生成AIが日常の業務や開発現場に急速に浸透しています。
コードレビュー、文章生成、定例作業の自動化、情報整理──これらの作業は、これまで人が時間をかけて行ってきたものでした。しかし、今ではAIがその多くを代替しつつあり、私たちの働き方自体が変わり始めています。
ただし、その利便性とスピードに引っ張られる形で、「入力した情報がどこへ送られ、どのように保存・処理されるのか」という視点が置き去りになりつつあります。多くの人が、生成AIを単なる“ツール”として扱っていますが、実際にはインターネット上の外部サービスへデータを送信し、そのデータをもとに回答を生成する仕組みです。
この構造理解がないまま利用を続けると、個人情報や企業データが意図せず外部に流出するリスクがあります。本記事では、そのリスクを理解し、安全に生成AIを活用するための基礎知識を整理します。
なぜ問題になるのか：生成AIとデータ利用の仕組み
生成AIサービスに質問するという行為は、多くの場合、外部クラウドにデータを送る行為そのものです。
この前提を理解している人はまだ多くありません。
たとえば、
- 「削除すれば問題ない」
- 「履歴に残らない設定にしているから安全だ」
- 「学習に使われないなら気にしなくていい」
と考えがちですが、これは誤解です。
生成AIサービスには大きく分けて次のデータ利用方法があります。
| 利用プロセス | 説明 |
|---|---|
| 一時処理 | 入力→解析→応答生成のための処理 |
| キャッシュ / 最適化利用 | パフォーマンス改善のための短期保存 |
| サービス改善目的の保存 | 利便性向上、機能改善、推測精度向上 |
| モデル訓練への利用 | 一部サービスでは入力内容が学習に利用 |
つまり、「学習されるかどうか」を基準に安全性を判断することは不十分です。
もっと重要なのは、
入力された情報が外部環境を経由する以上、コントロールできる範囲を超える可能性がある
という認識です。
Microsoft Copilotの例
Microsoft Copilotは、企業向けAIとして高い信頼性が期待されています。公式文書では、商用テナント環境では
「基盤モデルの訓練に利用しない」
と明確に述べられています。
しかし、この文言には誤解されやすい点があります。それは、
“アクセス可能なデータは参照・利用される可能性がある”
という前提です。
AIは、回答内容を生成する際に内部的にアクセス可能な情報を活用します。そのため、ユーザーが意図しなくとも、社内ドキュメントやメール内容が、生成処理中の参照対象になる可能性があります。
加えて、最近の仕様変更により、企業テナント利用中の端末でも個人用Copilotが利用可能になりました。つまり、「企業データに触れる環境」と「個人AIアカウント」が同一端末上に共存し得ます。
この設計は柔軟性を高める一方、誤って機密データを個人用AIに入力してしまうリスクを増大させています。
実際に現場で起きていること
現場では、すでに次のようなケースが起きています。
- エラーログをそのまま入力し、内部IPアドレス・ユーザー情報が含まれていた
- 開発用設定ファイルを貼り付け、APIキーや接続トークンがそのまま送信されてしまった
- 「再現データです」と送った情報が実際の顧客情報だった
- 社内マニュアルや未公開仕様書をAIに読み込ませ、文章校正依頼をした
これらはどれも、悪意ではなく効率化のための行動です。
しかし一度送信された情報が、どこに保存され、どこまで利用されるのかをユーザー自身が確実に把握することは困難です。
安全に利用するために意識すべきこと
生成AIを使う際にまず重要なのは、
「入力して良い情報」と「入力してはいけない情報」を明確に切り分けることです。
入力してはいけない情報の例
- 個人を識別できる情報（氏名、メール、ID、IPアドレス）
- 認証情報（APIキー、SSH鍵、シークレット情報）
- 顧客に関するデータ、社内評価、未公開情報
加工すべきデータ
- ログ
- データ構造 → 実データではなく、サンプル化・匿名化して利用する
安全に扱える情報
- 一般的な質問
- 抽象化された技術課題
- パブリックな情報・OSSコード（ライセンスに配慮）
大切なのは、
AIは便利なだけでなく「データを渡す存在」である
という意識です。
組織として求められる対策
個人だけでなく、組織として次の対策が求められます。
- 利用許可済みAIサービスのリスト化
- 個人用AIと企業用AIアカウントの明確な分離
- AI の利用規則・教育の実施
- 定期的な監査とツール側制限（DLP、フィルタリング）
生成AIの利用は、個々人の判断ではなく、組織的な管理対象となる段階に入っています。
おわりに
生成AIは仕事を大きく効率化します。しかしその裏側には、個人情報や企業データが意図せず漏洩する可能性があります。技術が進歩するほど求められるのは、最新技術を使いこなす能力ではなく、
入力前に立ち止まって判断できる力
です。
便利だからこそ慎重に。
そして、AIと安全に共存する文化をつくることが、これからの時代の前提条件になります。
参考文献
- Data, Privacy, and Security for Microsoft 365 Copilot
https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-privacy - Microsoft 365 Copilot Chat Privacy and Protections
https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/privacy-and-protections - Enterprise data protection in Microsoft 365 Copilot and Copilot Chat
https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/enterprise-data-protection - How your data is used to improve model performance
https://help.openai.com/en/articles/5722486-how-your-data-is-used-to-improve-model-performance - Data Controls FAQ
https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-faq
