生成AIの回答を社内で使う前に｜下書きを確認する5つの手順

生成AIへの依頼文には、用途を一言添えます。たとえば「社内確認用の下書きとして、公開済みの資料だけを使い、断定を避けて整理して」と指定します。これだけで正しい回答が保証されるわけではありませんが、使う側が完成原稿と誤解しにくくなります。依頼した人、確認する人、最終的に使う場面を分けて考えるきっかけにもなります。

下書きに向くのは、元資料があり、担当者が照らし合わせられる仕事です。公開済みのサービス資料から社内勉強会の要点を抜き出す、既存の手順書で説明が抜けている箇所を探す、会議メモから確認事項の候補を並べる、といった作業です。判断や結論をAIに任せるのではなく、人が考える前の材料を整える役に絞ります。

• 何の下書きか、使う場面を一文で書く
• 元にする資料を限定する
• 最終判断をする人を決める
• 社外へ送る文面は別の確認を通す

仕事の資料には、氏名、連絡先、顧客名、見積金額、契約条件、未公開の計画が混ざります。便利だからといって原文を会話画面へ貼り付ける前に、目的に必要な部分だけを抜き出します。顧客名は取引先、案件名はサービス改善の相談、具体的な金額は価格条件のように一般化できるかを見ます。一般化して目的を保てない仕事は、利用するサービスの設定や社内ルールを確認するまで対象から外します。

個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用について注意喚起を公表しています。重要なのは、どのサービスでも同じ扱いでよいと考えないことです。契約、利用規約、学習への利用に関する設定、社内の情報管理ルールを、実データを扱う前に確認します。迷った時は、入力する人だけで決めず、情報管理の責任者へ相談できる流れを作ります。

回答を読む時は、全ての文を同じ重さで確認する必要はありません。まず、日付、金額、制度名、社名、製品名、法律や規程への言及に印を付けます。こうした箇所は、もっともらしく見えても、元資料がなければ採用しません。元資料が見つからない文章は削るか、「確認が必要」と残します。AIが出典らしい名称を示した場合も、リンク先や公式資料を実際に開いて確認します。

次に、自社の判断が混ざる箇所を見ます。たとえば手順書なら、誰が承認するか、どの保存先を使うか、例外時に誰へ連絡するかは、一般論からは決まりません。AIの案をそのまま採用せず、現場の担当者が実際の流れと照らします。事実確認と業務確認を分けると、確認漏れを見つけやすくなります。

一件の確認が終わったら、長い報告書を作る必要はありません。入力に使った資料の種類、直した箇所、採用しなかった理由、確認にかかった時間を数行で残します。「元資料にない日付が入った」「専門用語が部署の呼び方と違った」「確認が難しいため今回は使わなかった」といった記録は、次の依頼文や対象業務を改善する材料になります。

利用回数だけを目標にすると、確認を省いて使うことが目的になりがちです。役に立たなかった記録にも価値があります。入力が不十分だったのか、対象業務が向かなかったのか、確認者が不在だったのかを分けて見れば、次に試す範囲を小さく決められます。IPAが示すデジタルスキル標準のように、ツール操作だけでなく、業務で適切に使いこなす力を育てる視点が必要です。

生成AIを使う範囲を広げる前に、使わない条件を決めます。顧客や従業員の個人情報を含む、未公開の価格や契約を扱う、誤りが法務・会計・人事・安全に直接影響する、出力を確認せず社外へ送る。このような仕事は、初期の試行対象にしません。禁止を増やすためではなく、現場の人が迷った時に止まれるようにするためです。

株式会社DOONは、生成AIの導入をツール選びだけで終わらせず、実際の業務、入力してよい情報、確認する人、記録する内容を一緒に整理します。まずは公開済み資料を使う一業務で、下書きから確認までを試すと、自社に必要なルールが見えてきます。相談時には、時間がかかっている業務を一つと、扱う情報で迷う場面を一つメモしておくと、対象を絞りやすくなります。