【テンプレ－ト付】生成AIガイドラインの作成手順と構成内容

生成AIの活用が広がる一方で「情報漏洩は大丈夫か」「どこまで利用を認めるべきか」「社員ごとに使い方がバラバラになっている」などの課題を抱える企業も増えています。

生成AIは、活用方法を誤ると思わぬトラブルやリスクに巻き込まれる可能性があるため、ガイドライン策定が重要です。

本記事では、生成AIガイドラインが必要とされる理由から、作成手順、盛り込むべき構成内容までを分かりやすく解説します。そのまま活用しやすいテンプレートも紹介するので「何から決めればいいのか分からない」という方もぜひ参考にしてください。

生成AIガイドラインとは

生成AIガイドラインとは、企業や組織が生成AIを安全かつ適切に運用するために定めるルールや方針のことです。生成AIの利用方法だけでなく、以下のようなリスクに配慮する目的で活用されています。

• 運用体制
• 開発時のルール
• 情報管理の考え方
• 機密情報の入力
• 著作権侵害
• 不正確な情報の利用

近年、生成AIの活用が急速に広がる中で、企業がリスクを避けるには「どの業務で利用してよいのか」「入力禁止情報は何か」「生成結果をどのように扱うべきか」といった判断基準を明確にすることが欠かせません。生成AIガイドラインを策定し、判断基準を明確にすることで、社員もAIを活用した業務効率化が容易になり、企業の生産性アップにも繋がります。

AIは使わないのではなく、どうすれば安全に活用できるのかを整理しガイドラインを策定することで、適切に運用することが可能です。

生成AIガイドラインを作成しないリスク

生成AIのルール整備をしていないと「誰が」「どこまで」「どのように」使ってよいのかが曖昧な状態になりやすく、社員ごとに運用方法がバラバラになるケースも少なくありません。よって、企業の信頼を損ねるトラブルにつながってしまう場合もあります。

以下では、生成AIガイドラインを作成しない場合に起こり得る主なリスクについて解説します。

• 機密情報の流出
• シャドーAIの発生
• 著作権の侵害
• プライバシーの侵害
• ハルシネーション

機密情報の流出

適切な設定や利用制限を行わないまま使用すると、入力内容が別ユーザーの回答生成として出力され、自社情報が意図せず外部流出する可能性も少なくありません。

生成AIサービスによっては、入力されたデータを学習へ利用する仕組みを採用しているものも多いです。また、生成AIへ入力した情報は、一度読み込ませると完全に回収することはできません。そのため、業務効率化を優先するあまり、顧客情報、契約書、社外秘資料を生成AIへ入力した場合、気づかぬうちに情報漏洩が発生するということも十分にあり得ます。

機密情報の流出は、取引先とのトラブル発生はもちろん、企業の信用低下にも大きな影響を与えます。生成AIを活用する際は「入力禁止情報」「利用可能なツール」「利用時の確認フロー」などを明確に定め、社内へ周知しておきましょう。

シャドーAIの発生

シャドーAIとは、企業が把握・管理していない状態で、社員が独自に生成AIツールを利用することです。

企業が利用承認を行っていないツールは、ソフトの脆弱性やバックドアが潜んでいる可能性もあるため、外部へデータが蓄積・共有されたり、第三者からの攻撃を受けやすくなったりします。また、企業側が利用状況を把握できていない状態では入力データの管理やアクセス権限の確認が行えず、セキュリティリスクが見えにくくなるので注意しましょう。

生成AIの利用を「原則禁止」としていても、実際には便利さから利用を続ける社員が出てくるケースもあります。禁止だけでは運用が実態と乖離しやすく、結果として管理不能な利用が広がる原因になりかねません。

著作権の侵害

ガイドラインが整備されていない場合、社員が権利関係を十分に理解しないまま生成AIを利用し、著作権侵害につながるリスクがあります。既存コンテンツを無断で学習・生成に利用したり、商用利用が制限されている画像や文章をそのまま業務へ使用したりすることが要因です。

社内ルールが曖昧な状態では「どこまで使ってよいのか分からない」と感じ、生成AIの利用自体を避ける社員も出てきます。その結果、本来期待できる業務効率化や生産性向上が進まず、AI活用を進める競合企業との差が広がる要因にもなりかねません。

プライバシーの侵害

多くの生成AIは、入力した情報を再学習して出力する使用になっているため、入力データが他者に表示される可能性があります。氏名、住所、電話番号、顧客データなどの個人情報を生成AIへ入力してしまうと、大きなトラブルや企業の信頼失墜になりかねません。

さらに、個人情報を含んだ内容をもとに文章や画像を生成した場合、本人の許可なく情報を利用したと判断されてプライバシー権の侵害を訴えられるリスクも出てきます。

生成AIガイドラインでは「入力禁止となる個人情報の範囲」「匿名化のルール」「利用前の確認フロー」などを明確に定めておくことが重要です。

ハルシネーション

ハルシネーションとは、生成AIが事実ではない内容をあたかも正しい情報のように出力してしまう現象を指します。もし、情報の誤りに気付かず、誤ったデータを社外向け資料や顧客対応で誤った情報を使用すると、企業の信用低下やクレーム発生の原因にもなりかねません。

ガイドラインでは、生成AIの出力内容は必ず人が確認するのに加え、重要情報には一次情報を参照することを定めて、誤った情報に左右されないように対策することが重要です。また、万が一トラブルが生じた場合でも、社内に明確なガイドラインを作成しておけば、企業への社会的非難も最小限に抑えることが可能です。

生成AIガイドラインの7つの構成要素

生成AIガイドラインを作成する際は「とりあえず禁止事項を書く」だけでは十分とはいえません。現場で迷わず活用できる状態をつくるためには「何を」「どこまで」「どのように」使うのかを具体的に定めておくことが重要です。

以下では、代表的な7つの構成要素について解説します。

1. 利用目的・基本方針
2. 禁止事項・注意事項
3. 入力時のルール
4. 利用方法・責任範囲
5. 利用ログの記録
6. 誤作動時の対応方法
7. トラブル発生時の対処法

①利用目的・基本方針

業務効率化、生産性向上、アイデア創出、問い合わせ対応の補助など、利用目的や基本方針を整理しておくと社員も適切な範囲で生成AIを活用しやすくなります。

また、企業としてどのような考え方で生成AIを運用するのかを示しておくことも大切です。

例えば「安全性を優先する」「必ず人による確認を行う」「機密情報は入力しない」といった方針を明文化することで、利用者ごとの判断のばらつきを抑えられます。万が一、トラブルが発生した場合に、どのように対処するのかも事前に定めておくと落ち着いて対処できるでしょう。

②禁止事項・注意事項

「適切に利用する」「十分注意する」などの抽象的な表現だけでは、利用者ごとに解釈が分かれ、運用ルールが曖昧になってしまいます。「何を入力してはいけないのか」「どのような使い方が禁止されるのか」を明確に記載しましょう。

例えば、以下のような項目が挙げられます。

• 機密情報を生成AIへ入力しない
• 個人情報を無断で入力・利用しない
• 未発表データや社外秘資料を読み込ませない
• 取引先情報・顧客情報を入力しない
• ID・パスワード・認証情報を入力しない
• 著作権を侵害するコンテンツを生成・利用しない
• 他社コンテンツの無断転載・模倣を行わない
• 差別的・攻撃的・不適切な内容を生成しない
• AI生成物を人の確認なしで公開しない
• 法令や社内規定に反する用途で利用しない

具体的な禁止事項を明文化しておくと、社員が判断に迷いにくくなり、安全な運用が実現します。

③入力時のルール

生成AIを安全に活用するためには、入力可能な情報と入力禁止の情報を明確に定めることが重要です。例えば、公開済みの一般情報や匿名化されたデータは入力可能とし、個人情報、未発表情報、契約内容、顧客情報、取引先情報などは入力禁止にする等、それぞれ分類しましょう。

入力可能な情報	入力禁止情報
・一般公開されている情報 ・既に公開済みの自社情報 ・匿名化・加工済みのデータ ・個人を特定できない統計情報 ・社内共有が許可されているテンプレート文書 ・法令・ガイドラインなどの公開資料 ・機密性を含まない業務メモ ・アイデア出し用の抽象的な情報 ・公開前提で作成している文章案 ・学習・検証目的のサンプルデータ	・個人情報（氏名・住所・電話番号・メールアドレスなど） ・マイナンバー・口座情報・認証情報 ・ID・パスワード・APIキー ・顧客情報・取引先情報 ・契約書・見積書・請求書などの機密資料 ・未発表の事業情報・製品情報 ・社外秘資料・内部会議資料 ・人事評価・給与・採用関連情報 ・医療情報・機微情報 ・他社から秘密保持契約（NDA）で受領した情報 ・著作権・ライセンス上問題があるデータ

また、情報漏洩リスクを抑えるために、匿名化ルールも定めておくことが重要です。氏名をイニシャルへ変更する、会社名を伏せる、住所や電話番号を削除するなど、具体的な加工方法を共有しておくことで、安全性を高めやすくなります。

④利用方法・責任範囲

企業として認可する生成AIツールやサービスを明記し、利用可能なサービスを限定しておきましょう。利用を禁止するツールやサービスを一覧にすることで、社員ごとの判断のばらつきを防ぎやすくなります。例えば、セキュリティ設定や法人向け契約が確認できているツールのみを利用対象とし、個人利用向けサービスや安全性が不明なツールは禁止対象として整理しましょう。

さらに、生成AIによる出力内容の最終責任は、人間側にあることを必ず明記しておく必要があります。AIは、あくまで便利なツールに過ぎず、トラブルが発生した場合に対処するのは人間です。AIツールの責任担当者を設け「誰の指示で、誰がどう責任を取るのか」を記載しておきましょう。

また、生成AIは便利な支援ツールである一方、誤情報や不適切表現を含む可能性があります。作成された文章・画像・資料などを公開・提出する際は、利用者自身が内容を確認し、責任を持って判断するようにしましょう。

⑤利用ログの記録

「いつ、誰が、どのツールを利用し、どのようなプロンプトを入力したか」を記録しておくことで、トラブルや情報漏洩が発生しても、原因調査や影響範囲の確認が迅速になり、被害の拡大を防げます。

また、利用履歴を定期的にチェックすることで、入力禁止情報の利用や未承認ツールの使用などを把握しやすくなるため、ガバナンス強化にも効果的です。

⑥誤作動時の対応方法

生成AIは、出力情報を確認せず利用すると、ハルシネーションによって誤情報の拡散につながる恐れがあります。そのため、ガイドラインでは、AIの回答に誤りを発見した場合のファクトチェック手順や、誤情報が公開・共有された場合の報告フローを定めましょう。

⑦トラブル発生時の対処法

情報漏洩や著作権侵害などは、初動対応の遅れによって被害が拡大する可能性があるため、迅速に対応できる体制づくりが重要です。万が一トラブルが発生した際の対処法も事前に整理しておきましょう。

トラブル例	ガイドラインに含めるべき対処方法
情報漏洩	利用停止、影響範囲調査、関係部署への即時報告、対象データの確認
著作権侵害	該当コンテンツの公開停止、権利元確認、法務部門への連携
誤情報の拡散	正誤確認、公開内容の修正、関係者への共有
誹謗中傷などの権利侵害	コンテンツ削除、被害状況確認、法務対応の検討

また、トラブル内容ごとの連絡先を整理しておくことで、問題発生時に誰へ連絡するのかを明確にし、現場で迷う時間を減らすことができます。法務部門、IT部門、情報システム部門、上長などに「どの段階で報告するのか」「誰が判断するのか」といった初動対応も定義しておくことが重要です。

合わせて、トラブル時の証拠を残すように指示を含めましょう。入力内容、生成結果、利用ツール、操作日時などを保存しておくことで、原因調査や再発防止に役立てることができます。

生成AIガイドラインの作成手順

生成AIガイドラインは、実際の業務内容や利用シーンに合わせて、リスクと活用のバランスを取りながら設計することが重要です。リスクのことばかりに気を取られ、禁止事項ばかりが増えてしまうと、却って現場の業務を阻むことになりかねません。

以下では、生成AIガイドラインを作成する際に押さえておきたい基本的な手順について解説します。

1. AIをどこに使用するのか把握する
2. ガイドラインに必要な項目を洗い出す
3. 外部のテンプレートをもとにガイドラインの骨子を固める
4. ガイドラインの中身を作成する
5. 運用・改善を行う

①AIをどこに使用するのか把握する

利用実態を把握しないままルールを作成すると、現場に合わないガイドラインになり、運用が形骸化する原因になりかねません。営業、企画、マーケティング、エンジニア、人事など各部署へヒアリングを行い、現在どのように生成AIが使われているのかを把握するのが現場に沿ったガイドラインを作成する近道です。

例えば、以下のようなシーンが挙げられます。

• メール文作成
• 提案資料作成
• アイデア出し
• 議事録要約
• プログラムコード生成
• FAQ作成
• データ分析補助

また「今後どの業務で活用したいか」というニーズも合わせて把握しておくとよいでしょう。

②ガイドラインに必要な項目を洗い出す

一般的なルールをそのまま流用するのではなく、自社の業務内容やリスクに合わせて必要なルールを整理することが重要です。企業によって、守るべきデータや生産性の領域が異なるため、テンプレートにあてはめて作成すると抽象的で無難な表現になってしまいます。

特に個人情報の厳格な管理が求められる金融・医療・教育などの業界では、個人情報保護や情報管理に関する基準を厳しく定めるのが理想です。

自社のセキュリティポリシーや既存規程と照らし合わせながら、必要なルールを整理しましょう。

③外部のテンプレートを元にガイドラインの骨子を固める

生成AIガイドラインをゼロから作成する場合、何をどこまで定めるべきか分からず、作成が進まなくなるケースも多いです。迷ったときは外部団体や企業が公開しているテンプレートやガイドラインを参考に、全体の骨子を整理しましょう。

例えば、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）などが公開しているガイドラインが便利です。標準的なフレームワークをベースにすることで、重要なルールの抜け漏れを防ぎやすくなります。

ただし、テンプレート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内容になることもあるため、自社の実務フローに合わせて、具体的な利用ルールへ落とし込むことが重要です。

④ガイドラインの中身を作成する

ガイドラインを作成する際は「適切に利用する」「十分注意する」といった抽象的な表現だけで終わらせないことを意識します。実際の業務で活用することを前提に、具体的な判断基準や操作基準まで落とし込むことで、現場で迷いにくいルールが整えられます。

例えば、以下のような視点を持つことが重要です。

• どの情報なら入力可能なのか
• どの工程でAI利用を許可するのか
• 出力内容を誰が確認するのか
• 社外公開前に何をチェックするのか

ガイドラインで基準を明確にしておくことで、社員が判断に迷い、業務が止まってしまう状況を防げます。同時に、誤利用や情報漏洩などのトラブル防止にもつながるでしょう。

また、ガイドラインは作成担当者だけで決めるのではなく、素案段階で関係部署へ確認を行うことも重要です。営業、マーケティング、法務、情報システム、開発部門など、実際に利用する現場からフィードバックを受け、より実態に合った内容へ調整することで現場に浸透しやすくなります。

⑤運用・改善を行う

生成AIガイドラインは、作成して配布するだけでは十分とはいえません。実際に現場で安全に活用してもらうためには、継続的な運用と改善を行っていくことが重要です。

まず、ガイドライン公開時に社内説明会や学習会を実施し「なぜこのルールが必要なのか」という導入背景まで共有する必要があります。禁止事項だけを伝えるのではなく、情報漏洩や著作権侵害などのリスクを説明し、現場でもルールを守る理由を理解してもらうようにしましょう。

生成AIガイドラインの事例

生成AIガイドラインを作成する際は、すでに公開されている事例を参考にすると分かりやすいです。例えば、以下のような生成AIガイドラインが便利です。厚生労働省や農林水産省のガイドラインは、生成AIだけでなくAI全般を幅広く取り扱っており、AIの導入自体が初めての企業に適しています。

組織名	ガイドラインの目的	主な内容	こんな人におすすめ
デジタル庁	行政機関での安全な生成AI活用	利用ルール、情報管理、注意事項、活用方針	まず基本構成を確認したい企業
文部科学省	教育現場での生成AI活用整理	教育利用、著作権、学習時の注意点	教育機関・研修用途で活用したい企業
総務省・経済産業省	AI活用とリスク管理の両立	AI事業者向け指針、ガバナンス、透明性	全社的なAI運用を検討している企業
厚生労働省	医療・労働分野での安全利用	個人情報保護、業務利用時の注意点	個人情報を扱う業界
農林水産省	農業分野での生成AI活用推進	利用範囲、情報管理、業務効率化	現場業務へAI導入を進めたい企業
一般社団法人ディープラーニング	AIガバナンスの標準化	テンプレート、運用ルール、AIリテラシー	ガイドライン作成の雛形を探している企業
東京都	自治体での生成AI活用推進	職員向け利用ルール、情報管理	公共機関・大規模組織
富士通株式会社	社内AI活用とガバナンス強化	利用範囲、責任範囲、セキュリティ管理	実務レベルの運用例を参考にしたい企業
株式会社日本総合研究所	企業向けAI活用指針整理	リスク対策、利用フロー、管理体制	コンサル視点で整理された事例を見たい企業
アドビ株式会社	生成AIと著作権対応	商用利用、クリエイティブ利用時の権利整理	デザイン・制作業務でAI活用したい企業

初めて生成AIガイドラインを整備する場合は、官公庁や大手企業の事例を比較しながら、自社に合う考え方を取り入れましょう。

生成AIガイドラインを浸透させる方法

ガイドラインは「作ること」よりも「どう浸透させるか」が重要です。以下では、生成AIガイドラインを社内へ定着させ、安全な活用につなげるための方法について解説します。

• テストを実施する
• 全社向けの説明会を行う
• 動画マニュアルを作成する
• 具体的な使用OK・NG例を共有する

テストを実施する

生成AIガイドライン作成後に理解度テストを実施することで、従業員一人ひとりがルールをインプットしているか把握することができます。以下の項目を理解できているかチェックし、一定基準を満たした社員にのみAIアカウントを発行する運用を行うなど、対策しましょう。

• 入力禁止情報の判断
• ハルシネーションへの対応
• 著作権に関するルール
• 利用可能なAIツールの確認

ガイドラインは、ただ配布したり研修動画を見るだけでは、受動的になるため理解が深まりません。そこで、実務に即した問題をテストとして出題することで、自身の理解が正しいかどうかを能動的に確認することができます。

全社員向けの説明会を行う

ガイドラインを配布するだけでは、読まれないまま放置されたり、理解せずに形骸化するケースもあります。ガイドラインを継続的に運用していくためには、経営層やガイドラインの策定メンバーへ作成した背景やガイドラインを守る理由などを説明して、会社全体からの協力を得ることが重要です。

なお、説明会の際には、情報漏洩や著作権侵害などのリスクだけでなく「安全に活用することで業務効率化につなげたい」という企業側の考え方まで伝えることで、社員も自分事として捉えやすくなります。

また、説明会では質疑応答の時間を設けましょう。

動画マニュアルを作成する

テキストだけのガイドラインでは直感的に理解しづらいため、動画のマニュアルを作成しましょう。画面操作を伴う内容の場合、動画であれば実際の画面を見せながら解説することが可能です。どのツールを利用するのか、どこを確認するのかを実演形式で共有できるため、設定ミスや誤作動を防げます。

なお、動画マニュアルを作成する場合は、各テーマで5分程度の動画を作成するのがおすすめです。短時間で確認できる形にすることで学習ハードルを下げられるほか、急ぎで確認したい際に、すぐに確認することもできます。

具体的な使用OK・NG例を共有する

実務では「これは入力して問題ないのか」「どこまで利用してよいのか」と判断に迷うケースが多く発生します。そのため、抽象的な説明だけで終わらせず、具体的なOK・NG例を共有することで、業務の停滞や業務違反などを未然に防ぐことが可能です。

部署ごとに利用シーンが異なるため、営業、マーケティング、人事、開発など、それぞれの業務に合わせたOK・NG例を用意しておくと分かりやすいでしょう。

【使用OK例】

• 公開済み資料の要約
• 匿名化したアンケート結果の分析
• メール文章の下書き作成
• ブログ記事タイトルのアイデア出し
• 会議議事録の整理・要約
• 一般公開情報をもとにしたリサーチ補助
• プログラムコードのたたき台作成
• 社内テンプレート文書の作成補助
• 誤字脱字チェック
• FAQ案の作成

【使用NG例】

• 顧客名や連絡先を含む情報の入力
• 未発表の事業計画や売上データの入力
• 契約書や機密資料の読み込み
• ID・パスワード・APIキーの入力
• NDA対象情報の入力
• AI生成物を未確認のまま公開する行為
• 著作権を確認せず画像・文章を商用利用する行為
• 差別的・攻撃的なコンテンツ生成
• 許可されていないAIツールの利用
• AI回答を事実確認なしで顧客へ提出する行為

生成AIガイドラインは外部へ作成依頼することも可能

近年は特に高い安全性や法的リスクへの対応が求められるため、専門知識を持つ外部パートナーを活用するケースも増えています。依頼先としては、法律事務所や弁護士、IT・セキュリティコンサル会社、AI導入支援会社、専門プロ人材などが代表的です。

依頼するべき状況によって依頼先も異なるため、まずは自社の状況を整理したうえで決めることが重要です。

依頼先	強み	依頼するべき状況
法律事務所・弁護士	著作権・個人情報保護・契約リスクへの対応	法的リスクを重視したい場合
IT・セキュリティコンサル会社	情報漏洩対策・セキュリティ設計・運用管理	機密情報を扱う企業
AI導入支援・プロ人材	AI活用設計・業務フロー構築・現場導入支援	実運用まで含めて整備したい場合

依頼先を選ぶ際は「ガイドラインを作れるか」だけで判断しないようにすることが重要です。生成AI特有のリスクへの理解があるか、自社業界に関する知見を持っているかまで確認したうえで依頼先を選定すれば、より自社に適したガイドラインを作成することができるでしょう。

生成AIの導入なら「フリーコンサルタント.jp」にお任せください

生成AIの活用は業務効率化や生産性向上につながる一方で、情報漏洩、著作権侵害、運用ルール整備など多くの課題を伴います。そのため「どこから導入を進めればよいか分からない」「社内に専門人材がいない」と悩む企業も少なくありません。

そんなときは、生成AI領域に知見を持つプロ人材へ相談することも有効です。「フリーコンサルタント.jp」では、生成AI活用に関する知識や実務経験を持つコンサルタント人材を紹介しています。ガイドライン策定支援だけでなく、AI導入戦略、業務フロー設計、社内定着支援、セキュリティ対策など、企業ごとの課題に合わせたサポートも提供できるのでご活用ください。

また、業界や業務内容に応じて必要な知見は異なるため、自社課題に近い経験を持つ人材へ相談しやすい点も特徴です。

「フリーコンサルタント.jp」のAI導入事例

生成AIの導入を成功させるためには、ツールを導入するだけでなく、業務への組み込み方や運用体制まで含めて設計することが重要です。近年は、外部の専門人材を活用しながら導入を進める企業も増えています。

以下では「フリーコンサルタント.jp」を通じたAI導入事例について紹介するのでご参考ください。

• 大手ECプラットフォーマー
• 大手通信キャリア会社

大手ECプラットフォーマー

大手ECプラットフォーマーでは、海外拠点との連携強化や情報管理レベル向上に向けて、情報セキュリティ体制の見直しが課題となっていました。なかでも、情報・データの機密度に応じたセキュリティ対策基準が整理されておらず、各システムの設計・運用において統一されたルールが存在していないことに強い危機感を抱いていました。

「フリーコンサルタント.jp」は、グローバル基準のセキュリティポリシー策定経験を持つプロ人材をアサインしています。その結果、グローバル基準に準拠したセキュリティポリシーを自社環境へ反映できるようになり、社内の情報セキュリティレベル向上を実現させました。

大手通信キャリア会社

大手通信キャリアでは、海外取引やグローバル展開の拡大に伴い、国際基準に沿った個人情報保護・情報セキュリティ体制の整備が急務となっていました。特に課題となっていたのが、情報・データの機密度に応じたセキュリティ対策基準の未整備です。しかし、当時の社内ではグローバルレベルのセキュリティ体制構築を経験した人材や、英語で実務対応できる人材が不足している状況にありました。

そこで、フリーコンサルタント.jpでは、国際基準のセキュリティ知見に加え、英語での業務遂行能力を持つ人材をアサインし、社内公用語である英語を用いてプロジェクトを推進しています。

まとめ

生成AIは業務効率化や生産性向上を大きく後押しする一方で、情報漏洩や著作権侵害、ハルシネーションなど、さまざまなリスクも伴います。

安心して活用を進めるためには、自社に合った生成AIガイドラインを整備し、運用ルールを明確化することが重要です。生成AIガイドラインの作成は以下を参考にしましょう。

1. AIをどこに使用するのか把握する
2. ガイドラインに必要な項目を洗い出す
3. 外部のテンプレートをもとにガイドラインの骨子を固める
4. ガイドラインの中身を作成する
5. 運用・改善を行う

ひな形を参考にしつつも、自社に必要だと判断した項目を選定して作成することで、業務に即したガイドラインを作ることができます。

なお、抽象的な表現は、従業員の迷いや誤判断に繋がりかねません。できるだけ具体的な表現を行い、社員全体に伝わるような表現を使用することでトラブルを未然に防げます。

「フリーコンサルタント.jp」では、生成AI活用、情報セキュリティ、業務改善に知見を持つプロ人材の提案が可能です。