本記事では、LLMのプライバシーリスクと実践的な対策について紹介します。
サービスにLLMを組み込む場面が増えるなかで、どこにどんなリスクがあるのかをあらかじめ把握しておくことが求められています。そこで、学習データ、プロンプト、出力、エージェント機能など、実際の活用場面に即して整理し、それぞれに対する対応策を確認していきます。
日々の運用にどう落とし込めるかを意識しながら、自分の活用方針を考える際の参考にしてみてください。
背景
翻訳、デバッグ、文章作成など、さまざまな業務にLLMが使われるようになり、その普及は驚くほど加速しています。中でもChatGPTやGeminiといったサービスは、はじめから多様なタスクに柔軟に対応できる点が評価されています。
ただ、こうした利便性の一方で、見過ごせないプライバシーの問題も浮かび上がっています。LLMは、ウェブ上から収集された大規模なデータで学習されていますが、その中には、本人の同意なしに取得された個人情報が含まれている可能性があります。また、ユーザーとの対話を通じて、プロンプトに入力された内容から機密情報が意図せず漏れるリスクも存在します。あるいは、ユーザーの属性や意図が特定されてしまう可能性もあります。
いま、LLMを安心して活用できるようにするための対策が求められています。分野によっては、プライバシー侵害が実際の損失や被害につながる懸念も大きくなっています。
そこで本記事では研究調査をもとに、LLMがもたらすプライバシー上の課題を体系的に整理します。学習データ、ユーザープロンプト、出力内容、そして外部ツールと連携するエージェント機能の4つの側面に分け、それぞれのリスクを多角的に検討します。
以下で詳しく見ていきましょう。
