AI生成の大量メールスクリプトがBee Cheng Hiang顧客95,364件のメールアドレスを漏洩

2026年4月、シンガポールに本拠を置く肉乾メーカーBee Cheng Hiangの情報システム部門の担当者は、生成AIツールを活用してSendGrid経由で顧客向けマーケティングキャンペーンを実施するためのPythonスクリプトを作成した。このAIへの指示は、社内に保管されている顧客メールアドレスのリストを大量に取得し、一括送信できるソリューションを提供することに限定されていたが、受信者アドレスを他の受信者から隠す設定（BCC）の指定は含まれていなかった。

生成されたコードは、各メールバッチの受信者アドレスを標準的な「To」フィールドにそのまま配置し、ブラインドカーボンコピー（BCC）を一切利用しない構造となっていた。その結果、同一バッチ内に含まれる全ての受信者が、他の受信者のメールアドレス全体を閲覧できる状態でメールが配信された。

漏洩の規模

本スクリプトが本番環境で稼働した際、マーケティングメッセージは95,364件という膨大な数の顧客メールアドレスに対して送信された。漏洩した情報はメールアドレスのみで、パスワードやクレジットカード情報、さらにはメール本文の内容までは含まれていなかった。

当該従業員はテスト段階で活動ログを確認したものの、実際の受信者リストを検証するためにテストメールを開封するという手順を踏んでいなかった。そのため、受信者情報が可視化されたエラーは、大量配信が進行するまで発見されなかった。

規制当局の対応

シンガポールの個人データ保護委員会（PDPC）は、本件を同委員会に報告された初のAI関連データ漏洩事案として位置付けた。委員会は、漏洩はAIツール自体の故障や欠陥によるものではなく、スクリプトの設計・展開における人的ミスが直接的な原因であることを強調した。

PDPCはさらに、漏洩したデータはAIシステムが処理または生成したものではなく、AI支援で作成されたコードの使用方法に起因する問題であると指摘し、技術そのもののリスクではないと述べた。

Bee Cheng Hiangの対策

• 大量メール配信を即時停止
• 全バッチでBCCを強制するようスクリプトを修正
• 影響を受けた顧客全員へ専用メールと公開声明で通知
• 二名以上の承認が必要な二重検証ポリシーを導入

PDPCは、漏洩したメールアドレスがフィッシング詐欺やスパムメールに悪用された具体的な証拠は確認できなかったとして、罰金の課徴は行わず、代わりにBee Cheng Hiangがデータ保護体制を強化する自主的な取り組みを受け入れた。

委員会は、AI支援ツールを導入する際には必ずデータ保護影響評価（DPIA）を実施し、AI利用に関する明確な社内ポリシーを策定すること、さらに本番環境へデプロイする前にコードの出力結果を実際に検証するテスト工程を設けることを推奨した。

日本国内の企業にとって、本事例はAIが自動生成した運用コードの検証手順を具体化する重要性を示す警鐘となる。ログだけを確認するだけでは、メールヘッダーや受信者情報の漏洩を見落とすリスクが高まるため、ピアレビューや自動テスト、必ずBCCを使用する方針を導入し、個人情報の不注意な露出を防止すべきである。

今後の展望と教訓

今回の事件は、生成AIが提供する便利さと同時に、開発者側のチェック体制が不十分であると重大な情報漏洩につながり得ることを示した。AI支援コードの品質保証プロセスを標準化し、複数人によるレビューと実環境シミュレーションを必須化することで、同様の事故の再発防止が期待される。

さらに、データ保護規制がAI関連の新たなリスクに対応するための指針を整備する動きが加速する中、企業は法令遵守と技術的安全性の両立を図るため、内部統制を強化し続ける必要がある。

本稿は2026年10月5日に公開されたものであり、Bee Cheng Hiangが受けた影響とPDPCの対応を踏まえ、AI時代におけるデータ保護の重要性を読者に伝えることを目的としている。