「生成AIの社内ルールを作ってほしい」と上から指示されたものの、何から手をつければいいか分からず手が止まっている——。そんな状態でこの記事にたどり着いた方は少なくないはずです。すでに営業部はChatGPT、Microsoft 365を使う部署はCopilot、文章整形にはClaude、というようにツールが部署ごとにバラバラに使われ始めているのに、ネットで調べると出てくるのは「ChatGPT社内ルールの作り方」ばかり。複数のツールをまとめて束ねる進め方が見つからない、という壁にぶつかっていないでしょうか。
生成AI社内ガイドラインの作成が難しいのは、決めるべき項目が多いからではありません。本当の難しさは「どのツールにも通用するルールを、誰の承認を取り、どの順番で作って全社に通すか」という組織的な進め方が見えないことにあります。法務やセキュリティの専任部署がない中堅・中小企業では、旗振り役が一人で全工程を設計しなければならず、なおさら手が止まります。
そこで本記事では、生成AI社内ガイドラインの作り方を「利用実態の把握→ルール設計→役員承認→全社展開→運用」という5ステップの行動プロセスとして整理します。特定のツールに依存せず、ChatGPT・Claude・Microsoft Copilotを1本のガイドラインで束ねる書き方と、競合記事がほとんど触れていない「稟議を通すまでの進め方」まで、実務手順として解説します。
読み終えたとき、明日の最初の一歩（利用実態調査の声かけ）から、半年後の運用・見直しまでの道筋が頭に入っている状態を目指します。AI利用規程のテンプレートをそのままコピーするのではなく、自社で判断するための軸を持って進められるよう、判断基準の提示に重点を置いて書いています。
社内で ChatGPT を使い始めるための実践ガイド――ルール策定・安全なプロンプト設計・部門展開テンプレート付き
この資料でわかること
ChatGPT・生成 AI の社内展開を担当しているが「何から始めれば良いか分からない」情シス・総務・DX 推進担当者に対し、ルール策定・安全な利用環境整備・部門展開のロードマップを一気通貫で提示し、「自社で着手できる」という確信と具体的なアクションプランを持ってもらうこと。
こんな方におすすめです
- 社内ChatGPTの利用ルールを策定したい方
- 情報漏洩リスクを回避しながらAIを展開したい方
- 部門別のプロンプト活用例を知りたい方
入力いただいたメールアドレスにPDFをお送りします。
生成AI社内ガイドラインの作り方——なぜ「ツール別ルール」では破綻するのか
最初に、本記事が「ツール別ルール」ではなく「1本のガイドラインで束ねる」方針を採る理由を説明します。ここを押さえておくと、以降の各ステップで何を判断すればよいかが一貫して見えてきます。
ChatGPT・Claude・Copilotが部署ごとに散在する典型パターン
多くの企業で、生成AIは「全社で導入を決めてから使い始める」のではなく「現場が先に使い始める」流れで広がっています。よくあるのが次のようなパターンです。
- 営業・企画部門が提案書やメール文面の下書きにChatGPTを使い始めた
- Microsoft 365を契約している部署が、追加されたCopilotをExcelやWordで使い始めた
- 長文の要約や文章整形にはClaudeが向いていると気づいた一部のメンバーが個人で使っている
- エンジニアがコード補助にGitHub Copilotや各種AIを併用している
こうして、誰がどのツールを何の目的で使っているかを誰も全体把握していない状態が生まれます。旗振り役に「ルールを作って」という指示が来るのは、たいていこの「すでに広がってしまった後」のタイミングです。
ツール別にルールを作ると破綻する3つの理由
「まずはChatGPTのルールから作ろう」と考えたくなりますが、ツール単位でルールを作ると次の3つの理由で早晩破綻します。
- 重複が生まれる：個人情報の入力禁止、機密情報の取り扱い、著作権への配慮といった原則は、どのツールでも共通です。ツールごとに規程を作ると同じ内容を何度も書くことになり、整合性の管理が煩雑になります。
- 抜け漏れが起きる：「ChatGPTのルールは作ったがClaudeは未整備」という状態だと、現場は「ルールがないツールなら自由に使ってよい」と解釈しがちです。結果として最もリスクの高い使い方が放置されます。
- 更新負荷が膨らむ：生成AIは新しいツールやプランが次々登場します。ツールごとに規程があると、新ツールが増えるたびに新しい規程を一から作る必要があり、メンテナンスが追いつきません。
決めるべき原則の大半はツールに依存しません。だからこそ、共通の原則を1本のガイドラインに集約し、ツール固有の差は「補足表」で吸収する設計が合理的です。
本記事が示す全体像（作成5ステップ＋運用）
本記事では、生成AI社内ガイドラインの作成から運用までを次の流れで進めます。
- 準備：利用実態の把握と推進体制の確定（次の章）
- 設計：ガイドラインに落とす5つの判断領域とツール別の注意点
- 承認：役員・経営層の承認を通す稟議・合意形成
- 展開：全社展開と浸透（周知・研修・問い合わせ窓口）
- 運用：陳腐化させないための更新サイクル
なお、生成AIがもたらす情報漏えい・著作権侵害・誤情報といったリスクの全体像については、本記事では深入りせず、別記事の生成AI活用リスクと社内ルール整備に整理しています。リスクを網羅的に把握してからガイドライン設計に入りたい場合は、先にそちらを確認してください。本記事は「作って社内で通すまでの行動プロセス」に焦点を絞ります。
作成前の準備——利用実態の把握と推進体制の確定
ガイドライン作成で最初につまずきやすいのが、いきなり条文を書き始めてしまうことです。現場の使い方を知らないまま作ったルールは「禁止だらけで誰も守らない」か「現場の実態と合わず形骸化する」のどちらかになります。最初の一歩は、条文ではなく「実態調査」と「体制確定」です。
利用実態調査のやり方（誰が・どのツールを・何の目的で）
まず、社内で生成AIが実際にどう使われているかを把握します。完璧な調査は不要で、A4一枚のアンケートやチャットツールでの簡易ヒアリングで十分です。次の4点を集めます。
- 誰が使っているか：部署・職種単位で利用者のおおよその範囲をつかむ
- どのツールを使っているか：ChatGPT・Claude・Microsoft Copilot・その他、無料プランか有料プランか
- 何の目的で使っているか：文章作成・要約・翻訳・コード補助・データ分析など
- どんなデータを入力しているか：社外秘の資料・顧客情報・公開情報のみ、など
この調査の狙いは「取り締まり」ではなく「実態に合うルールを作るための土台づくり」です。調査の目的を最初に伝えておくと、現場が正直に答えやすくなります。特に「どんなデータを入力しているか」は、後のリスク評価に直結する最重要項目です。顧客情報や未公開の財務データが無料プランに入力されている実態が見つかれば、それだけでガイドライン整備の必要性を経営層に説明する強い材料になります。
専任部署がなくても回す最小推進体制
「法務もセキュリティ専任もいないのに、どう体制を組めばいいのか」という悩みはよく聞きます。中堅・中小企業では、次の3つの役割さえ押さえれば最小体制として機能します。
役割 | 担当者の例 | 主な仕事 |
|---|---|---|
旗振り役（推進担当） | 情シス・総務・経営企画・DX推進担当 | ドラフト作成・調整・全工程の進行管理 |
承認者 | 役員・経営層（情報セキュリティ責任者がいればその人） | 最終承認・全社方針としての決定 |
現場代表 | 各主要部署から1名ずつ | 現場の実態フィードバック・運用後の窓口 |
専任の法務部門がない場合は、顧問弁護士や契約している社労士・行政書士に「個人情報・著作権の観点で問題ないか」のチェックだけ依頼する方法もあります。すべてを自前で完璧に作る必要はなく、外部の専門家に「確認してもらう範囲」を限定するのが現実的です。
重要なのは、最初の段階で「誰が最終承認するか」を明確にしておくことです。承認者が決まっていないままドラフトを作り込むと、後で「そもそもこの人の承認でいいのか」という手戻りが発生します。
ガイドラインに落とす5つの判断領域とツール別の注意点
ここからが設計フェーズです。ガイドラインに盛り込むべき項目は数多くありますが、本記事では「自社で何を判断すればよいか」という判断軸の提示に絞ります。条文の細かい文言や雛形はAI利用規程のテンプレート系の記事で補えるため、ここでは「テンプレートをそのまま使うと危ういポイント」を中心に解説します。
ガイドラインで決める5領域
生成AI社内ガイドラインで最低限カバーすべき判断領域は、次の5つに整理できます。それぞれを「自社で答えを出すべき問い」として捉えると設計しやすくなります。
- 利用範囲・目的の定義：どの業務で使ってよいか、逆にどの業務では使わないか。たとえば「公開前のプレスリリースの下書きは可、人事評価の判断には使わない」のように、許可と禁止の境界を具体的な業務で示します。
- 入出力ルール：入力してよい情報・してはいけない情報を定義します。一般的には「個人情報・顧客情報・社外秘・未公開の財務情報は入力禁止」が出発点です。出力については「そのまま社外に出さず、人が必ず確認・修正する」を原則にします。
- 個人情報の取り扱い：個人情報保護法の観点から、氏名・連絡先・マイナンバーなどの入力可否を明示します。匿名化・仮名化すれば入力可とするか、一切禁止とするかは自社のリスク許容度で判断します。
- 著作権・知的財産：生成物が他者の著作権を侵害していないかの確認責任、社内文書を学習データとして外部に渡さない方針、生成物の権利帰属の扱いを定めます。
- 責任体制・違反時の対応：ルール違反が起きたときの報告ルート、相談窓口、問題が発生した場合の責任の所在を明確にします。「誰に聞けばいいか分からない」状態をなくすことが形骸化防止の鍵です。
この5領域のうち、入力してよい情報の線引きと、出力を人がチェックする原則は、どのツールでも共通する土台になります。
ChatGPT・Claude・Copilotのデータ取扱い比較
5領域のうち「入力してよい情報」を判断するうえで欠かせないのが、各ツールが入力データをどう扱うかの理解です。最大の論点は「入力した内容がモデルの学習に使われるか」と「データがどれくらい保持されるか」で、これは無料・個人プランと法人・商用プランで大きく異なります。2026年5月時点で各社が公表している方針を整理すると、次のようになります。
ツール | 個人・無料プラン | 法人・商用プラン |
|---|---|---|
ChatGPT（OpenAI） | 設定によっては入力が学習に利用される場合がある（学習オフ設定は可能） | ChatGPT Business・Enterprise・APIは契約上、業務データを学習に利用しない（DPA締結可）。ただしフィードバック送信など明示的なオプトインは例外 |
Claude（Anthropic） | データ提供をオンにすると最長5年保持・学習に利用される場合がある（オフなら30日保持） | Claude for Work（Team・Enterprise）・APIは商用条件が適用され、デフォルトで入出力を学習に利用しない。APIではゼロデータ保持（ZDR）の選択肢もある |
Microsoft 365 Copilot | — | プロンプト・応答・Microsoft Graph経由のデータを基盤モデルの学習に利用しない。コンテンツは他の顧客と共有されず、エンタープライズデータ保護（EDP）の契約条項で保護される |
この比較から導ける実務上の結論は明快です。業務利用は原則として法人・商用プランに統一し、個人の無料プランに業務データを入力させないという方針が、最も合理的な土台になります。法人プランであれば、ツールが違っても「入力データが学習に使われない」という共通の前提が成立するため、ガイドラインを1本で束ねやすくなります。
各ツールの公表方針の出典は、ChatGPTはOpenAIのエンタープライズプライバシー、ClaudeはAnthropicの消費者向け規約・プライバシー方針の更新、CopilotはMicrosoft 365 Copilotのエンタープライズデータ保護を参照しています。プランや時期によって条件は変わるため、ガイドライン策定時には必ず最新の公式情報を確認してください。なお、入力データがどこに送られ、どう保持・学習されるのかという技術的な背景については、生成AIのセキュリティリスクと企業の対策で詳しく整理しています。
分散したツールを1つのガイドラインに束ねる書き方
ツールごとにデータの扱いが違う以上、「ツールごとに別の規程を作るしかないのでは」と感じるかもしれません。しかし、構造を分けることで1本のガイドラインに束ねられます。具体的には、本文と付表の2層構造にします。
- 本文（共通ルール）：利用範囲、入力禁止情報、出力チェック原則、個人情報・著作権の扱い、相談窓口など、ツールに依存しない原則をすべてここに集約します。本文は「どのツールを使うときも守ること」として書きます。
- 付表（ツール別補足）：ChatGPT・Claude・Copilotそれぞれについて「承認済みプラン（例：法人プランのみ）」「学習利用の有無」「特に注意すべき点」を一覧表で示します。新しいツールが増えても、この付表に1行追加するだけで対応できます。
この2層構造の利点は、原則を一元管理しつつ、ツール固有の差を局所化できる点にあります。たとえば「個人情報は入力禁止」というルールはどのツールでも共通なので本文に書き、「Copilotは法人テナントのみ許可、個人のMicrosoftアカウントでは使用禁止」のようなツール固有の制限は付表に書く、といった整理です。現場は本文で原則を理解し、自分が使うツールの行だけ付表で確認すればよいため、読み手の負担も減ります。
2026年の論点——AIエージェントに許可する操作範囲
2026年に入り、生成AIは「質問に答える」段階から「業務を実行する」段階へと広がっています。メールの送信、ファイルの作成・更新、システムへの操作までAIエージェントに任せる使い方が現れ始めており、従来の「入力・出力」のルールだけではカバーしきれない論点が生まれています。
ここで重要になるのが、AIエージェントに許可する操作範囲を段階的に定義することです。最低限、次の3段階で線引きすると整理しやすくなります。
- 閲覧のみ：データの読み取り・要約・分析のみを許可し、変更は一切させない（最もリスクが低い）
- 作成・更新可：新規ファイルの作成や下書きの更新までを許可するが、最終的な承認・公開は人が行う
- 削除・実行可：データ削除や外部への送信・システム操作まで許可する（最もリスクが高く、原則として限定的に）
多くの企業では、まず「閲覧のみ」または「作成・更新可（最終承認は人）」から始め、運用実績を見ながら段階的に範囲を広げるのが安全です。この操作範囲の規定は競合記事でもまだ手薄な論点なので、自社のガイドラインに盛り込んでおくと、エージェント型の使い方が広がったときの後追い整備を防げます。
役員承認を通す——稟議・合意形成の進め方
ドラフトができたら、次は役員・経営層の承認を取るフェーズです。実はここが、多くの旗振り役が最もつまずく工程であり、競合記事がほとんど触れていない部分でもあります。良いドラフトを作っても、承認が通らなければ全社ルールにはなりません。
承認者に響く説明の組み立て
役員にガイドラインを説明するとき、「リスクが多いので利用を制限します」という禁止中心の説明をすると、「では使わせなければいい」という消極的な結論に流れがちです。これでは、現場が水面下で無料ツールを使い続ける「シャドーAI」を生むだけで、かえってリスクが高まります。
承認を通すコツは、ガイドラインを「禁止」ではなく「安全に使うための線引き」として位置づけることです。説明資料には、次の3点をセットで盛り込みます。
- 現状のリスク（実態調査の結果）：「現在、顧客情報が無料プランに入力されている可能性がある」など、調査で見えた具体的なリスクを示します。数字や具体例があるほど経営層は動きます。
- ガイドラインによる効果：法人プランへの統一でデータが学習に使われなくなること、入力ルールで情報漏えいリスクが下がることを示します。
- 使わないことの機会損失：競合が生成AIで業務効率を上げている中、過度な禁止は競争力低下につながることを添えます。
つまり「守り（リスク低減）」と「攻め（活用推進）」の両面を示すことで、経営層は「制限ではなく、安全に活用するための投資」として承認しやすくなります。費用面では、法人プランへの統一に伴うライセンス費用（たとえば1ユーザーあたり月額数千円規模）が発生しますが、これを「情報漏えい1件が招く損害賠償・信用低下のコストと比べれば妥当」と対比して示すと、稟議が通りやすくなります。
関係部署のレビューと合意形成
役員承認の前に、関係部署からのフィードバックを集めて合意形成しておくと、承認の場での反対を防げます。レビューを依頼する主な相手は次のとおりです。
- 法務・コンプライアンス（または顧問弁護士）：個人情報・著作権・契約上の問題がないか
- 情報システム部門：技術的に実行可能か、既存のセキュリティポリシーと矛盾しないか
- 現場代表（各部署）：実態に合っているか、業務が回らなくなる過度な制限がないか
特に現場代表のレビューは重要です。現場が「これでは仕事にならない」と感じるルールは、承認後に守られません。レビューで挙がった「この業務では使えないと困る」という声を反映し、許可範囲を現実的に調整しておくと、展開後の定着率が大きく変わります。
合意形成の過程は記録に残しておきます。「誰がどの観点で確認し、どう反映したか」を一覧にしておくと、役員承認の場で「関係部署の確認は取れているのか」と問われたときに即答でき、承認がスムーズになります。
稟議で詰まりやすいポイントと先回り対処
稟議の場でよく出る質問と、その先回り対処を挙げておきます。あらかじめ答えを用意しておくと、差し戻しによる手戻りを減らせます。
詰まりやすい質問 | 先回り対処 |
|---|---|
「結局、責任は誰が取るのか」 | ガイドラインに責任体制と報告ルートを明記し、違反時の一次対応者を決めておく |
「他社はどうしているのか」 | 同業他社や公的機関のガイドライン整備状況を1〜2例調べて示す |
「導入コストはいくらか」 | 法人プランのライセンス費用と、研修・運用にかかる工数を概算で出しておく |
「現場の反発はないか」 | 関係部署レビュー済みであること、現場の声を反映したことを示す |
「効果はどう測るのか」 | 定期的な利用状況モニタリングと半年ごとの見直しを運用計画に含める |
責任の所在については、「個人が判断に迷ったときは相談窓口に問い合わせる」「窓口で判断がつかない場合は推進担当→承認者にエスカレーションする」という二段階のルートを決めておくと、「現場任せで責任が曖昧」という指摘を避けられます。承認者が最も気にするのは、何かあったときに自分の判断が問われることなので、責任体制を曖昧にしないことが承認を通す近道です。
全社展開と浸透——周知・研修・問い合わせ窓口の設計
承認が下りたら、いよいよ全社展開です。ここで「全社メールを一通送って終わり」にしてしまうと、ほとんど読まれずに形骸化します。ルールを「読まれて、守られる」状態にするには、展開の設計が必要です。
読まれる周知の3段構え
周知は、一度きりの通知ではなく3段構えで設計すると浸透しやすくなります。
- 全社周知：ガイドラインの存在・目的・最重要ポイント（特に入力禁止情報）を全社メールやイントラで知らせます。このとき「禁止のお知らせ」ではなく「安全に活用するためのルールができました」というトーンにすると、現場の受け止めが変わります。
- 部門別説明：部署ごとに使い方が違うため、各部門の業務に即した説明を短時間で行います。営業部には「提案書の下書き利用時の注意」、経理部には「数値データ入力時の注意」など、自分ごととして理解できる例を示します。
- eラーニング・確認テスト：ガイドラインの要点を短い動画やスライドにまとめ、簡単な確認テストとセットにします。「読んで理解した」記録を残すことで、後から「知らなかった」という言い訳を防げます。
すべてを一度にそろえる必要はありません。まず全社周知と部門別説明から始め、eラーニングは運用が落ち着いてから整備しても構いません。展開後の定着フェーズの進め方については、生成AIを業務に組み込む進め方で、3フェーズに分けたロードマップとして整理しています。
例外申請・相談窓口の設置
どれだけ丁寧にルールを作っても、現場には必ず「これは使っていいのか判断がつかない」というグレーゾーンが出てきます。このとき相談先がないと、現場は「たぶん大丈夫」と自己判断するか、萎縮して使うのをやめるかのどちらかになり、いずれもガイドラインの目的から外れます。
そこで、次の2つの窓口を設けます。
- 相談窓口：「この使い方は許可されているか」を気軽に問い合わせられる窓口（メールやチャットのチャンネルで十分）。推進担当が一次対応します。
- 例外申請の窓口：ガイドラインで原則禁止としている使い方を、特定の業務で例外的に認めてほしい場合の申請ルート。申請内容を記録し、承認者が可否を判断します。
例外申請の仕組みがあると、「ルールが厳しすぎて使えない」という不満が水面下のルール破りに発展するのを防げます。申請を通じて「現場が本当に必要としている使い方」が見えるため、次回の見直しでルールを実態に合わせて調整する材料にもなります。
運用と見直し——陳腐化させないための更新サイクル
生成AIは、新しいモデルやプラン、機能が数か月単位で登場する分野です。一度作ったガイドラインも、放置すればすぐに実態と合わなくなります。最後に、ガイドラインを「生きた文書」として維持する仕組みを示します。
半年に1回の定期見直しサイクル
ガイドラインには、あらかじめ見直しのタイミングを組み込んでおきます。目安は半年に1回です。見直しでは次の点を確認します。
- 各ツールのデータ取扱い方針やプランに変更がないか（公式情報を再確認する）
- 相談窓口や例外申請に寄せられた声から、実態に合わない箇所がないか
- 新しい使い方（エージェント型の操作など）に対応できているか
- 利用状況のモニタリング結果から、想定外のリスクが生じていないか
見直しの責任者を最初に決めておくことが肝心です。「気づいた人が直す」では誰も直しません。推進担当が半年ごとに見直しを起案し、必要な変更を承認者に諮る、という運用ルートを最初のガイドラインに明記しておきます。
新しいAIツールを追加するときの判断フロー
新しいツールを業務に取り入れたいという要望は、運用開始後に必ず出てきます。このとき毎回ゼロから検討するのではなく、判断フローを決めておくと迅速かつ安全に対応できます。
- データ取扱いの確認：そのツールの法人・商用プランで、入力データが学習に使われないか、保持期間はどうかを公式情報で確認する
- 既存ルールとの照合：本文の共通ルール（入力禁止情報・出力チェック原則）がそのまま適用できるかを確認する
- 付表への追加：問題がなければ、ツール別補足の付表に1行追加して承認者の確認を得る
- 周知：追加したツールと注意点を該当部署に周知する
ここで、本記事が最初に「1本のガイドラインで束ねる」設計を採った利点が効いてきます。共通ルールは本文に集約されているため、新ツールが増えても付表に追加するだけで済み、規程を一から作り直す必要がありません。新しいLLMが次々登場しても、1本のガイドラインで吸収できる——これが、ツール別ルールにはない長期的な安心感につながります。
よくある質問と作成チェックリスト
最後に、ここまでの手順を実務に落とすためのチェックリストと、旗振り役からよく挙がる疑問への回答をまとめます。
作成手順チェックリスト
準備から運用まで、各フェーズで押さえるべき項目を一覧にしました。自社の進捗確認に使ってください。
準備フェーズ
- 利用実態調査を実施した（誰が・どのツールを・何の目的で・どんなデータを）
- 推進体制（旗振り役・承認者・現場代表）を確定した
- 最終承認者が誰かを明確にした
設計フェーズ
- 5領域（利用範囲・入出力・個人情報・著作権・責任体制）を本文に盛り込んだ
- ChatGPT・Claude・Copilotのデータ取扱いを最新の公式情報で確認した
- 業務利用を法人・商用プランに統一する方針を決めた
- 本文（共通ルール）＋付表（ツール別補足）の2層構造で整理した
- AIエージェントの操作範囲（閲覧のみ／作成・更新可／削除・実行可）を規定した
承認フェーズ
- 「禁止」ではなく「安全に使うための線引き」として説明資料を作った
- 法務・情シス・現場代表のレビューを受け、フィードバックを反映した
- 稟議で詰まりやすい質問への回答を準備した
展開フェーズ
- 全社周知・部門別説明・eラーニングの3段構えを計画した
- 相談窓口・例外申請の窓口を設置した
運用フェーズ
- 半年ごとの見直しサイクルと責任者を決めた
- 新ツール追加時の判断フローを定めた
よくある質問
Q. 作成期間はどれくらいかかりますか。
利用実態調査からドラフト作成までで2〜4週間、関係部署レビューと役員承認で2〜4週間、合計でおおむね1〜2か月が目安です。ただし、最初から完璧を目指すと長期化します。まず最小限のルール（入力禁止情報・法人プラン統一・相談窓口）で公開し、運用しながら見直しで充実させる進め方をおすすめします。
Q. 法務やセキュリティの専任部署がなくても作れますか。
作れます。本記事の最小推進体制（旗振り役・承認者・現場代表）で進め、個人情報・著作権の確認だけ顧問弁護士などの外部専門家に依頼する範囲を限定すれば、専任部署がなくても整備できます。すべてを自前で完璧に作る必要はありません。
Q. ネットにあるテンプレートをそのまま使ってよいですか。
テンプレートは「叩き台」としては有用ですが、そのまま使うのは危険です。多くのテンプレートはChatGPT前提で書かれており、自社で使っているClaudeやCopilotのデータ取扱いの差が反映されていないことがほとんどです。また、自社の業務や入力データの実態に合っていないと形骸化します。テンプレートは構成の参考にとどめ、本記事の5領域とツール別比較を踏まえて自社向けに調整してください。
ここまでの5ステップを順に進めれば、特定のツールに縛られず、役員承認を通して全社に展開できる生成AI社内ガイドラインを作れます。まずは明日、利用実態調査の声かけという最初の一歩から始めてみてください。
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こんな方におすすめです
- 社内ChatGPTの利用ルールを策定したい方
- 情報漏洩リスクを回避しながらAIを展開したい方
- 部門別のプロンプト活用例を知りたい方
入力いただいたメールアドレスにPDFをお送りします。
