ChatGPTを安全に活用するために、入力してよいデータとNGなデータの具体例を紹介。個人情報・機密情報の判断基準と、AIを安全に使う3つのルールを解説します。
「これって入力して大丈夫？」ChatGPT活用時の悩み
こんな悩みはありませんか？
- ChatGPTで業務効率化したいけど、どんなデータを入力していいか分からない
- 個人情報や機密情報の境界線が曖昧で、つい慎重になりすぎる
- 社内でChatGPTを使いたいが、セキュリティ面でのルールが明確でない
- 「何でもAIに聞けばいい」と思っているスタッフの管理に困っている
AI時代の到来とともに、ChatGPTのようなAIツールの活用が急速に広がっています。しかし、便利さの裏側には「情報漏洩」や「機密データの流出」といった重大なリスクが潜んでいるのが現実です。
私たちFivenine Designでも、Web制作の現場でChatGPTを活用し始めた際、クライアントからこうした相談を多数いただきました。「効率化したいけれど、安全性が心配」という声は、多くの企業が抱える共通の課題なのです。
なぜChatGPTへのデータ入力が問題になるのか
AIサービスの仕組みを理解する
ChatGPTをはじめとするAIサービスでは、入力されたデータが以下のような流れで処理されます：
flowchart TD
A[ユーザーが質問入力] --> B[OpenAIのサーバーに送信]
B --> C[AIモデルが回答を生成]
C --> D[学習データとして蓄積される可能性]
D --> E[他のユーザーの回答に影響]重要なのは、入力したデータが単に「回答を得るため」だけでなく、AIの学習や改善のために使用される可能性があるという点です。つまり、あなたが入力した機密情報が、将来的に他のユーザーの質問への回答に反映されるリスクがあるのです。
実際に起きた情報漏洩事例
ある製造業のクライアント様では、開発部門のエンジニアが新製品の仕様書をChatGPTに入力し、「この仕様で問題点はないか」と質問していました。幸い大きな問題には至りませんでしたが、後に社内監査で発覚し、情報管理体制の見直しが必要になりました。
こうした事例から、「便利だから」という理由だけでAIに依存することの危険性が浮き彫りになっています。
入力してはいけないNGデータの具体例
1. 個人情報
絶対にNGなデータ：
- 氏名、住所、電話番号、メールアドレス
- マイナンバー、免許証番号
- クレジットカード番号、銀行口座情報
- 顧客リスト、従業員名簿
よくある間違い例：
❌ NG例：
「田中太郎（[email protected]）からクレームが来ました。
住所は東京都渋谷区〇〇で、電話番号は090-xxxx-xxxxです。
どう対応すべきでしょうか？」
✅ OK例：
「顧客からクレームが来ました。内容は商品の品質についてで、
交換を希望されています。どう対応すべきでしょうか？」
2. 機密情報・知的財産
絶対にNGなデータ：
- 未発表の新商品・サービス情報
- 財務データ、売上情報
- 契約書の内容、取引先情報
- 独自の技術仕様、ソースコード
- 社内の組織図、人事情報
実例： あるIT企業では、プログラマーが開発中のソースコードをChatGPTに貼り付け、「このコードのバグを見つけて」と質問していました。このコードには同社独自のアルゴリズムが含まれており、競合他社に知られれば大きな損失となる可能性がありました。
3. 法的に保護されるべき情報
- 医療情報（診断結果、カルテ情報）
- 法律相談の内容
- 裁判関連書類
- 行政から得た非公開情報
入力してもOKなデータの具体例
1. 一般的な質問・相談
安全に入力できるデータ：
- 一般的なビジネスマナーの質問
- 公知の技術情報に関する質問
- 学習・研修目的の一般的な内容
- 既に公開されている情報の要約依頼
具体例：
✅ OK例：
「Web制作の見積もり書を作成する際の
一般的な項目と注意点を教えてください」
「HTMLとCSSの基本的な違いについて
初心者向けに説明してください」
「プロジェクト管理でよく使われる手法を
比較して教えてください」
2. 公開情報の加工・要約
- ニュース記事の要約
- 公開されている技術ドキュメントの解説
- 一般的な業界動向の分析
- Wikipedia等の公開情報を元にした質問
3. 創作・アイデア出し
- キャッチコピーのアイデア（具体的な商品名を伏せて）
- 一般的なコンテンツ企画
- デザインのインスピレーション
- 汎用的な文章の校正・添削
| 判断項目 | NG例 | OK例 |
|---|---|---|
| 顧客対応 | 具体的な顧客名・連絡先 | 匿名化された相談内容 |
| 技術相談 | 独自開発のソースコード | 一般的な技術の質問 |
| 文書作成 | 実際の契約書の内容 | 汎用的な文書テンプレート |
AIを安全に使う3つの黄金ルール
ルール1: 固有名詞は必ず消す
Before（危険）： 「株式会社〇〇との契約で、田中部長が提案した新システムについて...」
After（安全）： 「取引先企業との契約で、先方の担当者が提案したシステムについて...」
実践のコツ：
- 人名 → 「担当者」「責任者」「A氏」
- 会社名 → 「取引先」「クライアント」「競合他社」
- 商品名 → 「新商品」「サービス」「プロダクト」
ルール2: 会社のルールを事前に確認
多くの企業では、AI利用に関するガイドラインが整備され始めています。まずは社内ルールの確認から始めましょう。
チェックすべき項目：
- AI利用に関する社内規定の有無
- 情報セキュリティポリシーでの位置づけ
- 部門ごとの利用制限
- 承認プロセスの要否
あるクライアント企業では、「AIツール利用申請書」を導入し、利用目的と入力予定データを事前申告するシステムを構築。結果として、情報漏洩リスクを大幅に軽減できました。
ルール3: 迷ったら入れない
判断基準の例：
flowchart TD
A[データ入力を検討] --> B{公開されている情報か？}
B -->|Yes| C{個人や企業を特定できるか？}
B -->|No| D[入力NG]
C -->|Yes| D
C -->|No| E{競合優位性に関わるか？}
E -->|Yes| D
E -->|No| F[入力OK]迷いやすいケースの判断例：
よくある失敗パターンと対処法
パターン1: 「匿名化したから大丈夫」の落とし穴
失敗例： 「A社（従業員200名、東京都港区、IT業界）の営業部長B氏から...」
問題点： 匿名化したつもりでも、業界・規模・所在地などの組み合わせで企業が特定される可能性があります。
対処法：
- 業界、規模、所在地などの詳細情報も一般化する
- 「中規模IT企業」「関東圏の取引先」程度に留める
パターン2: 段階的な情報漏洩
失敗例： 複数回に分けて関連する質問を投げ、結果として全体像が見えてしまうパターン。
1回目：「新サービスの価格設定について」 2回目：「同業他社との競合分析」 3回目：「マーケティング戦略の見直し」
対処法：
- 関連する質問は一定期間を空ける
- 異なるアカウントや方法で質問しない
- 質問内容を記録し、情報の組み合わせをチェック
パターン3: 「社内限定」の認識違い
失敗例： 「社内向け資料だから機密度は低い」と判断し、組織図や人事情報を入力。
対処法：
- 「社内限定」も立派な機密情報と認識
- 公開基準は「外部に知られても問題ない情報か」で判断
実践的なデータ入力前チェックシート
質問を投げる前に、以下の項目をチェックしましょう：
安全なAI活用で得られる具体的なメリット
適切なルールに従ってAIを活用することで、多くの企業が以下のような成果を実現しています：
あるクライアント企業では、適切なガイドラインを設定した結果：
- 提案書作成時間が50%短縮：テンプレートやアイデア出しにAIを活用
- 新人研修の質が向上：一般的な質問にAIで回答し、講師は専門的な指導に集中
- マーケティング施策のアイデアが倍増：安全な範囲でのブレインストーミングを実現
まとめと次のステップ
ChatGPTをはじめとするAIツールは、適切に使えば業務効率化の強力な武器になります。しかし、「便利さ」と「安全性」のバランスを取ることが何より重要です。
今すぐできる3つのアクション：
-
社内ガイドラインの確認・策定 既存のセキュリティポリシーを見直し、AI利用に関するルールを明文化する
-
スタッフ向けの研修実施 「何がNGで何がOKか」の判断基準を共有し、実例を使った研修を行う
-
段階的な導入とモニタリング まずは限定的な用途から始め、効果と安全性を確認しながら拡大する
私たちFivenine Designでは、20年以上のWeb制作実績をもとに、AI時代の情報管理についてもサポートしています。「社内でのAI活用ルールを整備したい」「安全にデジタル化を進めたい」といったご相談も承っておりますので、お気軽にお問い合わせください。
AI技術は日々進歩していますが、基本的な情報管理の考え方は変わりません。今回ご紹介した3つのルールを守ることで、安全かつ効果的にAIを活用し、ビジネスの成長につなげていきましょう。
