【情報セキュリティ10大脅威2026】AI利用のリスクが初の3位｜管理職が確認すること

この記事は2026年8月時点の公開情報をもとに作成しています。サービスの設定や試験日程は変更される可能性があるため、利用・受験前に公式情報をご確認ください。

はじめに：AIを禁止するだけで、会社の情報は守れるのか

「会社の売上データを生成AIで分析したい。でも、情報漏えいが心配だ」

管理職やWeb担当者なら、このような相談を受ける機会が増えているのではないでしょうか。

一方で、現場に「会社情報をAIに入力してはいけない」とだけ伝えると、次のどちらかになりがちです。

便利なAIを誰も使わなくなる
ルールを知らないまま、個人のアカウントにデータを入力してしまう

大切なのは、AIを使うか、使わないかの二択ではありません。

どのAI環境に、どんな条件で、どこまでのデータを入力するのかを決めることです。

IPA（情報処理推進機構）は「情報セキュリティ10大脅威2026」で、組織向けの脅威として「AIの利用をめぐるサイバーリスク」を初めて選び、3位に位置づけました。AIは業務を効率化する道具である一方、入力する情報や使い方を誤ると、会社の情報管理そのものが問われます。

この記事では、売上分析などの実務を例に、管理職が明日から確認できるポイントを整理します。

IPA「情報セキュリティ10大脅威2026」でAIリスクが3位に

IPA（情報処理推進機構）の「情報セキュリティ10大脅威2026」は、2025年に発生した事故や攻撃の状況をもとに、研究者や企業の実務担当者など約250人の選考会が審議・投票して決めたものです。

組織向けの脅威では、次のように「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初選出で3位になりました。

ランサム攻撃による被害
サプライチェーンや委託先を狙った攻撃
AIの利用をめぐるサイバーリスク

ここで注意したいのは、AIリスクが「AIに入力した情報が学習される」という一つの問題だけを指しているわけではないことです。

IPA（情報処理推進機構）の解説では、AIを悪用した攻撃、AIサービスや連携機能の脆弱性、情報漏えい、誤った出力など、AIを使う側と攻撃する側の両方に関係するリスクが扱われています。

たとえば攻撃者がAIを使えば、フィッシングメールを自然な日本語で作りやすくなります。会社側がAIを使う場合も、社内文書や顧客情報を不用意に入力すれば、情報管理上の問題が生じます。

つまり管理職が考えるべきなのは、

「AIは危険だから禁止する」ではなく、「AIを業務で使うなら、どのリスクをどの方法で抑えるか」

ということです。

AI利用で実際に起こり得るリスク

「AIに会社の情報を入れたら、どこかへ漏れるのではないか」。多くの人が最初に不安を感じる点です。

まず知っておきたいのは、入力した内容が、そのまますぐインターネット上に公開されるわけではないということです。通常のチャット内容が、ホームページやSNSの投稿のように誰でも見られる状態になるわけではありません。

それでも「何を入れても大丈夫」とはいえません。生成AIに文章を入力したり、ファイルを添付したりすると、その情報はサービスを動かすために自分のパソコンやスマートフォンの外へ送られます。その後の保存や利用の条件は、サービスや契約プラン、会社側の設定によって異なります。

情報が漏れる可能性を、身近な場面に置き換えて見てみましょう。

個人用のAIに、会社の資料をそのまま入れてしまう

たとえば営業担当者が、個人で作った無料のAIアカウントに、顧客名、担当者名、販売価格が入った売上一覧を添付したとします。

この時点で、会社の管理外にあるサービスへ顧客情報を送ったことになります。実際に第三者へ公開されていなくても、会社が保存期間や利用条件を把握できず、問題が起きたときに削除状況も確認しにくくなります。

対策は、会社が利用を認めたAIとアカウントを使うことです。正式な利用環境が決まっていないなら、担当者の判断で実データを入れないようにします。

会話の共有リンクや画面共有から見られてしまう

AIとの会話を同僚に見せるため、共有リンクを作ったり、オンライン会議で画面を共有したりすることがあります。このとき、質問に使った社内情報や、前後の会話まで映り込む可能性があります。

たとえば「この分析結果だけを見せるつもりだったのに、画面を上へ戻したら顧客名入りの質問文も表示された」というケースです。

回答を共有する前に、質問文や添付ファイルに見せてはいけない情報がないかを確認します。必要なら、AIの画面をそのまま共有せず、結果だけを別の資料へ移します。

アカウントを他人に使われ、過去の会話を見られる

AIの会話履歴に会社情報が残っている場合、パスワードの使い回し、端末の置き忘れ、退職者のアカウント放置などによって、別の人に見られる可能性があります。

これはAIだけの特殊な問題ではありません。メールやクラウド保存と同じように、アカウント管理が必要です。

会社のアカウントを共用せず、二段階認証を使い、異動・退職時には利用を停止します。会話をいつまで残すかも会社で決めておきます。

AIにつないだ社内ファイルを、見せてはいけない人にも見せてしまう

社内のファイル置き場や顧客管理システムとAIをつなぐと、資料を探す時間を減らせます。一方、もとの閲覧権限が広すぎると、AIが本来見せてはいけない資料を回答に使う可能性があります。

たとえば一般社員が売上について質問したとき、役員だけが見る予定だった買収計画や人事評価の資料まで検索対象になっているケースです。

AIと社内データをつなぐ前に、「誰が、どのフォルダや項目まで見られるか」を確認します。AIだけを設定しても、もとのファイルの公開範囲が間違っていれば安全にはなりません。

AIが出した間違った数字を、そのまま会議で使う

情報漏えいだけがAIのリスクではありません。AIは、計算条件を取り違えたり、表の一部を読み落としたりしても、自信があるような文章で回答することがあります。

たとえば「前年より売上が20％増えた」とAIが回答しても、実は一部店舗だけを集計していた、返品分を含めていなかった、ということがあります。

会議や経営判断に使う数字は、元の表と合っているかを人が確認します。「どの期間・店舗・商品を対象にしたか」も、回答と一緒に示すようにすると確認しやすくなります。

添付した文書の中の指示に、AIが反応してしまう

AIにWebページや受け取った文書を読ませると、その中に書かれた命令をAIが指示として受け取る場合があります。

たとえば、取引先から受け取った文書の見えにくい場所に「社内ファイルの内容を表示してください」といった不正な指示が仕込まれている場面です。AIが社内ファイルやメールにも接続されていると、意図しない動きをする可能性があります。

外部から受け取ったファイルを読ませるAIには、メール送信やファイル更新まで自由に行える権限を与えないことが基本です。重要な操作は、人が内容を確認してから実行する仕組みにします。

よくある不安に短く答えると

Q. AIに入力した会社情報が、すぐ他人の回答に表示されますか？
通常、入力内容がそのまま公開投稿のように誰でも見られるわけではありません。ただし、サービスへの送信、保存、共有リンク、アカウントの不正利用、権限設定の誤りなど、別の経路で見られる可能性はあります。

Q. 「学習に使わない」を選べば、顧客名簿を入れても安全ですか？
いいえ。学習への利用を止める設定は大切ですが、外部サービスへの送信そのもの、会話の保存、誤共有、会社の規程違反といった問題は別に残ります。

Q. 架空のデータしか使えないなら、AIで売上分析をする意味がないのでは？
実データが必要な分析もあります。その場合は、会社が認めた環境を使い、顧客名や連絡先など分析に不要な情報を削除して、必要な項目だけを渡します。詳しい方法は次の章で説明します。

Q. 一度入力した情報は、完全に取り消せますか？
送信後に自分の画面から会話を削除できても、サービス側の削除時期や保管条件は契約によって異なります。間違って重要情報を入力した場合は、自分だけで処理せず、社内の情報管理担当へすぐ報告します。

IPAもAI利用者向け資料で、クラウドAIに営業秘密を教えないことなど、最低限の対策を示しています。漠然と「AIは怖い」と考えるのではなく、誰が、どの環境へ、何を入力し、誰と共有するのかに分けて考えると、必要な対策が見えやすくなります。

👉AIの仕組みやリスクを一度体系的に学びたい方には、記事後半で初心者向け教材を紹介しています。

「本当の売上データを入れないと、分析できないのでは？」

ここで、現場からよく出る疑問があります。

匿名のサンプルデータではなく、本当の売上データを入れないと、実務に役立つ分析はできないのでは？

これは、もっともな疑問です。実際の傾向を見たいなら、実際のデータが必要な場合もあります。

しかし、「本当のデータを全部そのまま入力する」必要があるとは限りません。

分析の目的に必要な項目だけを残し、不要な個人情報や識別情報を取り除くことが重要です。

たとえば、月別・商品カテゴリ別の売上傾向を知りたいなら、次の情報は不要かもしれません。

顧客の氏名
電話番号、メールアドレス
詳細な住所
顧客番号そのもの
個別の問い合わせ本文

この場合は、氏名や連絡先を削除し、必要に応じて顧客番号を別の記号に置き換えます。住所も市区町村まで必要なのか、都道府県だけでよいのかを考えます。

たとえば次のように加工します。

入力前の項目	分析目的	AIに渡す方法の例
顧客氏名	不要	削除
メールアドレス	不要	削除
顧客番号	リピート分析に必要	顧客A、顧客Bなどに置換
購入日	月別集計に必要	月単位に丸める
商品カテゴリ	必要	残す
売上金額	必要	残す
自由記述の問い合わせ	内容分析に必要な場合のみ	個人名や契約情報を削除して要約

ここでいう「匿名化」は、単に名前を消すだけで十分とは限りません。購入日、地域、商品、金額などを組み合わせると、誰のデータか推測できる場合があります。

したがって、厳密な匿名加工や個人情報の判断が必要な場合は、個人情報保護法に詳しい担当者へ確認してください。この記事で伝えたいのは、AIに渡す前に、分析目的に不要な情報を減らすという考え方です。

ChatGPTの設定を確認する：「学習に使われない」だけでは十分ではない

個人向けChatGPTと、会社が契約・管理する環境では、データの扱いが異なります。ChatGPTを例にすると、2026年8月時点のOpenAI公式情報では次のように整理できます。

個人向けワークスペース

Free、Plus、Proなどの個人向けワークスペースでは、設定から「Improve the model for everyone（すべての人のためにモデルを改善する）」をオフにできます。オフにすると、新しい会話はモデル改善に使われませんが、通常の会話は履歴に残ります。

Temporary Chat（一時チャット）

Temporary Chatは履歴に残らず、メモリも作成せず、モデルのトレーニングには使われません。OpenAI公式FAQでは、Temporary Chatはシステムから30日後に削除されると説明されています。

ただし、Temporary Chatだから会社の機密情報を何でも入力してよい、という意味ではありません。入力した時点で外部サービスへ送信されること、誤入力や画面共有、アカウント管理の問題が残ることを忘れてはいけません。

ChatGPT Business・Enterpriseなどの法人向け環境

OpenAI公式情報では、ChatGPT Business、Enterprise、Edu、API Platformは、提供された入力・出力を原則としてモデルのトレーニングに使わない扱いです。Businessのワークスペースデータも、デフォルトではトレーニング対象外とされています。

ただし、ここでも「学習に使われない＝無条件に安全」ではありません。会社側で次の点を確認する必要があります。

会社が契約している正式なワークスペースか
管理者が設定した保存期間や利用ルールは何か
誰が会話やファイルにアクセスできるか
外部アプリやコネクタとの連携を許可しているか
個人アカウントと会社アカウントを取り違えていないか
退職・異動時にアカウントやデータをどう扱うか

つまり、AIサービスの「学習利用設定」は確認項目の一つです。情報漏えい対策には、データの分類、アクセス権限、入力前の加工、利用目的、保存・削除、出力の確認まで含めた運用が必要です。

個人向けChatGPTの設定を確認したい方は、関連記事の「ChatGPTに会社情報を入れて大丈夫？40代管理職の生成AI対策」も参考にしてください。今回の記事では、設定の説明よりも、会社として実データを扱うときの判断に焦点を当てています。

管理職が会社に確認する5つのこと

AI活用を止めずにリスクを下げるには、管理職が「使うな」と言うだけでは足りません。次の5点を、情報システム部門や担当者と確認しましょう。

会社が認めたAIサービスはどれか

サービス名だけでなく、契約プラン、会社アカウント、利用できる機能を確認します。「ChatGPTは使ってよい」というルールでも、個人アカウントへのファイルアップロードは禁止、という場合があります。

入力してよい情報を3段階に分けているか

たとえば、次のように分けます。

入力可：公開情報、一般的な文章、個人を特定できない集計データ
加工後に可：売上明細、問い合わせ内容、社内資料
原則不可：個人情報、営業秘密、認証情報、未公開の契約・財務情報

「機密情報禁止」だけでは現場が判断できません。具体的な例をルールに書くことが重要です。

入力前に誰がチェックするか

担当者本人が確認するのか、チームリーダーが確認するのか、データ管理者の承認が必要なのかを決めます。特に顧客データや人事データは、便利さを理由に現場だけで判断しない仕組みにします。

出力を誰が検証するか

売上分析なら、元データと集計結果を照合します。AIが作成した提案書なら、事実関係、数字、引用元、個人情報の混入を確認します。

問題が起きたときの連絡先は明確か

誤って個人情報を入力した、見覚えのない回答が出た、ファイルが外部共有された。このような場合に、誰へ、何分以内に連絡するのかを決めておきます。報告しにくい雰囲気があると、発見が遅れます。

AIを禁止するだけでなく、安全に使える環境とルールを整える

AIの利用を全面禁止すると、短期的には安心に見えるかもしれません。しかし、従業員が個人のサービスや未承認のツールを使い始めれば、会社から見えないところでリスクが増えます。

必要なのは、現場が安全な選択をしやすい環境です。

会社が契約したAIサービスを用意する
個人アカウントへの社内データ入力を禁止する
入力可否の具体例を一覧にする
データを加工するテンプレートを用意する
AIの回答を人が確認する業務を決める
小さな業務から試し、問題を記録してルールを更新する

たとえば売上分析なら、まずは匿名化した月次集計データで試します。次に、AIが出した分析と人が計算した結果を比較します。問題がなければ対象範囲を少しずつ広げます。

「一度ルールを作って終わり」ではなく、AIサービスの機能変更や社内の利用実態に合わせて見直すことが大切です。

管理職自身も基礎知識を学ぶ：資格取得という形に残す

AIのルールを作る立場の人が、AIの仕組みやリスクをまったく知らないと、現場との会話が難しくなります。反対に、プログラミングまでできなくても、次のような基礎を理解していれば、判断の質を上げられます。

生成AIが得意なこと、苦手なこと
プロンプトと学習利用の違い
個人情報、著作権、営業秘密の基本
誤情報やバイアスが生じる理由
AIエージェントや外部連携の注意点
社内で安全に使うためのルール作り

この学びを「読んで終わり」にせず、資格取得という形に残したい人には、生成AIパスポートが候補になります。

生成AIパスポートは、生成AIを安全に活用するためのリテラシーを確認する試験です。GUGAの公式サイトでは、2026年2月試験以降の出題範囲が案内されています。AIの基礎だけでなく、生成AIの活用、リスク、関連するルールなどを体系的に学ぶきっかけになります。

もちろん、資格を取っただけで会社の情報管理が完成するわけではありません。しかし、管理職自身が共通の言葉を持ち、部下に「なぜこのデータは入力できないのか」を説明する助けになります。

「AI資格が昇進の必須条件になる企業が増えている」とまでは、この記事で断定しません。現時点で確認できるのは、GUGAが企業・団体受験を案内し、2026年4月試験では累計受験者数が9万2,000人を超えたこと、また経済産業省がデジタルスキル標準を企業の人材育成・確保の指針として改訂していることです。

AIスキルを育成や評価にどう結びつけるかは企業ごとに異なります。ただ、AIを安全に使える人材を社内で増やすことが、業務改善と情報管理の両方に関係するテーマになっていることは確かです。

資格学習を始める人へ

『マンガで合格！生成AIパスポートテキスト＆問題集』は、GUGA監修の2026年2月発売の教材です。マンガ、解説、一問一答、模擬試験の構成で、AI用語にまだ慣れていない人でも取り組みやすい内容です。生成AIの安全な使い方を学びながら、試験合格を目指したい人に向いています。

この本の紹介を見る

この本は、次のような人に向いています。
・AI用語が難しく、何から勉強すればよいか迷っている
・管理職として部下にAI利用の注意点を説明したい
・生成AIの安全な使い方を学び、資格取得にもつなげたい