【テンプレ付】ChatGPT利用禁止は時代遅れ？社内セキュリティポリシー策定の「松・竹・梅」基準と運用実態

本記事では、ChatGPTの仕様を整理した上で、コピペで使える「具体的な運用ガイドライン（条文案）」と、実際にポリシー運用を行った現場で起きた「生々しい失敗事例」まで踏み込んで解説します。

1. その懸念は本当か？「学習される/されない」の境界線

ポリシーを作る前に、技術的な事実（Fact）を整理する必要があります。「ChatGPTに入力すると情報が漏れる」というのは、使うプランや設定によって正誤が分かれます。

重要な3つの区分

プラン/形態　　　　　入力データの　　　　セキュリティ　　　推奨利用シーン
　　　　　　　　　　　学習　　　　　　　　レベル

ChatGPT　　　　　　学習される (※)　　　低　　　　　　　　個人利用、一般的な
(無料版・Plus)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　アイデア出し

‍ChatGPT Team 　　　学習されない　　　　高　　　　　　　　企業内での標準利用
/ Enterprise

‍API利用　　　　　　　学習されない　　　　最高　　　　　　 社内システムへの組込み、
(Azure OpenAI等)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　機密データ処理

(※) 設定で「履歴とトレーニング」をオフにすれば学習されませんが、従業員個人の設定任せになるため管理リスクが残ります。

結論： 企業として導入するなら、入力データが学習されない「Team/Enterprise版」または「API経由のツール」を利用するのが大前提となります。

2. 【コピペOK】厳しさ別・社内セキュリティポリシー雛形

自社の風土や扱う情報の重要度に合わせて、以下の3段階からルールを選定してください。また、実効性を持たせるため、「就業規則（懲戒規定）」や「誓約書」との紐づけも検討してください。

【松】 厳格な制限（金融機関・重要インフラ向け）

原則として、会社が許可した「セキュア環境（API連携ツール等）」以外での利用を禁止するパターンです。

第〇条（生成AIの利用制限）

1. 業務において生成AIを利用する場合、会社が導入・認可したシステム（例：社内版ChatGPTツール）のみを利用可能とする。
2. Webブラウザ上の無料版ChatGPTおよび個人のアカウントを利用して業務を行ってはならない。
3. 認可システムであっても、個人情報（顧客名、電話番号等）および機密情報（未発表の業績、パスワード等）の入力は禁止する。

【竹】 条件付き許可（一般的な事業会社向け）

「入力データの匿名化」を条件に、幅広く利用を認める現実的なパターンです。

第〇条（情報のマスキング義務）

1. 生成AIへのプロンプト入力において、機密情報は必ず匿名化（マスキング）処理を行わなければならない。
   • NG例: 「A社（実名）との契約書案を作って」
   • OK例: 「取引先（匿名）との契約書案を作って」
2. 生成された回答の正確性は保証されないため、必ず担当者がファクトチェック（事実確認）を行った上で利用すること。
3. 生成物が第三者の著作権を侵害していないか確認すること。

【梅】 積極活用（スタートアップ・研究開発向け）

利用を推奨し、禁止事項を最小限に留めるパターンです。

第〇条（生成AIの積極活用）

1. 当社は業務効率化のため、生成AIの積極的な活用を推奨する。
2. ただし、出力された内容についての最終責任は利用者が負うものとする。
3. オプトアウト（学習拒否）設定が可能なツールでは、必ず設定を有効にして利用すること。

3. 【実録】ポリシー運用で実際に起きた「3つの抜け穴」

ルールを作れば安心、ではありません。私が実際に支援した企業で、ポリシー策定後に発生した「ヒヤリハット事例」を共有します。

事例①：マスキング漏れの「うっかり」

「A社との契約書」というプロンプトの冒頭は匿名化したものの、貼り付けた契約書本文の中に「A社」という単語が残ったまま入力してしまった事例です。

人間は長文のチェックにおいて必ずミスをします。「注意してください」というルールだけでは防げない限界を感じた瞬間でした。

事例②：シャドーITの横行

「Web版ChatGPT禁止」というルールを作った結果、従業員が「ブラウザの拡張機能（プラグイン）」を使ってしまい、そこから入力データが外部サーバへ送信されていた事例です。

「ChatGPT」という名前ではないAIツールが無数にある今、ツール名指定の禁止リストはすぐに陳腐化します。

事例③：ファクトチェックの形骸化

「回答を確認すること」と定めても、多忙な従業員はAIの回答をそのままメール返信に使ってしまい、誤情報（存在しないサービス料金など）を顧客に送付してしまったクレーム事例です。

4. 「ルール」で縛るか、「仕組み」で守るか

これらのリスクを最小化するための運用フローは以下の通りです。

【理想的な運用フロー図】

1. 入力: 従業員がプロンプト作成
2. 一次チェック: 個人情報・機密情報の有無を目視確認（★ここがボトルネック）
3. 送信: AIへ送信（オプトアウト設定済み環境）
4. 出力: 生成物の事実確認
5. 利用: 業務利用

まずは、本記事で紹介した「セキュリティポリシー」を周知し、運用を開始してみてください。

しかし、もし「目視チェックの負担が大きい」「徹底できているか不安だ」と感じるようになったら、次は「仕組み（ツール）」による解決を検討するタイミングです。

「意識しなくても守れる」環境を

DX支援サービス「AIさくらさん」は、人間が注意しなくてもセキュリティが守られる機能を標準装備しています。

1. 学習データへの利用ゼロ: Azure OpenAI Service活用により、入力情報はAIの学習に一切使われません。
2. 個人情報の自動フィルタリング: うっかり個人名を入力しても、AIに送信される前にシステムが自動で検知・ブロックします。ポリシー違反を技術的に不可能にします。
3. アクセスログの完全管理: 「誰が・いつ・何を」聞いたかを管理者が全て把握できます。

まずはルール運用から始め、限界を感じたら「安全な道具」の導入をご検討ください。