Copilotで情報漏洩を起こさない会社の設計術と実務チェックリスト

Copilotを本格導入するか、禁止を続けるか。どちらを選んでも、今のままでは「情報漏洩リスク」と「シャドーAIリスク」の両方を抱えたままです。
問題はCopilotではなく、10年以上放置してきた権限設計と、統制されない生成AI利用です。

情シスとしては「copilot 情報漏洩」で最低限の知識は押さえているはずです。それでも踏み出せないのは、次の3点が整理できていないからです。

• どこまでが本当に危ない使い方なのか
• 無料版CopilotとCopilot for Microsoft 365で、リスクの質がどう違うのか
• 社内ルールをどの深さで作れば、“PoCで終わらず、事故も起こさない”ラインに乗るのか

この記事は、一般論の「3大リスク」「メリット・デメリット」を並べるものではありません。
実際のCopilot導入プロジェクトで頻発している、次のような“崩れ方”を、情シス目線でほどきます。

• PoCでは安全に見えていたのに、利用部門を増やした瞬間に「権限ゆるゆるスイッチ」が入り、想定外の参照が連発する
• 翻訳とドラフト作成用途が抜け道となり、自然文の中に機密情報が混ざって外部サービスへ流れ出す
• 禁止ルールの裏側で、個人アカウントのCopilotや他社生成AIが、日常業務に静かに入り込んでいる

さらに、「無料版の学習リスク」と「M365版の内部漏洩リスク」という、質の異なる2つのリスクを分解し、「この用途ならOK／ここから先はNG」を業務別に線引きできる状態まで持っていきます。

最終的なゴールは、「Copilotを止める理由がない」と経営・監査・現場が同時に納得し、情シスが説明責任を果たせることです。そのために、次の実務ツールを具体的に提示します。

• PoC開始前にチェックすべき10の質問
• 権限・データ・シャドーAIをまとめて棚卸しする簡易セルフ診断
• ガイドラインを5行から立ち上げるための運用ルールドラフト
• 役員・監査・現場への説明にそのまま使える回答テンプレート

この記事を読み進めれば、「禁止しているのに守られない状態」から、「リスクを可視化したうえで、現場が自走する状態」へ設計を切り替える具体的な筋道が見えます。
Copilotを使うかどうかではなく、「どう設計すれば情報漏洩を起こさず、シャドーAIも暴走させないか」を、実務レベルで決めにいきましょう。

Copilot導入前に情シスが本当に怖がっているのは「AI」ではない

Copilotの話をし始めると、役員は「情報漏洩が怖い」、現場は「早く使わせてくれ」、その真ん中で情シスだけが妙に静かになることが多い。
この沈黙の理由はシンプルで、「AI」そのものではなく、自社の“台所事情”が一気に丸裸になることを知っているからだ。

Copilotは、SharePoint、OneDrive、Teams、メールの中身を“横断検索＋要約”する。
つまり、今まで「探しにくさ」でかろうじて隠れていた権限ミスやファイル置き場のカオスが、一瞬で検索可能な“事故予備軍”に変わる。

情シス・セキュリティ担当が本気で恐れているのは、次のような瞬間だ。

• 「あれ、この人、見えるはずのない人事評価シートをCopilot経由で読めてないか？」

• 「10年前に退職した役員フォルダ、なぜか全社読み取り権限ついてないか？」

AIが賢いほど、「積年の権限ぐちゃぐちゃ問題」が肌感ではなくログと証拠を伴って噴き出してくる。ここが、表面的な「AI怖い」と決定的に違うポイントだ。

Copilotそのものよりヤバい“10年モノの権限ぐちゃぐちゃ問題”

現場でよく再現される典型パターンを先に整理しておく。

PoC初期の「限定部署だけで試します」段階では問題が表面化しにくい。
危険度が一気に跳ね上がるのは、対象範囲を一段広げた瞬間だ。

• 利用部門を「2〜3部門」から「全社」へ

• 対象データを「テスト用サイト」から「既存のSharePoint/Teams全体」へ

ここで、10年以上触ってこなかったファイルサーバー移行の“負債”が一気にCopilot経由で露出する。
「Copilotが危ない」のではなく、Copilotが“権限ぐちゃぐちゃ”のレントゲン写真を撮ってしまうという捉え方が近い。

「情報漏洩が怖いから禁止」は、なぜシャドーAIを増やすのか

情シスの中には、「Copilotも含め生成AIは禁止」と宣言して安心した気分になるケースがある。しかし、現場の実態を追うと、禁止した瞬間から次の行動が始まる。

• 海外の無料チャット型AIで翻訳だけこっそり使う

• 自分のMicrosoftアカウントや個人Gmailでドラフト作成だけお願いする

• 社外PCや私物スマホから顧客名が入った文章をそのまま貼り付ける

つまり「禁止」は、情シスの管理が一切効かないシャドーAIゾーンに機密情報を誘導するスイッチになりやすい。

ここで押さえておきたい“逆説”がある。

• Copilot for Microsoft 365は、少なくともテナント内で完結し、監査ログも残る

• 無料の外部AIサービスは、入力内容がどこでどう学習・保存されるか、管理者からは見えない

にもかかわらず、「情報漏洩が怖いからCopilotは止める」「でも現場は仕事のためにこっそり外部AIを使う」という構造ができあがる。
禁止によって減るのは“情シスが把握しているAI利用”であって、実際のAI利用総量はむしろ増えるというのが、多くの組織で観測されるパターンだ。

役員と現場の“Copilot観”ギャップが、事故リスクを倍増させる構造

Copilotを巡る会話がかみ合わない場では、次のような「認識ギャップ」がほぼ必ず存在している。

このギャップが埋まらないままPoCが進むと、次のような悪循環に入る。

1. 現場が限定PoCでCopilotの便利さにハマる
2. 経営層は「まだ危ないと思うが、現場がうるさいので渋々拡大を許可」
3. 情シスは権限の棚卸しが終わっていないが、スケジュール優先で有効化
4. 拡大直後に「見えてはいけないファイルを要約された」ヒヤリハットが発生
5. 経営層が「やはり危ない」とCopilot停止指示→現場は再びシャドーAIへ

ここで本来必要なのは、
「Copilotそのものの良し悪し」ではなく、「自社の権限設計とAI利用ルールをどこまで可視化してから進めるか」という合意形成だ。

情シスが最初にやるべきは、「Copilotをやるか・やらないか」の議論ではない。
役員・現場に対して次の2点を、図解レベルで共有することだ。

• 今の権限設計をCopilotがそのまま“拡声器化”した場合に起きうる具体的な事故シナリオ

• シャドーAIに流れた場合、管理不能なリスクがどれだけ増えるか

ここまで共有できて初めて、「Copilotは止めるべき対象なのか」「むしろ管理可能な枠組みにAIを引き戻すための武器なのか」という、建設的な議論がスタートラインに立つ。

「Copilotで情報漏洩」が起きる瞬間を分解する ─ 実務で頻発する3つの崩れ方

Copilotが「便利な秘書」から「情報ダダ漏れ装置」に変わる瞬間は、いつも静かに、じわじわやってきます。派手なサイバー攻撃より怖いのは、社内の“いつもの業務”に紛れた3パターンの崩れ方です。

PoC拡大フェーズで一気に危険度が増す“権限ゆるゆるスイッチ”

PoC中は「選ばれし少数精鋭」だけが使っているので、情シスはまだコントロールできます。崩壊は、その次のフェーズで起きます。

• 利用部署を一気に増やす

• ライセンス付与を部門任せにする

• SharePoint / Teamsの棚卸しを後回しにする

この3点セットが揃うと、「閲覧できる人＝Copilotに聞ける人」が一気に膨れ上がります。

代表的な“ヒヤリ”はこれです。

• 人事評価用フォルダを昔一度だけ「全社共有」にした痕跡が残っており、Copilot経由で要約されてしまう

• プロジェクト終了後に締め忘れたTeamsが、別部署メンバーのCopilot回答に混ざり込む

CopilotはSharePointやOneDriveのアクセス権を忠実に尊重しますが、10年寝かせた“権限ぐちゃぐちゃ”も同じように尊重するため、PoC拡大こそが最大のリスクスイッチになります。

翻訳とドラフト作成が“抜け道”になる：機密情報が自然文で外へ出るルート

情報漏洩の現場を見ると、派手な「丸ごとファイル流出」より、翻訳・ドラフト用途の“ついで入力”の方がよく問題になります。

ありがちな流れは次の通りです。

• 機密度の高い取引契約書を、そのままChatGPTやGemini無料版にコピペして英文ドラフトを依頼

• 顧客名や金額、社内コードをマスクせずに入力

• 「一度きりだから大丈夫」「無料だから早い」と思い、そのまま習慣化

ここで問題になるのは、学習データへの利用可能性と、会話履歴の保存です。外部のチャットサービスに機密データを流せば、「第三者のクラウドに、自分の手でアップロードした」のと同じ扱いになります。

社内でやるべき線引きは、次のようなレベル感です。

• 顧客を特定できる情報、未発表の売上データ、個人情報を含む文面は、外部AIへの生入力を禁止

• 翻訳・ドラフトは、Copilot for Microsoft 365のテナント内か、オンプレ/専用テナントの生成AIに限定

「少しぐらいなら」が毎日続くと、半年後には契約書1冊分以上の機密を自分たちで外部に入力していた、というケースが現場では現実に起きています。

個人アカウントのCopilot/生成AIがこっそり入り込む日常業務シナリオ

情シスが一番胃を痛めるのが、シャドーAIとしての個人アカウント利用です。禁止ポリシーを配っても、現場では次のように進行します。

• 会社PCのブラウザから、個人のMicrosoftアカウントやGoogleアカウントでログイン

• 社内資料の一部をコピペして、「要約して」「提案文にして」と依頼

• 便利さに気づいたメンバーが、チームの“裏ノウハウ”として広めてしまう

ここで致命的なのは、情シスの管理レーダーに一切映らないことです。メール監査やファイルサーバー監視では検知しにくく、事故発覚のきっかけは「たまたま横で画面を見た上司」ということも少なくありません。

個人アカウント利用のリスクを整理すると、次のようになります。

「禁止」で押さえ込むほど、現場は“便利な抜け道”として個人アカウントを使い始めます。
抑え込みたいのはAIそのものではなく、どの環境で、どのアカウントで、どの情報を扱うかというラインです。ここを曖昧にしたままCopilotを導入すると、表のCopilotより、裏のシャドーAIの方がよほど危険な状態になりがちです。

無料版CopilotとCopilot for Microsoft 365の「境界線」をズバリ言語化する

「どこまでCopilotにしゃべらせていいか」で迷う情シスが、最初に押さえるべきは“AIの賢さ”ではなくデータの出どころと行き先です。ここを曖昧にしたまま「様子見で無料版だけOK」は、現場で一番事故を呼び込みやすい設計になりがちです。

どこまでが「絶対に入れてはいけない情報」か、業務別に切り分ける

無料版Copilot/ChatGPT/Google Geminiなど、個人アカウント前提のチャットサービスに入れてはいけない情報は、「そのまま流出したら顧客や監査で説明不能なもの」と定義した方が速いです。業務別にラインを切ると腹落ちしやすくなります。

ポイントは、「無料版かどうか」ではなく社外クラウドにコピペする瞬間に一度でも外に出るかで線を引くことです。
逆に、「社外に出しても名寄せされないレベル」に加工できるなら、無料版でも許容ゾーンに入ります。

例:

• 顧客名と金額を消した契約書の“ひな形部分”だけ

• 社名や製品名を伏せた、一般論レベルのトラブル事例要約

無料版の“学習リスク” vs M365版の“内部漏洩リスク”という質の違い

情シスがごちゃっと混ぜがちなのが、「どこでAIが学習するのか」と「誰に見えるようになるのか」の違いです。

無料版は「ベンダーの腹の中に一度でも入る」こと自体が勝負どころなので、入力した瞬間に“外部送信ログ”と割り切るのが安全です。
一方でM365版は、テナント内でモデルが動き、ユーザーは自分のアクセス権の範囲でしかデータを引き出せない設計が前提です。その代わり、10年間放置してきたSharePoint/Teamsの権限ぐちゃぐちゃ問題が一気に表面化するリスクを抱えます。

情シスが本当に対処しないといけないのは、「どのAIを使うか」よりも「どの権限状態で有効化するか」です。

「この用途ならOK/NG」が一目でわかる利用パターンマップ

現場が迷うのは、サービス名ではなくシーン単位です。PoCでよく出る質問を整理すると、次のような「ざっくりマップ」でかなり説明できます。

情シスがやるべきは、「サービス名ごとの可否表」ではなく業務シナリオごとのOK/NG表を1枚作ることです。
その際に効くルールはたった3つだけです。

• 個人が特定できる人事・医療・内部通報ネタは、AI種別に関係なく原則AI入力禁止

• 顧客・取引先が特定できる情報は、無料版は禁止・M365版は権限とログ設計が終わるまでPoC範囲に留める

• 匿名化やテンプレ化で「一般論」に落とせるものは、積極的にAI活用対象に入れる

この3本柱で線を引くと、「怖いから全部禁止」から一歩抜け出しつつ、「Copilotを止める理由がない状態」に近づけます。

事故寸前だったCopilotプロジェクトから見えた、素人が必ず見落とすポイント

Copilotの情報漏洩リスクは、派手なサイバー攻撃ではなく「地味な設定ミス」と「10年寝かせた権限ぐちゃぐちゃ問題」から静かに始まる。事故一歩手前まで行ったMicrosoft 365環境をいくつも見てきた立場から、情シス・事業部門リーダーが必ず押さえるべき急所だけを絞って解説する。

利用部門が増えた瞬間に起きた“想定外の参照”と緊急ブレーキ

PoCでは平和だったCopilotが、本番展開フェーズで一気に「情報ダダ漏れ予備軍」に変わるパターンがある。トリガーはシンプルで、利用部門の急拡大だ。

よくある流れは次の通り。

1. 情シス管理下の少人数でPoC開始（営業部だけ、管理部だけ）
2. 問題なく見えるため、役員から「全社展開しよう」の号令
3. ライセンスだけ一気に追加して、権限・Teamsチーム・SharePointサイトは現状維持
4. Copilotに「〇〇社との契約条件を一覧にして」と聞いた瞬間、
   開発部のメンバーが見えるはずのない契約フォルダ内容を要約回答されて冷や汗

CopilotはMicrosoft 365のアクセス権を尊重するが、元の権限がゆるければ“ゆるいまま高速サーチされる”。既に見えていたものが、「見つけやすく・要約されて」表面化しただけだ。

緊急ブレーキが踏まれる典型パターンは次の3つ。

• 役員報酬・評価シートが一部のマネージャーにCopilot経由で要約されてしまう

• 顧客別の値引き条件を、別部署が横串で見られることに気付く

• 法務フォルダのテンプレ契約書ではなく、生の交渉履歴をCopilotが拾ってしまう

ここで大事なのは、「Copilotが情報を盗んだ」のではなくもともとアクセス権が甘かった現実をCopilotが暴いたという位置付けに切り替えることだ。そうしないと、真犯人の権限設計を直さず「Copilot禁止」で終わってしまう。

SharePoint/Teamsの棚卸しを後回しにした組織で何が起きたか

SharePointとTeamsの棚卸しを後回しにした組織では、Copilot導入時にほぼ同じ事故寸前シナリオが再現される。

代表的な“積み残し”はこの3つ。

• 「全社共有」「社内共有」のサイトの中身が実はバラバラ

• Teamsの「ゲストユーザー」が放置され、外部アカウントが残存

• 部門異動・退職者グループのアクセス権が整理されていない

Copilotが追加された瞬間、長年積もった権限のほこりが一気に舞い上がるイメージに近い。

情報の危うさを可視化するために、棚卸し前後をこんな観点でスコアリングしておくと、経営層にも説明しやすい。

このテーブルをPoCキックオフの資料に入れておくと、「Copilot導入は棚卸しをサボれないプロジェクトなんだ」と全員の覚悟が揃いやすい。

プロが真っ先に確認する「アクセス権のほころびチェック」の実際

経験のあるセキュリティ担当や外部パートナーは、Copilotの設定画面に行く前に、ほころびポイントを機械的に潰していく。テクニックというより、チェック順序の勝負だ。

最初の1〜2週間で必ずやるのはこのあたり。

• 高リスクフォルダの洗い出し

  役員会資料、人事評価、給与情報、M&A関連、重要顧客別条件といった“出たら終わる”データだけをまずリスト化

• 「閲覧できる人」を逆算するテスト

  上記フォルダに、事業部のITリーダーや中堅社員アカウントでログインし、どこまで見えるかを確認

• Teamsのゲストと「全社チーム」の棚卸し

  招待済みの外部ユーザー一覧を出し、「この人は今も必要か」「どこのチームに入っているか」を逐一確認

現場で使いやすい簡易チェックリストを挙げておく。

• Copilotを有効化してもよいのは、「高リスクフォルダのアクセス権を一度確認したテナント」だけ

• 人事・役員・法務・経営企画のストレージは、Copilot導入前に必ず人手でアクセス権を見直す

• 「全社共有」「社内全員」のラベルが付いたSharePointサイトは、中身を確認するまでCopilot検索対象から外す

• ゲストユーザーを含むTeamsチームは、用途を説明できないものをCopilot利用の対象外にする

この程度の“地味な整備”を後ろ倒しにした結果、PoC拡大フェーズで冷や汗をかいてCopilotを一時停止した組織は少なくない。逆に言えば、ここさえ抑えれば「Copilotで情報漏洩が起きる会社」から「Copilotを止める理由がない会社」へ、静かに軌道修正できる。

情報漏洩を防ぐCopilot設計図：権限・データ・シャドーAIを一気にさばく考え方

「Copilotを止める」のではなく、「Copilotを止める理由がない設計」に振り切る。その分かれ目は、技術力よりも“台本づくり”にあります。台本とは、権限・データ・シャドーAIを一つの絵として扱う設計思想です。

「人」ではなく「業務シナリオ」単位で権限を組み立て直す

情シスがハマりがちなのが、「人ごと権限」発想です。部署異動・兼務・プロジェクト参加が重なると、10年モノの「権限ぐちゃぐちゃ問題」が露出し、Copilotが一気に“見えてはいけない棚”をつなぎます。

鍵は、“人”ではなく“業務シナリオ”で切ることです。

まず、Copilotを使わせる前に、次の3シナリオだけを書き出します。

• 営業：案件レビュー、見積ドラフト作成

• 情シス：インシデント要約、マニュアル作成

• 経理：支払・請求書のチェック支援

それぞれについて「見えてよいデータの範囲」「見えたらアウトのデータ」を明文化し、その単位でSharePoint/Teamsのアクセス権を再設計する。
この順番を逆にして、「既存の権限にCopilotを“なんとなく”乗せる」と、PoC拡大フェーズでほぼ確実にヒヤリハットが出ます。

データ分類を“ラベル遊び”で終わらせないための現場テスト手順

「機密」「社外秘」「社内限定」のラベルを整備しただけで満足すると、Copilot導入後に必ず後悔します。現場で効くのは、ラベル設計と“わざとCopilotに聞いてみるテスト”をセットにすることです。

最低限、次のステップを踏みます。

1. ラベル定義をA4一枚に絞る（例：機密＝個人情報、未発表の価格、M&A検討資料）
2. 各ラベルの代表ファイルを3〜5個ピックアップ
3. テスト用の権限でCopilot for Microsoft 365を有効化
4. 次のようなプロンプトを、あえて投げてみる
   • 「最新の価格表を一覧化して」
   • 「来期組織変更の資料を要約して」
   • 「人事評価シートの改善点を提案して」

Copilotの回答内容と、誰がその回答を取得できたかをチェックし、「想定していない組み合わせで出てこないか」を確認する。
ここで1回でも“ヒヤリ”が出るなら、ラベルか権限か、どちらかが机上設計のままです。

シャドーAIをゼロにせず“許容ゾーンに押し込む”逆転発想

「ChatGPT・Gemini・無料版Copilot全面禁止」と掲げた組織ほど、ブラウザの裏側でシャドーAIが静かに増えていきます。翻訳とドラフト作成は、業務の“かゆいところ”を直撃するからです。

ポイントは、ゼロにするのではなく“許容ゾーンに押し込む”ことです。

現場には、次の3つだけを明確に伝えます。

• 無料版AIは「外に出ても困らない情報だけ」

• 社内データを扱うのは、必ずCopilot for Microsoft 365

• 判断に迷ったら、「自分のPCからコピペして外に送りたいか」で自問する

この“許容ゾーン”を示さずに禁止だけを打ち出すと、ユーザーは説明責任を感じないまま、個人アカウントのチャットサービスに機密情報を貼り付けます。
逆にゾーンをはっきりさせると、「ここまでならOK」が共有され、シャドーAIは“見える範囲”に収まっていきます。

ルールを作りすぎてCopilotが死んだ組織と、うまく回した組織の決定的な違い

Copilotプロジェクトがこける現場を見ると、情報漏洩より先に「ルール過多で息の根が止まる」パターンが目立つ。セキュリティを守るつもりが、結果的にシャドーAIと個人アカウント利用を加速させ、Microsoft 365のCopilotが“公式には存在しないツール”になる構造だ。

「禁止ワードだらけのガイドライン」で誰も読まなくなるプロセス

情シスが追い詰められている組織ほど、最初に出てくるのがこのタイプのガイドラインだ。

• 「機密情報」「個人情報」「社外秘」をCopilotに入力禁止

• 顧客名・取引条件・見積情報も一切禁止

• 無料版AI、ChatGPT、Google Gemini、Claude等のチャットサービス利用も全面禁止

紙の上では完璧だが、現場はこう動く。

1. 文書量が多く、従業員はタイトルだけ見て閉じる
2. 「禁止」が多すぎて、何ならOKなのか判断不能
3. 翻訳やドラフト作成のニーズは消えないため、個人アカウントや無料サービスに流れる
4. 情報システム部門からはアクセスログが見えず、漏洩リスクを管理できない

この時点で「Copilotを公式に導入したのに、リスクは減らず見えなくなっただけ」という最悪パターンに近づいている。

トップダウン＋現場ワークショップで定着させた企業のやり方

うまく回している企業は、「トップダウンだけ」「情シスだけ」でルールを作らない。経営層のメッセージと現場の業務シナリオをつなぐワークショップを、PoCのかなり早い段階から入れている。

代表的な進め方は次の通り。

1. 経営メッセージを明文化
   • 「生産性を20％上げたい」「顧客向け資料の品質を一定レベルにしたい」など、Copilot活用の目的を先に数字で置く
2. 情シス・セキュリティが“赤線”を示す
   • 機密区分ごとに「絶対入力禁止の情報」「Copilot for Microsoft 365なら許容」の線を明示
3. 事業部門ワークショップを開催
   • 営業、開発、バックオフィスなど主要部門ごとに、「日々の業務でどこまでCopilotに聞かせるか」を一緒に棚卸し
4. その場でドラフトルールを更新
   • 「翻訳はこのファイルまでOK」「Officeファイルのドラフトはこう使う」と、業務別の利用パターンをテキストに落とし込む

ここでポイントになるのが、「Copilotで実際にプロンプトを入力して試す」ことだ。会議室で議論するだけでは、情報漏洩リスクのイメージが湧かない。翻訳、メール下書き、議事録作成をその場でやってみて、「ここまでは便利、ここから先は危ない」を体感してもらうと、ポリシーが“自分事”になりやすい。

5行の“運用ルールドラフト”から始める方がうまくいく理由

Copilot運用で生き残る組織は、最初から完璧なガイドラインを作る発想を捨てている。むしろ、PoC開始時点では5行程度のドラフトからスタートする。

例として、500〜1,500名規模の企業でよく採用されるドラフトはこのレベルだ。

1. 機密区分「極秘」「取引先との秘密保持契約対象」の情報はCopilotに入力しない
2. 顧客名・個人名を含む場合は、仮名や伏字に置き換えて入力する
3. 無料版AIサービスへの業務情報入力は禁止し、Copilot for Microsoft 365を利用する
4. 不安な場合は「この内容をCopilotに入力してよいか」をまず情シスにチャットで相談する
5. 実際の利用例と迷ったケースを毎月収集し、ルールを更新する

この5行をベースに、ワークショップで出てきた具体的な事例を「OK/NGリスト」として後追いで足していく。最初から20ページのポリシーを作るのではなく、「利用ログと現場の声を聞きながら育てる」ことで、ルールと実態が乖離しない。

Copilotと情報漏洩のリスクは、技術だけで決まらない。ルールの“厚さ”ではなく、“呼吸のしやすさ”で設計した組織だけが、シャドーAIに飲み込まれずに済んでいる。

実際の相談メール・チャットに見る「Copilot×情報漏洩」のリアルな悩み再現

「Copilotの資料ダウンロードより、うちの現場チャットを解析してほしい」
情シスと話していると、最終的に行き着くのはここです。表に出ない“生の悩み”から、どこで事故リスクが膨らむかをあぶり出します。

「どこまでCopilotに聞かせていいのか分からない」情シスからのSOS文面

実際に多いのは、こんなチャットです。

件名: Copilot for Microsoft 365の利用範囲について

どこまで機密情報をCopilotに入力してよいか判断できず、現場から質問攻めにあっています。
・役員会議資料のドラフトを作らせてよいか
・顧客名を含むトラブル事例を要約させてもよいか
・人事評価データを分析させてよいか

社内ポリシーで「機密情報の外部サービス入力は禁止」と書いてある一方で、
CopilotはMicrosoft 365内のサービスという扱いでよいのか、線引きが難しいです。

ここで詰まっているポイントは3つに整理できます。

• Copilotを「外部サービス」と見るか「社内IT環境の一部」と見るかの整理不足

• 無料版Copilot/ChatGPT/Geminiと、M365テナント内Copilotの学習リスクの違いが説明されていない

• 「絶対NGデータ」と「条件付きでOKな業務データ」の区分が言語化されていない

情シスが腹落ちしやすい整理イメージはこの表です。

この構造を示した上で、「だから“どこまで聞かせていいか”はサービス単位で変わる」という話に持っていくと、議論が前に進みます。

事業部門リーダーが送ってくる“便利さと不安”が同居したメッセージ

事業部門ITリーダーやマネージャーからは、温度感の違うメッセージが飛んできます。

件名: Copilotを止めたくないのですが、情報漏洩が怖いです

営業資料のドラフト作成やメール文面の修正にCopilotをかなり使っています。
正直、もうこれなしで業務に戻るのは考えられません。
一方で、
・顧客向け提案書に過去案件の機密情報が混ざっていないか
・チームメンバーが個人アカウントのChatGPTを使っていないか
が不安です。

「全部禁止」は現実的ではないので、どこまでならOKか、現場に説明できる言葉が欲しいです。

ここから見える構造はシンプルです。

• 現場は生産性メリットを体で理解しているが、セキュリティの説明は「禁止ワード集」レベルでしか届いていない

• 無料版チャットサービスを“翻訳・ドラフト用途の抜け道”として使うシャドーAIがじわじわ増えている

• 「OK/NGの線引き」と「代替ソリューションの提示」がないため、禁止すればするほど個人アカウントに流れる

このギャップを埋めるには、「便利さを肯定しつつ、情報漏洩リスクを現場語で翻訳する」説明が必要になります。

そのやり取りから浮かび上がる「説明が足りないポイント」と回答テンプレ例

メール・チャットの山を整理すると、説明が欠けているポイントはほぼ次の3軸に収束します。

• どのサービスに何を入れてよいか（Copilot for M365 / 無料版AI / 他クラウド）

• どの粒度まで具体名を書いてよいか（顧客名・金額・個人情報）

• 入力前にユーザー自身で確認すべきチェック項目

現場に返す時、情シスが使いやすい回答テンプレートの一例を挙げます。

テンプレ1：情シスから全社向け回答

件名: Copilotへの情報入力ルールの整理について

Copilot for Microsoft 365は、当社のMicrosoft 365環境内のデータを対象とした生成AI機能です。
無料版ChatGPT・Gemini等の外部チャットサービスとは、リスクの種類が異なります。

【Copilot for Microsoft 365で利用可能な情報】
・社内で通常共有している業務データ（社内向け提案書、マニュアル、議事録など）
・顧客名を含む資料の要約・翻訳・ドラフト作成

【Copilot for Microsoft 365でも入力禁止とする情報】
・人事評価、給与、病歴などの個人情報の詳細一覧
・当社が契約上「第三者への開示禁止」と明記された機密情報

【無料版AIサービスで入力禁止とする情報】
・社外秘区分以上の情報（顧客名、未公開の売上、内部向け資料の本文）

不明なケースは「このファイルをCopilotに読ませてもよいか」という観点で情シスまでご相談ください。

テンプレ2：事業部門リーダー個別相談への回答

ご相談の件、営業提案書のドラフト作成にCopilot for Microsoft 365を使うこと自体は問題ありません。
ただし、
・SharePoint/Teams上のアクセス権に誤りがあると、Copilot経由で想定外のファイルが参照されるリスクがあります。
・そのため、部署単位ではなく「案件チーム単位」「顧客単位」でのアクセス権見直しを、導入前の前提とします。

あわせて、メンバーによる個人アカウントChatGPTの利用は、機密情報の外部流出リスクがあるため禁止とします。
翻訳・ドラフト用途については、Copilot for Microsoft 365と社内MTrans環境を代替手段として案内してください。

このレベルまで「サービス名」「情報の種類」「業務シナリオ」を具体的に書き切ると、
情シスも事業部門も、Copilotの情報漏洩リスクを“自社の現場”として捉えやすくなります。

現場で本当に役に立ったCopilot導入チェックリスト（PoC〜本番展開まで）

「Copilotを入れたい情シス」と「情報漏洩が怖い経営層」の綱引きを、チェックリストで一気にほどいていきます。スライド1枚に落とせるレベルまで分解してあるので、そのまま社内説明にも使えます。

PoC開始前に最低限クリアしておくべき10の質問

PoCで事故しかけるプロジェクトは、着手前の「10問テスト」でほぼ結果が読めます。Copilotの設定より前に、ここを言語化しておかないと炎上します。

PoC前チェック10問

1. PoCの「目的KPI」は何か（工数削減％か、リードタイム短縮か）
2. 対象業務はどこまでか（部署名ではなく具体タスク名で言えるか）
3. 対象ユーザーのロール（役職・職種）とアクセス権限を一覧化しているか
4. 利用させないデータの範囲を、例文レベルで説明できるか
5. 無料版Copilot/ChatGPT/Google Gemini等の禁止・許容ラインを決めているか
6. ログ（会話履歴・ファイルアクセス）を誰がどこまで確認できるか決めているか
7. PoC終了後の「やめる条件」「広げる条件」を数値で持っているか
8. インシデント時に連絡を受ける窓口（情シス/セキュリティ）が一本化されているか
9. 研修・教育を、マニュアル配布ではなく30分ハンズオンでやる前提になっているか
10. シャドーAIへの対処方針（完全禁止か、許容ゾーン管理か）を言語化しているか

目安として、7問以上「はい」にならないPoCは、権限かルール運用で必ずつまずくと考えた方が安全です。

「権限」「データ」「シャドーAI」を見える化する簡易セルフ診断

情シスが一番つらいのは、「危ない気がする」が数字にならない状態です。Copilotによる情報漏洩リスクは、次の3軸でスコア化すると社内合意が取りやすくなります。

簡易セルフ診断シート（各0〜3点）

さらに、一歩踏み込んで具体的な質問で自己診断します。

• 権限

  • 「退職者が1年前の案件フォルダに今もアクセスできる」ケースが過去1年にあったか
  • Teamsの「全社共有」チームが何個あるか把握しているか

• データ

  • 顧客別の単価表・人件費データが、個人OneDriveだけに置かれていないか
  • 機密レベル高のデータ保存先が、M365以外のクラウド（個人Google Drive等）に流出していないか

• シャドーAI

  • 翻訳やメールドラフトに、外部チャットサービスを「業務として」使っている社員がどれくらいいるか、ヒアリングしたか
  • 「この程度なら入力してよい」と従業員が判断している“肌感”を把握しているか

この診断は、Copilot導入の可否判定ではなく、「どこからなら安全に始められるか」を決めるための材料として使うと腹落ちしやすくなります。

外部パートナーに相談するタイミングと“丸投げしてはいけない範囲”

Copilotと情報漏洩リスクは、情シスだけでは抱えきれない領域に踏み込みます。ただし、外部に丸投げした瞬間に、現場にフィットしないポリシーだけが量産されるパターンも多いです。

外部に相談すべきタイミング

• SharePoint/Teams/ファイルサーバーの棚卸しで、アクセス権限パターンが10種類以上出てきた

• 監査・顧客から「AI利用ポリシー」「利用ログ」の提示を求められた

• 無料版AIサービスの利用実態を可視化した結果、部署ごとにばらつきが大きい

それでも丸投げしてはいけない範囲

• 「どの業務をCopilotに任せてよいか」の線引き

  →これは事業部門のITリーダーが持っている暗黙知であり、ベンダーには分からない

• 「この文書は現場的には“ほぼ機密”」といったグレーゾーンの判断

  →分類ルールだけ外部で作っても、社内の運用に落ちない

• シャドーAIをどこまで許容するかのスタンス

  →企業文化や人事ポリシーと直結するため、コンサルの雛形をそのまま採用すると炎上しやすい

外部パートナーには、権限・データ構造の棚卸しと技術設定を強く依頼し、社内では業務シナリオと運用ルールの最終決定権を絶対に手放さない。この役割分担を守った組織は、「Copilot 情報漏洩」の心配よりも、「早く他の部署にも展開したい」というポジティブな議論へシフトしていきます。

「Copilotを止める理由がない状態」をどう作るか ─ 経営・監査・現場を同時に納得させる

「Copilotを入れるか、入れないか」ではなく、「止める理由が1つも残っていない状態」に持っていく。ここまで設計できれば、情報漏洩リスクの議論は“ブレーキ”から“ハンドル操作”に変わります。

生産性とセキュリティのトレードオフを“数字”で会話できるようにする

役員会や監査に刺さるのは感想ではなく数字です。Copilotの効果と情報漏洩リスクを、情シス側が先に数値モデル化しておくと議論が一気に楽になります。

会話を数字に変えるための指標例

• 生産性指標

  • ドキュメント作成時間の削減率（例:議事録作成が平均60分→20分）
  • 翻訳・ドラフト作成にかかっていた残業時間の削減見込み

• セキュリティ指標

  • Copilot導入前後での「アクセス権誤設定」の検知件数
  • 無料版AIチャットサービスへの機密情報入力件数（シャドーAI調査結果）

役員と話すときの整理イメージ

このレベルまで“家計簿”のように整理できると、「Copilotをやめた時の損失」も説明しやすくなります。

監査・顧客説明で聞かれがちなポイントを先回りして潰す

Copilot×情報漏洩で必ず聞かれる質問はパターン化できます。先に「FAQ＋証拠資料」を用意しておくと、監査も顧客レビューもほぼテンプレ対応で回せます。

よく聞かれるポイントと潰し方の例

ここで重要なのは、「技術仕様の説明」と同じ重さで「運用と証跡」を語れることです。
「こう設定しています」だけでなく、「この頻度でチェックし、この形式で記録しています」まで言えれば、監査側の不安は大きく減ります。

1年後の「当たり前のCopilot運用」を逆算して、今やるべき設計と教育

Copilotは“プロジェクト”ではなく、“インフラ”になります。1年後に「Officeと同じく、止める理由が思いつかない」状態にしたいなら、最初の3カ月でやることを逆算しておく必要があります。

1年後から逆算したロードマップのイメージ

並行して、年2回のCopilotセキュリティ研修＋随時のミニ動画やTips配信のように、教育も“イベント”ではなく“継続ノイズ”として設計しておくと定着が早くなります。

この状態まで運べれば、「Copilotを止めよう」という声は、「電気代がもったいないからサーバールームの電源を落とそう」と言うのと同じくらい非現実的になります。

執筆者紹介

主要領域はCopilot導入と情報漏洩対策、本文で示した「10の質問」と「5行ルールドラフト」など実務ツールを設計する情シス視点の整理と構造化を重視する執筆者です。一般論ではなく、PoC拡大時の権限崩れやシャドーAIの実態など、本記事で扱った現場パターンを分解し、読者が自社のルール設計・説明責任にそのまま使える形で情報提供することを目的としています。