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Copilot Studioは安全？セキュリティリスクと対策を徹底解説
最終更新日：2026.10.15
目次
「Copilot Studioで社内向けのAIを作ってみたいけれど、機密情報を扱わせて本当に大丈夫だろうか」。導入を検討する多くの企業が、まずこの不安にぶつかります。
社内文書を読み込ませるAIだからこそ、「入力したデータが学習に使われないか」「意図せず情報が漏れないか」といった心配は当然のものです。しかし結論から言えば、Copilot Studioには企業利用を想定したセキュリティ機能が用意されており、適切な設定・権限管理・運用ルールを組み合わせることで、リスクを抑えながら業務に活用できます。
本記事では、Copilot Studioは安全なのかという疑問に答えたうえで、想定されるセキュリティリスクと、それを防ぐための具体的な対策、リスクを抑えて導入・運用する手順までを体系的に整理しました。自社でのAI活用に向けた判断材料としてご活用ください。
結論、Copilot Studioのセキュリティは安全なのか
最初に、多くの方が一番知りたい結論からお伝えします。Copilot Studioが安全かどうかは、ツールそのものよりも「どう設定し、どう運用するか」で決まります。ここでは、安全性の土台となる仕組みと、それでも対策が欠かせない理由を整理していきましょう。
正しく設定すれば安全に使えるが、設定を誤ると危険
Copilot Studioは、初期設定の状態でセキュリティが保護されるように設計されています。Microsoftはエンタープライズ向けの厳格な基準のもとでサービスを提供しており、「ツールそのものが危険」というわけではありません。
一方で、作成者が設定を変更することで、意図せずリスクの高い状態を作り出せてしまう点には注意が必要です。たとえば、機密情報を含むエージェントを誰でも使える場所に公開すれば、それは設定に起因する漏洩になります。
つまり、安全性を左右するのは「ツールの性能」ではなく「設計と運用」です。この前提を押さえておくことが、安心してCopilot Studioを活用する第一歩になります。
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入力したデータはAIの学習に使われるのか
セキュリティ面で最も多い不安が、「入力した社内データが、AIの学習に使われてしまうのではないか」というものでしょう。ここは特に誤解が生まれやすいポイントです。
Microsoftの公式ドキュメント「エンタープライズ データ保護」では、入力したデータが基盤モデルのトレーニングに使用されないことが明記されています。法人向けの利用においては、自社のデータがモデルの再学習に使われる心配は基本的にありません。
ただし、「学習に使われない」ことと「何を入力しても問題ない」ことは別問題です。入力内容はクラウド上で処理されるため、扱ってよい情報の範囲は、別途ルールとして定めておく必要があります。
なぜ「初期設定で安全」でも対策が必要になるのか
最初から保護されているなら、追加の対策は不要ではないか。そう感じる方もいるかもしれません。しかし実際には、「守られる範囲」と「自社で設計すべき範囲」を分けて考えることが欠かせません。
Microsoftが担うのは、データの暗号化やインフラの保護といった基盤部分です。一方で、誰にどのデータへのアクセスを許すか、どの範囲に公開するかといった設計は、利用する企業側の責任範囲になります。
- Microsoftが守る範囲：暗号化、インフラ、データの保管場所などの基盤
- 自社が設計する範囲：認証、アクセス権限、公開範囲、利用ルール
この線引きを理解しないまま導入すると、「守られているはずなのに漏れた」という事態を招きかねません。だからこそ、次章以降で解説するリスクと対策の理解が重要になります。
Copilot Studioで想定されるセキュリティリスク
リスクを抑えるためには、まず「どこに危険が潜むのか」を知っておく必要があります。Copilot Studioのリスクの多くは、外部からの高度な攻撃よりも、日常の設定や使い方から生まれます。ここでは代表的な5つのリスクを具体的に見ていきましょう。
ナレッジ（社内文書）が意図せず外部に露出するリスク
Copilot Studioの中心的な価値は、社内文書や業務ルールをもとに回答するエージェントを作れることです。しかし、この便利さは裏を返せばリスクにもなります。
たとえば、機密情報を含む文書をナレッジとして設定したエージェントを、社外の人が閲覧できる場所に公開してしまうと、本来出してはいけない情報が引き出される恐れがあります。参照範囲の設計を誤ると、AIが「見せてはいけない情報」を要約して提示してしまうのです。
社内文書をAIの知識源として活かすには、何をどこまで参照させるかの線引きが欠かせません。ナレッジをリスクの少ない資産として整える考え方は、以下の記事でも詳しく解説しています。
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アクセス権限・共有設定の不備による情報漏洩
Microsoft Entra IDで認証し、利用者本人の資格情報・アクセス権を利用するよう構成した場合、エージェントは原則として利用者がアクセスできる範囲の情報をもとに応答します。
問題は、元となる権限設計が甘い場合に起こります。共有範囲を広げすぎたファイルや、退職者のアカウントが放置されたままの状態では、Copilot Studioがその穴をそのまま露呈させてしまいます。
言い換えれば、Copilotは新たに情報を公開するのではなく、既存の権限設計を映し出す鏡のような存在です。導入前に権限を棚卸しすることが、漏洩を防ぐ出発点になります。
外部コネクタ・外部公開による流出リスク
Copilot Studioは、外部サービスとの連携やWebサイトへの公開といった拡張性の高さも魅力です。ただし、この拡張は情報が外に出る新たな経路を生むことにもつながります。
外部コネクタを介して社内データが外部サービスに渡ったり、認証なしで公開したエージェントを不特定多数が利用できてしまったりするケースが典型例でしょう。利便性を優先するあまり、リスクの高い連携や公開を無自覚に行ってしまう点に注意が必要です。
「Microsoft 365内で完結させる範囲」と「外部連携が必要な範囲」を意識的に切り分けることが、流出リスクを抑える鍵になります。
プロンプトインジェクションなどAI特有の脅威
従来のシステムにはない、AIならではの脅威も理解しておきましょう。代表的なのが、細工した文書やメールをAIに読み込ませ、隠した指示に従わせて情報を引き出す「プロンプトインジェクション」と呼ばれる手口です。
2025年には、生成AI全般に共通する脅威の例として Microsoft 365 Copilotを対象とした「EchoLeak（CVE-2025-32711）」という脆弱性が報告されました。利用者が操作しなくても情報が外部に流出しうる、いわゆるゼロクリック型の脆弱性として注目され、その後Microsoft側で修正が反映されています。
こうした脆弱性は今後も継続的に見つかる可能性があります。最新の対応状況はMicrosoft Security Response Center（MSRC）で確認し、常に情報を追う姿勢が求められます。
利用者のリテラシー不足による誤用
見落とされがちなのが、使う人のリテラシーに起因するリスクです。Copilot Studioで作ったエージェントは自然言語で手軽に使えるため、専門知識のない社員でも気軽に扱えます。
その手軽さの裏返しとして、危険な使い方に無自覚で踏み込んでしまう可能性があります。たとえば、社外秘のデータを個人向けの無料AIサービスに貼り付けてしまうといった行動は、ルールと教育がなければ防げません。
技術的な対策をどれだけ固めても、最後は人の使い方次第です。生成AIとの向き合い方については、以下の記事も参考になります。
Copilot Studioを安全に使うためのセキュリティ対策
リスクを把握したら、次は具体的な守り方です。Copilot Studioには、リスクを抑えるための機能が数多く備わっています。ここでは、認証・権限・DLP・スキャン・監査という5つの観点から、押さえておきたい対策を解説します。
Microsoft Entra IDで認証を必須にする
まず基本となるのが、利用者の認証です。認証を設定しないままエージェントを公開すると、未認証のユーザーが機密情報を持つエージェントを利用できてしまう危険があります。
対策として、Microsoft Entra IDによる認証を必須にし、「認証なし」で利用できる設定をブロックしておきましょう。社内向けなら組織内認証、社外向けなら用途に応じた認証方式を選ぶことで、想定外の利用を防げます。
認証は、いわばエージェントの入り口を守る門番です。ここを固めるだけでも、リスクは大きく下がります。
アクセス権限を最小限に絞る（ロールベースの制御）
次に重要なのが、誰に何を許すかという権限の設計です。作成・編集・利用といった操作ごとに、役割に応じた権限を割り当てます。
Microsoftの公式ドキュメント「Copilot Studio プロジェクトのセキュリティを確保する」でも、ライセンスを個別ではなくグループを通じて付与することや、必要な役割に応じたセキュリティロールを割り当てることが推奨されています。
- エージェントを作成する人には、環境作成者の役割を割り当てる
- 利用者には、必要最小限の権限だけを付与する
- ライセンスはグループ単位で管理し、付与漏れや過剰付与を防ぐ
「念のため広めに権限を与える」という運用こそが、情報漏えいのリスクを高めます。最小権限を徹底する姿勢が堅牢な設計の基本です。
DLP（データ損失防止）でコネクタと外部連携を制限する
機密情報の持ち出しを防ぐには、DLP（データ損失防止）ポリシーの活用が有効です。DLPを構成することで、利用できるコネクタや外部サービスとの連携を制限し、リスクの高いデータの流れを抑えられます。
たとえば、特定の外部サービスへの接続をブロック済みに設定すれば、そのコネクタを使ったデータ連携を防げます。
データポリシーは、環境単位やテナント全体など、組織の管理方針に応じた範囲へ適用できます。Copilot Studio専用の環境を用意して適用範囲を絞る、といった設計上の工夫も効果的でしょう。
DLPは、情報が外へ流れ出る蛇口を管理する仕組みだと考えると分かりやすいかもしれません。
公開前のセキュリティスキャンと共有ルールを活用する
Copilot Studioには、公開前に設定の危うさを知らせてくれる機能も備わっています。Microsoftの公式ドキュメント「Copilot Studio の自動セキュリティ スキャン」によると、エージェントを公開する前に自動でセキュリティスキャンが実行され、リスクのある初期設定の変更などについて作成者に警告が表示されます。
この警告を見逃さず対応することが、公開後のトラブルを防ぎます。あわせて、共有ルールを設定し、適切な対象者だけがエージェントを利用できるよう範囲を絞っておきましょう。
- 公開前のセキュリティスキャンの警告を必ず確認する
- 共有はセキュリティグループ単位で行い、公開範囲を限定する
- 設定を変更したら、再度公開して反映させる
監査ログで利用状況を可視化する
対策を施したあとは、実際にどう使われているかを把握し続けることが大切です。監査ログやMicrosoft 365／Power Platformの管理機能を活用することで、エージェントの利用・変更状況や関連する操作を確認し、想定外の利用を発見しやすくなります。
不審なアクセスや、意図しないデータの参照が発生していないかを定期的に点検しましょう。ログは取得するだけでなく、見て・気づいて・対応する運用に組み込んで初めて意味を持ちます。
こうした可視化の仕組みは、Microsoft 365全体の管理機能とあわせて整えると効果的です。M365を軸にした業務基盤の活用については、以下の記事も参考になります。
Copilot Studioのデータ保管とコンプライアンス面の安全性
技術的な対策に加えて、経営層が気にすべきなのがデータの保管場所や法規制への適合です。ここを押さえておくと、社内の合意形成や監査対応もスムーズになります。データの保存場所・テナント分離・法規制という3つの観点から確認しましょう。
データはどこに保管されるのか（データレジデンシーとGDPR対応）
自社のデータがどこで処理・保管されるかは、コンプライアンス上の重要な論点です。Microsoftの公式ドキュメント「Copilot Studio プロジェクトのセキュリティを確保する」によると、Copilot StudioはGDPR（EU一般データ保護規則）に準拠するよう設計され、データが指定された地理的範囲内に保管されることを保証しています。データレジデンシー（データの保存場所）が明確であることは、規制の厳しい業界ほど安心材料になります。
ただし、利用する生成AI機能、Web検索、Microsoft 365サービスとの連携などによって、データの処理・保存場所が異なる場合があります。導入時には、自社が利用する機能ごとのデータ所在地をMicrosoftの最新ドキュメントで確認することが重要です。
導入前に、自社が求める保存場所の要件を満たしているかを確認しておきましょう。
クロステナント接続とテナント境界に関する注意点
自社のデータが他社と混在しない「テナント分離」も、気になるポイントでしょう。
Copilot Studioでは、自社テナント内の認証・権限管理がセキュリティの基本となります。一方、Power Platformの「テナント分離」機能については、Copilot Studioではサポートされていない点に注意が必要です。外部テナントとの接続が想定される場合は、Microsoft Entra IDの認証設定やコネクタ、データポリシーなどを確認し、意図しないデータアクセスが発生しないよう管理する必要があります。
機密性の高いデータを扱う場合は、公式情報と管理者設定を確認したうえで判断するのが確実です。
法規制（個人情報保護法など）への適合を確認する
セキュリティは、技術対策だけで完結するものではありません。個人情報保護法や、取引先との契約といった法務・規制面の確認も欠かせない要素です。
- 個人情報や機微情報の取り扱いが、関連法規に適合しているか
- 取引先との契約に、外部サービスの利用禁止が含まれていないか
- 自社のセキュリティポリシーと、利用規約が整合しているか
これらを導入前にチェックしておくことで、後々の契約違反や規制抵触といったリスクを避けられます。技術と法務の両面から確認する姿勢が、経営視点でのリスク管理につながります。
Copilot Studioを安全に導入・運用する手順
ここまで紹介した対策を、実際の導入手順に沿って整理します。安全な導入には、いきなり全社展開せず、段階を踏むことが重要です。ここでは、リスクを抑えながら定着させるための4つのステップを紹介します。
STEP1｜スモールスタートでリスクを洗い出す
最初から全社に広げるのではなく、対象を絞って小さく始めることをおすすめします。特定の部門や業務でパイロット運用を行い、どこにリスクが潜むのかを検証する段階です。
小さく試すことで、権限設計の不備や想定外の使われ方を、影響の少ない範囲で発見できます。いきなり大きく展開して問題が起きるより、はるかに確実で堅実な進め方でしょう。
「まずは1つの社内向けエージェントから検証する 」。この一歩が、着実な展開の土台になります。
STEP2｜利用ガイドラインと権限設計を整える
検証で見えた課題をもとに、利用ルールと権限設計を整えます。特に、入力してよい情報の範囲と禁止事項を明文化することが重要です。
ルールがないまま現場任せにすると、「便利だから」という理由で誤用が広がり、大きな漏洩につながりかねません。ガイドラインと権限設計はセットで整え、誰が見ても判断できる状態にしておきましょう。
- 入力してよい情報／してはいけない情報の範囲を明文化する
- エージェントの作成者・利用者の権限を役割ごとに設計する
- 禁止事項と、その理由を全社に周知する
STEP3｜社員教育でリテラシーを底上げする
技術とルールを整えても、それを使う社員の理解が伴わなければ意味がありません。禁止事項や具体的な誤用例を示し、AIリテラシーを底上げする教育が欠かせないのです。
大切なのは、教育を一度きりの研修で終わらせないことです。日常業務のなかで繰り返し確認できる仕組みを作り、正しい使い方を習慣として根付かせていきましょう。
こうした教育は、組織づくりの一環として捉えると効果が高まります。AI活用を全社に浸透させる組織設計については、以下の記事も参考になります。
STEP4｜継続的な監査とルール更新で守り続ける
セキュリティは、一度整えれば終わりではありません。新たな脆弱性が見つかったり、Copilot Studioの仕様が更新されたりするなかで、守り方も継続的に見直す必要があります。
監査ログで使われ方を定期的に点検し、新しいリスクに合わせてガイドラインを更新する。この地道なサイクルこそが、長期的にリスクを抑えるための要になります。
守りを「作って終わり」にせず、継続的に改善する運用を行いましょう。この意識が、安心してAIを使い続ける組織をつくります。
業界・部門別に見るCopilot Studioのセキュリティ対策
セキュリティ設計の最適解は、扱う情報によって変わります。すべての企業に同じ対策を当てはめるのではなく、自社の業界や部門のリスクに応じて強度を調整することが大切です。ここでは、その勘所を整理します。
機微情報を扱う業界（金融・医療・製造）の注意点
扱うデータの機微性が高い業界ほど、必要な対策の強度は増します。漏洩が経営に致命的な影響を与える業界では、特に慎重な設計が求められます。
- 金融業界：口座情報や取引データは、利用範囲を厳格に制限し、入力禁止情報を明確に定める
- 医療業界：診療情報や病歴などは要配慮個人情報に該当する場合があるため、アクセス権限や入力ルールを厳格に設計する
- 製造業界：設計図やノウハウの漏洩は競争優位の喪失に直結するため、知財保護のルールと現場教育を組み合わせる
自社の業界特性に合わせて、利用範囲の制限と教育の強度を調整することがポイントです。
部門別のリスクと利用範囲の絞り込み
同じ企業のなかでも、部門によって扱う情報とリスクは異なります。人事なら人事情報、法務なら契約情報というように、それぞれの機微性に応じた設計が必要です。
有効なのは、業務用途に特化したエージェントを設計し、参照するデータ範囲を限定する方法でしょう。用途を絞ることで、必要な情報だけを扱わせ、リスクを最小限に抑えられます。
部門ごとの課題に合わせてAIの役割を定義する進め方は、社内展開全体の設計にも通じます。以下の記事もあわせてご覧ください。
Copilot Studioのセキュリティ設計はソフィアの伴走支援で解決できる
ここまで解説した対策を、自社だけで設計しきるのは簡単ではありません。認証・権限・DLPを自社の業務に合わせて組み上げるには、専門的な知見と現場での調整が必要です。ここでは、自走の限界と、その先の選択肢を紹介します。
公式ドキュメントだけでは実務設計が難しい理由
Microsoftの公式ドキュメントは正確で豊富ですが、あくまで機能の説明が中心です。「自社のこの業務では、どう権限を設計し、何をDLPで制限すべきか」といった実務の設計までは書かれていません。
認証・権限・DLP・監査を、自社の規程や業務フローに合わせて一つの形にまとめ上げるには、相応のスキルと経験が求められます。公式情報を読み込むだけでは、安全性と実用性を両立させる設計にたどり着きにくいのが実情でしょう。
要件定義から権限設計・安全性のチューニングまで並走する
弊社ソフィアの導入支援は、上流のコンサルティングにとどまりません。現場のプロジェクトチームに直接入り込み、お客様と共に手を動かしながら進めます。支援は、次のフェーズで並走します。
- 業務選定フェーズ：どの業務をAI化すれば最もインパクトが大きいかを洗い出し、優先順位をつける
- 要件整理フェーズ：自社の規程や業務フローに基づき、安全性を踏まえた最適なエージェントの構成を設計する
- アプリ作成・評価フェーズ：プロンプト作成や回答精度のチューニングを行い、現場展開に向けたマニュアルづくりまで支援する
「何を作るべきか」の定義から、権限設計、回答精度の調整までを一気通貫で伴走することで、安全性と実用性を両立させます。
導入から社内定着までを見据えた支援体制
ソフィアの支援は、ツールを入れて終わりにはしません。「すごいものは導入したが、何をしていいか分からない」という内製の落とし穴を避けるため、その先まで見据えます。
利用ガイドラインの整備や社員教育まで含めて支援することで、セキュリティを担保しながら、現場に根付くAI活用を実現します。守れる状態を作り、それを継続できる体制づくりまでを共に進めるのが伴走支援の価値です。
まとめ｜Copilot Studioは正しく設計すれば安全に使える
Copilot Studioのセキュリティは、決して漠然と恐れるべきものではありません。初期設定の保護を土台に、適切な対策を組み合わせれば、安心して業務に活用できます。改めて、要点を整理しましょう。
- Copilot Studioは入力したプロンプトや生成された回答などの顧客データは、原則として基盤モデルの学習には使用されない。また、Microsoftのクラウド基盤上でアクセス制御やデータ保護の仕組みが提供されている。
- ただし、設定・運用を誤ると情報漏洩などのリスクが生じる
- 認証・権限・DLP・セキュリティスキャン・監査ログで多層的に守る
- スモールスタートでルールを固め、教育で定着させ、継続的に見直す
大切なのは、「ツールが危険かどうか」ではなく、「適切に運用できる設計になっているか」という視点です。ルールを先に固めてから広げる順序を踏めば、Copilot Studioは社内の頼れる戦力になります。
セキュリティ設計や社内展開に不安がある場合は、専門家の伴走支援を活用するのも有効な選択肢です。Copilot Studioの導入や運用でお困りの際は、ぜひお気軽にご相談ください。
