最近よく聞く「シャドーAI」とは？

ChatGPT などの生成AIを、業務のちょっとした作業に使う人が増えています。「便利だから」「少しだけなら大丈夫だろう」と、上司や情シス・法務に相談せずに使っている場合、それはシャドーAIと呼ばれる状態かもしれません。シャドーAIは、単なる“こっそり利用”ではなく、組織全体にとって無視できないリスクを抱えています。

シャドーAIの定義と、「どこからがNGか」

ここでは、現場で迷わないように、シャドーAIを次のように定義します。

情シス・セキュリティ・法務が承認したルールの外側で、AI機能を業務に使うこと。

ポイントは「ツール」だけでなく「機能」も含めることです。

• 承認されていない生成AIサービスを、業務に使う

• 承認済みのSaaSに、あとから追加されたAI機能を、ルール整備前に勝手に使う

• 個人アカウントや私物スマホのAIアプリを、仕事の資料作成に使う

ツール自体が社内承認されていても、「AI機能の使い方」がルールの外ならシャドーAIに当たります。

絶対に入力してはいけない情報・悩みやすい情報

「何を入れてはいけないのか」が曖昧だと、現場は判断に迷います。最低限のイメージとして、次のようなマトリクスを前提にすると整理しやすくなります。

※最終的には自社の情報セキュリティポリシーが優先です。以下はたたき台イメージです。

ここでのポイントは、

• 個人情報・機密情報は、外部AIには「無条件でNG」

• エンタープライズAIや社内AIでも、「契約・社内規程で明確に許可されている範囲だけOK」

という2点です。

なぜシャドーAIが危ないのか（メカニズムで理解する）

リスクを「なんとなく怖い」ではなく、仕組みで理解しておきましょう。

1. 入力内容が学習やログに使われる可能性

多くの一般向けAIサービスは、デフォルトでは次のような仕様になっていることがあります。

• 入力した内容が、モデル改善（再学習）のためのデータとして使われる

• 入力内容や出力結果が、一定期間ベンダー側のログとして保存される

もちろん「他のユーザーから丸見えになる」わけではありませんが、ベンダーの権限で参照できる場所に残る以上、情報漏えい時には一気に流出する可能性があります。

2. 一度外に出した情報は「取り消せない」

一度外部AIに入力された情報は、ユーザー側で完全に削除できるとは限りません。万が一、ベンダー側のインシデントや不正アクセスが起きた場合、自社の機密が混ざっていると、被害の範囲をコントロールできなくなります。

このようなメカニズムがあるからこそ、「個人情報・機密情報は外部AIに入れない」が原則になります。

「全部禁止」はいつ危険になるか／何を禁止すべきか

リスクを見ると、「生成AIは全部禁止」と言いたくなるかもしれません。ただし、次のような状態での一律禁止は、逆効果になりがちです。

• 公式に使ってよいAIツール・環境が用意されていない

• どんな場面なら使ってよいのかが示されていない

この状況で「禁止」とだけ伝えると、表に出ていた利用が地下化し、シャドーAIが増えやすくなります。

そこで重要なのは、「何を禁止し」「どこなら積極的に使ってよいか」を分けて示すことです。

絶対に禁止すべきデータ・用途の例

• 氏名・住所・メールアドレスなどの個人情報

• 未発表の価格・新製品情報・M&A・人事情報など、重要なインサイダー情報

• 契約交渉中の文案や、取引先との機微なメール本文そのもの

• 顧客名や具体的な案件名がわかる状態での、外部AIへの入力

むしろAI活用を推奨しやすい領域の例

• 社外公開を前提としたブログ記事やメルマガの「たたき台」の作成

• 社内勉強会資料の構成案づくり

• 汎用的なマニュアル文・テンプレート文言の草案

• アイデア出し、ブレインストーミング用の補助

このように線引きすることで、現場は「どこまでなら使ってよいか」を具体的にイメージできるようになります。

企業が取るべき最低限の対策

シャドーAIを減らしつつ、生産性向上も実現するために、組織としてまず取り組みたいのは次の3点です。

　[AI利用ポリシー・ガイドラインの整備]

• 入力してよい情報・NG情報の定義

• 利用を認めるツール／禁止するツールの一覧をシンプルなドキュメントにまとめ、社内ポータルなどで常に参照できるようにします。

• [公式に使ってよいAI環境を用意する]
  エンタープライズ版のChatGPT や、プロキシ型の社内向けAIなど、契約や技術設定でログ・学習範囲をコントロールできる環境を用意し、「ここなら業務で使ってよい」と明示します。

• [継続的な教育・啓発]
  一度の研修で終わらせず、

• 典型的なNG例

• 社内・業界のインシデント事例をアップデートしながら、短時間の勉強会やeラーニングで繰り返し伝えます。

従業員向け「30秒チェックリスト」

現場の一人ひとりは、AIを使う前に、次の4つを自問するだけでリスクを大きく下げられます。

1. この情報は「個人情報・機密情報・未公開情報」に当たらないか？

2. このツールは、会社として業務利用が許可されているか？

3. 利用規約や説明で「商用利用可」「学習への利用有無」を一度は確認したか？

4. 出力結果をそのままコピペせず、自分の責任で内容を検証するつもりか？

どれか一つでも「No」なら、その使い方は止めて、上長や情シス・法務に相談するのが安全です。

まとめ：シャドーAIを「見える化」して付き合う

シャドーAIは、多くの場合、サボりではなく「もっと効率よく仕事をしたい」という前向きな気持ちから生まれます。だからこそ、組織としては、ルールと環境を整え、「安全に使えるレール」を示すことが重要です。

• 何がシャドーAIに当たるのか

• どの情報は絶対に外部AIに入れてはいけないのか

• どこならむしろAI活用を推奨するのか

この3点を明確にし、現場と対話しながら運用していくことで、リスクを抑えつつAIのメリットを享受できます。

社内でこの記事を展開する際には、あわせて匿名アンケートで

• すでにAIを使っているか

• どのツールをどう使っているか

• どんな点に不安を感じているか

を聞いておくと、自社の実態に即したポリシーづくりや研修設計に役立ちます。

＜Information＞
生成AIを社内で使い始めるときに詰まりやすいのは、ツール選びより「入力していい情報」と「運用のルール」です。貴社の状況を伺い、最小限のルールと最初の一歩を30分で整理します。情報収集だけでも歓迎します（オンライン可）。
【無料で壁打ちする（30分）】