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title: AI導入のリスク管理｜情報漏洩・ハルシネーション対策の実務ガイド
description: AI導入のリスク管理は、情報漏洩・ハルシネーション・著作権侵害・バイアス・過度な依存の5つを影響度で並べ、入力ルール・出力確認・権限設定を仕組みに組み込むことが要点です。NIST AI RMFの4機能に沿った体制づくりと、CRMデータをAIで扱う際の分類・権限設計まで実務目線で解説します。
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# AI導入のリスク管理｜情報漏洩・ハルシネーション対策の実務ガイド

- 2026年3月5日
- 最終更新: 2026年10月18日

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この記事の結論

AI導入のリスク管理とは、情報漏洩や誤情報の生成など、業務で起こり得る問題を洗い出し、入力・出力・権限・監査の手順に落とし込む取り組みです。「顧客情報をAIに入力してよいのか」「AIが作った資料を、誰が確認してから送るのか」。AIを業務に取り入れると、こうした判断を現場で求められます。

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AI導入のリスク管理とは、情報漏洩や誤情報の生成など、業務で起こり得る問題を洗い出し、入力・出力・権限・監査の手順に落とし込む取り組みです。「顧客情報をAIに入力してよいのか」「AIが作った資料を、誰が確認してから送るのか」。AIを業務に取り入れると、こうした判断を現場で求められます。

**AIのリスクは「使わせない」だけでは管理できません。入力・出力・権限をルールと業務手順で管理することが、活用範囲を決める土台になります。**

AI導入のリスク管理とは、情報漏洩や誤情報の生成など、業務で起こり得る問題を洗い出し、入力・出力・権限・監査の手順に落とし込む取り組みです。まずは利用中のツールと用途、扱うデータ、出力の確認担当を把握し、許可できる使い方と確認が必要な使い方を分けます。社内ルールの作り方は「[企業のAI利用ガイドライン策定ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/ai-usage-guideline-creation)」も参考にしてください。

本記事では、主なリスクを業務に照らして並べ、入力可否の決め方、社外に出す生成物の確認手順、運用を見直す条件まで解説します。導入全体の進め方は[AI活用完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai)で、関連テーマは[AIガバナンス・倫理ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance)で確認できます。

## この記事でわかること

自社の利用状況を確認し、対策の着手順を決めるための内容をまとめています。各リスクの説明に加え、判断が分かれる条件と、次の工程へ進む前に確認することを示します。

- **AI導入の5大リスク** — 扱うデータと出力の用途を確認し、優先して対策する領域を決めます。
- **情報漏洩への対策** — 入力するデータの区分を決め、契約条件・入力ルール・送信制御・利用環境を選びます。
- **ハルシネーションへの対策** — AIの下書きから社外への送付・公開までに、誰が何を照合するかを定めます。
- **著作権侵害とバイアスへの対策** — 生成物の用途や判断への影響に応じて、確認方法と見直し条件を変えます。
- **CRMデータを扱うときのリスク管理** — 項目ごとのデータ区分と閲覧権限を確認し、AIに渡す範囲を決めます。

## AI導入の5大リスクと優先順位の付け方

リスクの名前だけを並べても、どこから着手するかは決まりません。まず利用中のAIツール、入力しているデータ、出力を使う業務を台帳に記録します。そのうえで、外部に出た情報を取り戻せるか、誤った出力を利用前に止められるか、人に関わる判断へ影響するかを比べます。

### 5大リスクの一覧と影響度

| リスクカテゴリ | 内容 | 影響度 |
| --- | --- | --- |
| 情報漏洩 | 機密情報・個人情報がAIサービスに送信される | 極めて高い |
| ハルシネーション | AIが事実と異なる情報を生成する | 高い |
| 著作権侵害 | AIが生成したコンテンツが既存著作物を侵害する | 高い |
| バイアス | AIが偏った判断・推奨を行う | 中〜高 |
| 過度な依存 | 人間の判断力・スキルが低下する | 中 |

表の影響度は、自社の対策を考えるための目安です。実際の優先順位は、入力する情報の機密性、出力を利用する場面、送付・公開前に人が止められる工程の有無で変わります。例えば機密情報をすでに入力している業務では入力経路を先に確認し、社外向け文書にAIの出力を使う業務では公開前の確認工程を先に整えます。

### 自社の着手順を決める判断の流れ

次の問いに、台帳と実際の業務手順を見ながら答えてください。

1. 顧客の個人情報や非公開の財務データを扱う部門が、AIを使っているか。使っている場合は、入力をいったん止める範囲を決め、契約条件と入力ルールを確認します。扱える範囲が決まってから利用を再開します。
2. AIの出力を社外向けの資料・メール・Webコンテンツに使っているか。使っている場合は、出典、数値、固有名詞、既存コンテンツとの類似性を誰が確認するか決めます。確認者を置けない用途は、下書きまでに範囲を限ります。
3. 採用・与信・顧客の選別など、人に関わる判断にAIの推奨を使っているか。使っている場合は、最終決定者と判断記録を定め、結果に偏りが見つかったときの扱いを決めます。

複数に該当するなら、すでに起きている利用から着手します。順位と理由をAI利用ルールに記録し、新しいツールや用途が加わったときに見直してください。

### 利用状況を一つの台帳で確認する

AIツールの申請や許可ツールの一覧をスプレッドシートで管理する場合は、部門ごとに記録が分かれていないか、更新担当が決まっているかを確認します。管理方法そのものより、利用ツール・利用部門・用途・扱うデータ区分・承認結果を一か所で追えることが重要です。

台帳にない利用が見つかったら、その用途と入力したデータを確認し、許可する条件を決めてから記録を追加します。更新が止まっている場合は、対策を広げる前に担当者と更新のきっかけを決めます。

## リスク1：情報漏洩への対策

情報漏洩への対策は、「契約で確認する」「入力ルールを決める」「送信を制御する」「利用環境を分ける」という層で考えます。どの層が必要かは、AIに入力するデータの区分と、利用するサービスの契約条件で判断します。

### リスクの詳細

外部のAIサービスにデータを入力する場合、データがどこで処理され、保存や学習にどう扱われるかを確認する必要があります。個人アカウントか法人契約かという名称だけで判断せず、実際に適用される規約、設定、管理者が確認できる記録を照合してください。国外でのデータの扱いも含めた論点は「[EU AI法が日本企業に与える影響](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/eu-ai-act-japan-impact)」で扱っています。

社内データへ接続するAIでは、手入力に加えて、接続先のフォルダやCRMから読み込む情報も確認対象にします。接続先の中身が把握できない場合は、範囲を確定してから利用を進めます。

### 対策

| 対策 | 内容 |
| --- | --- |
| 法人プランの利用 | データが学習に使われない法人プラン（ChatGPT Enterprise、Claude for Business等）を契約 |
| 入力禁止ルール | 機密情報・個人情報・非公開財務情報の入力を明確に禁止 |
| DLP連携 | DLP（Data Loss Prevention）ツールと連携し、機密データのAIへの送信を自動ブロック |
| ローカルデプロイ | 特に機密性の高いデータは、オンプレミス/VPC内でLLMを運用 |

表中のプラン名は確認対象の例です。名称だけでデータの扱いや利用できる制御機能は確定しません。契約前に、適用される利用規約、データ取り扱い方針、管理設定を確認してください。DLPも、対象となる経路と検知条件を確認してから、入力ルールと組み合わせます。

選び方は、まず入力予定のデータを区分表に当てはめることから始めます。社内限定までの情報なら契約条件と入力ルールを確認し、機密情報を扱う必要があるなら匿名化の可否、承認方法、送信を制御できる経路を検討します。極秘情報を扱う要件が残る場合は、通常の利用環境から分ける必要性を評価します。いずれも、条件を確認できないデータは入力対象に加えません。

### 入力してよいデータを決める区分表

「機密情報は入力禁止」だけでは、現場で区分を判断できません。業務で使う項目や文書を区分表に当てはめ、入力可否、必要な加工、承認者を決めます。迷うデータは入力せず、区分を決める担当者に確認できる経路を用意してください。

| データ区分 | AIへの入力 | 条件・運用 |
| --- | --- | --- |
| 公開可能 | 可 | 法人プランのツールを利用 |
| 社内限定 | 条件付きで可 | 法人プランに限定し、利用ログを残す |
| 機密 | 原則不可 | 匿名化・マスキング後に限り、承認を得て利用 |
| 極秘 | 不可 | 必要な場合はローカルデプロイ環境に限定 |

区分表を教育資料として使うときは、実際の入力例で判断を試します。担当者の判断が分かれた項目は、区分と承認条件を見直してから利用範囲を広げます。

### Shadow AIは禁止より「使ってよい場所」で減らす

会社が認めていないAIツールを社員が個人で使っている場合は、まず用途と入力したデータの種類を確認します。そのうえで、業務上必要な用途には利用できる公式ツールと入力条件を示し、利用状況を台帳に記録します。

必要な用途を公式ツールで扱えない場合は、利用者に判断を委ねず、担当部門が代替手順を決めます。不要な用途や入力してはいけない情報はルールに明記します。個人を責めるより、現場が迷った理由を区分表や申請手順に反映することが、次の判断につながります。

## リスク2：ハルシネーションへの対策

ハルシネーションは、AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力する現象です。対策の中心は、AIが作成する工程と、人が根拠を確かめて利用を決める工程を分けることです。ここでは出力の用途ごとに確認者を決め、照合できない記述が残ったときの進め方を示します。

### リスクの詳細

AIの回答には、数値、固有名詞、出典などが含まれていても、元の資料と一致するとは限りません。特に社外に送る内容や、専門的な判断に使う内容では、出力そのものを根拠として扱わず、元の資料を確認します。確認できる資料がない場合は、その記述を使わない判断が必要です。

### 対策

| 対策 | 内容 |
| --- | --- |
| ファクトチェック義務化 | AIの出力を人間が確認するプロセスを導入 |
| RAGの活用 | 社内の正確なドキュメントを参照させ、根拠付きの回答を生成 |
| 出典表示 | AIに「出典を明記して回答」と指示し、検証可能性を確保 |
| 確信度スコア | AIの回答に確信度を付与し、低確信度の回答には警告を表示 |
| 利用範囲の限定 | 高リスク領域（法務・医療）ではAIの出力を下書きに限定 |

RAGで社内文書を参照させる場合も、参照先に古い情報や誤りがないかを確認します。出典表示や確信度の表示は確認の手がかりであり、内容の正しさを確定するものではありません。文書の更新担当と、変更があったときに回答を見直す手順を決めてください。

### AIに任せる範囲と人間が判断する範囲

作業ごとに、AIの出力をどこまで利用するか決めます。下書きや整理に使う場合でも、社外への送付や人に関わる判断へ進む前には、担当者が元の情報と照合します。

| AIに任せやすい作業 | 人間が判断する作業 |
| --- | --- |
| 問い合わせの分類 | AI利用ルール・業務ルールの定義 |
| 記録や議事録の要約 | 社外へ送るメール・資料の最終判断 |
| 企業情報のWebリサーチ | 金額の大きい案件へのアプローチ |
| メール・資料の下書き | 法務・医療・金融に関わる記述の確定 |
| データの分類・整形 | プロンプトの設計と見直し |

社外向けの出力は、確認者が根拠をたどれる状態になってから送付・公開します。自動送信を検討する場合は、どの内容が人の確認を経ずに外へ出るかを先に特定し、その範囲を承認する責任者を決めます。

### AI側に回答のルールを設定しておく

人の確認に加え、AIが答える範囲と、根拠が見つからない場合の応答を決めます。次の画面は、HubSpotのBreezeカスタマーエージェントで、回答のトーンや応答スタイルに関するガイドラインを設定する箇所です。

![Breezeカスタマーエージェント ガイドライン設定画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/guidelines_02_middle.png)

ガイドラインには、例えば「根拠となる情報が見つからない質問には推測で答えず、担当者への引き継ぎを案内する」「丁寧語を使う」といった方針を記載します。設定後は実際の質問で応答を確認し、担当者へ引き継ぐべき内容にAIが答えていないかを見直します。

### 確認フローを業務の流れに組み込む

「人が確認する」と書くだけでは、誰がどの資料と照合するかが分かりません。確認者、照合対象、確認できなかった場合の戻し先を、送付・公開の工程に組み込みます。

1. AIが作成した下書きは、作成者とは別の確認者に回す状態を業務手順に設けます。
2. 確認者は数値・固有名詞・出典を元の資料と照合します。用途に応じて、表現や既存コンテンツとの類似性も確認します。
3. 照合できない記述が残る場合は、該当箇所を削るか、根拠となる資料を確認して書き直します。確認できた内容だけを送付・公開へ進めます。

確認で同じ種類の誤りが続いたら、参照資料、入力指示、確認項目のどこに原因があるかを見直します。

## リスク3：著作権侵害への対策

AIの生成物を社外に公開・配布する場合は、何を参考に作り、どの用途に使うかを確認します。ここでは、生成物の用途に応じて確認の深さを変え、迷ったときに誰へ確認するかを決める方法を扱います。

### リスクの詳細

生成物が既存の著作物に類似している場合は、そのまま利用できるかを個別に確認する必要があります。学習時の利用と、生成した文章・画像などを公開する行為は、同じ判断で扱えません。著作権法の条文は[著作権法（e-Gov法令検索）](https://laws.e-gov.go.jp/law/345AC0000000048)で確認できます。権利関係が判断できない生成物は、公開・配布に進める前に担当部門へ確認してください。

### 対策

- AI生成コンテンツの類似性チェック（CopyleaksやOriginality.ai等のツールを活用）
- AIが生成したコンテンツであることの社内記録の保持
- 著作権が重要な領域（広告クリエイティブ、出版物）では人間による最終編集を徹底

ツールの判定だけで利用可否を決めず、参照した素材、生成物の用途、確認者の判断を記録します。類似している箇所が見つかった場合は、その箇所を使う必要があるかを検討し、必要なら権利関係を確認します。

### 用途別に確認の深さを変える

確認方法は、生成物が社内だけで使われるか、特定の相手に届くか、公開されるかで分けます。用途が途中で変わった場合は、変更後の用途に合わせて確認し直します。

| 用途 | 確認の深さ | 次に記録すること |
| --- | --- | --- |
| 社内向けメモ・議事録 | 作成者による目視確認 | 生成にAIを使った旨 |
| 社外向けメール・提案資料 | 確認者による内容確認 | 確認者名と確認日 |
| 広告クリエイティブ・出版物・Web公開物 | 類似性チェックツール＋人による最終編集 | チェック結果と編集履歴 |

判断に迷う生成物は、公開を急がず、確認者が必要な資料を集めます。画像を含む場合も、使用した素材と最終的な利用先を確認対象に入れてください。

## リスク4・5：バイアスと過度な依存への対策

バイアスと過度な依存は、日々の判断に現れるため、利用開始時だけの確認では扱いきれません。AIの推奨をどの判断に使うかを記録し、人の決定との違いや、担当者が根拠を説明できるかを見直します。

### バイアスへの対策

AIの判断や推奨に偏りが含まれる可能性を踏まえ、採用、与信、顧客の選別など、人に影響する用途では確認方法を先に決めます。

- AIの判断結果を定期的に監査（性別、年齢、地域等の属性別に結果を比較）
- 重要な判断にはAIの推奨＋人間の最終決定の二段階プロセスを導入
- バイアスの検出・緩和ツール（AI Fairness 360等）の活用

結果を比較して偏りが見つかった場合は、まず対象となる業務と入力項目を確認します。原因を特定して修正できるまで、AIの推奨を最終判断の根拠として使う範囲を見直します。比較に必要な情報の取り扱いにも社内ルールを適用してください。

### 過度な依存への対策

AIの出力を採用する担当者は、数値・固有名詞・判断の根拠を元の資料と照合し、自分の言葉で説明できるか確認します。説明できない箇所が残るなら、そのまま次の工程へ進めず、資料の確認や担当者への相談に戻します。

AIに下書きを作らせる場合も、業務ルールや最終判断の理由は担当者が記録します。同じ判断をAIの提案どおりに繰り返している場合は、人による確認が機能しているかを見直すきっかけにします。

### 二段階プロセスを仕組みとして固定する

「AIが推奨し、人が最終決定する」という手順では、誰が何を見て決めたかを残すことが重要です。最終決定者、確認した根拠、AIの推奨と異なる判断をした理由を記録できる項目を用意します。

記録を振り返り、人が判断を変えた場面や、根拠を確認できなかった場面を探します。確認が形だけになっている場合は、承認の位置や確認者が見られる資料を見直してください。

## リスク管理フレームワーク：NIST AI RMF

個別の対策を整理する際は、責任者を決めること、利用状況を把握すること、リスクを評価すること、対策を実行することがつながっているかを確認します。ここではNIST AI RMFの機能を、自社の業務に当てはめる順序として使います。

### NIST AI RMFの4つの機能

米国国立標準技術研究所（NIST）の「AI Risk Management Framework（AI RMF）」は、AIのリスクを整理する際の参照先です（出典：[NIST AI Risk Management Framework](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)）。

| 機能 | 内容 |
| --- | --- |
| Govern（統治） | AIリスク管理の組織体制・方針の策定 |
| Map（把握） | AIシステムのリスクの特定・文脈の把握 |
| Measure（測定） | リスクの定量的・定性的な評価 |
| Manage（管理） | リスクの優先順位付けと対策の実施 |

### 小さく始めて4機能を一巡させる

最初は一つの部門と用途を選び、責任者、利用状況、優先リスク、対策をつなげて確認します。各機能で作った記録を次の機能へ渡し、対策を実行した後に、利用状況が変わっていないか見直します。

| 機能 | 最初の一巡で行うこと | 次に進む目安 |
| --- | --- | --- |
| Govern | AI利用の責任者と承認の流れを決める | 誰に申請すればよいかが社内で答えられる |
| Map | 対象部門が使っているAIツールと扱うデータを台帳にする | 台帳にない利用が見つからなくなる |
| Measure | 5大リスクごとに、対象業務での起こりやすさを評価する | 優先して対策するリスクが決まる |
| Manage | 優先リスクの対策を一つ導入し、運用を始める | 対策が運用ルールとして定着する |

次の部門に広げる前に、申請経路が使われているか、台帳と実際の利用が一致するか、優先した対策が業務手順に入っているかを確認します。ずれがあれば、区分表や確認フローを直してから展開します。

## 実践的なリスク管理チェックリスト

対策を決めた後は、契約、入力、出力、事故対応、見直しの手順が実際に使われているかを点検します。チェック項目ごとに確認できる記録を決め、未整備の項目には担当者と次の行動を付けます。

### 5つのチェック項目

| チェック項目 | 確認内容 |
| --- | --- |
| 法人プラン契約 | 個人アカウントの利用を禁止し、法人プランで一元管理しているか |
| 入力データの制限 | 機密レベル別の入力ルールが明文化されているか |
| 出力の検証プロセス | ファクトチェックの担当者とプロセスが定義されているか |
| インシデント対応 | AI関連のインシデントが発生した際の報告・対応フローがあるか |
| 定期的なリスク評価 | AI利用のリスク評価を四半期ごとに実施しているか |

### 点検結果から次の行動を決める

チェックが付くかどうかだけでなく、契約書、区分表、確認記録、報告経路など、判断の根拠を確認します。点検時期は自社で決め、新しいツール・用途・データ区分が加わったときにも見直します。

- 契約条件や管理設定を確認できない場合は、対象データの入力可否を確定せず、契約担当と確認します。
- 入力ルールはあるが区分表がない場合は、実際に扱うデータを使って区分表を作り、判断が分かれる項目を明確にします。
- 出力の確認担当が決まっていない場合は、社外に出る生成物から対象を選び、確認者と照合資料を定めます。
- 新しいAIツールや用途が増えた場合は、台帳へ追加し、その用途についてリスク評価をやり直します。

点検結果、担当者、決めた行動は台帳に残します。次の点検では、前回の行動が実行されたかを確認してから、新たな利用状況を調べます。

### インシデント発生時の報告・対応フロー

機密情報の誤入力や、誤った内容の社外送付に気づいたとき、現場で対応を迷わないよう報告先と初動を決めます。サービス上で取り消せるかを憶測で判断せず、事実を確認して既存の社内手順につなぎます。

1. 気づいた人がAI利用の責任者に報告し、利用したツール、入力・送付した内容、気づいた時点を記録します。
2. 責任者がデータの区分、対象者、送付先や接続先の範囲を確認し、必要な担当部門へ引き継ぎます。
3. 顧客情報が含まれる場合は、個人情報の取り扱いに関する社内の既存手順に従います。
4. 初動の後に、区分表、確認フロー、権限設定のどこを見直すか決め、台帳へ記録します。

## CRMデータとAIリスク管理

CRMには、連絡先、商談記録、問い合わせ、請求に関わる情報など、扱い方が異なるデータが集まります。AIで使いたい用途が決まったら、必要な項目だけを選び、閲覧権限と入力ルールの両方を確認します。ここでは項目の分類、権限、業務フローの順に判断します。

### データ分類に応じてAIへの入力を制御する

CRMのデータを一括して「AIに使える」「使えない」と決めず、項目と用途を組み合わせて分類します。公開可能／社内限定／機密／極秘の区分表をプロパティ（項目）へ当てはめ、顧客データの取り扱いに関する社内の条件も確認します。

例えば担当者の連絡先や契約に関する項目は、公開情報と同じ扱いにはできません。区分を決めたら、AIへ渡す必要がある項目だけを選びます。用途が変わる場合は、以前の承認をそのまま使わず、入力する項目と利用目的を見直してください。

### 権限設定でAIが扱える範囲を絞る

CRMの閲覧権限は、担当者が業務上必要なデータを確認できる範囲から決めます。HubSpotを利用する場合は、契約しているプランや設定内容を確認し、実際に利用できる権限機能に合わせて範囲を定めます。AIに渡るデータについては、利用する機能と設定を別途確認します。

判断の分かれ目は、AIを使う担当者が、そのデータを本来の業務で見る必要があるかどうかです。必要のない項目まで見られる状態なら、先に権限を見直します。新しいプロパティが追加されたときは、区分と閲覧範囲を決めてからAIでの利用対象に加えます。

### 顧客対応の全体フローのどこでAIを使うか

同じCRMデータでも、問い合わせの整理に使う場合と、提案や請求に関わる場合では確認すべき点が変わります。コンタクト（見込み客）→取引（商談）→顧客→請求の流れの中で用途を定め、入力データと出力の行き先を確認します。

| フローの段階 | AIの使い方の例 | リスク管理の重点 |
| --- | --- | --- |
| コンタクト | 問い合わせの分類・情報の整理 | 入力されるデータの区分 |
| 取引 | 商談記録の要約・提案の下書き | 社外送付前の人による確認 |
| 顧客 | 問い合わせへの一次回答 | 回答ルールと参照するナレッジの正確さ |
| 請求 | （AIへの入力対象から外すことを推奨） | 機密データの入力禁止 |

AIが参照する場所を選ぶ際は、その場所に保存されているデータの区分を確認します。

参照先を選ぶ際は、保存されているデータの区分と閲覧権限を確認してください。

次の画像を参照してください。

![Breezeアシスタント 入力ソース選択（OneDrive/SharePoint/Box）](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_source_select.png)

接続先を決める際は、フォルダ名だけで判断せず、中にあるデータの区分と閲覧権限を確認します。接続後も内容が入れ替わるため、新しい機密データが置かれたときに気づける担当者と点検方法を決めてください。確認できない接続先は、対象から外して見直します。

### AI CRMで実現するAI導入のリスク管理

> CRMで顧客データをAIに利用する場合は、項目の区分、閲覧権限、出力の確認担当を一緒に決めます。HubSpotでAIを使う場面と機能を整理したい方は「[HubSpotのAI活用を総まとめ｜Breeze全機能の比較と業務別おすすめ活用パターン](https://start-link.jp/hubspot-ai/hubspot/ai-breeze/breeze-ai-complete-guide-2026)」をご覧ください。経営データをどのように整理して見せるかは、Claude Codeを使った[経営データの可視化](https://start-link.jp/service/claude-code/business-intelligence)で扱っています。

CRMを利用していても、権限設定だけでAIへの入力可否は決まりません。利用する項目、AIに渡す方法、生成された内容の利用先を確認し、台帳に記録します。必要な項目と確認者が決まった用途から始め、扱うデータや機能が変わったときに条件を見直します。

## よくある質問

### Q1. AIへの情報入力でリスクが高いデータは何ですか？

顧客の個人情報や、自社の非公開財務データなどです。まず区分表で扱いを決め、入力を認める必要がある場合は、匿名化・マスキングの方法、承認者、利用するサービスの契約条件を確認してください。加工後も個人や取引を特定できる情報が残るなら、入力を進めず担当者へ確認します。

### Q2. ハルシネーション（AIの誤情報生成）はどの程度発生しますか？

発生頻度を一律には示せません。利用する業務で、AIの回答を元の資料と照合して判断します。専門的な内容や最新情報、社外に出す記述では、数値・固有名詞・出典の確認者を決めてください。RAGで社内資料を参照させる場合も、資料が更新されているか、回答が資料と一致するかを確かめます。照合できない記述は利用しません。

### Q3. セキュリティ対策として最初に取り組むべきことは何ですか？

最初に、利用中のAIツール、用途、入力しているデータを把握します。機密情報を入力している用途があれば、その利用条件を優先して確認します。次にデータの区分表を作り、担当者の閲覧権限とAIへの入力範囲を決めてください。用途が増えたときは台帳と区分表を見直します。

### Q4. 社員が個人アカウントでAIを使っている場合、どう対応すればよいですか？

どの業務で何のために使い、どの区分のデータを入力したかを確認します。業務上必要な用途なら、契約条件と入力ルールを確認した公式ツールで扱えるか検討します。扱えない場合は代替手順を決め、判断結果を台帳へ記録してください。禁止する用途と、承認を得て使える用途を分けて周知します。

## まとめ

AI導入のリスク管理は、利用中のツールと用途を把握し、入力するデータ、出力の行き先、判断する人を順に決めることから始まります。企業様によって最適な形は異なります。自社のデータと業務に合わせ、確認できた用途から利用範囲を定めてください。

- 機密情報を扱う用途では、入力可否と契約条件を先に確認する
- 社外へ出る生成物では、元の資料と照合する担当者を決める
- 人に関わる判断では、AIの推奨と人の最終決定を記録する
- NIST AI RMFのGovern・Map・Measure・Manageを使い、責任者、利用状況、優先リスク、対策をつなげて確認する
- CRMデータは項目と用途ごとに区分し、閲覧権限とAIへ渡す範囲を確かめる

着手する部門を選んだら、次の順で進めます。

1. 利用中のAIツール、用途、扱うデータ、責任者を台帳に書き出す
2. データの区分表を作り、入力可否を判断できない項目を担当者へ確認する
3. 社外に出る生成物について、照合する資料、確認者、確認できなかった場合の戻し先を決める

台帳にない利用が見つかったとき、データや用途が変わったとき、確認で同じ問題が続いたときは、該当する区分表や手順を見直します。

CRMを活用した業務効率化やAIとの連携に関するご相談は、StartLinkまでお気軽にお問い合わせください。

## あわせて読みたい

このテーマと関連する内容を、次の記事でも詳しく解説しています。

- [AIハルシネーション対策｜AIの誤情報を防ぐ実践的な方法](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/ai-hallucination-prevention)
- [EU AI法が日本企業に与える影響｜規制の概要と対応すべきポイント](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/eu-ai-act-japan-impact)
- [企業AIセキュリティとデータガバナンス設計｜機密分類・APIリスク管理・社内ガイドライン策定ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-management/ai-security-data-governance)
- [AIとは？ビジネス活用の全体像](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/genai-work/generative-ai-business-guide)

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### 今枝 / Imaeda

 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

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  "featureList" : [ "取引（Deal）から見積書・請求書を自動作成", "会社情報とマネーフォワード取引先の同期", "商品項目・品目マスタの連携", "月次・固定回数の継続請求に対応（Professionalプラン以上）", "合算請求（Enterpriseプラン限定）", "前受請求（一括請求・月次計上）（Enterpriseプラン限定）", "原価登録（MF会計への仕訳登録）で案件別の原価・粗利を可視化（Enterpriseプラン限定）", "取引レコードにCRMカードで連携ステータスを表示" ],
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