企業でAIを導入する際のルール作りとは？新人エンジニアが知るべきセキュリティと個人情報保護の基本

2025年7月26日 2025年7月26日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

前回は「シャドウAI」についてお話しましたが、今回はその続きとして、企業がAIを安全に導入・運用するためのルール作りについて解説していきます。

AIは便利ですが、ただ使えばいいというものではありません。
むしろ、きちんとしたルールや対策を取らずにAIを導入すると、重大な情報漏洩や法的トラブルに発展するおそれもあります。

では、新人エンジニアとして何に気をつけ、どう動いていくべきなのでしょうか？
順を追ってわかりやすく説明していきます。

AI導入時に必要な「社内ルール」って何？

AI導入におけるルールとは、単なる利用マニュアルではありません。

企業の情報資産や信頼性を守りながら、AIを業務に活用するための共通認識を作ることが目的です。

例えば以下のようなものが該当します。

ルールの種類	具体的な内容の例
利用ガイドライン	どの業務でどのAIを使って良いか／禁止されている用途
データ管理ルール	入力できるデータの範囲（個人情報はNGなど）
ログ保存ルール	いつ、誰が、何の目的でAIを使ったのか記録
承認フロー	AIツールを使う前に、上長またはIT部門の承認を得る必要あり

セキュリティ面では何が重要？

AIを使うことで、業務が効率化される一方、外部にデータを送信するリスクも伴います。
特にクラウドベースのAI（ChatGPTなど）を使う場合は注意が必要です。

重要ポイント1：入力したデータはAIの「学習材料」になることがある

たとえば、ChatGPTに「未公開の設計図」や「顧客リスト」をそのまま入力すると、その情報が外部のサーバに保存される可能性があります。

これはセキュリティ的に非常に危険です。

対策：

社内で定めた「入力禁止情報リスト」を作る
プロンプトテンプレート（入力例）を用意して、リスクのある表現を排除する

重要ポイント2：通信経路の暗号化

AIサービスを使う際には、インターネットを通じてデータが送受信されます。
このとき、暗号化（SSL/TLSなど）されていない通信は盗聴される恐れがあります。

対策：

利用するAIツールがHTTPS接続に対応しているか確認する
社内ネットワークからアクセス制限がかけられる仕組みを用意する

個人情報保護の観点では？

これは特に法律との関係が深い分野です。

AIの導入に関してよく問題になるのが、**個人情報保護法（PIPL）やGDPR（EU一般データ保護規則）**などの法規制です。

ポイント1：どんな情報が「個人情報」なのかを理解する

「個人情報」とは、以下のように特定の個人を識別できる情報を指します。

種類	例
基本情報	氏名、住所、電話番号、メールアドレス
ID情報	マイナンバー、社員番号、学生番号
生体情報	顔写真、指紋、声紋

エンジニアとして注意するべきは？

データベースから抽出したままの個人情報を、AIに入力しない
匿名加工（匿名化、仮名化）した上でAIに渡す

【図解】ルール作りと運用フローの全体像

AI導入を安全に行うための全体的な流れを図にしてみました。

[社内ニーズの把握]
       ↓
[利用目的の明確化]
       ↓
[AIツールの選定と評価]
       ↓
[利用ルールの策定]
       ↓
[セキュリティ・個人情報対策]
       ↓
[小規模テスト導入（PoC）]
       ↓
[本格導入 + 継続的な監査]

つまり、ルール作りは導入の最初から最後まで関わる重要なプロセスなんです。

実際にルールを作るにはどうする？

ここでは、実務で使える「AI利用ポリシー草案」の例を示します。

項目	内容例
利用目的	○○業務の自動化支援のためにAIを利用する
禁止事項	機密情報、個人情報の直接入力は禁止
許可されたツール	ChatGPT（法人プラン）、Notion AI（社内限定利用）
ログ管理	すべての利用履歴を1ヶ月保存し、IT部門が監査可能にする
研修実施	利用者は年1回、AIリスク管理研修を受講すること

まとめ：新人エンジニアが今からできること

いきなり社内ルールを策定するのは難しく感じるかもしれませんが、次のようなアクションなら今日からできます！

利用しているAIツールの**利用規約（Terms of Service）**を読む
チーム内で「どんなデータを入力してよいか」について話し合ってみる
社内にポリシーがなければ、草案を作ってIT部門に提案してみる

今後の学習の指針

より深く理解するために、次のような学習をおすすめします。

「AIガバナンス」「責任あるAI」などのキーワードで専門書を読む
社内セキュリティガイドラインを精読する
匿名化技術やデータマスキングについて学ぶ
PoC（概念実証）の実施方法を学ぶ
他社のAIポリシー事例を調査して比較する

次回は「PoC（Proof of Concept）とは何か？ AI導入前にやるべき検証とは？」についても詳しく掘り下げていきますね！

それでは、引き続き一緒に成長していきましょう！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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