します。
チャットインターフェースは「外部記憶装置」ではない
最近、ある大学教授が2年間にわたるChatGPTとの対話履歴を失い、研究上の重要な資産を消失したというニュースが話題となりました。報道によれば、ChatGPTにはバックアップ（エクスポート）機能が存在していたものの、ユーザーがそれを適切に利用していなかった、あるいはシステム上の不具合が重なった可能性が指摘されています。
この事例から得られる最大の教訓は、生成AIのチャットインターフェースを「ナレッジベース（知識データベース）」として扱ってはならないということです。ChatGPTやClaudeなどの対話型AIは、あくまで思考を整理したり、コードを生成したりするための「処理エンジン（Compute）」であり、データを永続的に保管するための「ストレージ（Storage）」ではありません。
多くのユーザーは、過去のチャット履歴が画面左側に並んでいるのを見て、これがあたかもクラウドストレージのように永続的なものだと錯覚しがちです。しかし、プラットフォーム側のポリシー変更、アカウント停止（BAN）、あるいはシステム障害によって、これらのアクセス権は容易に失われる可能性があります。
日本企業における「シャドーAI」と業務継続性のリスク
この問題を日本企業の文脈に置き換えると、「シャドーAI」のリスクが浮き彫りになります。シャドーAIとは、会社が許可していない個人のアカウントやデバイスで生成AIを業務利用することを指します。
例えば、ある優秀なエンジニアや企画担当者が、個人のChatGPTアカウントで業務のアイデア出しやドキュメント作成を行っていたとします。そのチャット履歴には、プロジェクトの経緯や重要な意思決定のプロセスが含まれているかもしれません。もしその社員が退職したり、今回のようなデータ消失事故に遭ったりした場合、企業側には何の記録も残りません。
日本の組織文化では、業務の属人化を防ぐための「引き継ぎ」や「ドキュメント化」が重視されますが、生成AIのチャット履歴に依存した業務プロセスは、この文化と真っ向から対立します。プロセスがブラックボックス化し、組織としての資産蓄積が阻害されるのです。
SaaS利用における「責任共有モデル」の再認識
AWSやAzureなどのクラウドサービス利用において「責任共有モデル（Shared Responsibility Model）」という言葉が使われるように、SaaS型AIツールの利用においても、どこまでがベンダーの責任で、どこからがユーザーの責任かを明確にする必要があります。
サービス提供側（OpenAIやMicrosoftなど）は、システムの可用性や基盤モデルの性能には責任を持ちますが、ユーザーが入力した個別のチャット履歴の永続的な保全までを、SLA（サービス品質保証）として完全に保証しているわけではありません。特に無料版や個人向けプランではその傾向が強まります。
重要なアウトプットが得られた場合は、即座に社内の公式なドキュメント管理システム（SharePoint、Notion、GitHubなど）に転記・保存する運用フローを徹底することが、最も基本的かつ効果的なリスク対策となります。
システム連携による自動化とガバナンス
より進んだ対策としては、Webブラウザ経由のチャット利用（ChatGPT Team/Enterprise等）に加え、APIを通じた業務アプリケーションへの組み込みが挙げられます。
API経由で自社の社内システム（SlackやTeamsのボット、社内Wikiなど）からLLMを利用する構成にすれば、入出力のログを自社の管理下に置くことができます。これにより、データ消失リスクを回避できるだけでなく、監査ログとしての活用や、機密情報の入力フィルタリングといったガバナンスも効かせやすくなります。「AIを使う場所」と「データを保存する場所」をアーキテクチャレベルで分離することが、エンタープライズ利用の要諦です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のデータ消失事例は、決して対岸の火事ではありません。実務においては、以下の3点を指針として活用を進めるべきです。
- 「フロー」と「ストック」の分離を徹底する
生成AIは情報を加工する「フロー」のツールであり、情報を保管する「ストック」の場所ではありません。AIが生み出した価値ある情報は、必ず自社管理のストレージへ即座に移動させる運用ルールを策定してください。 - 組織的なバックアップとログ管理
個人任せの利用は避け、法人向けプラン（Enterprise版など）を契約し、管理者がログや利用状況を把握できる環境を整えることが重要です。また、重要なプロジェクトでは定期的なデータエクスポート（Data Export）を業務フローに組み込むことも検討すべきです。 - 依存リスクの分散
特定のAIモデルやプラットフォームに過度に依存すると、そのサービスが停止した際に業務が止まります。プロンプトやコンテキスト情報（RAGの参照データなど）は自社で管理し、LLM自体はいつでも切り替えられるような構成（ポータビリティの確保）を意識することが、長期的なリスクヘッジとなります。