AIに入れていい情報・ダメな情報 — 迷わなくなる「3分類」のシンプルな考え方

「この資料、ChatGPTに要約させていいのかな?」— AIを業務で使うとき、誰もが一度は手が止まる瞬間です。会社にルールがなければ、判断は個人まかせになります。

この記事では、迷わなくなるための「3分類」を紹介します。覚えるのは3つだけです。

分類1: 公開してよい情報 → AIに入れてOK

自社のWebサイトに載っている情報、プレスリリース、一般的な業界知識。すでに世の中に出ている情報は、AIに入れても新たなリスクはほぼ生まれません。

「この文章、Webに載せても問題ないか?」と自問して、YESならこの分類です。

分類2: 社内限りの情報 → 会社が承認し、契約内容を確認した環境だけOK

未発表の企画、社内の売上数値、会議の議事録。漏れたら困るが、業務でAIに手伝ってほしいのは、たいていこの分類の情報です。

ここで重要なのが、個人向けの無料AIと、会社が契約するAIではデータの扱いが違うことです。法人向け契約では多くの場合、入力内容をAIの学習に使わない(=他人への回答に混ざらない)設定が選べます。ただし「法人向け」という名前だけでは安心できません。学習に使われない設定か・保存期間はどれだけか・誰がアクセスできるかを会社が契約で確認していることが条件です。会社が承認した環境があるならその中で使う、なければこの分類の情報は入れない。これが原則です。

分類3: 機微情報 → AIに入れない

個人情報(氏名・連絡先・マイナンバー)、顧客から預かったデータ、パスワードや認証情報。この分類は、法人向けAIでも入れないのが安全です。

理由は2つあります。第一に、一度入力した情報は、利用者の側から完全に消せたことを確認できないこと。誤送信のメールは謝罪できますが、AIへの入力は「確実になかったことにする」手段が利用者にはありません。第二に、AIエージェント時代にはAI自身がだまされて情報を持ち出す攻撃が実証されていることです。米NSA(国家安全保障局)は公式ガイダンスで、AIエージェントを狙う攻撃手法と統制の必要性を警告しています(原文: https://media.defense.gov/2026/Jun/02/2003943289/-1/-1/0/CSI_MCP_SECURITY.PDF )。AIに渡っている情報が多いほど、事故のときに失うものが大きくなります。

迷ったら「1段階厳しい方」に倒す

「これは社内限り? 機微?」と迷う情報は、必ず出てきます。初期ルールとしては、迷ったら厳しい方の分類として扱うのが安全です。判断に自信がなければ、入れずに人間が処理すればよいだけです。

分類に「グレーゾーン一覧」を作り込む必要はありません。運用しながら、実際に迷った事例だけをルールに追記していく方が、現実に合ったルールになります。

この3分類を会社のルールにするには

この3分類は、そのまま社内ルールの土台になります。1週間で作れる最小セットの手順を別記事にまとめています(アンケート文・周知文つき・コピペ可)→ https://note.com/genten_kei/n/nb689f4b4046f

本格的な条文形式のガイドラインひな形も無料で公開しています → https://note.com/genten_kei/n/n53a19a110667

用語集

・法人向けAI: 企業契約で提供されるAIサービス。入力を学習に使わない設定等が選べることが多いが、契約内容の確認が前提
・機微情報: 個人情報や顧客データなど、漏れたときの影響がとくに大きい情報
・AIエージェント: 目的を与えると、ツールを使って作業まで実行するAI

本記事はAI(Claude)を活用して執筆し、公開前に人間がレビューしています。

英語圏の一次情報は、記事になる前にXで頭出ししています