生成AIと機密情報のリスク：守秘義務違反の可能性を考える

本記事では、ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIに入力したデータが学習に利用されるリスクと、守秘義務違反の可能性について解説します。

生成AIの普及により、業務効率化が進む一方で、入力データの取り扱いに関する重大なリスクが生じています。あまり意識されていない方も多いようですが、生成AIに入力したデータはAIの学習に利用され、その情報が外部に漏洩する可能性をはらんでいます。生成AIはスモールビジネスにおいても強力なツールですが、そのリスクをきちんと把握しておきましょう。

※2025年4月現在の情報に基づいています。生成AIの仕様や各社のプライバシーポリシーは変更される可能性があるため、最新情報を確認することをおすすめします。

生成AIが入力データを学習する仕組み

多くの生成AI企業は、ユーザーが入力したデータを将来的なモデル改善のための学習データとして利用する可能性があります。これは次のような流れで行われます：

1. ユーザーがプロンプト（質問や指示）を入力
2. AIが応答を生成
3. この「入力と応答」のペアが保存され、将来のモデル改良に活用される(可能性がある)

特に注意したいのが、一度入力されたデータは基本的に取り消せないということです。つまり、誤って機密情報を入力してしまった場合、その情報はAI企業のデータベースにずっと残ってしまうリスクがあります。

守秘義務に抵触するリスク

ビジネスに携わる人は、多くの場合以下のような守秘義務を負っています：

• 顧客との契約上の守秘義務
• 雇用契約上の守秘義務
• 法律による守秘義務（個人情報や医療情報など）

こうした守秘義務がある情報を生成AIに入力することで、次のような問題が生じる可能性があります：

1. 契約違反のリスク

顧客との守秘義務契約は、多くの場合「第三者への情報開示の禁止」を定めています。生成AIに情報を入力することは、技術的には「第三者（AI企業）への情報開示」と解釈される可能性があります。例えば、クライアントの経営戦略やM&A情報をAIに入力して分析させた場合、その情報が外部に漏洩したとみなされる可能性があります。

2. 将来的な情報漏洩リスク

AIの学習データに取り込まれた情報は、将来別のユーザーに類似の内容として提示される可能性があります。例えば、ある会社の未発表製品情報をAIに入力した場合、その情報がAIの「知識」となり、将来的に競合他社の質問に対して似たような情報が提供されるリスクがあります。

3. 法的責任のリスク

守秘義務違反が発覚した場合、以下のような深刻な結果につながる可能性があります：

• 契約違反による損害賠償
• 顧客からの信頼喪失
• 専門資格者（弁護士、医師など）の場合、資格剥奪
• 雇用契約違反による解雇

各AIサービスのデータ利用ポリシー

主要な生成AIサービスのデータ利用ポリシーには重要な違いがあります（※2025年4月現在）：

OpenAI（ChatGPT）

個人向けサービスでは入力データが学習に使用される可能性があります。

ただし、プライバシーポータルからオプトアウト（拒否する）ことが可能です。

ChatGPT Team、ChatGPT Enterprise、API Platformなどのビジネス向けサービスではデフォルトでデータは学習に使用されません。

Anthropic（Claude）

基本的にユーザーの入力は学習には使用されません。

ただし、フィードバック（応答に対しての評価を送る仕組み）で報告すると、そのデータは保存され、学習に利用される可能性があります。

Claude Free、Pro：https://privacy.anthropic.com/en/articles/10023580-is-my-data-used-for-model-training

Claude for Work、Anthropic API：https://privacy.anthropic.com/en/articles/7996868-is-my-data-used-for-model-training

Google（Gemini）

個人向けサービスでは入力データが学習に使用される可能性があります。

ただし、アクティビティをオフにすることで、使用しないよう設定することができます。

企業や教育向けのGoogle Workspace版ではデフォルトで使用しません。

個人：https://support.google.com/gemini/answer/13594961?sjid=9545911164019837129-NC#privacy_notice

Google Workspace：https://support.google.com/a/answer/15706919?sjid=9545911164019837129-NC#zippy=

リスク軽減のための具体的対策

1. 社内ポリシーの策定

生成AIの業務利用に関する明確なガイドラインを作成することが重要です：

• 入力可能な情報と禁止情報の明確化
• AIツール使用の承認プロセス
• データ漏洩が起きた場合の対応手順

2. 機密情報の特定と管理

以下のような情報は特に注意が必要です：

• 個人情報（顧客、従業員）
• 知的財産（特許出願前の発明、企業秘密、発表前の製品仕様など）
• 財務情報（未公開の業績予測など）
• 契約情報（取引条件、価格など）

3. 安全なAIツールの選択

機密性の高い業務では、以下のような対策を施したAIツールを選択しましょう：

• 企業向けプランの導入（データ学習のオプトアウトが可能なもの）
• オンプレミス型AI（自社データセンター内で運用）
• プライバシー重視の特化型AIサービス

4. 匿名化と一般化

どうしても機密情報を含む内容でAIを活用したい場合：

• 固有名詞を仮名に置き換える
• 数値を具体的な値から範囲に変更する
• 詳細な固有情報を一般化する

例：「A社の売上は2024年度に12.3億円」→「某中堅企業の売上は前年度に10億円台前半」

正しい使い方の例

機密情報を扱う場合の適切なAI活用例：

1. 一般化された質問をする 悪い例：「弊社の新製品X（未発表）の市場戦略について分析して」 良い例：「電子機器市場における新製品導入戦略の一般的なアプローチは？」
2. 匿名化したデータを使用する 悪い例：「山田太郎様（35歳、年収800万円）向けの投資プランを提案して」 良い例：「30代後半の年収800万円前後の顧客向けの一般的な投資プランを教えて」

まとめ

生成AIは強力なツールですが、機密情報の取り扱いには細心の注意が必要です。特に守秘義務がある情報については、AIに入力することで契約違反や情報漏洩のリスクが生じることを理解しておくことが重要です。適切なリスク管理と運用ポリシーを整えることで、AIの恩恵を安全に享受しましょう。

スモールビジネスにとって、AIは大きな競争力になりますが、それは適切に使用した場合に限ります。情報セキュリティを犠牲にしてまでの効率化は、長期的には大きなコストとなる可能性があることを忘れないでください。

この記事は、生成AIと機密情報の取り扱いに関する一般的な知識に基づいています。

このような内容について、生成AIに尋ねるのは参考情報にはなりますが、実際の法的判断とは異なる場合があります。具体的な法的アドバイスについては、専門の弁護士にご相談ください。