会議の議事録や企画書を生成AIで要約したいとき、そのまま入力してよいか迷います。入力内容をモデル改善へ使わない「学習オフ」を選んでも、会社が入力を許可したことにも、法令や契約の条件を満たしたことにもなりません。
入力を許可する主体は、社内規程が定める情報所有者や情報管理責任者です。個人データや取引先の秘密情報が含まれれば、法務や契約責任者の判断も要ります。各責任者は学習設定とデータの保存・閲覧・再委託・削除を確認します。法令と元契約も別に照合します。
この記事では、個別のケースに対する確定的な法律意見を提供するのではなく、現場で手元の資料を扱う際にたどるべき確認の順番を整理します。情報の区分ごとに社内のどこへ確認をとるべきか、入力の可否をどのように振り分けるのかという判断の道筋を見ていきます。
学習オフだけでは入力可否を決められない
生成AIを業務利用する際、AIの学習利用をオフにしたから会社情報を入力しても安全だと考えるかもしれません。しかし、入力したデータをAIモデルの改善に使わないという設定は、入力の可否を判断するうえでの重要な一条件に過ぎません。
学習オフに設定した後も、クラウドサービスとしてのデータ取扱条件は残ります。入力したデータがサーバーに保存される期間や、システムを動かすための再委託、ユーザーがデータを確実に削除できるかといった項目は、それぞれ別々に規定されています。
また、AI提供者の担当者や守秘義務を負う委託先が、どの目的で入力内容へアクセスできるかも確認します。たとえばOpenAIの消費者向けサービスでは、学習利用をオプトアウトした後の新規会話は学習に使われません。一方、不正利用の調査、サポート、法令対応などに伴う限定的なアクセスや削除の例外は残ります。
GoogleのGeminiアプリでも、アクティビティを無効にしても応答の提供や安全目的でのデータの保持や処理は行われると説明されています。学習と保存は同じ条件ではありません。人手閲覧、再委託、削除、守秘義務は、利用するプランの規約で一項目ずつ確認します。
会社情報を五つに分けて確認先を変える
生成AIのデータ取扱条件を把握できたとしても、すべての社内情報をそのまま入力してよいわけではありません。入力する情報自体の性質や権利の所在によって、確認すべき法律や社内の承認経路が異なるためです。すべての情報を同じ扱いにしてしまうと、思わぬ権利侵害や契約違反を招くおそれがあります。
会社で扱う情報は、最初の仕分けとして五つに分けます。公開情報、一般社内情報、個人データ、自社営業秘密、第三者秘密です。一つの資料が複数に当たる場合は、最も厳しい区分だけで済ませず、該当する条件をすべて確認します。取引先の担当者名を含む未公開資料なら、個人データと第三者秘密の両方を調べます。
公開情報とは、ウェブサイトやプレスリリースなどですでに一般へ提示されている情報です。公開元の利用条件と著作権に加え、自社が生成AIへ転送することを社内ルールで許しているかを確認します。
一般社内情報は、公開されていないものの社内で日常的に共有されている業務マニュアルや議事録などです。文書の作成部門やアクセス権を管理する部門を情報所有者として特定し、社内ルールが指定する承認者へ確認します。
個人情報は、生存する個人を識別できる情報などを指します。そのうち個人情報データベース等を構成するものが、個人情報保護法上の「個人データ」です。個人情報保護委員会の注意喚起は、入力情報を応答以外の目的や機械学習へ使うか規約で確認するよう求めています。法務や個人情報管理責任者は、資料の状態に応じて適用される義務を確認します。
自社の営業秘密は、未発表の製品情報や顧客名簿などのうち、秘密管理性、有用性、非公知性の3要件を満たす情報です。3要件を満たすか不明でも、社内で機密指定された情報は一般社内情報へ下げず、機密情報の社内規程に従います。
第三者秘密は、取引先から秘密保持契約などに基づいて受領した情報です。この情報の所有者は自社ではなく取引先であるため、自社の都合だけで生成AIへ入力してはいけません。入力可否を判断するには、契約管理部門や法務による個別の契約内容の精査が必須となります。
入力前には、五区分の該当欄を一つずつ確認します。複数に該当すれば承認経路も併用し、一つでも入力禁止または法務確認となる条件があれば、現場判断で入力しません。
個人データは目的・委託・国外処理を確認する
五区分のうち法令上の確認項目が多い個人データでは、まず利用目的を確認します。個人情報保護法の17条と18条は、利用目的の特定と目的範囲内での取扱いを定めています。21条は本人への通知または公表に関する条文です。目的を書き足せば直ちに入力できるわけではありません。目的変更の許容範囲や通知・公表の要否を、個人情報管理責任者が判断します。
次に確認するのはデータの提供先に関する規定です。個人データをAI提供者へ渡す行為が27条の第三者提供か、27条5項1号の委託かは、利用目的と契約上の役割で判断します。委託と整理できない場合は、本人の事前同意など第三者提供の要件を確認します。
データの入力が委託に該当しても、委託元の責任は残ります。個人情報保護委員会のガイドライン通則編に沿って、契約前後に取得できる資料を確認します。対象は契約条項やセキュリティ資料、サブプロセッサー一覧、監査報告などです。これらを委託先の選定と取扱状況の把握に使います。
国外処理がある場合は、28条に基づく外国にある第三者への提供の制限も確認対象となります。外国法人との契約や海外サーバーの利用だけで結論を出さず、提供先の所在、委託構造、同等水準国、相当措置の有無を実際のデータフローで確認します。
外国にある第三者への提供に当たる場合は、同委員会のガイドライン外国にある第三者への提供編に沿って、本人同意による経路か、相当措置を継続する経路かを特定します。後者なら、移転先の制度と保護措置を定期的に確認し、支障があれば是正または提供停止へ進みます。
営業秘密は学習設定より管理の実態で見る
個人データの規定を確認した後は、自社の機密情報を保護するための要件を見ていきます。未公開の技術情報や顧客名簿などが不正競争防止法上の営業秘密として保護されるには、秘密管理性、有用性、非公知性という三つの要件を満たす必要があります。生成AIの利用にあたっては、とくに秘密管理性が維持されているかが焦点となります。
外部のクラウド型生成AIへ入力しただけで、秘密管理性が必ず失われるとは限りません。反対に、学習利用の停止や暗号化だけで維持できるとも断定できません。送信先を会社が許可しているか、閲覧者を限定できるか、保持・削除を管理できるか、従業員が秘密情報だと認識できるかを、情報管理責任者がまとめて評価します。
ここで問われるのは、社内における管理の実態です。経済産業省の営業秘密管理指針によれば、秘密管理要件を満たすには、情報保有者の秘密管理意思が従業員などに認識可能な形で示されていることが中心となります。生成AIへ入力する業務においても、この認識が保たれている体制が必要です。
運用例には、情報へのアクセス制限、秘密表示、AI入力を許可するサービスと用途の指定、操作ログの取得があります。すべての措置を一律に採用するのではなく、情報の性質と従業員が秘密だと認識できる状態を踏まえて組み合わせます。3要件を満たしても漏えいを防げるとは限らないため、事故時の停止と報告経路も決めます。
取引先の秘密情報はNDAの文言へ戻る
取引先から受領した秘密情報では、自社の管理方針だけでなく、取引先と合意した契約条件が入力可否を決めます。秘密保持契約だけでなく、業務委託契約やデータ利用条件に秘密保持条項がないかも確認します。
生成AIへの入力が抵触し得る契約上の制限は、主に三つに分けられます。入力先企業へのデータの送信が第三者開示の禁止に触れないか、AIによる処理が目的外利用の禁止に当たらないか、そしてクラウド上のデータを確実に消去できず返還削除義務に違反しないかという点です。
4つの法律事務所の見解は、二つの軸で比べます。共通する確認事項は、元契約の目的、第三者開示、返還削除と、AI提供者の学習・保存・人手閲覧・守秘義務です。見解が分かれるのは、AI入力への明示承諾を原則として求めるか、契約と技術条件から黙示承諾を認める余地があるかです。
まず明示承諾を求める見解として、tAiL.法律事務所の原智輝弁護士は、通常の秘密保持契約に例外規定がなければ生成AI入力への許諾が別途必要と整理しています。弁護士法人内田・鮫島法律事務所の根岸秀羽弁護士による2024年の記事でも、明確な同意がない限り入力の回避を推奨しています。後者は当時のOpenAI規約を前提とするため、現在の製品条件とは分けて読みます。
一方、STORIA法律事務所の杉浦健二弁護士は、委託先の例外や複数条件の総合考慮で黙示承諾の余地を論じています。判断材料の一群は、非学習、応答外利用の有無、組織外への出力です。もう一群は、提供者の守秘義務と人手閲覧、認証、暗号化、保存です。ただし、相手方から明示の承諾を得る方法が最も確実だとしています。
森・濱田松本法律事務所の田中浩之弁護士は、第三者開示、目的外利用、返還削除を分け、非学習時に考えられる法的構成を示しています。同時に、実務が確立していないとも指摘しています。したがって、黙示承諾の条件を現場だけで当てはめず、明示許諾がなければ法務へ渡す運用が保守的です。
同じ製品でも個人・法人・APIで条件が変わる
入力する情報の性質や契約上の制限を確認した後は、利用する生成AI側の取扱条件を掛け合わせて入力可否を判断します。ここで重要なのは、同じ会社のAI製品であっても、消費者向けの個人プラン、企業向けの法人プラン、開発者向けのAPIで契約条件が大きく異なる点です。
比較項目をそろえます。最初にモデル改善への利用、保持、人手閲覧を見ます。次に契約上の守秘、再委託先、保管地域を見ます。DPA（個人データの処理条件と当事者の義務を定める契約）の有無も確認します。以下は2026年9月5日時点の法人向けまたは有料APIの公開条件です。
OpenAIのBusiness、Enterprise、APIは、既定で顧客データをモデル改善へ使いません。APIの濫用監視用ログは、一部を除き最大30日保持されます。保持期間をゼロにできる顧客と機能は限られます。契約前に、DPAがどの製品に適用され、データがどの再委託先と地域で扱われるかを確かめます。技術支援や濫用調査で担当者がアクセスする条件も確認します。
AnthropicのCommercial Termsは、法人サービスとAPIの顧客データを原則モデル改善へ使わず、顧客コンテンツを秘密情報として扱います。安全審査、法令対応、Files APIでは、異なる期限で保持される場合があります。導入前に、DPAの範囲と再委託先、保管地域を確かめます。保持期間ゼロが必要なら、契約と利用機能が対象になるかも確認します。
GoogleのWorkspace生成AI機能は、顧客の許可や指示なくデータをモデル学習や人手レビューへ使いません。会話履歴は管理者が3、18、36か月から選べます。履歴を切っても、サービス提供などのため最大72時間保持される場合があります。導入前に、DPAの対象機能と、再委託先・保管地域を確かめます。利用機能ごとの保持や人手レビューの例外も確認します。
同じGoogleの開発者向け環境でも、Gemini APIは無料版と有料版で扱いが明確に分かれます。無料版では入力データがサービスの改善利用や人手レビューの対象になり得ます。有料版では改善に使われませんが、ログの取得やキャッシュに関する条件が規定されています。
今日の資料を五段階で振り分ける
最後に、現場担当者が次の行き先を選ぶための五段階を示します。最終的な許可は社内規程が定める責任者が出し、現場担当者は「入力可」「匿名化・最小化」「社内承認」「法務確認」「入力禁止」のどこへ回すかを判定します。これは個別案件の法律意見や適法性の断定ではありません。
振り分けでは、資料の所有者と該当する五区分を記録します。個人データの有無、元契約、利用目的も加えます。次に、会社が許可したプランか、保存・閲覧・再委託・削除を管理できるかを確認します。複数の区分に当たる場合は、それぞれの条件を満たすまで、より軽い段階へ進めません。
公開情報は、公開元の利用条件、著作権、社内ルールの三つに反しない場合だけ「入力可」とします。個人や取引先を識別する部分を削り、目的に必要な項目だけ残せる場合は「匿名化・最小化」へ進みます。ここでいう匿名化は一般的な伏字や削減を含む作業名で、法令上の匿名加工情報になったことを意味しません。再識別できれば元の制限は残ります。
自社の営業秘密や機密指定情報は、社内規程が定める情報管理責任者の「社内承認」へ回します。取引先の秘密情報、目的範囲が不明な個人データ、国外提供の該当性が不明な処理は「法務確認」へ回します。両方に当たる場合は、社内承認だけで入力せず、法務確認も完了させます。
権利者が明確にAIへの入力を禁じている資料や、社内で許可されていない環境を利用する場合などは「入力禁止」となります。経済産業省などのAI事業者ガイドラインでは、AI利用者に対しても環境やリスクの分析、運用、評価、見直しを継続するよう求めています。非拘束のガイドラインであるため、これに沿うだけで法令適合を代替できるわけではありません。
入力可否は一つの設定や契約だけでは決まりません。学習オフ、AI提供者とのDPA、取引先とのNDAは別の層です。さらに、個人情報保護法、営業秘密の管理、社内規程を重ねます。一つでも未確認の層があれば、確認担当者へ渡して入力を止めます。
よくある質問
Q1. 個人情報や秘密情報を匿名化すれば、生成AIに常に入力してよいですか。
いいえ。氏名を伏せても、所属、役職、案件名などから個人や取引先を識別できれば、元の制限が残ります。目的に不要な項目を削った後、再識別できる情報が残るかを情報管理責任者が確認し、判断できなければ法務へ渡します。
Q2. 会社で契約している法人プランのAIを使えば、現場の判断だけで情報を入力できますか。
法人プランを利用しても情報区分ごとの社内承認や法務確認は省略できません。AI側のセキュリティ条件が満たされても、自社の営業秘密の管理規程や取引先から預かった情報の秘密保持契約に基づく制限は消滅しないため、情報の性質に沿った判断が必要です。
Q3. DPA（データ処理契約）とNDA（秘密保持契約）はどのように違いますか。
DPAは、AI提供者などの処理者が個人データを扱う条件と当事者の義務を定めます。NDAは、契約当事者間で秘密情報の利用と開示を制限します。AI提供者とのDPAがあっても、取引先とのNDAがAI入力を許すかは別途確認します。
Q4. 生成AIの学習オフ設定について、実行時に記録を残す必要はありますか。
設定を行った事実やその時点での規約の画面保存、操作ログなどを証跡として残す運用が有効です。万が一の漏えい疑いや外部監査の際、会社として適切な安全管理措置や秘密管理体制を維持し、規程に沿って運用していたことを客観的に説明する根拠となります。
Q5. 入力可否について法務や契約管理部門へ相談する際、何を準備すればよいですか。
入力したい資料と利用目的を準備します。必要なデータ項目、情報の出所、元契約、利用する生成AIの正式なプラン名もそろえます。保存期間と人手閲覧を確認できる公式文書も添えます。再委託先、処理地域、削除方法の資料もあると、法務や契約責任者が不足条件を特定できます。
調査手法について
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