生成AI SaaSをセキュリティ審査するとき何を聞く？学習利用・保持・subprocessorを分ける

生成AI SaaSの審査で「入力は学習に使われますか」と一問だけ聞いても、導入の可否は決まらない。入力がどこに保存されるか、誰が見られるか、外部連携から何を読むか、削除や監査をどう扱うかが残るからだ。

OpenAI、Anthropic、Google Workspaceの商用向け資料は、データ利用や管理の説明を出している。ただし対象プラン、契約、地域、接続設定が違えば、同じ説明をそのまま適用できない。NIST AI RMFの考え方に沿って、主張でなく確認できる根拠・証跡を集める。

契約前の質問票

項目	提供会社へ聞く質問	回答として残す証跡	未回答なら
学習利用	入力・出力をモデル改善へ使う既定と明示的な同意は何か	対象プランの利用規約・データ利用方針	機密データを入れない
保存・削除	会話、ファイル、ログ、バックアップの保持と削除はどう違うか	保持条件文書・設定画面	保存期間を仮定しない
再委託先	処理・保存・サポートで関与する第三者は誰か	現行一覧と地域	契約審査へ戻す
外部連携	Drive、CRM、Webなど何を読め、誰の権限で動くか	外部連携仕様・権限設定	接続を有効にしない
アクセス	管理者、提供会社 サポート、利用者は何を見られるか	役割・監査・サポート説明	役割を分ける
インシデント	通知、窓口、証跡、地域要件は何か	契約・サポート条件	対応責任を決めない

質問票の「はい」を合格の印にしない。対象プラン、対象テナント、取得日、回答者、リンクを同じ行に残す。

データの流れを一枚にする

審査対象の利用例ごとに、次を線で結ぶ。

利用者 → 入力 → AI SaaS → モデル処理 → 保存・ログ → 外部連携 → 出力 → 人の確認

外部連携を使う場合、入力欄に貼り付けた文章だけではない。Googleの管理資料では、Gemini EnterpriseからWorkspaceデータへのアクセスを管理者が制御する。Gemini EnterpriseのライセンスとWorkspace契約は同一とは限らず、対象エディションを確認する。つまり「外部連携を使う」こと自体が新しいデータ経路であり、対象範囲と権限を確認する必要がある。

結論を急がない条件

• 個人プランの説明しかない
• 会話だけの保存説明でファイルや監査ログが抜けている
• 再委託先・地域・サポートの範囲が不明
• 接続するデータソースと最小権限が決まっていない
• 提供会社の紹介ページだけで契約条件を代用している

セキュリティ審査の目的は、SaaSを安全と宣言することではない。利用予定のデータをどの条件なら渡せるか、どの条件なら渡せないかを契約前に決めることである。