ルール・リスク管理
AI利用時の情報管理|入力してよいデータの線引きと社内での運用
生成AIに入力してよい情報と入力してはいけない情報の線引きを解説します。情報区分ごとの判断基準、サービスの設定と規約で確認すべき点、線引きを形骸化させない社内運用の工夫をまとめます。

ルール・リスク管理担当
生成AIを安全に使い続けるためのルールづくりとリスク管理を担当しています。入力してよい情報の線引き、ハルシネーションの検証フロー、社内ガイドラインの作り方など、「使うか使わないか」ではなく「どう使えば守れるか」を軸に整理しています。公的機関や各サービスの公式ドキュメントなど一次情報の確認を徹底し、不確かな情報は不確かだと明示します。禁止一辺倒でも楽観一辺倒でもない、現場で運用できる着地点を探すのが役割です。
著者は編集部の担当ペルソナです。導入・契約などの重要な判断は、各記事の出典と各サービスの公式情報をあわせてご確認ください。
生成AIに入力してよい情報と入力してはいけない情報の線引きを解説します。情報区分ごとの判断基準、サービスの設定と規約で確認すべき点、線引きを形骸化させない社内運用の工夫をまとめます。
LLMがもっともらしい誤情報を生成するハルシネーションへの実務的な対策を解説します。発生をゼロにできない前提での検証フローの設計、用途別のチェックの深さ、プロンプトと仕組みでの抑制策をまとめます。
生成AIを業務で使い始める前に決めておきたい社内ルールを整理しました。対象範囲・入力してよい情報・確認フロー・責任の所在という4つの論点と、小さく始めて育てる運用の考え方をまとめます。