禁止だけのルールは守られない
生成AIの社内ルールで最も多い失敗は、禁止事項を並べただけで、何に使ってよいかが書かれていないことです。現場から見ると「使うなと言われている」のと同じで、業務で必要な人は個人のスマートフォンで一般向けのAIを使い始めます。そうなると、会社は何が入力されたかを把握できず、ルールを作る前より管理が難しくなります。
エクサウィザーズが2026年10月に公表した利用実態の調査では、上位10%の利用者がメッセージ量の約半分を占めていました。ルールがあいまいだと、使う人はますます使い、慎重な人は使わない、という偏りが広がります。ルールの目的は、使ってよい範囲をはっきりさせて、安心して使える人を増やすことです。
4本柱と10項目
製造業の生成AIルールは、次の4本柱で10項目に整理できます。
| # | 項目 | 製造業で書くべき内容の例 |
|---|---|---|
| 1 | 入力禁止情報 | 配合・工程条件など極秘区分の情報、顧客から預かった図面、個人情報、未発表の製品情報 |
| 2 | 条件付きで入力できる情報 | 社外秘の文書は法人契約のツールに限る、など区分とツールの組み合わせ |
| 3 | 他者の権利物の扱い | 他社のマニュアル、購入した規格書、顧客の仕様書を取り込む場合の確認 |
| 4 | 利用可能なツール | 会社が契約したサービスの一覧と、個人契約のサービスの扱い |
| 5 | アカウント管理 | 会社アカウントの利用、退職・異動時の扱い、協力会社への適用 |
| 6 | 出力の検証責任 | 出力を使った人が内容に責任を持つ。数値・規格値は原典で確認 |
| 7 | 使ってはいけない用途 | 品質判定の最終判断、安全に関わる設定値の決定、人事評価への単独使用 |
| 8 | 社外への表示 | 顧客に出す文書に生成AIを使った場合の扱い |
| 9 | ログと相談窓口 | 利用ログの保存、判断に迷ったときの問い合わせ先、事故時の報告 |
| 10 | 見直しの周期 | ツールや法令の変化に合わせて、半年〜1年ごとに見直す |
1〜3の入力の線引きは、営業秘密の管理と一体で考える必要があります。区分の付け方は営業秘密・ノウハウを守るAI活用で扱っています。
製造業で特に書いておくべき3つのこと
顧客から預かった情報
自動車部品や電子部品のメーカーは、顧客から図面や仕様書を預かっています。これらは自社の情報以上に慎重に扱う必要があり、顧客との秘密保持契約が生成AIへの入力を想定していないことも多いです。顧客の情報は原則として入力禁止とし、使う場合は契約を確認したうえで承認を得る、と明記します。
数値と規格値の検証
生成AIは、トルク値、公差、温度条件などの数値をもっともらしく間違えることがあります。作業手順書や検査基準を生成AIで下書きする場合、数値は必ず原典（図面、規格、検査規格書）と照合し、照合したことを記録する、という手順をルールに入れます。
品質・安全の最終判断に使わない
不良品の出荷判定、安全装置の設定、設備の運転条件の決定を、生成AIの出力だけで行わないことを明記します。これは生成AIの使い方の制限であって、外観検査AIのように評価と管理の仕組みを整えた専用のAIとは区別して書きます。
作成から定着までの手順
- 現状の把握：どの部門が、どのツールを、何に使っているかを簡単なアンケートで調べる。個人契約のツールの利用も正直に答えてもらう
- 草案の作成：情報システム、法務・知財、品質保証、現場の代表で10項目の草案を作る。AI事業者ガイドラインの「AI利用者」向けの事項も参照する
- 使ってよい例の作成：部門ごとに、使ってよい業務の例を3〜5個ずつ書く（議事録の要約、過去トラの検索、翻訳の下書き、など）
- 教育：ルールの説明と合わせて、入力してよい情報と悪い情報の具体例を示す研修を行う。研修の設計は全社員向けAIリテラシー研修を参照
- 見直し：相談窓口に寄せられた質問と、ログから見えた使われ方をもとに、半年後に見直す
よくある質問
生成AIの利用を全面禁止にしている企業はありますか
導入初期には全面禁止の企業もありましたが、現在は法人契約のツールを用意して範囲を決めて認める企業が多くなっています。全面禁止は個人のツールでの隠れた利用を生みやすく、管理の面でも不利です。
生成AIのルールとAI全体のガバナンスはどう分けますか
生成AIのルールは従業員一人ひとりの使い方を決めるもの、AIガバナンスは会社として導入するAIシステムの承認と管理を決めるもの、と分けると整理しやすくなります。後者は製造業のAIガバナンス体制で扱っています。
協力会社にも同じルールを適用すべきですか
自社の情報を扱う業務については、同じ入力可否の基準を契約や業務指示で示すのが望ましいです。協力会社が使うツールを指定するか、少なくとも自社の情報を入力してよい範囲を明示します。
この記事に出てくる用語
製造業の生成AI、どこまで任せられるか
文書検索、手順書の生成、品質報告のドラフト。人が承認する範囲と任せてよい範囲の線引き 全91本
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この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。
