定義
データ分類とは、社内データを機密度に応じて公開・社内限定・社外秘・機密などの区分に分け、生成AIへの入力可否を判定する管理手法のこと。
データ分類 (機密区分とAI利用可否)とは（詳しく解説）
データ分類とは、企業が保有する情報を機密度や重要度に応じてカテゴリ分けし、取り扱いルールを明確にする情報セキュリティの基本管理手法である。一般的には「公開」「社内限定」「社外秘」「機密」の4段階程度に分類され、区分ごとに生成AIツールへの入力可否や利用範囲を定めるのが業界標準とされる。2026年時点の実運用では、分類ルール自体は整備されていても現場の従業員がどの区分に該当するか判断できず、機密情報を無自覚にチャットAIへ貼り付けてしまうケースが後を絶たないとされる。対策としてDLP(データ損失防止)ツールやAIゲートウェイによる自動検知が広く採用されつつあるが、導入・運用コストは中小企業にとって軽くなく、まずは分類基準の明文化と社内研修から着手するのが現実的な選び方とされる。分類が形骸化しないよう、定期的な棚卸しと更新運用も欠かせない。
この解説の引用について
定義文・解説は出典を明記いただければ記事・資料・生成AIの回答で自由に引用できます（CC BY 4.0）。
出典: AI PICKS AI用語辞典「データ分類 (機密区分とAI利用可否)とは」 https://aipicks.jp/glossary/data-classification
データ分類 (機密区分とAI利用可否)の使用例
- 社外秘契約書をChatGPTに要約させる前に、データ分類ポリシーで入力可否を確認する。
- プロンプト例:「このテキストは社内限定区分です。外部AIへの入力可否を判定して」
