投稿者 global-ai-media 
米国のサイバーセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティ庁（CISA）のトップが、機密情報をパブリックなChatGPTに入力してしまった事例が話題となっています。セキュリティの専門家であっても避けられないヒューマンエラーを前提に、日本企業が生成AIを導入・運用する際に構築すべきガバナンスと具体的なリスク対策について解説します。
セキュリティの最高責任者でも起こりうる「生成AIへのデータ流出」
米国のサイバーセキュリティ政策を牽引するCISA（Cybersecurity and Infrastructure Security Agency）の長官が、機密性の高い政府文書を誤って一般公開版のChatGPTにアップロードしていたという事実は、AI業界に小さくない衝撃を与えました。この事例は、どれほどITリテラシーが高く、セキュリティ意識を持った人物であっても、業務効率化の誘惑やふとした不注意によって「意図しない情報漏洩」を引き起こす可能性があることを如実に示しています。
生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の活用において、多くのユーザーが意識せずに犯してしまうミスの一つが、入力データの取り扱いです。一般向けに提供されている無料版や個人プランのChatGPTなどは、デフォルト設定において、ユーザーが入力した情報を「モデルの精度向上のための学習データ」として利用する規約になっているケースが多々あります。つまり、企業の機密情報や顧客データを入力することは、その情報が将来的にAIの知識の一部となり、他者への回答として出力されるリスクを生むことを意味します。
日本企業における「シャドーAI」の現状とリスク
この問題は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進や働き方改革による業務効率化が叫ばれる中、現場の従業員が会社に無断で個人の生成AIアカウントを業務利用する「シャドーAI（Shadow AI）」の問題が深刻化しています。
日本の組織文化として、現場の判断で業務改善を試みる姿勢は称賛されるべきものですが、ことAIに関しては、データの保管場所や学習利用の有無に関する理解が不足したまま利用されるケースが散見されます。もし、製造業の設計部門が新製品のスペックを、あるいは人事部門が社員の評価データをパブリックなAIに入力してしまった場合、それは不正競争防止法上の営業秘密の漏洩や、個人情報保護法違反に直結する重大なコンプライアンス違反となり得ます。
「禁止」ではなく「安全な環境提供」への転換
リスクを恐れるあまり、日本企業の一部では「生成AIの全面利用禁止」を掲げるケースもあります。しかし、グローバルな競争環境においてAI活用を完全に封じることは、生産性の観点で大きな機会損失となります。重要なのは、性悪説に基づいた禁止ではなく、性善説に基づきつつもミスを防ぐ「ガードレール」の設置です。
具体的には、入力データが学習に利用されない「オプトアウト設定」が適用されたエンタープライズ版の契約や、API経由でデータを自社環境内（あるいはセキュアなクラウド環境）に留めるRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築が推奨されます。また、Microsoft AzureのAzure OpenAI ServiceやAWSのAmazon Bedrockのように、エンタープライズグレードのセキュリティが担保された環境でLLMを利用する体制を整えることが、経営層やIT部門に求められる責務です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のCISA長官の事例から、日本企業が得るべき教訓と実務的な示唆は以下の通りです。
1. ヒューマンエラーを前提としたシステム設計
「気をつける」という精神論では情報漏洩は防げません。個人版の利用を禁止する代わりに、学習データとして利用されない安全な社内版AI環境を整備し、従業員が自然とそちらを利用するよう誘導することが最も効果的な対策です。
2. ガイドラインの策定と継続的な教育
「機密情報は入力しない」という基本ルールに加え、個人情報を匿名化・仮名化してから入力する具体的な手順（マスキング処理など）をマニュアル化する必要があります。また、AIモデルやサービスの規約は頻繁に変更されるため、定期的な情報のアップデートと周知が不可欠です。
3. リスク許容度の明確化
全ての業務でAIを使う必要はありません。マーケティングのアイデア出しやメールの草案作成などリスクの低いタスクと、顧客データ分析や法務文書作成などリスクの高いタスクを分類し、それぞれのデータ取り扱いレベル（L1〜L3など）を定義することで、現場の迷いをなくし、安全かつ迅速な活用を促進できます。