ショートQ&Aコーナー
- Q：生成AIに社内データを学習させるリスクは？
A：機密情報が漏えいしたり書作権侵害になったりなど。 - Q：生成AIで社内データを学習させないための方法は？
A：法人プランを契約することや自社専用のローカルLLM環境を構築することなど。 - Q：社内データを学習させない仕組み構築を専門家に相談すべき理由は？
A：技術的課題を解決できたりアップデートに即座に対応できたりするから。
生成AIの導入が進む中、多くの企業が直面しているのが「情報漏えい」への懸念です。
便利だとわかっていても、「社内データがAIに学習されてしまい、外部に流出するのではないか」という不安から、活用に踏み切れない経営者や担当者も少なくないでしょう。
安全にAIを活用するためには、学習させないための適切な仕組み作りと、専門的な知見が必要です。
本記事では、社内データをAIに学習させない5つの具体的な方法を解説します。
専門家に相談すべき理由もあわせて解説するので、ぜひ参考にしてください。
まずは、生成AIに社内データを学習させることで生じるリスクからみていきましょう。
目次
生成AIに社内データを学習させることで生じるリスク2選
生成AIの利便性は高い一方で、入力データの取り扱いを誤ると企業の存続に関わる重大な問題を引き起こす可能性があります。
ここでは、社内データがAIモデルの学習に使われてしまった場合に具体的にどのようなリスクが発生するのか、主要な懸念点を解説します。
生成AIに社内データを学習させるリスク
これらのリスクを正しく理解し、対策を講じることが安全なAI活用の第一歩となります。
リスク1：機密情報が外部へ流出し競合他社に利用される
生成AIに社内データを学習させることで生じるリスクの1つ目は、機密情報が外部へ流出し競合他社に利用されることです。
一般的な無料版の生成AIサービスでは、ユーザーが入力したプロンプトやデータが、AIモデルの精度向上のための学習データとして利用される場合があります。
もし社内の未公開情報や顧客リスト、開発中の製品データを入力してしまうと、その情報がAIの知識として蓄積されてしまう可能性があるのです。
その結果、他社が関連する質問をした際に、AIが貴社の機密情報を回答の一部として生成してしまい、情報漏えいにつながる恐れがあります。
リスク2：著作権侵害やコンプライアンス違反に抵触する
生成AIに社内データを学習させることで生じるリスクの2つ目は、著作権侵害やコンプライアンス違反に抵触することです。
社内で保有しているデータの中には、第三者が著作権を持つ資料や、契約によって守秘義務が課せられている情報が含まれているケースが多々あります。
これらのデータを安易にAIに入力し学習させてしまうと、意図せずして契約違反や権利侵害の状態を作り出してしまうかもしれません。
また、GDPR（EU一般データ保護規則）などの国際的なデータ保護規制に違反するリスクもあり、法的なトラブルや社会的信用の失墜を招く可能性があります。
生成AIで社内データを学習させないための具体的な方法5選
生成AIでの情報漏えいリスクを回避するためには、技術的な仕組みや契約形態を見直し、データが学習されない環境を整える必要があります。
ここでは、企業が安全に生成AIを利用するために採用できる、具体的かつ効果的な5つの方法を紹介します。
生成AIに社内データを学習させない方法
それぞれの方法には特徴やコスト感が異なるため、自社の要件に合ったものを選択していきましょう。
方法1：入力データが学習されないAPI経由で利用する
生成AIで社内データを学習させないための具体的な方法の1つ目は、入力データが学習されないAPI経由で利用することです。
ChatGPTなどを提供するOpenAI社の場合、Webブラウザ版とは異なり、API（Application Programming Interface）経由で送信されたデータは、デフォルトで学習に利用されない規約になっています。
そのため、社内システムやチャットツールにAPIを組み込んで利用することで、入力データがモデルの再学習に使われるリスクを遮断できます。
既存の業務フローにAI機能を安全に統合したい場合、APIの活用は特に基本的かつ有効な手段といえるでしょう。
方法2：Azure OpenAI Serviceなどのクラウド基盤を活用する
生成AIで社内データを学習させないための具体的な方法の2つ目は、Azure OpenAI Serviceなどのクラウド基盤を活用することです。
Microsoftが提供するAzure OpenAI Serviceは、OpenAI社のモデルをMicrosoftの堅牢なセキュリティ環境下で利用できるサービスです。
このサービスでは、入力データがAIモデルの学習に使用されないことが明記されており、エンタープライズレベルのセキュリティコンプライアンスに準拠しています。
すでにAzureなどのクラウドサービスを利用している企業であれば、既存の認証基盤と連携もしやすく、管理負荷を抑えながら安全性を確保できます。
方法3：オプトアウト設定が可能な法人プランを契約する
生成AIで社内データを学習させないための具体的な方法の3つ目は、オプトアウト設定が可能な法人プランを契約することです。
ChatGPT EnterpriseやTeamプランなどの法人向けプランでは、管理者が「学習にデータを利用しない（オプトアウト）」設定を一括で行える機能が提供されています。
個人向けの無料版ではユーザーごとに設定が必要で徹底が難しい場合でも、法人プランであれば組織全体でポリシーを強制することが可能です。
開発リソースを割かずに、契約プランの変更と設定のみで手軽にセキュリティレベルを引き上げられる点がメリットです。
方法4：RAG（検索拡張生成）構築で外部データを参照させる
生成AIで社内データを学習させないための具体的な方法の4つ目は、RAG（検索拡張生成）構築で外部データを参照させることです。
RAGとは、AIにあらかじめデータを学習させるのではなく、回答生成時に必要な社内データをデータベースから検索して参照させる仕組みです。
この方法では、社内データそのものをAIモデルに取り込ませる必要がないため、データがモデルの一部として外部に漏れるリスクを根本的に防げます。
最新の社内規定や製品マニュアルなど、頻繁に更新される情報を安全に回答させたい場合に非常に適したアーキテクチャです。
方法5：自社専用のローカルLLM環境を構築する
生成AIで社内データを学習させないための具体的な方法の5つ目は、自社専用のローカルLLM環境を構築することです。
外部のサーバーにデータを送信すること自体を避けたい場合、自社のサーバー内（オンプレミス）や閉域網クラウドにオープンソースのLLMを設置して運用する方法があります。
データがインターネットを経由せず、すべて自社管理下のネットワーク内で完結するため、機密性の高さは最高レベルです。
ただし、高性能なGPUサーバーの用意や高度な構築スキルが必要となるため、導入コストと運用ハードルは他の方法に比べて高くなります。
社内データを学習させない仕組み構築を専門家に相談すべき理由3選
前述のような対策を自社だけで完結しようとすると、技術選定のミスやセキュリティホールの見落としが発生しがちです。
確実かつ効率的に安全な環境を構築するためには、AI導入のプロフェッショナルに相談することが近道です。
ここでは、なぜ専門家のサポートを受けるべきなのか、その重要な理由を3つ解説します。
仕組み構築を専門家に相談すべき理由
専門家の知見を借りることで、リスクを最小限に抑えつつ、AI活用の効果を最大化できます。
理由1：自社のセキュリティポリシーに合致した最適な構成を選定できる
社内データを学習させない仕組み構築を専門家に相談すべき理由の1つ目は、自社のセキュリティポリシーに合致した最適な構成を選定できることです。
企業ごとに許容できるリスクレベルや予算、扱うデータの機密度は異なり、万人に共通する正解はありません。
専門家であれば、API利用が良いのか、Azureなどのクラウド基盤が良いのか、あるいはローカル構築が必要かを、貴社の状況に合わせて診断できます。
オーバースペックで無駄なコストをかけたり、逆にセキュリティ不足で事故を招いたりする失敗を防ぎ、費用対効果の高い提案を受けられます。
理由2：複雑なRAG構築やファインチューニングの技術的課題を解決できる
社内データを学習させない仕組み構築を専門家に相談すべき理由の2つ目は、複雑なRAG構築やファインチューニングの技術的課題を解決できることです。
「学習させない」だけでなく「社内データを正しく回答させる」ためには、RAGの検索精度向上やデータの整形（前処理）など、高度な技術が求められます。
社内エンジニアだけで試行錯誤すると、精度が出ずにプロジェクトが頓挫したり、開発期間が長期化したりするケースが少なくありません。
実績豊富な専門家に依頼することで、ベクトルデータベースの構築や検索アルゴリズムの調整など、専門的な実装をスムーズに進めることが可能です。
理由3：頻繁なAIモデルのアップデートや規約変更に即座に対応できる
社内データを学習させない仕組み構築を専門家に相談すべき理由の3つ目は、頻繁なAIモデルのアップデートや規約変更に即座に対応できることです。
生成AIの分野は進化が非常に速く、サービス提供側の利用規約やAPIの仕様が予告なく変更されることも珍しくありません。
自社だけで運用していると、知らぬ間に設定が無効になっていたり、新しいセキュリティリスクが発生していたりすることに気づかない恐れがあります。
専門家とパートナーシップを結んでおけば、最新の動向を常にキャッチアップし、システムの改修や設定の見直しを迅速にサポートしてもらえます。
AI活用のセキュリティ対策や環境構築の無料相談ならクラベルAI
「社内の機密データを守りながら、生成AIを業務に導入したい」
「RAGやローカルLLMなど、どの方法が自社に合っているかわからない」
このようにお悩みの方は、ぜひクラベルAIにご相談ください。
クラベルAIは、AI活用の第一相談所として、AIの活用を考えている方と専門家とのマッチングサービスを展開しています。
AI活用における「誰に・何を・どう聞けばいいの？」というところからAIを使った大規模開発まで、何度でも無料で相談可能。
AI活用のことで何か気になることがある方は今すぐご相談ください。
なお、電話相談（03-6826-0562）も可能です。
社内データをAIに学習させない仕組みの構築は専門家に相談しよう
生成AIの業務利用において、社内データを学習させない対策は必須の経営課題です。
APIの利用やクラウド基盤の活用、RAGの構築など、方法は複数存在しますが、自社に最適な選択をするには専門的な判断が求められます。
安易な導入で情報漏えい事故を起こさないためにも、プロフェッショナルの知見を活用し、セキュアで持続可能なAI環境を構築しましょう。
正しい仕組みさえ整えば、生成AIは貴社の生産性を飛躍的に高める強力な武器となるはずです。
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AI活用における「誰に・何を・どう聞けばいいの？」というところからAIを使った大規模開発まで、AI活用のことで何か気になることがある方は今すぐご相談ください。
社内データのAI学習に関するよくある質問
最後に、社内データのAI学習に関するよくある質問を紹介します。
RAG構築ならデータ学習のリスクは完全になくなりますか？
RAGはデータを「参照」する仕組みであり、学習させずに回答を生成できるため、学習リスクの回避に有効です。
しかし、RAGシステムが呼び出す生成AIモデル自体が、入力されたプロンプト（検索結果として渡された社内データ含む）を学習する設定になっていれば、リスクは残ります。
そのため、RAGを構築する場合でも、「学習しないAPI」や「セキュアなクラウド基盤」を利用することが前提となります。
セキュリティ強度の高い環境構築を専門家に依頼する場合の費用相場は？
構築する仕組みの規模や要件によって大きく変動します。
例えば、既存のチャットツールとAPIを連携させる簡易な開発であれば数十万円〜で可能な場合もありますが、高度なRAGシステムの構築やオンプレミスでのローカルLLM環境構築となると、数百万円〜数千万円規模になることもあります。
まずは自社の要件（守りたいデータのレベル、利用人数、予算感など）を整理し、専門家に見積もりを依頼して比較検討するのがおすすめです。
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