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生成AIの外注でセキュリティについて確かめること
監修・編集責任者：牛尾 昭昌（株式会社LASSIC 執行役員）
この記事の結論
- 生成AIの仕組みづくりを外注するときは、入れてよい情報、入力の学習への利用、委託先の保存と再委託の3点を確かめます。
- 委託先の説明だけで任せず、発注する側が条件として示し、委託先の回答を契約に残します。
- 3点の確認表を稟議に添え、委託先の回答を契約の添付にする条件を付けて返します。
※ 本記事は2026年11月時点の公式情報（省庁・公的機関、および製品やサービスを提供する事業者が公開している資料）に基づきます。
生成AIを使う仕組みの開発や運用を外注するとき、承認の前に確かめるのは、入れてよい情報の範囲、入力した情報の学習への利用の有無、委託先の保存の場所と再委託の3点です。時期は委託の契約を結ぶ前、遅くとも試しに使い始める前で、3点の確認表で委託先の回答を取り、その回答を契約の添付にします。
稟議が回ってきたとき、委託先の「対策しています」という説明だけで承認すると、入れた情報の行き先を後から説明できません。本記事では、デジタル庁のガイドブック、個人情報保護委員会の注意喚起、IPAの資料、総務省の自治体向けガイドブックをもとに、承認の条件にする基準、契約に残す項目、自治体の事例、リスクの分け方までを整理します。
目次
条件を付けずに承認すると、入れた情報の行き先を後から説明できない
生成AIを使う仕組みの開発や運用を外注すると、社内の文書や問い合わせの記録が、委託先の開発環境や、委託先が組み合わせる生成AIのサービスを通るようになります。保存の場所や学習への利用が分からないまま使い始めると、顧客や取引先から問われたときに答えられず、止めるかどうかの判断も遅れます。
| 悩み | 読む章 |
|---|---|
| 稟議にどんな条件を付ければよいか分からない | 確認点：委託契約・情報の扱い・社内規程 |
| 他の組織はどう進めているのか知りたい | 公的な資料にある自治体の導入の手順と事例 |
| どんな危険があるのか整理したい | 起こりうるリスクと対策の分け方 |
個人情報保護委員会は、事業者が生成AIのサービスに個人情報を含むプロンプト（指示の文）を入力する場合、その個人情報の利用目的を達成するために必要な範囲内であることを十分に確かめるよう求めています。*2 仕組みづくりを外注しても、この「必要な範囲」を決めるのは発注する側です。
デジタル庁の「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」は、生成AIを使うサービスのリスクを、ライセンス、調達のしやすさ、機密性、アップデート（提供元によるモデルの更新）への対応、ベンダーロックイン（特定の事業者から乗り換えにくくなること）、コストの管理といった区分で整理しています。このうち情報の扱いに関わる区分を、委託のどの段階で確かめるかに置き直すと、次の図のようになります。
図の左にある項目ほど、後から直すのに手間がかかります。開発が進んでからでは、委託先に渡したデータを引き上げることも、組み上がった仕組みを作り替えることも、契約の前に決めるより大きな作業になるためです。
危険の元は仕組みの賢さより、入れてよい情報の線引きがないこと
委託先がどれほど優れた仕組みを作っても、社内に「入れてよい情報」と「入れてはいけない情報」の区分がなければ、委託先も現場の社員も判断できません。開発中に検証用として渡す資料や、運用を始めてから寄せられる問い合わせに、個人情報や営業秘密が混ざっていきます。
IPAの「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」は、インターネット経由で使うクラウド型のチャットAIに営業秘密を話すと、その営業秘密が運営企業に渡ってしまうと説明しています。やりとりが将来のAI改良のための学習データとして流用される場合もあり、サービスの規約や利用時の設定を確かめることで、入力を保存や学習の対象から外せるとしています。
総務省の自治体向けのガイドブック（第4版）も、生成AI特有の配慮事項として、入力した要機密情報を学習させない仕組み（オプトアウトの徹底）が重要だとしています。*4 自社がどこまで準備できているかは、次の3つの問いで測れます。
- 入れてよい情報と入れてはいけない情報の区分が、文書として社内にあるか。委託先に渡す予定の資料は何種類あり、そのうち区分が決まっているのは何種類か
- 入力が学習に使われる設定かどうかを、委託先から書面で受け取ったか
- 委託先が作業の一部を別の会社に回すかどうか、回すなら何社かを把握しているか
答えに詰まる問いがあれば、そこが承認の条件にする所です。後半では、契約と規程の確認点、自治体の導入の手順と事例、リスクの分け方、費用対効果、承認の条件の一覧を順に確かめられます。
承認の条件にする4つの基準
委託先を比べるときは、価格や機能の前に、次の4つの基準で回答をそろえてもらうと、稟議の判断がしやすくなります。どれも契約の前に書面で答えてもらえる項目です。
| 基準 | 目安 | 手がかりにする資料の記述 |
|---|---|---|
| 入れる情報の区分 | 個人情報・営業秘密・公開情報を分け、入れてよい区分が決まっているか | 個人情報を入力するなら、利用目的の達成に必要な範囲内か（個人情報保護委員会） |
| 学習への利用と保存 | 入力の学習への利用の有無、保存の場所と期間、消去の方法が示されるか | 規約や設定を確かめれば、入力を保存や学習の対象から外せる（IPA） |
| 再委託と作業の場所 | 再委託の有無と事前の承認、作業する国や場所、委託先が触れられるデータと環境の範囲 | 国外のサーバーには現地の法令等が適用される（総務省のガイドブック） |
| 事故のときの報告 | 漏えいのおそれがあるときの報告の期限と窓口が決まっているか | 主体間の契約などで責任の所在を明確にする（AI事業者ガイドライン） |
作業の場所について、総務省のガイドブックは、国外にサーバー装置を置いている場合は現地の法令等が適用され、現地の政府等による検閲や接収を受ける可能性があることに注意が要るとしています。委託先が別の国の拠点やサービスを使うかは、見積もりの段階で尋ねておくと、後から仕組みを組み替えずに済みます。
事故の報告は、起きてから決めても間に合いません。総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、関係者間の責任について、主体間の契約などにより責任の所在を明確化するよう示しています。報告の期限と窓口は、契約書か添付の書面に書いておくものです。
社内の規程の問い合わせに答える仕組みの稟議に、条件を付けて返す場面
推進役から、社員が就業規則や出張の規程について質問すると、規程集を参照して答える仕組みを外注で作りたい、という稟議が上がった場面で判断の流れを追います。社内の文書を検索して答えの材料にする仕組みは、RAG（検索拡張生成）と呼ばれます。
| 判断の段階 | 見ること | この稟議での判断 |
|---|---|---|
| 1. 仕組みの中身 | 何を参照させ、誰が使うか | 規程集を参照させ、全社員が使う |
| 2. 入れる情報 | 参照させる文書と、質問に入りうる情報 | 規程集は社外秘の区分。質問に個人の事情が書かれるおそれがある |
| 3. 学習への利用と保存 | 委託先と、組み合わせるサービスの回答 | 学習に使わない設定についての書面の回答がまだ無い |
| 4. 再委託と権限 | 再委託の有無と、委託先が触れる範囲 | 開発の一部を別の会社に回す予定がある |
| 5. 結論 | 止める・条件を付ける・そのまま認める | 3つの条件を付けて推進役に返す |
この稟議に付ける条件は、次の3つです。止めずに条件を付けるのは、規程集そのものは公開しない文書でも、問い合わせの手間を減らす効果は大きく、漏えいの入口を条件で狭められるためです。
- 個人情報を入れない運用とし、質問の画面に入れてはいけない情報を示す
- 入力の学習への利用を止める設定とし、その回答を書面で受け取って契約に添える
- 再委託は事前の承認とし、再委託先にも同じ条件を課す
IPAの豆知識は、RAGで外部から届いたメールのようなデータが検索の対象に入ると、不正な指示を含む攻撃メールも取り込まれるおそれがあるとして、検索の範囲を適切に制限する選択肢を挙げています。稟議の返答に「参照させる範囲は規程集に限る」と書き添えておくと、委託先は設計の段階で迷わずに済みます。
確認点：委託契約・情報の扱い・社内規程
学習への利用、保存と消去、再委託、事故の報告を契約に書き、社内の利用の決まりと突き合わせます。仕組みの開発を外注する場合は、これに加えて、委託先に渡す検証用のデータと、委託先が触れられる環境の範囲も決めておきます。
総務省のガイドブックは、実証の段階においても、個人情報の取り扱いを予め整理し、データの機密性に応じて保管場所を事前に取り決め、データの利用権限の範囲を設定し、その後の廃棄方法まで検討しておく必要があるとしています。*4 試しに作る段階だからと条件を後回しにすると、本番に移るときに同じ取り決めをやり直すことになります。
| 段階 | 委託先に渡すもの・触れるもの | 契約や添付の書面に書くこと |
|---|---|---|
| 契約の前 | 要件をまとめた資料、社内の文書の見本 | 秘密保持の範囲、入力の学習への利用の有無、作業する国や場所 |
| 開発・試行の間 | 検証用のデータ、参照させる文書、開発環境の権限 | 検証用のデータの保管場所、触れてよい人と範囲、再委託の事前の承認 |
| 運用の間 | 利用の記録、問い合わせの内容 | 記録の保存期間、事故のときの報告の期限と窓口、モデルが更新されるときの知らせ方 |
| 契約の終了 | 委託先の手元に残ったデータと記録 | 消去の方法と、消去したことの報告 |
個人情報保護委員会は、あらかじめ本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、その個人データが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合、個人情報保護法の規定に違反することとなる可能性があるとしています。そのため、サービスを提供する事業者が個人データを機械学習に利用しないこと等を十分に確かめるよう求めています。*2 学習への利用の有無を書面でもらうのは、この点を後から説明できるようにするためです。
出力の扱いも契約で決めておく項目です。AI事業者ガイドラインは、主体間で整理が必要になりうる点の例として、学習及び利用に用いるデータや、生成されたAIモデルに関する権利関係の契約を挙げています。*7 委託先が調整した仕組みや、その出力を誰がどこまで使えるのかは、検収の前に決めておくと、委託先を替えるときにも困りません。
社内の利用の決まりとの突き合わせでは、区分の名前をそろえます。契約で「秘密情報」と呼ぶ範囲と、社内の規程で入れてはいけないとする情報の範囲がずれていると、委託先は契約の文言どおりにしか動けないからです。
公的な資料にある自治体の導入の手順と事例
総務省のガイドブックは導入の手順を示し、議事録の作成などの自治体の事例も公表されています。民間の企業にとっても、情報の区分をどこで決め、どの段階で委託先と取り決めるかの参考になります。
総務省は令和7年12月16日に「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック＜導入手順編＞（第4版）」を公表し、生成AIの利活用事例や利用の留意事項の記述を加えました。導入の手順は、事前検討、計画立案、調達・事業者選定、AIの導入、運用の5段階で構成されています。*4
| 段階 | 情報の扱いで決めること |
|---|---|
| 事前検討 | 使う業務と、入れる情報の区分 |
| 計画立案 | 個人情報の扱い、保管場所、利用権限の範囲、廃棄方法 |
| 調達・事業者選定 | 仕様書に書く遵守事項（再委託、機密保持、法令等） |
| AIの導入 | 学習させない設定の反映と、使う人への説明 |
| 運用 | 出力の確かめ方と、問題が起きたときの報告 |
同じガイドブックは、地方公共団体の情報セキュリティポリシーのガイドラインに沿って、情報の機密性の区分ごとに使えるパブリッククラウドサービスの範囲を整理しています。画一的な約款等への同意のみで利用可能となるクラウドサービスでは、自治体機密性2以上の情報を取り扱うことはできないとされています。*4 区分ごとに使える範囲を先に決める進め方は、民間の企業が社内の区分を作るときにも使えます。
総務省が公開している袋井市（静岡県）の事業の概要資料には、市議会の議事録のテキスト化を、業務委託からAIの音声認識に切り替える流れが描かれています。導入の前も後も「補正作業」の工程は残り、テキスト化の時間は約1週間から約1日に短くなるとされています。*6 申請書の入力作業も、業務委託からAI-OCR（紙の文字を読み取る仕組み）とRPA（定型の操作を自動化する仕組み）の連携に置き換える内容です。
千葉県の事例では、システムが人名・地名を自動でマスキング（伏せ字に）し、相談員が適切なマスキングかを判断した上で生成AIにデータを入力する流れになっています。*4 入れてよい情報の線引きを、仕組みと人の2段で支えている例です。事例を読むときは効果の数字より先に、どの情報を、誰が、どの段階で止めているかを見ると、自社の条件づくりに生かせます。
起こりうるリスクと対策の分け方
情報の漏えい・誤った出力・権利の問題に分け、技術と運用の対策を割り当てます。分けておくと、どの対策を委託先に求め、どれを社内で持つかが決めやすくなります。
| リスク | 起きる場面の例 | 技術の対策（委託先に求める） | 運用の対策（社内で決める） |
|---|---|---|---|
| 情報の漏えい | 営業秘密を入力する、参照させる文書に外部のメールが混ざる | 学習や保存から外す設定、検索の範囲の制限、触れられる人の制限 | 入れてよい情報の区分と、使う人への周知 |
| 誤った出力 | 規程と違う答えを返す、モデルの更新で答えが変わる | 同じ入力での繰り返しのテスト、更新の前の試験 | 出力を人が確かめる決まり、用途ごとに求める正確さ |
| 権利の問題 | 出力が他者の著作物に似る、作った仕組みの権利が曖昧になる | 参照した文書を答えに示す設計 | 公開前に権利の侵害が無いかを見る決まり、契約での権利の取り決め |
漏えいについて、IPAの豆知識は、自社の営業秘密を学習したAIがその内容を他のユーザーに話してしまう可能性が理屈上あるとしています。委託先が組み合わせるサービスの設定は、委託先の説明だけで済ませず、サービスの規約の該当箇所まで示してもらうと根拠が残ります。
誤った出力について、同じ豆知識は、生成AIがでたらめを答える現象（ハルシネーション）は完全に防ぐ方法がまだ分かっていないとしています。*3 デジタル庁のガイドブックも、生成結果のばらつきで事前にテストした結果と異なる結果を返すリスクが生じやすいとして、同じ入力値で何回かテストする軽減策を挙げています。*1
同じガイドブックは、生成AIを使うサービスの多くが他社のAIモデルをクラウド上で利用しており、そのモデルが更新されると提供されたサービスの挙動が変わることがあるとしています。運用を外注するなら、更新の知らせを誰が受け、どの試験をしてから切り替えるかまでを、委託の範囲として書いておくと抜けが出ません。
権利の問題と出力の扱いについては、総務省のガイドブックの改訂の概要が、職員向けの生成AI利用ガイドラインのひな形の要点として、利用目的に応じて求められる正確性の水準が異なることを意識して出力結果を見ることや、著作権等第三者の権利を侵害していないかを見ることを挙げています。*5 技術の対策をどれだけ委託先に求めても、出力を使う判断は社内に残ります。
費用対効果：確認の手間を含めて見る
減る作業の時間から、出力の確認と規程の運用の手間を差し引いて見ます。外注費と利用料だけで比べると、導入した後に社内に残る手間が見積もりから抜け落ちます。
総務省のガイドブックには、自治体の生成AIの導入効果として、法令やマニュアル等を生成AIに参照させて根拠を示すことで、不明点や疑問の解消と根拠資料を探す時間の約25%を削減した例や、議事録の要約1件あたり1時間45分を削減した例が載っています。*4 規程の問い合わせに答える仕組みは、前者に近い使い方です。
袋井市の事業の概要資料では、市議会の議事録のテキスト化を委託からAIの活用に切り替えることで、費用を3,211,960円から2,772,000円に抑える内容が示されています。*6 一方で、テキスト化の後の補正作業は導入後も残る工程として描かれており、減る費用と残る手間を分けて見る例になっています。
| 項目 | 中身 | 見落としやすい点 |
|---|---|---|
| 減る時間 | 調べる・書き起こす・要約する時間 | 1回あたりの時間に、使う人数と回数を掛けて見る |
| 出力の確認 | 答えを人が確かめる時間 | 求める正確さが高い用途ほど長くなる |
| 規程の運用 | 入れてよい情報の区分の見直しと、使う人への周知 | 委託先が替わっても社内に残る |
| 更新への対応 | モデルの更新の前後の試験 | 運用の委託の範囲に含めるかで費用が変わる |
| 外注費と利用料 | 開発と運用の委託、サービスの利用料 | 使う量で変わる料金は、使う部署の数ごとに試算を分ける |
条件を付けて承認すると、出力の確認や区分の見直しといった手間は、承認の後も続く費用になります。それでも減る時間が上回る業務から始めると、効果を数字で示しやすく、次の稟議の材料にもなります。
判断の材料：承認の条件の一覧
4つの基準を条件の一覧にし、委託先の回答の有無で承認を決めます。回答が書面でそろわない項目は、止める理由にするより、範囲を絞る条件にすると業務を進めながら守れます。
| 基準 | 承認できる回答 | 回答が無いときに付ける条件 |
|---|---|---|
| 入れる情報の区分 | 入れてよい区分が文で示され、委託先の設計にも反映されている | 個人情報と営業秘密は入れない運用で始める |
| 学習への利用と保存 | 学習に使わない設定、保存の場所と期間、消去の方法が書面で示されている | 公開済みの情報だけを扱う範囲に絞る |
| 再委託と作業の場所 | 再委託の有無と再委託先、作業する国や場所、触れる範囲が示されている | 再委託は事前の承認とし、触れる範囲を検証用のデータに限る |
| 事故のときの報告 | 報告の期限と窓口が、契約か添付の書面に書かれている | 報告の手順がそろうまで、本番の利用を始めない |
どこまでを委託先に任せるかで、確かめる点の重さも変わります。進め方は、次の3つの形から選べます。
| 進め方 | 向く場合 | 確かめる点の重さ |
|---|---|---|
| 委託先の環境で動かしてもらう | 社内に運用を担う人がいない | 保存の場所・再委託・権限のすべてを委託先に答えてもらう |
| 自社が契約したサービスの中で委託先に作ってもらう | 社内で使う生成AIのサービスが決まっている | 学習への利用と保存は自社の契約で決まり、委託先には触れる範囲を求める |
| 社内で作り、助言だけを頼む | 社内に仕組みを作れる人がいる | 委託先に渡す情報が少なく、条件は秘密保持が中心になる |
条件の一覧は、一度作れば次の外注にも使い回せます。区分の見直しや出力の確かめ方を社内で回せるようになると、どの作業を外注し、どこを自社で持つかを自分たちで選べるようになります。外注する範囲の決め方は生成AIの導入を外注すると何が違うかで、業務への組み込み開発の委託の進め方は生成AI業務組込み開発を委託する実践ガイドで扱っています。
まとめ：3点の確認表を稟議に添える
生成AIを使う仕組みの外注で確かめるのは、入れてよい情報の範囲、入力の学習への利用、委託先の保存の場所と再委託の3点で、事故のときの報告を加えた4つの基準が承認の条件になります。委託先の回答は書面で受け取り、契約の添付にしておくと、後から問われたときにも説明できます。今日からは、3点の確認表を稟議に添え、委託先の回答を求めるところから始めてください。
よくある質問
生成AIに個人情報を入れてもよいですか。
個人情報保護委員会の注意喚起と社内規程を確かめ、入れる条件を決めてから判断します。注意喚起は、個人情報を含む指示を入力する場合、利用目的の達成に必要な範囲内であることを十分に確かめるよう求めています。条件が決まるまでは、個人情報を入れない運用で始める方法もあります。
入力した情報が学習に使われるかはどう確かめますか。
委託先と利用するサービスの条件を書面で回答してもらいます。学習に使わない設定の有無に加えて、保存の場所と期間、消去の方法まで答えてもらいます。委託先が他社のサービスを組み合わせる場合は、その規約の該当箇所も示してもらうと根拠が残ります。
公的な機関はどう進めていますか。
総務省が自治体向けに導入の手順と事例をまとめています。ガイドブック（第4版）は、事前検討から運用までの5段階で導入の手順を示し、入力した要機密情報を学習させない仕組みが重要だとしています。人名・地名を自動で伏せてから入力する事例も載っています。
どんなリスクを想定すればよいですか。
情報の漏えい・誤った出力・権利の問題に分けて備えます。それぞれに、委託先に求める技術の対策と、社内で決める運用の対策を割り当てます。誤った出力は完全には防げないため、出力を人が確かめる決まりを残します。
承認の条件はどう示せばよいですか。
4つの基準の一覧にし、回答を契約の添付にすることを求めます。4つの基準は、入れる情報の区分、学習への利用と保存、再委託と作業の場所、事故のときの報告です。回答が無い項目は、扱う情報や範囲を絞る条件にして返します。
生成AIの業務での活用の相談
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出典
- *1 参考：デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」（2024年6月10日版・PDF）（https://www.digital.go.jp/resources/generalitve-ai-guidebook）。出典：5.2 1)（生成結果のばらつきと軽減策）、7（提供形態ごとの想定リスクの区分：ライセンス・調達容易性・機密性・アップデート対応・ベンダーロックイン・コストマネジメント）、7.1 4)（アップデート対応）を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
- *2 参考：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（令和5年6月2日・PDF）（https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf）。出典：（1）個人情報取扱事業者における注意点 ①・②を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
- *3 参考：独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」（2026年4月2日公開・PDF）（https://www.ipa.go.jp/digital/ai/security/ai_security_tips.html）。出典：AIの基礎知識 3（ハルシネーション）、AIセキュリティ対策 1（クラウドAIに営業秘密は教えない）・3（RAG使用時は「混ぜるな危険」にご用心）を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
- *4 参考：総務省「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック＜導入手順編＞（第4版）」（令和7年12月16日公表）（https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01gyosei04_02000155.html）。出典：第1章（生成AI導入事例と導入効果、4.4 要機密情報（個人情報を含む）の取扱い）、第2章 0（導入手順の5段階）・3（調達・事業者選定）、千葉県の事例を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
- *5 参考：総務省「自治体におけるAI活用・導入ガイドブックの改訂について（概要）」（PDF）（https://www.soumu.go.jp/main_content/001045562.pdf）。出典：別紙2（職員向け生成AI利用ガイドライン（ひな形）のポイント）を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
- *6 参考：総務省「AIを活用した自治体業務効率化・省力化推進事業」袋井市の事業概要（別紙2・PDF）（https://www.soumu.go.jp/main_content/000695633.pdf）。出典：議事録作成AI（市議会の場合）の導入前後のプロセス・費用・時間、AI-OCRの導入前後の流れを参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
- *7 参考：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編（令和8年3月31日）（https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/02ryutsu20_04000019.html）。出典：第2部 C（共通の指針：④関係者間の責任の分配）、第2部 E（AIガバナンスの構築：主体間で整理が必要になりうる点の例）を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
