B2B・AI / DATA-THEATER
生成AIに社内データを入力する前の4分類｜公開・社内・機密・個人情報を分ける
生成AIを禁止か全面解禁かで決めず、公開・社内・機密・個人情報の4分類に分けます。入力前の確認、承認、記録、停止条件を2026年の公的資料に沿って実務化します。
2026年8月20日確認｜公式・公的資料を参照
確認日：2026.08.20
入力前に情報を4分類
- 分類
- 承認
- 記録
- 停止
公的資料・公式仕様を照合し、事実・推論・提案を分けて構成出典と確認日を明記
CONCLUSION / 2026
AIへ入力する前に、情報を4分類して止める場所を決める
生成AIの業務利用は、サービス名より先に情報分類を決めます。公開情報は出典確認付きで利用、社内情報は契約・設定・目的を確認、機密情報は原則入力せず承認経路へ、個人情報は利用目的と提供関係を確認できなければ停止します。分類できない情報は「社内」へ仮置きせず、入力保留にします。
同じ文書でも、含む情報で扱いを変える
公式サイト、公開統計、承認済み資料
出典と更新日を確認
未公開の手順、会議メモ、業務テンプレート
契約・設定・目的を確認
営業秘密、契約前情報、認証情報、未発表計画
原則停止・責任者承認
氏名、連絡先、評価、顧客・従業員データ
利用目的と提供関係を確認
判断を分ける3つの差
入力が学習に使われるか、履歴が残るか、削除できるか。
サービス提供者や委託先へ情報が渡る関係になるか。
出力の根拠を原文へ戻して確認できるか。
入力前チェックを開く
何を短縮・整理するのか。入力せずに達成できないか。
公開・社内・機密・個人情報のどれか。混在なら最も厳しい分類に合わせる。
学習利用、保持期間、削除、国外移転、再委託、管理者設定を確認。
氏名や固有名詞を除き、必要部分だけを入力。
出力を一次資料へ戻して確認し、推測を事実として保存しない。
担当者、目的、入力分類、確認者、使用先、削除日を残す。
2026年は「使うか」より「どう統制するか」を設計する
経済産業省は2026年4月にAI事業者ガイドライン第1.2版を掲載し、デジタル庁は同年6月に行政向け生成AIガイドライン第2.0版を公表しました。行政向け規程を民間へそのまま移植するのではなく、リスクに応じて責任者、利用可能なサービス、入力区分、確認方法、事故時の連絡先を決める考え方を借ります。
個人情報保護委員会は、個人情報を入力する際に利用規約やプライバシーポリシーを確認し、入力内容を踏まえて適切に判断するよう注意喚起しています。個人情報を伏せたつもりでも、部署、日時、案件名、属性の組合せで個人を推測できる場合があります。匿名化ではなく、再識別の可能性までレビューします。
AI利用ログと原本を同じ場所へ混ぜない
原本、AIへ渡した最小化版、出力、検証済み版を分けます。原本は権限を絞り、AI入力用は一時領域、出力は未検証、確認済みだけを業務成果物へ移します。ファイル名だけで区別せず、状態と責任者をメタデータで持ちます。
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ABLENETストレージ公式仕様には、ユーザー別権限、共有リンク、世代管理、ログ監視・監査レポート等が案内されています。ただし、機能が存在することと、自社の分類ルールが実装できることは別です。契約前にはテスト用データで権限、共有、復元、削除、監査を再現します。
INCIDENT DRILL
誤入力が起きた直後の60分を設計する
禁止事項を書くことと、事故へ対応できることは別です。誤って顧客名や未公開案件を入力した場合、担当者が一人で削除操作を探す時間が長いほど、状況把握と関係者連絡が遅れます。責任追及より先に、利用停止、事実保存、サービス条件確認、影響範囲の特定を行います。
入力・共有を停止し、追加操作をしない。
時刻、サービス、アカウント、入力分類、共有範囲を記録。
管理者・情報管理責任者へ連絡し、削除・保持条件を確認。
対象者、業務、外部提供の可能性を整理し、対応方針を決定。
画面を閉じただけでは削除や学習利用停止を確認したことになりません。契約、管理画面、公式サポートのいずれで確認したかを記録し、不明なら「削除済み」と報告しません。
OPERATING MODEL
小規模組織でも分ける3つの役割
目的、情報分類、最小化内容を記録し、未検証出力へラベルを付ける。自分で承認まで完結させません。
原文照合、個人情報・機密情報の混入、利用先、再現性を確認する。文章の好みではなく事実と権限を確認します。
利用可能サービス、契約、保持・削除、権限、事故連絡先を管理する。利用者ごとの例外を口頭で増やしません。
AI利用記録の最小テンプレート
- 業務目的：何を短縮・整理するか。
- 情報分類：公開・社内・機密・個人情報。混在時は最も厳しい区分。
- 加工内容：削除・仮名化した固有名詞と、残した理由。
- サービス条件：学習利用、保持、削除、再委託を確認した日とURL。
- 検証：原文、確認者、修正内容、業務利用先。
- 終了：一時ファイル、共有リンク、アクセス権を停止した日。
BOUNDARY TEST
「匿名化したから安全」の落とし穴
部署、役職、日付、案件名、希少な属性が残ると、氏名がなくても本人を推測できます。
要約や分類結果が、非公開の評価や契約状況を示す場合があります。出力側にも同じ分類を適用します。
共有端末や個人アカウントでは、別利用者が履歴・添付・出力を閲覧できる可能性があります。
入力可否を文章単位で決めず、情報の由来、組合せ、出力、保管先、閲覧者まで一本の処理として評価します。判断できないときは入力を止め、公開情報だけで代替できる問いへ分解します。
7日間の安全な試行
- Day 1 既存文書20件を4分類し、分類できない例を集める。
- Day 2 ダミー文書で入力・出力・削除までを再現する。
- Day 3 個人情報・認証情報・契約情報が混ざる停止ケースを試す。
- Day 4–5 原文照合、二者確認、出力ラベルの運用を確認する。
- Day 6 権限解除、共有リンク停止、ログ確認を実施する。
- Day 7 事故時の連絡先と利用停止手順を読み合わせる。
導入を止める条件
- 入力情報の分類が担当者によって変わる。
- 学習利用・保持・削除・再委託の条件を確認できない。
- 原文へ戻れず、出力の事実確認ができない。
- 退職者や外部委託先のアクセスを止められない。
- 誤入力・誤共有が起きたときの連絡先が決まっていない。
向く人・向かない人
向く：対象業務を一つに絞り、ダミーデータで試行できる組織。
向かない：全社員へ一斉開放し、個人アカウントや規約未確認のサービスを混在させる運用。まず許可サービスと停止条件を決めます。
参照資料
- AI事業者ガイドライン 第1.2版 — 経済産業省（2026年8月20日確認）
- 生成AIの調達・利活用ガイドライン 第2.0版 — デジタル庁（2026年8月20日確認）
- 情報セキュリティ10大脅威 2026 — IPA（2026年8月20日確認）
- 生成AIサービスの利用に関する注意喚起 — 個人情報保護委員会（2026年8月20日確認）
- ABLENETストレージ 機能・仕様 — ABLENET（2026年8月20日確認）
掲載情報は2026年8月20日時点で確認しています。仕様や提供条件は変更される場合があるため、導入・利用前に各公式サイトで最新情報をご確認ください。統計値は出典の調査対象と時点を明記し、その範囲を超えて一般化していません。