AIに「NDA大丈夫？」と直球で聞くべき理由──情報セキュリティとAI活用の正しい向き合い方

生成AIの業務活用が当たり前になった今、エラーログのデバッグや仕様書の要約にChatGPTやGeminiを使うエンジニアは多いでしょう。しかし、その便利さの裏で見過ごされがちなのが**情報セキュリティのリスク**です。

「規約を読むのは面倒」「情報セキュリティ部門に確認するのは時間がかかる」──こうした理由で、ソースコードや機密情報をなんとなくAIにコピペしてしまっている開発者は少なくありません。この「なあなあ」の姿勢が、企業にとって致命的なデータ漏洩リスクを生み出しています。

実は、この問題に対する最もシンプルな解決策があります。それが**AIに直接「NDA（機密保持）大丈夫ですか？」と質問する**という方法です。

多くのAIサービスは、このストレートな質問に対して正直に回答します。例えば、無料版のChatGPTに機密情報を入力することのリスクや、データの学習利用ポリシーについて、AIは自ら説明してくれるのです。

このアプローチの利点は以下の3点です：

従来のセキュリティチェックとの比較

従来、AIツールのセキュリティ確認には以下のような手段がありました：

1. **利用規約の精読**：法務的な文言で書かれた長文を理解する必要があり、時間がかかる

2. **情報セキュリティ部門への問い合わせ**：回答まで数日かかることも多く、開発速度を低下させる

3. **社内Wiki・ガイドラインの確認**：情報が古くなっている可能性がある

一方、**AIに直接質問する**方法は、これらの課題を解決します。ただし、AIの回答を鵜呑みにするのではなく、**一次的なスクリーニング手段**として活用すべきです。AIが「このチャットは機密情報に適していない」と答えた場合、それは明確な警告信号となります。

この手法のメリットと注意点

**メリット：**

**注意点：**

どんな場面・人に向いているか

この手法が特に有効なのは以下のようなケースです：

逆に、すでに企業で承認されたAIツール（APIキーを使ったChatGPT Enterprise等）を使っている場合は、この手法は不要です。企業契約では、データの学習利用除外やプライバシー保護が契約に含まれているためです。

1. 主要AIサービスに同じ質問をしてみる

今すぐ以下の質問を、ChatGPT、Gemini、Claudeそれぞれに投げかけてみましょう：

このチャット環境で、企業の機密情報やソースコードを入力することは安全ですか？
入力したデータは学習に使用されますか？NDPやセキュリティポリシーの観点から教えてください。

各サービスの回答を比較することで、**どのサービスがどのような用途に適しているか**が明確になります。

2. 「安全な使い方」のチェックリストを作る

AIからの回答をもとに、チーム内で共有できる簡単なチェックリストを作成しましょう：

3. 定期的な「ポリシー再確認デー」を設ける

AIサービスのポリシーは頻繁に更新されます。月に一度、チームで主要なAIツールのポリシー変更を確認する時間を設けることをおすすめします。この際、AIに「最近ポリシーの変更はありましたか？」と直接聞くのも有効です。

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**重要な原則**：AIに質問することは、規約を読まなくていい理由にはなりません。しかし、「何を確認すべきか」「どこにリスクがあるか」を素早く把握するための**強力なスクリーニングツール**として活用できます。

情報セキュリティは面倒な作業ではなく、**AIと対話しながら学べる実践的なスキル**です。今日からあなたも、AIに直球で聞く習慣を始めてみませんか？

この情報は @再帰呼び出し さんの投稿を参考にしています。