トップ記事一覧 / 実用ガイド / 法務・リスク

AIに個人情報を入力していい?線引きと企業の対策

著者 AGAMAY 編集部(生成AIの検索需要・市場データ分析) / データ 独自収集の検索サジェスト(Google・Bing・Amazon・楽天) / 算出方法 このサイトについて

「ChatGPTに個人情報を入れて大丈夫?」を解決します。便利さの裏で、入力した情報が学習に使われたり、外部に漏れたりするリスクがあります。個人情報保護委員会の注意喚起を手がかりに、入れていい情報とダメな情報の線引き、個人と企業の対策を整理します。

本稿の要点
読了目安 約2分データ 2026年6月時点公開 2026年6月24日

結論:自分以外の個人情報と「要配慮情報」は入れない

生成AIに個人情報を入力してよいかの原則はシンプルです。自分自身の情報は自己責任の範囲で扱えるが、他人の個人情報、および医療・健康・信条などの「要配慮個人情報」は入力しない。入力した情報は学習や品質改善に使われる可能性があり、いったん出すと回収できないと考えるのが安全です。

AIと個人情報
18
AI人材・リスキリング
43
企業の生成AI導入
43
「AIと個人情報」の供給スコア = 18/100(答えが薄い空白)
図1. AIと個人情報の供給スコア(0〜100、低いほど“正面から答える記事が少ない”空白領域)。金=本記事のテーマ、グレー=比較用のジャンル中央値。縦線=全ジャンルの中央値50。出典: 悩みの鉱脈 独自調査(2026年6月)。供給スコア=検索上位に専門記事がどれだけ並ぶかの採点。
本調査より
本サイトの需給分析では、「AIと個人情報」は供給スコア18点と、答えの薄い領域でした。「どこまで入力していいのか」という実務の線引きに、正面から答える情報が不足しています。

なぜ危険なのか

多くの生成AIサービスは、入力されたプロンプトをサービス改善や学習に利用する場合があります。つまり、入れた個人情報が第三者の回答に影響したり、保存されたりする可能性があるということです。加えて、アカウントの乗っ取りや誤送信による漏洩リスクもあります。個人情報保護委員会も2023年に、生成AIに関して、利用者が個人情報をプロンプトに入力する際は利用目的の範囲内かを確認すること、事業者は本人の同意なく要配慮個人情報を取得しないことなどを注意喚起しています。

入力してはいけない情報

区分
他人の個人情報氏名・住所・電話番号・メール・顔写真
要配慮個人情報病歴・健康・障害・信条・犯罪歴など(特に慎重に)
子どもの情報原則として入力しない
本人確認・決済情報マイナンバー・クレジットカード・口座情報
顧客・取引先の機密顧客名簿、未公開の契約・経営情報

個人ができる対策

企業ができる対策

企業では「個人の判断」に委ねず、ルールで線引きするのが安全です。入力禁止情報の明文化、学習に使わない法人向けプラン・環境の利用、教育の3点が基本になります(関連:生成AIの社内ルールの作り方生成AIの著作権・ガバナンス)。顧客の個人情報を扱う場合は、個人情報保護法上の利用目的・第三者提供の観点からの検討も必要です。

※本記事は一般的な情報提供であり、法的助言ではありません。具体的な取扱いの可否は、個人情報保護委員会の公表情報や、弁護士等の専門家にご確認ください。

まとめ

生成AIに入れていいのは、原則「自分の情報」まで。他人の個人情報・医療や信条などの要配慮情報・子ども・マイナンバー・顧客機密は入力しない。個人は学習させない設定と匿名化、企業は入力禁止情報の明文化と学習に使わない環境の利用を。判断に迷う取扱いは専門家へ。

→ 金脈ボードで最新データを見る

よくある質問

ChatGPTに自分の名前を入力しても大丈夫ですか?
自分自身の情報は自己責任の範囲ですが、入力が学習・保存される可能性は理解しておきましょう。学習させない設定や履歴オフを確認し、不要な個人情報は入れないのが安全です。
AIに学習させない設定はありますか?
多くのサービスに、入力を学習に使わないオプトアウト設定や履歴オフ機能があります。仕事の情報は、学習に使わないと明記された法人向けプラン・環境で扱うのが安心です。
会社の顧客名簿をAIに入れてもいいですか?
原則として入力しないでください。顧客の個人情報は、個人情報保護法上の利用目的や第三者提供の観点からの検討が必要です。匿名化するか、社内ルールで入力禁止情報として明文化しましょう。
他人の個人情報を入力してしまったら?
入力した情報は回収できない前提で、当該サービスの履歴削除・学習除外の設定を確認し、必要に応じて提供元へ問い合わせます。影響が大きい場合は専門家にも相談してください。
この記事を共有X でポスト
毎週の変化を、メールで受け取る

この分析のデータは毎週日曜に更新。次に伸びる悩みを、検索する前にメールで知れます。

本稿のデータについて — 数値は独自収集した検索サジェストを意味クラスタリングし、需要・供給をスコア化した推計です(特定サービスの公式値ではありません)。算出方法はこのサイトについて、最新の数値は金脈ボードで日次更新しています。