投稿者 global-ai-media 
米国のサイバーセキュリティ責任者が、パブリック版ChatGPTに機密性の高いファイルをアップロードしていたという報道が波紋を広げています。セキュリティの専門家ですら犯してしまうこの「うっかりミス」は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。本稿では、生成AIの業務利用における「シャドーAI」の問題と、日本企業がとるべき現実的なガバナンス体制について解説します。
サイバーセキュリティのプロでも防げない「ヒューマンエラー」
米国において、サイバーセキュリティ部門のトップが一般公開されている（パブリック版）ChatGPTに機密情報を含むファイルをアップロードし、内部セキュリティアラートが作動したという事案が報じられました。このニュースが示唆する事実は深刻です。それは、「高度なITリテラシーを持つ専門家であっても、ツールの利便性を前にしてセキュリティ意識が希薄になる瞬間がある」ということです。
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、対話形式で手軽に高度な分析や要約を行えるため、業務効率化の強力な武器となります。しかし、OpenAI社が提供する無料版やコンシューマー向けの有料プラン（ChatGPT Plus等）のデフォルト設定では、入力データがモデルの再学習（トレーニング）に利用される可能性があります。つまり、入力した機密情報が将来的に他者への回答として出力されるリスクが理論上ゼロではないのです。
日本企業における「全面禁止」の限界と「シャドーAI」
この種のリスクに対し、多くの日本企業は初期段階で「ChatGPTの全面利用禁止」という措置をとりました。しかし、生成AIの有用性が広く認知された現在、単純な禁止措置はかえってリスクを高める結果を招いています。
会社支給のPCでアクセスをブロックしても、従業員は自身のスマートフォンや個人のタブレットを使用し、業務データを個人のChatGPTアカウントに入力して処理してしまう──いわゆる「シャドーAI」の問題です。これでは企業側がログを追跡することすらできず、情報の持ち出しや流出の実態が完全にブラックボックス化してしまいます。
日本の組織文化として、ルール遵守やマニュアル整備は得意分野ですが、変化の速いAI技術に対してはルール作りが追いつかず、現場判断でなし崩し的に利用が進んでいるケースが散見されます。今回の米国の事例は、役職や職能に関わらず、こうしたリスクが常に潜んでいることを浮き彫りにしました。
「人の注意」に依存しない仕組みづくり
日本企業がこの問題に対処するためには、「社員のリテラシー向上」だけに頼るのではなく、システム的なガードレールを設けることが不可欠です。
まず、Azure OpenAI ServiceやChatGPT Enterprise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た「エンタープライズ環境」を整備することです。その上で、機密情報の入力を検知してマスキングするDLP（Data Loss Prevention）機能の導入や、個人情報が含まれるプロンプトを警告するフィルタリングシステムの構築が求められます。
また、業務データの区分け（データ分類）を明確にし、「公開情報はパブリックAIでも可」「社外秘情報（レベル2）は社内AI環境のみ可」「極秘情報（レベル3）はいかなるAIにも入力不可」といった、現場が判断しやすい具体的なガイドラインを策定する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の経営層およびAI推進担当者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 性善説・専門性への過信を捨てる：
「IT部門だから大丈夫」「管理職だから分別がある」という前提は危険です。利便性とセキュリティのトレードオフにおいて、人は容易に安易な道を選びます。 - 禁止から「安全な環境の提供」への転換：
利用を禁止するだけではシャドーAIを助長します。セキュアなAI環境を公式に提供し、そこでの利用を推奨することが、結果としてガバナンス強化につながります。 - 入力データの学習利用に関するポリシーの徹底：
利用しているAIサービスが、入力データを学習に使う設定（オプトイン）なのか、使わない設定（オプトアウト）なのかを技術的に確認し、契約レベルで保証されているか見直してください。 - 継続的なモニタリングと教育：
AIの機能や規約は頻繁に変わります。一度決めたルールを固定化せず、定期的に利用ログを監査し、従業員への注意喚起をアップデートし続ける体制が必要です。