NDAで預かった資料、Copilotは読めるのか？「学習に使われない」と「回答に使われない」は別の話

「学習」と「参照（グラウンディング）」は別のもの

Microsoftは公式文書で、次の2つを明言しています（2026年10月時点）。

• プロンプト、回答、Microsoft Graph経由でアクセスしたデータは、基盤モデル（LLM）の学習に使わない。
• Copilotは、各利用者が少なくとも閲覧権限を持つ組織データだけを回答に使う。

つまり、NDA資料がAIの「知識」として取り込まれ、他社の利用者に漏れるようなことは想定されていません。一方で、質問に答えるために社内の資料を探し、読み、要約して回答に使うことは、まさにCopilotの本来の働きです。これを「グラウンディング（根拠付け）」と呼びます。

Google Workspaceも同じ構造です。Googleは2026年4月、Gmail・Chat・カレンダー・ドライブを横断してGeminiの回答を根拠付ける「Workspace Intelligence」を展開しました。データは生成AIの学習に使わないとしつつ、各利用者がアクセスできる範囲で社内情報を参照します。

「学習に使われないから安全」という説明は、半分だけ正しいのです。

2つの使われ方を分けて考える

従来の「生成AI利用ガイドライン」の多くは、Aを想定して「機密情報を入力しないこと」を定めています。しかし、業務ツールに組み込まれたAIで問題になるのはBです。利用者は何も入力していないのに、回答の中に別案件で預かった情報が混ざる可能性があります。

AIは「権限設定を映す鏡」

誤解しないでいただきたいのは、Copilotが新しい権限を得るわけではないということです。利用者が本来見られない資料を、AIが勝手に読むことはありません。

問題は、「本来見られるべきでないのに、実は見られる状態になっている資料」です。たとえば次のようなケースです。

• 「とりあえず全社で共有」したフォルダに、元請の図面が置かれたままになっている
• 終了した案件のチームサイトに、異動した社員がメンバーとして残っている
• 「リンクを知っている全員」で共有したファイルが、そのまま残っている

これまでは、人がその場所を知らなければ事実上見られることはありませんでした。AIはそれを探し出してしまいます。AIは、過去の共有設定の甘さをそのまま映し出す「鏡」だと考えると分かりやすいでしょう。

「見られる」と「AIに探させてよい」は同じか

もう一歩踏み込むと、次の問いが残ります。ある社員が業務上NDA資料を閲覧できるとして、その社員の代わりにAIが社内を横断的に探し、他の資料と組み合わせて要約することまで、許されていると言えるでしょうか。

bitgateは、この2つは分けて評価すべきだと考えています。人が1つの資料を開いて読むことと、AIが何十もの資料を横断して組み合わせることは、結果として生まれる情報の性質が異なるからです。特にNDAで「本件の目的にのみ使用する」と定めている場合、別案件への回答に混ざることは目的外使用の議論につながります。この点は#3で条文に沿って詳しく読み解きます。

補足：無償のCopilot Chatと有償のMicrosoft 365 Copilot

Microsoft 365で社内のSharePointやOneDriveを横断して探すのは、主に有償の「Microsoft 365 Copilot」です。対象プランに無償で含まれる「Copilot Chat」は、Microsoftの説明では「Webに基づく」AIチャットです。ただし、開いているファイルや利用者が渡したファイルは扱えます。自社がどちらを使っているかで、注意すべきポイントが変わります。

まとめ

• 「学習に使われない」と「回答の根拠として読まれない」は別の話。
• AIは新しい権限を持たないが、過去の共有設定の甘さを表に出す。
• 「人が見られる」ことと「AIに探させてよい」ことは、分けて考える。

次回（#2）は、「保存したときには存在しなかったAI機能が、後から既定で有効になる」問題を取り上げます。連載の全体像は#0 まとめ記事をご覧ください。