ChatGPTを学習させない情シスの安全ライン設計術と社内ルール

ChatGPTを「学習させない設定にしておけば安全」と信じた瞬間から、情シスの損失は静かに積み上がる。入力ログの棚卸しができない、部署ごとに勝手ルールが走る、表向きは禁止なのに個人スマホで裏利用が進む。どれもセキュリティインシデントとして表面化するまで数字に出ないため、気づいたときには説明責任だけが情シスに集中する。

多くの企業で今起きている構造的欠陥はシンプルだ。「chatgpt 学習させない」というキーワードだけが独り歩きし、履歴削除、学習OFF、オプトアウト、ビジネスプランの守備範囲を誰も正しく整理できていない。その結果、「履歴OFFにしたから安全」「無料版は危険だが有料版なら安心」といった雑な判断が社内に流通し、情シスは後追いで火消しに回るしかなくなる。

従来の記事は、設定手順と一般的なリスク列挙で終わる。だが、現場でプロジェクトを止めているのは設定の知識不足ではない。新製品企画書をそのまま投げた担当者、評価コメントをぼかさず相談した管理職、部署ごとにLINEで勝手ルールを作る現場。こうした「人と組織の動き方」に踏み込まない限り、どれだけ丁寧なポリシーPDFを作っても、裏側で危険な利用が増えるだけだ。

この記事で提示する実務ロジックは一つ。「学習させない」ことを前提に、どこまで入力してよいかを情シス主導で具体化し、そのラインを全社で共有できる状態を作る。技術設定（履歴・モデル改善・オプトアウト・プラン選定）、組織ルール（ガイドライン・NG例・OKパターン集）、そして人の運用（裏利用を減らす伝え方・トラブル時の初動）の三層を一体で設計することで、セキュリティと生産性を両立させる。

この導入だけでは、まだ「自社でどこから手をつけるか」は決めきれないはずだ。ここから先の各セクションで、実際にあった失敗パターン、入力してはいけない情報の線引き、学習させない前提でも回るプロンプト雛形、トラブル時のチェックリストまでを具体的に分解していく。読み終えたとき、情シスとして「今日から変えられる運用」と「経営に説明できる判断軸」が手元に残る構成にしている。

この記事全体で得られる実利は、次の通りだ。

「ChatGPTを学習させない情シスの安全ライン設計術と社内ルール」というテーマで、ここまで踏み込んでいる記事はまだ少ない。この先を読み進めるかどうかで、あなたの会社が「禁止で止まる側」になるか、「リスクを設計して使い切る側」になるかが分かれる。

「ChatGPTに学習させない」が急に社内で騒がれ始めた本当の理由

「履歴OFFにしたから、うちは大丈夫だよね？」
ここ1年、情シスの打ち合わせで最も聞いた“危ない決め台詞”のひとつだ。

ChatGPTは「便利な検索エンジン」ではなく、入力したものが“資産”にも“証拠”にもなる箱だ。
にもかかわらず、社内では「学習させない＝無害化スイッチ」と誤解され、次のような現象が同時多発している。

• 情シスは「情報漏えいリスク」を見てブレーキを踏む

• 現場は「残業時間の削減」に賭けてフルスロットル

• 経営層は「DXの旗」を振りながら法務からのレッドカードに怯える

この温度差が、“禁止も推進も決めきれないグレー会社”を量産している。
キーワード「chatgpt 学習させない」が急に検索され始めた背景には、このねじれがある。

ポイントはシンプルで、「学習させない設定」だけでは、誰も責任範囲を説明できないということだ。

情シス・現場・経営層で見えている“リスクの景色”はまったく違う

同じチャット画面を見ていても、頭に浮かんでいるリスクは三者三様だ。

実際の相談で多いのは、次のようなギャップだ。

• 情シス

  「個人情報と顧客名を入れなければ、暫定でFree/Plus運用は許容範囲」と考えている

• 現場

  「顧客名を入れないと使いものにならないので、こっそりスマホの個人アカウントで回している」

• 経営層

  「『学習させない設定にした』とだけ聞かされ、リスク説明もROIも理解できていない」

結果として、「ChatGPT禁止」を掲げた会社ほど、個人スマホでの“闇利用”が増え、ルールより実態の方が危険という逆転現象が生まれる。
ここを放置したまま「学習させない」を合言葉にすると、“誰も本音を話さないセキュリティごっこ”が始まる。

「禁止にしたら終わり」で済まない、裏利用と生産性ギャップの現実

禁止宣言を出した企業で、現場ヒアリングをするとよく出てくる声がある。

• 「表では“未導入”と言いながら、提案書のたたき台は全部ChatGPT」

• 「若手だけが勝手に使っていて、上司は“人が作った資料”だと思ってレビューしている」

• 「他社はAIで2日で終わる仕事を、人海戦術で1週間かけている感覚がある」

禁止にすると、リスクは可視化されず、生産性だけが他社と差がつく。
一方で、安易に解禁すると今度は「どこまで入れていいのか」のラインが部門ごとにズレる。

• 法務は「契約書の条文」を投げられるのが怖い

• 人事は「評価コメント」や「ハラスメント相談文」を投げられるのが怖い

• 営業は「顧客名＋売上データ」を投げられるのが怖い

誰もが別々の“地雷”を想像しているのに、会議では曖昧な一言で終わる。

「まあ、機密情報は入れない範囲で、うまく使ってください」

この瞬間に、裏利用のスイッチが入る。
人は「禁止」よりも「よくわからないグレー」を与えられたとき、一番大胆に動く。

相談現場で飛び交うリアルな一言例（LINEでよくあるやりとりイメージ）

最後に、情シスと現場の“本音チャット”を切り取ってみる。

• 現場リーダー

  「ChatGPT、履歴OFFにしてれば、企画書くらい入れても大丈夫ですよね？」

• 情シス

  「うーん、“学習には使われにくい”だけで、入力禁止範囲は変わらないですよ」

• 現場リーダー

  「じゃあどこまでOKなんですか？ みんなもう使っちゃってますけど…」

• 情シス

  「個人情報と機密はNGで…あと社外秘全般も…」

• 現場リーダー

  「それ、ほぼ全部の資料が該当しません？」

• 経営層

  「競合はもうガンガン使ってるらしいぞ。うちも“学習させない設定”にして早く展開してよ」

• 情シス

  「設定だけで安全にはならないので、入力ルールと教育もセットで…」

• 経営層

  「細かい話は任せるから、今月中に“安全に使える”状態にしておいて」

このすれ違いを放置すると、数カ月後には次のような“あるある”に行き着く。

• Free/Plusで暫定運用してからTeam/Enterpriseに切り替え

  →「過去に誰がどこまで機密を投げたか棚卸しできず」プロジェクトが一時停止

• 「履歴OFF＝安全」と言い切ってしまった担当者が、後から説明を求められて窮地に陥る

• ガイドラインPDFは誰も読まず、Slackには“現場民が作った非公式ルール”が出回る

ここで必要なのは、「学習させないかどうか」ではなく、「どこまで入力してよいかを誰が説明できるか」という視点だ。
次章以降で、その線引きと現実的な運用設計を具体的に掘り下げていく。

多くの担当者がハマる“4つの勘違い”──履歴削除と学習OFFは別モノ

「学習させない設定にしたはずなのに、なぜ情シスだけ冷や汗をかいているのか」。現場を止めるのは技術そのものではなく、この章の4つの勘違いだ。

1. 履歴削除＝安全だと思い込む
2. 履歴OFF＝学習OFFだと思い込む
3. 無料版は危険・有料版は安全と決めつける
4. モデル改善OFF・オプトアウト・ビジネスプランを“同じ盾”として扱う

技術は合っていても、この4つのどれかで判断を誤ると、後から説明不能な“ログ不明案件”が必ず積み上がる。

「履歴OFFにしたから安全ですよね？」という危ない決めつけ

現場から情シスに最もよく飛んでくるのが、この一言だ。

「チャット履歴オフにしたんで、機密も入力していいんですよね？」

ここで混ざっている概念を、一度きれいに分解しておく必要がある。

履歴OFFは「画面に残さない」だけで、「相手側での取り扱い」を完全には規定しない。
ここを取り違えると、

• 「履歴OFFにしたから、試しに新製品仕様をまるごと投げた」

• 数カ月後、別プロジェクトの監査で「どこまで入力したか記録がない」状態に

という“二段ロック”のような事故になる。
安全を高めたつもりが、むしろ証跡も説明材料もない危険な状態を作ってしまう点がポイントだ。

「無料版は危険・有料版は安全」というシンプルすぎる思い込み

もう一つ多いのが、料金プランをそのまま安全度の目安にしてしまうパターンだ。

「誰が支払っているか」ではなく「どの契約・約款で守られているか」が安全ラインを左右する。
Free/Plusで暫定運用し、あとからTeam/Enterpriseに切り替えたとき、

• 過去に従業員がどこまで顧客情報や企画書を入力したか棚卸しできない

• 監査で「過去分の説明可能性」が問われ、プロジェクトが止まる

というケースが起きている。
料金よりも先に、「業務利用を前提にした契約か」「組織としてログが追えるか」を見る必要がある。

モデル改善OFF・オプトアウト・ビジネスプラン、それぞれの守備範囲

ここを一括りにして話す会議ほど、後ろで情シスが頭を抱える。役割はきれいに分かれている。

この3つは、「傘の本数」ではなく「雨の種類ごとの傘の形」に近い。

• 小雨（一般業務情報）にはモデル改善OFF＋入力ルールで十分な場面もある

• 土砂降り（未発表のM&A、個人情報、生の評価コメント）は「そもそも外に出さない」が基本

• ゲリラ豪雨（規制業種・厳格なNDA下の案件）は、Enterprise＋社内閉域環境＋プロンプト制御が必要になることもある

つまり、どの設定を選んでも「何を入れてはいけないか」の設計は免除されない。
「学習させない」スイッチはゴールではなく、ようやくスタートラインに立つための前提条件に過ぎない、というのが現場側のリアルな感覚だ。

現場で本当に起きているトラブル集：うっかり入力が炎上タネになる瞬間

「学習させない設定にしてるから大丈夫でしょ？」
そう言った5秒後に、炎上の種が投げ込まれているケースが驚くほど多いです。

新製品企画書をそのまま投げた結果、法務が青ざめたケース

プロダクト企画会議後、若手リーダーがChatGPTにこう入力しました。

「この企画書を、投資家向けプレゼンに書き換えて」

添付したのは、未発表商品の仕様・価格戦略・主要顧客候補が丸ごと入ったWordファイル。しかも「履歴OFF＝安全」と思い込んでいたパターンです。

実際のリスクは、モデル学習とは別のレイヤーで発生します。

このケースで一番詰むのは、「どのアカウントで、どのファイルを、いつ投げたか」を誰も説明できない状態になることです。Free/Plusで暫定運用してからTeam/Enterpriseに乗り換えた組織ほど、この棚卸しで止まります。

社員の人事評価コメントを“ぼかさず”相談してしまったケース

次に多いのが、人事・マネージャーの「つい本音で聞いてしまった相談」です。

「この社員の評価コメントを、もう少し柔らかい表現に直して」
「Aさんは仕事は早いが、協調性が低いです。対人トラブルも多く…」

氏名は伏せていても、部署名・役職・プロジェクト名がそのまま入っている入力データは、ほぼ個人が特定できる情報として扱うべきレベルです。

• 氏名を消しても

• 役職＋部署＋プロジェクト名＋エピソード

が揃うと、社内では一発で「誰か」分かります。

この種の入力は、個人情報保護法の観点だけでなく、「評価プロセスが外部サービスに持ち出された」こと自体が従業員の不信感につながり、内部炎上→組合・法務巻き込みという二次被害を生みやすいのが特徴です。

部署ごとにバラバラなルールが走り、誰も全体像を説明できなくなるケース

最後に、情シスが最も頭を抱えるパターンです。よくある実態を整理すると、こんな状態になっています。

問題は、誰も「どこまで入力していいか」を一枚の絵で説明できないことです。
その結果、次のような現象が起きます。

• 公式ガイドライン：SharePointに20ページPDFで眠る

• 非公式ルール：SlackやLINEでスクショ付きの「これくらいならセーフっぽいよ」が拡散

• 経営層：「学習させない設定にしたんだよね？じゃあ安心だよね？」で思考停止

このギャップを放置すると、「ChatGPT禁止」と社内アナウンスしながら、個人スマホ＋個人アカウントでの闇利用が最大リスクになる逆転現象が起こります。

ここまでが、「学習させない」というキーワードの裏側で、実際に火種になっている代表的な3パターンです。次のステップは、これらを前提に「どこまでなら安全に活用できるか」を具体的なラインに落としていくことになります。

「学習させない」を前提にしてもAI活用はここまでできる

「学習させない設定にしたら、もうChatGPTは使い物にならないのでは？」
現場でよく飛ぶこの一言は、かなり損をしている発想だ。機密さえ抜き取れれば、情シスが胸を張って「ここまでは攻めていい」と言えるゾーンは想像以上に広い。

機密を抜いた“プロンプト雛形”で業務スピードを上げる考え方

ポイントは、「文章」ではなく「型」をAIに投げる運用に切り替えることだ。

1. 業務文書を3つに分解する

   • 固定要素: 部署名、定型フレーズ、フォーマット
   • 変動要素: 顧客名、金額、日付、商品名
   • 機密要素: プロジェクト名、未公開仕様、人事情報

2. ChatGPTに渡すのは固定要素＋変動要素のラベルだけ

   • 顧客名→「A社」
   • 金額→「金額X」
   • 未公開仕様はそもそも入力しない

3. できあがった雛形をローカルでコピペして、社内だけで機密情報を埋める

このやり方なら、「学習させない」前提でも文章作成・要約・言い回し改善といった業務はほぼそのまま高速化できる。

実務でよくある文書を「安全な形」に変換する具体サンプル

代表的なNG入力と、安全形への変換イメージを整理すると次の通り。

情シスとしては、「このテーブルの右列が社内公式の入力スタイルだ」と明文化して配るだけでも、入力データの質と安全性が一気に揃う。

情報を抽象化するだけで回答品質がどこまで保てるかの検証視点

よくある不安が「抽象化すると精度が落ちるのでは」という声だが、実務で検証すると次の傾向がある。

• 構成やフォーマット作成系

  抽象化しても回答品質の劣化はほぼ無し。企画書の目次、研修カリキュラム、マニュアル構成などは、具体名を消しても十分使える。

• 表現改善・要約系

  原文に機密が含まれる場合は、先にローカルでダミー化してから投入する運用が安全。言い回しの自然さはほぼ維持される。

• 高度な分析系

  売上データや顧客リストをそのまま渡せない場合は、「ダミー数字に変換して同じ傾向を保つ」ルールを作ると良い。

現場での検証は、次の3ステップを踏むとぶれにくい。

• 抽象化前後で「使える／使えない」を業務担当者に評価してもらう

• 使えない場合は、「どの情報を1段だけ具体化すれば改善するか」を一緒に特定する

• そこまでを含めて、プロンプト雛形としてテンプレート化する

こうして「学習させない」前提での安全ラインを一度引いてしまえば、Free/Plusであっても、裏利用よりはるかに安全で、生産性インパクトの大きい運用に持ち込める。

情シス視点で整理する“安全ライン”：何を入力してはいけないのか

「学習させない設定にしたから大丈夫でしょ？」
この一言で、情報システム部門の胃がキリキリする時代になっています。
安全ラインを曖昧なままChatGPTを業務活用すると、“禁止も推奨も中途半端”なグレー運用が一気に広がります。

情シスがまず押さえるべきは、入力データそのものを三段階でラベリングすることです。モデルやプランの違いより前に、ここがぶれると運用ルールが必ず崩れます。

個人情報・機密情報・グレーゾーンを三段階でラベリングする

現場で機能するのは、法律用語よりも「これを入れたら怒られるか」が一目で分かる分類です。

ポイントは、「法律的にOKか」より「社内で説明がつくか」で線を引くことです。
レッド境界が曖昧なまま「学習させない設定」にだけ頼ると、Free/Plus利用時の履歴やクラウド保存範囲を説明できず、後から法務や経営層への報告で詰まります。

NDA・契約条項から逆算して「絶対NGワード」を洗い出すコツ

多くの企業で見落とされるのが、NDA（秘密保持契約）と利用規約を安全ラインに変換する作業です。PDFを配るだけでは現場は読まないので、情シス側で「禁止キーワードリスト」に落とし込みます。

• NDA・基本契約書・個別契約書をざっと見て、以下をピックアップする

  • 顧客名・サービス名・案件名
  • 売上・単価・条件に関する条項
  • 技術仕様やアルゴリズム、ソースコードに関する条項

• 抜き出した語を、そのまま「絶対NGワードリスト」に登録

• さらに、略称・社内俗称・プロジェクトコードも追記

このリストは、セキュリティポリシーではなく“現場用辞書”として配布すると読まれやすくなります。

この「NGワード」を見ながらChatGPTに入力しようとすると、現場の手が自然と止まるブレーキになります。履歴削除やオプトアウト申請よりも先に、まずここを整えると事故率が大きく下がります。

「ここまでならOK」を明文化することで裏利用を減らす

「禁止リスト」だけだと、情シスの想像以上に個人スマホでの闇利用が増えます。
経験的に、OKパターンが明文化されているほど、裏利用は減少します。

• 「レッド以外は、加工すれば入力OK」とルール化

• 部署別に、業務でよく使う“安全プロンプト”テンプレを配布

  • 営業: 「顧客名・金額を伏せた提案書構成の相談」
  • 人事: 「名前や部署を伏せた評価コメントの言い換え」
  • 開発: 「特定技術名を抽象化した設計レビューの依頼」

• テンプレには、NGワードを入れた“悪い例”と、加工後の“良い例”をセットで記載

OKラインが見えると、従業員は「どこまで攻めていいか」を理解し、Free/Plusを個人アカウントでこっそり使う動機が弱まります。
「学習させない」設定やビジネスプランは重要ですが、入力データのラベリングとOKパターンの共有こそが、情シスが握るべき本当の安全レバーになります。

設定だけで終わらせない：プラン選定とオプトアウトの現実解

「学習させない設定、入れたからもう安全でしょ？」
ここで思考停止すると、数カ月後に“棚卸し不能のデータ爆弾”になります。

Free/Plusで暫定運用するときに最低限やっておきたいこと

Free/Plusは「個人ユーザー前提」のサービス設計です。情シスが黙認で使わせるなら、次の3点は必須の初期防御ラインになります。

• チャット履歴＋モデル改善の両方をOFFにする運用ルール

• 「入力データ＝社外クラウドに提出している」ことを研修で明示

• 「業務で入れてよい情報」と「絶対NG」を1枚スライドで共有

Free/Plus暫定運用のリスクと最低限の対策を整理すると、こうなります。

現場に伝える時は、「Free/Plusはコンビニのコピー機と同じ」と説明すると通りやすくなります。便利だが、原本（機密）はそもそも乗せないのが前提、という比喩です。

Team / Enterpriseを選ぶ判断軸と、「結局なぜ高いのか」の中身

Team / Enterpriseは、料金だけ見ると「高いクラウドサービス」に見えますが、本質は“データ管理込みの業務インフラ”です。

「なぜ高いのか」を情シス視点で分解すると、次の3点に集約されます。

• 監査対応コストの肩代わり（ログ、アクセス管理、規約・DPA整備）

• 「業務データを学習させない」前提の契約レベルの保証

• 新サービス追加時も、同じポリシーで使える基盤（プラットフォーム）化

つまり、Free/Plusで頑張ると情シスと法務が人力でやる仕事を、Team / Enterpriseでは「料金に含めて外注している」イメージです。
従業員数×時間単価で計算すると、中堅以上では“高いどころか安い”となるケースが珍しくありません。

OpenAIのオプトアウト申請が機能する場面・しない場面

「オプトアウト申請さえ出しておけば、もう安心」
この発想が、現場を一番混乱させます。

オプトアウトは“モデル改善に使わないで”という意思表示であって、次のような誤解が頻発します。

• 誤解1：入力データが即削除される → 誤り（保持期間やログは別問題）

• 誤解2：Free/Plusのすべての利用に自動適用される → 誤り

• 誤解3：「削除依頼」と同じ扱い → 誤り

現場で押さえるべきリアルな使い分けはこの通りです。

• ChatGPT Free/Plusの安全性向上

  → 基本は「設定画面での履歴/学習OFF」が主戦場。申請フォーム頼みはNG。

• APIや特定法人契約での利用

  → オプトアウト申請や契約条項で「モデル改善不使用」を明文化する意味がある。

• 既に入力してしまったデータへの対応

  → オプトアウト申請ではなく、別途サポート窓口や削除手続きの確認が必要。

情シスとしては、「オプトアウト＝魔法のスイッチ」ではなく、“モデル改善という一機能だけを切る細いバルブ”と説明しておくと、経営層や現場との会話がブレにくくなります。

ガイドラインを作っても読まれない問題をどう崩すか

紙のルールは「配布した瞬間に時代遅れ」になりやすいのに、ChatGPTのリスクは日次で変わります。
情シスが守りたいのはPDFではなく、現場の手元の“次の一手”です。

20ページPDFより“1枚のNG例スライド”が効いた現場の話

「利用ガイドライン.pdf（全20ページ）」をSharePointに置いて満足した瞬間から、裏で個人スマホのChatGPT利用が加速するケースが目立ちます。理由は単純で、現場は“読めないルールより、なんとなくの空気”を優先するからです。

AI研修を重ねて見えてきたのは、詳細ルールより“NGの絵”が刺さるという事実です。最初に用意すべきは分厚い規程ではなく、1枚のスライドです。

1枚に盛り込む要素の例を整理します。

• 実際にやりがちなNG入力3パターン

• それを「安全な入力」に書き換えた例

• 「これを入れたら情報漏洩になる」赤枠ワード集

• 相談窓口（情シス・法務）のチャットリンク

特に効きやすいのが、生々しいNG文面をそのまま載せることです。

• 新製品仕様書を丸ごと貼り付けたプロンプト例

• 社員名＋人事評価コメントが入った相談文

• 特定顧客名と金額がそのまま出ている見積もり文

ここから「安全版」に書き換えた対比を付けると、研修後すぐにチャット欄でマネされます。

このレベルまで噛み砕いた1枚スライドを、研修・朝会・部門MTGで繰り返し投影する方が、長文ガイドラインより行動変容が速いという声が多いです。

Slack・Teams・社内ポータルでの“運用ルールの回し方”

「配ったから終わり」にしないためには、ChatGPTもルールも“チャットネイティブ”にする設計が要ります。現場で回しやすかったパターンを整理します。

• Slack/Teamsに「AI活用-相談」チャンネルを作る

• チャンネルのピン留めに

  • 1枚NG例スライド
  • 「入力していいか迷った時の3問チェックリスト」
  • オプトアウトや履歴設定のスクリーンショットを配置

• 月1回、情シスが「今月のよくあるNG寸前入力」を匿名加工して共有

• 社内ポータルには詳細ガイドラインを置き、チャットからは必ずその該当箇所へ深いリンクで飛ばす

現場は「どこに何があるか」を覚えません。“同じリンクが毎回貼られている”状態を作ると、自然とそこが社内の検索エンジン代わりになります。

さらに、Slack/Teamsボットを使って「ChatGPT利用ルールFAQ」ミニボットを置く企業も増えています。
イメージとしては次のような設計です。

• 質問例：「顧客名を伏せれば、この資料は入れてもいい？」

• ボット回答：NG／グレー／OKの三段階＋該当ガイドラインへのリンク

• 聞かれた質問ログを情シスが毎月分析し、ルールの説明不足箇所を特定

これにより、「ガイドラインを読ませる」のではなく、日々のチャットの流れの中で“ルールをサジェストする”状態に近づけられます。

「ダメ一覧」ではなく「OKパターン集」を先に配る理由

セキュリティ担当の本能は「禁止リスト」を作る方向に向かいがちですが、ChatGPTに関しては“OKが見えないと裏利用が増える”傾向が顕著です。

理由は単純で、現場はこう考えます。

• 「全部ダメと言われても、周りは使っている」

• 「結局どこまでがセーフか分からないなら、自分の判断でやるしかない」

このギャップを潰すには、最初に配るのは“ダメリスト”ではなく“OKパターン集”と割り切った方がうまく回ります。

OKパターン集に必ず入れておきたいカテゴリの一例です。

• 要約: 公開済み資料・社内テンプレを安全に要約する書き方

• ブラッシュアップ: 機密を抜いた状態で文章だけ改善させる方法

• 企画の壁打ち: 固有名詞をぼかした仮想設定で相談するテンプレ

• コード補助: 具体的な環境情報を伏せたエラーメッセージの聞き方

これを表にすると、現場が「どの業務で、どこまで入力していいか」を一瞬で把握できます。

この表を配ったうえで、NG例スライドとセットで説明すると、「ここまでは攻めていいのか」が腹落ちして、闇利用が減るという声が多く聞かれます。

情シスが守るべきなのはPDFそのものではなく、「迷った瞬間に、正しいパターンが手元にある状態」です。
そのための武器として、1枚スライド・チャット連携・OKパターン集の三点セットを先に整える方が、結果的に情報漏洩リスクと生産性ギャップの両方を小さくできます。

トラブルが起きたとき、素人がやりがちな対応とプロが最初に確認するポイント

「学習させない設定にしてたのに、やらかしたかもしれません…」
現場からこの一報が上がった瞬間、対応を間違えると炎上リスクは2倍に跳ね上がります。
プロがやっているのは「謝る前に、まず事実を固める」ことです。

情シスや情報セキュリティ担当が押さえるべき流れは、ざっくり次の3ステップです。

• 何を・いつ・どのプランで入力したかを時系列で棚卸し

• 社外説明が必要かどうかをリスクと契約ベースで線引き

• 再発防止を「ルール増やす」ではなく運用デザインから見直す

ここを外すと、「とりあえず禁止」「ガイドラインPDF1本追加」で終わり、裏での闇利用だけが増えていきます。

まず「何を入力したか」を時系列で洗い出すチェックリスト

最初にやるのは犯人捜しではなく、入力データの棚卸しです。感情よりログが優先です。

以下をそのままテンプレとして使えます。

1. 技術的な状況確認（誰が・どの環境で）

• 利用サービス：ChatGPT Free / Plus / Team / Enterprise / API / サードパーティアプリ

• アカウント種別：会社メール / 個人メール / 匿名アカウント

• 利用端末：会社PC / BYODスマホ / 自宅PC

• 履歴 / モデル改善設定：会話履歴ON/OFF、オプトアウト申請の有無

2. 入力内容の棚卸し（何を投げたか）

• 入力文書の種類：顧客データ / 人事評価 / 新商品企画書 /契約書ドラフト / 源泉情報

• 個人情報の有無：氏名・住所・メール・電話・社員番号など

• 機密度：社外秘 / 取引先とのNDA対象 / 公開前情報

• 加工度合い：そのままコピペ / 匿名化済み / 抽象化済み

3. 時系列の整理

• 日時：いつ入力したか（期間も含めて）

• 回数：同種の入力が何件あるか

• 共有範囲：スクショやアウトプットを他のクラウド、チャット（Slack・Teams・LINE）へ展開していないか

この棚卸しは、表形式で残すと法務・経営層との共有が一気にラクになります。

入力トラブル棚卸しの項目例

社外への説明が必要になるケース・ならないケースの線引き

次にやるのが、「これ、社外説明が必要なレベルか？」の仕分けです。
ここを感覚で判断すると、過剰対応も過少対応も起きます。

判断軸は3つだけに絞るとブレません。

1. 誰の情報か

• 自社だけの業務情報（マニュアル、社内プロセスなど）

• 顧客・取引先・従業員の個人情報

• NDAや契約で「第三者提供禁止」とされている情報

2. どこまで外部に“提供”されたとみなされるか

• OpenAIのクラウド環境に入力されたか

• モデル改善（学習）に使われる可能性がある設定だったか

• サービス側の利用規約上、「サービス改善目的での利用」を明示しているか

3. 法的・契約的な義務があるか

• 個人情報保護法上、報告義務・通知努力義務が発生するレベルか

• 取引先との契約で「クラウドサービスへの投入禁止」条項がないか

• 社内規程上、「インシデント扱い」と定義されている範囲か

ざっくりまとめると、こうなります。

外部説明の要否イメージ

ポイントは、「学習させない設定だったかどうか」だけで判断しないことです。
“どのクラウドに、誰の財布の中身を、どこまで見せたか”という視点で見ると、線引きがぶれにくくなります。

再発防止として“ルール追加”だけで終わらせないための視点

最後に、プロが必ずやるのが「ルールの総量を増やさずに、遵守率を上げる」設計です。
PDFを1本増やすのは一番簡単ですが、それだけでは裏利用が増えるだけです。

押さえるべき再発防止のポイントは次の3つです。

1. ルールよりも“OKパターン”を先に配る

• 「全部禁止」ではなく、「学習させない前提でここまではOK」というプロンプトテンプレを配布

• 例：

  • 顧客名→「A社」「B社」
  • 製品名→「自社CRM」「新サービス」
  • 社員名→「営業担当」「人事マネージャー」

2. 現場が実際に使うチャネルに常駐させる

• Slack・Teamsに「AI活用相談」チャンネルを作り、短いQ&A形式のガイドラインを固定メッセージに

• LINEで出回る“非公式ルール”より先回りして、「NG例スライド1枚＋OK例1枚」を配布

3. プラン選定とルールをセットで見直す

• Free/Plusを使う部署：入力制限を強め、テンプレとチェックリストを徹底

• Team/Enterpriseを使う部署：技術的なガード（ログ管理・データ保持制御）を前提に、業務プロセスに組み込む

まとめると、再発防止のゴールは「怖いから使わない組織」ではなく「リスクを理解したうえで、日常業務に溶け込ませている組織」に変えていくことです。
トラブル対応の1件1件が、その組織のAIリテラシーとビジネス効率を底上げするチャンスになります。

これからのアップデート時代に備える“変わらない判断軸”の持ち方

「またポリシー変更か…」と毎回スライドを作り直していては、現場は疲弊します。
鍵になるのは、特定サービス（ChatGPTやGemini、Copilot）に依存しない“判断フレーム”を先に決めておくことです。
モデルがどう進化しても、見るポイントは3つだけです。

• どのデータが、どこに、どの期間、残るか

• その結果として、どんな漏洩リスクが増減するか

• それでもなお、業務効率や精度の向上に見合うか

この3軸さえ押さえておけば、「学習させない」を守りつつ、アップデートを“怖がる側”から“設計して使う側”へ乗り換えられます。

ポリシー変更のたびに現場が右往左往しないためのウォッチ体制

情報収集を「情シス担当の気合い」に任せると、数カ月で詰みます。
現場が振り回されないためには、“誰が・何を・どの頻度で”見るかを決めておくことが重要です。

おすすめは、下記のような“ミニAI委員会”体制です。

• 情シス/セキュリティ: 利用規約・プライバシーポリシー・データ処理契約(DPA)の変更ウォッチ

• 法務: NDAや顧客契約との齟齬チェック

• 現場リーダー: 業務プロセス（入力データの種類）が変わっていないかの棚卸し

この3者で、少なくとも四半期に1回は以下を確認します。

• 主要サービス（ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot）のポリシー更新有無

• 使用中プラン（Free/Plus/Team/EnterpriseやAPI）のデータ利用方針の違い

• 「履歴」「モデル改善」「オプトアウト」「ログ保存期間」の設定状態

Free/PlusからTeam/Enterpriseに移行した際、過去どこまで機密を入力したか棚卸しできず、導入がストップしたケースは珍しくありません。
ウォッチ体制は「新機能を試すため」ではなく、「過去の入力を説明できる状態を維持するため」と捉えると、社内合意が取りやすくなります。

新しい生成AIサービスが出てきたときに流用できるチェック項目

サービスごとにゼロから比較表を作るのは消耗します。
見るポイントをテンプレ化しておくと、初期検討が一気に早くなります。

代表的なチェック項目を整理すると、こうなります。

新サービスが出るたびに、まずはこの表を埋めるところから始めると、「何となく便利そうだから試す」状態から脱却できます。
特に入力データの扱いは、「学習させない」を実現するうえで最重要です。
「モデル改善には使わないが、運営側のログには残る」「一定期間で削除されるが、バックアップには残る」など、粒度を揃えて比較することで、他社サービスとのリスク比較もしやすくなります。

「学習させない」から「リスクとリターンを設計して使う」へのシフト

最後に必要なのは、発想のモード切替です。
「学習させない」をゴールにしてしまうと、現場は次のどれかに陥ります。

• 全面禁止で、生産性だけが他社に負けていく

• 建前禁止のまま、個人スマホで闇利用が加速する

• Free版で暫定利用し、後から説明不能なログが山のように残る

守りたいのは「学習させない」ではなく、「説明可能なリスクの範囲にAI活用を収めること」です。
そのために、サービスごとに次の3ラインを決めておきます。

• 赤ライン: 絶対に入力しない（顧客の個人情報、生データの人事評価コメント、新製品企画書の全文など）

• 黄ライン: ルールに従って加工すれば入力可（匿名化・要約・属性削除後のデータ）

• 緑ライン: 制限なく入力可（公開済み情報、マニュアル、社外向け資料案など）

この三色で運用を回せば、「学習させない」を前提にしながらも、どこでリターンを取りに行くかを設計できます。
ポリシー変更や新サービス登場のたびに見直すのは、AIそのものではなく、この三色の境界だけで済みます。
変化の激しいアップデート時代でも、ここがぶれなければ、情シスは“ブレーキ役”ではなく“安全なアクセル役”として評価されていきます。

執筆者紹介

提示いただいた情報だけでは、クライアント（執筆者）の「主要領域」「実績系（具体的な数値や案件数など）」「特徴」に関する事実データが一切含まれていないため、創作なしで紹介文を書くことができません。

この条件（嘘・創作一切NG）を守るには、以下のような項目について事実情報をご提供いただく必要があります。

• 主要領域：

  例）「社内情シスとして◯年」「AI活用ルール策定のコンサルティング」「情報セキュリティポリシー策定」など

• 実績系（可能な範囲で具体的に）：

  例）「AI利用ガイドライン策定◯社支援」「従業員◯人規模の企業で生成AI運用設計」「セキュリティインシデント対応◯件」など

• 特徴：

  例）「情シスと現場の橋渡し役として運用設計を重視」「技術設定だけでなく運用・教育まで一体設計するスタイル」など

これらの事実データをいただければ、その範囲内だけを使って200文字程度の執筆者紹介文を作成します。