社内AIチャット導入のセキュリティチェックリスト15項目

社内AIチャットには、就業規則・経理手順・情報システムの設定手順といった「外に出てはいけない資料」を取り込みます。だからこそ導入判断は、機能や価格の前にセキュリティの確認から始めるべきです。この記事では、情シスがベンダーに確認すべき事項を「アクセス制御」「データの取り扱い」「運用管理」の3分類・15項目のチェックリストに整理しました。

なぜ社内AIチャットは事前確認が不可欠なのか

社内AIチャットが一般的なSaaSと異なるのは、次の2点です。

• 取り込む情報の機密度が高い: 規程・手順書・FAQには、社外秘の運用情報や内部統制に関わる記述が含まれます
• 利用の入口が「チャット」で広い: 全社員が日常的に使うことが前提のため、アクセス経路と利用者の管理がそのままリスク管理になります

一方で、確認すべき観点は目新しいものではありません。「誰が・どこから使えるか」「データはどう扱われるか」「導入後に誰がどう管理するか」——この3つに分解すれば、通常のクラウドサービス選定と同じ枠組みで評価できます。

チェックリスト15項目の全体像

以下が15項目の一覧です。ベンダーへの確認や社内稟議の添付資料としてそのまま使えます。

1〜4、6〜9、11〜12はサービス側の仕様として確認する項目、5・10・13〜15は主に自社側の運用として整える項目です。

アクセス制御——「誰が・どこから」を多層で絞る

アクセス制御は1つの仕組みに頼らず、層を重ねるのが原則です。具体的には「利用場所の制限」「利用者の認証」「接続元IPの制限」「SSO連携」の4層で考えます。

• 場所の制限は、チャットを設置・利用できる範囲を限定し、想定外の場所からの利用を防ぎます
• 認証は、企業ID・メールアドレス・パスワードなどで利用者本人を特定します。誰が何を質問したかを後から追える前提にもなります。パスワードだけに頼らず、認証アプリなどの二要素認証を組み合わせられるかも確認します
• IP制限は、社内ネットワークやVPN経由に接続元を絞る層です
• SSO連携は、既存の社内認証に相乗りすることで、アカウントの発行・停止を人事情報と連動させやすくします

すべてを必須にする必要はありませんが、「どの層を使うか」を選べるサービスであることが重要です。

参考までに、私たちが提供するPersora Connectの対応は次のとおりです（2026年10月28日時点。いずれも全プラン標準）。

• 場所の制限: チャットを設置できるサイトを限定できます
• 認証: 企業ID・メールアドレス・パスワードに加えて、二要素認証（認証アプリの6桁・回復用コード10個）を使えます。企業として全員に必須にすることもできます
• 接続元IPの制限: 管理画面と社員向けの画面（チャット・社員ポータル・下書き）を、指定したIPアドレスからだけ使えるようにできます
• SSO: Google Workspace でのログインに対応しています（企業ごとに登録したドメインのアカウントだけ。個人の Gmail は不可）。Google Workspace をお使いでない企業は、パスワードと二要素認証で利用者を限定します
• 管理画面のセッション: スクリプトから読めない Cookie に置き、ブラウザを閉じると終わります

接続元IPの制限と Google Workspace でのログインは、利用申込書でご指定いただき、当社が設定します。

データの取り扱い——学習不使用と分離を書面で確認する

データの取り扱いで特に重要なのは項目8と9です。

• AIの学習に使われないこと: 取り込んだ資料や社員の会話が、AIモデルの学習データとして再利用されない仕様かどうか。営業資料の記載だけでなく、契約書・利用規約のレベルで確認してください
• 契約間のデータ分離: 自社のナレッジや会話ログが、他社の環境から参照され得ない構造かどうか

参考までに、Persora Connect では、通信を HTTPS（HSTS）で暗号化し、管理画面・社員の画面・会話の通信はブラウザのキャッシュに残しません。当社は資料や会話を学習に使いません。生成AI（Google Cloud の Vertex AI）も規約で学習に使いません。

社員向けに文章の下書きを作る業務AIを使う場合は、持ち出す前の点検も確認項目になります。Persora Connect では、下書きを書き出す前に、マイナンバー・クレジットカード番号・銀行口座番号らしき番号と、会社が登録した語（取引先名など）を自動で確かめ、「通す（記録だけ）」「理由を書かせる」「止める」のどれにするかを会社が選べます。書き出しは記録に残ります。番号の形で判断するため、誤検出や見逃しはありえます。

質問するたびに資料の抜粋がどの生成AI事業者に送られ、どこで処理され、いつまで残るのか（送り先・処理地域・保存期間）は、AIチャットボットのデータはどこへ行くか｜導入前に確認したい6項目で詳しく整理しています。

なお、回答の仕組みそのものもリスクに関わります。自社の資料だけを根拠に回答するRAGという方式であれば、AIが一般知識で推測した誤った社内情報を「それらしく」答えてしまうリスクを構造的に抑えられます。仕組みの詳細はRAGとは何か——自社の資料だけで答えるAIの仕組みで解説しています。

運用管理——導入後に効いてくるのはこの5項目

セキュリティ事故の多くは、仕組みの穴よりも運用の放置から生まれます。導入前に次の体制を決めておきましょう。

• 退職者の即時停止（項目11）: 管理画面の操作1つで停止できるか確認し、人事のオフボーディング手順に組み込む
• ログの保持と閲覧（項目12）: 保持期間の明示と、管理者による閲覧手段。たとえば「原則1年保持・管理画面で閲覧可」のように条件が明文化されているかを見ます
• 管理責任者の設定（項目13）: ナレッジ更新・アカウント管理・ログ確認の責任者を1人決める
• 定期確認（項目14）: 月次などでログと回答内容を確認する習慣を作る
• 未回答の改善体制（項目15）: 答えられなかった質問を確認し、ナレッジを更新する運用。品質改善とリスク検知を兼ねます

確認の道具がそろっているかも見ておきましょう。参考までに、Persora Connect では次のものを管理画面で見られます。

• 会話ログ: 期間を指定して、利用者ごとに閲覧・CSVで書き出せます。既定で1年保存し、期限を過ぎた本文は削除します（契約で変更可）
• 操作の記録: 管理画面のサインイン（失敗も）・資料・設定・ユーザーの変更・会話ログの閲覧と書き出し、社員による下書きの書き出しとチャットへのファイルの添付を、誰が・いつ・どこから（接続元IP）操作したかとあわせて記録し、検索・CSVで書き出せます（1年保存し、期限を過ぎたものは削除）。短い時間に多くの書き出しがあれば、管理者にメールで知らせます
• 当社（運営者）の操作: 当社がサポートのためにお客様の管理画面に入るときは、運営者ごとの本人確認の上で、60秒・1回限りの入場券と1時間のセッションを使います。その操作もお客様の操作の記録に残ります

生成AIである以上、誤回答の可能性はゼロにはなりません。だからこそ「資料に無いことは答えず、担当者へ案内する」設計を選んだうえで、人が定期的に確認する運用を組み合わせることが現実的な対策になります。

チェックリストを選定プロセスに組み込む

実務では、このチェックリストをRFPや比較表の評価軸としてそのまま使い、各項目に「対応可否」と「根拠（仕様書・規約の該当箇所）」を記入してもらう形が確実です。費用や課金方式の比較観点は社内ヘルプデスクAIの費用相場と失敗しない選び方と併せてご覧ください。セキュリティと費用の両面が揃って、初めて稟議に耐える選定になります。