AIとデータプライバシーに関する主な懸念事項

F5 Newsroom Staff

主なポイント：

• データプライバシーのリスクは、AIのライフサイクル全体に存在します。AIデータを倫理的かつセキュアに利用するには、開発と導入の各段階でこうしたリスクを把握し、対処する必要があります。
• 生成AIシステム、たとえばテキスト、画像、コード、音声の生成に使用されるLLMは、特に高いデータプライバシーリスクをもたらします。
• AIに特化した新たな規則が登場する中でも、GDPRやCCPAなどの規制は、データプライバシーを管理するための基盤となる枠組みを提供します。
• 新たな機能やユースケースが導入される中、チームはプライバシーへの影響を常に注視し、機密データをどのように保護できるかを継続的に評価する必要があります。

AIがもたらす新たなリスクとプライバシー上の懸念

人工知能（AI）はすでに実用段階に入っています。 F5 2026 State of Application Strategy Report の調査対象組織の78%が、すでに独自の推論サービスを運用しています。

AIは、組織がよりスマートかつ迅速、効率的に業務を進めるうえで役立つと期待される一方、懸念やリスクももたらします。AIシステム、特に機械学習や大規模言語モデル（LLM）を基盤とするシステムは、膨大な量のデータによって支えられています。これらのデータは、AIモデルのトレーニングやチューニング、AIエンジンの稼働に使用されます。データには、個人識別情報、行動パターン、位置情報、財務記録、医療記録などの機密情報が含まれる場合があります。AIが日常的なアプリケーションに組み込まれるにつれて、個人データの漏えいや不正利用のリスクも高まるため、AIにおけるデータプライバシーは今や重大な懸念事項となっています。

このブログ記事では、AIプライバシーの概念を取り上げ、AIがデータプライバシーに関するリスクや懸念をどのように生じさせるかを解説します。また、AIプライバシー関連法について考察し、AIアプリケーションにおけるデータプライバシーの保護方法について説明します。

AIプライバシーとは

AIプライバシーとは、AIシステムが収集、保存、処理するデータを保護するための一連の取り組みです。AIプライバシーは、個人が自身の個人データを管理できるべきだという原則であるデータプライバシーと関連していますが、独立した概念であり、重要な点で異なります。

AIシステムは膨大な量のデータを活用します。実際、取り込むデータが多いほど、精度と能力が向上する傾向があります。たとえば、GPT-6 Astraの総パラメーター数は、料金とコンテキストの詳細に基づき、約10兆と推定されています。また、収集されるデータが膨大であるため、プライバシー上の懸念が生じます。こうしたシステムは、インターネットやその他の大規模なデータリポジトリから収集されることも多い大規模なデータセットでトレーニングされるため、非公開データや個人データが使用されていないこと、また使用された場合に同意が得られていたことを確認するのは困難な場合があります。

さらに、データ収集からアプリケーションデリバリに至るAIパイプラインの大部分は自動化されているため、プライバシー保護のためのガードレールを当初からシステムに組み込んでおかなければ、データプライバシーの問題を特定することは困難です。見落としがあると、後からの対処が難しい重大なデータプライバシー上の問題につながる可能性があるため、開発者は潜在的な問題を事前に予測する必要があります。トレーニングデータセットに個人データが使用され、その本人からデータの削除を求められた場合、AIモデルにはどのような影響があるのでしょうか。

AIはその性質上、パターン認識にも極めて優れているため、関連性のないデータを組み合わせて、個人の非公開情報を高い精度で推測する可能性があります。AIは単に記憶するだけでなく、相関関係を学習します。そのため、複数の特徴を組み合わせて個人を特定したり、断片的なデータをつなぎ合わせて機密情報を再現したりするリスクが高まります。

AIシステム内のデータが匿名化されている場合でも、こうした問題は倫理面および規制面で重大な懸念を引き起こします。

AIにおけるデータプライバシーの問題

一般の人々はプライバシーを非常に懸念している一方で、自身を守る方法について十分な知識を持っていません。 Pew Researchによると、米国人の約60%は、企業が責任を持ってAIを開発・利用することを信頼しておらず、成人の71%は、AIの利用拡大によって個人情報の安全性が低下すると回答しています。実際、79%はプライバシーへの懸念からAIチャットボットを利用していません。

組織は、AIとデータプライバシーに関する規制要件だけでなく、個人データの利用方法に対する社会の受け止め方や安心感も考慮する必要があります。

AIがプライバシーリスクを生む仕組み

AIシステムは、AIライフサイクル全体を通じてデータプライバシーのリスクにさらされます。AIデータを倫理的かつセキュアに利用するには、開発から導入までの各段階で、こうしたリスクを把握し、対処する必要があります。

• データ取り込み。 AIモデルのトレーニングには大規模なデータセットが必要です。データ収集の段階では、特に医療情報、個人の財務データ、生体認証データなどの機密データが含まれる場合、データプライバシーに対するリスクが最も高くなることが少なくありません。個人データが適切な同意を得ずに収集されていたり、本人にとって十分に透明性のある方法で収集されていなかったりする可能性があります。
• AIモデルのトレーニング。トレーニング段階では、AIモデルが取り込まれたデータからパターンを学習します。個人データが同意を得て収集された場合でも、AIモデルは当初の目的を超えてそのデータを使用する可能性があります。特に、AIシステムによる自身のデータの使用方法について、誤解を招く説明を受けた、または十分な情報を得ていないと個人が感じる場合、トレーニング段階で信頼性や透明性に関する懸念が生じることがあります。たとえば、アカウント管理のために組織が自身のデータにアクセスすることには抵抗がなくても、AIシステムのトレーニングに使用されると知っていれば、情報の共有には同意しなかった可能性があります。
• 推論エンジン。推論段階では、トレーニング済みのAIモデルを使用して、新しいデータから知見や予測を生成します。この段階では、一見無害な匿名化済みの入力データに基づいて、AIシステムが個人に関する極めて正確な推論を行う可能性があるほか、トレーニングデータに存在していたバイアスが明らかになったり、増幅されたりする可能性があるため、プライバシーリスクが生じます。これは、一般公開されている情報源からインテリジェンスを収集するオープンソースインテリジェンス（OSINT）に似ています。OSINTは、公開データを戦略的な知見に変換することで、サイバーセキュリティ、脅威検知、調査、競合調査において重要な役割を果たします。ただし、OSINTは不正アクセスやハッキングを伴うものではなく、法的に問題なく一般公開されているデータのみを収集します。
• アプリケーション層。 AIアプリケーションはAIシステムの中で最も目につきやすく、アクセスしやすい部分であるため、ハッカーにとって格好の侵入口となります。攻撃者はAPIやWebサービスを悪用し、大量の機密データにアクセスする可能性があります。また、アクセス制御の不備、必要以上に情報を開示するエラーメッセージ、過度に詳細なAIの応答により、AIアプリケーションが正規ユーザーに機密データを意図せず公開してしまうこともあります。

生成AIのプライバシーリスク

生成AIシステム（テキスト、画像、コード、音声の生成に使用されるLLMなど）は、特に高いデータプライバシーリスクをもたらします。ほとんどのAIモデルは、公開インターネットから収集したデータセットを使用してトレーニングされていますが、多くの場合、情報源やコンテンツ作成者から明示的な許可や十分な説明に基づく同意を得ていません。また、収集したデータには個人を特定できる情報が含まれている可能性があり、生成AIシステムが推論時にその情報を開示するおそれがあります。

生成AIアプリケーション、特に一般公開されている文章作成アシスタント、チャットボット、画像生成ツールは、通常、対話型でWebからアクセスできます。そのため、攻撃者がモデルの動作を操作したり、制御を回避したり、制限対象、不適切、または機密性の高いコンテンツをAIに生成させたりすることを意図して入力を細工する、プロンプトインジェクションに対して脆弱です。また、ユーザーは、入力した内容がAIシステムに保存され、将来のAIモデルのトレーニングやチューニングに使用される可能性があることに気付かず、個人情報や機密情報をAIツールに貼り付ける場合があります。その結果、情報が意図せず漏えいするおそれがあります。

この2つの要因が重なると、リスクの高い状況が生じます。同意を得ずに収集されたコンテンツや機密性の高いコンテンツでトレーニングされたLLMが、プロンプトによってそのコンテンツを再生成し、個人情報を漏えいする可能性があります。また、ユーザーが意図せずプロンプトに機密データを入力し、不正なアクセスや再利用にさらされる可能性もあります。

モデル反転

モデルインバージョンは、悪意のある攻撃者がプロンプトベースのリバースエンジニアリングを通じて、モデルのトレーニングデータを抽出するために用いる手法です。極めて具体的なクエリを繰り返し実行し、その出力をつなぎ合わせることで、モデルのトレーニングデータの内容を推測します。モデルインバージョンは、顔画像の復元、患者の医療情報に関するプライバシーの侵害、重要な財務情報の推測などに利用されています。

モデル反転攻撃の標的となった組織では、モデルの再トレーニング、追加のガバナンス対策の導入、他のモデルにおける同様のリスクの評価、規制当局および影響を受けた個人への通知を行う間、システム停止や業務の中断に直面することが少なくありません。

匿名化解除と再識別

AIは、データセットを相互参照することで、匿名または仮名を使用するオンラインユーザーの身元を特定する目的にも利用できます。これにより、攻撃者は健康状態や経済状況などの機密情報を推測できます。悪意のある攻撃者は、LLMを使用してデータソースから共通点、傾向、パターンを抽出し、匿名化されたデータを実在する個人の身元と結び付けます。

AIプライバシー法

AIの導入が加速する中、各国政府は、AIシステム、特に個人データや機密データを使用または保存するシステムに伴うデータプライバシー上のリスクに対処するため、法律の制定や改正を進めています。現在、144か国が国レベルのデータプライバシー法を制定しています。一方、米国などでは、地域ごとに異なるデータプライバシー法が混在しています。これらのデータプライバシー規制のすべてがAIに特化しているわけではありませんが、ほとんどの場合、AIシステムも規制に準拠する必要があります。

データプライバシー法の例として、以下が挙げられます。

• 欧州連合一般データ保護規則（GDPR）
  GDPRでは、個人データを公正かつ透明性のある方法で、収集時に定めた明確な目的に沿って収集・利用することが求められます。組織は、データ収集を目的の達成に必要な範囲に限定し、必要な期間のみデータを保持するとともに、データのセキュリティと機密性を維持するための厳格な対策を講じる必要があります。GDPRは人工知能に明示的に言及していませんが、個人データを収集、処理、または保存するAIシステムは、GDPRの原則を完全に遵守し、AIライフサイクル全体を通じて責任あるデータの取り扱いを徹底する必要があります。
• 欧州連合人工知能法
  EU AI Actは、主要な統治機関が導入した、人工知能に関する世界初の包括的な規制枠組みです。政府による社会的スコアリングや、CCTV映像からの顔画像の無差別なスクレイピングなど、「許容できないリスク」をもたらすとみなされるAIの利用を禁止しています。さらに、採用プロセスでの履歴書選考に使用されるツールなどの「高リスク」AIシステムには、厳格な法的義務を課しています。高リスクAIシステムの開発者は、堅牢なデータガバナンスを実践し、トレーニング、検証、テストに使用するすべてのデータセットが所定の品質基準を満たすようにする必要があります。
• 米国の州規制
  California Consumer Privacy Act（CCPA）およびTexas Data Privacy and Security Actは、個人が自身の個人データをより適切に管理できるようにするものです。これらの法律では、組織が個人データをどのように収集、使用、共有しているかを知る権利、個人情報の削除を要求する権利、そのデータの販売または共有を拒否する権利など、重要な権利が定められています。
  
  Utah Artificial Intelligence and Policy Actは、特に高リスクの生成AIアプリケーションを対象としています。同法は、ユーザーが生成AIとやり取りしている場合に、AIシステムがその旨を明確に開示することを義務付け、AIを活用した体験における透明性を確保し、ユーザーが十分な情報に基づいて利用できるようにしています。

法律事務所White & Caseは、AI Watch: Global regulatory trackerを公開しています。AIのプライバシー規制に関する最新情報を把握するうえで役立つリソースです。

2026年の規制動向：FTCによる法執行

米国連邦取引委員会（FTC）は、同意を得ないデータ取り込みに対して法執行措置を講じています。その取り組みは、健康データを収集するトラッキングピクセル、機密性の高い位置情報データの販売、同意を得ていないデジタルコンテンツという3つの分野に及びます。こうした措置の多くは、オンラインのヘルスケアおよび薬局ブランドを主な対象としています。FTCの目的は、AIのトレーニングデータとして使用される可能性のある、機密性の高い消費者情報を保護することです。

違法なデータを使用してモデルがトレーニングされていたことが判明した場合、規制当局はモデルの完全な削除を命じることができます。このプロセスは「アルゴリズム破壊」と呼ばれます。

AIプライバシーのベストプラクティス

AIシステムが複雑化し、利用範囲が拡大する中、AIライフサイクル全体を通じたデータプライバシーの保護が極めて重要です。以下のベストプラクティスは、コンプライアンスの確保、ユーザーからの信頼の維持、リスクの軽減に役立ちます。

• 強固なデータガバナンスポリシーを策定する。包括的なガイドラインには、データ分類、ロールベースのアクセス制御、暗号化や仮名化などのデータセキュリティ戦略、定期的な監査、GDPRやCCPAなどの関連するデータプライバシー規制への準拠を含める必要があります。
• データ収集を制限する。AIシステムの意図された機能に必要なデータのみを収集します。データを最小限に抑えることで、データがさらされるリスクを低減できます。また、これは多くのデータプライバシー法で義務付けられています。
• 明示的な同意を得る。データがどのように収集、使用、保存されるかをユーザーに明確に伝えます。個人データを収集および使用する前に、必ず十分な説明に基づく明示的な同意を得てください。このような透明性の確保は、多くの法域で法的要件となっているだけでなく、ユーザーからの信頼向上にもつながります。
• トレーニングデータのサプライチェーンを検証する。AIモデルのトレーニングに使用するサードパーティのデータセットが信頼でき、厳格なデータプライバシー慣行に従っていることを確認します。
• 一般的なアプリケーションセキュリティのベストプラクティスに従う。堅牢なIDおよびアクセス管理、転送中および保存中のデータの暗号化、個人情報を保護するためのデータの匿名化など、実績のあるデータセキュリティ対策を導入し、AIシステムの基盤を強化します。
• 継続的にリスク評価を実施する。リスク管理は一度実施すれば終わりというものではありません。特に、急速に進化するAIについては、プライバシーリスクを定期的に再評価する必要があります。継続的に評価を行い、新たな脅威を特定し、コンプライアンスを確保するとともに、必要に応じてガバナンスポリシーを更新してください。
• ソフトウェアを活用してデータ保護を強化する。 F5 Application Delivery and Security Platformのようなインテリジェントなツールを活用することで、可観測性を向上させ、プライバシー規制へのコンプライアンスを強化し、AIアプリケーションを通じた機密データのフローをリアルタイムで監視できます。
• ベンダーとパートナーのプライバシーポリシーを評価する。すべてのテクノロジーパートナーとサービスプロバイダーが、データプライバシーとデータセキュリティに関する強固な対策を講じていることを確認します。AIデータは共有エコシステムを経由することが多いため、リスクを最小限に抑えるにはサードパーティガバナンスが不可欠です。F5のデータプライバシーに関する宣言はこちらです。

AIリスク管理のフレームワーク

AIに特化した規制に共通する特徴は、AIアプリケーションをリスクレベルに基づいて分類することが求められる点です。このリスクベースのアプローチにより、組織はAIシステムが及ぼし得る影響に応じて、適切な保護措置と監督を適用できます。

高リスクのAIアプリケーションには、以下が含まれる場合があります。

• セーフティクリティカルシステム：重要インフラ、輸送、医療機器にAI機能が使用され、その障害が人命や財産に損害を及ぼす可能性があるシステム。
• 雇用・教育システム：AIツールが採用、入学選考、業績評価、教育機会へのアクセスに使用され、偏りや誤りが個人の権利や将来の可能性に重大な影響を及ぼすおそれがあるシステム。
• 公共の安全と法執行：顔認識、予測的警察活動、監視、リスクスコアリングに使用されるシステムは、市民的自由や差別に関する懸念を引き起こす可能性があります。
• 一般公開される生成AI：テキスト、画像、動画を生成するアプリケーションにユーザーが直接アクセスできる場合。特に、出力が行動に影響を与えたり、誤情報を拡散したり、機密情報を意図せず開示したりする可能性がある状況が該当します。

米国国立標準技術研究所（NIST）は、2023年に「Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF)」を公開しました。これは、さまざまな業界やユースケースに向けた汎用的かつ実践的なガイダンスです。このフレームワークは、高リスクのアプリケーションカテゴリーを大まかに分類するのではなく、リスクの判定方法とその軽減方法に関する指針を示しているため、AIアプリケーションの開発者に役立つ可能性があります。

AI RMF Coreは、AIリスク管理に継続的かつ循環的に取り組むアプローチを反映した、4つの上位機能で構成されています。

1. ガバナンス。責任あるAI開発を支援するための組織のポリシー、プロセス、手順、実務を確立して監督し、透明性と効果的な実施を確保します。
2. マッピング。AIシステムが運用される状況を把握し、AIライフサイクル全体を評価して、AI開発の各段階におけるリスクと潜在的な影響を把握します。
3. 測定。適切なツール、指標、評価手法を使用して、AIのリスクと影響を評価、監視、定量化します。
4. 管理。 リスクに優先順位を付けて対応し、緩和策と管理策を適用することで、被害を軽減し、成果を最適化します。AIシステムの監視に加え、インシデントへの対応、復旧、情報伝達に必要なリソースを割り当てます。

AIイノベーションとデータプライバシーの両立

AIのイノベーションが加速する中、技術の進歩と強固なデータプライバシー保護の維持とのバランスを取ることが極めて重要です。現行のプライバシー規制では、データのプライバシーとセキュリティを保護しながら、継続的なイノベーションを促進できる環境を整えることの重要性が認識されています。

GDPRやCCPAなどの一般的なデータプライバシー法は、AIに特化した新たな規則が登場する中でも、データプライバシーを管理するための基盤となる枠組みを提供します。組織は、特に機能の進化や新たなユースケースの登場に応じて、AIシステムがプライバシーに及ぼす影響を継続的に評価する必要があります。

組織におけるAIのプライバシー上の考慮事項を継続的に評価し、進化するテクノロジー、規制要件、文化的な期待との整合性を維持できるよう、データガバナンスポリシーを定期的に更新してください。

F5で新たなAIデータプライバシーリスクに対処

The F5 AI Security Platformは、進化する脅威に応じてチームがAIシステムを保護できるよう支援する、適応性の高いAIセキュリティを実現します。カスタムガードレール、自動化された敵対的テスト、脆弱性の修復により、F5 ADSPはオンプレミス、エアギャップ、プライベートクラウド、ハイブリッド環境など、あらゆる場所のAIのセキュリティ確保を支援します。また、厳格なデータプライバシー、データ主権、コンプライアンスの要件への対応も可能にします。

AIとデータプライバシー：よくある質問

人工知能における主なプライバシーリスクとは？

AIを活用した機能をトレーニングし、導入する組織にとって、データプライバシーは極めて重要な課題です。PIIや財務情報などの機密データが、モデルのトレーニング用データセットに取り込まれる可能性があります。その後、生成AIシステムによってこの情報が漏えいしたり、攻撃者がAIシステムを操作して情報を引き出したりするおそれがあります。ユーザーのプロンプトや入力も、プライバシーリスクを生じさせる可能性があります。

連合学習とは何か、データプライバシーをどのように保護するのか

フェデレーテッドラーニングは、複数のサーバーまたはクライアントが連携してAIモデルをトレーニングする、分散型の機械学習手法です。重要なのは、クライアント間でデータを交換しない点です。代わりに、モデル自体を各サーバーに送信します。各クライアントによるモデルの更新内容は中央サーバーに送信され、そこで統合されます。

連合学習と差分プライバシーの違いとは？

差分プライバシーでは、調整されたランダムな数学的ノイズをデータセットに加えることで、個々のデータポイントのプライバシー保護を支援します。連合学習は、分散したデバイスやサーバーに機械学習を分散させ、データを中央に集約する必要をなくすアプローチです。連合学習に差分プライバシーを適用することで、プライバシーをさらに強化できます。

企業が生成AIモデルからの機密データ漏えいを防ぐには

専有データを保護するには、まずデータの取り込みとモデルのトレーニングを慎重に保護する必要があります。組織は、専有情報や機密情報を使用してモデルがトレーニングされないようにする必要があります。本番環境では、AIランタイムセキュリティソリューションにより、ユーザーが専有情報を入力していないかAIとのやり取りを監視し、その入力を防止するための措置を講じることができます。また、AIランタイムセキュリティを使用してモデルの出力を制御し、専有情報の共有をブロックすることもできます。

詳しくは、F5 AI security solutionsをご覧ください。

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