「社内で生成AIを使ってみたいけれど、セキュリティが不安で踏み出せない」
そんな声が、今多くの企業の現場から聞こえてきます。
たとえば、ChatGPTに業務データを入力しても大丈夫なのか？
誤って社外秘情報を入力してしまった場合、どんなリスクがあるのか？
社内全体で安全に使うには、どこまで整備が必要なのか。
こうした不安や疑問はもっともであり、適切な対応を取らなければ、情報漏洩や誤情報の拡散といった重大なリスクにつながりかねません。
しかし同時に、「リスクがあるから使わない」では、生成AIのもたらす効率化・生産性向上のチャンスを逃してしまうのも事実です。
本記事では、生成AIを業務活用するうえで注意すべきセキュリティの全体像を整理し、企業がとるべき具体的な対策や、社内整備の進め方についてわかりやすく解説します。
- 「社内整備、何から始めればいい？」
- 「どこまでやれば“安心”と言えるのか？」
- 「社員への教育やルール整備はどうするべき？」
そんな疑問を持つ方に向けて、今日から使えるヒントと、実践的なサポート資料をご紹介します。
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生成AI活用におけるセキュリティリスクとは？【全体像を把握】
生成AIの業務利用は、業務効率化やアイデア創出など多くのメリットをもたらしますが、
同時に企業にとって無視できないセキュリティリスクも存在します。
実際、「気づかぬうちに情報が漏洩していた」「AIの出力内容を信じたことで誤った判断を下した」など、企業の信用やビジネスに大きな影響を及ぼすケースも報告されています。
まずは、なぜセキュリティリスクがここまで注目されているのかを整理したうえで、企業が特に注意すべき主なリスクと、実際に発生した事例を見ていきましょう。
なぜ今「生成AI×セキュリティ」が注目されているのか
2023年のChatGPTの登場以降、生成AIはビジネスのあらゆる現場で注目を集め、実際に導入を進める企業も急速に増えています。一方で、AIに社内データを入力した結果、意図せず機密情報が外部に出る、あるいは誤情報を元に業務判断してしまうといった事例も発生しています。
経済産業省やIPAなども、生成AIの活用ガイドラインを相次いで公開し、企業側にも情報管理やガバナンスの強化が求められ始めています。
つまり今、生成AIの「利便性」と「リスク管理」を両立させる体制づくりが、企業にとって喫緊の課題となっているのです。
主なリスク分類（情報漏洩・誤情報・悪用・法令違反・プロンプトインジェクション）
生成AIのセキュリティリスクは、単なる「情報漏洩」だけにとどまりません。企業が注意すべきリスクは、主に以下の5つに整理できます。
| リスクカテゴリ | 内容 |
| ①機密情報の漏洩 | 社員がAIに業務データを入力し、外部AIサービスに蓄積されてしまうリスク。ChatGPTなど外部API連携ツールでは特に注意が必要です。 |
| ②誤情報の出力 | 生成AIは事実確認を行わないため、誤った内容をあたかも正確かのように生成する場合があります。 |
| ③出力情報の悪用 | 作成されたテキストや画像が著作権を侵害している可能性があり、二次利用時にトラブルとなるケースもあります。 |
| ④法令違反・契約違反 | 利用規約に反した使い方や、個人情報・営業秘密の取り扱い違反など、法的トラブルにつながるおそれもあります。 |
| ⑤プロンプトインジェクション | 悪意あるプロンプトにより、AIが不正な命令に従うことで情報が漏洩するなどのリスクも懸念されています。 |
これらは単独で発生するだけでなく、複合的に作用して重大な事故につながる可能性もあるため、企業として体系的な対策が求められます。
【具体例】実際に起きたセキュリティ事故・トラブル事例
以下は、実際に報告されている生成AIに関する事故の一例です。
- 大手企業での内部情報漏洩（2023年）
社員がChatGPTに業務マニュアルの内容を入力し、外部サーバーに記録されていたことが判明。
企業側は即座に生成AIの業務利用を全面禁止。 - 誤情報に基づく資料作成トラブル
社内会議で使用するレポートをChatGPTに下書きさせたところ、引用元が実在しない論文だった。
確認不足により信用を損ねる事態に。 - プロンプトインジェクションによる情報露出
AIに悪意ある入力を行ったことで、他ユーザーのやり取りが出力されるという問題が発生。
こうした事例を見ると、生成AIは使い方次第で“武器”にも“リスク”にもなり得ることがわかります。リスクを正しく理解し、整備すべき対策を明確にしておくことが重要です。
リスクを抑えるために必要な“社内整備”の全体像
生成AIのリスクを正しく理解しても、それだけでは安全な活用にはつながりません。
業務で安心して使える状態にするには、企業としての“整備”が欠かせないのです。
とくに重要なのは、「ツール導入」だけで終わらせず、ポリシー、体制、教育、人材などをバランスよく整えることです。
ここでは、企業が生成AI活用において整えるべき主な観点を、フレームワークとして整理します。自社に何ができていて、何が不足しているのかを考えるヒントとしてご活用ください。
【フレームで把握】リスク対応の4ステップ（①ポリシー、②ツール、③人材、④教育）
生成AI活用におけるセキュリティ整備は、大きく次の4つの柱で構成されます。
- ポリシー整備（ルール）
何をOKとし、何を禁止とするか。判断に迷わないためのガイドラインを整備する。 - ツール・インフラの選定と管理
入力データの保護、ログの監査、セキュリティレベルの高いサービス選定など、
“技術的対策”によるリスク低減がここにあたります。 - 人材・体制づくり
情シスやリスク管理部門との連携を前提としつつ、AI推進責任者の設置も重要。
属人的な判断でAI活用が進まないよう、組織的な推進体制を整えます。 - 教育と運用フローの定着
いくらルールを定めても、社員が内容を理解していなければ意味がありません。
継続的な教育・研修と、ルールが実行される運用フローづくりが不可欠です。
このように、リスクを「どう防ぐか」だけでなく、“誰が、どのタイミングで、どこまで対応すべきか”を設計することが、セキュリティ整備の本質といえます。
誰が何を担当すべき？推進責任者・情シス・現場間の役割分担
生成AIのセキュリティ整備には、複数の部門が関与します。
ありがちな失敗が、「情シスに任せきり」「現場が勝手に使い始める」といった役割の不明確さです。
以下は、一般的な役割分担の例です。
| 担当 | 主な役割 |
| AI推進責任者 | 社内全体のAI活用方針の策定・運用ルールの設計 |
| 情報システム部門 | ツール導入・管理、データ保護、技術面でのセキュリティ対策 |
| 各部署の現場担当者 | 利用ルールの遵守、適切なプロンプト設計、フィードバック提供 |
これらの役割を明確にすることで、「誰がどこまで対応すればいいか」を社内全体で共有でき、責任の所在が曖昧なままAI活用が進むことを防げます。
AI推進責任者がどのような業務を担うのかは、こちらの記事でも詳しく解説しています。
【成熟度モデル】どこまでやれば「安全と言える」のか？
「どこまで対策すれば十分なのか？」という問いに対して、日本ネットワークセキュリティ協会（JNSA）が提唱する「セキュリティ成熟度モデル」が参考になります。
これは、生成AIの導入状況に応じて、次のような段階で整理されます。
| レベル | 状況 | 必要な対策 |
| レベル0（未整備） | ツールが自由に使われており、ルールなし | ポリシー策定・現状把握から開始 |
| レベル1（ルール化） | 利用ルールがあるが、運用は任意 | 教育・チェック体制の整備 |
| レベル2（統制あり） | 情シス管理下で限定利用 | モニタリング・運用改善の仕組み |
| レベル3（全社活用） | 安全性と効果を両立した活用が定着 | 継続的なPDCAと戦略活用 |
自社の現在地がどのレベルにあるかを把握し、段階的に整備を進めることで、過不足のないセキュリティ対策が実現できます。
セキュリティ対策の具体アクションとポイント
リスクと整備の全体像が見えてきたら、次は具体的な対策アクションに落とし込むフェーズです。
ここでは、「ルール」「ツール」「データの扱い」「人への教育」の4つの切り口から、今すぐ取り組める対策とそのポイントを解説します。
【ポリシー整備】利用ガイドラインに必ず入れるべき5項目
まず最優先すべきは、生成AIの利用ルール（ポリシー）を明文化することです。
あいまいなルールのまま利用を許可すると、無意識のうちに重大なリスクを招きます。
以下の5点は、最低限ガイドラインに盛り込むべき項目です。
- 機密情報の取り扱いルール（入力禁止の情報例を明記）
- 利用可能なツールの指定（社内承認済みのサービスのみ許可）
- 出力結果の取り扱い方（自動生成物の二次利用・編集ルール）
- 責任の所在（誤出力や情報漏洩が発生した場合の対応）
- ログ・利用履歴の取得と監査方法
ルールを作るだけでなく、社内全体に周知・教育を生成AIの社内利用ルールを明文化するには、マニュアルの整備が欠かせません。
以下の記事では、記載すべき内容や作り方を詳しく解説しています。行うこともセットで設計しましょう。
▶生成AI活用の社内マニュアルには何を記載すべき？必要な内容と作り方
【ツール選定】業務利用に向く生成AIサービスの選び方
セキュリティ対策においては、どの生成AIツールを使うかも重要な判断軸になります。
無料版のChatGPTや画像生成ツールは、学習データとしてユーザー入力を収集するケースも多く、機密情報との相性が悪いことがあります。
業務利用を前提とする場合は、以下のようなセキュリティ強化型サービスの導入を検討しましょう。
- ChatGPTEnterprise/Teams（OpenAI）
→入力内容が学習に使われず、ログや権限設定が可能
AzureOpenAIService（Microsoft）
→社内ネットワーク内での生成AI活用が可能、セキュリティ基準に対応 - 社内構築型LLM（PrivateGPTなど）
→ローカル環境に構築し、完全にクローズドで運用可能（開発コスト・人材リソース要）
ツール導入時には、アクセス制御・ログ管理機能・データ保持ポリシーなどの確認が必須です。
【データ対策】社外秘情報の扱いとマスキング・ログ管理の実務
生成AIを安全に使うためには、ユーザーがどんな情報を入力するかへの制御も重要です。
とくに以下の対応が現場での事故防止につながります。
- 社外秘・個人情報の自動マスキング（入力前フィルタリング）
- プロンプト入力内容のログ記録・定期監査の実施
- 生成物への透かし・識別タグの付与（後での追跡を可能にする）
こうした対策には、エンドポイント側の設定だけでなく、運用ルールとの組み合わせが不可欠です。たとえば、「月1回、AI利用ログを管理部門がチェックする」といった体制づくりも効果的です。
【教育・啓発】“なんとなく怖い”をなくすセキュリティリテラシー研修の設計
どれほどルールやツールを整えても、最終的に事故を防ぐのは“人”の理解と行動です。
現場の利用者に対しては、次のような教育・研修プログラムが推奨されます。
- 生成AIの基本知識とリスクの基礎（ChatGPTの仕組み・情報の扱い）
- 業務における安全な使い方の事例（やっていいこと／ダメなこと）
- トラブル発生時の対応手順（報告ルート・初動対応）
研修形式としては、eラーニング＋ワークショップの組み合わせが効果的です。
とくに、「プロンプト入力のOK例／NG例」を扱うハンズオン型研修は、現場への定着が高く、実践的な理解を促します。
社員教育を全社展開する際のポイントについては、こちらの記事でもご紹介しています。
よくある誤解と落とし穴｜これをやると危ない
生成AIのセキュリティ対策を進めるうえで、意外と見落とされがちなのが「認識のズレ」です。
ルールを整備したつもりでも、そもそも現場に誤解があれば、リスクを正しくコントロールすることはできません。
ここでは、生成AIを業務で活用しようとする際に、多くの企業で見られる典型的な誤解や落とし穴を取り上げ、なぜ危険なのか、どう対応すべきかを解説します。
「ChatGPTに入力＝社外公開される」は本当？
生成AIを使ってみたいが、「入力した内容が誰かに見られてしまうのでは？」と心配する方は少なくありません。
実際には、OpenAIのChatGPT（無料・Pro）では、初期設定のままだとユーザーが入力した内容がAIの学習に使われることがあります。ただし、「カスタムGPT」や「Enterprise」プランでは、学習対象から除外する設定が可能です。
つまり、「すべての入力が公開される」というわけではないものの、設定やプランに応じてリスクレベルが大きく異なる点には注意が必要です。
また、たとえ学習に使われなかったとしても、不適切な情報の入力（個人情報や顧客名など）自体がルール違反になる可能性があるため、企業としては入力制限の方針を明示すべきです。
「社内構築AIなら安全」は誤解？
「クラウドが怖いから、社内専用の生成AIを構築すれば安全だ」と考えるケースもありますが、これもやや早計です。
確かに、自社環境に閉じたPrivateGPTやオンプレミス構成であれば、外部へのデータ流出リスクは低減します。しかし、完全な安全性を担保するには、次のような前提条件が必要です。
- インフラやネットワークのセキュリティが適切に保たれていること
- LLMのモデルアップデートや脆弱性への対応が継続されていること
- 社内ユーザーのアクセス権限・利用ログが適切に管理されていること
つまり、「閉じているから安全」ではなく、「閉じた環境を正しく運用できる体制があることが前提」なのです。
生成AIを完全遮断することの“新しいリスク”
一方で、リスクを恐れるあまり、生成AIの利用を完全に禁止してしまう企業も見られます。
しかし、これには別のリスクがあります。
- シャドーAI利用の拡大：社内で使えないため、個人アカウントで勝手に使う人が増え、かえってリスクが見えづらくなる
- 他社との差別化の機会損失：業務効率化や情報収集の面で、AIを活用する他社に後れを取る
- 優秀な人材の離職リスク：AIを活用できる環境を求めて、デジタル人材が離れてしまう
これらを防ぐためには、「禁止」ではなく「安全に使える環境をつくる」ことが重要です。
適切な制限と教育によって、生成AIはむしろリスクを低減する手段にもなり得ます。
【チェックリスト付】セキュリティ対策の抜け漏れを防ぐには？
ここまでで、生成AI活用におけるリスクと、企業が取るべき対策の全体像を見てきました。
しかし実際の現場では、「何から手をつけるべきか分からない」「整備の抜け漏れが不安」という声が多く聞かれます。
そこで本セクションでは、企業が生成AIを安全に活用するために確認すべきチェックポイントをリストアップしました。
自社の整備状況を棚卸しし、次のアクションへ進む参考にしてください。
導入前に確認したい10項目チェックリスト
以下は、業務で生成AIを活用する前に最低限確認しておきたいポイントです。
- 利用に関する社内ポリシー（ルール）が策定されている
- 入力禁止情報（例：個人情報、顧客名、未公開情報など）を明示している
- 利用可能な生成AIツールを明確に指定している
- 利用ログの取得・監査体制が整備されている
- 誤情報や偏見のある出力への対応ルールが定められている
- 社内の推進責任者・体制が明確に決まっている
- 社員へのセキュリティ研修が実施されている、または計画されている
- セキュリティに配慮したツール（ChatGPTEnterpriseなど）を選定している
- AI出力物の二次利用時のチェック体制がある
- トラブル発生時の報告・対応フローが明文化されている
これらのうち、5項目以上が未対応であれば、リスクを抱えたまま運用が進んでいる可能性が高い状態です。
早急に整備を進めることをおすすめします。
「まだ整備されていない…」場合にまずやるべきこととは？
もし上記チェックリストで未対応の項目が多くても、落ち込む必要はありません。
重要なのは、どこから着手するかを明確にし、段階的に進めることです。
まずは以下の3ステップから始めてみましょう。
- 現状把握（誰が・どのツールで・どのように使っているか）
- 簡易ポリシーの策定（まずは禁止事項と推奨ツールだけでもOK）
- 小規模な研修・勉強会の実施（社内意識を統一するため）
これらを進める中で、「誰が主導するべきか」「外部の支援が必要か」が明確になっていきます。
自社だけで難しいと感じる場合は、生成AI活用やセキュリティ対策に詳しい外部パートナーの力を借りることも、有効な選択肢です。
整備の第一歩として、生成AI導入を“プロジェクト化”する方法も効果的です。以下の記事でその進め方を詳しくご紹介しています。
▶AI導入をプロジェクト化する｜うまく社員を巻き込んで計画を立てる方法
📌安全な生成AI活用を進めるために
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まとめ｜“リスクがある”ことを理由に止めないために
生成AIは、業務効率化やアイデア創出といった面で大きな可能性を秘めています。
一方で、情報漏洩や誤情報といったセキュリティリスクも現実的な課題として存在します。
だからこそ、企業が取るべき姿勢は「使わない」ことではなく、“安全に使うための準備をする”ことです。
本記事で解説したように、生成AIのセキュリティ対策には次のような段階が必要です。
- 主なリスクを把握し、誤解や思い込みをなくす
- ポリシー・ツール・体制・教育といった社内整備をバランスよく進める
- 段階的なチェックと継続的な改善を行うことで、リスクと成果を両立させる
これらをひとつひとつ丁寧に整えることで、生成AIは企業にとって安心して活用できるパートナーとなります。
AI経営総合研究所では、セキュリティを重視した生成AI研修や、導入支援資料をご提供しています。
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- QChatGPTなどの生成AIに社内データを入力しても大丈夫ですか？
- A
ツールの種類と設定によります。無料版や一般向けのChatGPTでは、入力内容が学習に利用される場合があります。業務で使用する場合は、ChatGPTEnterpriseやAzureOpenAIServiceなど、入力内容が学習されない設計のツールを選ぶと安心です。また、社内ポリシーで「入力禁止データ（個人情報・顧客名など）」を明示することも重要です。
- Q社員が勝手に生成AIを使ってしまうのを防ぐには？
- A
完全な禁止ではなく、「このツールならOK」というガイドラインと教育の両立が有効です。禁止するだけでは、シャドーAI利用（無断利用）を招く可能性があります。利用可能なツールと禁止事項を明記した社内ルールを整備し、定期的な研修を行うことで、社員の意識と行動を整えることができます。
- Qセキュリティ対策の第一歩として何をすればよいですか？
- A
まずは、以下の3つを実施することをおすすめします。
- 現状把握：社員がどのようなツールを、どんな目的で使っているかを調査
- 簡易ポリシー策定：最低限の禁止事項と利用可能ツールを明文化
- 小規模な研修開始：現場の不安や誤解を解消する場を設ける
このステップを踏むことで、無理なく全社整備へとつなげられます。
- Q社内で生成AI研修を行うには、何を教えるべきですか？
- A
研修内容は、以下の4点をカバーするのが効果的です。
- 生成AIの基本知識と仕組み
- 社内ルールと禁止事項の理解
- 実際の業務での活用事例（OK例・NG例）
- セキュリティトラブルの初動対応
これらをeラーニングやワークショップ形式で学べるようにすると、定着率も高まります。
- Q自社だけで整備が難しい場合は、どうすればいいですか？
- A
外部パートナーの支援を活用するのが有効です。特に、セキュリティガイドラインの策定支援や社内研修の提供を行っている専門機関・研修会社に相談することで、安心してAI活用を進める土台を築けます。
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