投稿者 global-ai-media 
米国の政府関係者が機密文書をChatGPTにアップロードしたとして問題視される事案が発生しました。この事例は、生成AIの業務利用が進む日本企業にとっても、決して対岸の火事ではありません。本稿では、このインシデントを教訓に、機密情報の取り扱い、シャドーAIのリスク、そして実務における適切なガバナンスのあり方について解説します。
機密情報の入力が招くリスクの本質
報道によると、トランプ政権下で要職を務めたマドゥ（Madhu）氏が、米国の機密文書をChatGPTにアップロードしたとして非難を受けています。具体的には、機密性の高い政府文書をAIに入力し、処理させようとした行為が問題視されています。
この事案が示唆するのは、生成AI（Generative AI）の本質的な仕様に対する理解不足が、組織にとって致命的なセキュリティリスクになり得るという事実です。一般的なWeb版のChatGPT（特に個人向けプランや初期設定の状態）では、ユーザーが入力したプロンプトやデータが、将来のモデル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、機密文書を要約や分析のために安易に入力した瞬間、その情報はAIベンダーのサーバーに送信され、最悪の場合、モデルの一部として取り込まれ、他のユーザーへの回答として出力されるリスクが理論上発生します。
日本企業における「シャドーAI」の脅威
この問題は、日本のビジネス現場でも頻発している「シャドーAI」のリスクを浮き彫りにしています。シャドーAIとは、会社が正式に認めていない生成AIツールを、従業員が個人の判断で業務利用してしまう現象です。
日本企業は伝統的にセキュリティ意識が高く、多くの組織で生成AIの利用を禁止、あるいは厳しく制限しています。しかし、現場の従業員は「業務を効率化したい」「より良い成果物を作りたい」という善意の動機から、個人のスマートフォンや自宅のPC経由で、社内文書をChatGPT等にペーストしてしまうケースが後を絶ちません。マドゥ氏の事例と同様、悪意がなくとも、ツールの仕様を理解していないだけで重大なコンプライアンス違反を引き起こす可能性があります。
「禁止」ではなく「安全な環境」の提供を
リスクを恐れて全面禁止にすれば、従業員は隠れて使うようになり、かえってガバナンスが効かなくなります。日本企業が取るべき道は、禁止ではなく「安全に使える環境」の整備です。
具体的には、OpenAI社の「ChatGPT Enterprise」や、Microsoft Azure上で展開される「Azure OpenAI Service」など、入力データが学習に利用されないことが契約上保証されている環境（エンタープライズ版）を導入することが推奨されます。また、Amazon Bedrockなどの主要なクラウドプラットフォーム経由でのLLM利用も、データプライバシーの観点から安全性が高い選択肢です。これらの環境であれば、機密情報を入力しても、それがモデルの学習に使われることはなく、情報漏洩のリスクを最小限に抑えつつ業務効率化を図ることが可能です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米政府関係者の事例から、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点を再確認する必要があります。
1. 利用環境の明確な区分け
無料版や個人契約の生成AIと、企業契約（エンタープライズ版）の明確な使い分けを定義してください。特に「入力データが学習されるか否か」は、ツール選定における最重要のチェック項目です。
2. 従業員リテラシー教育の徹底
「機密情報を入れてはいけない」というルールだけでなく、「なぜ入れてはいけないのか（学習データとして再利用される仕組み）」を理解させる教育が必要です。AIの仕組みを知ることは、リスク回避の第一歩です。
3. ガイドラインの策定と運用
個人情報（PII）や機密情報のマスキング（黒塗り化）ルールの策定など、現場が迷わずに済む具体的な運用ガイドラインを整備しましょう。あわせて、万が一誤って入力してしまった場合の報告ルート（非難せず速やかに対処する体制）を構築することも重要です。
AIは強力な武器ですが、使い方を誤れば組織を傷つける刃となります。技術的なガードレールと組織的なルールの両輪で、安全なAI活用を進めていくことが求められています。