生成AIの情報漏洩｜入れてはいけない情報4分類と置き換え運用

仕事で生成AIを使いたいが「これを貼っていいのか」で止まっている人へ。IPA『情報セキュリティ10大脅威 2026』では組織向け3位に「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初選出されました。入れてはいけない情報を4つに分け、固有名詞や数字を置き換えて使う運用と、貼る前の3つの問いを整理します。

この記事の要点

「不安だから使わない」を「これは入れない」に翻訳し直すのがこの記事です。 不安の総量を減らすのはキリがありませんが、入れない物を4つ決めるのは今日できます。

1. 入れてはいけないのは個人情報／社外秘・機密／認証情報／他社から預かっているデータの4つ
2. 認証情報だけは置き換えの対象外。伏せて渡すのではなく、そもそも渡さない
3. 他社から預かったデータは自分の判断で決めない。残る個人情報・社外秘は置き換えれば仕事に使える
4. IPA『情報セキュリティ10大脅威 2026』で「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が組織向け3位に初選出。名指しされているリスクの一つがシャドーAI
5. 公式のデータ取り扱い方針と勤務先のルールは、両方確認する。特定サービスの学習設定は変わる前提で扱う

「漏らすのが怖い」という感覚は、正しい。ただし使わない理由にはならない

総務省『令和8年版 情報通信白書』（2026年7月公表）が引用する総務省「通信利用動向調査」によると、インターネットを利用している人の約7割が、利用時に何らかの不安を感じています（2025年・n=33,670。「不安を感じる」31.8%＋「どちらかといえば不安を感じる」42.4%）。その不安の中身の第1位が「個人情報やインターネット利用履歴が外部に漏れていないか」90.3%でした（2025年・n=25,474・複数回答）。

注目してほしいのは1位ではなく、「どこまでセキュリティ対策を行えばよいか」44.2%のほうです。これは「危険だと思う」ではなく、「どこで線を引けばいいか分からない」という不安です。生成AIの前で手が止まる感覚は、まさにこれです。

ところが「漏洩が不安だから使わない」人は、日本では多数派ではない

同じ白書の別の調査では、意外な結果が出ています。何らかの生成AIサービスを「使っていない（過去使ったことがない）」と回答した人に、テキスト生成AIを利用しない理由を聞いた結果です。

日本は10.4%で、調査した4か国のうち最も低い結果でした（同じ調査で日本の理由の上位は「自分の生活や業務に必要ない」42.4%、「使い方がわからない」38.8%）。つまり、「怖いから使っていない」人は統計上は少数派で、多くの人はそもそも使う理由が見つかっていないか、使い方が分からずに止まっています。

では、あなたの不安は的外れなのかというと、逆です。この10.4%は「使ったことがない人」の理由であって、使い始めたあとに毎回発生する「これを貼っていいのか」の判断コストは、この数字のどこにも表れていません。使う気がある人にだけ発生する、あとから来る問題だからです。

実際に何が起きるのか：2026年にIPAが初めて挙げた脅威

IPA（情報処理推進機構）「情報セキュリティ10大脅威 2026」（2026年1月29日公開／最終更新2026年5月21日）で、組織向けの脅威の3位に「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が入りました。初選出は2026年、つまりこの年に初めてランクインした項目です。

順位は、研究者や企業の実務担当者など約250名からなる「10大脅威選考会」の審議・投票で決まっています。長年上位のランサム攻撃と同列に、AIの「利用」そのものが初年度で3位に入ったのが2026年の状況です。

名指しされているのは「シャドーAI」

同資料の解説書では、この脅威のリスクの筆頭に「職場に許可なくAIを業務利用し、情報漏えいにつながる可能性」が挙げられています。職場でAIサービスの利用がない場合などに従業員が個人的に利用しているAIサービスを業務に使うことをシャドーAIと呼び、次の点を指摘しています。

• 本来組織外への持ち出しが禁止されている業務データや資料等をAIサービスに入力すれば、情報漏えいにつながる
• 職場が、従業員の個人アカウントによるAIの業務利用を認識できないこともリスクである

「勝手に使って怒られたくない」というあなたの感覚は、正確です。 怒られる可能性のある行為には正式な名前がついていて、公的機関の資料でリスクとして整理されている、ということだからです。

対策側の記述も具体的です。同解説書では、システム管理者・従業員・職員向けの対策として「社内の秘密情報等を安易に入力しない」、経営者層向けの対策として「未許可・未認可のAIサービス利用（シャドーIT）の禁止」「個人アカウントにおける業務利用の制限」「AIサービス契約時の約款の確認」などが挙げられています。

裏を返せば、個人の側でやるべきことは「秘密情報を安易に入力しない」に集約されているということです。約款確認や設定の徹底は、組織が整える側の話として書かれています。ここを個人が全部背負おうとすると、判断が重すぎて動けなくなります。

入れてはいけない情報の4分類

ここからが本題です。「秘密情報を入力しない」を実務で使える粒度まで落とします。4つに分けて覚えてください。

1. 個人情報：判断に必要ないので、ほぼ全部消せる

氏名・住所・電話番号・メールアドレス・生年月日・マイナンバー・社員番号などです。

見落としやすいのは、本文ではなく付属部分に入っているケースです。メールの署名、CCの宛先一覧、Excelの別シート、PDFのヘッダー、スクリーンショットの端に映った受信トレイ。本文だけ気にして貼り付けると、この辺が一緒に付いていきます。

そして重要なのは、これらはAIの仕事にほぼ必要ないことです。「このメールを3行で要約して」に、相手の実名も電話番号も要りません。消しても要約の質は落ちません。

2. 社外秘・機密：数字は「桁だけ合わせたダミー」で足りる

未公開の売上・見込み・原価、顧客リスト、契約書の条項、設計データ、人事情報など、組織の外に出ることを想定していない情報全般です。

よくある誤解が「数字を消したら分析できないのでは」ですが、AIに頼む仕事の多くは構造の整理なので、桁だけ合っていれば成立します。「前年比の伸びが鈍化している部分を指摘して」なら、実額でなくても議論はできます。実データでの計算は、手元の表計算ソフトのほうが正確です。

ただし、置き換えても、文脈から特定できてしまう情報は残ります。「国内に3社しかない業界の、シェア2位の企業の」まで書けば、社名を伏せた意味はほぼありません。名前だけでなく特定につながる条件そのものを落としてください。

3. 認証情報：これだけは性質が違う

APIキー、パスワード、アクセストークン、社内システムのURLとログインID。この分類だけは、置き換えて使うという発想自体が不要です。渡さないでください。

理由は単純で、認証情報はAIに読ませても何の役にも立たないからです。「このエラーを解決して」でログを貼るとき、そこにキーが混ざっていることがあります。AIが必要としているのはエラーの構造であって、キーの中身ではありません。貼る前に、キーらしき文字列をYOUR_API_KEYのようなプレースホルダーに置き換えてください。

なお、認証情報を誤って貼ってしまった場合、対応は「削除」ではなく「そのキーやパスワードを無効化して発行し直す」です。自分の権限で再発行できない場合は、隠さずに管理部門へ報告してください。

4. 他社から預かっているデータ：ここが一番見落とされる

取引先から受け取った資料、顧客から預かったファイル、共同開発の仕様書、NDA（秘密保持契約）の対象になっている情報。

1〜3が「自社の情報を守る」話なのに対して、これだけは「他社との約束を守る」話です。厄介なのは、自社の情報なら「まあ大丈夫だろう」で通せることがあっても、他社から預かったものは自分の判断だけでは決められない点です。取り扱い方は契約書に書かれていることが多く、社内で許可されている使い方でも、預かり元との取り決めでは認められていない、ということが起こり得ます。

該当しそうなものが出てきたら、その場で判断せず、上長・管理部門・法務に確認してください。 「守秘義務違反にあたるか」は法的な判断であり、この記事を含む一般的な解説で結論を出せる話ではありません。判断を持ち帰るのは、慎重すぎる行為ではなく普通の手順です。

置き換えて使う：仕事は止めずに、情報だけ止める

4分類を外したら、次は「では何を渡すのか」です。答えは置き換えです。

具体例で見ます。取引先からのメールを要約させたい場合です（社名・人名・数値はすべて架空のものです）。

置き換え前（そのまま貼ってはいけない）

株式会社ミドリ物産 資材部 山田太郎様よりご連絡。
9/5納品予定のPB-2200について、単価を3,200円から2,950円へ
改定いただけないかとのご相談。年間発注量は12,000個の見込み。
連絡先：[email protected] / 03-1234-5678

置き換え後（これで要約は成立する）

取引先A社の資材部担当者より連絡。
X月Y日納品予定の部品Pについて、単価を約3,200円から約2,950円へ
改定できないかとの相談。年間発注量は1万個台の見込み。

この2つを要約させた結果は、実務上ほとんど変わりません。 変わらないのに、外に出る情報の量はまったく違います。これが置き換えの効き目です。

置き換えの判断基準は1つだけで、「AIがこの仕事をするために、その固有情報は必要か」です。要約に社名は要りません。返信文の下書きにも、相手の実名より「取引先の資材部の方」という属性のほうが役立ちます。必要ない情報は、迷ったら消す。

マスキングの基本手順そのものは 仕事でAIを使うときの情報漏洩・セキュリティ対策 にも整理しています。この記事は分類と判断のほうを厚くしているので、あわせて読むと重複なく揃います。

置き換えが効かないケース

正直に書くと、置き換えでは処理できない場面もあります。

• 原本そのものを処理してほしいとき（契約書全文のレビュー、顧客名簿の整形）。置き換えたら仕事にならない
• 他社から預かったデータ（前章の4分類目）。自分の判断で加工の是非を決められない
• 文脈で特定できてしまうとき（一社しかない条件、公表前のプロジェクト名など）

これらは「工夫して通す」のではなく、組織として許可された環境で扱うか、AIを使わないかの二択です。個人の裁量で乗り越える場面ではありません。

貼る前の3つの問い（毎回5秒で終わらせる）

分類を覚えても、実務で毎回思い出せなければ意味がありません。貼り付けの直前に、3つだけ自問してください。

1. これが外に出たら、困る人がいるか？ — 自分以外に困る人が1人でもいるなら、置き換えるか渡さない
2. これは自社のものか、他社から預かったものか？ — 他社のものなら、その場で判断せず確認へ回す
3. AIがこの仕事をするのに、その固有名詞と数字は必要か？ — 必要ないなら消す

迷ったときは、迷った時点で置き換えるのが正解です。実物に落とすと、次のチェックリストになります。

• 本文以外（署名・CC・ヘッダー・別シート・添付）に個人情報が残っていないか
• 実名の社名・人名を記号に置き換えたか
• 未公開の数字をダミーに置き換えたか
• APIキー・パスワード・トークンが混ざっていないか（ログを貼るときは特に）
• スクリーンショットの端に、別の画面や受信トレイが映っていないか
• 他社から預かったデータではないか
• 会社が許可したサービスとアカウントで開いているか

最後の1項目は、内容ではなく入り口の話です。前章のシャドーAIの指摘のとおり、ここが崩れていると、中身をどれだけ丁寧に置き換えても組織としてはリスクが残ります。

会社にルールがないときは、どうするか

「そもそも社内ルールが存在しない」という職場は珍しくありません。IPA「国内企業のDX動向・AI活用動向のポイント」（2026年7月16日公表・回収1,799社。調査期間2026年4月17日〜6月12日）によると、AIの導入割合は従業員1,001人以上の企業で8割近くだった一方、101人以下の企業では16.6%でした。企業規模による差がはっきり出ています。

同調査では、DXを推進する人材の「量」について「やや不足している」「大幅に不足している」の合計が85.5%という結果も出ています。ルールを作る側にも余裕がない、というのが全体の状況です。

ここで大事なのは、ルールがないことは、許可されたことと同じではないという一点です。以下を出発点にしてください。

1. 会社が許可したサービスとアカウントを使う。個人アカウントで業務データを扱わない
2. 4分類は、ルールの有無にかかわらず外す。これは会社の許可以前の話
3. 判断に迷ったものは持ち帰る。その場で「たぶん大丈夫」を積み上げない

なお、このプレスリリースには「AIの導入・運用課題」も分析項目として挙げられていますが、具体的な数値は同時公開の報告書側にまとめられており、プレスリリース本文には掲載されていません。

「情シスに聞くほどでもない」と思ったときの聞き方

大ごとにしたくないなら、許可を求める形ではなく、事実確認の形で聞くのが軽く済みます。長文にしないのがコツです。

お疲れさまです。
業務メールの要約に生成AIを使いたいのですが、
・使ってよいサービス／アカウントの指定はありますか
・入力してはいけない情報の社内ルールはありますか
の2点だけ教えてください。機密情報は入れない前提で考えています。

この聞き方の利点は2つです。質問が2つに限定されているので相手が答えやすいこと、そして「機密情報は入れない前提」と先に書いてあるので、危なっかしい相談に見えないことです。

サービス側の設定は「変わる」前提で扱う

入力したデータがどう扱われるかは、サービス・プラン・契約形態・設定によって異なり、しかも更新されます。 そのためこの記事では、特定のサービスについて「学習に使われる／使われない」を書きません。書いた時点で古くなるからです。代わりに、確認するときの観点だけ示します。

• 入力したデータがモデルの改善（学習）に使われるか、その設定を利用者側で変えられるか
• 入力・出力がどのくらいの期間保存されるか
• 管理者や第三者が内容を閲覧できる条件があるか
• 個人向けと業務向け（法人契約）で扱いが違うか

この4点を、各サービスの公式なデータ取り扱い方針（プライバシーポリシー、利用規約、ヘルプセンター）で確認してください。前述のIPA解説書でも、経営者層向けの対策として「AIサービス契約時の約款の確認」「入力データを学習対象から除外するオプトアウト設定の徹底」が挙げられています。

そして、公式の方針を確認しただけでは足りません。 公式には問題ない使い方でも、勤務先が禁止していればアウトです。公式のデータ取り扱い方針と、勤務先のルール。必ず両方を確認してください。

ChatGPTを例に設定画面の位置づけまで扱った記事は ChatGPTに入れてはいけない情報 にあります。ただしそちらも含め、仕様は変わるため最終確認は公式でという前提は変わりません。

出力側にも漏れ道がある

入力ばかり気にしていると見落とすのが、返ってきたものの扱いです。

• AIの出力をそのまま社外に送らない。 IPA『情報セキュリティ10大脅威 2026』の解説書でも、対策として「ユーザーの指示等を正確に反映した結果を出力するとは限らないこと、ハルシネーションが存在することを理解する」「AIへの過剰な依存に留意する」が挙げられています
• 会話の共有リンクやスクリーンショットを作るときは、会話全体を見直す。 途中に置き換え前の情報が残っていることがあります
• ダミーを実データに戻す作業は、自分の手元で行う

検算の手順は AIの回答は間違う前提で使う にまとめました。出力も「まだ確認していない下書き」として扱うとだけ覚えておけば十分です。

まとめ：不安を消すのではなく、線を1本引く

• 入れてはいけないのは個人情報／社外秘・機密／認証情報／他社から預かっているデータの4つ
• 認証情報だけは置き換えの対象外。誤って貼ったら削除ではなく無効化して再発行
• 他社から預かったデータは自分の判断で決めない。その場で結論を出さず確認へ回す
• 残りは固有名詞を記号に、数字をダミーに、日付をX月Y日に。要約や下書きの質はほぼ変わらない
• 貼る前の3つの問いは「困る人がいるか」「自社のものか」「その固有情報は必要か」
• IPA『情報セキュリティ10大脅威 2026』で「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が組織向け3位に初選出。名指しされたリスクの一つがシャドーAI
• 会社にルールがなくても許可されたサービスとアカウントが出発点。公式の方針と勤務先のルールは両方確認する

私はプログラミングができないまま、AIへの日本語の指示だけでこのサイトを作って運営しています。そこでやっている情報の扱いも、特別な技術ではなく「貼る前に置き換える」という手作業だけです。

不安を全部解消してから使い始めようとすると、たぶん永遠に始まりません。 入れない物を4つ決めてしまえば、あとは作業です。今日の1回は、手元の長いメールから署名と社名を消して貼る——それで十分です。何を頼むかから決めたい場合は 生成AIの使い方がわからない人へ が前段になります。

関連記事：生成AIの使い方がわからない人へ／仕事でAIを使うときの情報漏洩・セキュリティ対策／ChatGPTに入れてはいけない情報／AIの回答は間違う前提で使う／AIプロンプトの書き方 完全ガイド／AI活用 完全ガイド。AI活用の記事一覧は AIノウハウ からどうぞ。