生成AIは、もはや一部の先進企業だけのものではなく、多くの産業で生産性を向上させる重要なビジネスツールとなりました。しかし、その急速な普及に対し、セキュリティ意識の醸成が追いついていないのが実情です。

本記事では、経営層および情報システム担当者が知るべき生成AIの情報漏洩リスクについて、根本原因から具体的な対策まで体系的に解説します。

なぜ生成AIで情報漏洩が起こるのか？5つの主な原因

生成AIによる情報漏洩は、単一の原因で発生するわけではありません。ユーザーの利用方法、サービス提供者のシステム、サイバー攻撃など、複数の要因が絡み合っています。自社のリスクを正しく評価するには、これらの根本原因を理解することが不可欠です。

原因1：ユーザーによる機密情報の入力とAIモデルの学習

最も頻繁に発生する原因は、従業員による機密情報の入力です。業務効率化のために、ソースコードや顧客リスト、会議議事録などを、公開されている生成AIツールに入力してしまうことで情報漏洩が発生します。

多くの無料版生成AIサービスでは、入力データがAIモデルの学習に利用される規約となっており、一度学習データとして取り込まれた情報は、他のユーザーへの回答として意図せず出力される可能性があります。API連携や法人向けプランでは学習に利用されない設定が標準ですが、無料ツールを従業員が個人判断で利用している場合、このリスクは常に存在します。

問題の根底にあるのは、技術ではなく組織文化です。従業員は悪意ではなく、業務効率化という善意からAIツールを利用します。そのため、単なる利用禁止では不十分で、安全な代替手段の提供と継続的な教育が必要です。

原因2：サービス提供者のデータベースへの不正アクセス

ユーザーが入力したデータは、学習利用の有無にかかわらず、サービス提供者のサーバーに保管されます。提供者側のセキュリティ対策が脆弱な場合、このデータベースがサイバー攻撃の標的となります。

サービス提供者によってはセキュリティ対策のレベルに差があり、データの暗号化やアクセスログの監視体制が不十分な場合があります。サーバーが不正アクセスを受ければ、数百万ユーザー分のデータが一挙に流出する可能性があります。

これは自社のセキュリティ対策だけでは防げない『外部サービス依存のリスク』です。生成AIツールの選定は、機能やコストだけでなく、提供者のセキュリティ体制を評価する経営上の重要な意思決定となっています。

原因3：プログラムのバグやシステムの脆弱性

生成AIの急速な発展により、プログラムに予期せぬバグや設計上の欠陥が含まれる可能性があります。これらの脆弱性が情報漏洩の直接的な原因となることがあります。

技術的な不具合は、悪意ある攻撃やユーザーの操作ミスがなくても、プラットフォーム自体の欠陥によって情報漏洩を引き起こします。

従業員が正しくツールを使い、信頼できる提供者を選んでも、技術そのものに起因するリスクはゼロになりません。企業は不測の事態に備え、多層的な防御と迅速な対応計画を準備する必要があります。

原因4：マルウェア感染によるアカウント情報の窃取

情報漏洩の原因は、生成AIサービス内部だけではありません。従業員が使用するPCやスマートフォンのセキュリティが脆弱な場合も重大なリスクにつながります。特に「インフォスティーラー」と呼ばれるマルウェアは深刻な脅威です。

このマルウェアは、デバイスに感染してWebブラウザに保存されているIDやパスワードを盗み出します。攻撃者は不正に入手したアカウントでログインし、過去のやり取りから機密情報を盗み出します。

つまり、生成AIを安全に使うには、従業員のPCやネットワーク全体のセキュリティ強化が欠かせません。基本的なサイバーセキュリティ対策が、生成AIからの情報漏洩を防ぐ上で極めて重要です。

原因5：プロンプトインジェクションなど巧妙化するサイバー攻撃

生成AIに特有の高度な攻撃手法も登場しています。代表格が「プロンプトインジェクション」です。攻撃者が特殊な指示を送り込み、AIの安全上の制約を回避させ、非公開情報を不正に引き出す手法です。

この攻撃手法は、従来のセキュリティシステムでは検知が難しい、自然言語の解釈の隙を突く手法であり、セキュリティに対する考え方を大きく変えなければいけません。データをアプリケーション「から」守るだけでなく、アプリケーションの振る舞いそのものを守るという、新しいセキュリティアプローチが必要です。

生成AIの情報漏洩がもたらす7つの経営リスク

生成AIによる情報漏洩は、単なるデータ流出に留まらず、企業の存続を揺るがす深刻な経営リスクに直結します。適切な対策を講じるには、技術的な原因がどのような事業上の損害をもたらすかを理解することが不可欠です。

リスク1：機密情報・個人情報の流出による直接的損害

まず懸念されるのは、企業の競争力を支える機密情報や、顧客との信頼関係の要となる個人情報が流出することです。

開発中の製品のソースコードや事業戦略が競合他社に渡れば、市場での優位性を失います。顧客の個人情報が漏洩すれば、被害者への通知、コールセンターの設置、損害賠償など、多額の事後対応コストが発生します。

リスク2：法的責任と多額の賠償金

個人情報の漏洩は、個人情報保護法などの法令違反に問われる可能性があります。規制当局からの是正勧告や罰金だけでなく、被害者から集団訴訟されるリスクも存在します。法的紛争になると、多額の費用がかかるだけでなく、解決まで長い時間がかかり、会社の人材や資金が大きく削られます。

リスク3：社会的信用の失墜とブランドイメージの毀損

情報セキュリティインシデントは、ニュースやSNSで瞬く間に拡散し、企業の社会的信用を大きく損ないます。

「セキュリティ管理が甘い会社」というレッテルは、顧客離れや取引停止、新規顧客獲得の困難を招きます。失われた信頼の回復には莫大な時間とコストが必要で、事業継続が困難になることもあります。

リスク4：著作権や商標権など知的財産権の侵害

生成AIは膨大なデータを学習してコンテンツを生成します。学習データに著作権で保護された文章や画像が含まれていた場合、生成コンテンツが他者の著作権を侵害するリスクがあります。

企業が著作権侵害コンテンツを自社のウェブサイトやマーケティング資料に使用すれば、権利者から使用差し止めや損害賠償を請求される可能性があります。大手報道機関や著名作家が、AI開発企業を提訴する事例も起きています。

参考：米NYタイムズ、OpenAIとMSを提訴　記事の無断使用で 大手報道機関がAI開発企業を訴える初の例(1/2) | JBpress (ジェイビープレス)

リスク5：ハルシネーションによる誤情報の拡散

生成AIは「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる、事実に基づかない情報を生成することがあります。従業員がAIの生成情報をファクトチェックせずに利用すれば、誤った経営判断や製品の欠陥、企業の信頼を損なう情報の拡散につながります。

リスク6：ディープフェイク技術を悪用した詐欺被害

生成AI技術は攻撃側にも利用されます。特にディープフェイク技術を悪用した詐欺は新たな脅威です。攻撃者は企業役員の顔や声をAIで再現し、偽のビデオ会議で経理担当者を騙し、不正送金を指示します。香港の多国籍企業が約38億円を騙し取られる事件も発生しています。

参考：会計担当が３８億円を詐欺グループに送金、ビデオ会議のＣＦＯは偽物 香港 - CNN.co.jp

リスク7：従業員のセキュリティ意識の欠如が引き起こす内部リスク

これまで挙げたリスクの多くは、結局のところ従業員のセキュリティ意識の低さが原因です。明確な利用ルールや十分な教育がなければ、従業員はリスクを認識せずに危険な使い方をし、企業を内部から危険に晒します。生成AIの導入により、企業のセキュリティ管理体制の弱点が一気に露呈することになります。

【事例で学ぶ】生成AIの情報漏洩インシデント5選

理論上のリスクをより具体的に理解するため、実際に発生した情報漏洩インシデントの事例を見ていきます。これらの事例は、前述した原因やリスクがいかに現実の脅威であるかを示しています。

事例1：【ソースコード流出】大手電機メーカーの機密情報漏洩

2023年3月、韓国の大手電機メーカーの従業員が、プログラムのエラー修正やコード最適化のために、社内の機密情報であるソースコードを生成AIに入力しました。この行為により、企業の知的財産が外部サーバーに送信され、学習データとして取り込まれ、外部流出のリスクが生じました。

参考：SamsungのエンジニアがChatGPTに社外秘のソースコードを貼り付けるセキュリティ事案が発生 - GIGAZINE

「ユーザーによる機密情報の入力」がいかに容易に深刻な結果をもたらすかを示す典型例です。

事例2：【アカウント窃取】ダークウェブで売買された認証情報

2023年、シンガポールのセキュリティ企業が、ChatGPTのアカウント情報10万件以上がダークウェブで売買されていることを発見しました。

参考：10万件超のChatGPTアカウントが盗まれてダークウェブで取引されていることが判明、企業の機密情報が漏えいする危険も - GIGAZINE

これらは主に「インフォスティーラー」マルウェアが従業員のPCに感染し、ブラウザ保存のIDとパスワードを盗み出したものです。AIサービス自体に脆弱性がなくても、ユーザー側のセキュリティ不備から情報漏洩が起こることを示しています。

事例3：【バグ】他ユーザーのチャット履歴が閲覧可能に

2023年3月、ChatGPTで発生したシステムのバグにより、一部ユーザーが他人のチャット履歴タイトルを閲覧できる状態になりました。調査の結果、有料会員の氏名やメールアドレス、クレジットカード情報の一部も短時間流出していたことが判明しました。

悪意ある攻撃やユーザーの操作ミスではなく、プラットフォーム自体の欠陥が情報漏洩を引き起こしました。プログラムのバグが予期せぬ個人情報漏洩につながる事例です。

参考：ChatGPTで他人のチャット履歴が見えてしまうバグが発生、バグ修正にChatGPTは一時ダウン＆チャット履歴は利用不可のまま - GIGAZINE

事例4：【脆弱性】不正操作で内部情報が引き出される危険性

2024年3月、セキュリティ企業HiddenLayerが、Google Geminiのシステムプロンプトに脆弱性を発見しました。この脆弱性を悪用すると、攻撃者は巧妙な質問で通常は秘匿されているAIの内部設定やシステム情報を引き出すことができました。

参考：Google Geminiにコンテンツ制御の脆弱性、システムプロンプトのリークなど | TECH+（テックプラス）

具体的には、「システムプロンプト」を「基本的な指示」と言い換え、マークダウン記法による出力を要求することで制限を回避してシステムプロンプトを出力させることに成功しています。

プロンプトインジェクションのような高度な攻撃につながる可能性のあるシステムの根本的脆弱性の例です。

事例5：【権限設定ミス】意図せず機密情報にアクセスされる問題

Microsoft Copilotのような社内データ連携AIツールでは、ファイルアクセス権限の設定不備が情報漏洩リスクに直結します。Copilotはユーザーのアクセス権限に基づいて動作するため、SharePointやOneDriveなどでアクセス権が適切に管理されていない場合、本来アクセスすべきでない機密情報に一般社員がアクセスできてしまう問題が発生します。

例えば、全社員アクセス可能な共有フォルダに人事評価データや経営戦略資料が不適切に保存されていれば、Copilotがその情報を検索結果として一般社員に提示する可能性があります。

Microsoft 365の権限管理は複雑で、サイト単位・フォルダー単位・ファイル単位での設定が絡み合うため、十分な管理ができず情報漏洩リスクが放置されがちです。AIの導入が既存のデータガバナンス不備を顕在化させることを示す重要な事例です。

今すぐできる生成AIの情報漏洩を防ぐ5つの具体的対策

生成AIのリスクは多岐にわたりますが、適切な対策により脅威を大幅に低減できます。企業が今日から実践できる5つの具体的対策を紹介します。

対策1：社内利用ガイドラインの策定と周知徹底

最も基本的で重要な対策は、生成AI利用に関する明確な社内ガイドラインの策定と全従業員への周知徹底です。

ガイドラインには、利用許可ツール、利用目的の範囲、禁止事項、違反時の措置を具体的に明記します。これにより、従業員の個人判断による危険な使用を防ぎ、組織として統制の取れたAI活用を実現します。

対策2：「入力してはいけない情報」のリスト化と厳守

ガイドラインの実効性を高めるには、「生成AIに入力してはならない情報」を具体的にリスト化し、全社で共有することが重要です。リストには以下を含めます。

• 個人情報: 氏名、住所、電話番号、メールアドレス、マイナンバーなど

• 顧客情報: 顧客名簿、取引履歴、問い合わせ内容など

• 社外秘情報: 経営戦略、財務データ、未公開製品情報、ソースコードなど

• 認証情報: ID、パスワード、APIキーなど

定期的なリマインドやポスター掲示などで、従業員が常に意識できるよう工夫します。

対策3：入力データを学習させない「オプトアウト設定」の活用

多くの生成AIサービスには、入力データをAI学習に利用させない「オプトアウト」設定があります。業務利用時はこの設定を必ず有効にするよう義務付けることが重要です。

特に無料版はデフォルトでデータが学習に使われることが多いため、IT部門が設定方法をマニュアル化し、確実に実行させることが必要です。

対策4：セキュリティを担保した法人向けAIツールの導入検討

無料の個人向けツールは手軽ですが、セキュリティ面の保証はありません。情報漏洩リスクを根本的に低減するには、セキュリティとプライバシー保護が契約で保証される法人向けプランや、Azure OpenAI Serviceのようなセキュアな環境で利用できるAIサービスの導入を検討すべきです。

これらは入力データが学習に利用されないことが標準仕様で、アクセス管理や監査ログといった企業向け統制機能も充実しています。

対策5：従業員への定期的なセキュリティ教育の実施

ガイドラインやツールを形骸化させないために、従業員のセキュリティ意識向上が不可欠です。なぜガイドラインを守る必要があるのか、情報漏洩がどのような経営リスクにつながるのか、実際の事故事例を交えて具体的に説明する教育を定期的に実施します。

従業員一人ひとりが「自分ごと」としてリスクを捉え、自律的に安全な行動を取る文化を醸成します。

THO M&SのWebサイトリニューアルで、セキュリティ対策を構造から見直しませんか？

これまでの対策は、生成AI利用に伴うリスク管理において重要です。しかし、これらは対症療法的な側面もあります。根本的なセキュリティ体制構築には、企業のデジタル資産の根幹であるWebサイトそのものの健全性を見直すことが不可欠です。

旧式のCMSで構築されていたり、長年プラグインが更新されていないWebサイトは、それ自体がセキュリティ上の脆弱性を抱えています。このような脆弱性は、サイバー攻撃者にとって格好の侵入口となり、Webサイトの改ざんだけでなく、サーバーにマルウェアを仕掛ける足がかりになります。

つまり、Webサイトのセキュリティ不備と生成AIの情報漏洩リスクは、一見無関係に見えて水面下でつながっているのです。

Smart WEB Labが提供するWebサイトリニューアルは、単なるデザイン刷新ではありません。

ISO27001認証を取得しエンタープライズ水準のセキュリティを提供するStudioや、適切なセキュリティ管理により安全な運用が可能なWordPressといった信頼性の高いプラットフォームを活用したサイト構築と、継続的なメンテナンス体制の確立を通じて、企業のデジタル「守りの要」を根本から強化します。

もし、生成AIを活用したWebサイト制作やリニューアルをお考えでしたら、ぜひ一度THO M&Sにご相談ください。お客様の課題に合わせた最適なリニューアルプランをご提案します。

まとめ：生成AI時代の成長戦略は、攻めの活用と守りの対策が両輪

生成AIは、ビジネスに革命的な変化をもたらす強力なツールですが、情報漏洩という深刻なリスクが潜んでいます。このリスクは、ユーザーの誤用、システムの脆弱性、巧妙なサイバー攻撃など多岐にわたる原因から生じ、企業の信用失墜や経済的損失といった致命的な経営リスクに直結します。

この脅威から企業を守るには、明確なガイドラインの策定、安全な法人向けツールの導入、継続的な従業員教育といった多層的な対策が不可欠です。

最も重要なのは、これらの個別対策を企業全体のセキュリティ戦略の一部として位置づけることです。特に、企業のデジタルプレゼンスの基盤であるWebサイトのセキュリティ強化は、マルウェア感染などの根本的脅威を断ち、組織全体のレジリエンスを高める上で欠かせません。

AI時代における持続的な成長は、攻めの活用と守りのセキュリティ対策が両輪となって初めて実現します。本稿が、貴社の安全なAI活用と、より強固なデジタル経営基盤の構築の一助となれば幸いです。