製造業のAI活用、このままでは危ない？“見えない情報漏えい”から会社を守る5つの戦略

現状分析：産業・制度・技術の交差点

製造業でのAI導入は、設計・生産・品質・サプライチェーンという全工程で同時多発的に進んでいます。設計では生成AIが仕様の言い換えや図面チェックの補助に、現場では異常検知や段取り替えのシミュレーションに、間接部門では調達条件の要約や問い合わせ対応の自動化に使われるケースが増えています。一方で、導入の窓口が「個別最適」で進むほど、ガバナンスは「全体最適」から遠ざかります。標準契約に記載されたデータ取り扱い条項、学習への再利用可否、保存地域、ログの保持期間などの差異は、現場だけでは吸収しきれません。

制度面では、セキュリティ対策の中心が境界防御からゼロトラストへ移りつつあります。工場内ネットワーク、現場端末、リモートアクセス、SaaSを横断して認証・認可を統合する取り組みは進んでいますが、生成AIはそこに「言語」という新しいプロトコルを持ち込みました。従来のDLP（Data Loss Prevention）は、ファイル拡張子や宛先ドメインなどで制御できましたが、自然言語の断片に埋もれた機微情報は検出が難しいのが実情です。いま必要なのは、プロンプトとレスポンスを対象とした「会話のセキュリティ」という発想です。

「AIに負けない働き方」は可能ですが、前提条件は設計にあります。

出典：AIに負けない働き方–未来を切り開く5つのキャリア戦略 / ZDNET Japan

特に中小企業で見落とされやすいのが、増加傾向にある“見えない情報漏えい”です。典型的な経路は、次のようなものです。

• 無料・個人契約の生成AIに、社名・図面番号・取引価格を含む文章をそのまま貼り付けてしまうケース。
• 試作機の写真をそのままクラウドへアップロードし、背景に映り込んだ工程表がOCRで抽出されてしまうケース。
• 購買条件の比較に外部SaaSを使い、ファイル名がそのままメタデータとして残り続けてしまうケース。
• ベンダーのサポートチャットに、未公開の不具合情報を詳しく記載して問い合わせてしまうケース。

経営者として避けたい最悪の結果は、大きく三つに整理できます。第一に、設計・工程ノウハウの外部拡散による競争力の逓減です。第二に、誤った助言を検証なく適用してしまうことによる品質事故の再生産です。第三に、契約・規制違反によって重要なサプライチェーンから退出せざるを得なくなるリスクです。これらは互いに連鎖します。ノウハウの漏えいが模倣品や価格競争を招き、利益圧迫が検証工程の削減を生み、やがて事故が契約解消に結びつきます。AIの誤用は単体の不具合ではなく、企業体力をじわじわ削る“慢性疾患”になりかねません。

なお、AIセキュリティ体制の段階的な整備については、社内のDX施策と合わせて進めることで投資効率を高められます。例えば、中小製造業のためのAIガバナンスチェックリスト（社内記事の想定）のような形で社内ナレッジを整理しておくと、現場との認識合わせがスムーズになります。