資料・権限・データ利用の範囲を確認する
取り込み、共有、外部 AI での照会の前に、目的・アクセス範囲・担当を確認します。
作業に必要な資料だけを用意する
用途と読む人を決め、不要な個人情報、顧客情報、機密情報を除きます。デモや再現には調整したサンプルを使います。あるメンバーが閲覧できる資料でも、公開ページ、共有フォルダー、外部 AI にそのまま移せるとは限りません。用途変更時は確認します。
保存・参照・公開を分ける
アセット保存は背景の再利用、参照は今回の AI 作業への利用、ページ公開は訪問者への提供です。同じ権限や操作ではありません。AI が資料の情報を出力へ含めることがあるため、公開前に事実と利用範囲、非公開情報を人が確認します。
共有と外部接続を確認する
役割に応じてフォルダー、ページ、アプリを共有し、継承とグループを確認します。MCP は読み取り専用ですが、取得した情報を利用する AI クライアントへ返します。組織がそのクライアントでの処理を認めているか確認してください。読み取り専用でも情報の受け渡しはあります。
保持・削除・学習に関する確認
保存、ログ、推論、モデル学習、削除は別の論点です。必要な判断は、正式な方針、契約、接続するサービスの条件で確認します。機能説明だけから「一切保存しない」「どの情報も学習に使われない」と推定しないでください。具体的な保持期間や削除期限が必要な場合は、契約とデータの担当者が対象サービスの正式な条件を確認してください。
共有すべきでない情報に気付いたら
追加の共有を止め、資料、ページ、接続、アクセス範囲を記録して管理者へ連絡します。公開、書き出し、外部送信の有無を確認します。元の資料を直しても既存コピーが回収されるとは限りません。問い合わせでは必要な情報だけを共有し、機微情報を再掲載しないでください。