--- title: "顧客データをAIで活用するときの進め方と注意｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/customer-data-and-ai/ description: "顧客データをAIで使うときは、利用目的の範囲内か、AIのサービスに入力して大丈夫か、外部に渡す形になっていないかの3点を先に確かめます。個人情報保護委員会のガイドラインと注意喚起にそって、進め方と注意点をまとめました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：データ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/)[柱：ガバナンスと法令](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/) # 顧客データをAIで活用するときの進め方と注意 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12制度の最終確認 2026-11-12出典 6件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 顧客データをAIで使うときは、①公表している利用目的の範囲内か、②AIのサービスに入力して学習などに使われないか、③外部に渡す形になっていないか、の3点を先に確かめます。そのうえで、使うデータを絞り、お客様に説明できる形で進めると、信頼を保ちながら活用を広げられます。 自社の「データ」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 問い合わせの記録の要約、購買履歴からのおすすめ、解約しそうなお客様の早期の把握など、顧客データはAIの効果が出やすい分野です。一方で、使い方を誤るとお客様の信頼を失い、法令の上でも問題になります。この記事では、個人情報保護委員会のガイドラインと注意喚起にそって、進め方と注意点を整理します。個別の判断は、専門家にご確認ください。 この記事でわかること - 顧客データをAIで使う前に確かめる3つの点 - 利用目的の書き方、外部への委託と第三者提供の違い - 使い始めた後に続けて行う管理 ## 顧客データで、AIはどんな場面に役立ちますか？ 顧客データとAIを組み合わせる場面は、大きく3つに分けられます。 | 場面 | 例 | 主に使うデータ | |---|---|---| | 対応の効率化 | 問い合わせの要約、返信文の下書き、よくある質問の整理 | 問い合わせの記録、対応の履歴 | | 提案の工夫 | 購買履歴に応じたおすすめ、案内の時期の調整 | 購買履歴、閲覧履歴、属性 | | 兆しの把握 | 解約や離反の兆しの把握、満足度の傾向の分析 | 利用の状況、アンケート、問い合わせ | 場面によって、使うデータの細かさと、お客様に与える影響が変わります。対応の効率化は社内の作業を助ける使い方ですが、提案の工夫や兆しの把握は、お客様一人ひとりを分析する使い方です。後者ほど、利用目的の書き方とお客様への説明に気を配る必要があります。 ## 使う前に、何を確かめればよいですか？ ### ① 公表している利用目的の範囲内ですか？ 個人情報保護法では、個人情報は、できる限り特定した利用目的の範囲内で使うのが原則です。範囲を超えて使うときは、原則として本人の同意が必要です。 通則編のガイドラインは、「事業活動に用いるため」のような抽象的な書き方では足りないとしています。本人から得た情報を分析する場合は、どのような分析が行われるかを本人が予測できる程度に利用目的を特定するよう求めています。例として、閲覧履歴や購買履歴を分析して趣味・嗜好に応じた広告に使う、といった書き方が示されています。 まず、自社のプライバシーポリシーに書いた利用目的を読み、AIで行いたい分析が含まれているかを確かめます。含まれていない場合は、利用目的の見直し（元の目的と関連する範囲での変更と、その通知または公表）か、本人の同意を検討します。 ### ② AIのサービスに入力して大丈夫ですか？ 個人情報保護委員会は2023年6月2日、生成AIサービスの利用について注意喚起を出しています。個人情報を含む指示文（プロンプト）を入力するときは、利用目的の達成に必要な範囲内かを十分に確かめること。本人の同意なく個人データを入力し、そのデータが応答を出す以外の目的で扱われる場合は、法律に違反するおそれがあること。そのため、サービスを提供する事業者がそのデータを機械学習に使わないことなどを十分に確かめること、が示されています。 社内では、次の点を確かめてから使います。 - 使うAIのサービスが、入力したデータを学習に使わない設定・契約になっているか - データの保存の期間と、保存される場所（国内か外国か） - 社内で使ってよいサービスを決め、個人のアカウントでの入力を避けているか 外国にあるサービスの場合は、外国にある第三者への提供の規律が関係することがあります（「[海外のAIサービスと個人データの外国への移転](https://www.ai-ready.jp/guide/cross-border-data-and-ai/)」参照）。 ### ③ 外部に渡す形になっていませんか？ 顧客データを社外の会社に渡す場合、それが「委託」か「第三者提供」かで扱いが変わります。 - **委託**：分析などの業務を任せ、任された範囲でだけデータを使ってもらう形です。本人の同意は原則として不要ですが、委託先の監督（選ぶ基準、契約での取り決め、扱いの状況の確認）が求められます。 - **第三者提供**：渡した先が自社の目的でデータを使う形です。原則として本人の同意が必要です。 また、Cookieなどで集めた閲覧の履歴のように、それだけでは個人を特定できない「個人関連情報」でも、渡す先がそれを個人データとして受け取ると想定される場合は、渡す側が、相手が本人の同意を得ているかを確かめる義務があります（通則編のガイドライン）。広告や分析のサービスとデータを連携するときは、この点も確かめます。 顧客データをAIで使う前に確かめる3つの点 - **利用目的の範囲内か**：公表している利用目的に、AIで行いたい分析が含まれているか。含まれない場合は、利用目的の見直しか本人の同意を検討する - **AIのサービスに入力して大丈夫か**：入力したデータが応答を出す以外の目的（機械学習など）で扱われないことを確かめる - **外部に渡す形になっていないか**：**委託**なら同意は原則不要だが委託先の監督が要る。**第三者提供**なら原則として本人の同意が要る 個人関連情報を渡す場合も、相手が個人データとして受け取ると想定されるときは、本人の同意を得ているかの確認が要ります。詳しくは専門家にご確認ください。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「データ」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## どう進めればよいですか？ 3つの点を確かめたら、次の手順で進めます。 ① **目的と効果を決めます。** 「問い合わせの対応時間を減らす」「おすすめの購入率を上げる」など、何のために使うかを一つに絞ります。 ② **使うデータを絞ります。** 目的に要らない項目（氏名、電話番号、細かな住所など）は外します。分析に個人の識別が要らない場合は、仮名加工情報として扱うことも選択肢です（「[匿名加工情報・仮名加工情報・合成データの使い分け](https://www.ai-ready.jp/guide/anonymization-and-synthetic-data/)」参照）。 ③ **使ってよい環境を決めます。** 承認したAIのサービスや社内の環境だけで扱い、入力してはいけない情報を社内に示します。 ④ **安全管理措置をとります。** 見られる人を限る、記録を残す、委託先を監督する、といった措置を、データの量と性質に応じて整えます。 ⑤ **小さく試して確かめます。** 一部の部署や一部のデータで試し、効果と、誤った出力やお客様の不安につながる点がないかを確かめます。 ⑥ **お客様に説明できる形にします。** どのデータを、何のために、どう使うかを、プライバシーポリシーや問い合わせの窓口で説明できるようにしておきます。 ## 使い始めた後は、何に気をつければよいですか？ - **AIの出力をそのまま使わない**：お客様への返信や提案は、人が確かめてから出す手順を残します。 - **お客様からの問い合わせに答えられるようにする**：自分のデータがどう使われているか、と聞かれたときの答え方を決めておきます。保有個人データの開示や利用停止の請求に応じる手順も確かめます。 - **漏えい等への備え**：顧客データが漏えいした場合の報告と通知の流れを決めておきます（「[個人データの漏えい等の対応と報告](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-breach-response/)」参照）。 - **利用目的と使い方のずれを点検する**：使い方を広げるたびに、①〜③を確かめ直します。 ### 2026年の改正で、気をつけることは？ 2026年7月17日に、個人情報保護法を改正する法律が公布されました。個人情報保護委員会は、施行に向けて政令・規則・ガイドラインなどを整えているとしています。統計の作成等にのみ使う場合の第三者提供の扱いや、重大な違反への課徴金の制度の導入などが含まれます。施行の日と細かな条件は今後示される予定のため（2026年11月時点）、顧客データの使い方を見直す機会に、最新の情報を確かめてください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) - [個人データの漏えい等の確認表](https://www.ai-ready.jp/templates/personal-data-breach-checklist/) ガイド - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) - [匿名加工情報・仮名加工情報・合成データの使い分け](https://www.ai-ready.jp/guide/anonymization-and-synthetic-data/) - [海外のAIサービスと個人データの外国への移転：個人情報保護法で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/cross-border-data-and-ai/) - [問い合わせ対応へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-customer-support/) - [個人データの漏えい等の対応と報告](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-breach-response/) - [法人向けの生成AIツールの選び方：契約と設定で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-business-ai-tools/) 用語 - [CRM](https://www.ai-ready.jp/glossary/crm/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [第三者提供](https://www.ai-ready.jp/glossary/third-party-provision/) - [個人関連情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/personally-referable-information/) - [安全管理措置](https://www.ai-ready.jp/glossary/security-control-measures/) ## よくあるご質問 Q問い合わせの記録をAIで要約するのに、お客様の同意は要りますか？ A公表している利用目的に、問い合わせへの対応や品質の向上などが含まれ、その範囲内で使うのであれば、あらためて同意を得る必要がない場合が多いと考えられます。ただし、外部のAIサービスが入力したデータを学習などに使う場合は、法律に違反するおそれがあると個人情報保護委員会は注意を促しています。サービスの扱いを確かめてから使います。 Q購買履歴を分析しておすすめを出すとき、利用目的はどう書けばよいですか？ A個人情報保護委員会の通則編のガイドラインは、本人から得た情報を分析する場合、本人がどのような分析が行われるかを予測できる程度に利用目的を特定するよう求めています。例として「閲覧履歴や購買履歴等の情報を分析して、趣味・嗜好に応じた新商品・サービスに関する広告のために利用」といった書き方が示されています。 Q顧客データの分析を外部の会社に任せるのは、第三者提供になりますか？ A分析の業務を任せ、その会社が任された範囲でだけデータを使う場合は、委託として扱われ、本人の同意は原則として不要です。その代わり、委託先を選ぶ基準、契約での取り決め、扱いの状況の確認など、委託先の監督が求められます。任せた会社が自社の目的でデータを使う場合は、委託ではなくなるため注意します。 ## この記事に出てくる用語 - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [第三者提供](https://www.ai-ready.jp/glossary/third-party-provision/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [機械学習](https://www.ai-ready.jp/glossary/machine-learning/) - [外国にある第三者への提供](https://www.ai-ready.jp/glossary/cross-border-data-transfer/) - [委託先の監督](https://www.ai-ready.jp/glossary/contractor-supervision/) - [Cookie](https://www.ai-ready.jp/glossary/cookie/) - [個人関連情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/personally-referable-information/) - [仮名加工情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/pseudonymously-processed-information/) - [匿名加工情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/anonymously-processed-information/) - [合成データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/synthetic-data/) - [安全管理措置](https://www.ai-ready.jp/glossary/security-control-measures/) ## 「データ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/) [広げる／データAIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者石田誠2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/)[広げる／データBI・ダッシュボードの始め方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/bi-dashboard-basics/)[はじめる／データExcelのデータを、AIで使える形に整える桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/excel-data-cleanup/) ## 出典 1. [個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/) 2. [個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日。内閣府の会議資料に掲載の写し）](https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_team/6kai/shiryouchuuikanki.pdf) 3. [個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（報道発表、2023年6月2日）](https://www.ppc.go.jp/news/press/2023/230602kouhou/) 4. [個人情報保護委員会「令和８年改正個人情報保護法について」](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/r8kaiseihogohou) 5. [個人情報保護委員会事務局「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律政令・規則等で定める事項の全体像について」（2026年8月26日）](https://www.ppc.go.jp/files/pdf/260826_zentaizou.pdf) 6. [個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（仮名加工情報・匿名加工情報編）」](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_anonymous/) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 顧客データで、AIはどんな場面に役立ちますか？ 2. 使う前に、何を確かめればよいですか？ 3. どう進めればよいですか？ 4. 使い始めた後は、何に気をつければよいですか？ 5. チェックリスト 6. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「データ」、あわせて「ガバナンスと法令」 [データの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/)[ガバナンスと法令の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「顧客データをAIで活用するときの進め方と注意｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/customer-data-and-ai/