Microsoft 365 Copilot：データガバナンスとデータ境界

By Mirko Peters · 2026-02-25 · Updated 2026-03-24

Microsoft Copilot：データガバナンスとデータ境界。Microsoft 365 Copilot が Microsoft Graph とテナントのデータガバナンスをどのように利用し、データセキュリティを確保するかを解説します。

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Cover: Audit Microsoft 365 Data Access Before Deploying Copilot

「データ境界」という言葉を Microsoft 365 Copilot で耳にすると、組織のデータを適切な場所に置き、のぞき見から守るための壁、扉、錠前のことを指しているケースがほとんどです。いわばデジタル版の頑丈な塀です。ただし、この塀は国や地域ごとに定められたルールすべてに従うものです。

データ境界を理解することは、コンプライアンスのチェック項目を満たすためだけでなく、プライバシーを守り、機密情報に触れてよい人を確実に限定するうえでも重要です。Copilot では、データがどのように流れ、どこに保存され、誰がアクセスできるのかを把握することで、組織は法令遵守にとどまらず、自社の情報の主導権も保てます。クラウド環境で AI の活用を検討しているなら、Copilot のデータ境界の考え方を理解することは、最も賢明な準備の一つといえます。

本ガイドでは、Copilot がデータをどのように扱い、保護し、分離するのかを詳しく解説します。これにより、確信を持って自信を持って次のステップに進めるようになります。

Copilot のデータ境界の解説：意外な事実 7 選

Copilot は入力したすべてを自動的に取り込むわけではありません。 エンタープライズシステムに接続されている場合でも、Copilot のデータ境界の解説が示すとおり、一時的な入力（単発のプロンプトなど）は分離され、テレメトリや改善プログラム向けに明示的に構成されない限り、基盤モデルの再学習には使用されません。
境界の適用はオン／オフの二択ではなく、状況に応じて判断されます。 Copilot のデータ境界の解説では、単一のスイッチではなく、データの種類（コード、顧客の個人情報、構成情報など）ごとに異なる保持および共有ルールを適用する多層的な制御が取り上げられています。
機密性の高いタスクをローカルだけで処理することも可能です。 copilot のデータ境界の解説で意外な点の一つは、一部の展開でローカル推論やオンプレミスコネクタがサポートされており、機密データが組織の管理下の環境から一切外に出ないようにできることです。
コンテンツは境界を越えなくても、メタデータは越える可能性があります。 Copilot のデータ境界の解説では、ログ、利用パターン、メタデータ（タイムスタンプ、ファイルハッシュなど）は異なる方法で保持される可能性があり、未加工のコンテンツが制限されていても、診断のためにアクセスされる場合があると指摘されています。
開発者向けツールでは、きめ細かなエクスポート制御が提供される場合があります。 多くの Copilot 連携には、特定のファイルやリポジトリを編集、ブロック、タグ付けする機能が含まれており、ツールがリポジトリ単位の境界を尊重できるようになっています。これは copilot のデータ境界の解説で重要な注意点です。
サードパーティ製の連携は、新たな境界の層を追加します。 Copilot のデータ境界の解説では、コネクタ（CI/CD、課題管理ツール、クラウドストレージ）がそれぞれ独自のポリシーを追加することが示されています。Copilot でデータを制限するように構成されていても、明示的に管理されていなければ、接続先のサービスによって例外が生じる可能性があります。
規制や契約上のルールによって、既定の動作が変わる場合があります。 Copilot のデータ境界の解説では、コンプライアンス設定（GDPR、HIPAA、契約上の DPA 条項など）が標準の既定値を上書きし、エンタープライズ環境でより厳格なデータ分離、保持、監査機能を適用できることが示されています。

Microsoft 365 Copilot のデータ境界について

AI ツールがどれほど賢くなっても、確実なデータ境界を設けることは基本的な要件であり続けます。クラウドと AI が中心の現在では、これはドキュメントにパスワードを設定するだけでは不十分であることを意味します。Microsoft 365 Copilot では、データ境界の適用は土台から始まります。組織のテナントが独立した領域となり、他社のデータと明確に区別されます。

Copilot は、巧みな回答や生産性の向上だけを目的としているわけではありません。組織および地理的な区分を含め、お客様がデータの周囲に引いた境界を守るように設計されています。お客様の会社が EU にあっても、米国にあっても、その中間にあっても、Copilot は法的、コンプライアンス上、プライバシー上の要件を尊重します。グローバルなデータセンターを自由に移動して情報を扱うことはありません。テナントが配置されている場所に従い、お客様が選択したリージョンまたは境界の内側でのみデータを処理します。

「どこに」と同じくらい重要なのが「誰が」です。Copilot は既存のアクセス許可とアクセス制御を利用し、利用を許可されたコンテンツにのみ AI がアクセスできるようにします。これらのポリシーとアクセス許可は、Copilot のすべての応答を形作り、認可されたデータのみがやり取りに使用されるようにします。この前提は、Copilot のデータ所在地とアクセスの仕組みを理解する土台となります。その境界がどのように適用されるかについては、次のセクションで具体的に説明します。

Microsoft 365 Copilot のデータ所在地と処理

Microsoft 365 Copilot は、明確に定義された境界の内側でデータを処理します。データの「所在地」（レジデンシー）は、偶然によって決まるものではなく、Microsoft 365 テナントの所在地に基づいて決まります。たとえば、データを欧州連合（EU）内に保持することを選択した場合、Copilot に関連するすべての処理は EU の管理下にある環境内で行われます。そのため、導入初日から GDPR への準拠が現実的に可能になります。

Copilot は、地域および国ごとの要件を尊重します。EU データ境界はその好例です。テナントが EU のデータ所在地で設定されている場合、Copilot はプロンプトと取得データの両方の処理を、その地理的範囲内にとどめます。これにより、GDPR だけでなく、EU AI 法や英国・米国の同様の規制にも準拠できます。サービスは、組織のコンテンツが法的境界の外にあるリモートデータセンターへ流出しないように設計されています。

テナントの分離も、もう一つの安全対策です。各 Microsoft 365 テナントは、いわば小さなデジタルのサンドボックスです。ある組織のデータが、別の組織のデータと混ざることはありません。Copilot は、割り当てられたテナントに属するデータのみを対象とし、設定で定めた境界に従って動作します。Copilot がクラウドベースのインフラストラクチャを利用する場合でも、その境界の壁は維持され、データの移動が制限され、分離が確保されます。

境界の適用は、Microsoft のクラウド全体にまたがる連携にも及ぶ点に注意が必要です。Copilot が Microsoft 365 と Azure または Dynamics 365 の間の接続を調整する必要がある場合、統一されたポリシーにより、データは選択した管轄区域内にとどまります。Microsoft は、これらの原則をデータ所在地に関するドキュメントで詳しく説明しているため、組織は実際の導入でこれらの保護がどのように機能するかを確認できます。セキュリティと安心の両方を確保できるのです。

Copilot におけるデータアクセス制御とアクセス許可

Copilot が組織のデータにアクセスする際は、お客様のルールに従って動作します。それ以上でも、それ以下でもありません。Copilot が「見られる」ドキュメント、メール、会議メモはすべて、Microsoft 365 で既に設定されているアクセス許可によって管理されます。ユーザー本人がファイルにアクセスできない場合、Copilot もそのファイルを取得できません。

これは、Copilot が Microsoft 365 の組み込みのロールベースのアクセス制御と直接連携しているためです。これらの制御は、ID とアクセス許可によって厳格な分離を適用し、不正なデータアクセスを防止します。プロジェクトマネージャーでも一時的な担当者でも、AI は既存のアクセス権をそのまま反映するだけです。Copilot を使ったからといって、機密性の高い社内資料へのアクセス範囲が広がることはありません。古いアクセス許可や過去から残っている公開範囲に悩む組織では、これらの境界を確実に維持するために、ガバナンスと定期的なレビューが欠かせません。

Microsoft Copilot のデータセキュリティとプライバシー

組織のデータがクラウドにある場合、特に AI が主導権を握っている状況では、セキュリティとプライバシーを後回しにすることはできません。Copilot は、これらの優先事項を最初から組み込んで設計されており、強力な生産性と堅牢な保護のバランスを取っています。ユーザーが Copilot にプロンプトを入力した瞬間から、暗号化とデータ損失防止の各レイヤーが機能し、転送中と保存中の両方でコンテンツを安全に保ちます。

それだけではありません。Copilot には、プライバシー管理、ユーザーの同意、データ最小化ポリシーが統合されており、組織はやり取りのたびに、何が使用され、保存され、共有されるかを管理できます。Microsoft のアプローチは、厳格な規制環境を含む企業の期待に沿うものであり、機密データが自動処理によって露出したり、不適切に扱われたりしないようにします。

このセクションでは、Copilot がデータを詮索の目から守るだけでなく、ユーザーと管理者がプライバシーを管理するためのツールを備えていることを理解するための土台を築きます。重要なのは透明性と説明責任であり、すべての Copilot セッションが責任ある AI の基準を満たし、企業の信頼とコンプライアンスのニーズに応えるようにすることです。

Copilot における暗号化とデータ漏えい防止

Copilot の暗号化は、いわばデジタルのボディガードのような役割を果たします。お使いのデバイス、Microsoft 365、Copilot の処理エンジンの間を移動するデータは、TLS などの安全なプロトコルによって転送中に暗号化されます。これは、施錠されたトンネルのようなものです。保存されたデータも、保存時の暗号化によって保護されています。使用されるアルゴリズムは、企業や法規制の要件を満たすように承認された堅牢なものです。

Microsoft は、ここで多層的な防御を採用しています。データがテナント環境から Copilot の処理へ移動する際、外部からの脅威から保護されるだけではありません。厳密に管理されたコネクタを通過するため、許可されていないアプリや環境への横方向の移動も阻止されます。この考え方は、他の Microsoft の機能で適用される Data Loss Prevention (DLP) ポリシーと本質的に似ています。ワークフローが複雑になっても、一貫した分類と DLP によって組織をデータ漏えいから守る仕組みについては、DLP ポリシーの適用に関する、この詳しい解説をご覧ください。

AI 特有のリスクに対応するため、Copilot のコントロールプレーンはログを保持し、制限を設けることで、機密データがテナントの境界の外へ出ることを防ぎます。多数のユーザーやコネクタを抱える大規模な組織では、エクスペリエンスレイヤーとコントロールレイヤーを分離するアーキテクチャを採用することが重要です（詳細は AI エージェントを安全かつ適切に管理する方法をご覧ください）。これらの制御により漏えいを防ぎ、万一データが漏れた場合にも迅速に対応できます。データ露出やコンプライアンス上の事故に、後手に回らないようにするためです。

要するに、Copilot は情報を厳重に守るよう設計されています。必要な場所で、必要な形で保護され、漏えいを検出し、問題が表沙汰になる前に修正するためのツールも備わっています。

プライバシー制御、ユーザーの同意、責任ある AI

きめ細かなプライバシー制御: Copilot では、管理者が AI がアクセスできる情報の範囲を設定できます。アクセス許可を特定のユーザー、ロール、データのセグメントに紐づけることができます。
ユーザーの同意とオプトアウト: ユーザーの個人データや特定のやり取りが Copilot で処理される前に、同意を求めることができます。機密性の高い操作については、組織がオプトアウトの仕組みを提供することもできます。エンドユーザーが選択できるという安心感を与えられます。
データの最小化と「ROT」データの管理: Copilot は、プロンプトへの回答に必要な情報のみを処理し、必要以上に収集や保存を行うことはありません。冗長、古い、または重要性の低い（「ROT」）データは、ガバナンスポリシーによって管理されます。これにより、古い情報が露出するリスクや、不要なデータの保持を最小限に抑えられます。
責任ある AI への準拠: Microsoft は、Copilot を責任ある AI のフレームワークに沿って開発しています。つまり、公平性、透明性、説明責任のガイドラインに照らして、継続的に評価されています。ベストプラクティスとしては、管理された Copilot のためのコンプライアンスとセキュリティのガイドで推奨されているように、最小権限の Graph アクセス許可と厳格な Entra ID の制御を使用することが含まれます。
監査と可視性: 管理者は、一元化された監査ログと監視ツールにアクセスできます。これにより、プライバシーに関する調査をサポートし、インシデントに迅速に対応できます。Purview Audit などの機能を使うと、Copilot が組織のナレッジとどのようにやり取りしたかを追跡できます。

これらの制御によって、ユーザーと管理者は力を得て、プライバシーに関する選択に実質的な決定権を持てます。同時に、Copilot を信頼できるエンタープライズ向けのパートナーとして維持できます。

Copilot 利用におけるコンプライアンスとデータガバナンス

コンプライアンスとガバナンスへの対応は、チェックリストを用意するだけでは不十分です。Copilot のような AI ソリューションが、GDPR から最新の地域別要件まで、規制当局の精査に耐えられることを確認する必要があります。Copilot は、これらのフレームワークと並行して設計されており、新しい法律や規格が次々と整備される中でも、組織を保護し続けるようになっています。

このセクションでは、Copilot におけるコンプライアンスの背景にある理由と全体像について考えていただきます。規制の厳しい業界に属していますか。それとも、厳格なプライバシー法がある地域で事業を行っていますか。組織の評判とユーザーのデータを守るには、適切な設定、契約条項、監査オプション、ポリシーの適用が必要です。また、Copilot の活動を環境内で追跡できる具体的な手段を持つことも重要です。ガバナンスの意図と日々の利用をつなぐことで、そのループが閉じられます。

Copilot の導入を始めたばかりの組織でも、全社展開を進めている組織でも、監査ログから運用監視の委員会まで、ガバナンスツールを確認し、長期的なコンプライアンスを維持するための戦略を検討しておくとよいでしょう。チェックリスト、プレイブック、そして実際のガバナンス事例へのクイックリンク(こちらの Copilot ガバナンスに関するリソースなど)を活用すれば、独自の規制要件に合わせて Copilot を機能させる準備が整います。

Copilot における規制コンプライアンス要件への対応

Copilot は、GDPR、EU AI Act、米国特有のデータ保護法などの主要な規制への準拠を組織が果たせるように設計されています。Copilot を展開すると、そのアーキテクチャがデータの所在地、プライバシー、監査コントロールをこれらのフレームワークに整合させ、導入直後から法的リスクを最小限に抑えます。

GDPR では、強力なユーザーのプライバシー保護、データの最小化、厳格なデータ移動の管理が求められます。Microsoft はこれらの原則を Copilot の運用ロジックに反映しています。EU データ境界の概念により、EU に拠点を置くテナントのデータは EU 内にとどまります。追加の構成作業なしでコンプライアンスをサポートします。国境や業界をまたいで事業を行う組織向けには、Copilot に地域固有および業界固有の要件に対応するための構成可能な設定と契約上の保証も用意されています。

Microsoft は、EU AI Act などの新たな標準への継続的な準拠を維持しており、新しい規則が施行されても Copilot サービスが組織をリスクにさらさないよう努めています。保持ポリシーや監査ログなどの機能との統合ポイントについては、詳細なドキュメントが用意されています。ただし、隠れたコンプライアンスのドリフトに関するこちらのリソースで取り上げたとおり、実際の利用においては効果的なガバナンスを維持するため、技術的な統制だけでなく、ユーザーの行動や変化するビジネスリスクも監視することが重要です。

組み込みのセキュリティ、処理の透明性、定期的な認証の更新を組み合わせることで、Copilot は AI の運用がコンプライアンス戦略を支え、妨げないようにします。

データガバナンス戦略と監査機能

一元化されたガバナンスの枠組み:Copilot を誰が利用できるか、どのデータにアクセスできるか、どの操作が許可されるかのルールを定義します。こちらの Copilot ガバナンス戦略で推奨されているように、契約とライセンスを厳格に管理することで、安全な導入の土台が整います。
包括的な監査ツール:Microsoft Purview Audit を使用して、ユーザーの活動を監視し、アクセスを追跡し、規制当局の審査や調査に備えてフォレンジックログを保持します。Premium にアップグレードすると、テナント全体のシグナルや延長されたレポート保持期間が利用可能になります。詳細はこちらをご覧ください。
シャドー IT と自律型エージェントの制御:Copilot のような AI エージェントの自律性が高まるにつれ、Purview などの監視ソリューションを使用して、シャドー IT のリスクを検出し、軽減します。この課題の詳細は、Foundry と AI ガバナンスの概要で説明しています。
自動化された適用:AI の出力に対して DLP、自動ラベル付け、コミュニケーションコンプライアンスのポリシーを設定し、ルールに違反する操作や情報開示をシステムがブロックするようにします。
継続的な測定とレポート:技術的な適用だけに頼らず、ダッシュボードand分析を使用して、ユーザーの行動、ポリシーの有効性、コンテンツのライフサイクルの状態を測定し、長期的なコンプライアンス管理を行います。

これらの階層により、組織は Copilot が職場でどのように進化しても、コンプライアンスを証明し、リスクのあるパターンを発見し、データの利用を適切な範囲に保つことができます。

Copilot のアーキテクチャとデータフローの概要

Copilot のアーキテクチャの中核は、データが AI 対応のワークフローを流れる間も、組織の境界をしっかり守ることにあります。このシステムは、情報が適切な場所にとどまり、誤って公開されることなく、最初のユーザープロンプトから最終的な AI 生成の応答まで安全に処理されるように設計されています。

データの流れを理解することは重要です。すべてのプロンプトは、データ収集、コンテキストの「グラウンディング」、AI による処理、そしてワークスペースへの応答返却という一連の流れをたどるためです。データ分離、ロールに基づくアクセス、多層のセキュリティチェックポイントといったアーキテクチャの機能が、Copilot の技術的アプローチの基盤を形成しています。

このセクションでは、Copilot のインフラストラクチャがデータをどのように移動させるのかを、アクセスポリシーを補完するアーキテクチャの制御に焦点を当てて、ステップごとに説明します。プロンプトの処理に関心のあるテクニカルアーキテクトの方も、「ソーセージがどう作られるのか」に関心のあるコンプライアンス担当者の方も、ここで必要な情報が得られます。パイプラインの明確な解説に加え、ビジュアルによる解説と、セキュリティとプライバシーに関するベストプラクティスのポイントをご紹介します。

Copilot のデータフローとアーキテクチャの可視化

Copilot のデータの流れは、ユーザーがプロンプトを入力した瞬間に始まります。そのリクエストは、クラウド上を当てもなく移動するのではなく、安全に Microsoft 365 環境へ送られ、そこでテナントの境界とアクセス許可が最初から適用されます。これにより、Copilot が考慮の対象とする内容は、ユーザー本人または割り当てられたロールがすでにアクセスできるコンテンツに限られます。

次に Copilot は、Microsoft Graph API を使用して、必要なドキュメント、カレンダー、メールなど、ユーザーがアクセスを許可されている同じデータを取得し、リクエストを組織のコンテキストに「グラウンディング」します。このグラウンディングによって、Copilot の応答は具体的で正確かつ関連性の高いものになり、テナントの外側を推測することはありません。

コンテキストが付与されたプロンプトは、暗号化された経路を通じて、AI 処理のために基盤となる大規模言語モデル (LLM) へ送信されます。この LLM が参照できるのは提供されたコンテキストだけであり、組織のデータレイク全体を探ることはできません。LLM は回答のみを返し、その回答はユーザーのワークスペースに届く前に、再度プライバシーとデータ分離の観点から検査されます。

この経路全体に配置されたセキュリティチェックポイント（アクセスレビュー、アクセス許可のマッピング、ログ記録）により、エンドツーエンドで準拠した最小特権のデータアクセスのみが確保されます。Microsoft によるビジュアルによる解説や図は、これらのデータフローの制御を示しており、IT 管理者やコンプライアンスチームが社内レビュー、プラットフォーム横断的なポリシーの適用、インシデント対応への備えに必要な透明性を得られるようにしています。

基盤モデル、プロンプトインジェクションのリスク、データプライバシー

プロンプト処理の制御: Copilot は、プロンプトをテナントのコンテキストとユーザーのアクセス許可に照らして検証し、LLM を欺いて許可されていない操作を実行させようとする試み (プロンプトインジェクション) をブロックします。
基盤モデルの分離: LLM が処理するのは、そのやり取りに範囲を限定したデータだけです。これにより、ユーザー間やテナント間での情報漏えいのリスクが低減されます。
インジェクション攻撃の防止: 組み込みのサニタイズと意図評価のシステムが、AI の意思決定ロジックに到達する前に不審なプロンプトを検出します。リアルタイムのポリシー制御に関する詳細情報では、「増幅された」セキュリティ上の問題が深刻化する前に食い止めるために、エクスペリエンスプレーンとコントロールプレーンを分離することが不可欠である理由が示されています。
継続的なレビューと監視: 監査ログ、エクスペリエンスプレーンのセグメンテーション、自動アラートによって問題を早期に検出するため、境界を突破された後に管理者が慌てて対応する事態を避けられます。

Copilot におけるアクセス管理と ID の制御

ID は Copilot への玄関口です。ここを適切に保護できなければ、ほかのセキュリティ対策の価値も大きく損なわれます。Copilot は Microsoft の ID 管理基盤の中で動作し、Entra ID と統合され、多要素認証 (MFA) を適用し、すべてのデバイスとシナリオにわたって条件付きアクセスポリシーを尊重します。

このセクションでは、適切なユーザーが、適切なデバイスから、適切な条件のもとでのみ Copilot にアクセスできるよう、Microsoft がどのように確保しているかを具体的に説明します。ロールベースのアクセス、特別なプロジェクトグループ、外部パートナーのいずれを扱う場合でも、ポリシーベースの管理により、既存の構造に合わせて Copilot のアクセス許可を設定できます。

Conditional Access（柔軟なポリシー作成）から特権ID管理による just-in-time アクセスまで、Microsoft は不正アクセスを入口で止めるための多彩な選択肢を用意しています。アクセスとポリシー管理のベストプラクティスを追求するなら、包括的なポリシーと修復のループが仕組みを引き締める仕組みについても理解しておきましょう。このアプローチの詳細はConditional Access の信頼に関する問題についてのガイドを、ID セキュリティの詳細はこちらをご覧ください。

ロールベースのアクセス管理と条件付きポリシー

Copilot は、Microsoft 365 の既存のロールベースアクセス制御 (RBAC) に合わせることで、一元的なアクセス管理を実現します。システムはユーザーのロールを確認し、そのロールに関連するデータへの操作のみを許可します。これにより、プロジェクトリーダー、インターン、契約社員がそれぞれ見るべき情報だけを見られ、それ以上でも以下でもありません。

条件付きアクセスポリシーは、この原則をさらに拡張し、多要素認証 (MFA)、デバイスのコンプライアンス、リスクベースのチェックといった要件を重ねます。Conditional Access のベストプラクティスで解説しているように、これらのポリシーは不正または高リスクなアクセスを防ぎます。包括的なポリシーのベースライン、期限付きの例外、リアルタイムの監視によって、一般的な攻撃経路を塞ぎ、境界線を効果的に保つことができます。

Microsoft Entra と特権ID保護

Copilot は、強力な ID 保護と特権ID管理 (PIM) のために Microsoft Entra に依存しています。Entra を使えば、機密性の高い操作に対して just-in-time アクセスを実装でき、昇格した特権は必要な時にだけ付与され、必要以上に残ることはありません。これにより、アカウントが侵害された場合の攻撃対象領域が制限されます。

Entra では、ユーザー同意の制限、高リスクな操作に対する管理者承認の強制、OAuth 同意の悪用からの防御も可能です。OAuth 同意の悪用は、標準の多要素認証 (MFA) をすり抜けるために攻撃者がよく使う手口です。この種の ID への攻撃を防ぐための実践的な対策については、OAuth 同意攻撃の解説記事をご覧ください。

秘密度ラベル、データ分類、有害コンテンツの制御

組織が機密データの流出を本気で防ごうとするなら、Copilot は秘密度ラベルと自動分類を標準でサポートします。これらの機能により、機密情報、規制対象の情報、リスクの高い情報が、AI によって誤った相手に表示されたり、社内外の好奇の目にさらされたりすることを防ぎます。

自動検出は機密情報を守るだけではありません。トリガーのフラグ付け、ラベルの照合、DLP ポリシーの適用によって、Copilot が有害または不適切な応答を生成することをブロックします。Microsoft 365 では、機密、private、public など、ラベルを自由に定義でき、組織固有のセキュリティ要件やリスク許容度に合わせることができます。

真の組織的な管理とは、データにラベルを付けるだけでなく、ポリシーの適用、ドキュメントのライフサイクル管理、部門横断的な連携によって、その判断を裏付けることです。Purview シールドのガイドで取り上げているように、監査に対応できる準拠性の高いコンテンツ防御の仕組みを構築すると、問題が大きくなる前に食い止めやすくなります。Power Platform や SharePoint のようなプラットフォームを利用している組織では、先回りしたガバナンスによって隙間を埋め、リスクの高い迂回経路を防ぐことができます。この点について詳しくはこちらをご覧ください。

秘密度ラベルと自動データ分類の活用

Copilot における秘密度ラベルは、コンテンツに付けるデジタルの名札のような役割を果たします。Microsoft 365 でドキュメント、メール、ファイルを分類すると、Copilot はそのタグを読み取り、何が対象外か、何に追加のセキュリティが必要か、何を幅広く共有してよいかを判断します。

Microsoft Purviewの自動化ツールと SharePoint は、このプロセスを支援します。コンテンツの作成時や更新時にスキャンし、大規模にラベルを適用します。これにより人的ミスが減り、意図しない公開を防ぎやすくなり、監査証跡も簡素化されます。詳しくはPurviewのドキュメント混乱の防止ガイドで紹介されています。

保護された素材の検出と有害なコンテンツの防止

機密コンテンツの自動検出: Copilot は、プロンプトと AI の出力を、キーワードリスト、ラベル、ポリシールールと照合してスキャンし、機密情報の漏えいを防ぎます。
有害な出力のフィルタリング: 組み込みのフィルターにより、攻撃的、差別的、または安全でないコンテンツは、表示または共有される前に遮断されます。
構成の制御: 組織は、企業ポリシーの範囲外のコンテンツをブロックするためのカスタムルールとエスカレーションパスを設定できます。安全な AI エージェントの導入に関するガイダンスはこちらを参照してください。
監査とレビューのトリガー: 不審な出力やブロックされた出力はログに記録され、調査のためにフラグが立てられます。管理者はパターンを監視し、迅速に対応できます。

Copilot のユーザー操作とデータ保持の管理

Copilot が応答を返した時点で話が終わるわけではありません。ユーザーの操作、チャットプロンプト、AI が生成した出力に関するデータは、舞台裏で慎重に扱う必要があります。特に、厳格なプライバシー法や社内のデータライフサイクル要件がある業界では重要です。

このセクションでは、Copilot の操作を保存、削除、監査する際の、何を、なぜ、どのように行うかを解説します。ユーザーと管理者の双方が主体的に関わるための内容です。ユーザーは、何が記録または保存されるのか、個人データがどのように扱われるのかを知りたいと考えています。一方、管理者は保持やプライバシーのポリシーを適用するための明確な設定が必要です。

Copilot では、きめ細かな制御が可能です。保持ルールを設定し、ユーザーが履歴を消去できるようにし、データが必要以上に残らないようにできます。組織の透明性とユーザーの主体性がこれらの機能の中核にあります。削除オプション、コンプライアンス設定、長期的な AI データ管理のベストプラクティスについて、ぜひ続けてお読みください。

ユーザーの操作、履歴の削除、データ制御

セルフサービスによる履歴の削除: ユーザーは Copilot の操作履歴を消去できます。これにより、機密性の高いクエリと応答がローカルの記録から削除され、プライバシーとコンプライアンスの要件に対応できます。
一元化された保持ポリシー: 管理者は、チャット履歴と Copilot から派生したデータの保持期間を管理できます。これは、組織のデータライフサイクルや規制基準に沿った設定です。
監査証跡と可視性: すべての操作は追跡可能な形で記録されます。そのため、個人のユーザーデータを不必要に開示することなく、コンプライアンスチームやセキュリティチームが利用状況を確認できます。
機密コンテンツのプライバシー制御: 機密としてフラグが付けられたデータは、永続的なログから自動的に除外するか、特定の保持期間後に消去するように設定できます。

Copilot がユーザーの操作について保存する内容

Copilot は、プロンプトと応答に関するメタデータ(タイムスタンプ、ユーザー識別子、大まかなコンテキストなど)を保持します。サービスの運用や監査コンプライアンスに必要な範囲を超えて、ユーザープロンプトの実際の内容を保存することはありません。また、個人情報を保護するため、データを匿名化または仮名化することがよくあります。

管理者は要約された操作ログにアクセスできる場合がありますが、機密性の高い個人の応答内容は、ユーザーのプライバシーを尊重するために非表示になります。保持ポリシーに従って自動消去が実行されるため、不要なデータは削除されます。これにより、組織はプライバシーの約束と規制要件に沿った状態を維持できます。

データ保護: Copilot のデータ境界とは何か、そしてそれがなぜ重要なのか

"Copilot のデータ境界" とは何か、そしてそれがなぜ重要なのか?

Copilot のデータ境界とは、特定のユーザーまたはテナントに対して承認されたデータのみに、Microsoft 365 版 Copilot がアクセス、処理、返却するように保証する技術的および方針上の制限です。これらは、データ保護、データの所在地要件、ガバナンスのベストプラクティスを適用するために重要です。それにより、顧客データと組織データが Microsoft 365 サービス境界内、および特定のデータの所在地制御の範囲内にとどまります。

Copilot はどのようにデータの所在地を尊重し、Microsoft 365 サービス境界内にとどまるのでしょうか?

Copilot は、Microsoft 365 サービス境界ポリシーで定義されたロケーションでデータを処理し、EU データバウンダリやその他の特定のデータ所在地要件を尊重することで、リージョンの管理制御を遵守します。つまり、データはテナントに構成されたリージョンに従って保存および処理され、Copilot の応答は、Microsoft 365 サービスと管理者が設定したデータバウンダリ制御の範囲内にとどまります。

Copilot は、顧客データやその他の機密性の高い組織データにアクセスできますか？

Copilot は、ユーザーがアクセスを許可されているデータに、Microsoft 365 のアプリやサービス全体でアクセスできます。ユーザーが閲覧できるデータには、電子メール、ファイル、チャット、そして Microsoft Graph を通じて提示されるデータソースのコンテンツや、構成されている場合は Microsoft Graph コネクタを使用して取得されるコンテンツが含まれます。Copilot が利用できるデータは、Microsoft 365 管理センターのガバナンスとセキュリティポリシー、および Copilot のデータガバナンス設定によって決まります。

ガバナンスとセキュリティは、Copilot の応答が安全かつコンプライアンスに準拠していることをどのように保証しますか？

データ損失防止、情報保護ラベル、Microsoft 365 の管理制御などのガバナンスのベストプラクティスと、セキュリティおよびコンプライアンスの制御は、Copilot の出力が組織のポリシーに沿うことを確実にするのに役立ちます。管理者はセキュリティのためにデータを管理および制御し、Microsoft Copilot を利用できるユーザーを制限し、データバウンダリ制御を適用して、Copilot チャットやその他の Copilot とのやり取りが企業のルールに準拠するようにできます。

Microsoft 365 向け Microsoft Copilot を使用する際、データはどこで処理され、保存されますか？

データは、テナントに構成された境界に従って Microsoft 365 サービス内で処理されます。特定のデータ所在地要件が適用される場合、データはテナントのリージョンに保存されます。Microsoft は、データの処理方法と保存場所に関する詳細を公開しています。管理者は、Microsoft Learn と Microsoft 365 管理センターのドキュメントで、Microsoft 365 Copilot がデータをどのように扱うかを確認できます。

組織は、環境全体でデータから Copilot が表示できる内容をどのように制限できますか？

組織は、アクセス許可を設定し、Microsoft Graph コネクタを構成して外部データソースを制御し、Microsoft 365 管理センターでアクセスポリシーを適用し、堅牢なデータガバナンスとセキュリティの更新を活用することで、Microsoft 365 Copilot のガバナンスを導入します。これらの制御により、Copilot が環境全体のどのデータを表示できるか、また Copilot が個々のユーザーに対してどのデータに基づいて応答を生成するかが決まります。

Copilot は、Microsoft 365 サービス境界を超えて、Copilot とのやり取りやチャットログを保持しますか？

既定では、Copilot とのやり取りや Copilot チャットは、Microsoft 365 サービス内で Microsoft のデータ保護および保持ポリシーに従って扱われます。Copilot のデータガバナンス設定と管理制御によって、保持期間やログを保存するかどうかが定義されます。管理者がコネクタや外部ルーティングを構成して明示的に許可しない限り、応答は Microsoft のエコシステム内にとどまります。

管理者は、Copilot の利用に関するガバナンスのベストプラクティスをどのように実装し、更新を管理しますか？

管理者は、Microsoft 365 管理センターを使用して Microsoft 365 Copilot を導入し、Copilot のデータガバナンスを構成し、セキュリティおよびコンプライアンスポリシーを適用して、セキュリティ更新プログラムを適用する必要があります。ベストプラクティスには、データソースの確認、最小特権アクセスの有効化、データ所在地とバウンダリ制御の設定、Microsoft 365 サービス全体のデータに関する分析情報の監視、そして安全な Copilot の利用を確実にするための、Copilot とのやり取りに関するユーザー教育が含まれます。

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Copilot データバウンダリは、Microsoft 365 サービス境界内で、Microsoft 365 向け Copilot が顧客データにアクセスし、処理し、保存する方法を定義します。これらの境界が重要なのは、データ所在地要件、データの保護方法、そして Copilot がアクセスできる Microsoft 365 サービスと Microsoft 365 アプリを決定するからです。明確な境界は、組織がセキュリティおよびコンプライアンスの義務を果たすのに役立ち、セキュリティとコンプライアンスのためのデータが、ガバナンスのベストプラクティスと特定のデータ所在地制御に従って扱われることを保証します。

組織データ: Copilot はどの組織データにアクセスし、表示できますか？

Copilot は、Microsoft Graph、SharePoint、Exchange など、Microsoft 365 サービスやデータソース全体にわたって、個々のユーザーがアクセス許可を持つお客様データと組織データにアクセスできます。Microsoft Graph コネクタや既存の Microsoft 365 統合を利用して、ファイル、メール、予定表、Teams のコンテンツなど、個々のユーザーが利用する権利のある組織データを Copilot が提示します。その際、Microsoft 365 管理センターで管理者が設定したアクセス制限は遵守されます。

Microsoft 365 のサービス境界を、組織はどのように Copilot の制御に使っていますか?

組織は、Microsoft 365 のサービス境界の設定とデータ境界の制御を使って、データの処理場所と保存場所を管理しています。たとえば、データを Microsoft 365 EU データ境界内にとどめる、あるいはその他の特定のデータ所在地域に従わせるといった方法です。Microsoft 365 管理センターの管理者は、Microsoft 365 Copilot を導入し、ガバナンスおよびセキュリティポリシーを適用できます。データ所在地の要件とサービスレベルの制御を設定することで、堅牢なデータガバナンスを実現し、セキュリティの観点からデータを管理できます。

Copilot はデータ所在地とガバナンスの要件をどのように遵守しますか?

Microsoft 365 向け Copilot は、設定されたデータ所在地とガバナンスの制御を遵守し、Copilot の応答と処理を指定のデータ境界内にとどめます。データはテナントが設定したポリシーに従って処理・保存されます。また、Copilot はアクセス制御を遵守するため、ユーザーがアクセスを許可されているデータにのみアクセスできます。この動作により、社内のガバナンスのベストプラクティスや地域の規制への準拠が支えられます。

Copilot の応答は Microsoft 365 のサービス境界内にとどまりますか?

はい、サポートされているシナリオでは、Copilot の応答は Microsoft 365 のサービス境界内にとどまります。Microsoft 365 向け Copilot を使用する場合、お客様のデータは選択したデータ境界内で処理され、Copilot は Microsoft 365 サービスと承認済みコネクタのデータを使って応答を生成します。セキュリティ更新と制御により、データの処理方法と Copilot が生成する内容が、ガバナンスとセキュリティの要件に確実に適合します。

Copilot とのやり取りはどのように記録され、保護されますか?

Copilot とのやり取りには、Microsoft 365 のデータ保護、ログ記録、監査機能が適用されます。ログとテレメトリは、Microsoft 365 管理センターおよび既存の Microsoft 365 のセキュリティとコンプライアンスのツールで監視できます。これにより、環境全体のデータに関する洞察が得られます。これらの機能によって管理者はデータを管理・制御でき、Copilot チャットや Copilot の利用がどのように記録されているかを確認できます。また、監査性とインシデント対応のためのガバナンスのベストプラクティスを適用できます。

Copilot はコネクタを使って、私の環境全体のデータにアクセスできますか?

はい、Microsoft Graph コネクタやその他の承認済みデータソースを使用することで、Microsoft 365 向け Copilot は環境全体のデータにアクセスできます。ただし、アクセスできるのはユーザーがアクセス許可を持つデータのみです。管理者は、接続するデータソースと Copilot が利用できるデータを制御できます。これにより、Microsoft 365 アプリ全体のデータを制御でき、機密性の高いデータもデータ所在地とセキュリティの制御によって保護され続けます。

組織は、ガバナンスとセキュリティを維持しながら Microsoft 365 Copilot を導入するにはどうすればよいですか?

Microsoft 365 Copilot を安全に導入するため、組織はガバナンスのベストプラクティスに従う必要があります。具体的には、Microsoft Learn のガイダンスで Microsoft 365 Copilot の仕組みを確認し、データ境界の制御と特定のデータ所在地の設定を構成し、Microsoft 365 管理センターでアクセスポリシーを設定し、コネクタを制限し、コンプライアンスとセキュリティの更新を適用します。これらの手順により、Copilot がアクセスできるのは適切なお客様データのみになり、データは要件に沿って保存・処理されます。また、Copilot チャットやその他の Copilot とのやり取りも、Microsoft 365 のサービス境界と組織のポリシーの範囲内にとどまります。