投稿者 global-ai-media 
米国で元GoogleエンジニアがAI関連の企業秘密を中国へ流出させたとして有罪判決を受けました。この事件は、AI技術が企業の競争力の源泉であると同時に、高度なセキュリティ管理を要する資産であることを浮き彫りにしました。本記事では、この事例を教訓に、日本企業が意識すべきAIの知的財産保護、人材流動化に伴うインサイダーリスク、そして経済安全保障の観点からの実務的対応について解説します。
Googleの事例が示唆する「AI資産」の正体
ロサンゼルス・タイムズなどの報道によると、元GoogleのソフトウェアエンジニアであるLinwei Ding被告が、同社のAI関連の企業秘密を盗み出し、中国企業のために利用したとして有罪判決を受けました。この事件は単なる産業スパイ小説のような話として片付けるべきではありません。AI開発に携わるすべての企業にとって、自社の「何が守るべき資産なのか」を再定義する契機となるからです。
従来のソフトウェア開発と異なり、AI・機械学習の分野において「競争力の源泉」となるのはソースコードだけではありません。モデルのアーキテクチャ自体は論文等で公開されることが多い一方で、それを実用レベルに引き上げるための学習データの選定ノウハウ、ハイパーパラメータの調整、そして大規模な計算資源（GPUやTPUクラスター）を効率的に稼働させるためのインフラ構成こそが、極めて重要な企業秘密となります。
今回の事例でも、AIモデルそのものだけでなく、それを構築・運用するための基盤技術に関する情報が持ち出されたとされています。日本企業においても、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の内製化やファインチューニングが進む中、「モデルの重み」や「学習用データセット」だけでなく、「学習を成功させるためのレシピ（エンジニアリングの知見）」をどのようにブラックボックス化し、保護するかが問われています。
日本企業におけるインサイダーリスクと組織文化の変容
日本企業は伝統的に、性善説に基づく「メンバーシップ型雇用」と高い従業員ロイヤリティによって、内部情報の流出を防いできました。しかし、AI人材の獲得競争が激化し、ジョブ型雇用や海外人材の登用、フリーランスの活用が進む現在、従来の「人への信頼」だけに依存したセキュリティ対策は限界を迎えています。
特にAIエンジニアやデータサイエンティストは、業務の性質上、機密性の高いデータやモデルの深部にアクセスする特権を持つ必要があります。開発のスピード（アジリティ）を損なわず、かつ不正な持ち出しを防ぐための「特権ID管理」や「操作ログの監視」といった技術的なガバナンス（MLOpsにおけるセキュリティ、いわゆるDevSecOps）の実装が急務です。
また、日本では2022年に「経済安全保障推進法」が成立し、基幹インフラや先端技術情報の管理強化が求められています。AI技術は軍事転用可能なデュアルユース技術と見なされることも多く、単なる自社の利益保護だけでなく、コンプライアンスや国際的な信用の観点からも、情報の取り扱いには細心の注意が必要です。
技術的対策と法務・人事の連携
AIプロジェクトにおける情報漏洩を防ぐためには、技術面と制度面の両輪での対策が必要です。技術面では、クラウド上のストレージや計算リソースに対するアクセス制御を最小特権の原則（Least Privilege）に基づいて設計することが基本となります。また、DLP（Data Loss Prevention）ツールの導入により、大量のデータやコードが外部ストレージや個人のデバイスにコピーされる動きを検知する仕組みも有効です。
制度面では、入社時やプロジェクト参画時の秘密保持契約（NDA）の内容を、AI特有の事情に合わせて具体化することが推奨されます。「何が秘密情報にあたるのか」を明確に定義し、退職後の競業避止義務についても、日本の労働法の範囲内で適切に設定する必要があります。特に、持ち出しが容易な「知識・ノウハウ」と、持ち出しが違法となる「営業秘密（データやコード）」の境界線を、エンジニアに対して教育・啓蒙することも重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの事例を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上で意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. AI資産の棚卸しと格付け
自社のAI開発において、ソースコード、学習データ、モデルの重み、インフラ設定、プロンプトエンジニアリングの知見など、何が「他社に模倣されたくないコア資産」なのかを明確に特定し、重要度に応じたアクセス制御を行ってください。
2. 信頼と監視のバランス（ゼロトラストの採用）
「社員を疑うのか」という感情論を排し、「正当な権限を持つ者でも、不正な操作はできない（あるいは検知される）」仕組みを作ることが、結果として従業員を守ることにつながります。アクセスログの取得や、不審な大量ダウンロードの検知システムを導入しましょう。
3. グローバル基準の経済安全保障意識
AI技術は国境を超えて利用されます。海外拠点や外部パートナーと連携する場合、データの保存場所（データレジデンシー）やアクセス権限の範囲について、日本の法律だけでなく、相手国の法規制や地政学リスクも考慮したガバナンス体制を構築することが、持続的なビジネス成長には不可欠です。