AI事業者ガイドライン第1.2版｜中小企業が整える5つの実務

社内ルールを作る時に「生成AIを使ってよいか」という一問だけで判断すると、現場は迷います。議事録の構造化、公開情報の要約、メールや提案書の下書きのように、人が元資料と出力を確認できる仕事は、最初の候補にしやすい業務です。

反対に、個人情報や未公開の契約情報をそのまま扱う仕事、採用・査定・融資など人の権利や重要な判断に直接影響する仕事、出力を誰も確認せずに外部へ送る仕事は、初回の対象に向きません。AIが作る部分と、人が判断・承認する部分を一つの業務ごとに分けて考えます。

• 誰が使い、何を作る業務なのか
• 入力に個人情報・機密情報・第三者の著作物が含まれるか
• AIの出力を誰が、どの資料と比べて確認するか
• 誤りがあった時に外部への影響を止められるか

「機密情報を入力しない」だけでは、実務では判断しにくいものです。例えば、公開済みの自社サイトやプレスリリースは使える、顧客名を削除して事実関係を一般化した議事録なら検討できる、未公開の見積金額やログイン情報は入力しない、といった具体例へ落とし込みます。

AIサービスごとに、入力データの利用条件、管理機能、アカウントの扱いは異なります。利用前に公式の規約や設定を確認し、共有アカウントの使い回しを避けます。入力の可否に迷った人が一人で判断せずに済むよう、相談先を1か所決めておきます。

生成AIはもっともらしい文章や回答を返すことがありますが、事実、日付、計算、引用元まで正しいとは限りません。特に、顧客へ出す文書、法令・制度に関する説明、数値を含む資料、公開するコンテンツでは、AIの出力を下書きとして扱い、根拠となる一次情報や元資料と照合します。

確認を個人の注意力だけに任せると、忙しい週に抜けます。議事録なら決定事項・担当者・期限を原文と照合する、提案書なら数値と固有名詞を見直す、コラムなら出典URLを実際に開く、というように、成果物ごとの確認表を用意します。AIを使わない時と同じ、またはそれ以上に必要な確認工程を、作業時間へ含めて設計します。

導入効果を「便利だった」で終わらせないために、最初は1業務、少人数、短期間で試します。実証前に、従来の作業時間、品質の基準、確認にかかる手間を記録し、実証後に同じ観点で見直します。時間が短くなっても修正や確認が増えていれば、そのまま横展開する判断はできません。

残すべきなのは、成功例だけではありません。使った入力の型、出力で起きた誤り、確認で見つけた問題、利用を止めた理由も記録します。失敗を隠さず共有できると、次の部署が同じ問題を繰り返さずに済み、社内ルールを現実に合わせて更新できます。

AIサービスの機能、利用条件、社内で扱う情報、利用する業務は変わります。ルールを配布して終わりにせず、少なくとも利用範囲を広げる時、重大な誤りやヒヤリハットがあった時、新しいAIサービスを使う時には見直します。利用者から出た質問を集めて、安全に使える例の方を増やしていきます。

AI事業者ガイドライン第1.2版が示す考え方を、自社で実行できる短い手順へ変えることが、継続利用の土台になります。DOONは、業務の洗い出し、利用ルールのたたき台、少人数での実証、成果物と確認表の整備、社内定着までを一続きで支援します。何から決めるべきか分からない段階でもご相談ください。