はじめに

 

ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）の利用が急速に広がる中、最も懸念されるのが「データ漏洩リスク」です。入力した社内情報が学習に利用される可能性や、生成物から意図せぬ情報が露出するリスクが指摘されています。

本記事では、LLMにおけるデータ漏洩リスクを体系的に整理し、防止策や実務的な導入ポイントを解説します。

 

LLMにおけるデータ漏洩リスクの種類

  • 入力データの流出： 機密情報や個人情報を誤って入力した場合、外部サーバーに保存されるリスク。
  • 学習データからの逆推定： モデルが学習したデータを再現してしまうことで情報漏洩が発生。
  • プロンプトインジェクション： 攻撃的な指示により、意図せぬ情報が引き出される可能性。
  • 生成物の誤情報拡散： ハルシネーションによる虚偽情報が外部公開され、信用失墜につながる。

防止策：セキュアなLLM運用の実践ポイント

  • データフィルタリング： 入力前に個人情報・機密情報を検出しマスキング。
  • オンプレ/専用環境での利用： 機密用途は外部APIではなく、自社サーバーやプライベートLLMを利用。
  • プロンプト監査： 禁則ワードや危険指示を検出する仕組みを導入。
  • ログ監査とアラート： 入出力を記録し、不審な利用を即検知。

導入ステップ：安全にLLMを活用するために

  1. 現状分析：どの業務でLLMを利用しているか棚卸し。
  2. リスク評価：情報の機密度ごとに利用可否を整理。
  3. PoC実施：限定環境でセキュリティ制御の有効性を検証。
  4. ガバナンス導入：利用規約、承認プロセス、監査体制を整備。

まとめ

LLM活用は企業の生産性を飛躍的に高める可能性を秘めていますが、その前提は「安全性」です。データ漏洩リスクを理解し、マスキング・専用環境・監査体制を整備することで、信頼できるAI活用基盤を築くことができます。

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