投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務利用が加速する中、従業員による意図しない情報漏洩リスクが企業の重大な懸念事項となっています。本記事では、パブリックなLLMサービス利用時に「絶対に入力してはならない情報」を再定義し、日本企業が構築すべきデータガバナンスとセキュリティの境界線について解説します。
パブリッククラウドとしてのAIと「学習」のメカニズム
ChatGPTをはじめとする対話型AIサービスを利用する際、最も留意すべきは「その対話がプライベートな密室ではない」という事実です。特に無料版やコンシューマー向けのプランでは、入力されたプロンプト（指示・質問）の内容が、将来的なモデルの再学習（トレーニング）に使用される可能性があります。
これは、あなたが入力した企業の内部情報や未公開のプロジェクト概要が、AIモデルの一部として取り込まれ、全く無関係な第三者への回答として出力されるリスクを孕んでいることを意味します。サムスン電子でのソースコード流出事例などが有名ですが、これは氷山の一角に過ぎません。企業はまず、利用しているAIサービスが「入力データを学習に利用するか否か」の規約（ToS）を正確に把握する必要があります。
絶対に入力してはならない3つの情報カテゴリー
企業において、特に厳重に管理すべき入力情報は以下の3点に集約されます。
1. 個人識別情報（PII）およびセンシティブ情報
日本の「個人情報保護法」において、本人の同意なく第三者（AIベンダー含む）へのデータ提供は原則禁止されています。顧客の氏名、住所、電話番号はもちろん、特定の個人を識別できる可能性のある履歴データなども入力してはなりません。マスキング（匿名化）処理が必須となります。
2. 企業の営業秘密・未公開情報（Trade Secrets）
「不正競争防止法」で保護されるべき営業秘密（未発表の新製品スペック、M&A情報、財務の未公開データなど）は、入力した時点で秘密管理性が喪失したとみなされるリスクがあります。AIに分析させたい場合は、社内専用の隔離環境（プライベートクラウドやオンプレミス）が必要です。
3. セキュリティクレデンシャル
APIキー、パスワード、認証トークン、サーバーの秘密鍵などの入力は論外です。コードのデバッグをAIに依頼する際、誤って認証情報が含まれたまま貼り付けてしまうケースがエンジニアの間で散見されます。これは即時のセキュリティインシデントにつながります。
シャドーAIへの対策と環境整備
多くの日本企業で課題となっているのが、会社が公式にAIツールを提供していないために、従業員が個人のアカウントで業務データを入力してしまう「シャドーAI」の問題です。「禁止」するだけでは、業務効率化を求める現場のニーズを抑えきれず、かえって水面下での利用を助長します。
対策としては、API経由での利用（通常、API利用データは学習に利用されません）や、Azure OpenAI Serviceのようなエンタープライズ向けのセキュアな環境を会社として提供することが最も効果的です。また、入力データを自動的に検知し、機密情報が含まれている場合に警告やブロックを行うDLP（Data Loss Prevention）ソリューションの導入も検討すべきでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのセキュリティ基準と日本の商習慣を踏まえ、組織のリーダーは以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
1. 「全面禁止」から「管理された利用」への転換
リスクを恐れてAI利用を全面禁止することは、国際的な競争力を失うことと同義です。「入力してよいデータ」と「いけないデータ」の区分けを明確にしたガイドラインを策定し、安全な利用環境を提供することで、ガバナンスとイノベーションを両立させる必要があります。
2. 契約形態とデータフローの可視化
利用するAIサービスが「オプトアウト（学習データへの利用拒否）」設定が可能か、データが国内リージョンに留まるかなど、法務・セキュリティ部門と連携して契約形態を確認してください。特に金融・医療など規制の厳しい業界では、ローカルLLMの活用も視野に入ります。
3. 従業員のAIリテラシー教育
ツールを導入するだけでなく、「なぜその情報を入力してはいけないのか」という仕組み（学習メカニズム）を理解させる教育が不可欠です。プロンプトエンジニアリングのスキルだけでなく、AI倫理とセキュリティに関するリテラシーが、現代のビジネスパーソンには求められています。