シャドーAI

組織が承認・管理していない生成AIなどのAIサービスを、従業員が業務で利用している状態。

概要

シャドーAIは、組織が利用を承認・把握・管理していないAIサービスを、従業員が業務で使っている状態です。

代表例は、個人アカウントの生成AIへ業務上の文章、データ、ソースコードなどを入力することです。単発の質問でも、業務データを外部サービスへ送信した時点で、保存、二次利用、削除、契約、監査の問題が生じます。

シャドーAIはシャドーITの一種ですが、AIの入力と出力に関する追加のリスクがあります。

具体例

• 個人アカウントの生成AIへ社内文書を貼り付けて要約する
• 顧客情報を含む文章の作成や翻訳を依頼する
• 非公開のソースコードやログを入力してデバッグする
• 未承認のAI議事録、文字起こし、翻訳サービスを会議で使う
• ブラウザ拡張機能へ閲覧中の業務データを読み取らせる
• AIエージェントへメール、クラウドストレージ、リポジトリへの権限を与える
• AIの生成結果を確認せず、設計書、顧客回答、プログラムへ使用する

AIとの会話画面だけでなく、AI機能を組み込んだSaaS、IDE拡張、議事録ツール、検索サービスなども対象になります。

シャドーITとの違い

なぜ発生するのか

• 文章作成、要約、調査、コーディングを短時間で進められる
• 無料または個人アカウントですぐ試せる
• 組織が利用可能なAIを提供していない
• AI利用のルールが不明確、または現実の業務に合っていない
• 正式な導入や審査より技術の変化が速い
• 「質問しただけ」であり、外部サービスへデータを送った認識が薄い
• AI機能が既存製品へ追加され、利用者が外部送信を意識しにくい

シャドーAIを減らすには、AIを一律禁止するだけでなく、利用したい業務上の理由を把握する必要があります。

主なリスク

機密情報・個人情報の外部送信

プロンプト、添付ファイル、ソースコード、ログには、顧客情報、認証情報、内部URL、設計情報などが含まれる可能性があります。

「学習に使われない」契約でも、保存、監視、不正利用対策、法令対応など別の目的でデータが保持される場合があります。契約と設定を個別に確認します。

出力の誤り

生成AIは、もっともらしい誤情報を生成することがあります。未承認利用では、検証責任やレビュー手順が決まっておらず、誤った内容が成果物へ混入しやすくなります。

知的財産・契約上の問題

入力するデータの権利、生成物の利用条件、第三者の著作物との類似、顧客との秘密保持契約などを確認できていない可能性があります。

アカウントとログを管理できない

個人アカウントでは、退職時の停止、会話履歴の削除、アクセスログの確認、組織としての監査が難しくなります。

外部連携による影響拡大

AIエージェントや拡張機能へ広い権限を与えると、入力した文章だけでなく、メール、ファイル、ソースコードなどへアクセスできる場合があります。誤操作や悪意ある入力の影響範囲も広がります。

AIへ判断を委ねすぎる

出力を検証せず、採用判断、顧客対応、金融・医療・法務上の判断などへ利用すると、説明責任や公平性の問題につながります。

利用前に確認すること

• 組織が利用を認めているAIサービスか
• 個人アカウントで業務利用してよいか
• 入力してよい情報と禁止されている情報
• プロンプト、添付、履歴の保存期間と削除方法
• 入力データが学習・モデル改善へ使われるか
• データの保存地域や第三者提供
• 外部サービスや社内データへの接続権限
• 出力を誰が、どの基準で確認するか
• 生成物を成果物へ使った記録を残す必要があるか
• 問題が起きた場合の報告先

許可されているAIでも、すべてのデータを入力してよいとは限りません。サービスの承認と、利用方法の承認を分けて考えます。

組織側の対策

利用可能なAIと用途を示す

利用できるサービス、アカウント、入力可能な情報、禁止用途、人間による確認方法を具体的に定めます。「AI禁止」だけでは、隠れた利用や判断のばらつきを減らしにくくなります。

安全に試せる環境を用意する

組織契約、学習利用を制御した設定、アクセス制御、ログ、データ保護を備えた環境を用意します。機密情報を使わない試行と、本番業務への利用を分けます。

リスクに応じて用途を分ける

文章の下書きと、顧客データを扱う自動処理では必要な管理が異なります。データの機密性、出力の影響、外部連携、処理の自動性に応じて審査と人間の確認を変えます。

利用実態を把握する

利用者への聞き取り、ネットワーク・認証ログ、契約状況、ブラウザ拡張やSaaS連携などを確認します。発見時は、利用目的と入力されたデータを確認し、必要に応じてアカウント停止、履歴削除、インシデント報告を行います。

ルールを継続的に更新する

AIサービスの機能、契約、データ利用条件は変わります。導入時の確認だけで終わらせず、外部連携やエージェント機能の追加も含めて見直します。

エンジニアが注意する場面

• 未公開コードをAIへ入力する
• 本番ログをそのまま貼り付ける
• APIキーや接続情報を含む設定ファイルを渡す
• 顧客名や案件固有のクラス名を含むコードを送信する
• AI生成コードを依存関係・脆弱性・ライセンス未確認で採用する
• IDE拡張へリポジトリ全体の読み取り権限を与える
• AIが生成したテストだけで実装の正しさを保証する

匿名化では、氏名だけでなく、ID、URL、ログの時刻、業務条件などの組み合わせから情報を推測できないかも確認します。

参考文献

• 情報セキュリティ10大脅威 2026（IPA）
• AI事業者ガイドライン 第1.2版（経済産業省・総務省）
• Generative Artificial Intelligence Profile（NIST）
• Shadow IT guidance（英国NCSC）