ローカルAIを選ぶ前に——会社が引き受ける管理は何か
外へ送らない選択で、自社が新たに引き受ける管理は何か。
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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情報・権限・接続
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いつものブラウザを、そのままAIの操作環境にするな
AIにその画面を操作させると、どのアカウントで何まで実行できるか説明できるか。
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名前を消した資料、どこまで使える？——加工と識別の確認
名前以外の情報や元資料との組合せから、識別できないか。
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AIに渡す情報はどこまで必要か——残す理由と削除の担当を決める
回答に必要な情報だけを渡すには、何を残し何を外すか。
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国内保存という説明で、何が分かる？——AIの処理場所と再委託先を確かめる
国内保存という説明から、処理・保管・再委託のどこまで分かるか。
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取引先から預かった資料、会社のAIなら入力してよい？
道具の利用許可は、その資料を入力する許可にもなるか。
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社長の声でも、手続きへ戻る——AIなりすましに備える本人確認
失礼になりそうな場面でも、本人と依頼の権限をどう確認するか。
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ファイルを受け取るアプリ、保存と閲覧まで決めていますか？
受け取ったファイルを、誰がいつ見られ、どこまで残すか。
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「テストだから」で、顧客データをコピーしてはいけない
テストに必要なのは実際の顧客情報なのか、それとも入力の条件や形なのか。
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形式が正しい。それだけでAIの出力を確定処理につながない
正しい形式で返ったこと以外に、その値を業務へ使ってよい根拠はあるか。
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AIの接続先を増やす前に——接続先・権限・変更を管理する
つながること以外に、送り先・権限・変更をどう確かめるか。
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AI同士が同意した。それだけで、確認が済んだことにするな
複数のAIが同意したこと以外に、別の根拠で確かめた結果はあるか。
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データの行き先が分からない。そのまま顧客情報を入れるな
試作品に実データを入れる前に、その情報がどこへ渡り、どこに残るかを誰が確認したかを問い直します。
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ログインできた。それだけで、他の人の情報も守れたことにするな
ログインできたこと以外に、他の人の情報を見たり変えたりできないと確かめたか。
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エラーをAIへ相談する前に——ログに含まれる鍵と情報を確かめる
相談に必要な情報を残しながら、鍵や業務情報の流出をどう避けるか。
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AIに読ませた資料が、命令になるとき——導入前に知る指示注入
資料中の指示が、回答や操作のどこまで影響するか。
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下書きが役立った。そのまま送信・更新の権限をAIに渡してはいけない
回答がよかったことを、送信や更新まで任せる根拠にしていないか。
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社内検索ができた。それだけで、全社の文書をAIにつないではいけない
検索できる文書を増やす前に、その回答を誰へ見せてよいか確かめたか。
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会社が把握していないAI利用を、現場と一緒に見つける
禁止だけに頼らず、実際の仕事と情報をどう見つけて扱いを決めるか。
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会社の情報をAIに入れる前に——学習・保存・共有は何が違う？
学習・保存・共有をどう分け、会社情報を入力する前に何を聞けばよいか。
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入力欄だけでは決まらない——AIで作ったアプリの入力条件を確かめる
画面以外の入口でも、業務で受け付けてよい値だけを扱えるか。
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