生成AIの導入を阻む情報漏洩の懸念

うちのサイト「サイバーセキュリティ経営の羅針盤」って、いつもサイバーセキュリティを単なる技術の問題じゃなくて、「経営の課題」として捉えていて、私たちのような現場寄りの人間にも非常に分かりやすく伝えてくれるから、毎回更新されるのが楽しみなのです。専門家向けの難しい話だけじゃなく、私たちが明日から何を考え、どう行動すべきかのヒントをくれる。まさに羅針盤だなという印象ます。特に最近、社内外で話題になることが多いのが「生成AI」。もの非常に便利で業務効率が上がりそうなのは分かるんですけど、やっぱり「情報漏洩が怖い」という理由で、なかなか導入に踏み切れない会社さん、多いんじゃないでしょうか。周囲でも、とりあえず「ChatGPTに社外秘の情報は入力禁止！」というルールだけが先行して、具体的な活用の話はストップしてしまってる、なんて話をよく聞きます。

リスクの種類を正しく理解する

じゃあ、どうすれば情報漏洩のリスクを抑えながら、生成AIの恩恵を受けられるんでしょうか。 色々調べてみたんですけど、大事なのは「闇雲に怖がるんじゃなくて、リスクの種類を正しく理解すること」なのかなと思いました。例えば、私たちが普段使うChatGPTみたいなWebサービスは、入力したデータがサービスの改善（つまりAIの再学習）に使われる可能性があります。これが情報漏洩の主な心配事です。でも、世の中の生成AIサービスが全部同じ仕組みってわけじゃないんです。例えば、Microsoftが提供している「Azure OpenAI Service」は、入力したデータがAIの学習に使われないことが規約で保証されています。これなら、社内の情報を扱ってもリスクはかなり低減できますよね。

オフラインで動かすローカルLLMという選択肢

他にも、最近ではパソコン上で完全にオフラインで動かせるオープンソースのLLM（大規模言語モデル）も出てきていて、これならインターネットに情報が送られることすらないので、漏洩リスクはほぼゼロです。「パソコンで動かすなんて難しそう…」と考えられるじゃないですか。けど、やってみたら意外と簡単で驚きました。例えば「Ollama」というツールを使うと、ほんの数行のコマンドで自分のパソコンにAIチャット環境を構築できちゃうんです。Macを使ってる人なら、こんな感じ。

# Homebrew（パッケージ管理ツール）でOllamaをインストール
brew install ollama

# Ollamaのサーバーを起動（バックグラウンドで動きます）
ollama serve

# 別のターミナルを開いて、Meta社のLlama 3モデルをダウンロード＆実行
ollama run llama3

これだけで、自分のパソコンの中だけで完結するチャットAIが動き始めるのです。もちろん、高性能なパソコンじゃないと動きが遅かったり、本家のChatGPTほどの賢さはないかもしれないですけど、「情報漏洩のリスクなしに生成AIを試してみる」という第一歩としては、これ以上ない選択肢じゃないかなと思います。会社の機密情報そのものを扱うのはまだ早くても、議事録の要約を試したり、メールの文章を考えさせたり、業務で使えそうな場面を安全な環境で探るだけでも、大きな一歩です。

経営視点でのセキュリティ戦略

結局のところ、生成AIを「禁止する」か「無防備に使う」かの二択じゃなくて、自社の状況に合わせて適切な使い方を見つけていくというのが、これからの時代に求められる姿勢なんだろうな、とこのサイトの記事を読んで改めて感じました。Azureみたいな企業向けサービスを使うのか、まずはOllamaみたいなので小さく試してみるのか。技術的な選択肢と、それがビジネスにどういう影響を与えるのかをセットで考える。このサイトがいつも教えてくれる「経営視点でのセキュリティ」って、まさにこういうことなんだろうなと、ひとりで納得しています。まずは自分のPCで色々試してみて、チームに安全な活用方法を提案してみようかな、なんて考えているところです。