生成AIを試したいのに、会社情報、社内情報、顧客情報、個人情報、機密情報のうち、何を入力してよいか決められない。漏えいが心配で止まる一方、確認しないまま文章や表を貼り付けるのも避けたい。
先に結論です。生成AIに入力してよい情報を、サービス名だけで一律に決めることはできません。最初の1件では、入力候補を次の3つに分け、保護対象または判断不能の情報が混じったら止めます。
- 公開情報：すでに公開され、今回の利用目的と利用条件を確認できる情報
- 社内の非機密情報：社内ルール上、非機密として扱えると確認できる情報
- 個人情報・機密情報・契約制限または判断不能の情報：そのまま入力せず、確認が終わるまで保留する情報
この3分類は、政府の安全基準や法的判定ではありません。公的資料が示す入力範囲、提供者の条件、情報管理、人の判断という論点を、AI導入の初期段階にいる人が使えるように整理した、本稿の編集上の判断補助です。
公的資料が示していることと、この記事の提案
まず、根拠資料の記述と、この記事の提案を分けます。
事実として、AI事業者ガイドライン（第1.2版）別添は、機密情報の流出をAIに伴うリスク例の一つとして扱っています。個人情報、会社の知識、知的財産などを含むプロンプトや、外部サービス・データの接続に伴う意図しない情報流出を考える論点になります。ただし、この資料はどの情報を入力してよいかを3分類で決めるものではありません。
生成AIサービスの利用に関する注意喚起等は、個人情報取扱事業者が個人情報を含むプロンプトを入力する場合、特定した利用目的の達成に必要な範囲かを確認することを示しています。また、本人同意なしに個人データを入力し、応答以外の目的で扱われる場合には、提供者が機械学習に利用しないことなどを確認するよう示しています。一般利用者についても、個人情報が学習に利用され得るリスクを踏まえ、利用規約やプライバシーポリシーなどを十分に確認して適切に判断するよう注意を促しています。
AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、プライバシーの保護や、状況に応じた人間の判断の介在を論点として示しています。ただし、特定のサービスが入力を保存しない、学習に使わない、漏えいしないという保証を示す資料ではありません。
また、行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドラインは、政府の情報システムと職員向けの資料です。目的、範囲、権限、リスク対応、人の判断を考える際の公開資料として参照できますが、民間の中小企業にそのまま義務として適用するものではありません。
ここからの3分類、入力前確認カード、最初の1件の選び方は、これらの論点を初心者向けに落とし込んだ編集上の提案です。公式標準、法的な安全判定、漏えい防止の保証ではありません。
入力候補を3分類する
| 分類 | 入力候補の例 | 最初にすること | 止める条件 |
|---|---|---|---|
| 公開情報 | 自社サイトにすでに掲載した説明文、公開済みの案内、公開資料 | 利用目的、素材の利用条件、社内ルール、選んだサービスの現在の規約・プライバシーポリシーを確認する | 利用条件やサービス側の取扱いが確認できない。公開済みでも契約・第三者の利用条件が不明 |
| 社内の非機密情報 | 社内ルール上、非機密と確認済みの業務手順の一部、個人や顧客を特定しない練習用情報 | どの範囲が非機密か、利用目的に必要な範囲か、サービス条件に反しないかを確認する | 社内ルール上の分類がない。会社の知識、知的財産、契約制限、第三者情報が混ざる |
| 個人情報・機密情報・契約制限または判断不能 | 顧客名や連絡先、個人に関する情報、未公開情報、知的財産、秘密情報、契約で外部提供が制限された情報、提供者の利用条件が不明な情報 | そのまま入力せず、目的、必要範囲、社内規程、契約、提供者の条件、確認責任者を確かめる | 確認が終わっていない。許可された代替素材がない。入力可否を説明できない |
大切なのは、分類名だけで安全と決めないことです。公開情報でも、利用目的や素材の利用条件、選んだサービスの規約を確認します。社内の非機密情報でも、社内ルールに根拠がなければ判断不能として止めます。1つの入力に複数の情報が混ざる場合は、保護対象または判断不能側に寄せて考えるのが保守的です。
最初の1件を選ぶ5ステップ
1. 出力を人が読める、小さな業務を1つ選ぶ
最初は、失敗しても影響を限定でき、出力を人が読んで確認できる業務にします。たとえば、公開済みの説明文を社内向けのたたき台に整理する、許可された合成データを分類案にする、といった範囲です。
初回の候補からは、次を外します。
- 顧客情報、個人情報、契約情報、機密情報を使う業務
- 人の確認なしに顧客へ送る、公開する、配布する業務
- 金額、契約、採用、評価など影響の大きい判断を確定する業務
- API連携、外部システムへの書き込み、AIエージェントの自律実行
低リスクに見える業務でも、リスクがゼロになるわけではありません。初回は範囲を狭くし、確認できる状態を作ることが目的です。
2. 入力を項目ごとに書き出す
社内資料を入力するとまとめず、実際に貼る項目を分解します。
- 文章や表のどの部分を使うか
- 人名、会社名、連絡先、識別番号が含まれるか
- 未公開の価格、契約条件、予定、ノウハウが含まれるか
- その素材の利用目的と、利用してよい範囲は何か
- 生成AIに渡した後の出力を誰が読むか
1つでも中身が分からない項目があれば、判断不能と記録します。入力全体を社内資料だから大丈夫とまとめないでください。
3. 3分類し、判断不能なら入力しない
各項目に、公開情報、社内の非機密情報、保護対象または判断不能のいずれかを付けます。
個人情報、機密情報、知的財産、契約で外部提供が制限された情報、提供者の条件を確認できない情報があれば、そのまま入力しません。匿名化、マスキング、削除、合成データを使う場合も、それだけで安全または適法になるわけではありません。社内で許可された方法か、元データの再識別や契約上の制限が残っていないかを確認します。
4. 入力前の確認先を決める
最低限、次の順で確認します。
- 利用目的と必要範囲：この入力は、決めた目的に本当に必要か
- 社内ルールと契約：社内規程、顧客・取引先との契約、素材の利用条件に反しないか
- サービス提供者の条件：選んだサービスの現在の利用規約、プライバシーポリシー、データ利用や機械学習への利用に関する説明を確認したか
- 人の確認者：入力可否を判断できる業務責任者、情報管理の担当者、契約・法務の確認担当など、社内で権限を持つ人は誰か
サービス提供者の条件は、サービスごとに異なります。別のサービスの説明や、古い記事の記憶を代用しないでください。特定のサービスを記事内で名指しするなら、そのサービスの最新の条件と社内の契約・ルールを別途確認する必要があります。
5. 許可された素材だけで試し、人が出力を確認する
確認が終わったら、許可された公開素材、社内で非機密と確認された素材、または許可された匿名化済み・合成素材だけで試します。出力はまず確認用のたたき台にとどめ、外部送信、自動配布、システムへの書き込みは行いません。
出力が自然でも、正確とは限りません。元の素材との照合、不足情報の推測がないか、読み手に誤解を与えないかを人が確認します。特に、出力が大きな影響や害につながり得る場合は、入力チェックだけで終わらせず、適切な人の判断を残します。人が確認しても、正確性や安全性が保証されるわけではありません。
入力前確認カード
以下は、最初の1件を記録するための編集上のテンプレートです。社内規程、契約、法務・情報管理の確認を置き換えるものではありません。
最初の1件 入力確認カード
- 対象業務：
- この入力で作るもの：
- 出力を読む人：
- 使う入力項目：
- 各入力項目の分類：
- 公開情報：
- 社内の非機密情報：
- 保護対象または判断不能：
- 利用目的と必要範囲の確認：
- 社内規程・契約・素材の利用条件の確認：
- 選んだサービスの現在の規約・プライバシーポリシー・データ利用条件の確認：
- 入力可否を確認する人：
- 確認できない場合の戻し先：
- 初回の停止条件：
- 出力を人が確認する項目：
- 見直し日：
判断不能の欄が空になるまで確認できない場合、その業務はまだ試しません。許可された代替素材があるなら、目的と範囲を変えずに置き換えられるかを確認します。代替素材を使う場合も、承認された方法であることを記録します。
仮想例：公開済みの説明文を社内たたき台にする
ここからは仮想例です。実在の顧客事例、MASTER key株式会社の導入事例、実測結果ではありません。
自社サイトにすでに掲載した架空の製品説明文1件を、営業新人が読む短い箇条書きへ整理する業務を考えます。
- 目的：公開済みの説明文を、社内で確認するたたき台に整理する
- 入力：公開済みの説明文だけ。顧客名、個人情報、未公開の価格、契約条件、未公開ロードマップは含めない
- 分類：公開情報に見えるが、素材の利用条件と選んだサービスの現在の条件を確認する
- 出力：営業新人向けの箇条書き3点。外部送信や公開はしない
- 人の確認：元の説明文と一文ずつ照合し、素材にない効果や数値を足していないか確認する
- 停止条件：公開説明文に非公開情報が混ざっていた、サービス条件を確認できない、社内の確認者が決まっていない場合は入力しない
この例の公開情報だから入力してよいという結論は、あらかじめ決まっていません。確認した結果として許可できる場合に限り、最初の小さな試行へ進みます。
このテーマと別のテーマを分ける
| 今回扱うこと | 今回扱わないこと |
|---|---|
| 入力候補を分類し、入力前に止める条件を決める | サービスの料金・性能・契約を比較して選ぶ |
| 利用目的、必要範囲、社内ルール、提供者の条件を確認する | API、RAG、外部システム連携を設計する |
| 最初の1件を人が確認できる範囲に絞る | AIエージェントの権限、自律実行、本番運用を設計する |
| 生成後に人が確認する必要があることを境界として示す | 特定業務の出力レビュー手順や法務判断を完結させる |
入力可否の確認と、生成後の出力レビューは別の工程です。入力が許可されたとしても、出力の正確さや業務上の妥当性が自動的に決まるわけではありません。
MASTER key側の考え方
ここからは、根拠資料の記述ではなく、MASTER key側の発信上の考え方です。
AI導入をツール名や機能一覧から始めるのではなく、まず1つの業務について、何を入力し、どの範囲なら許可でき、誰が確認し、どこで止めるかを決める。こうした入力前の判断を小さな業務設計として扱うことで、AI活用を業務変革の入口として考える会話につなげやすくなります。
ただし、本稿がMASTER key株式会社やAX事業部の認知、信頼、問い合わせ、顧客成果につながったことは観測されていません。このテーマの検索需要、記事単位のクリック、読者の直接反応も未検証です。
まとめ
生成AIに入力してよい情報を考えるときは、次の順で進めます。
- 人が出力を確認できる、小さな業務を1件選ぶ
- 入力を項目ごとに書き出す
- 公開情報、社内の非機密情報、保護対象または判断不能に分類する
- 判断不能や保護対象は入力せず、目的、必要範囲、社内ルール、契約、提供者の条件、確認者を確かめる
- 許可された素材だけで試し、出力を人が確認する
3分類は公的基準でも、法的判定でも、匿名化や合成データの安全保証でもありません。最初の1件を安全側に小さくするための編集上の判断補助として使い、確認できないものは入力しないでください。