■ はじめに：AI活用の成否は「データ分類」で決まる

生成AIの導入が加速する一方、次のような困りごとが増えています。

「この情報、AIに入れていいの？」
「要約だけなら大丈夫？」
「コードはどこまで貼っていいの？」

実はこれらの悩みの多くは、 データ分類（PII / 機密 / 知財）を明確にしていないことが原因 です。

Day9 では、既存の情報管理ルールを“生成AI前提” にアップデートするための考え方を整理します。

1. なぜデータ分類がAI時代に必須なのか

AIは、入力した情報を次のような点でリスクにさらします。

つまり、 “どのデータを AI に渡せるのか” を分類しておかないと、利用判断が個人任せになり事故が起きる。

この問題を解消するために、企業は PII / 機密 / 知財 の3分類でルールを整備するのが最も効果的です。

PII（Personally Identifiable Information）は、AI利用において 最も厳格に扱うべき情報 です。

外部LLMへの入力は禁止。

法律面（個人情報保護法）だけでなく、一度でも漏れた場合の説明責任・ブランド毀損が非常に大きいためです。

ポイント： 匿名化しても、“特定の組み合わせで再識別可能” な情報は依然としてPII扱いです。

営業秘密、未公開資料、財務情報、プロジェクト情報—— これらは 企業価値に直結する領域 です。

以下はすべて AIへの直接入力禁止。

次の“安全策”を組み合わせる形になります。

外部LLMに丸ごと貼る習慣は最も危険 なので早期に禁止した方がよい領域です。

知財は「外に出てはいけない」「AI成果物が自社の権利を侵害していないか」 双方向のリスク を持つのが特徴です。

特に GitHub Copilot の初期事例のように、 “外部コードが不意に再提示される” ケースが議論されてきました。

AIが生成したもの＝そのまま安全ではない。 この誤解がIP領域では特に危険です。

IP領域は法務と情報システムの連携が不可欠です。

多くの企業では、 **「AIを使ってはいけない」**ではなく 「分類に応じて、使える・使えないを判断する」 という形に切り替えることで、 “安全性と活用のバランス” を保っています。

分類ルールを整えることで、
「AIを使えないから困る」から「安心して使える環境へ」 一歩進めるはずです。

本記事は、ナレッジコミュニケーションによる生成AIセキュリティ支援の実務知見をもとに執筆しています。
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