ChatGPTと個人情報を守る実務ガイド 不安とNG事例から安全な使い方まで

「ChatGPTは便利だから、とりあえず使っている」。その一方で、社名や担当者名、顧客一覧、上司の実名入りの愚痴まで、日常の延長で入力していないだろうか。
このまま「なんとなく怖い」「でも皆使っている」状態を放置すると、次のような損失が静かに積み上がる。

• うっかり入力した内容が、社内外の信頼低下や情報漏洩リスクに直結する
• 「全面禁止」と「放置」の揺り戻しで、現場の生産性もガバナンスも中途半端なまま止まる
• ルール作りを任された人ほど、細かい禁止事項づくりに疲弊し、誰も守らないガイドラインが量産される

この記事は、「chatgpt 個人情報」というキーワードで検索する人を、3つの不安タイプに分解して扱う。

1. すでに個人情報を入れてしまったかもしれない個人ユーザー
2. 「ルールを作れ」と言われたが、何を決めればいいか分からない担当者
3. すでに社内で使われている前提で、後追いでガバナンスを整えたい情シス・管理職

単に「個人情報は入力するな」「安全対策を徹底しよう」と並べても、現場では動かない。
必要なのは、どの入力が一気に危険度を跳ね上げるのか、逆にどこまでなら現実的に許容できるのかを、実務の目線で切り分けることだ。

この記事では、よくあるNG入力パターン（顧客リストのコピペ、クライアント名＋担当者名＋案件内容、社内チャットのノリの愚痴、他人の家族構成など）を洗い出し、匿名化・抽象化の具体例で「ここまでぼかせばリスクが下がる」というラインを示す。
さらに、「もう個人情報を入れてしまった」と気づいた瞬間にやるべきことを、最初の30分でやる3ステップとして整理し、報告ラインや設定変更でできること・できないことも現実的に切り分ける。

後半では、企業で本当に起きているヒヤリハットや、表に出ないトラブルから、地下利用を生まないルール設計を抽出する。ChatGPTや法人向け生成AIの違いを踏まえつつ、「どのサービスか」より前に押さえるべき、入力ルールと運用のポイントを示す。

最終的に、個人利用〜中小企業までそのまま使えるセルフチェックリストとミニ研修ネタまで揃えているため、この記事を読み切れば、
「何となく不安だから禁止」でも「細かすぎて誰も読まない規程」でもない、現場で回る安全な使い方を今日から運用に乗せられる。

この記事で得られるものを、ひと目で見える形に整理すると次の通りとなる。

「chatgpt 個人情報」の不安を、感情論ではなく実務ロジックで整理したいなら、この先の内容がそのまま判断材料になる。

「ChatGPT×個人情報」がこんなに不安な本当の理由を、3つのタイプに分解してみる

同じ「ChatGPTが怖い」でも、現場で話を聞くと不安の質がまったく違います。ごちゃまぜに語ると議論が空中戦になり、対策もズレたまま終わります。まずは不安を3タイプに分解します。

不安タイプ1：とにかく「入れてしまったかも」が怖い個人ユーザー

個人ユーザーの多くは、検索窓に「chatgpt 個人情報 怖い」と打つ時点で、すでに何かを入力しています。
特徴は次の3つです。

• 「名前や会社名を書いたかもしれない」が記憶ベースで曖昧

• OpenAIの利用規約や学習設定を読んだことがない

• 「漏洩＝即ネット拡散」とイメージしてしまい、最悪の未来だけが膨らむ

ここで必要なのは、高度な法律論より「何を確認し、どこまで気にすべきかの現実的な線引き」です。
履歴画面を落ち着いて見返し、「誰がどこまで特定されうる情報か」を一緒に分解してあげるだけで、過度なパニックはかなり下がります。

不安タイプ2：ルールを作れと言われたが、何を決めればいいか分からない担当者

総務・人事・バックオフィス担当が抱えるのは、個人の不安とは別物です。

• 経営層は「便利なら使え」と言うが、責任の所在は曖昧

• 情シスや法務に丸投げできるほど社内リソースがない

• 他社の規程を眺めても、自社の業務に落とし込めない

この層が欲しいのは、「完璧な規程集」ではありません。
自社で最低限決めるべきチェックポイント3〜5個と、その理由が一目で分かる整理です。
例としては、「入力NG情報の範囲」「業務利用の申請フロー」「誤入力時の報告ライン」あたりが核になります。

不安タイプ3：すでに社内で使われている前提で“後追いで”ガバナンスを整える情シス

情シスや情報セキュリティ担当は、別次元の悩みを抱えています。

• シャドーIT化したChatGPT利用をどこまで捕まえられているか見えない

• 「禁止」すると、VPN外や私物スマホに逃げられる

• 経営層はリスク説明より「生産性の数字」を求めてくる

この層に必要なのは、技術設定だけに閉じない「運用観点での落としどころ」です。
たとえば、ブラウザ拡張の制限やログ監査と合わせて、「入力NGリスト」「エスカレーション基準」を簡潔に作り、現場と握ることが実務上は効きます。

「危険だから全部禁止」も「細かいルール沼」も、どちらも失敗しやすい理由

現場を見ていると、両極端の失敗パターンが繰り返されています。

• 全面禁止パターン

  • 表向きは安全でも、裏側で個人アカウント利用が増え、ログも残らずリスクはむしろ上昇

• ルール沼パターン

  • 30ページ超の規程を作るが、誰も読まず、現場は「結局どこまでOKか分からない」と放置

共通の問題は、「誰のどんな不安を解消したいルールなのか」が設計段階で分解されていないことです。
この先の章では、3タイプそれぞれの視点から「どこを締め、どこは許容するか」の現実的なラインと、具体的な言い回しまで落としていきます。

これを入れると一気に危険度が跳ね上がる：現場で頻発するNG入力パターン集

「便利だから、そのままコピペ。」
セキュリティ担当が一番ヒヤッとするのは、この瞬間です。ChatGPTは優秀なアシスタントですが、入力した情報は“クラウド上の外部サービスに送信している”という前提を外せません。現場で本当に起きているNGパターンを、危険度と合わせて整理します。

「ついそのままコピペ」が招く典型例：顧客リスト／見積書／契約書のペースト

営業・経理・バックオフィスの相談で圧倒的に多いのが、次のような使い方です。

• 「この見積書、もう少し分かりやすい文章に直して」

• 「この契約書、重要なポイントを要約して」

• 「顧客一覧からDM用の文面を作って」

ここでやりがちなのが、ExcelやPDFをそのままコピペするパターンです。

顧客データや契約情報は、「会社の財布と信用」が丸ごと詰まったファイルです。
ChatGPTにそのまま貼るのは、オフィスの鍵を知らない第三者に預けるのと同じレベルのリスクと考えた方が安全です。

受託ビジネスに多い“複合情報”漏えい：クライアント名＋担当者名＋案件の中身

開発会社、制作会社、コンサルティング、士業でよく見るのが、次のような入力です。

• 「A社のB部長向けに、今回のシステム障害の説明文を作って」

• 「○○市の△△プロジェクトの課題整理をしてほしい」

一つ一つは大した情報に見えなくても、「クライアント名＋担当者名＋具体的な案件内容」がセットになると、一気に特定可能な機密情報に変わります。

• 何のトラブルが起きているか

• どこの企業が関わっているか

• どの部署や誰が責任者か

これらが組み合わさると、「その企業の弱点マップ」を外部に渡している状態になりかねません。

社内チャットのノリでやりがち：上司・同僚の実名入りの愚痴相談

個人ユーザーや若手社員で目立つのが、このパターンです。

• 「うちの会社の○○部長が無能で、△△という指示を出して困っています。どう対応すればいいですか」

• 「同じ部署のAさん（30代女性、既婚、子持ち）がミスばかりするのですが…」

ここで問題になるのは、相談内容そのものよりも“人物の特定可能性”です。

• 実名

• 部署名

• 年齢や家族構成

• 具体的なトラブル内容

このあたりがセットになると、たとえ住所や電話番号を書いていなくても、「その人が誰か」がおおよそ推測できる状態になります。本人の同意なく、プライバシーを含む情報を外部サービスに送信している点が大きなリスクです。

グループ会社・取引先まで巻き込む「他人の個人情報」を投げてしまうケース

Yahoo!知恵袋でも見られるように、「自分のこと」だけでなく、知り合いの会社名や役職、家族構成まで入力してしまったという相談は珍しくありません。

• 「一流企業に勤める知人のフルネームと役職、家族構成を書いてキャリア相談をした」

• 「取引先担当者の性格や評価を詳しく書いて、メール文面を作らせた」

ここで危険なのは、自分が管理者でもない“第三者の個人情報”を勝手にクラウドサービスへ渡していることです。

• 本人の同意がない

• 会社としても把握していない

• グループ会社・取引先も巻き込む可能性がある

この3点が揃うと、後から発覚したときのダメージは、自分の情報を入れた場合よりもはるかに大きくなります。
「他人の人生に勝手にタグ付けをして、見えない場所にアップロードしている」とイメージすると、どれだけ重い行為かが伝わりやすくなります。

実務で役立つ「グレーゾーン」の扱い方：匿名化・抽象化の現実的ライン

「個人情報は入れるな」と言われても、現場はグレーだらけです。ここでは、セキュリティ担当が実際に見ている“線の引き方”を、ChatGPTのプロンプト設計レベルに落として整理します。

氏名や住所を消せばOKではない：組み合わせれば特定できる情報という落とし穴

個人情報保護法でも重要なのは「単体」ではなく「組み合わせれば誰かを推測できるか」です。ChatGPTへの入力で危ないのは、名簿そのものより「断片の積み上げ」です。

よくある“特定されやすい組み合わせ”は次の通りです。

氏名や住所を削っても、「会社名＋役職＋家族構成」「学校名＋部活＋大会成績」まで書けば、その人の“指紋”を丸ごと渡すのに近いイメージを持ってください。

匿名化のビフォー／アフター例：ここまでぼかすとリスクが一気に下がる

実務で使えるのは、完璧な匿名化より「推測に追加調査が必要なレベルまで薄めること」です。プロンプトの書き換え例を示します。

ポイントは「固有名詞」と「細かすぎる属性」を減らし、ChatGPTにはパターン（傾向）だけを渡す意識を持つことです。

どうしても具体的に相談したいときに使える「一時的な仮名・ダミー設計」

業務上、契約書やクレーム対応など、具体的な文章をAIに相談したい場面は避けられません。その場合は、次のような“ダミー変換ルール”を決めておきます。

• 会社名は「クライアントA」「仕入先B」のように置換する

• 人名は「担当X」「上司Y」とし、性別や年齢は削る

• 金額は「○万円台」「数百万円規模」のようにレンジ化する

• 日付は「2024年5月上旬」「第3四半期」程度にぼかす

ここまで変換すると、ChatGPT側には構造とニュアンスだけが伝わり、中身の機密データはクラウドに残さない運用になります。変換ルールは社内でテンプレート化しておくと、従業員の判断ブレが減ります。

中小企業で実際に使われている“現場ベースの赤ペンチェック”のやり方

情シス不在の中小企業では、高度なDLPシステムより「赤ペンチェック」の方が現実的です。入力前に3つだけ確認する運用が回りやすい形です。

• 本名・住所・電話・メール・アカウントIDが1つでも含まれていないか

• 取引先名＋担当者名＋具体案件がセットで書かれていないか

• 社内で「外に出したら困る」と言われている資料を、そのままコピペしていないか

この3点に引っかかった場合は、上司か情報管理担当へのワンステップ相談を義務付ける。ルールはA4一枚にまとめ、チャットツールの固定メッセージやPCのデスクトップに常時表示させると、ユーザーの“うっかり送信”をかなり抑えられます。

「もう個人情報を入れてしまった…」と気づいた瞬間にやるべきこと・やってはいけないこと

最初の30分でやるべき3ステップ：事実メモ → 画面確認 → 設定チェック

パニックになる前に、最初の30分で「被害の棚卸し」を終わらせると、その後の判断が一気に楽になります。

まずはこの3ステップだけに集中します。

1. 事実メモを残す（5〜10分）
   紙でもPCでもよいので、次を静かに書き出す。

   • いつ（日時）
   • どのアカウント（個人/会社メール、無料/Plus/Enterprise）
   • どの端末（私物スマホ/会社PC）
   • 入力した内容の概要（氏名、会社名、住所、契約書、顧客リストなど）

2. 画面を確認し、証拠を押さえる（5〜10分）

   • 該当チャット画面のスクリーンショット
   • URLと会話タイトル
   • もしブラウザなら、ログイン中サービス名（ChatGPT/Gemini/Copilotなど）もメモ

3. 設定を確認し、最低限のブレーキをかける（10分）
   ChatGPTの場合は、アカウントの「履歴と学習」まわりを確認します。

   確認ポイント	場所のイメージ	やること
   Chat履歴の保存	設定 → Data controls	Offにして新規流出を防ぐ
   モデル学習への利用	OpenAIのオプトアウトフォーム	法人利用なら検討対象
   会話履歴の削除	該当スレッドの削除	見られる範囲を最小化

ここまでが「応急処置」。この段階で検索に走るより、手元の事実を固めた方が、後の相談や報告で圧倒的に有利になります。

「上司に言い出しづらい」現場で実際によくある相談と、報告ラインの現実解

現場で多いのは、「怒られる怖さ」と「どこまでが報告レベルか分からない」という葛藤です。実務では、次のように線を引くと判断しやすくなります。

• 必ず報告した方がよいケース

  • 顧客リスト、見積書、契約書を丸ごとコピペした
  • クライアント名＋担当者名＋具体的な案件内容をセットで入力した
  • 社内で「社外秘」「取扱注意」「機密」とラベルが付いている資料を貼り付けた

• まずは相談レベルで話した方がよいケース

  • 自社名と部署名のみ
  • 既に自社サイトで公開されている情報を要約させた
  • 個人名は伏せているが、特定の顧客を連想させる文章を使った

報告先は「一番詳しい人」ではなく、「一番判断権限を持つ人」を優先します。多くの会社では次の順番が現実的です。

1. 直属の上司（チームリーダー、マネージャー）
2. 上司経由で、情報システム部門または総務・人事
3. 必要に応じて法務・コンプライアンス

報告時は、「怖いです」ではなく、先ほどの事実メモとスクリーンショットをセットで出すと、判断が格段に早くなります。

ChatGPT側の設定でできること／できないことを冷静に切り分ける

設定でできるのは「これからのリスク低減」と「見える範囲の整理」です。すでに送信したデータを完全に取り戻すスイッチは用意されていません。

できること

• 履歴の保存停止（会話ログをこれ以上残さない）

• 個別スレッドの削除（第三者に見られる可能性を減らす）

• モデル学習への利用オプトアウト申請（特に企業アカウントで検討価値あり）

できないこと

• 既にモデル学習に用いられたかどうかをユーザー側で確認する

• 送信済みデータを、OpenAIのクラウド側からユーザーの操作だけで完全削除する

• 他サービスに転送されたかどうかをリアルタイムで追跡する

ここを誤解していると、「削除ボタンを押したからもう大丈夫」と過信しがちです。設定はブレーキ強化であって、タイムマシンではありません。

取り返しがつかないケースと、「そこまで恐れなくていい」ケースの境界線

現場でリスク評価をするときは、「誰の財布がどれくらい減る可能性があるか」で考えると整理しやすくなります。

「怖さ」で判断すると何もかも同じレベルに見えますが、「誰のどんな情報が、どこに、どれくらい出たか」を分解すると、現実的な打ち手が見えてきます。

企業・組織で本当に起きているトラブルと、表に出ない“ヒヤリハット”の裏側

「うちはChatGPT禁止にしているから大丈夫」
この一言を信じ切った瞬間から、情報セキュリティの視界は一気に曇ります。現場を見ていると、ニュースになる派手な情報漏洩よりも、ログにも残りにくい“ヒヤリハット”がじわじわ効いてきます。

社内告知「生成AI全面禁止」が引き起こした“地下利用”の実態

メールや社内ポータルで「生成AIサービス利用禁止」と告知した後、現場で起きやすいのは次のパターンです。

• 私物スマホから無料版ChatGPTにアクセス

• 個人アカウントで、会社名は出さずに業務資料をコピペ

• CopilotやGeminiなど「名前が違うからセーフ」と思い込む

禁止だけを伝え、理由と具体的なNG入力例を示さない状態だと、ユーザーは「バレなければいい」「このくらいなら大丈夫」という独自ルールで運用を始めます。
結果として、情報システム部門はログに現れないクラウドサービス利用（いわゆるShadow IT）に追い回されることになります。

研修で「絶対ダメ」と言った直後に、同じミスが繰り返される理由

年1回の情報セキュリティ研修で、講師が真顔でこう言います。

• 「個人情報を外部サービスに送信してはいけません」

• 「機密情報のクラウドへのアップロードは禁止です」

ところが、翌週にはChatGPTに顧客名入りの見積書をコピペするケースが発生する。ここには明確なギャップがあります。

• 研修は「概念レベルの禁止事項」

• 現場は「今日中に終わらせたい具体的なタスク」

ChatGPTのような対話型AIは、「文章を少しだけよくしたい」「この契約書を分かりやすく解説してほしい」といった“ちょっとした作業”への誘惑が圧倒的に強いツールです。
「この画面で、この入力をしたらアウト」レベルまで落とし込んだ解説をしていないと、研修直後でも手が滑ります。

相談窓口に届いたメール・チャットのやり取り“あるある”再現

情報セキュリティの相談窓口や情シス宛てには、こんなメッセージが届きがちです。

• 「ChatGPTにお客様の会社名と担当者名を書いて相談してしまいました。これも個人情報になりますか？」

• 「AIに社内資料を要約させたのですが、履歴を削除すれば流出にはなりませんか？」

• 「匿名にしたつもりですが、業界・役職・家族構成を書いてしまいました。特定される可能性はありますか？」

これらは一見バラバラでも、裏側に共通する誤解があります。

• 氏名と住所さえ消せば“匿名”だと思っている

• ChatGPTの「履歴削除」と「学習停止（オプトアウト）」の違いを知らない

• 「他人の情報」は自分の判断で渡してもよいと感じている

窓口側が回答に迷うのは、技術的リスク（AIモデルの学習・ログ保存）と、法的リスク（個人情報保護法上の第三者提供）が絡み合うためです。
ここを整理しておかないと、現場には「何となく怖いから全部ダメ」が残り、ユーザーは相談をためらって“自己判断”に走ります。

「ニュースにならなかったレベル」の小さな事故から見える教訓

新聞に出ない規模のインシデントほど、組織の癖がよく見えます。実務で頻出するのは、次のようなグレーゾーンです。

• 社名と部署名だけを入れて、トラブル相談の文章を作らせた

• 取引先の担当者名を「A社Bさん」とぼかしたつもりで書いた

• 社内チャットのスクリーンショットをそのまま貼り付けた

これらは即座に大規模な情報漏洩にはつながらない場合もありますが、「特定の人物や企業が推測できるヒント」を積み重ねている点が危険です。

この「小さな事故」を拾い上げてパターン化し、現場が10秒で判断できるルールに落とし込めるかどうかが、ChatGPT時代のプライバシー保護とDX推進を両立させる分かれ道になっています。

セキュリティ担当が気にしているのは「どのサービスか」より「どう使われるか」という話

「ChatGPTは危険だから禁止」「Enterpriseなら安全」この二択思考が、現場では一番トラブルを増やします。セキュリティ担当や法務が本当に見ているのは、ロゴではなくユーザーの入力と運用ルールです。

ChatGPTの学習・ログの仕組みを、IT初心者にも伝わる言葉でざっくり解く

技術用語を外して言うと、ChatGPT側で起きていることは次の3つです。

• 会話内容がサーバーに一時的に保存される（クラウド上のメモ帳イメージ）

• そのメモをモデルの改良に使うかどうかは設定と契約で変わる

• 管理画面から履歴を確認・削除できる範囲は限定的

ユーザーが無料プランや通常の有料プランを使う場合、デフォルトでは「会話履歴を学習に使う」設定になっているケースがあります。一方、Enterpriseや一部の法人向けプランでは、「モデル学習には使わない」と明記されているものが増えています。

ここで重要なのは、どのプランでも運営側には一定期間ログが残るという点です。監査対応や不正利用対策のためで、これは他のクラウドサービスと同じ発想です。
「学習」と「ログ保存」をごっちゃにせず、どの情報が、どの目的で保持されるかを分けて説明すると、初心者にも伝わりやすくなります。

「海外サーバーだから危険」は半分だけ正しいと言える理由

「アメリカのクラウドだから個人情報はNG」と一括りにされがちですが、実務では次の3点で評価します。

• データセンターの場所（物理的な位置）

• データを扱う主体（OpenAIやMicrosoftなどの事業者）

• 法律上の扱い（日本の個人情報保護法でいう「外国にある第三者提供」かどうか）

単に「サーバーが海外」というだけでは即NGにはなりません。
日本の企業がクラウドを導入する際、多くは契約・利用規約上の保護措置を確認し、「個人データを勝手に別目的で使われないか」「再委託先の管理はどうなっているか」をチェックしています。

つまり、「海外だから危険」ではなく、

• 契約上どこまでデータ利用を許しているか

• 本人の同意やプライバシーポリシーで説明できているか

ここを押さえていない状態が危険、というのが現場の感覚です。

Enterprise版／法人向け生成AIを選んでも、結局は入力ルールで失敗するパターン

Enterprise版や法人向け生成AIを導入しても、「人の手元での運用」が甘いと事故は起きます。よくあるのは次のパターンです。

• 匿名化ルールが曖昧で、氏名だけ消して他は生データのまま投入してしまう

• 「このツールは安全」と聞いた社員が、顧客リストや契約書を丸ごとコピペ

• 下請け・グループ会社が、自社とは別の無料アカウントで同じデータを扱う

導入済み企業でも、ヒヤリハットの多くは入力内容のコントロール不足から発生しています。
逆に言えば、無料プランを一部活用している小規模事業者であっても、

• 個人情報・機密情報は入れない

• どうしても必要な時は仮名化・要約のみ

• プロンプトをテンプレ化して「ここは絶対に書かない」欄を明示

といった運用を徹底しているケースは、実害リスクを大きく下げられています。

監査・法務がチェックする“3つのポイント”を先回りして押さえる

セキュリティレビューや法務チェックで、ほぼ必ず聞かれるのが次の3点です。

この3つを整理したうえで、

• 「個人情報は原則入力しない」

• 「やむを得ず入力する場合は、どのプラン・どの契約条件か」

• 「ユーザー教育と定期的なログ確認をどう回すか」

を自分たちの言葉で説明できれば、「どのサービスか」という議論だけで空転する状況から抜け出せます。セキュリティ担当が本当に欲しいのは、ツール名一覧ではなく“使い方の設計図”です。

個人利用〜中小企業まで、現場で機能している「ゆるくないけど回る」ルールの作り方

「全部禁止」は地下利用を生み、「なんとなくOK」は漏洩を生みます。現場で回っている会社は、その中間に“一瞬で伝わるルール”を置いています。

1枚のスライドで共有できる「入力NGリスト」とその裏にある考え方

まずは、個人ユーザーにも中小企業にも共通する絶対NGの入力データを1枚にまとめます。ポイントは「法令用語」ではなく「チャットに打つ瞬間にピンと来る言葉」にすることです。

この表をそのままスライド化し、「この4種類は絶対に打たない」だけをまず徹底させます。細かい個人情報保護法の条文より、入力の瞬間の判断力を上げる狙いです。

3分で説明できる「OK／グレー／NG」の線引きフレーズ集

忙しい上司やアルバイトにも刺さるのは、長文規程ではなく短い決め台詞です。現場で使われているフレーズの例をまとめます。

• OKゾーンの合言葉

  「相手が誰か分からない形ならOK」
  例: 「30代男性の営業担当」「地方の飲食店A」など、特定不能な抽象化された情報。

• グレーゾーンの合図

  「社内の人が読んだら“あの案件だ”と分かるなら一度止まる」
  → 社名を伏せても、部署名＋金額＋日付のセットで特定できるケースが多い。

• NGゾーンのストッパー

  「スクショ・コピペしたくなったら、まずNGを疑う」
  → 見積書や顧客リストなど、コピペ前提の資料は機密情報である可能性が高い。

この3フレーズをポスターやチャットのピン留めにしておくと、「細かい規程は覚えていないが、ラインだけは体に染みている」状態を作りやすくなります。

情シス不在の会社でも回せる“ローテク監視”とフォローの仕組み

専任のセキュリティ担当がいない中小企業でも、紙とチャットだけで回せる運用は作れます。

• 月1回、チームごとに「ヒヤリハット報告タイム（10分）」を入れる

  • ChatGPTや他のAIサービスに「こういう情報を入れそうになった」「入れてしまったかも」を匿名で共有
  • 責めない代わりに、次回からの赤ペンルールを皆で決める

• 管理職には「プロンプトのスクショをたまに見せてもらう」運用

  • 抜き打ちではなく、1on1や定例の中で数件だけ確認
  • 個人の評価ではなく、入力の傾向をチェックし、良い例・悪い例をストックする

• 社内チャットに「AI入力相談」チャンネルを1本だけ作る

  • 「このプロンプト、個人情報入ってない？」を気軽に質問
  • 最低限、情報システム担当に近い人か、セキュリティ感度の高い人を1人“番人”にする

監視と言っても、目的は取り締まりではなく「迷ったら聞ける場」を用意することです。これがあるだけで、黙って危ない入力をする人が激減します。

形式だけの規程で終わらせないための、ミニ研修・ロールプレイの設計例

PDFの規程を配っただけでは、翌日には忘れられます。実際にうまくいっている現場は、15分〜30分の短いロールプレイを混ぜています。

• ステップ1: 実際にありそうなプロンプトを3つ配布

  例:

  1. 「A社の田中様への見積書を添削して」
  2. 「この顧客一覧を分析して、優先すべき営業先を教えて」
  3. 「上司のB課長の評価面談コメントを分かりやすく直して」

• ステップ2: 各自で「どこがNGか」「どう書き換えるか」を赤入れ

  • 氏名や会社名を伏せる
  • 金額や具体日付を幅のある表現に変える
  • 愚痴や評価は「上司」「取引先」などの抽象語に置き換える

• ステップ3: グループで答え合わせし、ベストな“安全プロンプト”を決める

  • ここで決まった表現は、そのままテンプレとして社内に展開できる

このミニ研修をやるだけで、「どこまで抽象化すればセキュリティリスクと業務効率のバランスが取れるか」という現場感覚の物差しが揃います。個人ユーザーであれば、家族や友人と同じワークを1回やるだけでも、自分のアカウントを守る精度が一気に上がります。

ありがちな誤解と“古い常識”をアップデート：ChatGPTと個人情報のリアル

「一度入れたら100％漏洩する／絶対安全」どちらも極端すぎる話

ChatGPTに個人情報を入力した瞬間「もう終わりだ」と青ざめる人と、「有名サービスだし絶対安全でしょ」と気にしない人が、現場ではきれいに二極化しています。どちらも危ういのは、技術の仕組みと運用リスクを分けて考えていないからです。

OpenAIはプライバシー保護やセキュリティ対策を公開し、学習への利用を制御する設定も用意しています。一方で、ログは一定期間クラウド上に保存され、管理画面にアクセスできる人間が存在するのも事実です。「必ず漏洩する」でも「ゼロリスク」でもなく、サービスと使い方の組み合わせでリスクが変わると押さえておくべきです。

「すべて匿名にすれば問題ない」という思い込みが危ない理由

氏名を「Aさん」、会社名を「X社」に変えれば安全だと考えるユーザーは多いですが、セキュリティ担当が見るのは「組み合わせたら誰か分かるか」です。例えば、

• 「首都圏の上場企業で、AI部門の部長、50代男性、特定のプロジェクト名つき」

• 「従業員30人の飲食店で、店長の娘の進学先と学年、シフト情報」

このレベルまで業務内容や家族の話を乗せると、名前がなくても実質的な個人情報になり得ます。匿名化は「ラベルを変える作業」ではなく、特定されうる要素をどこまで削るかの判断作業だと捉え直してください。

「会社名なら個人情報じゃないから大丈夫」で見落とされるインパクト

法律上は、会社名だけなら「個人情報」ではありません。ただ、現場で問題になるのは、次のような複合データです。

• 会社名＋部署名＋役職＋具体的なトラブル内容

• クライアント企業名＋担当者の性格評価＋案件の金額

• 取引先リスト（会社名のみ）＋取引条件やクレーム履歴

営業やマーケの現場では、こうした情報をそのままプロンプトにコピペしがちです。結果として、「名前は書いていないのに、ビジネス上の信用を損なう情報漏洩」につながるケースが増えています。会社名は“個人情報ではないが、企業にとっては機密情報たり得る”という視点が抜けていると、ガバナンスがスカスカになります。

既存の情報セキュリティ研修が、生成AI時代にフィットしていないポイント

多くの企業で行われている情報セキュリティ研修は、メール誤送信やUSBメモリ、ウイルス感染にフォーカスした内容が中心です。生成AIの登場で、次のギャップが露呈しています。

• 研修は「外に持ち出さない」が主眼だが、ChatGPTは「会話のつもりで入力したら外部提供」になり得る

• パスワードやアカウント管理は教えるが、プロンプトに入れてはいけない情報の具体例がない

• 情報システム部門前提のDX講義はあるが、現場ユーザーが日々の業務でどうAIを使うかに踏み込んでいない

結果として、「生成AIは全面禁止」とメール1本で通知した会社ほど、裏で個人アカウントの地下利用が進みます。今必要なのは、クラウドAIサービスを前提にした“入力内容の教育”と“グレーゾーンの扱い方”へのアップデートです。

相談現場から逆算した「今日から使える」セルフチェックリスト

「送信ボタンを押す前の10秒」が、情報漏洩リスクをゼロに近づける一番のセキュリティ機能です。ChatGPTや他の生成AIを使うたびに、ここだけは機械的にチェックしてみてください。

ChatGPTに送信する前に、10秒でできる3つの問いかけ

送信前に、心の中で次の3問を瞬時に確認します。

1. この入力で、特定の個人を思い浮かべられないか？
   氏名・メールアドレス・電話番号・住所・顔写真・SNSアカウント・社員番号・顧客IDが含まれていないか確認。

2. この入力が社外に貼られたら、自分や会社は困らないか？
   見積書や契約書、社内チャットのスクリーンショットをそのままコピペしていないか、業務データのペーストを疑う。

3. この内容は、本来どのツールで扱うべき情報か？
   ChatGPTではなく、社内のクラウドストレージや業務システムで処理すべきデータ（顧客リスト、従業員情報、機密資料）を混ぜていないか確認。

この3問で「少しでも引っかかったら一度止める」をルールにすると、個人情報と機密情報の大半は入口でブロックできます。

「これが含まれていたら一度止まる」キーワード・表現リスト

次のキーワードが画面に見えたら、その入力は黄色信号です。

• 氏名やハンドルネーム

• 住所（都道府県＋番地レベル）

• メールアドレス、電話番号、LINE ID

• 会社名＋部署＋役職のセット

• 顧客番号、会員ID、従業員番号

• 生年月日、家族構成、年収

• 「社外秘」「機密」「未公開」「契約前」などのラベル

• 「見積書」「契約書」「請求書」「顧客一覧」と書かれたファイルやテキスト

画面上で数字と固有名詞が並んでいる入力は、ほぼすべて要注意と考えた方が安全です。

自分だけで判断できないときの“エスカレーションの目安”

「これはグレーだ」と感じたときの判断基準を、あらかじめ決めておくと迷いません。

• 第三者の情報が含まれている時点で、即相談

  友人・家族・顧客・同僚・取引先の情報が1つでもあれば、勝手に使わない。会社なら上長か情報管理担当へエスカレーション。

• 業務で得た情報は、原則「会社の資産」とみなす

  ChatGPTへの入力は、個人ではなく企業リスクになるため、自分判断は禁止。社内ルールやポリシーを確認。

• 「ニュースになったら困るか？」で迷ったら、必ずブレーキ

  万が一漏洩して報道されたときに説明できるかどうかを、最後のフィルターにすると誤入力が激減します。

家族・部下・同僚にそのまま渡せる、ミニチェックシートのフォーマット案

印刷してデスク横に貼れる、超シンプル版のチェックシートです。

使い方はシンプルです。新しいプロンプトを書いたら、上から順に5つだけ目で追い、全てに自信を持って「Yes」と言えたら送信。どれか1つでも迷ったら、削除・匿名化してから入力するか、上長や詳しい人に相談する。この習慣だけで、AI活用のリスクとストレスは大きく下がります。

執筆者紹介

主要領域はChatGPTと個人情報の実務運用。本記事では7章構成で、「chatgpt 個人情報」の検索意図分析や競合調査を行った執筆者が、公開ポリシー・日本の個人情報保護法関連資料・既存ガイドラインを精査。NG入力パターンの整理と匿名化の具体例、セルフチェックリストまで、現場でそのまま使える形に再構成しています。