生成 AI で文章を要約したり、メールの下書きを作ったりするときは、元になる情報を入力する必要があります。
この「入力する」という操作は簡単です。文章を貼り付け、ファイルを添付し、送信ボタンを押せば処理が始まります。検索や社内チャットと画面が似ているため、外部のサービスへ情報を渡している感覚を持ちにくいこともあるでしょう。
だからこそ、送信した後ではなく、送信する前に立ち止まれる基準が必要になります。
生成 AI へ入力してよいかは、情報の種類だけでは決まりません。「何を入力するか」「どの利用環境へ入力するか」「社内や契約上の許可があるか」の3つをそろえて確認します。
この記事では、会社で生成 AI を使う人が、自分で確認できる共通の判断材料を整理します。特定のサービスや契約で個人情報・機密情報を扱ってよいかという個別判断や、法的な判断までは行いません。
そもそも生成 AI を試す業務が決まっていない場合は、先に当事業ブログ記事『中小企業が生成AIを導入する前に、最初に整理したい業務』で、業務の目的と扱う情報を整理してみてください。この記事は、その次の段階として「候補の業務で、どの情報を入力できるか」を考える内容です。
入力可否は3つの層を重ねて判断する
入力前の確認は、次の3つに分けると整理しやすくなります。
| 確認する層 | 主な確認内容 | 確認先の例 |
|---|---|---|
| 情報 | 個人情報、顧客情報、認証情報、未公開情報などが含まれるか | 情報を管理する担当者、資料の管理区分 |
| 利用環境 | 学習、保存、人による確認、管理者の監査、外部連携の条件 | 公式資料、契約プラン、管理画面 |
| 社内・契約 | その目的で外部サービスへ入力する許可があるか | 社内規程、就業規則、顧客との契約、秘密保持契約 |
例えば、公開済みの自社情報であっても、会社が認めていない個人アカウントへ入力してよいとは限りません。反対に、会社が法人向けサービスを契約していても、顧客との契約で外部サービスへの提供が制限されていれば、契約内容の確認が必要です。
3つのうち1つでも確認できない場合は、その場では入力しません。情報の管理者、利用サービスの社内管理者、契約・個人情報を扱う担当者など、分からない項目を判断できる人へ確認します。
まず情報の中身を確認する
入力する文章やファイルに次の情報が含まれていないか確認します。
個人情報
氏名、住所、電話番号、メールアドレス、顔写真、従業員情報など、特定の人に関係する情報です。
個人情報保護委員会は、個人データを含む指示や質問を生成 AI サービスへ入力する場合、サービス提供者がそのデータを機械学習へ利用しないことなどを十分に確認するよう注意を示しています。機械学習とは、データからパターンを学び、AI の性能や応答を改善する仕組みです。
ただし、「学習に使われない」と確認できれば、すべての個人データを入力できるという意味ではありません。利用目的、本人との関係、自社の規程なども別に確認する必要があります。
顧客・取引先から預かった情報
問い合わせ内容、顧客名簿、商談記録、発注内容、アクセス解析資料などです。
自社の担当者が業務で閲覧できる情報でも、別の事業者が提供する生成 AI サービスへ送信してよいとは限りません。顧客との合意や、業務委託契約で定められた利用範囲を確認します。
認証情報
パスワード、復旧コード、秘密鍵、API キーなどです。秘密鍵は暗号化や本人確認に使う、外部へ見せない鍵情報です。API キーは、システムが外部サービスへ接続するときに使う、パスワードに近い秘密の文字列です。
これらは、文章作成や要約の材料には必要ありません。認証情報は生成 AI へ入力せず、ダミーの文字列へ置き換えます。
誤って入力した場合は、会話履歴を消すだけで対応が終わるとは限りません。社内の管理担当者へ連絡し、その認証情報を無効にして再発行する必要があるか確認します。
営業秘密や社内の機密情報
非公開の技術情報、設計資料、原価、仕入れ条件、社内限定の計画などです。
「営業秘密」は法律上の意味を持つ言葉であり、どの情報が該当するかは管理状態などによって判断が変わります。この記事では法的な該当性を判断せず、社内で外部共有を制限している情報も含め、入力前に確認したい情報として扱います。
IPA の「テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン」でも、個人情報、組織の内部文書、秘密保持契約の対象情報などについて、入力を制限することが推奨されています。
未公開の情報
発表前の商品、価格改定、決算、人事、採用結果、提携、Web サイトへ公開する前の原稿などです。
後日公開する予定の情報でも、承認前の段階では共有できる相手や利用目的が限られている場合があります。公開予定があることと、現在入力してよいことを分けて考えます。
契約上、外部へ共有できない情報
秘密保持契約の対象資料、委託元から預かったデータ、再提供が制限された素材などです。
契約書に「生成 AI」と書かれていなくても、第三者への提供、再委託、外部のクラウドサービス利用に関する条件が関係する可能性があります。契約の解釈が必要な場合は、生成 AI の利用者だけで決めず、契約担当者や必要に応じて法律の専門家へ確認してください。
「学習されない」「保存されない」「人に見られない」は別の話
入力する情報を確認したら、次は実際に使うサービス、プラン、アカウント、設定を確認します。
ここで混同しやすいのが、次の違いです。
| 確認項目 | 確認したい意味 |
|---|---|
| モデル学習 | 入力や出力が、AI モデルの改善に利用されるか |
| 保存・保持 | 会話やファイルが、どこに、どのくらい残るか |
| 人による確認 | 品質改善、不正利用対策、問い合わせ対応などで担当者が確認する可能性があるか |
| 組織の監査 | 会社の管理者が入力内容を監査、保持、書き出しできるか |
| 外部連携 | 検索、クラウドストレージ、追加アプリなど別のサービスへ情報が渡るか |
モデル学習へ使われない場合でも、会話が保存されたり、組織の監査対象になったりすることがあります。履歴を削除できても、不正利用対策や法的義務のために一定期間保持される場合もあります。
「学習へ使わない」という1項目だけで、入力してよいとは決められません。
同じサービスでも個人向けと組織向けで条件が異なる
主要サービスの公式情報を見ると、同じサービス名でも利用環境によってデータの扱いが異なることが分かります。ここでの目的は優劣を決めることではなく、自社がどの条件で利用しているかを確認することです。
ChatGPT の確認例
OpenAI は、ChatGPT Business、Enterprise、Edu、API などでは、入力と出力を既定でモデルの学習や改善に使わないと説明しています。
一方、個人用ワークスペース (個人のアカウントや会話をまとめる利用領域) の ChatGPT Free、Plus、Pro では、モデル改善へのデータ提供が既定で有効になっており、設定で無効にできると案内されています。
したがって、「会社で ChatGPT を使っている」という説明だけでは足りません。会社管理のワークスペースか、個人用ワークスペースか、どのプランと設定で利用しているかを確認します。
Gemini の確認例
個人向けの Gemini Apps では、アクティビティの自動削除期間や人による確認、確認済みデータの保持について説明されています。2026年8月29日時点の公式情報では、アクティビティの自動削除は既定で18か月、人が確認した会話と関連データは最長3年間保持されるとされています。
一方、Google Workspace は、許可なく顧客の Workspace データを、Workspace 外の生成 AI モデルの学習や改善に利用しないと説明しています。
個人の Google アカウントで使っているのか、会社が管理する対象の Google Workspace 環境で使っているのかを区別します。
Microsoft Copilot Chat の確認例
Microsoft は、企業データ保護が適用される Microsoft Copilot Chat (旧称 Microsoft 365 Copilot Chat) のプロンプト (生成 AI へ送る指示や質問) と応答を、サービスの土台となる AI モデルの学習に使わないと説明しています。
その一方で、プロンプトと応答は監査や電子的な証拠開示 (訴訟などで必要な電子データを検索・提出する手続き) のために記録され、Microsoft 365 内へ保存されます。保持条件は契約プランや組織の設定によって異なります。
ここでも、「学習に使われない」と「保存・監査されない」は同じではありません。
社内ルールと顧客との合意を確認する
サービス側の条件を確認しても、入力可否の判断は終わりません。
次の資料や担当者を確認します。
- 生成 AI の社内利用ルール
- 情報セキュリティ規程
- 就業規則
- 個人情報の取扱規程
- 顧客・取引先との契約や秘密保持契約
- 会社が指定するサービス、プラン、アカウント
- 入力前の承認者と、利用後の記録方法
社内ルールがまだない場合は、各従業員が個別に判断する状態を続けるのではなく、まず「入力してよい情報」「入力しない情報」「迷ったときの確認先」だけでも決めると運用しやすくなります。
元の情報を入れずに試す4つの方法
入力できない情報が含まれていても、業務全体で生成 AI を使えないとは限りません。
1. 特定につながる情報を削除・置換する
氏名、会社名、住所、メールアドレス、顧客番号などを削除し、「顧客 A」「担当者 B」のような表記へ置き換えます。
この処理を、この記事では便宜上「匿名化」と呼びます。法律上の「匿名加工情報」に該当するかを判断するものではありません。また、名前を消しただけで相手を特定できなくなるとは限りません。部署、地域、役職、珍しい取引内容なども含め、文章全体を見直します。
2. 仮データで処理方法を試す
出力形式や手順を確認することが目的なら、実在しない氏名、日付、金額、問い合わせ内容を使います。
本番データを使う前に、期待する形式で出力できるか、人が何を確認する必要があるかを試せます。
3. 必要な部分だけを入力する
資料や会話履歴を丸ごと入力せず、目的に必要な箇所だけを抜き出します。
「この資料を要約して」ではなく、公開可能な要点だけを箇条書きにし、「この要点から見出し案を作って」と依頼する方法もあります。
4. 入力しない工程を決める
実際の顧客情報や未公開情報を使う必要がある箇所は人が担当し、公開情報から文章の型を作るところだけ生成 AI を使う方法です。
生成 AI を使う範囲を広げることが目的ではありません。確認できる範囲だけで使い、確認できない工程は人が担当するか、別の方法を選びます。
架空例：Web サイトのお知らせを作る場合
ここでは、説明のための架空例を考えます。実在する顧客やオレインデザインの事例ではありません。
ある会社が、取引先だけに伝えていた臨時休業の情報をもとに、Web サイトのお知らせを作るとします。元のメールには担当者名、メールアドレス、社内事情が含まれています。
このメールをそのまま生成 AI へ貼り付けず、次のように工程を分けます。
- 社内で公開する休業日、対象拠点、問い合わせ方法を確定する
- 担当者名、メールアドレス、社内事情を除き、公開予定の要点だけを抜き出す
- 利用する会社アカウントと社内ルールを確認する
- 承認された要点から、生成 AI で下書きを作る
- 担当者が日付、対象拠点、問い合わせ方法を確定情報と照合する
- 公開責任者が内容を承認し、Web サイトへ掲載する
- 掲載後のページを開き、承認した内容が正しく表示されているか確認する
この例で生成 AI へ渡すのは、社内で公開を承認した要点だけです。元のメールを要約させる必要はありません。
また、下書きが作れたことだけで作業を完了にしていません。人による事実確認と承認、公開後の表示確認までを業務として残しています。
自社で進められる範囲と、確認を依頼したい状態
次の条件を満たす公開情報や仮データであれば、自社で小さく試しやすいでしょう。
- 入力する目的を説明できる
- 情報の管理区分を確認できる
- 会社が認めたサービス、プラン、アカウントを使う
- 社内規程や顧客との合意に反しないことを確認できる
- 入力内容と出力を確認する担当者が決まっている
- 間違っても公開・送信前に止められる
一方、次の状態では自己判断で入力せず、確認を依頼します。
- 個人情報や顧客情報を加工せず使う必要がある
- 契約上、外部サービスへ送信できるか分からない
- 営業秘密に該当するかなど、法的な判断が必要になる
- 会社が承認した利用環境や管理者が分からない
- 外部アプリとの連携を含め、情報の送信先を把握できない
- 認証情報をすでに入力してしまった
サービスの設定は情報システムやセキュリティの担当者へ、契約は契約管理の担当者や法律の専門家へ、個人情報は社内の個人情報保護担当者などへ確認します。相談先は、判断したい内容によって異なります。
入力する情報を整理できた後、生成 AI に任せる作業と、人が確認・承認する作業を決めたい場合は、当事業ブログ「AIに任せてよい仕事と、人が判断した方がよい仕事の分け方」へ進んでください。
相談前に整理しておくとよい情報
社内担当者や外部の専門家へ相談するときは、次の情報を用意すると状況を共有しやすくなります。
- 生成 AI で行いたい作業
- 入力したい情報の種類と管理区分
- 使用予定のサービス、プラン、アカウント
- 会社の管理者と承認者
- 関係する社内規程や顧客との契約
- 外部アプリや保存先との連携
- 誤入力があった場合は、日時、アカウント、情報の種類、実施済みの対応
相談用のメールやフォームにも、実際のパスワード、個人情報、顧客の機密情報を貼り付けないでください。具体的な情報の共有方法は、相談先と合意してから決めます。
Web サイト運用で入力範囲を整理したい方へ
オレインデザインでは、Web サイトや WordPress の運用・実装に関する相談を受け付けています。
Web サイトのお知らせ作成、過去記事の整理、問い合わせ対応の下書きなどで生成 AI を使いたい場合は、現在の作業、扱う情報の種類、公開前の確認・承認方法をお知らせください。生成 AI を使わない方法、公開情報や仮データだけで試す方法、既存機能を使う方法も含め、対応できる範囲をご案内します。
オレインデザインは、AI 導入全般、法律、個人情報保護、社内セキュリティを専門に支援するサービスではありません。契約や法令、全社的なセキュリティ判断が必要な場合は、それぞれの担当者や専門家への確認をお願いします。
詳しい対応内容はWordPress運用・実装サポートをご確認ください。お問い合わせフォームへは機密情報を入力せず、まず困っている業務と情報の種類をお知らせください。
まとめ
会社で生成 AI を使う前には、次の3つを確認します。
- 入力する情報に、個人情報、顧客情報、認証情報、営業秘密、未公開情報、契約上共有できない情報が含まれていないか
- 利用するサービス、プラン、アカウント、設定で、学習、保存、人による確認、監査、外部連携がどう扱われるか
- 自社の規程と顧客との契約で、その目的のために入力することが認められているか
入力できない情報があれば、匿名化、仮データ、必要部分だけの入力、AI を使わない工程への分割を検討します。
判断の中心は「このサービスなら大丈夫そう」ではなく、「この情報を、この利用環境へ、この目的で入力してよいと確認できたか」です。
1つでも確認できない場合は、送信する前に止まり、適切な担当者へ確認する。そのための判断材料として、この記事が参考になれば嬉しいです。
参考資料
- Business data privacy, security, and compliance | OpenAI
- What if I want to keep my history on but disable model training? | OpenAI Help Center
- Gemini アプリのプライバシー ハブ | Google
- Generative AI Security, Compliance and Privacy | Google Workspace
- Microsoft Copilot Chat Privacy and Protections | Microsoft Learn
- Learn about retention for Copilot and AI apps | Microsoft Learn
- 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について | 個人情報保護委員会
- テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン | IPA
