野良AIの見つけ方｜管理画面・経費・ブラウザで社内の未承認AIを検知する手順

野良AI（シャドーAI）とは、会社が承認していない生成AIサービスやAI機能を、社員が業務のために使っている状態のことです。見つけ方の結論を先に書くと、検知の専用ツールを買わなくても、会社の管理画面・経費の明細・ブラウザの拡張機能・社内で作られた自動化という4か所を順に見るだけで、会社の仕組み（会社アカウント・会社の支払い・会社の端末）を経由している利用は、サービス名まで特定できます。追加費用はかかりません。逆に、この4か所をどれだけ丁寧に見ても出てこないのが、私物のスマートフォンや個人アカウントでの利用です。ここは技術で追いかけても届かないため、申告しても損をしない窓口と、申告した人にすぐ渡せる公認の環境を用意するしかありません。この記事は、社員10〜200名で情報システムの専任がいない会社を前提に、今日30分でできることから、四半期ごとの点検を記録に残す形までを、そのまま使える粒度で並べます。

前提を1分で｜野良AIとは何か、なぜ見つける必要があるのか

この記事は見つけ方に絞ります。定義・リスク・対策の全体像はシャドーAI（野良AI）とは？意味・リスク・対策で解説しているため、ここでは検知の作業に入る前に共有しておきたいことだけを短くまとめます。ここを飛ばして管理画面を開いても作業はできますが、社内で説明するときに必要になる前提です。見つけた後の点検の順番と判定はシャドーAIのチェックリストにまとめています。

野良AIとは何かと、シャドーAIという呼び方の使い分け

野良AIとは、会社が承認していない生成AIサービスやAI機能が、業務のなかで使われている状態を指します。日本語では野良AIとシャドーAIの2つの呼び方が流通しており、厳密に定義が分かれているわけではありません。傾向として、シャドーAIは英語のShadow AIの訳語で、社員による承認外のAI利用全般を指して使われます。野良AIはそれに加えて、社内で作られたまま管理されずに動き続けている自動化やAIエージェントまで含めて使われることが多い言葉です。この記事では以降、野良AIに統一します。

呼び方より重要なのは範囲です。野良AIは、社員が個人で登録したチャット型のAIサービスだけを指すのではありません。普段使っているSaaSに後から追加されたAI機能、ブラウザに入れた拡張機能、そして社内で誰かが作った自動化の3つを含めて数えないと、棚卸しの結果は実態より少なく出ます。この3つを含める前提が、後半の手順の設計に効いてきます。

シャドーITとの違いは、契約と支払いの痕跡が残らないこと

従来のシャドーITとの最大の違いは、痕跡の残り方です。シャドーITと呼ばれていたものは、ソフトウェアの購入、端末へのインストール、サーバーの設置を伴うことが多く、購買記録や資産台帳、端末の構成変化という形で、多くの場合どこかに跡が残りました。総務や経理が請求書を見れば気づける類のものです。

生成AIはそうなりません。ブラウザを開いてメールアドレスを入力すれば、その日から使えます。無料プランを選べば支払いが発生しないため、請求書にも法人カードの明細にも載りません。インストールが不要なので端末の構成も変わりません。会社の審査を通る場面が一度もないまま、業務のデータが社外のサービスに渡ります。

さらにAI特有の論点として、入力した内容が提供元のモデルの学習に使われる可能性があります。従来のシャドーITでは、使ったツールが会社のデータを学習して別の誰かの役に立てる、という経路は基本的にありませんでした。買った記録を探すという従来のやり方だけでは取りこぼす、というのがこの記事の出発点です。

野良AIが生まれる背景は、現場の速さに会社の整備が追いつかないこと

野良AIは、ルールを守らない社員がいるから生まれるのではなく、現場が必要とする速さに会社側の整備が追いついていないから生まれます。原因はおおむね次の4つです。1つ目は、生成AIの登録が個人単位で完結すること。2つ目は、ノーコード・ローコードの普及で、非エンジニアが自分の手で自動化を組めるようになったこと。3つ目は、在宅勤務や私物端末の業務利用が一般化し、会社のネットワークを通らない作業が増えたこと。4つ目は、会社としての公式なAI環境が用意されていない、あるいは申請しても時間がかかることです。

普及の度合いは調査でも確認できます。帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査」（2026年3月17日〜3月31日実施、調査対象2万3,349社・有効回答1万312社・回答率44.2%）では、生成AIを活用していると答えた企業は全体で34.5%、大企業46.5%、中小企業32.4%、小規模企業28.0%と報告されています。同調査では、活用している企業のうち効果があったとする回答が86.7%でした。会社として活用していると答える段階に至っていない企業が6割以上あるということは、会社の方針が決まる前に、個人の判断で使われている状態が起こりやすい、ということでもあります。

※帝国データバンクの数値は同社が公表した調査結果です。会社としての活用状況を尋ねたもので、個人単位の利用率を測ったものではありません。

野良AIのリスクは、漏洩・証跡・アカウント・コスト・品質の5つに分かれる

リスクは1つではなく、性質の違う5つが同時に進みます。どれに困っているかで、検知の優先順位が変わります。

被害の規模については、IBMが公表し、Ponemon Instituteが実施した Cost of a Data Breach Report 2026（602組織・2025年3月から2026年2月に発生した侵害が対象）に数値があります。同レポートは、セキュリティインシデントのうち、会社が承認していないAIの利用（シャドーAI）が関わったものの割合が43%で、前年の20%から倍以上に増えたと報告しています。この43%は、侵害を受けた組織の割合ではなく、インシデントを母数とした割合です。

同レポートでは、これらのインシデントの平均侵害コストが今年 USD 5.39 million（前年 USD 4.63 million）とされています。影響の内訳（複数回答）は、データの消失・侵害49%（前年44%）、業務の中断42%（同39%）、評判の毀損35%（同23%）、セキュリティ費用の増加32%（同41%）、規制上の制裁金21%（前年は選択肢になし）です。制裁金については、おおよそ5件に1件のインシデントで支払いが報告されたと記載されています。また、今年侵害を受けた組織の多くは、AIを管理したり野良AIを検出したりするためのAIガバナンスを備えていなかった（68%、前年63%）とされ、方針の状況は、策定済み32%・未策定35%・策定中33%（前年22%）と報告されています。

※Cost of a Data Breach Report のレポート本文で触れられる年は公表年であり、侵害の発生年とは限りません（レポート本文に明記されています）。金額は同レポートの記載どおり米ドルで示しています。

実際に日本国内で起きた事案の類型は生成AI・野良AIによる情報漏洩事例データベースにまとめています。リスクの説明を社内向けに作る場合は、数字より先に、同業種で起きた事例を1件見せるほうが伝わります。

まず全体像｜見る場所と、そこで見つかるもの・見つからないもの

検知の作業に入る前に、どこを見れば何が分かるのかを一枚で押さえておきます。手順を順番にこなすより、この対応表を先に見て、自社で見られる場所から着手するほうが早く進みます。重要なのは、どの場所にも必ず死角があることです。1か所だけ見て把握できたと判断すると、取りこぼしが出ます。

着手の順番：上から順にやる必要はありません。今日やるなら、管理画面・経費・ブラウザ拡張の3つです。この3つは、専任の担当がいなくても、総務や管理部門の1人が単独で完了できます。自動化とネットワークは、社内に扱える人がいるかどうかで難易度が大きく変わるため、後から回して構いません。

禁止より先に、棚卸しと可視化から始める

順序を間違えると、作業が二度手間になります。まずやるのは棚卸しと可視化で、ルールを決めるのはその後です。理由は単純で、何が使われているか分からないまま作ったルールは、現場の実態と噛み合わず守られないからです。たとえば議事録の文字起こしが全社的に定着しているのに、それを想定していない禁止事項を出しても、運用は止まりません。地下に潜るだけです。

棚卸しの目的は、犯人探しではなく、次の3つを数字で言えるようにすることです。1つ目、いま社内で使われているAIサービスの名前と数。2つ目、そのうち会社が把握・管理できているものの数。3つ目、業務上どうしても必要とされている用途の上位3つ。この3つが出れば、ルールも公認環境の選定も、根拠を持って決められます。

一律禁止が逆効果になり、野良AIが地下に潜る理由

全面禁止は、短期的には最も簡単な打ち手に見えます。しかし、野良AIに関しては逆効果になりやすい打ち手です。理由は3つあります。

1. 効率の差が大きすぎる：使っている社員にとって、AIを使うか使わないかは作業時間の差として直接跳ね返ります。禁止されても、締め切りのほうが強い動機になります。
2. 禁止は利用を止めず、報告だけを止める：禁止した瞬間から、使っている社員は申告しなくなります。結果として、利用実態は変わらないのに会社からの可視性だけが下がります。事故が起きたときに、範囲の特定が最も難しい状態です。
3. 私物端末に逃げる：会社の端末で使えなくなれば、個人のスマートフォンに移ります。この記事の後半で書くとおり、私物端末での利用は技術的な検知がほぼ届きません。禁止は、最も見えない場所へ利用を移動させる施策になり得ます。

現実的な立て付けは、禁止する対象を利用そのものではなく、入力してよい情報の種類に絞ることです。AIを使うなという指示ではなく、この種類のデータは入れないという指示にすれば、現場は守れます。この考え方は生成AIの社内ガイドラインの作り方で詳しく扱っています。

技術的な検知と匿名アンケートは、組み合わせが前提

技術的な検知だけでも、アンケートだけでも、実態はつかめません。両方が必要です。

技術的な検知は、会社のIDを経由した利用、会社のお金が動いた利用、会社の端末で起きた利用を、確実に拾います。人の記憶に依存しないため、記録として残せるのが強みです。一方で、会社の仕組みを一切経由しない利用はゼロ件として出てきます。ゼロ件という結果が、使われていないことの証明にならないのが弱点です。

匿名アンケートは、その死角を埋めます。私物端末での利用、個人アカウントでの利用、入力していた情報の種類は、本人に聞く以外に知る方法がありません。弱点は、回答が正直とは限らないことと、記憶があいまいなことです。処罰や人事評価に使わないと明示しない限り、回答率も正確さも下がります。

実務では、技術的な検知を先に回して名前の一覧を作り、その一覧をアンケートの選択肢に使うのが効率的です。自由記述だけで書いてもらうより、見覚えのある名前が並んでいるほうが回答の精度が上がります。

野良AIはこう発覚する｜実際に起きる5つのパターン

検知を計画的にやらなかった会社でも、野良AIはいずれ発覚します。問題は、発覚の仕方をこちらで選べないことです。以下の5つが、発覚の入口になります。どれも、会社にとって都合の悪いタイミングで起きます。

5つのうち3つは、社外からの指摘か、担当者がいなくなった後に発覚します。残る2つも、気づくのは使っている本人ではなく、経理や管理部門です。この記事で扱う手順は、この5つより先に、自分たちのタイミングで見つけるためのものです。発覚してから調べ始めると、後述する最初の1時間の動き方を選べなくなります。使っている社員の側から見て、会社に何が見えて何が見えないかは、シャドーAIはバレる？会社に見える範囲と見えない範囲で整理しています。

1つだけ先に決めておくこと：調べ始める前に、今回の棚卸しで申告・判明した利用は原則として処罰の対象にしないと決め、それを口に出して共有してください（意図的な持ち出しなど、就業規則上の重大な違反にあたる場合は別に扱う旨も、あわせて示しておきます）。この一言があるかどうかで、アンケートの回答率も、聞き取りで出てくる情報の量も変わります。処罰を前提にした調査は、その場では静かに終わり、実態は何も分からないまま残ります。

今日30分でできること｜情シスがいない会社の3手順

ここからが本題です。情報システムの専任がいない会社でも、総務や管理部門の担当者が1人で、今日のうちに終えられる手順を3つ挙げます。必要なのは、Google Workspace または Microsoft 365 の管理者権限と、会計ソフトまたは経費精算の閲覧権限と、自分の端末のブラウザだけです。いずれも追加費用は発生しません。30分で終わるのは、担当者1人が管理画面と経費をひととおり見て、疑わしい名前を書き出すところまでです。経費3か月分の精査と、拡張機能の全社棚卸しは、この後に日を分けて進めてください。

会社アカウントで連携した外部アプリを見る

最初に見るのは、会社のアカウントでログインして使われている外部サービスの一覧です。生成AIサービスの多くは、Googleアカウントでログイン、またはMicrosoftアカウントでログインという入口を用意しています。社員がその入口を使い、ドライブ・カレンダー・連絡先などのGoogleのデータへのアクセスを許可していれば、会社の管理画面に記録が残ります。公式ヘルプが記録対象として挙げているのは、Googleアカウントのデータ（コンタクト、カレンダー、ドライブ ファイルなど）へのアクセスがサードパーティ製アプリケーションに対して承認された場合と、Google Workspace Marketplace のアプリをユーザーが起動した場合です。データへのアクセス許可を伴わない、ログインだけの利用は、ここに出ないことがあります。それでも、権限を渡している利用は無料プランでも記録が残るため、経費では拾えない利用を拾える数少ない場所です。

Google Workspace の場合（2か所を見ます）

1か所目は、連携済みアプリの一覧です。Google の管理者ヘルプの記載では、Google 管理コンソールで、メニュー アイコン > セキュリティ > アクセスとデータ管理 > API の制御に移動し、アプリのアクセスを管理から、設定済みのアプリを表示します。ここでは、アプリごとのアクセス権限が4段階（信頼できる／限定／特定の Google データ／ブロック中）で示され、組織部門（OU）ごとに別の設定を持てるとされています。

2か所目は、いつ・誰が・どのアプリに許可を出したかのログです。同ヘルプでは、メニュー アイコン → レポート → 監査と調査 → OAuth のログイベント という経路が示されています。このログでは、操作の記録を確認し、自社のドメイン内でどのユーザーがどのサードパーティのモバイルアプリやウェブ アプリケーションを使用しているかを把握できるとされ、Google コンタクト・カレンダー・ドライブ ファイルなどへのアクセスがサードパーティ製アプリに承認された場合に記録されます。注意点として、既定では過去7日間のイベントが表示されます（期間は変更できます）。必要な権限は、監査と調査ツール経由の場合は監査と調査の管理者、セキュリティ センター経由の場合はセキュリティ センターの管理者です。エクスポートの上限は通常10万行、セキュリティ調査ツールでは3,000万行と記載されています。

Microsoft 365 / Microsoft Entra の場合

Microsoft Learn の手順では、少なくともレポート閲覧者ロールを使用してMicrosoft Entra 管理センターにサインインし、Entra ID > Enterprise アプリをブラウズして、アクティビティの下の左側のナビゲーションで監査ログを参照する、とされています。監査値の表には、ユーザーがアプリケーションに同意を付与する（Core Directory／アプリケーション管理／アプリケーションへの同意／ユーザー コンテキスト）という行があり、これが、社員が自分の判断で外部アプリに会社アカウントを渡した記録にあたります。

保持期間には注意が必要です。Microsoft の公式ドキュメントの表では、監査ログの保持は Microsoft Entra ID Free で7日間、P1 と P2 で30日間とされています。さらに、保持期間の変更はさかのぼって適用されない、Free から P1 や P2 にアップグレードしても、無料の保持期間内（最大7日）に残っているデータだけが利用可能になる、とも記載されています。つまり、今のプランのまま放置すると、先週より前の記録は存在しません。まず定期的に書き出して保存する運用を作るほうが、プランの検討より先です。

一覧を開いたあと、何で絞り込むか

一覧やCSVを開いても、アプリ名は数十件から数百件並びます。全部を人の目で読む必要はありません。次の語で検索して、当たった行だけを見てください。実際の社名・サービス名の綴りで検索するのが確実です。

※上の表は検索に使う語の一覧です。各サービスの機能や安全性を評価したものではなく、社内で名前が出やすいものを検索キーとして並べています。実際の綴りはサービスにより異なるため、部分一致で探してください。

この方法の限界を先に書いておきます：会社アカウントでログインしていない利用は、ここには1件も出ません。個人のフリーメールで登録し、コピーと貼り付けだけで使っている場合、この一覧は空のままです。ここで何も出なかったことを、野良AIがないことの証明にしないでください。

直近3か月の経費と法人カードを洗う

2つ目は経費です。管理画面が拾えない有料利用を、ここで拾います。会計事務所や経理担当がいる会社であれば、この作業は最も短時間で終わります。見るのは直近3か月です。AIサービスの多くが月額課金のため、3か月見れば継続利用はほぼ現れます。

手順1：摘要で検索する。会計ソフトや経費精算システムの摘要・取引先名を、次の語で検索します。前項の表の語に加えて、決済代行の名義が入ることがあるため、次の語も足してください。

• 提供元の社名（OPENAI / ANTHROPIC / GOOGLE / MICROSOFT / PERPLEXITY など）
• 決済代行や配信元の名義（PADDLE / STRIPE / FASTSPRING / LEMON SQUEEZY / APPLE / ITUNES / GOOGLE PLAY）
• 金額での検索（1サービスあたり月20米ドル前後の定額が多い。円建てで請求されていれば毎月ほぼ同額になる）
• 通貨記号（USD / ドル / $ を含む行）

手順2：勘定科目を絞って一覧する。AIサービスの課金は、担当者の判断で次のいずれかに入っていることが多く、これらを月次で並べると異物が目立ちます。

手順3：4つの抜け道を塞ぐ。経費から見つけるときに、最もよく漏れるのが次の4つです。

1. ドル建ての少額課金：為替の換算差で毎月金額が変わるため、同額検索に引っかかりません。通貨の種類で絞るか、取引先名が英字の行を一覧してください。
2. アプリストア経由の課金：スマートフォンのアプリから課金されると、明細の名義がアプリストアの運営元になり、サービス名が出ません。明細ではサービス名が分からないため、本人に確認するか、任意のお願いとしてストアの購入履歴を見てもらう必要があります。
3. 個人立替精算：本人がいったん個人のカードで払い、月末にまとめて精算する形です。摘要が手入力のため、ソフト利用料といった一般名詞になっていることがあります。金額と英文領収書の組み合わせで探すのが確実です。
4. 自腹での利用：そもそも精算されていないものは、会計データには一切現れません。これは経費からは原理的に見つかりません。アンケートで拾う対象です。

会計事務所・士業と、顧客データを預かる会社の場合：この作業は自社の会計データを見るだけなので、外部に何も依頼せず完了します。同時に、顧問先から預かったデータがAIに入力されていないかは、自社の情報ではなく契約上の守秘義務の対象であるため、他の項目より優先度が上がります。繁忙期は、締め切りに追われて手早い手段が選ばれるため、野良化が起きやすい時期です。確定申告期や決算集中期の直後に点検を置くと、実態に近い結果が出ます。会計・税務ソフトからのデータ書き出し（CSVやPDFの出力履歴）が確認できる場合、その出力の直後にどこへ渡ったかを本人に聞くのが、最短の追跡経路になります。

ブラウザの拡張機能を一覧で見る

3つ目はブラウザの拡張機能です。ここは、他のどの手段でも取りこぼす領域なので、独立した作業として扱ってください。AI要約、AI議事録、AI翻訳、AI校正といった拡張機能は、次の3つの理由で検知の死角になります。

• 多くは会社アカウントでのログインを求めないため、OAuthの連携一覧に出てきません。
• 無料で配布されているものが多く、経費明細にも載りません。
• 通信量が小さく、普通のWebアクセスに紛れるため、ネットワークのログでも目立ちません。

それでいて、権限としてはチャット型のAIサービスより広いことがあります。拡張機能のなかには、閲覧中のページの内容を読み取る権限を持つものがあり、その対象には、会社のメール画面、基幹システムの画面、顧客情報の一覧も含まれ得ます。社員が入力した内容だけでなく、画面に表示されただけの情報が対象になる点が、チャット型のAIサービスとの違いです。

確認の手順（本人の端末で開いてもらう場合）

1. Chrome ならアドレスバーに chrome://extensions と入力して開きます。Edge なら edge://extensions です。
2. 一覧に出た拡張機能の名前を、すべて書き出します。使っていないものも含めて全部です。
3. 各拡張の詳細を開き、アクセス範囲の設定を確認します。全サイトを対象にしているものに印をつけます。
4. 提供元（デベロッパー）の名前と、最終更新日を控えます。提供元が不明、または更新が長期間止まっているものは、用途に関わらず優先的に確認対象にします。
5. 拡張のIDまたはストアのURLを控えます。同じ名前で別物が存在することがあるため、名前だけでは特定できません。

Chrome や Edge を会社の管理下に置いている場合は、管理画面側で拡張機能の一覧を取得できます。ただし、画面の名称や配置は管理環境と版によって異なるため、管理者ヘルプの手順に従ってください。管理下に置いていない会社のほうが多いため、上の本人の端末で開いてもらう手順を標準として設計してください。棚卸しの依頼は、全社に一斉に出すより、部署ごとに5分の作業として依頼するほうが回収率が上がります。

情シスがいるなら追加でやること

情報システムの担当者がいる会社、または外部の運用委託先がある会社は、前章の3手順に加えて、ログの書き出し、業務端末と退職者アカウントの確認、自社のエディションでどこまで見えるかの確認を実施してください。半日を見ておくと安全です。こちらは記録として残せる形になるため、取引先からのチェックシートへの回答にも使えます。

サインインログ・監査ログの絞り方

前章では管理画面を開いて目で見る作業を書きましたが、ここでは書き出して残す作業をします。ポイントは、ログは放っておくと消えることです。

Google Workspace 側。OAuth のログイベントは、既定では過去7日間のイベントが表示されます。期間は変更できますが、まず表示期間を延ばして、確認できる範囲まで広げたうえでCSVに書き出してください。さかのぼれる範囲には限りがあるため、今回書き出した期間を記録に残し、以後は定期的に書き出してください。エクスポートの上限は通常10万行、セキュリティ調査ツールでは3,000万行と記載されています。書き出したCSVは、前章の検索語の表を使って絞り込みます。絞り込みの軸は3つです。1つ目はアプリ名。2つ目は、承認された権限の種類（ドライブ ファイル、カレンダー、コンタクトなど、何にアクセスしてよいと許可したか）。3つ目は、承認した日時の分布です。同じ日に複数人が同じアプリを承認していれば、社内で誰かが勧めた経路がある証拠になります。

Microsoft 365 / Entra 側。Entra ID > Enterprise アプリ > 監査ログ で、ユーザーがアプリケーションに同意を付与する のイベントを抽出します。保持期間は Microsoft Entra ID Free で7日間、P1・P2 で30日間とされており、保持期間の変更はさかのぼって適用されないとも記載されています。したがって、プランを変える判断より先に、月に1回書き出して社内に保存する運用を先に作るほうが実利があります。

同意そのものを絞る。Microsoft は公式ドキュメントで、ユーザーが検証された発行元からのアプリと選択したアクセス許可に対してのみ同意できるように、ユーザーの同意を制限することを推奨しています。また、組織内のアプリと付与済みのアクセス許可を監査し、不正または疑わしいアプリケーションにはデータへのアクセスが許可されていないことを確認すること、サインイン ログまたは同意許可アクティビティに基づいて、使用率が高い組織に既に追加されているアプリのインベントリを取得することも記載されています。管理者は、すべてのアプリケーションに対して、将来のすべてのユーザー同意操作を無効にすることで、アプリケーションへのユーザー アクセスを制限できるとも書かれています。

同意を止めるのは、受け皿を出した後で：ユーザーの同意を全面的に止めると、その日から野良AIの新規発生は減ります。ただし、業務で必要とされていた連携も一緒に止まります。止める設定を入れる前に、公認の環境と、例外を申請する窓口を先に用意してください。順序を逆にすると、現場は会社アカウントを使わない方向に動き、結果としてログに何も残らなくなります。

業務端末のインストール済みアプリと、退職者・異動者の残りアカウント

ブラウザで完結しない利用も残っています。デスクトップ版のAIアプリ、会議の録音・文字起こしアプリ、AI補完を持つエディタやPDF編集ソフトが対象です。資産管理の仕組みがあればその一覧から、なければ端末ごとにインストール済みアプリの一覧を出して確認します。確認の観点は、常駐して画面や音声を取得する設計になっていないか、ログイン先が会社アカウントか個人アカウントか、の2点です。

あわせて、退職者・異動者の残りアカウントを検知の対象に入れてください。これは見落とされやすい割に、発覚したときの困り方が最も深刻です。

チェックリストに足す文言は2行で足ります。業務で使ったAIサービスと、自分で作った自動処理を申告すること。そして、本人名義の契約と連携を解除すること。この2行があるだけで、前掲の発覚パターン3（退職・異動の引き継ぎで判明）はかなり減ります。

プラン・エディションでどこまで見えるか

ここが、中小企業が自社で判断できずに止まる場所です。同じ管理画面でも、契約しているエディションによって見られる機能が変わります。下の表は、公式ページに記載がある範囲をまとめたものです。記載が確認できない項目は、その旨を記しています。

※上の各項目は2026年9月18日に各社の公式ヘルプ・公式ドキュメントの記載を確認した内容です。エディション名や機能の対応範囲は変更されることがあるため、判断の前に各社の公式ページで最新の記載を確認してください。表に記載がない他社サービス（他のチャット型AIの法人向け機能など）については、公式の記載が確認できていないため、この表には含めていません。

CASB・SWG・DLP・IDaaSログという選択肢の整理

検知の解説で必ず出てくる4つの仕組みを、10〜200名の会社にとっての現実味とあわせて整理します。結論を先に言うと、この4つのうち、追加費用なしで今日から使えるのはIDaaSのログだけです。残りの3つは、導入済みの機器がある場合を除いて、購入と運用の判断が先に必要になります。

加えて、ネットワークを見る側の製品として、Microsoft の Global Secure Access にシャドウ AI 検出という機能があります。公式ドキュメントでは、組織で使用されている承認されていない AI アプリケーションとツールを可視化するネットワークベースの機能と説明されており、参照先はグローバル セキュリティで保護されたアクセス > アプリケーション > Insights と Analytics と記載されています。必要なライセンスのSKU名はページ本文に明記が確認できていないため、利用可否は自社の契約内容にもとづいて確認してください。

優先順位：この4つを比較して選ぶ前に、IDaaSのログと経費とブラウザ拡張という無料の3つを埋めてください。無料の3つで名前が出そろってからでないと、SWGやCASBを入れても、何を検知すべきかの設定が書けません。検知の仕組みは、監視対象のリストがあって初めて意味を持ちます。

見落としやすい2種類の野良AI

ここまでの手順を全部やっても、2種類だけは構造的に漏れます。どちらも、AIサービスを入れた覚えがないのにAIが動いている、という形で存在します。

SaaSに最初から入っているAI機能

1種類目は、すでに会社が契約しているSaaSに、後から追加されたAI機能です。社員は新しいサービスに登録していないので、本人には野良AIを使っている自覚がありません。管理側も、契約済みのサービスなので棚卸しの対象から外しがちです。しかし、入力したデータが提供元でどう扱われるかという論点は、新規のAIサービスとまったく同じです。

この種類は、次のカテゴリで発生しやすくなります。

点検の手順は3つです。1つ目、契約中のSaaSを一覧にします。経費の明細から作れば、漏れが少なくなります。2つ目、それぞれの管理画面で、AIに関する設定項目があるかを確認します。項目名はサービスごとに異なるため、AI、アシスタント、生成、要約といった語で設定画面内を探すのが早い方法です。3つ目、次の5点を1行にまとめて記録します。

• 管理者側でオン・オフを切り替えられるか（できないなら、利用範囲を運用で決めるしかありません）
• 既定の状態がオンかオフか（既定オンで追加された機能は、誰も判断しないまま使われています）
• 入力したデータが提供元のモデル学習に使われる設定になっていないか、その設定を会社側で変更できるか
• 利用のログが管理者から確認できるか
• 追加料金が発生する形か（発生するなら、経費側にも痕跡が出ます）

提供元への確認文のひな形：公開情報だけで判断がつかないときは、次の3行を問い合わせフォームに貼ってください。「貴社サービスのAI機能について3点うかがいます。1、入力したデータが貴社または提携先のモデルの学習に使用されることはありますか。2、学習に使用しない設定を、管理者側で選択できますか。3、AI機能の利用ログを管理者が確認する方法はありますか。」この3点の回答は、そのまま後述のAI利用台帳の欄を埋める材料になります。

社内で作られた自動化・AIエージェントという新しい層

2種類目は、社内の誰かが作った自動処理です。表計算に紐づくスクリプト、業務アプリのワークフロー、外部の連携サービスで組まれた自動化、社内向けに作られた質問応答のボット、そしてAIエージェントと呼ばれる形のものが該当します。この層は、使う人ではなく作る人によって生まれるため、社員へのアンケートで使っていますかと聞いても、作った本人以外は誰も気づいていないことがあります。

厄介なのは、次の3つが重なる点です。1つ目、作った本人が異動・退職しても動き続けること。2つ目、接続先のアカウントが本人名義のことが多く、本人のアカウントを止めると業務が止まること。3つ目、外部のAIに接続している場合、そこを通るデータの量と内容が誰にも把握されていないことです。

探し方は、場所ごとに一覧を出して所有者を確認するという形になります。画面の名称や配置は、使っている製品と版によって異なるため、ここでは何を一覧させるかを示します。

一覧が取れない場合は、部署ごとに次の1問を聞いてください。「あなたの部署で、人が操作しなくても自動で動いている処理はありますか。あるなら、作ったのは誰ですか。」この質問だけで、多くの会社は数件が出てきます。出てきた処理には、作った人・目的・接続先・止め方の4項目を書いた1枚を必ず残してください。この1枚がないまま作った人がいなくなると、止めることも直すこともできなくなります。

そのまま使える匿名アンケート｜設問7問の全文

技術的な検知で拾えない範囲は、本人に聞くしかありません。ここでは、そのままコピーして使える形で、前置き文と設問7問を全文載せます。回答にかかる時間は3分程度です。

前置き文（この文をアンケートの冒頭に貼ってください）
このアンケートは、会社としてAIをどのように用意するかを決めるために、いま実際にどのような使われ方をしているかを知ることが目的です。このアンケートの回答を理由に、処罰や人事評価上の不利益を与えることはありません（意図的な社外持ち出しなど、就業規則上の重大な違反にあたる場合を除きます）。回答は匿名で集計し、個人を特定する形では扱いません。すでに個人のアカウントで使っている方も、そのまま正直に書いてください。実態が分からないままだと、危ない状態が続き、必要な環境も用意できません。所要時間は3分程度です。回答期限は◯月◯日です。

設問1
この1か月のあいだに、業務に関係する作業のためにAIサービスを使いましたか。サービスの名称は問いません（例：ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot、Perplexity、文字起こしサービス、AI翻訳、AI議事録、画像生成など）。
選択肢：使った／使っていない／使ったかどうか分からない

設問2
使ったサービスの名前を、覚えている範囲ですべて書いてください。正式名称でなくてかまいません。複数ある場合は、改行して並べてください。
回答形式：自由記述

設問3
そのとき使っていたアカウントは、次のどれですか。
選択肢：会社から配られたアカウント／自分で登録した個人のアカウント／両方使った／どちらか分からない

設問4
使った端末は次のどれですか。あてはまるものをすべて選んでください。
選択肢：会社のパソコン／会社のスマートフォン／自分のスマートフォン／自分のパソコン・タブレット／その他

設問5
AIに入力した内容に、次のものは含まれていましたか。あてはまるものをすべて選んでください。この設問の回答を理由に、処罰や人事評価上の不利益を与えることはありません。ただし、顧問先の情報や個人情報の入力があった場合は、被害を広げないための事実確認をお願いすることがあります。
選択肢：顧問先・取引先から預かった情報／氏名や連絡先などの個人情報／社外に出していない資料・数値／社内限りの文書（議事録、規程など）／公開されている情報だけ／覚えていない

設問6
AIを使ったことで、その作業にかかる時間はどのくらい変わりましたか。おおよそでかまいません。
回答形式：自由記述（例：1回あたり30分の作業が10分になった）

設問7
会社が公式にAIを使える環境を用意する場合、あなたがいちばん使いたい場面を1つだけ書いてください。
回答形式：自由記述

集計の見方。設問ごとに、次の判断に直結します。設問2の自由記述は、そのままAI利用台帳の1行目になります。設問3で個人のアカウントという回答が多ければ、それは社員の意識の問題ではなく、会社が受け皿を用意していないことの証拠です。設問5で、顧問先・取引先から預かった情報、または個人情報にチェックが入った件数は、対応の優先順位を決める最重要の数字です。ここが1件でもあれば、その日のうちに動く理由になります。設問6は、公認環境にいくらまで払えるかを判断するための材料です。設問7は、環境を用意したときに最初に案内する用途を決めます。

実施のコツ。4点あります。1点目、部署名の記入は任意にしてください。必須にすると匿名性が損なわれ、回答が変わります。2点目、期限は1週間以内にしてください。長いほど回収率は下がります。3点目、経営層からの一言を冒頭に添えてください。処罰しないという約束は、管理部門より経営から出たほうが信用されます。4点目、前章までの技術的な検知を先に回し、そこで出たサービス名を設問2の例示に使ってください。名前を見せると、思い出す回答者が増えます。

※設問5で顧問先や個人情報の入力が判明した場合は、その時点で個別の対応が必要になります。匿名アンケートのままでは対象者を特定できないため、設問の末尾に、心当たりのある方は別途窓口までご相談ください、という一文と連絡先を添えておくと、後の対応がつながります。

技術的な検知では見つからない範囲と、申告窓口の作り方

ここまでの手順を全部実施しても、見つからない範囲が残ります。これは手順の不備ではなく、構造上どうやっても届かない領域です。ここを正直に扱うかどうかで、検知の取り組みが実態に届くかが決まります。

見つからないのは、次のいずれかに当てはまる利用です。

会社のドメインで作られた個人アカウントについては、サービスによっては会社側から一覧できる仕組みがあります。たとえば Claude の公式ヘルプでは、ドメインクレームは Claude Enterprise プランでのみサポートされるとされ、ドメインを確認すると、組織にまだ入っていない自社ドメインの既存の個人アカウント（Free、Pro、Max）を一覧でき、メールアドレス、プランの種類、アカウント作成日、最終利用日を確認してCSVに書き出せると記載されています。ただし、これは会社のドメインのメールアドレスで登録された場合の話です。個人のフリーメールで登録されていれば、この仕組みでも把握できません。また、同ヘルプには、一度有効にすると元に戻せないという記載もあるため、実施の判断は慎重に行ってください。

だからこそ、窓口が要ります：技術的な検知で埋まるのは、全体のうち会社の仕組みを経由した部分だけです。残りは、社員が自分から言ってくれるかどうかにかかっています。そして社員が自分から言うのは、言っても損をしないと分かっているときだけです。

申告窓口の作り方。特別な仕組みは不要です。次の6点を満たしていれば、社内の共有フォルダに置いた1枚の申請書でも機能します。

1. 受付の経路を1つに決めて、全社に周知する。フォーム、専用のメールアドレス、紙のいずれでも構いません。複数あると、どこに出せばよいか分からなくなり、出されなくなります。
2. 匿名でも受け付ける。ただし、匿名の場合は個別の回答ができないことを明記します。名前を書けば公認環境を優先的に配る、という形にすると、記名の申告が増えます。
3. 返事の期限を決めて書く。目安は2営業日以内です。申告したのに何も返ってこない状態が一度でも起きると、その後の申告は止まります。
4. 責めないことを文面に残す。口頭の約束では足りません。申告した内容を理由に処罰や人事評価上の不利益を与えないという一文を、窓口の案内文に書いてください。
5. 申告した人に、その場で代わりを渡す。使うなという回答しかできない窓口は、2回目から使われません。公認環境のアカウント、または承認済みの代替手段を同時に案内できる状態にしてから窓口を開いてください。
6. 四半期ごとに再募集する。1回きりの募集では、その後に増えた分が入ってきません。後述する定例点検と同じタイミングで、窓口の存在を再周知します。

窓口の案内文（そのまま使えます）
業務で使っているAIサービスの申告窓口を開設しました。いま個人のアカウントや私物の端末で使っているものがあれば、この窓口に出してください。申告した内容を理由に、処罰や人事評価上の不利益を与えることはありません（意図的な社外持ち出しなど、就業規則上の重大な違反にあたる場合を除きます）。申告いただいたものは、会社として安全に使える形に置き換えられるかを検討し、2営業日以内に担当からご連絡します。置き換えができない場合も、代わりの進め方を一緒に考えます。匿名でも受け付けますが、匿名の場合は個別のご連絡ができません。受付：（フォームのリンクまたはメールアドレス）

見つけた後の段取り｜最初の1時間からの時間軸

見つけた後に何をするかを、時間軸で決めておいてください。ここが決まっていないと、見つけた瞬間に全面禁止を宣言してしまい、その後の情報が入ってこなくなります。検知の失敗は、見つけられないことより、見つけた直後の動き方で起きます。

検出結果の整理からリスク評価・ポリシー・周知・承認フローまでの対応フロー

1か月のあいだにたどる流れを、5段階に分けて整理します。段を飛ばすと、後で戻ることになります。

この5段階が、実態把握から運用に移すまでの流れです。順番より大事なのは、3の前に1と2を終えていることです。実態を知らずに書いたポリシーは、現場の作業を止めるか、現場に無視されるかのどちらかになります。

入力してはいけない情報のレッドラインをA4で3〜5ページに収める

ルール文書は短くしてください。分量の目安は、A4で3〜5ページです。全社員が読み切れる長さでなければ、書いた意味がありません。理想は、レッドラインだけを1枚にして、詳細は別冊にする形です。

1枚に書く内容は、次の3ブロックで足ります。

• 入れてはいけないもの（具体名で書く）：顧問先・取引先から預かった資料、氏名や連絡先を含む名簿、給与や評価に関する情報、未公表の決算数値、契約書の原本、システムのパスワードやAPIキー、第三者の著作物の全文。
• 入れてよいもの：すでに公開されている情報、自分で書いた文章の推敲、一般的な調べもの、社名や固有名詞を伏せた相談。
• 迷ったときの行動：迷ったら入れずに、窓口に聞く。聞いた記録が残ることで、次のルール改定の材料になる。

禁止事項を並べるより、この1枚を全員が覚えているほうが効果があります。そのうえで、文書全体の作り方と、規程との整合の取り方は生成AIの社内ガイドラインの作り方にまとめています。セキュリティ観点で抜けがないかは生成AI導入のセキュリティチェックリストで確認できます。

社内通知文のひな形

棚卸しの協力を求めるときの通知文です。件名と本文をそのまま使えます。文面で最も重要なのは、処罰しないことを最初の3行以内に書くことです。後半に書くと読まれません。

件名：業務で使っているAIサービスの申告のお願い（◯月◯日まで・3分で終わります）

本文：
各位

会社として生成AIを安全に使える環境を用意するため、いま実際に使われているサービスを把握したいと考えています。この調査は、使っている人を特定して注意するためのものではありません。申告した内容を理由に、処罰や人事評価上の不利益を与えることはありません（意図的な社外持ち出しなど、就業規則上の重大な違反にあたる場合を除きます）。

お願いしたいのは次の2つです。
1. 添付のアンケート（3分・匿名）にご回答ください。期限は◯月◯日です。
2. 会社の端末をお使いの方は、ブラウザの拡張機能の一覧を確認し、AIに関するものがあれば名称をご記入ください。手順は添付の1枚をご覧ください。

回答をもとに、◯月中に会社として使える環境を用意し、順次ご案内します。個人のアカウントで使っている方も、そのまま会社の環境に移していただけるよう準備します。

ご不明な点は、（担当部署・連絡先）までお願いします。

見つけた野良AIの仕分け｜格上げ・移行・停止の判断表

棚卸しで出てきたものを、3つのどれかに振り分けます。公認へ格上げする、会社の環境へ移す、やめる、の3つです。判断の軸は2つだけにしてください。入力していたデータの種類と、業務価値です。担当者の主観ではなく、この2軸で機械的に決まる形にしておくと、部署間で説明がつきます。

横軸の業務価値は、次の3段階で判定します。高いのは、週1回以上使われていて、代替手段がないか、代替すると作業時間が2倍以上になるもの。中は、月に数回使われていて、代替手段はあるが手間が増えるもの。低いのは、試しに使っただけ、または個人の趣味的な用途に近いものです。

3つの選択肢の意味を、揃えておきます。

• 公認へ格上げ：そのサービスを使い続けます。ただし、契約を会社名義に切り替え、管理者を置き、学習利用の設定を会社で確認し、台帳に載せます。個人名義のまま黙認することは、格上げではありません。
• 会社の環境へ移す：用途は認めますが、そのサービスでは続けません。会社が管理できる環境で同じ作業ができるようにして、移行日を決めます。移行が完了するまでの暫定運用を、必ず文書で決めてください。
• やめる：用途が限定的で、代替もあるものです。やめてもらう際は、同じ目的を果たす手段を1つ提示してください。代替なしの停止は、別のサービスへの移動を招きます。

※上の表は判断を早くするための型です。業種の規制や取引先との契約で、より厳しい条件が課されている場合は、そちらが優先します。特に、顧客から預かったデータの取り扱いを契約で限定している場合は、業務価値にかかわらず、契約条件の確認が先になります。

仕分けの結果は、その場でAI利用台帳に書き込んでください。表計算に1行ずつ入れていくだけで構いません。会議の記憶に置いておくと、3か月後に同じ議論をやり直すことになります。公認する側に振り分けたサービスの選定にあたっては、法人向け生成AIサービスの比較で料金と管理機能の並びを確認できます。

受け皿を先に出すと、申告は集まる

検知の話をしていると、順序が逆に見えるかもしれませんが、実務では受け皿を先に出したほうが、検知の精度が上がります。使えるものがないまま実態を聞かれた社員は、正直に答える理由がありません。使ってよい環境が用意されていて、申告すればそこに移れると分かっていれば、答える理由ができます。

会社が公認できる安全なAI環境を受け皿として先に用意する

公認環境に求める条件は、多機能さではありません。次の5点を満たしていれば、まず足ります。

• 入力したデータが提供元のモデル学習に使われない設定になっていること。これは後から変えにくいため、最初に確認します。
• 誰がいつ使ったかのログが、会社側で確認できること。事故が起きたときに範囲を特定できるかどうかが、ここで決まります。
• アカウントの発行と停止を会社が行えること。退職時に止められない環境では、残りアカウントが生じます。
• 全社員に配れる費用であること。一部にしか配れないと、配られなかった人が個人契約に流れます。結果として野良AIが再生産されます。
• 現場が今やっている作業を、そのまま置き換えられること。議事録の文字起こしや資料の要約など、アンケートの設問7で挙がった用途に対応できるかを見ます。

選定の観点をもう少し細かく見る場合は、複数のAIを1つの環境で使う形の整理をマルチAIとは？複数の生成AIを1つの環境で使う方法にまとめています。

申請・承認プロセスを軽く速くしないと、現場は勝手に使う

受け皿を用意しても、新しいツールを使いたいという要望は必ず出ます。そのときの申請が重ければ、また野良化します。申請から回答までの期限を決めてください。目安は5営業日以内です。これを超えると、待てない案件が野良化します。

軽くするための具体策は4つです。1つ目、申請書を1枚にする。項目は、サービス名、用途、入力するデータの種類、費用、申請者の5つで足ります。2つ目、判断の基準を先に公開する。公開情報しか入れない用途は、原則承認と書いておけば、申請そのものが減ります。3つ目、少額かつ公開情報のみの用途は、部門長の判断で試用を認める。4つ目、期限を過ぎたら自動的に条件付き承認とする、という形も検討に値します。承認が遅いことによる損失は、静かに進むぶん見えにくいだけで、損失として積み上がります。

従業員教育とAIリテラシーは、検知の次に効く

教育は、検知と受け皿の後に置いてください。順番を逆にして、環境がないまま研修だけ実施すると、使いたい気持ちだけが高まり、野良AIが増えます。

実施するときの中身は、3つに絞ると定着します。1つ目、入力してはいけない情報のレッドライン（前掲の1枚）。2つ目、出力をそのまま使わないこと。特に、数値・法令・固有名詞は必ず一次資料で確認するという原則です。3つ目、困ったときの窓口の場所です。時間は30分で足ります。年1回の全社研修より、部署ごとに15分を2回のほうが、実際の使われ方に即した質問が出ます。

あわせて、新入社員と中途入社の受け入れ手続に、AIの利用ルールの説明を1項目として入れてください。入社時に説明していないルールは、守られなくても仕方がないものとして扱われます。

検知ツールは買うべきか

結論から書くと、社員10〜200名の会社は、いま検知の専用ツールを買う必要はほとんどありません。先に、この記事の前半で挙げた無料の範囲を埋めてください。理由は3つあります。

1つ目。無料で見られる範囲が、思っているより広いことです。会社アカウントでの外部アプリ連携、経費、ブラウザ拡張、SaaSの内蔵AI、社内の自動化。この5つで、会社の仕組みを経由した利用はほぼ網羅できます。ツールを入れても、この5つを見ていなければ結果は変わりません。

2つ目。検知ツールは、監視対象の定義を自社で作らないと機能しないことです。何を検知したら通報するか、誰がその通報を見るか、見た後に何をするか。この3つが決まっていない状態で導入すると、通知だけが溜まり、やがて誰も見なくなります。台帳とレッドラインが先です。

3つ目。費用が人数で効くことです。利用者数に応じた課金を採る製品では、人数が増えるほど年間の総額が無視できない規模になります。無料でできることを残したまま払う費用ではありません。

※各製品の料金体系と金額は提供元によって異なり、公開されていない場合もあります。この記事では具体的な金額を示しません。検討する際は、各社の公式ページまたは見積もりで、人数・年数を掛けた総額として確認してください。

では、いつ買うか。次の条件に複数あてはまるようになったら、検討する段階です。

買う前に満たしておく3つ：AI利用台帳がある。入力してはいけない情報のレッドラインが1枚ある。公認環境が全社員に配られている。この3つが揃ってから製品を検討すると、何を検知させるかを自分の言葉で書けるようになり、比較の軸がぶれません。揃う前に検討を始めると、機能の多さで選ぶことになります。

四半期ごとの点検を記録として残す

1回の棚卸しで終わらせないでください。AIサービスは短い周期で増えるため、3か月に1回の定例化をおすすめします。定例化のコツは、前回の記録があることです。記録がないと、毎回ゼロから調べ直すことになり、2回目で止まります。

AI利用台帳の列。次の12列を表計算に用意してください。これ以上増やすと更新されなくなります。

四半期の点検でやることは4つです。1つ目、台帳の各行について、まだ使われているかを利用部署に確認します。2つ目、前回以降に増えた分を、外部アプリ連携の一覧と経費の明細から拾います。差分だけを見るので、2回目以降は30分程度で終わります。3つ目、8列目の学習利用の設定を再確認します。サービスの仕様は変わるため、ここは毎回見る価値があります。4つ目、申告窓口の存在を全社に再周知します。

記録として残す形。取引先のチェックシートや監査に出せる形にするには、点検の結果だけでなく、点検した事実を残す必要があります。次の5項目を1枚にまとめ、実施のたびに追加してください。

※参考として、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は「生成AIおよびAIエージェントを安全に活用するための手引書」を2026年7月31日に公開しており、案内ページには、従業員が未承認のAIを業務で使ってしまうシャドーAI等による情報漏洩リスクに触れ、第2章でシャドーAIへの対応方針を扱うと記載されています。社内文書を作る際の参照先として、原文を確認してください。

よくある質問

この記事で参照した一次情報

手順と数字の出どころです。管理画面の名称や保持期間は版により変わるため、実際に操作する前に、それぞれの公式ページで最新の記載を確認してください（いずれも2026年9月18日時点の記載にもとづいています）。

• IBM／Ponemon Institute「Cost of a Data Breach Report 2026」
• 帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」
• Google Workspace 管理者ヘルプ「Google Workspace のデータにアクセスできるアプリを制御する」
• Google Workspace 管理者ヘルプ「OAuth のログイベント」
• Google Workspace 管理者ヘルプ「監査と調査ツールについて」
• Google Workspace 管理者ヘルプ「組織での Gemini の利用状況を確認する」
• Microsoft Learn「アプリケーションの同意の管理と同意要求の評価」
• Microsoft Learn「アプリケーションのアクセス許可のアクティビティ ログを表示する」
• Microsoft Learn「Microsoft Entra のデータ保持期間」
• Microsoft Learn「グローバル セキュリティで保護されたアクセスでのシャドウ AI 検出」
• Anthropic「Claim and migrate accounts on your domain」
• Anthropic「Access audit logs」
• IPA「生成AIおよびAIエージェントを安全に活用するための手引書」

まとめ

野良AIの見つけ方は、専用ツールを買うかどうかの問題ではありません。会社の管理画面・経費の明細・ブラウザの拡張機能・社内で作られた自動化という4か所を、順番に、決めた粒度で見るかどうかの問題です。この4か所は、いずれも追加費用なしで確認でき、情報システムの専任がいない会社でも、総務や管理部門の1人で着手できます。

今日やることは3つです。会社アカウントで連携した外部アプリの一覧を開き、サービス名で絞り込むこと。直近3か月の経費と法人カードを、摘要と勘定科目の両方から洗うこと。ブラウザの拡張機能を一覧で書き出すこと。情報システムの担当者がいる会社は、これに加えて、ログを書き出して保存する運用を作り、自社のエディションでどこまで見えるのかを確認してください。Microsoft Entra ID の監査ログは無料のエディションで7日間しか保持されないとされており、放置すると先週より前の記録が存在しません。

そして、どれだけ丁寧に見ても、私物端末と個人アカウントでの利用は出てきません。ここを埋めるのは、匿名アンケートと、申告しても損をしない窓口だけです。処罰しないことを文面で示し、返事の期限を決め、申告した人にその場で代わりの環境を渡せる状態にしてから窓口を開いてください。順序を逆にすると、社内から情報が上がってこなくなります。

見つけた後は、入力していたデータの種類と業務価値の2軸で、公認へ格上げ・会社の環境へ移す・やめるの3つに機械的に振り分け、その結果をAI利用台帳の12列に残します。3か月後に同じ議論をやり直さないための記録であり、取引先から利用状況の確認を求められたときの回答材料にもなります。

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