会社で生成AIの社内ルールを作る方法｜利用範囲・禁止事項・確認手順を整理

生成AIの活用を進めたいものの、社内ルールが整っておらず、現場が使ってよいのかどうか判断に迷っている、という状況は少なくありません。この記事では、会社で生成AIの社内ルールを作る方法を解説します。ルール作りの前に決めるべきことから、利用してよい業務範囲の整理、入力してはいけない情報の決め方、確認手順、アカウント管理のルール、ガイドラインへの整え方、そして運用しながら見直す方法まで、順を追って紹介します。

社内ルールは一度作って終わりではなく、実際の利用状況に応じて育てていくものと捉えることが、無理なく定着させるポイントです。

生成AIの社内ルールを作る前に決めること

ルール作りを始める前に、いくつかの前提を明確にしておく必要があります。

ルールを作る目的と対象者を明確にする

まず、そのルールを何のために作るのか、そして誰を対象とするのかを明確にします。情報漏えいの防止を主目的とするのか、活用を促進することも目的に含めるのかによって、ルールの重点の置き方は変わります。

利用する生成AIサービスと契約形態を整理する

社内で利用を想定している生成AIサービスと、その契約形態(個人契約か、法人契約か)を整理します。契約形態によって、データの扱いやセキュリティ機能が異なるため、この整理がルール作りの土台になります。

情報管理や法務など確認が必要な部門を決める

ルールを作る過程で、情報システム部門や法務部門など、確認が必要な部門を決めておきます。一つの部署だけで完結させようとせず、関連する部門を早い段階で巻き込むことで、後から大きな見直しが必要になる事態を避けられます。

社内で生成AIを使ってよい業務範囲を整理する方法

ルールの中核となる、利用してよい業務範囲を整理します。

利用を認める業務を具体的に列挙する

生成AIの利用を積極的に認める業務を、できるだけ具体的に列挙します。「文書作成に使ってよい」といった抽象的な表現ではなく、「社内向け報告書の下書き作成」のように、具体的な業務名で示すことで、現場が判断しやすいルールになります。

人の判断が必須な業務を明確にする

生成AIの出力を参考にすることは認めつつも、最終的な判断は必ず人が行うべき業務を明確にします。人事評価や契約に関わる判断など、影響の大きい業務については、生成AIをあくまで補助的な位置づけとして扱うことを明記します。

利用禁止または事前承認が必要な業務を分ける

利用を一律で禁止する業務と、利用する場合は事前承認を必要とする業務を分けて整理します。すべてを一律禁止にしてしまうと活用が進みにくくなるため、リスクの程度に応じて対応を分けることがポイントです。

生成AIへ入力してはいけない情報を決める方法

業務範囲とあわせて、入力可否の基準も具体的に定めます。

個人情報・顧客情報の扱いを決める

氏名、連絡先、顧客情報といった個人情報について、入力を禁止するのか、匿名化した場合に限り認めるのかといった扱いを決めます。個人情報保護の観点から、できるだけ明確な基準を設けておくことが重要です。

機密情報・未公開情報の入力を禁止する

未公開の経営情報、技術情報、取引先から預かった非公開情報については、原則として入力を禁止する方針を明記します。この種の情報は、漏えいした際の影響が大きいため、例外を設けず一律で禁止する会社も多く見られます。

匿名化やダミーデータ利用の条件を決める

情報をそのまま入力できない場合でも、匿名化やダミーデータへの置き換えによって生成AIを活用できるケースがあります。どのような条件を満たせば匿名化とみなすのか、具体的な基準を決めておくことで、現場での判断のばらつきを防げます。

生成物を利用する前の確認手順を決める方法

生成AIが作成した内容を業務で使う前に、どのような確認を行うべきかを決めます。

事実確認が必要な情報を決める

生成物の中で、特に事実確認が必要な情報の種類を決めます。数値、日付、固有名詞など、誤りがあった場合の影響が大きい情報については、確認を必須とするルールを設けます。

著作権や権利侵害の確認担当を決める

生成物に著作権上の懸念がないかを確認する担当者や部署を決めます。判断が難しいケースについては、法務部門への相談を必須とするなど、確認のフローをあらかじめ明確にしておきます。

社外公開前の承認手順を明確にする

生成AIを使って作成した内容を社外に公開する前に、誰の承認を得る必要があるのかを明確にします。社外公開は特にリスクが顕在化しやすい場面のため、承認者と承認のタイミングを具体的に定めておくことが重要です。

アカウント・ツール・データ管理のルールを決める方法

生成AIの利用環境に関するルールも整備しておきます。

利用可能なアカウントとサービスを指定する

会社として利用を認めるアカウントと生成AIサービスを具体的に指定します。個人が自由に様々なサービスを契約して利用する状態を避けることで、データ管理の一貫性を保てます。

データ保存・共有・削除の扱いを決める

生成AIとのやり取りで発生したデータを、どのように保存し、誰と共有し、いつ削除するのかを決めます。データの扱いに関するルールがあいまいだと、情報が意図せず長期間残ってしまうといったリスクが生じます。

外部連携やプラグイン利用の可否を決める

生成AIサービスと外部ツールを連携させる機能や、プラグインの利用を認めるかどうかを決めます。連携機能は利便性を高める一方、データが想定外の範囲に渡る可能性もあるため、利用の可否を明確にしておきます。

社員が迷わず守れる利用ガイドラインへ整える方法

決めた内容を、現場が実際に参照しやすい形へまとめます。

利用可能・禁止・要確認を一目で分ける

利用可能な内容、禁止する内容、事前確認が必要な内容を、一目で区別できる形にまとめます。文章だけで長く説明するよりも、区分を明確にした一覧形式にすることで、現場が参照しやすいガイドラインになります。

具体的な入力例と禁止例を示す

抽象的なルールの説明だけでなく、具体的な入力例と禁止例をあわせて示します。「このような情報は入力してよい」「このような情報は入力してはいけない」という具体例があることで、現場が実際の場面に当てはめて判断しやすくなります。

問い合わせ先と責任者を明記する

ルールの解釈に迷った場合の問い合わせ先と、ルール全体の責任者を明記します。判断に迷ったときに相談できる窓口が明確であることで、現場が自己判断で無理に進めてしまう事態を防げます。

社内ルールを運用しながら見直す方法

社内ルールは一度作って終わりではなく、継続的に見直していく必要があります。

サービス仕様や社内業務の変化を確認する

利用している生成AIサービスの仕様変更や、社内業務の変化を定期的に確認します。サービス側の機能追加や、業務内容の変化に応じて、ルールも柔軟に更新していく姿勢が求められます。

利用中に起きた問題をルールへ反映する

実際の運用の中で問題やヒヤリハットが発生した場合は、その内容をルールの見直しに反映します。起きた問題を放置せず、再発防止のための改定につなげることで、ルールの実効性を高められます。

定期的な教育と周知方法を決める

ルールを作って終わりにせず、定期的な教育や周知の機会を設けます。新しく入社した社員や、ルールを忘れがちな社員にも行き渡るよう、周知の頻度と方法をあらかじめ決めておくことが重要です。

まとめ

会社で生成AIの社内ルールを作るには、ルールの目的と対象者を明確にし、利用する業務範囲、入力してはいけない情報、生成物の確認手順を具体的に整理することが基本になります。アカウントやデータ管理のルールもあわせて定め、利用可能・禁止・要確認が一目で分かるガイドラインへまとめることで、現場が迷わず参照できるルールになります。ルールは一度作って終わりにせず、サービスや業務の変化、実際に起きた問題を反映しながら、定期的な教育とあわせて継続的に見直していってください。

よくある質問

Q. ルールを厳しくしすぎると活用が進まなくなりませんか。

すべてを一律禁止にするのではなく、リスクの程度に応じて利用可能・禁止・要確認を分けることで、安全性を保ちながら活用を促進しやすくなります。

Q. 小規模な会社でも詳細なルールを作る必要がありますか。

会社の規模にかかわらず、入力してはいけない情報の基準や、生成物を利用する前の確認手順など、最低限のルールを整えておくことをおすすめします。