この記事は、生成AI(ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotなど)に入力してはいけない情報を、法律、契約、技術、実務の4つの視点から整理した、長く使えるガイドです。マイナンバーやパスワードのように「どんな場合も入力しない情報」、加工すれば扱える情報、そして安心して入力できる情報を三段階に分け、個人の方にも組織の担当者にも使える判断基準とチェックリストをまとめました。
サービスの画面や設定名は頻繁に変わります。そのため本記事では、10年後も通用する「考え方」を中心に据え、変わりやすい情報には確認先を添えています。法令・制度に関する記述は2026年10月時点の内容です。
本記事の編集方針: 個人情報保護委員会、総務省、経済産業省、文部科学省、IPA(情報処理推進機構)などの公的文書と法令を一次情報として整理しています。法律の適用は個別の事情で変わるため、具体的な判断が必要な場合は、弁護士や社内の法務・情報セキュリティ部門にご相談ください。
情報の三段階区分
| 区分 | 主な情報の例 | 基本的な対応 |
|---|---|---|
| 🔴 赤:入力しない | マイナンバー、パスワード、APIキー、カード番号、本人確認書類の画像、他人の要配慮個人情報、未公開の重要事実 | どのサービスでも入力しない。業務では社内規程で明文化する |
| 🟡 黄:加工すれば可 | 契約書、議事録、顧客対応の記録、ソースコード、社内資料、家計や健康の相談 | 個人や会社が特定できない形に加工する。承認済みの法人向け環境でのみ扱う |
| 🟢 緑:入力してよい | 公開済みの情報、一般的な知識の質問、自分で作った架空の例、すでに公表されている資料 | 通常どおり利用する。ただし出力内容の正確性は必ず確認する |
目次
- はじめに
- なぜこのテーマが重要なのか
- 歴史的背景
- 核心となる概念
- 重要用語集
- 初級編:入力してはいけない情報
- 中級編:加工して安全に使う
- 上級編:組織としてAI利用を統制する
- AIエージェントと外部連携のリスク
- 日本の法制度と契約の確認ポイント
- ステップごとの実践ガイド
- 実例で学ぶ:場面別ガイド
- ケーススタディ
- 実践的な活用方法
- メリットと限界
- ベストプラクティス
- よくある間違い
- 専門家の視点からの提言
- よくある質問(FAQ)
- 神話と事実
- 実践チェックリスト
- まとめ
- 重要ポイントのまとめ
- おすすめの参考資料
- 信頼できる外部情報源
1. はじめに
生成AIは、メールの下書き、資料の要約、プログラムの補助、家計や健康の相談まで、仕事と暮らしの身近な道具になりました。便利さが増すほど、私たちは「ちょっと貼り付けるだけ」という気軽さで、大切な情報を画面の向こうへ送ってしまいがちです。
ここで一度、立ち止まって考えてみてください。AIに入力した文章は、自分のパソコンの中にとどまるわけではありません。多くの場合、サービス提供事業者が管理するサーバーへ送信され、処理され、一定期間保存されることがあります。この「送信している」という感覚があるかどうかで、AIとの付き合い方は大きく変わります。
報道によれば、2023年にはサムスン電子の従業員が業務上のソースコードや会議内容を生成AIに入力したことが問題となり、同社が利用を制限したとされています。同じ2023年、日本の個人情報保護委員会も生成AIサービスの利用について注意喚起を公表しました。これらは特別な事件というより、誰の職場でも起こり得る出来事の早い例だったと言えます。
この記事では、次の疑問に答えます。
- AIに入力してはいけない情報とは、具体的に何か
- なぜ「消したつもり」「匿名にしたつもり」では安全と言えないのか
- 個人は何を設定し、どう入力を工夫すればよいか
- 会社や学校、医療・士業の現場は、どんなルールと仕組みを整えるべきか
- 日本の法律や公的ガイドラインは、何を求めているか
2. なぜこのテーマが重要なのか
一度送った情報は取り戻せない
紙の書類であれば、渡した相手から回収できる可能性があります。しかしAIサービスに送った情報は、保存場所、保存期間、人による確認の有無、他のシステムへの複製などを、利用者が完全には把握できません。「削除」のボタンを押しても、事業者側のバックアップや法的な保全義務のため、直ちにすべてが消えるとは限らないのです。実際に海外では、訴訟に関連して、削除済みの会話を含む出力ログの保全が一時的に命じられた事例が報じられています。
日本の読者にとって特に重い理由
- 個人情報保護法: 顧客名簿や従業員情報を扱う事業者には、利用目的の制限や安全管理措置、第三者提供の制限などが課されます。
- 取引先との秘密保持契約(NDA): 日本の商慣行では、取引開始時にNDAを結ぶことが一般的で、相手先の資料をAIに入力することが契約違反になり得ます。
- 高齢化社会: AIによる音声の模倣や、本人になりすました詐欺が増えるなか、家族構成や生活状況の情報が悪用されるリスクが高まっています。
- 災害対策: 住所、在宅状況、家族の避難計画などは、防災にも防犯にも関わる情報です。
- 品質と信頼を重んじる文化: 一度の情報漏えいが、長年築いた取引関係を損なうことがあります。
立場ごとのリスクの違い
| 立場 | 起こり得る問題 | 影響 |
|---|---|---|
| 個人 | 本人確認書類やパスワードの入力、家族や友人の情報の入力、健康・家計の相談内容の蓄積 | 不正利用、なりすまし、第三者への迷惑 |
| 会社員・組織 | 顧客情報や未公開資料の入力、ソースコードの貼り付け、会議録音の外部サービスへの送信 | 契約違反、法令違反、信用低下、損害賠償 |
| 教育現場 | 児童・生徒の氏名や成績、相談内容の入力 | 子どもの権利侵害、保護者との信頼喪失 |
| 医療・士業 | 患者情報や依頼者の相談内容の入力 | 守秘義務違反、資格上の責任 |
3. 歴史的背景:なぜ「AIへの入力」が問題になったのか
情報を外部に預けるリスクの議論は、生成AIに始まったものではありません。2000年代以降、クラウドサービスや無料のウェブメールが普及し、「自社の外にデータを置く」ことの是非は、すでに多くの組織で議論されてきました。生成AIの登場は、その議論に新しい論点を加えました。入力した内容が、サービス改善やモデルの学習に使われる可能性があるという点です。
| 時期 | できごと | 意味 |
|---|---|---|
| 2022年11月 | ChatGPTが一般公開される | 誰でも高度な文章生成を使える時代が始まる |
| 2023年3月 | ChatGPTで不具合が発生し、一部の利用者に他人の会話タイトルなどが表示されたと提供企業が公表。イタリアのデータ保護当局が一時的な制限措置をとる | サービス側の障害でも情報が漏れ得ること、各国の規制当局が動くことが示された |
| 2023年4月 | サムスン電子の従業員による入力が報じられる | 企業の機密情報の入力が現実の問題として認識される |
| 2023年6月 | 個人情報保護委員会が生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表 | 日本の規制当局が、個人データ入力時の留意点を示す |
| 2023年7月 | 文部科学省が初等中等教育段階の生成AI利活用の暫定ガイドラインを公表(2024年12月に改訂) | 教育現場での個人情報の扱いが整理される |
| 2024年4月 | 総務省・経済産業省がAI事業者ガイドラインを公表(その後改訂) | 開発者・提供者・利用者それぞれの責任が整理される |
| 2024年8月 | EUのAI規則が発効 | 世界的にAIの規律が制度化される流れが強まる |
| 2025年 | 日本でAIの推進に関する法律が成立。共有リンクが検索結果に表示された事例が報じられ、提供企業が該当機能を取りやめる | 推進と安全の両立が課題となる。「共有」という機能自体が漏えい経路になり得ることが示される |
上の表は、時期と概要の整理を目的としています。個々の事案の詳細は、提供企業や当局が公表している一次資料で必ずご確認ください。
4. 核心となる概念
入力してはいけない情報の一覧を見る前に、判断の土台となる考え方を整理しておきましょう。ここを理解しておくと、一覧に載っていない新しい場面でも、自分で判断できるようになります。
入力とは「送信」である
AIの画面に文字を打つ行為は、メールを書いて送信ボタンを押す行為に近いものです。宛先は友人ではなく、国内外のデータセンターにあるシステムと、それを運営する事業者です。「相手はAIだから誰にも知られない」という感覚は、最も危険な思い込みのひとつです。
学習、保存、閲覧は別の問題である
AIのプライバシーを議論するとき、次の三つが混同されがちです。三つを分けて考えるだけで、サービスの規約や設定画面の読み方が格段に分かりやすくなります。
| 観点 | 内容 | 確認するポイント |
|---|---|---|
| 学習への利用 | 入力内容が、モデルの改善や新しいモデルの学習に使われるか | 初期設定で使われるか。オプトアウト(拒否)の方法があるか。法人向けでは既定で使われないか |
| 保存と保持 | 入力内容や会話履歴が、いつまで、どこに保存されるか | 保存期間、削除後の扱い、保存場所(国内か海外か)、バックアップ |
| 人による閲覧 | 不正利用の調査や品質改善のため、従業員や委託先が内容を確認する可能性があるか | 規約上の記載、閲覧できる条件、アクセス管理 |
たとえば「学習には使わない」と明記されていても、不正利用の監視のために一定期間は保存されるサービスは珍しくありません。「学習されない」ことと「保存されない」ことは別物です。
個人情報の範囲は思ったより広い
個人情報保護法でいう個人情報とは、生存する個人に関する情報で、氏名や生年月日などにより特定の個人を識別できるものを指します。他の情報と容易に照合することで特定の個人を識別できるものも含まれます。つまり、氏名を伏せたつもりでも、勤務先、役職、年齢、地域、出来事の組み合わせから個人が分かってしまう場合は、依然として個人情報として扱われ得ます。
要配慮個人情報は特に慎重に
人種、信条、社会的身分、病歴、犯罪の経歴、犯罪により害を被った事実などは「要配慮個人情報」とされ、原則として本人の同意なく取得することができません。政令により、身体障害などの心身の機能の障害、健康診断の結果、診療・調剤に関する情報なども対象に含まれます。不利益な差別や偏見につながりやすい情報であるため、AIへの入力でも最も慎重な扱いが求められます。
提供と委託、そして海外への移転
個人データを第三者に提供する場合、原則として本人の同意が必要です(個人情報保護法第27条)。一方、利用目的の達成に必要な範囲で取扱いを委託する場合は、第三者提供には当たりませんが、委託先を適切に監督する義務があります。生成AIサービスに個人データを入力する行為が、第三者提供なのか、委託なのかは、サービス提供者が入力内容を自社のために(たとえば機械学習に利用するかどうかなど、契約と運用の実態によって変わります。個人情報保護委員会の注意喚起でも、この点の確認が求められています。
さらに、サービス提供者が外国にある場合は、外国にある第三者への提供に関する規律(同法第28条)も関わります。AIサービスの多くは海外の事業者が運営しているため、日本の事業者がAIサービスを利用するときには、この観点も欠かせません。
データ最小化の原則
最後に、すべての判断に共通する原則があります。目的に必要な最小限の情報だけを入力することです。要約が目的なら、固有名詞は不要です。文章の校正が目的なら、本名や住所は不要です。「必要かどうか」を問うだけで、リスクの大半は減らせます。
5. 重要用語集
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| 個人情報 | 生存する個人に関する情報で、特定の個人を識別できるもの。他の情報と容易に照合して識別できるものを含む |
| 個人データ | 個人情報データベース等を構成する個人情報。第三者提供の制限などの規律が特に関わる |
| 要配慮個人情報 | 病歴、信条、犯罪歴など、不当な差別や偏見につながりやすい情報。原則として本人の同意なく取得できない |
| 特定個人情報 | マイナンバー(個人番号)をその内容に含む個人情報。番号法により利用・提供・収集が厳しく制限される |
| 営業秘密 | 不正競争防止法上、秘密管理性・有用性・非公知性の三要件を満たす情報。AIへの入力で管理が崩れると、保護を受けにくくなるおそれがある |
| 仮名加工情報・匿名加工情報 | 個人情報を加工した情報。ただし加工の基準と義務が法律で定められており、単に氏名を消しただけでは該当しない |
| オプトアウト | 入力内容を学習に使わないよう、利用者が拒否する設定や手続き |
| データ保持 | 事業者が入力・出力データを保存する期間と方法。ゼロデータリテンションは、処理後に保存しない契約・仕様を指す |
| シャドーAI | 会社が把握・承認していないAIサービスを、従業員が業務で使うこと |
6. 初級編:AIに入力してはいけない情報
まずは、個人の方でも今日から守れる基本編です。ここで挙げる情報は、どのAIサービスを使う場合でも、原則として入力しないでください。理由とあわせて確認しましょう。
マイナンバー(個人番号)とその写し
マイナンバーは、番号法により、利用・提供・収集できる場面が厳しく限定されています。AIの画面に入力したり、マイナンバーカードの画像を読み込ませたりすることは、目的にかかわらず避けてください。書類の書き方を知りたいだけなら、番号を伏せた見本で十分です。
パスワード、APIキー、認証コード、秘密鍵
「このエラーを直して」と設定ファイルを丸ごと貼り付けた結果、APIキーやデータベースのパスワードまで一緒に送ってしまう事例は、エンジニアの間でよく知られています。認証情報は、ひとたび外に出れば、悪用されるまでの時間が短い情報です。貼り付ける前に、必ず該当部分を「XXXX」などに置き換えてください。万一入力してしまった場合は、そのキーを無効化し、再発行するのが唯一確実な対処です。
クレジットカード番号、口座情報、暗証番号
カード番号、有効期限、セキュリティコード、ネットバンキングのログイン情報は、入力しないでください。家計の相談をしたいときは、金額や費目だけを使えば十分です。口座番号や取引先名は必要ありません。
運転免許証、パスポート、保険証などの本人確認書類
書類の画像には、氏名、住所、生年月日、顔写真、番号が一度に含まれます。画像を読み取らせる機能は便利ですが、本人確認書類は例外なく入力しない対象と考えてください。
病歴・健康診断結果・診療情報などの要配慮個人情報
健康の悩みをAIに相談する人は増えています。一般的な知識を尋ねる程度であれば問題は小さいものの、病名、検査値、処方内容と氏名や生年月日が結びつくと、非常にセンシティブな記録になります。自分自身の情報であっても、必要最小限にとどめ、他人(家族、友人、同僚)の病歴や信条は、本人の同意がない限り入力しないでください。
他人の個人情報(顧客、従業員、友人、家族)
顧客名簿、従業員の評価、友人から聞いた悩み。これらはあなたの情報ではなく、他人から預かった情報です。自分の判断だけで外部サービスへ送る権利はありません。人事評価の文章を整えたいときは、氏名を「Aさん」に置き換えるだけでなく、役職、部署、特定の出来事も一般化します。
営業秘密、未公開の財務情報、重要事実
新製品の仕様、原価、取引条件、未発表の決算数値、M&Aの検討状況などは、会社の競争力を支える情報です。不正競争防止法で営業秘密として保護されるには、秘密として管理されていることが前提となります。管理の外へ出してしまうと、後から法的保護を主張しにくくなる可能性があります。また、上場企業の未公開の重要事実は、金融商品取引法のインサイダー取引規制(第166条)とも関わります。
ソースコードと設計情報
自社の独自ロジック、システム構成図、脆弱性に関する情報は、入力しない対象です。どうしてもAIの助けが必要な場合は、問題を再現する最小のサンプルコードに書き換えます。業務利用では、後述する法人向け契約のある環境に限定してください。
契約書、NDAの対象情報、取引先の資料
契約書の相手方の名称、金額、条件はもちろん、NDAで秘密とされた資料全般が対象です。「契約書の条文の意味を知りたい」という目的でも、固有名詞や金額を伏せ、条文の一般的な構造だけを渡すように工夫してください。
守秘義務のある情報(医療・法律・会計・教育)
医師や弁護士などには、法律上、業務で知った秘密を守る義務があります(刑法第134条、弁護士法第23条など)。教員にも、児童・生徒の情報について慎重な取扱いが求められます。患者、依頼者、生徒に関する情報は、承認された環境以外には入力しないでください。
児童・生徒の情報
子どもの氏名、写真、成績、家庭の事情、相談内容は、特に丁寧な保護が必要です。文部科学省の生成AI利活用ガイドラインでも、個人情報の入力に関する注意が示されています。保護者の方も、わが子の写真や学校名をAIに入力するときは、位置や学校が特定されないか確認してください。
位置情報、写真、音声、会議の録音
写真には撮影場所や日時が埋め込まれている場合があります。自宅の外観、玄関、表札、家族の顔が写った画像は、住所の特定につながります。また、会議の録音を文字起こしや要約のために外部サービスへ送ると、参加者全員の発言が対象になります。参加者の了承と、サービスの取扱いの確認が必要です。音声は、声の模倣(ボイスクローン)に悪用されるおそれもあります。
入力禁止情報の早見表
| 情報の種類 | 主なリスク | 代わりにどうするか |
|---|---|---|
| マイナンバー・本人確認書類 | 番号法違反、なりすまし | 番号を伏せた見本や、公式の手続き案内を使う |
| パスワード・APIキー | 不正アクセス、情報漏えい | ダミーの文字列に置き換える。入力したら即座に再発行する |
| カード・口座情報 | 不正利用、詐欺 | 金額と費目だけで相談する |
| 要配慮個人情報 | 差別・偏見、法令違反 | 一般論として質問する。専門家に直接相談する |
| 他人の個人情報 | 本人への損害、信頼喪失 | 仮名化し、属性も一般化する |
| 営業秘密・未公開情報 | 競争力の低下、法的保護の喪失、インサイダー取引規制 | 公開情報の範囲で質問し、機密部分は社内で処理する |
| ソースコード・設計書 | 知財流出、脆弱性の悪用 | 最小限の再現コードに書き換える |
| 契約書・NDA対象資料 | 契約違反、損害賠償 | 固有名詞を除いた一般的な条文構造だけを使う |
| 守秘義務の対象情報 | 刑事・民事責任、資格上の責任 | 承認された環境でのみ扱う |
| 位置情報・写真・音声 | 住所の特定、声の悪用 | メタデータを削除する。参加者の同意を得る |
7. 中級編:加工して安全に使う、設定を見直す
入力禁止の一覧を知っただけでは、AIを使う機会が極端に減ってしまいます。中級編では、情報を安全な形に加工して活用する方法と、利用環境の設定について解説します。
加工の基本:置き換え、一般化、分割
| 手法 | 内容 | 例 |
|---|---|---|
| 置き換え(仮名化) | 固有名詞を記号や仮名に置き換える | 「株式会社○○の田中様」→「A社の担当者B様」 |
| 一般化 | 詳細な属性を、幅のある表現にする | 「東京都港区在住の38歳」→「首都圏在住の30代」 |
| 削除 | 目的に不要な部分を取り除く | 住所、電話番号、メールアドレスを消す |
| 分割 | 全体を一度に渡さず、必要な部分だけを渡す | 契約書の特定の条項のみを抜き出す |
| 架空化 | 構造だけを残し、内容を架空のものにする | 実在の売上表→構造が同じ架空の数値表 |
加工するときに忘れがちな点が二つあります。ひとつは、複数の情報を組み合わせると個人が特定されてしまう点です。氏名を消しても、「A社の人事部長で、先月育休から復帰した女性」という文章から、社内では誰か分かってしまうことがあります。もうひとつは、置き換えの対応表をAIに渡してしまうことです。変換前後の対応関係は、手元だけに置いてください。
なお、個人情報保護法上の「仮名加工情報」「匿名加工情報」は、法律で定められた加工基準と取扱いルールを満たしたものを指します。日常的に氏名を伏せる作業は、これらと同じではありません。「匿名にしたから自由に使える」とは考えないでください。
サービスの種類による違い
同じAIでも、契約形態によってデータの扱いは大きく異なります。一般に、次のような傾向がありますが、事業者やプランで違うため、必ず最新の規約とプライバシーポリシーを確認してください。
| 種類 | 一般的な傾向 | 向いてる用途 |
|---|---|---|
| 個人向け無料版 | 入力内容がサービス改善に使われる設定が初期値のことがある。設定で変更できる場合が多い | 公開情報を扱う調べものや学習 |
| 個人向け有料版 | 機能は充実するが、データの扱いは無料版と同様の場合がある。設定の確認が必要 | 個人の文章作成や学習。機密情報は不可 |
| 法人向け(チーム・エンタープライズ) | 入力内容を学習に使わない旨が契約で明記されることが多い。管理機能やログ、シングルサインオンなどを備える | 承認を受けた業務利用 |
| API利用 | 既定で学習に使われない設計のサービスが多いが、保持期間や例外は要確認 | 自社システムへの組み込み |
| 自社環境・ローカルで動かすAI | データが社外に出ない構成にできる。運用と管理の責任は自社が負う | 機密性が極めて高い情報の処理 |
今すぐ見直したい設定項目
- 学習への利用: 入力内容をモデルの改善に使うかどうかの設定を確認し、望まない場合は無効にします。
- 会話履歴の保存: 履歴を残さない「一時的なチャット」などの機能があるか確認します。ただし、履歴を残さなくても、不正利用の監視のために一定期間保存される場合があります。
- 共有リンク: 会話の共有リンクを作ると、リンクを知る人が閲覧できます。作成済みのリンクを定期的に見直し、不要なものは削除します。
- 連携アプリ・拡張機能: メール、カレンダー、クラウドストレージなどと連携すると、AIが参照できる範囲が一気に広がります。必要な権限だけを許可します。
- アカウントの保護: 強いパスワードと多要素認証を設定します。アカウントが乗っ取られれば、過去の会話がすべて読まれてしまいます。
- メモリ機能: AIが過去の会話内容を覚える機能がある場合、何が記憶されているかを定期的に確認し、不要な記憶は削除します。
8. 上級編:組織としてAI利用を統制する
会社、学校、病院、自治体などの組織では、個人の注意だけでは限界があります。上級編では、組織の担当者が整えるべき仕組みを解説します。経済産業省と総務省のAI事業者ガイドラインは、AIの利用者にも、安全性やプライバシーへの配慮を求めています。
利用ルールの策定:禁止だけでなく「使える道」を示す
利用を全面的に禁止すると、従業員は個人のスマートフォンなど、会社が把握できない手段で使い始めます。これがシャドーAIです。禁止一辺倒ではなく、使ってよいサービス、入力してよい情報、申請の手順を明確にするほうが、結果的に情報を守れます。
| ルールに含める項目 | 具体例 |
|---|---|
| 目的と適用範囲 | 対象者(正社員、派遣、委託先)、対象サービス、対象業務 |
| 承認済みサービス | 利用してよいAIの一覧と、申請・変更の窓口 |
| 入力禁止情報 | 個人情報、取引先の機密、未公開の財務情報、認証情報など |
| 情報の区分 | 社外秘などの機密区分と、区分ごとの入力可否 |
| 出力の確認 | 人による確認義務、外部への公表前の承認、著作権・誤情報への注意 |
| 事故時の対応 | 報告窓口、初動手順、規制当局や本人への通知の判断 |
| 教育と見直し | 年次研修、ルールの定期見直し |
技術的な対策:ルールを守りやすい環境をつくる
- 法人向けサービスの契約: 学習への不使用、保持期間、データの所在地、再委託先、事故時の通知を契約書で確認します。
- シングルサインオンと権限管理: 誰が使っているかを把握し、退職者のアクセスを確実に止めます。
- DLP(情報漏えい対策): マイナンバーやカード番号などのパターンを検知し、入力前に警告・遮断します。
- ログの取得と監査: 誰がいつ何を入力したかを、プライバシーに配慮しながら記録します。
- ネットワークでの制御: 未承認のAIサービスへのアクセスを制限し、承認済みサービスへ誘導します。
- 国内で完結する環境の検討: 機密性が高い業務では、国内のデータセンターや自社環境で動かす選択肢も考えます。
9. AIエージェントと外部連携の新しいリスク
近年は、AIがメールを読み、ファイルを操作し、他のシステムを動かす「エージェント」型の利用が広がっています。このとき重要なのが、AIに与える権限です。AIが読み取れる範囲が広いほど、悪意ある文章を読み込んだ際の被害も大きくなります。ウェブページやメールに仕込まれた命令でAIが誘導される「プロンプトインジェクション」は、現在も完全な対策が確立していない課題です。権限は最小限にとどめ、重要な操作は人が承認する設計にしてください。
10. 日本の法制度と契約の確認ポイント
| 確認事項 | 関連する主な規律 | 実務での問い |
|---|---|---|
| 個人データの入力 | 個人情報保護法(利用目的、安全管理、委託先の監督、第三者提供) | 入力は目的の範囲内か。事業者は入力内容を自社の目的で使うか |
| 海外事業者の利用 | 個人情報保護法(外国にある第三者への提供) | サーバーの所在国は。移転先の制度は確認したか |
| マイナンバー | 番号法 | 入力する必要が本当にあるか(原則としてない) |
| 営業秘密 | 不正競争防止法 | 秘密管理性を損なわない環境か |
| 取引先の情報 | NDA、業務委託契約 | 契約上、第三者サービスへの入力が許されるか |
| 医療・法律・教育 | 刑法、弁護士法、各種ガイドライン | 守秘義務に照らして許される環境か |
11. ステップごとの実践ガイド:入力前の判断手順
ここでは、AIに文章を入力する直前に使える判断手順を、順を追って示します。慣れれば10秒ほどで判断できるようになります。
① まず:入力しようとしている情報を分解する
貼り付ける文章に、人の名前、連絡先、金額、会社名、場所、病気、認証情報などが含まれていないかを、さっと目で確認します。長い文章ほど、見落としが増えます。検索機能で「@」「http」「株式会社」「様」などの語を探すのも有効です。
② 次に:目的に必要な情報だけに絞る
「この情報がなくても、目的は達成できるか」と自問します。多くの場合、答えは「はい」です。要約、翻訳、校正、アイデア出しの大半は、固有名詞なしで成立します。
③ その次に:赤・黄・緑で仕分ける
冒頭の三段階の区分に当てはめます。赤の情報が含まれるなら、入力を中止します。黄色なら、加工するか、承認済みの環境でのみ扱います。緑なら、そのまま進めます。
④ そして:使う環境を確認する
いま使っているのは、個人用のアカウントか、会社が契約した環境かを確認します。会社の業務で個人用アカウントを使うのは、避けるべきです。会社の承認なしに個人のAIアカウントへ業務情報を入力することは、多くの組織で規程違反とされます。
⑤ 最後に:出力も点検して記録する
AIの出力にも、誤りや、他人の情報が紛れ込んでいる可能性があります。公開や送付の前に、必ず人が確認してください。また、組織では、重要な用途について、使ったAI、入力した情報の区分、確認者を記録しておくと、後から経緯を説明できます。
12. 実例で学ぶ:日常と仕事の場面別ガイド
ここからは、具体的な場面で「どう入力を変えればよいか」を見ていきます。以下の例はすべて、理解のために作成した架空の例です。
| 場面 | 避けたい入力 | 安全な入力の工夫 |
|---|---|---|
| 営業:商談メールの下書き | 取引先の社名、担当者名、見積金額をそのまま貼り付ける | 「A社の担当者に、納期の遅れをお詫びし、新しい日程を提案するメール」と状況だけを伝える |
| 人事:評価コメントの推敲 | 従業員の氏名、部署、病気や家庭の事情を含む文章 | 氏名と属性を外し、「責任感はあるが、報告が遅れがち」など一般的な表現に変える |
| 経理:数式や集計の相談 | 実際の売上表、取引先名、口座情報 | 同じ構造の架空データで、関数や手順だけを相談する |
| エンジニア:不具合の調査 | 設定ファイルの丸ごと貼り付け(認証情報を含む) | 認証情報を置き換えた最小の再現コードとエラーメッセージだけを渡す |
| 医療事務:書類の文面作成 | 患者の氏名、病名、診療内容 | 一般的な案内文のひな形づくりに限定し、個別情報は後から手入力する |
| 教員:所見や通知文の作成 | 児童・生徒の氏名、成績、家庭の状況 | 個別の事情を除いた文例を作り、個人に関する記述は自分で追加する |
| 就職活動:エントリーシートの添削 | 氏名、大学名、住所、家族の情報が分かる文章 | 個人が特定されない形に整えてから添削を依頼する |
| 家計・健康の相談 | 口座番号、診断書の全文、他人の病状 | 年代、おおまかな収支、症状の一般論にとどめる |
13. ケーススタディ
ケース1:ソースコードの入力が問題となった事例(2023年)
報道によれば、サムスン電子の半導体部門の従業員が、業務上のソースコードや会議の内容をChatGPTに入力したとされています。従業員にとっては、バグの修正や議事録作成という、ごく普通の業務効率化でした。しかし、入力した情報が外部事業者の管理下に置かれることになり、同社は生成AIの利用を制限する方針をとったと伝えられています。
学べる点: 善意の効率化でも情報流出につながり得ること。個人の判断に任せるだけではリスクを管理できないこと。禁止だけでなく、承認済みの代替手段を用意する必要があることです。
ケース2:サービス側の不具合による情報の露出(2023年)
2023年3月、ChatGPTで不具合が起き、一部の利用者に他の利用者の会話タイトルなどが表示されたと、提供企業が公表しました。提供企業は、特定の期間に一部の有料プラン利用者の支払い関連情報が表示された可能性があることも説明しています。
学べる点: 利用者が気をつけていても、サービス側の障害で情報が見られてしまう可能性を示しています。重要なのは、どれほど安全性の高いサービスでも、入力した情報がゼロリスクにはならないことです。だからこそ、そもそも入力しないという選択が最も確実な防御になります。
ケース3:共有機能が漏えい経路になる(2025年)
2025年には、AIとの会話を共有するためのリンクが、検索エンジンの結果に表示されるようになっていたことが報じられました。提供企業は、該当する機能を取りやめたと説明しています。利用者は「知人に見せる」つもりでリンクを作っていても、設定によっては、より広い範囲に公開される可能性がありました。
学べる点: 共有リンクの作成は「公開」に近い行為だということです。作成するときは、会話に個人情報や機密情報が含まれていないかを確認し、不要になったリンクは削除してください。
ケース4:架空の事例「中堅メーカーの法務部門」
以下は、複数の典型的な状況をもとにした架空の事例です。実在の企業や個人を指すものではありません。
従業員300名ほどの製造業の法務部門で、担当者が取引基本契約書の確認を急ぎ、契約書全文を個人アカウントの生成AIに貼り付けて、リスクの洗い出しを依頼しました。契約書には、取引先名、単価、秘密保持条項が含まれていました。後日、監査で入力履歴が見つかり、NDA違反の可能性として取引先への説明が必要になりました。
会社は、この件を受けて、次の改善を行いました。法人向けの契約を結んだ承認済みサービスの導入、入力禁止情報の明文化、契約書は固有名詞を伏せたうえで条項単位でのみ相談できるというルール、年次研修の実施です。ルールを決めるだけでなく、安全に使える環境を用意したことが、再発防止の決め手となりました。
14. 実践的な活用方法
個人が今日からできること
- AIサービスの学習利用と履歴の設定を確認する
- 共有リンクと連携アプリの一覧を見直す
- アカウントに多要素認証を設定する
- 写真を入力する前に、位置情報などのメタデータを削除する
- 家族と「AIに入力しない情報」の基準を話し合う
家族を守るための工夫
高齢の家族がいる場合は、AIで作られた声や文章による詐欺にも備える必要があります。家族だけが知る合言葉を決めておく、お金の話は必ず別の手段で本人に確認する、といった習慣が有効です。また、災害時の避難計画や在宅状況など、住まいの安全に関わる情報も、AIに具体的に入力しないほうが安全です。
組織が導入するときの進め方
| 段階 | 行うこと | 担当の目安 |
|---|---|---|
| 現状把握 | 従業員が使っているAIと、入力している情報の実態を調査する | 情報システム部門、各部署 |
| 方針決定 | 利用ルールの草案を作り、経営層の承認を得る(稟議) | 経営層、法務、情報セキュリティ |
| 環境整備 | 承認済みサービスの契約、権限管理、DLPの導入 | 情報システム部門 |
| 周知と教育 | 研修、事例共有、相談窓口の設置 | 人事、情報セキュリティ |
| 運用と改善 | ログの確認、事故対応、半年から1年ごとのルール見直し | 情報セキュリティ、法務 |
15. メリットと限界
メリット
入力に気をつけることは、AIの活用を妨げるものではありません。むしろ、安心して使い続けるための土台になります。
| 対象 | 得られるメリット |
|---|---|
| 個人 | 大切な情報を守りながら、AIの利便性を安心して使える |
| 組織 | 情報漏えいや契約違反のリスクを下げ、従業員が迷わず使えるため活用が進む |
| 取引先・顧客 | 情報を適切に扱う会社だという信頼が高まる |
| 社会全体 | 利用者が安心できる環境が、AIの健全な普及を支える |
限界
- 完全匿名化は難しい: 複数の情報の組み合わせで個人が特定される可能性は、残り続けます。
- オプトアウトは万能ではない: 学習に使われなくても、保存や閲覧の可能性は別に存在します。
- 技術的対策にも限界がある: DLPは、定型的な情報は検知できても、文脈で機密になる情報を見逃すことがあります。
- 規約は変わる: サービスの利用規約や設定は、予告なく変更されることがあります。定期的な確認が必要です。
- この記事の限界: 法令の適用は個別の事情により異なります。法改正も続いているため、最新の公式情報を確認してください。
16. ベストプラクティス
- 入力前に「この情報は、本当に必要か」と自問する
- 赤・黄・緑の三段階で情報を仕分ける習慣をつける
- 業務では、会社が承認した環境だけを使う
- 固有名詞は置き換え、属性は一般化する
- 設定、共有リンク、連携アプリを四半期ごとに見直す
- AIの出力は、必ず人が確認してから使う
- うっかり入力してしまったら、隠さずに早く報告する
17. よくある間違い
| 間違い | なぜ問題か | 正しい考え方 |
|---|---|---|
| 履歴を消せば安全だと思う | 事業者側に一定期間残る場合がある | 消す前に、そもそも入力しない |
| 氏名を消せば匿名になると思う | 他の情報との組み合わせで特定できる | 属性や出来事も一般化する |
| 有料版だから安全だと思う | 個人向け有料版は、データの扱いが無料版と近い場合がある | 契約内容と設定を確認する |
| 個人アカウントを仕事に使う | 会社の管理が及ばず、規程違反になり得る | 承認済みの環境を使う |
| 画像は文字よりも安全だと思う | 画像には氏名、番号、位置情報が含まれる | 画像も文章と同様に扱う |
| AIは人に見られていないと思う | 品質改善や不正対策で確認される場合がある | 人に見られても困らない情報だけを入力する |
| 禁止すれば使われなくなると思う | 個人の端末で隠れて使われる(シャドーAI) | 安全に使える道を用意する |
18. 専門家の視点からの提言
以下は、公的ガイドラインの趣旨と実務の知見をもとに、本記事の編集方針として整理した提言です。特定の個人・団体の発言ではありません。
- 情報セキュリティの観点: AIを「社外の委託先」と見なし、委託先に渡してよい情報かどうかで判断する。
- 法務の観点: 個人情報、営業秘密、契約上の秘密の三つを、別々に確認する。どれかに該当すれば、慎重に扱う。
- 人事・教育の観点: 禁止の通知だけで終わらせず、具体例を使った研修と、相談しやすい窓口を整える。
- 経営の観点: AIの利用は、禁止か自由かの二択ではない。リスクに応じた段階的な運用を設計する。
- 個人の観点: 迷ったら入力しない。便利さよりも、取り返しのつかなさを優先して考える。
19. よくある質問(FAQ)
Q. AIに入力した内容は、必ず学習に使われますか?
必ずではありません。サービスの種類、契約、設定によって異なります。個人向けのサービスでは使われる設定が初期値のこともあり、法人向けやAPIでは使われないことが多いものの、例外もあります。必ず最新の規約を確認してください。
Q. 履歴を削除すれば、情報は完全に消えますか?
画面上から消えても、事業者側で一定期間保存される場合があります。保存期間や削除の扱いは、プライバシーポリシーなどで確認できます。法的な理由で保全が求められる場合もあります。
Q. 自分自身の情報なら、入力しても問題ありませんか?
法律上は、自分の情報を自分の判断で扱うことは可能です。ただし、一度入力した情報を取り戻せないことを踏まえ、パスワード、マイナンバー、カード番号などは避けてください。
Q. 会社でAIを使いたいとき、まず何をすればよいですか?
まず、自社の利用規程と、承認済みのサービスがあるかを確認します。なければ、情報システム部門や法務部門に相談してください。独断で個人アカウントを使うことは避けましょう。
Q. 氏名を「Aさん」に置き換えれば、顧客情報を入力してもよいですか?
氏名だけでは不十分な場合があります。勤務先、役職、出来事などから特定される可能性があるためです。属性も一般化し、加えて、そもそも目的に必要な情報かを見直してください。
Q. 画像や音声を入力しても大丈夫ですか?
画像や音声には、顔、声、位置情報、背景に写り込んだ情報が含まれます。文章と同様に慎重な扱いが必要です。入力前に、メタデータを削除し、写り込みを確認してください。
Q. 子どもにAIを使わせるとき、気をつけることは何ですか?
名前、学校名、顔写真、住所などを入力しないことを、具体的な例とともに伝えてください。学校で使う場合は、学校の方針と、文部科学省のガイドラインの確認も必要です。
Q. 万が一、機密情報を入力してしまったらどうすればよいですか?
まず、隠さずに、上長や情報セキュリティの担当者に報告してください。認証情報であれば、直ちに無効化して再発行します。会話の削除、共有リンクの削除、サービス提供者への問い合わせも検討します。個人情報の漏えいが疑われる場合は、法令上、個人情報保護委員会への報告や本人への通知が必要となることがあります。判断は、法務部門などと相談して進めてください。
Q. 国内のサービスなら安全ですか?
国内のサービスは、海外移転の論点が小さくなる利点があります。しかし、安全性は、保存期間、アクセス管理、契約、運用体制など多くの要素で決まります。国内かどうかだけで判断せず、同じ観点で確認してください。
Q. 今後、法律はどう変わりますか?
個人情報保護法は、定期的な見直しが予定されており、AIに関する議論も続いています。最新の情報は、個人情報保護委員会の公式サイトで確認してください。
20. 神話と事実
| よくある思い込み | 事実 |
|---|---|
| AIは機械だから、情報が人に知られることはない | 事業者側の人や委託先が、条件付きで内容を確認する場合がある |
| 履歴を削除すれば完全に消える | 一定期間保存される場合や、法的な保全が求められる場合がある |
| 有料版なら必ず学習に使われない | プランにより異なる。設定と契約の確認が必要 |
| 名前を伏せれば個人情報ではない | 他の情報と照合して特定できれば、個人情報に当たり得る |
| 大手のサービスなら絶対に安全 | どのサービスにも障害や設定ミスのリスクはある |
| 禁止すれば情報は守られる | 代替手段がなければ、隠れた利用が増える |
21. 実践チェックリスト
入力の前、設定の見直し、組織の運用、それぞれの場面で使えるチェックリストです。印刷して、デスクの近くに置いておくこともおすすめします。
| 場面 | 確認項目 | 確認 |
|---|---|---|
| 入力前 | マイナンバー、パスワード、カード番号、本人確認書類が含まれていない | ☐ |
| 入力前 | 他人の個人情報や要配慮個人情報が含まれていない | ☐ |
| 入力前 | 取引先の資料や、NDAの対象情報が含まれていない | ☐ |
| 入力前 | 目的に必要な最小限の情報に絞った | ☐ |
| 入力前 | 固有名詞を置き換え、属性を一般化した | ☐ |
| 入力前 | 承認済みの環境(会社の契約など)を使っている | ☐ |
| 設定 | 学習利用と履歴の設定を確認した | ☐ |
| 設定 | 共有リンクと連携アプリを見直した | ☐ |
| 設定 | 多要素認証を有効にした | ☐ |
| 組織 | 入力禁止情報を明文化し、周知した | ☐ |
| 組織 | 承認済みサービスと申請窓口を用意した | ☐ |
| 組織 | 事故時の報告手順を決め、研修を行っている | ☐ |
| 出力後 | 内容を人が確認し、他人の情報が含まれていないか点検した | ☐ |
22. まとめ
AIは、使い方を誤らなければ、私たちの仕事と暮らしを豊かにする強力な道具です。そして、その使い方の核心は、驚くほど単純です。入力は「送信」であり、送った情報は取り戻せないということ。この一点を忘れなければ、新しいサービスが登場しても、自分で判断できます。
マイナンバー、認証情報、金融情報、本人確認書類、他人の個人情報、要配慮個人情報、営業秘密。これらは、どのサービスでも入力しないと決めてください。それ以外の情報も、加工し、最小限にし、適切な環境で扱う。この三つの習慣が、あなたと、あなたの大切な人、そして組織を守ります。
今日、ひとつだけ行動するなら、お使いのAIサービスの設定画面を開き、学習への利用と共有リンクを確認してください。数分の確認が、将来の大きな後悔を防いでくれます。
23. 重要ポイントのまとめ
- 入力は送信である。送った情報は取り戻せないと考える
- 学習、保存、閲覧は別の問題。三つを分けて確認する
- マイナンバー、認証情報、カード情報、本人確認書類は入力しない
- 他人の情報と要配慮個人情報は、特に慎重に扱う
- 氏名を消しただけでは匿名にならない。属性も一般化する
- 業務では、会社が承認した法人向け環境だけを使う
- 組織は、禁止だけでなく、安全に使える道を用意する
- 設定、共有リンク、連携アプリは定期的に見直す
- 迷ったら入力しない。事故が起きたら早く報告する
24. おすすめの参考資料
以下は、本記事の理解を深めるための公的資料の種類です。名称や公開場所は更新されることがあるため、各機関の公式サイトで最新版をご確認ください。
| 資料 | 発行機関 | 内容 |
|---|---|---|
| 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等 | 個人情報保護委員会 | 個人データを入力する際の留意点 |
| AI事業者ガイドライン | 総務省・経済産業省 | 開発者・提供者・利用者それぞれの取り組み |
| 初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン | 文部科学省 | 学校現場での利用と個人情報の扱い |
| 営業秘密管理指針 | 経済産業省 | 営業秘密として保護されるための管理方法 |
| 情報セキュリティ関連の啓発資料 | IPA(情報処理推進機構) | 組織・個人向けのセキュリティ対策 |
| 個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン | 個人情報保護委員会 | 法律の解釈と実務上の留意点 |
25. 信頼できる外部情報源
以下の公式サイトで、最新の法令、ガイドライン、注意喚起を確認できます。
| 機関 | URL | 主な用途 |
|---|---|---|
| 個人情報保護委員会 | https://www.ppc.go.jp/ | 個人情報保護法、生成AIに関する注意喚起、漏えい時の報告 |
| 総務省 | https://www.soumu.go.jp/ | AI事業者ガイドライン、情報通信政策 |
| 経済産業省 | https://www.meti.go.jp/ | AI事業者ガイドライン、営業秘密、不正競争防止法 |
| 文部科学省 | https://www.mext.go.jp/ | 教育分野の生成AI利活用ガイドライン |
| IPA(情報処理推進機構) | https://www.ipa.go.jp/ | 情報セキュリティの啓発資料と対策 |
| デジタル庁 | https://www.digital.go.jp/ | 行政における生成AI利活用の指針 |
| e-Gov法令検索 | https://laws.e-gov.go.jp/ | 法令の条文の確認 |
| 警察庁 | https://www.npa.go.jp/ | サイバー犯罪・詐欺への注意喚起 |
本記事の内容は2026年10月時点の情報に基づいています。法令、ガイドライン、各サービスの仕様は変更されることがあるため、実際の判断の前に、必ず最新の公式情報をご確認ください。本記事は一般的な情報提供を目的としており、個別の法的助言ではありません。
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