Microsoft 365 の Copilot とセンシティビティラベル：完全ガイド

By Mirko Peters · 2026-03-17 · Updated 2026-03-24

Microsoft 365 Copilot：Microsoft Purview のセンシティビティラベル。センシティビティラベルでデータセキュリティとコンプライアンスを確保します。Copilot チャットでデータを保護します。

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Microsoft 365 Copilot とセンシティビティラベルは、鍵と錠のような関係にあります。生産性を引き出しつつ、機密情報を危険にさらすことはありません。このガイドでは、Copilot がセンシティビティラベルとどのように連携するかを解説します。重要な情報を保護し、組織のコンプライアンスを維持し、誰が何を閲覧できるかを管理できるようにします。ラベルによる制御で Copilot を導入、管理、ガバナンスする最適な方法を紹介します。この分野が初めての方も、既存の保護をさらに強化したい方も参考にしてください。

このガイドでは技術的な手順だけでなく、実践的なトレーニング、エンドユーザーへの導入、ポリシーのテストについても取り上げます。Copilot の機能と堅牢なセキュリティのバランスをとる、実際の運用に即した視点が得られるでしょう。コンプライアンスと信頼に基づいた Copilot 環境を構築するためにご活用ください。AI においては、何を見せ、何を隠しておくかが最も重要だからです。

1. Copilot はリアルタイムでセンシティビティラベルを尊重します。 Copilot はコンテンツを生成または共有する際、保存時だけでなく、Microsoft Purview のセンシティビティラベルによって設定された保護とアクセス制限を適用します。
2. センシティビティラベルは Copilot のプロンプトと回答に影響します。 ファイルやチャットにラベルが付いている場合、Copilot は応答を調整し、許可された範囲を超えてラベル付きのコンテンツを利用したり公開したりしないようにします。
3. ラベルにより、Copilot を介したデータの流出を防止できます。 外部共有やコピーを禁止するように設定されたセンシティビティラベルは、保護されたコンテンツが許可されていない相手に共有される出力に含まれないよう、Copilot を制御できます。
4. 自動ラベル付けは Copilot の操作と連動します。 Microsoft Purview の自動ラベル付けと推奨ラベルは、Copilot がコンテンツを処理または生成する際に作動し、手作業なしで分類の適用を支援します。
5. 透かしと暗号化は Copilot の出力にも引き継がれます。 センシティビティラベルで暗号化、ヘッダー、透かしを適用している場合、Copilot が作成または提案する成果物にもそれらの保護を維持できます。これにより、意図しない公開のリスクを低減できます。
6. Copilot の利用状況から、コンプライアンスチームが確認できるラベル関連のテレメトリが得られます。 管理者は、Copilot のセッションでラベル付きデータがどのように使用されているかを確認できます。Purview のインサイトとアクティビティログを通じて、不正利用やポリシーの不備を検出するのに役立ちます。
7. ラベルはモデルのファインチューニングの境界を定めます。 組織はセンシティビティラベルを使って、モデルの改善やテレメトリに利用してよいコンテンツを定義できます。これにより、個人情報や規制対象のデータを確実に除外できます。
8. 製品間で一貫した適用が行われます。 Microsoft Purview で設定したセンシティビティラベルは、Microsoft 365、Microsoft Teams、SharePoint、Copilot の全体で一貫して適用されます。ラベルが尊重される限り、アプリによって保護内容が異なることはありません。
9. 一部のラベルの動作はテナントの構成とライセンスに依存します。 Copilot との統合の深さ（自動適用、テレメトリ、ラベルの継承など）は、Purview の構成、管理ポリシー、ライセンスのレベルによって異なります。意外な動作に見えるものは、製品の固定された既定値ではなく、管理者の設定によるものであることが少なくありません。

Microsoft 365 Copilot とセンシティビティラベルの統合を理解する

Microsoft の生成 AI である Copilot を扱う際は、システムが賢いだけでなく、安全であることを確認する必要があります。そこで役立つのがセンシティビティラベルです。これらのラベルは Microsoft 365 環境に組み込まれており、Copilot が扱うすべてのアプリやデータにわたって、機密情報の分類、保護、アクセス制御を行います。

センシティビティラベルは「デジタルの門番」と考えるとよいでしょう。コンテンツにラベルを付けるだけでなく、Copilot が何を読み取り、要約し、提案できるかを決定します。これにより、一見無害に見える Copilot のチャットやドキュメントの要約にも、重要なセキュリティレイヤーが加わります。Copilot は Microsoft 365 の各アプリから情報を取得できるため、設定を誤ると、思いがけない場面で機密情報が漏えいする抜け道を開けてしまう可能性があります。

ここでのリスクは現実のものです。HIPAA や SOX といったコンプライアンス上の義務から、意図しないデータ共有まで、組織の評判と影響範囲が問われます。だからこそ、秘密度ラベルが Copilot とどのように連携するのかを理解することは、「知っておくと良いこと」ではなく、大規模に AI を活用した生産性向上を進めるすべての組織にとって「必須」の知識なのです。Copilot のガバナンスとポリシーについてさらに詳しく知りたい場合は、このCopilot ガバナンスガイドや、このCopilot のセキュリティ記事で、高度な制御による Copilot の保護について包括的に確認できます。

次に、秘密度ラベルが何をするのか、そしてそれがどのようにデータを守るのかを、より明確に見ていきます。これは、後続のセクションで取り上げる詳細な実践的戦略への土台となります。

Microsoft Copilot における秘密度ラベルの基本概念

秘密度ラベルは、Microsoft 365 に組み込まれたコンテンツの分類と保護の仕組みです。ファイル、メール、チャット、サイトにタグを付け、暗号化、アクセス、共有に関するルールを適用します。ラベルを使えば、コンテンツを「機密」や「社内限定」としてマークし、その後は裏側でポリシーが自動的に適用されます。

Copilot は、質問への回答やコンテンツの生成のために組織のデータをスキャンする際、これらの秘密度ラベルを尊重します。つまり、閲覧権限のないユーザーに対して機密コンテンツを取得して提示することはなく、利用が制限されているファイルの要約や分析も行いません。ラベルによって情報保護のガイドラインが Copilot の強力な AI に直接結び付けられ、ユーザーからは見えないものの、安全な AI 活用のワークフローに欠かせないセーフガードが生まれます。

結論として、Microsoft 365 で責任ある AI を実現するには、まず明確な秘密度ラベル付けを確立することが不可欠です。それによって、Copilot がどれほど高度になっても、コンプライアンス目標に沿った動作が保たれます。

コンプライアンスとデータ損失防止の基準を確保する

1. 秘密度ラベルによるコンプライアンス境界の適用:ラベルを使うと、どのユーザーやグループが特定のコンテンツにアクセスできるかを指定できます。これらのラベルを適用して自動化することで、Copilot が確立されたコンプライアンスの枠組み(医療分野の HIPAA や金融分野の SOX など)を確実に遵守するようになります。規制対象のデータを環境内のどこにでも置けないケースでは、これが欠かせません。
2. データ損失防止(DLP)による漏えいリスクの低減:Microsoft 365 の DLP ポリシーは、秘密度ラベルと密接に連携します。Copilot が機密情報を分析、要約、または提示しようとすると、DLP のルールによってその処理を自動的に防止できます。Microsoft 365 で DLP を設定する実践的な手順については、このDLP 設定のエピソードをご覧ください。
3. 実際の規制シナリオ:患者データや財務記録を扱う企業では、秘密度ラベルによって、Copilot がこうした情報をメール、Teams チャット、共有ドキュメントに含めないように保証できます。これにより規制を遵守できます。ラベルに基づく保護は、監査時にコンプライアンスを実証するのにも役立ち、ルールに従っていることを証明しやすくなります。コンプライアンスの動作や潜在的なリスクについてさらに深く知りたい場合は、このMicrosoft 365 のコンプライアンス課題に関する分析をご覧ください。
4. 全体にわたる自動化された適用:秘密度ラベルと DLP を組み合わせることで、自動化されたガードレールを構築できます。これにより IT 管理者の作業負荷が軽減され、手作業によるミスがなくなり、ユーザーやデータが増え続けても、主要なセキュリティおよびコンプライアンスの要件が常に適用されているという確信を組織にもたらします。

Copilot への安全なアクセスのための秘密度ラベルの構成

秘密度ラベルの構成は、単にチェックボックスをオンにする作業ではありません。Copilot が参照、分析、および出力できる範囲を形作ることです。どの程度厳しく、または緩くこれらの制御を設定するかは、組織のリスク許容度によって決まります。目標は、重要な箇所でセキュリティを最大化しつつ、Copilot が壁に何度もぶつかることなく生産性を高められるようにすることです。

このセクションでは、Copilot のアクセスを定義するラベルポリシーの作成と、優先順位、スコープ、自動化ルールといった詳細の調整方法を学びます。特定のファイルを Copilot から完全に除外する方法や、最低限の機密性要件を満たす文書だけを読み取らせる方法も解説します。玄関の鍵と同じで、安全を保てるだけの保護は必要ですが、人の出入りを妨げるほど厳しくしてはいけません。

個別の制御や設定に入る前に、多層的なセキュリティの全体戦略を理解しておくことが重要です。ユーザーの作業を妨げずに、機密データを適切に守る方法を見つけてください。このガイドの以降のパートでは、堅牢なポリシーの構築から、実際の Copilot 展開に向けた優先順位の調整まで、順を追って解説します。

Copilot 向けの秘密度ラベルポリシーとアクセス制御の設定

1. ラベルへのアクセスポリシーを明確に定義する:まず、組織で扱う情報の種類ごとに秘密度ラベルを作成します。たとえば「機密性の高い人事データ」や「社内コミュニケーション」などです。ラベルを設定したら、ラベルポリシーを使って各種類のデータへのアクセス権を割り当て、Copilot がそのデータとどのように関わるかを決めます。
2. ラベルに基づく Copilot の制限を有効にする:極めて機密性の高いラベルが付いたコンテンツには、Copilot(および他の AI 機能)がアクセスしないよう、ポリシールールで明示的にブロックします。Copilot に機密文書、人事記録、規制対象の財務文書を要約させるリスクを負えない場合は、この方法が基本的な対策になります。
3. 自動ラベル付けを管理する:自動ラベル付けポリシーを活用すると、ユーザーが分類し忘れた機密コンテンツを検出できます。自動ルールはファイル内の機密情報をスキャンし、Copilot が避けるべきものとして タグ付け します。これにより、人的ミスが情報漏えいやコンプライアンス上の問題につながるリスクを抑えられます。
4. 重要度の高いコンテンツに対して強制措置を優先する:トップシークレットや制限付きのラベルには、暗号化やコンテンツへのマーキングなどの強制設定を適用します。これにより、Copilot が読み取ったり要約したりできる内容が制限され、最も重要なデータを守る追加のセキュリティ層になります。
5. 展開前に実際のワークフローでテストする:ラベルをすべてのユーザーに展開する前に、パイロット環境でポリシーをテストしてください。Copilot への問い合わせ、ユーザーによるアップロード、ドキュメントの共有をシミュレーションし、機密ファイルが実際にブロックされているか、または編集処理(墨消し)されているかを確認します。過不足のないバランスが取れるまで設定を調整してください。

ラベルポリシーを慎重に設計すると、統制と柔軟性の両方を確保できます。Copilot による業務効率化を進めながら、機密情報を適切な場所に留めることができます。

秘密度ラベルの構成と優先順位に関するベストプラクティス

• ラベルの階層を設定する:親ラベルと子ラベルの関係を明確に定義し、上位のセキュリティ設定が下位の設定を自動的に上書きするようにします。
• ラベルに賢く優先順位を付ける:最も重要な情報に最も高い優先順位を割り当て、Copilot が常に最上位の制限を最初に適用するようにします。
• 自動ラベル付けは控えめに使用する:明らかに高リスクなコンテンツには自動ルールを利用しますが、不要な通知でユーザーを混乱させ、誤操作を招かないよう注意してください。
• 適用範囲を慎重に絞り込む:機密データが発生しやすい場所、ユーザー、部門などに限定してラベルを適用し、Copilot の制御が正確に機能するようにします。

これらのベストプラクティスにより、組織全体でラベル付けを効率的かつ信頼性高く行え、Copilot を安心して活用できる状態になります。

Microsoft Purview、情報保護、および Copilot の統合

Microsoft Purview は、情報保護と データ損失防止 (DLP) を統合し、機密コンテンツの周囲に強固な防壁を築きます。Copilot がアクセスできる情報と利用できる情報を制御します。単にファイルをブロックするだけではなく、すべての Microsoft 365 アプリや AI を活用したワークフローにわたる情報の流れを、ラベル付け、監視、管理するための総合的なツールキットです。

Purview の一元化されたダッシュボードから、Copilot が動作するあらゆる場所、Outlook から SharePoint まで、ラベルと DLP ルールを展開できます。Copilot は例外扱いされることはありません。Purview がルールを適用し、監視のための記録を残します。暗号化、アクセス制御、リアルタイムの強制措置といった実用的な保護機能に加え、問題が発生した場合に備えた豊富な監査機能とフォレンジックツールも利用できます。DLP や最小特権の強制を含む、Purview による高度な Copilot ガバナンスについては、こちらの Purview Copilot ガバナンスの詳解記事をご覧ください。

このセクションは、個人の人事関連文書から公開用レポートまで、あらゆる情報を扱う組織において、Copilot を使ったポリシー主導の情報管理を実践するための土台となります。Purview を活用して包括的なコンプライアンスと安全な AI 利用を実現する準備はできていますか？ 次のセグメントでは、まさにその方法を解説します。

Copilot への情報保護と DLP ポリシーの適用

• Copilot のシナリオ向けに DLP テンプレートを展開する:Microsoft Purview を使用して、特定のラベルが付いたファイルを Copilot が要約、共有、または処理しようとした際に、機密コンテンツの公開をフラグ付けまたはブロックする DLP ルールを適用します。DLP は、保護されたデータの誤った、または悪意ある過剰共有を防ぐことができます。
• ラベルと DLP を組み合わせて自動的な適用を実現する:秘密度ラベルが適用されると、エンドユーザーが手順を省略した場合でも、DLP ポリシーが自動的に Copilot のアクセスを制限するようポリシーを構成します。
• Purview 監査で Copilot のアクティビティを監視する:Purview の監査ログ機能を活用して、Copilot のアクセスを追跡し、不審な動作を発見します。設定とベストプラクティスの手順については、Microsoft Purview フォレンジックによる監査をご覧ください。
• コネクタのガバナンスと統合する:コネクタ環境を管理することで保護を強化します。Copilot が情報を取得できる場所を制限し、DLP ルールが一貫して適用されるようにします。Power Platform 環境での DLP について詳しくは、DLP のベストプラクティスに関するこちらの解説をご覧ください。

Azure Information Protection SDK による秘密度ラベルの拡張

Azure Information Protection (AIP) とその SDK を使うと、組織はラベル付けを自動化、カスタマイズし、ネイティブ以外のソリューションやサードパーティ製ソリューションにまで拡張できるため、秘密度ラベルの活用を次のレベルへ進めることができます。SDK を使えば、IT チームはカスタムワークフローを作成できます。たとえば、クラウドストレージへのアップロード時にドキュメントを自動的にラベル付けしたり、Copilot が連携する独自の業務アプリケーションとラベルを統合したりできます。

つまり、標準の「そのまま使える」コントロールだけに頼る必要はありません。固有のデータ型、ハイブリッド環境、または規制要件に合わせて秘密度ラベルのポリシーを調整でき、データがどこから来て、どこへ行くかに関係なく、Copilot のコンテンツへのアクセスと処理がポリシーに正確に沿うようにできます。複雑化する、あるいは変化し続けるセキュリティ要件を持つ組織にとって、AIP の柔軟性は大きな転機となります。

Microsoft 365 アプリにおける秘密度ラベルが Copilot の利用に与える影響

秘密度ラベルは、単なるバックオフィスの IT ツールではありません。日々の業務で Copilot がどう体験されるかを変え、使い慣れた Microsoft 365 アプリの中で Copilot が何を見て、何を伝え、何をできるかを左右します。SharePoint、OneDrive、Teams では、ラベルによって、Copilot が共有ファイルから情報を取得できるか、会議を要約できるか、チャットの応答にコンテンツを含められるかが決まります。

実際には、Copilot の回答、ドキュメントの推奨、要約は、ラベル付けでどこまで開放または制限されているかによってのみ決まります。SharePoint 上のドキュメントに「制限付き」のタグが付いていれば、Copilot はそれを避けて通ります。社内全体向けの機密性の低いファイルであれば、Copilot は手続きを経ることなく、コンテキスト、要約、提案を提供できます。このアプローチを支える適切な SharePoint ガバナンスについては、SharePoint と AI のガバナンスに関するこちらのエピソードをご覧ください。

これらの実際の影響は、Outlook、Word、Excel、PowerPoint にまたがるワークフロー全体にも波及します。ラベル付けされたドキュメントから Copilot にメールを要約させたり、提案書を生成させたりする場合、適切なラベル付けにより、機密情報が漏えいすることはありません。アプリをまたいだラベルの適用を確実に行っている組織は、豊富な AI 機能と一貫したセキュリティの両方を享受できます。一方、これを無視している組織はデータの混乱に陥るリスクがあります。この点については、こちらの Teams ガバナンスの分析で取り上げています。次のセクションでは、これらの保護が Microsoft 365 のそれぞれの領域でどのように機能するかを順に解説します。

SharePoint、OneDrive、Teams でのラベル付けによる Copilot の安全なアクセス

1. ドキュメント ライブラリでのラベルの適用:SharePoint や OneDrive にアップロードされたすべてのファイルは、保存場所やユーザーに基づいて自動的にラベルを付与できます。ライブラリに「Confidential」や「Financial Only」を設定しておけば、Copilot はそれらのファイルにアクセスしたり、要約したり、「誤って」想定外の相手と共有したりすることはできません。
2. Copilot への問い合わせの回避策:ユーザーが「Legal Only」とマークされた SharePoint の契約書を Copilot で要約しようとする場面を想像してください。Copilot の応答は空白になるか、そのファイルを完全に無視します。このラベルに基づく制御により、共同作業の場での誤った情報漏えいを防ぎ、信頼を維持できます。
3. Teams の会話へのラベル付け:Microsoft Teams では、チャット メッセージやプライベート チャネルに秘密度ラベルを設定すると、Copilot が参照して提示できる内容が制限されます。そのため、「Internal」とマークされた深夜のブレインストーミングのやり取りは、ユーザーがアクセス リストにすでに含まれていない限り、会議の要約や Copilot の提案する返信には表示されません。
4. 制御を伴うコラボレーション:Copilot は共同作業を妨げるのではなく、設定したルールを適用します。一般的なコンテンツの共有はスムーズに行えますが、ラベルの厳格度が高まるにつれて、ラベル付きの SharePoint/OneDrive ドキュメントに基づく Copilot の生成による分析、要約、提案を利用できるのは承認されたユーザーのみになります。
5. 管理者向けの実践的な安全策:管理者はアクセス ログを監査し、Copilot がこれらの境界を尊重していることを確認できます。機密性の高いビジネス アプリのデータを SharePoint から移行する場合は、ガバナンスされたデータに Dataverse を使うべき場合についてのこの解説も参考にして、適切な判断を行ってください。

Office アプリとメールにおける Copilot と秘密度ラベル

• Word、Excel、PowerPoint でのラベルの適用:ラベル付きのドキュメントは、Copilot による要約や自動生成の対象を制限します。Office アプリでもルールを回避することはできません。
• Outlook でのメール保護:メールに「Confidential」などのラベルが付けられている場合、Copilot は機密性の高い内容を返信の提案や会議のフォローアップに含めることはできません。
• 正しいラベル付けを促す:ユーザーは重要なドキュメントにラベルを付けるようリマインダーを受け取ります。これにより、コンプライアンスが向上し、Copilot を通じた情報漏えいを減らせます。
• 編集と共有を通じた統一的なエクスペリエンス:ラベルの適用は、編集、共同編集、共有のいずれの場面でもコンテンツに付いて回るため、Copilot は常にコンプライアンス モードで動作します。

Office とメールの間でラベルを一貫して使うことが、規制への対応を損なうことなく Copilot の力を活用するための鍵になります。

秘密度ラベルを使った Copilot のガバナンスと展開のベスト プラクティス

秘密度ラベルを使って Copilot を展開することは、急いで行うべきではありません。安全で効果的な導入には、堅牢なガバナンスの枠組みを構築し、実際のユーザーでポリシーをテストし、変化する要件やリスクに対応するためのフィードバック ループを作ることが必要です。

優れたガバナンスには、Copilot の動作に関する監査やリアルタイムのレポートといった技術的な制御だけでなく、「人の側面」も含まれます。トレーニング、ユーザー採用の監視、コンプライアンスの測定、そして変化への適応はいずれも不可欠です。新しい AI を導入する際の目標は、単にスイッチを入れることではなく、パイロット テストから本番展開まで、着実で説明責任があり、透明性の高い道筋を作ることです。ガバナンスされた Copilot ラーニング センターがユーザー採用と ROI をどのように高められるか気になる方は、Copilot のトレーニングとガバナンスに関するこちらのガイドをご覧ください。

最後に、特にリスク、規制、ユーザーの習慣が絶えず変化する中では、効果的な Copilot のガバナンスは一度きりの取り組みではなく、継続的なサイクルであることを強調しておきます。ガバナンス ボード、監査の枠組み、責任ある AI のプログラム(AI ガバナンス ボードの詳しい解説で取り上げています)は、すべてに説明責任を持たせるうえで最前線の役割を果たします。次に、Copilot を有効にしたラベル ポリシーのパイロット、テスト、監視に向けた具体的な手順とチェックリストを紹介します。これにより、混乱なくスムーズに展開できます。

Copilot の秘密度ポリシー展開のためのテストと展開のガイダンス

1. テスト用のサンドボックスを作成する:実際のビジネス環境を模倣した非本番環境を構築します。これにより、全員に変更を適用する前に、Copilot と秘密度ラベルの相互作用を安全にテストできます。
2. ポリシーのパイロットを段階的に展開する:IT、人事、経理などの特定のユーザーグループから始め、秘密度ラベルのポリシーを少しずつ適用します。この段階的なアプローチにより、ギャップを発見しやすくなり、リスクを抑えながらポリシーを微調整できます。
3. ユーザーからフィードバックを収集してレビューする:パイロットユーザーに、使用時の経験、障害、想定外の問題を共有してもらいます。定期的な確認を行い、生産性を損なうことなく Copilot が意図した境界をすべて守れているかを把握します。
4. リスクとコンプライアンスの監査を実施する:ラベルが付いたファイルへの問い合わせ、チャットの要約、メールの生成など、実際の Copilot の操作をシミュレーションします。Copilot がいつ、どの程度ポリシーのルールを守るかを文書化し、それに応じてラベル構成を調整します。
5. 学習支援とともに対象を広げて展開する:パイロットが成功したら、段階的に展開を拡大します。ライブトレーニングと、管理された学習センターを通じたセルフサービスの学習を取り入れ(ROI を重視するアプローチについては、Copilot Learning Center のガイドを参照してください)、ユーザーの採用とポリシーの理解を促進します。
6. フィードバックとガバナンスのループを確立する:展開後も、定期的なポリシーレビュー、インシデントの報告、更新サイクルを設定します。これにより、Copilot が進化する規制や事業上のリスクに沿った状態を維持できます。「設定して放置する」運用は避けてください。

こうした手順に従うことで、組織は混乱を回避し、安全なユーザー採用を進めて、Copilot をコンプライアンスプログラムの妨げではなく、支えとして機能させ続けることができます。

Copilot の利用データに対するガバナンスと監査の枠組みの構築

• Copilot の利用状況の監視を一元化する:Microsoft Purview などのツールで監査ログとアクティビティレポートを集約します。これにより、異常なパターンの検出、ポリシー違反のフラグ付け、インシデント調査の支援が可能になります。ユーザーアクティビティの監査方法については、Purview の監査ガイダンスを参照してください。
• Copilot の出力に「ファーストクラス」のガバナンスを適用する:Copilot が生成したコンテンツを重要なデータとして扱います。既定の秘密度ラベル、有効期限、レビューのゲートを適用してください。特に、このガバナンスリスクのポッドキャストで取り上げられている Copilot Notebooks では重要です。
• インシデント対応のワークフローを自動化する:Copilot がラベル付きデータを不適切に扱った場合に、コンプライアンスチームへ通知するワークフローを作成します。これにより、すべてのインシデントが数か月後ではなく、迅速に記録され、確認され、対処されます。
• ポリシーのレビューと更新のサイクルを確立する:定期的なポリシーレビューとステークホルダー監査のスケジュールを組み、コンプライアンスのずれや新たな脅威に常に先手を打てるようにします。

こうした施策により、透明性と説明責任のある Copilot 環境を構築できます。すべてのユーザー操作と AI の判断が追跡・管理され、偶然に任されることはありません。

AI と Microsoft 365 Copilot Chat: データ保護、Purview の秘密度ラベル、暗号化

秘密度ラベルとは何ですか。また、Copilot および Microsoft 365 Copilot Chat とどのように連携しますか。

秘密度ラベルは、機密情報を保護するために文書や電子メールに適用する Microsoft Information Protection (MIP) の分類です。Copilot および Microsoft 365 Copilot Chat と併用すると、データの扱い方、Copilot の応答に含められる内容、Microsoft 365 のエージェントと共有できるコンテンツ、Microsoft 365 テナントに保存されているどのデータが保護と暗号化の対象になるかを決定するのに役立ちます。

Copilot は Purview の秘密度ラベルが付いたコンテンツを読み取ったり利用したりできますか。

Copilot および Microsoft 365 Copilot との対話は、秘密度ラベルとそれに関連する保護設定を尊重します。ラベルで暗号化、権利の管理、共有の制限が適用されている場合、Copilot の応答と Copilot が返すデータはそれらの制限を守ります。Microsoft Purview ポータルおよびコンプライアンスポリシーで定義された許可範囲やアクセス許可を超えてコンテンツが公開されることはありません。

Word などのアプリで Copilot を使用する際、秘密度ラベルはデータセキュリティとコンプライアンスにどのような影響を与えますか。

Microsoft 365 で秘密度ラベルを適用すると、暗号化、アクセス制御、監査などのデータセキュリティとコンプライアンスの保護が有効になります。Word、Outlook などの Microsoft サービスで Copilot を使用する場合、Copilot の応答と抽出された分析情報は、ラベルの設定と組織のポリシーによって制限されます。これにより、データを保護し、GDPR などのデータ保護規制に対応できます。

ラベル付けされたコンテンツへの Copilot のアクセスを許可する権限は誰が管理し、どのように管理されますか?

アクセスは、Microsoft 365 テナント管理者が Microsoft Information Protection と Microsoft Entra の ID およびアクセス管理を通じて制御します。アクセス許可、ラベルの継承、秘密度ラベルのポリシーは Purview ポータルで構成され、Microsoft 365 サービス全体で適用されます。そのため、適切なロールと同意を持つユーザーとアプリケーションのみが、ラベル付けされたコンテンツを使用または表示できます。

Copilot はラベル付きデータを保存しますか。また、保存されたデータは侵害からどのように保護されますか?

Copilot は応答を生成するためにコンテンツを処理する場合がありますが、Microsoft のデータセキュリティ態勢管理とサービスレベルの保護により、保持は制限され、Microsoft 365 サービスに保存されたデータが保護されます。暗号化、アクセス制御、Microsoft Purview データ損失防止、ログ記録、定期的なセキュリティ更新により、データ侵害のリスクを軽減し、データ保護法に準拠します。

Microsoft 365 の Copilot やエージェントを使用する際に、秘密度ラベルでデータを保護するにはどうすればよいですか?

Purview ポータルで Microsoft Information Protection のポリシーを構成し、ラベルをユーザーに公開して、ファイルやメールに適用することで、秘密度ラベルを有効にします。ラベルを、コンプライアンス ポリシー、Microsoft Purview データ損失防止、Microsoft Entra の条件付きアクセスと組み合わせることで、Microsoft 365 の Copilot やエージェントが、使用権限を抽出する場合や Copilot チャットのシナリオでコンテンツを表示する場合にも、ポリシーを確実に順守するようにします。

Copilot は、秘密度ラベルでマークされた機密情報を編集したり、返さないようにしたりしますか?

はい。秘密度ラベルで制限が適用されている場合、またはマーキングのみの保護が設定されている場合、Copilot の応答はそれらの設定によって制限されます。Microsoft 365 の Copilot は、Microsoft Graph および Purview と統合されており、コンテンツを返す前にデータの機密性を確認します。これにより、ラベル付きの機密情報が Copilot の応答に含まれたり、許可されていないユーザーと共有されたりするリスクが低減します。

秘密度ラベルは、暗号化、権限管理、データ保護規制とどのように関係していますか?

秘密度ラベルでは、暗号化と Azure Rights Management による保護を適用して、誰がコンテンツを開く、編集する、転送できるかを制御できます。これにより、データ保護規制やコンプライアンス ポリシーへの準拠を支援します。ラベルは、一般データ保護規則などのデータ保護法や、データセキュリティとコンプライアンスに関する組織の要件への準拠を実証できる、監査可能な制御もサポートします。

データセキュリティを維持し、Copilot が秘密度ラベルを確実に尊重するようにするには、管理者は何をすべきですか?

管理者は、秘密度ラベルを構成して公開し、ラベルを Purview の DLP およびコンプライアンス ポリシーと統合し、Microsoft Entra の条件付きアクセスを設定し、セキュリティ更新を確認して、データセキュリティ態勢管理を監視する必要があります。また、Microsoft 365 Copilot チャットでの動作をテストし、ラベルの継承を検証するとともに、Microsoft Learn と Purview のドキュメントを活用して、進化する要件に合わせてポリシーを最新の状態に保つ必要があります。