生成AI活用におけるセキュリティリスク事例と安全な運用マニュアル

ChatGPTをはじめとする生成AIの業務活用が急速に進む一方で、機密情報の漏洩や著作権侵害といったセキュリティリスクへの対策が企業にとって急務となっています。生成AIを安全に活用するための結論として、利用ガイドラインの策定、Copilotなどの法人向けサービスの導入、そして従業員のリテラシー向上が不可欠です。本記事では、実際に起きたインシデント事例を交えながら、企業が直面するリスクの全容と、安全な運用を実現するための具体的なセキュリティ対策マニュアルを分かりやすく解説します。

生成AIのセキュリティ対策が企業に求められる背景

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの技術は目覚ましい進化を遂げ、あらゆる産業において業務のあり方を根本から変えようとしています。多くの企業が生産性向上やコスト削減を目指して生成AIの導入を進める一方で、新たなテクノロジーの活用には特有のサイバーリスクやコンプライアンス上の課題が伴います。企業が安全に生成AIの恩恵を享受するためには、強固なセキュリティ対策と適切な運用ルールの策定が不可欠です。ここでは、なぜ今企業に生成AIのセキュリティ対策が強く求められているのか、その背景について詳しく解説します。

生成AIの急速な普及とビジネスへの影響

文章作成、データ分析、プログラミングコードの生成など、多岐にわたる業務を効率化できる生成AIは、すでに多くのビジネスパーソンにとって欠かせないツールとなっています。日本国内においても、大企業から中小企業まで規模を問わず、業務プロセスへの組み込みが急速に進んでいます。

総務省の情報通信白書などでも触れられているように、生成AIの活用は企業の競争力を左右する重要な要素として位置づけられています。しかし、利用のハードルが低く、従業員が個人の判断で容易にクラウドサービスにアクセスできる環境があるため、組織の管理が行き届かない「シャドーIT」化しやすいという側面も持ち合わせています。

このように、ビジネスへの影響力が大きいからこそ、組織全体で統一されたセキュリティ意識を持ち、安全な利用環境を整備することが急務となっているのです。

セキュリティ対策が不十分な場合のリスク

生成AIを適切なセキュリティ対策やガイドラインなしに運用した場合、企業はさまざまなリスクに直面することになります。特に、顧客の個人情報や企業の機密情報を扱う業務においては、一度のインシデントが経営を揺るがす重大な事態に発展しかねません。セキュリティ対策の欠如は、直接的な経済的損失だけでなく、企業の社会的信用の失墜を招く恐れがあります。

セキュリティ対策が不十分な場合に想定される主なリスクとその影響について、以下の表に整理しました。

これらのリスクは、生成AIの特性を正しく理解し、技術的な対策と人的な管理体制の両輪を機能させることで最小限に抑えることが可能です。次章以降では、具体的なセキュリティリスクの事例や、安全に運用するためのマニュアルについて詳しく見ていきます。

生成AI活用時に想定される主なセキュリティリスク事例

企業が業務効率化のために生成AIを導入する際、利便性の裏に潜む様々なセキュリティリスクを正しく理解しておくことが不可欠です。ここでは、生成AIの活用において想定される代表的な4つのリスク事例について詳しく解説します。

機密情報や個人情報の漏洩リスク

生成AIを利用する上で最も注意すべきなのが、機密情報や個人情報の漏洩です。多くの無料版生成AIサービスでは、ユーザーがプロンプトとして入力したデータがAIの学習に利用される仕様となっています。従業員が業務上の機密データや顧客情報を誤って入力してしまうと、その情報がAIの学習データとして取り込まれ、第三者への回答として出力されてしまう危険性があります。

実際に入力してはならない情報の例を以下の表にまとめました。

こうした情報漏洩を防ぐためには、入力データの取り扱いに関する社内ルールの策定や、学習に利用されない法人向けプランの導入が求められます。

生成AIによる不正確な情報やハルシネーションの拡散

生成AIは膨大なデータを元に自然な文章を生成しますが、必ずしも事実に基づいた正確な情報を出力するとは限りません。AIが事実とは異なるもっともらしい嘘を出力する現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、大きなセキュリティリスクの一つとされています。

業務においてハルシネーションによって生成された誤った情報を鵜呑みにし、そのまま顧客への回答や対外的な資料として公開してしまうと、企業の信頼を大きく損なう事態に発展します。独立行政法人情報処理推進機構（IPA）などでも、AIの出力結果に対するファクトチェックの重要性が啓発されています。生成されたコンテンツは必ず人間が内容を確認し、裏付けをとるプロセスを組み込むことが重要です。

著作権侵害や知的財産権の侵害リスク

生成AIが学習するデータの中には、著作権で保護されたコンテンツが多数含まれています。そのため、AIが生成した文章や画像、プログラムのコードなどが、既存の著作物と類似してしまうリスクが存在します。

意図せず他者の権利を侵害してしまった場合でも、著作権法違反として訴訟に発展したり、損害賠償を請求されたりする恐れがあります。文化庁の著作権に関する見解などを参考にしつつ、生成されたコンテンツの商用利用には細心の注意を払う必要があります。

サイバー攻撃への悪用とフィッシング詐欺

生成AIの進化は、サイバー攻撃者にとっても好都合なツールとなっています。攻撃者が生成AIを悪用することで、より巧妙で高度なサイバー攻撃が容易に実行されるようになっている点に注意が必要です。

例えば、従来は不自然な日本語で送られてくることが多かったフィッシングメールも、生成AIを利用することで、非常に自然で説得力のある文面のビジネスメールとして作成されるようになりました。これにより、従業員が騙されて悪意のあるリンクをクリックしたり、マルウェアをダウンロードしたりするリスクが高まっています。

また、AIを用いて未知のマルウェアのコードを自動生成する手口も確認されており、総務省の国民のための情報セキュリティサイト等でもサイバー脅威の高度化について注意喚起が行われています。企業は生成AIを安全に活用するだけでなく、AIを悪用した外部からの攻撃に対しても、セキュリティソフトの導入や従業員教育などの防御策を強化しなければなりません。

日本国内で起きた生成AIのセキュリティインシデント事例

日本国内においても、生成AIの急速な普及に伴い、セキュリティインシデントが実際に発生しています。ここでは、企業における情報漏洩リスクと、悪意のあるプログラム作成に悪用された事例について解説します。

企業におけるChatGPTの不適切利用による情報漏洩

生成AIを活用して業務効率化を図る企業が増加する一方で、従業員による不適切な利用が原因となる情報漏洩リスクが顕在化しています。

国内の企業や自治体において、明確なガイドラインが整備されていない状態でChatGPTなどを利用した結果、以下のような機密情報がプロンプトとして入力されてしまうヒヤリハット事例が報告されています。

無料版の生成AIサービスなどでは、入力したデータがAIの学習モデルに利用される初期設定になっていることが多く、入力した機密情報が意図せず第三者への回答として出力されてしまう危険性があります。海外の大手電子機器メーカーでソースコードが流出した事例が有名ですが、日本国内の企業においても同様のリスクは常に存在しており、従業員のリテラシー向上とシステム的な制御が急務となっています。

生成AIを活用したマルウェア作成の脅威

生成AIはプログラミングの知識を補完する強力なツールですが、それを悪用したサイバー犯罪も国内で実際に起きています。

2024年5月には、複数の対話型生成AIを悪用してランサムウェアに類似したマルウェアを作成したとして、警視庁が男性を不正指令電磁的記録作成の容疑で逮捕しました。これは、生成AIを悪用してマルウェアを作成し逮捕された日本初の事例として大きな注目を集めました。

この事件で特筆すべき点は、容疑者がITに関する高度な専門知識や業務経験を持っていなかったことです。生成AIの対話機能を利用することで、専門知識がなくても悪意のあるプログラムの設計情報を組み合わせることが可能になってしまいました。

さらに、2025年2月には中高生が生成AIを用いて不正プログラムを作成し、通信会社のシステムに不正接続したとして逮捕される事件も報じられています。このように、生成AIの普及によってサイバー犯罪への参入障壁が著しく低下していることは、社会的な脅威となっています。

生成AIを安全に活用するためのセキュリティ対策マニュアル

企業が生成AIを業務に導入する際、情報漏洩や著作権侵害といったリスクを最小限に抑えるためには、組織全体でのルール作りと技術的な対策の両輪が必要です。ここでは、企業が実践すべき具体的なセキュリティ対策マニュアルを4つのステップで解説します。

生成AI利用ガイドラインの策定と周知

生成AIを安全に活用するための第一歩は、社内における明確な利用ルールの策定です。従業員が独自の判断で生成AIを利用するシャドーITを防ぐためにも、どのような業務で利用可能なのか、入力してはいけないデータは何かを明文化する必要があります。

ガイドライン策定にあたっては、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が公開している生成AIの利用ガイドラインなどが参考になります。自社の業務形態に合わせてカスタマイズし、全従業員へ周知徹底することが重要です。

入力データのフィルタリングとマスキングの徹底

ガイドラインによる人的な対策に加えて、システム面での制御も不可欠です。従業員が誤って機密情報を入力してしまうヒューマンエラーを防ぐため、入力データのフィルタリングやマスキングを実施します。

特に個人情報や未公開の財務情報などは、生成AIのプロンプトに入力する前に匿名化処理を行う必要があります。データの重要度に応じた取り扱いルールを以下の表のように定め、適切なマスキング手法を適用しましょう。

法人向け生成AIサービスであるCopilotなどの導入

業務で生成AIを利用する場合、無料の個人向けサービスではなく、エンタープライズ向けの法人版サービスを導入することが強く推奨されます。法人向けサービスを導入することで、入力したプロンプトやデータがAIの学習モデルに二次利用されない環境を構築できるからです。

代表的な法人向けサービスとして、日本マイクロソフトが提供する「Copilot for Microsoft 365」や、OpenAI社の「ChatGPT Enterprise」などが挙げられます。これらは既存の社内セキュリティポリシーと統合しやすく、アクセス権限の管理も容易になります。

従業員向けのセキュリティ教育とリテラシー向上

どんなに強固なシステムやガイドラインを整備しても、それを利用する従業員のリテラシーが不足していればセキュリティリスクは払拭できません。生成AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）や、悪意のあるプロンプトインジェクション攻撃などの脅威について、定期的な教育を行う必要があります。

セキュリティ教育を効果的に進めるためには、以下のステップで研修やテストを実施し、組織全体のAIリテラシーを底上げしていくことが求められます。

継続的な啓発活動により、従業員一人ひとりがセキュリティ意識を持って生成AIを活用する文化を醸成することが、最も確実な防衛策となります。

生成AIのセキュリティを強化する運用体制の構築

ガイドラインの策定やセキュリティツールの導入といった事前対策に加えて、継続的な運用体制を整備することが生成AIの安全な活用には不可欠です。ここでは、日々の監視体制と有事の際の対応フローについて解説します。

利用状況のモニタリングとログ監視

従業員が業務内でどのように生成AIサービスを利用しているかを正確に把握するためには、継続的なモニタリングと監査ログの取得が重要です。会社が許可していないAIツールを無断で使用するシャドーITの早期発見と対策にもつながります。

ログ監視においては、単にアクセス履歴を取得するだけでなく、入力されたプロンプトの傾向やデータ転送量などを定期的に分析する体制が求められます。以下は、生成AIの運用において監視すべき主な項目を整理した表です。

これらのログを効果的に管理するためには、CASB（Cloud Access Security Broker）やSWG（Secure Web Gateway）などのセキュリティソリューションと連携させ、不審な挙動を自動的に検知する仕組みを構築することが有効です。

インシデント発生時の対応フロー策定

どれほど強固なセキュリティ対策を講じても、インシデントの発生率をゼロにすることは困難です。そのため、情報漏洩や不正利用が疑われる事象が発生した際に、インシデントの被害を最小限に抑えるための対応フローをあらかじめ策定しておく必要があります。

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）などのセキュリティ機関が推奨する一般的なインシデントレスポンスの枠組みを参考に、自社の組織体制に合わせた手順を明確化しましょう。具体的な対応フローは以下の通りです。

インシデント発生時は迅速な意思決定が求められるため、経営層へのエスカレーション基準や、外部の専門機関、関係省庁への報告義務についても事前にマニュアル化し、定期的な訓練を通じて実効性を高めておくことが重要です。

よくある質問（FAQ）

生成AIに入力したデータは学習に利用されますか？

利用する生成AIサービスやプランによって異なります。個人向けの無料サービスでは、入力データがAIの学習に利用されるのが一般的です。一方で、法人向けサービスでは基本的に学習に利用されません。

業務で生成AIを利用する場合は、法人向けプランを契約するか、個人向けプランの場合は必ず学習をオフにする設定（オプトアウト）を行うことが重要です。

生成AIのセキュリティリスクを防ぐための最初のステップは何ですか？

企業が生成AIを安全に活用するための最初のステップは、社内における利用ガイドラインの策定と周知です。従業員が独自の判断で生成AIを利用する「シャドーAI」を防ぐためにも、明確なルール作りが欠かせません。

これらのルールを定めた上で、従業員に対するセキュリティ教育を実施し、組織全体のリテラシーを向上させることが求められます。

機密情報を生成AIに入力してしまった場合の対処法は？

万が一、機密情報や個人情報を生成AIに入力してしまった場合は、被害を最小限に抑えるために迅速な対応が必要です。

事後対応には限界があるため、未然に防ぐための入力データのフィルタリングや、DLP（データ漏洩防止）ツールの導入を検討することも有効です。

法人向けの生成AIサービスは個人向けと何が違いますか？

法人向けの生成AIサービスは、企業が安全に業務利用できるように設計されており、個人向けサービスと比較して主に以下のような違いがあります。

生成AIが生成したコンテンツの著作権はどうなりますか？

生成AIが生成したコンテンツの著作権については、文化庁などの見解に基づき、慎重に判断する必要があります。AIが自律的に生成したコンテンツには原則として著作権は発生しませんが、既存の著作物との「類似性」と「依拠性」が認められる場合、著作権侵害となる恐れがあります。

特に、プロンプトに他人の著作物や特定のキャラクター名などを入力して生成された画像や文章を商用利用すると、法的なトラブルに発展するリスクが高まります。生成されたコンテンツを利用する際は、既存の著作権を侵害していないか十分に確認し、あくまで人間の創作活動を補助するツールとして活用することが推奨されます。

生成AIに入力したデータは学習に利用されますか？

生成AIを利用する際、入力したプロンプト（指示文）やデータがAIのモデル学習に利用されるかどうかは、利用しているサービスや契約プランによって異なります。機密情報や個人情報を取り扱う企業にとって、この仕様の違いを正しく理解することは、情報漏洩などのセキュリティリスクを防ぐために極めて重要です。

無料版と法人向けプランにおけるデータ学習の扱いの違い

一般的に、個人向けの無料プランでは、サービスの精度向上やモデルの改善を目的として、入力データが学習に利用されるケースが多く見られます。一方で、法人向けのエンタープライズプランでは、企業のセキュリティやプライバシー保護の観点から、入力データがAIの学習に利用されない仕様になっていることが標準的です。

主要な生成AIサービスごとのデータ学習の取り扱い

日本国内のビジネスシーンで広く利用されている代表的な生成AIサービスについて、入力データの学習利用に関する仕様を以下の表にまとめました。ただし、利用規約や仕様は随時更新されるため、導入前には必ず各ベンダーの公式情報を確認してください。

ChatGPTにおけるデータ学習のオプトアウト設定

例えば、OpenAIが提供するChatGPTの場合、無料版や個人向けのPlusプランであっても、ユーザー自身で設定を変更することでデータの学習利用を防ぐことが可能です。詳しくはOpenAIのData Controls FAQにて、チャット履歴とモデルトレーニングをオフにする手順が公開されています。企業で個人向けプランを利用せざるを得ない場合は、このオプトアウト設定を従業員に徹底させることが必須となります。

法人向けサービスにおける商用データ保護

企業が業務で生成AIを安全に活用する場合は、入力データが学習に利用されない法人向けプランを導入することが最も確実な対策となります。MicrosoftのCopilotを対象の法人アカウントで利用する場合、商用データ保護機能が自動的に適用され、プロンプトや応答データが保存されたり、基盤モデルのトレーニングに使用されたりすることはありません。

このように、生成AIに入力したデータが学習に利用されるかどうかは、サービスごとの仕様や設定に大きく依存します。自社のセキュリティ要件を満たすためには、プライバシーポリシーを十分に確認し、適切なプランの選定と設定を行うことが不可欠です。

生成AIのセキュリティリスクを防ぐための最初のステップは何ですか？

生成AIを業務に導入する際、セキュリティリスクを未然に防ぐための最初のステップは、組織内における利用ルールの明確化と現状の把握です。何も対策を講じないまま従業員が個人的に生成AIを利用し始めると、意図しない情報漏洩や著作権侵害といった重大なインシデントに発展する恐れがあります。

現状の利用実態の把握（シャドーITの調査）

まずは、社内でどの程度の従業員がどのような目的で生成AIを利用しているのかを把握することが不可欠です。会社が許可していないツールを業務で利用するシャドーITは、セキュリティ管理の目が届かないため非常に危険な状態を引き起こします。

暫定的な利用ガイドラインの策定と周知

利用実態を把握した後は、速やかに暫定的なルールを設ける必要があります。完璧なルールを最初から作ろうとするのではなく、まずは最低限守るべき事項を定義し、機密情報や顧客の個人情報をプロンプトとして入力することを原則禁止するなどの明確な基準を設けることが重要です。

具体的なガイドラインの策定にあたっては、総務省が公表しているAI事業者ガイドラインなどの公的な資料を参考にすることで、網羅的かつ法的な観点も踏まえた信頼性の高いルール作りが可能になります。

セキュリティリスクを防ぐ初期ステップの整理

生成AIの安全な利用に向けて、組織が初期段階で取り組むべきステップと各部門の役割を以下の表にまとめました。

これらのステップを確実に実行することで、生成AIの利便性を損なうことなく、企業が直面するセキュリティリスクを最小限に抑えるための安全な運用基盤を構築することができます。

機密情報を生成AIに入力してしまった場合の対処法は？

従業員が誤って機密情報や個人情報、未公開の事業計画などを生成AIに入力してしまった場合、情報漏洩のインシデントとして迅速かつ適切な対応が求められます。被害を最小限に抑えるためには、初動対応のスピードが極めて重要です。ここでは、具体的な対処手順とサービスごとの対応方法について解説します。

インシデント発生時の具体的な対処手順

機密情報を入力したことが発覚した際は、個人の判断で隠蔽せず、組織のルールに従って以下の手順で対処を進めます。

特に重要なのは、インシデントを隠さず、直ちに社内のセキュリティ担当部署へ報告することです。報告が遅れることで、入力したデータがAIの学習モデルに組み込まれ、第三者への回答として出力されてしまう二次被害のリスクが高まります。

主要な生成AIサービスにおけるデータ削除とオプトアウトの方法

入力したデータがAIの学習に利用されるのを防ぐためには、利用しているサービスのアカウント設定や申請フォームから適切な措置を講じる必要があります。代表的な生成AIサービスにおける対処法は以下の通りです。

再発防止に向けた社内体制の見直し

事後対応が完了した後は、同様のセキュリティインシデントを防ぐための対策を講じる必要があります。従業員がどの情報を入力して良いのかを明確にするため、データの機密度に応じた利用ガイドラインを再整備しましょう。

また、機密情報を扱う業務においては、入力データが学習に利用されない法人向け生成AIサービスや、セキュアなAPIを経由した社内専用環境の導入を検討することが根本的な解決策となります。

法人向けの生成AIサービスは個人向けと何が違いますか？

法人向けの生成AIサービスと個人向けサービスの最大の違いは、企業が求める高度なセキュリティ基準やデータ保護の要件を満たしているかどうかという点にあります。業務で生成AIを活用する場合、機密情報や顧客データを扱う可能性が高いため、個人向けサービスをそのまま業務利用することは情報漏洩のリスクを伴います。

入力データの学習利用（オプトアウト）の有無

個人向けの生成AIサービス（無料版のChatGPTなど）では、ユーザーが入力したプロンプトやデータがAIのモデル改善のための学習データとして利用されることが一般的です。一方で、法人向けプラン（ChatGPT EnterpriseやCopilot for Microsoft 365など）では、入力データがAIの学習に利用されない（オプトアウトが標準適用されている）仕様となっています。これにより、自社の機密情報や個人情報を入力しても、外部に漏洩したり他のユーザーの回答に反映されたりするリスクを防ぐことができます。

管理機能とセキュリティ統制の充実度

法人向けサービスでは、企業のIT管理者が利用状況を一元管理するための機能が豊富に備わっています。具体的には以下のような機能が提供されます。

これらの機能により、企業は「誰が・いつ・どのような情報を入力したか」を把握し、インシデント発生時にも迅速に原因を特定できる運用体制を構築できます。

法人向けと個人向けの主な違い（比較表）

代表的な生成AIサービスにおける、法人向けと個人向けの一般的な違いを以下の表にまとめました。導入を検討する際の参考にしてください。

企業で生成AIを安全に導入・運用するためには、コストがかかったとしても法人向けサービスを選択し、組織全体でセキュアな環境を整えることが推奨されます。各サービスの最新のセキュリティ仕様については、OpenAIのエンタープライズ向けページなどの公式情報を必ず確認するようにしてください。

生成AIが生成したコンテンツの著作権はどうなりますか？

生成AIを利用して作成された文章や画像、プログラムコードなどのコンテンツに関する著作権の扱いは、多くの企業が懸念する重要な法的リスクの一つです。日本国内における生成AIと著作権の関係は、主に「AI生成物に著作権が発生するか」という権利の帰属と、「生成したコンテンツが第三者の著作権を侵害しないか」という侵害リスクの2つの側面から整理する必要があります。

AI生成物における著作権の発生と権利の帰属

現在の日本の著作権法では、著作物は「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定義されています。そのため、人間が単に短いプロンプト（指示文）を入力し、生成AIが自律的に出力したコンテンツには、原則として著作権は認められません。

しかし、人間が生成AIをあくまで「道具」として使用し、その出力結果に対して人間による創作的寄与（加筆修正や詳細な指示の反復など）が認められる場合には、そのコンテンツは人間の著作物として保護される可能性があります。

既存コンテンツに対する著作権侵害の判断基準

生成AIが出力したコンテンツが、既存の著作物に対する著作権侵害にあたるかどうかは、人間が創作した場合と同様の基準で判断されます。具体的には、以下の2つの要件が満たされた場合に著作権侵害とみなされます。

とくに生成AIの利用においては、意図せず既存の著作物と類似したコンテンツが出力されてしまうリスクがあります。万が一、出力されたコンテンツが既存の著作物に酷似しており、それが公開された場合、企業は損害賠償請求や差止請求を受けるおそれがあります。

著作権侵害リスクを低減するための具体的な対策

企業が生成AIを安全に業務へ活用し、著作権侵害のトラブルを防ぐためには、適切な運用ルールを設け、従業員に周知徹底することが不可欠です。

生成AIと著作権に関する解釈は現在も議論が続いており、文化庁の著作権制度に関する情報などで最新のガイドラインや法解釈の動向を定期的に確認することが、安全な企業活動を維持するための重要なポイントとなります。

まとめ

生成AIの急速な普及に伴い、企業におけるセキュリティ対策は急務となっています。本記事では、情報漏洩や著作権侵害といった具体的なリスクと、それを防ぐための安全な運用マニュアルについて解説しました。

• 機密情報漏洩やハルシネーション、著作権侵害などのリスクを把握する
• 社内での「生成AI利用ガイドライン」を策定し、ルールを明確化する
• Copilotなどのセキュアな法人向け生成AIサービスを導入する
• 従業員へのセキュリティ教育と、ログ監視などの運用体制を構築する

生成AIは正しく管理・運用すれば、業務効率化を推進する強力なビジネスツールになります。まずは自社の利用ガイドラインの策定から始め、安全で効果的な生成AIの活用を実践してみましょう。