生成AI時代における機密データの保護：リスク、課題、そして解決策
ChatGPT、Copilot、Claudeのような生成AIツールは、従業員がより迅速かつ賢く働けるようにすることで職場を変革しています。これらのツールは、レポートの作成、複雑なデータの要約、さらには問題解決の支援まで、数秒で行うことができます。しかし、この利便性には代償があります。Harmonicの最近のレポートによると、これらのツールへの従業員のプロンプトの8.5%に機密データが含まれていることが明らかになりました。これには、顧客情報（46%）、従業員の個人識別情報（PII）（27%）、法的または財務的な詳細（15%）が含まれます。さらに驚くべきことに、これらの漏洩の半数以上（54%）が、ユーザーのクエリをモデルのトレーニングに使用する無料のAIプラットフォームで発生しています。
企業にとって、これは時限爆弾のようなものです。生成AIツールを通じた機密データの漏洩は、データプライバシー、セキュリティ、規制コンプライアンスに深刻なリスクをもたらします。生成AIが職場でますます普及する中、組織はこれらのリスクを軽減しつつ、AIによる生産性向上のメリットを享受するために迅速に行動する必要があります。
あなたの組織は安全だと信じていますか。しかし、それを検証できますか？
このブログ記事では、なぜ従業員が大規模言語モデル（LLM）をプロンプトする際に機密データを使用するのか、その結果として生じる影響、そしてこの慣行を防ぐために企業が取るべき具体的なステップについて探ります。最後に、KiteworksのAIデータゲートウェイが、この新しいAI駆動のイノベーション時代において機密データを保護するための理想的なソリューションを提供する方法について説明します。
なぜ従業員はLLMをプロンプトする際に機密データを使用するのか
生成AIツールは、多くの従業員にとって不可欠なものとなっています。それは一つのことを約束するからです：効率性。今日の急速に進むビジネス環境では、従業員は迅速かつ正確に結果を出すことを常に求められています。生成AIは、しばしば抵抗しがたい近道を提供します。
1. 時間を節約する
従業員は、反復的または労働集約的なタスクを省くためにしばしばLLMに頼ります。例えば、カスタマーサービス担当者は、顧客の請求情報をLLMに入力して、個別対応の返信を作成したり、問題をより効率的に解決したりします。同様に、人事担当者は給与データを使用して、迅速にレポートや要約を生成することがあります。
2. 効率を向上させる
生成AIは、大量のデータセットを統合し、理解しやすい形式で知見を提示することに優れています。保険請求や法的文書を扱う従業員は、手動で数時間、あるいは数日かかるパターンを特定するために、機密情報をLLMにアップロードして要約を生成することがあります。
3. 複雑な問題を解決する
技術的な課題に直面したとき、従業員はセキュリティ設定やインシデントレポートをLLMと共有して、実行可能な推奨事項を受け取ることがあります。これはトラブルシューティングに非常に役立ちますが、漏洩した場合に悪用される可能性のある重要なセキュリティ詳細を露出させることにもなります。
4. 代替手段の欠如
多くの場合、従業員は企業承認の代替手段が利用できないか、使いにくいため、無料の生成AIツールに頼ります。このようなアクセス可能なツールの欠如は、ITの監視なしに無許可のアプリを使用するシャドーITの慣行に従業員を追いやります。
これらの動機は従業員の視点からは理解できますが、組織にとっては重大なリスクを生み出し、積極的に対処する必要があります。
重要なポイント
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生成AIはデータプライバシーリスクをもたらす
調査によると、AIツールへの従業員のプロンプトのかなりの部分（8.5%）に、顧客情報、従業員のPII、財務/法的な詳細を含む機密データが含まれています。
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従業員は効率のためにAIを使用し、しばしばセキュリティを犠牲にする
従業員は時間を節約し、生産性を向上させ、複雑な問題を解決するためにAIに頼りますが、LLMにアップロードした機密データが保存され、将来のクエリやタスクのために参照可能であることを頻繁に認識していません。
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データ漏洩は深刻な結果を招く可能性がある
企業は、LLMによって機密データが取り込まれると、データプライバシー違反（GDPR、HIPAA、CCPAなど）、セキュリティ侵害、評判の損失のリスクを負います。
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組織は積極的な保護策を実施する必要がある
戦略には、従業員のトレーニング、AI使用の監視、DLPソフトウェア、企業承認のAIツールが含まれます。アクセス制御メカニズムと安全なAIプラットフォームは、さらなる露出を軽減するのに役立ちます。
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KiteworksのAIデータゲートウェイは堅牢なセキュリティソリューションを提供
制御されたアクセス、暗号化、監査トレイル、規制コンプライアンスサポートなどの機能により、企業はAIを安全に活用しながらデータ漏洩のリスクを最小限に抑えることができます。
LLMに機密データを共有することの影響
生成AIツールと機密データを共有することの影響は、職場での即時の利益をはるかに超えています。組織は、評判、財務の安定性、法的地位を危険にさらすリスクに直面しています。
1. データプライバシーリスク
無料の生成AIプラットフォームは、企業契約で明示的に禁止されていない限り、ユーザーのクエリをモデルのトレーニングに使用することがよくあります。一度機密情報がこれらのシステムにアップロードされると、それはモデルのトレーニングデータセットの一部となり、事実上組織の管理外になります。これにより、顧客や従業員のプライベート情報が露出する重大なリスクが生じます。
2. データセキュリティの脆弱性
ペネトレーションテストの結果やネットワーク設定などのセキュリティ関連のプロンプトは、生成AIツールを通じて漏洩した場合、特に危険です。サイバー犯罪者はこの情報を悪用して脆弱性を特定し、組織に対して標的型攻撃を仕掛ける可能性があります。
3. 規制コンプライアンスの問題
LLMと機密データを共有することは、GDPR（一般データ保護規則）、HIPAA（医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律）、CCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）などのさまざまなデータ保護法や規制に違反する可能性があります。例えば：
- 一般データ保護規則：EU市民の個人データを適切な保護策なしにアップロードすると、GDPRの罰金が科される可能性があります。
- 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律：患者の健康情報をLLMと共有することは、HIPAAのプライバシールールに違反する可能性があります。
- カリフォルニア州消費者プライバシー法：カリフォルニア州住民の個人データの無許可の開示は、CCPA違反であり、訴訟や罰則につながる可能性があります。
さらに、生成AIシステムを通じて開示された場合、営業秘密は法的保護を失い、知的財産権が無効になる可能性があります。
4. 評判の損失
生成AIツールの不注意な使用から生じる高プロファイルのデータ侵害は、顧客の信頼を損ない、企業のブランド評判を傷つける可能性があります。今日のデジタル時代では、そのような事件はしばしば公の反発を招き、長期的な評判の損害をもたらします。
5. 不正データ取り込みのリスク
リスクは、組織から機密データが流出することに限られません。LLMによって生成された欠陥や不正確な情報が企業のワークフローに入り込むこともあります。従業員が生成AIツールからの誤った知見に基づいて意思決定を行うと、コストのかかるミスやコンプライアンス違反につながる可能性があります。
企業が生成AIデータ漏洩を防ぐ方法
これらのリスクを軽減するために、組織は教育、技術、ポリシーの施行を組み合わせた包括的なアプローチを採用する必要があります。以下では、これらの戦略のそれぞれを詳しく見ていきましょう。
1. トレーニングと意識向上プログラムを実施する
機密データを共有することに伴うリスクについて従業員を教育することが重要です：
- 生成AIがどのように機能し、なぜ機密情報をアップロードすることがリスクであるかを従業員にトレーニングします。
- 保護された情報を明らかにせずに有用な結果を得るためのクエリフレージング戦略を教えます。
- 従業員が組織のデータを保護する役割を理解する責任感のある文化を育成します。
2. ファイルアクセスと使用状況を監視する
誰が機密ファイルにアクセスし、どのように使用されているかを監視するシステムを実装します：
- 役割に基づいてファイルの使用を制限するアクセス制御メカニズムを使用します。
- 機密ファイルやシステムに関与する異常な活動をフラグする監視ツールを導入します。
3. 技術ソリューションに投資する
無許可のアップロードを防ぐために設計された技術ソリューションに投資します：
- 外部プラットフォームへの機密ファイルのアップロードをブロックするデータ損失防止（DLP）ソフトウェアを導入します。
- プライバシーとコンプライアンスの規制要件を満たす安全な企業向け生成AIツールを使用します。
- 機密データの共有を可能にしつつ、そのデータのダウンロードや転送を防ぐ次世代DRM機能に投資します。
- KiteworksのAIデータゲートウェイのようなソリューションを実装して追加の保護策を講じます（以下で説明）。
4. 企業承認のツール
従業員に無料の生成AIプラットフォームの安全な代替手段を提供します：
- 企業承認のツールが使いやすくアクセス可能であることを確認します。
- 進化するビジネスニーズと技術の進歩に対応するために、企業ツールを定期的にレビューし、更新します。
KiteworksのAIデータゲートウェイ：包括的なソリューション
生成AIがもたらす課題に対処する最も効果的な方法の一つは、KiteworksのAIデータゲートウェイを使用することです。これは、機密データの漏洩を懸念する企業向けに特別に設計されたソリューションです。KiteworksのAIデータゲートウェイの主な機能には以下が含まれます：
- 制御されたアクセス：ゲートウェイは、LLMを使用する際に機密データとやり取りできるのは認可されたユーザーのみであることを保証します。
- 暗号化：すべてのデータは転送中および保存中に暗号化され、不正アクセスから保護されます。
- 監査トレイル：詳細な監査ログは、従業員とLLMのすべてのやり取りを追跡し、透明性を提供し、規制コンプライアンスの取り組みをサポートします。
- シームレスな統合：ゲートウェイは、既存の企業ワークフローにシームレスに統合され、生産性を妨げることなく機能します。
- 規制コンプライアンスサポート：無許可のアップロードを防ぎ、詳細な監査ログを維持することで、KiteworksはGDPR、HIPAA、CCPAなどの規制に対するコンプライアンスを企業が証明するのを支援します。
KiteworksのAIデータゲートウェイを導入することで、組織はデータプライバシー、セキュリティ侵害、規制違反に関連するリスクを最小限に抑えながら、生成AIを自信を持って活用できます。
AI取り込みの課題は困難だが克服可能
生成AIの台頭は、世界中の企業にとって機会と課題の両方をもたらします。これらのツールは比類のない効率向上を提供しますが、同時に機密データ漏洩に関連する重大なリスクももたらします。この問題は、LLMの使用が広がるにつれてますます大きくなります。
組織は今すぐ行動し、堅牢なトレーニングプログラム、監視システム、KiteworksのAIデータゲートウェイのような高度なソリューションを実装して、最も貴重な資産であるデータを保護する必要があります。そうすることで、侵害から自分たちを守るだけでなく、規制コンプライアンスへの取り組みを示すことができます。これは、ますます複雑化するデジタル環境において重要な要素です。
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