投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務利用が加速する中、入力データ（プロンプト）の取り扱いは企業にとって最大の懸念事項の一つです。Google CloudのGemini Cloud Assistにおける「プロンプトと応答の共有設定」に関するドキュメントを題材に、日本企業がクラウドAIを利用する際に押さえておくべきデータガバナンスと権限管理（IAM）の重要性について解説します。
クラウドAI利用時の「データ学習」リスクと向き合う
日本企業が生成AIや大規模言語モデル（LLM）を業務フローに組み込む際、最も議論になるのが「入力した情報がAIモデルの学習に使われるのか否か」という点です。機密情報や個人情報を含むプロンプトが、プラットフォーマーのモデル改善のために利用されることは、情報漏洩やコンプライアンス違反のリスクに直結します。
多くのエンタープライズ向けAIサービスでは、デフォルトで学習に利用しない設定になっているか、あるいは明示的にオプトアウト（利用拒否）する機能が提供されています。今回取り上げるGoogle Cloudのドキュメント「Gemini Cloud Assistのプロンプトと応答の共有設定」は、まさにこのコントロール権をユーザー企業側がどのように行使すべきかを示唆する重要な事例です。
Gemini Cloud Assistにおける共有設定の仕組み
Gemini Cloud Assistは、クラウドのリソース管理やトラブルシューティングをAIが支援する機能ですが、ここでのやり取り（プロンプトと応答）をGoogleと共有するかどうかは設定で変更可能です。この「共有」は、主にGoogle側のサービス品質向上やモデル改善を目的としています。
ドキュメントによれば、この設定を変更するためには適切なIAM（Identity and Access Management）権限が必要です。これは単なる機能のオン・オフではなく、「誰がAIのデータポリシーを決定・変更できるか」というガバナンスの根幹に関わる問題です。開発者が個人の判断で共有設定を有効にしてしまい、意図せず組織のクラウド構成情報が外部（ベンダー側）に渡ることは避けなければなりません。
日本企業におけるIAM設計と運用ルール
日本の組織文化では、現場の判断よりもトップダウンのルール作りが先行する傾向がありますが、クラウドAIの設定に関しては、技術的なガードレール（強制力のある設定）が不可欠です。社内規定で「機密情報は入力しない」と定めるだけでは、ヒューマンエラーや解釈の相違による事故を防ぎきれません。
具体的には、IAMポリシーを用いて、プロンプト共有設定の変更権限を特定の管理者（AI基盤管理者やセキュリティ担当者）のみに限定することが推奨されます。一般のエンジニアや利用者はサービスを使うことはできても、データ共有設定を変更できないように権限を分離するのです。これは「最小権限の原則」に基づく基本的なセキュリティ対策ですが、AIサービスの導入時には見落とされがちなポイントでもあります。
メリットとリスクのバランスを見極める
もちろん、データを共有することにメリットが全くないわけではありません。フィードバックを送ることで、特定のユースケースにおけるAIの回答精度が向上したり、バグが早期に修正されたりする可能性があります。しかし、金融機関や製造業など、情報の秘匿性が極めて高い日本の産業においては、汎用的なモデル改善の恩恵よりも、情報流出のリスク回避が優先されるケースが大半でしょう。
重要なのは、「なんとなくデフォルトのまま使う」のではなく、自社のセキュリティポリシーに照らして「意図的に設定を選択する」ことです。特にGeminiのような進化の速いサービスでは、新機能追加時に新たなデータ共有オプションが増えることも考えられます。定期的な設定の見直しプロセスを業務フローに組み込むことが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGemini Cloud Assistの設定項目から、日本企業が得るべき実務的な示唆は以下の通りです。
1. デフォルト設定の確認と明示的な意思決定
導入するAIサービスが、デフォルトで入力データを学習・共有する設定になっていないか必ず確認してください。特にSaaS型やクラウドコンソール統合型のAI機能は、知らぬ間に有効化されている場合があります。「学習させない」設定を基本とし、必要な場合のみ例外的に許可する運用が安全です。
2. IAMによる統制と権限分離
「運用ルール」だけでなく「技術的な制約」でガバナンスを効かせることが重要です。データ共有設定を変更できる権限は特権管理者のみに付与し、現場レベルでの意図しない設定変更（データ流出）をシステム的に防止してください。
3. 監査ログの活用
誰がどのようなプロンプトを入力したか、あるいは誰が設定を変更したかを追跡できるよう、監査ログ（Audit Logs）の保存設定も合わせて確認すべきです。これは、万が一の事態が発生した際の原因究明だけでなく、従業員の不正利用に対する抑止力としても機能します。