投稿者 global-ai-media 
米国のサイバーセキュリティ・インフラセキュリティ庁（CISA）のトップ代行が、機密性の高い政府文書を一般公開版のChatGPTに入力していたという報道が波紋を広げています。セキュリティの最高責任者ですら利便性の前に判断を誤るという事実は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。本記事では、この事例から得られるAIガバナンスのあり方と、実効性のあるリスク対策について解説します。
セキュリティのプロですら陥る「利便性の罠」
米国で報じられたニュースによると、国家のサイバー防衛を担うCISA（Cybersecurity and Infrastructure Security Agency）のトップ代行が、職務上の機密が含まれる文書を個人のアカウント経由か、あるいは一般公開されているChatGPTに入力していたとされています。これは、AI活用における最も象徴的かつ皮肉な事例と言えるでしょう。
なぜなら、誰よりもセキュリティリスクを熟知しているはずの人物でさえ、業務効率化や高度な分析を求めるあまり、基本原則を破ってしまったからです。これは、生成AIが持つ「業務支援能力」がいかに強力で、抗いがたい魅力を持っているかを示唆しています。この事例は、単なる個人の不注意として片付けるのではなく、「どれほど厳格なルールを敷いても、便利なツールがあれば人は使ってしまう」という人間心理に基づいたリスク管理の必要性を突きつけています。
「公開版」と「エンタープライズ版」の決定的な違い
この問題の本質を理解するためには、LLM（大規模言語モデル）サービスの提供形態によるデータ取扱いの違いを正しく認識する必要があります。多くの生成AIサービスには、大きく分けて以下の2つの利用形態があります。
一つは、コンシューマー向けの「公開版（無料版や個人プラン）」です。ここでは入力されたデータが、AIモデルの精度向上のための「学習データ」として利用される可能性があります。つまり、機密情報がAIに学習され、将来的に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（学習データへの混入）が排除できません。
もう一つは、企業向けの「エンタープライズ版」や「API利用」です。これらは通常、入力データが学習に利用されず、セキュリティ基準も高く設定されています。日本企業が業務利用を推進する場合は、後者の環境整備が必須ですが、コストや導入スピードの観点から、現場判断で個人の無料アカウントを使ってしまうケースが後を絶ちません。
日本企業における「シャドーAI」のリスク
組織の許可を得ずに、従業員が勝手にクラウドサービスやAIツールを業務利用することを「シャドーIT」ならぬ「シャドーAI」と呼びます。今回の米国の事例は、まさに組織のトップレベルでシャドーAI的な行為が行われていたことを意味します。
日本の組織文化においては、情報漏洩を恐れるあまり「ChatGPT全面禁止」という厳格なルールを設ける企業も少なくありません。しかし、現場では「翻訳に使いたい」「要約させたい」「コードを書かせたい」というニーズが爆発的に高まっています。その結果、会社支給のPCではアクセスできないため、個人のスマートフォンや自宅のPCに業務データを転送し、そこで生成AIを利用するという、よりリスクの高い行動を誘発している可能性があります。
「禁止」は一見安全な策に見えますが、実態が見えなくなるだけで、かえってガバナンスを効かせる機会を失うことになりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業は以下の3点について早急に見直しを行うべきです。
1. 「禁止」から「安全な環境の提供」への転換
利用を禁止しても、隠れて使われるリスクはなくなりません。むしろ、入力データが学習されない安全な環境（Azure OpenAI ServiceやChatGPT Enterpriseなど）を会社として公式に提供し、「業務でAIを使うなら必ずここを通すこと」と徹底する方が、結果としてリスクを低減できます。
2. データの機密レベルに応じたガイドライン策定
すべての情報を一律に扱うのではなく、データ分類（公開情報、社内限、極秘など）を行い、どのレベルまでならAIに入力してよいかを具体的に定めます。例えば、「個人情報や顧客固有の数値データはマスキング（伏せ字化）すれば入力可」といった実務に即したルール作りが求められます。
3. リテラシー教育の継続的な実施
「なぜ公開版に入力してはいけないのか」という仕組み（学習データとして再利用される仕組み）を全従業員が理解する必要があります。米国の事例が示すように、役職者であっても理解が及んでいない、あるいは軽視している可能性があります。技術的なガードレールだけでなく、組織全体の意識改革が不可欠です。