企業でChatGPTを安全に使うには？情報漏洩リスクと対策・運用体制を徹底解説

ChatGPTを業務に取り入れる企業が急増する一方で、最も多く寄せられる懸念が「情報漏洩リスク」です。
実際、社員が社外秘の情報を入力してしまい、外部にデータが流出した事例も国内外で発生しています。

しかし、こうしたリスクの多くは「仕組みと理解」で防ぐことができます。
重要なのは、“使う・使わない”の判断ではなく、どうすれば安全に活用できるかを全社で設計することです。

本記事では、企業がChatGPTを導入・運用するうえで押さえるべき

• 情報漏洩リスクの実態
• 起こりやすい原因と事例
• 具体的な対策と教育体制のつくり方

 を体系的に解説します。

「AI活用を禁止する」のではなく、 「安全に成果を出す仕組みをつくる」ための実践ガイドとして、貴社のAI推進体制にお役立てください。

ChatGPTの情報漏洩リスクとは？

ChatGPTは、質問や依頼に対して自然な文章を自動生成してくれる非常に便利なツールです。
しかし、その仕組みを正しく理解していないと、社外秘情報や個人情報が意図せず外部に漏れてしまうリスクを抱えています。

ここでは、企業が特に注意すべき3つの情報漏洩リスクを解説します。

入力した情報が外部に学習・保存される可能性

ChatGPT（無料版）は、ユーザーが入力した内容を学習データとして利用する仕様になっています。
つまり、一度入力した情報はOpenAIのサーバー上で保持され、将来的にAIの性能向上に使われる可能性があります。

そのため、社外秘の資料内容や顧客情報、未発表の企画などを入力すると、 それらの情報がAIの学習プロセスに取り込まれ、別のユーザーの会話から再生成されるリスクがあります。

特に「無料版GPT-3.5」や「ブラウザ上での利用」では、こうした学習リスクが高い傾向にあります。
機密情報を扱う企業が安全に活用するためには、入力データを学習に使わない設定が可能な有料版（ChatGPT Enterpriseなど）や、 社内専用環境の利用を検討すべきです。

関連情報： ChatGPT無料版の使い方と制限を徹底比較｜GPT-4との違い・企業での安全な活用法

生成された文章からの“二次漏洩”にも注意

ChatGPTが生成する回答にも、思わぬ情報が含まれることがあります。
たとえば、他者が似たプロンプトを入力した場合、AIが過去に学習した情報や生成内容を再出力してしまうケースがあります。

これは、直接データを流出させる「一次漏洩」ではなく、 生成物を通じて機密情報が間接的に外部へ伝わる「二次漏洩」と呼ばれるものです。

また、社内で生成した文章をメールやチャットで転送・共有する際も注意が必要です。
AIが出力した文面の中に、業務上の内部データや判断根拠が含まれている可能性があるため、
社内のルールとして「生成物の再利用時の確認手順」を設けることが求められます。

シャドーAI利用による管理不能リスク

もう一つ見落とされがちなリスクが、「シャドーAI」と呼ばれる現象です。
これは、情報システム部門の管理外で、社員が個人アカウントや無料ツールを使って勝手にChatGPTを利用する行為を指します。

善意で業務効率化を図ろうとした結果、機密情報を入力してしまうケースが少なくありません。
IT部門が把握していない利用が増えると、どの情報がどこに送信されたのかを追跡できず、ガバナンスが崩壊します。

特にリモートワーク環境では、こうしたシャドーAI利用が加速しやすく、 企業全体のセキュリティレベルを下げる要因となります。

そのため、社内のAI利用を可視化し、ルールと教育をセットで設ける仕組みが欠かせません。
この“運用設計”こそが、リスクを防ぎつつChatGPTを成果につなげる第一歩です。

実際に起きた情報漏洩トラブルと企業の対応

ChatGPTの情報漏洩リスクは、決して理論上の話ではありません。
実際に国内外で、業務中の入力が原因で社外秘情報が流出したケースが報告されています。
ここでは代表的な事例と、企業がどのように対応したのかを紹介します。

海外事例｜SamsungがソースコードをChatGPTに入力して流出

2023年、韓国の大手企業Samsungでは、社内エンジニアがChatGPTにソースコードの修正を依頼する際、機密情報を含むコードをそのまま入力してしまうトラブルが発生しました。

AIの生成結果自体は問題なかったものの、入力データが外部サーバーに送信・保存されたことが判明。
情報セキュリティ部門が緊急調査を行い、全社員にChatGPT利用を禁止する措置をとりました。

この事例は、「技術者が便利さを優先してルールを軽視した結果、重大な情報漏洩に至る」という典型例です。
Samsungはその後、自社開発の生成AIツールを導入し、社内利用ルールを厳格化。
ChatGPTそのものを排除するのではなく、「自社管理下で安全に使う方向へ転換」しています。

教訓：
技術職・開発部門ほど利便性を理由にAIを積極活用する傾向がある。
だからこそ、「ガイドラインと環境整備」が先行しなければリスクは制御できない。

国内事例｜ChatGPT入力による顧客情報の誤送信

国内でも、ChatGPTの業務利用中に顧客情報を含むテキストが誤って入力されるトラブルが複数発生しています。
ある企業では、カスタマーサポート部門の担当者が回答文を効率化するためChatGPTに依頼した際、
本文中に「顧客名・問い合わせ内容・住所」などをそのまま貼り付けてしまったケースがありました。

生成結果には問題がなかったものの、後日、情報セキュリティ部門が確認したところ、入力データを削除する手段がないことが判明。
結果的に、顧客情報が外部サーバー上に残り続ける形となりました。

このように、ChatGPTは“出力後にログを消去できない”構造を持つため、一度入力した情報は完全に取り戻せない点が最大のリスクです。
そのため、社内規程で「AIへの入力禁止情報」を明文化し、承認フローを設ける企業が増えています。

教訓：
ChatGPTは「戻せない入力」が最大のリスク。
技術対策より先に、運用ルールと教育の整備が必要。

企業の対応傾向

こうした事例を受け、企業の対応は大きく二極化しています。

一方では、ChatGPTの利用そのものを停止・制限する企業が増えています。
特に、金融・製造・自治体など、情報管理が厳格な業界では「一律禁止」の措置を取るケースが多く見られます。

一方で、安全な専用環境の導入や、社員研修によるリテラシー強化を進める企業も増加中です。
ChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI Serviceなど、データを学習に使わない設定を選択できる環境を整備し、
そのうえで「どんな入力がリスクになるか」を社員に教育する動きが広がっています。

 リスクを「恐れて使わない」よりも、「理解して安全に使う」企業が成果を出している。
実際に、こうした企業ではAI活用の効率性が高まり、業務改善・コスト削減といった具体的成果も報告されています。

ChatGPTで情報漏洩が起こる5つの原因

ChatGPTを安全に使うには、単に「入力しないように気をつける」だけでは不十分です。
情報漏洩は、技術的なミスではなく、組織の仕組みや理解のズレから生まれる“構造的リスク”です。

ここでは、企業で実際に起きている情報漏洩の背景を、5つの原因に整理して解説します。

1. 無意識の社外秘入力（例：議事録・社内データ）

最も多いのが、「気づかぬうちに機密情報を入力してしまう」ケースです。
たとえば、議事録の要約、社内メールの添削、プロジェクト報告書の文案作成など。

一見すると無害に見える文面でも、顧客名や契約条件、社内体制などが含まれていることがあります。
無料版ChatGPTではこれらの情報が学習に利用される可能性があるため、
後から削除したくても取り戻せません。

 対策：入力禁止情報を定義し、社外秘区分を明示する。
「何を入力してはいけないか」をガイドライン化することが第一歩です。

2. 標準版・無料版の利用による学習リスク

無料版や一般公開環境のChatGPTでは、入力内容が学習データとして活用される仕様になっています。
つまり、自社データを“誰でも見られる環境”に送信しているのと同じ構造です。

多くの企業では「一時的に試すだけ」「調べ物に使うだけ」と軽く考えがちですが、
無料版では入力ログを削除できず、外部学習に利用されるリスクを常に抱えます。

 対策：機密性の高い情報は、学習を行わない環境（ChatGPT EnterpriseやAzure OpenAIなど）でのみ扱う。

関連情報： ChatGPT無料版の使い方と制限を徹底比較｜GPT-4との違い・企業での安全な活用法

3. シャドーAI（非公式利用）の増加

IT部門の許可を得ずに、社員が個人アカウントでChatGPTを使う「シャドーAI」も大きな課題です。
善意の効率化であっても、結果的に会社が管理できない外部通信が発生してしまいます。

たとえば、営業担当が提案資料をAIに作らせたり、開発部門がコードを貼り付けて確認したりするケース。
これらは一見便利でも、どんなデータがどこに送られたかを追えない“ブラックボックス状態”を生みます。

 対策：AI利用申請・承認制度を設け、利用状況をIT部門が可視化。
禁止ではなく、「見える化」による管理が効果的です。

4. ガイドライン・承認フローの未整備

多くの企業で見落とされがちなのが、「AI利用の承認フロー」が存在しないことです。
ルールがない状態では、誰が何を入力しても責任の所在が不明になり、 問題が起きた際に対処が遅れるリスクがあります。

「AIの利用目的」「承認担当者」「入力禁止項目」などを明確に文書化し、 全社で共通理解を持つことが、リスクマネジメントの基本です。

 対策：AI利用ガイドラインを整備し、部署単位で承認フローを運用。
社内の監査ログと連動させることで、後追い対応も容易になります。

5. 教育不足による“AIリテラシー格差”

最後に、根本的な課題として挙げられるのが教育不足です。
同じ企業内でも、AIに詳しい人とそうでない人の間で「リスクの認識差」が生じ、
結果的にヒューマンエラーを誘発します。

情報セキュリティ教育はあっても、「生成AIの特性」や「入力データの扱い方」まで踏み込めていない企業が大半です。
つまり、AIリテラシー教育が整っていない限り、どんなガイドラインも形骸化するのです。

対策：職種・権限に応じたAI研修を定期実施。
“禁止”ではなく、“安全に活用するスキル”を浸透させることが重要です。

 AIリスクを“禁止”ではなく“教育”で防ぐ。
生成AIの活用とセキュリティを両立する実践型プログラムで、
現場から「安全に使える組織」へ。

企業が取るべき情報漏洩対策【7つの実践ステップ】

情報漏洩のリスクを“ゼロ”にすることはできません。
しかし、体制を整え、継続的に運用する仕組みを構築すれば、リスクは最小限に抑えられます。

ここでは、ChatGPTを安全に業務活用するための「7つの実践ステップ」を紹介します。
この順序で整備すれば、技術・運用・教育の3つをバランスよく構築できます。

1. 利用ガイドラインを策定し、承認フローを明確化

まず最初に取り組むべきは、社内ルールの明文化です。
利用目的、禁止事項、承認フロー、入力ルールを具体的に文書化しましょう。

例としては、次のような項目を盛り込むことが一般的です。

• 顧客情報・社外秘の入力禁止
• 生成物の二次利用ルール
• 部署・職種ごとの利用権限

特に、「誰が承認し、どの範囲まで利用してよいか」を定めておくことが重要です。
ルールが明確であれば、社員は安心してChatGPTを活用でき、“安全な利用”が組織文化として定着します。

2. ChatGPT Enterpriseなど安全環境を導入

技術的なリスクを抑えるために、学習利用をオフにできる安全環境を採用しましょう。
ChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI Serviceでは、入力データが学習に使われず、通信も暗号化されます。

また、部門ごとに利用制限を設定することで、情報の扱いに応じた権限管理も可能です。
たとえば、開発部門はソースコードを扱えるが、営業部門は顧客情報の入力を制限するといったルールづくりです。

無料版を一律禁止するのではなく、用途に応じた安全な代替環境を整えることが現実的な対策になります。

関連情報： ChatGPT無料版の使い方と制限を徹底比較｜GPT-4との違い・企業での安全な活用法

3. 社員研修・リテラシー教育を定期実施

最も効果的かつ持続性のある対策が、社員教育です。
多くの情報漏洩は、「AIがどのように動くか」を理解しないまま使うことから起こります。

単なる座学ではなく、実際にChatGPTを使いながら、 「どんな入力が危険か」「なぜデータが残るのか」を体感させる研修が効果的です。

目的は“AIの使い方”ではなく、“AIを安全に運用する力”を育てること。
リテラシー教育を通じて、現場が自律的に判断できる組織へと変わります。

AIを“使う力”から“守れる力”へ。

4. ログ・監査体制の整備

AI活用を「仕組みとして管理」するには、ログ管理と監査体制が欠かせません。
誰が、いつ、どんなプロンプトを入力したのかを可視化することで、 問題が起きた際に迅速な原因究明と再発防止が可能になります。

特に、Enterprise環境や社内専用ツールでは、利用履歴を自動で取得できる仕組みを活用しましょう。
ログは「社員を監視するため」ではなく、“安心して活用できる環境を守るため”の仕組みです。

 ポイント：監査体制は「セキュリティ部門×情報システム×現場」の3者連携で運用。

5. シャドーAI対策として管理ツールを導入

現場での非公式利用（シャドーAI）は、ガイドラインだけでは防ぎきれません。
そのため、AI利用状況をモニタリングできるツールの導入が有効です。

ツールを活用すれば、どの社員がどのサービスにアクセスしているかを可視化し、 未知のAIサービス利用をアラートで検知できます。

また、業務プロセス内で「生成AI利用申請フォーム」などを設けると、 社員が“正しいルートで申請できる”仕組みを作れます。

 ポイント：シャドーAIは「禁止」ではなく「見える化」で防ぐ。

6. 組織的なリスクマネジメントを構築

情報漏洩対策は、セキュリティ担当だけでは完結しません。
経営・業務・教育の各部門が連携し、“全社AIガバナンス”を構築することが求められます。

たとえば次のような役割分担が理想です。

• 情報システム部門：利用環境・ツール選定
• セキュリティ部門：ガイドライン・監査設計
• 人事・教育部門：研修・浸透施策
• 経営層：方針策定とリーダーシップ発揮

このように、AIリスクは“組織の構造問題”として捉えることが重要です。
経営層がコミットすることで、AI活用は「現場の試行」から「全社戦略」へと進化します。

7. 継続的な見直しと改善サイクル

ChatGPTをはじめとする生成AIの仕様や法規制は、日々アップデートされています。
そのため、ガイドラインや教育内容を半年〜年1回のペースで見直すルール化が欠かせません。

特に、AIのバージョンアップ（GPT-5など）や法的改正が行われた際は、
内容が陳腐化しないよう、社内規程を迅速に更新する体制を持つことが重要です。

 ポイント：一度作ったルールを“守る”のではなく、変化に応じて“育てる”発想を。

この7つのステップを通じて、企業はChatGPTを「禁止する対象」から「安全に成果を生む仕組み」へと変えられます。

ChatGPTを“安全に成果につなげる”企業の共通点

ここまで紹介した対策を実践し、ChatGPTを「安全に使いこなしている企業」には、いくつかの共通点があります。
それは単なるセキュリティ対策ではなく、“AIを安心して活かす文化”を組織として形成していることです。

リスク管理を「禁止」ではなく「文化化」している

多くの企業が最初にとる選択肢は「利用禁止」ですが、実際にはこれが最大の遠回りになります。
ChatGPTを全面禁止した企業ほど、再導入の際に教育・運用ルールの整備がゼロから必要となり、教育コストと導入ハードルが跳ね上がるのです。

一方で、先進的な企業は「禁止」ではなく「文化化」を選んでいます。
つまり、社員一人ひとりが“安全に使う判断力”を持つ組織文化を育てているのです。

このような企業では、AIの利用を恐れず、
「どんな情報を入力してよいか」「どんなリスクがあるか」を自律的に考えられる環境が整っています。
結果として、セキュリティインシデントを起こす頻度も低く、現場の生産性は向上しています。

 ポイント：
“ルールで縛る”から“理解で守る”へ。
教育と共有による文化形成こそ、持続的なリスクマネジメントの鍵です。

「セキュリティ × 生産性」を両立する仕組み

ChatGPTを活用して成果を上げている企業ほど、セキュリティと生産性を両立する仕組みを持っています。
セキュリティ対策を強化しても、現場の利便性が損なわれてしまえば、結局は“使われない仕組み”になってしまうからです。

たとえば、ある企業では、

• 安全環境（Enterprise版）＋AI利用ログ監査ツールを導入
• 全社員を対象に「AIリテラシー研修」を定期実施
• 利用ガイドラインを“読むだけ”でなく“現場で使える”チェックリスト形式に再設計

といった施策を実施した結果、AIの安全活用率が向上し、業務効率が平均20％改善したという報告もあります。

安全と生産性は相反するものではなく、
「正しく理解したうえで活用すること」が最も効率的で持続可能なセキュリティ対策です。

ChatGPT無料版の使い方と制限を徹底比較｜GPT-4との違い・企業での安全な活用法

まとめ｜情報漏洩を恐れず、仕組みで防ぐ

ChatGPTの情報漏洩リスクは、“使わない”ことでなく、“理解して運用する”ことで防げるリスクです。
技術設定・ルール整備・教育を一体化させることで、
企業はChatGPTを「不安要素」ではなく、“成果を生み出すツール”として安全に活用できます。

重要なのは、「人が使う限り、リスクはゼロにはならない」という現実を受け入れたうえで、
仕組みで守る・文化で定着させるという発想を持つことです。

AIを禁止するのではなく、正しく理解し、共に成長させる組織こそが、これからの競争力を握ります。