【AI情報漏洩】ChatGPTなど生成AIで起こる危険と防止策｜企業のセキュリティ担当者必読
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生成AIの導入が進む一方で、機密情報や個人情報の入力による「情報漏洩リスク」が深刻化しています。実際に、ChatGPTやCopilotなどのAIツールを通じてソースコードや顧客データが流出する事例も発生しています。本記事では、「AI 情報漏洩」というテーマのもと、発生原因・被害事例・防止策を網羅的に解説。社内ルールの整備、学習設定、アクセス管理、ツール選定など、企業が今すぐ実施すべき具体的対策をわかりやすく紹介します。
AIによる情報漏洩とは？どのような仕組みで起こるのか
AIを業務に取り入れる企業が増える一方で、「AIによる情報漏洩」という新たなリスクが注目されています。AIは大量のデータを取り込み、学習・生成を繰り返すことで高度な出力を行いますが、そのプロセスの中で意図せず機密情報や個人情報が外部に漏れる可能性があります。ここでは、AIの仕組みと情報漏洩が起こるメカニズムをわかりやすく整理します。AI情報漏洩の基本：生成AIの学習・保存・出力の仕組み
生成AIは、入力されたデータをもとに学習を行い、自然な文章や画像などを生成します。この「学習」や「保存」のプロセスでは、利用者が入力した情報がAIの内部モデルやログに一時的または継続的に保持される場合があります。たとえば、社外秘の文書や顧客情報を入力してしまうと、AIがその内容を学習データの一部として記憶し、別の利用者の出力に影響を与えるリスクもあります。AIの仕組み上、データがどの段階で保持・破棄されるかを完全に把握するのは難しく、これが「AI情報漏洩」の大きな懸念点となっています。
企業がAIを導入する際には、入力データがどのように扱われ、どの範囲で保存・学習されるのかを確認することが不可欠です。
情報漏洩と情報流出の違いとは？
「情報漏洩」と「情報流出」は似た言葉ですが、意味には明確な違いがあります。一般的に「情報漏洩」は、内部の人やシステムの不備によって意図せず情報が外部に出てしまうことを指します。一方、「情報流出」は、悪意のある第三者による不正アクセスや攻撃など、外部要因によって情報が盗み出されるケースを指します。
AIの場合、この両方の要素が複合的に絡むことがあります。たとえば、社員が生成AIに社内データを入力してしまう（内部起因）と、それがAIの学習や通信経路を通じて第三者に取得される（外部起因）というように、漏洩と流出の境界があいまいになるのです。
そのため、AIを利用する際には「人為的ミス」と「外部攻撃」の両面から対策を講じることが重要です。
AIが扱うデータの種類と漏洩リスクの関係
AIが扱うデータには、大きく分けて「機密情報」「個人情報」「一般情報」の3種類があります。機密情報には社内戦略や設計図、取引条件などが含まれ、外部に漏れると企業価値や競争力を損なう恐れがあります。個人情報は顧客データや従業員情報など、法的保護が求められるデータです。一般情報は公開前提のデータですが、他情報と組み合わせることで思わぬリスクが生じる場合もあります。AIはこれらの情報を区別せず処理するため、入力段階で「どのデータを扱ってよいのか」を明確に定義することが必要です。さらに、AIツールによっては学習データがクラウド上に一時保存されることもあるため、利用環境の確認や権限設定の見直しが欠かせません。
AIの利便性を最大限に活かすためには、リスクを理解したうえで安全な運用ルールを整備することが第一歩となります。
生成AIによる情報漏洩の主な原因は？
AIによる情報漏洩は「人のミス」「設定不備」「悪用攻撃」など複数の要因が重なって発生します。特に生成AIは入力データを扱うため、管理や設定の甘さがそのままリスクになります。ここでは主な5つの原因を簡潔に紹介します。機密情報・個人情報を入力してしまう人為的ミス
社員が誤って社外秘や顧客情報をAIに入力してしまうケースが多く見られます。AIの仕組み上、一度送信した内容が内部で保持される可能性もあり、削除しても残ることがあります。誤入力を防ぐには、入力禁止情報のルールと社員教育が不可欠です。学習設定（オプトアウト）未対応によるデータ蓄積
AIによっては、入力データが自動で学習に使われる場合があります。設定を変更しないまま利用すると、機密情報が学習データに含まれるおそれがあります。業務で利用する際は、学習を制御できる環境を選ぶことが大切です。プロンプトインジェクションなどの悪用攻撃
不正な命令文を送り、AIから情報を引き出す「プロンプトインジェクション」も問題です。 ユーザーが知らないうちに内部情報を出力してしまうことがあり、対策には出力制限や社員への注意喚起が欠かせません。セキュリティ設計やアクセス権管理の不備
管理者権限の設定ミスやアクセス制御の不備によって、内部から情報が漏れることもあります。最小権限の原則とアクセスログの監査で、誰がどの情報に触れたかを明確にしておくことが重要です。外部サービス連携時の設定ミス・共有範囲の誤り
AIツールを他のクラウドサービスと連携した際、共有範囲の設定を誤るとデータが外部に公開されることがあります。 社内承認済みのサービスだけを使用し、設定を定期的に確認することが安全運用の第一歩です。AIを原因とする情報漏洩の事例にはどんなものがある？
AIの情報漏洩は、実際に多くの企業で発生しています。ここでは代表的な5つのケースを取り上げ、その特徴を簡潔に解説します。ソースコードや設計情報の流出事例
開発者がAIにコードを入力し、修正を依頼した結果、内部情報が外部に残るケースがあります。ソースコードにはシステム構成やAPIキーが含まれるため、漏れると重大な被害を招きます。顧客情報・認証情報の漏洩事例
過去の顧客対応データやパスワードをAIに入力し、ログに残ってしまう例もあります。認証情報の流出は不正アクセスにつながるため、業務データの入力ルールを徹底することが必要です。チャット履歴や他ユーザーのデータが表示された事例
AIのシステム不具合により、他人のチャット内容が誤表示される事故も報告されています。利用するサービスの信頼性や障害時の対応体制を確認することが大切です。第三者によるデータベース操作・改ざんの事例
AIと社内システムを連携させる際、通信暗号化が不十分だと外部から改ざんされる危険があります。アクセス制御と通信のSSL化が必須です。大手企業が直面した生成AIの情報漏洩トラブル
大手メーカーでも、社員が生成AIに製品情報を入力して外部流出した例があります。AIを安全に使うには、ガバナンスと教育を両立させる仕組みづくりが欠かせません。AI情報漏洩が発生した際のリスクと影響は？
AIによる情報漏洩は、企業に長期的なダメージを与えます。ここでは代表的な4つの影響をまとめます。企業の信頼低下・ブランド毀損
一度の漏洩で、長年築いた信頼が崩れます。SNSでの拡散や報道により「管理が甘い企業」と見なされ、ブランドイメージが損なわれます。法的責任や制裁金などのコンプライアンスリスク
個人情報保護法やGDPRに抵触すれば、報告義務や制裁金が発生します。取引先との契約違反にもつながり、損害賠償を求められることもあります。顧客離れや競合への情報流出による損害
顧客情報が漏れれば、信頼を失い離反を招きます。さらに流出したデータが競合に渡ると、事業上の優位性を失う危険があります。システム停止や業務効率低下などの運用面への影響
漏洩対応や原因調査に時間がかかり、業務が一時停止することも。再発防止策や監査コストの増加で、組織全体の効率も下がります。なぜ企業でAI情報漏洩が増加しているのか？
AIによる情報漏洩は、企業の規模や業種を問わず増えています。その背景には、技術の普及スピードに対して、管理体制や教育が追いついていない現状があります。ここでは、漏洩が増加している主な4つの要因を簡潔に整理します。社内でのAI利用ルールや教育不足
AIを業務に導入しても、「どんな情報を入力してはいけないのか」を理解していない社員が多くいます。 特に非IT部門では、AIを安全に使うための知識が不足し、社外秘情報や顧客データを誤って入力してしまう事例も見られます。 基本的なリテラシー教育や、入力禁止情報の明確化が不十分なまま利用が進むことで、リスクが拡大しています。利便性を優先したツール導入とリスク軽視
AIツールを「便利だから」と導入し、セキュリティ検証を後回しにする企業も少なくありません。 特にクラウド型サービスでは、入力データが外部サーバーに保存されるケースもあり、運用を誤ると情報漏洩の原因になります。 導入前にデータの扱いや暗号化の有無を確認し、リスクを評価するプロセスが欠かせません。無料版AIサービスへの無断入力・無許可利用
無料のAIツールでは、入力内容が学習データとして蓄積される場合があります。 その仕組みを理解せずに社内情報を入力すると、他のユーザーに内容が反映される可能性もあります。 また、社内ルールを無視して個人アカウントで利用するケースも多く、結果的に情報が外部に流出するリスクが高まります。シャドーAI（非公式利用）の増加
社員が承認を得ずに独自のAIツールを利用する「シャドーAI」も増えています。こうした非公式ツールはセキュリティ管理の対象外で、データの送信先や保存先が不明なまま使われることが多いです。企業としては、公式に利用できるAI環境を整備し、非公式利用を防ぐ仕組みを構築する必要があります。
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AI情報漏洩を防ぐために企業が取るべき基本対策は？
AIを安全に活用するためには、技術的な対策だけでなく「人と運用」に関する仕組みづくりが欠かせません。ここでは、企業がまず取り組むべき基本的な4つの対策を紹介します。社内ポリシーとAI利用ルールの策定
AIを利用する際の方針を明文化し、社内に周知することが第一歩です。「業務で利用できるAIの範囲」「入力禁止事項」「利用目的」などを明確にし、社員が迷わず行動できる基準を設けましょう。ルールがあっても現場に浸透しなければ意味がないため、定期的な見直しと周知が重要です。
入力禁止データの明確化と教育の徹底
どんな情報をAIに入力してはいけないのかを、具体的にリスト化しておくことが大切です。個人情報や社外秘資料などの扱いを明示し、社員全員が判断できるよう教育を行いましょう。定期的な研修や事例共有を通じて、リスクを自分事として捉えられる環境をつくることが効果的です。
AIツールの権限・アクセス範囲の制限
AIツールの管理者権限やアクセス範囲を最小限に設定することで、情報の扱いを安全に保てます。誰がどのデータにアクセスできるかを明確にし、不要な権限を削除する運用を徹底しましょう。権限の見直しは、ツール導入時だけでなく定期的に行うのが理想です。
ログ・履歴の監査体制を整備する
AIの利用履歴を記録・監査できる仕組みを導入することで、不正利用や誤操作を早期に発見できます。ログを自動で収集し、アクセスや入力内容を確認できるようにしておくと、万が一の際も迅速に原因を特定できます。監査の仕組みはセキュリティ対策の"最後の砦"といえるでしょう。
技術的に実施すべきセキュリティ対策は？
AIを安全に使うには、ルール整備だけでなく技術的な仕組みでリスクを抑えることが重要です。ここでは、情報漏洩を防ぐために企業が実施すべき代表的な4つの技術的対策を紹介します。AIツールの学習オプトアウト・データ保存制御
生成AIの多くは、入力データを学習に利用する仕組みを持っています。業務で使う際は「学習させない（オプトアウト）」設定を行い、入力情報がAIの学習データとして残らないようにしましょう。さらに、AIツール内でのデータ保存期間を短縮し、自動削除設定を有効にすることも効果的です。
DLP・CASBなどによる情報送信制限の導入
社内ネットワークからAIサービスへの情報送信を制御する「DLP（データ損失防止）」や「CASB（クラウドアクセス制御）」を導入することで、機密情報の外部送信を防げます。これらのツールを使えば、AI利用時の入力内容を監視・制御し、社内ルールをシステム的に強制できます。
暗号化・多要素認証などのアクセス管理
AIツールや関連システムへのアクセスには、暗号化通信と多要素認証を組み合わせるのが基本です。特に管理者アカウントやAPI連携は不正アクセスの標的になりやすいため、ID管理やパスワードの強度チェックも欠かせません。
不正アクセス検知・プロンプト監査・可視化の強化
AIの利用状況を常に可視化し、不正アクセスや異常な操作を早期に検知できる体制を整えましょう。プロンプト（命令文）の履歴を監査できる仕組みを導入すれば、意図しない情報送信や外部攻撃をいち早く把握できます。AI利用ログの可視化は、セキュリティ強化の要となる対策です。
ChatGPTなど主要生成AIサービスごとのリスクと対策は？
生成AIはサービスごとに仕組みやデータの扱いが異なり、注意すべきポイントも違います。ここでは代表的な3つのAIサービスと、より安全に活用するための社内専用AI構築の考え方を紹介します。ChatGPT：入力情報の保存と学習設定に注意
ChatGPTでは、入力内容が一時的にサーバーに保存され、学習に利用される可能性があります。業務で利用する際は、設定から「学習に利用しない（オプトアウト）」を選択することが重要です。機密情報を扱う場合は、ChatGPT EnterpriseやAPI版を使ってデータ管理を自社側で制御しましょう。
Copilot：アクセス権とクラウド連携設定の見直し
Microsoft Copilotは、OfficeやTeamsなどのクラウドサービスと連携して動作します。便利な反面、アクセス権が広すぎると、共有ドキュメントや内部ファイルへの自動参照によって情報が漏れるリスクがあります。部署や職種ごとにアクセス範囲を明確にし、不要な共有設定を外すことが大切です。
Gemini：連携アプリと権限範囲の管理
GoogleのGeminiは、Gmailやドライブといったアプリと連携できる反面、権限設定が複雑です。誤って機密ファイルにアクセスできる状態を作らないよう、利用権限の付与・削除を定期的に見直しましょう。組織単位でセキュリティポリシーを統一することが、リスク回避につながります。
社内専用AIの構築でリスクを最小化する方法
最も安全な運用方法は、社内専用環境で動作する生成AIを構築することです。オンプレミスやプライベートクラウド上で運用すれば、入力データを外部に送信せずに済みます。既存のChatGPT APIを利用して、自社データだけを学習させる「限定学習AI」も有効な選択肢です。
AI導入企業が整備すべきルールと教育体制とは？
AIを安全に活用するには、技術的な対策だけでなく「組織的な仕組み」が欠かせません。ここでは、企業が整えるべきルールや教育体制のポイントを紹介します。AI利用ガイドラインと承認フローの構築
まず、社内でAIを使う際のガイドラインを明文化しましょう。「利用可能なツール」「入力禁止情報」「使用目的」などを具体的に定め、導入前には上長や情報システム部の承認を得るフローを設けると安心です。ルールを定期的に更新し、実態に合わせて運用することも大切です。
従業員教育・研修・注意喚起の定期実施
社員一人ひとりがリスクを理解し、安全にAIを扱えるようにする教育体制が必要です。実際の事例を交えた研修やeラーニングを行い、情報漏洩の危険性を具体的に伝えましょう。社内ポータルや掲示などを通じて、日常的に注意喚起を行うことも効果的です。
情報システム部・法務部・現場の連携体制
AIの安全運用には、技術・法務・現場の連携が欠かせません。情報システム部は技術面の安全性を担保し、法務部は契約や規約面のリスクを管理します。現場からのフィードバックをもとにルールを改善することで、より実践的な運用体制が整います。
インシデント発生時の初動対応と報告手順
万が一、AIによる情報漏洩が起きた場合に備え、初動対応の手順を明確にしておきましょう。関係部署への報告経路や外部への公表方針を定め、訓練を通じて迅速な対応ができる体制を築くことが重要です。迅速な初動が、被害の拡大防止と信頼回復の鍵を握ります。
AI情報漏洩対策を支援するIT資産管理・監視ツールとは？
AIの利用が広がるほど、企業は「どこで・誰が・何を入力したか」を正確に把握する必要があります。そこで重要になるのが、IT資産管理や監視ツールを活用した可視化と統制です。ここでは、代表的な仕組みと具体的な支援ツールを紹介します。AI利用ログや操作履歴の可視化による抑止
従業員がどのAIツールを利用し、どんな情報を入力しているかをログとして記録・監視することで、不適切な利用を防止できます。ログの可視化は、万一のインシデント発生時にも原因特定を迅速に行う助けとなります。AI活用の自由度を保ちつつ、透明性を確保する運用が理想です。
アクセス制御・デバイス監視・シャドーAI検出
社外サービスへのアクセス制御や、業務端末の操作監視を組み合わせることで、リスクを大幅に低減できます。また、管理者が把握していないAIツール（シャドーAI）の利用も検知し、対策を取れる体制が重要です。これにより、社内でのAI利用状況を正確に把握できます。
統合IT資産管理ツール「AssetView」でできる対策
ハンモック社が提供する「AssetView」は、AI利用を含むIT資産を一元管理できるツールです。AIツールの利用ログ収集、外部送信制御、端末操作の記録などを自動化し、情報漏洩リスクを可視化します。これにより、AI活用とセキュリティ統制を両立できる環境を構築できます。
まとめ：AIの利便性と情報セキュリティを両立させよう
AIは業務効率を高める強力なツールですが、使い方を誤ると情報漏洩という大きなリスクを招きます。重要なのは、「便利だから使う」ではなく、「安全に使う仕組みを整える」ことです。社内ルールの策定、教育体制の整備、そして技術的なセキュリティ対策を組み合わせれば、AIの利便性と情報保護を両立できます。
AI時代の情報セキュリティは、ツールではなく「組織文化」として根づかせることが鍵です。
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