azure-recipe-user ■ はじめに：AI活用の成否は「データ分類」で決まる
生成AIの導入が加速する一方、次のような困りごとが増えています。
「この情報、AIに入れていいの？」
「要約だけなら大丈夫？」
「コードはどこまで貼っていいの？」
実はこれらの悩みの多くは、 データ分類（PII / 機密 / 知財）を明確にしていないことが原因 です。
Day9 では、既存の情報管理ルールを“生成AI前提” にアップデートするための考え方を整理します。
1. なぜデータ分類がAI時代に必須なのか
AIは、入力した情報を次のような点でリスクにさらします。
- 外部サービスに渡る（API事業者・クラウドログ）
- AIの出力を通じて漏えいする可能性（ハルシネーションによる捏造も含む）
- RAG・ファイルアップロードなど経路が増える
つまり、 “どのデータを AI に渡せるのか” を分類しておかないと、利用判断が個人任せになり事故が起きる。
この問題を解消するために、企業は PII / 機密 / 知財 の3分類でルールを整備するのが最も効果的です。
2. 個人情報（PII）の扱い：原則“外部AIに入力しない”
PII（Personally Identifiable Information）は、AI利用において 最も厳格に扱うべき情報 です。
≪NG例≫
- 氏名
- メールアドレス
- 住所・電話番号
- 社員番号
- 顧客ID
- 家族情報・健康情報
◆ 原則
外部LLMへの入力は禁止。
法律面（個人情報保護法）だけでなく、一度でも漏れた場合の説明責任・ブランド毀損が非常に大きいためです。
◆ やむを得ず使う場合の例外
- 匿名化（固有名を一般名詞へ）
- トークン化（ などに置き換え）
- 企業契約版（ログ保持なし・学習利用なし）に限定
ポイント： 匿名化しても、“特定の組み合わせで再識別可能” な情報は依然としてPII扱いです。
3. 機密情報（Confidential）の扱い：公開前情報は絶対に外に出さない
営業秘密、未公開資料、財務情報、プロジェクト情報—— これらは 企業価値に直結する領域 です。
以下はすべて AIへの直接入力禁止。
≪NG例≫
- 契約書全文
- 財務数値（未公開）
- 研究開発資料
- 顧客との未公開やりとり
- 価格戦略・事業計画
- 社内の機密区分A/Bに該当するドキュメント
◆ やむを得ずAIを使いたい場合
次の“安全策”を組み合わせる形になります。
- ホワイトリスト方式で許可されたAIのみ使用
- 情報を部分抽出して要約
- 固有名詞、数値を抽象化
- RAG環境など社内管理下のAIを利用する
外部LLMに丸ごと貼る習慣は最も危険 なので早期に禁止した方がよい領域です。
4. 知的財産（IP）：コード・設計図は AI との相性が一番難しい
知財は「外に出てはいけない」「AI成果物が自社の権利を侵害していないか」 双方向のリスク を持つのが特徴です。
◆ 入力時のリスク（流出・学習・再提示）
- コードや設計図がAI事業者に保存される可能性
- 特定の記述パターンが他社への回答として再利用される可能性
- プラットフォームログに残る可能性
特に GitHub Copilot の初期事例のように、 “外部コードが不意に再提示される” ケースが議論されてきました。
◆ 出力時のリスク（著作権侵害・第三者権利）
- AIが生成したコードが他者著作物に類似している
- AIが架空ライブラリ名を提示 → 攻撃者が悪用してマルウェア化
- ハルシネーションにより誤った法的記述が出てくる
AIが生成したもの＝そのまま安全ではない。 この誤解がIP領域では特に危険です。
◆ 安全に扱うためのルール例
- 重要コードの全文入力は禁止
- 設計図は“論点部分”だけ抜粋
- 生成物を社外に渡す場合は 人間のレビュー必須
- RAGや社内デプロイされたモデルを優先利用
- “第三者権利を侵害していないこと” の確認を追加
IP領域は法務と情報システムの連携が不可欠です。
5. まとめ：分類があるから、AI活用が進む
多くの企業では、 **「AIを使ってはいけない」**ではなく 「分類に応じて、使える・使えないを判断する」 という形に切り替えることで、 “安全性と活用のバランス” を保っています。
● 本日のまとめ
- データは PII / 機密 / 知財 の3つに分類すると扱いが決まる
- PIIは原則外部AIに禁止、例外運用は匿名化＋契約版
- 機密情報は“公開前かどうか”が判断軸
- 知財は流出リスク＋生成物リスクの両面に注意
- 分類に応じた社内ルールが、安全なAI活用の前提
分類ルールを整えることで、
「AIを使えないから困る」から「安心して使える環境へ」 一歩進めるはずです。
本記事は、ナレッジコミュニケーションによる生成AIセキュリティ支援の実務知見をもとに執筆しています。
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