コトラ（広報チーム） 
生成AIで情報漏洩が発生する仕組み
生成AIの仕組みとユーザー入力の影響
生成AIは膨大なデータから学習し、人間と同じように自然な文章や回答を生成する技術です。この仕組みでは、ユーザーが入力した情報を元に回答を構築するため、入力内容がAIの学習モデル内に保存・利用される可能性があります。そのため、機密情報や個人情報などを誤って入力してしまうと、情報漏洩のリスクが高まります。
例えば、企業が重要なプロジェクトの概要を生成AIに入力した場合、その情報が将来の生成結果に反映され、意図せず第三者に公開されるケースが考えられます。特に、生成AIツールがどのようにデータを収集・保存しているのかについてユーザーに十分な理解がないと、情報漏洩のリスクがより深刻になります。
学習データへの保存と予測不可能な利用
多くの生成AIは、サービス向上の一環として、ユーザーの入力データを学習データとして利用することがあります。このデータが保存される場合、その管理方法によって情報漏洩のリスクが発生します。特に、入力内容が不適切に保存され、不正アクセスやセキュリティ侵害による漏洩が起こった事例も報告されています。
また、生成AIがユーザーから学習した情報をどのように利用するか予測できないことも問題です。例えば、他のユーザーが似た問い合わせを行った際に、過去の入力内容が回答として表れるケースがあり得ます。この結果として、機密情報や個人情報が予期せず共有されるリスクが生まれるのです。
情報漏洩が起こりやすい利用ケースと事例
生成AIに関する情報漏洩は特定の利用ケースで発生しやすいとされています。例えば、顧客サポートで生成AIを利用する際には、顧客の個人情報やクレジットカード情報が入力される可能性があります。このような情報が不正に保存・利用されると、顧客情報が外部に漏れるリスクが高くなります。
実際の事例として、2023年3月には大手生成AIで一部ユーザーの個人情報が他の利用者に表示される問題が発生しました。このトラブルの原因はサードパーティツールのバグとされていますが、こうした問題は特定の利用ケースで頻発し、企業の信頼を損なう可能性もあります。
APIやサードパーティサービスのリスク
生成AIの活用では、APIやサードパーティサービスを利用することが一般的です。しかし、これらの外部サービスにはセキュリティ上のリスクが存在します。APIの設定不備や通信経路の暗号化不足が原因で重要な情報が漏洩する場合や、サードパーティサービスが適切にデータ管理を行わず、不正アクセスを招くケースが確認されています。
特に、外部ベンダーに依存する構造では、利用者自身のコントロールが及びにくくなるため、情報漏洩の可能性が高まります。こうしたリスクを最小化するために、信頼できるプラットフォームおよびサービスを選択し、セキュリティ監査を定期的に実施することが重要です。
発生した情報漏洩の事例とその背景
企業の機密情報が漏洩した有名な事例
生成AIの使用が広がるにつれ、企業の機密情報が漏洩する事例が報告されています。例えば、2023年3月に発生したOpenAI社の「ChatGPT Plus」契約者の個人情報漏洩問題がその典型例です。この事件では、オープンソースライブラリのバグが原因となり、ユーザーの名前やメールアドレス、クレジットカード情報が約10時間にわたり不適切に表示されました。また、他の生成AIツールでも、サードパーティソフトウェアのエラーにより、ユーザーのチャット履歴や個人情報が誤って表示される問題が起こりました。
こうした事例からわかるように、企業が保有する機密情報—特に顧客名簿、契約情報、財務データなど—が不適切な生成AIの利用によって外部に漏洩する可能性があります。これらは企業の信用を損なうだけでなく、顧客や取引先との関係にも悪影響を及ぼします。そのため、生成AI利用時には、入力情報の管理やセキュリティ対策が非常に重要です。
生成AIを使った詐欺やサイバー攻撃への悪用
生成AIは、その利便性の一方で悪用されるリスクもあります。不正利用の一例として、生成AIを活用した詐欺やサイバー攻撃があります。特にAIによってリアルなフィッシングメールや不正取引が行われる事例が増えています。このようなケースでは、生成AIが作成する高度に洗練されたテキストや音声を悪用し、ターゲットの情報を盗む手法が用いられます。
たとえば、AIが生成したメールを用いて受信者から銀行情報やログイン認証情報を詐取するケースがあります。また、特定の企業や個人になりすます「バーチャルインパーソネーション」を行い、未承認の取引を成立させるなどの詐欺行為も報告されています。こうした事態を防ぐためには、生成AIの利用者側がセキュリティプロトコルを徹底するとともに、高度な詐欺行為に警戒する必要があります。
個人情報が不正利用されたケース
生成AIを通じて漏洩した個人情報の悪用ケースも深刻です。2023年に発生したOpenAI社の情報漏洩事例では、名前やメールアドレス、購入履歴といった個人情報が他のユーザーに表示されるトラブルが発生しました。このような情報が不正利用されると、詐欺やスパム攻撃、さらにはアイデンティティの盗難という形で被害が広がります。
特に危険なのは、サードパーティサービスとの連携を伴う生成AIツールの利用です。この場合、セキュリティ管理が適切に行われていないと、保存された個人データが意図せず漏洩し、不正利用のリスクが高まります。データ漏洩を防ぐためには、AI利用時に厳密なセキュリティ監査を行うことが求められます。
公開データから意図せず情報が漏れるパターン
公開データの中には、意図せずに個人情報や機密情報が含まれる場合があります。生成AIがこうしたデータを学習に利用することで、結果として情報漏洩が発生するケースがあります。生成AIは、入力されたデータをもとに新たなコンテンツを生成しますが、その中に機密情報や個人情報が混入することは避けられません。
例えば、過去に公開されたデータや文章から生成されたコンテンツに、特定の個人や企業の情報が意図せず含まれてしまう場合があります。このような問題を防ぐためには、AIの学習データに対する事前チェックや、利用者側の入力データを見直す機能が欠かせません。また、生成物の内容確認を行うプロセスの導入も重要です。
情報漏洩リスクを招く要因
ユーザー教育とリテラシー不足
情報漏洩のリスクを招く大きな要因の一つが、ユーザー自身の教育不足やリテラシーの欠如です。生成AIを業務に活用する際、具体的な操作方法や情報漏洩のリスクについて十分に理解していないユーザーが多いとされています。たとえば機密情報や個人情報を生成AIに入力することで、そのデータがシステムに記録され、不特定多数からアクセス可能になる可能性が存在します。このような誤りは、人為的ミスであることが多いため、定期的な教育プログラムや、情報リテラシーの向上に向けた取り組みが必要です。
適切なプラットフォーム選びの重要性
生成AIを利用する際、適切で信頼できるサービスを選定できていないことも情報漏洩を招く要因です。たとえば、セキュリティ対策が不十分なAIツールを選択した場合、通信中のデータが暗号化されていなかったり、サーバーへの侵入リスクが高まったりします。特に無料ツールやサードパーティサービスを利用する際には、プラットフォームの利用規約やセキュリティポリシーを細かく確認し、機密情報をやり取りしないといった慎重な対策が必要です。生成AIの選定時には、レビューや業界標準に基づいて透明性のあるプラットフォームを選ぶことが重要になります。
セキュリティ対策が施されていない運用環境
情報漏洩を防ぐためには、生成AIを運用する環境におけるセキュリティ対策が非常に重要です。しかしながら、暗号化や二要素認証の導入といった基本的なセキュリティ対策が施されていないケースも依然多く見受けられます。また、運用管理者が不在であったり、暗号化プロトコルが古いまま放置されていたりする場合も、情報が外部に流出する危険性が高まります。このような環境下では、情報漏洩の脅威が拡大するため、セキュリティ要件を満たした設備や運用プロセスを整備する必要があります。
データ保存とアクセス権管理の不備
生成AIを用いたデータ管理における情報漏洩リスクの一因として、データ保存方法やアクセス権管理の不備が挙げられます。例えば、保存されたデータへのアクセスが組織全体に開放されていると、不要な人物でもデータに接触できてしまうため、漏洩の可能性が高まります。また、不適切な設定によって、過去の入力や使用履歴が誰でも確認できる状態になっている場合も危険です。このようなリスクを回避するためには、保存データは必要最低限に留め、アクセス権は厳格に管理することが求められます。特にプライベートネットワークやVPNの活用、定期的な監査による状況確認が効果的です。
情報漏洩リスクを回避するための対策
生成AI利用時におけるデータ入力のルール化
生成AIを利用する際には、入力データの内容を事前にルール化することが重要です。例えば、機密情報や個人情報、企業の重要な技術情報をAIに入力しないことを徹底する必要があります。これにより、情報漏洩のリスクを根本的に防ぐことが可能となります。また、従業員や関連関係者に対して具体的な例や禁止事項を明確に示し、注意喚起を行うことも効果的です。このようなルール化は、AI利用時のセキュリティレベルを高める基本的な対策といえるでしょう。
社内でのセキュリティ教育プログラムの導入
AIの普及により、情報漏洩リスクへの対応としてリテラシー教育の重要性が高まっています。特に、生成AIを業務で使用する従業員に対しては、専門的なセキュリティ教育プログラムを導入することが効果的です。このプログラムでは、具体的な事例を用いたトレーニングを行い、どのような操作が情報漏洩につながる可能性があるのかを学習させます。また、従業員一人ひとりがAI利用に伴うリスクを正しく理解し、適切な対処ができるようになることで、企業全体の情報セキュリティを向上させることができます。
生成AIツールの選定基準とセキュリティ監査
生成AIを導入する際には、ツールの選定基準を明確にし、信頼できるプロバイダーを選ぶことが非常に大切です。選択するツールが十分なセキュリティ対策を講じているか、例えばデータの暗号化やアクセス管理が適正に行われているかを確認するため、セキュリティ監査を実施することが効果的です。また、サードパーティサービスを利用する場合には、規定や契約条件を精査し、情報漏洩リスクを最小限に抑える措置を講じることが求められます。このようなプロアクティブな取り組みによって、AI利用に伴う潜在的なリスクを抑えることができます。
データやコンテンツの事前チェックプロセス
生成AIを使用する際には、データやコンテンツを事前に精査するチェックプロセスを確立しておくことが重要です。このプロセスでは、投入するデータが機密情報を含まないか、人為的なミスで不要な情報が伝達されないかを確認します。加えて、データをAIに送信する前に、内容が運用ポリシーに準拠しているかを確認するのも有効な方法です。事前チェックを定期的に行うことで、意図しない情報漏洩を未然に防ぎ、AIの安全かつ適正な利用を保証する環境を整えることができます。
生成AIと情報安全の未来
AIセキュリティ技術の進化と期待
AI技術の進化とともに、情報漏洩を防ぐためのセキュリティ技術も日々発展しています。例えば、生成AIツールが利用するデータの転送や保存時に高度な暗号化が実施されるようになり、外部からの不正アクセスリスクを軽減しています。また、異常検知アルゴリズムやリアルタイムでの監視技術なども進化しており、不正な活動が検出される速度が劇的に向上しています。さらに、ユーザーの意図しない情報漏洩を防ぐために、生成AI自体が入力内容を検査し、機密情報や個人情報が含まれる場合に警告を行う仕組みが導入されつつあります。これらの技術は今後も発展を遂げ、AIの利便性と情報安全性の両立が期待されています。
企業とユーザーで進める安全なAI利用環境の構築
生成AIの安全な利用環境を構築するためには、企業とユーザーの双方が責任を持ち、適切な対策を講じることが不可欠です。企業側では、利用目的に応じたAIツールの選定基準を明確化し、セキュリティ監査を定期的に実施することが重要です。一方、ユーザー側では、個人情報や機密情報をAIツールに入力しない習慣を身につける必要があります。また、両者は情報漏洩リスクを最小化するために、生成AIの利用に関するルールを共有し、実践していくことが求められます。このように協力して安全な利用環境を整えることは、生成AIが提供する利便性を最大限に活用するための鍵となります。
国際規制と業界ガイドラインの役割
生成AIの利用による情報漏洩リスクに対応するためには、国際的な規制や業界ガイドラインの整備が重要です。現在、各国や地域においてAI技術に関する法的枠組みが整備されつつあり、特にデータ保護規制やプライバシーポリシーの強化が注目されています。また、業界団体による技術ガイドラインやセキュリティ基準の策定も進んでおり、これに基づく運用が推奨されています。このような規制やガイドラインは、生成AIの透明性を高め、ユーザーが安心して利用できる環境を提供する上で重要な役割を果たしています。国際協力や標準化の動きが一層進むことで、情報漏洩リスクのさらなる低減が期待されます。
未来に向けた情報リテラシーの重要性
生成AIの安全な活用には、情報リテラシーの向上が欠かせません。情報リテラシーが高いユーザーは、AI利用時の潜在的なリスクを深く理解し、正しい判断ができるため、情報漏洩のリスクを大幅に軽減できます。教育機関や企業は、AIを活用するための基礎的な知識や、情報安全に関する実践的なスキルを教えるプログラムを提供するべきです。また、一般ユーザー向けにも、生成AI利用時の注意点を分かりやすく解説する啓発活動が求められています。未来に向けて、AIを取り巻く技術が進化する中で、一人ひとりが情報リテラシーを高めることは、安全で信頼性の高いAI利用環境を実現するための重要なステップです。
