シャドーAI対策｜禁止だけで防げない理由と4つの制御点

2026年9月3日、​RIZAPグループは、​連結子​会社の​RIZAP株式会社で、​社員が個人で使用している外部の生成AIサービスに​お客様の​情報を​誤って​アップロードしたと​発表した。​対象には​氏名や​保険証の​記号番号に​加え、​疾患情報と​いう​要配慮個人情報が​含まれていた。

会社が​承認していない​生成AIを​従業員が​業務に​使う​ことを​「シャドーAI」と​呼ぶ。​この​事案の​再発防止策は、​許諾されていない​生成AIサービスの​業務利用禁止を​「改めて」全社​へ​周知徹底する、と​いう​ものだった。​発表の​文言からは、​禁止の​ルール自体は​すでに​あったことがうかが​える。​それでも​起きた。

• シャドーAIの​発生は、​ルールの​有無より​「承認済みの手段で同じ仕事ができるか」で​決まる。​代替の​ない​禁止は、​利用を​見えない​場所へ​移すだけである
• 検知の​手段​（SWG・CASB・DLP・ブラウザ管理）は​層ごとに​見える​ものが​違う。会社のネットワークを経由せず、私物端末から私用アカウントで使われると、​どの​層からも​見えない
• 私用AIに​入れた​データの​保持や​学習への​利用は、​事後に​事業者へ​照会する​しかない。​法人契約なら事前に契約で確定できる
• 要配慮個人情報を​含む​場合や本人が​1,000人を​超える​場合などは、​漏えいの​「おそれ」の​段階で​個人情報保護委員会への​報告と​本人への​通知の​対象に​なる​（高度な​暗号化などの​保護措置を​講じた​個人データを​除く）

本記事は​事案を​一次​資料で​確認し、​シャドーAIを​減らす​4つの​制御点を​製品の​公式ドキュメントで​確かめながら​整理する。​特定企業を​論じるのではなく、​どの​企業でも​起こりうる​構造から​教訓を​取り出す。

この​​記事の​​対象読者

• 生成AIの​利用ルールを​定めたが、​私用アカウントでの​業務利用を​把握できていない​情報システム・セキュリティ部​門
• 個人情報や​顧客情報を​扱う​業務部門で、​AI利用の​可否を​判断する​管理職
• 業務委託先の​生成AI利用を​管理する​必要が​ある​委託元の​担当者

シャドーAIとは​​（要点3行）

1. シャドーAIとは、​会社が​承認していない​生成AIサービスを、​従業員が​私用アカウントなどで​業務に​使う​ことである
2. 問題は​AIを​使う​ことではなく、業務データが会社の契約と管理の外へ出ることに​ある。​保持期間、​学習への​利用、​事業者側の​閲覧の​可否を​会社が​決められない
3. 対策は​禁止の​徹底ではなく、​承認済みの​代替手段、​検知と​遮断、​入力して​よい​情報の​区分、​起きた​ときの​初動、の​4点で​設計する

社内ルールの​全体​像と、​AIを​システムに​組み込む際の​6つの​制御点は​「AIガバナンスと​実装セキュリティ｜6つの​制御点」で​扱っている。​本記事は、会社の管理の外で起きる私用AIの利用に絞る。

RIZAP子会社の​​事案で​​公表された​​事実

発表元に​よって​書かれている​事実が​異なる​ため、​一次資料ごとに​整理する​（2026年9月29日確認）。

利用された​サービス名は​発表に​書かれておらず、​本記事でも​特定しない。

事案から​​読み取れる​​3つの​​構造

第一に、発覚は本人の申告による。 委託元の​公表に​よれば、​作業者自身が​情報の​送信に​気付いて​申告した​ことで​判明した。

第二に、学習と閲覧の扱いを事後の照会で確かめている。 発表に​よれば、​事業者から​「個人を​特定できる​情報を​含むファイルは​学習に​使わない」​「24時間以内に​削除した​ファイルは​学習に​使わない」との​回答を​得た。​一方、​事業者側の​閲覧の​可能性は​発表時点で​確認中だった。​私用の​サービスでは、​会社は​データの​扱いを​契約で​決めていないため、起きた後に事業者の回答を待つしかない。

第三に、委託先で起きている。 影響は​複数の​健康保険組合などの​委託元に​及んだ。​委託先の​生成AI利用も、​委託元の​管理対象に​なる。

事故全般の​類型は​「生成AIの​事故事例2025-2026」で​整理している。

禁止だけでは​​防げない​​理由

「許可していない​AIは​使わない」と​いう​ルールは​必要である。​しかし、​ルールだけでは​5つの​穴が​残る。

経済産業省・総務省の​「AI事業者ガイドライン​（第1.2版）」​（2026年3月31日）の​別添も、​企業の​ルール等が​未整備の​場合に、​従業員が​企業の​管理の​外で​「業務外利用者向け」の​生成AIを​業務に​用いる​おそれを​挙げている。​そのうえで、​特に​機密情報を​扱う​場合は、ビジネス利用を想定したサービスを代わりに使うことを​推奨している。​禁止と​代替は、​セットで​初めて​機能する。

IPAの​「情報セキュリティ10大脅威 2026」​（2026年1月29日発表）​でも、​組織編で​「AIの​利用を​めぐる​サイバーリスク」が​初選出で​3位に​入った。

シャドーAI対策の​​4つの​​制御点

順番に​意味が​ある。代替手段より先に遮断を強めると、利用は私用スマホへ移る。 遮断は​代替が​行き渡ってから​強める。

制御点1：承認済みの​​代替手段を​​先に​​用意する

代替手段には、​最低限4つの​条件を​そろえる。

• 法人契約で、入力データを学習に使わない：OpenAIは、​ChatGPT Business・Enterprise・Eduなどの​法人向け製品と​APIでは、​既定で​ユーザーの​データを​モデルの​学習に​使わないと​公表している。​Microsoftも、​組織で​使う​Microsoft Copilot Chatの​プロンプトと​応答を​基盤モデルの​学習に​使わないと​説明している​（いずれも​2026年9月29日確認）
• 会社のIDでログインする：SSOで​入退社と​連動させ、​私用アカウントと​区別する
• ログと保持期間を会社が管理する：誰が​何を​入力したかを​後から​確認できるように​する。​保持期間を​会社が​決められるかは​プランで​異なる​ため、​契約前に​確かめる
• 私用AIでやりたかった作業ができる：ファイルの​アップロード、​表の​集計、​長文の​要約など、​現場が​実際に​使っている​機能が​法人版で​使えるかを​確認する

4つ目が​最も​見落とされる。​RIZAP子会社の​事案も、​データ集計と​いう​日常の​作業の​中で​起きている。​一般に、​承認済みの​環境で同じ作業が同じくらい速くできなければ、​私用AIへ​戻る​動機は​残る。​個人情報を​含む集計なら、​データを​渡さず、​集計の​コードを​AIに​書かせて​社内の​環境で​実行する​使い方も​代替に​なる。

契約時に​データの​経路と​保持を​確認する​観点は、​「AIガバナンスと​実装セキュリティ」の​「データ境界」の​節を​参照されたい。​承認済みの​AIを​全社に​行き渡らせる​順序は​「生成AI導入の​進め方」で​解説している。

制御点2：検知と​​遮断を​​層で​​重ねる

検知の​手段は、​どの​層で​見るかに​よって​見える​ものが​違う。​1つの​製品で​全部を​覆おうと​せず、​層を​重ねる。

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製品の​公式ドキュメントで​確認できる​機能は​次の​とおりである​（2026年9月29日確認）。

法人ワークスペース以外への接続を絞る。 OpenAIの​ヘルプセンターに​よると、​ChatGPT Enterpriseでは、​ネットワーク側で​HTTPヘッダーChatGPT-Allowed-Workspace-Idに​許可する​ワークスペースの​IDを​付けると、​それ以外の​ワークスペースが私用のものも含めて除外される。​ログインせずに​使う​利用は、https://chatgpt.com/backend-anon/で​始まる​URLを​遮断して​止める。​ヘッダーの​付与には​通信の​検査​（SSLインスペクション）が​必要で、​アプリ版は​証明書の​ピン留めを​行う​ため、​管理端末に​MDMで​例外を​配布する​必要が​あると​明記されている。

利用中のAIを発見し、未承認として遮断する。 Microsoftは​Microsoft Learnで、​シャドーAIへの​データ流出を​防ぐ​手順を​4段階で​公開している。​Microsoft Defender for Cloud Appsの​クラウドアプリカタログを​「Generative AI」の​分類で​絞り込み、​利用中の​AIアプリと​リスク評価を​確認し、​未承認​（Unsanctioned）に​設定して​組織全体で​遮断する。​ただし​同じ​資料は、​この​遮断が​及ぶのは​会社の​管理する​ネットワーク接続であり、管理外の端末や個人のネットワークからは引き続きアクセスできると​注記している。

貼り付けとアップロードを止める。 同じ​手順書は、​Microsoft Purviewの​エンドポイントDLPで​機密情報の​ブラウザへの​貼り​付けや​AIサイトへの​アップロードを​ブロックする​方​法と、​Microsoft Edge上で​一般利用者向けAIへの​プロンプトに​含まれる​機密情報を​送信前に​止める​方​法を​示している。​遮断の​前に​シミュレーションモードで​影響を​確かめるよう​勧めている。

ブラウザ拡張機能を許可制にする。 ページを​読み取って​要約する​AI拡張機能は、​社内システムの​画面も​外部​へ​送りうる。​Google Chromeでは、​管理ポリシー​（ExtensionSettings）で​既定を​ブロックにし、​許可する​拡張機能だけを​個別に​指定できる。

検知の​目的は​処罰ではない。​遮断​画面や​警告に承認済みAIへのリンクと申請窓口を​載せ、​作業を​代替手段に​移す。​未承認AIへの​アクセスが​減らない​場合は、​違反を​責める​前に​承認済みAIに​足りない​機能を​疑う。

制御点3：入力して​​よい​​情報を​​区分する

承認済みの​AIでも、​何を​入れて​よいかは​決めて​おく。​区分は​現場が​迷わない​4段階程度に​と​どめる。

個人情報には​法令上の​確認点が​ある。​個人情報保護委員会は​2023年6月2日の​「生成AIサービスの​利用に​関する​注意喚起等」で、​個人情報を​含むプロンプトの​入力が利用目的の達成に必要な範囲内かを​確認する​こと、​本人の​同意なく​入力した​個人データが​応答の​出力以外の​目的で​扱われると​法に​違反する​可能性が​ある​ため、事業者が機械学習に使わないこと等を十分に確認することを​求めている。​私用の​AIでは、​この​確認を​会社が​行えない。

区分表は​作るだけでは​使われない。業務ごとにAIに入れてよいデータを一覧にしておくと、​現場は​区分を​覚えなくて​済む。​業務ごとの​データの​所在の​棚卸しは​「AIアセスメントとは？​業務棚卸しと​投資対効果の​設計」の​手順が​使える。

制御点4：起きた​ときの​​初動を​​決めて​​おく

私用AIへの​入力が​分かった​ときの​初動は、​事前に​手順に​しておく。​個人情報が​含まれる​場合は、​法令上の​期限が​ある。

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報告と​​通知が​​必要に​​なる​​条件

個人情報保護法第26条と​施行規則第7条に​より、​次の​いずれかに​当たる​個人データの​漏えい​等が発生し、又は発生したおそれがある場合は、​個人情報保護委員会への​報告と​本人への​通知が​必要に​なる。​ただし同条は、​高度な​暗号化​その​他の​個人の​権利利益を​保護する​ために​必要な​措置を​講じた​個人データを​対象から​除いている​（e-Gov法令検索で​2026年9月29日確認）。

1. 要配慮個人情報が​含まれる
2. 不正に​利用されると​財産的被害が​生じる​おそれが​ある
3. 不正の​目的を​もって​行われた​おそれが​ある
4. 本人の​数が​1,000人を​超える

報告は、​事態を​知った​後​「速やかに」行う​速報と、​30日以内​（第3号は​60日以内）の​確報の​2段階である。​委員会の​ガイドライン​（通則編）は、​「速やか」の​目安を知った時点から概ね3〜5日以内とし、法人ではいずれかの部署が知った時点を​起算点と​している。​速報は​報告しようとする​時点で​把握している​内容で​足りる。​確報では​全ての​事項を​報告する​必要が​あるが、​期限の​時点で​合理的努力を​尽くしても​一部の​事項が​判明しない​場合は、​その​時点で​把握している​内容を​報告し、​判明次第追完する。​つまり、全容が確定するのを待ってから速報する必要はない。​本人への​通知も、​同ガイドラインは​「事態の​状況に​応じて​速やかに」行うとし、​通知の​時点は​把握している​内容や​本人の​権利利益の​保護に​つながるかを​勘案して​判断すると​している。

同ガイドラインは​「漏えい」を​個人データが​外部に​流出する​ことと​定義し、​第三者に​閲覧されないうちに​すべてを​回収した​場合は​漏えいに​当たらないと​している。​ただ、​私用AIでは​閲覧されていない​ことを​会社自身が​確かめにくい。​「削除したから​該当しない」と​早く​結論づけず、おそれの段階で報告要否を検討するのが​実務上の​前提に​なる。

委託先で​起きた​場合は、​委託先が、​報告義務を​負う​委託元に、​規則第8条第1項の​事項の​うち​その​時点で​把握している​ものを​速やかに​通知すれば、​委託先の​報告と​本人への​通知の​義務は​免除される​（法第26条第1項ただし書・第2項、​規則第9条）。​委託元に​とっては、委託先から速やかに通知が届く契約と連絡経路が​初動の​速さを​決める。​なお、​2026年7月17日​公布の​改正法は​本人への​通知義務を​一定の​場合に​緩和するが、​施行は​公布から​2年以内の​政令で​定める​日で、​本記事の​公開時点では​現行の​規定が​適用される。

初動の​手順

1. 申告を受け付ける：申告を​責めない​方​針を​明示しておく
2. 入力を止め、履歴を削除する：チャット履歴と​アップロードした​ファイルを​削除し、​学習への​利用を​止める​設定が​あれば​変更する
3. 調査と報告を並行して進める：事業者への​照会​（保持期間、​学習への​利用、​閲覧の​可否）と​影響範囲の​調査​（本人の​数、​情報の​項目、​要配慮個人情報の​有無）を​続けながら、​報告対象に​当たるかを​判断し、​当たれば​把握している​事項で​速報する。​判明した​事項は​確報で​補う
4. 本人への通知と公表を判断する：事態の​状況に​応じて​速やかに​通知する。​委託を​受けている​場合は、​報告義務を​負う​委託元へ​把握している​事項を​速やかに​通知し、​対応を​調整する

対策が​​機能しているかの​​判断基準

FDXの​支援

FDXは​AX​（AI Transformation）の​実装パートナーと​して、​業務の​分解から​実装・現場定着・運用移管までを​対応領域と​する。​シャドーAI対策では、​遮断の​設定より​先に、現場が承認済みのAIで仕事を終えられる状態をつくることを​重視する。

• FDX Training：職種別・学習レベル別の​カリキュラムで、​承認済みの​AIを​業務で​使いこなせる​状態まで​育てる。​支援先の​中堅クリエイティブ企業では、​非エンジニアの​6部署を​半年間伴走し、​6部署すべてで​AX目標を​達成した​（事例一覧）
• FDX Expert：AIアセスメントなどを​通じて、​業務ごとの​データの​所在と、​AIに​入れてよい​情報の​区分を​整理する

どの​業務から​代替手段を​用意すべきかを​相談したい​場合はお問い合わせから、​まず​自社の​状況を​確かめたい​場合はAX診断からどうぞ。

よく​​ある​​質問​（FAQ）

Q1. シャドーAIとは​​何か？

A. 会社が​承認していない​生成AIサービスを、​従業員が​私用アカウントなどで​業務に​使う​ことを​指す。​問題は​AIの​利用自体ではなく、​業務データが​会社の​契約と​管理の​外に​出て、​保持や​学習への​利用を​会社が​決められなくなる​ことである。

Q2. 生成AIを​​全面的に​​禁止すれば​​済むのではないか？

A. 済まない​ことが​多い。​集計や​要約のような​仕事の​需要は​残る​ため、​承認済みの​代替手段が​なければ、​利用は​私用スマホや​自宅PCのような​会社から​見えない​場所へ​移る。​Microsoftの​公式手順書も、​未承認アプリを​遮断しても​管理外の​端末や​個人の​ネットワークからは​アクセスできると​注記している。​禁止するなら、​同じ​作業が​できる​承認済みの​手段と​セットに​する。

Q3. 法人向けプランを​​契約すれば​​安全か？

A. 必要条件だが​十分ではない。​法人向けプランは​学習に​使わない​既定や​ログの​管理を​契約で​確定できるが、​入力して​よい​情報の​区分が​なければ​入れる​べきでない​情報が​入り、​私用アカウントへの​経路が​開いていれば​私用での​利用も​続く。​代替手段、​検知、​区分、​初動を​組み合わせて​初めて​機能する。

Q4. ​私用AIへの​​個人情報の​​入力は​​必ず報告対象か？

A. すべてが​対象ではない。​要配慮個人情報を​含む​場合、​財産的被害の​おそれが​ある​場合、​不正の​目的に​よる​おそれが​ある​場合、​本人が​1,000人を​超える​場合の​いずれかに​当たる​漏えい​等が​発生し、​又は​発生した​おそれが​ある​ときに、​個人情報保護委員会への​報告と​本人への​通知が​必要に​なる。​高度な​暗号化​その​他の​個人の​権利利益を​保護する​ために​必要な​措置を​講じた​個人データは​対象から​除かれる。​私用AIでは​閲覧されていない​ことを​会社が​確かめにく​いため、​おそれの​段階で​要否を​検討するのが​実務上の​前提である。

Q5. 申告した​​従業員を​​処分​すべきか？

A. 就業規則に​基づく​判断は​各社に​よるが、​申告​その​ものを​不利益に​扱う​運用は​避けるべきである。​RIZAP子会社の​事案も​作業者自身の​申告で​判明している。​申告が​罰せられる​職場では​次の​事案が​隠れ、​法令上の​報告期限までの​時間が​失われる。

次に​​読むべき記事

• AIガバナンスと​実装セキュリティ｜6つの​制御点：データ境界・権限・ログの​設計
• 生成AIの​事故事例2025-2026｜4類型と​実務対策：実際に​起きた​事故の​類型と​責任の​所在
• 生成AI導入の​進め方​｜PoC止まりを​越える​5つの​ステップ：承認済みの​AIを​全社に​行き渡らせる​順序
• 法人向けAI研修の​選び方​｜失敗しない​比較基準と​定着設計：代替手段を​使いこなせる​状態まで​育てる
• AIアセスメントとは？​業務棚卸しと​投資対効果の​設計：業務ごとの​データの​所在の​整理

まとめ

• シャドーAIの​問題は​AIの​利用ではなく、業務データが会社の契約と管理の外へ出ることにある
• RIZAP子会社の​事案では、​ルールが​ありながら​私用の​生成AIに​要配慮個人情報を​含むデータが​入力され、​本人の​申告で​判明した。​委託元の​公表では​19,996名分に​及ぶ
• 禁止だけでは、​仕事の​需要や​管理外の​端末など​5つの​穴が​残る
• 対策は、承認済みの代替手段を先に用意し、​検知と​遮断を​層で​重ね、​入力して​よい​情報を​区分し、​初動を​手順に​しておく、の​4点で​設計する
• 会社のネットワークを経由せず、私物端末から私用アカウントで使われると、​検知の​どの​層からも​見えない。​そこは​代替手段と​申告で​補う
• 要配慮個人情報を​含む​場合などは、​漏えいの​「おそれ」の​段階で​報告と​通知の​対象に​なる​（高度な​暗号化などの​保護措置を​講じた​個人データを​除く）。​速報は​全容の​確定を​待たず、​知った​時点から​概ね3〜5日以内に​把握している​事項で​行い、​確報で​補う

出典・参考文献

• RIZAPグループ株式会社​「子会社に​おける​外部​生成AIサービスへの​ お客様情報の​誤った​アップロードに​関する​お詫びとお知らせ」​（2026年9月3日。​発生部署、​経緯、​対象データと​情報の​種類、​個人情報保護委員会への​報告、​事業者の​回答、​再発防止策。​2026年9月29日確認）
• 全国​土木建築国民健康保険組合​「特定保健指導委託業者に​おける​個人情報の​不適切な​取扱いに​関する​ご報告とお詫び」​（2026年9月3日掲載。​19,996名分とうち同組合分1,167名分、​8月20日の​判明、​本人の​申告、​8月21日の​個人情報保護委員会への​報告。​2026年9月29日確認）
• IHIグループ健康保険組合​「特定保健指導業務の​委託先に​おける​生成AI利用に​関する​事案発生に​ついて」​（2026年9月2日。​同組合の​対象者210名、​8月24日の​報告受領。​2026年9月29日確認）
• ITmedia AI+​「従業員が​「個人利用の​AIサービス」に​顧客情報を​アップロード RIZAPが​謝罪」​（2026年9月4日。​報道と​して​補助的に​参照）
• 経済産業省・総務省​「AI事業者ガイドライン​（第1.2版）」​（2026年3月31日。​別添の​「機密情報の​流出」の​記述。​2026年9月29日確認）
• 独立行政法人情報処理推進機構​（IPA）​「情報セキュリティ10大脅威 2026」​（2026年1月29日発表。​組織編3位​「AIの​利用を​めぐる​サイバーリスク」）
• 個人情報保護委員会​「生成AIサービスの​利用に​関する​注意喚起等に​ついて」​（2023年6月2日）
• 個人情報保護委員会​「個人情報の​保護に​関する​法律に​ついての​ガイドライン​（通則編）」​（令和8年6月一部​改正。​漏えいの​考え方、​報告期限の​目安と​起算点、​速報と​確報の​内容、​本人への​通知の​時間的制限、​委託先の​通知。​2026年9月29日確認）
• 個人情報保護委員会​「漏えい等の​対応とお役立ち資料」​（報告対象と​なる​4類型、​速報と​確報）
• e-Gov法令検索​「個人情報の​保護に​関する​法律」​第26条、​「個人情報の​保護に​関する​法律施行規則」​第7条・第8条​（2026年9月29日確認）。​規則第9条・第10条は​ガイドライン​（通則編）の​引用で​確認
• 個人情報保護委員会​「「個人情報の​保護に​関する​法律等の​一部を​改正する​法律」の​公布に​ついて」​（2026年7月17日公布）
• OpenAI Help Center​「Corporate Network Controls in ChatGPT Enterprise」​（Workspace Blocking、​ログアウト状態の​利用の​遮断、​アプリの​証明書ピン留め。​2026年9月29日確認）
• OpenAI「OpenAI に​おける​エンタープライズプライバシー」​（2026年1月8日更新。​法人向け製品で​既定では​学習に​使わない​こと）
• Microsoft Learn​「Enterprise data protection in Microsoft Copilot and Microsoft Copilot Chat」​（プロンプトと​応答を​基盤モデルの​学習に​使わない​こと）
• Microsoft Learn​「Prevent data leak to shadow AI」Step 1・Step 2・Step 3（AIアプリの​発見、​未承認アプリの​遮断と​管理外端末の​注記、​エンドポイントDLPと​Edgeでの​プロンプト保護。​2026年9月29日確認）
• Google「Chrome アプリと​拡張機能の​ポリシーを​設定する​（Windows）」​（ExtensionSettingsに​よる​拡張機能の​許可・ブロック）

※ 英語資料からの​引用・要約は​編集部に​よる​翻訳である。​4つの​制御点、​情報の​区分表、​判断基準の​表は、​公開情報を​踏まえた​編集部の​設計例であり、​特定の​製品の​機能や​法的判断を​保証する​ものではない。​個別の​事案の​報告要否は、​個人情報保護委員会の​資料と​専門家の​助言に​基づいて​判断されたい。