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生成AIの情報漏洩対策｜入力禁止データ・契約・ログ管理の基本

執筆・監修: Links-Create AI研修チーム
Claude Code・MCP・AI エージェントを実プロダクト開発で日常的に運用するチームが、 実務で詰まった点に基づいて執筆しています。 公開: 2026-07-28

この記事でわかること

  • 入力禁止データを抽象語ではなく、社内データ種別で具体化する。
  • 対象読者は 情シス・法務・全社AI推進担当。検索意図は「生成AIに機密情報を入れないための対策を知りたい」。
  • 親ピラーは「AIガバナンス・セキュリティ」。関連ページへ内部リンクしてカニバリを避ける。
  • 導入時は対象業務・権限・成果指標を先に固定する。

結論

入力禁止データを抽象語ではなく、社内データ種別で具体化する。

この記事は「生成AIに機密情報を入れないための対策を知りたい」という検索意図に対して、情シス・法務・全社AI推進担当が社内でそのまま判断材料にできる形で整理します。単独の記事として読めますが、親ピラーは AIガバナンス・セキュリティ です。

対象読者と前提

  • 対象読者: 情シス・法務・全社AI推進担当
  • 主要キーワード: 生成AI 情報漏洩 対策
  • 関連キーワード: AI 機密情報 入力 / 生成AI セキュリティ / AI利用 ログ管理
  • 目的: 検索で得た知識を、研修選定・導入設計・実務運用に落とし込むこと

判断基準

観点確認すること
業務適合自社のどの業務・職種・リポジトリに効くか
統制権限、禁止データ、レビュー責任、ログを定義できるか
成果修了率ではなく、研修後4週・12週の業務利用を測れるか
継続性受講後に社内チャンピオンと相談導線を残せるか

実務チェックリスト

  • 禁止データを一覧化する
  • 契約上の学習利用条件を見る
  • ログ保存方針を決める

よくある失敗

  • 機密情報という言葉だけで済ませる
  • 無料版と法人版を混同する

導入時の注意点

AI研修やAI開発支援ツールは、導入直後の期待値が高くなりがちです。最初から全社展開や完全自動化を狙うのではなく、対象業務・権限・受入条件を小さく固定して、成功パターンを増やす方が安全です。

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