生成AIの情報漏洩を防ぐには？情シスが押さえたい対策と安全な利用ルール

ChatGPTをはじめとする生成AIの急速な普及により、業務効率化やアイデア出しに活用する企業が増えています。その一方で、情報システム部門（以下、情シス）や管理部門の担当者のなかには、「社員が機密情報を入力してしまわないか」「AIに入力したデータが学習に使われ、社外に流出するのではないか」といった、情報漏洩のリスクに不安を感じている方も多いのではないでしょうか。

生成AIは非常に便利なツールですが、適切なルールや技術的な対策なしに利用を認めると、意図しない形で企業の重要資産が外部へ漏れ出す一因となります。しかし、リスクを恐れて「全面禁止」にするだけでは、現場の利便性を損なうだけでなく、管理の目を盗んで利用する「シャドーAI」を招く結果にもなりかねません。

この記事では、生成AIによる情報漏洩が起きるメカニズムや、情シスが優先して取り組むべき社内ルールの策定、技術的な対策、そして安全な運用を継続するためのポイントについて解説します。

生成AIで情報漏洩が起きるのはなぜか

生成AIの利用において、なぜ情報漏洩が大きな懸念事項となっているのでしょうか。まずは、情報の流れと発生しうるリスクの性質を整理します。

入力した情報がそのまま外部サービスに渡る不安

生成AIを利用する際、ユーザーはプロンプト（指示文）としてさまざまな情報を入力します。生成AIサービスでは、入力したプロンプトやファイルがサービス提供者側で処理されます。データがモデル改善に利用されるかどうかは、サービスの種類、契約形態、管理設定によって異なるため、利用前にデータ利用条件を確認することが重要です。 

もし、自社の顧客リストや開発中の技術情報、未公開の契約内容などを入力してしまうと、サービス上で保存・処理される可能性があり、契約や設定によってはモデル改善等に利用されるおそれもあります。そのため、機密情報や個人情報を入力しないルールを明確にしておく必要があります。これが「入力情報の二次利用」による漏洩懸念です。

情報漏洩は“悪意ある流出”だけではない

情報漏洩と聞くと、ハッキングや悪意を持った社員による持ち出しを想像しがちですが、生成AIにおいては悪意のない過失が問題になりやすいのが特徴です。

「社内会議の議事録をきれいにまとめたい」「顧客へのメール文面をブラッシュアップしたい」といった、業務をよりよく、より早く進めたいという現場の善意による入力が、結果として社外への情報流出を招いてしまいます。便利さを優先するあまり、入力内容の機密性にまで意識が回らないケースは少なくありません。

情シスが見るべきなのは「使う・使わない」ではなく「どう使わせるか」

リスクがあるからといって、社内での生成AI利用をすべて禁止にすることは、企業の競争力を削ぐことにもつながります。また、厳しい制限はかえって、個人所有のデバイスや未承認のツールをこっそり使う「シャドーAI」を助長させる恐れがあります。

情シスに求められるのは、利用を阻むことではなく、いかにリスクを最小限に抑えつつ、安全に業務で活用できる「環境」と「ルール」を整えるかという視点です。

情報漏洩を防ぐためにまず決めたい社内ルール

安全な利用環境を構築するための第一歩は、社内の運用ルールを明確に定めることです。現場が迷わずに判断できるよう、具体的で実践的な基準を設ける必要があります。

入力してよい情報・いけない情報を分ける

まず、どのような情報をAIに入力してもよいのか、その線引きを明確にします。

▼入力禁止情報の例

• 個人情報（氏名、住所、メールアドレス等）

• 顧客から預かっている機密情報

• 自社の未公開プロジェクトや財務情報

• ID、パスワードなどの認証情報

一方で、「一般的な用語の解説」「公開済みの資料の要約」など、入力しても問題ない情報の例もあわせて示すことで、現場の混乱を防ぐことができます。

利用できる生成AIサービスを限定する

世の中には無数のAIツールが存在しますが、会社が管理・承認していないサービスの利用は禁止すべきです。

「法人向け契約やAPI経由の社内専用環境など、入力データがモデル学習に利用されないことを契約条件や管理設定で確認できるサービス」に利用を限定します。単に有料版であることではなく、データ利用条件、管理者機能、ログ取得、アクセス制御の有無を確認することが重要です。 

これにより、誰がいつ、どのツールを使っているかを情シスが把握できる状態を保ちます。

出力内容の扱い方もルール化する

情報漏洩対策は「入力」だけではありません。「出力（生成結果）」の扱いも重要です。

AIが出力した内容には、誤情報（ハルシネーション）や著作権侵害のリスクが含まれる場合があります。AIの回答をそのまま社外向けの資料に転載せず、必ず人間の目で内容の正確性を確認する手順を定めます。

また、出力内容を業務で利用する際の責任の所在を明確にしておくことも欠かせません。

申請・相談・例外対応の窓口を決める

どれだけ細かくルールを作っても、現場では「このデータは入力していいのか？」と判断に迷う場面が出てきます。その際、すぐに情シスや管理部門へ相談できる窓口を周知しておきましょう。

現場とのコミュニケーションを密にすることで、不適切な利用を未然に防ぐとともに、新たなニーズを吸い上げてルールを改善していくサイクルが生まれます。

情シス部門が進めたい技術的な対策

ルールによる「人の意識」への働きかけと同時に、システム面での「技術的な対策」を組み合わせることで、防御力は飛躍的に高まります。

アクセス制御とID管理を見直す

生成AIの利用者を適切に管理するために、認証基盤を整える必要があります。「Microsoft Entra ID」などのID管理ソリューションを活用し、承認されたユーザーのみが特定の生成AIサービスにアクセスできる仕組みを構築します。

部署や役職に応じて利用可能なツールや権限を細かく制御することで、不要なリスクを低減できます。

端末・ブラウザ・ネットワークの設定を整える

業務用の端末において、未承認のサイトへのアクセスを制限するフィルタリング設定や、ブラウザの拡張機能によるデータ流出を防ぐ制御を行います。

また、プロキシサーバーやCASB（Cloud Access Security Broker）などのツールを導入することで、社内ネットワークから生成AIサービスへどのような通信が行われているかのログを取得し、可視化することも有効な手段です。

Microsoft 365や既存環境との整合を確認する

多くの企業で導入されている「Microsoft 365」などのグループウェア環境と、生成AIの運用を切り離して考えないことが重要です。

例えば、Microsoft 365 Copilotを利用する場合、既存のデータアクセス権限（誰がどのファイルを見られるか）の見直しが重要です。Copilotはユーザーがアクセス権を持つ情報をもとに回答を生成するため、SharePoint や OneDrive などで権限が広く設定されていると、意図せず機密性の高い情報が回答に含まれるおそれがあります。 既存のクラウド環境のセキュリティ設定を改めて見直すことが、生成AIの安全な利用につながります。

シャドーAIを見逃さない

技術的な対策のなかで最も注意すべきは、情シスが把握していないAI利用です。

ネットワークログの定期的なチェックやIT資産管理ツールの活用により、許可していないAIツールが使われていないかを常に監視します。

もしシャドーAIを発見した場合は、単に禁止するだけでなく、「なぜ現場はそのツールを必要としたのか」をヒアリングし、安全な代替手段を提供するなどの前向きな対応が求められます。

教育とガイドラインで安全な利用を定着させる

ルールや設定が整っていても、それを使うのは「人」です。現場の従業員一人ひとりがリスクを正しく理解し、自律的に行動できるよう、教育と周知を継続的に行いましょう。

利用ガイドラインを短く分かりやすく作る

社内規定としての詳細な文書も必要ですが、それとは別に、現場の社員がデスクの脇に置いておけるような「クイックガイド」を作成することをおすすめします。

「やっていいこと・ダメなこと」を視覚的に分かりやすくまとめ、チャットツールや社内ポータルサイトで定期的に発信することで、ルールを浸透させます。

研修では“禁止事項”より“判断基準”を伝える

セキュリティ研修において、「これはダメ」という禁止事項の羅列だけでは、社員のモチベーションを下げてしまいます。

大切なのは、生成AIの仕組みと「なぜ入力に注意が必要なのか」という理由を伝えることです。「このデータは公開情報か、機密情報か」という判断基準を自分たちで持てるように導く教育が、結果として最も効果的な漏洩対策となります。

定期的に見直す前提で運用する

生成AIの技術やサービス内容は、驚異的なスピードで進化しています。昨日の常識が今日には通用しなくなることも珍しくありません。

社内ルールや技術設定は一度作って終わりではなく、最新の技術動向や社内の利用実態に合わせて、半年に一度、あるいは四半期に一度といったペースで見直し、アップデートしていくことが重要です。

事故時の報告フローも整備する

どんなに対策をしても、ヒューマンエラーをゼロにすることはできません。「誤って機密情報を入力してしまった」という事態が起きたときに、社員がそれを隠さず、即座に報告できる体制を作っておきます。

迅速な報告があれば、該当アカウントの一時停止、入力内容の確認、サービス上の履歴削除、必要に応じたベンダーへの問い合わせなど、被害を最小限に抑えるための初動対応を取りやすくなります。 

自力にこだわらず、外部連携も含めて進める

生成AIの情報漏洩対策は、単なるツールの導入ではなく、組織のIT運用全体に関わる広範な取り組みです。情シスだけで抱え込まず、外部の知見を活用することも現実的な選択肢となります。

情シスだけではルール整備と運用管理を両立しにくい

日々のトラブル対応やヘルプデスク、端末管理といった既存の業務に加え、生成AIのルール策定や教育、技術検証までを情シスだけで完結させるのは、特に少人数体制の企業にとって非常に大きな負担です。

リソースが不足すると、対策が形骸化したり、セキュリティ設定に漏れが生じたりするリスクが高まります。

運用設計や管理体制は外部支援も活用できる

「自社に最適な生成AIの利用範囲を定めたい」「ID管理や端末制御の体制を整えたい」といった課題がある場合、専門的な知見を持つパートナーと連携することが有効です。

生成AI単体の対策として捉えるのではなく、ID管理、IT資産管理、そして日々の運用管理までをトータルで整理することで、無理なく、かつ強固なセキュリティ体制を構築できます。

大切なのは“導入”より“安全に運用し続けること”

生成AIの活用において最も重要なのは、導入そのものではなく、その後の「安全な運用を継続すること」です。

ルールが守られているかのチェック、新たなツールの評価、従業員への継続的な教育といったサイクルを回せる体制が整って初めて、生成AIは真の武器となります。

FGLテクノソリューションズでは、安定したITインフラ運用を支えるため、セキュリティ対策やID管理、保守管理をはじめとした幅広いサポートを行っています。

情報システム部門だけで生成AIの利用ルール整備やID管理、問い合わせ対応まで抱え込むのが難しい場合は、外部と連携しながら運用を整えていくことも一つの方法です。お客さまの環境に合わせた最適な運用体制づくりを、ともに進めてまいります。

まとめ

この記事では、生成AIによる情報漏洩の防止策について解説しました。

• 生成AIで情報漏洩が起きるのはなぜか

• 情報漏洩を防ぐためにまず決めたい社内ルール

• 情シス部門が進めたい技術的な対策

• 教育とガイドラインで安全な利用を定着させる

• 自力にこだわらず、外部連携も含めて進める

生成AIの情報漏洩対策は、「禁止」するだけでは不十分です。データの二次利用を防ぐための入力ルールの策定、ID管理や端末制御による技術的な防御、そして従業員の判断基準を高める教育を組み合わせることが不可欠です。

情シスは、現場の利便性とセキュリティのバランスを取りながら、最新の技術動向に合わせて対策をアップデートし続ける必要があります。もし社内のリソース不足や専門知識に不安がある場合は、外部の運用支援サービスも活用しながら、継続的に安全を確保できる体制を構築してみてはいかがでしょうか。

『FGLテクノソリューションズ』では、社内システム運用管理やITアドバイザリーを通じて、平時の運用整備やセキュリティ課題への対応を支援しています。情シス運用やインフラ管理まで含めて備えを整えたい場合は、自社に合った運用体制づくりをご相談ください。