9〜10月の情報漏えい12件、公表文にAIが原因の事案は0件——社内に置くAIで減らせる出口と、減らせない出口

2026年9月1日から10月2日に公表された情報漏えい12件の公表文を開き、原因を確かめました。AIや生成AIが原因や経路として書かれた事案は、12件のうち1件もありません。原因が書かれていた事案で挙がっていたのは、システムの弱点である脆弱性を突かれたこと、IDやパスワードの不正利用、委託先で起きたことでした。一方で、攻撃そのものは増えています。警察庁の統計では、2026年上半期のランサムウェア被害の報告が123件で、半期として過去最多でした。

それでも、会社の情報をAIに入れ始めると、情報の送り先は1つ増えます。社内に置くAIは、会社の中の機械だけで動くAIで、ローカルLLMと呼ばれます。当社は社内に置くAIを販売している立場なので、その点を差し引いて読んでください。

9月1日〜10月2日の公表を一次情報で確かめた——12件、AIが原因と書かれた事案は0件

SNS上のまとめで話題になった事案も含め、数字はすべて各社の公表文と統計から取りました。対象は、2026年9月1日から10月2日に、その会社自身が公表文を出した、または更新した事案のうち、公表文を開いて確認できた12件です。

表1　公表日は2026年。「AI」の列は、AIの記載の有無。

「記載なし」は、公表文に書かれていないという意味で、AIが無関係だったと確認されたという意味ではありません。単位が件・アカウント・人・名と混ざるので、12件は合計しません。「最大」「可能性」「約」は各社の表現です。

原因は3つの型——更新されなかった脆弱性、盗まれた資格情報、委託先

12件の原因を公表文の言葉のまま分けると、3つの型が見えます。全件が当てはまるわけではありません。

①更新されなかった脆弱性——LEAN BODY

脆弱性とは、ソフトウェアに残っている弱点のことで、突かれると許可なく中へ入られます。LEAN BODYは9月15日、社内のデータ分析に使っていたツールMetabaseの脆弱性を突かれたと公表しました。Metabaseはデータベースの内容を集計して見せるツールで、生成AIではありません。同社は「脆弱性情報を定期的に確認し、必要な更新を実施することができなかったことも…要因になっていた可能性が高い」と書いています。Gyazoとムラウチドットコムも、脆弱性の悪用を起点と書いています。

②盗まれた資格情報——三井不動産

資格情報とは、システムに入るためのIDやパスワードなどです。三井不動産は9月1日、「当社が利用する一部のシステムに係る資格情報が不正に利用され、第三者から情報の一部を閲覧された可能性」があると公表しました。件数は最大の数字で、全てが閲覧・取得されたと確認したものではありません。システムに入る情報が使われれば、弱点が無くても中へ入れてしまいます。

③委託先——吉野家・はなまる

委託先とは、仕事の一部を任せた外部の会社です。吉野家とはなまるは9月30日、アルバイト採用業務を一部委託していたApplyNowの採用管理プラットフォームで、データ分析ツールの脆弱性を悪用した不正アクセスがあったと公表しました。吉野家は、契約終了に伴い応募者の情報が消去されると認識していたと書き、続けて「実際の運用は当社の認識と異なっていた」と述べています。

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数字がズレる理由——上場企業では不正アクセスが64.4%、全事業者の報告では渡し間違い・送り間違いが中心

攻撃は増えている——ランサムウェア被害は半期で過去最多の123件

警察庁が2026年9月に公表した統計では、2026年上半期のランサムウェア被害の報告が123件で、半期として過去最多でした。ランサムウェアは、データを暗号化して使えなくし、元に戻す代わりに金銭を要求する不正なプログラムです。被害企業の約6割は中小企業で、被害組織へのアンケートでは侵入経路の約5割がVPN機器でした。VPNは、社外から社内のネットワークにつなぐ仕組みです。弱点を探る不審なアクセスも、前年同期比で51%増えています。

報告の件数は増えておらず、増えたのは1件あたりの大きさです。東京商工リサーチでは、2025年の上場企業の事故は180件で前年の189件より少ない一方、漏えい・紛失した人数は前年比93.1%増で、100万人以上の事故は前年の2件から6件になりました。個人情報保護委員会への報告も、令和7年度は17,139件で前年度の19,056件を下回っています。

上場企業の統計

東京商工リサーチが数えた2025年の上場企業と子会社の自主開示では、原因はウイルス感染・不正アクセスが116件で64.4%、誤表示・誤送信が37件で20.5%でした。

全事業者の統計

個人情報保護委員会の令和7年度年次報告は、全事業者が法律に基づいて報告した漏えい等の集計です。委員会が直接受け付けた13,345件の漏えい元は、報告者自身が11,040件で82.7%、委託先が1,292件で9.7%、不明が1,013件でした。報告者自身の分の原因は、誤交付が6,072件、誤送付が2,889件で、不正アクセスは533件です。誤交付は本来と違う相手に書類などを渡すこと、誤送付は違う相手に送ることです。

2つの数字の比べ方

対象も期間も数え方も違うので、大小は比べられません。中小企業の実感に近いのは、全事業者が対象の個人情報保護委員会の側だと私たちは考えます。ただし、この原因の内訳は直接受付13,345件の一部で、17,139件の全部ではありません。表1の12件は話題になった事案の集まりで、全体の傾向を表しません。

AIは今回出てこない。それでも「送り先」は増える

公表文にAIが書かれていないことと、AIが関わっていないことは別です。手口を書かない公表も多く、セイコーマートは開示を差し控え、東京メトロは調査中でした。警察庁は同じ資料で、高性能なAIが攻撃者に悪用され、攻撃がより速く大規模になるリスクにも触れています。こちらは攻める側のAIで、社内にAIを置いても減りません。

それでもAIは、別の形で情報の送り先を1つ増やします。ChatGPT、Claude、GeminiなどのクラウドのAIに会社の情報を入れると、情報はネットを通ってAI会社のサーバーへ送られます。吉野家の件が、この送り先を考える材料です。契約が終われば消えると思っていた情報が、渡した先では違う運用になっていました。渡した側は、それを自社だけでは確かめきれません。

AI会社が不適切にデータを残していると言いたいのではなく、送った情報がどこに保管され、いつ消えるのかを、自社の側では確かめきれない、という構造の話です。社員が機密情報をAIに入れてしまう実態は、当ブログのAIへの機密情報入力は「禁止」では止まらないで読み解きました。

社内に置くAIで減らせること、減らせないこと、増えること

セキュリティPackは、机に置ける小さな機械でAIを動かし、社員が社内のチャット画面から日本語で聞く形です。会社の情報は会社の中から出ず、ネットから切り離しても動き、誰が何を聞いたかが社内に残ります。最新のクラウドAIには劣りますが、決まった仕事には十分です。

表3　右列は当社の整理です。

LEAN BODYの件と同じく、社内に置いた機械も、更新しなければ入口になりえます。そのためセキュリティPackは保守を必須にしてOSとモデルの更新と故障時の手配を含め、構築には外とつながない設定と、ログインと操作の記録を入れました。ただし、これは出口と仕事の整理で、漏えいが起きない保証ではありません。料金はセキュリティPackのページで公開中です。

先に決める3つと、よくある失敗

先に決める3つ

1. 情報を仕分ける。社外のAIに入れてよいもの、社外に出せないもの、AIに入れないものの3つの箱に、顧客名簿や図面など実際の書類名で書き出します。委託先に渡している情報も入れ、契約終了時の消し方と、消えたことの確かめ方を契約に書いてもらいます。
2. 社外に出せない仕事だけ、社内のAIへ。ほかの仕事はクラウドのAIで足ります。どちらが上ではなく、使い分けです。
3. 置くなら、更新を誰がやるかを先に決める。決まらないうちは、置かない方がよいと考えます。

よくある失敗3つ

• 「AIは危ない」と全面禁止にする。使う場所が無ければ、社員は隠れて使います。
• 「社内に置けば大丈夫」と更新を誰もやらない。LEAN BODYの公表文と同じ可能性が残ります。
• 全部の仕事を社内の機械に載せる。クラウドで足りる仕事まで載せると、機械と更新の手間が増えます。

3つの箱への仕分けは、30分ほどの無料オンライン説明で一緒にできます。契約を求めることはありません。

よくある質問

まとめ

攻撃は増えていますが、12件の公表文にAIが原因と書かれた事案はなく、原因は脆弱性、資格情報、委託先でした。それでも、AIに会社の情報を入れれば、送り先は1つ増えます。社内に置くAIで減らせるのは、AI会社のサーバーへ送る出口の1つです。不正アクセス、誤送信、委託先は減らせず、機械の更新という仕事が増えます。

判断は、「AIは危ないから使わない」でも「全部クラウドに入れる」でもありません。情報を仕分け、社外に出せない仕事だけを社内のAIに置き、置くなら更新を誰がやるかを先に決めます。明日は、扱っている情報を3つの箱に書き出してください。