DeepSeekが便利だと聞いて試してみたい一方で、「入力した内容はどこに送られるのか」「個人情報や社内資料を入れてしまって大丈夫なのか」と不安になる方は少なくありません。生成AIのリスクは、性能の良し悪しではなく、どんな情報を入力し、どんな環境で使い、どこまで統制できているかで大きく変わります。
本記事では、DeepSeekの危険性を「データの取り扱い」「保存場所と法域」「セキュリティと攻撃」の3つに分けて整理し、入力してはいけない情報の基準を個人向け・企業向けにチェック形式で具体化します。さらに、社内で迷いがちな「クラウド利用してよいケース」と「ローカル運用や代替策を検討すべきケース」を判断表で示し、ルール作りと運用対策まで一気にわかるようにまとめました。
「怖いから使わない」でも「便利だから使う」でもなく、安全側に倒しながら使うための現実的な線引きを、ここで一緒に作っていきましょう。
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DeepSeekの危険性が話題になる理由
DeepSeekは生成AIとして注目度が高い一方で、「危険性」という言葉がセットで語られやすい状況があります。背景には、生成AIが“便利な道具”であると同時に、“データを外部に渡す可能性があるサービス”でもある点が挙げられます。つまり、性能や料金の話とは別に、入力した情報がどのように扱われるか、どの国・どの法律の枠組みのもとで保管・処理されるかが、利用者側の不安を強く刺激します。
特に企業や組織では、個人情報保護・契約上の守秘義務・取引先のセキュリティ要求・監査対応などが絡むため、「便利だから使う」だけでは判断できません。さらに、生成AI全般に共通する攻撃手法（プロンプトインジェクションなど）も知られるようになり、「DeepSeek固有の問題」だけでなく「生成AIという仕組み全体に伴うリスク」も混ざって議論されがちです。
この章では、危険性が話題になる理由を「論点の整理」と「線引き」によって、冷静に把握できる状態にします。
DeepSeekで懸念されやすい3つの論点
DeepSeekの危険性として語られやすい論点は、大きく3つに分解できます。分解して考えることで、「何が本当に問題で、何を対策すればよいか」が見えやすくなります。
論点1：データの取り扱い（収集・保存・共有・学習利用）
生成AIに入力したテキストは、性質上「会話ログ」や「問い合わせ内容」に近い扱いになりやすく、サービス運営側の仕組み次第では、一定期間保存されたり、品質改善や不正利用対策のために解析されたりする可能性があります。
この論点では、次のような点が不安の中心になります。
入力内容（プロンプト）や出力内容は保存されるのか
どのくらいの期間保存されるのか
誰がアクセスできるのか（委託先・グループ会社を含む）
学習やモデル改善に利用される可能性があるのか
削除できる範囲はどこまでか
論点2：データの保管場所・法域（どこの国のルールが及ぶか）
データがどこに保管され、どの国の法令や行政権限の影響を受けるかは、企業利用では特に重要です。国や地域によって、個人情報の保護水準、政府機関の情報アクセスの仕組み、事業者に課される義務が異なるためです。
この論点は、次のようなケースで重大になりやすいです。
取引先の契約で「特定の国へのデータ移転禁止」が定められている
個人情報の越境移転に関して説明責任が生じる
公共・医療・金融など、監査や規制が厳しい領域で利用する
社内規程で「海外クラウド利用は要審査」と決まっている
論点3：セキュリティと攻撃・悪用（サービス側＋利用者側）
生成AIを巡るセキュリティの話は、サービス提供側の対策だけでなく、利用者側の誤用（入力ミス、共有設定ミス、アカウント管理不備）によって事故が起きる点が特徴です。さらに、生成AIならではの攻撃（プロンプトインジェクション等）も存在し、単純なウイルス対策だけではカバーできない領域があります。
利用者が機密情報をうっかり入力する
共有端末・共有アカウントで履歴が残り、内部漏えいにつながる
要約対象の文章に“悪意ある指示”が混入し、意図しない出力を引き起こす
出力を鵜呑みにして、誤情報や法的リスクを含む文章を公開してしまう
危険と断定できない点と、注意が必要な点の線引き
「危険性」という言葉は強く、つい“使っただけでアウト”のように受け取られがちですが、実際には線引きが必要です。多くの場合、問題の中心は「サービス名」よりも、以下の要素の掛け合わせにあります。
入力する情報の機微度（公開情報か、個人情報か、機密か）
利用形態（ブラウザ、アプリ、API連携、外部ツール統合など）
利用環境（個人端末か、社用端末か、組織ネットワークか）
統制の有無（ルール、教育、承認、監査、ログ管理）
説明責任（規制産業、行政、医療、取引先要件）
したがって、過度に恐れるよりも、次のように判断すると整理しやすくなります。
注意が軽いゾーン：公開情報の要約、一般文章の言い回し調整、アイデア出し（匿名化済み）
注意が重いゾーン：顧客情報、契約情報、未公開の財務情報、人事情報、ソースコード、脆弱性情報などを含む作業
原則避けたいゾーン：本人確認情報、医療情報、決済情報などセンシティブ情報が不可避な用途
以降の章では、この線引きを「入力NG基準」「運用対策」「判断表」として、迷いにくい形に落とし込みます。
DeepSeekのデータ取り扱いで注意すべきこと
生成AIのリスクの多くは、データの取り扱いを正確に理解しないまま利用が広がることで顕在化します。特に企業や組織では、後から「実は入力内容が外部に保存されていた」「取引先要件に抵触していた」と判明すると、利用停止や調査、対外説明が必要になり、コストと信頼を大きく損ないます。
ここでは、一般的な生成AIサービスで起こり得るデータの流れを踏まえつつ、「何を確認し、何を前提に運用すべきか」を整理します。
どんな情報が保存・収集されうるか
生成AIサービスが取り扱う情報は、利用者が意識する「入力テキスト」だけではありません。代表的には以下が含まれます。
1) ユーザーが直接提供する情報
入力した文章、質問、指示（プロンプト）
生成された回答（出力）
添付したテキストやデータ（機能がある場合）
フィードバック（評価、通報、問い合わせ）
2) 自動的に収集される情報
IPアドレス、端末情報、ブラウザ情報
利用日時、操作ログ、エラー情報
クッキー等の識別子、参照元情報
3) 利用者側で見落としやすい情報
“匿名のつもり”でも文脈から推測できる固有情報
社内用語、案件名、特定顧客を示す符丁
文書テンプレートの特徴（社内資料だと分かる書式）
ここで大切なのは、「入力した瞬間に外部へ送信される可能性がある」前提で、情報の機微度を管理することです。削除機能があっても、保存期間やバックアップ、ログの扱いが絡むため、“完全に消える”と期待して入力を許可するのは危険です。
データの保管場所と適用されうる法域の考え方
データの保管場所と法域は、利用者がコントロールしにくい一方で、組織としての意思決定に直結します。ここを理解するためのポイントは2つあります。
ポイント1：保管場所は「リスク」そのものではなく「条件」
データが海外に保管されること自体は、一般的なクラウドでも起こり得ます。しかし、組織や取引先が求める条件（契約・規程・法令）に適合できるかが重要です。例えば次のような条件がある場合、保管場所・法域が判断の分岐点になります。
契約で「国内保管」を求められている
個人情報の越境移転に関し、本人への説明や同意が必要
監査で「委託先管理」「再委託先管理」が求められる
公的機関や規制産業で、特定国への移転を避ける方針がある
ポイント2：法域は「データにアクセスできる枠組み」に関わる
どの国の法律の影響を受けるかは、行政機関の照会、事業者の協力義務、紛争時の手続きなどに関係します。利用者が日常的に意識する場面は少ない一方、何かあったときに「説明責任」が生まれやすい領域です。
企業や組織では、次の問いに答えられるようにしておくと判断がしやすくなります。
データはどこに保存される想定か
その保存先は規程・契約上許容されるか
越境移転の説明や手続きが必要か
監査時に根拠（ポリシー、契約、手順）を提示できるか
企業・組織が見落としやすいログと共有の論点
企業利用で事故が起きやすいのは、「本文の入力禁止」だけを決めて安心してしまい、ログや共有の論点が抜けるケースです。たとえば、以下のような落とし穴があります。
落とし穴1：共有端末・共用アカウントで履歴が残る
同じ端末やアカウントを複数人が使うと、入力履歴や出力履歴が他者に見える可能性が高まります。内部漏えいの経路として現実的です。
落とし穴2：問い合わせ・フィードバックに機密を含めてしまう
サービスの不具合報告や問い合わせに、スクリーンショットや具体的な入力内容を貼り付けてしまい、結果として機密情報が外部へ送信されることがあります。
落とし穴3：委託先・再委託先の範囲が把握できない
サービス提供にあたり、インフラや分析基盤などを外部に委託している場合があります。委託が即悪いわけではありませんが、企業側としては「どこまで把握し、どこまで許容するか」を決めないまま利用が拡大すると、後から止めることになります。
企業が押さえるべき最低限の確認項目（チェックリスト）
利用者ごとのアカウント運用か（共用禁止）
履歴・ログの取り扱いを理解しているか（保存期間、削除可否）
問い合わせ時に入力内容を貼らないルールがあるか
利用範囲（用途、部署、端末）を明確にしているか
例外利用の申請・承認フローがあるか
DeepSeekに入力してはいけない情報の基準
「危険性」を現場でコントロールする最も効果的な方法は、入力してはいけない情報を明確にし、迷いなく運用できる形に落とすことです。禁止の根拠は「怖いから」ではなく、個人情報保護、契約上の守秘義務、営業秘密の保護、事故時の回収不能性（取り消せない可能性）にあります。
ここでは、個人ユーザーと企業ユーザーに分けて、入力NGを具体化します。
個人ユーザー向けの入力NGチェック
個人利用でも、入力内容が外部に送信される可能性を前提にすると、避けるべき情報は明確です。次のいずれかに当てはまる場合、入力を控えるのが安全です。
個人ユーザー向け 入力NGリスト
本人特定につながる情報
氏名、住所、電話番号、メールアドレス
顔写真、免許証写真、学生証など
本人確認・公的番号
マイナンバー、運転免許証番号、パスポート番号
認証情報・決済情報
ID、パスワード、ワンタイムコード
クレジットカード番号、銀行口座情報
センシティブ情報
病歴、診断、投薬、検査結果
家庭内の事情、トラブルの詳細で第三者が特定されるもの
他人の個人情報
友人、同僚、家族の情報（同意なし）
うっかり入力を防ぐコツ
スマホの自動入力（住所・氏名）が出る場面では、貼り付け前に必ず見直す
相談文は固有名詞を消し、「Aさん」「B社」などに置換してから入力する
スクリーンショットの共有は避ける（画像内に個人情報が入りやすい）
企業ユーザー向けの入力NGチェック
企業利用では、個人情報以上に「営業秘密」や「契約上の守秘義務対象」が事故につながります。現場は便利さから入力しがちですが、入力した瞬間に統制が外れる可能性があるため、最初から線引きすることが重要です。
企業ユーザー向け 入力NGリスト（代表例）
顧客・取引先情報
顧客名簿、問い合わせ履歴、購入履歴、契約書の本文
取引先の担当者情報、連絡先
未公開の経営・財務情報
予算、原価、粗利、見積条件、仕入条件
経営会議資料、投資計画
人事・労務情報
評価、面談記録、給与、配置情報
採用候補者の履歴書や面接メモ
技術情報・セキュリティ情報
ソースコード、設計書、構成図
脆弱性情報、インシデント対応の内部手順
NDA・秘密保持の対象
共同開発の仕様、提案資料、相手先提供資料
“入力してよい”と誤解されがちな例
「社内資料の文章を整えるだけ」→ 文中に固有情報が含まれることが多い
「契約書を要約させたい」→ NDA条項や取引条件が含まれやすい
「ソースコードのエラー相談」→ 機密実装や脆弱性が露出しやすい
どうしても使う場合の匿名化・置換ルール
「入力禁止」を徹底するのが理想ですが、現場では「下書きだけ」「言い換えだけ」などで利用ニーズが出ます。その場合、リスクを下げるために匿名化・置換ルールを運用として用意しておくと効果的です。
置換ルールの基本（テンプレ化推奨）
固有名詞の置換
顧客名、社名、製品名、部署名 → A社、B社、製品X、部署Y
数値の抽象化
売上、単価、原価、人数 → レンジ（100〜200）／比率（前年比○%）
地理情報の丸め
住所 → 都道府県レベル／「首都圏」「関西」などに一般化
案件固有の文脈の一般化
「○月○日のトラブル」→「最近発生したトラブル」
原文貼り付けの禁止
文書全文ではなく、論点箇条書きにして入力する
匿名化しても残るリスク
匿名化しても、文脈や表現、業界特有の情報から推測される場合があります。特に取引先が限定されるニッチ領域では、固有名詞を消しても「この会社の話だ」と分かってしまうことがあります。
そのため、匿名化は「万能の安全策」ではなく、最初から扱う情報を限定するための補助策として位置付けるのが適切です。
DeepSeekを安全に使うための具体策
ここからは、「使うならどう安全側に倒すか」を具体策としてまとめます。ポイントは、ルールだけで終わらせず、端末・ネットワーク・アカウントの統制と教育を組み合わせることです。人は必ずミスをするため、ミスが重大事故に直結しない設計が重要です。
まず決めるべき運用ルールと承認フロー
企業・組織での運用設計は、細かく作り込みすぎると形骸化します。最初は「守れる最小セット」を作り、改善しながら育てるのが現実的です。
ルールの最小セット（例）
利用目的の限定
公開情報の要約
一般文章の言い回し調整
アイデア出し（匿名化済み）
入力禁止情報の明文化
個人情報、契約情報、未公開情報、ソースコードなど
利用できる環境の指定
社用端末可否、社内ネットワーク可否、スマホ可否
生成物の取り扱い
そのまま外部公開しない
出典確認・ファクトチェックを行う
重要文書は二重レビュー
例外申請の導線
例外利用は「申請→承認→期限付き」で許可
利用ログの保存・監査をセットにする
承認フローの作り方（現場が回る形）
まず「原則OKゾーン」を明確にし、現場が迷わない状態を作る
機微度が上がる用途だけ、例外申請に回す
例外は期限（例：1か月）を付け、見直しを前提にする
「禁止事項の理解度」を上げる教育を短時間で行う（5〜10分動画でも可）
運用ルールの配布に使えるチェックリスト（配布用）
入力してよいのは公開情報か、匿名化した一般文だけ
個人情報・契約・顧客情報・未公開情報は入力しない
出力はそのまま使わず、必ず人が確認する
共有端末・共用アカウントでは使わない
迷ったら例外申請／相談窓口へ
端末・ネットワーク・アカウントの最低限対策
ルールを守らせるだけでは限界があるため、技術的な統制を組み合わせます。ここでは導入難易度が比較的低い「最低限」をまとめます。
アカウント運用
個人ごとのアカウントを使用（共用禁止）
退職・異動時の権限整理を手順化
可能なら多要素認証を利用
パスワードの使い回しを禁止
端末統制
社用端末で許可する場合は、OSとブラウザを最新化
不要な拡張機能を制限（情報流出の経路になりやすい）
画面共有・キャプチャの扱いに注意（会議で漏えいしやすい）
ネットワーク統制
「許可しない」方針なら、ドメインブロックなどで明確に遮断
許可する場合でも、アクセスログを取得できる環境に寄せる
社外ネットワーク（自宅Wi-Fi等）での利用可否を決める
事故を小さくするための運用
「入力してしまった」時の報告ルートを用意（責めない文化が重要）
事故報告のテンプレを用意（いつ、何を、どの端末で、どの程度）
迅速な利用停止や遮断を可能にする（手順書化）
生成AI共通の攻撃への備え（プロンプトインジェクション等）
生成AIは、入力文そのものが“指示”として働く性質があります。そのため、外部から持ち込んだ文章（Web記事、メール、PDFのテキストなど）をそのまま貼り付けて処理させると、意図しない指示が混入する可能性があります。これがプロンプトインジェクションなどの問題の入口になります。
ありがちな危険パターン
「この文章を要約して」と依頼し、要約対象に“追加の指示”が埋め込まれている
外部資料の中に「内部情報を出せ」などの誘導が混ざっている
出力が不自然に“操作的”な内容になっても気付かず採用してしまう
具体的な備え（運用でできる範囲）
外部文章の丸ごと貼り付けを避ける
必要部分だけ抜き出し、余計な文脈を入れない
入力に“内部ルール”を書かない
「社内機密」などの言葉を入力に含めると、逆に攻撃の手がかりになることがある
重要な出力は一次情報で検証する
法令、契約、規約、数値、引用は必ず原典に当たる
自動処理（API連携）は慎重に
入力・出力にフィルタや検査（バリデーション）を設ける
例外時は人がレビューする工程を残す
チーム教育で伝えるべき一言（覚えやすい形）
「貼り付けるほど危険が上がる」
「出力は下書き、決定は人がする」
「迷ったら入力しない」
DeepSeekの利用可否を決める判断表
現場の相談は「結局、使っていいのか」に収束します。ここで役立つのが判断表です。判断表は“禁止を増やす道具”ではなく、迷いを減らして安全側へ誘導する道具として作ると運用が回ります。
以下は、用途・データ機微度・利用形態の3軸で判断するための例です。自社に合わせて項目を調整してください。
クラウド利用が向くケース
クラウド（ブラウザやアプリで外部サービスとして使う形）が比較的向くのは、「機微情報が入りにくい用途」に限定できる場合です。
向く条件（目安）
入力が公開情報、または匿名化済みの一般文
出力をそのまま提出・公開せず、必ずレビューが入る
利用目的が限定され、社内で説明できる
利用者が入力NG基準を理解している（教育済み）
例：クラウド利用が合う用途
プレスリリースの一般表現の言い回し案
公開済みWebページの要約
研修資料の見出し案（内容は自社で作る）
アイデア出し（固有名詞なし）
ローカル運用や別サービスが向くケース
機密や個人情報が避けられない場合は、外部クラウドに入力しない設計が必要です。その際、ローカル運用（社内環境で動かす）や、契約・管理が明確な代替サービスを検討する方向になります。
向く条件（目安）
顧客情報や契約情報が不可避
監査・規制・取引先要件が厳格
利用ログ管理やアクセス制御が必要
自動処理に組み込みたい（人のレビューだけでは追いつかない）
例：ローカルや別サービスが合う用途
契約書のドラフト作成・レビュー補助
顧客対応履歴の要約（個人情報を扱う）
社内ソースコードの解析・改善提案
内部データを使ったFAQ構築
学校・自治体・医療など高リスク領域の考え方
高リスク領域では、個人情報の密度が高く、説明責任が重くなります。さらに、誤情報や不適切な出力が社会的影響を与えやすい点も見逃せません。したがって、次のように「導入条件」を明確にし、条件を満たすまで本格利用を見送る判断も合理的です。
高リスク領域の導入条件（例）
所管部門（情報管理・法務・コンプラ）の承認
入力制御（教育だけに頼らず、技術的抑止がある）
利用ログ・監査の仕組み
インシデント時の停止・報告フロー
個人情報の取り扱いに関する説明と同意の整理（必要な場合）
導入前に整理しておきたい確認リスト
どの業務で使うか（業務プロセスを特定）
どの情報が入力され得るか（データ棚卸し）
事故時に誰が止めるか（権限・手順）
出力の誤りをどう検知するか（レビュー・責任分界）
利用者教育をどう回すか（継続可能な方法）
DeepSeekの危険性に関するよくある質問
ここでは、「DeepSeek 危険性」で検索する人が抱きやすい疑問を、現場で答えやすい形で整理します。判断を急がず、入力する情報・用途・統制の有無で答えが変わる点を押さえることが大切です。
DeepSeekは日本で使っても違法ですか
「使っただけで直ちに違法」と一律に判断できるものではありません。問題になりやすいのは、個人情報保護や契約上の守秘義務、取引先要件に抵触する形でデータを扱ってしまうケースです。
したがって、違法性を単独で問うよりも、次の観点で整理すると現実的です。
入力する情報は個人情報に当たるか
越境移転や委託先管理の説明が必要か
取引先契約でデータ移転を制限されていないか
社内規程に反していないか
結論としては、「用途と入力内容を限定し、必要な手続きを踏む」ことでリスクを管理する方向が基本になります。
会社のPCで使うのはNGですか
一律にNGとは限りませんが、社用PCでの利用は、個人利用よりも事故の影響が大きくなります。社用PCで許可するなら、最低でも次は整備しておきたいところです。
入力NG基準（個人情報・機密）を明確にし、教育する
共用アカウントを禁止し、アカウント管理を徹底する
出力のレビュー手順を定める（そのまま提出・公開しない）
迷ったときの相談窓口を用意する
逆に、これらが未整備で「現場に任せる」状態なら、社用PCでの利用は事故につながりやすいため、まずルール整備を優先するのが安全です。
入力した内容は学習に使われますか
学習利用の有無や範囲は、サービスの仕様、提供形態、設定、運用ポリシーによって変わります。利用者側で確実に言えるのは、「学習に使われないと断言できない限り、機微情報は入力しない」という運用が最も安全だという点です。
企業利用では、学習利用の可否だけでなく、保存期間、アクセス範囲、削除の範囲も合わせて考え、「入力してよい情報の範囲」を先に決めることが重要です。
退会・削除でデータは消えますか
退会や削除でどこまで消えるかは、サービスの設計や保存期間、バックアップ、ログの取り扱いによって異なります。利用者として重要なのは、削除できる可能性に期待して入力するのではなく、最初から“消せない前提”で入力を制限することです。
どうしても利用するなら、以下を徹底すると事故の影響を小さくできます。
個人情報・機密は入力しない
匿名化・置換ルールを守る
原文貼り付けを避け、論点のみ入力する
出力は必ず人がレビューする