azure-recipe-user ■ はじめに：AI活用の最大の悩みは「どこまで入力していいか」
生成AIが社内に広がるほど、次のような質問が急増します。
「この資料、AIに投げていいの？」
「固有名詞だけ伏せれば安全？」
「データの“境界線”って誰が決めるの？」
実際に、AI利用で起きたトラブルの多くは “線引きが曖昧なまま使われたこと” が原因です。
本記事では “どこまで入力できるか”を社内でどう決めるか という実務的なテーマに絞って整理します。
1. なぜ境界線が必要なのか
外部LLMを利用する以上、データは以下の“どこか”に渡る可能性があります：
- 提供事業者（OpenAI, Google, Microsoftなど）
- モデルのログ・監査情報
- 外部プラグインやAPI
- 社内外の検索エンジン（RAG構成時）
つまり、入力データ＝潜在的な漏えいリスク です。
そのため、 「絶対に入れてはいけない情報」と「工夫すれば可能な情報」を社内で分けておくこと が重要になります。
この境界線が曖昧な企業ほど、シャドーAI・誤入力・情報漏えいのリスクが高まります。
2. 入力NG情報と“工夫すれば使える”情報
境界線は次の3層で整理すると、現場にとって最も理解しやすくなります。
◆ レベル1：絶対に入力してはいけない（禁止ゾーン）
外部AIに渡ると重大インシデントになる情報。
典型例：
- 個人情報（氏名・住所・メール・社員番号など）
- 契約書全文、法務レビュー中の文書
- 財務データ（未公開の売上・損益）
- 研究開発の未公開情報
- 顧客企業名＋具体的案件内容
- 社員や取引先に関するセンシティブ情報
ポイント：
情報漏えい時に説明責任が発生するものは基本NG。
◆ レベル2：匿名化・抽象化すれば利用可能（グレーゾーン）
構造は残すが、特定できる情報を削ると使えるケース。
例：
- 「A社」→「大手小売企業」
- 「売上 1,238億円」→「約1,200億円」
- 「具体的な人名」→「担当者」
- 「プロジェクト名称」→「社内プロジェクト」
LLMの本質は 構造 や 文章化 を支援することであり、固有名詞を必要としない作業は意外と多い。
◆ レベル3：そもそも持ち出す必要がない（代替可能ゾーン）
資料全文ではなく、要約・ポイントの切り出しで十分なケース。
例：
- 契約書 → 「相談したい論点だけ抽出」
- 仕様書 → 「要件リストだけ抽出」
- コードレビュー → 「問題箇所の抜粋だけ渡す」
“何でも丸ごと貼る文化” を止めるだけで、リスクは大きく減らせます。
3. 安全に使うための工夫と仕組み
境界線を決めるだけでなく、現場が迷わず守れる仕組みを作ることが重要です。
(1) 入力前に「匿名化」と「要約」を挟む
これは最もシンプルで効果的。
- 具体名を抽象化
- 日付・金額を概算に
- 文書全文ではなく論点だけ
“渡す情報は最小限” が基本方針。
(2) 社内ルールを A4 一枚にまとめて配布
現場は分厚いガイドラインを読みません。
A4一枚で十分：
- 使ってよいAIサービス（ホワイトリスト）
- 入力禁止情報一覧
- 相談窓口（情シス・法務）
この形式は多くの企業で効果があり、混乱を劇的に減らします。
(3) 入力フィルターや DLP を併用
最近は、AI入力専用の“PII（個人情報）検出ツール”も増えています。
- 電話番号・メール・住所を自動検出してマスク
- 禁止ワードが入っているとアラート
- 社外転送が必要な情報をブロック
技術的な“第二の守り”として有効。
4. まとめ：境界線は「停止線」ではなく「安心して使うためのガイド」
境界線というと“AI利用の制限”と捉えられがちですが、実際には逆で、社員が安心してAIを使うための仕組みです。
- 禁止情報は明確に
- 匿名化すれば使える領域を可視化
- 技術的・運用的な保護策も併用
この3点を整えることで、 企業全体のAI活用レベルが一段上がり、事故も減る。境界線はそのための“最初の設計図”になります。
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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