AIモデルの更新で出力が変わるリスクへの対策
AIモデルの更新で出力が変わるリスクは、更新前後を同じテストケースで比較し、重要な業務ほど段階的に切り替える運用を作ることで抑えられます。 生成AIは、同じプロンプトを入力しても、利用するモデルやバージョン、サービス側の [……
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AIサービスの利用規約とプライバシーポリシーの確認項目
AIサービスを業務導入する前は、利用規約とプライバシーポリシーを確認し、入力データの学習利用、保存期間、第三者提供、保存場所、出力物の権利、解約後の扱いまで整理することが重要です。 生成AIは同じサービス名でも、個人向け [……
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AIサービス提供会社のセキュリティを確認する方法
AIサービス提供会社のセキュリティは、認証の有無だけで判断せず、入力データの利用目的、保存期間、学習利用、アクセス制御、委託先、事故対応まで契約前に確認することが重要です。 生成AIは文章作成や情報整理など幅広い業務で利 [……
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AI関連インシデントの初動対応
AI関連インシデントが発生したら、原因を詳しく調べる前に、被害拡大の防止、社内報告、証拠となる記録の保全を進めることが重要です。 生成AIを業務で使う企業が増えるにつれ、機密情報を誤ってAIへ入力する、AIの誤回答を顧客 [……
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AIが誤回答した場合の責任分担を決める方法
AIが誤回答した場合の責任分担は、AIを使った担当者だけに責任を負わせるのではなく、利用、確認、最終承認、ツール管理、問題発生時の対応を分けて決めることが重要です。 生成AIは、もっともらしい内容を生成していても事実と異 [……
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AIへの入力内容と出力結果を記録すべきか
業務で生成AIを利用する場合、入力内容と出力結果はすべて保存するのではなく、業務リスクに応じて必要な範囲を記録するのが現実的です。特に、顧客対応、社外文書、重要な判断材料などにAIを使う場合は、後から利用状況を確認できる [……
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AI出力に人の確認が必要な業務・不要な業務
AI出力に人の確認が必要かどうかは、AIの種類ではなく、誤った出力がそのまま使われた場合の影響で判断することが重要です。顧客対応、契約、採用、会計、安全管理などは人の確認を残し、社内のアイデア整理や低リスクな分類などは条 [……
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AIへ入力する情報を機密度別に分類する方法
AIへ入力する情報は、公開情報、社内限定、機密、高機密の4段階に分け、それぞれ利用できるAI環境と入力条件を決めておく方法が実務的です。AIツールの名前だけで可否を決めるのではなく、情報の内容、利用目的、契約・設定をセッ [……
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社内で利用を許可するAIツールの決め方
社内で利用を許可するAIツールは、知名度や生成性能だけで決めるのではなく、業務目的、扱う情報、データの管理方法、アカウント管理、既存環境との相性まで確認して選ぶことが重要です。 社員ごとに自由なAIツール利用を認めると、 [……
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