個人情報の安全なAI活用｜機密データの取り扱いと同意取得の実務ガイド

個人情報の安全なAI活用をテーマにしたイラスト。AIアイコン、個人カード、セキュリティシールド、チェックマークを組み合わせた安心感のあるデザイン。

AI活用が広がる一方で、高まる「個人情報リスク」

生成AIやデータ分析ツールの発展により、企業・個人問わずAIを活用したビジネスが急速に進んでいます。
顧客対応、契約書作成、マーケティング分析、医療データの解析まで、AIはもはや業務の中核を担う存在になりました。

しかし、その裏側で深刻化しているのが**「個人情報の取り扱いリスク」**です。
AIに入力した情報が第三者に保存されたり、学習データとして誤って使われる事例も発生しており、
「どこまでが安全な利用なのか」が分かりづらくなっています。

2025年現在、個人情報保護法やプライバシーガイドラインも改正され、
企業だけでなく個人事業主・フリーランスにも適切な情報管理体制が求められています。

本記事では、AIを安全に活用するための個人情報の扱い方、
そして同意取得・匿名化・データ保護の実務ポイントを詳しく解説します。

AIに個人情報を入力することのリスクとは？

AIは入力されたデータをもとに応答や分析を行います。
一見、便利に見えますが、次のようなリスクが存在します。

1. 機密情報の外部送信リスク

クラウド上で動作するAIツール（ChatGPTやGoogle Geminiなど）は、
入力データが外部サーバーに送信される仕組みです。

つまり、

顧客の氏名や住所
社員情報
契約書・見積書
社内文書

などをそのまま入力すると、第三者サーバーにアップロードされる形になります。

2. データ再利用・学習リスク

一部のAIサービスでは、入力データが「学習データ」に利用される可能性があります。
たとえば、無料版AIツールでは次のようなリスクがあります。

項目	リスク内容
入力内容	他ユーザーの学習データとして再利用される
生成結果	他者が同様のプロンプトを使うと似た内容が出力される
データ削除	完全に削除できない可能性がある

このような場合、社外秘情報や顧客データの漏洩につながる恐れがあります。

3. 「本人の同意」がない利用の法的リスク

個人情報保護法では、本人の同意なく個人データを第三者に提供することは禁止されています。
AIに個人情報を入力した結果、それが第三者の管理下に置かれた場合、
実質的に「第三者提供」とみなされるリスクがあります。

このため、AIを業務で使う際には「本人の同意」「利用目的の明示」が欠かせません。

安全なAI活用のための基本原則

AIと個人情報の関係を正しく理解するためには、
次の3つの原則を押さえることが大切です。

1. 「個人情報」に該当するかを見極める

個人情報とは、特定の個人を識別できる情報（氏名、住所、生年月日など）だけでなく、
他の情報と組み合わせることで識別できるデータも含まれます。

区分	該当例
明示的個人情報	氏名・住所・電話番号・メールアドレス
間接的個人情報	社員番号・顧客ID・取引履歴・位置情報
機微情報（センシティブ情報）	健康状態・宗教・思想・犯罪歴など

AIに入力する際は、これらの情報を直接または間接的に特定できないようにすることが原則です。

2. 匿名化・仮名化を徹底する

安全にAIを活用するための最も効果的な方法が「匿名化」「仮名化」です。

匿名化：個人を識別できないよう完全に加工（例：「顧客A」「社員X」など）
仮名化：社内で識別可能だが、外部からは分からない形で処理

たとえば、AIに分析依頼する場合は次のように置き換えると安全です。

元データ	安全な入力例
山田太郎（顧客）	顧客A
〒100-0001 東京都千代田区	東京都内（地域名のみ）
080-1234-5678	電話番号削除

3. 利用規約・プライバシーポリシーの確認

AIツールを利用する際は、必ず公式の「利用規約」「プライバシーポリシー」を確認します。
以下の点を特にチェックしましょう。

チェック項目	内容
データの保存期間	入力データがどれくらい保存されるか
学習利用の可否	入力情報がAI学習に再利用されるか
提供先	データが海外サーバーに送信されるか
削除請求	データ削除の手段があるか

これらの情報を確認せずにAIを使うと、
企業としての情報管理責任を問われるリスクがあります。

企業・個人事業主が守るべき個人情報保護体制

AIを安全に業務利用するためには、組織として以下の体制を整備することが重要です。

1. AI利用ガイドラインの策定

まず、社内ルールとしてAI利用ポリシーを作成します。
これはAIを使う際の「禁止事項」「入力禁止データ」「責任範囲」を明文化するものです。

例：AI利用ポリシーに含めるべき内容

顧客情報・社内文書をAIに直接入力しない
無料AIツールで機密情報を扱わない
生成内容の真偽確認を人が必ず行う
利用履歴を社内で記録・共有する

2. 社員・外注スタッフへの教育

AIのリスクは「システム」よりも「人の操作」に起因することが多いです。
そのため、社内研修や外注スタッフへの教育を徹底しましょう。

教育内容の例

個人情報とは何か
AIに入力してはいけない情報
情報漏洩が発生した場合の報告手順
プロンプト設計時の安全な表現

これにより、現場レベルでのリスク削減が実現します。

3. ログ管理とアクセス制限

AIを業務で使う場合は、「誰が・いつ・どんなデータを入力したか」を記録する仕組みが必要です。
特に企業で複数の社員がAIを利用する場合、ログ管理ツールや社内AIゲートウェイを導入しましょう。

ログ管理の目的

不正入力の防止
誤入力時の迅速な調査
コンプライアンス監査への対応

また、AIツールへのアクセスを「役職・部署単位」で制限すると、
機密情報の誤送信を未然に防げます。

4. 情報漏洩時の対応体制

万が一、AI経由で個人情報漏洩が発生した場合には、
迅速に対応できる危機管理フローを整備しておく必要があります。

初動対応の流れ

事故内容の確認（入力内容・ツール名・日時）
影響範囲の特定（顧客情報・件数）
関係者・監督機関への報告
公開・再発防止策の実施

このような手順を明文化しておくことで、
リスクが現実化しても被害を最小限に抑えられます。

実際に安全なAI活用を行うための具体的ステップ

AIを安全に使うためには、単に「注意する」だけでは不十分です。
実際の業務フローに落とし込み、具体的な管理ルールとツール設定を行うことが重要です。
ここでは、代表的なツールを例にとって、実務での運用ポイントを紹介します。

ChatGPTなどのAIチャットツールでの安全設定

1. 業務利用では「学習除外設定」を必ず有効化

OpenAI（ChatGPT）など一部のAIツールでは、**学習データ除外設定（opt-out）**が可能です。
これを有効にすることで、入力した情報がAIの学習に再利用されるのを防げます。

設定手順（例：ChatGPTの場合）

画面左下の「設定（Settings）」をクリック
「データコントロール」タブを開く
「Chat History & Training」をオフにする

これにより、入力内容がOpenAIのトレーニングデータに使われなくなります。

2. 機密情報は変数化して入力

実際の社名や顧客名を入力せず、変数に置き換えることで安全性を高められます。

例：修正前と後の比較

入力例（修正前）	問題点
「株式会社ABCの契約書をレビューしてください」	社名が特定される
「山田太郎様の個人情報を含む見積書を作成」	個人情報漏洩のリスク

修正後：

「【企業A】の業務委託契約書をレビューしてください」
「【顧客X】の見積書フォーマットを作成してください」

このように「仮名化」や「ダミー変数」を使うことで、AIの利便性を損なわず安全に業務活用が可能です。

Google Drive・Notion・Slackなどの連携AIの注意点

AI連携アプリ（例：ChatGPT for Slack、Google Workspace AI）を使う場合、
社内情報がAI経由で外部に流出しないよう設定を確認しましょう。

サービス	注意すべき設定項目	推奨設定
Google Drive	ファイル共有範囲	「リンクを知っている人のみ」禁止
Slack AI	外部連携ボットの権限	限定チャンネルに制限
Notion AI	学習データ送信	無効化または社内環境のみ利用

AI連携ツールを導入する前に、管理者アカウントでの権限設定・アクセス制御が不可欠です。

同意取得とプライバシーポリシーの整備方法

AIで個人情報を扱う場合、本人の同意を明確に取得することが必須です。
同意の形式は必ずしも書面でなくても構いませんが、「目的・範囲・第三者提供」を明示する必要があります。

同意書に盛り込むべき3つの要素

要素	内容例
① 利用目的	AIツールを活用して業務効率化・データ分析を行うため
② 取扱範囲	顧客名・連絡先・取引履歴等を安全な環境下で処理
③ 第三者提供の有無	AIサービス提供会社以外には提供しない

文面例：

「当事務所では、業務効率化の一環としてAIツールを使用し、お客様情報を安全な環境で処理します。
処理に際しては第三者提供を行わず、個人情報保護法に基づき厳重に管理いたします。」

このように事前に説明し、チェックボックスやメール記録で同意を残すことが理想です。

プライバシーポリシーに明記すべき項目

WebサイトでAIを活用する場合は、プライバシーポリシーの改訂も重要です。

特に以下の内容を追加しておくと安全です。

AIツール利用に関する明記（例：「一部AI技術を使用しています」）
利用目的の明確化（例：「問い合わせ対応の自動化」）
入力情報の取り扱い（例：「保存・共有・再利用の制限」）
データ削除・訂正請求の手段

こうした文面を加えることで、利用者の信頼を損なわずにAI導入を進められます。

AI時代のデータ管理を支える「3層防御」体制

個人情報保護を実務で運用するには、次の3層の防御体制を意識すると効果的です。

防御層	対応内容	主な目的
技術的防御	暗号化・アクセス制御・ログ管理	不正アクセス防止
人的防御	社員教育・AIリテラシー研修	操作ミス防止
組織的防御	ガイドライン整備・監査対応	継続的なリスク管理

これらを組み合わせることで、AI活用を「リスクゼロに近づける」ことができます。
特に中小企業やフリーランスでも、パスワード管理ツールやログ保存など、
手の届く範囲から始めることが可能です。

実務チェックリスト｜AI利用前に確認すべき10項目

No	確認項目	チェック
1	個人情報・顧客情報を直接入力していないか	☐
2	匿名化・仮名化しているか	☐
3	利用規約を確認したか	☐
4	AI学習除外設定をオンにしたか	☐
5	機密データの保管場所を限定しているか	☐
6	ログを定期的に監査しているか	☐
7	社内AIポリシーを策定しているか	☐
8	同意書やプライバシーポリシーを更新したか	☐
9	AI出力結果を人が確認しているか	☐
10	問題発生時の報告ルートを整備しているか	☐