生成AIを業務で使う社員が増えると、個人情報、顧客情報、契約情報、未公開情報を外部サービスへ入力するリスクが高まります。禁止だけではなく、安全に使うルールが必要です。
決めること
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 入力禁止情報 | 個人情報、機密、契約、認証情報 |
| 利用可能ツール | 会社許可ツール、個人アカウント禁止 |
| 承認 | 外部公開、顧客提出、コード利用 |
| ログ | 利用履歴、監査、教育 |
| 教育 | 具体例、NG例、相談窓口 |
FDE+ READY
AI/DXを始める前に、業務・データ・権限を整理しませんか?
補助金、法改正、OSS、AI利用ルールなど、導入前に止まりやすい論点を整理し、実装に進める状態を作ります。
FAQ
生成AIを全面禁止すべきですか?
全面禁止より、用途と情報区分を分けて安全に使えるルールを作る方が現実的です。
社員教育で何を伝えるべきですか?
入力禁止情報、許可ツール、出力内容の確認、著作権・個人情報、困った時の相談先を伝えます。
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商談前に整理すべきこと
情報漏洩対策・生成AI利用ルールガイドを検討する段階では、ツール名や開発方式を先に決めるより、現状の件数、処理時間、ミス・遅延の影響、既存システムとの接続範囲を整理する方が商談化しやすくなります。ここが曖昧なままだと、見積金額の比較ができず、PoCを行っても本番導入の判断に進みにくくなります。
| 確認項目 | 商談で確認する理由 |
|---|---|
| 月間件数・ピーク時件数 | 自動化、BPO、システム化の費用対効果を試算するため |
| 現在の処理時間・担当人数 | 削減できる工数と投資回収期間を見積もるため |
| ミス・漏れ・遅延の影響 | 優先度、SLA、承認フローの必要性を判断するため |
| 既存システム・Excel・SaaS | API連携、CSV連携、RPA、手動運用の切り分けを決めるため |
| 例外処理・承認条件 | 完全自動化ではなく、人が見るべき範囲を決めるため |
費用対効果を出しやすいケース
次のいずれかに当てはまる場合は、問い合わせ・相談から具体的な商談に進みやすい状態です。
-
毎月一定件数以上の処理があり、担当者の残業や確認作業が常態化している
-
Excel、メール、PDF、複数システムをまたいだ転記・確認が発生している
-
ミスや対応漏れが顧客対応、請求、在庫、監査、セキュリティに影響している
-
既存ツールだけでは限界があり、AI、RPA、BPO、システム連携を組み合わせて検討したい
-
社内稟議や予算申請のために、費用、期間、削減効果、リスクを整理する必要がある
相談すべきタイミング
「まだ要件が固まっていない」段階でも相談できます。むしろ、要件定義前に現状業務を棚卸しすると、不要な機能開発や過剰なツール導入を避けやすくなります。
| タイミング | 相談で整理できること |
|---|---|
| 情報収集段階 | 自社で対象にすべき業務、概算費用、進め方 |
| 稟議前 | 投資対効果、導入範囲、リスク、比較材料 |
| 見積取得前 | RFP、要件、委託範囲、ベンダー比較軸 |
| PoC前 | 検証データ、成功基準、KPI、本番化条件 |
| 既存施策の停滞時 | うまく進まない原因、運用設計、改善順序 |
GXOに相談できること
GXOでは、情報漏洩対策・生成AI利用ルールガイドに関する初回相談で、現状業務、既存システム、データ、運用体制を確認し、商談化に必要な判断材料を整理します。必要に応じて、AI-OCR、RPA、API連携、BPO、ダッシュボード、セキュリティ対策、補助金活用を組み合わせた現実的な進め方を提案します。
初回商談では、次のようなアウトプットを目指します。
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自動化・システム化すべき範囲と、手作業で残す範囲
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PoCで検証すべきデータ、件数、KPI
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概算費用、期間、運用体制の目安
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稟議・予算申請で説明しやすい投資対効果
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失敗しやすいポイントと、先に潰すべきリスク
生成AI利用ルールと情報漏洩対策を整理します
入力禁止情報、許可ツール、ログ、教育、承認フローを整理します。







