- 更新日 : 2026年8月21日
AIと個人情報保護法の関係は?企業が注意すべきリスクと対策を解説
AI利用時は個人情報保護法への対応が必須で、入力前のデータ加工と社内ルール整備が重要です。
- プロンプト入力も第三者提供に該当する可能性
- 入力前の匿名加工・仮名加工・マスキングが効果的
- 部署別にOK行為とNG行為を具体化して明文化
Q. 無料版の生成AIを業務で使える?
A. 個人情報・機密情報を含まない用途に限定すれば利用可能です。
AIを業務に導入する際は、個人情報保護法への対応が欠かせません。
本記事では、AI活用時に注意すべきリスクを整理し、個人情報保護法との関係や社内ルール整備などを解説します。
※(免責)掲載情報は記事作成日時点のものです。最新の情報は各AIサービスなどの公式サイトを併せてご確認ください。
AIと個人情報保護法の関係は?
AIの業務活用が進むにつれ、個人情報保護法が適用される場面も広がっています。まずは、AI利用時に問題となりやすい基本用語と、プロンプト入力の法的な注意点を押さえましょう。
「個人情報」と「個人データ」の違いを把握する
個人情報保護法では、「個人情報」と「個人データ」は区別されています。どちらに該当するかによって、企業に求められる管理義務や第三者提供時の手続きが変わるためです。
| 用語 | 概要 | AI利用での具体例 |
|---|---|---|
| 個人情報 | 生存する個人を識別できる情報 | 氏名、メールアドレス、電話番号、顔写真など |
| 個人データ | 個人情報データベース等を構成する個人情報 | CRMから抽出した顧客リスト、採用管理システムの応募者一覧 |
| 要配慮個人情報 | 病歴、障害、犯罪歴など、特に慎重な取扱いが必要な情報 | 健康診断結果、病歴や障害などに関する休職理由、医療・福祉相談記録など |
AIに一文だけ入力する場合でも、そこに個人を識別できる情報が含まれていれば個人情報の取扱いになりえます。さらに、顧客リストや従業員台帳のように体系的に管理された情報をAIへ投入する場合は、個人データの取扱いとして、より厳格な管理が求められます。
たとえば、営業担当者が「株式会社Aの山田太郎様から、電話番号090-xxxx-xxxx宛に折り返し希望」といったメモを生成AIに入力すれば、個人情報を含む情報を外部サービスに送信することになります。
生成AIへのプロンプト入力も個人情報保護法の対象になる
生成AIへのプロンプト入力は、社内検索や通常の文書作成とは異なります。入力した情報がAIサービス提供者のサーバーに送信され、保存、分析、ログ管理、場合によっては学習利用の対象になる可能性があるためです。
問題になりやすいのは、次のような入力です。
- 顧客名、担当者名、連絡先を含む商談メモ
- 応募者の履歴書、職務経歴書、面接評価
- 従業員の評価、休職理由、健康情報
- 取引先の口座番号や請求書情報
- 問い合わせ履歴やクレーム内容
個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しており、個人情報取扱事業者が生成AIサービスへ個人データを入力する場合、利用目的の達成に必要な範囲かどうか、本人同意が必要な場面ではないかなどを確認する必要があります。
参考:生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について|個人情報保護委員会
この記事をお読みの方におすすめのガイド4選
続いてこちらのセクションでは、この記事をお読みの方によく活用いただいている人気の資料・ガイドを簡単に紹介します。すべて無料ですので、ぜひお気軽にご活用ください。
※記事の内容は、この後のセクションでも続きますのでぜひ併せてご覧ください。
AI活用の教科書
経理・人事・経営企画といった企業の基幹業務における具体的なユースケースをご紹介。
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法務担当者向け!Chat GPTの活用アイデア・プロンプトまとめ12選
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AI利用による個人情報保護法上の法的リスクとは?
AI利用で企業が注意すべき法的リスクには、目的外利用、第三者提供、越境移転、安全管理措置義務違反などが挙げられます。いずれも個人情報保護法の基本原則に関わるため、AI導入前に利用目的、入力データ、サービス提供者、保存先、契約条件を確認しておくことが重要です。
AIで個人情報を使う場合は利用目的の特定と通知が必要
個人情報保護法では、個人情報を取り扱う際に利用目的をできる限り特定することが求められます。AI利用で問題になりやすいのは、「業務改善のため」「AI分析のため」といった曖昧な目的設定です。
たとえば、採用選考のために取得した応募者情報を、本人に説明せずにAIで人材傾向分析やマーケティング分析に使うと、当初の利用目的を超えた取扱いと評価される可能性があります。
対策としては、プライバシーポリシーや利用規約にAI活用を含む利用目的を明記します。「商品・サービスの改善、問い合わせ対応品質の向上、業務効率化のため、取得した情報をAIツールを用いて分析する場合があります」といった記載が考えられます。
ただし、文言を追加するだけで十分とは限りません。利用目的の通知・公表の方法、本人への説明タイミング、既存データへの適用可否、要配慮個人情報の有無も併せて確認する必要があります。
AIサービスへの入力は第三者提供や委託に該当する可能性がある
外部のAIサービスに個人データを入力する場合、そのサービス提供者との関係を整理する必要があります。第三者提供に当たるのか、業務委託に当たるのか、またはクラウド例外に近い扱いになるのかを確認します。
第三者提供に該当する場合、原則として本人同意が必要です。一方、AIベンダーが自社の業務処理を代行する委託先にあたる場合は、委託先として適切に監督することが求められます。委託の場合でも、契約を結べば終わりではなく、安全管理措置、再委託、ログ管理、削除対応などを確認しなければなりません。
確認すべき項目は次のとおりです。
| 確認項目 | 確認内容 |
|---|---|
| データ利用目的 | 入力データがAIの回答生成以外に使われるか |
| 学習利用 | 入力データがモデル学習やサービス改善に使われるか |
| 保存期間 | プロンプト、出力、ログがどの程度保存されるか |
| 再委託 | サブプロセッサーの有無と所在地 |
| 削除対応 | 契約終了時や依頼時にデータ削除できるか |
| 監査・認証 | SOC2、ISO27001などのセキュリティ認証があるか |
DPA(Data Processing Agreement:データ処理に関する契約条件を定めた規約)が提供されている場合は、必ず確認しましょう。DPAには、データの処理目的、保存場所、再委託、安全管理措置、削除方法などが記載されていることが多く、AIベンダー選定の重要な判断材料になります。
海外AIサービスでは越境移転の確認が必要
海外サーバーで処理されるAIサービスを利用する場合、外国にある第三者への個人データ提供、いわゆる越境移転に該当するかを確認する必要があります。個人情報保護法では、外国にある第三者へ個人データを提供する場合、本人同意や移転先の制度に関する情報提供など、追加の対応が求められる場面があります。
ただし、海外企業が提供するAIサービスを使えば必ず越境移転になる、という単純な整理ではありません。日本国内リージョンで処理できる場合、委託関係として整理できる場合、サービス提供者が個人データを取り扱わない設計の場合など、実態によって判断が変わります。
次の点を確認します。
- データ保存先の国・地域
- 処理リージョンを日本国内に固定できるか
- 外国にある再委託先の有無
- 本人同意が必要な提供に該当するか
- 移転先国の個人情報保護制度に関する情報提供が必要か
- 契約上、AIベンダーがデータをどの範囲で利用できるか
越境移転の判断は、サービスの設定や契約条件によって変わります。人事、医療、金融、法務など、センシティブな情報を扱う部門では、法務担当者や外部専門家を交えて確認するのが安全です。
AIへの個人情報入力を防ぐ対策は?
個人情報漏えいを防ぐには、AIに入力する前に情報を削除・置換し、必要に応じて入力自体を禁止する運用が重要です。匿名加工・仮名加工・マスキングに加え、法人向けAIサービスやAPIの利用条件を確認することで、AI活用の利便性を保ちながら個人情報保護法上のリスクを抑えられます。
AI利用前に匿名加工・仮名加工・マスキングを行う
AIに個人情報を入力する前には、まずデータ加工を行います。匿名加工情報は、特定の個人を識別できず復元もできないように加工した情報で、外部共有を伴う統計分析などに向いています。仮名加工情報は、他の情報と照合しない限り個人を特定できないようにした情報で、社内での顧客傾向分析や業務改善に活用しやすい方法です。
日常業務では、氏名、電話番号、メールアドレスなどを伏せるマスキングも有効です。たとえば、問い合わせ履歴をAIで分類する場合は、氏名を「顧客A」、電話番号を「090-xxxx-xxxx」に置き換えてから入力します。履歴書を要約する場合も、氏名、住所、顔写真など、個人を特定しやすい情報は削除しておくべきです。
ExcelやGoogleスプレッドシートでも、置換や関数を使えば簡易的なマスキングは可能です。重要なのは、「AIに入れる前に削る」工程を業務フローに組み込むことです。
法人版AIサービスやAPIではデータ利用条件を確認する
無料版の生成AIと法人向けプラン、APIでは、入力データの扱いが異なる場合があります。法人向けサービスでは、入力データをモデル学習に利用しない設定、管理者によるログ確認、ユーザー管理などが用意されていることがあります。
ただし、「法人版なら必ず安全」とは限りません。自社が契約するプランで、入力データが学習に使われるか、保存期間はどの程度か、削除依頼に対応できるか、DPAや法人向け規約が整備されているかを確認する必要があります。サービス名の知名度ではなく、自社の利用目的と個人情報保護の要件に合う契約内容かを確認しましょう。
AI利用と個人情報保護の社内ルールはどう作る?
AI利用のリスクは、法務部門だけでは管理しきれません。営業、人事、経理、カスタマーサポートなど、現場ごとに扱う情報が異なるためです。社内ルールを作る際は、全社共通の原則に加えて、部署別に入力してよい情報・入力してはいけない情報を具体化する必要があります。
部署別にAI利用のOK行為とNG行為を明確にする
社内ルールでは、「個人情報を入れないこと」と書くだけでは不十分です。現場の従業員が迷わないよう、部署ごとに具体例を示す必要があります。
| 部署 | OK行為の例 | NG行為の例 |
|---|---|---|
| 営業 | 匿名化した商談メモの要約、提案文のたたき台作成 | 顧客名、電話番号、メールアドレスを含む商談記録の貼り付け |
| 人事 | 求人票の文面作成、面接質問案の作成 | 応募者の履歴書、評価シート、健康情報の直接入力 |
| 経理 | 仕訳パターンの確認、請求書文面の校正 | 取引先の口座番号、担当者名を含む請求書画像の読み込み |
| カスタマーサポート | FAQ回答案の作成、匿名化した問い合わせ傾向の分類 | 顧客の氏名、住所、注文番号を含む問い合わせ文の丸ごと入力 |
| 経営企画 | 匿名化したアンケート結果の要約 | 従業員名付きの評価データや機微情報の分析 |
ルール策定は、次の手順で進めると実務に落とし込みやすくなります。
- 社内で利用中・利用予定のAIツールを洗い出す
- 部署ごとにAIへ入力される可能性がある情報を分類する
- 個人情報、個人データ、機密情報、公開情報に分ける
- 入力禁止、加工すれば入力可、入力可の3段階で整理する
- ガイドラインとして文書化し、責任者の承認を得る
- 従業員に共有し、問い合わせ窓口を設ける
まずは利用禁止だけでなく、「この用途ならこのAIを使ってよい」と承認済みツールを示すことが現実的です。
AIと個人情報保護法に関するよくある質問は?
ここでは、企業担当者が判断に迷いやすいポイントをQ&A形式で整理します。
従業員がAIに個人情報を入力してしまった場合はどうする?
従業員が誤って個人情報をAIに入力した場合は、まず入力内容、利用したサービス、アカウント種別、保存・学習利用の有無を確認します。そのうえで、サービス提供者に削除依頼ができるか確認し、必要に応じて社内の個人情報管理責任者や法務部門へ報告します。
漏えい等報告が必要かどうかは、入力された情報の種類、件数、第三者による閲覧可能性、本人への影響などによって判断します。要配慮個人情報や大量の個人データが含まれる場合は、早期に専門家へ相談するのが安全です。
匿名加工情報と仮名加工情報の使い分けは?
外部提供や第三者との共有を想定する場合は、復元できない形に加工する匿名加工情報の検討が必要です。一方、社内分析で個人を直接識別する必要がない場合は、仮名加工情報が選択肢になります。
ただし、匿名加工情報や仮名加工情報は、単に氏名を削除すれば成立するものではありません。法令上の要件に沿った加工や管理が必要です。日常業務では、まず氏名・連絡先・住所などを削除するマスキングを行い、法制度上の加工情報として扱う場合は専門的な確認を行いましょう。
無料版の生成AIを業務で使える?
無料版の生成AIは、法人向け管理機能や契約上のデータ保護条件が十分でない場合があります。そのため、業務利用する場合は、個人情報、機密情報、未公開情報を入力しない運用を基本にすべきです。
文章の言い換え、一般的なアイデア出し、公開情報をもとにした下書き作成など、個人情報を含まない用途に限定すれば、リスクを抑えながら活用できます。個人情報を扱う業務では、法人向けプランやAPI、社内承認済みのAIツールを使う方が管理しやすくなります。
AIと個人情報保護法の対策は入力前の管理から始めよう
AIを業務で活用する際は、便利さだけでなく、個人情報保護法上のリスクを前提に運用を設計する必要があります。生成AIへのプロンプト入力では、氏名、連絡先、顧客情報、応募者情報などを不用意に送信しない仕組みづくりが重要です。利用目的の確認、第三者提供や越境移転の整理、匿名加工・仮名加工・マスキング、法人向けAIサービスの契約条件確認を組み合わせることで、リスクを抑えながらAIを活用しやすくなります。
まずは社内で使っているAIツールと入力データを棚卸しし、部署別のルールと研修を整備することから始めましょう。
※ 掲載している情報は記事更新時点のものです。
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