「社内で生成AIを導入したいが、機密情報の漏洩が心配だ」
「どのような対策をすれば安全に使えるのかわからない」――。多くの企業担当者が、AI活用の大きな可能性を感じつつも、セキュリティへの不安から導入に踏み切れずにいます。しかし、情報漏洩のリスクは仕組みを正しく理解し、適切な対策を講じることで管理可能です。この記事を読めば、AIによる情報漏洩の具体的な原因から、国内外の事故事例、そして企業として今すぐ実践すべき5つの対策までを網羅的に理解できます。安全なAI活用に向けた第一歩を踏み出すための、具体的な知識が身につくはずです。さらに詳しいガイドラインの雛形や、社員研修の進め方についてまとめた資料もご用意していますので、ぜひご活用ください。
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生成AIで情報漏洩はなぜ起こるのか？その仕組みを解説
生成AIによる情報漏洩は、主に従業員が入力したデータが、意図せずAIモデルの学習に利用されてしまうことで発生します。便利なツールの裏側にある仕組みを理解することが、リスク対策の第一歩です。
入力データがAIの学習に利用される仕組み
多くの無料版生成AIサービスでは、入力されたデータをAIモデルの品質向上のために利用することが、初期設定（デフォルト）となっています。つまり、ユーザーが意識的に設定を変更しない限り、入力した社外秘の企画書や顧客とのメール文面などが、自動的にAIの学習データとしてサーバーに送信・蓄積されてしまうのです。この「学習に使われる」という事実を知らないまま利用を続けることが、情報漏洩の最も一般的な入り口と言えるでしょう。（出典：How your data is used to improve model performance）
例えば、業務報告書の要約のために社外秘の情報を含むテキストを生成AIに入力したとします。利用しているサービスの規約や設定次第では、そのデータがAIの学習データとして取り込まれる可能性があります。その場合、入力した機密情報がAIサービスの提供事業者が管理するサーバーに保存され、分析・再利用される可能性があるのです。
第三者への回答として機密情報が出力される可能性
一度AIの学習データに取り込まれた情報は、完全に分離して管理されるとは限りません。懸念すべきは、学習データに含まれた機密情報のかけらが、まったく無関係の第三者が行った質問への回答の中に、意図せず出力されてしまうリスクです。これはモデルの「記憶（memorization）」に起因する現象として研究されています。
AIは膨大な情報を基に単語の繋がりを統計的に学習し、応答を生成します。そのため、学習データに含まれた製品コードや個人名などが、偶然他のユーザーへの回答に紛れ込む可能性はゼロではありません。このリスクは存在しますが、発生確率はモデルや運用方法によって大きく変わるため、適切なサービス選定と対策が重要になります。
情報漏洩が発生する主な原因3パターン
生成AIによる情報漏洩は、単一の原因で発生するわけではありません。主に「従業員の利用方法」「AIサービスの仕様」「外部からの攻撃」という3つのパターンに分類でき、それぞれに応じた対策が求められます。
第一に、最も多いのが従業員の認識不足や誤操作です。生成AIの利便性を優先するあまり、個人情報や顧客リスト、開発中のソースコードといった機密情報を安易に入力してしまうケースです。これがAIの学習データとして利用され、漏洩に繋がる直接的な原因となり得ます。
第二に、AIサービス側の仕様や設定が挙げられます。サービスやプランによっては、入力データをAIの学習に利用することがデフォルト（初期設定）になっている場合があります。利用者がこの設定に気づかないまま使い続けることで、意図せず情報を提供してしまうのです。ただし、主要なプラットフォームが提供するビジネス向けのプランでは、入力データを学習に利用しない設定が標準となっています。
第三のパターンは、悪意ある第三者によるサイバー攻撃です。代表的な手法に「プロンプトインジェクション」があります。これは、AIに対して特殊な指示（プロンプト）を入力することで、開発者が意図しない動作を引き起こさせ、保護されているはずの内部データや他のユーザーの情報を不正に引き出す攻撃です。
【2025年最新】生成AIによる情報漏洩の代表的な事例3選
生成AIに起因する情報漏洩は、もはや理論上のリスクではなく、国内外の企業で実際に発生している問題です。ここでは、企業が直面した代表的な3つの事例を紹介し、その教訓を探ります。（出典：あんしんセキュリティ）
1. 【海外】大手製造業における設計情報の流出
韓国の大手電機メーカーであるサムスン電子で、半導体の設計に関する機密情報が外部に流出した事例が報告されています。 従業員が業務効率化のために、社内のソースコードや会議の議事録といった機密情報をChatGPTに入力したことが原因でした。 この事例は、従業員一人ひとりのセキュリティ意識の欠如が、企業全体の競争力を揺るがす重大なインシデントに直結することを示しています。（出典：PC Watch）
2. 【海外】IT企業でのチャット履歴の誤表示
生成AIサービス提供者自身のシステムに起因する情報漏洩も発生しています。2023年3月、OpenAI社のChatGPTで、一部のユーザーの個人情報やチャット履歴のタイトルが、他のユーザーに表示されてしまうバグが発生しました。 原因は外部ライブラリのバグとされており、クレジットカード情報の一部などが漏洩した可能性も指摘されました。 この事例は、信頼性の高いサービスであってもバグによる情報漏洩のリスクは常に存在し、企業はサービス選定においてセキュリティ体制を慎重に評価する必要があることを教えてくれます。（出典：PC Watch）
3. 【国内】ソフトウェア開発におけるソースコードの漏洩
国内でも、ソフトウェア開発の現場でソースコードが漏洩するリスクが指摘されています。開発者がデバッグやコードの最適化を目的として、開発中のプログラムコードを安易に生成AIに貼り付けてしまうケースです。入力されたソースコードがAIの学習データとなれば、そのコードに含まれる独自のアルゴリズムや、まだ公開されていないサービスの仕様が、第三者に漏洩する可能性があります。特に、セキュリティに関わる認証部分のコードなどが流出すれば、深刻な脆弱性につながる恐れがあります。
情報漏洩が企業に与える深刻な経営リスク
生成AIによる情報漏洩がもたらす損害は、単にデータが失われるという事象に留まりません。企業の根幹を揺るしかねない、信用の失墜や法的な制裁を含む複合的な経営リスクへと発展します。その影響は、大きく分けて4つの側面に整理できます。
まず、「経済的な損失」が挙げられます。情報漏洩が発生した場合、顧客への損害賠償、監督官庁からの課徴金、セキュリティ対策の追加投資など、直接的な費用が発生します。さらに、ブランドイメージの低下による顧客離れや株価の下落など、間接的な経済的ダメージも計り知れません。
次に、「信用の失墜」は最も深刻なリスクの一つです。顧客情報や取引先の機密情報を漏洩させた企業は、社会的な信用を大きく損ないます。一度失った信用を回復するには、長い時間と多大な努力が必要となり、最悪の場合、事業の継続が困難になることもあります。
また、「法的なリスク」も無視できません。個人情報保護法や不正競争防止法などの情報管理に関する法令に違反した場合、違反の程度によっては行政処分や罰金、損害賠償請求の対象となる可能性があります。特に個人情報の取り扱いについては年々規制が強化されており、コンプライアンス違反は企業の存続を危うくします。
最後に、「競争力の低下」です。自社の独自技術や開発中の製品情報、営業戦略といった営業秘密が競合他社に渡れば、市場における優位性を失うことになります。AIを活用して得ようとした生産性の向上が、結果的に自社の首を絞めるという事態になりかねません。
特に注意すべき無料版生成AIの利用リスク
手軽に始められる無料版の生成AIは、個人利用においては非常に有用ですが、企業が業務で利用する際には特有のリスクが伴います。法人向けに提供されている有料プランと比較して、セキュリティ面での懸念が大きく、安易な利用は重大な情報漏洩につながる可能性があります。
入力データがデフォルトで学習に使われる設定
多くの無料版生成AIサービスでは、入力されたデータをAIモデルの品質向上のために利用することが、初期設定（デフォルト）となっています。つまり、ユーザーが意識的に設定を変更しない限り、入力した社外秘の企画書や顧客とのメール文面などが、自動的にAIの学習データとしてサーバーに送信・蓄積されてしまうのです。この「学習に使われる」という事実を知らないまま利用を続けることが、情報漏洩の最も一般的な入り口と言えます。（出典：How your data is used to improve model performance）
法人向けプランに比べセキュリティレベルが低い可能性
法人向けの有料プランは、一般的にセキュリティ機能が強化されています。例えば、入力データを学習に利用しないことが保証されていたり、通信や保存データの暗号化、IPアドレスによるアクセス制限、操作ログの監査機能など、企業利用を前提とした管理機能が提供されます。一方で、無料版ではこれらの高度なセキュリティ機能が提供されていない、あるいは限定的であることがほとんどです。そのため、不正アクセスや内部不正に対する防御が脆弱になりがちです。
国内外における生成AIの利用と情報漏洩に関する規制動向
生成AIの急速な普及とそれに伴うリスクの顕在化を受け、世界各国で法規制やガイドラインの整備が急ピッチで進んでいます。企業は自社のAI活用方針を策定する上で、これらの規制動向を常に把握しておく必要があります。
国内では、経済産業省と総務省が2024年4月19日に「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を公表しました。 このガイドラインは、AI開発者や提供者、利用者といった関係者が、それぞれの立場で取り組むべき事項を体系的に示しており、安全性や公平性、透明性の確保を求めています。法的拘束力はありませんが、企業が責任あるAI活用を進める上での重要な指針となります。（出典：経済産業省）
一方、海外で最も注目されているのが、EU（欧州連合）の「AI法（AI Act）」です。これは世界初の包括的なAI規制であり、2024年に成立し、2025年から段階的に適用が開始されています。 AI法の特徴は、AIシステムがもたらすリスクを4段階に分類し、リスクレベルに応じて異なる義務を課す「リスクベースアプローチ」を採用している点です。 特に、社会インフラや採用活動などで使われる「ハイリスクAI」には厳格な要件が課され、違反した場合には最大で全世界年間売上高の7%に相当する巨額の制裁金が科される可能性があります。EU域内で事業を展開する日本企業も対象となるため、対応が急務です。 （出典：European Commission）
企業が実践すべき情報漏洩を防ぐための5つの対策
生成AIの情報漏洩リスクは、決してゼロにすることはできません。しかし、技術的な対策と組織的なルール作りを組み合わせることで、リスクを許容可能なレベルまで低減させることは可能です。ここでは、すべての企業が実践すべき基本的な5つの対策を紹介します。
1. 社内ルールの策定と周知徹底
最も重要なのは、生成AIの利用に関する明確な社内ガイドラインを策定し、全従業員に周知徹底することです。ガイドラインには、利用を許可するAIツールのリスト、入力してはいけない情報（個人情報、顧客情報、機密情報など）の具体的な定義、利用目的の範囲などを明記します。ルールを作るだけでなく、なぜそのルールが必要なのか、リスクの背景も含めて研修などで丁寧に説明し、従業員の理解を促すことが実効性を高める鍵です。
2. 機密情報や個人情報を入力しない
ガイドラインの中核となるルールが、機密情報や個人情報を生成AIに絶対に入力しないという原則です。例えば、顧客名や連絡先を伏せ字にしたり、具体的な数値データを抽象的な表現に置き換えたりするなど、入力前に情報を匿名化・一般化するプロセスを徹底させることが重要です。従業員が「何が機密情報にあたるか」を正しく判断できるよう、具体的な例を挙げて教育する必要があります。
3. 入力データを学習させない設定（オプトアウト）の活用
多くの主要な生成AIサービスには、入力したデータをAIの学習から除外する「オプトアウト」機能が用意されています。例えばChatGPTでは、設定画面からチャット履歴と学習を無効にすることができます。 業務で利用する際には、このオプトアウト設定を必ず有効にするよう、社内ルールで義務付けるべきです。これにより、意図せず情報が学習データとして利用されるリスクを大幅に低減できます。 （出典：How your data is used to improve model performance）
4. 法人向け・高セキュリティなAIサービスの選定
無料版ツールの安易な利用は避け、セキュリティが担保された法人向けAIサービスを選定することが賢明です。例えば、「Azure OpenAI Service」のようなサービスは、Microsoft Azureの堅牢なセキュリティ基盤上で提供され、入力データがOpenAI社のモデル学習に使われないことが契約で保証されています。このようなサービスは、閉域網接続や厳格なアクセス管理など、企業のセキュリティ要件に対応できる機能を備えています。
5. 定期的な従業員へのリテラシー教育
ルールやツールを整備するだけでは不十分です。生成AIの技術やリスクは日々変化するため、従業員に対する継続的なリテラシー教育が不可欠です。新たなサイバー攻撃の手口や、最新のサービスにおけるセキュリティ設定の方法、実際に発生した情報漏洩事例などを定期的に共有し、全社のセキュリティ意識を高く保ち続ける努力が求められます。研修を通じて、従業員一人ひとりが「会社の情報を守る当事者」であるという自覚を持つことが、最も効果的な防御策となります。
安全なAI活用のための社内ガイドライン策定のポイント
実効性のある社内ガイドラインを策定するためには、単に禁止事項を羅列するだけでなく、従業員が安全かつ効果的にAIを活用できるような「攻め」と「守り」のバランスが重要です。利用目的の明確化、具体的な禁止事項の例示、そして相談体制の整備が成功の鍵を握ります。
まず、ガイドラインの冒頭で「何のためにAIを使うのか」という目的と基本方針を明示します。例えば、「定型業務の効率化」や「新たなアイデアの創出支援」など、ポジティブな活用目的を示すことで、従業員が前向きにルールを遵守する動機付けになります。
次に、最も重要な「利用ルール」のセクションでは、以下の項目を具体的に定めることが推奨されます。
- 利用可能なAIツール：会社がセキュリティを確認し、利用を許可したツールのリストを明記します。リストにないツールの業務利用は原則禁止とします。
- 入力禁止情報の定義：「個人情報」「顧客情報」「技術情報」「非公開の財務情報」など、入力してはならない情報の種類を具体例と共に示します。判断に迷う場合の相談窓口も明記しておくと良いでしょう。
- 情報公開前の確認プロセス：AIが生成した文章や画像を社外に公開する（例：プレスリリース、SNS投稿）際の、上長や法務部門による確認フローを定めます。
- オプトアウト設定の義務化：利用許可ツールについては、入力データを学習させない設定（オプトアウト）を必須とし、その設定方法をマニュアルなどで周知します。
- インシデント発生時の報告義務：万が一、情報漏洩が疑われる事態が発生した場合の、速やかな報告ルートと担当部署を明確にします。
最後に、ガイドラインは一度作って終わりではありません。AI技術の進化や新たなリスクの出現に合わせて定期的に内容を見直し、改訂していく運用体制を整えることが、ガイドラインを形骸化させないために不可欠です。
2025年以降の生成AIと情報セキュリティの動向予測
2025年以降、生成AIを巡る情報セキュリティの潮流は、大きく二つの方向に進むと予測されます。一つは、データを外部に出さずにAIを利用する技術の普及であり、もう一つは、AIを悪用したサイバー攻撃のさらなる高度化です。企業はこれらの変化に対応していく必要があります。
ローカルLLMの普及とオンプレミス環境での活用
現在主流のクラウド型AIサービスが抱える情報漏洩リスクへの対策として、「ローカルLLM」への注目が高まっています。ローカルLLMとは、自社のサーバーやPCなど、完全に管理下にある環境（オンプレミス）で大規模言語モデルを動作させる技術です。この方法では、入力データがインターネットを経由して外部に送信されることがないため、機密情報を扱う金融機関や医療機関、研究開発部門などでも、情報漏洩のリスクを極小化してAIの恩恵を受けることができます。これまでは高い導入コストや専門知識が課題でしたが、オープンソースモデルの性能向上とハードウェアの進化により、今後はより多くの企業で導入が進むと見られています。
AIによる新たなサイバー攻撃と防御技術の進化
一方で、攻撃者側もAIを積極的に活用し始めています。AIによって生成された、文法的に自然で巧妙なフィッシングメールや、ターゲット企業に合わせてカスタマイズされたマルウェア（悪意のあるプログラム）など、従来の手法よりも検知が困難なサイバー攻撃が増加すると予測されます。また、AIに脆弱性を自動で発見させるような攻撃手法も進化していくでしょう。
これに対し、防御側もAIを活用した対策技術（AI-driven cybersecurity）の導入が進みます。AIがネットワークの通信パターンを常時監視し、人間では気づけないような異常な振る舞いをリアルタイムで検知・遮断するシステムや、AI同士が模擬攻撃を繰り返して未知の脆弱性を発見・修正する自律的な防御メカニズムなどが実用化されていくと考えられます。
ai 情報漏洩に関するFAQ
ここでは、AIの情報漏洩に関してよく寄せられる質問とその回答をまとめました。
Q. ChatGPTに入力した情報はすべて学習されてしまうのですか？
A. いいえ、必ずしもすべてが学習されるわけではありません。 無料版を初期設定のまま利用している場合は、入力データがAIモデルの学習に利用される可能性があります。しかし、設定画面でチャット履歴と学習をオフにする「オプトアウト」を行うことで、学習データとしての利用を防ぐことができます。 また、法人向けの「ChatGPT Team」や「Enterprise」プラン、あるいはAPI経由での利用では、入力データはモデルの学習には利用されないとOpenAI社は明記しています。 （出典：OpenAI Help Center）
Q. API経由で利用すれば情報漏洩のリスクはなくなりますか？
A. リスクは大幅に低減されますが、ゼロにはなりません。 OpenAIやMicrosoft Azureなどの主要なプラットフォームでは、APIを通じて送信されたデータは、モデルの学習には利用しない方針を明確にしています。 これにより、入力データが第三者への回答に使われるリスクはほぼなくなります。ただし、サービス提供者のサーバー上でデータが一時的に処理・保持されるため、そのサーバーへの不正アクセスや内部関係者による漏洩といったリスクは依然として残ります。利用するサービスの利用規約やセキュリティに関するドキュメントを必ず確認することが重要です。（出典：OpenAI Business Data）
Q. 従業員が個人で使っているAIツールを会社は管理できますか？
A. 技術的に完全に管理・制限することは困難ですが、ルールと教育でリスクを管理することは可能です。 従業員が個人アカウントで利用するWebサービスを、会社のネットワークから完全に遮断することは現実的ではありません。そのため、最も重要な対策は社内ガイドラインを策定し、業務における私用AIツールの利用を明確に禁止することです。その上で、なぜ禁止するのか、どのようなリスクがあるのかを具体的に示すセキュリティ教育を徹底し、従業員一人ひとりの意識を高めることが求められます。
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まとめ：AIの情報漏洩リスクを理解し、万全な対策で安全に活用しよう
本記事では、生成AIにおける情報漏洩の仕組みから原因、具体的な対策までを網羅的に解説しました。AIを業務活用する上で、セキュリティリスクへの対応は避けて通れない重要な課題です。
この記事の要点をまとめます。
- 情報漏洩の主な原因は、利用するサービスやプランによって入力データがAIの学習に利用され、第三者への回答に含まれてしまう可能性があること。
- 従業員の認識不足による機密情報の入力が、漏洩の最も一般的なきっかけとなる。
- 対策の基本は、社内ガイドラインの策定、法人向け高セキュリティサービスの選定、そして継続的な従業員教育である。
- 入力データを学習させない「オプトアウト」設定の活用は、すぐに実践できる効果的な技術的対策の一つ。
- EUのAI法など、国内外で規制強化の動きが加速しており、法規制への対応も必須となる。
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