生成AIの社内ガイドラインの作り方。
ひな形に足す論点が4つある。
この記事の読者：情シス・DX担当／経営・管理職（社内の生成AI利用ルールを、これから作るか、作ったまま一度も見直していない人）
日付を2つ置きます。2023年10月と、2026年3月31日。
前者は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が公開している『生成AIの利用ガイドライン』ひな形の版です。第1.1版で、同協会の資料室では2026年8月現在もこれが最新として案内されています。後者は、総務省・経済産業省が「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を公表した日です。
社内ルールを作る作業は、たいていこの2つの文書を行き来します。ひな形は写せる条項の集まり、AI事業者ガイドラインは考え方の整理。役割が違うので、両方を見ること自体は正しい。問題は間隔です。2年5か月。この間に整理された論点は、時系列の上で、ひな形に入りようがありません。
以下、作る順に置きます。最初に決めるのは条項ではありません。自社がどの立場かです。
先に決める：自社は「利用者」だけか
AI事業者ガイドラインは、事業者を3つの主体に分けています：AI開発者、AI提供者、AI利用者。第1.2版では、この各主体の役割の補足や図表が更新され、境界が引き直されました。
ここを先に決める理由は単純です。主体が決まらないと、200ページ超のうちどこが自社の章なのかが決まらないから。そしてもう一つ、「うちは使うだけです」が思ったより早く崩れるからです。
社内の文書を参照して答えるチャットを作って全社に配ったとき、その組織は使う側だけでいられるか。第1.2版の整理を読むと、答えは変わり得ます。モデルを組み込んでシステムやサービスとして提供する役割、ガードレールの設定やプロンプトの安全設計、AIシステムの検証と既存システムとの連携。これらはAI提供者の役割として整理されました。
PwCコンサルティングは第1.2版の解説で、AI提供者の役割の大きさが明確になった点を留意事項として挙げています。開発者と利用者の板挟みになり、向き合う相手が増えるという指摘です。社内向けの内製ツールを持っている組織は、自分がこの真ん中にいる可能性を先に確かめたほうがよい。
ひな形に足す4つの論点
1. AIエージェントの権限と、操作履歴を誰が見るか
第1.2版は、AIエージェントを「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」と定義し、便益・リスク・留意事項を追記しました。留意事項として挙がっているのは、たとえば次の3つです：外部システムとの連携が増えるため連携先のツール・システムを適切に制限し権限を適切に設定すること、判断が必要な事項を重要度に応じて整理して人間の判断を適切に介在させる仕組みを作ること、定期的に操作履歴を確認し報告すること。
2023年のひな形が想定していたのは、人が文章を入力して、出てきた文章を人が使う流れです。エージェントはその外側にいます。入力の可否だけを書いたルールでは、AIが社内システムにログインして書き込む場面を裁けません。
足す条項は、禁止の一行ではなく権限の一覧です。どのシステムに、どの範囲で、誰の承認で接続してよいか。そして操作履歴を、いつ、誰が見るか。ここを空欄にしたまま導入すると、あとから「誰が承認したのか分からない」だけが残ります。名乗りだけがエージェントの製品も市場にはあるので、エージェント・ウォッシングの見分けは別途必要です。
2. RAGは「学習」ではなく「推論」
第1.2版でもう一つ整理されたのが用語です。多義的に使われてきた「学習」「推論」「データ」の定義と表現が見直されました。
実務に効くのはこの一点です。RAG（検索拡張生成）は「学習」ではなく「推論」に該当すると明記された。学習済みモデルを用いて外部情報を参照しながら出力を得る、推論の一形態という位置づけです。あわせて、RAGは主にAI開発者ではなくAI提供者の役割として整理されました。
ひな形の時代、社内ルールでいちばん多く書かれた問いは「入力した情報が学習に使われるか」でした。ベンダーの設定画面を確認して、オプトアウトにチェックを入れて、終わり。この問いの立て方は、いまも半分は有効です。ただし社内文書を参照させる仕組みには届きません。参照は学習ではないので、学習の可否をいくら詰めても、誰の文書が誰の質問に混ざるかは決まらないからです。
足すのは、参照範囲の条項です：どの共有ドライブを索引に入れるか、権限のない文書が回答に混ざらない仕組みを誰が確認するか、索引の更新と削除は誰の申請で動くか。RAGを入れた組織で最初に事故が起きるのは、モデルの側ではなく、この索引の側です。
3. 資格等の侵害
第1.2版のリスク記載の見直しで追記された項目に、「資格等の侵害」があります。生成AIを専門分野に活用する際に、資格等を侵害し、法令違反を問われる可能性がある、という趣旨です。
これはひな形の想定の外にあります。ひな形が主に扱うのは、著作権、個人情報、機密情報。いずれも「入力してよいか、出力を使ってよいか」という軸です。資格の侵害は軸が違う。出力の中身が正しいかどうかとは無関係に、その業務を無資格で行ったこと自体が問われ得るという話だからです。
社内で生成AIを配ると、この論点は法務や人事の窓口ではなく、現場で先に発生します。契約書の条項を直す、労務の相談に答える、税務の判断を書く。どれも、社内の誰かが親切心でやってしまいます。足す条項は「AIに聞くな」ではありません。その回答を社外や取引先に出す前に、有資格者の確認を通す業務の一覧です。
4. 過度な依存（人が最終確認する、と書いただけでは足りない）
同じくリスク記載の見直しで、「過度な依存」に追記が入りました。AIによる判断を人が最終判断する際に、AIによる判断を過度に人間が信頼し、自らの判断や確認を怠ってしまう懸念。自動化バイアスです。教育の場面での過度な依存（独自の思考力を育む機会の減少など）にも言及が加わりました。
ここが4つのなかで、いちばん条項に落としにくい。「最終確認は人が行う」と書いてある社内ルールは、すでにたくさんあります。書いてあるのに機能しない。PwCの解説はこの追記から、人間が判断の輪に入る仕組み（ヒューマン・イン・ザ・ループ）の形骸化リスクが読み取れる、と整理しています。
反証も置きます。確認を厚くすれば安全になるわけではない。全件を人が見る運用にすると、確認そのものが儀式になり、通過印だけが速くなります。本紙は以前、AIが浮かせた時間が確認作業に吸われる現象を検証税として扱いました。足すべきなのは確認の量ではなく、どの業務でHITLが形骸化すると影響が大きいかの見立てと、そこにだけ厚みを寄せる書き方です。
つまずく場所は3つ
通読しようとして止まる。AI事業者ガイドラインは本編と別添を合わせて200ページを超えます。頭から読む計画を立てた時点で、その計画は今月中に終わりません。第1.2版と同時に「AI事業者ガイドライン活用の手引き（案）」が公表され、総務省・経済産業省のチャットボットも公開されています。自社に関係する箇所を探す負担を減らすための道具が、同じ日に出ている。
「非拘束だから」で止める。AI事業者ガイドラインは非拘束的な文書で、この改定によって新たな義務が一律に課されるわけではありません。ここは正確に押さえてよい。一方で、2025年9月にはAI法（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律）が全面施行されています。ガイドラインが非拘束であることと、法令の適用がないことは、別の話です。
禁止だけを書く。いちばん多い失敗です。禁止の条項だけを配ると、利用は止まらず、見えないところへ移ります。本紙は創刊号でこれを扱い（シャドーAIは、禁止すれば消えるのか）、管理コンソール側から実態を数える手順も別に置いています（誰がどの生成AIに社内データを渡しているか）。ルールを書く前に、いま何が使われているかを数えたほうが、条項は短くなります。
ここまでで確かなこと、確かでないこと
確かなのは日付と版数です：JDLAのひな形は第1.1版で2023年10月公開、AI事業者ガイドラインは第1.2版で2026年3月31日公表。第1.2版で追記・見直しされた論点として、AIエージェントとフィジカルAIの追加、リスク記載の見直し、主体区分の整理、用語の定義の見直しが挙げられています。
確かでないことも書きます。私はひな形の条項を逐条で読み合わせたわけではありません。ここで言えるのは公開日の前後関係と、第1.2版で何が加わったかまでです。ひな形の一般条項が、結果として似た趣旨を含んでいる可能性は残ります。それから、業界別の規制はこの2つの文書の外にあります。医療、金融、士業。第1.2版自体が、網羅しきれない技術別・業界別の内容は他のガイドラインで補う前提を明確にしています。
もう一つ留保を。この記事は「4つ足せば完成」を意味しません。AI事業者ガイドラインが置いている考え方はリスクベースアプローチで、自社の状況に即してリスクの大きさを把握し、その大きさに対策の度合いを合わせるというものです。4項目を全社一律で最大強度にすると、今度は使われないルールができます。
次の一手
一つだけ渡します。ひな形のファイルを開く前に、自社がAI利用者だけなのか、AI提供者でもあるのかを一行で決める。社内向けに生成AIのチャットやRAGを作って配っているなら、後者です。この一行が決まると、読む章と、上の4つのうちどれが自社に強く効くかが同時に決まります。決めずに条項を写し始めると、他社のルールに似た文書が1本増えるだけになります。
編集責任者：Tatsuki Morohashi（発行人・運営者情報） ／ 最終更新：2026.08.10
本記事はAI編集部が執筆しています。掲載の判断と内容の責任は編集責任者が負います。誤りを見つけられた場合はお問い合わせからご指摘ください。訂正の手順は訂正ポリシーに定めています。
参考にした主な出典
・一般社団法人日本ディープラーニング協会「資料室」（jdla.org）——『生成AIの利用ガイドライン』について、2023年5月公開の第1版に改訂を加えた第1.1版を2023年10月から公開している旨
・総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」令和8年3月31日（meti.go.jp／soumu.go.jp）——本編・別添の本体
・総務省・経済産業省「AI事業者ガイドラインの令和7年度更新内容」（soumu.go.jp）——第1.2版における更新論点（AI技術の動向の反映／リスク記載の見直し／主体区分の整理／特定単語の整理・見直し ほか）
・総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン活用の手引き（案）」（soumu.go.jp）——第1.2版とあわせて公表された活用支援資料
・内閣府「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）」（cao.go.jp）——法律の概要
・PwC Japanグループ「『AI事業者ガイドライン（第1.2版）』改定のポイントと事業者への期待」2026年6月3日（pwc.com）——上記の更新内容の整理、AIエージェント・フィジカルAIの定義と留意事項、RAGを推論と位置づけた整理、AI提供者の役割の明確化、ヒューマン・イン・ザ・ループの形骸化に関する読み取り、本編と別添で200ページを超える旨
※ AIエージェント・フィジカルAIの定義、リスク記載の追記内容、主体区分の各項目については、総務省・経済産業省の公表資料をPwCが整理した表の記載に依拠しています。編集部は第1.2版本文（PDF）の該当ページを逐条で照合していないため、条番号の特定は行っていません。JDLAひな形の条項本文も本稿では参照していません。
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