企業のセキュリティインシデント対応やリスク評価において、最近、以下のような懸念が挙げられる傾向にあります。
「Copilot for Microsoft 365を導入したいが、情報漏洩が不安だ」
「AIが社内の機密情報を学習し、社員に共有してしまうのではないか」
Copilot for Microsoft 365の導入には業務効率化のメリットがある一方、AIの利用に不安を感じるケースも少なくありません。しかし、適切な対策を講じることで、Copilot for Microsoft 365を安全に利用することが可能です。
Microsoft Purviewは、Copilot for Microsoft 365の利用における情報漏洩リスクを軽減するための有効な手段です。Purviewを導入することで、AIに対するアクセス制御や監査が可能になり、より安全な運用が実現します。
本記事では、情報漏洩対策の観点から、Purviewを活用してCopilot for Microsoft 365を安全に利用するための仕組みと具体的なアプローチについて論理的に解説します。セキュリティを「禁止するためのブレーキ」ではなく、「安全に加速するためのハンドル」として捉え直す視点を提供します。
Copilot導入の課題「セキュリティ不安」
まず、Copilot for Microsoft 365の導入における「不安」の要因を整理します。リスクを明確に評価することで、優先順位をつけた対策の検討が可能になります。
「AIが勝手に学習する」という誤解
「Copilotに入力したデータや社内ドキュメントが、MicrosoftのAIモデルの学習に使われ、他社の回答に反映されるのではないか」という懸念がよく聞かれます。
Copilot for Microsoft 365は、組織のデータを基盤モデル（LLM）の学習には使用しません。 組織のデータ領域にあるデータは、組織内でのみ処理されます。社内の情報が、競合他社のCopilotの回答として出力されることはありません。
では、実際のリスクはどこにあるのでしょうか。
リスクは「過剰共有（Oversharing）」
ネットワークセキュリティや情報漏洩対策の観点から警戒すべきは、外部への漏洩ではなく、社内での「見えすぎてしまう」問題です。
例えば、ファイルサーバーに本来は役員しかアクセスできない「役員報酬一覧.xlsx」というファイルが、設定ミスで全社員閲覧可能になっていたと仮定します。これまで、ファイルの存在に誰も気づきませんでした。
しかし、Copilot for Microsoft 365を利用すると、社員が「給与について教えて」と質問した場合、AIがそのファイルを検索し、回答として提示してしまう可能性があります。これはAIの欠陥ではなく、管理されていなかった「過剰共有（Oversharing）」という潜在リスクが、AIによって顕在化したものです。
禁止するのではなく「ガードレール」を作る
このリスクを考慮して「AI導入を見送る」のではなく、信号機を設置し、ガードレールを整備するように、情報へのアクセスを適切に管理することが重要です。
Purviewは、社内の情報の交通整理を行うためのプラットフォームです。どの情報を誰に見せていいのか、どの情報はAIが触れてはいけないのかを定義し、管理します。以下に、Purviewを活用するための具体的なアプローチを5つ紹介します。
処方箋①：AIに「機密」を教える『感度ラベル』の仕組み
Purviewの機能である「感度ラベル（Sensitivity Labels）」は、ファイルにデジタルなシールを貼る機能です。
ファイルにシールを貼るだけでAIが情報を制限
物理的なオフィスでは、極秘書類には「社外秘」というスタンプを押したり、鍵付きのキャビネットに入れたりします。感度ラベルは、それをデジタル空間で行うものです。
WordやExcel、PowerPointなどのファイルに、「一般」「社外秘」「極秘」といったラベル（シール）を貼ります。このラベルには、制御機能が備わっています。
例えば、「極秘」ラベルが貼られたファイルに対して、「Copilotはこのファイルの内容を回答に使ってはいけない」というルールを適用したり、「このラベルがついたファイルは、特定のメンバーしか開けない」と設定したりできます。
これにより、ファイルが誤った場所に保存されていても、ラベルが貼られている限り、Copilot for Microsoft 365は情報へのアクセスを制限します。
暗号化されたデータはCopilotも読み取れない
感度ラベルには、ファイルを暗号化する機能があります。
暗号化されたファイルは、許可されたユーザーのアカウントで認証しなければ内容を閲覧できません。Copilot for Microsoft 365も同様に、ユーザーの権限を代行してデータにアクセスします。そのため、ユーザー自身が暗号化を解除して閲覧できる権限を持っていなければ、Copilotもそのデータを読み取ることができません。
これにより、「AIが機密情報を読み取る」事態を防ぐことができます。
ユーザーの手を煩わせない自動ラベリング
Purviewの自動ラベリング機能を利用することで、「マイナンバー」や「クレジットカード番号」、「社外秘プロジェクトコード」が含まれるファイルを検知し、自動的に「機密」ラベルを貼ることができます。システム側で自動的に情報へのアクセスを制限し、情報漏洩対策を強化します。
処方箋②：今のアクセス権限がそのまま「AIの常識」になる
AI導入に際して、新しいセキュリティルールをゼロから構築する必要があると考えられがちです。しかし実際には、既存の強固な基盤を活用することが、最も効率的かつ安全なアプローチとなります。
Copilotはユーザーが見られないものは見ない
Copilot for Microsoft 365のセキュリティモデルにおける最大の原則は、「ユーザーの権限（アクセス権）と同一の範囲で動作する」という点です。これを「セキュリティ・トリミング」と呼びます。
例えば、一般社員がアクセス権を持たない「役員会議議事録」や「人事評価フォルダ」の情報は、その社員がCopilotにどんな質問をしても、回答のソースとして使用されることはありません。Copilotはあくまで「そのユーザーのデジタルな助手」として振る舞い、ユーザー自身が見ることのできない情報を勝手に持ってくることは技術的に制限されています。
「継承」されるセキュリティポリシー
SharePoint Online、OneDrive for Business、Microsoft Teamsで現在設定されている閲覧権限（ACL：アクセスコントロールリスト）は、Copilot for Microsoft 365にもそのまま継承されます。
つまり、これまで運用してきた「ファイルサーバーのアクセス権管理」や「Teamsチームのメンバー管理」が、そのままAIのガードレールとして機能します。AI専用の特別な権限設定を追加で行う必要はなく、既存の運用を維持することが基本となります。
SharePointサイトの権限棚卸しがAI対策になる理由
一方で、Copilot for Microsoft 365の導入は、形骸化していたアクセス権限を見直す絶好の機会となります。
多くの組織で、「とりあえず全員閲覧可（Everyone）にしておこう」といった設定が放置されているケースは珍しくありません。これまでは誰も検索しなかったため問題になりませんでしたが、AIの強力な検索・要約能力によって、意図せず情報が露見するリスク（オーバーシェアリング）が顕在化する可能性があります。
Microsoft Purviewの機能を活用すれば、機密情報が含まれているにもかかわらずアクセス権が広すぎるサイトを特定できます。AI導入をトリガーとして社内の権限整理（棚卸し）を行うことは、結果として組織全体のセキュリティポスチャ（体制）を強化することに繋がります。
処方箋③：AIとの対話を可視化する「監査ログ」
「AIと社員が何を話しているか分からないブラックボックス状態」は、管理者にとって最大のリスク要因です。しかし、適切なツールを用いれば、AIとの対話は完全に透明化できます。
「いつ」「誰が」「どんなプロンプトを」投げたか
Microsoft Purview Audit（監査）機能を使用することで、Copilot for Microsoft 365に対するインタラクションを詳細なログとして記録・保存できます。
具体的には以下の情報を追跡可能です：
- いつ（タイムスタンプ）
- 誰が（ユーザーID）
- どのようなプロンプトを送信したか（入力内容）
- AIがどのファイルを参照して回答したか（参照リソース）
これにより、例えば退職予定者が「顧客リストをすべて抽出して」といった不審なプロンプトを入力していないか、あるいはハラスメントやコンプライアンス違反に関わる不適切な利用が行われていないかを確認することができます。
ブラックボックス化させないための追跡機能
万が一、情報漏洩の疑いが生じた場合でも、ログが保全されていれば迅速な事実確認や情報漏洩経路の特定が可能です。「AIが勝手にやった」という曖昧な状況を排除し、いつどのような指示に基づいて出力されたのかを客観的な証拠として提示できる体制は、企業のリスク許容度を大きく向上させます。
リスクのある利用傾向を早期に発見する
監査ログは事後対応のためだけではありません。特定のキーワードやパターンを含むプロンプトを検知し、管理者にアラートを通知する設定も可能です。
また、「操作が監視・記録されている」という事実をポリシーとして社内に周知することは、内部不正や安易な利用に対する強力な抑止力として機能します。
処方箋④：データライフサイクル管理で「不要データ」を整理
データの整理整頓（データハイジーン）は、セキュリティ対策であると同時に、AIの回答精度（グラウンディング）を高めるための重要な施策です。
古いデータがAIの回答精度を下げるリスク
企業内には、数年前の古いマニュアル、更新されていないドラフト版、重複したファイルなど、不要なデータ（ROTデータ：Redundant, Obsolete, Trivial）が大量に蓄積されていることが一般的です。
これらのデータは、万が一の漏洩時の被害を拡大させるだけでなく、AIにとっては「ノイズ」となります。例えば、Copilotが最新の就業規則ではなく、5年前の古い規定を参照して回答してしまうと、業務上の混乱を招きかねません。
保存期間ポリシーで自動的に廃棄・アーカイブ
Microsoft Purview Data Lifecycle Management（データライフサイクル管理）を使用すれば、データの保存と廃棄を自動化できます。
- 「作成から7年経過した財務データは自動削除する」
- 「プロジェクト終了後、3年経過したTeamsのチャットログは廃棄する」
- 「特定のラベルがついた文書は永久保存する」
といったルールをポリシーとして適用することで、手動での削除に頼らず、法的要件を満たしつつ不要なデータを削減できます。
セキュリティと業務効率の向上
データを減らすことは、攻撃対象領域（アタックサーフェス）を縮小させ、セキュリティリスクを低減させます。同時に、AIが探索すべき情報源が「現在有効なデータ」に絞り込まれるため、回答の正確性と関連性が向上します。これは、セキュリティと生産性の両立を実現する理にかなったアプローチです。
処方箋⑤：まずは「特定部署・特定データ」から始める
セキュリティ対策において「ビッグバン導入（全社一斉展開）」はリスクが高すぎます。段階的なアプローチが成功の鍵です。
全社一斉導入ではなく段階的な展開を
Microsoft PurviewもCopilot for Microsoft 365も、適用範囲を柔軟に制御できます。まずはIT部門やDX推進チーム、あるいは特定のプロジェクトなど、リテラシーが高くリスク管理が可能な小規模なグループから導入を開始することを推奨します。
Purviewの適用範囲を絞ってテストする
感度ラベルの設定やDLP（データ損失防止）ポリシーについても、いきなり全社に強制適用するのではなく、まずはテストグループで「シミュレーションモード」などを活用して検証します。
- 業務の阻害要因（フォルス・ポジティブ）になっていないか
- 意図した通りにCopilotの参照範囲が制御されているか
- ユーザーへの通知メッセージは適切か
これらを実際の業務フローの中で確認し、チューニングを行う期間（評価フェーズ）を設けることが、混乱のない導入には不可欠です。
小さく始めて成功体験を作る
特定の部門で一定期間運用し、セキュリティを担保しながら利便性を確保できるという実績を構築することが重要です。その実績をもとに、ガイドラインを整備し、徐々に他の部門へと展開範囲を広げていく「スモールスタート」のアプローチが、最も確実な道筋となります。
まとめ：守ることは、AI活用への準備
ここまでの解説で、Purviewを使った5つのアプローチを提示しました。
- 感度ラベルでAIに「触れていい情報」を明確にタグ付けする
- 既存の権限を棚卸しし、AIの参照範囲を適正化する
- 監査ログで対話を可視化し、ブラックボックス化を防ぐ
- ライフサイクル管理でノイズとなる不要データを削除する
- スモールスタートで検証しながら段階的に適用範囲を広げる
これらの対策は、AIの利便性を損なう「ブレーキ」ではなく、AIを安全に高速走行させるための「ハンドル」や「ガードレール」です。
不安を解消して生産性向上へ
情報漏洩への懸念からAIの利用を一律に制限する判断は、競争力を低下させる機会損失に繋がる可能性があります。適切なガバナンスとツールによってリスクはコントロール可能です。恐れるのではなく、論理的に管理下におくことが重要です。
セキュリティ担当者はAI推進の「ナビゲーター」
セキュリティ専門家の役割は、AIの利用を禁止することではなく、ビジネス部門が安全にAIを活用できる環境を整えることです。データ環境の整備に課題がある場合は、まずは現状のリスク評価から始めることが推奨されます。
次のステップ：データ現状の把握
自社のデータがどこにあり、誰がアクセスでき、どのように分類されているか。まずはその「現状」を把握することが、安全なAI活用の第一歩です。
さらに高度な運用を目指す場合、以下の視点も重要になります。
- Purviewで、AIに「触れていい情報」を効率的に管理する
- 既存の権限を整理し、AIによる過剰なアクセスを防ぐ
- 監査ログとDSPMで、AIとの対話やリスク状態を可視化する
- Security Copilotエージェントを活用し、リスク検知と対応を自動化する
- スモールスタートで、特定部署から検証しながら範囲を広げる
これらの対策は、AIの利便性を損なうものではなく、組織が自信を持ってAI活用を推進するための基盤となります。
不安を解消して生産性向上へ
前述の通り、AI利用の制限は競争力低下のリスクになり得ます。Purviewの最新機能を用いて適切なガードレールを設定することで、リスクをコントロールしながら生産性をさらに向上させることができます。
セキュリティ担当者はAI推進の「ナビゲーター」
セキュリティ専門家の役割は、単なるゲートキーパー（門番）から、安全なAI活用を先導するナビゲーターへと進化しています。Security CopilotなどのAIツールを活用し、より高度で効率的なセキュリティ運用を実現することが求められます。
次のステップ：データ現状の把握
具体的なアクションとして、まずはMicrosoft Purviewのポータルにアクセスし、DSPMのダッシュボードで自社のデータセキュリティ状況を確認することから始めるのが有効なアプローチとなります。
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