生成AIガイドラインの作り方と盛込項目

生成AIガイドラインとは

生成AIガイドラインとは、文章や画像などを生成するAIサービスを組織内で利用する際に、従業員が遵守すべき考え方や具体的なルールをまとめた文書を指します。利用してよい場面や禁止される行為、入力してはいけない情報の範囲などを明文化し、組織としての方針を示すことが主な目的です。

生成AIは既存の検索エンジンや業務システムとは異なる特性を持ちます。入力した情報が学習や外部サービスの処理に利用される可能性があること、生成された文章や画像の正確性・権利関係が保証されていないことなどから、既存のIT利用ルールだけではカバーしきれない論点が生じやすいという背景があります。

そのため、情報セキュリティ規程や就業規則といった既存の社内規程を土台にしつつ、生成AIに特有のリスクや留意点を補う形で、独立した位置づけの文書として整備されるケースが多く見られます。

既存の利用規則との違いを整理すると、情報セキュリティ規程は情報資産全般の管理を対象とするのに対し、生成AIガイドラインは生成AIというツールの利用場面に焦点を当てた、より具体的な行動指針としての性格を持ちます。

例えば「顧客の個人情報を含む文章を生成AIに入力しない」「生成物をそのまま社外に公表する前に事実確認を行う」といった、生成AI特有の行動レベルのルールを定める点に特徴があります。既存規程を補完する運用ルールとして位置づけることで、社内規程全体との整合性を保ちやすくなります。

また、生成AIガイドラインは、国や自治体、業界団体が公表しているガイドラインと無関係に作られるものではありません。経済産業省などの公的機関や各種業界団体は、生成AIの利用に関する考え方やリスクへの対応方針を示した資料を公開しており、これらは組織が自社のルールを検討するうえでの参考資料となります。

公的機関のガイドラインは、業種や規模を問わず参照できる一般的な指針として整理されていることが多く、そのまま自社の運用に当てはめられるわけではありません。自社の業務内容や取り扱う情報の性質、利用する生成AIサービスの種類などを踏まえて、必要な部分を取捨選択し、独自の項目を補いながら具体化していく作業が求められます。

この節で確認したように、生成AIガイドラインは既存の社内規程を補完しつつ、公的な指針を参考にしながら組織独自の運用ルールへと落とし込んでいく文書であるという位置づけを理解しておくことが、後の項目検討や策定作業を進めるうえでの土台となります。

生成AIガイドラインが求められる背景

文章作成や資料の要約、アイデア出し、プログラムコードの生成など、業務の中で生成AIを活用する場面は急速に広がっています。個人が試験的に使い始めるだけでなく、部門単位や全社的な取り組みとして導入するケースも増えており、業務効率化への期待は高まっています。

一方で、こうした利便性の裏側には、いくつかの類型のリスクが存在することも意識しておく必要があります。代表的なものが情報漏洩のリスクで、顧客情報や取引先情報、開発中の製品情報などを入力した場合、外部のサービス事業者側でどのように取り扱われるかが利用者から見えにくいという特徴があります。

著作権侵害のリスクも見過ごせません。生成AIが作成した文章や画像が既存の著作物と類似していた場合、それを認識しないまま社外に公表・利用してしまうと、権利者との間でトラブルに発展する可能性があります。

また、生成AIが出力する内容には、事実と異なる情報が含まれることがある点にも注意が必要です。もっともらしい表現で誤った情報が示されることもあり、内容を十分に確認しないまま業務資料や対外的な発信に用いると、誤情報の拡散や信用の低下につながるおそれがあります。

個人情報保護の観点からのリスクも重要です。氏名や連絡先などの個人情報を含むデータを安易に入力してしまうと、想定していなかった形で情報が利用・保存される可能性があり、関連法令との関係でも慎重な対応が求められます。

こうしたリスクへの理解が担当者ごとにばらつく状態で利用が広がると、部門や個人によって注意の払い方に差が生じやすくなります。

ルールが整備されないまま利用が先行すると、どのような情報を入力してよいか、生成物をどこまで確認すべきかといった判断が個人の裁量に委ねられてしまいます。

結果として、同じ社内でも利用の仕方に大きな差が生まれ、リスクの高い使い方をしている担当者がいても周囲が気づきにくいという状況も起こり得ます。トラブルが発生した際に、誰がどのような基準で判断すべきだったのかが不明確なままだと、社内での原因究明や再発防止の検討も難しくなります。

こうした背景から、業務での生成AI利用が広がる企業や組織においては、一定の判断基準や手続きを示す社内ルールを整備し、関係者が共通の理解のもとで利用できる環境を整えることが検討されるようになっています。

参考にできる公的機関・業界団体のガイドライン

自社の生成AIガイドラインをゼロから作成するのは負担が大きいため、公的機関や業界団体が公表している資料を参考にすることが有効です。国や自治体、業界団体はすでに生成AIの活用や留意点についてまとめた文書を公開しており、自社の業種や規模に応じて参照すべき資料を選ぶことで、検討の出発点を効率よく整理できます。

経済産業省等が公表するAI事業者ガイドライン

経済産業省と総務省は、AIを開発・提供・利用する事業者を対象とした「AI事業者ガイドライン」を公表しています。ここでは、AIの開発者・提供者・利用者それぞれの立場ごとに配慮すべき事項が整理されており、企業が生成AIを業務に取り入れる際の基本的な考え方を確認する資料として活用できます。

このガイドラインは法的拘束力を持つものではありませんが、政府がまとめた考え方として社内規程の土台とする企業も少なくありません。自社の業種特性やリスクに応じて、内容を取捨選択しながら参照することが考えられます。

文部科学省や自治体の取組例

文部科学省は教育現場における生成AIの利用に関する手引きを公表しており、学校や教育機関が生成AIを取り入れる際の留意点を示しています。教育分野に限らず、利用者の年齢層や利用目的に応じた配慮事項を検討する参考として目を通しておく価値があります。

また、東京都をはじめとする一部の自治体でも、職員が生成AIを利用する際のルールを整理した文書を公開している例があります。行政機関がどのような観点でリスクを整理し、利用範囲を定めているかを知ることは、民間企業がガイドラインを検討するうえでも参考になります。

業界団体・民間企業が公開するガイドラインやひな型の活用

業界団体や法律関連の専門機関、民間企業の中には、生成AIガイドラインのひな型やサンプル文書を公開しているところもあります。こうした資料は、盛り込むべき項目の構成や表現を確認するうえで手がかりになります。

ただし、公開されているひな型はあくまで一般的な内容を想定したものであり、業種や事業内容、取り扱う情報の性質によって必要な項目は異なります。

そのため、公的機関や業界団体の資料、ひな型はあくまで参考情報として位置づけ、自社の業務実態やリスクの所在を踏まえて内容を調整する姿勢が重要です。複数の資料を比較しながら、自社に不足している視点がないかを確認する使い方が現実的といえます。

生成AIガイドラインに盛り込むべき主要項目

生成AIガイドラインの実効性を高めるためには、抽象的な理念だけでなく、現場の担当者が判断に迷わないレベルまで具体化した項目を盛り込むことが望ましいとされています。ここでは、多くの組織で共通して検討されている主要な項目を整理します。

利用目的・対象範囲（利用してよい業務、禁止事項）の明確化

まず定めておきたいのが、どの業務でどの範囲まで生成AIの利用を認めるかという点です。文書の下書き作成や情報収集の補助といった利用可能な場面と、契約書の最終判断や重要な意思決定の代替といった利用を控えるべき場面を区別して示すことが考えられます。

あわせて、利用してよいツールの範囲（会社が許可した生成AIサービスに限定するかどうか）や、私的な端末・アカウントからの利用を認めるかといった点も、対象範囲の明確化として整理しておくと運用しやすくなります。

入力してはいけない情報（機密情報・個人情報等）の取り扱い

生成AIサービスに入力した情報は、サービスの仕様によっては学習データとして利用されたり、外部のサーバーに保存されたりする可能性があります。そのため、どのような情報を入力してよいか、逆に入力してはいけない情報は何かを具体的に示すことが重要な項目の一つです。

取引先の未公開情報や顧客の個人情報、社内の技術情報や人事情報など、機密性の高い情報の入力を制限する旨を明記しておくことが、情報管理の観点からは基本的な考え方とされています。

また、個人情報を取り扱う場合には、個人情報保護法などの関連法令との整合性も踏まえて、入力の可否や匿名化・仮名化の要否を検討しておくことが望ましいといえます。

著作権・知的財産権に関する留意点

生成AIが出力した文章や画像等については、既存の著作物と類似する内容が含まれる可能性がゼロではないとされています。生成物を社外への公開資料や商用利用の素材として使う場合には、既存の著作物との類似性を確認する運用を定めておくことが考えられます。

他人の著作物を入力データとして加工・利用する場面についても、著作権法上の取り扱いを踏まえたルール化が望まれます。生成物の権利帰属や、第三者から権利侵害の指摘を受けた場合の社内対応フローについても、あらかじめ整理しておくと実務上の混乱を減らしやすくなります。

生成物の正確性の確認や責任の所在に関するルール

生成AIの出力には、事実と異なる内容や根拠のない情報が含まれることがあるとされています。そのため、生成物をそのまま公表・提出せず、利用者自身が内容を確認・検証する工程をガイドラインに明記しておくことが重要な項目とされています。

確認を怠ったまま生成物を利用した結果、誤った情報が社外に流出するといった事態も想定されます。

あわせて、確認作業を行う担当者や最終的な承認プロセス、問題が生じた際の責任の所在についても、組織内の役割分担に沿って定めておくと、運用開始後のトラブル対応がスムーズになりやすいと考えられます。

生成AIガイドラインを策定する進め方

生成AIガイドラインは、他社の事例やひな型をそのまま流用するだけでは、自社の業務実態に合わないものになりがちです。策定にあたっては、いくつかの段階を踏んで社内の合意形成を図りながら進めることが望まれます。

現状の利用実態やリスクの洗い出し

まず着手すべきは、社内で生成AIがどの部署でどのような目的に使われているか、実態を把握することです。既に一部の部署で独自に利用が進んでいるケースもあるため、アンケートやヒアリングを通じて利用状況を可視化します。

あわせて、どのような場面で情報漏洩や著作権侵害、誤った情報の外部発信といったリスクが生じ得るかを、業務フローに沿って具体的に洗い出しておくことが重要です。抽象的なリスク認識にとどめず、部署ごとの利用シーンに落とし込んで検討すると、後の項目設計がしやすくなります。

関連部署との連携体制の構築

生成AIガイドラインは情報システム部門だけで完結できるものではなく、法務、人事、広報、各事業部門など複数の部署が関わるテーマです。特に法務部門は著作権や個人情報保護法など関連法令の視点から、情報システム部門はセキュリティ設定や利用ツールの管理面から、それぞれ意見を出し合う必要があります。

策定段階からプロジェクトチームのような形で関係部署を巻き込んでおくと、運用開始後に「現場の実情に合わない」といった不満が出にくくなります。

既存の社内規程・関連法令との整合性の確認

情報セキュリティ規程や就業規則、個人情報保護に関する規程など、既存の社内ルールとの整合性を確認することも欠かせない作業です。生成AIガイドラインが既存規程と矛盾していたり、内容が重複して分かりにくくなっていたりすると、現場の混乱を招きかねません。

既存規程との整合性を確認しないまま公表すると、規程間の矛盾が現場対応の混乱につながる可能性があります。

著作権法や個人情報保護法など関連法令の改正状況も踏まえ、法的な観点からの内容確認を行っておくと、後々の修正の手間を減らすことにつながります。

従業員への周知・教育の実施

ガイドラインを策定しても、内容が従業員に十分理解されなければ実効性は乏しくなります。研修会や説明資料の配布、社内イントラネットでの公開など、複数の手段を組み合わせて周知を図ることが考えられます。

特に、禁止事項や入力してはいけない情報の範囲については、具体例を交えた説明を行うことで、現場での判断に迷いが生じにくくなります。ガイドラインは策定して終わりではなく、周知と教育を通じて初めて社内に定着していくものと位置づけておくとよいでしょう。

運用開始後に見直すべきポイント

生成AIガイドラインは一度策定して終わりではなく、運用を開始した後も継続的に見直していく姿勢が求められます。生成AIをめぐる技術動向や法制度は変化が続いている分野であり、策定時点の内容がそのまま長期間通用するとは限りません。

国のガイドラインや業界団体の指針が改訂された場合には、自社のガイドラインとの整合性を確認し、必要に応じて内容を更新することが望ましいといえます。新しい生成AIサービスの登場や機能の変化によって、当初想定していなかった利用場面が生じることも考えられます。

定期的な見直しの機会をあらかじめ定めておくことが、ガイドラインを形骸化させない一つの工夫になります。

従業員からの問い合わせや違反事例を踏まえた改善

ガイドラインの運用を続けていくと、従業員から「この場合は利用してよいか」といった問い合わせが寄せられることがあります。こうした問い合わせは、ガイドラインの記載が不十分な部分や、実務と乖離している部分を把握する手がかりになります。

また、意図せずルールに反する利用が行われてしまった場合には、その原因を確認し、記載内容や周知方法に改善の余地がないかを検討することが考えられます。単に注意喚起を強めるだけでなく、なぜそのような利用が生じたのかを振り返ることが、実効性のある改善につながります。

問い合わせ内容や違反事例を記録として蓄積しておくと、次回の見直し時に具体的な検討材料として活用しやすくなります。窓口を一本化しておくことも、情報を集約するうえで有効な方法の一つです。

運用状況のモニタリング体制の整備

ガイドラインが実際にどの程度守られているかを把握するためには、運用状況を確認する体制をあらかじめ整えておくことが望ましいといえます。利用ログの確認や、部署単位での利用状況の報告など、自社の規模や体制に応じた方法が考えられます。

モニタリングの目的は、違反を厳しく取り締まることそのものではなく、ルールが実務に即しているかを確認し、必要な改善につなげる点にあります。

法務部門や情報システム部門が定期的に状況を共有し、経営層への報告体制を設けておくことも、組織全体としてガイドラインの実効性を保つうえで参考になる進め方です。運用の担当者や責任者をあらかじめ明確にしておくことで、見直しのサイクルが継続しやすくなります。

生成AIガイドラインに関するよくある質問（FAQ）

ここでは、生成AIガイドラインの策定を検討する中でよく聞かれる疑問について、一般的な考え方を整理します。自社での対応を検討する際の参考としてご覧ください。

Q. 生成AIガイドラインは必ず作成しなければならないのですか？

現時点で、生成AIガイドラインの作成そのものを一律に義務付ける法令は見当たりません。ただし、情報漏洩や著作権侵害などのリスクを踏まえると、社内でのルール整備は望ましい対応の一つとされています。

業種や取り扱う情報の性質によっては、既存の法令（個人情報保護法など）の遵守のために、実質的にルール化が必要となる場面もあります。自社の業務内容に応じて、整備の要否を検討することが考えられます。

Q. 中小企業でも生成AIガイドラインは必要ですか？

企業規模の大小にかかわらず、生成AIを業務で利用する場合には、情報漏洩や著作権に関するリスクは同様に存在します。従業員数が少ない組織でも、簡潔な内容からルールを整備しておくことは一つの選択肢です。

大掛かりな規程を一から作る必要はなく、公的機関や業界団体が公表するひな型を参考に、自社の利用実態に合わせて必要な項目を絞り込む方法も考えられます。

Q. 既存の情報セキュリティ規程があれば生成AIガイドラインは不要ですか？

既存の情報セキュリティ規程は、情報の取り扱い全般を対象としていることが多く、生成AI特有の論点（生成物の著作権、入力情報の取り扱い、出力内容の検証など）を十分にカバーしていない場合があります。

既存規程との重複や矛盾を避けつつ、生成AIに特有の項目を補う形でガイドラインを整備することが、実務上は検討しやすい方法とされています。

まとめ

生成AIガイドラインは、利用目的や禁止事項、機密情報の扱い、著作権への留意点などを明確にし、公的機関の資料も参照しながら策定するものです。策定後も周知や見直しを重ねていくことが大切になります。

ガイドラインの内容は、業種や事業規模、実際の利用状況によって適切な形が異なります。

雛形をそのまま流用するのではなく、自社の業務実態やリスクを踏まえて内容を検討することが、実効性のあるルール整備につながります。

著作権や個人情報保護など関連法令との整合性を確認する必要がある場面では、専門的な視点からの確認が役立つこともあります。整備したガイドラインの内容に不安がある場合は、弁護士法人ネクスパート法律事務所への相談も選択肢の一つとして検討してみてください。