“知らなかった”では済まない 無許可AI利用による情報漏えいリスク

この記事の要点（3点）

• Shadow AIは「一部の問題」ではなく、会社支給AIがない環境で起こりやすい実務課題です。
• 事故の主因はモラルではなく、入力基準と設定確認の不在です。
• 対策は「全面禁止」ではなく、可視化・最小ルール化・誓約書整備で進めるのが現実的です。

無許可AI利用（Shadow AI / BYOAI）とは

Shadow AIとは、IT部門や会社の承認・管理を経ずに生成AIを業務利用する状態を指します。BYOAIは、従業員が私用・任意のAIツールを業務に持ち込む利用形態です。

どちらも現場では同じリスクに収れんします。つまり、会社が把握していない入力・出力・共有が日常業務の中で発生することです。

止める対策には限界がある。だからガバナンスで守る

生成AIの利用を完全に止めることは、実務上ほぼ不可能です。とくに社員が個人スマートフォンで利用している場合、技術的に一律で遮断するには限界があります。

だからこそ必要なのは、禁止を前提にした運用ではなく、意識改革とガバナンスです。
「何を入力してはいけないか」「どの設定を確認するか」「問題発生時にどう報告するか」を明文化し、全員で守る状態を作ることが、実効性のある対策になります。

現場の実情

「会社として正式導入はしていないが、個人で無料AIを使っている」という状態は珍しくありません。メール文面の下書き、要約、議事録整理、説明文作成など、小さな業務改善のつもりで始まるため、管理者が把握しにくいのが特徴です。

どこで漏えいリスクが高まるのか

• 入力してはいけない情報の境界が人によって異なる。
• 履歴保存・学習利用・共有設定を確認しないまま利用する。
• AI出力を未確認で外部共有し、誤情報や機微情報混在のまま公開する。
• 私用アカウントと業務情報が混在し、監査・追跡ができない。

導入前の課題

• 生成AIを使う前提での就業ルールが存在しない。
• 禁止事項が抽象的で、現場判断に任せきりになっている。
• 設定確認の担当者・頻度・記録ルールが未定義である。
• 違反時の報告・是正・再発防止プロセスが決まっていない。

実施内容（3ステップ）

導入効果

• 「入力してよい／だめ」の判断が統一され、現場の迷いが減る。
• 設定漏れによる意図しない情報露出リスクを抑制できる。
• 無許可利用を可視化し、正式運用へ移行しやすくなる。
• 事故発生時の報告・初動が早くなり、被害拡大を防ぎやすくなる。

※公開可能な定量データが不明のため、本記事では定性効果を中心に記載しています。

成功要因（3つ）

1. 禁止事項を具体語で示したこと（抽象表現を避けた）。
2. 設定確認を運用ルール化したこと（担当・頻度・記録を明確化）。
3. 誓約書で責任範囲を明文化したこと（注意喚起で終わらせない）。

まとめ

Shadow AI対策で最も重要なのは、「使わせないこと」ではなく「安全に使える状態へ移すこと」です。

その第一歩は、入力禁止情報の定義、設定確認の定例化、誓約書による契約整備です。後回しにすると、気づかないうちにリスクが積み上がります。今できる最小構成から、着実に整備を進めましょう。

無許可AI利用のリスク対策、まずは契約整備から始めませんか

後回しにせず、今すぐ従業員との契約整備に着手してください。
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※本記事は、公開情報および一般的な実務論点をもとに構成しています。事例企業名・固有名詞は匿名化しています。サービス仕様や設定画面は更新される可能性があるため、最新情報をご確認ください。