【ChatGPT 情報漏えい】禁止は時代遅れ？「学習させない」設定とRAGで守る、鉄壁のセキュリティ対策

なぜ「Web版ChatGPT」は情報漏えいリスクがあるのか

無料で使えるWeb版のChatGPT（個人アカウント）には、企業利用において致命的な規約上の仕様があります。それは、「入力されたデータが、AIモデルの学習に再利用される可能性がある」という点です。
社員が「会議の議事録を要約して」と機密情報を入力した場合、その内容がAIの知識として蓄積され、将来的に全く無関係な第三者への回答として出力されてしまうリスクがあります。これが、企業がChatGPT利用を躊躇する最大の要因です。

技術的根拠：インフラ企業が採用する「学習させない」仕組み（阪急電鉄事例）

「では、どうすれば安全に使えるのか？」
その答えとなるのが、阪急電鉄様の実証実験でも採用されている技術構成です。

「入力データ」を使い捨てにする技術

阪急電鉄様のAIチャットボットは、個人情報や運行データなどの機密情報を扱いますが、情報漏えいは発生しません。その理由は、API連携（またはAzure OpenAI Service）を利用した「オプトアウト環境」で構築されているからです。
「鉄道事業者として...貴社のノウハウを活かしてスムーズに対応していただけたと感じています」
この環境下では、入力された質問データは回答生成後に破棄され、AIモデルの学習には一切利用されません（Zero Data Retention）。
つまり、システム的に「情報が漏れようがない」環境を用意することで、インフラレベルの安全性を担保しているのです。

企業が実装すべき3つのセキュリティ防壁

情報システム部が導入時に実装すべき、具体的なセキュリティ対策は以下の3点です。

① オプトアウト（データ非学習）の確約

SaaS型のチャットボットツールを選定する際は、「入力データがOpenAI社の学習に使われない」ことが規約で明記されているか確認してください。これがセキュリティの「一丁目一番地」です。

② RAG（社内データ参照）による制御

ChatGPTに何でも答えさせるのではなく、「社内マニュアル（PDF等）」のみを参照して回答させるRAG技術を導入します。これにより、AIが外部の不適切な情報を持ち込むリスクや、ハルシネーション（嘘）を防ぎます。

③ ログ監視とPIIフィルタリング

ログ監視: 「誰が」「どんな質問」をしたかを全件ログとして保存し、監査可能な状態にします。

PIIフィルタリング: 質問文に含まれる「個人情報（氏名・電話番号）」や「クレジットカード番号」を自動検知し、AIに送信する前にマスキングする機能を実装します。

社員教育の限界とシステムによるガバナンス

「機密情報は入力しないように」という社員教育は重要ですが、ヒューマンエラーをゼロにすることは不可能です。
セキュリティ責任者が目指すべきは、「社員がうっかり機密情報を入力しても、外部に漏れないシステム」の構築です。
認証（Auth）: SSO（シングルサインオン）によるアクセス制限

権限管理: 部署ごとに閲覧できるドキュメントを制限するACL（アクセスコントロールリスト）の適用

これらをチャットボット基盤に組み込むことで、教育コストを下げつつ、ガバナンスレベルを向上させることができます。

まとめ：セキュリティは「禁止」から「制御」へ

ChatGPTの情報漏えいリスクは、適切なシステム設計によってコントロール可能です。
「リスクがあるから禁止」するのではなく、阪急電鉄様の事例のような「セキュアなプライベート環境」を提供することで、従業員は安心してAIを活用し、生産性を向上させることができます。
まずは、セキュリティ要件を満たした「社内専用ChatGPT」の環境構築から始めてみませんか？
▼【セキュリティ責任者向け】ChatGPT情報漏えい対策ガイド