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皆さんの会社では、生成AIを業務に活用していますか？「生産性が劇的に向上した」という明るい話題の裏で、今、見過ごせないセキュリティリスクが浮上しています。
2025年2月、中国のIT企業が開発した生成AI「ディープシーク（DeepSeek）」に関して、日本政府機関から異例の注意喚起がありました。これは、単に特定のAIツールの利用を控えるように、という話ではありません。
「どのAIを、どのように使うか」という、AI戦略の根幹が、企業の存亡に関わる重大な経営課題となったことを示唆しています。機密情報や個人情報の漏洩は、一度起きれば築き上げてきた企業の信頼を一瞬で失墜させます。
私たち経営企画部やDX推進部の使命は、このリスクを適切に管理しつつ、AIの「革新」をビジネス成長に繋げることです。AI活用に躊躇している場合ではありませんが、無防備な利用は非常に危険です。
本記事では、ディープシークの問題を入り口に、「生成AI 情報漏洩 リスク」を回避するための具体的な3ステップの対策を解説します。このガイドラインを通して、自社のAI利用ガイドラインを見直し、攻めと守りを両立させる戦略を確立しましょう。
DeepSeekとは？なぜ日本政府が注意喚起したのか
「ディープシーク」の概要と開発元の背景
「ディープシーク（DeepSeek）」は、中国のIT企業「DeepSeek AI」によって開発された大規模言語モデル（LLM）の一つです。その性能は非常に高く、日本語での自然な会話や文章生成能力も優れていると評価されています。特に、無料版でも利用できる高性能さから、開発者や一部の企業ユーザーの間で注目を集めていました。
しかし、その開発元が中国の企業であるという点が、今回の注意喚起の大きな論点となりました。特定の国の法制度下にある企業が提供するAIサービスには、データ収集や利用に関する透明性、そしてデータアクセスを巡る地政学的なリスクに懸念が生じる場合があります。
政府機関が懸念する機密情報漏洩リスクの構造
日本政府機関がディープシークの使用停止や注意喚起を行った最大の理由は、機密情報の意図せぬ流出リスクです。
生成AIの多くは、ユーザーが入力したデータを学習データとして再利用する仕組みを採用しているケースがあります。もし、企業や政府機関の職員が、業務上の機密データ（例: 未発表の製品情報、人事データ、営業戦略）をAIに入力した場合、以下のリスクが考えられます。
学習データへの組み込み:
入力された機密情報がAIの学習データに組み込まれ、他のユーザーの応答として表示されてしまうリスクです。
データ監視・収集:
開発元企業が、その国の法執行機関などの要請に基づき、入力データにアクセスし、機密情報を収集・分析する可能性です。
不透明なデータ処理:
サービスの利用規約やデータ保存場所が不明確な場合、情報がどこで、どのように管理されているかを追跡できません。
この一連のリスク構造は、特定の国のAIに限った話ではありませんが、地政学的なリスクが加わることで、その懸念はより深刻になります。「もはやAI活用を諦めるべきか？」と考えるのは早計です。鍵は、AIの持つ本質的なリスクを理解し、人間側が使用ルールで制御することです。
機密情報を守る！生成AIを安全に導入するための3ステップ
ステップ1：利用するAIサービスの明確な選定基準
自社で利用する生成AIを選ぶ際は、単なる「性能」や「コスト」だけでなく、情報セキュリティとガバナンスを重視した明確な基準が必要です。以下の基準で、利用許可リスト（ホワイトリスト）を作成しましょう。
データ利用ポリシーの透明性:
- 入力データが学習に利用されないことが、利用規約で明確に保証されているか。
- 保存期間や、データが物理的にどこ（例: 日本国内のデータセンター）に保存されるかが明確か。
セキュリティ認証の確認:
- SO 27001（情報セキュリティマネジメントシステム）などの国際的なセキュリティ認証を取得しているか。
企業向けプランの利用:
個人向け無料プランではなく、データ保持や学習利用に関して厳格な契約が結べるエンタープライズ（法人）プランを選定。
この選定基準をクリアできるAIツールだけが、まず業務利用の土俵に乗る資格を得ます。
ステップ2：AI利用ガイドラインの策定とデータ入力制限
ツールの選定が終わったら、次は「AI利用ガイドライン」の策定です。これがAI利用の「憲法」となり、社員の行動を律します。特に「データ入力の制限」は最優先事項です。
入力データ制限の絶対原則
| カテゴリ | 禁止する情報（例） | 備考（代替策） |
|---|---|---|
| 個人情報（PII） | 氏名、住所、電話番号、マイナンバー、人事評価データ | 匿名化、または個人が特定されないレベルへの抽象化が必要 |
| 企業機密 | 未発表の財務情報、特許出願内容、営業戦略書、M&A関連情報 | 社内閉域AI環境、または要約・抽象化の徹底。生の入力は厳禁 |
| 著作権保護情報 | 競合他社の有料レポート全文、音楽やイラストの未発表作品 | 著作権侵害のリスクがあるため、AIに「生成」させない |
さらに、以下の事項をガイドラインに盛り込み、具体的な禁止事項リストとして社員に周知徹底すべきです。
- AIの出力内容を必ず人間がファクトチェックし、編集・監修することを義務付ける。
- AIの出力を、自社の正式な見解やサービスとして無条件に公開することを禁止する。
- 利用目的を「情報収集」「文章の校正・要約」に限定し、意思決定の最終判断にはAIを関与させない。
ルールを厳しく感じるかもしれませんが、後で大きな痛手を負うより、最初から安全な手綱を握る方が賢明です。
ステップ3：社員へのセキュリティ教育と継続的な監査体制
最も重要なのは、ガイドラインを策定して終わりではなく、組織に浸透させることです。人間はつい、楽な方に流されがちです。「ちょっとだけ」という気の緩みが、情報漏洩の引き金になります。
定期的な教育とテスト:
- 全社員に対し、AI利用ガイドラインに関する定期的な研修を義務付け、理解度テストを実施しましょう。
- 特に「なぜ機密情報を入力してはいけないのか」というリスクの構造（ディープシークの例など）を具体的に伝えることで、危機意識を高めます。
ログと監査の徹底:
- 可能な限り、利用するAIサービスやプロキシを通じて、社員がAIにどのようなプロンプト（指示）を入力したかのログを監視する体制を構築します。
- 情シス部門が定期的にログを監査し、違反が確認された場合は速やかに是正措置を講じます。
AI利用はリスクと隣り合わせですが、適切なガードを設けることで、その恩恵を最大限に享受できます。「ガイドラインは現場の生産性を妨げるのでは？」と心配になりますよね。そのトレードオフを乗り越えるのが、次のステップです。
成功への分かれ道：AI利用における国内外の動向と企業事例
国際動向と規制：日本企業が知るべきAI規制法
ディープシークの事例だけでなく、世界中でAI規制の動きが加速しています。特にEUが策定中の「EU AI Act（AI規制法）」は、域外の企業にも影響を及ぼす可能性があります。
EU AI Actのポイント:
- AIシステムを「リスク度」に応じて分類し、高リスクなAI（医療、教育など）に対しては厳格な安全要件と透明性確保を義務付けます。
- 生成AIに対しても、AIが生成したコンテンツであることを明示する「透明性義務」を課す方針です。
この国際的な流れは、「透明性の確保とリスク管理」が、今後のAIサービス利用の最低条件となることを示しています。日本企業としては、海外支社や取引先との関係で、これらの規制動向を無視することはできません。
成功事例：セキュリティを担保しつつ生産性を高めたハイブリッド運用
リスク管理を徹底しつつ、AIで圧倒的な成果を出している企業も存在します。成功の鍵は、AIと人間が役割を分担するハイブリッド運用です。
事例：金融コンサルティング企業の安全なAI活用
- ある金融コンサルティング企業は、機密性の高い顧客データを扱うため、外部の汎用AIサービスを一切利用しませんでした。
- 代わりに、自社のデータセンター内に閉域ネットワーク型のAI環境を構築しました。
- AIの役割: 過去の社内レポートや金融法規といった「安全な情報」のみを学習させ、レポートのドラフト作成や法令の要約といった下書き作業を高速化。
人間の役割: AIが作成したドラフトに、コンサルタント自身の「現場での経験」や「専門的な洞察」を加え、最終的な付加価値の高い提案書として完成させました。
このアプローチは、AIの「速度」と人間の「信頼性・専門性（E-E-A-T）」を融合させ、生産性を30%向上させつつ、情報漏洩リスクをゼロに近づけました。AIに任せきりにするのではなく、「AIの出力を人間の経験で校正する」という運用が、現代のAI活用の王道なのです。
AI時代の生存戦略：リスクを強みに変える経営判断とは
記事の重要ポイント3点の再確認と次のアクション
中国製AI「ディープシーク」への注意喚起は、私たちに「AIとセキュリティ」の関係を再考する機会を与えてくれました。AI利用は避けられない時代の流れですが、リスク管理を怠ると、その利便性が致命的な弱点に変わります。最終的な成功は、AI導入の速度ではなく、その利用ルールがどれだけ徹底されているかにかかっています。
【再確認1】リスクの明確化と選定:
利用するAIサービスは、データポリシーとセキュリティ認証を厳しくチェックし、利用許可リストを明確にする。
【再確認2】ルールと教育の徹底:
機密情報の入力を絶対禁止とするAI利用ガイドラインを策定し、定期的な社員教育と監査で徹底する。
【再確認3】人間とのハイブリッド:
AIを下書きとして活用し、人間が実体験や専門的知見を加えて付加価値（E-E-A-T）を最大限に高める運用にシフトする。
最後に、次のアクションについてです。
今日のこの学びを「知識」で終わらせず、ぜひ貴社のAI利用ガイドライン策定のたたき台にしてください。まずは小さく、特定の部門から安全なAI利用のトライアルを始めてみませんか？リスクを恐れて立ち止まるのではなく、管理し、そして活用する勇気が、未来の競争優位性に繋がるはずです。
