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ChatGPT・Claude・Copilotを「単体で」使う5つのリスク

ChatGPT・Claude・Copilotを「単体で」使う5つのリスク

ChatGPT、Claude、Copilot。生成AIツールは、文章作成も調べものも、驚くほど速くしてくれます。 ただ、社内の仕組みとつながないまま「単体で」使い続けると、便利さの裏で見えにくいリスクが積み上がっていきます。

ツールが悪いのではなく、「単体で」使うことにリスクがある

先にお伝えしておくと、どのツールも非常に優秀です。法人向けのプランでは、データの扱いや管理機能もきちんと用意されています。 問題になるのは、ツールそのものではなく使い方です。

ここでいう「単体で使う」とは、社員が個別にブラウザでAIを開き、必要な情報をコピーして貼り付け、答えをまたコピーして業務に戻る、という使い方のことです。 社内データとも、権限の仕組みとも、記録の仕組みともつながっていない状態です。 この状態には、大きく5つのリスクがあります。

リスク1:入力した情報の行き先を、会社が管理できない

社員が個人のアカウントや無料プランを使っている場合、入力した内容がどう扱われるかは、その社員の契約と設定しだいです。 サービスやプラン、設定によっては、入力内容がAIの学習や品質改善に使われることもあります。

さらに厄介なのが、会社が把握していないところで使われる「シャドーAI」です。 禁止しても、便利なものは使われます。 顧客名の入った議事録、見積書、ソースコードが、会社の知らないところで外部のサービスに貼り付けられている。 そうした状況は、珍しいことではありません。

リスク2:社内を知らないAIは、もっともらしく間違える

単体のAIは、あなたの会社の最新の数字も、社内ルールも、顧客との経緯も知りません。 知らないことを聞かれても、AIはそれらしい答えを返します。いわゆるハルシネーションです。

社内の情報を貼り付ければ答えられますが、今度は「どのデータを貼ったか」で答えが変わります。 古い資料を貼れば古い答えが返り、「売上」の定義が人によって違えば、同じ質問でも人によって違う答えになります。 答えの根拠を後から確かめることもできません。

リスク3:コピー&ペーストで、権限の仕組みが効かなくなる

社内システムには「この人は、このデータだけ見てよい」という権限があります。 ところが、データをコピーしてAIに貼り付けた瞬間、そのデータは権限の仕組みの外に出ます。

AIが作った要約や分析結果は、さらにメールやチャットで共有されていきます。 本来は一部の人しか見られない情報が、要約という形で広がってしまう。 単体での利用は、せっかく設計した権限を、知らないうちに迂回する経路になります。

リスク4:誰が何を聞き、どう使ったかが残らない

個人のブラウザでのやり取りは、会社からは見えません。 誤った答えをもとに顧客へ説明してしまったときも、情報漏えいが疑われたときも、 「誰が、いつ、何を入力し、どの答えを使ったのか」を追えません。

ある金融機関では、個人のファイルで回っていた業務をデータ基盤の上に移し、実行内容をすべて記録するようにしました。 その結果、「誰が何をしているか分からない業務」がなくなったといいます。 AIも同じで、記録が残る形で使うことが、説明責任を果たす前提になります。

リスク5:使い方が属人化し、成果が組織に残らない

AIを上手に使う社員は、自分なりの指示文(プロンプト)や手順を持っています。 しかし単体での利用では、そのノウハウは個人の画面の中に閉じたままです。 その人が異動すれば、成果も一緒に消えてしまいます。

部門ごとにバラバラにツールを契約していると、費用の全体像も見えません。 どの業務にどれだけの効果があったのかを測れないまま、契約だけが増えていきます。

生成AIを単体で使う場合と、社内のデータ基盤につないで使う場合の比較 単体で使う コピー&ペーストで往復 社内の基盤につなぐ データと権限の内側で使う データの行き先 個人の契約・設定しだい 会社の管理下 答えの根拠 貼り付けた資料しだい 社内の最新データ 権限 コピーした瞬間に外れる 利用者の権限を引き継ぐ 記録 会社からは見えない 誰が何を聞いたか残る ノウハウ 個人の画面に閉じる 組織で共有できる
同じAIツールでも、どこで使うかでリスクは大きく変わる

対策1:まずは「入力してよい情報」の線引きから

すぐにできる対策は、法人向けのプランに切り替え、入力してよい情報のルールを決めることです。 細かい規程を作るより、迷ったときに判断できる単純な線引きのほうが現場には伝わります。

生成AIに入力してよい情報の線引き。公開情報はそのまま、社内資料は法人プランで、個人情報や未公開の財務情報は入力しない そのまま入力してよい 公開済みの情報(Webサイト・プレスリリース) 一般的な調べもの・文章の言い回し 法人プランなら入力してよい 社内資料・議事録(顧客名は伏せる) 自社のソースコード・設計書 ※ 利用ルールと設定を確認したうえで 入力しない 顧客や社員の個人情報 未公開の財務情報・契約内容・パスワード ※ AIに渡すなら、権限と記録の仕組みの内側で
細かい規程より、迷ったときに判断できる単純な線引きのほうが現場に伝わる

対策2:AIを、社内のデータと権限の「内側」で使う

本質的な対策は、AIを単体で使うのをやめ、社内のデータ基盤や業務システムとつないで使うことです。 そうすれば、コピー&ペーストに頼らずに済み、リスクの多くを仕組みで解消できます。

  • データ:AIは社内の最新データを直接参照するため、古い資料の貼り付けによる誤回答が減る
  • 権限:利用者がもともと見られる範囲のデータだけをAIに渡すため、権限の迂回が起きない
  • 記録:誰が何を聞き、AIが何を参照して答えたかが残る
  • ノウハウ:よい指示文や手順を、組織の共有資産として配れる

最近は、AIと社内システムを安全につなぐための標準的な仕組み(MCPなど)も整ってきました。 ただし、つなぐ先を増やしすぎると、精度もコストも悪化しやすくなります。 まずは業務で使うデータを1か所に整え、そこにAIをつなぐ、という順番が現実的です。

まとめ:自社の状況を確認する5つの質問

  • 社員が、個人のアカウントや無料プランで業務にAIを使っていないか
  • 入力してよい情報と、いけない情報の線引きが共有されているか
  • AIの答えの根拠を、後から確かめられるか
  • 誰が何をAIに入力したか、会社として把握できるか
  • 上手な使い方が、個人ではなく組織に蓄積されているか

生成AIは、使わないこと自体がリスクになる時代です。 禁止するのではなく、安全に使える仕組みを用意する。 単体のツール利用から一歩進めて、社内のデータと権限の内側でAIを使うことが、成果と安全を両立させる近道です。

社内データとつながる、安全なAI活用の仕組みづくりもご相談ください。

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CEO・PM / 代表取締役

古川 舜也Shunya Furukawa

京都大学大学院卒業後、フューチャーアーキテクト、Dirbato にてITコンサルタントとして 大規模基幹システムの構築・CRM/SFA案件に従事。2023年に株式会社PartnerOptimize を設立。

AIと業務設計で 事業を再構築する。

AI活用の進め方の整理から、データ基盤・AIエージェントの構築まで。
構想段階のご相談も歓迎です。お気軽にお問い合わせください。