生成AIの社内ルールを整備するとき、企業はどうしても「事故を起こさないこと」に目を向けます。
営業秘密を入力しない。
個人アカウントを使わない。
会社が認めた生成AIだけを利用する。
こうしたルールはもちろん重要です。
しかし、どれだけルールを整えても、人が利用する以上、間違いを完全になくすことは難しいでしょう。
そこで重要になるのが、問題が起きた後の対応です。
従業員が、
「生成AIに入力してはいけない情報を入れてしまいました」
と気付いたとき、すぐに会社へ報告できるでしょうか。
資料では、過去の不適切利用を自己申告した従業員に対して、責めるのではなく「正直に言ってくれてありがとう」と伝えることの重要性が示されています。
一見すると情報管理とは関係のない話のように見えます。
しかし実は、生成AI時代のリスク管理を考えるうえで非常に重要なポイントです。
生成AIの事故は悪意から起きるとは限らない
営業秘密の漏えいというと、悪意のある従業員が会社の情報を持ち出す場面を想像しがちです。
しかし、生成AIでは事情が異なります。
資料では、従業員が生成AIを使う背景として、
早く仕事を終わらせたい。
上司によい成果物を見せたい。
といった動機が指摘されています。
つまり、会社に損害を与えようとしているわけではありません。
むしろ、仕事を効率化しようとした結果として問題が起こる可能性があります。
メールを早く作りたい。
議事録を早くまとめたい。
プログラムのバグを早く直したい。
その延長線上で、入力してはいけない情報を生成AIへ入力してしまうのです。
入力した後で気付くこともある
生成AIを使っている最中には問題に気付かず、後になって気付くことも考えられます。
「そういえば顧客名を入れてしまった」
「未開示の取引条件が文章に含まれていた」
「人事評価データを貼り付けてしまった」
「未公開のソースコードを入力してしまった」
この段階で企業にとって重要なのは、従業員がどう行動するかです。
すぐに報告するのか。
それとも黙っているのか。
企業のリスク管理という意味では、この差は大きいでしょう。
厳しく叱る会社では報告が遅れる可能性がある
生成AIの利用規程に違反した従業員を厳しく叱れば、再発防止になるようにも思えます。
しかし、それによって別の問題が生じる可能性があります。
「報告したら怒られる」
「評価に影響するかもしれない」
「黙っていれば分からないだろう」
従業員がそう考えるようになれば、不適切な利用が表に出なくなります。
会社から見ると事故が減ったように見えるかもしれません。
しかし実際には、事故が見えなくなっただけという可能性があります。
生成AIの情報管理で怖いのは、会社が把握していないところで重要情報が扱われることです。
事故そのものに加えて、事故を隠す文化まで生まれれば、リスクはさらに見えにくくなります。
「正直に言ってくれてありがとう」の意味
資料では、過去の不適切利用について自己申告があった場合、責めるのではなく「正直に言ってくれてありがとう」と伝えることが示されています。
これは、ルール違反を容認するという意味ではありません。
まず事実を把握することを優先するという考え方です。
会社が状況を知らなければ、対応を検討することもできません。
何を入力したのか。
どの生成AIを利用したのか。
どのアカウントだったのか。
どの端末から利用したのか。
こうした事実を確認するためには、まず従業員から情報が上がってくる必要があります。
報告しやすい環境そのものが、リスク管理の仕組みになるのです。
相談できるのは事故が起きた後だけではない
さらに重要なのは、事故が起きる前の相談です。
資料では、
「これは生成AIに入力していいですか」
と従業員から質問された場合、相談者と一緒に考える姿勢が重要だとされています。
この段階で相談してもらえれば、そもそも不適切な入力を防げる可能性があります。
顧客情報を入力する前。
人事評価データを入力する前。
ソースコードを入力する前。
取引先との打合せ内容を要約する前。
この時点で「これは大丈夫ですか」と聞ける会社であれば、問題を事前にコントロールできます。
事故後の報告より、さらに一歩前の管理です。
「そんなことも分からないのか」が相談を止める
相談窓口を設置するだけでは十分ではありません。
従業員が実際に相談できる雰囲気があるかどうかが重要です。
「規程に書いてあるでしょう」
「それくらい自分で判断してください」
「生成AIなんて使わなければいいでしょう」
相談したときにこのような反応をされれば、次から従業員は聞かなくなるでしょう。
生成AIは利用方法が急速に広がっているため、従来の規程だけでは判断できない場面も出てきます。
だからこそ、相談された側も一緒に考える姿勢が必要になります。
相談件数が多いことを「従業員の理解不足」とだけ考えるのではなく、ルールを改善するための材料として捉えることもできます。
相談が多い部分はルールを具体化できる
たとえば、
「顧客名を消せば商談内容を入力できますか」
という質問が何度も出るとします。
それは、営業担当者がその部分で判断に迷っているということです。
「会社指定の生成AIなら人事評価データを入力できますか」
という質問が多ければ、人事部門のルールをさらに明確にする必要があるかもしれません。
「ソースコードの一部だけなら入力できますか」
という質問が続けば、技術部門向けの具体例を増やす必要があります。
現場からの相談は、社内規程の弱い部分を教えてくれる情報でもあります。
質問を歓迎する組織にすれば、生成AIの利用ルールも現場に合わせて改善していくことができます。
ルールを作って終わりではない
生成AIの利用方法は変化し続けています。
新しいサービスが登場します。
新しい機能が追加されます。
これまで生成AIを使わなかった業務でも利用が始まります。
そのため、最初に作った社内規程ですべてをカバーし続けることは難しいでしょう。
資料でも、規程を整えて終わりではなく、現場の空気を感じながら新しい生成AIの利用方法を考えることが求められています。
そのためにも、従業員から情報が上がってくる組織である必要があります。
全面禁止は報告しにくさにもつながる
生成AIを全面禁止している会社では、別の問題も考えられます。
従業員が禁止されている生成AIを使ってしまった場合、その事実を報告しにくくなることです。
「使ったこと自体が規程違反だから言えない」
となれば、重要情報を入力してしまっても黙ってしまう可能性があります。
資料では、全面禁止がシャドーAIにつながるリスクも指摘されています。
会社から見えないところで生成AIを使い、問題が起きても報告されない。
これは企業にとって非常に管理しにくい状態です。
単純に禁止するのではなく、会社が安全な利用環境を用意し、利用できる範囲と入力してはいけない情報を明確にすることが重要になります。
管理部門の役割も変わる
生成AI時代には、総務や情報管理を担当する部門の役割も変わっていきます。
従来のように、
規程を作る。
禁止事項を決める。
違反をチェックする。
という役割だけではありません。
現場が何に困っているのかを聞く。
どのような生成AI利用が始まっているのかを把握する。
判断に迷う案件を一緒に考える。
不適切な利用があれば早期に把握する。
そして、その経験を次のルール改善につなげる。
こうした役割が重要になります。
管理部門が「取り締まる人」だけになってしまうと、現場から情報が上がらなくなる可能性があります。
事故をゼロにする発想だけでは足りない
企業の情報管理では、事故を起こさないことが最も重要です。
しかし、生成AIの利用が広がれば、すべての不適切利用を完全に防ぐことは簡単ではありません。
そこで、
事故を防ぐ。
事故の兆候を早く把握する。
事故が起きたら早く報告してもらう。
同じ問題が起きないようルールを改善する。
という複数の仕組みを組み合わせる必要があります。
「事故件数ゼロ」という数字だけを追いかけると、報告されない事故が増える危険があります。
本当に重要なのは、会社が実態を把握できていることです。
結論
生成AI時代の情報管理では、社内規程の厳しさだけで安全性は決まりません。
従業員が迷ったときに相談できるか。
間違って入力したときにすぐ報告できるか。
そして会社が、その報告を次の改善につなげられるか。
こうした組織の空気も重要になります。
資料が示す「正直に言ってくれてありがとう」という言葉には、その考え方が端的に表れています。
問題のある入力を認めるという意味ではありません。
隠されるより、早く把握する。
事故が起きてから知るより、入力前に相談してもらう。
そして、現場から上がってきた相談や報告を社内ルールの改善につなげる。
生成AI時代の情報管理では、従業員を監視する仕組みだけでは十分ではありません。
従業員から情報が上がってくる仕組みも必要です。
事故を起こさない会社を目指すと同時に、事故を隠さない会社を作る。
それが生成AIを安全に活用するための、もう1つの重要なガバナンスなのです。
参考
企業実務 2026年10月号 生成AI時代における「営業秘密」の漏えいリスクとその対策