AIガバナンス支援｜生成AI・AIエージェントの利用ルール・管理体制を整備

生成AIやAIエージェントの利用が個人の試行から部門利用、全社利用へ広がると、「AIを使ってよいか」というルールだけでは管理が難しくなります。

企業として、どのAIを、誰が、どの業務で、どの情報を使って利用できるのか。新しいAIサービスをどのように評価するのか。AIエージェントが社内データや既存システムを利用する場合、どのような管理が必要なのか。こうした方針と運用を継続的に整備することがAIガバナンスの重要な役割です。

GBSでは、AI利用を一律に禁止するのではなく、現場の業務ニーズと企業として守るべき情報・システムを整理し、利用可能なAI環境、情報分類、アクセス権、利用ルール、教育、ログ、運用体制などを組み合わせた、実務で運用できるAIガバナンスの整備を支援します。

このようなお悩みはありませんか

AIガバナンスは、企業としてAIを使い続けるための仕組みです

AIガバナンスというと、利用禁止、監視、規程作成といった「制限」の側面が注目されがちです。

しかし、AIの業務利用が広がる中では、「使ってはいけないAI」を決めるだけでなく、「どの業務なら、どのAIを、どの情報で使えるのか」を明確にすることが重要です。

ルールだけを作るのではなく、社員が実際の業務で判断でき、企業側も継続して管理できる状態を目指します。

まず、社内でAIがどう使われているかを把握する

ガバナンスを設計する前に重要なのが、現在のAI利用実態を把握することです。

実態を確認せずにルールだけを作ると、現場の業務と合わず、守ることが難しいガイドラインになったり、会社が把握しない利用が残ったりする可能性があります。

現場へのヒアリングやアンケート、契約・アカウント状況の確認などを通じて、「どのAIが使われているか」だけでなく、「なぜそのAIが必要なのか」まで確認します。

業務と情報の重要度から、AIの利用範囲を決める

AI利用ルールをすべての業務・情報に同じ形で適用すると、必要以上に厳しいルールになったり、逆に重要な情報に十分な制限を設けられなかったりする場合があります。

そのため、業務への影響度と扱う情報の重要度を整理し、それぞれに適したAI利用環境を考えます。

例えば、公開情報は一般的な法人向けAI環境で利用可能とし、機密性の高い情報については利用環境やアクセス権を限定するなど、情報とAI環境を組み合わせて利用基準を設計します。

利用可能なAIを、企業として整理する

生成AI、推論モデル、コード生成AI、画像・映像AIなど、利用できるAIは急速に増えています。

すべての業務を一つのAIへ固定すれば管理は単純になりますが、用途によって求められる性能、セキュリティ、コスト、実行環境は異なります。

重要なのは、「全社員が同じAIだけを使う」か「各自が好きなAIを使う」かの二択ではありません。企業として管理可能なAIの選択肢を用意し、業務や情報の性質に応じて利用できる状態を目指します。

BYOAI・シャドーAIも、AIガバナンスの中で整理する

個人契約・個人アカウントのAIを業務へ持ち込むBYOAIや、企業が承認・把握していないAIサービスが業務で利用されるシャドーAIは、AIガバナンスを考えるうえで重要なテーマです。

ただし、対策を「未承認AIを発見して禁止すること」だけにすると、現場がAIを必要としている理由が解決されないまま残る可能性があります。

GBSでは、どの業務でAIが必要とされているのかを確認し、必要なAI活用については法人管理環境、社内共通AI、業務別AIエージェントなど、企業として管理可能な正式ルートへ移行できるよう整理します。

利用ルールと同時に、「使える正式な環境」を用意する

「この情報は入力禁止」「このAIは利用禁止」というルールだけでは、社員が抱えている業務課題は解決できません。

AIガバナンスを機能させるには、禁止事項と同時に、「この業務ならこのAIを利用できる」「この情報はこの環境なら扱える」といった正式な利用ルートを明確にする必要があります。

すべての業務を一つの環境へ集約するのではなく、情報の重要度、利用目的、既存システム、必要な性能などに応じて複数の環境を使い分けることも検討します。

社員が判断できるAI利用ルールにする

AI利用ガイドラインが長く複雑になると、社員が日々の業務で「この使い方は問題ないか」を判断しにくくなります。

ガバナンスを実際に機能させるためには、利用者が迷ったときに判断できるルールと運用が必要です。

規程だけでなく、簡易な判断表、利用例、FAQなどを組み合わせ、社員が実務の中で使えるガイドラインにします。

AIサービスを追加・変更するための評価ルールを決める

AI分野では、新しいモデルやサービスが継続的に登場します。

そのたびに個別判断を繰り返すのではなく、「企業としてAIを採用するときに何を確認するか」をあらかじめ整理しておくことが重要です。

評価基準を共通化することで、AI技術の変化に対応しながら、企業として一定の判断基準を維持しやすくなります。

AIとの対話や業務ノウハウを、企業の資産へつなげる

生成AIを業務で繰り返し利用すると、効果的な指示方法、業務上の判断基準、情報整理の方法などが個人ごとに蓄積していきます。

こうした知識のすべてを管理対象にする必要はありませんが、企業として再利用する価値があるものについては、個人の使い方だけに依存させず、社内ナレッジやAIエージェントへ移行することを検討します。

個人のAI活用を企業全体の業務改善へつなげることで、AI利用を一時的な生産性向上で終わらせないことを目指します。

AIエージェントの利用拡大もガバナンスの対象にする

AI活用がチャットや文章生成からAIエージェントへ広がると、管理対象も変わります。

AIエージェントは、社内情報の参照だけでなく、既存システムへ接続し、登録、更新、通知などの処理を実行する場合があります。

個別に作られたAIエージェントを増やすだけでなく、企業として把握・管理しながら展開できる仕組みを整えることが重要です。

AIエージェントそのものの対象業務の選定、AIと人の役割、業務の完了条件、プロンプト、PoCから本番運用までの設計については、AIエージェント導入・業務自動化支援ページで詳しくご紹介しています。

AIガバナンスとAIハーネスは、方針と実行制御の関係にある

AIガバナンスとAIハーネスは密接に関係しますが、役割は異なります。

例えば、「設計情報は許可されたAI環境からのみ利用する」「正式データの更新には人の承認が必要」といった方針をガバナンスで決め、その条件を認証、権限、承認処理などのシステム制御として実装します。

また、AIエージェントからPLM、ERP、CRM、データベースなどの既存システムや社内データを利用する場合は、ガバナンス方針に加えて、MCP・API・データベース連携などの接続方式を整理する必要があります。既存システムをAIから利用できる形へつなぐ方法については、MCP・API・既存システム連携ページで詳しくご紹介しています。

ガイドラインだけでなく、教育と相談できる仕組みをつくる

AIガバナンスを定着させるには、規程を公開するだけでなく、社員がAIの特徴とリスクを理解し、自分の業務で判断できるようにする必要があります。

また、新しいAIを利用したい場合や、既存ルールでは判断できない場合に相談できる窓口や確認プロセスを用意することも重要です。

一度作ったガバナンスを、固定化しない

AIモデル、AIサービス、利用機能、契約条件は継続的に変化します。また、社内でAIを利用する業務も増えていきます。

そのため、AIガバナンスは一度規程を作って終了するのではなく、利用実態と技術変化に合わせて見直す必要があります。

AI活用を広げながら管理水準を維持できるよう、定期的な確認と更新を運用プロセスに組み込みます。

GBSのAIガバナンス支援の進め方

1．現在のAI利用状況を把握する

利用中のAIサービス、アカウント形態、利用部門、対象業務、入力情報などを整理します。

2．現場のAI利用ニーズを整理する

未承認利用を探すだけでなく、各部門がどの業務でAIを必要としているかを確認します。

3．対象業務と情報を分類する

扱う情報の重要度や、AI利用による業務への影響を整理します。

4．利用可能なAI環境を整理する

法人向けAIサービス、社内共通AI、業務別AIエージェント、専用環境などを比較し、業務・情報区分に応じた利用環境を検討します。

5．利用ルールと管理プロセスを設計する

利用可能なAI、入力情報、アカウント管理、新しいAIの申請、問題発生時の対応などを整理します。

6．企業管理外のAI利用への対応を整理する

業務上必要な利用は正式環境へ移行し、利用を認められないケースについては制限方法を整理します。

7．必要なシステム制御を整理する

認証、アクセス権、ログ、AIハーネスなど、ガバナンス方針をシステム面で支える仕組みを検討します。

8．教育・運用・継続的な見直しへつなげる

利用者教育を行い、AIサービスや業務の変化に合わせてルール・環境を継続的に更新します。

GBSがAIガバナンスで重視すること

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よくある質問

AIを管理するだけでなく、企業として活用を広げられる仕組みへ

AI利用が個人の試行から部門利用、AIエージェントによる業務実行へ広がるほど、企業として「何を認め、何を管理し、どのような環境を用意するか」を継続的に判断する必要があります。

GBSでは、現場のAI利用ニーズを把握し、業務・情報の分類、利用可能なAI環境、ルール、教育、アクセス権、ログ、AIハーネスなどを組み合わせることで、安全にAI活用を広げるためのガバナンスを整理します。