シャドーAIとは

従業員が自社の承認を得ないまま、業務で生成AIを使う動きが広がっています。管理の外にあるこうしたAIはシャドーAIと呼ばれ、情報漏えいの入り口になりかねません。

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「情報セキュリティ10大脅威2026」でも、「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が組織向けの脅威として3位に初めて選ばれました。シャドーAIとは何を指すのか、定義・問題の核心・利用の形態という3つの角度から解説します。

参照元：IPA｜情報セキュリティ10大脅威 2026

シャドーAIの定義と「野良AI」との関係

シャドーAIとは、企業のIT部門やセキュリティ部門の許可も監視もないまま、従業員が独自の判断で無許可のAIツールを業務に使う行為や状態を指します。たとえば、企業が契約も承認もしていない対話型AIのChatGPTやGeminiに、業務の機密データを入力するケースが代表例です。

分かれ目は、企業がその利用を承認し、管理下に置いているかどうかにあります。同じChatGPTでも、正式に契約して承認したうえで使うのであれば、シャドーAIには当たりません。無許可か承認済みか、この違いが両者を分けます。

問題の本質は「管理外での利用」にある

問題は、AIを使うこと自体ではありません。誰がどのツールに何を入力し、その出力をどう使ったのかを、企業が把握できない点にこそ本質があります。従業員が個人アカウントで業務にAIを使っていても、企業がその事実に気づけないことは、IPAもリスクとして挙げています。

利用の実態が見えなければ、情報漏えいなどが起きたときに、どの経路で何が漏れたのかをたどれません。原因を特定できなければ、同じ失敗を防ぐ手立ても打てないまま残ります。使われ方を把握できているか。ここがシャドーAI対策の出発点です。

シャドーAIに含まれる利用のかたち

無許可でのAI利用は、対話型AIに文章を打ち込む場面だけにとどまりません。従業員が個人契約のアカウントを業務に流用したり、SaaS（クラウド型ソフト）に後から付いたAI機能を無断で使ったりする行為も含まれます。

ブラウザ拡張機能で文章を自動生成する使い方も同じです。人の指示を待たず自ら動くエージェント型AIも、管理の対象から外せません。詳細は関連記事「AIエージェントのセキュリティリスクと対策｜企業が押さえるべき脅威と安全な導入方法」で取り上げています。

シャドーITとの違いと管理対象の広がり

シャドーAIは、承認を得ないIT利用をまとめて指すシャドーITの一種です。ただし、AIはただ保存や共有をするだけでなく、入力された内容を読み取って推論し、外部サービスと連携したり、みずから処理を実行したりします。

この働きがあるぶん、目を配るべき範囲はシャドーITより広がります。両者の違いを、主な対象・漏えい経路・権限管理・監査という4つの観点で下表にまとめました。

シャドーAIが広がる背景

広がりを支えているのは、一部の従業員に限った特別な事情ではありません。誰もが高性能な生成AIを気軽に使えるようになり、少しでも仕事を早く進めたいと望んでいます。こうした自然な流れの中で、承認を経ないAI利用は、どの職場でも起こりえます。では、その広がりを後押ししている力は、どこにあるのか。

ここでは、手軽に使えるツールの普及、善意や効率化という動機、そして国内での利用拡大という3つの角度から、順に掘り下げます。

誰でも使える無料の生成AIの普及

高性能な生成AIに、誰もが手軽に触れられる時代になりました。かつては専門知識や高価な環境が欠かせなかった技術も、いまはブラウザを開くだけで、対話しながら文章作成やデータ分析に使えます。

こうした状況は「AIの民主化」と呼ばれ、IT部門やセキュリティ部門を通さずに、従業員が個人でAIツールをすぐ導入できる点が課題として挙げられています。承認の手続きを待たずに使い始められるからこそ、企業が把握しないままの業務利用が生まれやすくなります。手軽さそのものが、シャドーAIの土壌になっているのです。

悪意ではなく善意や効率化から生じる

引き金になるのは、多くの場合、悪意ではありません。従業員は、作業を早く終わらせたい、成果物の質を高めたいと考え、つい手近なAIに頼ってしまいます。業務を効率化したいという前向きな気持ちから、AIの利用は自然に広がっていきます。

生産性の向上や、反復作業を自動化したいという思いも、シャドーAIが生じる大きな原因です。こうした善意が根にある以上、使った人を責めるだけの対応では、同じ行動がまた繰り返されます。効率への欲求を受け止める正規の手段を示すことが、遠回りに見えて近道になります。

国内企業に広がる生成AIの業務利用

国内でも、生成AIを使う人は着実に増えています。総務省の令和7年版情報通信白書によると、日本で生成AIを使った経験がある人の割合は、2023年度の9.1%から2024年度には26.7%へ伸び、20代では44.7%に達しました。

IPAも、国内でAIの積極的な利用が進んでいると指摘します。一方で、漏えいのリスクは見過ごせません。IBMの調査では、従業員の38%が許可を得ないままAIツールへ機密情報を共有していました。利用がこれだけ広がり、漏えいの火種を抱える以上、シャドーAIへの対策は欠かせません。

参照元：総務省｜令和7年版 情報通信白書（個人・企業におけるAI利用の現状）

シャドーAIがもたらすリスク

シャドーAIの怖さは、便利さの裏で企業に具体的な実害をもたらす点に表れます。うっかり入力した一文が機密の流出につながることもあれば、担当者が知らないうちに法令違反を招いてしまうこともあります。誤った出力を信じ込んで重要な判断を誤る危険や、機密度の高い情報を扱う立場ならではのリスクも見過ごせません。

しかもその影響は、入力した本人だけにとどまらず、取引先や企業全体、さらには社会的な信用にまで及びます。

機密情報の外部への流出

シャドーAIで最も警戒すべきなのは、社外に出せない情報が、AIを通じて外部へ流れ出すことです。組織の外に持ち出せない業務データや資料も、プロンプトやファイルとして生成AIに入力すれば、そのまま社外へ渡ります。

Infosecurity Magazineが報じたCybSafeらの調査では、勤務先に無断でAIへ業務情報を共有した従業員が3分の1を超えました。名前や社名を伏せても油断はできません。案件の時期や地域、仕様を重ねれば、取引先を推測される場合もあります。入力した瞬間に、情報は自社の手を離れます。

参照元：Over a Third of Employees Secretly Sharing Work Info with AI｜Infosecurity Magazine（2024年9月26日、CybSafe／NCA調査）

入力データの学習利用とコンプライアンス違反

入力した内容が、そのまま消えるとは限りません。無料や個人向けのプランでは、打ち込んだ文章がAIの学習に使われる場合があり、規約や設定を確かめずに使うと危うくなります。さらに重いのが、法令に触れるおそれです。

個人情報を所管する個人情報保護委員会は、本人の同意なく個人データを生成AIへ入力すると、個人情報保護法に違反する可能性があると促しています。入力の前に、その事業者が入力内容を学習に使わないかを確かめる必要があります。

社内のAIガバナンスの整え方は、以下の関連記事で説明していますので、ご参照ください。

参照元：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について

誤った出力（ハルシネーション）の利用

生成AIは、事実でない内容を、もっともらしい体裁で出力することがあります。この現象はハルシネーションと呼ばれ、答えが手軽に得られる分、つい鵜呑みにしがちです。検証を省いたまま使えば、契約書や請求内容、社内の意思決定にまで誤りが波及しかねません。

米国では、生成AIが作った書面に実在しない判例が引用され、弁護士が問題視された例も報じられました。防ぐ鍵は、出力を必ず人がたしかめることです。用途ごとに、レビューの責任者をあらかじめ決めておく必要があります。

参照元：Lawyers fined for filing bogus case law created by ChatGPT｜CBS News（AP, 2023年6月23日）

管理職・役員による高リスクな利用

同じAIの使い方でも、立場によって危うさは変わってきます。経営会議の資料や人事情報、未公表の計画を日常的に扱う管理職や役員は、たった一度の入力が会社全体へ及ぼす影響が大きくなります。一般の従業員と同じ注意喚起だけでは、こうした層の利用を十分に抑えられません。

「この資料は入力してよい、この情報は禁止」といった、業務の場面ごとの線引きを具体例で示す必要があります。役職が上がるほど、扱う情報の重さに見合った基準をあらかじめ用意しておくべきです。

シャドーAIによる情報漏洩の実例

シャドーAIによる漏えいは、想像上のリスクではありません。海外では、大手企業のエンジニアが不具合を調べようと社内のソースコードを外部のAIに貼り付けたり、担当者が会議の録音を議事録にしようとそのまま入力したりして、機密が社外へ流れた事例が報じられています。どれも、コードの改善や議事録づくりといった、ふだんの業務の延長です。

しかも、これは一部の不注意な人だけの問題ではありません。米国のAI企業がまとめた調査によると、業務で生成AIにデータをコピー＆ペーストして入力している人が77%にのぼり、そのうち82%は組織が管理していないアカウントからの入力でした。企業の目が届かないまま、大量の情報が日々AIへ渡っている実態がうかがえます。

見落としてはならないのは、特定のAI製品が危ないという話ではない点です。データの分類や権限、教育、承認の手順が欠ければ、どのサービスでも同じことが起こります。悪意のない一手間が、機密を社外へ運んでしまうのです。

参照元：Bloomberg｜サムスン、従業員の生成AI利用を禁止－ChatGPT経由でデータ漏れる

シャドーAI対策の進め方

シャドーAI対策と聞くと、まず「全面禁止」を思い浮かべるかもしれません。ところが、頭ごなしに禁じるだけでは、利用が見えないところへ潜り、かえって事故の把握を難しくします。

より現実的な進め方は、入力してよい情報の線引き、利用実態の可視化、そして社内データを外に出さない正規の環境づくりという順序で進みます。禁止を出発点にせず、安全に使える道を整えることが、遠回りのようでいて着実な一歩になります。

一律禁止だけでは管理外の利用が増える

AIの利用をひとまとめに禁じれば、リスクは消えるように思えます。しかし現実には、禁じられた従業員は私用端末やテザリングに切り替え、企業の目が届かない場所で使い続けてしまいます。見えないところへ潜った利用は、事故が起きても報告されにくくなります。

IPAは「情報セキュリティ10大脅威2026」の解説書で、報告をためらわせる一律で過剰な懲罰を避け、声を上げやすい環境づくりが要ると指摘しています。禁じるべき区分は示しつつ、リスクの低い業務には安全な代替手段を用意する二段構えが、管理外の利用を減らします。

参照元：情報セキュリティ10大脅威 2026 解説書［組織編］（IPA）

入力してよい情報を機密度で線引きする

どんな情報でもAIに入れてよいわけではありません。まず、入力するデータを機密度で次の三つに分けます。

• ●だれでも見られる「公開情報」
• ●社外秘でも影響の小さい「社内一般情報」
• ●漏れると影響の大きい「機密・個人情報」

このうち機密や個人情報は、原則として入力しないと決めておきます。個人情報保護委員会も、個人データを含むプロンプトは利用目的の範囲内かを十分に確かめるよう求めています。重要度をどう設計するかという分類そのものは、関連記事にゆずります。まずは、AIに入れてよいか否かの判断基準をそろえることが先決です。

利用実態を可視化する最初の一手

対策の第一歩は、高価な検知ツールを買うことではありません。まず、現場に使い方をたずね、既存のアクセスログや共有状況を棚卸しするところから始められます。だれが何をどこへ共有したかをたどれば、AIへの持ち出し経路が見えてきます。

IPAも、通信ログやCASB（クラウド利用の監視ツール）を活かしてAIサービスの利用状況を把握するよう促しています。見つけた未承認利用は、いきなり遮断しないことが肝心です。まずは業務の目的を確かめ、正規環境へ移してもらいます。頭ごなしに止めれば、利用はまた地下へ潜るだけです。

参照元：情報セキュリティ10大脅威 2026 解説書［組織編］（IPA）

社内データを外に出さない正規のAI環境を用意する

未承認の利用を根本から減らす鍵は、社内のデータを外に出さずにAIを使える正規の環境を整えることです。禁止だけを重ねても、便利さへの欲求は消えません。使ってよい受け皿があれば、従業員はわざわざ危ない抜け道を選ばずにすみます。

求めたい要件は、社内文書にもとづいて回答するRAG（社内資料を検索して答えに使う仕組み）、データの所在の把握、操作ログの取得の三つです。これらがそろえば、既存の管理を保ったまま、安心してAIを業務に活かせます。

DirectCloudで実現するシャドーAI対策

本文で挙げてきた課題は、突き詰めると「自社のデータを誰がどう扱っているかを、企業がつかみきれていない」という一点に行き着きます。

法人向けクラウドストレージのDirectCloudは、その扱いを記録し、機密の共有範囲をしぼり、社内データを外に出さずAIを使えるようにする、という三つの面からこの一点に応えます。課題と機能、効果の対応は、下の表のとおりです。

誰がどのファイルを扱ったかを操作ログで追える

DirectCloudの強みは、利用者のすべての操作が記録に残る点です。取得できるログはログインやファイル操作、管理者の操作など250種類以上におよび、誰がどのファイルをいつ扱ったかを、あとから追えます。

何か起きても経緯をたどれるので、インシデントの原因究明が進むのです。担当者を区別しない共通アカウントのままでは、肝心の「誰が」を突き止められません。一人ひとりの操作を記録に残すことが、利用実態の可視化と内部統制の強化につながります。

アクセス権と共有範囲を集中管理できる

機密ファイルの持ち出しを防ぐには、誰がどこまで触れるかを細かく決められることが欠かせません。DirectCloudは7段階のアクセス権を用意し、役割に応じて閲覧や編集、ダウンロードの可否を細かく分けられます。

共有リンクにも有効期限やパスワードを設定でき、必要な相手だけに、必要な期間だけ渡せます。誰がどの範囲を共有しているかは、管理者が一元的に把握できます。権限と共有の範囲を集中して管理すれば、機密が未承認の場所へ流れ出す前に、無理なく食い止められます。

参照元：DirectCloud｜デバイス認証・IPアドレス制限などの高度なセキュリティ

社内データを外部に出さずAIを活用できる

外部のAIに機密を渡さないと業務が回らない、という板挟みを解くのがDirectCloud AIです。社内の文書にもとづいて回答するRAGに対応し、データを外部へ持ち出さずに、要約や検索、文書づくりを支援します。

参照するのはDirectCloud内で管理されたファイルだけで、ユーザーごとのアクセス権限もそのまま適用されます。閲覧できない文書がAI経由で他の人に見えてしまう心配もありません。既存のデータガバナンスを保ったまま、社内データを外に出さずにAIの力を使えます。

参照元：DirectCloud｜社内文書を安全にAI活用—DirectCloud AIが実現する高精度RAG

シャドーAI対策に取り組む企業の事例

考え方は分かっても、実際に成果が出るのかは気になるところです。DirectCloudを導入した企業や自治体では、追跡できなかった利用を記録で見えるようにしたり、職員が使っていた無料サービスを正規の環境へ置き換えたりして、シャドーAIやシャドーITの温床を着実に減らしてきました。

業種も規模も違う現場に共通していたのは、正規の受け皿を整えることが、未承認の利用を抑えるいちばんの近道だったという事実です。

追跡できなかった利用を操作ログで把握した事例

総合化学メーカー東ソーの情報システム部門から独立した東ソー情報システム様は、追跡性の課題を抱えていました。以前のオンラインストレージは共通アカウントで使われ、誰の操作かを見分けられず、操作ログも残らないため、内部統制を強めきれずにいたのです。

DirectCloudへ移した後は、先に挙げた250種類以上の操作ログにより、誰が何をしたかをたどれるようになりました。怪しい記録のある利用者をすぐ無効にするなど、有事の調査もしやすくなり、追跡性と内部統制の両方が確かなものになっています。

無料サービスの無断利用を正規環境で解消した事例

茨城県のひたちなか市役所様では、大容量ファイルの分割送付が手間となり、その不便さから職員が無料のファイル共有サービスを使ってしまうことがありました。無断で使われる分、内部統制は効かず、1,000名を超える職員を抱えるため課金制のサービスも選びにくい状況でした。

DirectCloudの共有リンク機能を活用してからは、容量を気にせずファイルを受け渡せるようになり、無料サービスに頼る理由そのものがなくなりました。正規の受け皿が整った結果、無断利用が抑えられ、シャドーITの抑制につながっています。

個人向けストレージから脱却し統制を強めた事例

立体駐車場のメンテナンスなどを手がけるファムは、取引先とのやり取りに無料の個人向けストレージを使っており、セキュリティ面の不安を抱えていました。個人情報の取り扱いを認証するプライバシーマークに合わせて、運用の見直しにも迫られていたのです。

導入の決め手は、監査に耐えるセキュリティと、ユーザー数無制限で全従業員に配れる点でした。DirectCloudへ切り替えてからは、従業員が以前の無料サービスを使わなくなり、未承認の利用が抑えられました。監査にも対応できる統制を、無理なく実現しています。

まとめ

シャドーAI対策は、生成AIの利便性を手放さずに情報漏洩を防ぐための鍵となります。無料で高性能なAIを誰もが使える今、悪意のない何気ない入力が、機密の流出や法令違反、誤った出力の利用につながりかねません。だからこそ、頭ごなしの禁止ではなく、入力してよい情報の線引き、利用実態の可視化、そして社内データを外に出さない正規の環境づくりが、現実的な答えとなります。

操作ログによる追跡やアクセス権の集中管理、社内文書を安全に扱えるDirectCloud AIを備えたDirectCloudを活用すれば、統制とAI活用を両立できます。正規の受け皿を整えることで、リスクを抑えながら、AIの力を安心して業務に活かせるでしょう。