企業のデータ流出は“GenAI経由”が最多に—LayerX調査でコピペ由来の漏えいが主因と判明

コピー1回が境界を越える時代へ

社外に出すつもりは一切ない。けれど、忙しい手元はAIに要約を頼みたくて、つい資料をコピペしてしまう。
そんな“たった1回の貼り付け”が、これまでの境界防御を無力化し、機密情報を丸ごと連れ出す最短ルートになっています。

生成AIの普及で、業務のあらゆる場面にAIチャットやコパイロットが入り込みました。
利便性は大きい一方、ガバナンスの整備が追いつかないまま、個人アカウントや未管理のツールを経由したデータ持ち出しが、目に見えない速度で進行しています。

最新レポートは、その“見えない漏えい”の主因が、驚くほど単純な「貼り付け行為」であることを明らかにしました。
ここからは、実態、理由、そしていますぐ取れる対策までを一気に整理します。

何が起きているのか—最新レポートの要点

主要ポイント

• GenAIが企業データ流出の最大チャネルに。管理外のAIツールや個人アカウントが抜け道になり、境界防御やDLPの想定外で情報が外へ出る。
• コピペ由来の漏えいが主因。業務資料・コード・顧客データが、“一括貼り付け”でAIに投入されている。
• 77%が個人アカウント経由でAIツールに貼り付け投入という報告も。貼り付け行為が主要リスクに浮上。

LayerX Securityは企業のAI利用実態を分析し、生成AIが主要なデータ流出経路となっていると警鐘を鳴らした。

出典: ITmedia エンタープライズ

The Hacker Newsは10月7日(現地時間)、企業データ流出元の第1位はAIだと伝えた。もはや、AIは企業データ流出における最大の制御不能チャネルとなっており、その規模はシャドーITや管理されていないファイル共有よりも大きいという。

出典: マイナビニュース（The Hacker News報道の要旨）

とくに深刻なのはアカウントの性質です。
業務PCからであっても、私用のAIアカウントや未承認の拡張機能を使えば、統制網の外側へデータが流れる。この「見えない導線」が、企業のログやDLPの視野外で拡大しています。

『コピペ』が最大リスクになる理由

“添付”や“アップロード”には慎重な人でも、コピペは心理的ハードルが低い。
実務では、長文の議事録、顧客要件、見積条件、ソースコード、テーブルデータなどが丸ごと貼り付けられます。貼り付ける瞬間、情報はAI事業者のサーバーへ送信され、保存・二次利用・転送の扱いはサービス規約や設定次第です。

さらに、ネットワークやCASBでアップロードを監視していても、クリップボード経由のペイロードは検知が難しい。
“ブラウザのサブドメイン”“拡張機能”“個人アカウント”などが複雑に絡み、従来の制御点（プロキシ、エンドポイントDLP）の外側で通信が成立します。

海外報道では、機密データの77%が個人アカウント経由の貼り付けでAIツールに投入されている実態が示されました。
つまり対策の焦点は「ファイル禁止」よりも、貼り付け・要約・変換といった日常行為の“入口”に移っているのです。
参考: マイナビニュース（The Hacker News報道の要旨）

現場のユースケースとグレーゾーン

よくある“無自覚な漏えい”の型

• 提案書の要約: 価格条件や顧客名を含むスライドをそのまま貼り付け、要約や言い換えを依頼。
• コードレビュー: 社内リポジトリの非公開コード片をAIに貼り付け、バグ指摘や最適化を依頼。
• データ整形: 顧客リストを表形式で貼り付け、正規化やマッピングを相談。
• 契約書ドラフト: 取引条件を含むドラフト条項を貼り付け、条文強化の提案を求める。

これらは生産性向上の王道ユースケースである一方、コピー直後の生データが外部AIに渡る点が致命傷。
個人アカウントや未承認ツールはログ・保持・再学習の設定が企業統制と一致しないため、後追い調査や削除要求が困難です。

グレーゾーンを黒にしないためには、“どのAIに、どの方法で、どの粒度の情報を渡してよいか”を、役割別に具体化する運用設計が不可欠です。

いますぐ実装したい実務対策ロードマップ

今日からできること（即効）

• 禁止ではなく「許可の型」を先に示す: 部門別の“貼り付けOK/NG例”をカード化し、Slack・社内ポータルへ常設。
• コピペ前の“ひと呼吸”UI: クリップボード監視やブラウザ拡張で、貼り付け時にラベル付与（社外秘/取扱注意/公開可）を促す。
• 個人アカウントの利用制限と代替: 企業SSOとデータ保持OFFが担保された社内承認AIへ一本化。

30日で整える基盤（短期）

• LLMゲートウェイの導入: すべてのAIリクエストをプロキシし、トークンマスキング・要約前の自動赤線・ドメイン制御を適用。
• ポリシー連動のDLP: 貼り付けテキストのパターン検出（個人情報・秘密区分・ソースコード）と、内製の辞書を継続更新。
• 承認済み拡張と拠点ごとの出口制御: サブドメイン単位のAllow/Block、CASBで個人アカウント投稿を遮断。

90日で根付かせる（中期）

• データ分類 × プロンプト設計: 機密度に応じて提示できる粒度とRAG参照先を自動切替。
• 監査とフィードバック: 代表ユースケースのリプレイ監査と、現場からの“赤線の過不足”改善サイクル。
• 定期演習（AIレッドチーミング）: プロンプトインジェクションや越境出力の抜け道を継続検証。

セキュリティ設計—ゼロトラストとAIガバナンスの接点

AI時代のゼロトラストは、“リクエスト単位”の最小権限に落とし込むことが肝です。
ユーザ、端末、アプリ、データ分類に紐づけ、どのトークンが、どのLLMへ、どの語彙を、どの保持方針で送るかを制御します。

• 観測性: プロンプト/レスポンスの可観測ログ、PII・ソースコード・顧客IDの差分トラッキング。
• 保護: 送信前マスキング、脱識別化、復号は社内のみ、LLM側保持はオプトアウトを原則に。
• 統制: モデル・リージョン・バージョン固定、再学習不許可の商用契約、SLAでデータ取扱いを拘束。

そして、RAGや社内エージェントを導入する場合は、参照コーパスの権限制御と監査可能な回答根拠の提示を徹底。
“答えの説明責任”まで設計して、初めて安全な生産性が手に入ります。

法務・コンプライアンスの観点

AI利用は個人情報保護法（APPI）、秘密情報保持、競業・輸出管理など複数法域にまたがります。
個人アカウントでの処理はデータ処理者の特定・契約が曖昧になりやすく、越境移転・再委託の把握も困難です。

• DPA/付随契約: 事業者とデータ保持・再学習・第三国移転の明示契約を締結。
• ログ保存と削除権: ユーザー権利行使（訂正・削除・開示）に応える技術的手段の準備。
• 表示と同意: 社内ポリシーの明確な許容範囲と、顧客データ投入時の同意要件の線引き。

結論として、「個人アカウント × コピペ」は、技術と法務の両面で企業統制外。
承認済みの“安全な使い方”を用意し、そこにユーザーを誘導する設計が最も現実的です。

参考リンクとソース

• ITmedia エンタープライズ: 生成AIはデータ流出の主要経路—LayerX Securityが警鐘
• マイナビニュース: The Hacker News要旨—企業データ流出元の第1位はAI
• NTTデータ DATA INSIGHT: 企業における生成AI活用の落とし穴

まとめ—“貼る前に守る”を標準に

GenAIが最大の漏えい経路となり、主因がコピペだという事実は、セキュリティの重心を変えました。
禁止ではなく、安全な使い方を前提に設計すること。個人アカウントの抜け道を塞ぎ、貼り付けにラベルと赤線を伴わせること。これが現場を止めずに守る最短ルートです。

機密データの77%が個人アカウント経由でAIに投入される現実を直視し、今日から“貼る前に守る”を標準に。
次の会議要約、その一回のコピペから、企業のガバナンスは始まります。