社内AI利用ルールの作り方：5ステップで下書きする

AIの利用ルールづくりは、禁止事項の一覧から始めると現場が止まってしまいます。本記事では、Google AI Learningが公開している学習プログラム（Google AI Essentials、Introduction to Generative AI）で扱われる「責任ある利用」の考え方を参考に、実務で機能するルールの下書き手順を5つに整理します。

最初に決めるのは「禁止」ではなく「用途の区分」

Google AI Learningの学習プログラムでは、AIの仕組みと限界を理解したうえで、責任をもって使うことが基礎として扱われています。この考え方を実務に落とすと、まず「どの用途に使うか」を整理し、そのうえで用途ごとに入力できる情報を決める順番になります。

手順1：想定する用途を書き出す

現場で実際に起きそうな使い方を書き出します。下書きの作成、要約、翻訳、コードの雛形作成、データの分類などです。ここで大切なのは、すでに行われている使い方も含めることです。禁止するだけでは、現場の実態と乖離したルールになります。

手順2：入力してよい情報を3段階に分ける

情報を「入力してよい」「条件付きでよい」「入力しない」の3段階に分けます。公開情報は入力可、社内の一般情報は条件付き、個人情報や契約情報は入力しない、といった具合です。二段階ではなく三段階にすると、現場の判断が現実的になります。

手順3：用途ごとに対応表をつくる

用途と情報の区分を掛け合わせ、対応表にします。同じ情報でも、用途によって扱いが変わることがあります。表にしておくと、判断を個々の裁量に委ねずに済み、新しい用途が増えたときの追記もしやすくなります。

手順4：確認する人と手順を決める

出力を社外に出す場合、重要な判断に使う場合の確認者を決めます。あわせて、判断に迷ったときの相談先も明記します。ルールは、迷ったときにどこへ聞けばよいかが分かって初めて機能します。

手順5：見直しの時期を決める

使える道具と機能は短い期間で変わります。半年ごとなど、見直しの時期を先に決めておきます。あわせて、現場から改善の申し出を受け付ける窓口を1つに決めておくと、実態に合わない部分を早く直せます。

ルール文書に含める項目

AIの性質を踏まえた基本的な考え方は、AIガバナンスや透明性のページでも解説しています。入力文に紛れた指示で方針が崩れる攻撃はプロンプトインジェクションと呼ばれます。前提文だけで守ろうとせず、権限設定と人の確認を組み合わせる方針を書きます。確認の観点は回答の検証手順を参照してください。

よくある質問（FAQ）

Q. ルールを作ると現場の利用が止まりませんか？

A. 禁止事項だけを並べると、現場は使う場所を失い、かえって見えない利用が増えます。まず用途を洗い出し、使ってよい範囲を明確にしたほうが、結果として管理しやすくなります。導入初期は、確認を厚めにしたうえで、実績に応じて緩める進め方が現実的です。

Q. 情報の区分は誰が決めればよいですか？

A. 情報の管理責任を持つ部署が決めるのが基本です。判断に迷う情報が多く出る場合は、区分の基準が抽象的すぎる可能性があります。具体的な資料名を例に挙げて基準を補うと、判断がそろいやすくなります。

Q. 見直しはどのくらいの頻度で行えばよいですか？

A. 半年に1回を目安にし、それとは別に、大きな仕様変更があったときに臨時で見直す形が現実的です。見直しの担当者を決めておかないと、初版のまま使われ続けることになります。

編集部の見解

ルールは、守らせるためというより、迷ったときに立ち返るための文書です。当編集部では、最初から網羅を目指さず、用途と情報の対応表を1枚作るところから始めることをすすめています。この1枚があれば、新しい道具が入ったときも、既存の区分に当てはめて判断できます。作って終わりにせず、見直しの時期と担当をセットで決めておくことが定着の条件です。

my-best.ai 編集部

出典：Google AI Learning「Understanding AI: AI tools, training, and skills」（Google AI Essentials／Introduction to Generative AI の内容を要約して紹介しています）