GitHub Copilotのセキュリティと著作権リスク｜企業が安心して導入するための対策ガイド

GitHub Copilot Businessの導入にあたり、セキュリティや著作権リスクについて不安を感じる企業担当者も多いのではないでしょうか。

生成AIを業務に取り入れる以上、機密情報の取り扱い、コードの学習データ、生成物のライセンスなど、確認すべき点は複数あります。

この記事では、企業がGitHub Copilotを安心して導入するために知っておきたいセキュリティ・著作権リスクの全体像と、具体的な対策について解説します。

GitHub Copilot は「コードが学習される」リスクがある？

GitHub Copilotの導入を検討する際、企業としてもっとも気になるのは、「入力したコードやプロンプトがAIの学習に利用されないか？」という点ではないでしょうか。

生成AIには、学習データをもとにモデルを改善していく仕組みがあります。

そのため、機密情報を含むコードや設計情報を入力すると、学習に利用されたり、第三者に類似の形で出力されたりするのではないかという不安が生まれやすいです。

特に企業が利用する場合、ソースコードそのものだけでなく、コメント、APIキー、接続先情報、顧客名、業務仕様なども入力されやすく、漏洩した場合の影響が大きくなります。

結果として重大な情報漏洩やコンプライアンス違反につながるリスクがあり、監査や取引先のセキュリティ審査に通らないケースもあるため注意が必要です。

しかし、GitHub Copilotは、プランによって学習ポリシーが異なります。

法人向けプラン（Business/Enterprise）の場合、非学習設定や通信の暗号化により、監査に十分対応できる設定と運用が可能です。

Business/Enterpriseプランにおけるデータの非学習設定

GitHub Copilotの法人向けプラン（Business/Enterprise）では、ユーザーが入力したコードやプロンプトをAIモデルの学習に利用しない仕組みが用意されています。

入力内容が学習に使われることを避けられる点は、GitHub Copilotが企業から選ばれる理由の一つです。

一方で、企業として法人プランを導入していても、個人契約のCopilot利用が社内に混在してしまうケースがあります。

個人向けプランはデータの扱いが異なる場合があるため、利用形態がバラバラになると、ポリシーが統一されず、監査や取引先審査での説明が難しくなるでしょう。

そのため、導入前には個人契約のCopilot利用を禁止し、全社で法人プランに統一することが重要です。

そのうえで、非学習設定の適用範囲や条件を確認し、社内ルールとして徹底しましょう。

通信の暗号化とデータ保持ポリシー

GitHub Copilotはクラウド型サービスのため、コード補完の際にはプロンプトやコンテキストがサーバー側に送信されます。

ただし通信は、ユーザーのIDEからGitHubのバックエンドサーバーまでTLS（Transport Layer Security）で暗号化されているため、通信経路上で第三者に盗み見されにくい仕組みです。

また、送信されたプロンプトやコンテキストは、提案を返すために必要な短時間のみ処理され、完了後は速やかに破棄される設計となっています。

サーバー側で一時的に扱われる際にも暗号化された状態で処理されるため、入力したコードやプロンプトがサーバーに長期間保存され続けることはありません。

一方で、課金管理やサービス改善、セキュリティ監査を目的としたテレメトリは一定期間保存されます。

ソースコードそのものを長期間保存するわけではありませんが、保存される情報の範囲や保持期間は、企業のセキュリティ要件に照らして事前に確認しておくことが重要です。

GitHub Copilotで著作権侵害を防ぐ3つのポイント

セキュリティとあわせて確認しておきたいのが、GitHub Copilotが生成したコードによる著作権侵害のリスクです。

Copilotは公開コードをそのままコピーする仕組みではありませんが、既存のパブリックコードと一致・類似する提案が出る可能性はあります。

特に企業利用の場合、プロダクト方針や取引先審査に影響するため注意が必要です。

著作権リスクを完全にゼロにするのは難しいのが実情ですが、Copilotが備える機能と運用ルールを組み合わせることで、現実的にリスクを下げることは可能です。

ここでは、GitHub Copilot導入で企業が押さえるべき著作権対策を3つ紹介します。

パブリックコードとの一致を検出・ブロックする機能

GitHub Copilotには、生成されたコードがGitHub上の公開コードと一定以上一致した場合に、提案を抑制できる「重複検出フィルター（Suggestions matching public code）」があります。

目安として約150文字程度の一致が検知対象となり、コピペに近い提案を避けやすくなるでしょう。

設定を「Blocked（ブロック）」にして運用すれば、一致した提案は候補として表示されなくなり、意図しないライセンス侵害のリスクを低減できるのがメリットです。

設定を「Allowed（許可）」にした場合でも、一致が検知された際には、該当リポジトリのURLや適用ライセンスなどが「Code referencing（コード参照）」として表示されます。

ただし、Allowed（許可）では現場が参照情報を見落とすリスクがあるため、企業利用では原則としてBlocked（ブロック）に統一し、例外がある場合のみ手順を定めて運用することが重要です。

GitHubによる知的財産（IP）補償プログラムの適用範囲

著作権侵害を考える企業にとって重要なのが、万が一トラブルが起きた場合に、「誰が責任を負うのか」という点です。

これについては、GitHubが提供する「知的財産（IP）補償プログラム（Customer Copyright Commitment）」が安心材料になります。

知的財産（IP）補償プログラムとは、GitHub Copilotの利用によって第三者から著作権侵害の申し立てを受けた場合、所定の条件を満たしていれば、GitHubが訴訟対応を行い、判決や和解に基づく損害賠償などを一定範囲で補償する制度です。

ただし、補償を適用するには、前述の「重複検出フィルター」をBlocked（ブロック）で有効化していることや、Copilotの提案をそのまま利用していることなど、いくつかの条件が定められています。

導入前には、適用条件や対象範囲、補償を受けるうえでの制約について、法務・セキュリティ部門と確認しておくことが重要です。

生成コードの脆弱性をチェックするスキャン機能との連携

GitHub Copilotで生成したコードには、著作権侵害だけでなく、脆弱性が混入するリスクもあります。

セキュアコーディングの観点では、入力値検証の不足、認可漏れ、秘密情報のハードコードなどが含まれる可能性もゼロではありません。

そのため、Copilotの提案をそのまま採用せず、人間の目によるレビューを必ず挟み、コードスキャンや脆弱性診断など既存のセキュリティチェックと組み合わせて再確認することが必要です。

また、GitHub Enterpriseプランで使用可能なGitHub Advanced Security（GHAS）を活用すれば、CodeQLによる静的解析やシークレットスキャンにより、AI生成コードのリスクを自動で検出できます。

GitHub Copilotを導入する際は、スキャン機能とセットで運用することで、著作権とセキュリティの両面から安全性を高められるでしょう。

GitHub Copilot導入に伴う社内ガイドラインの作り方

GitHub Copilotを安全に導入するためには、ツールの機能や設定を理解するだけでなく、企業としてのリスク評価基準と運用ルールを明確に定めることも大切です。

実際に、社内監査や取引先審査でも説明できるガイドラインを求めている企業担当者も多いのではないでしょうか。

asleadでは、株式会社野村総合研究所（NRI）が長年のコンサルティングで培ってきたセキュリティ・法務の知見を活かし、Copilot導入に合わせた社内ガイドラインの整備を上流工程から一貫して支援することが可能です。

導入可否の判断から、ルール設計、社内合意、運用定着までをまとめて進められるため、現場だけが先行して混乱する状況を防ぎやすくなるでしょう。

具体的には、以下のような支援を行います。

AI生成コードのルールを定めた社内規定の作成

開発生産性を高めるためにGitHub Copilotを導入しても、活用ルールを現場任せにしていては、全社的なリスク統制はできません。

例えば、機密情報を含むプロンプト入力、ライセンスの不明なコードの採用、レビュー不足のままのマージなどが起きると、導入後に予期せぬトラブルにつながります。

そのため、社内規定には生成コードの取り扱い、レビュー基準、禁止事項などを明文化し、以下のような粒度で定める必要があります。

• APIキーや顧客情報を入力しない
• 提案コードは必ずレビューを通す
• 重複検出フィルターはブロックで運用する
• OSSライセンス確認を必須にする

asleadでは、このような社内規定の作成についても、導入企業の体制や開発フローに合わせた伴走型の支援が可能です。

法務・セキュリティ部門との合意形成のコツ

GitHub Copilotを導入するためには、開発部門だけでなく、法務・セキュリティ部門との合意形成が不可欠です。

多くの企業では、AIツールに対する情報漏洩や著作権侵害の懸念が導入の障壁になっています。

このときに重要なのは、リスクを過小評価して押し切るのではなく、リスクをゼロにはできないことを前提とすることです。

そのうえで論点を整理し、双方が納得できる形で、以下のような現実的な運用ルールに落とし込んでいきましょう。

• 導入範囲を限定したPoCから始める
• 機密度の高いリポジトリは対象外にする
• 監査用の説明資料を整備する

asleadでは、エンタープライズ企業への導入支援で得た知見をもとに、法務・セキュリティ部門が懸念するポイントを的確に整理し、リスクアセスメントや説明資料の作成までサポートします。

単なるツール導入にとどまらず、自社の開発プロセスに合ったガバナンスを上流から構築できる点が強みです。

GitHub Copilotを正しく使うためにガバナンスを構築しよう

GitHub Copilotはクラウド型のAIツールである以上、セキュリティと著作権侵害のリスクを完全にゼロにすることはできません。

例えば、機密情報の入力や、生成コードのライセンス混入、脆弱性を含むコードの採用などは、企業利用で特に注意したいポイントです。

しかしDXツールの導入では、「リスクがあるから使わない」ではなく、「どのリスクをどう管理するか」を明確にし、継続的に改善できるガバナンス体制を整えることが重要です。

Businessプランの設定（非学習設定や重複検出フィルター）を前提に、入力禁止情報のルール化、レビュー基準の統一、コードスキャン（GHASなど）との連携をセットで運用する必要があるでしょう。

asleadでは、豊富な支援実績に基づく法務・セキュリティの知見を活かし、導入前のリスク評価や社内規定の整理から、現場での実践的な運用設計までトータルでサポートします。

「法務やセキュリティ部門への説明に困っている」「自社に最適なガイドラインを作りたい」と感じている方は、ぜひ一度ご相談ください。