気づけば社員がChatGPTやMicrosoft 365 Copilotを業務で使い始めていて、「社外秘や顧客情報を打ち込んで漏れたらどうしよう」と不安を感じている情報システム・セキュリティ担当の方は少なくありません。生成AIは業務効率を大きく高める一方で、入力した情報が意図せず社外に出ていくリスクを抱えています。
ただ、利用を全面禁止すれば済むわけでもありません。現場はすでに生成AIの便利さを知っており、禁止だけで押さえ込むと「こっそり使う」シャドーAIを招きます。現実的な答えは、使わせながら漏えいを防ぐ仕組みを整えることです。
この記事では、生成AIの情報漏洩対策を「ルール・設定・ツール」の全体像から整理し、主要ツールのデータの扱い、入力してはいけない情報、漏れる仕組みと実際の事例、社内ガイドラインの作り方、万一のときの対応、そして利用を守るツールの選び方まで、明日から着手できる形でまとめます。
目次
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生成AIの情報漏洩対策の全体像｜ルール面・設定面・ツール面でやること一覧
ここからは、生成AIの情報漏洩対策を「ルール面・設定面・ツール面」の3つに束ねて整理します。どれか1つだけでは穴が残るため、3つを組み合わせて自社の抜けを点検するのが基本の考え方です。
対策を考える順序は、まず「人が守るルール」を決め、次に「ツール側の設定」で危ない入力の一部を止め、最後に「ツール」で利用そのものを監視・制御する、という流れが分かりやすいです。それぞれが防ぐ対象は後述の漏洩の仕組みと対応しています。
ルール面でやること（ガイドライン・入力の線引き・従業員教育）
最初に着手するのは、人が守るルールを文書で定めることです。まず決めるべきことは次の4点です。
- 業務で使ってよい生成AIサービスと、使ってはいけないサービスの範囲を決める（許可サービスを用意し、把握できない「シャドーAI」を防ぐ）
- 入力してはいけない情報を線引きする（後述のカテゴリ。学習への再利用や履歴保存で漏れる経路を、入力の段階で断つ）
- 違反時の対応と相談窓口、ルールの見直し頻度を決める
- 全社員へ教育し、ルールを周知する
とくに、許可するサービスを用意しないまま禁止だけを伝えると、現場は個人アカウントの無料版を使い始め、会社が把握できない経路で情報が流れます。使ってよい選択肢をそろえることが、シャドーAI対策の前提になります。
設定面でやること（学習オフ・オプトアウト・法人プランへの切替）
多くの生成AIサービスは、入力内容がAIモデルの学習に使われるかどうかを設定で変えられます。入力が学習に再利用される経路を、設定で断つのがこの面の役割です。担当者がやることは次のとおりです。
- 自社利用ツールを法人・商用プランに切り替える（多くは既定で学習に使わない設計のため、切り替え自体が対策になる。詳細は次章の比較）
- 個人向けプランを使う場合は学習オフ（オプトアウト）に設定する。例: ChatGPTは設定のデータコントロールで「モデル改善への利用」をオフ、または一時チャットを使う／Geminiは「Geminiアプリアクティビティ」をオフにする／Claudeは設定でモデル改善への利用をオフにする（各社の最新の設定名・画面は公式ページで確認する）
- 管理者が組織単位で制御する（Enterprise版・Google Workspace版などの管理設定で、利用できるAIや学習利用の可否を全社に適用する）
- 外部連携・拡張機能に与える権限を絞る（連携先への意図しない送信を防ぐ）
個人が自分の画面で切る方法と、管理者が組織全体に強制する方法は別です。社員任せにせず、可能なら管理者設定で一括制御するのが確実です。個人情報保護委員会も、個人データを含むプロンプトを入力する場合は、提供事業者が当該データを機械学習に利用しないことを十分に確認するよう求めています。
ツール面でやること（利用監視・操作ログ・DLP・法人向けAI）
ルールと設定だけでは、守れるのは「正しく運用された範囲」に限られます。ツールで利用そのものを監視・制御すると、ルールの抜けや意図しない送信を技術的に補えます。担当者が検討できる技術的な一手は次のとおりです。
- PCの操作ログ・URLアクセスを監視し、許可外の生成AIサイトへのアクセスや利用禁止ソフトの起動を記録・制限する
- 機密情報の社外送信・生成AIへの入力を検知・ブロックする（DLP＝Data Loss Prevention。外部への送信経路を断つ）
- 社内で使われている生成AI・クラウドサービスを可視化し、リスクに応じて制御する（CASB〈クラウド利用を可視化・制御する仕組み〉・シャドーAI検知）
- 法人向けAI・AIガバナンスの仕組みで、利用できるAIやプロンプトを統制する
どのタイプのツールが自社に合うかは、課題（利用状況が見えない／送信を止めたい／記録して抑止したい）によって変わります。種類と選び方は最後の章で具体的に紹介します。
主要生成AIツールのデータの扱い比較｜学習利用・オプトアウト・法人プラン
代表的な生成AIツールが入力データをどう扱うかを、下の表にまとめました。自社が使っているサービスの「学習に使われるか」「オフにできるか」「法人プランでは何が違うか」を見比べる際の出発点にしてください。各社の規約・仕様は変更されるため、下表は2026年11月5日時点で各社の公式情報を確認した内容です。実際の運用前には、必ず各サービスの最新の公式ページで確認してください。
| 生成AIツール | 無料・個人プランでの学習利用（既定） | 学習をオフにする方法 | 法人・商用プランでの扱い | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT（OpenAI） | 既定で入力内容がモデル改善（学習）に使われ得る | 設定のデータコントロールで「モデル改善への利用」をオフ、または一時チャットを利用 | ChatGPT Business・Enterprise・APIは既定で学習に使わない（APIはオプトインしない限り） | SOC 2 Type 2対応。詳細は公式ページで最新を要確認 |
| Microsoft 365 Copilot（商用） | 商用テナント向けの機能（個人向けCopilotは別仕様） | 既定で学習に使わない | プロンプト・応答・Microsoft Graph経由のデータを基盤LLMの学習に使わない | 対話履歴は暗号化して保存。Microsoft Purviewで監査・保持を管理可 |
| Gemini（Google） | 個人向けGeminiアプリは既定で会話が学習に使われ、一部は人間レビューの対象 | 「Geminiアプリアクティビティ」をオフにする（既定では約18か月で自動削除） | Google Workspace版は、許可なく顧客データ・プロンプトを（自ドメイン外の）学習に使わず人間レビューもしない | やり取りは組織内に留まる。個人版と法人版で扱いが大きく異なる |
| Claude（Anthropic） | 個人向け（Free/Pro/Max）は利用者が設定で学習利用の可否を選択（Incognitoチャットは対象外） | 設定でモデル改善への利用をオフにする | 商用（Team/Enterprise/API）はAnthropicが顧客コンテンツをモデル学習に使わない | 既定のオン・オフは公式で明示されていないため、設定を直接確認する |
各社公式情報より作成（2026年11月5日時点）。仕様・プラン名は変更される場合があります。
ポイントは、同じサービスでも個人向けプランと法人・商用プランでデータの扱いが大きく変わることです。業務で使うなら、学習に使わない設計の法人・商用プランへ切り替え、個人向けプランの業務利用は避けるのが安全策になります。
出典・参考資料（4件）
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生成AIに入力してはいけない情報｜カテゴリ別チェックリスト
社員に「これは入力しない」と伝えるべき情報を、社内周知にそのまま使える形で整理しました。学習に使われる設定のまま入力すると、情報がAIモデルに取り込まれて他者への出力に影響したり、履歴として保存されたりするおそれがあります。
- 顧客・個人情報：氏名・住所・連絡先・顧客名簿・名刺・問い合わせ履歴など。氏名や生年月日などで特定の個人を識別できる情報は個人情報保護法上の「個人情報」に当たります
- 社外秘・営業情報：契約書・見積書・取引条件・未公表の経営情報・顧客との商談内容など
- 技術・認証情報：ソースコード・設計図・ノウハウ・APIキー・パスワード・社内システムの接続情報など
- 人事・財務・経営情報：従業員の評価・給与・健康情報、未公表の財務データ・M&A情報など
とくに注意したいのが、顧客名簿のように体系的に整理された個人情報です。個人情報保護法では、検索できるよう整理された個人情報を「個人データ」と呼び、漏えい時の報告義務（後述）の対象になります。顧客データをまとめて生成AIに入力する行為は、漏えいのリスクが大きい点を社員に伝えておきましょう。
個人情報保護委員会も、2023年6月に生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表し、本人の同意なく個人データを含むプロンプトを入力する場合の留意点を次のように示しています。
個人情報取扱事業者が、あらかじめ本人の同意を得ることなく生成 AI サービスに個人データを含むプロンプトを入力し、当該個人データが当該プロンプトに対する応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合、当該個人情報取扱事業者は個人情報保護法の規定に違反することとなる可能性がある。そのため、このようなプロンプトの入力を行う場合には、当該生成 AI サービスを提供する事業者が、当該個人データを機械学習に利用しないこと等を十分に確認すること。
出典：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について（令和5年6月2日）｜個人情報保護委員会
出典・参考資料（2件）
AI経由で情報が漏れる仕組み｜5つの漏洩経路
ここからは、対策の理由づけとして、生成AIを経由して情報が漏れる主な経路を5つに分けて説明します。どの経路を塞ぐ対策なのかを意識すると、前章までの打ち手の意味が掴みやすくなります。
入力データの学習への再利用
入力したプロンプトがAIモデルの学習（再学習）に使われる設定の場合、入力した内容がモデルに取り込まれ、別の利用者への応答に影響するおそれがあります。これが「学習オフ設定」「法人プランへの切替」が対策になる理由です。
チャット履歴の保存・不正アクセス
多くのサービスは入力・応答の履歴をサーバー上に保存します。保存された履歴は、サービス側の不具合や不正アクセスによって第三者の目に触れるリスクを抱えます。保存期間や保存の有無を設定で管理することが重要です。
外部連携・拡張機能経由での意図せぬ送信
ブラウザ拡張機能や外部アプリと連携する生成AIツールでは、連携先に権限を与えすぎると、意図しないデータが外部へ送られることがあります。提供元が不明な拡張機能や、権限範囲の広い連携は慎重に扱う必要があります。
プロンプトインジェクションによる誘導・窃取
プロンプトインジェクションとは、悪意ある指示を紛れ込ませてAIの動作を乗っ取り、本来出力してはいけない情報を引き出す攻撃です。国際的な脅威分類であるOWASP Top 10 for LLM Applications（2025年版）でも、プロンプトインジェクション（LLM01）と機密情報の開示（LLM02）が主要なリスクとして挙げられています。
バグ・脆弱性・マルウェア・偽AIツール
サービス側のバグや脆弱性によって、他ユーザーの情報が表示される事故も起きています。また、人気の生成AIを装った偽アプリやマルウェアでアカウント情報を盗む手口もあり、利用するツールの正規性の確認も欠かせません。
実際にあった生成AIの情報漏洩事例
経営層や社員に対策の必要性を説明する材料として、実際に起きた事例を出所とともに紹介します。いずれも「どこかの企業で」ではなく、時期と内容が公表・報道されている事例です。
ChatGPTのバグによる他ユーザー情報の露出（2023年3月・OpenAI公表）：OpenAIは2023年3月、オープンソースライブラリ（redis-py）のバグにより、一部の利用者に他のアクティブな利用者のチャット履歴のタイトルが表示される不具合が起きたと公表しました。
同社のpostmortem（事後報告）によれば、影響は特定の時間帯にアクティブだったChatGPT Plus購読者の約1.2%に及んだ可能性があります。露出し得たのは、氏名・メールアドレス・支払い先住所・クレジットカードの種類と下4桁・有効期限で、カード番号の全桁は露出していません。
サムスン電子での機密情報入力（2023年・報道）：報道によれば、サムスン電子の半導体部門が2023年に生成AIの業務利用を一部許可しました。数週間のうちに、従業員が半導体設備関連のソースコードや会議内容などの機密情報を入力してしまったと伝えられています。その後、社内では生成AIの利用が制限されました。許可とルール整備・教育が同時に進まないと、善意の利用でも漏えいが起こり得ることを示す事例です。
MicrosoftのAI研究チームによる約38TBの社内データ露出（2023年9月・Wiz Research報告／Microsoft公表）：セキュリティ企業Wiz Researchの調査によれば、MicrosoftのAI研究チームがGitHubでオープンソースAIの学習用データを共有していた際、付与していたAzureのアクセストークン（SASトークン）の権限が過大に設定されていました。
このトークンはストレージ全体への書き込みまで許す設定だったため、本来共有するはずのデータに加えて、従業員2名分のバックアップに含まれるパスワードや秘密鍵、359人分・3万件を超える社内Teamsメッセージなど、約38TBの社内データが外部からアクセスできる状態になっていました。
Wizは2023年6月にMicrosoftへ報告し、Microsoftは同月中にトークンを無効化、同年9月に公表しました。生成AIそのものへの入力に限らず、AIの開発・活用に伴うデータの保管・共有の設定ミスも漏えいにつながり得ることを示す事例です。
Amazonによる社員へのChatGPT利用注意（2023年1月・報道）：報道によれば、Amazonの社内では法務担当者が社員に対し、ChatGPTにAmazonの社外秘情報（作業中のコードを含む）を入力しないよう求めました。
ChatGPTの回答が社内の情報に近い内容になっている例を確認したことが背景にあると伝えられています。Amazonは利用そのものを一律に禁止したわけではないとされますが、大手企業でも従業員の日常的な利用を漏えいリスクとみて早期に社内へ注意喚起していた事例です。
生成AI経由の漏えいは、企業が公表するとは限らず、報道で表に出る事例はごく一部です。「有名な事例が少ないから自社は大丈夫」とは言えず、日々の入力の積み重ねにリスクがある前提で対策を組むのが現実的です。
出典・参考資料（5件）
- 出典：March 20 ChatGPT outage: Here’s what happened｜OpenAI
- 参考資料：サムスンの従業員が社外秘のソースコードをChatGPTにうっかり入力してしまう｜GIGAZINE
- 参考資料：Samsungの社員がChatGPTに機密情報を入力してしまう｜ギズモード・ジャパン
- 出典：38TB of private data accidentally exposed by Microsoft AI researchers｜Wiz Research
- 参考資料：アマゾンが従業員に、ChatGPTに社外秘を共有しないよう警告｜Business Insider Japan
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社内ガイドラインに盛り込む項目と策定の進め方
生成AIの利用ガイドラインを自社で作るときに盛り込む項目を、チェックリストにまとめました。ゼロから考える必要はなく、次の項目を土台にすると抜けが出にくくなります。
- 業務で利用してよい生成AIサービスと、利用してはいけないサービスの範囲
- 入力してはいけない情報の分類（前述のカテゴリを転用）
- 利用するプラン・学習オフ設定の要件（法人・商用プランの利用を原則とする等）
- 生成物の取り扱い（著作権・正確性の確認、業務判断での使い方）
- 違反時の対応と相談窓口、ルールの定期的な見直し
- 従業員教育の実施方法と頻度
策定の拠り所として、経済産業省・総務省の「AI事業者ガイドライン」が役立ちます（2026年3月に第1.2版が公表されています）。業務で既製の生成AIを使う企業は、同ガイドラインが定める「AI利用者」に当たります。
情報漏えい・データ管理に関わる考え方は、第2部「共通の指針」のうち4）プライバシー保護・5）セキュリティ確保、および第5部「AI利用者に関する事項」を確認すると、何を決めるべきかの指針が得られます。
出典・参考資料（1件）
ここでは生成AIの利用に絞って盛り込む項目を挙げましたが、社内ルール全体の項目の立て方や、そのまま流用できるひな形から整えたい場合は、以下の記事が参考になります。
情報漏洩が起きてしまったときの対応フロー
ここからは、万一、生成AI経由で個人データが漏えいしてしまったときの対応を整理します。慌てずに動けるよう、初動と報告義務を事前に押さえておきましょう。
初動の基本は、事実確認（何が・どの範囲で漏れたか）、被害拡大の防止（該当アカウントの停止・設定変更）、記録、そして社内の責任者への報告です。そのうえで、漏えいした情報が「個人データ」にあたる場合は、法律上の報告・通知義務を確認します。
個人情報取扱事業者は、その取り扱う個人データの漏えい、滅失、毀損その他の個人データの安全の確保に係る事態であって個人の権利利益を害するおそれが大きいものとして個人情報保護委員会規則で定めるものが生じたときは、個人情報保護委員会規則で定めるところにより、当該事態が生じた旨を個人情報保護委員会に報告しなければならない。
出典：個人情報の保護に関する法律（平成15年法律第57号）第26条第1項｜e-Gov法令検索
この報告・通知義務は、令和2年の改正個人情報保護法で法定義務化されました（2022年4月施行）。報告の対象となるのは、施行規則第7条が定める次の4類型のいずれかに該当する場合です。
- 要配慮個人情報が含まれる個人データの漏えい等（またはそのおそれ）
- 不正に利用されることで財産的被害が生じるおそれがある個人データの漏えい等
- 不正の目的をもって行われたおそれがある行為による個人データの漏えい等
- 本人の数が1,000人を超える漏えい等
報告は2段階です。施行規則第8条により、事態を知ったあと「速やかに」行う速報と、原則として知った日から30日以内（不正の目的による行為の場合は60日以内）に行う確報があります。生成AIに顧客の個人データを入力して流出させた場合も、上記の類型に該当すれば報告義務が生じ得るため、自社の対応手順にこの流れを組み込んでおくと安心です。
出典・参考資料（2件）
ここでは生成AIに関わる場面に絞って要点を整理しましたが、情報漏えいが発覚したときの初動から個人情報保護委員会への報告・本人通知、再発防止までの流れは、以下の記事で手順ごとに詳しく解説しています。
個人情報漏洩が発覚したら？初動から報告義務・再発防止までの対応フローを解説
顧客情報の入った端末を紛失した、不審なメールの添付を開いてしまった、委託先から「御社のデータが漏れた可能性がある」と連絡が来た——個人情報の漏えいは、どの企業にも起こり得ます。いざ直面すると、「まず何をすればいいのか」「どこに報告する義務が…
生成AIの利用を守るツールの種類と選び方
ここからは、ルールと設定を技術面で補うツールを、役割ごとに紹介します。生成AIの情報漏洩対策で使われるツールは、大きく次の4つのタイプに分けられます。
- 利用監視・操作ログ型：PCの操作やWebアクセスを記録し、生成AIサイトへのアクセスや許可外ソフトの利用を監視・制限する
- CASB・シャドーAI検知型：社内で使われているクラウドサービス・生成AIを可視化し、リスクに応じて利用を制御する
- AIガバナンス型：利用中のAIアプリやモデルを棚卸しし、アクセス制御やプロンプト単位の制御で安全に使わせる
- DLP型：機密情報の社外送信や生成AIへの入力を検知・ブロックする
自社の課題が「社員が何を使っているか分からない」ならCASB・シャドーAI検知型、「機密情報の送信そのものを止めたい」ならDLP型、「利用を記録して抑止したい」なら利用監視・操作ログ型が起点になります。以下では、この4タイプそれぞれの代表例を1つずつ紹介します。国内で導入しやすい利用監視型から、海外で実績のあるCASB・AIガバナンス・DLPの専門ツールまでを並べました。
料金は、Eye“247” Work Smart Cloudのように公開されているものもあれば、Netskope・Zscaler・Forcepointのように規模・構成に応じた個別見積り（要問い合わせ）のものもあります。後者は中堅〜大企業での導入が中心です。まずは自社の課題に合うタイプを絞り、各社の最新の料金・要件を確認してください。
| サービス名 | Eye"247" Work Smart Cloud | Netskope | Zscaler（生成AIセキュリティ） | Forcepoint DLP |
|---|---|---|---|---|
| タイプ | 利用監視・操作ログ | CASB・シャドーAI検知 | AIガバナンス | DLP |
| 生成AI利用に対して防げること | URL閲覧・クリップボード操作などの PCログで生成AIの利用実態を 可視化・記録し内部不正を抑止 （記録・監視が主で直接遮断ではない） | 社員が使う生成AIサービスを CASBで可視化しリスクベースで制御 DLPでプロンプトへの機密入力を制御 | 生成AIアクセスを許可／ブロック／ コーチングの3段階で制御 プロンプト単位のインラインDLP シャドーAI（AI資産）の棚卸し | 生成AIへの機密データ入力を 可視化・制御 送信・アップロード・印刷など 漏えい経路を横断して検知・ブロック |
| 主な機能 | PC操作ログ（1分間隔） URL・クリップボード操作記録 デバイス制御・IT資産管理 | CASB／SWG／ZTNA Cloud Confidence Index （生成AIツール1,800以上を評価） DLP | AI資産管理（シャドーAI検出） Secure Access to AI プロンプトDLP（辞書100以上） AIレッドチーミング | 機密情報の検知・ブロック （メール・クラウド・Web・印刷） 100超のプリセットポリシー ユーザー単位リスクスコアリング |
| 提供形態 | クラウド（SaaS） | クラウド（SASE／SSE） | クラウド（SSE／ゼロトラスト） | ソフトウェア／SaaS |
| 詳細情報 | 公式資料を見る | 公式サイト | 公式サイト | 公式サイト |
※各社公式サイト・掲載情報をもとに作成（2026年11月時点）。料金・機能は変更される場合があるため、導入前に各社の最新情報をご確認ください。
1. Eye“247” Work Smart Cloud（株式会社フーバーブレイン）
Eye“247” Work Smart Cloudは、PCの操作ログから「誰が・いつ・何を操作したか」を記録・可視化するクラウド型サービスです。URLアクセスの監視や利用禁止ソフトウェアの制御ができるため、生成AIサイトへのアクセスや、許可していないAIツールの起動を監視・制限する用途に使えます。
ファイル操作ログ・クリップボード操作ログ・個人情報を含むファイルの検知といった機能も備え、何が持ち出されようとしたかを後から追跡できます。初期費用は無料で、月額は契約台数に応じた1台あたりの従量制（税別で100台以上は400円から）、14日間の無料トライアルも用意されています。
導入実績は3,000社以上（2026年10月時点）で、PCの操作ログを1分間隔で記録します。公式サイトでは、労務管理・情報漏えい対策・IT資産管理を1つのツールで扱えるとしています。
2. Netskope（Netskope, Inc.）
Netskopeは、ゼロトラストを基盤にCASB・SWG・DLPなどを統合したSASE型のセキュリティプラットフォームです。社内で使われているクラウドサービスや生成AIの利用を可視化し、リスクに応じて制御できる点が、シャドーAI対策の軸になります。
独自の評価データベース「Cloud Confidence Index」では、多数のクラウドアプリと生成AIツールをセキュリティ・プライバシーなどの属性で格付けしており、どのAIツールが安全かを判断する材料になります。生成AIへのプロンプト入力に対するDLP（機密データの入力制御）にも対応しています。
3. Zscaler（Zscaler, Inc.）
Zscalerは、ゼロトラスト基盤の上に生成AIの利用統制に特化した機能群を展開しています。利用中のAIアプリ・モデルを棚卸しするAI資産管理と、シャドーAIの検出が特徴で、「社内のどこで、どんなAIが使われているか」を把握する用途に向きます。
ブラウザ経由で生成AIサービスにアクセスする通信を検査し、ロールベースのアクセス制御、プロンプトの分類、機密データのフィルタリング、コピー＆ペーストの制御などを行えます。既存のWebゲートウェイやDLPの基盤を活かして、生成AI利用を可視化・制御したい企業に適しています。
4. Forcepoint DLP（Forcepoint LLC）
Forcepoint DLPは、機密情報の社外送信・クラウドアップロード・Webや生成AIアプリへの入力・印刷などを検知・ブロックするデータ漏えい対策（DLP）製品です。エンドポイント・ネットワーク・クラウド・メールを横断して、機密データの動きを一貫したポリシーで制御できます。
規制や情報種別に対応したプリセットポリシーを多数備え、AIによるデータ分類や、ファイル単位ではなく利用者のふるまい・リスクに応じて制御するリスク適応型のアプローチが特徴です。生成AIへの機密データ入力の可視化・制御にも対応しており、「送信そのものを止めたい」ニーズに向きます。
本記事で触れたAIガバナンス型のように、シャドーAIの可視化やAI利用統制に特化したツールをさらに比較検討したい場合は、以下の記事で代表的な3タイプの違いと選び方を解説しています。
まとめ｜使わせながら守る仕組みを整える
生成AIの情報漏洩対策は、ルール（社内ガイドライン・入力の線引き・教育）、設定（学習オフ・法人プランへの切替）、ツール（利用監視・DLP・CASB・AIガバナンス）の3つを組み合わせて、使わせながら守ることが基本です。
生成AIの情報漏洩対策は、社内の情報資産を守る取り組み全体の一部でもあります。マルウェアや不正アクセス、端末や持ち出しの管理など、守る対象別に社内セキュリティ全体のソリューションを見渡して比較検討したい場合は、以下の記事もあわせてご覧ください。
まずは自社利用ツールのデータの扱いと学習オフ設定を確認し、入力してはいけない情報を明文化したガイドラインを作り、必要に応じて利用監視・DLPなどのツールで技術的に補いましょう。ツールの比較から始めたい場合は、下記から複数サービスの資料をまとめて取り寄せられます。
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よくある質問（FAQ）
Q. 生成AIの情報漏洩対策とは何ですか？
A. 生成AIの情報漏洩対策とは、社員が業務で使う生成AIに社外秘や顧客情報が入力されて外部に出ていくのを、ルール・設定・ツールの3つで防ぐ取り組みです。利用を全面禁止するのではなく、使わせながら漏えいを防ぐ仕組みを整えることが現実的な出発点になります。
Q. 生成AIを使うと、なぜ情報が漏れるのですか？
A. 生成AIから情報が漏れる主な経路は、入力内容のモデル学習への再利用、チャット履歴の保存・不正アクセス、外部連携や拡張機能経由の送信、プロンプトインジェクション、バグや偽アプリの5つです。多くは「学習に使われる設定のまま機密情報を入力してしまう」という人起因の経路から始まるため、ツール側の設定の見直しと入力の線引きが効きます。
Q. 生成AIの情報漏洩対策は何から始めればいいですか？
A. 生成AIの情報漏洩対策は、まず人が守るルール（ガイドラインと入力の線引き）を決め、次にツール側の学習オフ・法人プランの設定を見直し、最後に利用監視やDLPで技術的に補う、という順番で進めるのが分かりやすいです。いきなりツール導入から入るより、ルールと設定で土台を作るほうが、費用をかけずに大きなリスクを下げられます。
Q. 無料版のChatGPTやGeminiを業務で使っても大丈夫ですか？
A. 個人向け・無料プランの業務利用は、入力内容が既定でモデルの学習に使われる場合があるため避け、学習に使わない設計の法人・商用プランへ切り替えるのが安全です。同じサービスでも個人向けと法人・商用でデータの扱いが大きく変わるため、プランの切り替え自体が有効な漏洩対策になります。
Q. 社員の生成AI利用は全面禁止にすべきですか？
A. 生成AIの利用は、全面禁止よりも、許可したツールを用意したうえで漏えいを防ぐ仕組みを整えるほうが現実的です。禁止だけで押さえ込むと、現場が個人アカウントの無料版をこっそり使う「シャドーAI」を招き、会社が把握できない経路で情報が流れるおそれがあります。
Q. 生成AIに一度入力してしまった情報は後から削除できますか？
A. 一度入力した情報を完全に取り消せるかは、サービスと設定によって異なり、チャット履歴を削除しても、すでに学習に取り込まれた内容を後から取り除くのは難しいのが実情です。だからこそ、入力してしまってからの対処より、入力前の線引き（社外秘・個人情報を入れない）と学習オフ設定で未然に防ぐほうが確実です。
Q. 顧客情報を生成AIに入力して漏えいさせた場合、報告義務はありますか？
A. 漏えいした情報が個人情報保護法上の「個人データ」に当たり、一定の条件を満たすと、個人情報保護委員会への報告と本人への通知が法律上の義務になります。条件は、要配慮個人情報を含む・財産的被害のおそれがある・不正目的による・本人の数が1,000人を超える、のいずれかへの該当です。
報告は、事態を知った後「速やかに」行う速報と、原則30日以内（不正の目的による行為の場合は60日以内）に行う確報の2段階です。
出典・参考資料（2件）
Q. DLPや利用監視などのツールは必ず導入しないといけませんか？
A. DLPや利用監視などのツール導入は必須ではなく、まずルールと設定で守り、それだけでは防ぎきれない部分を利用監視・DLP・CASBなどで技術的に補うのが基本の考え方です。「社員が何を使っているか分からない」ならCASB・シャドーAI検知型、「機密情報の送信そのものを止めたい」ならDLP型、「利用を記録して抑止したい」なら利用監視・操作ログ型、というように自社の課題に合わせて選びます。
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マネックス証券 フィナンシャル・インテリジェンス部 暗号資産アナリスト
松嶋真倫
監修の範囲は記事の一般的な解説部分であり、比較表および各製品・サービスの紹介内容は監修の対象外です。
