情報源を把握する
システム名、担当者、形式、更新頻度を一覧化します。各項目に必要な目的があるか、修正できる責任者がいるかを確認します。
機密性に配慮する
テスト環境と本番環境を分け、職務に応じて閲覧範囲を限定します。パスワードや個人記録を無防備なデモで利用しないでください。
不整合を検出する
重複、欠損、古い文書、矛盾する日付を点検します。複数の情報源が食い違う場合は、人に確認を求める手順を用意します。
継続的に管理する
修正、必要に応じた削除、権限の解除を手順化します。情報源や利用目的を追加する際には安全性を再評価します。
実務例：社内手順の検索に使う資料を整える
同じフォルダーに旧版と新版の業務手順があると、AI が古い説明を引用するおそれがあります。検索の仕組みを作る前に、どの資料を正式な情報源とするかを明確にします。
- 資料の責任者を定める：文書ごとに管理者、発効日、版数、閲覧可能な部門を記録します。更新済みの規程と期限切れの案内を同じ優先度で扱わないようにします。
- 閲覧権限を守る：担当者が通常閲覧できない文書は AI を介しても開示しない設計にします。試験段階では、可能な限り匿名化データや架空データを利用します。
- 更新と削除を管理する：誤りの報告先、古い資料の削除方法、権限を見直す頻度を決めます。個人情報は目的と保存期間を確認し、必要以上に蓄積しません。
すべてのガイド
企業のAIパイロットプロジェクトを計画する対象業務を限定し、データ、責任者、承認条件、評価指標を明確にする方法。AIエージェントの操作に対する人の承認操作の影響に応じた権限管理、確認画面、停止や取り消しの設計。AI出力の品質管理と監査記録正確性、例外処理、承認履歴を適切に評価し、改善につなげる方法。AI業務フロー向け企業データの準備情報源の整理、データ品質、必要最小限の利用、アクセス管理の考え方。
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