生成AIのビジネス活用は、業務効率を飛躍的に向上させる一方、「個人情報」の取り扱いにおける新たな課題も生んでいます。

「生成AIに顧客情報を入力しても大丈夫？」「どんな対策が必要？」

本記事では、中小企業が生成AIを利用する際に直面する個人情報保護のリスクと、その具体的な対策を分かりやすく解説します。
大切な情報を守り、AIの恩恵を安全に享受しましょう。

なぜ今、生成AI利用における個人情報保護が重要課題なのか

生成AIの進化は目覚ましく、その活用は企業にとって大きなメリットをもたらします。しかし、個人情報の取り扱い方を誤れば、深刻な事態を招きかねません。なぜ今、この問題が重要なのか、その背景を解説します。信頼と安全が、AI活用の基盤です。

生成AIによる個人情報処理の機会増大とその影響

生成AIは、顧客からの問い合わせ対応、マーケティングコンテンツのパーソナライズ、採用活動における書類選考など、様々な業務で個人情報に触れる機会があります。この利便性の向上は、同時に個人情報がAIシステムによって処理・分析される機会の増大を意味し、不適切な取り扱いがあった場合の影響も大きくなります。

個人情報保護法と生成AI利用に関する法的留意点

企業が生成AIを利用して個人情報を取り扱う際には、個人情報保護法を遵守する必要があります。

• 利用目的の特定と通知・公表: 個人情報を取得・利用する目的を具体的に定め、本人に通知または公表する。
• 適正な取得: 不正な手段で個人情報を取得しない。
• 安全管理措置: 収集した個人情報の漏洩、滅失、毀損を防ぐための適切な管理を行う。
• 第三者提供の制限: 本人の同意なく個人データを第三者に提供しない（例外規定あり）。 生成AIの利用がこれらの法的要件に違反しないよう、十分な注意が必要です。

企業の信頼とブランドイメージを守るための個人情報保護

個人情報の漏洩や不適切な取り扱いは、顧客や取引先からの信頼を大きく損ない、企業のブランドイメージを著しく低下させます。一度失った信頼を回復するのは容易ではありません。生成AIの活用においても、個人情報保護への真摯な取り組み姿勢を示すことが、企業の社会的責任であり、持続的な成長に不可欠です。

生成AI活用で懸念される個人情報漏洩・侵害の主なリスク

生成AIを業務で利用する際には、様々な形で個人情報が危険に晒される可能性があります。ここでは、中小企業が特に注意すべき、個人情報漏洩やプライバシー侵害に繋がる主なリスクを具体的に解説します。これらのリスクを認識することが、適切な対策の第一歩です。

リスク1：プロンプトへの個人情報直接入力と意図せぬ学習

従業員が生成AIへの指示（プロンプト）に、顧客の氏名、連絡先、購買履歴、あるいは従業員自身の個人情報などを直接入力してしまうケースです。これらの情報がAIサービスの学習データとして利用されたり、外部サーバーに意図せず保存されたりすることで、情報漏洩やプライバシー侵害のリスクが生じます。

リスク2：AIの学習データからの個人情報の再特定・推測

生成AIモデルの学習データに、過去に収集された個人情報が匿名化不十分なまま含まれている場合、AIの出力結果などから間接的に個人が再特定されたり、機微な情報が推測されたりするリスクがあります。

• アノニマイゼーションの限界: 高度な匿名化技術を用いても、他の情報と組み合わせることで個人が特定される可能性。
• モデルの脆弱性: 特定の攻撃手法により、AIモデルが記憶している学習データの一部が抽出される危険性。

リスク3：AI生成物に含まれる個人情報やプライバシー侵害情報

生成AIが、意図せず個人情報を含むコンテンツ（例：顧客とのやり取りを元にしたメール文案に個人名が残存）を生成したり、個人のプライバシーを侵害するような情報（例：特定の個人の行動パターンを詳細に記述したレポート）を出力したりするリスクがあります。これを検証せずに利用すると問題が生じます。

リスク4：生成AIサービス提供者のデータ管理体制の不備

利用している外部の生成AIサービス提供事業者のデータ管理体制やセキュリティ対策が不十分だった場合、そこから個人情報が漏洩するリスクがあります。契約内容や利用規約を十分に確認し、信頼できるサービスを選定することが重要です。

関連記事：【知らないと危険】生成AIの情報漏洩リスクと中小企業が取るべき防止策

【事例に学ぶ】生成AIと個人情報に関するトラブルと教訓

生成AIと個人情報の取り扱いに関するトラブルは、国内外で報告され始めています。ここでは、具体的な事例（または典型的な想定事例）を基に、中小企業が学ぶべき教訓と対策のヒントを探ります。他山の石とすることが重要です。

事例A：顧客対応AIチャットボットからの個人情報漏洩

ある企業が導入したAIチャットボットが、過去の顧客対応履歴を不適切に学習・参照した結果、他の顧客の個人情報（氏名、問い合わせ内容など）を誤って別の顧客に表示してしまった、という想定事例です。教訓は、AIがアクセスできるデータの範囲を厳格に管理し、異なるユーザー間で情報が混じることのない設計・運用が不可欠であるという点です。

事例B：生成AIに入力した従業員の個人情報が不適切に利用された疑い

従業員が業務効率化のため、自身の業務日報や人事評価に関する個人的なメモを生成AIに入力して整理しようとしたところ、その情報がAIサービスの改善目的で収集・分析されていたことが後に判明した、というケースです。

• 問題点:
  • 従業員への利用規約の周知不足
  • 個人情報入力に関する明確な社内ルールの欠如
  • AIサービスの透明性の低さ 教訓: 従業員自身の個人情報であっても、業務で利用するAIへの入力は慎重に。利用するAIサービスのデータ取り扱いポリシーを事前に確認し、社内ルールを整備する必要があります。

事例C：AIが生成したコンテンツが個人のプライバシーを侵害

マーケティング部門が、AIを用いて特定の顧客セグメントに合わせた宣伝メールを作成した際、AIが公開情報や過去の購買履歴を過度に詳細に分析・組み合わせた結果、受信者が「監視されている」と感じるほどプライベートな内容のメールを生成してしまい、顧客から苦情が寄せられた、という事例が考えられます。教訓: AIによるパーソナライズも、個人のプライバシーを尊重する範囲で行う必要があり、生成物の内容は人間が必ず倫理的観点からもチェックすべきです。

中小企業が実践すべき生成AI利用時の個人情報保護対策

生成AIによる個人情報漏洩・侵害リスクを低減するためには、具体的な対策が必要です。ここでは、中小企業でも取り組みやすく、かつ効果的な個人情報保護対策を段階的に解説します。できることから着実に実行しましょう。

【対策の第一歩】個人情報取り扱いに関する社内ガイドライン策定

まず、生成AI利用時における個人情報の取り扱いについて、明確な社内ガイドラインを策定します。これが全ての対策の基礎となります。

• ガイドラインの必須項目:
  • 目的と適用範囲: なぜこのガイドラインが必要で、誰が対象か。
  • 個人情報の定義: 何が個人情報にあたるのかを明確に。
  • 入力禁止・注意情報: 生成AIに入力してはいけない個人情報、入力時に特に注意すべき個人情報を具体的にリストアップ。
  • 同意取得: 個人情報をAIで処理する際の本人同意の取得手順（必要な場合）。
  • 生成物の確認: AIが生成した情報に個人情報が含まれていないかの確認手順。
  • 利用ツールの制限: 会社が許可したAIツールのみを利用するルール。
  • インシデント対応: 個人情報漏洩発生時の報告・対処フロー。

関連記事：【決定版】生成AIのセキュリティガイドラインの作り方と注意点

【人的対策】従業員への個人情報保護・AI利用に関する教育徹底

策定したガイドラインを全従業員に周知徹底し、理解を深めるための教育研修を定期的に実施します。個人情報保護の重要性、生成AIの仕組みとリスク、具体的な操作手順や禁止事項などを、事例を交えながら分かりやすく説明することが重要です。

【技術的対策】安全な生成AIツールの選定とデータ入力制御

利用する生成AIツールは、セキュリティ機能やデータ取り扱いポリシーを十分に確認し、信頼できるものを選定します。

• ツール選定基準:
  • データ暗号化、アクセス制御機能の有無
  • 入力データが学習に利用されないオプションの有無
  • 提供元のセキュリティ体制と信頼性 可能であれば、入力情報をフィルタリングしたり、個人情報を自動でマスキングしたりする技術的な対策の導入も検討しましょう。

【運用的対策】同意取得プロセスの確認と定期的な監査

個人情報をAIで処理・分析する際には、個人情報保護法に基づき、原則として本人から適切な同意を得る必要があります。同意取得のプロセスが適正に行われているか、定期的に確認・見直しを行います。また、AIの利用状況やガイドラインの遵守状況について、定期的な監査を実施し、問題点があれば改善していく運用体制を構築します。

生成AI利用における個人情報保護のための主要なチェックポイントを以下の表にまとめました。

対策カテゴリ	チェックポイント（例）
1. ガイドライン・方針	□ 生成AI利用時の個人情報取り扱いルールが明確か □ 個人情報保護法など関連法令の遵守が明記されているか □ 従業員への周知・教育体制は整っているか
2. データ入力	□ 生成AIに入力する情報に個人情報が含まれていないか確認するプロセスがあるか □ やむを得ず個人情報を扱う場合、匿名化・仮名化処理を検討・実施しているか □ プロンプト入力時の注意点が従業員に理解されているか
3. AIツール選定	□ 利用する生成AIツールの提供元が信頼できるか（セキュリティ体制、データ取扱ポリシー） □ 入力情報がAIの学習に利用されない設定が可能か、またはデフォルトでそうなっているか □ 個人情報の暗号化やアクセス制御機能があるか
4. 生成物の確認	□ AIが生成したコンテンツに意図せず個人情報が含まれていないか確認するプロセスがあるか □ 生成物が他者のプライバシーを侵害していないか検証しているか
5. 同意と透明性	□ 個人情報をAIで処理する場合、適切な形で本人の同意を得ているか（必要な場合） □ AIによる個人情報の利用目的を本人に通知または公表しているか
6. インシデント対応	□ 個人情報漏洩・侵害事故発生時の報告・対応フローが整備されているか □ 関係当局への報告義務を理解し、手順を定めているか

生成AI時代の個人情報保護：企業の責任と今後の展望

生成AI技術が進化し続ける中で、個人情報保護に対する企業の責任はますます重くなっています。将来を見据え、企業がどのように個人情報保護と向き合い、技術と共存していくべきか、その展望を考察します。信頼される企業であり続けるために、継続的な取り組みが求められます。

プライバシー・エンハンシング・テクノロジー（PETs）の活用可能性

プライバシー・エンハンシング・テクノロジー（PETs）は、個人情報を保護しながらデータを利活用するための技術群です。例えば、データを暗号化したまま分析できる「秘密計算」や、元データから個人を特定できないように加工する「差分プライバシー」などがあります。これらの技術を生成AIと組み合わせることで、より安全な個人情報の活用が期待されます。

AI倫理とデータガバナンス体制の継続的な強化

生成AIの利用においては、技術的な対策だけでなく、AI倫理の確立とデータガバナンス体制の強化が不可欠です。

• データガバナンスの要素:
  • 個人情報のライフサイクル管理（収集・利用・保管・廃棄）の明確化
  • データの品質と正確性の確保
  • AIの判断における公平性・透明性の担保
  • 定期的なAI倫理研修の実施
  • 個人情報保護責任者（DPO）の設置と役割明確化 これらの体制を継続的に見直し、強化していくことが重要です。

法規制の動向注視とグローバルな視点の必要性

AIと個人情報保護に関する法規制は、国内外で整備が進められています。特にEUのGDPR（一般データ保護規則）やAI規則案、日本の個人情報保護法など、主要な法規制の最新動向を常に注視し、自社の取り組みがこれらに準拠しているかを確認する必要があります。グローバルに事業を展開する企業にとっては、各国の規制に対応できる体制構築が求められます。

まとめ

生成AIの活用は、個人情報保護という重要な責任と常に隣り合わせです。本記事で解説したリスクの理解、具体的な対策の実施、そして継続的な体制強化を通じて、中小企業の皆様も、顧客や従業員からの信頼を損なうことなく、生成AIの持つ大きな可能性を安全に引き出すことができるはずです。適切な個人情報保護こそが、AI時代の持続的なビジネス成長の基盤となります。