生成AI導入セキュリティチェックリスト【企業向け21項目】

使い方

担当者だけで埋めず、情報システム・セキュリティ・法務・利用部門で確認してください。「未確認」が1つでもあれば、導入判断の前に担当者と期限を決めます。

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まずは現在確認できている項目にチェックしてください。

01 目的・責任・ルール誰が、何のために、どこまで使うかを先に固定します。

利用目的と対象業務を文書で定義している 「便利そうだから導入」ではなく、対象業務と期待する効果を限定する。 導入責任者と運用責任者を決めている 事故時の停止判断、ベンダー連絡、社内報告の担当を明確にする。 禁止用途と人による承認が必要な用途を定義している 採用、与信、法務判断など、AIだけに決定させない業務を決める。 従業員向けの利用ルールと相談窓口がある 禁止だけで終わらせず、安全に使える公認環境を示す。

02 データ・プライバシー何を入力できるか、入力後どこへ行くかを確認します。

入力してよい情報と禁止情報を分類している 個人情報、顧客情報、未公開コード、営業秘密などを明示する。 入力データが学習に利用される条件を確認した 個人向けと法人向け、Web画面とAPIで条件が異なる場合がある。 保存期間と削除方法を確認した 契約終了後やアカウント削除後も含めて確認する。 データの処理・保存地域と越境移転を確認した 自社の規程、顧客との契約、法令上の要件と照合する。 RAGや連携先データのアクセス範囲を制限できる 検索対象や共有範囲が、元システムの権限を越えないようにする。

03 ID・権限・外部連携AIに与える権限を、実際に必要な範囲まで絞ります。

会社管理のアカウントとSSO・MFAを利用する 個人アカウントでの業務利用を避け、退職・異動時に停止できるようにする。 管理者と一般利用者の権限を分離している 設定変更、データ接続、プラグイン追加の権限を限定する。 AIエージェントのツール実行権限を最小化している メール送信、ファイル削除、決済などの高リスク操作は承認を必須にする。 プラグイン・MCP・外部APIの提供元と権限を確認した 追加機能を別の委託先・サプライチェーンとして審査する。

04 検証・監視・インシデント対応誤動作する前提で、発見と停止の手段を用意します。

実データを使う前に限定環境でテストした プロンプトインジェクション、情報漏えい、不適切出力を想定して試す。 重要な出力は人が確認する運用になっている AIの回答を事実確認せず顧客対応や意思決定に使わない。 利用ログと管理操作ログを取得・保存できる 誰が、いつ、どの機能を使ったかを事故調査できる状態にする。 異常時に停止・隔離・報告する手順がある APIキー失効、連携解除、利用停止、影響確認の順序を決めておく。

05 契約・ベンダー・継続運用導入時だけでなく、仕様変更と終了時まで管理します。

利用規約、DPA、セキュリティ資料を確認した 免責、データ利用、再委託、事故通知、監査情報を確認する。 SOC 2やISO 27001等の対象範囲を確認した 認証の有無だけでなく、利用するサービスが監査範囲に含まれるかを見る。 モデル・規約・データ利用条件の変更を追跡できる 定期確認の担当と頻度を決め、変更時に再審査する。 サービス停止・契約終了時の移行方法を決めている データ回収、削除確認、代替サービス、業務継続手順を用意する。

このチェックリストの根拠

以下の公的・国際的ガイドラインを参照し、中小企業を含む日本企業の導入審査で使いやすい粒度に編集しています。適合を保証する監査表ではありません。

基準日: 2026年7月31日