承認を経ずに使われる「シャドーAI」は、一律禁止すべきか、それとも許容すべきか。情シスに判断が集中する構造そのものが、AI活用と統制を難しくしている。本稿では「使われる前提」で線を引くための考え方を整理する。
生成AI（人工知能）ツールの急速な普及により、IT部門の承認を経ずに現場で利用される「シャドーAI」が、多くの企業で課題として認識されるようになってきました。一律禁止すべきか、それとも現場の判断に任せるべきか、この二択で悩む情シス担当者は少なくありません。
しかし、実際には「完全に止める」ことも「完全に自由にする」ことも、それぞれに課題があります。本稿では、AIツールを“使われる前提”で捉え、どこまでを許容し、どこからを統制対象とするのかという観点からガイドラインを設計するための考え方を整理します。
生成AIツールの急速な普及により、IT部門の承認を経ずに現場で利用されるシャドーAIが組織的な課題として認識されるようになりました。これは単なる規律違反の問題ではなく、現場の業務合理性と組織統制の軸が構造的にずれているために起きている現象です。
生成AIツールは、無料または低コストで、個人アカウントさえあればすぐに利用できます。特別な環境構築も不要であり、ブラウザから即座にアクセスできる利便性は、これまでのITツールとは比較にならないほど高いものです。資料の下書き作成、文章の要約、コードの作成補助など、日常業務に直結する用途で「試しに使ってみる」ハードルも極めて低いのが実情です。
従来のSaaS導入であれば、契約・費用・アカウント発行などの手続きを経る必要がありました。しかし生成AIは、個人単位で完結してしまいます。ここに、従来型の統制モデルが追い付きにくい背景があります。
現場では、短時間で成果物のたたき台を作れるのであれば、使わない理由は乏しいと感じるでしょう。一方で、情シスやセキュリティ担当には、情報漏えい防止や説明責任という統制責任があります。
この両者の優先順位は必ずしも一致しません。現場は「今すぐ使いたい」と考え、情シスは「リスクを確認したい」と考えます。その間に明確な利用基準が存在しない場合、「どこまで使ってよいのか分からない」という曖昧な状態が続きます。
重要なのは、シャドーAIの多くが必ずしも悪意を持って使われているわけではないという点です。業務合理性を追求した結果、自然発生的に広がっている現象であると整理する方が実態に近いでしょう。
シャドーAIのリスクを懸念するあまり、一律禁止という方針を打ち出す組織も少なくありません。しかし、現実的な代替手段を提示しないままの禁止令は、かえって統制を困難にする可能性があります。
リスクを懸念するあまり「AIツールの利用は禁止」と一律に打ち出す企業もあります。しかし、代替手段が提示されないままの禁止は、現場にとって現実的ではありません。
その結果、シャドーAIの利用は「消える」のではなく「見えなく」なります。私物端末や個人アカウント経由での利用が増え、組織の管理範囲外で使われるようになる可能性があるためです。これは、統制上はむしろ後退と言えるでしょう。
形式的な禁止は、「対策を講じた」という安心感をもたらします。しかし、実態が把握できていなければ、リスクは管理されていないままです。さらに、情シスが「効率的な業務を妨げる」と認識されることで、現場との信頼関係が損なわれる恐れもあります。結果として情報共有が減り、リスクが顕在化するまで気付けないという構造が生まれかねません。
一方で、シャドーAIを完全に容認し、現場の自由な判断に任せることにも、明確なリスクが存在します。
無制限に利用を認めることの最大の懸念は、入力情報の管理不能化です。機密情報や個人情報がプロンプトとして外部サービスに送信される可能性があります。各サービスの利用規約やデータ保持方針は異なり、学習利用の可否も一様ではありません。利用者がこれらを正確に理解しているとは限らず、不確実性を抱えたまま情報が送信されるリスクがあります。
組織として問題になるのは、ログが残らないケースです。どの情報が、いつ、どのAIサービスに入力されたのかが把握できなければ、インシデント発生時の追跡は困難です。経営層や監査、顧客に説明責任を果たすことも難しくなります。無制限なシャドーAIの許容は、短期的な利便性と引き換えに、長期的な統制リスクを抱える構造といえます。
全面禁止も全面許容も、それぞれに課題があります。現実的な対応としては、「利用は完全には止められない」という前提に立ち、どこまでを許容し、どこからを統制対象とするのか、という設計思想で整理することが有用です。
この考え方において重要なのは、「ゼロリスク志向」から脱却することです。セキュリティ面や統制面で、全てのリスクを排除することは現実的ではありません。どのリスクを許容し、どのリスクを優先的に管理するのかを明確にする必要があります。AI利用によって生じるリスクを定義し、影響度と発生可能性を踏まえて優先順位を付けましょう。この基本的な姿勢が出発点となります。
次に、業務と取り扱う情報について線引きを行います。判断基準として以下のような幾つかの観点を設けて、その業務のAI利用範囲を明確にします。
業務利用と私的利用を区別し、組織責任が及ぶ範囲を明確にすることも不可欠です。最終的な統制責任を誰が負うのかを曖昧にしない設計が求められます。
ガイドラインは、違反を摘発するための文書ではなく、判断を支援する枠組みであるべきです。そのため「迷ったらこのガイドラインを見る」という判断の拠り所になっているかが重要です。禁止事項の列挙だけではなく、判断基準や具体例を示すことで、現場の自律的な判断を支援する設計が望ましいです。
ガイドラインを整備したとしても、実際の利用状況を把握できなければ、統制は機能しません。技術的な統制手段として、DLP（Data Loss Prevention）やログ監視がどこまで有効なのか、その可能性と限界を理解する必要があります。
DLPやWebアクセス制御は、一定の可視化に有効です。特定キーワードの検知や、特定サイトへのアクセス制限は技術的に可能です。例えば、社内ネットワークから「ChatGPT」や「Gemini」、「Copilot」などのサイトへのアクセスをモニタリングし、誰がいつアクセスしたかを記録することは、多くのDLP製品で実現できます。
特定のキーワード（例：「機密」「顧客情報」「社外秘」など）を含むテキストが外部サイトに送信されようとした際に、警告を出したりブロックしたりする機能も存在します。こうした技術的統制は、明らかなリスク行動を抑止する効果があります。
しかし、暗号化通信や個人アカウント利用、私物端末経由のアクセスまで全てを捕捉することは困難です。暗号化通信を使用しているサービスは、DLPで通信内容の詳細を把握しにくく、組織が管理していないアカウントでの利用も把握が難しいという制約があります。技術的統制には限界があります。
重要なのは、従業員のAIツール利用状況を把握できる状態を作ることです。どの程度利用されているのかを把握し、傾向を理解することが第一歩となります。
可視化を目的とした設計では、どのAIサービスにどの程度アクセスがあるか、どの部署で利用が多いかの実態把握、その業務背景の分析、技術的な検知、現場へのヒアリングを通じた実態把握、利用状況の定期的な確認と変化の追跡といったアプローチが有効です。
では、実際にどのようなガイドラインを設計すればよいのでしょうか。外部の指針も参考にしながら、現実的な落とし所を考えます。
AIガバナンスの国際的な枠組みであるNIST（米国国立標準技術研究所）のAIリスクマネジメントフレームワークや、IPA（情報処理推進機構）の生成AIガイドラインは、リスクベースの整理を重視しています。全てのAI利用を一律に扱うのではなく、用途や情報の機微性、影響度に応じて分類し、それぞれに適した統制レベルを設定するという考え方です。
具体的には、下記のような分類が考えられます。
ガイドラインについて先述した通り、現場が迷ったときに立ち戻れる判断基準を示すことが重要です。「この業務でAIを使ってよいか」「この情報を入力してよいか」といった判断を現場が自律的にできるよう、次のような基準を明示することが求められます。
上記のような基準や判断の根拠が示されていることで、現場でのAI利用に統制の基準を設けることができるようになります。
また、技術やサービスの進化を前提に、定期的な見直しを組み込むことが不可欠です。完璧な制度を一度で作るのではなく、小さく始めて改善を重ねましょう。その姿勢こそが持続可能な統制につながります。
シャドーAI問題は、「禁止か許容か」という単純な対立構図では整理できません。自然発生する構造的背景、全面禁止と全面許容それぞれの副作用、そして技術的統制の限界を踏まえる必要があります。
本質的に意識すべき論点は「どこまでを許容し、どこからを管理対象とするのか」という点にあります。AI利用を撲滅することを目標にするのではなく、「AIツールを使っている前提」で可視化し、リスクに優先順位を付け、情シスと現場の合意を設計すること。それが、現実的な第一歩といえるでしょう。
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