部門ごとに増えたAI——まとめるもの、別に残すもの、終えるもの
道具が似ていること以外に、何を基準にまとめるか。
READALNETZ EDITORIAL
INSIGHT
AIで作れた。
その先を、誰が引き受けるのか。
開発、情報管理、運用、組織の判断。AIを会社の仕事へつなぐために、何を確かめるべきかを考えます。
EXPLORE BY PERSPECTIVE
3つの視点から考える
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会社の判断・責任・合意
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AIの賛成を、計画の裏づけにしない——経営判断の前提を確かめる
AIの賛成を、計画の前提を支える証拠と取り違えていないか。
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自分のアカウントで作ったAIツール、あなたがいなくても会社で管理できるか
作った本人が不在でも、会社は設定を変え、利用を止め、復旧できるか。
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顧客にAI利用をどう伝えるか——説明と人への切替を一緒に用意する
AIの範囲を伝えるだけでなく、人へ相談できるところまで用意できるか。
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社内のAI利用台帳を作る——用途・情報・責任者を更新できる記録へ
サービス名の一覧を、仕事と情報の変化を追える記録にするには何が必要か。
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AI生成コードを会社で使う前に——出所と利用条件を引き継ぐ
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誰も全体を引き受けない状態を、どう防ぐか。
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上司がAIで作った仕組み——言いにくい未確認を、共有と合意へ変える
危険を証明できなくても、観察した未確認をどう共有するか。
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AIの公平性をどう確かめるか——同じ処理でも、同じ影響とは限らない
同じ処理でも、条件によって誤りや不利益が偏っていないか。
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AIの結果に異議が出たら——人が判断し直せる窓口を作る
誤った事実の訂正と、判断をやり直す申し立てをどう受け渡すか。
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外注したAIシステム、何を見て受け取る？——発注者のための納品確認
動く画面だけでは、管理者の引継ぎや未確認条件までは受け取れません。発注者が納品時に確認する項目と、未解決事項の引継ぎ方をまとめます。
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外注先のAI利用、何を確かめる？——渡した情報と委託工程をつなぐ
委託先がAIを使う工程と、渡した情報の扱いをどう確認するか。
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AI契約のサービス条件と費用負担——「精度保証なし」の先に決めること
精度保証の有無以外に、何を提供され、どこから追加費用や対応が生じるか。
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規制業界のAI活用——業界名ではなく、用途から確認先を決める
業界名だけで可否を考えず、用途をどう分けて相談すればよいか。
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AIの案を会社の判断にする——採用理由と確認者を残す
AIの提案と会社が引き受けた判断をどう区別して記録するか。
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会社でAIを使いたい——誰に、何を聞いてから始めればいい？
会社でAIを使いたいとき、誰に何を伝え、どこまで確認してから始めるか。
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