Copilotのセキュリティ不安を潰す方法（学習される？外部漏えい？を整理）

Copilotの「学習される？」「外部漏えい？」を最初に整理する

Microsoft Copilot を検討すると、多くの情シス・管理部門が最初にぶつかるのが「入力したデータがAIの学習に使われるのでは？」「社外に漏れてしまうのでは？」という不安です。結論から言うと、Copilotの“種類”と“契約形態（個人向けか、組織向けか）”でリスクの前提が大きく変わります。まずは論点を分解しましょう。

セキュリティ不安は大きく3つに分けられます。①AIモデルの学習に使われて将来の回答に混ざる（学習リスク）、②送信中や保存中のデータが漏れる（漏えいリスク）、③社内の権限を超えて閲覧される（権限・公開範囲の事故）です。特に業務利用では③が盲点になりやすく、Copilot導入そのものよりも、Microsoft 365の情報管理やアクセス権の整備が本丸になることがあります。

また「Copilot」と一口に言っても、Microsoft 365 Copilot、Copilot for Security、Windows/Microsoft EdgeのCopilot、GitHub Copilotなど複数の製品・体験が存在します。同じ“Copilot”でも、扱うデータの場所（Microsoft 365、端末、ブラウザ、開発環境）と管理方法が異なるため、社内ルールは“製品別”に定義するのが安全です。

この記事では、専門知識がなくても判断できるように「どこが不安の源泉か」「何を設定・運用すれば潰せるか」を、実務の手順に落として解説します。なお、AIサービスは仕様更新が速いので、最終的には自社の契約画面・管理センターの表示と、Microsoftの公式ドキュメントを突き合わせて確認してください。

Copilotでデータは学習される？ 組織向けと個人向けの違い

「学習されるかどうか」は、利用しているCopilotが個人向け（コンシューマー）か、組織向け（エンタープライズ/商用）かで考え方が変わります。一般に、企業向けのCopilot（Microsoft Entra IDでサインインし、組織の契約に紐づくもの）は、入力内容が“他社ユーザー向けのモデル改善にそのまま使われる”前提では設計されていないことが多く、少なくとも「社外に学習結果として漏れる」懸念を下げる方向の約束・制御が用意されています。

一方で、個人のMicrosoftアカウントで使うCopilot、あるいは社内で個人向けAIチャットを業務利用してしまっているケースでは、サービス提供者の利用規約・プライバシーポリシーに沿って、ログが品質改善に使われる余地があります。つまり「学習される？」への最短の対策は、業務利用は“組織で管理できる契約・アカウント”に統一し、個人向けの利用を禁止または制限することです。

注意したいのは、「学習されない＝何を入れても安全」ではない点です。学習に使われなくても、運用上はログ（監査ログ、障害対応ログ、利用状況ログ）が残ることがありますし、入力したデータが一時的に処理される以上、データの取り扱い（保存期間、アクセス制御、監査）が重要になります。Copilot導入の説明資料では「学習に使われない」だけが強調されがちですが、情シスとしては“ログの所在とアクセス権”まで確認して初めてリスク評価が成立します。

また、Microsoft 365 Copilotの場合、回答の根拠としてSharePoint/OneDrive/Teams/Exchangeなどのデータを参照します。ここで起きがちな事故は「Copilotが勝手に新しい情報にアクセスする」のではなく、「もともと社内の共有範囲が広すぎ、誰でも見られる状態のファイルをCopilotが“見つけやすくした”」というパターンです。学習よりも、アクセス権の棚卸しと公開範囲の是正が最優先になる理由がここにあります。

外部漏えいの主な経路：プロンプト、コネクタ、共有リンク、端末

「外部漏えいが怖い」と言っても、漏れる経路は複数あります。Copilotに入力した文章（プロンプト）そのものが漏れるのか、Copilotが参照した社内データが漏れるのか、あるいは回答結果を誰かが誤って共有してしまうのかで、対策は異なります。実務では、次の4経路を点検すると抜け漏れが減ります。

• プロンプト由来：機密情報をチャットに貼り付ける運用（顧客名簿、見積原価、ソースコード、個人情報など）
• 外部連携（コネクタ）由来：外部SaaSやWeb検索、プラグイン連携で社外データに送る/社外データを混ぜる
• 共有設定由来：SharePoint/OneDriveの「リンクを知っている全員」共有、Teamsのゲスト招待、外部共有の放置
• 端末・ブラウザ由来：個人PCでの利用、持ち出し端末、ブラウザ拡張、画面キャプチャ、ローカル保存

特に見落とされやすいのが「共有設定由来」です。Copilotは権限の範囲で情報を集約しますが、裏を返せば、権限がゆるい環境では“社内の情報が横断的に可視化”されやすくなります。「これまでは探しにくかったから問題化しなかった」情報が、Copilotで一気に検索可能になる点が導入時の最大の変化です。

次に「外部連携由来」。Web検索や外部コネクタは便利ですが、業務の下書きをそのまま外部に投げると、未公開情報の露出や、社外のデータ持ち出し（意図せぬ共有）につながります。Copilotの“回答”は社外に送られなくても、プロンプトに貼った内容が外部処理に使われる構成だと意味がありません。したがって、まずは外部連携をデフォルト禁止（必要部門だけ許可）にし、許可する場合も対象データを限定するのが堅実です。

最後に端末。情シスが管理していない端末やブラウザでCopilotを使うと、ログイン状態の流用、セッションの乗っ取り、ローカルへのコピー、画面キャプチャなど、AI以前の情報漏えい経路が増えます。Copilotの議論はAIに寄りがちですが、実際の事故原因は端末管理や共有リンクの設定ミスであることが多いです。

情シスが押さえるべき「安全に使うための設定」チェックリスト

ここからは、Microsoft 365環境を前提に、Copilotを“安全に使う確率”を上げるための設定・統制をチェックリスト形式で整理します。すべてを一度に完璧にする必要はありませんが、最低限の線引きを作らないまま全社展開すると、後戻りのコストが跳ね上がります。「使い始める前に守る壁」と「運用で守り続ける仕組み」の2段で考えてください。

データ分類と持ち込み禁止ルール（まずは文章で決める）

最初に必要なのは、技術ではなくルールです。「何をCopilotに入れて良いか」を決めないと、現場は“便利だから全部貼る”方向に流れます。おすすめは、データを3段階に分ける方法です。

• 公開情報：Webに出してよい、または既に公開済み（例：プレスリリース、公開マニュアル）
• 社内情報：社外秘だが個人情報・機微情報ではない（例：社内規程、議事録、一般的な業務手順）
• 機密情報：個人情報、取引先秘密、原価、未公開の財務、ソースコード、脆弱性情報、認証情報

このうち、機密情報は原則「貼り付け禁止」からスタートし、例外が必要なら申請制にします。特に認証情報（パスワード、APIキー、秘密鍵）は、AI以前に絶対に入力させない対象です。現場向けには「顧客名簿はNG」「契約書の原文貼り付けはNG」「ログの一部はマスキングしてOK」など、具体例で伝えると守られやすくなります。

SharePoint/OneDrive/Teamsの共有範囲を棚卸しする

Copilotが参照するのは、あなたのMicrosoft 365内のデータです。つまり、情報が“広く見える”のは、共有範囲が広いからです。最初にやるべきは「全社共有」「部門共有」「個人」「外部共有」の4分類で棚卸しを行い、外部共有が残っているサイト・フォルダを洗い出すことです。

よくある危険設定は、「リンクを知っている全員がアクセス可能」や、過去に一時的に作った外部共有リンクが放置されている状態です。Copilot導入を機に、“共有リンクの有効期限”と“ゲストの棚卸し”を定常運用に組み込むと、AI利用の有無に関わらずセキュリティが底上げされます。

DLP（情報漏えい防止）と感度ラベルで“うっかり”を技術で止める

ルールだけでは事故は防げません。現場は忙しく、コピペや共有リンク発行を無意識に行います。そこで有効なのが、Microsoft PurviewなどのDLP（Data Loss Prevention）と感度ラベルです。たとえば「マイナンバー形式を含むファイルは外部共有できない」「“機密”ラベルの文書はダウンロード不可」「特定キーワード（原価、見積、契約番号）が含まれる場合は警告」など、人間の注意力に依存しない歯止めを作れます。

導入のコツは、最初からブロック一辺倒にしないことです。いきなり業務が止まると反発が起きます。第一段階は「警告＋理由入力で例外許可」、第二段階で「ブロック」に移行すると、現場の理解が進みやすいです。Copilotの安全性を語るなら、AI単体ではなく、DLPやラベルのような情報管理とセットで説明できる状態が望ましいです。

監査ログと権限管理（“何が起きたか”を追える状態に）

不安の正体は「起きたときに追えない」ことです。Copilotを使ったかどうか、誰がどのファイルにアクセスしたか、外部共有が発生したかを追跡できれば、リスクは一段下がります。情シスとしては、監査ログの取得、保管期間、閲覧権限（監査ログを見られる人）を決めておきましょう。

加えて、管理者権限の付与は最小限にします。Copilot運用の名目で過剰な権限を配ると、AIより危険です。「管理者の最小化」「権限の定期レビュー」「退職・異動時の自動剥奪」は、Copilot以前の基本ですが、導入のタイミングで必ず再点検してください。

安全に導入する現実的な手順：PoC→限定展開→全社展開

Copilotを安全に使うには「いきなり全社」よりも、段階導入が圧倒的に成功しやすいです。理由は、情報の置き方・共有のクセ・現場の質問の種類が会社ごとに違うため、机上のルールだけでは穴が必ず出るからです。おすすめは「PoC（小さく試す）→限定展開→全社展開」の3段階です。

PoC（2〜4週間）：まず“情報を入れずに”体験し、論点を洗い出す

PoCでは、最初から機密情報を入れて精度検証をしないでください。最初の目的は「どんな操作ができるか」「現場が何を質問しがちか」「どのデータが参照されると便利か」を掴むことです。具体的には、公開情報や社内規程（比較的低リスク）で、議事録要約、メール下書き、手順書のたたき台などを試します。

この段階で確認すべきは、外部連携の挙動、共有リンクの作りやすさ、回答の引用元（どのファイルを根拠にしたか）です。“便利に見える動き”が、どの権限・どの共有設定に依存しているかを把握すると、後の統制が楽になります。

限定展開（1〜3か月）：部門を絞って、DLPと教育をセットで回す

次に、営業企画・管理部・情シスなど、比較的ルールが守られやすい部門から限定展開します。ここでやることは「教育」と「技術統制」を同時に回すことです。教育は60分程度で十分ですが、内容は具体的にします。

• 入力して良い例／ダメな例（実データでなくても、業務シーンの例で）
• プロンプトに含めてはいけないもの（顧客名簿、契約書原文、認証情報など）
• 共有リンクの作り方と注意点（外部共有の禁止・期限）
• 困ったときの問い合わせ先（情シス窓口）

技術統制としては、感度ラベルの運用開始、外部共有の見直し、ログの取得を最低限実施します。ここでのゴールは、事故ゼロを目指すというより、事故が起きそうな“摩擦点”を見つけて先回りで潰すことです。

全社展開：権限棚卸しと定常点検を“年中行事”にする

全社展開まで来たら、運用の勝負になります。Copilotは導入後に使われ方が広がり、想定していなかった部署・業務で活用され始めます。そこで必要なのが「定常点検」です。たとえば毎月、外部共有リンクの棚卸し、ゲストユーザーの棚卸し、DLP違反の傾向分析を行い、教育資料をアップデートします。

また、社内ポータルに「Copilotの安全な使い方」ページを用意し、プロンプト例（メール要約、会議アジェンダ作成、FAQ草案など）を配布すると、現場は“危ない使い方”をする必要がなくなります。禁止だけだと抜け道を探されますが、代替手段を用意すると守られるのが実務です。

よくある失敗と対処：Copilot導入で事故が起きる会社の共通点

Copilotに限らず、生成AI導入でつまずく会社には共通点があります。技術的に高度な問題というより、運用とガバナンスの欠落が原因であることがほとんどです。ここでは、実際に起こりがちな失敗パターンと対処をまとめます。

「学習されない」を過信して機密情報を貼ってしまう

「学習されないなら大丈夫」と誤解し、見積原価や顧客の個人情報をそのまま貼るケースです。学習されなくても、送信・処理・ログという経路は残り得ますし、何より社内規程・契約上の守秘義務に抵触する可能性があります。対処はシンプルで、入力禁止の具体例を明文化し、初回教育で必ず伝えることです。あわせてDLPで警告を出せれば、抑止力が上がります。

SharePointが“全社公開だらけ”で、Copilotが情報を掘り当ててしまう

これまでファイルサーバーやSharePointを「とりあえず全社で見える」運用にしていた会社ほど危険です。Copilotは検索・要約が得意なので、隠れていた情報の存在が表に出ます。対処は、Copilotの設定探しではなく、共有範囲の棚卸し（サイト・チーム・フォルダ単位）と、外部共有の是正です。導入前に「公開範囲の整備プロジェクト」を挟むだけで、リスクは大きく下がります。

現場が“便利だから”個人向けAIチャットを勝手に使い続ける

企業向けCopilotを導入しても、現場は使い慣れた個人向けサービスを併用しがちです。ここで事故が起きると「Copilotが危ない」ではなく「統制が効いていない」が原因なのに、AI全体が悪者になります。対処は、業務利用は組織管理下のCopilotに統一し、個人向けAIの業務利用をルールで禁止・周知すること。必要ならネットワーク/端末側でアクセス制限を検討します。

“誰が責任者か”が曖昧で、問い合わせと改善が回らない

AIは運用しないと安全になりません。現場の「この使い方はOK？」「このデータは入れていい？」に答える窓口がないと、各自が自己判断し、ばらつきがリスクになります。対処として、情シスだけで抱え込まず、情報管理（法務/総務）と業務部門の代表を含めた小さな運用体制を作り、月次で改善します。責任者と窓口を決めるだけで、事故の確率は目に見えて下がります。

まとめ

Copilotのセキュリティ不安は、「学習されるか」だけでなく、プロンプトの持ち込み、外部連携、共有リンク、端末管理、そしてMicrosoft 365の権限設計に分解して考えると、打ち手が見えてきます。特にMicrosoft 365 Copilotでは、Copilotが危険なのではなく、既存の共有設定の甘さを“可視化・加速”してしまうことがリスクになりがちです。

実務での最短ルートは、①業務利用を組織管理下のCopilotに統一、②入力禁止ルールを具体例で明文化、③SharePoint/OneDrive/Teamsの共有範囲を棚卸し、④DLPと感度ラベルで“うっかり”を止め、⑤PoC→限定展開→全社展開で運用を育てる、の順で進めることです。禁止だけでなく、代替の使い方（プロンプト例・テンプレ）を配ると現場定着も進みます。

もし「自社の共有範囲が把握できていない」「DLPやラベルをどう設計すべきか分からない」「PoCの進め方を失敗したくない」といった状況であれば、導入前の棚卸しから運用設計まで、第三者の伴走支援を入れることで手戻りを減らせます。