Copilotは安全に使える？情報漏洩リスクの実態と企業が取るべき対策まとめ

Copilotの導入を検討している企業が、必ずといっていいほど直面するのが「情報漏洩のリスクは本当に大丈夫なのか？」という不安です。
実際、社員が誤って社外秘のデータを入力してしまう、アクセス権限の設定が不十分なまま利用してしまうといったケースは、導入企業にとって現実的な懸念となっています。

一方で、Microsoftは「Copilotの設計上、入力データは学習には使われない」と明言しており、適切な仕組みと運用ルールを整備すればリスクを大きく下げることが可能です。
つまり重要なのは、「Copilotがどうデータを扱うのか」を正しく理解し、自社に合ったルールや教育を備えたうえで活用することにあります。

本記事では、下記の内容をご紹介します。

この記事でわかること🤞
・Copilotが入力データをどう扱うか
・実際に想定される漏洩シナリオ
・最新事例・脆弱性から学ぶ教訓
・法務・知財・ブランド面のリスク
・導入判断に役立つチェックリスト

最後には、社内で安全にCopilotを活用するための実践的なステップについても紹介します。導入の判断材料を得たい方、経営層に安心して提案できる根拠を探している方は、ぜひ読み進めてください。

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Copilotの情報取り扱いの仕組みを理解する

Copilotの情報漏洩リスクを正しく判断するには、まず「どのようにデータが扱われているのか」を理解することが不可欠です。MicrosoftとGitHubは、それぞれのCopilotに異なる設計思想を持っています。ここを整理しておくことで、企業としてどの範囲まで安全に利用できるかの見極めが可能になります。

Copilotは入力データを学習に使うのか？（Microsoft公式の立場）

Microsoftは公式に「Copilotへ入力されたデータは、モデルの再学習には利用されない」と明言しています。つまり、社員が入力した文書やコードが直接的にAIの学習データとして外部に持ち出されることはありません。

ただしこれは「Microsoft 365 Copilot」の場合であり、クラウド環境で一時的に処理されることは避けられません。そのため、技術的には外部とのやり取りが発生する点を理解し、リスク評価する必要があるのです。

Microsoft CopilotとGitHub Copilotの違い

Microsoft Copilot（Office製品などで利用）と、GitHub Copilot（コード補完に特化）は、データの扱い方やセキュリティ設計が異なります。

Microsoft Copilot：入力データは企業テナント内で処理され、暗号化や権限管理機能が組み込まれている
GitHub Copilot：コード補完に特化しているが、無償版では公開リポジトリからの学習データをベースにしているため、知的財産や機密コードを誤って入力すれば外部へのリスクが高まる

このように、「どのCopilotを利用するのか」によって、情報漏洩リスクの水準は変わる点を押さえておくことが重要です。

クラウド環境でのデータ保護と暗号化

Copilotの利用はクラウド上での処理が前提です。そのため、暗号化やアクセス権限の設定が情報漏洩リスクを最小化するカギとなります。Microsoft 365では、Azure Active Directoryによる認証やデータ暗号化機能が標準で備わっていますが、それを正しく運用しなければ形骸化してしまいます。

特に企業利用では、「誰が」「どの範囲で」Copilotを利用できるのかを明確にしなければ、結果的に社外秘情報が流出する温床になりかねません。

まとめると、「Copilotは学習に直接使われない＝完全に安全」ではなく、設計思想を理解したうえで、権限や運用ルールを組み合わせることが不可欠です。ここを押さえて初めて、次に紹介する「実際に想定される情報漏洩シナリオ」を正しく評価できるのです。

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「Copilotは本当に必要？導入メリット・デメリットと判断基準を解説」

Copilotで懸念される情報漏洩のシナリオ

Copilotは便利な一方で、誤った使い方をすると情報漏洩を引き起こすリスクがあります。ここでは、実際に企業で起こりうる典型的なシナリオを整理してみましょう。

社外秘データをプロンプトに入力してしまうケース

最も多いのは、社員が社外秘情報をそのままプロンプトに入力してしまうケースです。たとえば、顧客名簿や契約書の一部を貼り付けて要約を依頼するような利用です。Copilot自体は入力データを学習には使わないものの、クラウド経由で処理される以上、意図せぬ第三者アクセスやログ保存のリスクが完全にはゼロになりません。

アクセス権限が不適切なまま利用されるケース

社内でCopilotを使える範囲を正しく設定していないと、本来アクセスできない人にまで機密情報が見えてしまう可能性があります。特に権限管理を甘くすると「共有ドキュメント内の情報がCopilot経由で参照できてしまう」といった問題が発生しかねません。

誤用によるリスク（社員が知らずに危険な利用をする）

Copilotは自然言語で操作できるため、ITリテラシーの低い社員でも気軽に利用できます。これは利便性の高さである一方、危険なプロンプト入力に無自覚で踏み込んでしまうリスクも抱えています。例えば「取引先ごとの価格条件をまとめて」と指示すれば、営業機密が意図せず外部に渡る可能性があるのです。

これらのシナリオを理解することは、単に「Copilotが安全かどうか」を議論する以上に、実際の利用ルールをどう設計するかを考える出発点になります。

起こり得る事例と脆弱性から学ぶ

Copilotを利用するうえで重要なのは、「どのような状況で情報漏洩が起こり得るのか」を理解しておくことです。ここでは、想定される事例と、指摘されている脆弱性のタイプを整理し、企業が学ぶべきポイントを解説します。

想定される情報漏洩の事例

Copilotを使う中で、次のような状況が情報漏洩のリスクを高めると考えられます。

社外秘データを誤って入力してしまう
　契約書や顧客リストなどをそのまま貼り付けると、処理過程で意図しない形でクラウドを経由する可能性があります。
アクセス権限の設定が不十分なまま利用される
　共有環境で使うと、本来権限のないユーザーに情報が閲覧できるリスクが高まります。
利用者が危険なプロンプトを入力してしまう
　「取引先ごとの条件をまとめて」といった指示が、機密情報の抽出につながることがあります。

指摘されている脆弱性のタイプ

セキュリティ研究や専門家からは、次のような脆弱性リスクが取り上げられています。

ゼロクリック型攻撃：ユーザーが操作しなくても、特定条件下で不正アクセスが可能になる恐れがある
権限管理の不備を突かれる攻撃：クラウド環境で権限設定が甘い場合、社内の幅広いデータが参照されてしまうリスク
外部連携機能の悪用：Copilotが参照する外部アプリやAPI経由で、意図せぬ情報流出につながる可能性

起こり得る事例と脆弱性から得られる教訓

これらの事例や脆弱性は、「Copilotが危険」という結論ではなく、運用次第で安全に使えることを示しています。

誤用を防ぐためには、社員教育とガイドライン策定が欠かせない
脆弱性に備えるには、導入後もセキュリティ更新と監視を続ける必要がある

つまり企業にとって大切なのは、「導入前にリスクを正しく理解し、導入後も運用を止めない」という姿勢なのです。

企業が直面するリスクの種類

Copilotの利用は、単なる技術的な問題にとどまらず、法務・コンプライアンス、知的財産、企業ブランドといった経営に直結するリスクを孕んでいます。ここでは、企業が直面しやすい主要なリスクを整理します。

法務・コンプライアンス上のリスク

Copilotを利用する際に社外秘や個人情報を扱うと、契約違反や法令違反につながる可能性があります。たとえば、顧客データを入力して外部クラウドで処理した場合、個人情報保護法やGDPRなどの規制に抵触するおそれがあります。

また、取引先との契約に「外部サービスでのデータ処理を禁止」と明記されているケースでは、社員の不用意な利用が契約違反となり、損害賠償リスクを招くこともあります。

知的財産権の侵害リスク

ソースコードや設計書などの知財情報をCopilotに入力した場合、社内固有のノウハウや機密情報が外部に流出するリスクがあります。さらに、Copilotが生成するコードや文章の一部には、既存の著作物と類似する表現が含まれる可能性もあり、生成物の著作権トラブルが発生するリスクも無視できません。特に研究開発部門や製造業では、こうした知財リスクが事業継続に直結します。

ブランド毀損・信用低下のリスク

情報漏洩が公になった場合、最も大きな損失となるのは企業の信用です。たとえ漏洩したデータが限定的であっても、「セキュリティ意識の低い企業」というレッテルを貼られれば、顧客や取引先の信頼は一瞬で崩れます。ブランドイメージの毀損は、直接的な金銭的損失以上に長期的な悪影響を及ぼすため、経営層にとっては最も重視すべきリスクのひとつです。

これらのリスクは「導入しない方が良い」という結論ではなく、正しく理解し、運用体制を整えることで最小化できるものです。次に紹介する「導入可否を判断するチェックリスト」で、自社に必要な視点を整理していきましょう。

導入可否を判断するチェックリスト

Copilotを導入するべきかどうかを判断するには、「技術面」「法務面」「運用面」の3つの観点から整理することが重要です。ここでは、それぞれの観点で押さえるべきチェック項目を具体的に紹介します。

技術的観点：セキュリティ機能とインフラ整備

導入前に確認すべきは、社内システムがCopilotの利用を前提に十分なセキュリティ対策を備えているかです。

データ暗号化やアクセス権限管理は適切に運用されているか
既存のセキュリティソフトや監査ログ管理と統合できるか
クラウド利用に関する社内規定に適合しているか

これらを満たせなければ、技術的リスクが高止まりしたまま導入してしまう危険があります。

法務的観点：契約・規制遵守の確実性

契約や規制を軽視したままの導入は、重大なトラブルを引き起こします。

個人情報保護法、GDPRなど関連法規に違反しないか
取引先との契約に「外部サービス利用禁止」が盛り込まれていないか
Copilotの利用規約を社内ポリシーと照合しているか

法務的にクリアでなければ、導入後にコンプライアンス違反として表面化する可能性があります。

運用的観点：ガイドラインと教育体制

最も重要なのは、社員がCopilotを安全に使いこなす仕組みを社内で作れるかどうかです。

利用可能な情報の範囲を明文化したガイドラインがあるか
禁止すべき利用例（顧客データの直接入力など）を周知できているか
部署ごとに利用責任者を置き、定期的に利用状況をチェックしているか

ガイドラインがない状態では、“便利だから”という理由で誤用が広がり、結果として大規模な漏洩リスクにつながる恐れがあります。

業界別に見るCopilot導入リスク

業界によっても、リスクの大きさや対策の重点は異なります。

金融業界：顧客口座情報や取引データの漏洩は致命的。利用範囲の制限が必須
医療業界：患者データは個人情報保護法の最重要対象。誤入力防止と厳格なポリシーが前提
製造業界：設計図やノウハウが漏れると競争優位性を失う。知財保護と社内教育が鍵

このように、業界特有のリスクを踏まえて「自社は導入可能か」を見極める視点が必要です。

安全に導入するためのステップ

導入を検討する企業は、以下のステップを踏むことが望ましいです。

PoC（小規模検証）でリスクを洗い出す
社内ガイドラインを策定し、禁止事項を明示する
社員教育を実施し、安全な利用を習慣化する

特に社員教育は、防止策を形骸化させない唯一の手段です。

ここで「SHIFT AI for Biz」などの実践的な研修を組み合わせることで、導入可否の不安を導入後の安心へ変えることが可能です。

併せて読みたい
「Copilotの料金を徹底比較！個人・法人・Microsoftプランの違いを解説」

Copilotを安全に活用するために必要なこと

ここまで見てきたように、Copilotは仕組みを理解し、正しいルールと教育を組み合わせることで十分に安全に活用することができます。では、実際に企業が安全利用を進めるために必要なことは何でしょうか。

社員教育とガイドライン策定の重要性

最も欠かせないのは、「社員一人ひとりがリスクを理解したうえで利用できる体制」を整えることです。
どれだけ優れたセキュリティ機能があっても、社外秘情報を安易に入力してしまえば意味がありません。そのためには、以下のような教育とルールづくりが必要です。

利用可能な情報の範囲を明文化：顧客情報や契約書は入力禁止、など線引きを明確にする
禁止事項の徹底周知：実際にありがちな誤用例を示し、「やってはいけない使い方」を明文化する
定期的な研修・アップデート：新たな脆弱性や機能追加に合わせてガイドラインを更新する

このように、ルール策定と教育を並行して行うことが、安全利用のカギになります。

SHIFT AI for Bizで学べる実践的セキュリティ研修

とはいえ、ゼロから自社で教育プログラムを作るのは簡単ではありません。そこで役立つのが、実際の企業利用に即したAI研修です。SHIFT AI for Bizでは、

情報漏洩リスクを回避するためのプロンプト設計
社内ポリシーに沿った利用トレーニング
業界別リスクに対応したケーススタディ

といった、現場ですぐに活かせる知識とスキルを体系的に学べます。

「Copilotを導入したいが、安全性に不安が残る」という企業にとって、研修はリスクをチャンスに変える一歩です。

まとめ：Copilotを“安全に使える武器”にするために

Copilotの導入は、リスクを正しく理解し、仕組み・運用・教育を整えれば十分に安全に活用できるものです。

入力データは学習に使われないが、クラウド処理ゆえに誤用リスクは残る
情報漏洩は「誤入力」「権限不備」「誤用」が主要シナリオ
脆弱性は時間とともに発見されるため、導入後も継続的な監視と教育が必須
法務・知財・ブランドリスクを軽視すると、経営に直結するダメージになりかねない
技術・法務・運用の3観点からチェックリストで導入可否を判断することが重要

最終的に必要なのは、「仕組み理解 × ガイドライン策定 × 社員教育」という三位一体の取り組みです。
そして教育を現場に落とし込むために、SHIFT AI for Bizのような実践的研修が、安心してCopilotを武器化するための最短ルートとなります。