「AIを悪用したサイバー攻撃が増えていると聞いたけれど、具体的にどのような被害があるのだろう？」

「AIで作られたフィッシングメールや、経営者になりすました詐欺を防ぐにはどうすればよいのだろう？」

このような疑問を抱えている企業の担当者もいるのではないでしょうか。

生成AIの普及によって、文章や画像、音声などを短時間で作成できるようになりました。こうした技術は業務効率化に役立つ一方、悪意のある第三者に利用されると、フィッシング詐欺やなりすまし、標的型攻撃などを支援する手段にもなります。

例えば、自然な日本語の詐欺メールを作成したり、経営者や取引先の声を模倣したりすることで、従業員をだます手口が考えられます。

ただし、AIを悪用した攻撃だからといって、すべての攻撃が従来の手法より高度であるとは限りません。重要なのは、AIという言葉だけに注目するのではなく、実際にどのような脅威があり、自社のどこに弱点があるのかを把握することです。

この記事では、AIを悪用したサイバー攻撃の仕組みや主な手口、企業が受ける被害、具体的な防御策について解説します。

AIを悪用したサイバー攻撃とは？

AIを悪用したサイバー攻撃とは、人工知能（AI）を利用して、情報の窃取、不正アクセス、金銭詐欺、システムへの侵入などを試みる攻撃のことです。

AIは、攻撃対象に関する情報の整理、詐欺メッセージの作成、音声や画像の生成、プログラムの作成支援などに利用される可能性があります。

ただし、AI自体が必ず攻撃を行うわけではありません。攻撃者がAIを道具として使い、従来から存在するサイバー攻撃を効率化したり、新たな方法を試みたりする点が特徴です。

AIを悪用したサイバー攻撃の仕組み

AIを悪用した攻撃は、さまざまな段階で行われる可能性があります。

例えば、攻撃者が公開されている企業情報や社員のプロフィールを調べ、対象者に合わせた詐欺メールを作成するケースが考えられます。

その後、偽のログインページへ誘導したり、不正なファイルを開かせたりして、認証情報や機密情報を盗もうとします。

AIは、こうした攻撃の準備やメッセージ作成などを支援する役割を担う場合があります。

一方で、実際にシステムへ侵入するには、脆弱性の悪用や認証情報の窃取など、別の手段が必要になることもあります。

AIを利用しているかどうかだけでは、攻撃の危険性を判断できません。攻撃の目的、利用された手段、被害の範囲を総合的に確認することが重要です。

従来のサイバー攻撃との違い

AIを悪用したサイバー攻撃の特徴は、攻撃に使う情報やコンテンツを作成・加工する作業を効率化できることです。

例えば、従来のフィッシングメールでは、不自然な日本語や誤字が見分ける手掛かりになることがありました。しかし、生成AIを使えば、自然な文章や相手の状況に合わせた文面を作成しやすくなります。

また、音声生成や動画生成の技術によって、実在する人物になりすましたメッセージを作成することも可能です。

ただし、従来の攻撃でも、十分に自然な文章や巧妙ななりすましが使われてきました。AIだけを原因と考えるのではなく、メール認証、本人確認、アクセス制御などの基本対策を維持することが大切です。

生成AIの普及によって攻撃が高度化する理由

生成AIが攻撃者に悪用されると、主に次のような変化が生じる可能性があります。

• 文章の作成を効率化できる：自然な日本語や外国語の詐欺メッセージを作りやすい
• 標的に合わせた内容を作りやすい：公開情報をもとに、相手の役職や業務に合わせた文面を考えられる
• 音声や画像を生成できる：実在する人物を装ったコンテンツが作成される可能性がある
• 攻撃の準備を支援できる：情報の整理やプログラム作成などに利用される可能性がある

こうした変化により、攻撃を準備するための負担が小さくなるケースが考えられます。

ただし、AIを利用すれば必ず攻撃が成功するわけではありません。認証の仕組みや従業員教育、端末の保護などが適切に機能すれば、被害を防いだり、影響を抑えたりできる可能性があります。

企業がAIを悪用した攻撃に警戒すべき理由

企業が警戒すべき理由は、攻撃者がAIを使って、従業員の判断や組織の業務プロセスを狙う可能性があるためです。

例えば、経理担当者に経営者を装った送金指示を送り、緊急性を強調して通常の確認手続きを省略させようとするケースが考えられます。

このような攻撃では、システムの脆弱性だけでなく、本人確認や承認フローの不備も狙われます。

そのため、企業はセキュリティ製品の導入だけでなく、送金時の確認手順や社内の報告体制なども見直す必要があります。

AIを悪用したサイバー攻撃の主な手口

AIは、従来から存在する攻撃の効率化や、なりすましの精度向上などに悪用される可能性があります。

ここでは、企業が特に警戒したい手口を紹介します。

AIで自然なフィッシングメールを作成する

フィッシング攻撃とは、正規の企業やサービスを装ったメールなどで相手をだまし、認証情報や個人情報を入力させる攻撃です。

攻撃者は生成AIを利用して、自然な文章や相手の状況に合わせたメッセージを作成する可能性があります。

例えば、次のようなメールが考えられます。

• 取引先を装った請求書の確認依頼
• クラウドサービスを装ったアカウント停止の通知
• 人事部門を装った給与明細の確認依頼
• 経営者を装った緊急の送金指示

メールに不自然な日本語がないからといって、安全とは限りません。

送信者の表示名だけで判断せず、メールアドレスやリンク先、依頼内容を確認する必要があります。また、重要な操作をメール内のリンクから直接行わず、普段利用している公式サイトや社内システムから確認する方法も有効です。

AIを使って標的型攻撃の精度を高める

標的型攻撃とは、特定の企業や組織、担当者などを狙って行われる攻撃です。

攻撃者は、企業のWebサイトや公開資料、SNSなどから得た情報をもとに、対象者に合わせたメッセージを作成する可能性があります。

例えば、公開されているプロジェクト情報を参考にして、実際の業務に関係があるように見えるメールを送るケースです。

こうした攻撃では、社員が日常的に関わっている業務や取引先の情報が悪用されることがあります。

対策として、社外から届いたファイルやリンクを慎重に扱うとともに、通常とは異なる依頼が届いた場合は、別の連絡手段で相手に確認することが重要です。

ディープフェイクで経営者や取引先になりすます

ディープフェイクとは、AIなどの技術を使って、人物の顔や声、動画などを合成・加工する技術です。

悪意のある第三者がこれを悪用すると、実在する経営者や取引先になりすました音声や動画を使い、金銭の振り込みや機密情報の提供を求める可能性があります。

例えば、経営者の声に似せた音声で経理担当者に送金を指示するケースや、取引先の担当者を装って振込先口座の変更を依頼するケースが考えられます。

音声や映像が本物らしく見えても、それだけで本人であると判断するのは危険です。

企業は、送金や口座変更などの重要な手続きについて、既存の連絡先への折り返し確認や複数人による承認など、本人確認を補完する仕組みを整える必要があります。

AIで偽のWebサイトや不正なメッセージを作成する

AIは、Webサイトの文章や画像、デザイン案などの作成にも利用できます。

攻撃者がこの機能を悪用すると、正規の企業やサービスに似せた偽サイトを作り、利用者をだまして認証情報や個人情報を入力させる可能性があります。

例えば、クラウドサービスのログイン画面に似せたサイトへ誘導し、入力されたIDやパスワードを盗み取ろうとするケースです。

対策として、メールやメッセージに記載されたリンクを安易に開かず、公式サイトのURLを直接入力する方法が考えられます。

また、企業側では、多要素認証の導入や不審なログインの検知、フィッシング耐性のある認証方式の検討なども重要です。

マルウェアや攻撃用コードの作成を支援させる

マルウェアとは、情報の窃取やシステムの破壊、不正アクセスなどを目的とする悪意のあるソフトウェアです。

攻撃者がAIを悪用すると、プログラムの作成や修正、技術情報の整理などを支援させる可能性があります。

ただし、AIが作成したコードが必ず動作するわけではなく、攻撃を実行するには別の技術や環境が必要になる場合もあります。

企業側では、AIを悪用したコードだけを特別視するのではなく、実行ファイルの制御、端末の保護、脆弱性管理、ログ監視などの基本対策を徹底することが重要です。

不審なファイルを開かないよう社員に周知するとともに、EDRなどのセキュリティ製品を活用して、端末上の異常な挙動を検知できる環境を整えましょう。

AIを利用して攻撃対象の調査や攻撃準備を効率化する

攻撃者は、公開されている企業情報や技術情報を整理し、攻撃対象を選定するためにAIを利用する可能性があります。

例えば、公開情報から企業が利用しているサービスを調べたり、公開された脆弱性情報を整理したりする使い方が考えられます。

ただし、公開情報をAIで整理しただけで、システムへの侵入が可能になるわけではありません。実際の被害には、脆弱性や設定不備、認証情報の漏洩などが関係する場合があります。

企業は、外部公開資産を把握し、不要なサービスを停止するとともに、ソフトウェアや機器を最新の状態に保つことが大切です。

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AIを悪用したサイバー攻撃による企業のリスク

AIを悪用した攻撃は、情報漏洩だけでなく、金銭的損失や業務停止などにつながる可能性があります。

個人情報や機密情報の漏洩

フィッシング攻撃や不正アクセスによって、顧客情報、従業員情報、営業秘密などが盗まれる可能性があります。

情報漏洩が発生すると、顧客や取引先への対応、原因調査、再発防止策の実施などが必要になる場合があります。

また、契約上の義務や適用される法令によっては、報告や通知などの対応が必要となることもあります。

そのため、情報の取り扱いを制限するだけでなく、アクセス権限の管理やログの記録、インシデント対応体制の整備などを進めることが重要です。

金銭詐欺や不正送金の被害

経営者や取引先を装った詐欺では、従業員に送金や振込先の変更を実行させようとする場合があります。

特に、緊急性を強調した依頼や、通常の手続きから外れた指示には注意が必要です。

送金や口座変更の際には、メールや電話で受けた指示だけを根拠にせず、事前に定めた手順で本人確認を行いましょう。

また、承認者を複数人にする、登録済みの連絡先に折り返して確認するなど、担当者一人の判断に依存しない仕組みを整えることが重要です。

マルウェア感染やランサムウェア被害

不正なメールやファイルをきっかけにマルウェアへ感染すると、端末の情報が盗まれたり、社内ネットワークへ被害が広がったりする可能性があります。

ランサムウェアの場合、データを暗号化して利用できない状態にし、復旧と引き換えに金銭を要求する手口などがあります。

AIが攻撃の準備に使われたとしても、基本的な防御策の重要性は変わりません。

ソフトウェアの更新、端末保護、アクセス権限の制限、バックアップ、復旧訓練などを組み合わせて対策を進めましょう。

システム停止による業務への影響

サイバー攻撃によって社内システムやクラウドサービスが利用できなくなると、受発注、顧客対応、会計処理などの業務に影響が出る可能性があります。

被害を受けたシステムの調査や復旧にも時間がかかる場合があります。

そのため、重要な業務システムを特定し、障害発生時の代替手段や復旧の優先順位をあらかじめ決めておくことが大切です。

取引先や顧客からの信用低下

情報漏洩や不正送金などの被害が発生すると、取引先や顧客からの信頼に影響する可能性があります。

特に、被害の状況や対応方針がわからないまま時間が経過すると、関係者の不安が大きくなる場合があります。

平時から連絡体制や情報共有の手順を決めておき、問題が発生した際に、事実関係を確認しながら適切に対応できるようにしましょう。

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AIを悪用したサイバー攻撃の事例から学ぶポイント

AIを悪用した攻撃への対策を考える際は、実際の詐欺やサイバー犯罪に関する公的機関の情報も参考になります。

ビジネスメール詐欺では本人確認の仕組みが重要

米国のFBIが運営するインターネット犯罪苦情センター（IC3）は、2024年9月にビジネスメール詐欺（BEC）に関する注意喚起を公表しています。

同資料では、正当な送金依頼を装い、企業や個人に不正な資金移動をさせる詐欺について説明しています。BECはAIがなくても成立する従来型の犯罪ですが、AIで自然な文章やなりすまし用コンテンツを作成できれば、攻撃の説得力を高めるために悪用される可能性があります。

参考：FBI IC3「Business Email Compromise: The $55 Billion Scam」

この種の攻撃から学べるのは、メールの文章が自然かどうかだけで判断してはいけないということです。

送金や口座変更については、別の連絡手段で確認する、複数人で承認する、通常と異なる依頼を報告するなど、業務プロセスそのものを強化する必要があります。

AIによるなりすましは音声や映像だけで判断しない

AIで生成・加工された音声や映像は、本人らしく見えたり聞こえたりする場合があります。

しかし、見た目や声が似ていることだけでは、相手の本人確認にはなりません。

経営者や取引先から緊急の指示があった場合でも、通常の承認手順を省略しないことが大切です。

例えば、あらかじめ登録した電話番号への折り返し、社内システム上での承認、複数人による確認などを組み合わせることで、なりすましによる被害を抑えやすくなります。

事例を自社の対策に反映する

他社の被害事例を読む際は、攻撃の手口だけでなく、自社で同様の被害が起こるとしたらどの業務が狙われるかを考えることが重要です。

例えば、経理部門では送金指示、営業部門では取引先とのファイル共有、人事部門では応募者や従業員の情報管理など、業務ごとに注意すべき点が異なります。

自社の業務に置き換えて、必要な確認手順や教育内容を検討しましょう。

企業が実施すべきAIサイバー攻撃への防御策

AIを悪用したサイバー攻撃への対策では、特定のセキュリティ製品だけに依存せず、技術的対策と組織的対策を組み合わせることが重要です。

1. 多要素認証を導入する

多要素認証（MFA）は、パスワードに加えて、認証アプリやセキュリティキーなど別の要素を使って本人確認を行う仕組みです。

パスワードが盗まれた場合でも、不正ログインのリスクを下げる効果が期待できます。

特に、メール、クラウドサービス、管理者アカウント、リモートアクセスなど、重要なアカウントでは優先的に導入を検討しましょう。

可能であれば、フィッシング耐性のある認証方式も検討するとよいでしょう。

ただし、多要素認証を導入すればすべての不正アクセスを防げるわけではありません。認証情報の窃取やセッションの悪用など、ほかのリスクも考慮して対策を組み合わせる必要があります。

2. OSやソフトウェアを最新の状態に保つ

攻撃者は、ソフトウェアや機器に存在する脆弱性を悪用することがあります。

そのため、OS、ブラウザー、業務ソフトウェア、ネットワーク機器などを適切に更新することが重要です。

企業では、更新対象の資産を把握し、重要な脆弱性に優先的に対応できる管理体制を整えましょう。

利用していないソフトウェアや外部公開サービスを停止することも、攻撃対象を減らすうえで有効です。

3. メールやWebサイトの不審な点を確認する

AIで作成されたメールは自然な文章になっている場合があるため、誤字脱字や不自然な表現だけで判断するのは危険です。

メールを確認する際は、次のような点に注意しましょう。

• 送信元のメールアドレスやドメインに違和感がないか
• リンク先のURLが正規のサイトか
• 添付ファイルを開く必要が本当にあるか
• 緊急性を強調して通常の手続きを省略させようとしていないか
• パスワードや認証コードの提供を求めていないか

不審なメールは、リンクをクリックしたり添付ファイルを開いたりせず、社内の報告手順に従って確認しましょう。

4. 送金や重要な変更は別の手段で確認する

ディープフェイクやメールによるなりすましを防ぐには、連絡を受けた経路とは別の方法で本人確認を行うことが重要です。

例えば、振込先口座の変更や高額送金については、登録済みの連絡先に折り返して確認するルールを設けます。

また、送金依頼を受けた社員と承認者を分けるなど、複数人による確認体制を整える方法もあります。

「社長からの指示だから」「取引先から急いでほしいと言われたから」といった理由で、通常の手続きを省略しないことが大切です。

5. EDRなどを活用して不審な挙動を検知する

EDRは、パソコンやサーバーなどの端末を監視し、不審な挙動の検知や調査、対応を支援するセキュリティ技術です。

不審なプログラムの実行や、端末上での異常な活動などを把握するために利用できます。

企業は、自社の規模や管理体制に応じて、EDRやアンチウイルス製品、メールセキュリティ、ネットワーク監視などを組み合わせて検討しましょう。

導入するだけでなく、アラートを誰が確認するのか、検知後にどのように端末を隔離するのかなど、運用手順を決めておくことも重要です。

6. アクセス権限を必要最小限にする

社員やシステムに付与する権限は、業務に必要な範囲に限定しましょう。

例えば、一般社員が管理者権限を常時利用できる状態では、アカウントが侵害された場合に被害が拡大する可能性があります。

重要なデータへのアクセス権限を見直し、不要な権限を削除するとともに、退職や異動に伴うアカウント管理を徹底しましょう。

また、重要な操作のログを記録し、不審なアクセスがないか確認できる体制を整えることも大切です。

7. データのバックアップと復旧手順を整備する

ランサムウェアなどによってデータが利用できなくなった場合に備えて、重要なデータを定期的にバックアップしましょう。

バックアップは作成するだけでなく、攻撃者が本番環境と一緒に削除・暗号化できないように分離して保管することが重要です。

さらに、実際にデータを復元できるか定期的にテストし、システムを復旧する手順を確認しておきましょう。

バックアップの対象、保存期間、管理担当者、復旧の優先順位などを明確にすることで、被害発生時の混乱を抑えやすくなります。

8. AIを悪用した攻撃を想定した社員研修を行う

技術的な対策を整えても、社員が不審な依頼を信じてしまえば、被害につながる可能性があります。

そのため、AIを悪用したフィッシングやディープフェイクなどを想定した社員研修を実施しましょう。

研修では、次のようなテーマを扱うと効果的です。

• 自然な文章のフィッシングメールを見分けるポイント
• 不審なリンクや添付ファイルへの対応
• 経営者や取引先からの送金指示の確認方法
• AIで生成された音声や映像を過信しないこと
• 不審な連絡を受けた場合の報告方法

実際の業務に近いシナリオを用いることで、社員が自分の業務に当てはめて考えやすくなります。

9. インシデント発生時の対応体制を整える

サイバー攻撃の被害を完全に防ぐことは難しいため、問題が起きた場合に備える必要があります。

例えば、次のような対応手順をあらかじめ決めておきましょう。

1. 不審な操作や被害の兆候を発見したら、所定の窓口へ報告する
2. 必要に応じて端末やアカウントを隔離・停止する
3. ログやメールなどの証拠を保全する
4. 被害の範囲と影響を調査する
5. 必要に応じて専門家や関係機関に相談する
6. 復旧と再発防止策を実施する

実際の対応は、攻撃の種類や被害状況によって異なります。あらかじめ担当者と連絡先を決め、定期的に対応手順を確認しておくことが大切です。

AIを安全に活用するための社内ルール

企業が生成AIを業務で利用する場合は、攻撃者による悪用への対策だけでなく、自社の社員がAIを安全に利用するためのルールも必要です。

生成AIの業務利用に関するガイドラインを作成する

生成AIの利用を認めるサービス、対象業務、禁止事項、確認手順などを明文化しましょう。

ルールが曖昧だと、社員ごとに利用方法が異なり、情報管理にばらつきが生じる可能性があります。

利用できる範囲と禁止事項を具体的に示し、社員が判断に迷ったときの相談先も明確にすることが重要です。

機密情報や個人情報の入力ルールを定める

生成AIサービスへ情報を入力する際は、入力データの取り扱い条件や社内規程を確認する必要があります。

顧客情報、従業員情報、営業秘密、認証情報などについて、どのサービスでどのような条件なら扱えるのかを定めましょう。

原則として入力を禁止する情報と、承認された環境であれば利用を検討できる情報を分類すると、社員が判断しやすくなります。

AIが生成したメールや文章を確認する仕組みを作る

AIが作成した文章やメールをそのまま利用すると、誤情報や不適切な表現が含まれる可能性があります。

社外向けの重要な文書や、契約・法務・財務に関係する内容については、担当者が内容を確認する手順を設けましょう。

また、AIが作成した文章に記載されたURLや添付ファイルなどを無条件に信用しないことも重要です。

AIによるなりすましを想定した本人確認手順を設ける

音声や映像、メールなどを使ったなりすましに備え、重要な指示を受けたときの本人確認方法を決めておきましょう。

特に、送金、口座変更、機密情報の提供、アカウント権限の変更などについては、通常とは異なる依頼があった場合に追加確認を行うルールが有効です。

本人らしく見えることや、声が似ていることだけで判断しないよう、具体的な手順を社員に周知しましょう。

社員が不審な連絡を相談・報告できる環境を整える

社員が不審なメールや電話を受けても、報告先がわからなければ対応が遅れる可能性があります。

そのため、情報システム部門やセキュリティ担当者などの相談窓口を明確にし、社員が迅速に報告できる仕組みを整えましょう。

また、誤ってリンクをクリックした場合なども、社員が報告をためらわないよう、迅速な初動対応を重視する運用が大切です。

AIを悪用したサイバー攻撃への対策を進める手順

対策を一度にすべて実施することが難しい企業は、優先順位を付けて進めるとよいでしょう。

手順1. 自社のセキュリティ対策の現状を把握する

最初に、現在利用しているシステムやセキュリティ対策を整理します。

例えば、多要素認証の導入状況、ソフトウェアの更新管理、バックアップ、端末保護、社員研修、インシデント対応手順などを確認します。

あわせて、どの部署がどのような情報を扱っているかを把握すると、優先すべき対策を判断しやすくなります。

手順2. 想定される攻撃と被害を洗い出す

自社の業務に関連する攻撃シナリオを整理しましょう。

例えば、経理部門への不正送金指示、営業担当者への偽のファイル共有依頼、従業員アカウントの乗っ取りなどが考えられます。

それぞれの攻撃が成功した場合に、どの情報や業務が影響を受けるのかを確認します。

手順3. 優先的に対処すべきリスクを決める

洗い出したリスクについて、発生する可能性と被害の大きさを踏まえて優先順位を付けます。

例えば、重要なアカウントに多要素認証が導入されていない場合や、送金時の確認手順が曖昧な場合は、早期に改善を検討する価値があります。

すべてのリスクに同時に対応するのではなく、被害の影響が大きい部分から対策を進めましょう。

手順4. 技術的な対策と社内ルールを整備する

優先順位に沿って、必要なセキュリティ製品の導入や設定変更、社内規程の整備を進めます。

技術的な対策だけでは対応しきれないリスクもあるため、本人確認の手順や承認フロー、社員への周知なども組み合わせましょう。

手順5. 社員研修と訓練を実施する

対策を導入したら、社員が実際に行動できるか確認します。

不審なメールへの対応や、送金依頼の確認、インシデントの報告などをテーマにした研修や訓練を実施するとよいでしょう。

訓練結果をもとに、理解しにくいルールや改善が必要な手順を見直します。

手順6. 対策の効果を検証して改善する

対策を実施した後も、継続的に効果を確認することが大切です。

例えば、重要アカウントの多要素認証の適用率、更新未対応の端末数、バックアップの復元テスト結果、社員研修の受講状況などを指標として管理できます。

新しい攻撃手法やシステム環境の変化に合わせて対策を更新し、必要に応じて専門家の支援も活用しましょう。

AIを悪用したサイバー攻撃への対策で注意したいポイント

AIによる攻撃と断定せずに不審な兆候を確認する

不審なメールやプログラムが見つかった場合でも、AIが使われたかどうかを外見だけで判断することは困難です。

AIによる攻撃かどうかにこだわりすぎず、送信元、アクセス履歴、ファイルの挙動、認証ログなどを確認し、必要な対応を進めましょう。

セキュリティ製品だけに依存しない

セキュリティ製品は重要ですが、すべての攻撃を検知できるわけではありません。

多要素認証、アクセス権限の管理、メールの確認、社員教育、バックアップ、インシデント対応などを組み合わせることが重要です。

社員個人の注意力だけに頼らない

社員への注意喚起だけで被害を防ごうとすると、判断ミスや確認漏れが起きた際に被害が発生する可能性があります。

送金時の複数人承認や、フィッシング耐性のある認証、アクセス権限の制限など、ミスがそのまま重大な被害につながらない仕組みを整えましょう。

中小企業でも実施できる対策から始める

大規模なセキュリティ製品をすぐに導入できない場合でも、基本的な対策から始められます。

例えば、重要アカウントへの多要素認証の導入、OSやソフトウェアの更新、バックアップの確認、送金時の本人確認ルールの整備などです。

限られた予算や人員の中では、被害が発生した際の影響が大きい部分から優先的に対処することが大切だと考えています。

AIを悪用したサイバー攻撃に関するよくある質問

AIを悪用したサイバー攻撃は増えている？

AIはフィッシングメッセージの作成やなりすましなどに悪用される可能性があり、公的機関やセキュリティ関連組織も関連する脅威への注意を促しています。

ただし、AIが使われた攻撃の件数や被害額を正確に把握することは簡単ではありません。AIによる攻撃の増加を評価する際は、調査対象や集計方法、対象期間を確認する必要があります。

企業としては、件数の増減だけに注目するのではなく、フィッシングや不正送金など、実際に想定されるリスクへの対策を進めることが重要です。

AIで作られたフィッシングメールは見分けられる？

文章の不自然さだけで見分けることは難しくなる場合があります。

送信元のメールアドレス、リンク先のURL、依頼内容、通常の業務手順との違いなどを総合的に確認しましょう。

判断に迷った場合はリンクを開かず、社内の報告窓口や正規の連絡先を通じて確認することが大切です。

ディープフェイクによる詐欺を防ぐには？

音声や映像だけで本人だと判断せず、別の手段で確認することが重要です。

送金や口座変更などの重要な依頼については、登録済みの連絡先への折り返しや複数人による承認など、社内で決めた手順に従いましょう。

中小企業でもAIサイバー攻撃への対策は必要？

中小企業でも、顧客情報や取引先の機密情報、金銭を扱う場合は対策が必要です。

まずは、多要素認証、ソフトウェア更新、バックアップ、送金時の確認手順、社員への注意喚起など、実施しやすい基本対策から取り組みましょう。

生成AIを利用しているだけで攻撃されるリスクはある？

生成AIを利用していることだけで、必ずサイバー攻撃の被害に遭うわけではありません。

ただし、利用するサービスの設定やアカウント管理、入力情報の扱い方によっては、情報漏洩などのリスクが生じる可能性があります。

承認されたサービスを利用し、機密情報の入力ルールやアクセス管理を整えることが重要です。

企業が最初に取り組むべき防御策は？

企業の状況によって異なりますが、まずは重要なアカウントの多要素認証、ソフトウェアの更新、バックアップ、送金時の本人確認手順、社員への注意喚起などを確認するとよいでしょう。

そのうえで、自社の業務や情報資産に応じて、追加のセキュリティ対策や専門家による評価を検討しましょう。

まとめ｜AIを悪用したサイバー攻撃に備えて企業の防御体制を整えよう

AIを悪用したサイバー攻撃では、フィッシングメールの作成、標的型攻撃の準備、ディープフェイクによるなりすましなど、さまざまな手口が考えられます。

企業が被害を防ぐには、AIによる攻撃だけを特別視するのではなく、従来からあるサイバー攻撃への対策を見直し、技術面と組織面の両方から防御体制を整えることが重要です。

特に、次の対策を優先的に確認しましょう。

• 重要なアカウントに多要素認証を導入する
• OSやソフトウェアを最新の状態に保つ
• メールやWebサイトの不審な点を確認する
• 送金や重要な変更は別の手段で本人確認する
• 端末保護やバックアップを適切に運用する
• 生成AIの利用ルールと社員研修を整備する
• インシデント発生時の報告・対応手順を明確にする

AIを悪用した攻撃への対策は、一度実施すれば終わりではありません。自社のリスクを把握し、優先順位を付けて対策を実施したうえで、継続的に見直していくことが大切だと考えています。

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「社員がChatGPTなどの生成AIを使っているけれど、会社としてルールを決めていない」

「情報漏洩を防ぐために、生成AIの利用ガイドラインを作りたい」

「どこまで利用を許可し、何を禁止すればよいのかわからない」

このような悩みを抱えている企業担当者も多いのではないでしょうか。

生成AIは、文章作成や資料の要約、情報整理、アイデア出しなど、さまざまな業務の効率化に役立ちます。一方で、使い方を誤ると、個人情報や機密情報の不適切な取り扱い、著作権上の問題、誤情報の利用などにつながる可能性があります。

こうしたリスクを抑えながら生成AIを活用するには、社員が共通の基準に従って利用できるように、社内ルールを整備することが重要です。

ただし、生成AIの利用を一律に禁止すれば、業務効率化の機会を失う可能性もあります。大切なのは、禁止事項を並べるだけでなく、何に使えて、どのような情報を入力でき、どのように確認すればよいのかを具体的に示すことだと考えています。

この記事では、生成AIの社内ルールが必要な理由から、利用ガイドラインに盛り込むべき項目、策定手順、運用・定着の方法まで詳しく解説します。

生成AIの社内ルールが必要な理由

生成AIを業務で活用する企業にとって、社内ルールの整備は安全な利用環境を作るための重要な取り組みです。

ここでは、なぜ社内ルールが必要なのかを解説します。

社員による生成AIの利用が広がっている

生成AIは、文章の作成や要約、翻訳、データ整理、プログラミングなど、幅広い業務で利用できます。

例えば、営業担当者が提案書の構成案を作成したり、事務担当者がメールの文面を整えたり、マーケティング担当者が記事のアイデアを出したりする使い方が考えられます。

こうした利便性がある一方で、会社が把握していないサービスを社員が独自に利用するケースも考えられます。

利用するサービスや入力する情報の基準が決まっていなければ、社員ごとに判断が異なり、情報管理が難しくなる可能性があります。

そのため、企業は生成AIの利用を前提に、利用できるサービスや業務の範囲を明確にしておくことが大切です。

個人情報や機密情報の漏洩リスクを防ぐ

生成AIの利用で特に注意したいのが、個人情報や機密情報の取り扱いです。

例えば、社員が顧客への提案書を作るために、顧客名や契約内容、未公開の価格情報などをプロンプトに入力するケースが考えられます。

入力した情報の取り扱いは、サービスの仕様や設定、契約条件などによって異なります。入力した情報が必ず外部に公開されるわけではありませんが、十分に確認せずに利用すると、情報管理上の問題が生じる可能性があります。

個人情報保護委員会も、生成AIサービスに個人情報を入力する際の注意点を公表しています。関連する公表資料も参考にしながら、自社で扱う情報の種類に応じたルールを整備しましょう。

社員ごとの利用方法のばらつきをなくす

社内ルールがない状態では、同じ業務でも社員によって生成AIの使い方が異なる可能性があります。

ある社員は顧客情報を入力しないようにしていても、別の社員は便利さを優先して詳細な情報を入力しているかもしれません。また、AIが生成した文章をそのまま顧客に送る社員と、内容を確認してから使う社員がいることも考えられます。

こうしたばらつきを減らすには、会社として共通の判断基準を設ける必要があります。

利用ルールを明文化することで、社員が迷ったときに確認できる基準ができ、管理者も教育や指導を行いやすくなります。

生成AIを安全に活用できる環境を整える

社内ルールは、生成AIの利用を制限するためだけのものではありません。

利用できる業務やサービスを明確にすることで、社員が安心して活用できる範囲を示す役割もあります。

例えば、公開情報の要約や一般的な文章の校正は利用可能とし、個人情報や営業秘密の入力は原則禁止とする方法が考えられます。

このように、リスクに応じて利用範囲を整理すれば、必要以上に利用を制限せず、安全性と業務効率化の両立を目指せます。

生成AIの社内ルールと利用ガイドラインの違い

生成AIのルールを作る際は、「社内ルール」と「利用ガイドライン」の役割を整理しておくと、内容を設計しやすくなります。

社内ルールで定めること

社内ルールは、社員が生成AIを利用する際に守るべき基準や禁止事項を定めるものです。

例えば、次のような内容が該当します。

• 会社が許可したサービスを利用する
• 許可されていない機密情報を入力しない
• AIの出力を確認せずに重要な業務判断へ使用しない
• 問題が発生した場合は速やかに報告する
• 外部サービスとの連携は所定の手続きに従う

社内規程としてどの程度の拘束力を持たせるかは、既存の情報セキュリティ規程や就業規則などとの関係も踏まえて決めましょう。

利用ガイドラインで示すこと

利用ガイドラインは、社員がルールを理解し、実務で適切に行動できるようにするための説明資料です。

例えば、次のような内容を盛り込みます。

• 生成AIを利用できる業務の具体例
• 入力可能な情報と禁止する情報の例
• プロンプトを作成する際の注意点
• 出力結果を確認する方法
• 利用に迷った場合の相談先
• 問題が起きた場合の対応手順

禁止事項だけでは、社員は「では、何なら使ってよいのか」がわかりません。

ルールに加えて具体的な利用例や判断方法を示すことで、日々の業務で実践しやすいガイドラインになると考えています。

情報セキュリティポリシーとの関係

生成AIの社内ルールは、既存の情報セキュリティポリシーや個人情報保護に関する規程と整合させる必要があります。

例えば、社内の情報セキュリティ規程で社外サービスへの機密情報の送信を制限している場合、生成AIのガイドラインだけで例外的な利用を認めるべきではありません。

新たな規程を作る前に、既存の規程で対応できる部分と、生成AI特有のルールとして追加すべき部分を整理しましょう。

なお、総務省・経済産業省などが公表するAI関連のガイドラインも、社内ルールを検討する際の参考になります。自社の業種や利用目的に合わせて、適切な資料を確認することが大切です。

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生成AIの利用ガイドラインに盛り込むべき項目

利用ガイドラインを作成するときは、社員が実際に判断する場面を想定しながら項目を整理しましょう。

ここでは、基本的に盛り込んでおきたい10項目を紹介します。

1. 利用を許可する生成AIサービス

最初に、会社が利用を認める生成AIサービスを明確にします。

例えば、ChatGPT、Microsoft Copilot、Google Geminiなど、利用を許可するサービスを一覧にする方法があります。ただし、サービス名だけでなく、利用するプランやアカウントの種類も区別することが重要です。

同じサービスでも、個人向けと法人向けではデータの取り扱いや管理機能などが異なる場合があります。

ガイドラインには、次の内容を記載するとよいでしょう。

• 利用を許可するサービス名
• 利用可能なプランやアカウント
• 利用できる部署や業務
• 新しいサービスを利用する際の申請方法
• 利用を停止する場合の手続き

社員が独自の判断で未承認のサービスを使い始めないように、利用申請の窓口も明確にしておきましょう。

2. 生成AIを利用できる業務の範囲

生成AIを利用できる業務と、追加の確認が必要な業務を整理します。

例えば、公開情報をもとにしたアイデア出しや、一般的な文章の校正などは、比較的取り入れやすい用途です。

一方で、採用判断、人事評価、与信判断、契約上の重要な判断など、人に大きな影響を与える業務では、より慎重な管理が必要です。

ガイドラインでは、次のように整理する方法が考えられます。

• 通常利用できる業務：一般的な文章作成、公開情報の要約、アイデア出し
• 条件付きで利用できる業務：社内資料の分析、顧客向け文書の作成、業務データの整理
• 原則禁止または個別審査が必要な業務：未承認の機密情報を使う業務、重要な判断をAIだけで行う業務

この分類はあくまで例です。自社の業務内容やリスクに合わせて調整しましょう。

3. 入力してよい情報と禁止する情報

生成AIのガイドラインで特に重要なのが、入力情報の基準です。

「機密情報を入力しない」とだけ記載しても、社員によって解釈が異なる可能性があります。具体例を示し、迷いにくいルールにすることが大切です。

例えば、次のような分類が考えられます。

情報の分類は、既存の社内規程に合わせることが重要です。また、名前を削除しただけでは個人や企業を特定できる情報が残る場合もあるため、匿名化の方法もガイドラインに記載しましょう。

4. 個人情報・機密情報の取り扱い

入力情報の分類に加えて、個人情報や機密情報をどのように取り扱うかを定めます。

例えば、次のようなルールが考えられます。

• 利用サービスのデータ取り扱い条件を確認する
• 必要最小限の情報だけを使用する
• 個人や企業を特定できる情報は削除・加工する
• 顧客との契約や秘密保持義務を確認する
• 判断に迷う場合は上司や担当部門に相談する

個人情報については、サービスの利用条件だけでなく、個人情報保護法や社内の個人情報保護規程との整合性も確認する必要があります。

特に、入力した個人データがどのように利用されるかについては、サービス提供者の説明や契約条件を確認し、必要な対応を行いましょう。

5. 生成された回答や成果物の確認方法

生成AIの回答は、常に正しいとは限りません。

誤った数字、実在しない出典、古い情報、不適切な表現などが含まれる可能性があるため、業務に利用する前の確認ルールを設けましょう。

ガイドラインには、例えば次のような内容を盛り込みます。

• 数字や計算結果を確認する
• 重要な情報は信頼できる資料で裏付ける
• 法律や制度については公式情報を確認する
• 顧客向け文書は担当者が確認してから送信する
• AIの回答を唯一の根拠として重要な判断を行わない

確認の厳しさは、利用目的や影響の大きさに応じて変えることが重要です。

6. 著作権・知的財産権への配慮

生成AIの利用では、著作権や商標、営業秘密などの知的財産に関する問題にも注意が必要です。

例えば、第三者の文章や画像を入力して加工する場合や、生成された文章・画像を広告やWebサイトに掲載する場合は、利用方法に応じた確認が必要になることがあります。

また、AIが生成した成果物だからといって、必ず第三者の権利を侵害しないとは限りません。

ガイドラインには、次のような内容を含めるとよいでしょう。

• 第三者の著作物を入力する際のルール
• 生成物を公開・配布する前の確認
• 既存の作品や商標との類似性に関する確認
• 取引先や顧客に提供する成果物の確認手順
• 判断に迷う場合の相談先

文化庁は、AIと著作権に関する考え方やチェックリストなどを公表しています。必要に応じて、文化庁の関連資料も参考にしましょう。

7. アカウント管理とアクセス権限

生成AIのアカウントを安全に管理するためのルールも必要です。

例えば、次のような項目を定めます。

• 会社が認めたアカウントを利用する
• アカウントの共用を避ける
• 強力なパスワードと多要素認証を利用する
• 必要な人だけにアクセス権限を付与する
• 退職・異動時にアカウントや権限を見直す
• APIキーなどの認証情報を適切に管理する

特に、複数の社員が同じアカウントを使い回す運用では、誰が何を行ったのかを把握しにくくなる可能性があります。

利用人数や管理要件に応じて、組織として管理できる環境を検討しましょう。

8. 外部サービスやGPTsとの連携ルール

生成AIの機能によっては、外部サービスとの連携や、独自のGPTsなどを利用できる場合があります。

こうした機能は便利ですが、連携先へ情報が送信されたり、外部サービスに一定の権限を与えたりする場合があります。

そのため、次のようなルールを設けましょう。

• 承認されていない外部連携を行わない
• 連携先の事業者やデータ取り扱い条件を確認する
• 必要以上のアクセス権限を付与しない
• 外部へ送信される情報を確認する
• 重要な操作は実行前に人間が確認する

特に、メール送信やファイル操作などを伴う仕組みでは、AIの出力をそのまま実行するのではなく、必要な確認手順を設けることが重要です。

9. 問題が発生した場合の報告・対応手順

生成AIの利用中に問題が発生した場合の対応手順も、事前に定めておきましょう。

例えば、機密情報を誤って入力した、不審な外部連携を行った、アカウントの不正利用が疑われるといったケースが考えられます。

ガイドラインには、次の内容を記載します。

• 誰に報告するのか
• どのような情報を報告するのか
• どのような場合に利用を停止するのか
• アカウントや外部連携をどう確認するのか
• 顧客や取引先への影響をどう調査するのか

報告先がわからなければ、社員が問題を抱え込んでしまう可能性があります。情報システム部門やセキュリティ担当者など、具体的な窓口を明記することが大切です。

10. 社員教育とガイドラインの見直し

ガイドラインは、作成して配布すれば終わりではありません。

社員がルールを理解し、日常業務で実践できるようにする必要があります。

例えば、次のような取り組みが考えられます。

• 導入時に説明会を開催する
• 入力禁止情報の具体例を使って研修する
• よくある質問をまとめる
• 利用者から質問や改善案を集める
• サービスの変更や新たなリスクに応じて内容を更新する

生成AIの機能やサービスの条件は変わる可能性があります。そのため、定期的にガイドラインを見直す仕組みを作っておきましょう。

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生成AIの社内ルールを策定する手順

ここからは、実際に社内ルールを作成する際の手順を解説します。

手順1. 社内での生成AIの利用状況を把握する

最初に、社員がどのような生成AIサービスを、どの業務で利用しているかを把握します。

例えば、次の項目を調査するとよいでしょう。

• 利用している生成AIサービス
• 利用している部署や社員
• 利用目的と対象業務
• 入力する情報の種類
• 外部サービスとの連携状況
• 現在の利用ルールや管理方法

利用実態を把握せずにルールを作ると、現場の業務に合わない内容になってしまう可能性があります。

社員へのアンケートや部署ごとのヒアリングを行い、実態を整理することから始めましょう。

手順2. 利用目的と対象業務を明確にする

次に、会社として生成AIを何のために利用するのかを明確にします。

例えば、文章作成の効率化、社内情報の整理、顧客対応の支援、データ分析など、目的によって必要な管理方法は異なります。

利用目的を整理したうえで、業務ごとに次の点を確認します。

• 生成AIを使うメリット
• 取り扱う情報の種類
• AIの出力を利用する場面
• 人間による確認が必要な範囲
• 利用を認めるための条件

この作業を行うと、どの業務を許可し、どの業務を慎重に扱うべきか判断しやすくなります。

手順3. 想定されるリスクを洗い出す

対象業務が明確になったら、利用に伴うリスクを洗い出します。

代表的なリスクには、次のようなものがあります。

• 個人情報や機密情報の不適切な入力
• 誤情報や不適切な表現の利用
• 著作権などの権利侵害
• アカウントの不正利用
• 未承認の外部サービスとの連携
• AIの判断に過度に依存すること

すべての業務に同じ対策を適用するのではなく、情報の機密性や、誤りが生じた場合の影響に応じて優先順位を付けましょう。

手順4. 利用可能なサービスと入力情報の基準を決める

次に、利用を許可するサービスと、入力できる情報の範囲を決めます。

サービスについては、データの取り扱い条件、管理機能、契約内容、必要な認証機能などを確認します。

入力情報については、公開情報、一般的な社内情報、個人情報、機密情報、認証情報などに分類し、それぞれの取り扱いを明確にしましょう。

特に、個人情報や機密情報については、「どのサービスであれば利用できるのか」「誰の承認が必要なのか」「どのような加工が必要なのか」を具体的に決めることが大切です。

手順5. ガイドラインの原案を作成する

利用状況、目的、リスク、サービスの条件を整理したら、ガイドラインの原案を作成します。

最初から完璧な文書を作ろうとする必要はありません。まずは、利用できるサービス、入力情報の基準、出力結果の確認方法、問題発生時の報告先など、重要な項目からまとめましょう。

また、専門用語を多用するのではなく、社員が理解しやすい表現を使うことも重要です。

例えば、「機密情報の入力を禁止する」と記載するだけでなく、顧客リスト、未公開の価格表、契約書などの具体例を示すと、社員が判断しやすくなります。

手順6. 情報システム部門や法務部門と内容を確認する

原案ができたら、関係部門と内容を確認します。

情報システム部門には、利用サービスの安全性、認証、アクセス権限、外部連携などの観点から確認してもらいます。

法務部門や個人情報保護の担当者には、個人情報、著作権、契約上の義務などの観点から確認してもらうとよいでしょう。

企業の規模や体制によっては、総務部門、コンプライアンス担当者、現場の管理職などが関係する場合もあります。

必要な確認を行い、既存の社内規程と矛盾しない内容に整えましょう。

手順7. 一部の部署で試験運用する

ガイドラインを正式に導入する前に、一部の部署や業務で試験運用する方法もあります。

試験運用では、ルールが実際の業務で使いやすいか、社員が判断に迷う箇所はないか、必要な手続きが複雑すぎないかなどを確認します。

例えば、社員から次のような意見を集めます。

• 入力可能な情報の基準がわかりやすいか
• 利用できるサービスが明確か
• 申請や承認の手順に無理がないか
• 出力結果の確認方法が理解できるか
• 問題発生時の報告先がわかるか

実際の利用者の意見を反映することで、現場に定着しやすいルールに改善できます。

手順8. 社員に周知して正式運用を開始する

試験運用で必要な修正を行ったら、ガイドラインを正式に導入します。

文書を社内ポータルなどに掲載するだけでなく、説明会や研修を通じて、重要なポイントを社員に伝えましょう。

特に、入力禁止情報、利用可能なサービス、出力結果の確認方法、問題発生時の報告先は、すべての利用者が理解しておく必要があります。

正式運用の開始後も、問い合わせや問題事例を収集し、必要に応じてルールを改善していきましょう。

生成AIの社内ルールを作るときのポイント

社内ルールは、項目を網羅するだけでなく、社員が実際に守れる内容にすることが重要です。

禁止事項だけでなく利用できる範囲も示す

生成AIの利用を制限することだけに重点を置くと、社員がどのように活用すればよいのかわからなくなる可能性があります。

例えば、機密情報の入力は禁止すると同時に、公開情報の要約や一般的な文章の校正など、利用できる業務の例を示しましょう。

安全性を確保しながら、社員が業務改善に取り組める範囲を明確にすることが大切です。

抽象的な表現を避けて具体例を記載する

「適切に利用する」「機密情報に注意する」といった表現だけでは、具体的な判断が難しい場合があります。

例えば、次のように書き換える方法が考えられます。

• 抽象的な表現：個人情報を適切に取り扱う
• 具体的な表現：顧客の氏名、住所、電話番号などを、承認されていない生成AIサービスに入力しない

具体例を盛り込むことで、社員が日常業務の中で判断しやすくなります。

社員が迷ったときの相談先を明確にする

どれだけ詳しいガイドラインを作っても、すべてのケースを事前に想定することは困難です。

そのため、判断に迷った場合の相談先を決めておきましょう。

例えば、情報システム部門、上司、セキュリティ担当者、法務部門など、相談内容に応じた窓口を明記します。

相談しやすい仕組みを整えることで、社員が独断で判断するリスクを減らせます。

業務内容やリスクに応じてルールを分ける

部署や業務によって、取り扱う情報や生成AIの使い方は異なります。

例えば、公開情報を使ったマーケティング案の作成と、顧客の個人情報を扱う業務では、必要な管理方法が異なります。

全社共通の基本ルールを定めたうえで、必要に応じて部署別の補足ルールを設ける方法が考えられます。

現場の意見を取り入れて実効性を高める

ルールを作成する側だけで内容を決めると、現場の実態に合わない場合があります。

実際に生成AIを利用する社員や管理職から意見を集め、判断に迷う場面や運用上の問題を確認しましょう。

社内ルールは、作成すること自体が目的ではありません。社員が理解し、実際に守り続けられる状態を作ることが重要だと考えています。

生成AIの社内ルールで定めたい入力情報の分類例

入力情報の分類は、社員が日常的に判断するための重要な基準です。ここでは、社内ルールを作成する際の例を紹介します。

入力可能な情報

入力可能な情報としては、一般に公開されている情報や、個人・企業を特定できない一般的な文章などが考えられます。

例えば、次のような情報です。

• 公開済みのニュース記事の概要
• 一般的なビジネスメールの文面
• 架空のデータを使った分析方法の検討
• 公開されている製品情報の整理

ただし、公開情報であっても、利用するサービスの条件や著作権などに関する注意が不要になるわけではありません。業務での利用方法に応じて確認しましょう。

条件付きで入力できる情報

社内の手順書や業務データなどは、情報の機密性や利用環境によって扱いが異なる場合があります。

例えば、次のような情報です。

• 社内の一般的な業務マニュアル
• 社内向けの報告資料
• 顧客情報を削除した問い合わせ事例
• 匿名化・加工した業務データ

こうした情報は、会社が承認したサービスを利用すること、必要な情報だけを入力すること、社内規程に従うことなどを条件にする方法が考えられます。

原則として入力を禁止する情報

次のような情報は、社内で明示的に承認された環境や手続きがない限り、入力を禁止する運用が考えられます。

• 顧客や従業員の個人情報
• 未公開の財務情報や経営計画
• 営業秘密や技術情報
• 秘密保持契約の対象となる情報
• パスワードやAPIキーなどの認証情報

実際の禁止範囲は、会社の情報分類や契約条件に合わせて定める必要があります。

判断に迷った場合の確認フロー

入力してよいか判断できない場合は、次のような流れをガイドラインに記載するとよいでしょう。

1. 入力する情報に個人情報や機密情報が含まれていないか確認する
2. 利用する生成AIサービスが会社に承認されているか確認する
3. 必要な情報だけに絞り、匿名化や加工ができないか検討する
4. 判断できない場合は、上司や担当部門に相談する
5. 承認されるまでは入力を控える

このような手順を明示することで、社員が迷ったときにも一定の基準に沿って判断しやすくなります。

生成AIの社内ルールを運用・定着させる方法

社内ルールは、策定後の運用が重要です。社員が内容を理解し、継続的に実践できるようにしましょう。

社員向けの説明会や研修を実施する

ガイドラインを公開するだけでは、社員がすべての内容を理解できるとは限りません。

導入時には、説明会や研修を実施し、入力禁止情報や利用可能なサービス、出力結果の確認方法などを具体的に説明しましょう。

また、実際に起こり得るケースを使って、社員に判断してもらう演習も有効です。

チェックリストやFAQを用意する

社員が毎回ガイドラインの全文を読むのは、負担になる場合があります。

そのため、日常業務で使いやすいチェックリストやFAQを用意しましょう。

例えば、生成AIに情報を入力する前に、次の点を確認するチェックリストが考えられます。

• 会社が利用を認めたサービスか
• 個人情報や機密情報が含まれていないか
• 入力する情報は必要最小限か
• 外部連携やファイル共有に問題がないか
• 出力結果を確認する担当者が明確か

確認項目を簡潔にまとめることで、社員が日常的に利用しやすくなります。

利用状況や問題事例を定期的に確認する

運用開始後は、ガイドラインが適切に機能しているかを確認します。

例えば、利用者からの問い合わせ、インシデント報告、研修後の理解度、承認されていないサービスの利用状況などを確認すると、改善点を把握しやすくなります。

ただし、利用状況の把握にあたっては、従業員のプライバシーや社内規程にも配慮しましょう。

生成AIの機能や社内環境の変化に応じて見直す

生成AIの機能、サービスの契約条件、法令や公的ガイドラインなどは変化する可能性があります。

また、会社が新たなサービスを導入したり、AIを利用する業務を拡大したりすれば、必要なルールも変わることがあります。

そのため、定期的な見直しに加えて、重大な仕様変更や問題発生時にも内容を確認できる仕組みを整えましょう。

生成AIの社内ルールでよくある失敗

社内ルールを作成しても、内容や運用方法によっては十分に機能しないことがあります。ここでは、注意したい失敗例を紹介します。

禁止事項が多すぎて利用が進まない

情報漏洩を防ごうとするあまり、生成AIの利用をほぼ全面的に禁止すると、業務効率化の機会を失う可能性があります。

リスクの低い業務まで一律に禁止するのではなく、利用できる範囲を明確にし、情報の種類や業務の重要性に応じて制限を設ける方法を検討しましょう。

ルールが抽象的で社員が判断できない

「安全に利用する」「機密情報に注意する」といった表現だけでは、社員が具体的に何をすべきか判断できない場合があります。

入力してはいけない情報の例や、判断に迷ったときの手順を記載し、実務で使える内容にすることが重要です。

ガイドラインを作成しただけで周知していない

ガイドラインを作成しても、社員が内容を知らなければ実践できません。

社内ポータルに掲載するだけでなく、説明会や研修、チェックリストなどを組み合わせて周知しましょう。

策定後に見直しを行っていない

生成AIのサービスや機能が変わっても、社内ルールが更新されなければ、実際の利用環境とルールが合わなくなる可能性があります。

定期的な見直しの担当者と実施時期を決め、必要に応じて更新する仕組みを作りましょう。

生成AIの社内ルールに関するよくある質問

生成AIの利用ガイドラインは必ず作るべき？

すべての企業に同じ形式のガイドラインが義務付けられているわけではありませんが、生成AIを業務で利用する場合は、利用範囲や情報管理の基準を明確にすることが重要です。

既存の情報セキュリティ規程などで十分に対応できるかを確認し、必要に応じて生成AIに特化したルールを追加しましょう。

中小企業でも社内ルールを作る必要がある？

中小企業でも、顧客情報や従業員情報、取引先の機密情報などを扱う場合は、生成AIの利用ルールを整備することをおすすめします。

最初から複雑な規程を作る必要はありません。利用するサービス、入力禁止情報、出力結果の確認方法、問題発生時の報告先など、基本的な項目から始めるとよいでしょう。

生成AIの社内ルールは誰が作成する？

企業の規模や体制によって異なりますが、情報システム部門やセキュリティ担当者が中心となり、法務、個人情報保護の担当者、現場の管理職などと連携して作成する方法が考えられます。

重要なのは、一つの部門だけで決めず、技術面、法務面、現場の実態を踏まえて内容を検討することです。

ChatGPTだけを対象にしたルールでもよい？

ChatGPTだけを対象にしたルールを作ることもできますが、今後ほかの生成AIサービスを利用する可能性がある場合は、生成AI全般に共通する基本ルールを定める方法がおすすめです。

そのうえで、ChatGPTなど特定のサービスについて、個別の設定や利用条件を補足すると管理しやすくなります。

社内ルールのひな形やテンプレートはある？

公的機関のAI関連ガイドラインや、社内の情報セキュリティ規程などを参考にして、ひな形を作成する方法があります。

ただし、ひな形をそのまま採用すれば、自社に必要な対策がすべて満たされるとは限りません。利用するサービス、取り扱う情報、業務内容に合わせて調整しましょう。

生成AIの利用を全面禁止するべき？

全面禁止が適切かどうかは、企業の業務内容やリスク、管理体制によって異なります。

機密情報を扱う業務などでは厳しい制限が必要になる場合がありますが、公開情報の要約や一般的な文章作成など、リスクを管理しやすい用途もあります。

リスクに応じて利用範囲を整理し、安全に活用できる環境を整えることが重要だと考えています。

生成AIの社内ルールはどのくらいの頻度で見直す？

一律の頻度に決めるよりも、定期的な見直しに加え、サービスの重要な仕様変更、法令や公的ガイドラインの更新、重大なインシデントの発生などを見直しの契機として定める方法が考えられます。

例えば、半年または年に一度の定期確認を設定し、必要な変更があれば随時改定する運用が考えられます。自社の利用状況に応じて見直しの頻度を決めましょう。

まとめ｜生成AIの社内ルールを整備して安全な活用を進めよう

生成AIを安全に活用するためには、社員が共通の基準に従って利用できるように、社内ルールと利用ガイドラインを整備することが重要です。

策定時には、次のポイントを押さえましょう。

• 社内での生成AIの利用状況と目的を把握する
• 利用を許可するサービスと業務の範囲を明確にする
• 入力可能な情報と禁止する情報を具体的に定める
• 出力結果の確認方法と問題発生時の対応手順を決める
• 関係部門と連携して内容を確認する
• 社員向けの研修やチェックリストを用意する
• 利用状況や環境の変化に応じてルールを見直す

生成AIの社内ルールは、単に利用を制限するためのものではありません。社員が安心して活用できる範囲を示し、業務効率化とリスク管理を両立するための仕組みです。

最初から完璧なルールを作ることを目指すよりも、自社の利用状況を把握し、優先度の高い対策から整備していくことが大切だと考えています。

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投稿 生成AIの社内ルールはどう作る？利用ガイドラインの策定手順を解説 は AIスキルズ・ラボ に最初に表示されました。

「業務効率化のためにChatGPTを導入したいけれど、情報漏洩が心配」

「社員が個人アカウントでChatGPTを使っているが、どのように管理すればよいのかわからない」

このような悩みを抱えている企業担当者も多いのではないでしょうか。

ChatGPTは、文章作成や情報整理、アイデア出し、プログラミングなど、さまざまな業務に活用できる便利な生成AIです。一方で、使い方や管理方法を誤ると、機密情報の不適切な取り扱いやアカウントの不正利用などにつながる可能性があります。

重要なのは、ChatGPTを一律に禁止することでも、便利だからと無条件に使うことでもありません。リスクを理解したうえで、適切な利用ルールと管理体制を整えることです。

この記事では、企業が知っておきたいChatGPTのセキュリティリスクから、入力してはいけない情報、安全に利用するための具体策、導入時の手順までわかりやすく解説します。

ChatGPTのセキュリティリスクとは？

ChatGPTのセキュリティリスクとは、サービスの利用や管理に関連して、情報漏洩、不正アクセス、誤情報の利用、外部サービスとの連携に伴う問題などが発生する可能性を指します。

ただし、ChatGPTを利用するだけで、入力した情報が必ず外部に公開されるわけではありません。リスクは、利用するサービスやプラン、データ設定、入力内容、アカウント管理などによって異なります。

企業でChatGPTを利用する際に注意すべき理由

企業でChatGPTを利用する場合、個人で使うとき以上に情報管理が重要です。

例えば、次のような業務でChatGPTが使われることがあります。

• 顧客へのメールや提案書の作成
• 社内資料の要約
• 売上データや市場情報の分析
• プログラムの作成や修正
• 採用活動や人事関連の文書作成
• 企画書や事業計画のアイデア出し

これらの業務では、顧客情報、従業員情報、営業秘密、未公開の経営情報などを扱う場合があります。

社員が便利さを優先して、こうした情報を十分な確認をせずに入力すると、会社が意図していない形で情報を取り扱うことになりかねません。

また、社員ごとに利用するサービスや設定が異なっていると、会社として利用状況を把握しにくくなる可能性もあります。

そのため、ChatGPTの導入では、ツールの選定だけでなく、利用範囲や情報管理のルールを同時に整えることが重要です。

ChatGPTの利用に伴うリスクと情報漏洩の違い

ChatGPTのセキュリティリスクと聞くと、情報漏洩をイメージする人もいるでしょう。しかし、注意すべき問題はそれだけではありません。

例えば、ChatGPTが誤った情報を生成した場合、情報漏洩が起きていなくても、顧客への誤案内や業務上の判断ミスにつながる可能性があります。

セキュリティ対策を考える際は、情報を守ることだけでなく、AIの出力や利用プロセスを適切に管理することも大切です。

ChatGPTを安全に利用するための基本的な考え方

ChatGPTを安全に利用するためには、次の3つを基本に考えると整理しやすくなります。

1. 入力する情報を管理する：個人情報や機密情報を安易に入力しない
2. 利用環境を管理する：アカウント、権限、データ設定、外部連携を確認する
3. 出力結果を管理する：生成された文章や情報を人間が確認してから業務に使う

セキュリティ対策は、一つの設定だけで完結するものではありません。技術的な対策、社内ルール、社員教育を組み合わせることが重要です。

企業が知っておきたいChatGPTの主なセキュリティリスク

ここでは、企業がChatGPTを利用する際に注意したい代表的なリスクを詳しく解説します。

入力した情報の取り扱いによる情報漏洩リスク

ChatGPTを利用する際は、入力した情報がどのように取り扱われるかを理解しておく必要があります。

例えば、社員が顧客向けの提案書を作成するために、顧客名や契約内容、未公開の価格情報などを入力したとします。

この場合、利用しているサービスのデータ取り扱い条件や社内ルールによっては、情報管理上の問題が生じる可能性があります。

ただし、ChatGPTに入力した情報が、そのまま他の利用者に公開されるという意味ではありません。モデルの学習への利用、サービス上のデータ保存、第三者との共有は、それぞれ異なる論点です。

企業は「ChatGPTだから危険」と一括りにするのではなく、利用するサービスの仕様や契約条件を確認し、入力できる情報の範囲を定める必要があります。

個人情報や機密情報の不適切な入力

特に注意したいのが、個人情報や営業秘密などの入力です。

例えば、次のような情報が該当します。

• 顧客の氏名、住所、電話番号、メールアドレス
• 従業員の給与や人事評価
• 顧客との契約内容
• 未公開の商品開発情報
• 社外秘の営業資料
• 公開前の財務情報や事業計画

これらの情報を入力してよいかどうかは、利用サービスの条件、社内規程、本人への説明や同意の要否、契約上の義務などを踏まえて判断する必要があります。

迷った場合は、実データをそのまま入力するのではなく、個人や企業を特定できないように加工した情報で代用する方法を検討しましょう。

AIが生成した誤情報を業務で利用するリスク

ChatGPTは自然な文章を生成できますが、回答が常に正しいとは限りません。

例えば、次のような誤りが起きる可能性があります。

• 実在しない法律や制度を説明する
• 古い情報を最新情報として紹介する
• 数字や計算結果を誤る
• 実在しない参考資料や出典を提示する
• 顧客の状況に合わない提案を行う

こうした誤情報を確認せずに社外向け資料や契約関連文書に使用すると、信用の低下や業務上の損失につながるおそれがあります。

そのため、重要な情報については、公式資料や一次情報を使って確認することが必要です。

特に、法律、税務、金融、医療、人事など、判断を誤った際の影響が大きい分野では、人間による確認を必須にすることをおすすめします。

アカウントの不正アクセスや乗っ取り

ChatGPTのアカウントが不正利用されると、アカウント内の情報や利用環境に応じて、プライバシーや業務情報が危険にさらされる可能性があります。

主な原因として、次のようなものが考えられます。

• 他のサービスと同じパスワードを使い回している
• フィッシングメールに認証情報を入力してしまう
• ログイン情報を複数人で共有している
• 不審な端末やセッションを放置している
• APIキーを公開リポジトリなどに誤って掲載する

OpenAIも、強力で一意の認証情報の利用や多要素認証（MFA）の有効化などを案内しています。

出典：OpenAI アカウントを安全に保つにはどうすればよいですか？

企業では、個人アカウントを社員同士で使い回すのではなく、適切なアカウント管理とアクセス権限の設定を行うことが重要です。

GPTsや外部サービスとの連携によるリスク

ChatGPTでは、用途に応じたGPTsや外部サービスとの連携機能を利用できる場合があります。これらを活用すると業務効率化につながる一方、連携先のデータ取り扱いや権限にも注意が必要です。

例えば、外部サービスに情報を送信する仕組みを利用する場合、入力した内容がどのサービスに渡り、どのように処理されるのかを確認しなければなりません。

導入前には、次の点を確認しましょう。

• 連携先の事業者とプライバシーポリシー
• 送信されるデータの範囲
• 連携に必要なアクセス権限
• データの保存期間や削除方法
• 外部送信を停止できるかどうか
• 社内の承認を得た連携先かどうか

便利な機能であっても、必要以上の権限を与えないことが基本です。

著作権や個人情報などの法的リスク

ChatGPTの利用では、情報セキュリティだけでなく、法的な観点からも注意が必要です。

例えば、第三者が権利を持つ文章や画像を入力・利用する場合、利用目的や利用方法によっては著作権などの問題が生じる可能性があります。

また、個人情報を入力・処理する場合は、個人情報保護法などの適用関係や、利用目的、提供先、契約条件を確認する必要があります。

AIが生成した文章であっても、そのまま使えば必ず法的な問題がなくなるわけではありません。

企業は、AIの利用ガイドラインに著作権や個人情報の取り扱いを盛り込み、必要に応じて法務担当者などに確認する体制を整えましょう。

プロンプトインジェクションなどの攻撃リスク

プロンプトインジェクションとは、AIが参照する文章や外部データなどに悪意ある指示を紛れ込ませ、AIの動作を意図しない方向へ誘導しようとする攻撃です。

例えば、AIにWebページの内容を要約させる際、ページ内に悪意ある指示が含まれていると、AIの判断や処理に影響する可能性があります。

特に、外部データを読み取るAIや、ファイル・アプリと連携して操作を行う仕組みでは、注意が必要です。

OpenAIも、プロンプトインジェクションを進化し続けるセキュリティ上の課題として説明しています。

出典：OpenAI – Understanding prompt injections

対策としては、AIに与える権限を必要最小限にすること、外部から取得した情報を無条件に信用しないこと、重要な操作を実行する前に人間が確認することなどが挙げられます。

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ChatGPTに入力してはいけない情報

企業でChatGPTを利用する際は、入力を禁止する情報と、条件付きで利用できる情報を整理しておきましょう。

以下は、社内ルールを作成する際の基本的な考え方です。

顧客や従業員の個人情報

氏名、住所、電話番号、メールアドレス、顧客番号、人事評価などは、慎重に取り扱うべき情報です。

業務上の必要性があっても、利用するサービスの条件や社内規程を確認せずに入力することは避けましょう。

文章の添削や要約が目的であれば、氏名を「顧客A」、会社名を「取引先B」のように置き換え、個人や企業を特定できる情報を取り除く方法があります。

ただし、名前だけを削除しても、契約内容や所属、日付などの組み合わせから個人を特定できる場合があります。匿名化したつもりでも、十分に識別できない状態になっているか確認することが大切です。

社外秘の資料や営業秘密

社外秘の企画書、技術資料、顧客リスト、営業ノウハウなども、入力前に確認が必要です。

これらの情報は、会社の競争力や信用に直結する場合があります。

特に、秘密保持契約を締結している取引先の情報や、社内でアクセスが制限されている資料は、社内ルールで許可されていない限り入力しない運用が安全です。

資料の内容を整理したい場合は、機密部分を除外した要約や、架空のサンプルデータを利用できないか検討しましょう。

未公開の売上・財務データや事業計画

未公開の売上、利益、資金繰り、M&A計画、新商品開発計画なども注意すべき情報です。

例えば、経営会議の資料をそのまま入力して分析させる場合、利用環境やデータの取り扱い条件を確認する必要があります。

まずは、数値を丸める、企業名を置き換える、必要な項目だけを抜き出すなど、情報を最小限にする方法を検討しましょう。

パスワードやAPIキーなどの認証情報

パスワード、APIキー、アクセストークン、秘密鍵などは、原則としてChatGPTのプロンプトに入力しない運用をおすすめします。

これらの情報が漏洩すると、第三者による不正利用や、連携サービスへのアクセスにつながる可能性があります。

プログラムのエラーを解決したい場合も、認証情報を削除したコードやログを使って相談しましょう。

万が一、認証情報を公開してしまった場合は、削除するだけで安心せず、該当するキーやパスワードの無効化・再発行などを検討してください。

契約上の守秘義務がある情報

取引先から提供された資料や、秘密保持契約（NDA）の対象となる情報は、特に注意が必要です。

社内でChatGPTの利用が認められていても、取引先との契約によって外部サービスへの入力が制限されている可能性があります。

そのため、入力前には社内規程だけでなく、関連する契約条件も確認しましょう。

「会社でChatGPTが使えるから、すべての業務情報を入力できる」という考え方は避けるべきです。

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ChatGPTを安全に利用するための対策7選

ChatGPTのリスクを減らすには、設定を変更するだけではなく、社員が日常的に実践できるルールを整えることが重要です。

1. 入力してよい情報と禁止する情報を明確にする

まずは、ChatGPTに入力できる情報の範囲を定めましょう。

例えば、情報を次の3段階に分類する方法があります。

実際の分類は、企業の業務内容や契約条件に合わせて調整してください。

重要なのは、社員が迷ったときに判断できる基準を用意することです。

「機密情報を入力しない」という抽象的なルールだけでは、どの情報が該当するのか判断できない社員もいます。具体例を示すことで、ルールを実務に落とし込みやすくなります。

2. データの取り扱いに関する設定を確認する

ChatGPTでは、会話データのモデル改善への利用などに関する設定を確認できます。

個人向けChatGPTでは、設定の「データコントロール」から「すべての人のためにモデルを改善する」の設定を管理できます。これをオフにすると、新しい会話はモデルの改善に使用されません。ただし、会話履歴が自動的に削除されるわけではありません。

一時チャットもモデルの改善には使用されませんが、安全上の理由から一定期間保持される場合があります。

出典：OpenAI ChatGPT のデータ管理

ここで注意したいのは、モデルの学習に使われないことと、データが保存されないことは同じではないという点です。

設定だけで機密情報の入力が安全になるわけではありません。入力ルールや契約条件と併せて確認しましょう。

3. 利用するプランと契約条件を確認する

企業でChatGPTを利用する場合は、利用プランや契約条件を確認しましょう。

OpenAIの案内では、ChatGPT Business、Enterprise、EduおよびAPIの入出力データは、デフォルトでモデルの改善に使用されないとされています。

出典：OpenAI – モデルのパフォーマンスを向上させるためのデータの使用方法

ただし、法人向けプランを利用すれば、あらゆる情報漏洩や不正アクセスが防げるわけではありません。

社内の利用人数、管理機能、認証方法、契約条件、必要なデータ保護機能などを確認したうえで、業務に適した環境を選択することが重要です。

4. 多要素認証などでアカウントを保護する

アカウントを安全に保つため、次の対策を実施しましょう。

• 他のサービスと異なる強力なパスワードを設定する
• 利用可能な場合は多要素認証（MFA）を有効にする
• 認証情報をメールやチャットで共有しない
• 不審なメールやログインページに注意する
• 不明なログイン履歴やセッションを確認する
• 退職者や異動者のアカウント・権限を適切に管理する

OpenAIの公式案内でも、多要素認証の設定や認証情報の管理が推奨されています。

出典：OpenAI アカウントのセキュリティ対策

なお、多要素認証を有効にしただけで、既存のログインセッションがすべて無効になるとは限りません。不正アクセスが疑われる場合は、パスワード変更やセッションの確認なども行いましょう。

5. GPTsや外部サービスとの連携を管理する

GPTsや外部サービスを利用する場合は、連携先とアクセス権限を確認してください。

特に、社内データやクラウドストレージ、メールなどにアクセスする仕組みを利用する場合は、必要なデータだけにアクセスできるように設定することが大切です。

また、社員が自由に外部サービスを連携できる状態では、会社が想定していないデータ送信が発生する可能性があります。

会社として利用を許可するサービスを決め、必要に応じて管理者による承認を設けましょう。

6. AIの出力結果を人間が確認する

ChatGPTが生成した文章や分析結果を、そのまま業務で利用することは避けましょう。

特に、顧客向けの提案書、契約関連の文書、財務資料、法令に関する説明などは、担当者による確認が必要です。

確認する際は、次のポイントをチェックします。

• 数字や計算結果は正しいか
• 参考資料や出典は実在するか
• 最新の情報に基づいているか
• 個人情報や機密情報が含まれていないか
• 誤解を招く表現や不適切な内容がないか
• 自社の方針や契約条件に合っているか

AIは業務を支援するツールであり、最終的な判断や確認の責任まで自動的に引き受けてくれるわけではありません。

7. 社内ガイドラインと社員研修を整備する

セキュリティ対策を継続するには、社内ガイドラインと社員教育が欠かせません。

ガイドラインには、少なくとも次の内容を盛り込みましょう。

• 利用を許可するAIサービス
• 入力禁止情報と入力可能な情報
• 利用できる業務の範囲
• 出力結果を確認する手順
• GPTsや外部サービスの利用ルール
• 問題が発生した場合の報告先
• ルールの見直し方法

さらに、ガイドラインを配布するだけでなく、具体的な事例を使った研修を実施することをおすすめします。

例えば、「顧客名を伏せれば入力してよいのか」「社外秘の資料を要約させてもよいのか」といったケースを題材にすると、社員が判断基準を理解しやすくなります。

実務上は、社員が迷いやすい事例を集めて研修に反映することが、ルールの定着につながります。

ChatGPTのデータ設定で確認したいポイント

ChatGPTのデータ設定は、企業の情報管理を考えるうえで重要な確認事項です。ここでは、特に混同しやすいポイントを整理します。

モデル改善へのデータ利用を確認する

個人向けChatGPTでは、データコントロールから会話をモデルの改善に使用するかどうかを設定できます。

この設定は、入力データの取り扱いを理解するための重要な項目です。ただし、設定をオフにしても、すべてのデータ処理や保存が停止するわけではありません。

企業で利用する場合は、利用者ごとの設定だけに頼らず、利用プランや契約条件、社内ルールを含めて確認しましょう。

チャット履歴とデータの保存・削除について理解する

チャット履歴の削除と、モデル改善への利用停止は異なる操作です。

例えば、モデル改善への利用をオフにしても、通常のチャットは履歴に残ります。また、一時チャットも安全上の理由から一定期間保持される場合があります。

したがって、「学習に使われないから保存されない」「履歴を削除したから、すべての処理が即座に終了する」といった理解は避けるべきです。

具体的な保存期間や削除の扱いについては、利用するサービスの最新の公式説明を確認してください。

一時チャットの特徴と注意点

一時チャットは、通常のチャット履歴に残さずに会話を行いたい場合などに利用できる機能です。モデルの改善には使用されませんが、すべての情報が即座に消去されることを意味するわけではありません。

また、一時チャットを利用していても、社内規程や契約で禁止されている情報を入力してよいことにはなりません。

機密情報を入力するかどうかは、一時チャットか通常のチャットかだけで判断せず、情報の種類と利用条件を踏まえて判断しましょう。

ファイルや共有リンクの取り扱いに注意する

ChatGPTにファイルをアップロードする場合は、ファイルに含まれる情報を確認する必要があります。

本文だけでなく、コメント、非表示のシート、文書の変更履歴、画像内の文字などに機密情報が残っている場合もあります。

ファイルを共有する場合は、共有リンクの公開範囲やアクセス権限にも注意してください。

アップロード前に必要な情報だけを抜き出し、不要な個人情報や機密情報を削除する運用を整えると、リスクの低減につながります。

利用するプランによるデータ保護条件の違いを確認する

個人向けプランと法人向けプランでは、データの取り扱いや管理機能などに違いがあります。

ただし、利用できる機能や条件は変更される可能性があります。契約前には、最新の公式情報や契約書を確認し、自社が求める管理機能を満たしているかを判断しましょう。

ChatGPTの無料版と法人向けプランのセキュリティの違い

企業がChatGPTを導入する際は、無料版を含む個人向けプランと法人向けプランの違いを理解しておくことが大切です。

個人向けプランと法人向けプランの主な違い

比較するときは、料金だけでなく、データの取り扱い、管理機能、契約条件、利用人数などを確認しましょう。

この表は一般的な比較の観点を整理したものであり、すべてのプランに共通する機能一覧ではありません。具体的な機能や条件は、契約前に公式情報で確認してください。

法人向けプランで確認したい管理機能

法人向けプランを検討する際は、次の項目を確認しましょう。

• メンバーやワークスペースの管理
• アクセス制御や認証に関する機能
• データの取り扱いと契約条件
• 管理者が利用状況を把握するための機能
• 外部サービスや連携機能の管理
• 退職・異動時のアカウント管理
• 問題発生時の問い合わせや対応手順

すべての企業に同じ機能が必要とは限りません。取り扱う情報の機密性や、利用する部署、業務上のリスクに応じて選定することが大切です。

企業がプランを選ぶときの判断基準

プランを選ぶ前に、次の3点を整理しましょう。

1. どの業務で使うのか：文章作成、分析、プログラミングなど
2. どの情報を扱うのか：公開情報、社内情報、顧客情報など
3. どのような管理が必要か：メンバー管理、認証、利用状況の把握など

この整理を行うと、必要な機能や契約条件が明確になります。

価格だけで判断するのではなく、管理負担や情報管理上の要件も含めて検討することが重要です。

法人向けプランでも必要なセキュリティ対策

法人向けプランを導入したからといって、すべてのリスクがなくなるわけではありません。

例えば、社員が不適切な情報を入力したり、AIの出力結果を確認せずに顧客へ提供したりすれば、問題が発生する可能性があります。

そのため、法人向けプランの導入と同時に、社内ガイドライン、社員研修、アクセス管理、インシデント対応手順などを整えることが大切です。

企業でChatGPTを導入する際の手順

ChatGPTを安全に導入するには、全社で一斉に使い始めるのではなく、段階的に進める方法が有効です。

1. 利用目的と対象業務を明確にする

まず、ChatGPTをどのような業務に活用するのかを整理します。

例えば、社内向け文書の作成や公開情報の要約など、機密情報を扱わずに始められる業務から検討すると、初期段階のリスクを管理しやすくなります。

2. 入力する情報の種類とリスクを整理する

対象業務で取り扱う情報を確認し、入力可能な情報と禁止する情報を決めます。

個人情報や営業秘密などが含まれる場合は、入力を禁止するのか、条件を満たす環境でのみ利用できるようにするのかを明確にしましょう。

3. サービスの安全性と契約条件を確認する

利用するサービスについて、データの取り扱い、保存・削除条件、管理機能、外部連携、契約上の責任範囲などを確認します。

必要に応じて、情報システム部門や法務部門と連携し、自社の要件に合っているかを判断してください。

4. 社内ルールと管理体制を整える

利用対象者、入力禁止情報、出力結果の確認方法、アカウント管理、問題発生時の報告先などを決めます。

ガイドラインは、社員がすぐに確認できる場所に置き、必要に応じて更新できる体制を整えましょう。

5. 一部の部署で試験導入する

最初は対象部署や業務を限定して試験導入します。

利用者から意見を集め、業務効率化の効果だけでなく、情報の取り扱いやルールの分かりやすさについても確認します。

6. 利用状況を確認しながら対象範囲を広げる

試験導入の結果を踏まえて、利用範囲を段階的に拡大します。

利用するサービスや機能が変わった場合、情報の種類が増えた場合、外部連携を追加した場合などには、必要に応じてリスクを再評価しましょう。

導入後も定期的にルールや設定を見直すことが重要です。

ChatGPTでセキュリティ上の問題が発生した場合の対応

万が一、ChatGPTの利用中に情報漏洩や不正アクセスなどの問題が発生した場合は、被害の拡大を防ぎながら、速やかに社内の対応手順に従いましょう。

入力した情報や発生状況を確認する

まず、何が起きたのかを確認します。

• いつ、どのアカウントで発生したのか
• どの情報を入力・共有したのか
• 利用したサービスや外部連携は何か
• 不正アクセスや不審な操作が確認されたか
• 顧客や取引先への影響が考えられるか

調査に必要な情報を確保しつつ、証拠となるログや関連資料を社内ルールに従って保全します。

社内の責任者に速やかに報告する

問題が発生した場合は、自己判断で対応を終わらせず、上司、情報システム部門、セキュリティ担当者などに報告します。

個人情報や取引先の情報が関係する場合は、法務部門や個人情報保護の担当者などとの連携も必要になる可能性があります。

報告が遅れると、影響範囲の把握や必要な対応が遅れるおそれがあります。社内の連絡先と報告手順は、事前に明確にしておきましょう。

必要に応じてアカウントや連携を停止する

不正アクセスや情報の不適切な送信が疑われる場合は、状況に応じてパスワードの変更、セッションの無効化、APIキーの失効、外部連携の停止などを行います。

ただし、対応によって調査に必要な情報が失われる可能性もあるため、可能な範囲で社内の担当者と連携しながら進めましょう。

被害が継続している場合は、被害拡大の防止を優先する必要があります。

影響範囲を調査し再発防止策を講じる

対応が落ち着いたら、発生原因と影響範囲を調査します。

必要に応じて、関係者への連絡、顧客や取引先への説明、法令に基づく報告などを検討します。具体的な対応は、情報の種類や契約、適用される法令などによって異なります。

その後、原因を分析し、入力ルールの変更、権限の見直し、研修の実施、監視方法の改善などにつなげましょう。

ChatGPTのセキュリティに関するよくある質問

ChatGPTに入力した情報は他の人に見られる？

ChatGPTに入力した情報が、そのまま他の利用者に公開されるわけではありません。ただし、データの取り扱いは、利用するサービス、設定、共有機能、外部連携などによって異なります。

機密情報を入力する前に、利用条件と社内ルールを確認しましょう。

ChatGPTに入力した情報は学習に使われる？

個人向けChatGPTでは、データコントロールの設定によって、会話をモデルの改善に使用するかどうかを管理できます。

また、OpenAIの案内では、対象の法人向けサービスやAPIの入出力データは、デフォルトでモデルの改善に使用されないとされています。

ただし、学習への利用とデータの保存・処理は別の問題です。最新の公式情報と契約条件を確認してください。

参考：ChatGPT のデータ管理

ChatGPTに会社の資料をアップロードしても大丈夫？

会社の資料をアップロードしてよいかどうかは、資料に含まれる情報、利用するサービス、契約条件、社内規程などによって異なります。

機密情報や個人情報が含まれる資料は、承認されていない限りアップロードを避けるのが基本です。必要な情報だけを抜き出す方法や、匿名化したデータを利用する方法も検討しましょう。

ChatGPTの無料版を仕事で使っても問題ない？

無料版を仕事で利用できるかどうかは、会社の方針や業務内容、取り扱う情報、利用条件などによって異なります。

公開情報を使った文章作成などは比較的リスクを管理しやすい一方、顧客情報や機密情報を扱う場合は慎重な判断が必要です。

個人向けプランを業務で利用する場合も、会社として許可する範囲を明確にしましょう。

ChatGPTの会話履歴を削除すれば情報漏洩を防げる？

会話履歴を削除することだけで、情報漏洩を完全に防げるわけではありません。

履歴の削除とモデル改善への利用設定は異なり、外部サービスへの送信やアカウントの不正利用など、別のリスクも存在します。

情報漏洩を防ぐには、入力する情報の管理、アカウント保護、外部連携の管理などを組み合わせる必要があります。

企業でChatGPTを安全に使うには何から始めればよい？

まずは、社内でどのような業務にChatGPTを使っているかを把握し、入力禁止情報と利用可能なサービスを明確にすることから始めましょう。

そのうえで、データ設定や契約条件を確認し、社内ガイドラインを整備します。社員向けの研修を実施し、利用状況を確認しながら改善していくことが大切です。

まとめ｜ChatGPTのセキュリティリスクを理解して安全に活用しよう

ChatGPTは、適切に活用すれば業務効率化に役立つツールです。しかし、情報漏洩、不正アクセス、誤情報の利用、外部サービスとの連携など、企業が注意すべきリスクもあります。

安全に利用するために、特に重要なのは次の7つです。

1. 入力してよい情報と禁止する情報を明確にする
2. データの取り扱いに関する設定を確認する
3. 利用するプランと契約条件を確認する
4. 多要素認証などでアカウントを保護する
5. GPTsや外部サービスとの連携を管理する
6. AIの出力結果を人間が確認する
7. 社内ガイドラインと社員研修を整備する

セキュリティ対策は、特定の設定を一つ変更すれば完了するものではありません。サービスの設定、社内ルール、社員教育を組み合わせ、継続的に見直していくことが重要です。

自社の生成AIセキュリティ対策を確認しませんか？

「ChatGPTを業務で使っているが、社内ルールが十分に整っていない」

「社員がどのような情報を入力しているか把握できていない」

「生成AIの導入を進めたいが、情報漏洩への対策に不安がある」

このような場合は、まず自社のセキュリティ対策を整理することから始めましょう。

AIスキルズ・ラボでは、生成AIの利用に伴うリスクを確認するための「生成AIセキュリティ対策チェックリスト」を用意しています。

チェックリストを活用して、利用ルール、情報管理、アカウント管理、出力結果の確認、社員教育など、自社で確認すべき項目を整理してみてください。

無料のチェックリストを活用して、生成AIを安全に利用するための第一歩を踏み出しましょう。

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投稿 ChatGPTのセキュリティリスクとは？企業が安全に利用するための注意点 は AIスキルズ・ラボ に最初に表示されました。

生成AIを活用すれば、文章の作成や資料の要約、データ分析などを効率化できます。一方で、使い方を誤ると、顧客情報や社内の機密情報が外部に漏れるリスクがあります。

「ChatGPTに社内資料を入力しても大丈夫なのか」「社員が個人情報を生成AIに入力していないか心配」「情報漏洩を防ぐために、会社として何をすべきなのかわからない」

このような悩みを抱えている企業担当者もいるのではないでしょうか。

生成AIによる情報漏洩を防ぐには、社員に注意を呼びかけるだけでは十分ではありません。利用するAIサービスの選定、入力情報の制限、社内ルールの整備、アクセス管理、社員教育などを組み合わせる必要があります。

この記事では、生成AIによる情報漏洩が発生する主な原因から、企業が実施すべき具体的な対策、万が一の際の対応手順まで解説します。

生成AIによる情報漏洩とは？

生成AIによる情報漏洩とは、生成AIの利用や関連システムの運用において、個人情報や機密情報などが許可されていない相手に開示されたり、不適切に利用されたりすることです。

たとえば、社員が顧客への提案書を作成するために、顧客名や契約金額、未公開の事業情報を生成AIに入力したケースが考えられます。

入力した情報がどのように処理・保存されるかは、利用するサービスや設定、契約条件によって異なります。入力した情報が必ず外部に公開されるわけではありませんが、データの取り扱いを確認せずに利用することは避けるべきです。

また、情報漏洩はAIサービスの仕組みだけで発生するものではありません。アカウントの乗っ取り、共有設定のミス、外部連携の不備などによって情報が漏れる可能性もあります。

生成AIへの入力情報が漏洩リスクにつながる理由

生成AIは、入力された指示やデータをもとに回答を生成します。そのため、業務に関する情報を入力する機会が多くなれば、情報管理上の注意点も増えます。

特に注意したいのは、社員がAIを便利な文章作成ツールとして認識し、入力する情報の重要性を十分に意識していないケースです。

たとえば、次のような使い方が考えられます。

• 顧客とのメールをそのまま貼り付けて返信文を作成する
• 未公開の売上データを入力して分析させる
• 社内会議の議事録を入力して要約させる
• 契約書をアップロードして問題点を抽出させる
• プログラムのエラーを調べるために、APIキーや認証情報を含むコードを入力する

いずれも業務効率化につながる可能性がありますが、入力する情報や利用するサービスによってはリスクが生じます。

企業としては、AIを使うこと自体を問題視するのではなく、どの情報を、どのサービスに、どのような条件で入力してよいのかを明確にすることが重要です。

生成AIの利用で漏洩に注意すべき情報

生成AIを業務で利用する場合は、入力する情報を分類し、取り扱いルールを定める必要があります。

特に注意したい情報は次のとおりです。

ここで挙げた情報をすべてのAIサービスで一律に扱えないと断定する必要はありません。実際の取り扱いは、サービスの仕様や契約、社内ルールなどを踏まえて判断します。

ただし、利用条件を確認できていない段階では、機密情報や個人情報を入力しない運用が安全です。

生成AIによる情報漏洩と従来の情報漏洩の違い

従来の情報漏洩対策では、メールの誤送信、端末の紛失、不正アクセス、ファイル共有設定のミスなどが主な管理対象でした。

生成AIを利用する場合は、これらに加えて、プロンプトへの入力やAIサービスのデータ取り扱い、AIと外部システムとの連携なども確認する必要があります。

生成AIを導入する際は、従来の情報セキュリティ対策を土台にしながら、AI特有の利用方法に合わせて対策を追加することが大切です。

生成AIによる情報漏洩が発生する主な原因

情報漏洩のリスクを抑えるには、どのような原因で問題が起きるのかを理解することが重要です。

機密情報や個人情報をプロンプトに入力する

よくあるリスクの一つが、生成AIへの入力内容に機密情報が含まれているケースです。

たとえば、顧客へのメールを作成する際に、顧客の氏名や連絡先、取引内容を含むメール全文を入力することが考えられます。

この場合、利用するサービスのデータ取り扱い条件によっては、企業が想定していない形で情報が処理・保存される可能性があります。

対策としては、必要のない個人情報を削除する、架空のデータに置き換える、社内で許可された環境を利用するなどの方法が考えられます。

AIサービスのデータ保存・学習設定を確認していない

生成AIサービスによって、入力データの保存やモデル学習への利用などの条件は異なります。

「AIに入力した情報はすべて学習に使われる」とも、「学習に使われないので何を入力しても安全」とも、一概にはいえません。

たとえば、OpenAIはChatGPT BusinessやEnterprise、APIなどのビジネス向けサービスについて、組織のデータをデフォルトでモデルの学習に使用しないと説明しています。ただし、これはあらゆる情報管理上のリスクがなくなることを意味するものではありません。

参考：OpenAI「ビジネスデータのプライバシー、セキュリティ、コンプライアンス」

学習への利用の有無だけでなく、データの保存期間、削除方法、アクセス権限、外部連携なども確認する必要があります。

会社が許可していない生成AIサービスを利用する

会社が正式に導入していない生成AIサービスを、社員が個人アカウントで業務に利用することがあります。

このような利用は、会社側が入力データの取り扱いや利用者、設定などを把握できず、管理が行き届かなくなる原因になります。

利用するAIサービスを会社が指定し、利用可能な用途や情報の範囲を明確にすることが重要です。

また、業務でAIを使う必要があるにもかかわらず、利用を禁止するだけでは、社員が管理者の把握できない環境で利用する可能性もあります。

安全に利用できる代替手段を用意し、社員がルールを守りやすい環境を整えることも必要です。

アカウント管理やアクセス権限が不十分

AIサービスのアカウント管理が不十分な場合、第三者による不正アクセスや、退職者による不要なアクセスなどのリスクが生じます。

また、複数の社員が同じアカウントを共有していると、誰がどの操作をしたのかを把握しにくくなることがあります。

社員ごとにアカウントを管理し、多要素認証を設定するほか、異動や退職に応じて権限を見直すことが重要です。

AIツールや外部サービスとの連携を適切に管理していない

生成AIをメール、クラウドストレージ、社内データベースなどと連携させる場合、AIがアクセスできる情報や実行できる操作を把握する必要があります。

必要以上に広い権限を付与すると、誤操作や不正な指示があった際に、想定以上の情報にアクセスされたり、データが変更されたりする可能性があります。

連携するデータや機能を必要最小限にし、重要な操作には人間の承認を求めるなど、影響を限定する仕組みを整えましょう。

社員向けの利用ルールや教育が不足している

社内ルールが整備されていない場合、社員は何を入力してよいのか、どのサービスを使ってよいのかを判断できません。

ルールがあっても、社員が内容を理解していなければ、実際の業務で守られない可能性があります。

情報漏洩を防ぐためには、ルールの策定だけでなく、具体的な利用例を使った研修や、判断に迷ったときの相談窓口も必要です。

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生成AIによる情報漏洩を防ぐための対策7選

ここからは、企業が実施すべき具体的な対策を7つ紹介します。

1. 生成AIに入力してはいけない情報を明確にする

最初に取り組みたいのは、生成AIに入力してよい情報と、入力を禁止・制限する情報を明確にすることです。

たとえば、次のようなルールを定めます。

• パスワードやAPIキーなどの認証情報は入力しない
• 顧客の個人情報は、承認された用途・環境以外では入力しない
• 未公開の事業計画や営業秘密は、原則として入力しない
• 公開情報を使った文章作成などは、社内ルールの範囲で利用する
• 判断に迷った場合は、上司や管理部門に確認する

このようなルールを作る際は、情報の機密性に応じて区分する方法が有効です。

実際の区分は、自社の情報管理規程や業務内容に合わせて調整してください。

重要なのは、禁止事項を伝えるだけでなく、安全に業務を進めるための代替手段も示すことです。

社員が迷わず判断できるように、入力禁止情報と利用可能な情報を具体例付きで示しましょう。

2. 社内で利用を認めるAIサービスを指定する

社員が自由にサービスを選ぶ運用では、会社がデータの取り扱い条件や管理状況を把握しにくくなります。

そのため、会社として利用を認めるAIサービスを選定し、利用できる業務や情報の範囲を定めましょう。

選定時には、次のような点を確認します。

• 入力データの取り扱い条件
• モデル学習への利用に関する設定
• データの保存・削除に関する条件
• アカウントやアクセス権限の管理機能
• 管理者向けの利用状況確認機能
• 契約条件やサポート体制

法人向けプランであれば必ず安全というわけではありません。サービスの仕様や契約内容を確認し、自社の業務に適したものを選ぶことが大切です。

3. データの保存・学習に関する設定を確認する

生成AIサービスを利用する前に、入力データがどのように扱われるのかを確認しましょう。

確認したい主な項目は次のとおりです。

• 入力データがモデルの学習に使用されるか
• 会話履歴やアップロードファイルが保存されるか
• 保存期間を管理できるか
• データの削除方法が明確か
• 管理者が利用状況を制御できるか
• 外部サービスとのデータ共有があるか

ここで注意したいのは、モデルの学習に利用されないことと、データが一切保存されないことは別の条件だという点です。

学習に利用されないサービスであっても、会話履歴や運用上必要なデータが保存される場合があります。自社が利用するプランの公式資料や契約条件を確認してください。

また、設定を変更した場合は、誰がどの設定を管理するのかを明確にし、定期的に見直すことも重要です。

4. 個人情報や機密情報を匿名化・マスキングする

AIを使って情報を要約・分析したい場合でも、必ずしも元の情報をすべて入力する必要はありません。

必要のない個人情報や機密情報を削除したり、架空の情報に置き換えたりすることで、入力する情報を減らせる場合があります。

たとえば、顧客へのメールを改善する場合、実際の氏名やメールアドレスを削除し、「顧客A」「担当者B」などの仮名に置き換える方法があります。

ただし、名前を削除しただけで、必ず個人を特定できなくなるとは限りません。取引内容や日付、所属などの組み合わせから個人が推測されることもあります。

そのため、匿名化・マスキングを行う場合も、情報の再特定につながる要素が残っていないか確認することが大切です。

5. アカウント管理とアクセス権限を徹底する

生成AIのアカウントを安全に管理することも、情報漏洩の防止につながります。

具体的には、次の対策を実施しましょう。

• 社員ごとにアカウントを発行する
• 多要素認証を有効にする
• 業務に必要な範囲だけ権限を付与する
• 退職・異動時にアカウントや権限を見直す
• 不要な外部連携やAPIキーを無効化する
• 利用状況や重要な操作のログを確認する

AIが社内データにアクセスする場合は、AIに与える権限も確認する必要があります。

たとえば、文書の要約だけを行うAIに、ファイルの削除や外部送信までできる権限を与える必要はありません。

最初から広い権限を与えるのではなく、必要最小限の権限で運用することが重要です。

6. 生成AIの利用ガイドラインを策定する

社員が安全に生成AIを利用できるようにするためには、社内ガイドラインを整備しましょう。

ガイドラインには、少なくとも次の項目を盛り込むことをおすすめします。

1. 利用を認める生成AIサービス
2. 利用可能な業務と禁止する用途
3. 入力禁止情報と情報区分ごとの取り扱い
4. AIの出力を業務に利用する際の確認手順
5. アカウントや外部連携の管理方法
6. トラブルが発生した際の報告先と対応手順
7. ガイドラインの管理責任者と見直し方法

ガイドラインは、作成して社内に公開すれば終わりではありません。

社員が実際の業務で使える内容になっているかを確認し、AIサービスの仕様変更や社内での利用状況に応じて更新することが大切です。

7. 社員向けのセキュリティ研修を実施する

ルールを整備しても、社員がその意味を理解していなければ、情報漏洩のリスクを十分に抑えられない可能性があります。

そのため、生成AIの安全な利用方法を学ぶ研修を実施しましょう。

研修では、次のような内容を扱うと効果的です。

• AIに入力してはいけない情報の具体例
• 会社が許可したAIサービスの利用方法
• 個人情報や機密情報を扱う際の注意点
• AIの出力結果を確認する方法
• フィッシングやアカウント乗っ取りへの対処
• 情報漏洩が疑われる場合の報告手順

研修では、知識を説明するだけでなく、実際の業務を想定した演習を取り入れることもおすすめです。

たとえば、架空の顧客情報を含む文章を提示し、どの情報を削除・置換すれば安全に要約を依頼できるかを考えてもらいます。

このような演習を通じて、社員が実務で判断できる力を身につけられるようにすることが重要です。

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生成AIサービスを選ぶときに確認すべきセキュリティ項目

生成AIによる情報漏洩を防ぐには、社員の利用方法だけでなく、利用するサービス自体の安全性も確認する必要があります。

入力データがAIモデルの学習に利用されるか

サービスを選定する際には、入力したデータがモデルの学習や改善に利用されるかどうかを確認します。

ただし、学習に利用されないという条件だけで安全性を判断することはできません。

保存期間、アクセス権限、外部共有、削除方法なども合わせて確認しましょう。

会話履歴や入力データの保存期間はどのくらいか

入力したデータや会話履歴がどの程度保存されるのか、利用者や管理者が削除できるのかを確認しましょう。

また、通常の会話履歴と、セキュリティ監視や不正利用防止などの目的で保持されるデータは、扱いが異なる場合があります。

サービスの公式資料や契約内容を確認し、自社の情報管理方針に合っているかを判断してください。

データの削除や管理者による制御ができるか

法人で生成AIを利用する場合は、管理者が利用状況や設定を管理できるかどうかも重要です。

利用者の管理、共有機能の制御、アクセス権限の設定、ログの確認、データ保持に関する設定など、自社に必要な機能が利用できるかを確認しましょう。

暗号化や多要素認証などの機能があるか

通信時や保存時の暗号化、多要素認証、アクセス制御などは、情報を保護するための基本的な確認項目です。

ただし、セキュリティ機能が備わっていても、設定が適切でなければ十分な効果が得られない場合があります。

機能の有無だけでなく、管理者が実際に設定・運用できるかも確認することが大切です。

法人向けプランと個人向けプランの違いを確認する

同じAIサービスでも、個人向けと法人向けでは、データの取り扱い、管理機能、契約条件などが異なる場合があります。

法人向けプランを検討する際は、次の点を確認しましょう。

• 入力データの取り扱いに関する条件
• 管理者によるアカウント管理
• データ保持や削除に関する機能
• 外部連携や共有機能の管理
• 契約上の責任範囲やサポート体制

料金だけでなく、利用する情報の機密性や必要な管理機能を踏まえて選定することが重要です。

ChatGPTによる情報漏洩を防ぐには？

ChatGPTを業務で利用する場合も、入力情報の管理とサービスの設定確認が重要です。

ChatGPTに入力してはいけない情報

会社のルールで許可されていない限り、次のような情報を入力することは避けましょう。

• 顧客や従業員の個人情報
• 未公開の事業計画や営業秘密
• 公開前の決算情報や価格戦略
• パスワード、APIキー、アクセストークン
• 契約上の守秘義務がある情報

業務で必要な場合は、社内で承認された利用環境かどうか、入力データの取り扱い条件が業務要件に合っているかを確認してください。

データの取り扱いに関する設定を確認する

ChatGPTのデータの取り扱いは、利用するプランや設定によって異なります。

個人向けワークスペースでは、設定からモデル改善へのデータ利用を管理できます。一方、ChatGPT BusinessやEnterpriseなどのビジネス向けサービスでは、組織のデータはデフォルトでモデルの学習に利用されないと案内されています。

参考：OpenAI「データがモデルのパフォーマンスを改善するためにどのように使用されるか」

ただし、学習への利用が無効であっても、すべてのデータが保存されないという意味ではありません。会話履歴やファイルの扱い、共有設定なども確認しましょう。

業務利用では会社のルールに従う

社員が個人アカウントを利用している場合、会社が利用状況や設定を十分に管理できないことがあります。

業務でChatGPTを使う場合は、会社が利用を認めた環境を使用し、入力可能な情報や共有方法などのルールに従うことが重要です。

また、社内資料をアップロードする場合や、他のサービスと連携する場合は、情報の共有範囲やアクセス権限を事前に確認しましょう。

重要な情報を扱う場合は法人向け環境も検討する

機密情報を扱う業務では、法人向けのAI環境を検討する方法もあります。

ただし、法人向けプランを導入すれば、情報漏洩のリスクが完全になくなるわけではありません。

サービスのデータ取り扱い条件を確認したうえで、入力ルール、アクセス権限、社員教育などを組み合わせることが必要です。

生成AIによる情報漏洩が発生した場合の対応手順

どれだけ対策を講じても、誤入力や設定ミスなどの問題を完全に防げるとは限りません。

万が一、生成AIに機密情報を入力してしまった場合や、情報漏洩が疑われる場合に備えて、対応手順を決めておきましょう。

1. 入力した情報と発生状況を確認する

まず、どの情報を、いつ、どのサービスに入力したのかを確認します。

可能な範囲で、入力した内容、利用したアカウント、関連する設定、共有の有無などを整理しましょう。

ただし、証拠を確認する前に会話履歴などを削除すると、調査に必要な情報が失われる場合があります。社内のインシデント対応手順に従って記録を保全してください。

2. 上司や情報システム部門に速やかに報告する

情報漏洩が疑われる場合は、自己判断で対応を終わらせず、社内で定められた報告先に連絡しましょう。

報告が遅れると、影響範囲の確認や必要な対応が遅れる可能性があります。

社員が問題を報告しやすいように、報告先や連絡方法をあらかじめ明確にしておくことも重要です。

3. 必要に応じてアカウントや外部連携を停止する

不正アクセスやアカウントの乗っ取りが疑われる場合は、状況に応じてパスワードの変更、セッションの無効化、APIキーの失効、外部連携の停止などを検討します。

ただし、対応によって証拠や業務データに影響が出る場合もあるため、社内の責任者と連携しながら進めることが大切です。

4. 情報の種類と影響範囲を調査する

入力した情報に個人情報、営業秘密、認証情報などが含まれていたかを確認します。

さらに、共有リンクの有無、外部連携の設定、アクセス履歴などを調査し、どこまで影響が及んでいる可能性があるかを整理します。

影響範囲がわからない場合も、問題がないと決めつけず、確認できた事実と未確認の事項を分けて記録しましょう。

5. 関係者への連絡や法令上の対応を検討する

漏洩した情報の種類や状況によっては、顧客や取引先への連絡、関係機関への報告などが必要になる場合があります。

個人データの漏洩等については、個人情報保護法上の報告・本人通知義務が生じるケースもあります。

具体的な対応は状況によって異なるため、法務担当者や専門家と連携し、適用される法令や契約上の義務を確認してください。

6. 原因を分析し再発防止策を実施する

対応が落ち着いたら、なぜ問題が起きたのかを分析します。

たとえば、入力ルールが曖昧だったのか、社員が設定を理解していなかったのか、アクセス権限が広すぎたのかなどを確認します。

原因に応じて、ガイドラインの改定、設定変更、研修の追加、利用サービスの見直しなどを行いましょう。

問題を個人の不注意だけで片付けず、同じ問題が起きにくい仕組みを整えることが大切です。

生成AIの情報漏洩対策でよくある失敗

「学習に利用されない」設定だけで安心してしまう

入力データがモデルの学習に利用されないことは重要ですが、それだけで情報漏洩対策が完了するわけではありません。

データの保存、共有設定、アクセス権限、外部連携、アカウント管理なども確認する必要があります。

生成AIの利用を禁止するだけで代替手段を用意しない

利用禁止のルールだけを設けても、社員が業務上の必要性から、管理者が把握していないサービスを利用する可能性があります。

安全に利用できるサービスや、情報を加工して利用する方法を示すことで、社員がルールを守りやすい環境を整えましょう。

ガイドラインを作成しても社員に周知していない

ガイドラインを社内サイトに掲載しただけでは、社員が内容を理解しているとは限りません。

研修や具体例を通じてルールを説明し、社員が実際の業務で判断できるようにすることが重要です。

一度ルールを作ったまま見直していない

生成AIの機能や社内での使い方は変化します。導入時に作ったルールが、将来もそのまま適切とは限りません。

定期的な見直しに加えて、新しいサービスの導入や外部連携の追加、インシデントの発生などを見直しのきっかけにしましょう。

中小企業が優先して取り組みたい生成AIの情報漏洩対策

中小企業では、専任の情報システム担当者や十分な予算を確保することが難しい場合もあります。

その場合は、すべての対策を一度に導入するのではなく、情報漏洩につながるリスクの高い部分から対応する方法がおすすめです。

まずは社内で利用している生成AIを把握する

最初に、社員が業務で利用している生成AIサービスを洗い出します。

正式に導入したサービスだけでなく、個人アカウントで利用しているサービスや、業務システムに組み込まれたAI機能も確認対象です。

利用目的、利用者、入力する情報、外部連携の有無を整理すると、管理すべき範囲が明確になります。

入力禁止情報と利用可能なサービスを決める

次に、入力してはいけない情報と、利用を認めるAIサービスを明確にします。

まずは、パスワードやAPIキーなどの認証情報を入力しないこと、顧客情報や機密情報は承認された環境以外で扱わないことなど、社員が判断しやすいルールから始めるとよいでしょう。

ルールは短く、具体的にまとめ、社員がすぐに確認できる場所に掲載することをおすすめします。

費用を抑えて始められる対策から実施する

初期段階では、次のような対策から取り組むことができます。

• 利用している生成AIサービスの一覧を作る
• 入力禁止情報を明文化する
• 社内向けの簡易ガイドラインを作成する
• 多要素認証を設定する
• トラブル発生時の報告先を決める
• 社員向けに短時間の研修を行う

これらは基本的な対策ですが、実施するだけであらゆるリスクを防げるわけではありません。扱う情報の重要性や業務内容に応じて、必要な管理機能や専門的な支援を検討しましょう。

必要に応じて専門家や研修サービスを活用する

社内に情報セキュリティの専門知識を持つ担当者がいない場合は、外部の専門家や研修サービスを活用する方法もあります。

支援を依頼する際は、サービスの説明だけでなく、実際の利用状況の確認、社内ルールの策定、社員教育、運用後の見直しまで対応できるかを確認しましょう。

自社の業務や組織規模に合った支援を選ぶことで、対策を進めやすくなる場合があります。

生成AIによる情報漏洩に関するよくある質問

生成AIに入力した情報は他の人に見られる？

一概にはいえません。入力した情報の扱いは、サービスの仕様、利用プラン、設定、共有方法などによって異なります。

入力内容が自動的に他の利用者へ公開されるとは限りませんが、共有機能の利用やアカウントの不正アクセスなどによって情報が意図しない相手に伝わる可能性はあります。

機密情報を入力する前に、サービスのデータ取り扱い条件や共有設定を確認しましょう。

無料の生成AIサービスを業務で使うのは危険？

無料か有料かだけで、安全性を判断することはできません。

利用規約、データの保存・利用条件、管理機能、社内規程との整合性などを確認し、業務利用が認められているかを判断しましょう。

会社が利用を認めていないサービスに、機密情報を入力することは避けるべきです。

ChatGPTに社内資料を入力しても大丈夫？

社内資料を入力してよいかどうかは、資料の機密性、利用するChatGPTのプランや設定、会社のルールなどによって異なります。

まず、社内資料に個人情報や営業秘密が含まれていないかを確認してください。そのうえで、会社が認めた環境であるか、データの取り扱い条件が業務に合っているかを確認しましょう。

生成AIに入力した情報は削除できる？

削除できる範囲や方法は、サービスや機能によって異なります。

会話履歴を削除できる場合でも、バックアップやセキュリティ目的で保持されるデータなど、取り扱いが異なる場合があります。

機密情報を誤って入力した場合は、削除操作だけで対応を終わらせず、社内の責任者に報告し、サービスの公式案内に従って対応してください。

生成AIの利用を全面禁止すべき？

全面禁止が適切かどうかは、業務内容や扱う情報、企業のリスク許容度によって異なります。

高い機密性が求められる業務では利用を制限する必要がある一方、公開情報を使った文章作成などは、適切なルールのもとで活用できる場合があります。

利用を禁止するか自由に使わせるかの二択ではなく、情報の種類や業務内容に応じて利用範囲を定めることが現実的です。

企業の情報漏洩対策は何から始めればよい？

まずは、社内で利用している生成AIサービスを把握し、どのような情報が入力されているかを確認しましょう。

次に、入力禁止情報、利用可能なサービス、アカウント管理、トラブル発生時の報告先を整備します。そのうえで、社員教育や定期的な見直しを進めるとよいでしょう。

まとめ｜生成AIによる情報漏洩はルール整備と継続的な管理で防ぐ

生成AIによる情報漏洩を防ぐには、AIサービスの安全性を確認するだけでなく、入力する情報や社員の利用方法、アカウント管理などを総合的に見直す必要があります。

企業が実施したい主な対策は、次の7つです。

1. 生成AIに入力してはいけない情報を明確にする
2. 社内で利用を認めるAIサービスを指定する
3. データの保存・学習に関する設定を確認する
4. 個人情報や機密情報を匿名化・マスキングする
5. アカウント管理とアクセス権限を徹底する
6. 生成AIの利用ガイドラインを策定する
7. 社員向けのセキュリティ研修を実施する

また、万が一の情報漏洩に備え、報告先や対応手順を明確にしておくことも重要です。

生成AIの利用を禁止するだけでは、業務効率化の機会を失う可能性があります。一方で、ルールを設けずに利用を拡大すれば、情報漏洩のリスクを把握しにくくなります。

安全にAIを活用するためには、ルール・技術・人材育成を組み合わせ、継続的に運用を改善することが重要です。

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投稿 生成AIによる情報漏洩を防ぐには？企業が実施すべき対策を解説 は AIスキルズ・ラボ に最初に表示されました。

AIの活用が広がるなか、業務効率化や生産性向上を目的に、ChatGPTなどの生成AIを導入する企業が増えています。一方で、AIへの入力による情報漏洩、不正アクセス、AIが生成した誤情報の利用など、企業が注意すべきリスクも存在します。

「社員が生成AIを使っているが、どのような情報を入力してよいのかわからない」

「AIを導入したいものの、情報漏洩やセキュリティ上の問題が心配」

「社内ルールを整備したいが、何から始めればよいのかわからない」

このような課題を抱えている企業もあるのではないでしょうか。

AIのセキュリティ対策では、セキュリティ機能が充実したサービスを選ぶだけでなく、利用ルールの整備、アクセス管理、社員教育、運用状況の確認などを組み合わせることが重要です。

この記事では、AIのセキュリティ対策の基本から、企業が知っておきたい主なリスク、具体的な対策、導入手順までわかりやすく解説します。

AIのセキュリティ対策とは？

AIのセキュリティ対策とは、AIサービスやAIを利用する業務に関する情報漏洩、不正利用、サイバー攻撃、誤った出力によるトラブルなどのリスクを把握し、被害を防いだり影響を抑えたりするための取り組みです。

対象となるのは、ChatGPTなどの生成AIだけではありません。AIを組み込んだ業務システム、顧客対応チャットボット、画像認識システム、AIエージェントなども対策の対象になります。

企業のAI活用では、主に次の3つの観点から対策を考える必要があります。

• 情報を守る： 個人情報、顧客情報、営業秘密などの漏洩を防ぐ
• システムを守る： 不正アクセスや不正な操作、攻撃による被害を防ぐ
• 業務を守る： AIの誤出力や不適切な利用によるトラブルを防ぐ

米国国立標準技術研究所（NIST）は、AIに関するリスクを管理するための「AIリスクマネジメントフレームワーク」を公開しています。AIのリスク管理は、導入時だけでなく、開発・運用・評価などの各段階で継続的に取り組むことが重要です。

参考：NIST「AI Risk Management Framework」

AIのセキュリティ対策が必要とされる理由

AIのセキュリティ対策が必要とされる理由の一つは、AIを利用することで、これまでとは異なる情報管理上の課題が生まれるためです。

たとえば、社員が生成AIに顧客への提案書を作成させるため、顧客名や契約条件、未公開の製品情報などを入力したとします。このとき、入力した情報がどのように処理・保存されるのか、サービスの設定や契約条件によっては十分に把握できていない可能性があります。

また、AIの出力を十分に確認せずに業務で使用すると、誤った情報を顧客に伝えたり、不適切な判断につながったりするおそれもあります。

さらに、AIは攻撃者にも利用されます。フィッシングメールの作成や偽情報の生成などに悪用される可能性があるため、AIを導入する企業だけでなく、AIを利用していない企業にとっても無関係とはいえません。

情報処理推進機構（IPA）も、2026年4月公開の「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」で、AIの悪用や脆弱性を狙った攻撃などのセキュリティ課題を取り上げています。

参考：IPA「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」

AIの活用を一律に禁止すれば、情報漏洩などのリスクを抑えやすくなる場合はあります。しかし、社員が個人アカウントでAIを利用したり、管理者が把握していないサービスを業務に使ったりする可能性も考えられます。

そのため、AIの利用を単純に禁止するのではなく、どの業務で、どのAIを、どのようなルールで利用するのかを明確にすることが重要です。

従来の情報セキュリティ対策との違い

AIのセキュリティ対策には、従来の情報セキュリティ対策と共通する部分があります。

たとえば、アカウント管理、アクセス制御、多要素認証、ログの確認、データの暗号化などは、AIを利用する場合にも重要です。

一方で、AIを利用することで、従来の対策だけでは捉えにくいリスクも生まれます。

AIを安全に利用するためには、既存の情報セキュリティ対策を土台にしながら、AI特有の使い方やリスクに合わせたルールを追加する必要があります。

企業が対策すべきAIの種類

企業が対策を検討する際には、社内で利用しているAIの種類を把握することが出発点になります。

主な対象は次のとおりです。

• 生成AI： 文章、画像、音声、プログラムなどを生成するAI
• AIチャットボット： 社内問い合わせや顧客対応などを行うAI
• 予測・分析AI： 売上予測、需要予測、データ分析などに利用するAI
• AIエージェント： 指示に基づいて複数の処理や外部サービスの操作を行うAI
• AI組み込み型業務システム： CRM、営業支援、文書管理などにAI機能を組み込んだシステム

特に注意したいのは、会社が正式に導入したAIだけでなく、社員が独自に使っているAIサービスも把握することです。

会社が把握していないAI利用があると、情報の入力先や管理責任が不明確になり、問題が発生した際に状況を把握しにくくなります。

企業が知っておきたいAIの主なセキュリティリスク

AIのリスクは、単に情報が外部に漏れることだけではありません。情報の正確性、システムの権限、外部サービスとの連携、攻撃者による悪用など、複数の観点から確認する必要があります。

生成AIへの入力による情報漏洩

生成AIを利用する際に注意したいのが、プロンプトに入力する情報です。

たとえば、次のような情報を不用意に入力すると、企業の情報管理上の問題につながる可能性があります。

• 顧客の氏名、住所、連絡先などの個人情報
• 未公開の売上データや事業計画
• 契約書や見積書に記載された機密情報
• 社内システムの認証情報やAPIキー
• 公開前の製品情報や研究開発資料

入力したデータの取り扱いは、利用するサービスや契約、設定などによって異なります。入力内容がどのように保存・利用されるのかを確認せずに使うことは避けましょう。

個人情報を含む情報を扱う場合は、個人情報保護法などの関連法令や社内規程との整合性も確認する必要があります。個人情報保護委員会も、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しています。

参考：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」

個人情報・機密情報の不適切な取り扱い

AIに情報を入力する場合、入力先のサービスだけでなく、入力する情報そのものを確認することも大切です。

たとえば、顧客から預かったデータをAIで分析する場合、社内で利用が認められているサービスなのか、データの利用目的に問題がないか、契約上の制約がないかを確認する必要があります。

「名前を削除したから安全」とは限りません。部署名、取引内容、日付、特殊な属性などの組み合わせから、個人や企業が推測される場合もあります。

そのため、必要な情報だけを扱う、不要な識別情報を削除する、利用権限を制限するなど、複数の対策を組み合わせることが重要です。

AIが生成した誤情報による業務上のトラブル

生成AIは自然な文章を作成できますが、出力内容が必ずしも正確とは限りません。

存在しない情報を事実のように説明したり、古い情報を最新情報として提示したり、計算や引用を誤ったりすることがあります。

こうした出力をそのまま顧客への回答、社外向け資料、契約関連の文書などに使用すると、信用の低下や業務上の損害につながる可能性があります。

対策としては、次のような方法が考えられます。

• 重要な数値や事実は信頼できる資料と照合する
• 法務・財務・人事などの重要な判断は担当者が確認する
• 社外に提出する資料には承認手順を設ける
• AIの出力をそのまま採用せず、根拠を確認する

AIは業務を支援する道具であり、最終的な判断や責任まで自動的に引き受けるものではありません。人間による確認を業務フローに組み込むことが大切です。

不正アクセスやアカウント乗っ取り

AIサービスのアカウントが不正利用されると、登録情報や保存データが閲覧されたり、契約内容によっては意図しない利用料金が発生したりする可能性があります。

特に、複数の社員でアカウントを共有している場合や、退職者のアカウントが放置されている場合は、利用者の特定や権限管理が難しくなります。

対策として、社員ごとのアカウント管理、多要素認証、退職・異動時の権限見直し、管理者による利用状況の確認などを行いましょう。

また、AIサービスのログインを装ったフィッシングメールにも注意が必要です。正規のログインページかどうかを確認し、不審なリンクから認証情報を入力しないよう社員に周知することも欠かせません。

プロンプトインジェクションなどAI特有の攻撃

AIを利用するシステムでは、プロンプトインジェクションと呼ばれる攻撃にも注意が必要です。

これは、AIに処理させる文章や外部データなどに不正な指示を紛れ込ませ、システムが本来のルールから逸脱するよう誘導する攻撃です。

たとえば、社内文書を検索するAIが、文書内に含まれた不正な指示に影響され、想定していない情報を回答に含めてしまうようなケースが考えられます。

AIエージェントがメール送信、ファイル操作、外部システムへの登録などを実行できる場合は、影響が大きくなるおそれがあります。

対策としては、AIに与える権限を必要最小限にする、機密情報へのアクセスを制限する、重要な操作には人間の承認を求める、外部から取得したデータを無条件に信頼しない、といった仕組みが重要です。

AIを悪用したサイバー攻撃や詐欺

AIは防御側の業務を支援する一方、攻撃者にも利用される可能性があります。

たとえば、自然な日本語のフィッシングメールを作成したり、特定の相手に合わせた詐欺メッセージを生成したり、音声や画像を使って本人になりすましたりする手口が考えられます。

このような攻撃では、文章の不自然さだけを見て偽物と判断することが難しくなる場合があります。

企業では、メールの送信元やURLを確認する従来の対策に加えて、送金先の変更や機密情報の開示など、重要な依頼は別の連絡手段で本人確認するルールを設けるとよいでしょう。

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企業が実施すべきAIのセキュリティ対策7選

AIのリスクをすべて完全に排除することは簡単ではありません。しかし、利用ルール、技術的な管理、社員教育を組み合わせることで、リスクを低減し、問題が発生した際の影響を抑えやすくなります。

ここでは、企業が取り組みたい7つの対策を紹介します。

1. AIの利用ルールと社内ガイドラインを整備する

最初に取り組みたいのが、AIの利用ルールを明確にすることです。

ルールが曖昧なままだと、社員ごとに判断が異なり、ある社員は入力してよいと考えた情報を、別の社員は入力すべきではないと考えるなど、運用にばらつきが生まれます。

社内ガイドラインには、少なくとも次の項目を盛り込みましょう。

• 業務で利用できるAIサービス
• 入力してよい情報と入力禁止の情報
• AIの出力を業務で利用する際の確認手順
• AIによって生成した文章や画像の取り扱い
• アカウントやアクセス権限の管理方法
• 問題が発生した場合の報告先と対応手順

大切なのは、禁止事項を並べるだけで終わらせないことです。

「顧客情報を入力してはいけない」と伝えるだけでなく、「顧客向け文書を作成する場合は、個人情報を除いた文章を使う」「許可された環境で処理する」といった具体的な代替方法も示すと、社員がルールを守りながらAIを活用しやすくなります。

2. 機密情報や個人情報の入力を制限する

AIへの入力を管理するためには、情報の種類に応じたルールが必要です。

たとえば、情報を次のように分類する方法があります。

この分類は一例です。実際には、自社の情報管理規程、契約、法令上の要件に合わせて決める必要があります。

また、データを匿名化・マスキングする場合も、個人や企業を再特定できないか確認しましょう。

3. 利用するAIサービスの安全性を確認する

AIサービスを導入するときは、機能や価格だけでなく、データの取り扱いと管理機能を確認することが重要です。

主な確認項目は次のとおりです。

• 入力データがモデルの学習に利用されるか
• データが保存される期間と削除方法
• 通信時や保存時の暗号化
• 多要素認証やアクセス制御への対応
• 管理者が利用状況を確認できるか
• 外部サービスとの連携範囲
• インシデント発生時の連絡・対応体制
• 契約条件やデータの取り扱いに関する規定

同じサービス名であっても、個人向けプランと法人向けプラン、契約内容、管理設定などによって条件が異なることがあります。一般的な説明だけで判断せず、自社が実際に利用するプランの規約や公式資料を確認しましょう。

4. アカウント管理とアクセス権限を徹底する

AIサービスを安全に運用するためには、誰が何を利用できるのかを管理する必要があります。

具体的には、次のような対策が挙げられます。

• 社員ごとにアカウントを発行する
• 多要素認証を有効にする
• 業務に必要な範囲だけ権限を付与する
• 退職・異動時にアカウントや権限を見直す
• 不要になった外部連携やAPIキーを無効化する
• 利用状況や重要な操作のログを確認する

特に、AIエージェントや社内データと連携するAIでは、権限の設定が重要です。

AIに大量のデータへのアクセス権や外部サービスの操作権限を与えると、誤動作や不正な指示があった場合の影響が大きくなる可能性があります。

最初から広い権限を与えるのではなく、必要な機能から段階的に導入する方法が現実的です。

5. AIの出力結果を人間が確認する

AIの出力は、必ずしも正確性や適切性が保証されているわけではありません。

そのため、AIを業務に組み込む際には、どの出力を人間が確認する必要があるのかを決めておきましょう。

たとえば、社内向けのアイデア出しと、顧客に提示する契約条件の説明では、求められる確認の水準が異なります。

リスクに応じて確認手順を変えることが大切です。

• 社内のアイデア出し：内容を担当者が確認する
• 社外向け資料：事実関係、引用、機密情報の有無を確認する
• 法務・財務などの重要な判断：専門知識を持つ担当者が検証する
• AIによる自動処理：実行前の承認や処理後の監視を設ける

すべての出力を同じ手順で確認すると、業務効率が低下する可能性があります。業務への影響度に応じて確認レベルを設計することが重要です。

6. 社員向けのAIセキュリティ研修を実施する

社内ルールを作っても、社員が内容を理解していなければ十分な効果は期待できません。

そのため、AIのセキュリティ対策では、社員向けの教育も重要です。

研修では、次のような内容を扱うとよいでしょう。

• AIに入力してはいけない情報
• 利用が認められたAIサービスの確認方法
• AIが生成した情報の検証方法
• フィッシングやなりすましへの対処
• AIの誤動作や情報漏洩が疑われる場合の報告方法
• 社内ガイドラインに沿った実践演習

知識を説明するだけでなく、具体的な業務場面を使った演習を取り入れると、社員が判断基準を身につけやすくなります。

たとえば、架空の顧客情報を含む文章を提示し、「どの情報を削除すればAIで安全に要約できるか」を考えてもらう方法があります。

7. インシデント発生時の対応手順を決める

AIに関するトラブルは、事前の対策だけで完全に防げるとは限りません。

社員が誤って機密情報を入力した場合や、AIサービスのアカウントが不正利用された疑いがある場合に備えて、対応手順をあらかじめ決めておきましょう。

対応手順には、次のような内容を含めます。

1. 何が起きたのか、いつ発生したのかを確認する
2. 被害の拡大を防ぐため、必要に応じてアカウントや連携を停止する
3. 情報システム部門や管理責任者に報告する
4. 入力・出力の内容、操作履歴など、必要な記録を保全する
5. 影響範囲を調査し、必要な対応や関係者への連絡を検討する
6. 原因を分析し、ルールやシステムを改善する

個人情報の漏洩などが疑われる場合には、状況に応じて法令上の報告・通知義務も確認する必要があります。

重要なのは、社員が問題を隠さず、速やかに報告できる環境を整えることです。報告した社員を一方的に責める運用では、問題の発見が遅れるおそれがあります。

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AIサービスを導入するときのセキュリティ確認ポイント

AIサービスの導入前には、社内での利用目的や取り扱うデータを明確にしたうえで、サービスの安全性を確認しましょう。

入力データが学習に利用されるか確認する

AIサービスを選ぶ際には、入力データがモデルの学習やサービス改善に利用されるかどうかを確認します。

ただし、「学習に利用されない」という条件だけで安全性を判断するのは不十分です。

データの保存、アクセスできる担当者、外部委託先、削除の仕組みなども確認する必要があります。

データの保存期間と削除方法を確認する

入力データや会話履歴、ログなどがどの程度の期間保存されるか、利用者が削除できるか、削除後にどのように扱われるかを確認しましょう。

データの保存条件はサービスや機能によって異なる場合があります。自社の情報管理方針に合った条件かどうかを、公式資料や契約内容で確認することが大切です。

暗号化やアクセス制御などの機能を確認する

AIサービスが備えるセキュリティ機能も重要な確認項目です。

通信・保存データの暗号化、多要素認証、役割に応じたアクセス制御、監査ログ、管理者向け機能などを確認しましょう。

ただし、機能があるだけでは十分ではありません。自社の運用に合った設定ができるか、管理者が継続的に運用できるかも確認してください。

外部サービスとの連携範囲を確認する

AIサービスがメール、クラウドストレージ、社内データベース、業務システムなどと連携する場合は、連携先のデータにどこまでアクセスできるのかを確認します。

連携するサービスや権限が増えるほど、設定ミスや不正な操作が発生した場合の影響範囲も広がる可能性があります。

まずは必要最小限のデータや機能に限定し、検証したうえで利用範囲を広げるとよいでしょう。

契約内容やデータの取り扱い条件を確認する

法人でAIサービスを利用する場合は、利用規約や契約書、データ処理に関する条件などを確認しましょう。

特に、顧客情報や機密情報を扱う場合には、データの利用目的、第三者への提供、委託先の管理、契約終了時のデータの取り扱いなどを確認することが重要です。

必要に応じて、法務担当者や情報セキュリティの専門家にも相談しましょう。

企業のAIセキュリティ対策を進める手順

AIのセキュリティ対策は、一度にすべてを整備する必要はありません。まずは現状を把握し、リスクの高い部分から段階的に対策を進める方法が現実的です。

1. 社内で利用されているAIサービスを把握する

最初に、会社で利用しているAIサービスを洗い出します。

正式に導入したサービスだけでなく、社員が個人で契約したサービスや、業務システムに組み込まれたAI機能も対象にします。

利用者、利用目的、入力するデータ、外部連携の有無などを整理すると、管理が必要な領域を把握しやすくなります。

2. 情報漏洩などのリスクを洗い出す

次に、利用状況に応じたリスクを確認します。

たとえば、顧客情報を入力しているのか、AIが社内データにアクセスできるのか、生成した文章を誰が確認しているのかなどを調べます。

リスクを洗い出す際には、発生する可能性だけでなく、問題が起きた場合の影響も考慮しましょう。

3. リスクに応じて対策の優先順位を決める

すべての問題に同時に対応するのが難しい場合は、優先順位を決めます。

たとえば、機密情報の入力を制限するルールがない、管理者が不明なAIサービスがある、AIエージェントに広い権限が付与されている、といった問題は、早めに確認したい項目です。

発生可能性と影響度をもとに評価し、優先度の高い対策から着手しましょう。

4. 利用ルールと管理体制を整備する

リスクを把握したら、利用ルールを定め、誰が管理するのかを明確にします。

情報システム部門だけに任せるのではなく、経営層、業務部門、法務・コンプライアンス担当などが必要に応じて連携することが重要です。

また、ルールを公開するだけでなく、社員が疑問を相談できる窓口を設けると、運用上の問題を早めに発見しやすくなります。

5. 運用状況を定期的に見直す

AIサービスや利用方法は変化するため、導入時に決めたルールをそのまま使い続けるのではなく、定期的に見直す必要があります。

新しいサービスの利用開始、機能追加、外部連携の変更、インシデントの発生などを見直しのきっかけにするとよいでしょう。

利用状況を確認し、必要に応じてルールや研修内容を更新することで、継続的なリスク管理につなげられます。

AIセキュリティ対策でよくある失敗と注意点

禁止するだけで具体的なルールを設けない

「AIに機密情報を入力してはいけない」と禁止するだけでは、社員が具体的に何をすればよいのかわからない場合があります。

安全に使えるサービスや、情報を加工して利用する方法、判断に迷ったときの相談先なども示しましょう。

ガイドラインを作成したまま更新しない

AIサービスの機能や社内での利用方法が変わると、以前のルールでは対応できない場合があります。

定期的な見直しに加え、サービスの追加や重要な仕様変更があったときに確認する仕組みを設けましょう。

ツールの安全性だけでリスクを判断する

セキュリティ機能が充実したAIサービスを選んでも、社員が不適切な情報を入力したり、出力結果を確認せずに利用したりすれば、問題が起きる可能性があります。

サービスの安全性と、社内の運用ルール・教育・管理体制を組み合わせて対策することが大切です。

社員教育や運用体制の整備を後回しにする

AIのセキュリティ対策を情報システム部門だけの課題と捉えると、実際にAIを使う現場との間で認識のずれが生じることがあります。

社員が日常業務の中で判断できるように、具体例を交えた教育を行い、必要なときに相談できる体制を整えましょう。

中小企業でもAIのセキュリティ対策は必要？

AIのセキュリティ対策は、大企業だけに必要なものではありません。

中小企業であっても、顧客情報、取引先情報、見積書、契約書、従業員情報などを扱っている場合は、情報の取り扱いに注意する必要があります。

少人数の企業でも情報漏洩リスクはある

社員数が少なくても、取引先から預かった情報や未公開の事業情報を扱っていれば、漏洩した際の影響は小さくありません。

また、専任の情報システム担当者がいない企業では、AIサービスの利用状況やアカウント管理が十分に把握されていない場合も考えられます。

そのため、まずは利用サービスの把握、入力禁止情報の明確化、アカウント管理など、基本的な対策から始めることが大切です。

限られた予算で優先すべき対策

予算や人員が限られている場合は、費用をかけずに始められる対策から着手する方法があります。

• 社内で利用しているAIサービスを一覧化する
• 機密情報や個人情報の入力ルールを定める
• 利用を認めるサービスを明確にする
• 多要素認証を設定する
• 社員向けの簡単な利用ガイドを作成する
• トラブル発生時の報告先を決める

ただし、無料で始められる対策だけですべてのリスクに対応できるとは限りません。取り扱う情報や業務の重要度に応じて、法人向けサービスや専門家の支援も検討しましょう。

外部の専門家や研修サービスを活用するメリット

AIのセキュリティ対策を社内だけで進めるのが難しい場合は、外部の専門家や研修サービスを活用する方法もあります。

外部の支援を利用することで、リスクの洗い出し、社内ルールの整備、社員教育、運用体制の見直しなどを進めやすくなる場合があります。

支援を依頼する際は、自社の業種や利用目的に合った支援内容か、成果物や対応範囲が明確か、導入後の運用まで相談できるかを確認しましょう。

AIのセキュリティ対策に関するよくある質問

生成AIを使うだけでもセキュリティ対策は必要？

はい。生成AIを文章作成や要約などに利用する場合でも、入力する情報や利用するサービスによっては情報管理上のリスクがあります。

特に、個人情報や機密情報を入力する可能性がある場合は、入力ルールやサービスのデータ取り扱い条件を確認することが重要です。

ChatGPTを業務で安全に使うには？

まず、会社で利用を認めるサービスやプランを確認し、入力してよい情報と禁止する情報を明確にしましょう。

さらに、アカウント管理、多要素認証、出力内容の確認、社員教育などを組み合わせることが大切です。具体的な設定やデータの取り扱い条件は、実際に利用するプランの公式情報で確認してください。

無料のAIサービスは企業で利用しても問題ない？

無料か有料かだけで、安全性を判断することはできません。

利用規約、データの保存・利用条件、管理機能、社内規程との整合性などを確認したうえで、業務利用の可否を判断しましょう。会社が認めていないサービスに機密情報を入力することは避けるべきです。

AIの社内利用を全面禁止すべき？

全面禁止が適切かどうかは、企業の業務内容や取り扱う情報、リスク許容度によって異なります。

高い機密性が求められる業務では利用を制限する必要がある一方、公開情報を使った文章作成などは、適切なルールのもとで活用できる場合があります。

禁止か自由利用かの二択ではなく、用途や情報の種類に応じて利用範囲を定めることが現実的です。

AIセキュリティ対策は何から始めればよい？

まずは、社内で利用されているAIサービスを把握し、どのような情報が入力されているのかを確認しましょう。

そのうえで、機密情報や個人情報の入力ルール、利用を認めるサービス、問題が起きたときの報告先を整備します。初めから完璧な仕組みを目指すのではなく、優先度の高いリスクから順番に対応することが大切です。

まとめ｜AIのセキュリティ対策はルール・技術・人材育成が重要

AIのセキュリティ対策では、情報漏洩、不正アクセス、誤情報の利用、AI特有の攻撃など、複数のリスクを把握する必要があります。

企業が取り組みたい基本的な対策は、次の7つです。

1. AIの利用ルールと社内ガイドラインを整備する
2. 機密情報や個人情報の入力を制限する
3. 利用するAIサービスの安全性を確認する
4. アカウント管理とアクセス権限を徹底する
5. AIの出力結果を人間が確認する
6. 社員向けのAIセキュリティ研修を実施する
7. インシデント発生時の対応手順を決める

重要なのは、AIの利用を制限することだけを目的にせず、安全に活用するためのルールと体制を整えることです。

AIの活用範囲が広がるほど、技術的な対策だけでなく、社員一人ひとりが適切に判断できる環境も重要になります。

まずは自社のAI利用状況を把握し、情報管理や運用ルールに抜け漏れがないかを確認するところから始めてみましょう。

無料チェックリストで自社の対策状況を確認しませんか？

「自社でどのような対策が必要なのか整理したい」「AIの利用ルールに抜け漏れがないか確認したい」という企業担当者の方に向けて、生成AIのセキュリティ対策を確認できるチェックリストをご用意しています。

利用ルール、情報管理、アカウント管理、AIの出力確認、社員教育などの項目を確認し、自社で優先して取り組むべき課題を整理するためにご活用ください。

生成AIを安全に活用するために、まずは現状の確認から始めましょう。

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投稿 AIのセキュリティ対策とは？企業が知っておきたい基本と具体策 は AIスキルズ・ラボ に最初に表示されました。

便利なAIを、安心して使い続けるために。

ChatGPTや生成AIを使って、文章を作成したり、仕事を効率化したり、アイデアを考えたりする。

そんな便利な使い方が広がる一方で、こんな不安を感じたことはありませんか？

• ChatGPTに個人情報を入力しても大丈夫？
• 仕事の資料や顧客情報をAIに読み込ませても問題ない？
• AIに入力した内容は、どこかに保存されるの？
• 偽のAIアプリやフィッシング詐欺に引っかからないか心配
• 安全に使いたいけれど、専門的な知識はない

AIを使うために、難しいセキュリティの専門知識をすべて身につける必要はありません。

大切なのは、何を入力してよいのか、何に注意すべきなのか、困ったときにどう対応すればよいのかを知っておくことです。

本講座では、AI初心者の方にもわかりやすく、生成AIを安全に活用するための基本知識と実践方法を解説します。

便利さをあきらめることなく、自分でリスクを判断できるようになりませんか？

ChatGPTや生成AIを使うとき、こんな不安はありませんか？

個人情報を入力してよいのかわからない

AIに質問するとき、氏名や住所、電話番号、メールアドレスなどを入力してよいのか迷うことはありませんか？

例えば、問い合わせメールの文章を作ってもらうために、相手の氏名や連絡先をそのまま入力するケースです。

このような場合、実名や連絡先を伏せて「取引先の担当者」「顧客A」といった表現に置き換えても、文章作成を依頼できることがあります。

重要なのは、AIに渡す情報を必要最小限にすることです。

仕事の資料を読み込ませるのが不安

議事録の要約、企画書の作成、契約書の確認など、仕事でAIを活用できる場面はたくさんあります。

しかし、資料に顧客情報や社外秘情報が含まれている場合、そのままアップロードしてよいとは限りません。

利用するサービスのデータ取り扱い条件や設定を確認し、情報の機密性に応じて使い分ける必要があります。

無料版と有料版の違いがわからない

「有料版なら安全」「無料版だから危険」と単純に判断することはできません。

データの保存や学習への利用、管理機能などは、サービスやプラン、設定によって異なります。

料金だけで判断するのではなく、実際に利用するサービスの最新の条件を確認することが大切です。

AI詐欺や偽アプリが心配

AI関連のサービスを探していると、本物に似せたWebサイトや偽アプリに遭遇する可能性もあります。

不審なリンクを開かない、公式の配布元を確認する、パスワードを使い回さないなど、基本的なセキュリティ対策も欠かせません。

生成AIに個人情報を入力すると何が起こる？

生成AIに入力した情報の取り扱いは、利用するサービスや設定、契約条件などによって異なります。

入力内容がどのように保存されるのか、サービスの改善や学習に利用されるのか、誰がアクセスできるのかを理解しておく必要があります。

入力した情報が保存・利用される可能性がある

サービスによっては、会話履歴や入力データが一定期間保存される場合があります。

そのため、個人情報や機密情報を入力する前に、利用規約やプライバシー設定を確認しましょう。

入力した情報がどのように扱われるかは、利用するサービスや設定によって異なります。一律に「保存される」「保存されない」と判断せず、公式情報を確認することが重要です。

一度入力した情報を完全に取り消せるとは限らない

サービスによって削除方法や保存期間が異なるため、入力した情報をすべて即座に消去できるとは限りません。

「あとから消せばよい」と考えるのではなく、最初から入力する情報を選ぶことが重要です。

個人情報を入力しなくてもAIは活用できる

例えば、次のように情報を置き換える方法があります。

入力例：避けたい使い方

株式会社〇〇の田中太郎さんに、電話番号090-XXXX-XXXXへ連絡するメールを作成して

入力例：情報を伏せた使い方

取引先の担当者に、打ち合わせの日程を確認するメールを作成して

目的が文章作成であれば、実名や電話番号を入力しなくても依頼できる場合があります。

私がこの講座で特に重視しているのは、AIを使うこと自体を怖がるのではなく、目的に必要な情報だけを渡す習慣を身につけることです。

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個人情報を守りながら生成AIを使う5つの方法

1. 個人情報や機密情報を必要以上に入力しない

氏名、住所、電話番号、顧客情報、パスワード、秘密情報などを、安易に入力しないようにしましょう。

文章作成や要約などの目的を達成できるなら、個人を特定できる情報を伏せる方法を検討してください。

例えば、実際の顧客名を「顧客A」に置き換える、住所を省略する、契約書の機密部分を削除してから要約を依頼するといった工夫が考えられます。

パスワードや認証コードなど、アカウントへのアクセスに直結する情報は入力しないことを基本にしましょう。

2. 利用するAIサービスの設定を確認する

データの保存、学習への利用、会話履歴、データ管理に関する設定を確認しましょう。

設定や条件はサービスによって異なり、変更されることもあります。古い解説記事だけを頼りにせず、公式の最新情報を確認することが重要です。

仕事で利用する場合は、個人向けサービスと法人向けサービスでデータの取り扱いや管理機能が異なることにも注意しましょう。

3. 公式サイト・公式アプリを利用する

AIサービスを利用する際は、公式サイトや正規のアプリ配布元を確認してください。

検索結果や広告からアクセスした場合も、URLや提供元を確認する習慣をつけましょう。

公式サービスに似せたサイトにログイン情報を入力すると、アカウントを不正利用されるおそれがあります。

4. パスワードとアカウントを適切に管理する

他のサービスとパスワードを使い回さず、多要素認証などの利用可能な保護機能を設定しましょう。

AIサービスのアカウントが不正利用されると、会話履歴などの情報が第三者に見られるおそれがあります。

• サービスごとに異なるパスワードを使う
• 多要素認証を設定する
• 不審なログイン通知を確認する
• 使わなくなった連携アプリやアクセス権限を見直す

5. AIの回答をそのまま信じない

AIは、誤った情報や古い情報を出力することがあります。

重要な情報は信頼できる情報源で確認し、医療・法律・金融などの重要な判断では、必要に応じて専門家にも相談しましょう。

特に、数字や法律上の条件、最新の制度、引用元などは、AIの回答だけで判断しないことが大切です。

この5つを意識するだけでも、日常のAI利用を見直すきっかけになります。

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AI詐欺やフィッシングから身を守る方法

生成AIの安全な利用を考える際は、AIに入力する情報だけでなく、AIを悪用した詐欺や不正アクセスにも注意が必要です。

不審なメールやメッセージのリンクを開かない

有名なサービスを装ったメールや、アカウント停止を知らせるメッセージなどには注意しましょう。

リンク先のURLを確認し、ログインや支払いを求められた場合は、公式サイトから直接アクセスして確認する方法が安全です。

急いで対応するように求められても、すぐにリンクを開いたり、個人情報を入力したりしないようにしましょう。

AIで生成された画像や音声をうのみにしない

画像や音声、動画が本物らしく見えても、それだけで信頼できるとは限りません。

家族や知人を名乗る相手から送金を求められた場合などは、別の連絡手段で本人に確認することが重要です。

例えば、普段使っている電話番号にかけ直す、本人しか知らないはずの情報を別の方法で確認するなど、送られてきたメッセージとは独立した方法で確かめましょう。

パスワードや認証コードを教えない

正規のサービスを装っていても、パスワードや認証コードを入力させようとする不審な要求には注意してください。

認証コードやパスワードは、メールやメッセージで求められても安易に共有しないことが大切です。

アカウントを守るためには、AIに関する知識だけでなく、基本的な情報セキュリティの習慣も必要です。

仕事や副業でAIを安全に使うためのルール

会社員やフリーランス、副業者、個人事業主にとって、生成AIは仕事を効率化する便利なツールです。

しかし、仕事で使う場合は、自分の情報だけでなく、顧客や取引先の情報も扱うことがあります。

会社員は勤務先のルールを確認する

会社が生成AIの利用ルールを定めている場合は、そのルールに従ってください。

個人の判断で社外秘資料や顧客情報を入力せず、必要に応じて上司や情報システム担当者に確認しましょう。

会社が指定するAIサービスや法人向けアカウントがある場合は、許可された環境を利用することも重要です。

フリーランスは顧客との契約を確認する

業務委託契約や秘密保持契約などで、情報の取り扱いが定められている場合があります。

AIを使って作業を効率化する前に、顧客情報や納品物を外部サービスに入力してよいか確認することが大切です。

判断が難しい場合は、契約内容を確認し、必要に応じて顧客に利用の可否を相談しましょう。

個人事業主は情報管理のルールを決めておく

一人で仕事をしていても、顧客情報や請求情報、契約内容などを扱うことがあります。

「入力してよい情報」「入力しない情報」「問題が起きたときの対応」を簡単に決めておくと、日々の判断がしやすくなります。

例えば、次のようなルールを作る方法があります。

• 個人情報や機密情報は、原則として入力しない
• 必要な場合は、事前に利用条件や許可を確認する
• 顧客名や会社名を匿名化してから作業する
• AIの出力内容を確認してから納品する
• 情報漏洩の疑いがある場合の連絡先や対応手順を決めておく

私が大切にしているのは、AIを怖がるのではなく、使い方を理解すること

AIのセキュリティについて学ぶと、情報漏洩や詐欺など、さまざまなリスクが気になるかもしれません。

しかし、リスクを知ることと、AIを使わないことは同じではありません。

私がこの講座で重視しているのは、危険な使い方を避けるだけでなく、安全に活用できる方法を身につけることです。

例えば、個人情報を伏せて文章作成を依頼する、重要な回答は別の情報源で確認する、公式のサービスを利用する。

こうした基本を日常的に実践できれば、AIを使う際の判断基準が明確になります。

一方で、設定を確認せずに機密情報を入力したり、AIの回答を検証せずに利用したりすることは、避けたい使い方です。

AIを安全に活用するためには、便利さだけでなく、入力する情報と出力結果の両方に目を向けることが大切だと考えています。

AIセキュリティ入門講座で学べること

本講座では、専門的な技術知識がない方でも理解しやすいように、日常のAI利用場面を中心に学習内容を構成します。

講座内容

• 生成AIと個人情報の基本
• ChatGPTなどを利用するときの注意点
• 個人情報や機密情報を伏せる方法
• AIサービスの設定・アカウント管理
• AI詐欺やフィッシングへの基本的な対策
• 仕事や副業でAIを使う際の情報管理
• 安全なAI利用のためのチェックリスト

こんな方におすすめです

• ChatGPTを使い始めたばかりの方
• AIを仕事や副業に活用したい方
• 個人情報の取り扱いが不安な方
• フリーランスや個人事業主として顧客情報を扱う方
• セキュリティの専門知識に自信がない方
• AIを安全に使うための基本を整理したい方

受講後に目指すこと

• AIに入力する情報を自分で判断できる
• 利用するサービスの設定や条件を確認できる
• 不審なリンクやアカウントの危険に気づきやすくなる
• AIの回答を適切に確認する習慣を身につける
• 自分の仕事に合った安全な利用ルールを整理できる

※受講によって情報漏洩を完全に防止できることを保証するものではありません。

講座の内容・料金

生成AIを安全に使うための基本を学び、日常の利用に役立てたい方に向けた入門講座です。

AIセキュリティ入門講座

講座の提供形式、収録内容、料金が確定した段階で、詳細をご案内します。

よくある質問

Q. セキュリティの専門知識がなくても受講できますか？

はい。基本的なAIの使い方から、個人情報の取り扱い、日常で注意したいポイントまで、初心者にもわかりやすく学べる内容を想定しています。

Q. ChatGPTを使っていなくても役立ちますか？

はい。生成AI全般に共通する基本的な注意点を理解することは、これからAIを使い始める方にも役立ちます。ただし、個別のサービスの設定や機能については、各サービスの最新情報を確認する必要があります。

Q. 無料版のAIでも安全に使えますか？

無料版か有料版かだけで安全性が決まるわけではありません。サービスのデータ取り扱い条件、設定、利用目的などを確認して判断することが大切です。

Q. この講座を受講すれば情報漏洩を防げますか？

情報漏洩のリスクを減らすための知識や対策を学ぶことを目的としていますが、すべての情報漏洩を防止できることを保証するものではありません。利用するサービスの設定や日々の行動も重要です。

Q. 仕事で使う場合にも役立ちますか？

はい。会社員やフリーランス、個人事業主の方が、個人情報や機密情報の取り扱いを考える際に役立つ内容を含めています。ただし、勤務先や顧客のルールがある場合は、それらを優先してください。

安全なAI活用を、今日から始めませんか？

生成AIは、文章作成や情報整理、アイデア出しなど、さまざまな場面で役立つツールです。

大切なのは、便利さだけに注目するのではなく、自分の情報や仕事の情報をどのように守るかを理解しておくことです。

専門家のような知識がなくても、入力する情報を選ぶ、設定を確認する、回答を検証する、といった基本から始められます。

AIを使うことに不安を感じている方も、これから仕事や副業に活用したい方も、まずは安全な使い方を学ぶことから始めてみませんか？

自分でリスクを判断し、生成AIを安心して活用できる力を身につけましょう。

【AIセキュリティ講座の内容を見る】

投稿 ChatGPT・生成AIを安全に使う方法｜個人情報を守るためのセキュリティ対策講座 は AIスキルズ・ラボ に最初に表示されました。

生成AIを業務に活用する企業が増える一方で、個人情報や機密情報の取り扱い、社員の利用ルール、情報管理体制など、新たな課題も生まれています。

「社員がChatGPTに顧客情報を入力していないか心配」
「生成AIの利用ルールを整備したいが、何から始めればよいかわからない」
「AIを活用したいが、情報漏洩のリスクが気になる」

このようなお悩みはありませんか？

AIスキルズ・ラボでは、企業が生成AIを安全に活用できる環境づくりを支援します。

AI利用に関する課題の整理から、社内ガイドラインの策定、社員向け研修まで、企業の状況に応じた対策をご提案します。

AIの活用を止めるのではなく、リスクを適切に管理しながら活用できる体制を整えませんか？

企業の生成AI利用で、こんな課題はありませんか？

生成AIは、文章作成や情報整理、資料作成、プログラミングなど、さまざまな業務に活用できます。

一方で、利用方法や管理体制が不十分な場合、情報漏洩や不適切な情報利用につながる可能性があります。

社員が生成AIに機密情報を入力していないか不安

社員が業務効率化のために生成AIを利用する際、顧客情報や社外秘資料、契約内容などを入力してしまう可能性があります。

利用するサービスの設定や契約条件、データの取り扱いによってリスクは異なるため、企業として利用可能な情報の範囲を明確にすることが重要です。

生成AIの社内ルールが整備されていない

社員ごとに利用方法が異なっていたり、利用してよいAIツールが明確になっていなかったりすると、適切な管理が難しくなります。

どのような情報を入力してよいのか、生成した内容をどのように確認するのかなど、実務に即したルールが必要です。

個人情報の保存や管理方法を見直したい

顧客情報や従業員情報を扱う企業では、データの保存目的や保存期間、アクセス権限などを適切に管理する必要があります。

必要以上に個人情報を保管し続けないことも、情報漏洩時の影響を抑えるための重要な考え方です。

社員へのセキュリティ教育が不足している

社内ルールを作成しても、社員が内容を理解していなければ、実際の業務で守られない可能性があります。

生成AIの特徴やリスク、具体的な利用方法を社員に伝え、組織全体で対策を実践できるようにすることが大切です。

生成AIの利用で情報漏洩リスクが生じる原因

情報漏洩は、外部からのサイバー攻撃だけで発生するわけではありません。

社員の操作ミスや管理体制の不備など、日常業務の中にもリスクがあります。

機密情報や個人情報の不適切な入力

生成AIに顧客情報、契約書、社内資料などを入力すると、利用するサービスや設定によっては、意図しないデータの取り扱いにつながる可能性があります。

業務で利用するAIサービスのデータ処理条件を確認し、入力してよい情報と入力してはいけない情報を明確に区別する必要があります。

利用可能なAIツールが明確になっていない

会社として承認したツールが明確でない場合、社員が独自の判断でサービスを利用する可能性があります。

利用するツールを定め、アカウント管理やアクセス権限を適切に設定することが重要です。

個人情報の保存期間やアクセス権限が適切でない

個人情報を長期間保存したり、必要以上に多くの社員がアクセスできる状態にしたりすると、漏洩時の被害が大きくなる可能性があります。

情報の種類や利用目的に応じて保存期間を定め、不要になった情報を適切に削除する仕組みを整えることが求められます。

社員教育や運用体制が不足している

ルールがあっても、社員が内容を理解していなければ十分な対策にはなりません。

また、AIツールや業務内容は変化するため、導入時だけでなく、継続的に利用状況やルールを見直すことが大切です。

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AIスキルズ・ラボのAIセキュリティ対策支援

AIセキュリティ対策では、技術的な防御だけでなく、社員の利用方法や社内ルール、情報管理体制を総合的に見直すことが重要です。

AIスキルズ・ラボでは、企業の課題に応じて、次のような支援を組み合わせてご提案します。

1. AI利用状況・情報管理のリスクチェック

まずは、企業がどのように生成AIを利用しているのか、どのような情報を取り扱っているのかを整理します。

確認する項目の例は次のとおりです。

• 業務で利用している生成AIツール
• AIに入力する情報の種類
• 個人情報や機密情報の取り扱いルール
• アカウントやアクセス権限の管理状況
• データの保存期間や削除方法
• 社員教育や問題発生時の対応手順

確認結果をもとに、優先して取り組むべき課題を整理します。

※本サービスで実施するリスクチェックの範囲は、契約内容に応じて定めます。専門的な脆弱性診断や侵入テストとは区別して提供します。

2. 生成AI利用ガイドラインの策定支援

生成AIを安全に利用するためには、社員が迷わず判断できるルールを整備することが重要です。

企業の業務内容や利用するAIツールに応じて、社内ガイドラインの策定を支援します。

主な検討項目は次のとおりです。

• 利用を認める生成AIツール
• 入力してよい情報・入力禁止情報
• 個人情報や機密情報の取り扱い
• AIが生成した文章やコードの確認方法
• 著作権や個人情報に関する注意事項
• 問題発生時の報告・対応手順
• ガイドラインの更新や周知方法

既存の社内規程との整合性も確認しながら、実際の業務で活用しやすいルールづくりを目指します。

3. AIセキュリティ研修・社員教育

生成AIの安全な利用を組織に定着させるため、社員向けの研修を実施します。

研修内容の例は次のとおりです。

• 生成AIの仕組みと基本的なリスク
• 個人情報や機密情報を扱う際の注意点
• 安全なプロンプトの作成方法
• AIが生成した情報の確認方法
• フィッシングや不審な情報への対応
• 社内ガイドラインに沿った利用方法

経営者・管理職向けと一般社員向けで内容を分けるなど、対象者や業務内容に応じた研修設計も検討できます。

4. 社内ルールの運用・見直し支援

ガイドラインは作成して終わりではありません。

新しいAIツールの導入や業務内容の変更に応じて、ルールを見直す必要があります。

定期的な確認や社員教育、運用上の課題整理を通じて、継続的に改善できる体制づくりを支援します。

継続支援の具体的な内容や頻度は、ご相談内容に応じてご提案します。

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AIセキュリティ対策を導入するメリット

情報漏洩につながるリスクを低減できる

入力禁止情報やアクセス権限、保存期間などを明確にすることで、情報の不適切な取り扱いを防ぐ仕組みを整えやすくなります。

ただし、すべての情報漏洩を完全に防げるわけではないため、技術的な対策や監視体制も必要に応じて組み合わせることが重要です。

社員が安心してAIを活用できる

利用可能なツールや入力してよい情報が明確になれば、社員が判断に迷う場面を減らせます。

リスクを理由にAI活用を一律に禁止するのではなく、安全に活用できる範囲を明確にすることにつながります。

社内のAI利用ルールを統一できる

社員ごとに異なっていた利用方法を整理し、組織として共通のルールを設けることで、管理や教育を進めやすくなります。

AI導入とリスク管理を両立しやすくなる

生成AIを業務に活用する際は、利便性だけでなく、情報管理やコンプライアンスも考慮する必要があります。

利用ルール、社員教育、管理体制を組み合わせることで、AI活用を継続的に改善する基盤を整えられます。

支援開始までの流れ

STEP 1：お問い合わせ・無料相談

お問い合わせフォームから、現在の課題や検討している対策についてご連絡ください。

「社内ルールがない」「社員向けの研修を実施したい」など、具体的な内容が決まっていない段階でもご相談いただけます。

STEP 2：現状と課題のヒアリング

利用しているAIツールや業務内容、情報管理上の課題などを確認します。

必要な支援内容を整理するため、現状についてお聞かせください。

STEP 3：対策内容・支援範囲のご提案

ヒアリング内容をもとに、研修、ガイドライン策定支援、運用支援などの中から、必要な対策をご提案します。

支援範囲、納品物、スケジュール、費用などを確認したうえで、実施内容を決定します。

STEP 4：支援開始・運用改善

合意した内容に沿って支援を開始します。

導入後も必要に応じて運用状況を確認し、継続的な改善につなげます。

料金プラン

AIセキュリティ対策に必要な費用は、企業の規模、利用するAIツール、対象人数、必要な支援内容などによって異なります。

そのため、現状と課題を確認したうえで、支援範囲に応じたお見積もりをご案内します。

AIセキュリティ研修

社員に生成AIの安全な利用方法や情報管理の基本を学んでもらいたい企業向けのサービスです。

対象人数、研修時間、内容、実施方法などに応じてご提案します。

生成AI利用ガイドライン策定支援

自社の業務に合ったAI利用ルールを整備したい企業向けのサービスです。

現状確認、ルールの検討、文書化、社内周知など、必要な範囲に応じてお見積もりします。

AIセキュリティ運用支援

社内ルールの定期的な見直しや、社員教育の継続、運用上の課題整理などを希望する企業向けのサービスです。

支援内容や頻度に応じて、継続的な支援プランをご提案します。

自社に必要な対策や費用を知りたい方は、まずはお気軽にご相談ください。

よくある質問

Q. AIセキュリティ対策は何から始めればよいですか？

まずは、社内で利用しているAIツールや入力する情報の種類を整理し、個人情報・機密情報の取り扱いルールを確認することをおすすめします。そのうえで、必要に応じて技術的な対策や社員教育を進めます。

Q. 社内ルールが整備されていなくても相談できますか？

はい。利用ルールが決まっていない段階でも、現状や課題を整理するところからご相談いただけます。

Q. AIセキュリティ研修だけを依頼できますか？

研修のみのご相談も可能です。対象者、人数、業務内容、学習してほしいテーマなどを確認し、実施内容をご提案します。

Q. 中小企業でも導入できますか？

企業の規模や体制に応じて、必要な対策から段階的に進めることが重要です。すべての対策を一度に導入するのではなく、優先順位を整理して取り組む方法も検討できます。

Q. 専門的なセキュリティ知識がなくても大丈夫ですか？

はい。まずは現在の課題を整理し、必要な対策を検討するところから進められます。ただし、専門的な脆弱性診断や侵入テストなどが必要な場合は、対応可能な専門事業者との連携を検討します。

Q. 相談したら必ず契約しなければなりませんか？

いいえ。まずは課題や必要な支援内容を整理し、提案内容や費用をご確認いただいたうえでご検討ください。

生成AIを安全に活用するために、まずはご相談ください

生成AIの活用を進めるためには、利便性だけでなく、情報管理や社員教育にも目を向けることが大切です。

しかし、企業によって利用しているツールや業務内容、必要な対策は異なります。

AIスキルズ・ラボでは、企業の状況や課題を確認し、AIセキュリティ研修、生成AI利用ガイドラインの策定支援、運用改善など、必要な取り組みを検討するお手伝いをします。

「自社では何から始めればよいのか知りたい」
「生成AIの社内ルールを整備したい」
「社員向けのAIセキュリティ研修を実施したい」

このようなご要望がありましたら、お気軽にお問い合わせください。

AIを安全に活用できる環境づくりを、一緒に進めていきましょう。

投稿 企業のAIセキュリティ対策支援｜生成AIの情報漏洩リスクを減らす は AIスキルズ・ラボ に最初に表示されました。

AI技術の進化によって、システム開発の進め方が変わりつつあります。

これまでは、システムの仕様を決め、設計書を作成し、プログラマーがコードを書き、テストを繰り返しながら完成させるのが一般的でした。

現在では、生成AIを活用してコードを作成したり、エラーの原因を分析したり、テストコードを生成したりと、開発工程のさまざまな作業を効率化できるようになっています。

私の場合、AIをシステム開発に活用することを考えるとき、特に重要だと感じるのは、単にコードを書く時間を短縮するのではなく、アイデアを形にするまでの時間を短くできることです。

例えば、実現したい機能をAIに伝えて、コードのたたき台を作成してもらえば、ゼロから開発する場合よりも早く試作品を作れる可能性があります。その試作品を確認しながら改善していけば、開発の方向性も検討しやすくなります。

ただし、AIを導入すれば、すべてのシステムを簡単に開発できるわけではありません。生成されたコードの検証やセキュリティ対策など、人間が対応すべき作業もあります。

この記事では、AIを活用したシステム開発の仕組みやメリット、具体的な活用例、導入時の注意点について、私の考えや活用経験も交えながら解説します。

AIを活用したシステム開発とは？

AIを活用したシステム開発の基本

AIを活用したシステム開発とは、生成AIやAI開発支援ツールなどを利用して、システムの企画、設計、プログラミング、テスト、保守といった工程を支援する開発方法です。

例えば、次のような作業にAIを活用できます。

• システムに必要な機能の整理
• プログラムコードの生成
• コードの修正や改善
• テストコードの作成
• エラーの原因分析
• ドキュメントの作成
• 既存システムの仕様理解

従来は、こうした作業の多くを開発者が手作業で進めていました。

AIを活用すれば、作業の一部を自動化したり、検討に必要な情報を素早く整理したりできます。

ただし、AIはあくまで開発を支援する手段です。システムの目的を決めたり、生成されたコードが要件を満たしているか判断したりする作業は、引き続き重要です。

従来のシステム開発との違い

従来のシステム開発では、開発者が仕様を確認し、設計やコーディングを行い、テストを通じて品質を確保するのが基本でした。

AIを活用する場合は、これらの作業の一部をAIに支援してもらいます。

AIを活用すれば、必ず開発期間が短くなるとは限りません。

生成されたコードの修正や検証に時間がかかる場合もあるため、開発工程全体で効果を確認することが重要です。

生成AIとAI開発支援ツールの役割

AIを活用したシステム開発では、生成AIとAIコーディング支援ツールなどを使い分けます。

生成AIは、自然言語による指示からコードや説明文、設計案などを作成するために利用できます。

一方、AIコーディング支援ツールは、開発環境の中でコード補完やコード生成、修正などを支援する機能を備えています。

用途に応じて、次のように使い分けるとよいでしょう。

• アイデアや仕様の整理： 生成AIで必要な機能や要件を整理する
• コード作成： AIを使ってコードのたたき台を生成する
• デバッグ： エラーメッセージから原因候補を整理する
• テスト： テストケースやテストコードを作成する
• 保守： 既存コードの説明や修正案を作成する

私の場合、AIを活用する際には、いきなり大きなシステムを完成させようとするよりも、まず実現したい機能を小さく分けて、それぞれの作業をAIに支援してもらう方法が有効だと考えています。

AIだけでシステムを開発できるのか？

簡単なツールや小規模なアプリケーションであれば、AIの支援を受けながら開発できる場合があります。

例えば、データを集計するプログラムや、簡単な入力フォーム、試作用のWebアプリケーションなどです。

しかし、企業向けの本格的なシステムでは、認証、権限管理、データベース、外部サービスとの連携、障害対応など、考慮すべき点が多くあります。

AIが生成したコードが動いたとしても、それだけで安全性や品質が保証されるわけではありません。

AIに作らせることと、実際の業務で安心して使えるシステムを完成することは別です。

AIを活用しながら、人間が設計や品質管理、最終判断を担うことが重要です。

AIを活用したシステム開発でできること

要件定義や仕様の整理

システム開発では、最初に「何を実現したいのか」を明確にする必要があります。

AIに業務上の課題や実現したいことを伝えると、必要な機能や仕様の候補を整理できます。

例えば、顧客管理システムを開発する場合、次のような項目を整理してもらえます。

• 顧客情報の登録・編集
• 顧客情報の検索
• 対応履歴の管理
• 担当者ごとの情報管理
• データの出力

さらに、入力情報や出力情報、利用者、権限などについて質問を出してもらうこともできます。

ただし、AIが整理した内容が、そのまま最終的な仕様になるわけではありません。実際の業務や利用者の要望と照らし合わせて確認する必要があります。

システム設計や画面構成の検討

AIは、システムの構成や画面設計の案を考える際にも活用できます。

例えば、予約管理システムであれば、予約一覧、予約登録、予約詳細、利用者管理など、必要な画面の候補を整理できます。

また、データベースに必要な項目や、画面間の遷移などについても、検討材料を提示してもらえます。

私の場合、設計段階で複数の案を出してもらい、それぞれのメリットやデメリットを比較する使い方は有効だと考えています。

最初から一つの案に決めるのではなく、複数の選択肢を比較することで、見落としていた問題に気づける可能性があるからです。

プログラムコードの生成

AIを活用したシステム開発の代表的な用途が、コード生成です。

作りたい機能や使用するプログラミング言語、開発環境などを指定することで、コードのたたき台を作成できます。

例えば、次のような依頼が考えられます。

「PythonでCSVファイルを読み込み、売上金額が一定以上のデータだけを抽出して、新しいCSVファイルに保存するプログラムを作成してください」

このように具体的な条件を伝えると、必要な処理を含むコードを生成してもらえます。

ただし、生成されたコードは必ず確認し、実行結果やエラー処理などを検証する必要があります。

テストコードの作成

AIにプログラムの仕様を伝え、テストケースやテストコードを生成してもらうこともできます。

例えば、入力フォームを開発する場合、正常な入力だけでなく、空欄や形式の誤り、文字数の上限などを確認するテストが必要です。

AIにテストケースの候補を出してもらえば、開発者が確認すべきポイントを整理しやすくなります。

ただし、AIがすべてのテストケースを網羅しているとは限りません。業務上重要な条件については、人間が追加で確認することが大切です。

バグの発見やエラーの原因分析

プログラムにエラーが発生した場合、AIにエラーメッセージや関連するコードを提示して、原因候補を整理してもらえます。

例えば、

「このエラーが発生する原因を複数挙げ、確認すべき箇所を優先順位順に説明してください」

といった依頼です。

私の場合、エラーが出たときには、AIにいきなり修正コードを求めるよりも、まず原因候補を整理してもらう方法が有効だと考えています。

原因を理解しないままコードだけを修正すると、別の問題が発生する可能性があるためです。

コードレビューやリファクタリング

AIに既存のコードを確認してもらい、改善できそうな部分を指摘してもらうこともできます。

例えば、

• 重複した処理を減らす
• コードを読みやすくする
• エラー処理を改善する
• 処理の意図を分かりやすくする

といった用途です。

もちろん、コードを整理したことで動作が変わってしまう場合もあります。変更前後の動作を比較し、テストで確認することが重要です。

ドキュメントの作成

AIは、システム開発に必要な文書の作成にも活用できます。

例えば、

• README
• API仕様書
• 操作マニュアル
• コードコメント
• 技術資料

などです。

既存のコードや仕様をもとに下書きを作成し、人間が内容を確認して仕上げる方法なら、文書作成の負担を軽減できる可能性があります。

システムの保守・改修

AIは、新しいシステムを作るときだけでなく、既存システムを保守・改修するときにも活用できます。

例えば、過去に作成されたコードをAIに説明してもらったり、特定の機能を変更するための修正案を出してもらったりできます。

ただし、既存システムには複雑な依存関係がある場合もあります。コードの一部分だけを見て変更すると、ほかの機能に影響が出る可能性があるため、関連する処理も確認する必要があります。

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AIを活用したシステム開発のメリット

開発期間を短縮できる

AIを活用することで、コード作成やテスト、ドキュメント作成などにかかる時間を短縮できる可能性があります。

特に、定型的な処理や繰り返し作業では、AIによる支援が役立つ場合があります。

ただし、開発期間全体がどれだけ短縮されるかは、プロジェクトの内容やAIの使い方によって異なります。

開発コストの削減につながる

開発に必要な作業時間が短くなれば、結果としてコスト削減につながる可能性があります。

例えば、これまで開発者が手作業で行っていたコード作成やテスト作成をAIに支援してもらうことで、ほかの作業に時間を使いやすくなります。

ただし、AIツールの利用料や社員教育、レビューなどの費用も発生します。

そのため、AIを導入する際は、削減できた作業時間だけでなく、導入後にかかる費用も含めて判断することが重要です。

開発者の作業負担を軽減できる

開発者は、コードを書く以外にも多くの作業を担当しています。

エラー調査、テスト、仕様確認、資料作成など、時間のかかる作業も少なくありません。

AIにこうした作業を支援してもらうことで、開発者の負担を軽減できる可能性があります。

プロトタイプを素早く作成できる

AIを活用すれば、アイデアを簡単な試作品にするまでの時間を短縮できる場合があります。

例えば、社内の業務を効率化するツールを考えている場合、最初から完成度の高いシステムを作るのではなく、必要最低限の機能を持つ試作品を作成します。

実際に試してみて、必要な機能や改善点を確認してから本格的な開発に進めます。

私の場合、AIを活用するメリットの一つは、こうした「まず形にしてから改善する」という進め方がしやすくなることだと考えています。

頭の中で考えているだけでは気づけなかった問題も、実際に動くものを試すことで発見しやすくなるからです。

テストやデバッグを効率化できる

AIを利用してテストケースを作成したり、エラーの原因候補を整理したりすることで、テストやデバッグにかかる時間を短縮できる可能性があります。

ただし、AIが作成したテストだけでは不十分な場合もあるため、重要な機能は人間が検証する必要があります。

少ない人数でも開発を進めやすくなる

AIによって一部の作業を効率化できれば、限られた人員でも開発を進めやすくなる可能性があります。

特に、小規模な企業や開発チームでは、限られた時間と人員をどこに配分するかが重要です。

AIを活用して定型作業の負担を減らし、設計や品質改善などに時間を使えるようにすることは、有効な選択肢だと考えています。

開発者が設計や企画に集中できる

AIにコードのたたき台や文書の下書きを作成してもらえば、開発者は設計や企画、利用者の課題解決などに集中しやすくなります。

私は、AIによるシステム開発の本質的なメリットは、単にコードを書く時間が減ることではなく、人間がより重要な判断や改善に時間を使えるようになることだと考えています。

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AIを活用したシステム開発の具体例

業務管理システムの開発

業務管理システムでは、タスク管理、進捗管理、担当者管理などの機能が必要になります。

AIを活用すれば、必要な機能の整理や画面構成の検討、コード生成などを支援してもらえます。

例えば、小規模なチーム向けにタスク管理ツールを作る場合、まずはタスクの登録・編集・完了管理など、基本機能から試作する方法があります。

顧客管理システムの開発

顧客管理システムでは、顧客情報の登録や検索、対応履歴の管理などが必要です。

AIは、機能の整理やデータ項目の検討、画面のたたき台作成などに活用できます。

ただし、顧客情報を扱うため、アクセス権限や個人情報の管理には十分な注意が必要です。

社内向け業務アプリの開発

社内の申請や報告などを効率化するために、業務アプリを開発するケースもあります。

例えば、経費申請、備品管理、問い合わせ管理などです。

AIを活用すれば、必要な画面や処理を整理し、試作品を作成する作業を支援できます。

ECサイトや予約システムの開発

ECサイトや予約システムでは、商品管理、予約受付、決済、利用者管理などの機能が必要になります。

AIは、機能の整理やコード作成、テストの準備などに利用できます。

ただし、決済情報や個人情報を扱うシステムでは、セキュリティや信頼性の確保が特に重要です。

データ分析システムの開発

売上や業務実績などのデータを分析するシステムでも、AIを活用できます。

例えば、データの読み込みや加工、集計、グラフ表示などの処理を作成する際に、AIにコードのたたき台を作ってもらえます。

ただし、分析結果が正しいかどうかは、データの品質や計算方法を含めて検証する必要があります。

既存システムの改修・機能追加

既存システムに新しい機能を追加したり、古いコードを改善したりする場合にもAIを活用できます。

AIにコードの説明や修正案を作成してもらい、開発者が確認しながら改修を進めます。

ただし、既存システムへの影響を十分に確認し、変更後のテストを実施することが重要です。

AIを活用したシステム開発の進め方

開発目的と解決したい課題を明確にする

最初に、何のためにシステムを開発するのかを明確にします。

例えば、

• 手作業による入力を減らしたい
• 情報を一元管理したい
• 問い合わせ対応を効率化したい
• 集計作業を自動化したい

などです。

目的が曖昧なままAIに開発を依頼すると、必要のない機能まで作ってしまう可能性があります。

必要な機能と要件を整理する

次に、システムに必要な機能を整理します。

利用者、入力情報、出力情報、利用環境、権限などを明確にしておくと、AIに指示を出しやすくなります。

AIを活用する開発工程を決める

すべての工程にAIを使う必要はありません。

まずは、コード生成、テスト、ドキュメント作成など、効果が期待できる作業から始めます。

AIを使って設計やコードのたたき台を作る

必要な要件が整理できたら、AIに設計案やコードのたたき台を作成してもらえます。

このとき、一度にすべての機能を依頼するのではなく、機能ごとに分けて指示する方法が有効です。

私の場合、AIに依頼するときは、目的や条件をできるだけ具体的に伝えることが重要だと考えています。

例えば「管理システムを作ってください」だけではなく、「利用者が登録したタスクを一覧表示し、担当者と期限で絞り込める機能を作ってください」と伝えるほうが、期待する結果を得やすくなります。

人間がコードを確認・修正する

AIが生成したコードは、必ず人間が確認します。

仕様を満たしているか、セキュリティ上の問題がないか、既存システムに影響がないかなどを確認しましょう。

テストを実施して品質を確認する

実際に動作させ、正常系だけでなく異常系や境界値なども確認します。

AIによるコード生成を利用した場合でも、テストを省略してよいわけではありません。

運用後も継続的に改善する

システムは完成したら終わりではありません。

実際の業務で使いながら問題点を確認し、必要に応じて機能を改善します。

AIを活用して改修案やテスト案を作成することもできますが、変更の影響を確認しながら進めることが重要です。

AIを活用したシステム開発の注意点

AIが生成したコードに誤りが含まれる可能性がある

AIは、もっともらしいコードを生成しても、必ず正しいとは限りません。

仕様と異なる処理が含まれたり、特定の条件でエラーが発生したりする場合があります。

そのため、コードレビューやテストを行い、正しく動作することを確認する必要があります。

セキュリティ上のリスクに注意する

AIが生成したコードには、セキュリティ上の問題が含まれる可能性があります。

特に、認証、権限管理、データベース、外部入力、API連携などは慎重に確認しましょう。

機密情報や個人情報の取り扱いに注意する

企業でAIを利用する場合、入力する情報の管理が重要です。

パスワード、APIキー、顧客情報、個人情報、機密性の高いソースコードなどを、許可なくAIサービスに入力しないようにします。

利用するサービスのデータ取り扱い条件を確認し、社内ルールを整備することが必要です。

既存システムとの互換性を確認する

AIが生成したコードが単体で動作しても、既存システムと組み合わせると問題が発生する場合があります。

使用しているライブラリやAPI、データベース、実行環境などとの互換性を確認しましょう。

著作権やライセンスを確認する

AIが生成したコードを商用システムに利用する場合は、利用するAIサービスの規約や関連するライセンスを確認することが重要です。

AIに依存しすぎない

AIが便利だからといって、すべての作業をAIに任せるのは適切ではありません。

開発者自身がコードの内容を理解し、問題が起きたときに調査や修正ができる状態を維持する必要があります。

AIを使う能力と、AIの出力を評価する能力はセットで身につけるべきです。

開発後の保守・運用も考慮する

システム開発では、完成後の保守や運用も重要です。

AIでコードを生成することだけに注目すると、将来の修正や運用が難しいシステムになる可能性があります。

読みやすさ、保守性、テストのしやすさなども考慮して開発しましょう。

AIを活用したシステム開発で失敗しないためのポイント

AI導入の目的を明確にする

「AIを使ってみたい」という理由だけで導入するのではなく、解決したい課題を明確にします。

開発時間の短縮、業務効率化、品質改善など、具体的な目標を設定することが重要です。

小規模な開発から始める

最初から大規模なシステムをAIで開発しようとするのではなく、小規模なツールや一部の機能から始める方法がおすすめです。

小さな範囲で効果や問題点を確認すれば、次の導入に活かせます。

AIと人間の役割を明確にする

AIに任せる作業と、人間が判断する作業を分けます。

例えば、AIにコードのたたき台を作成してもらい、人間が要件や安全性を確認するという分担です。

品質基準とレビュー体制を整える

AIを使う場合でも、品質基準を緩めるべきではありません。

コードレビュー、テスト、セキュリティチェックなどの手順を明確にしておきましょう。

セキュリティや利用ルールを整備する

利用できるAIサービスや、入力してよい情報、生成コードの確認方法などを社内で定めます。

導入効果を測定する

AI導入前後で、作業時間や品質、コストなどを比較します。

例えば、コード作成時間が短縮されても、レビューや修正にかかる時間が増えていれば、期待した効果が得られていない可能性があります。

作業の一部ではなく、開発工程全体で効果を評価することが大切です。

AIシステム開発に必要なスキルと人材育成

生成AIの基本的な知識

まず、生成AIの特徴や得意・不得意を理解する必要があります。

AIが得意な作業と、人間による確認が必要な作業を理解しておくことで、適切な活用方法を選びやすくなります。

プロンプトを作成するスキル

AIから適切な回答を得るためには、指示を具体的にすることが重要です。

目的、使用言語、開発環境、入力と出力、制約条件などを伝えると、期待する結果を得やすくなります。

プログラミングとシステム設計の知識

AIがコードを書けるとしても、プログラミングやシステム設計の知識が不要になるわけではありません。

生成されたコードを理解し、必要に応じて修正するためには、基本的な知識が必要です。

AIが生成したコードを評価する能力

AIの出力が正しいか、要件を満たしているか、安全に利用できるかを判断する能力が求められます。

セキュリティや情報管理の知識

企業でAIを活用する場合、情報漏えいや機密情報の取り扱いについて理解しておくことが重要です。

実務を通じてAI活用スキルを高める

AIの使い方は、実際の業務で試しながら学ぶことが効果的です。

私の場合、AI活用を定着させるには、基本的な操作方法を学ぶだけでなく、実際の課題を題材にして「どのように指示を出すと、どんな結果が得られるのか」を経験することが重要だと考えています。

企業でも、研修で学んだ内容を実務で試し、結果を共有する仕組みを作ると、AI活用の定着につながりやすくなります。

AIを活用したシステム開発に関するよくある質問

AIを活用するとシステム開発の費用は安くなる？

コード生成やテスト、ドキュメント作成などの作業を効率化できれば、開発費用の削減につながる可能性があります。

ただし、AIツールの利用料や教育費用、レビューにかかる時間なども考慮する必要があります。

AIを使えばプログラミングの知識がなくても開発できる？

簡単なツールや試作品であれば、AIの支援を受けながら開発できる場合があります。

しかし、本格的なシステムでは、要件定義、設計、テスト、セキュリティなどの知識が必要です。AIの回答を正しく評価するためにも、基本的な知識を身につけることが重要です。

AIだけで業務システムを開発できる？

小規模なシステムや試作品であれば、AIの支援を大きく受けながら開発できる場合があります。

一方、企業で利用するシステムでは、業務要件や安全性、既存システムとの連携、運用体制などを考慮する必要があるため、人間による確認や判断が重要です。

AIを活用すると開発期間はどれくらい短くなる？

一律に何％短縮できるとはいえません。

開発するシステムの規模や複雑さ、AIの活用範囲、開発者のスキルなどによって変わります。まずは特定の工程で試し、導入前後の作業時間を比較するとよいでしょう。

中小企業でもAIを活用したシステム開発は可能？

可能です。

まずは、社内の定型業務を効率化する小規模なツールなどから始める方法があります。効果やリスクを確認しながら、段階的に利用範囲を広げることが現実的です。

企業がAIシステム開発を導入する際に研修は必要？

必ずしも研修が必須というわけではありませんが、社員がAIを安全かつ効果的に利用できるようにするため、研修は有効な選択肢です。

特に、AIツールの操作だけでなく、プロンプト作成、コードレビュー、セキュリティ、情報管理などを学ぶことが重要です。

まとめ｜AIを活用してシステム開発の効率化を目指そう

AIを活用したシステム開発では、コード生成だけでなく、要件整理、設計、テスト、デバッグ、ドキュメント作成、保守など、幅広い工程を効率化できる可能性があります。

主なメリットは次のとおりです。

• 開発期間を短縮できる可能性がある
• 開発コストの削減につながる
• 開発者の作業負担を軽減できる
• プロトタイプを素早く作成できる
• テストやデバッグを効率化できる
• 開発者が設計や企画に集中しやすくなる

一方で、AIが生成したコードの誤りやセキュリティリスク、機密情報の取り扱いなどには注意が必要です。

AIを導入する際は、小規模な開発から始め、AIと人間の役割を明確にしつつ、品質や費用対効果を確認していくことが重要です。

私の場合、AIを活用する価値は、単にコードを書く作業を減らすことだけではなく、アイデアを試し、改善し、実際に使える形へ近づけるまでの過程を効率化できることにあると考えています。

AIを使えば、最初のたたき台を早く作り、改善案を比較し、問題点を整理しやすくなります。ただし、その結果を正しく評価し、業務で安心して使えるシステムに仕上げるのは人間の役割です。

企業がAIを活用したシステム開発を成功させるためには、ツールを導入するだけでなく、社員がAIを使いこなすためのスキルを身につけることも重要です。

AIを導入すること自体を目的にせず、AIを活用して業務上の課題を解決すること。

この視点を持つことが、システム開発の効率化と企業全体の生産性向上につながると考えています。

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投稿 AIを活用したシステム開発とは？導入メリットを解説 は AIスキルズ・ラボ に最初に表示されました。

AIの導入によって、ソフトウェア開発にかかるコストを削減できる可能性があります。

特に、生成AIやAIコーディング支援ツールを活用すると、コード生成、テスト、デバッグ、ドキュメント作成など、これまで人間が時間をかけて行っていた作業を効率化できます。

ただし、「AIを導入すれば開発費が半分になる」といった単純な話ではありません。

AIツールの利用料もかかりますし、社員がAIを使いこなすための教育や、生成されたコードを確認するためのレビューも必要です。

私の場合、AIを活用するときに特に重要だと感じるのは、「人件費を直接削る」という考え方ではなく、「同じ人数でより多くの仕事をこなせる状態を作る」ことです。

この記事では、AI導入によって削減できる開発コストの種類や具体的な考え方、導入時の注意点について、私の経験も交えながら解説します。

AI導入でソフトウェア開発コストは削減できる？

AI導入で削減できるコストとは？

ソフトウェア開発では、さまざまなコストが発生します。

代表的なのは、

• 要件定義
• 設計
• コーディング
• テスト
• デバッグ
• コードレビュー
• ドキュメント作成
• 保守・改修

などにかかる人件費です。

AIを活用すれば、これらの一部を効率化できる可能性があります。

例えば、AIにコードのたたき台を作ってもらえば、ゼロからコードを書く時間を減らせます。

テストコードを生成してもらえば、テスト作成にかかる時間を短縮できる可能性があります。

つまり、AIによるコスト削減では、「人間の仕事をすべてAIに置き換える」のではなく、「人間が費やす時間を減らす」ことが基本になります。

開発コストの大部分を占める人件費

ソフトウェア開発では、AIツールそのものの料金よりも、人材にかかるコストのほうが大きくなるケースがあります。

例えば、開発者が何日もかけて行っていた作業をAIによって効率化できれば、AIツールの利用料以上の価値を生み出せる可能性があります。

ただし、ここで注意したいのが「作業時間が減った＝人件費がそのまま減る」とは限らないことです。

社員の給与がAI導入によって直接減るわけではありません。

むしろ、

作業時間を削減する → 余った時間で別の仕事をする → 開発できる案件数を増やす

という考え方のほうが現実的です。

AIによる作業時間の短縮がコスト削減につながる

AIによって1つの作業にかかる時間が短くなれば、同じ人数でもより多くの開発を進められる可能性があります。

例えば、これまで8時間かかっていた作業をAIの支援によって4時間で終えられるようになったとします。

単純に考えれば、作業時間は半分です。

しかし、その4時間分の人材を削減する必要があるとは限りません。

別の開発作業に人材を振り分ければ、会社全体の開発能力を高めることができます。

私はこちらの考え方が、AI導入によるコスト削減を考えるうえで重要だと考えています。

すべての開発コストをAIで削減できるわけではない

AIが得意なのは、一定のルールに基づいた作業や、既存の情報を整理・変換する作業です。

一方で、

• 顧客との調整
• 経営判断
• プロジェクト管理
• 要件の最終決定
• 複雑な設計判断

など、人間による判断が必要な仕事もあります。

そのため、AI導入によるコスト削減には限界があります。

AIに向いている仕事と、人間が担当すべき仕事を分けることが重要です。

AI導入で削減しやすい開発コスト

コーディングにかかる時間

AIによるコード生成やコード補完を利用すれば、コーディング時間を短縮できる可能性があります。

例えば、

「この条件を満たすPythonコードを作成してください」

と指示して、コードのたたき台を作ってもらいます。

そこから人間が確認・修正して完成させます。

私の場合、AIにコードを書かせるときは、最初から完成品を期待するよりも、「まず動くたたき台を作ってもらう」という使い方をしています。

この方法のほうが、AIとのやり取りがスムーズになりやすいと感じています。

テスト・デバッグにかかる時間

ソフトウェア開発では、コードを書く時間だけでなく、テストやデバッグにも時間がかかります。

AIに、

「このコードのテストケースを作ってください」

「このエラーの原因を考えてください」

と依頼することで、調査を効率化できます。

特にエラーの原因が分からないときは、AIに状況を整理してもらうだけでも役立つ場合があります。

コードレビューにかかる時間

AIにコードをチェックしてもらい、

• 不自然な処理
• 重複
• エラー処理
• セキュリティ上の懸念
• 可読性

などを確認することもできます。

もちろん、AIだけでレビューを完結させるのではなく、人間によるレビューを組み合わせることが重要です。

ドキュメント作成にかかる時間

開発では、

• README
• API仕様
• コードコメント
• 操作マニュアル
• 技術資料

などの作成にも時間がかかります。

AIにたたき台を作成してもらえば、ゼロから文章を書く時間を減らせます。

私の場合、文章やドキュメントを作るときも、最初の下書きをAIに作らせてから人間が修正する方法が効率的だと考えています。

技術調査・情報収集にかかる時間

新しい技術を使う場合、開発者はドキュメントを調べたり、エラーの原因を検索したりする必要があります。

AIに質問することで、調査のスタート地点を早く作ることができます。

ただし、AIの回答が正しいとは限らないため、最終的には公式ドキュメントなどで確認することが重要です。

保守・改修にかかる作業時間

既存システムの改修にもAIを活用できます。

例えば、

「このコードが何をしているのか説明してください」

「この処理を変更するにはどこを修正すればよいですか？」

といった質問ができます。

特に、過去に作られたコードを読み解く作業では、AIを補助役として使う価値があると考えています。

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AI導入で開発コストはどこまで削減できる？

AIによる作業時間の削減率だけでは判断できない

AI導入を検討するとき、

「何％コストを削減できるのか？」

という点は気になるところです。

しかし、単純に「AIによって作業時間が30％減ったから、開発費も30％削減できる」と考えるのは適切ではありません。

なぜなら、AIを利用するための、

• ツール料金
• 教育コスト
• レビューコスト
• セキュリティ対策
• 運用コスト

なども発生するからです。

そのため、AI導入の効果はプロジェクト全体のコストで考える必要があります。

開発工程によって削減効果は異なる

AIとの相性は開発工程によって異なります。

例えば、定型的なコード生成はAIとの相性が比較的良いでしょう。

一方、顧客との打ち合わせや複雑な要件の調整などは、人間が中心となる可能性が高くなります。

したがって、

「ソフトウェア開発全体で何％削減できるか」より、「どの工程をどれだけ効率化できるか」

を見るほうが現実的だと考えています。

小規模開発と大規模開発で効果は変わる

AI導入効果は、プロジェクトの規模によっても変わります。

小規模な開発ではAIツールの導入や教育コストが相対的に大きくなる可能性があります。

一方、大規模な開発では、AIによって削減できる作業時間が大きくなる可能性があります。

AIツールの利用費用も考慮する

AIを利用するには、サービスによって利用料金が発生します。

そのため、

AI導入前のコスト − AI導入後の総コスト

で考える必要があります。

AIツールの料金だけを見て「安い」と判断するのではなく、教育や運用まで含めて考えることが重要です。

人件費とAI導入費用を比較する

例えば、ある作業に毎月100時間かかっていたとします。

AI導入によって30時間分の作業を削減できた場合、その30時間がどれだけの価値を持つのかを考えます。

社員の時間単価などを基準にすれば、おおよその効果を計算できます。

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AI導入による開発コスト削減の具体例

コーディング時間を短縮した場合

例えば、開発者が月100時間をコーディングに使っているとします。

AI活用によって20時間分を削減できれば、単純計算では20時間分の作業を別の業務に回せます。

ここで重要なのは、20時間分の社員を削減することではありません。

その時間を、

• 新機能開発
• 品質改善
• 顧客対応
• 技術調査

などに振り分けることです。

テスト時間を短縮した場合

テストケース作成やテストコード生成をAIで効率化できれば、テスト工程に必要な時間を減らせる可能性があります。

ただし、テストそのものをAIに任せきるのではなく、人間が重要なケースを確認する必要があります。

デバッグ時間を短縮した場合

エラーの原因調査にかかる時間をAIで短縮できれば、開発者の時間を有効活用できます。

私の場合、AIにエラーメッセージを渡して「考えられる原因を複数挙げてください」と依頼する方法をよく使います。

最初から答えを求めるのではなく、調査の方向性を作るためにAIを使うという考え方です。

ドキュメント作成時間を短縮した場合

ドキュメントをAIに作成してもらい、人間が内容を確認する方法なら、作成時間を短縮できる可能性があります。

特に定型的な資料では効果を出しやすいでしょう。

開発プロジェクト全体で考えた場合

最終的には、一つの工程だけを見るのではなく、プロジェクト全体で考えることが重要です。

例えば、

要件整理 → 設計 → コーディング → テスト → デバッグ → ドキュメント → 保守

という各工程について、

「AIで何ができるのか？」

を一つずつ確認します。

この積み重ねによって、プロジェクト全体の生産性向上につながる可能性があります。

AI導入でコスト削減効果が高くなりやすい開発業務

• 定型的なコードを大量に作成する業務：同じようなコードを効率的に生成できる。
• テストケースが多い開発：テストケースの洗い出しやテストコード作成に活用できる。
• 既存システムの改修・リファクタリング：既存コードの読み解きや改善案の作成をサポートする。
• 大量のドキュメントを作成する業務：文章のたたき台を作成して作成時間を短縮できる。
• エラー調査や技術調査が多い業務：情報を整理して調査のスタートを早められる。

AI導入による開発コスト削減のメリット

• 開発期間を短縮できる：複数の工程を効率化することでスピードアップにつながる。
• 開発者の人件費を有効活用できる：作業時間を短縮し、より重要な業務へリソースを配分できる。
• より多くの開発案件に対応できる：1案件あたりの時間を減らすことで複数案件を並行しやすくなる。
• 開発者が高付加価値業務に集中できる：設計や企画、品質改善などクリエイティブな仕事に時間を使える。
• 外注コストの削減につながる可能性がある：社内で対応できる範囲が広がり外注費を抑えられる場合がある。

AI導入で開発コストが下がらないケース

• AIを導入するだけで活用方法が定まっていない：ツールを契約しただけでは効果は出ない。
• AIが生成したコードの修正に時間がかかる：品質の低いコードの修正に追われて逆に効率が落ちる。
• レビューやテストの負担が増える：生成物の確認作業が増加して逆効果になる。
• 社員のAI活用スキルが不足している：使いこなせる人とそうでない人で格差が生まれる。
• セキュリティ対策や教育コストが発生する：ルール策定や研修等の費用で相殺されてしまう。

AI導入にかかるコストも考える必要がある

• AIツールの利用料金：サービスや利用人数・量に応じた変動費を確認する。
• 導入・環境構築のコスト：アカウント設定やインフラ整備に要する費用と時間。
• 社員へのAI研修費用：使いこなすための教育・トレーニング費用。
• 社内ルールやセキュリティ対策のコスト：ガイドライン策定や情報管理体制の整備費用。
• AI活用を定着させるための運用コスト：継続的な見直しや改善にかかるコスト。

AI導入の費用対効果を測定する方法

• AI導入前の開発時間を把握する：現在の工程別所要時間を正確に計測する。
• AI導入後の作業時間を比較する：導入前後でどれだけ時間が短縮されたかを測る。
• 開発コストの変化を確認する：人件費やツール代を含めた総コストの変化を見る。
• 開発スピードと品質を同時に評価する：速度だけでなくバグや品質低下がないか検証する。
• ROIでAI導入効果を判断する：投資額に対するリターン（効果）を算出して判断する。

AIで開発コストを削減するためのポイント

• AI導入の目的を明確にする：「開発時間短縮」など具体目標を定める。
• コスト削減効果の高い工程から導入する：相性の良い作業から段階的に始める。
• 小規模なプロジェクトで試す：まず小規模で効果や課題を検証する。
• AI活用のルールを整備する：入力情報の制限や確認者を明確にする。
• 社員のAI活用スキルを高める：プロンプト技術などのトレーニングを行う。
• AIと人間の役割を明確にする：たたき台はAI、判断は人間といった分担を徹底する。
• 定期的に導入効果を見直す：コストや品質がどう変化したか定期点検する。

AIを活用できる開発人材を育成するには？

• 生成AIの基本を理解する：特徴や限界を把握する。
• AIコーディングの方法を学ぶ：実務でのコード生成やデバッグ手法を習得する。
• 効果的なプロンプトを身につける：目的や前提条件、制約を具体的に指示するスキルを磨く。
• AIが生成したコードを評価する力を身につける：出力の妥当性や安全性を正確に判断する。
• セキュリティや情報管理を学ぶ：機密情報や個人情報の扱いを徹底する。
• 実際の開発業務でAIを活用する：研修だけに留めず実務の題材で実践を重ねる。

AI導入による開発コスト削減に関するよくある質問

AIを導入すると開発費用はどれくらい安くなりますか？

一概に何％と断定することはできません。

開発内容、AIの利用範囲、社員のスキル、プロジェクト規模などによって効果が変わるためです。

そのため、工程ごとにAI導入前後の作業時間を比較することをおすすめします。

AIだけで開発コストを大幅に削減できますか？

AIだけで大幅に削減できるとは限りません。

AIツールの導入だけでなく、業務プロセスの見直しや社員教育なども必要になります。

AI導入によって人件費を削減できますか？

直接的な人員削減だけを目的にするのではなく、社員の作業時間を減らし、その時間を別の業務に活用する方法もあります。

私は後者のほうが、AI導入を長期的に成功させやすいと考えています。

AI導入にはどのくらい費用がかかりますか？

利用するAIサービスや人数、利用量によって異なります。

また、ツール料金だけでなく、研修、セキュリティ対策、運用などのコストも考慮する必要があります。

中小企業でもAIによるコスト削減は可能ですか？

可能です。

むしろ大規模なシステムを一度に導入するのではなく、日常的な業務の一部からAIを活用する方法が取り組みやすいでしょう。

AI導入前に研修を行ったほうがよいですか？

企業全体でAIを活用するのであれば、研修を行うことは有効です。

特に、

• AIの基本
• プロンプト
• コード生成
• 情報管理
• セキュリティ
• AIの出力を確認する方法

などを学んでおくと、AI導入後の活用につなげやすくなります。

まとめ｜AI導入は開発コスト削減だけでなく生産性向上につなげよう

AI導入によって、ソフトウェア開発のさまざまな工程を効率化できる可能性があります。

特に、

• コーディング
• コード補完
• テスト
• デバッグ
• コードレビュー
• ドキュメント作成
• 技術調査
• 保守・改修

などは、AIを活用しやすい分野です。

ただし、AIを導入すれば開発コストが自動的に大幅削減されるわけではありません。

AIツールの料金だけでなく、

• 社員教育
• セキュリティ対策
• ルール整備
• レビュー
• 運用

などのコストも考える必要があります。

私の場合、AIを活用していて最も価値を感じるのは、単純に「作業時間が減ること」だけではありません。

これまで時間がかかっていた作業をAIにサポートしてもらうことで、人間がより重要な仕事に時間を使えるようになることに大きな価値があると考えています。

例えば、1人の開発者がAIによって作業時間を短縮できれば、その時間を新しい機能の開発や品質改善、顧客への対応などに使えます。

つまり、

AI導入 → 作業時間短縮 → 人材の有効活用 → 開発力向上 → 企業全体の生産性向上

という流れを作ることが重要です。

そのため、AI導入による開発コスト削減を考える際には、「何％削減できるか」だけを見るのではなく、「AIによって生まれた時間をどのように企業の成長につなげるか」まで考えることが重要だと考えています。

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投稿 AI導入で開発コストはどこまで削減できる？ は AIスキルズ・ラボ に最初に表示されました。

ソフトウェア開発の現場で、AIを活用する機会が増えています。

以前は「AIがコードを書いてくれる」というイメージが強かったかもしれません。しかし現在では、コード生成だけでなく、要件整理、設計、テスト、デバッグ、レビュー、ドキュメント作成など、開発工程のさまざまな場面でAIを活用できます。

私自身、AIを開発に活用する方法を考えていて感じるのは、AIの価値は「コードを書く時間を減らすこと」だけではないということです。

むしろ重要なのは、これまで時間のかかっていた調査や試行錯誤をAIにサポートしてもらい、人間が「何を作るのか」「どう改善するのか」といった判断に集中できるようになることだと思います。

この記事では、ソフトウェア開発におけるAI活用事例を10個紹介するとともに、私の考えや経験を交えながら、企業がAIを導入するときのポイントについて解説します。

ソフトウェア開発でAIが活用されるようになった理由

生成AIの進化でコード作成が効率化した

AIの進化によって、自然言語で指示するだけでもコードのたたき台を作れるようになりました。

例えば、

「PythonでCSVファイルを読み込み、条件に一致するデータだけを抽出してください」

といった指示をすると、コードの例を生成してもらえます。

もちろん、生成されたコードをそのまま使えるとは限りません。

しかし、ゼロからコードを書く場合と比べて、最初のたたき台を作る時間を短縮できる可能性があります。

私がAIを使っていて特に便利だと感じるのは、「最初の一歩」を作ってくれることです。

何もない状態からコードを書くのは意外と時間がかかります。

一方で、AIにたたき台を作ってもらえば、それを見ながら修正していくことができます。

開発者の作業負担を軽減できる

ソフトウェア開発では、コードを書くこと以外にも多くの作業があります。

例えば、

• エラー調査
• テスト
• ドキュメント作成
• コードレビュー
• 仕様確認
• 技術調査

などです。

AIをこうした作業にも活用することで、開発者の負担を軽減できます。

開発スピードと品質の両立が求められている

企業にとって、開発スピードは重要です。

しかし、単純に早く作ればよいわけではありません。

バグが多かったり、セキュリティ上の問題があったり、保守しにくいシステムになったりすれば、後から大きなコストが発生する可能性があります。

そのため、

「AIで速く作る」＋「人間が品質を確認する」

という考え方が重要だと思います。

ソフトウェア開発におけるAI活用事例10選

ここからは、具体的な活用方法を10個紹介します。

AIによるコード生成

AI活用でもっとも分かりやすいのがコード生成です。

作りたい機能を自然言語で説明すると、その内容に合わせたコードを生成できます。

例えば、

「JavaScriptでフォームに入力されたメールアドレスをチェックする処理を作ってください」

といった依頼です。

生成されたコードを確認し、必要な部分を修正して利用します。

私の経験だと、コード生成は「完成品を作ってもらう」というより「たたき台を作ってもらう」と考えたほうが使いやすいです。

AIに100点のコードを一発で作ってもらおうとすると、うまくいかないことがあります。

それよりも、

• まず作ってもらう
• 実行する
• エラーを伝える
• 修正してもらう
• 人間が確認する

という流れのほうが現実的です。

AIによるコード補完

AIを使えば、コードを書いている途中で次に必要になりそうなコードを補完してもらうこともできます。

定型的な処理を何度も入力する必要がなくなるため、コーディングの負担を減らせます。

特に、

• 繰り返し処理
• 条件分岐
• データ変換
• 定型的な関数

などでは活用しやすいでしょう。

ただし、補完されたコードが正しいとは限りません。

入力時間が減ることと、確認作業が不要になることは別です。

ここは非常に重要だと思います。

AIによるコードレビュー

AIにコードを確認してもらい、問題になりそうな箇所を指摘してもらうこともできます。

例えば、

• 可読性
• 重複処理
• エラー処理
• セキュリティ
• パフォーマンス

などの観点から確認を依頼できます。

もちろん、AIの指摘をすべて正しいと考える必要はありません。

しかし、人間が見落としていたポイントを発見するきっかけになる可能性があります。

私はAIコードレビューの価値は、「AIに最終判断をさせること」ではなく、「レビューの観点を増やすこと」にあると思います。

人間だけで確認すると、どうしても見落としが発生します。

AIをもう一人のチェック役として使うことで、確認漏れを減らせる可能性があります。

AIによるバグ・エラー解析

プログラムを開発していると、エラーが発生します。

エラーメッセージを読んでも原因がすぐに分からないこともあります。

そんなとき、AIに、

• エラーメッセージ
• 関連するコード
• 実行環境
• 発生した状況

などを伝えて、原因を整理してもらいます。

例えば、

「このエラーが発生しています。考えられる原因を優先順位の高い順に説明してください」

と依頼できます。

私の経験だと、AIは「エラーの原因を完全に当ててもらう」というより、調査すべき場所を整理するために使うと便利です。

自分だけで調べていると、原因が分からず同じ場所を何度も確認してしまうことがあります。

AIに状況を説明することで、「まずここを確認してみよう」と方向性を決めやすくなります。

AIによるテストコード生成

AIを利用して、テストコードを作成することもできます。

例えば、

「この関数について正常系、異常系、境界値を考慮したテストコードを作ってください」

と依頼します。

テストケースを考える作業は、意外と時間がかかります。

AIを利用して候補を出してもらい、その中から必要なものを選択するという使い方ができます。

AIがすべてのテストケースを網羅しているとは限りません。

特に重要なシステムでは、人間がテスト観点を確認する必要があります。

AIによるリファクタリング

既存コードをAIに渡して、より読みやすいコードに整理してもらう方法です。

例えば、

「このコードの動作を維持したまま、重複を減らして読みやすくしてください」

といった依頼ができます。

ただし、リファクタリングでは「コードがきれいになった」だけでは不十分です。

元と同じように動作することを確認する必要があります。

AIによるドキュメント作成

ソフトウェア開発では、ドキュメント作成にも時間がかかります。

例えば、

• README
• API仕様書
• 関数の説明
• コードコメント
• 操作マニュアル

などです。

AIにコードや仕様を渡して、説明文のたたき台を作成してもらうことができます。

私自身、AI活用ではこうした「コードを書く以外の作業」もかなり重要だと思っています。

開発では、コードを書いている時間だけが仕事ではありません。

AIによる要件定義・仕様整理

AIは、開発前の段階でも活用できます。

例えば、顧客から受け取った要望をAIに整理してもらい、

• 必要な機能
• ユーザー
• 入力情報
• 出力情報
• 必要な画面
• 想定される問題

などを整理できます。

もちろん、AIが作った仕様をそのまま採用するわけではありません。

最終的には人間が確認する必要があります。

個人的には、ここが今後さらに重要になると思っています。

AIにコードを書かせることだけに注目すると、「プログラマーの仕事が減る」という話になりがちです。

しかし実際には、何を作るのかを整理する上流工程でAIを使うこともできるからです。

AIによる設計・プロトタイプ作成

AIを利用して、ソフトウェアの構成や画面のたたき台を作ることもできます。

例えば、

「ECサイトの商品管理画面に必要な機能を整理してください」

とAIに依頼します。

そこから、

• 商品登録
• 商品編集
• 在庫管理
• 検索
• 絞り込み

などの機能を整理していきます。

さらに、簡単なプロトタイプを作成し、実際に触ってみるという進め方もできます。

私の経験だと、AIを使うとアイデアを形にするまでの距離がかなり短くなります。

以前なら「こんなシステムがあったら便利だな」と思っても、実際に作るには相当な準備が必要でした。

AIを使えば、まず簡単な形を作ってみて、

「やっぱりこの機能はいらない」

「ここを変更したい」

と改善していけます。

これはAI活用の大きな魅力だと思います。

AIによる開発者向けナレッジ検索・情報共有

開発現場では、過去の資料やコード、仕様書などを調べる機会が多くあります。

AIを活用して社内情報を検索・整理できれば、

「以前この問題をどう解決したのか？」

「このシステムはどのような仕様なのか？」

といった情報を探しやすくできる可能性があります。

特に大規模な組織では、個人の経験や知識が属人化しやすいため、AIを使ったナレッジ共有は重要なテーマになるでしょう。

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AIをソフトウェア開発に活用するメリット

• 開発時間を短縮できる：コード生成やテストなどをAIに支援してもらうことで時間を短縮できる可能性がある。
• 開発者の作業負担を軽減できる：定型的な作業をAIに任せることで負担を減らせる。
• 開発コストの削減につながる：作業時間の短縮によりコスト削減の可能性がある。
• 初心者でも開発を進めやすくなる：質問しながらコードを書くことで学習と開発を両立できる。
• 開発者が設計や企画に集中できる：定型作業の支援により、人間がより創造的な仕事に時間を使えるようになる。

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ソフトウェア開発でAIを活用するとき注意点

• AIが生成したコードをそのまま使わない：必ず人間が確認し、テストを行う。
• セキュリティリスクに注意する：認証や外部入力などの脆弱性がないか慎重に確認する。
• 機密情報や個人情報を入力しない：企業ごとの入力ルールを事前に決めておく。
• AIの回答を必ず検証する：「AIが言っているから正しい」と過信しない。
• 著作権やライセンスを確認する：商用利用時の規約やライセンスを確認する。
• AIに依存しすぎない：「なぜ動くのか」を理解し、自身の知識や判断力を維持する。

企業がAIをソフトウェア開発に導入する方法

• AIを導入する目的を明確にする：何を改善したいのか（期間短縮、テスト効率化など）を最初にする。
• AIを活用する開発工程を決める：最初はコード生成だけなど対象を絞って試す。
• 小規模な業務から試してみる：小さなチームやプロジェクトから始めて問題点を把握する。
• 社内のAI利用ルールを整備する：入力してよい情報やサービス範囲を定める。
• AIを活用できる人材を育成する：プロンプト作成やセキュリティ意識のスキルを身につけさせる。
• 導入効果を測定して改善する：開発時間やバグ件数、満足度などを確認する。

AIを活用できるソフトウェア開発人材に求められるスキル

• 生成AIの基本的な知識：特徴や得意・不得意を理解する。
• プロンプトを作成するスキル：目的や条件、制約を具体的に伝える。
• プログラミングの基礎知識：AI生成コードを評価するための土台を持つ。
• AIが生成したコードを評価するスキル：正しいか、安全か、要件を満たしているか確認する。
• セキュリティや情報管理の知識：企業利用における安全なデータ管理を意識する。

ソフトウェア開発にAIを導入するときによくある失敗

• AIツールを導入することが目的になる：本来の課題解決を見失う。
• 生成されたコードを確認せずに利用する：不具合や脆弱性をそのまま本番投入する。
• 社内ルールを決めずに利用する：情報管理上のリスクが高まる。
• AIにすべての開発工程を任せてしまう：人間による重要な判断が抜ける。
• 社員によってAI活用スキルに差が生まれる：属人化や効率の格差につながる。

ソフトウェア開発におけるAI活用に関するよくある質問

ソフトウェア開発でAIは何に使えますか？

コード生成だけでなく、コード補完、コードレビュー、デバッグ、テスト、リファクタリング、ドキュメント作成、要件整理、設計、ナレッジ検索など、さまざまな工程で活用できます。

AIを使うと開発スピードは上がりますか？

AIによって一部の作業を効率化できれば、開発スピードの向上につながる可能性があります。ただし、AIを使えば必ず開発期間が短くなるわけではありません。

AIだけでソフトウェアを開発できますか？

簡単なアプリケーションやプロトタイプなどであれば、AIの支援を大きく受けながら開発できる場合があります。しかし、企業向けの本格的なシステムでは、要件定義、設計、セキュリティ、テスト、運用など、人間による判断が必要な場面が多くあります。

プログラミング初心者でもAIを活用できますか？

できます。AIにコードの意味を質問しながら学習することもできます。ただし、AIの出力を理解するためにも、基本的なプログラミング知識は身につけておいたほうがよいでしょう。

企業でAIを使う場合に注意することは？

情報漏えい、セキュリティ、個人情報、機密情報、著作権、ライセンス、社内ルールなどに注意が必要です。

AIを活用するために研修は必要ですか？

必ずしも研修が必要とは限りません。しかし、企業としてAIを安全かつ効果的に活用するのであれば、社員が共通のルールや基本的な使い方を学ぶ機会を設けることは有効です。特にソフトウェア開発では、単なるAIツールの操作方法だけでなく、プロンプト、コードレビュー、セキュリティ、情報管理まで含めて学ぶことが重要だと考えます。

まとめ｜AIを活用してソフトウェア開発を効率化しよう

ソフトウェア開発におけるAI活用は、コード生成だけではありません。

今回紹介したように、

• AIによるコード生成
• AIによるコード補完
• AIによるコードレビュー
• AIによるバグ・エラー解析
• AIによるテストコード生成
• AIによるリファクタリング
• AIによるドキュメント作成
• AIによる要件定義・仕様整理
• AIによる設計・プロトタイプ作成
• AIによるナレッジ検索・情報共有

など、開発工程の幅広い場面で活用できます。

私の経験だと、AIを使っていて特に感じるのは、「分からないことを調べる」「たたき台を作る」「試してみる」という作業が非常にやりやすくなったことです。

以前なら、アイデアがあっても「作るのが大変だからやめておこう」となっていたものでも、AIを使えばまず簡単な形にして試すことができます。

一方で、AIにすべてを任せればよいわけではありません。

AIが生成したコードを理解し、レビューし、テストし、安全性を確認するのは人間の重要な役割です。

だからこそ、これからのソフトウェア開発では、

「AIにコードを書かせる能力」だけではなく、「AIを使いながら正しい判断をする能力」

がより重要になっていくと私は考えています。

企業がAIを導入する際も、単にAIツールを導入するだけで終わらせるのではなく、AIを活用できる人材を育成し、実際の開発業務の中で活用方法を定着させることが重要です。

AIを「人間の代わり」として考えるのではなく、開発者の能力を拡張するパートナーとして活用する。

これが、AI時代のソフトウェア開発を成功させるための重要な考え方だと思います。

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• AIを導入したいが何から始めればいいか分からない
• 現場で使えるレベルに落とし込めていない
• 研修をやっても定着しない

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投稿 ソフトウェア開発におけるAI活用事例10選｜開発効率を高める方法を解説 は AIスキルズ・ラボ に最初に表示されました。