正直なところ、この問題は理屈で理解するのと実務で判断するのが全然違うと感じてます。

以前プロジェクトで、顧客データを含む業務ログをAIに学習させるかで悩んだことがあります。最初は「匿名化すれば大丈夫」という楽観的な考えでしたが、実際に匿名化の定義を詰めていくと、業務ログって想像以上に個人を特定できる情報が散在してるんですよ。時系列とか操作パターンとか、組み合わせると個人が浮かび上がってくる。その時点で方針を変えました。

結局、データの「価値」と「リスク」のバランスを考えるしかないんだと気づきました。例えば、本当に必要な要素だけを抽出して、業務データじゃなく統計値だけ学習させるとか。手間は増えるけど、それで精度が許容範囲なら十分です。完璧を目指すより「これなら自分たちが責任を持てるか」という判断軸が大事だと思います。

あと、AIサービスの利用規約もきちんと読む必要があります。学習データの扱いについて企業によってかなり差があるので、そこを把握してない状態で判断すると後々困ります。