【生成AI社内ガイドラインの作り方】入力禁止・機密区分・承認フローをテンプレで解説

生成AIを導入したのに「使い方がバラバラ」「怖くて社外には出せない」「結局PoCで止まった」――その原因の多くは、ツール性能ではなく社内ガイドライン（運用の設計）が未整備なことです。

本記事では、生成AIを禁止せずに安全運用するために必要な「入力禁止」「機密区分」「承認フロー」を、すぐ社内展開できるテンプレ前提で分かりやすく解説します。読み終える頃には、現場が迷わず使えて、情シス・法務・監査にも説明できる“運用の型”が手に入ります。

生成AIガバナンス設計が必要な理由（「使うな」ではなく「安全に使える」状態を作る）

生成AIの導入で最初に起きがちなのは、「一部の人が便利に使い始める→いつの間にか社内に広がる→事故る or 止まる」という流れです。 ここで必要なのは、現場の手を止める“禁止”ではなく、安全に使い続けられる状態（ルール・体制・運用）を先に作ることです。

現場利用が先行すると起きる典型トラブル（情報漏えい／誤回答／責任所在の不明確化）

現場が先に動くのは自然です。便利だからです。問題は、統制がない状態で使われると「事故」か「停止」につながることです。 よくあるトラブルは次の3つです。

• 情報漏えい（入力してはいけない情報を入れる）
  顧客名・取引情報・個人情報・未公開情報などを、気づかないうちにプロンプトに混ぜてしまうケースです。
  「コピペして要約」「メール返信を作って」などの作業ほど起きやすいです。
• 誤回答（それっぽい嘘／根拠のない断定）
  生成AIは“正しそうな文章”を作るのが得意です。逆に言えば、誤りが混ざっても見抜きにくい。
  特に、法務・契約・人事・経理・品質・安全などは、1回の誤りが大きな損失になります。
• 責任所在の不明確化（誰が最終判断するのか）
  「AIが作ったから」「AIに聞いたから」で意思決定が曖昧になると、ミスが起きた時に原因追跡ができません。
  結果として「怖いから使うのをやめよう」となり、現場が萎縮します。

これらは「AIが悪い」のではなく、“使い方が設計されていない”ことが原因です。 だからガバナンスは、導入初期ほど価値があります。

ガバナンスの目的は「禁止」ではなく、リスクを管理して価値創出を加速すること

ガバナンスという言葉が出ると、「制限」「監視」「面倒」という印象を持たれがちです。 ですが本質は逆で、現場が安心して使える“土台”を作り、活用を加速させることです。

たとえば、次のような状態が作れると、現場は止まりません。

• 入力して良い情報／ダメな情報が一目でわかる（迷わない）
• 用途別の推奨パターンがある（要約、議事録、メール、企画たたき台など）
• 最終判断は人が行う（どこまでをAIに任せて良いか線引きがある）
• 困った時の相談先がある（情シス・推進室・ガイド窓口）

この状態が作れると、現場は「使っていいのか？」ではなく、「どう使うと成果が出るか？」に思考を使えます。 つまり、ガバナンスはブレーキではなく、アクセルを踏むための装置です。

ガバナンスが弱い会社ほどPoCが本番化しない（運用設計が空白のまま）

PoC（試行）が止まる企業の多くは、技術面よりも運用設計が空白です。 よくあるのが次のパターンです。

• PoCの成果は出た（時間短縮、品質向上など）
• でも本番で使うための条件（権限、監査、データ、責任分界）が決まっていない
• その結果、情シス・法務・監査で止まる
• 「また検討」「別プロジェクトへ」になり、現場は興味を失う

ここで重要なのは、PoCの評価項目に「運用できるか」を入れておくことです。 たとえば以下をPoCの時点で確認できると、本番化が現実的になります。

• どの部署がオーナーで、誰が承認し、誰が運用するか
• ログ（証跡）が残るか／誤りが起きた時に追跡できるか
• 入力データの扱い（機密区分、保存、共有、学習利用の可否）
• 禁止事項と例外申請（現場が止まらない設計になっているか）

結論として、生成AI導入を成功させる会社は、PoCの前後でやることが明確です。
「技術検証」だけでなく「運用に耐える設計」まで含めてPoCの範囲に入れる。これが差になります。

生成AIガバナンス設計の全体像（決めるべき論点チェックリスト）

生成AIのガバナンス設計でつまずく原因はシンプルで、「何を決めれば“運用できる状態”になるのかが整理されていない」ことです。 ツール導入やPoCの前に、最低限ここだけは決めておくべき論点を、5つのブロックに分けて整理します。

この章は、社内で合意形成するときのチェックリストとして使えます。 「決めていない項目＝将来止まる項目」と考えてください。

適用範囲：対象業務／対象ユーザー／対象ツール（社内・外部・個人利用の線引き）

最初に決めるべきは「どこまでをガバナンス対象にするか」です。 ここが曖昧だと、現場は“黙って個人アカウントで使う（シャドーAI）”方向に流れます。

• 対象業務：どの業務はOKで、どの業務はNGか
  例）議事録要約・文章校正・企画のたたき台はOK／契約条文の確定・法的判断・最終見積の提示は要注意
• 対象ユーザー：誰が使えるか（職種・役職・部門）
  例）全社員OK／特定部門のみ／社外秘を扱う部署は追加制約あり
• 対象ツール：利用を許可するツール／禁止するツール
  例）社内契約済みAIのみ利用可／個人契約のAIツールは禁止／拡張機能・プラグインの扱い
• 社内・外部・個人利用の線引き
  例）社内端末での利用はOK／BYODは条件付き／顧客との共同作業で使う場合の条件（契約・同意）

ポイントは、「現場が迷わない線引き」です。 禁止を増やすほどシャドー化するので、“許可する範囲を明確にする”発想が重要です。

データとセキュリティ：入力禁止情報／機密区分／保存と共有／学習利用の可否

生成AIのリスクは「出力」より入力で発生します。 だからガバナンスは、まず入力制御から固めるのが合理的です。

• 入力禁止情報：絶対に入れてはいけない情報の定義
  例）個人情報、顧客名、契約内容、未公開業績、認証情報（ID/パスワード/トークン）、ソースコード、機微な障害情報
• 機密区分（情報分類）：社内情報をレベル分けし、AI利用可否を紐づける
  例）公開OK／社内限定／部門限定／秘・極秘（AI入力不可）など
• 保存と共有：プロンプト・出力・添付ファイルをどこに残して良いか
  例）AIのチャット履歴保存の可否／出力を社内ドキュメントへ転記して良いか／共有先（社内限定・社外禁止）
• 学習利用の可否：入力データがモデル学習に使われる可能性への方針
  例）学習に利用されない設定のみ許可／契約上の取り扱いを明記／外部サービス利用時の規約確認フロー

ここが曖昧だと、最終的に情シス・監査で止まります。 「入力して良い情報の例」と「入力禁止の例」をセットで提示すると、現場が一気に理解します。

品質と責任：人の最終判断（Human-in-the-loop）／誤回答時の責任分界／エスカレーション

生成AIは“最終判断”に使うものではなく、作業を短縮し、意思決定の材料を増やす道具です。 だから品質面は、誰が・どこで・何を確認するかを決めれば運用できます。

• Human-in-the-loop（人の最終判断）：AI出力の承認者を明確化
  例）社外に出す文書は必ず人がレビュー／数値・根拠を含む出力は一次情報で照合
• 誤回答時の責任分界：事故が起きた時に「誰のプロセスで止めるか」を定義
  例）利用者の確認責任／承認者の判断責任／管理者の運用責任（設定・ログ）を分ける
• エスカレーション：迷った時の相談経路と、重大インシデント時の連絡ルート
  例）通常問い合わせ窓口／情報漏えい疑いは即セキュリティ窓口／対外影響があれば広報・法務へ

大事なのは、「AIのせい」にしない構造です。 AIが出したものを採用するかどうかは人が決める、という前提を制度に落とすと、現場は安心して使えます。

権限と統制：ロール設計（利用者・承認者・管理者）／アクセス管理／監査ログ（証跡）

本番運用で必ず問われるのが「誰が何をできるのか」「後から追えるのか」です。 ここを決めておかないと、導入は進みません。

• ロール設計：最低でも3役（利用者・承認者・管理者）を定義
  例）利用者＝日常利用／承認者＝社外文書レビュー／管理者＝アカウント・権限・ログ管理
• アクセス管理：誰がどの機能を使えるか（機能制限・データ接続制限）
  例）機密部署はファイル添付禁止／外部連携（コネクタ）を管理者のみ許可
• 監査ログ（証跡）：何を、いつ、誰が、どう使ったかを追える状態
  例）利用履歴・設定変更履歴・共有履歴の保全／ログの保管期間／監査時の提示方法

ここは“理想”ではなく実装可能性で決める必要があります。 ログが取れないツールは、重要業務には使えないという結論になりやすいので、ツール選定にも直結します。

継続運用：KPI・効果測定／教育・リテラシー／ルール更新（バージョン管理）

ガバナンスは作って終わりではなく、運用しないと形骸化します。 特に生成AIは変化が速いので、更新できる仕組みが必須です。

• KPI・効果測定：ガバナンス自体の成果指標を持つ
  例）利用率、活用業務数、削減時間、品質指標（差し戻し率）、インシデント件数、問い合わせ件数
• 教育・リテラシー：利用者が“最低限守るべきこと”を短時間で理解できる形にする
  例）30分の必須研修／禁止事項の具体例／よくあるミス集／プロンプト例（安全な書き方）
• ルール更新（バージョン管理）：いつ誰が改定し、周知し、旧版を廃止するか
  例）四半期ごとの見直し／重大インシデント後の臨時改定／改定履歴の管理／周知の必須化

運用が回る会社は、例外を認めつつ制御しています。 つまり、「例外申請 → 判断 → 記録 → 改定」のループを持っています。 この仕組みがあると、現場のスピードを落とさず、統制も効きます。

ここまでの5ブロックを埋めるだけで、生成AI導入は「検討」から運用に移れます。 次章では、これを短期間で形にするための具体プロセス（90日設計）に落としていきます。

すぐ使える「ガバナンス設計」の進め方（90日で形にする実務プロセス）

「ガバナンスが大事なのは分かった。でも時間がない」——ほとんどの企業がここで止まります。 なのでこの章では、90日で“使える状態”まで持っていくための、現実的な進め方を提示します。

ポイントは、完璧を狙わないことです。最初から全部を網羅しようとすると、合意形成で溶けます。 最初は「最低限の安全運用」→「段階的に拡張」の順で進めます。

ステップ1：現状把握（シャドーAIの実態、ユースケース棚卸し、リスク洗い出し）

最初にやるべきは「現場はすでに使っている」という前提に立って、実態を掴むことです。 ここを飛ばすと、ガバナンスは“机上の空論”になります。

• シャドーAIの実態把握
  例）個人アカウントの生成AI、ブラウザ拡張、無料ツール、個人スマホ利用など。
  ここは“取り締まり”ではなく、現状を正確に知るためにやります。
• ユースケース棚卸し（現場が何に使っているか）
  例）要約、議事録、メール返信、提案書のたたき台、FAQ、コード補助、翻訳など。
  「便利だった」だけで終わらず、頻度・効果・リスクをセットで記録します。
• リスク洗い出し（入力・出力・共有の3点）
  入力：機密・個人情報が混ざるか？
  出力：誤回答が致命傷になり得るか？
  共有：社外に出る可能性があるか？

成果物はシンプルでOKです。「ユースケース一覧（業務×用途×リスク×優先度）」が1枚できれば次に進めます。

ステップ2：体制設計（RACIで役割分担、承認フロー、例外申請の設計）

ここがガバナンスの心臓部です。 理由は簡単で、ルールは“誰が守らせるか”が決まらないと運用できないからです。

• RACIで役割分担を決める
  R（実行責任）：利用者・各部門の推進担当
  A（最終責任）：AI推進室/DX推進責任者など
  C（相談先）：情シス、法務、監査、セキュリティ、個人情報保護
  I（共有先）：全社員、管理職、関連部門
• 承認フローを決める（社外に出るものは要注意）
  例）社外メール・提案書・契約関連は必ず人がレビュー。
  「どの種類の成果物は誰が承認するか」を明文化します。
• 例外申請の設計（ここが無いと現場が止まる）
  例）どうしても機密情報を扱う必要がある／外部連携を使いたい等のケース。
  例外を禁止すると、現場はシャドーAIで勝手にやるだけです。
  申請→審査→期限付き許可→ログ保全の形にします。

このステップのゴールは、「誰が決めるのか」「迷ったらどこに持っていくのか」が全員わかる状態です。

ステップ3：ルール作成（社内ガイドライン／入力禁止基準／プロンプト利用規程）

ルール作りでやりがちな失敗は、「長文で難しく書く」ことです。 現場が読むのは1回だけ。実際に守られるのは、短く具体的なルールです。

• 社内ガイドライン（まず1〜2ページで）
  最低限入れるべきは「OK例」「NG例」「迷ったら相談先」。
  守らせるより、迷わせないことを優先します。
• 入力禁止基準（機密区分とセット）
  「個人情報は禁止」だけだと現場は判断できません。
  具体例（氏名、住所、会員番号、契約単価、障害ログ等）を必ず書きます。
• プロンプト利用規程（安全な書き方）
  例）匿名化してから要約する／固有名詞は伏せる／事実と推測を分けて出力させる／根拠を必ず要求する。
  ルールだけでなく、“正しい使い方の型”を配ります。

この段階で、ガイドラインは完成形を狙わないでください。 「最初に配って運用し、直す前提」が、最速で強いガバナンスになります。

ステップ4：運用開始（教育、問い合わせ窓口、監査ログ運用、改善サイクル）

ガバナンスは運用が9割です。 ルールを配って終わりの会社は、3か月後に形骸化します。

• 教育（最短で回す）
  例）30分の必須研修＋5分動画＋1枚チートシート。
  目的は理解ではなく、「これだけ守れば事故らない」を浸透させること。
• 問い合わせ窓口（“迷ったらここ”を一本化）
  Teams/Slack/フォームなどで良いので、窓口を作り、Q&Aを蓄積します。
  Q&Aはそのまま社内FAQになり、教育コストが下がります。
• 監査ログ運用（証跡が残る状態を習慣化）
  誰が、いつ、何をしたか。追えるかどうかが本番の最低条件です。
  「ログを見る」のではなく、“見られる状態を維持する”ことが目的です。
• 改善サイクル（四半期で回す）
  例）利用率、問い合わせ、インシデント、例外申請件数を見て、ルールを更新。
  生成AIは変化が速いので、定期改定の型が必要です。

このステップまで来たら、ガバナンスは完成ではなく“稼働”しています。 ここから先は、対象業務や権限を段階的に広げていけば良いです。

よくある失敗と回避策（“厳しすぎて使われない”“緩すぎて事故る”の両極を避ける）

最後に、現場で本当に多い失敗を、両極のパターンで整理します。

• 失敗1：厳しすぎて使われない
  例）入力禁止が広すぎる／承認フローが重すぎる／対象ツールが少なすぎる。
  結果：現場は「面倒だから個人で使う」に流れ、統制外の利用が増える。
  回避策：低リスク用途（要約・校正・社内文書）から許可し、例外申請ルートを用意する。
• 失敗2：緩すぎて事故る
  例）入力禁止が曖昧／ログが残らない／最終判断の責任が曖昧。
  結果：一度事故が起きると「全面禁止」に振れ、推進が止まる。
  回避策：入力制御・責任分界・ログだけは最初から固める。
• 失敗3：ルールが長文で読まれない
  結果：守られず、現場ごとに運用がバラバラになる。
  回避策：1枚チートシート＋OK/NG例を中心にして、詳細は別紙に逃がす。
• 失敗4：担当部署が孤立する
  結果：「現場 vs 情シス」「推進 vs 監査」になり、合意形成が破綻する。
  回避策：RACIでC（相談先）を最初から巻き込み、判断基準を共通化する。
• 失敗5：効果測定がなく、経営が飽きる
  結果：予算が止まり、取り組みが自然消滅する。
  回避策：削減時間・品質指標・利用率の3点だけでも数字で追う。

まとめると、90日でやるべきことは明確です。
現状把握 → 体制（RACI） → 最小ルール → 運用開始 → 改定ループ。
この順番を守るだけで、「検討止まり」から「定着」へ進められます。

【まとめ】生成AI社内ガイドラインの作り方｜入力禁止・機密区分・承認フローをテンプレで解説

生成AIの社内ガイドラインは、現場の活用を止めるためではなく、**安全に使い続けるための“迷わない基準”**を用意することが目的です。入力禁止情報と機密区分でリスクを抑え、承認フローで責任を明確化すれば、PoC止まりを防ぎ本番運用に移れます。最初から完璧を狙わず、運用しながら更新していきましょう。

• 入力禁止情報を具体例つきで明文化する
• 機密区分と「AI利用可否」を紐づける
• 承認フローと責任分界（誰が最終判断か）を決める