投稿者 global-ai-media 
ある大学教授がChatGPTのプライバシー設定を変更した結果、2年間にわたる研究データの対話履歴をすべて失うという事象が報告されました。この事例は、生成AIを日常業務に組み込む際、多くのユーザーが見落としがちな「SaaSとしての仕様」と「データ保存のリスク」を浮き彫りにしています。日本企業が従業員のAI利用を管理する上で、この「意図せぬデータ消失」のリスクをどう捉え、対策すべきかを解説します。
利便性と引き換えにある「SaaS利用」のリスク
Windows Central等の報道によると、ある大学教授がChatGPTの設定において「データ提供の同意（学習への利用同意）」に関連するオプションを変更した際、過去の対話履歴（チャットログ）へのアクセス権を失い、結果として2年分の研究メモやアイデア出しの記録が消失したとされています。
この事象の技術的な詳細は、OpenAI側の仕様変更やユーザーインターフェース（UI）の挙動に依存しますが、ここで重要なのは「特定のボタンをクリックしただけでデータが消える」というSaaS（Software as a Service）特有のリスクです。クラウドサービスにおいて、ユーザー側の設定変更が「アカウントのリセット」や「履歴の非表示・削除」に直結するケースは珍しくありません。
特にChatGPTのような対話型AIは、直感的に利用できるため、ユーザーはそれを「メモ帳」や「データベース」のように使いがちです。しかし、本質的にLLM（大規模言語モデル）のチャットインターフェースは「処理エンジン」への窓口であり、堅牢なストレージシステムではないという点を再認識する必要があります。
「学習させない設定」と「履歴保存」のトレードオフ
企業や研究機関で生成AIを利用する場合、機密情報保護の観点から「入力データをAIの学習に使わせない（オプトアウト）」設定を行うことが推奨されます。しかし、コンシューマー向け（個人版）のサービスプランでは、過去、このオプトアウト設定を有効にすると「チャット履歴機能自体が無効化される」という仕様が存在した時期がありました（現在は一時的なチャット機能など、仕様は頻繁に更新されています）。
この事例の教授も、データのプライバシーを守ろうとした結果、皮肉にもデータそのものを失うことになりました。これは日本企業の現場でも起こり得る事故です。セキュリティ意識の高い従業員ほど、個人の判断で設定を変更し、その仕様を十分に理解しないまま業務上の重要なログを失う可能性があります。
「シャドーAI」と個人アカウント利用の限界
日本国内では、会社が正式なAIツールを導入するスピードが遅いため、従業員が個人のアカウントでChatGPTなどを業務利用する「シャドーAI（Shadow AI）」のケースが散見されます。この場合、以下のリスクが顕在化します。
- データ消失時の復旧手段がない：個人契約のSaaSでは、企業向けのSLA（サービス品質保証）が適用されず、バックアップからの復旧対応などが受けられないことが大半です。
- 設定のブラックボックス化：誰がどのような設定で利用しているか管理者が把握できず、今回のような「設定変更による事故」を防げません。
業務効率化のためにAIを活用することは重要ですが、重要な知的財産や業務記録を、保証のない個人アカウントの「チャット履歴」のみに依存させることは、BCP（事業継続計画）の観点からも極めて危険です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例は、単なる操作ミスとして片付けるのではなく、組織的なガバナンスの問題として捉えるべきです。実務的な対策として以下の3点が挙げられます。
1. 生成AIは「System of Record（記録のシステム）」ではない
AIとの対話内容はあくまで「思考のプロセス」や「下書き」です。重要なアウトプット、意思決定の経緯、生成されたコードなどは、必ず社内のドキュメント管理システムやGitなどのリポジトリ（記録のシステム）に、都度コピー＆ペーストして保存するよう徹底する必要があります。「チャット履歴に残っているから大丈夫」という認識を改める教育が必要です。
2. 法人向けプラン（Enterprise版）の導入検討
ChatGPT EnterpriseやAPI経由での利用など、法人向け契約では「学習へのデータ利用なし」と「ログの保存・監査機能」が両立されているケースが一般的です。コストはかかりますが、セキュリティとデータ保全のリスクヘッジとして、個人版利用からの脱却を進めるべきです。
3. 「やってはいけないこと」だけでなく「どう保存すべきか」のガイドライン策定
日本のAIガイドラインは「機密情報を入力しない」という禁止事項に偏りがちです。それに加え、「AIで生成した成果物をどこに保存すべきか」「万が一AIサービスが停止・データ消失した場合のバックアップ手順」といった、業務フローに即したポジティブなルール作りが求められます。