AIの活用が広がる一方で、個人情報の取り扱いに関するリスクも増大しています。AIモデルの学習にはデータが不可欠ですが、そのデータに個人情報が含まれている場合、プライバシー侵害や法令違反につながる可能性があります。
日本では2026年に改正個人情報保護法が成立し（2028年7月までに全面施行の予定）、AI時代に対応した新たなルールが整備されつつあります。企業がAIを安全に活用するためには、法律の最新動向を押さえたうえで、実務レベルでの対策を講じることが欠かせません。
この記事では、AI利用における個人情報保護のリスク、個人情報保護法改正のポイント、そして企業が取り組むべき実務的な対策を解説します。
AI利用で発生する個人情報リスク
リスク1：AIモデルの学習データに個人情報が混入
社内データをAIモデルの学習に利用する場合、そのデータに顧客の個人情報が含まれていると、意図せず個人情報保護法に抵触する可能性があります。学習データから個人を特定できる情報を適切に匿名化・仮名加工することが重要です。
リスク2：AIチャットボットでの個人情報漏洩
社内向けのAIチャットボットに業務データを連携している場合、質問の仕方次第で個人情報が回答に含まれてしまうリスクがあります。アクセス権限の設定や、個人情報をフィルタリングする仕組みの導入が必要です。
リスク3：AIによるプロファイリング
顧客の行動データをAIが分析し、購買傾向や信用スコアを算出する「プロファイリング」は、個人の権利やプライバシーに影響を及ぼす可能性があります。EUのGDPRではプロファイリングに対する個人の権利が明確に規定されており、日本でも今後同様の議論が進む見込みです。
リスク4：生体情報の取り扱い
顔認証・指紋認証・声紋認識など、生体情報をAIで処理する場合は特に慎重な取り扱いが求められます。生体情報は「変更できない個人情報」であり、漏洩した場合の影響が大きいためです。
ここまでのリスクを自社に当てはめて判断するには、条文レベルでの理解がどうしても必要になります。担当者向けに1冊置いておくなら、個人情報保護法の実務書が確認用として選ばれています。
個人情報保護法改正のポイント
個人情報保護法は定期的に見直しが行われており、2026年7月に新たな改正法が成立しました（同月公布、2028年7月までに全面施行の予定）。企業が押さえておくべき主なポイントを整理します。
| 改正ポイント | 概要 |
|---|---|
| 統計作成等の特例（統計例外） | 統計作成などの目的であれば本人同意なしでの第三者提供を認める特例が新設（国会ではAI開発も対象に含まれると説明） |
| 課徴金制度の導入 | 悪質な違反行為に対して課徴金制度が導入（対象や算定方法は公式資料で確認） |
| 特定生体個人情報の新設 | 顔認証・DNA・声紋などの生体データに新たな規律が創設 |
| 子どもの保護 | 16歳未満の子どもの個人情報の取扱いに関する規律が整備（詳細は公式資料で確認） |
| 漏えい等の報告義務 | 漏えい時は個人情報保護委員会への報告と本人通知が必要（速報は概ね3〜5日以内、確報は30日以内が目安） |
AI学習目的の利活用特例があるからといって、個人情報を無制限に使えるわけではありません。特例の適用範囲は限定的であり、利用目的の明示や安全管理措置は引き続き必要です。法改正の詳細は個人情報保護委員会の公式サイトで最新の情報を確認してください。
企業が取り組むべきプライバシー対策
対策1：プライバシー影響評価（PIA）の実施
新しいAIシステムを導入する前に、そのシステムが個人情報やプライバシーにどのような影響を及ぼすかを事前に評価する「プライバシー影響評価（PIA）」を実施しましょう。EUのGDPRでは高リスクなデータ処理に対してDPIA（データ保護影響評価）が義務付けられており、日本でもPIAの実施が推奨されています。
対策2：データの匿名化・仮名加工
AIの学習データから個人を特定できる情報を除去する「匿名化」や、個人を直接特定できないようにする「仮名加工」を適切に行いましょう。ただし、匿名化の処理が不十分だと、他のデータと組み合わせることで個人が特定される「再識別リスク」が残るため、十分な技術的措置が必要です。
対策3：アクセス制御と権限管理
個人情報を含むデータへのアクセスを必要最小限に制限し、誰がいつどのデータにアクセスしたかのログを記録・監視する体制を整えましょう。特にAIシステムの管理者権限は厳格に管理する必要があります。
見落としがちなのが、データを紙に出力したあとの取り扱いです。個人情報を含む書類を廃棄するなら、細断できるシュレッダーを執務スペースに置いておくと運用ルールを守りやすくなります。
対策4：プライバシーポリシーの更新
AIを使ったデータ処理を行う場合は、プライバシーポリシーにAI利用の目的・範囲・データの取り扱い方法を明記しましょう。利用者が「自分のデータがどう使われるか」を理解できる透明性の確保が重要です。
対策5：社員教育の実施
AIツールを使う社員に対して、「AIに入力してはいけないデータ」「外部サービスに送信してはいけない情報」を具体的に教育しましょう。ChatGPTなどの外部AIサービスに顧客情報を入力してしまう事故は実際に報告されており、ガイドラインの整備と教育が不可欠です。
対策6：ベンダー管理の徹底
AIサービスを外部ベンダーから導入する場合、そのベンダーが個人情報を適切に管理しているかを確認する義務（委託先監督義務）があります。データの保存場所、暗号化の有無、従業員のアクセス管理体制などを契約締結前に確認しましょう。
プライバシー対策は「法令を守る」だけでなく、「顧客からの信頼を守る」ためのものです。透明性の高いデータ運用は、企業のブランド価値向上にもつながります。
AIに文章を入力する場面が多い業務では、データの扱いが明記されたツールを選ぶ視点も欠かせません。文賢は文章の校正・推敲を手伝うクラウド型ツールで、公式サイトでは、入力した文章はAIの学習データには使われず、文賢のサーバーにも保存されないと案内されています。ただしAIアシストに送った文章は、OpenAI社のサーバーに30日間保管されると書かれているため、詳しくは公式サイトで確認できます。
海外の規制動向との比較
EUのGDPR・AI Act
EUではGDPR（一般データ保護規則）に加えて、AI Act（AI規制法）が施行されています。AI Actでは、AIシステムをリスクレベルに応じて分類し、高リスクAIには透明性・安全性・監査の義務が課されます。日本企業もEU域内にサービスを提供する場合は域外適用の対象となるため注意が必要です。
日本のAI事業者ガイドライン
日本では経済産業省が「AI事業者ガイドライン」を策定しており、AIの開発・提供・利用にあたっての指針が示されています。法的拘束力はありませんが、今後の法制化の方向性を示すものとして参考になります。ガイドラインの背景にあるAI倫理の考え方は、以下の記事でまとめています。
よくある質問（Q&A）
Q. ChatGPTなどの外部AIに社内データを入力してもいい？
個人情報や機密情報を外部のAIサービスに入力することは推奨されません。入力されたデータがサービス提供者側に保存・学習データとして利用される可能性があるためです。社内利用向けに、データが外部に送信されないプライベートAI環境を構築する選択肢もあります。ChatGPTを安全に使うための考え方は、以下の記事で整理しています。
また、社外でノートPCを開く機会が多い職種では、画面そのものが情報漏洩の経路になります。カフェや移動中の作業が多いなら、のぞき見防止フィルターを貼っておくという手もあります。
Q. 個人情報保護法に違反した場合のペナルティは？
2026年の改正で課徴金制度が導入されました（施行は2028年7月までの予定）。個人情報保護委員会からの勧告・命令に従わない場合の罰則もあります。また、法令違反による情報漏洩はレピュテーションリスク（社会的信用の毀損）にもつながるため、金銭的なペナルティ以上のダメージを受ける可能性があります。
Q. AIの学習に個人情報を使うには同意が必要？
2026年に成立した改正個人情報保護法では、統計作成（国会ではAI開発も含むと説明）を目的とする第三者提供に一定の特例が設けられました。ただし、特例の適用には条件があり、すべてのケースで同意不要になるわけではありません。自社のケースが特例に該当するかどうかは、個人情報保護委員会のガイドラインや専門家に確認することをおすすめします。
Q. 小規模事業者でも個人情報保護法は適用される？
事業規模に関わらず、個人情報を取り扱うすべての事業者に個人情報保護法は適用されます。小規模事業者であっても、顧客の氏名・連絡先・購買履歴などを保有している場合は、適切な安全管理措置を講じる義務があります。
Q. 仮名加工情報と匿名加工情報の違いは？
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加工した情報で、社内での利活用（分析やAI学習など）に適しています。匿名加工情報は、誰の情報かを特定できないように不可逆的に加工した情報で、第三者提供も可能です。仮名加工のほうが加工の手間が少なく元データの有用性を保ちやすい反面、第三者提供が制限されるという違いがあります。
Q. 海外のクラウドサービスにデータを保存しても問題ない？
個人情報を外国にあるサーバーに保存する場合、個人情報保護法の「外国にある第三者への提供」に該当する可能性があります。主要なクラウドサービス（AWS、Azure、Google Cloudなど）は日本リージョンを提供しているため、データの保存先を日本国内に指定することが推奨されます。海外リージョンを利用する場合は、本人同意の取得や基準適合体制の整備が必要です。
Q. プライバシーマークやISMSの取得は必須？
法律上の取得義務はありませんが、プライバシーマーク（Pマーク）やISMS（ISO 27001）を取得していると、取引先や顧客からの信頼につながることがあります。特にBtoBのビジネスでは、入札や契約の条件としてこれらの認証を求められるケースが増えています。取得を目指す過程でセキュリティ体制が整備される副次的なメリットもあります。
Q. 個人情報漏洩が発生した場合の初動対応は？
漏洩が発覚した場合は、まず被害の拡大を防ぐためにシステムのアクセス制限や原因の特定を行います。同時に、個人情報保護委員会への報告と本人への通知が法的に義務付けられています。報告は、知った時点から概ね3〜5日以内に「速報」、30日以内（不正な目的によるおそれがある場合は60日以内）に「確報」を行う必要があります。事前にインシデント対応マニュアルを整備しておくことが重要です。
まとめ
AIの活用が広がるほど、個人情報の取り扱いリスクも増大します。AIモデルの学習データへの個人情報混入、チャットボット経由の情報漏洩、プロファイリングによるプライバシー侵害など、企業が対処すべきリスクは多岐にわたります。
個人情報保護法の改正やEUのGDPR・AI Actといった規制も強化が進んでおり、プライバシー影響評価の実施、データの匿名化、アクセス制御の徹底、社員教育といった実務レベルの対策が欠かせません。法令遵守はもちろん、顧客からの信頼を守る視点でデータ運用体制を整えていきましょう。
