月曜の朝、部長宛の報告メールをChatGPTに下書きさせる。取引先の社名も、まだ非公開の数字も、そのまま貼り付けた。
会社が用意した承認済みツールは使い勝手が悪く、申請にも数日かかる。研修で教わったのは「便利なので使ってみましょう」の一言だけで、何を消してから貼るべきかは誰も教えてくれなかった。
私が話を聞いてきた課長たちは口を揃えて言う。「危ないのは分かっている。それでも、自分で判断して進めたほうが速い」と。
flowchart TD
A[研修不足] --> B[自己流ルール]
B --> C[機密情報入力]
D[納期圧力] --> C
C --> E[露見リスク]
数字が語る、課長だけがはみ出す実態#
GRASグループが2026年4月に実施した調査（AI利用企業478人が対象）によれば、管理職層が生成AIに機密情報を入力した割合は37.5%だった。非管理職の18.8%とくらべると、約2倍にのぼる。
この一次調査を、ITmediaは「管理職の4割、『シャドーAI』に機密情報入力 “危険と分かっていても使う"切実な事情」という見出しで報じた（ITmedia、2026年5月8日）。危険性の認知と行動が一致していない、という指摘そのものが記事の核だ。
同じ一次データを使い、課長が夜間にひとりで資料を仕上げる業務設計の欠陥を扱った記事は別に書いた（課長が社内禁止AIに機密を打ち込む理由は「詰んでいるから」だ）。今回は角度を変える。なぜ「危険だと知りながら」踏み込むのか、その手前にある支援の空白を見る。
なぜ「知っていて」も使うのか#
答えは意志の弱さではない。教わっていないからだ。
外から観察してきた限り、課長層のAI研修は「使ってみましょう」で止まり、入力前に何を消すべきかという実務の手順までは踏み込まない。（AI研修と現場業務の溝はAI研修を受けても課長だけ使わない——3つの構造と週1の最小採用パスに書いた。）
手順を教わっていないまま、評価だけはAI活用力で先に厳しくなる。この順番のずれはAI活用が評価軸になったのに、管理職への研修だけ後回しになる構造と同じだ。
支援がない場所には、必ず自己流が生まれる。課長は「自分で考えて判断する」ことに慣れている層だ。だから研修の空白も、自分の経験則で埋めようとする。固有名詞を消すかどうかも、その場の勘で決めてしまう。この勘は、忙しい月ほど外れる。
燃料を残す3つの判断軸#
研修が来るのを待つ必要はない。今日から自分で埋められる判断軸は3つある。
入力前の置換ルールを1つだけ決める 社名・金額・人名はA社・X億円・Bさんに置き換えてから貼る。ルールは複数持たない。1つに絞れば、忙しい朝でも迷わず実行できる。
会社のガイドラインの有無を5分で確認する 就業規則やセキュリティ規程に生成AIへの入力を禁じる一文があるかを検索する。あればグレーゾーンではなく規程違反になる。
「教わっていない」事実を一行残す 次の1on1か研修後アンケートで、「入力前の判断基準を教わっていない」と一言だけ書く。個人の落ち度ではなく、支援の欠落として記録に置く。
失敗したときの逃げの一手#
すでに機密情報を入力してしまった、という課長もいるはずだ。そのときやることは謝罪でも自己処罰でもない。
事実関係を時系列で書き出す。いつ・何を・どのツールに入力したかを自分のメモに残す。そのうえで、研修や案内が届いていなかった事実もあわせて記録する。
これは言い訳ではない。個人の不注意と、組織の支援不足を切り分けるための記録だ。露見したときに「知らなかった」で終わらせず、「教える仕組みがなかった」という事実を置いておく。記録は退路になる。
まとめ：危険を知る量ではなく、逃げ方を知る量の差#
37.5%という数字が示しているのは、課長が危険を軽視しているという話ではない。危険を知りながら、それでも自己流で埋めるしかない支援の空白だ。
置換ルールを1つ決め、規程の有無を確認し、教わっていない事実を記録する。この3つだけが、今日から動かせる範囲になる。
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本記事は AI が下書きし、管理人が監修しています。
