データ分類
でーたぶんるい ／ Data Classification
定義
データ分類とは、データを、重要度や外に出たときの影響の大きさに応じて区分に分けることです。
データ分類は、社内のデータを、外に出たときの影響の大きさなどで「公開」「社内限り」「機密」「極秘」といった区分に分けることです。区分ごとに、保管してよい場所、見られる人、外部のサービスやAIに入れてよいかを決めておくと、社員が迷わずに扱えるようになります。生成AIの利用ルールでも、「機密以上の情報は社外のAIに入力しない」のように、この区分を使って決めると伝わりやすくなります。区分の数は多すぎると使われなくなるため、3〜4段階程度から始め、判断に迷う例を一覧にして配ると定着しやすくなります。
区分ごとに扱い方を決める
- 区分の例公開・社内限り・機密・極秘
- 区分ごとに決めること保管してよい場所・見られる人・外部のサービスやAIに入れてよいか
- 生成AIのルールの例機密以上の情報は社外のAIに入力しない
区分は3〜4段階程度から始め、迷う例の一覧を配ると定着しやすくなります。
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