AI利用時のプライバシーとセキュリティ｜Azure AI-900対策

この記事でわかること

この記事では、AI-900（Azure AI Fundamentals）で重要視される AI利用時のプライバシーとセキュリティ について解説します。

AIを使う際に

「データは安全なのか？」 「個人情報は守られるのか？」

といった不安がなぜ生まれるのか、その背景と対策を理解できる内容です。

なぜAIとプライバシーが問題になるのか

AIは大量のデータを学習・分析することで価値を生み出します。

その中には、

• 氏名
• 住所
• 音声
• 画像（顔写真など）

といった 個人情報や機微なデータ が含まれる場合があります。

これらが適切に管理されなければ、

• 情報漏えい
• 不正利用
• プライバシー侵害

といった重大な問題につながります。

AIにおけるプライバシーとは何か

AIにおけるプライバシーとは、

個人を特定できる情報を適切に保護し、本人の権利を守ること

を指します。

プライバシーで特に注意すべきデータ

• 個人識別情報（PII）
• 顔画像・音声データ
• 位置情報
• 医療・金融情報

AI-900では、 「AIはデータ次第でリスクにもなる」 という理解が重要です。

AIにおけるセキュリティとは何か

セキュリティとは、

AIシステムやデータを不正アクセスや攻撃から守ること

を意味します。

AI特有のセキュリティリスク

• 学習データの盗難
• モデルの不正利用
• APIキーの漏えい
• 入力データの改ざん

AIはAPIとして提供されることが多いため、 アクセス制御 が非常に重要になります。

Azureにおけるプライバシーとセキュリティの考え方

Azureでは、

「クラウド事業者と利用者の責任分界」

という考え方が採用されています。

責任分界モデル（AI-900重要）

項目	Azureの責任	利用者の責任
インフラの物理的安全	〇	－
データの暗号化機能	〇	設定・運用
アクセス管理	機能提供	設定・管理

「Azureがすべて守ってくれるわけではない」 点は試験でもよく問われます。

AI-900で押さえるべき具体的な対策例

プライバシー対策

• 必要最小限のデータのみ使用する
• 個人情報を匿名化・マスキングする
• 利用目的を明確にする

セキュリティ対策

• 認証・認可（Azure AD）
• APIキーの安全な管理
• ログ・監査の有効化

プライバシー・セキュリティとResponsible AIの関係

プライバシーとセキュリティは、

• 公平性
• 透明性
• 説明責任

と並ぶ Responsible AIの重要な構成要素 です。

これらが欠けると、

「信頼できないAI」

になってしまいます。

AI-900試験対策まとめ

• AIは個人情報を扱う可能性がある
• プライバシー保護は必須
• セキュリティはAzureと利用者の共同責任

用語暗記ではなく、 「なぜ問題になるのか」 を理解することが重要です。

まとめ

AIは便利で強力な技術ですが、

プライバシーとセキュリティを意識しなければ大きなリスク

にもなります。

AI-900では、

• Responsible AIの考え方
• クラウドにおける責任分界

を理解しているかが問われます。

AI-900を体系的に学びたい方へ
この記事は「AI-900試験対策」シリーズの一部です。
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