ChatGPTを代表とする生成AIの急速な普及により、企業の生産性向上が期待される一方で、深刻な情報漏洩リスクが新たに浮上しています。2025年現在、AI関連のセキュリティインシデントは増加傾向にあり、適切な対策を講じることが企業経営の重要課題となっています。本記事では、AIによる情報漏洩の実態と、企業が実践できる具体的な防止策について詳しく解説します。
はじめに｜生成AI普及で急浮上する企業セキュリティの新たな課題
生成AIは多くの企業で活用が進み、業務効率化や生産性向上において大きな成果を上げています。特に文書作成、情報整理、顧客対応などの分野でその有効性が認められています。しかし一方で、機密情報の誤入力や意図しない情報漏洩といったセキュリティリスクも顕在化しており、企業にとって看過できない問題となっています。
日本経済新聞の調査によると、仕事で生成AIを利用している人の割合は44%に達し、前年の18%から大幅に増加しています。この急激な普及に伴い、AI関連のセキュリティリスクの理解と適切な対策の実施が企業の喫緊の課題となっています。
AI情報漏洩の深刻な実態｜2025年最新データで見るリスクの現状
AIによる情報漏洩が企業に与える影響とは？
AIを利用した情報漏洩は、従来のサイバー攻撃とは異なる新たなリスクを企業にもたらします。過去には、大手電子機器メーカーの従業員がChatGPTに社内の機密情報を入力したことにより、情報漏洩が発生しました。このようなインシデントは、企業の信用や業務成果に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
情報漏洩が発生した場合の企業への影響は以下の通りです：
- 機密性の損失: 会社内部の重要情報がサービス提供者や第三者に流出
- 完全性の損失: プロンプトインジェクションや学習データ汚染による情報の改ざん・喪失
- 可用性の損失: 外部サービス障害や攻撃による業務の遅延・停止
2025年最新の情報漏洩事例5選
1. サムスン電子のソースコード流出事例
韓国サムスン電子では、従業員がChatGPTにセンシティブなデータをアップロードし、誤って情報をリークさせた事例が発覚しました。エンジニアが社内ソースコードをChatGPTにアップロードした結果、外部サーバーに保存されたデータが他のユーザーに開示される可能性が生じました。
2. リートン（Wrtn）のデータベース脆弱性
2024年3月、対話型生成AIサービス「リートン」において、データベースシステムの不備により、第三者がユーザーの登録情報やプロンプトの内容を閲覧できる状態でした。ニックネーム、入力プロンプト、メールアドレス、LINEのIDなどが特定の操作により外部から閲覧・編集可能な状態にありました。
3. ChatGPTのアカウント情報流出
2023年5月までの1年間で、ChatGPTのアカウントがダークウェブの闇市場で取引されており、その中で少なくとも661件が日本からの漏洩であることが確認されています。
4. ChatGPTのバグによる履歴流出
ChatGPTの不具合により、ある利用者が過去に入力した質問と回答の履歴が、無関係の利用者の画面上に表示されてしまう事態が起きました。OpenAI社は後日、履歴流出の原因はインメモリ型データベースシステムのバグであると公表しました。
5. Geminiの脆弱性発見事例
2024年3月、アメリカのAIセキュリティ研究チームHiddenLayerが、Geminiの脆弱性を発見しました。この脆弱性を悪用すると、攻撃者がGeminiを不正に操作し、内部情報を引き出す可能性があります。
AI情報漏洩が発生する主な原因とメカニズム
1. 学習データとしての機密情報取り込み
一般的に、生成AIサービス（特に無償版やデフォルト設定の場合）は、ユーザーとの対話内容を自社のモデルの学習に利用することがあります。企業の機密情報がプロンプトに含まれていると、その情報が学習データとして取り込まれ、将来的に他のユーザーへの応答に影響を与える可能性があります。
2. システムの設計ミスやバグ
生成AIは発展途上の技術であり、完璧ではありません。プログラムのバグや設計上のミスなどによって、情報漏洩が起こる可能性があります。APIやクラウドストレージ、データベースなど多くの構成要素が複雑に関与するため、セキュリティ要件の不備やバグに気付きにくい状況があります。
3. 不正アクセスとサイバー攻撃
ユーザが入力したデータは、生成AIのサービス提供者によって学習データとして保管されている可能性があります。仮に悪意のある第三者に不正アクセスされると、このデータが盗まれ、重大な情報漏洩につながる危険性があります。
4. 内部管理体制の不備
生成AIサービス提供企業の管理体制が甘い場合、以下のようなリスクが高まります：
- ユーザーデータを暗号化せずに保存
- アクセスログの監視不足
- テスト環境の公開状態での放置
- 従業員のアクセス権限設定の不備
企業が実践すべき AI情報漏洩対策11選
対策1：包括的なAI利用ガイドライン策定
企業は明確なAI利用ルールを策定し、機密情報の入力を厳格に禁止する必要があります。社内でAIを利用する際のルールを明確化し、機密情報の入力を禁止することが基本的な対策となります。
具体的には以下の要素を含むガイドラインを策定します：
- 利用可能なAIサービスの明確化
- 入力してはならない情報の具体的定義
- 違反時の対処方法
- 定期的な見直しプロセス
対策2：技術的な入出力制御システム導入
DLP（Data Loss Prevention）を導入することで、生成AIに対する入力前の機密情報検出や送信制御が可能になります。最近では、プロンプト全体の文脈を解析し、意味に基づいて機密情報かどうかを判断できるソリューションも登場しています。
主要な技術的対策：
- 入力フィルタリングシステム
- 出力監視ツール
- リアルタイム検知・制御機能
- API経由での安全な利用環境
対策3：適切なAIサービス選定
利用するAIツールを事前に精査し、データ管理ポリシーを確認することが重要です。特に企業利用においては、セキュリティ対策が強化された有料版やエンタープライズ版の利用を検討すべきです。
選定時の確認ポイント：
- データ保護ポリシーの詳細
- 学習データ利用の有無
- セキュリティ認証の取得状況
- サービス提供者の信頼性
対策4：従業員教育とリテラシー向上
ガイドラインや技術仕様だけではなく、従業員一人ひとりが生成AI時代のリスクを理解し、自律的に行動できるように教育することが重要です。定期的な研修実施により、最新の脅威動向と対策方法を共有します。
教育プログラムの内容：
- AI利用時のリスク理解
- 具体的な事例に基づく注意点
- 社内ルールの周知徹底
- インシデント発生時の対応手順
対策5：監視とインシデント対応体制構築
どの社員が、いつ、どの生成AIサービスを、どのように利用しているかを可視化・監視する仕組みを整えることが必要です。また、万が一のインシデント発生に備えた対応体制を事前に構築しておくことが重要です。
対応体制の要素：
- 利用状況の可視化・監視
- 被害拡大防止措置
- 原因調査・影響範囲特定
- 関係機関への報告
- 再発防止策の策定・実行
対策6：ガードレール機能の導入
企業が「生成AIを利用でき、しっかり管理もされている状態」を実現するための技術的アプローチとして、生成AIの入力内容や出力結果をリアルタイムに監視・制御する「ガードレール」の導入が有効です。
ガードレールの機能：
- 入力内容のリアルタイム監視
- 不適切な出力の制御
- 機密情報検知・遮断
- 利用状況のログ記録
対策7：AI事業者ガイドラインの遵守
2024年4月に総務省・経済産業省が発表した「AI事業者ガイドライン」では、AIシステムの開発・提供・利用において、セキュリティの確保が極めて重要であると強調しています。企業はこのガイドラインに基づき、適切なセキュリティ対策を実施する必要があります。
対策8：データ最小化とアクセス制御
機密情報の漏洩リスクを最小化するため、以下の原則を徹底します：
- 必要最小限のデータのみAIに入力
- アクセス権限の厳格な管理
- データの匿名化・仮名化処理
- 定期的な権限見直し
対策9：定期的なセキュリティ監査
AI利用状況の定期的な監査を実施し、以下の要素を確認します：
- ガイドライン遵守状況
- 技術的対策の有効性
- インシデント発生状況
- 改善点の特定と対策
対策10：バックアップ・復旧体制の整備
万が一の情報漏洩発生時に備え、以下の体制を整備します：
- データバックアップの定期実施
- 復旧手順の明確化
- 関係者への連絡体制
- 法的対応の準備
対策11：最新動向の継続的な監視
AIシステム・サービスに対する外部からの攻撃は日々新たな手法が生まれており、これらのリスクに対応するための留意事項を確認する必要があります。最新のセキュリティ動向を継続的に監視し、対策をアップデートしていくことが重要です。
業界別AI利用におけるセキュリティ考慮事項
金融業界における特別な注意点
金融機関では個人情報保護法に加え、金融分野ガイドラインの遵守が求められます。特に顧客の財務情報や取引履歴などの機密性の高いデータの取り扱いには細心の注意が必要です。
医療業界でのAI活用リスク
医療分野では患者の個人情報や診療記録などの要配慮個人情報を扱うため、より厳格なセキュリティ対策が必要です。医療情報システムの安全管理に関するガイドラインに準拠した対策が求められます。
製造業における知的財産保護
製造業では製品設計図や技術仕様書などの企業の競争力の源泉となる知的財産の保護が重要です。これらの情報がAI学習データとして流出することのないよう、特別な注意が必要です。
AI時代の情報セキュリティ体制構築のポイント
経営層のコミットメント確保
AI活用におけるセキュリティ対策は、経営層の強いコミットメントなしには成功しません。情報セキュリティを経営課題として位置づけ、適切な予算配分と体制整備を行うことが重要です。
部門横断的な連携体制
AI活用は部門を横断して行われることが多いため、情報システム部門、法務部門、各事業部門が連携した総合的な取り組みが必要です。
継続的な改善プロセス
AI技術の急速な発展に対応するため、セキュリティ対策も継続的に改善していく必要があります。定期的な見直しと改善を行うPDCAサイクルの確立が重要です。
よくある質問｜AI情報漏洩対策の疑問を解決
Q: 無料版のChatGPTを業務で使用するのは危険ですか？
A: 無料版のChatGPTは入力内容が学習データとして利用される可能性があるため、機密情報を含む業務での使用は推奨されません。企業利用の場合は、セキュリティ対策が強化されたAPI版やエンタープライズ版の利用を検討することが重要です。
Q: 既にAIに機密情報を入力してしまった場合はどうすればよいですか？
A: まず該当するAIサービスのデータ削除機能を利用し、可能な限り情報を削除します。同時に、社内のセキュリティ担当者に報告し、影響範囲の調査と必要な対策を実施します。場合によっては、関係機関への報告も必要となります。
Q: 中小企業でも実践できる低コストな対策はありますか？
A: はい、まずは従業員教育とガイドライン策定から始めることをお勧めします。技術的対策については、段階的に導入を進め、まずは利用状況の可視化から始めることで、限られた予算でも効果的な対策が可能です。
Q: AIサービス提供者のセキュリティ対策はどのように確認すればよいですか？
A: サービス提供者の公式サイトでセキュリティポリシーやプライバシーポリシーを確認し、第三者認証（SOC2、ISO27001など）の取得状況を調べます。また、利用前に契約内容を詳細に確認し、データの取り扱いについて明確にしておくことが重要です。
Q: AI利用によるメリットとリスクのバランスをどう取ればよいですか？
A: リスクを適切に管理することで、AIの恩恵を安全に享受することができます。完全にリスクを排除することは困難ですが、適切な対策を講じることで許容可能なレベルまでリスクを低減し、生産性向上などのメリットを実現することが可能です。
まとめ：安全なAI活用を実現するための戦略的アプローチ
重要なのは、リスクを恐れて生成AIの利用をためらうことではなく、リスクを正しく理解し、管理可能なレベルにコントロールしながら、その恩恵を享受していくことです。
AI時代の情報漏洩対策は、従来のサイバーセキュリティ対策に加え、AI特有のリスクに対応した新たなアプローチが必要です。本記事で紹介した11の対策を参考に、企業の状況に合わせたガイドラインを策定し、従業員一丸となってセキュリティ意識を高めることが、AI活用と企業成長を両立させるための鍵となります。
特に重要なのは、技術的対策とガバナンス的対策のバランスの取れた実施です。ルールや体制構築などの「ガバナンス的対策」とシステム設定などの「技術的対策」の両方を組み合わせることで、より効果的なリスク低減が可能となります。
また、AI技術は急速に発展を続けており、新たなリスクも日々生まれています。そのため、一度対策を講じて終わりではなく、継続的に最新動向を監視し、対策をアップデートしていく姿勢が重要です。
企業がAIの恩恵を最大限に活用しながら、情報漏洩リスクを適切に管理していくためには、経営層のコミットメント、部門横断的な連携、そして継続的な改善プロセスが不可欠です。これらの要素を組み合わせた総合的なアプローチにより、安全で効果的なAI活用環境を構築していくことが可能となります。
生成AIは確実にビジネスの変革力を持っています。適切なリスク管理により、その力を安全に活用し、企業の競争力向上と持続的成長を実現していきましょう。
「周りがどんどんAI活用してるのに、まだ様子見？置いていかれてからでは遅いんです。実際に生成AIマスター講座を受けたら、もう元の仕事レベルには戻れません。年収アップ、転職有利、副業収入増。この未来投資は破格です。今すぐ始めてみてください。」
