2025.12.05

ChatGPT導入に伴う法的リスクと法令準拠のポイント

はじめに

ChatGPT導入で企業が直面する主要な法的リスクとは

ChatGPT導入には、個人情報漏洩、著作権侵害、誤情報によるトラブルなど複数の法的リスクが潜んでいます。

まずは企業が押さえるべき代表的なリスクを俯瞰し、どこに注意すべきかを整理していきます。リスク全体を理解することが、最初の防御策になります。

個人情報が誤って送信されるリスク

ChatGPTへ入力した情報は、内容によっては個人情報に該当し、漏洩の原因となります。

特に「氏名＋所属＋メールアドレス」など、単体では問題ない情報でも組み合わせで個人特定が可能です。

実際、総務省「個人情報保護法ガイドライン」では、企業は不要な個人情報入力を避ける義務があるとされています。

また、社内でよく起きるのが“コピペ誤入力”です。業務メールや顧客データをそのまま貼り付けるケースは典型的なリスクです。予防策としては以下の3点が有効です。

• 入力禁止情報リストの作成（例：氏名、未公開データ、契約書類 等）
• 自動マスキングツールの活用
• 社員向けの入力チェックフロー導入

学習データに起因する著作権侵害の可能性

生成AIは膨大なデータを元に文章や画像を生成しますが、その結果が既存作品と類似し、著作権侵害を問われる可能性があります。

文化庁は2024年に「AIと著作権に関する考え方」を公表し、生成物が「著作権法上の複製や翻案に該当する場合は違法」と明確にしています。

特に注意すべきは、社外向け資料・広告文・デザインなどの公開物です。生成物が他者作品と酷似していないか確認するチェック体制が必須です。

対策としては以下が効果的です。

• 既存作品との類似度チェックツールを活用
• 外部公開物は必ず二重チェック
• 著作権リスクの高い生成ジャンル（ロゴ、キャラクター等）の運用を制限

企業がChatGPT利用で必ず確認すべき主要法令と遵守ポイント

ChatGPTの業務利用には、個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法など複数の法令が関係します。

どの法律がどの場面で適用されるのかを理解していないと、企業は思わぬコンプライアンス違反に直面する可能性があります。

ここでは、担当者が最低限押さえるべき法令とポイントを整理します。

個人情報保護法の観点からの注意点

個人情報保護法は、ChatGPT利用における最も重要な規制です。特に「個人情報の定義」が広く、氏名だけでなく、メールアドレス・社員ID・取引履歴なども個人識別性を持てば対象となります。

個人情報保護委員会の「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン」では、企業は利用目的の明確化と適切な安全管理措置を義務付けられています。
ChatGPT利用時の典型的な違反リスクは以下です。

• 利用目的外のデータ入力（例：想定していない個人情報の送信）
• 第三者提供に該当する可能性（外部のクラウドを利用するため）
• 機微情報の過剰入力（健康情報・評価情報など）

営業秘密として保護される情報は、秘密管理性・有用性・非公知性の3要件を満たす必要があり、これらをAIに入力することで非公知性が失われるリスクがあります。

対応策としては、入力可能データの範囲を明文化し、従業員へ教育することが不可欠です。

著作権法・不正競争防止法への適合

生成AIは既存コンテンツを学習しているため、生成結果が著作物と類似するリスクがあります。文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」では、生成物が「創作性のある著作物とほぼ同一の場合、侵害が成立し得る」と示されています。

また、企業秘密や未公開情報を入力した結果、それが外部へ漏れると不正競争防止法の営業秘密侵害に該当する可能性があります。

ChatGPT利用時の典型的な違反リスクは以下です。

• ロゴ・キャラクターデザイン → 高リスク
• 公開資料・広告コピー → 類似性に注意
• 社内機密をプロンプトに含めて生成 → 秘密情報の漏洩

特に注意すべきは、AIサービスへのデータ入力が「第三者提供」とみなされる可能性がある点です。契約内容次第では、本人同意が必要になるケースもあります。

対策として、生成物の二重チェック、公開前の権利確認、入力データ管理が必須です。

安全にChatGPTを業務利用するための具体的なコンプライアンス体制

ChatGPTの業務活用を安全に行うには、明確なルール策定や運用プロセスの整備が欠かせません。リスクだけを理解しても、現場で守られなければ意味がありません。

ここでは、企業が実務で取り組むべきコンプライアンス施策を、再現性のある手順としてわかりやすくまとめます。

入力禁止情報や運用ルールの策定方法

ChatGPTの安全運用には、まず「入力してはいけない情報」を明確化することが最優先です。

特に、個人情報・機密情報・契約書の全文・未公開の数値データは高リスクです。これらを入力禁止情報リストとして文書化し、社員がいつでも確認できるようにしましょう。

運用ルール策定の基本ステップは以下の通りです。

1. 禁止情報の定義と例示
   例：氏名・住所・顧客ID・売上データ・開発中資料など
2. 利用目的の範囲を設定
   業務効率化、草案作成など明確にする
3. 承認フローの設定
   高リスク出力は上長レビューを義務化
4. 教育・テストの実施
   eラーニングや社内テストで理解度を把握

このルールが機能すれば、誤入力による情報漏洩リスクは大幅に減らせます。

また、ルールは一度作って終わりではなく、実際の運用状況や法改正に応じて定期的に見直すことが重要です。四半期ごとの更新を推奨します。

ログ管理・アクセス制御の実施

安全運用の基盤となるのが、ログ管理とアクセス制御です。

ログを残すことで「誰が・いつ・どの情報を入力したか」が追跡可能になり、誤入力や不正利用が発生した場合でも迅速に原因特定できます。

また、日本ネットワークセキュリティ協会（JNSA）は、AI利用にはアクセス権限の最小化が必要と指摘しています。

実務で取り組むべきポイントは以下です。

• 利用ログの自動保存
  入力内容・生成履歴・ユーザーIDを記録
• 権限管理の明確化
  管理者・一般ユーザー・閲覧専用などに分ける
• IP制限や社内VPN経由での利用
  外部アクセスを防止
• 定期的なログレビュー
  月次で異常値や不審な利用をチェック

これらの対策により、AI利用がブラックボックス化するのを防ぎ、安全な業務利用が実現します。

特にログの保存期間は、個人情報保護法の観点から最低1年間を推奨します。また、異常検知の仕組みを導入することで、リアルタイムでのリスク対応も可能になります。

ChatGPT導入時に確認すべき契約条件と信頼性あるベンダー選定ポイント

ChatGPTを外部サービスとして利用する場合、契約内容の理解とベンダー選定の精度が安全運用の成否を分けます。

特にデータの扱い、責任範囲、サポート体制は見落とされがちな重要要素です。

ここでは、導入前に必ず確認すべき契約・ベンダー比較の判断基準を実務目線で解説します。

データの保存場所・処理方法の確認

AIサービス導入において最も重要なのが「データがどこでどう処理されるか」です。

クラウド事業者によっては海外サーバーで処理されるケースもあり、個人情報保護法やGDPRとの適合性を確認する必要があります。

総務省「クラウドサービス安全利用ガイドライン」でも、企業はデータの保存先・暗号化・アクセス権限を事前に確認することが求められています。

チェックすべきポイントは以下の通りです。

• データ保存場所（国内 / 海外）
• 入力データの保存有無（保持しないか、学習に使われるか）
• 処理方式（リアルタイム処理・一時保存・ログ化など）
• 暗号化レベル（通信・保存の両面）

これらを契約前に確認しておくことで、機密情報の漏洩リスクを大幅に軽減できます。特に、データが学習に利用されるかどうかは重要な判断基準です。

OpenAI社のAPI版では学習に使用されない仕様ですが、無料版では異なる場合があるため、必ず利用規約で確認しましょう。

また、データセンターの物理的なセキュリティ基準も重要な確認項目です。

利用規約・責任範囲のチェックポイント

生成AIサービスの契約では、責任範囲を確認しないまま導入すると、トラブル発生時に企業側が想定以上の責任を負う可能性があります。

特に重要なのが「生成物の正確性」「著作権侵害」「利用者の過失」に関する規定です。多くのサービス規約では、AI生成物の内容について提供事業者は免責を明記しています。

確認すべき主な項目は以下です。

• 生成物に関する責任分担
• 誤情報・権利侵害発生時の対応
• サポート範囲（問い合わせ対応・SLAなど）
• 禁止事項（再配布・逆コンパイルなど）

これらを事前に精査することで、契約リスクを適切にコントロールできます。特に、生成物による第三者への損害が発生した場合、誰がどこまで責任を負うのかは明確にしておくべきです。

また、サービス停止時の代替手段やデータのエクスポート方法についても、事前に確認しておくことで事業継続性を担保できます。法務部門と協力し、契約書のレビューを徹底しましょう。

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