【企業向け】生成AIセキュリティ完全ガイド｜リスクと対策を徹底解説

生成AIの活用が広がる一方で、「情報漏洩や著作権侵害のリスクが怖くて業務利用に踏み切れない」という声は少なくありません。

特に社外秘の資料や顧客データを扱う企業にとって、誤ってAIに送信してしまうリスクは深刻です。

実際、多くの企業が同じ不安を抱えており、ブランドや信用を守るためには安全な運用方法が欠かせません。

利便性の高さと同時に潜むセキュリティ上の懸念は、誰にとっても他人事ではありません。

そこで本記事では、生成AIの代表的なリスクとその対策を体系的に整理し、企業や組織が安心して活用できるためのガイドラインを具体的に解説します。

生成AIの主なセキュリティリスク

ここでは、生成AIにおける代表的なリスクを以下の4つの観点から解説します。

• 情報漏洩とデータ管理リスク
• プロンプトインジェクションによる悪用
• 著作権・知的財産侵害の懸念
• フィッシング・マルウェア誘発の危険性

実際の事例を交えながら、企業や個人が直面しやすい脅威を整理します。

情報漏洩とデータ管理リスク

生成AIに社内資料や顧客データを入力した際、その情報が第三者に閲覧されたり、サービス提供元の学習データに組み込まれたりする可能性があります。

2023年には、海外の大手企業が社員の機密データをChatGPTに入力し、それが外部に漏洩する恐れがあると判断して利用を禁止した事例が報じられました。

機密情報の入力は極力避け、必要な場合は匿名化・マスキングを徹底することが重要です。

サムスンでは、社員3名が社内のソースコードや会議の記録など機密情報をChatGPTに入力し、意図せず流出する可能性があると判断されたため、2023年5月に社内デバイスおよびネットワーク上での生成AIツール（ChatGPTを含む）の利用を一時禁止した

出典：Samsung Bans ChatGPT And Other Chatbots For Employees After Sensitive Code Leak - Forbes

プロンプトインジェクションによる悪用

プロンプトインジェクションとは、AIに不正な指示を仕込むことで、意図しない情報や機能を引き出す攻撃手法です。

例えば、ユーザーの入力履歴や機密設定を意図的に引き出すような文章を入力し、情報を窃取するケースが考えられます。

この攻撃は一見無害な質問文に隠されることが多く、ユーザーが気づかないまま情報を流出させるリスクがあります。

著作権・知的財産侵害の懸念

生成AIは学習データに基づいてコンテンツを生成するため、著作権保護された表現やデザインが出力される可能性があります。

特に商用利用では、生成物が既存作品に類似している場合、著作権侵害として訴訟のリスクが発生する場合もあるので注意が必要です。

利用規約や出力内容のチェック体制を整え、権利関係をクリアにすることが求められます。

フィッシング・マルウェア誘発の危険性

生成AIは、自然な文章を容易に作成できるため、フィッシングメールや詐欺サイトの誘導文に悪用されやすい特徴があります。

また、AIが出力するコードやスクリプトに悪意ある命令が混入する可能性もあります。

企業利用では、生成物を直接システムに組み込む前に、必ずセキュリティ検証を行うことが不可欠です。

リスクを回避するための基本対策

いくらセキュリティ対策を行なったとしても、生成AIのセキュリティリスクはゼロにはできませんが、適切な対策を講じることで大幅に低減できます。

ここでは、企業や個人が実践できる基本的な防御策を以下の4つの観点から紹介します。

• データ入力前の精査・マスキング
• アクセス制御・権限管理の徹底
• セキュリティツール・監視ログの活用
• AIモデル選定時のチェックポイント

アクセス制御・権限管理の徹底

生成AIの利用アカウントを管理し、部署や役職ごとに利用権限を制限します。

管理者アカウントを持つ人を最小限に抑え、利用ログを記録・監視することで、不正利用の発見と抑止が可能になります。

セキュリティツール・監視ログの活用

CSPM（Cloud Security Posture Management）やDSPM（Data Security Posture Management）などの監視ツールを導入することで、クラウド環境やデータ利用状況を常時チェックできます。

異常なアクセスやデータ転送を検知したら即座に対応できる体制やマニュアルが必要です。

AIモデル選定時のチェックポイント

利用するAIサービスが、どのようなデータ保存方針・暗号化方式を採用しているかを事前に確認します。

オンプレミス版やプライベート環境で運用できるモデルを選択すれば、クラウド経由の漏洩リスクを軽減できます。

データ保存と暗号化方式の比較

OpenAIのChatGPTは、企業利用において訓練データとしての再利用を無効化可能で、暗号化・監査といった信頼性の高いセキュリティ対応が整っています。

ただし、プランによっては情報保持方針の違いに注意が必要です。

※データ引用元
OpenAI Enterprise プライバシー方針（外部リンク）
Anthropic Claude プライバシーポリシー（外部リンク）
Google Gemini プライバシーとセキュリティ（外部リンク）
Microsoft Azure OpenAI データプライバシー（外部リンク）

導入企業のためのガイドライン策定方法

生成AIを安全に導入・活用するためには、技術的な対策だけでなく、組織全体で統一された利用ルールを策定することが不可欠です。

ここでは、企業がガイドラインを作成する際のポイントを以下の3つのステップで解説します。

• 社内利用ルールの作り方
• 従業員教育と周知方法
• 定期的なリスク評価と改善プロセス

社内利用ルールの作り方

まずは社内での利用範囲を明確化し、管理する部署または人材を社内で調整しましょう。

ルールは文書化し、社内ポータルや研修で周知することが重要です。

従業員教育と周知方法

生成AIのリスクや安全な利用方法を全社員が理解できるよう、定期的な研修を実施します。

• 初期導入時のオンボーディング研修
• 実際の失敗事例や成功事例を交えたケーススタディ
• 新しいリスク（例：最新の攻撃手法）へのアップデート共有

社員一人ひとりが判断できる知識レベルを確保することが、組織全体のセキュリティ強化につながります。

情報のキャッチアップとして、社内のチャットツール（Slack）などに専用のスレッドを設けることをおすすめします。

定期的なリスク評価と改善プロセス

ガイドラインは一度作ったら終わりではなく、定期的に見直す必要があります。

以下のサイクルを回すことで、変化の激しい生成AI環境でも安全性を維持できます。

• 半年〜1年ごとのルール改訂
• セキュリティ監査やアクセスログ分析による実態把握
• 新機能や新サービス導入時の事前評価

このガイドライン策定プロセスを取り入れることで、技術面だけでなく人・組織面からもリスクを最小化できます。

まとめと今後の動向

生成AIは、業務効率化や新たな価値創造の可能性を秘めていますが、その一方で情報漏洩や著作権侵害、悪用による攻撃など、多様なセキュリティリスクが存在します。

本記事では、具体的なリスクの種類と事例、そして回避のための実践的対策や社内ガイドライン策定の方法を紹介しました。

今後は、AI規制や法制度が国内外で整備され、生成AIの利用ルールが一層明確化される見込みです。

例えばEUの「AI Act」や日本国内のガイドライン改訂により、今後より企業は法的リスクを踏まえた運用が必須となります。

また、プロンプトインジェクションやデータ改ざんなど、AI特有の新たな脅威も進化していく見込みです。

企業や組織が安全に生成AIを活用し続けるためには、

• 最新のリスク情報と技術動向の把握
• 定期的な社内ルールの更新
• 社員教育とツール選定の高度化

が不可欠です。

技術進化に合わせた継続的な改善こそが、生成AI活用の最大の防御策となります。