（最終更新日: 2026年02月07日）
「Copilotに入力した社外秘データがAIの学習に使われ、他社に漏れてしまうのではないか？」という不安は、多くのIT担当者が抱える共通の悩みです。
2026年現在、Microsoft Copilotは業務に不可欠なツールとなりましたが、セキュリティの仕組みを誤解したまま運用することは、企業の信用失墜に直結しかねません。
そこで本記事では、AI/DXコンサルタントとしての現場経験と最新の公式ドキュメントに基づき、情報漏洩リスクをゼロに近づけるための完全ガイドをお届けします。
データ保護の法的確約から、内部の過剰共有を防ぐMicrosoft Purviewの設定、最新のライセンス選定まで、安全な導入に必要な知識を網羅的に解説しました。
この記事を読めば、セキュリティへの懸念を完全に払拭し、自信を持ってCopilotを社内で活用できる環境を整えられるようになりますよ。
Microsoft Copilotのアーキテクチャとデータ処理の仕組み
当セクションでは、Microsoft Copilotの根幹を支える技術アーキテクチャと、社内データが処理される具体的なプロセスについて解説します。
セキュリティリスクを正しく評価し、情報漏洩を防ぐ対策を講じるためには、AIが既存のMicrosoft 365エコシステムとどのように連携して動作しているかを正確に把握することが不可欠だからです。
- Copilot Systemを構成する3つの要素：App・Graph・LLM
- RAG（検索拡張生成）による「グラウンディング」のプロセス
- Semantic Index（意味的インデックス）と権限継承の技術仕様
Copilot Systemを構成する3つの要素：App・Graph・LLM
Microsoft Copilotは、単一のAIプログラムではなく「Copilot System」と呼ばれる多層的なオーケストレーションによって構築されています。
このシステムは、ユーザーが操作するOfficeアプリ、社内のあらゆるデータを繋ぐMicrosoft Graph、そして推論を担う大規模言語モデル（LLM）の3要素が独立して連携する構造を採用しています。
具体的には、TeamsやWordといったアプリがフロントエンドとして入出力を受け取り、Graphが個人のコンテキストを抽出することで、LLMはインターネット上の一般知識と社内情報を適切に組み合わせて回答を生成します。
各コンポーネントが役割分担を徹底しているからこそ、企業レベルの高度なセキュリティと利便性が両立できているのです。
より詳細な内部構造については、Microsoft Copilot Systemを構成する3つの要素：App・Graph・LLMの記事でも詳しく解説しています。
RAG（検索拡張生成）による「グラウンディング」のプロセス
ユーザーの入力したプロンプトを正確な回答に結びつけるため、Copilotは「グラウンディング」という検索拡張生成（RAG）プロセスを介して処理を行います。
これはLLMに生の質問を直接投げるのではなく、回答に必要な社内ドキュメントを事前に検索し、それらを付加情報としてプロンプトを再構成する手法です。
処理の過程では、まずMicrosoft Graphが関連するメールやファイルを特定し、抽出されたデータは暗号化されたチャネルを通じてLLMへと送信される仕組みとなっています。
外部のインターネット環境とは厳密に分離された状態でデータフローが完結するため、機密情報がモデルの学習に転用されるリスクは技術的に排除されています。
このグラウンディングによる安全性については、Microsoft Copilotの安全性解説にて詳細な技術仕様が公開されています。
Semantic Index（意味的インデックス）と権限継承の技術仕様
2026年現在のCopilotにおいて、情報の関連性を高度に判別しているのが「Semantic Index（意味的インデックス）」という最先端のベクトル検索技術です。
従来のキーワード一致による検索とは異なり、言葉の意味や概念の近さを数値化して処理するため、ファイル名を正確に知らなくても最適なドキュメントを見つけ出すことができます。
特筆すべきは権限継承の仕様で、インデックス自体が元のファイルに設定されたアクセス権限（ACL）を保持しており、権限のないデータは検索結果から自動的に除外される点にあります。
つまり、AIを導入したからといって他部署の機密にアクセスできるようになるわけではなく、既存のセキュリティ設定がAIの検索結果にもそのまま適用されるのです。
最新のAIガバナンスと活用のバランスを学ぶなら、生成AI活用の最前線などの専門書籍から事例を収集するのも非常に効果的でしょう。
「AI学習による外部漏洩」の真偽と商用データ保護の法的確約
当セクションでは、Microsoft Copilot導入における最大の懸念点である「AI学習によるデータ漏洩」の真偽と、企業を守る法的・技術的な仕組みについて詳しく解説します。
多くの企業が導入を躊躇する背景には、入力した機密情報がAIの再学習に使われ、競合他社に公開されてしまうのではないかという不安が根強く存在するためです。
- モデルトレーニングからの除外：テナントデータの隔離
- データレジデンシーと日本国内データセンターでの処理
- OpenAI社との関係：Azure OpenAI Serviceによる専用インスタンス
モデルトレーニングからの除外：テナントデータの隔離
商用版のCopilotにおいて、企業が入力したプロンプトや社内ドキュメントが基盤モデルの再学習に使用されることは一切ありません。
これは単なる製品の仕様ではなく、マイクロソフトが提供する「製品条項（Product Terms）」およびデータ保護補足契約（DPA）に基づいた法的な確約事項です。
公式ドキュメントには「Copilot large language models are not trained on your tenant data」という一文が明記されており、データは各顧客のテナント内で論理的に隔離された状態で処理されます。
既に公開されているMicrosoft Copilotに学習させない設定ガイドでも詳述されている通り、企業の境界を越えて情報が漏れる心配は無用と言えるでしょう（参考: Microsoft Learn）。
このように法的な裏付けを伴う強力な隔離メカニズムが機能しているため、企業の知的財産は厳重に保護されています。
データレジデンシーと日本国内データセンターでの処理
日本企業が重視するデータの保存場所については、原則として国内のデータセンター内で処理と保存が完結する仕組みが整っています。
2026年時点の運用において、日本リージョンのテナントから発生した主要なデータは国内の境界内に留まることが保証されており、厳しい国内コンプライアンス要件を十分に満たす内容です。
一時的にGPUリソースの負荷分散のために他リージョンのサーバーを使用する場合でも、データはメモリ上での処理後に即座に破棄される「No Eyes On」の原則が適用されます。
この高度なデータ処理プロセスは、日本政府のデジタル庁が推奨するクラウド活用の指針にも合致した安全な設計となっています（参考: Microsoft Learn）。
保存時だけでなく計算時にも厳格なデータ境界が維持されるため、国外への不透明な情報流出リスクは事実上排除されています。
OpenAI社との関係：Azure OpenAI Serviceによる専用インスタンス
Copilotで利用されるAIモデルは、OpenAI社が提供する一般消費者向けの公共APIとは完全に切り離されたマイクロソフト専用環境でホストされています。
マイクロソフト自社のクラウド基盤であるAzure上で専用インスタンスとして稼働しているため、ユーザーのデータがOpenAI社の管理下に渡る経路自体が存在しません。
以下の比較表に示す通り、個人の無料版アカウントと法人向けの商用ライセンスでは、データの保持や学習利用に関するポリシーが明確に区別されています。
| 項目 | コンシューマー版（無料/Pro） | 法人向け商用ライセンス |
|---|---|---|
| 商用データ保護 | なし（一部オプションあり） | あり（標準装備） |
| 入力データの学習利用 | サービス改善に使用される場合あり | 一切利用されない |
| インフラの管理主体 | OpenAI / Microsoft 混在 | Microsoft（Azure内） |
出所: Microsoft Copilotの商用データ保護（EDP）完全ガイド
組織全体の安全性を担保するためには、従業員による個人アカウントの業務利用を禁じ、信頼できるエンタープライズ基盤上で稼働する商用ライセンスへ一本化することが不可欠です。
AIを戦略的に活用してビジネスを加速させる手法については、生成AI活用の最前線などの資料も役立つ知識を豊富に提供してくれます。
OpenAI社との提携関係を最大限に活かしつつも、企業データの機密性はマイクロソフトが責任を持って死守する構造が確立されています。
組織内部の真のリスク「オーバーシェアリング」の正体と発生原因
当セクションでは、Microsoft Copilot導入において最も警戒すべき組織内部のリスクである「オーバーシェアリング」の正体とそのメカニズムについて解説します。
なぜなら、生成AIの活用において、外部へのデータ流出以上に、社内での不適切な権限設定によって機密情報が意図せず全社員に可視化されてしまう「内部漏洩」のリスクが深刻化しているからです。
- 「全員に共有」設定がもたらす情報の可視化リスク
- Security by Obscurity（隠蔽によるセキュリティ）の崩壊
- 放置されたTeamsチームとレガシーデータの罠
「全員に共有」設定がもたらす情報の可視化リスク
SharePointやOneDriveで多用される「組織内の全員」という共有リンクは、Copilot環境下では機密情報を瞬時に拡散させる導線へと変貌します。
これまではリンクを知らなければ辿り着けなかったファイルも、AIは権限さえあれば検索対象として認識し、回答のソースに含めてしまうためです。
例えば、ファイルサーバーからの移行時に権限設定を誤ったまま放置された人事評価シートや経営企画資料が、一般社員の何気ない問いかけに対して要約されて提示される具体的なリスクが生じています。
利便性を優先して設定された「過剰な共有」が、AIという強力な検索エンジンの登場によってセキュリティ上の牙をむくことを認識しなければなりません。
組織全体で共有設定の見直しを行うことが、安全なAI活用に向けた最初のステップとなります。
Security by Obscurity（隠蔽によるセキュリティ）の崩壊
多くの企業がこれまで頼りにしてきた「ファイルが見つからなければ安全」という考え方は、AIの登場によって完全に通用しなくなりました。
従来のキーワード検索とは異なり、意味で情報を捉えるセマンティックインデックスが、深い階層に埋もれたデータを文脈から瞬時に抽出するからです。
暗闇に包まれた巨大な倉庫の中で、Copilotという強力なサーチライトが今まで見えていなかった「隠れたデータ」を次々と照らし出す情景を想像してみてください。
AIが勝手に権限を広げるわけではなく、あくまで「既に存在していたセキュリティの穴」を誰にでも見える形に浮き彫りにしているに過ぎません。
隠蔽による擬似的なセキュリティの限界を受け入れ、実質的なアクセス制御へシフトすることが急務です。
放置されたTeamsチームとレガシーデータの罠
プロジェクト終了後も解散されずに残っているTeamsチームや、異動・退職者の権限が残ったままのフォルダは、AI時代の「情報の墓場」となり得ます。
管理者の目が届かなくなったレガシーデータが、Copilotにとっては有効な情報の宝庫として活用され続けてしまうのが現状です。
実際に、ビジネス上の重要ファイルの15%以上が不適切な権限設定によってオーバーシェアリング状態にあるという統計データも報告されています（参考: Metomic）。
このようなリスクを根本から防ぐには、Microsoft Copilotのセキュリティ対策として、定期的な権限の棚卸しが必要不可欠です。
放置された古いデータに光が当たる前に、適切なガバナンスを効かせたデータの整理整頓を実行してください。
企業のガバナンス構築については、生成AI活用の最前線などの知見も非常に参考になります。
Microsoft Purviewを活用した多層防御と感度ラベルの設定手順
当セクションでは、Microsoft Purviewを中心としたデータ保護機能と、Copilotを安全に運用するための具体的なガバナンス設定手順を詳しく解説します。
なぜなら、Copilot導入において最も懸念される情報の過剰共有（オーバーシェアリング）を防ぐためには、ファイルそのものへの権限付与と、AIの検索範囲を制御する多層的な防御策が不可欠だからです。
- 感度ラベル（Sensitivity Labels）によるコンテンツの暗号化
- データ損失防止（DLP）ポリシーによるAI対話のフィルタリング
- SharePoint Advanced Management（SAM）による水際対策
感度ラベル（Sensitivity Labels）によるコンテンツの暗号化
組織内の機密ドキュメントに感度ラベルを適用することは、Copilotによる不適切なデータ抽出を直接的に防ぐ最も強力な手段となります。
これはMicrosoft Purviewの感度ラベルが、単なるタグ付けではなく、暗号化と「コンテンツ抽出（EXTRACT）」の権限管理をファイル自体に紐付ける仕組みを持っているためです。
例えば、「社外秘」ラベルが付与されたWord文書に基づきCopilotが新たなドラフトを作成した場合、その生成物には自動的に同じ「社外秘」ラベルが適用される動作をします。
このラベルの継承機能を正しく設定することで、AIが生み出すアウトプットを通じて機密情報のセキュリティレベルが意図せず低下するリスクを根本から排除できます。
管理者はMicrosoft Purviewの管理センターから、Copilotがラベル設定を尊重するようポリシーを構成する必要があります（参考: Microsoft Learn）。
データ損失防止（DLP）ポリシーによるAI対話のフィルタリング
従業員がCopilotとの対話中に、誤って機密情報をプロンプトに入力してしまうリスクを最小化するには、DLPポリシーの活用が不可欠です。
Microsoft Purview DLPはリアルタイムでAIとのやり取りを監視しており、マイナンバーやクレジットカード番号といった特定のパターンを検知して遮断できる機能を備えています。
具体的な設定は、管理画面において以下の3ステップで構成することが可能です。
- 機密情報の種類（特定の個人情報や組織独自のキーワード）の定義
- 適用範囲として「Copilot」や「Teamsチャット」の場所を指定
- ポリシー違反を検知した際の「警告表示」または「ブロック」のアクション選択
入力されるプロンプトだけでなく、AIが生成する回答（出力）に対しても同様のフィルタリングが適用されるため、情報の流出を二重の網で防ぐことができます。
こうした対話型AI向けのフィルタリングを導入することで、法規制の厳しい環境下でも安全なAI活用が可能になります。
詳細な安全対策の仕組みについては、こちらの記事「Microsoft Copilotのセキュリティ」も併せてご確認ください。
SharePoint Advanced Management（SAM）による水際対策
全社展開前の検証フェーズにおいては、SharePoint Advanced Management（SAM）を導入し、Copilotの参照範囲を論理的に制限する運用が推奨されます。
社内全体の権限棚卸しには膨大な時間がかかるため、「制限付きSharePoint検索」を利用して安全性が確認されたサイトのみを対象にする暫定措置が極めて有効だからです。
管理者がPowerShellや管理画面を通じて特定の「Allowed List（許可リスト）」を作成すれば、たとえユーザーがアクセス権を持っていても、リスト外のサイトはCopilotの回答ソースから完全に除外されます。
この水際対策によるスモールスタートは、既存のセキュリティホールを露呈させることなく、組織がAIの恩恵を段階的に享受するための賢明なアプローチと言えるでしょう。
AIを使いこなすための効率的な活用術については、生成AI 最速仕事術も非常に参考になります。
まずは安全なデータセットを定義し、確実なガバナンス体制を構築することから始めてください（参考: Microsoft Learn）。
日本国内の最新ガイドラインへの適合と2026年の法的コンプライアンス
当セクションでは、日本国内における最新の法的枠組みと、Microsoft Copilotの適合性について詳しく解説します。
2026年現在のビジネス環境において、AI導入は単なる利便性の追求ではなく、政府や関連団体が定めるセキュリティ基準への準拠が強く求められているからです。
- デジタル庁・総務省「生成AI利用ガイドライン」との整合性
- JDLA「生成AI開発契約ガイドライン」に基づく契約実務
- IPA/AISI AIセーフティ・ガイドラインによるリスク評価
デジタル庁・総務省「生成AI利用ガイドライン」との整合性
2026年の行政・公共機関向け指針において、Microsoft Copilotは極めて高い安全評価基準を満たしています。
日本政府が定めるガイドラインでは、扱う情報の機密性に応じてAI利用の可否を判断する「三段階の区分」が明示されました。
以下の表は、行政情報の機密性区分に応じたAI利用の判断基準をまとめたものです。
| 機密性区分 | 対象データの例 | AI利用の可否判断 |
|---|---|---|
| 第一種（公開情報） | 広報資料、統計データ | 原則として自由に利用可能 | 第二種（機密性2） | 事務連絡、内部検討資料 | 適切な暗号化と非学習を条件に利用可 | 第三種（機密性3） | 特定秘密、高度な個人情報 | 原則禁止（高度な分離環境のみ検討） |
（参考: 総務省ガイドライン）
Copilotは商用データ保護により、第二種までの情報を扱うための「非学習の確約」を技術的・法的にクリアしています。
公共性の高い組織であっても、この基準に照らし合わせることで、安全に業務効率化を推進できる環境が整っています。
JDLA「生成AI開発契約ガイドライン」に基づく契約実務
企業間取引や社内規定の策定においては、日本ディープラーニング協会（JDLA）が提唱する契約モデルとの整合が鍵となります。
特に法務担当者が注視すべきは、入力されたプロンプトや社内データがモデルの再学習に流用されないという法的保証の有無です。
Microsoftの製品条項（Product Terms）は、JDLAが推奨する「顧客データの権利帰属」および「ベンダーによる非学習」の要件を完全に満たす内容となっています。
契約実務の詳細は、Microsoft Copilotの利用規約を徹底解説した記事で詳しく紹介していますが、標準契約のままで法的リスクを最小化できるのが強みです。
法務的な観点からもMicrosoftの商用ライセンスを選択することは、国内の契約慣行に適合した極めて合理的な判断と言えます。
IPA/AISI AIセーフティ・ガイドラインによるリスク評価
情報処理推進機構（IPA）傘下のAIセーフティ・インスティテュートが提示する最新の評価観点は、運用の安全性を担保する上で欠かせません。
Copilot Studioを用いて独自のAIエージェントを構築する際には、技術的な保護だけでなく、人間による監視体制を含めたリスク評価が求められます。
具体的には、悪意ある指示で情報を引き出そうとするプロンプトインジェクションへの耐性や、誤情報を事実のように出力するハルシネーションの抑制策を講じなければなりません。
組織として安全なAI活用を定着させるためには、以下のチェックリストを活用した定期的な評価が推奨されます。
- プロンプトに対する入力フィルタリング（ガードレール）が機能しているか
- Microsoft Purviewによる機密情報の検出とラベル付けが適切か
- AIの回答に含まれる引用元（Citations）の正確性を確認するプロセスがあるか
- 管理者がAI利用ログを定期的にレビューし、不自然な挙動を検知できるか
こうした多層的な安全評価を運用プロセスに組み込むことで、2026年の高度な脅威環境下でも信頼性の高いAI利用が可能になります。
最新の活用事例やリスク管理の実践については、生成DXなどの専門書籍を参考に、組織全体のガバナンスレベルを引き上げることをお勧めします。
安全な導入のためのライセンス選定と2026年価格改定への対応
当セクションでは、Microsoft Copilotを安全かつコスト効率良く運用するためのライセンス選定基準と、2026年に控える大規模な価格改定への具体的な対応策について解説します。
なぜなら、適切なベースライセンスを選択しなければ、組織の機密を守る高度なガバナンス機能が利用できず、結果として深刻な情報漏洩リスクや予期せぬコスト増を招く恐れがあるからです。
- Business vs Enterprise：セキュリティ機能の決定的な差
- 2026年7月の価格改定に向けた予算防衛策
- ROI（投資対効果）の最大化とセキュリティコストの考え方
Business vs Enterprise：セキュリティ機能の決定的な差
企業の機密情報を強固に守り抜くためには、ベースとなるライセンスにMicrosoft 365 E5を選択することが最も賢明な判断です。
Copilotの安全性を最大化する「自動ラベル付け」や「Purview AI Hub」による高度な監査機能は、上位のエンタープライズプランでのみフル機能が提供されるからに他なりません。
具体的な機能差を以下の比較表にまとめましたが、特に「コンテンツの抽出権限（EXTRACT）」を制御できるラベル設定は、内部不正や誤操作を防ぐための生命線となります。
| 機能 | Business Premium | Enterprise E3 | Enterprise E5 |
|---|---|---|---|
| 基本Copilot利用 | ○ | ○ | ○ |
| 感度ラベルの手動付与 | ○ | ○ | ○ |
| ラベルの自動付与（推奨） | × | △(アドオン) | ◎ |
| Purview AI Hub (可視化) | × | × | ◎ |
出所：（参考: Microsoft Learn）
詳細な料金プランの比較については、【2026年最新】Microsoft Copilot for Microsoft 365の料金プラン完全ガイドもあわせてご確認ください。
セキュリティ要件が厳しい組織ほど、単なるコスト比較ではなく、ガバナンス機能の充実度を優先してライセンスを決定すべきです。
2026年7月の価格改定に向けた予算防衛策
2026年7月に予定されているMicrosoft 365スイートの大幅な価格改定に対しては、現行価格での長期契約を早期に締結することが非常に有効な防衛策となります。
想定される値上げ幅は5%から最大20%に及ぶ見込みであり、何の対策も講じなければITコストの急激な膨張が避けられない状況にあるためです。
たとえば、ライセンスリセラーと交渉して「3年予約契約（3-year Reservation）」を活用すれば、改定後の価格上昇の影響を受けずに、数年間にわたって予算を固定化できます。
リセラーとの交渉時には、現在の利用率や将来の増員計画を提示し、ボリュームディスカウントの適用可否を早期に打診することが肝要です。
改定直前は多くの企業が契約更新に動き窓口が混雑するため、余裕を持って現在の契約内容を見直し、最適な移行タイミングを確定させておきましょう。
ROI（投資対効果）の最大化とセキュリティコストの考え方
Copilotの導入費用は単なる「ツール代」ではなく、組織全体のセキュリティ基盤を近代化するための投資として捉え直すべきです。
AIによる生産性向上で得られる「時間の創出」と、データ保護機能によって回避される「セキュリティ事故の損失」の両面から価値を算出することで、社内の合意形成がスムーズになります。
コンサルティングの現場では「1日15分の業務削減ができれば月額コストを回収できる」というシンプルなロジックが、投資判断の有力な根拠として使われています。
具体的な導入事例やリスク管理の実践については、生成AI活用の最前線などの書籍を参考に、他社の成功パターンを自社の戦略に取り入れることもお勧めします。
目先のコストを削ることよりも、AIを安全に使いこなすことで得られる中長期的な競争優位性と、ガバナンス強化によるブランド保護に焦点を当てることが、真のROI最大化に繋がります。
まとめ：Copilotの真のリスクを克服し、2026年の競争力を手に入れる
Microsoft Copilotにおける最大の懸念であったデータ漏洩リスクは、Microsoftの強固な保護技術と法的な確約によって、外部への流出は実質的に遮断されています。
真に対処すべきは組織内の「オーバーシェアリング」であり、Microsoft Purviewや感度ラベルを活用したガバナンスの最適化こそが、安全なAI活用の試金石となります。
2026年、AIを使いこなす組織とそうでない組織の差は益々広がります。リスクを正しく管理し、AIという強力な翼を手に入れることで、次世代のビジネス競争を勝ち抜いていきましょう。
Microsoft Copilotの安全な導入と、社内のデータガバナンス構築に課題を感じていませんか？Saiteki AIでは、貴社の環境に合わせたセキュリティ診断と導入支援サービスを提供しています。まずは無料の『AIセキュリティチェックリスト』をダウンロードして、自社のリスクを可視化しましょう。
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あわせて、最新のAI導入事例やリスク管理の成功要因をより深く学びたい方には、こちらのガイドもおすすめです。
