シャドーAI（野良AI）とは。禁止せずに見える化と正規の道で減らす対策

「会社が認めていない生成AIに、仕事のデータを入れてしまった」。
2026年の9月と10月、こうした公表が国内の会社から続けて出ました。

会社が把握していないAIを、社員が仕事に使っている状態をシャドーAIと呼びます。
「野良AI」と呼ばれることもあり、指しているものはほぼ同じです。

厄介なのは、使っている本人にまったく悪意がないところです。
目の前の仕事を早く終わらせたくて、無料で使えるものを見つけて使っているだけで、禁止されているとは思っていない場合もあります。
そのため、注意して回っても、別のサービスに移るだけで同じことが起きやすくなります。

この記事では、シャドーAIとは何か、シャドーITとの違い、国内の事例と数字、リスクを先に見ます。
そのあとで、禁止だけでは減らない理由と、使われ方を見える化して会社の用意したAIに寄せていく対策を順に書きます。

シャドーAI（野良AI）は、会社が把握していないAIを仕事に使うことです

まず、シャドーAIが何を指すのかと、よくある例を押さえておきます。

シャドーAIは、情報システム部門などの会社の管理側が把握も承認もしていないAIを、社員が自分の判断で仕事に使うことです。
英語では Shadow AI で、日本語の記事では「シャドウAI」と書かれることもあります。

よくあるのは、次のような使い方です。

• 無料版のチャットAIに、会議の文字起こしや顧客とのメールを貼って要約させる

• 個人のアカウントで契約したAIに、社内の資料をアップロードして読ませる

• 翻訳や画像生成のサービスに、社外に出していない資料を入れる

• ブラウザの拡張機能やアプリに付いたAIを、審査を通さずに使う

• 普段使っている業務のサービスに後から付いたAI機能を、設定を確かめずに使う

野良AIは、多くの場合このシャドーAIと同じ意味で使われます。
ただ、社内で作ったまま持ち主が分からなくなったAIのツールやエージェントを、野良AIと呼ぶこともあります。
こちらの整理の仕方は、社員がAIで作ったツールが増えすぎたときの整理法。残すものと消すものの決め方に書いています。

シャドーITとの違いは、入れた情報がそのまま外のAIに渡ることです

シャドーAIは、よく「シャドーITのAI版」と説明されます。
似ているところと違うところを分けて見ておくと、対策の重みづけがしやすくなります。

シャドーITは、会社が認めていない端末やクラウドのサービスを、社員が仕事に使うことです。
個人のクラウドストレージに資料を置く、個人のチャットで取引先とやり取りする、といった使い方がこれにあたります。

シャドーAIも構造は同じですが、AIは質問と一緒に資料の中身を受け取って処理するので、仕事の資料を入れれば、その中身がサービスの側に送られます。
また、ブラウザでアカウントを作れば数分で使い始められるので、導入の手続きを通らず、会社の台帳にも残りません。
同じサービスでも、無料版か法人版かで入力した内容の扱いが変わる点も、シャドーITには無かった違いです。

学習に使われるかどうかの違いは、AIに入力した情報は学習される？無料版・法人版・APIの違いを整理で整理しています。

国内でも、会社が認めていないAIに仕事のデータが入る件が続いています

シャドーAIがどれくらい広がっているかを、公表された調査と事例で見ます。

ガートナージャパンが2026年6月18日に発表した国内の調査（2026年2月実施）では、IT部門が選んだもの以外の生成AIを部門が使うことを「自由に認めている」企業が8%、「審査の上、問題なければ認めている」企業が67%でした。
一方で、シャドーAIを「把握できていない」企業が43%、「把握しているが、有効な対策を取れていない」企業が30%で、合わせて73%が有効に管理できていないとしています（ガートナージャパンの発表）。

働く人の側の数字もあります。
マイクロソフトと LinkedIn の2024年の調査では、AIを使っている人の78%が自前のAIツールを職場に持ち込んでいて、日本の回答も78%と世界の平均と同じでした（日本マイクロソフトの発表）。
自分で選んだAIを仕事に持ち込むこの動きは、BYOAI（Bring Your Own AI）とも呼ばれます。

IPA（情報処理推進機構）の「情報セキュリティ10大脅威 2026」でも、組織向けの3位に「AIの利用をめぐるサイバーリスク」が初めて入りました。
想定されるものの最初には、AIへの理解が足りないことによる意図しない情報漏えいや、他者の権利の侵害が挙げられています（IPAの発表）。

事例では、2026年9月3日に RIZAPグループが、子会社の社員が特定保健指導のデータを集計する作業の途中で、個人で使っている外部の生成AIサービスに顧客の情報を誤ってアップロードしたと公表しました（RIZAPグループの発表）。
データには氏名や生年月日、保険証の記号番号が含まれ、一部の人については疾患の情報も含まれていました。
再発防止として、許諾していない生成AIサービスを業務に使わないよう全社に改めて周知し、アクセス権限と利用環境を見直すとしています。

10月23日には、パナソニック オペレーショナルエクセレンスが、人事情報システムの導入プロジェクトのメンバーが、同社が利用を禁止している外部の生成AIサービスに、従業員や元従業員とその家族の個人情報を含むデータをアップロードしたと発表しました。
発表では、外部からの不正な操作ではなく、プロジェクトメンバーのルール違反によるものとされています。
この件の経緯と、漏れたと分かったときの初動は、AIの情報漏洩はなぜ起きるか。事例と、禁止だけに頼らない対策で詳しく扱っています。

海外では2023年5月に、社員が機密のコードを ChatGPT にアップロードしたと分かったサムスン電子が、社員による生成AIの利用を禁止したと Bloomberg が報じました（Bloomberg の記事）。
同じ記事は、同社が社内向けのAIツールを準備しているとも伝えています。

3件とも、外からの攻撃ではなく、社員が仕事のデータをAIに入れたところから起きています。
つまり、シャドーAIはセキュリティの製品だけで防ぐ話ではなく、社員がどのAIを使える状態にあるかの話でもあります。

シャドーAIの問題は、漏れることと、何が起きたかを後から確かめられないことです

シャドーAIの問題点は、情報漏洩だけではありません。
会社が把握していない使い方から起きることを、順に挙げます。

• 情報が外に出る：入れた資料が事業者の側に残り、設定によっては学習にも使われる

• 法令や契約に触れる：個人情報や、秘密保持契約で預かったデータを、本人や取引先の想定していない形で外のサービスに渡してしまう

• 誤った出力がそのまま使われる：確かめないまま、社外への文書や判断の材料に入る

• 記録が会社に残らない：何を入れたかを会社の側で追えないので、事故が起きたときの調査と初動が遅れる

• 使い方が個人に留まる：うまい使い方を見つけた人がいても、会社のAIではないので周りに広がらない

この中で見落とされやすいのが、記録が会社に残らない点です。
会社が契約したAIなら、プランによっては管理者が利用の記録を確かめられますが、個人のアカウントでは、本人が申告しない限り、何が入ったのかを会社は知りようがありません。

入れてはいけない情報の線引きは、生成AIに入れてはいけない情報とは。社内ルールを3段階で線引きするにまとめています。

野良AIが生まれるのは、会社のAIが遅い・面倒・無いときです

対策を考える前に、なぜシャドーAIが生まれるのかを押さえておきます。
ここを取り違えると、対策が社員への注意だけで終わってしまいます。

シャドーAIは、モラルの問題というより構造の問題です。
現場が外のAIに手を伸ばす条件はだいたい共通していて、会社が用意したAIが遅い、申請が面倒、あるいは何も用意されていない、のどれかです。
この3つのどれかがそろった時点で、個人で使える無料のサービスのほうが選ばれます。

生成AIには、個人で始めるハードルがとても低いという特性もあります。
ブラウザを開いてアカウントを作れば数分で使え、無料のプランから始められます。
止める側の努力だけでは追いつかないので、選ばれる側の条件、つまり会社のAIの使いやすさのほうを変えていきます。

全面禁止・野放し・形だけの申請制では、シャドーAIは減りません

シャドーAIへの対応でよくある失敗は3つあります。
どれも一見まっとうに見えるので、自社が当てはまっていないかを確かめてみてください。

まずは全面禁止です。
IPAが2025年8月に公表した調査（回答1,200人）では、生成AIの業務利用について何らかのルールを定めている割合が52.0%でした。
回答全体に占める割合で見ると、「利用してはならない」が26.2%、「利用してよい」が25.8%です。
26.2%の内訳は、ルールで一切の利用を禁じているのが16.3%、業務環境から強制的に使えなくしているのが9.8%です（IPAの発表）。

もちろん、データの扱いが分からないサービスを禁止するのは必要な手立てです。
ただ、仕事でAIを使いたい人が多いまま会社のAIを用意しないと、利用は止まらずに、報告されなくなるだけの場合が多いと思います。
「使っていることを言えない」状態になると、事故が起きたときの発覚もそのぶん遅れます。

次が野放しで、何もルールを出さないやり方です。
当面は問題が起きませんが、社外へ出す文書に不正確な情報が混ざる、機密の情報が個人のアカウントの履歴に残るといった形で、後から表に出てきます。
表に出た時点で全面禁止に振れ、また野放しに戻るという往復が、そのまま繰り返されます。

もうひとつが、申請制にしたうえで形だけにしてしまうことです。
「利用目的・入力するデータの種類・想定リスク・部門長の承認」を毎回書かせると、現場は申請せずに使うほうを選びます。
ルールがあるのに守られていない状態は、ルールが無い状態よりも実態が見えにくくなります。

標準とは別のAIを使いたいという申請をどう見極めるかは、AIツールの利用申請をどう審査するか。希望者を3層に分けて配るで扱っています。

対策は、今の使われ方を責めずに掴むところから始めます

シャドーAI対策の最初の一歩は、いま何がどれだけ使われているかを掴むことです。
ここを飛ばして施策を打つと、現場が困っていない所にばかり手を打つことになります。

外のAIの使われ方は、次の3つを見ると、おおよその輪郭が見えてきます。

• ネットワークの通信先の記録：会社の端末と回線から、どのAIのサービスにつながっているか

• 契約しているサービスの記録：法人で契約したAIや業務のサービスで、AI機能がどれだけ使われているか

• 経費精算：個人で契約したAIの利用料が、経費として上がっていないか

アンケートで聞くやり方もありますが、「業務で使っていますか」と聞かれると、規程に触れるかもしれないと感じている人ほど正確に答えにくくなります。
聞くなら、「答えた内容で処罰はしない」と先に書き、記録と組み合わせて読むほうが実態に近づきます。

もうひとつ、会社が配ったAIがどこで使われていないかから見る方法もあります。
会社のAIの利用率が低い部署は、仕事でAIを使う場面が少ないのか、外のAIを使っているのかが、数字だけでは分かりません。
数字を入口にして「普段の仕事で、どこにAIを使っていますか」と聞きに行くと、会社のAIでは足りない用途が見えてきます。

ここで、個人を特定して咎める方向には使いません。
目的は誰が違反したかを探すことではなく、どの業務でどんな用途に需要があるかを知ることにあります。
「これまで個人のアカウントで使っていた人は、今日から会社のAIに切り替えてください。過去は問いません」と最初に伝えておかないと、申告は上がってきません。

会社が配ったAI・社外のAI・入力した中身を分けて見る考え方は、社内の生成AIの利用状況の把握で整理しています。

正規の道を便利にすれば、外のAIを探す理由が減ります

使われ方が見えたら、会社が用意したAIのほうが楽に使える状態を作ります。
シャドーAI対策の中心はここで、禁止でも監視でもなく、正規の道を選ぶほうが早い状態を作るのが狙いです。

手を打つ順番は、次のとおりです。

1. 会社が契約したAIを、使いたい人がすぐ使える形で全員に配る
2. 議事録の要約、メールの下書き、資料の要点の抜き出しなど、よく使う用途の使い方を置いておく
3. 入れてよい情報を、そのまま入れてよい・加工すれば入れてよい・加工しても入れないの3段階で示す
4. 標準とは別のAIを使いたいときの申請を、フォーム1枚と返答の期限で受ける

部署単位の申請にしてしまうと、そもそも使い始められない人が出ます。
まず全員に配ってから、使い方のルールのほうを渡すほうが、外のAIに流れる人を減らせます。
よく使う用途の使い方が置いてあると、現場が自分でプロンプトを考える必要がなくなり、外のサービスを探す理由そのものが減っていきます。

申請の受付は、使いたいサービスの名前・何をしたいか・入れるデータの種類・使う人数の4つがあれば、判断を始められます。
書けない項目があればそのまま出してもらい、推進チームが埋めるようにしておきます。
返答の期限も「3営業日以内に可否を返す」のように決めて公表しておくと、申請した人が待たされる心配が減り、次からも申請が上がってきやすくなります。

伝え方も、使ってよい範囲を先に言う順番にします。
「情報漏えいの危険がある」「誤った情報が混ざる」とリスクを並べて締めると、聞いた人は使わない方向に寄ります。
「この3つの用途は自由に使ってください」から始め、そのあとに「ただし、この情報は入れないでください」を続けると、受け取り方が変わってきます。

情シスと推進担当で役割を分け、うまくいっているかは利用率で確かめます

シャドーAI対策は、情シスだけでも推進担当だけでも回りません。
誰が何を持つかと、うまくいっているかの確かめ方を、最後に決めておきます。

情シスが持つのは環境と記録で、法人アカウントの配布、通信先の把握、権限の設定です。
ここは禁止する役ではなく、安全に使える環境を用意する役のほうに置きます。

推進担当が持つのは用途とルールで、どの業務でどう使うか、何を入れてよいか、申請をどう受けるかといった、現場に近い側です。
この分担を先に合意しておかないと、情シスが用途の判断まで抱え込んで申請が止まり、逆に推進担当が環境の設定まで抱えると、権限の設計が甘くなります。
ガートナーも先の発表で、IT部門とユーザー部門が役割と責任を分ける「分業モデル」を勧めています。

内部でどう分担していても、現場から見た申請や相談の入口は1つにしておきます。
「どこに出せばいいか分からない」という声が出ると、それだけで申請より自己判断が選ばれやすくなります。

うまくいっているかを見る数字は、次の3つです。

• 会社のAIの実利用率：配った人数ではなく、月に1回以上使っている人の割合

• 申請と相談の件数：増えているなら、隠れていた利用が表に出てきたと読める

• 用途の広がり：使われている業務の種類が増えているか（同じ用途に留まるなら、置いてある使い方が足りない）

ルールは一度作って終わりではなく、新しいAIや機能が出るたびに前提が変わります。
ガイドライン全体の組み立ては生成AIの社内ルールの作り方。ガイドラインの項目サンプルと守れる環境に、見直しの回し方はAI利用ガイドラインの見直し方。四半期の定例と臨時改定で回すに書いています。

よくある質問

シャドーAIについて、推進担当や情シスがよく聞かれる質問に短く答えます。

Q. シャドーAIは、会社に分かりますか？

会社の端末と回線を通っていれば、どのAIのサービスにつながったかは、通信の記録やブラウザの管理の仕組みで分かる場合があります。
ただ、私物のスマートフォンや自宅の回線から使われると、会社の記録には残りません。
見つける仕組みだけで追うより、会社のAIを使うほうが楽な状態を作るほうが、取りこぼしは少なくなります。

Q. 生成AIを禁止している企業は、どのくらいありますか？

先に挙げたIPAの調査では、回答の26.2%が「生成AIを利用してはならない」というルールでした。
禁止にしている会社でも、会社のAIを用意しないままだと、個人のAIに流れる余地は残ります。

Q. 野良AIとシャドーAIは同じものですか？

社員が会社の把握していないAIを仕事に使う、という意味ではほぼ同じです。
野良AIは、社内で作ったまま管理されずに残っているAIのツールやエージェントを指して使われることもあります。

Q. 個人のAIを使ってしまった社員には、どう対応すればよいですか？

まず、何をいつどのサービスに入れたかを聞き取り、入れた情報によっては漏洩の初動として扱います。
そのうえで、申告したことを責めず、会社のAIに切り替えてもらいます。
責める空気があると、次からは使っていても報告されなくなります。

会社が用意したAIの使われ方は、部署ごとに見える形にできます

シャドーAI対策の順番は、「今の使われ方を掴む → 正規の道を便利にする → 軽い申請を残す」でした。
この最初の段階で困るのが、会社が用意したAIがどの部署でどれだけ使われているかを、手作業で集計しないと分からない点です。

私たちの組織のAIポータル「AI Portalize」では、Gemini と Claude の利用について、部署・職種・グレードごとの利用率と前期比が、集計の手間なしで出ます。
会社の外のAIの利用を見つける仕組みではありませんが、会社のAIが使われていない部署が分かれば、話を聞きに行く先を絞れます。
入れてよい情報の線引きや申請の流れを含めた社内ルールは、AIガイドライン作成＋定着研修で一緒に作れます。

シャドーAIは、禁止の強さより正規の道の使いやすさで減っていきます

シャドーAI（野良AI）は、会社のAIが遅い・面倒・無いときに、仕事を早く進めたい人から生まれます。
全面禁止でも野放しでもなく、使われ方を責めずに掴み、会社のAIを全員に配り、よく使う用途と3段階の線引きを置き、申請はフォーム1枚で受けます。

最初にやることは、会社が配ったAIの利用率を部署ごとに並べてみるところからだと思います。
利用率の低い部署に「普段どこでAIを使っていますか」と聞けば、会社のAIで足りていない用途が見えてきます。