投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」において、GmailやGoogleドライブ内の情報を参照して回答を作成する機能（Deep Research等）が強化されています。これはRAG（検索拡張生成）の実装として業務効率を劇的に高める可能性がある一方、プライバシーや機密情報の意図しない流出への懸念も呼び起こしています。本稿では、この機能の技術的背景を整理し、日本企業が直面するデータガバナンスの課題と、現実的な設定・運用方針について解説します。
AIによる「社内データへのアクセス」が意味すること
Googleの生成AIであるGemini（ジェミニ）が、ユーザーのGmailやGoogleドライブ内のドキュメントにアクセスし、それを踏まえた回答を行う機能が強化されています。元記事では、これをプライバシー侵害の文脈で「排除（Kick out）する方法」として紹介していますが、企業における実務視点では、これを単なるリスクとして切り捨てるべきではありません。
技術的に見れば、これはLLM（大規模言語モデル）が学習データに含まれていない、ユーザー固有の最新情報を参照して回答精度を高める「グラウンディング」や「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」と呼ばれる仕組みの一形態です。「先週の会議議事録を要約して」「特定のプロジェクトに関するメールを探して」といった指示が可能になることで、個人の生産性は飛躍的に向上します。
しかし、ここで重要なのは「便利であること」と「セキュアであること」のトレードオフです。AIが社内データに深くアクセスできる状態は、適切な権限管理がなされていない場合、本来見るべきではない情報をAI経由で閲覧できてしまうリスク（プロンプトインジェクション等による情報漏洩）を孕んでいます。
個人向けと企業向けで異なる「データ学習」のルール
日本企業がこの種の記事に接した際、冷静に区別すべきなのが「コンシューマー向け（無料版）」と「エンタープライズ向け（Google Workspace等の有料版）」の契約条件の違いです。
一般的に、無料版のサービスでは、サービス向上のためにユーザーデータがAIの学習に利用される可能性があります。元記事が警告しているのは主にこの点であり、プライバシーを重視する個人ユーザーにとっては、設定画面からアクセス権限をオフにすること（オプトアウト）が推奨されるのは当然の流れです。
一方で、企業契約（Enterprise版など）の場合、Googleを含む主要なクラウドベンダーは通常、「顧客データを基盤モデルの学習には使用しない」という特約を設けています。したがって、企業利用においては「AIに学習されて情報が外部に漏れる」という懸念よりも、「社内のアクセス権限設定ミスにより、社外秘情報が社内AIを通じて従業員に見えてしまう」あるいは「従業員が私用アカウントで業務データを扱ってしまう（シャドーIT/シャドーAI）」というリスクに焦点を当てるべきです。
日本企業に求められる「拒絶」ではなく「制御」の姿勢
日本の商習慣や組織文化において、セキュリティリスクへの反応は「全面禁止」になりがちです。しかし、Microsoft CopilotやGoogle Gemini for Google Workspaceのような、業務アプリに統合されたAI機能の活用を完全に禁止することは、グローバルな競争力の観点から得策ではありません。
重要なのは、デフォルト設定のまま放置せず、組織のポリシーに合わせて意図的に設定（コンフィギュレーション）を行うことです。例えば、Googleの管理コンソール（Admin Console）では、GeminiがドライブやGmailのデータにアクセスする機能を組織単位（OU）でオン・オフすることが可能です。
また、日本では個人情報保護法や各業界のガイドライン遵守が厳格に求められます。AIにドキュメントを読み込ませる際、そこに「要配慮個人情報」が含まれていないか、あるいは「AIによる自動処理」についての同意が取れているデータか、といった観点での整理も、法務・コンプライアンス部門と連携して進める必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能拡張に関する議論から、日本企業の意思決定者やエンジニアが得るべき示唆は以下の通りです。
1. 管理コンソールによる明示的な制御
「なんとなく怖いから使わせない」ではなく、管理者がGoogle Workspace等の管理画面で、AI機能（スマート機能やパーソナライズ）がどの範囲のデータにアクセス可能かを把握し、部署や役職に応じて適切な権限設定を行ってください。
2. 「学習利用」と「参照利用」の区別と教育
従業員に対し、「入力データがAIモデルの学習に使われるのか（外部漏洩リスク）」と、「今の回答生成のために一時的に参照されるだけか（内部アクセス権限の問題）」の違いを教育する必要があります。特に無料版の個人アカウントで業務データを扱うことのリスクは、改めて周知徹底すべきです。
3. データ整理（データ・プレパレーション）の重要性
AIが社内データを横断的に検索・参照する時代において、散らかったファイルサーバーや権限設定の甘い共有フォルダはリスクの温床です。AI導入以前の問題として、データのアクセス権限（ACL）を見直し、AIが読み込んでも安全な状態（データ・サニタイズ）を作ることが、結果として最も効果的なAIガバナンスとなります。