【AIガバナンス構築 ステップ②】ルールとプロセス整備

1.イントロダクション

「ビジョンは決まった。じゃあ、あとは現場の良識に任せて自由に使ってもらおう」

もし、ステップ1（目的・ビジョン策定）の直後にこう考えているとしたら、そのAI導入プロジェクトは空中分解する可能性が高いでしょう。

ビジョンはあくまで「目的地」を示すものです。そこへたどり着くための「地図」や「交通ルール」がなければ、現場の従業員は迷子になったり、事故を起こしたりしてしまいます。

ある社員は「便利だから」と機密情報をAIに入力し、別の社員は「怖いから」と安全なツールさえ使わない。

こうしたバラバラな行動（属人化）を防ぎ、組織として統一された動きを作るために必要なのが、ステップ2である「ルールとプロセスの整備」です。

本記事では、

• 属人化を排除する「仕組み化」の重要性
• ポリシー、ガイドライン、マニュアルの使い分け
• スムーズな活用を促す承認フローと体制づくりについて解説します。

「誰が担当しても、同じ基準で安全に判断できる」。そんな強固なガバナンスの骨格を、ここで作り上げましょう。

2.なぜ「仕組み化」が必要なのか？属人化リスクの排除

ルールやプロセスを整備する最大の目的は、「判断の属人化」をなくすことです。

2-1.「人によって判断が違う」が最大のリスク

明確なルールがない場合、AI利用の可否は現場の個人のリテラシーに依存します。

• ITに詳しいAさんは、プロンプトインジェクションのリスクを考慮して慎重に使う。
• 新人のBさんは、著作権への意識が薄く、生成された画像をそのまま広告に使う。

このように判断基準が人によって異なると、企業としてのリスク管理レベルは「最もリテラシーの低い人」の水準にまで下がってしまいます。

また、管理者側も「あの課長は許可するけど、この部長はダメと言う」といった状態では、現場からの信頼を失い、シャドーAI（無許可利用）を誘発することになります。

2-2.精神論ではなく、構造でミスを防ぐ

「気をつけて使いましょう」「倫理的に判断しましょう」といった精神論だけのルールは機能しません。

人間は必ずミスをしますし、解釈には幅が生まれるからです。

• 「個人情報は入力禁止」ではなく、「個人情報を検知したら自動でブロックするツールを通す」
• 「著作権に配慮する」ではなく、「商用利用時は必ず法務部のチェックを通すフローにする」

このように、個人の注意力に頼らず、プロセスを通せば自然とリスクが低減される「構造」を作ることが、ステップ2のゴールです。

3.ルール整備の3層構造：ポリシー・ガイドライン・マニュアル

ルール作りといっても、全社員に数百ページの資料を読ませるわけにはいきません。

対象と粒度に合わせて、以下の3層構造で整備するのが効果的です。

3-1.【最上位】AIポリシー：社内外への基本方針の宣言

これはステップ1で定めたビジョンを明文化したものです。

まず、以下のような基本原則を定めます。

• 目的: 何のためにAIを使うのか
• 基本原則: 公平性、透明性、プライバシー保護の約束
• 禁止事項: 差別的利用、権利侵害の禁止

これは全社員が心に刻むべき憲法のようなものであり、対外的な説明責任（アカウンタビリティ）を果たすための文書でもあります。

3-2.【全社共通】社内ガイドライン：従業員が守るべき最低限のルール

ポリシーを具体的な行動規範に落とし込んだものです。全従業員が対象となります。

• 入力データ: 「公開情報はOK、社外秘（レベル2）はマスキング必須、極秘（レベル3）は入力禁止」といった具体的な区分け。
• ツールの指定: 会社が契約したセキュアな環境（Enterprise版など）のみ利用可とするホワイトリスト。
• 生成物の扱い: 「生成物は必ず人間がファクトチェックを行うこと」という義務付け。

ここでは、「やってはいけないこと（Red Line）」を明確に引くことが重要です。

3-3.【部門別】業務マニュアル：ユースケースごとの具体的な手順

現場レベルの具体的な手順書です。

• 開発部門: GitHub Copilotを利用する際のコードレビュー手順。
• 広報部門: 画像生成AIを利用する際の商標権確認フロー。
• 人事部門: 採用活動でAIを利用する際の公平性チェックシート。

各業務特有のリスクに対応するため、現場のリーダーを巻き込んで作成します。

4.プロセスと体制の構築：意思決定の交通整理

ルールを作っても、それを運用する「人」と「流れ」が決まっていなければ絵に描いた餅です。

4-1.リスクレベルに応じた承認フローの設計

すべてのAI利用に重厚な承認フローを課すと、スピード感が損なわれます。リスクベースアプローチでフローを分けましょう。

• レベル低（翻訳、要約など）: 届出のみ、または課長承認で即利用OK。
• レベル中（社内資料作成、コード生成）: ガイドライン遵守チェックリストを提出し、部長承認。
• レベル高（顧客対応チャットボット、自動意思決定）: AIガバナンス委員会や法務・セキュリティ部門の審査を経て、経営層が承認。

4-2.AIガバナンス室やCAIO（AI最高責任者）の役割

ルールを運用・監視する責任者を明確にします。

CAIO（Chief AI Officer）やAIガバナンス室を設置し、部門横断的なコントロールタワー機能を持たせることが理想です。

彼らが中心となり、各部門からの利用申請を審査したり、最新の法規制に合わせてガイドラインを改定したりします。

AIガバナンス室やCAIOに関しては、以下の記事で解説しています。

AI・LLM活用における統括部門・統括ポスト設置の重要性 – AI共創総研｜AI監査を見据えたAIガバナンスツール

4-3.相談・通報窓口の設置と運用

現場が判断に迷ったときにすぐに聞ける「相談窓口」や、ガイドライン違反（またはその懸念）を発見した際に報告できる「ホットライン」を設置します。

「誰に聞けばいいかわからない」という状態をなくすことで、健全な運用を維持できます。

5.まとめ

AIガバナンス構築のステップ2「ルールとプロセス整備」について解説しました。

ポイントは以下の通りです。

• 属人化の排除: 「人による判断のブレ」をなくすために仕組み化する。
• ルールの階層化: ポリシー（憲法）、ガイドライン（法律）、マニュアル（手順書）に分けて整備する。
• 体制の確立: リスクに応じた承認フローと、CAIOなどの責任者を配置する。

ここまで整備できれば、従業員は「決められたルールの範囲内なら、安心してアクセルを踏める」状態になります。

次回は、この仕組みの上で具体的にどのようなリスクを管理すべきか、「ステップ3：AI特有リスクの定義」について解説します。

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