中小企業のための生成AI社内ルール入門｜安全に活用するために最初に決めておきたい7つのこと

「現場ではもう生成AIをこっそり使い始めている気がする。でも、情報漏えいも怖いし、どこまで許可して良いのか分からない」——そんなモヤモヤを抱えている経営者・責任者の方は少なくありません。

実は、生成AIのリスクは「使うこと」そのものよりも、「ルールがないまま、なんとなく使ってしまうこと」にあります。逆に言えば、最低限の社内ルールさえ整えておけば、中小企業でも十分に安全に、そして前向きに活用していくことができます。

本記事では、中小企業が生成AIを業務で使うにあたって、最初に決めておきたい7つのポイントを整理します。あわせて、ルールを社内に浸透させるための教育・研修の考え方についても触れますので、「何から手を付ければよいか分からない」という方の一歩目としてお役立ていただければ幸いです。

中小企業にこそ「生成AIの社内ルール」が必要な理由

ルールがないまま利用が進むと何が起きるか

ここ数年で、ChatGPTをはじめとする生成AIは、一気に身近なツールになりました。その結果、多くの会社で起きているのが、

「会社としては何も決めていないけれど、現場ではそれぞれ勝手に使い始めている」

という状態です。

一見すると「自発的に使ってくれているのだから、良いことでは？」と思えるかもしれません。しかし、社内ルールやガイドラインがないまま利用が進むと、次のようなリスクがじわじわと高まっていきます。

• 社外秘情報や個人情報をそのまま入力してしまう
• 誤った内容を信じてお客様に提案してしまう
• 部署ごとに「暗黙のルール」がバラバラになり、トラブル時の責任があいまいになる
• 「使っている人」と「まったく使わない人」の差がどんどん広がる

特に中小企業の場合、情報セキュリティ専門の部署がなかったり、細かな規程類が整っていなかったりすることも多く、「なんとなく」で運用を続けると、万が一のときに一気にダメージが表面化してしまいます。

逆に言えば、「どこまでOKで、どこからNGか」をあらかじめ決めておくことで、

• 社員が安心して生成AIを使える
• 万が一トラブルが起きても、対応の手順がある程度決まっている
• 経営としてもリスクをコントロールしながら、前向きに活用できる

という状態をつくることができます。その「土台」になるのが、生成AIの社内ルール・ガイドラインです。

「禁止」ではなく「安全に活用する」発想が大切

生成AIの社内ルールを検討する際、最初に出てきやすい選択肢が、

「リスクが怖いから、とりあえず全面禁止にしておこう」

という判断です。もちろん、短期的にリスクを回避するという意味では、全面禁止は分かりやすい方針です。

しかし現実には、スマホや自宅PCから個人アカウントで利用できるため、会社として禁止しても「見えないところで使われてしまう」可能性があります。その場合、会社としては管理ができず、むしろリスクが高まってしまうことすらあります。

これからの時代を考えると、生成AIをまったく使わずに仕事を続けていくことは、中長期的な競争力という観点からも現実的ではありません。

大切なのは、

• 無条件に禁止するのではなく、
• ルールを決めたうえで「安全に活用する」方向に舵を切る

という発想です。

「この業務には積極的に使ってよい」「この情報は絶対に入力してはいけない」といった線引きを、会社として決めておくことで、

• 現場は安心して使える
• 経営はリスクを把握できる
• 情報システム担当は必要な対策を打ちやすくなる

という、三者にとっての「ちょうどよいバランス」を実現しやすくなります。

生成AI社内ルールづくりの基本ステップ

まず「自社でどこまで使うか」を決める

社内ルールづくりというと、「細かい文言をどう書くか」が気になりがちです。しかし、実際にはその前段階として、

「自社では、生成AIをどのような目的・範囲で使うのか」

を整理することがとても重要です。

例えば、次のような観点で考えてみます。

• どの部署で、どんな用途なら使ってよいか
  • 例）企画書のたたき台作成、メール文の添削、マニュアルの読みやすさ改善 など
• 逆に、どのような用途には使わないのか
  • 例）契約書の最終チェック、専門的な法務・税務判断 など
• お客様に関わる情報は、どのレベルまで入力してよいのか
  • 例）会社名までOKか、案件内容は伏せるのか 等

ここを決めずにルールだけを作ろうとすると、どうしても抽象的な表現になり、現場から見て「結局、何をどこまでやっていいのか分からない」という状態になりがちです。

まずは紙一枚やスプレッドシートで構いませんので、

• 「積極的に活用したい業務」
• 「慎重に様子を見たい業務」
• 「当面は使わないと決める業務」

といったざっくりした区分から始めてみると、ルールづくりの方向性が見えやすくなります。

現場・情報システム・経営層の三者で方針を合わせる

生成AIの社内ルールは、特定の誰かが一人で作るものではありません。特に中小企業では、

• 日々の業務を一番よく知っている「現場」
• セキュリティやシステム面を考える「情報システム担当（または外部のITパートナー）」
• 全体方針やリスク許容度を決める「経営層」

の三者が、最低限は同じテーブルで方針をすり合わせることが大切です。

例えば、次のような進め方が考えられます。

1. 現場から「こういう使い方をしたい」という案を出してもらう
   実際にどんな場面で困っていて、生成AIで何を楽にしたいのかをヒアリングします。
2. 情報システム担当が、セキュリティ面やツール選定の観点から整理する
   無料版を使って良いのか、有料版や企業向けプランが必要かなどを検討します。
3. 経営層が、全体のリスクと効果を見ながら方針を決める
   「この範囲なら積極的にOK」「ここは当面禁止」といったラインを引きます。

このプロセスを一度回しておくと、その後の社内ルールやガイドラインの文言を具体的にする際に、「誰かにとって都合が悪いルール」になりにくくなります。

また、こうした話し合いの場を持つこと自体が、社内のAIリテラシー向上にもつながります。経営層・現場・IT担当がそれぞれの視点から意見交換をすることで、「自社にとって現実的な生成AI活用とは何か」が見えやすくなっていきます。

最初に決めておきたい7つのこと

ここからは、実際に社内ルール・ガイドラインを作る際に、中小企業でもまず押さえておきたい「7つのポイント」を順に見ていきます。

① 利用目的・対象業務の範囲

最初に決めるべきは、生成AIをどんな目的で使うか、そしてどの業務で使ってよいかです。

「とりあえず便利そうだから、何にでも使ってみよう」というスタンスだと、どうしてもリスクの高い使い方も混ざりやすくなります。そこで、社内ルールでは例えば次のような整理をします。

• 【積極的に利用を推奨する業務】
  • アイデア出し・企画のたたき台
  • 社内文書やメールの文章案作成
  • マニュアル・議事録などの要約・わかりやすくする作業
• 【条件付きで利用を認める業務】
  • 社外向け資料のたたき台作成（最終チェックは必ず人が行う 等）
• 【利用を禁止する業務】
  • 契約書・約款などの法的文書の最終判断
  • 人事評価・採用合否の決定 など

こうした「利用目的・対象業務の範囲」を明確にしておくと、社員は迷わずに生成AIを使えるようになり、不要なトラブルも避けやすくなります。

② 入力してはいけない情報（機密情報・個人情報など）

次に重要なのが、「入力してはいけない情報」をはっきりさせることです。

多くの社員にとって、生成AIの仕組みはまだ十分に理解されていません。そのため、「この情報を入れても大丈夫なのかどうか」の判断を、個人の感覚に任せてしまうと危険です。

社内ルールでは、例えば次のような形で具体的に示します。

• 個人情報
  • 氏名、住所、電話番号、メールアドレス
  • 社員番号、お客様のID、会員番号 など
• 機密性の高い業務情報
  • 未発表の新製品情報
  • 原価・仕入れ価格・利益率
  • 入札・見積もりに関わる条件 など
• 社外秘と定めている情報全般

これらは「絶対に入力してはいけない情報」として明文化し、できればチェックリストや社内ポスター、eラーニングなどで繰り返し周知します。

また、「入力してよい情報」の例もあわせて示しておくと、社員が判断しやすくなります。

• 匿名加工した事例（会社名・個人名を消した内容）
• 一般的な業務マニュアルから切り出した、個別性の低い部分 など

③ 使用を許可するツール・アカウントの種類

生成AIと一口に言っても、無料版・有料版・企業向けプランなど、さまざまな形態があります。セキュリティレベルやデータの扱いもツールによって異なるため、

「どのツールを」「どのアカウント区分で」使ってよいのか

を決めておくことが大切です。

例えば社内ルールでは、次のように整理します。

• 利用を許可するツール名（例：特定の生成AIサービス名）
• 会社が契約したアカウントのみ利用可能とするかどうか
• 私用のスマホ・PCからの利用を認めるかどうか
• ブラウザ拡張機能や外部連携ツールの利用可否

特に中小企業の場合、「無料版で始めてしまう」ケースが多く見られますが、無料版はデータの扱いが企業向けと異なる場合があります。その点も含めて、情報システム担当や外部のITパートナーと相談しながら、会社として許可するツール・アカウントを決めておくことが重要です。

④ 出力結果のチェック方法と責任の所在

生成AIの回答は、ときに非常にもっともらしく見えますが、内容が誤っていたり、古い情報に基づいていたりすることがあります。

そのため社内ルールでは、

• 生成AIの出力結果は「必ず人がチェックする」こと
• そのチェックの責任は誰にあるのか

を明確にしておく必要があります。

例えば、次のようなルールが考えられます。

• 対外的な文書（お客様へのメール、提案書、Web公開文書など）は、「担当者＋上長」のダブルチェックを必須とする
• 法務・税務・労務など専門的な内容は、必ず専門部署または顧問に確認する
• 生成AIの提案や要約は「あくまで参考案」であり、「そのままコピー＆ペーストして使わない」

こうしたルールを決めておくことで、「AIが言っていたから大丈夫だと思った」という、責任の所在があいまいな状態を防ぐことができます。

⑤ お客様・社外への説明ルール（AI利用の開示方針）

生成AIの利用が一般的になってきたとはいえ、「自分の情報や案件がAIに勝手に使われているのではないか」と不安に感じるお客様もいます。

そこで、社内ルールの中で、

「どのような場面で、どこまでAI利用について説明するか」

という方針も決めておくと安心です。

例えば、

• 提案書や報告書の文案作成に生成AIを使った場合、必要に応じて「文書作成にあたっては生成AIも活用しています」と一言添える
• お客様の社名や個人名など、特定できる情報はAIに入力しないことを、担当者からお客様に説明できるようにしておく
• 取引先からAI利用について質問された際に使える、説明テンプレートを用意しておく

こうした方針が社内で共有されていれば、担当者ごとに対応がバラバラになることを防ぎ、会社として一貫したスタンスを示すことができます。

⑥ データ保存・ログ・学習への扱い方針

生成AIを業務で使う場合、「入力したデータや会話内容がどのように扱われるか」は重要なポイントです。ツールによっては、企業向けプランを利用することで「入力内容を学習に使わない」設定ができるものもあります。

社内ルールとしては、少なくとも次の点を整理しておきます。

• 利用中のツールは「入力内容を学習に使うか／使わないか」をどう設定しているか
• 生成AIとのやり取りのログを、どの範囲で保存・共有するか
• 社内で共有してよいプロンプト（指示文）やテンプレートの扱い

これらを明文化しておくことで、

• 社員が「このツールは社外に学習されるのかどうか」を理解した上で利用できる
• 機密性の高いプロンプトやノウハウが、意図せず社外に漏れることを防げる

といった効果があります。

⑦ トラブル発生時の報告・相談フロー

どれだけ注意していても、ヒューマンエラーはゼロにはできません。重要なのは、「万が一、問題が起きてしまったとき」にどう動くかです。

社内ルールの中に、

• 誤って機密情報を入力してしまった
• 誤った情報をもとにお客様に説明してしまった
• お客様からAI利用についてクレーム・不安の声が寄せられた

といった場合の報告・相談フローを、あらかじめ書いておきます。

例えば、

• まず直属の上長に報告する
• 情報システム担当または管理部門にも速やかに共有する
• お客様への説明が必要かどうか、誰が判断するか

といった「連絡先」と「優先順位」を決めておくだけでも、いざというときの初動スピードが大きく変わります。

「問題が起きたら隠す」のではなく、「すぐ相談すること」を社内文化として根付かせるためにも、トラブル時のフローは社内ルールの中で、しっかりと位置づけておくと安心です。

社内ルールを「作って終わり」にしないための工夫

チェックリスト化・テンプレート化で現場に落とし込む

せっかく時間をかけて社内ルールやガイドラインを作っても、「ファイルサーバーのどこかにPDFで眠っているだけ」という状態になってしまっては、意味がありません。

現場で実際に使ってもらうためには、

文書そのものを完璧にすることよりも、「使いやすい形」に落とし込むこと

がとても重要です。

具体的には、次のような工夫が考えられます。

• チェックリスト化する
  • 例）「生成AIを業務で使う前に確認する5項目」として、
    ・入力情報に個人情報は含まれていないか
    ・社外秘の情報を含んでいないか
    ・出力結果は必ず自分の目で確認したか
    などを1枚ものにまとめる。
• よくあるシーンごとのテンプレートをつくる
  • 例）「議事録の要約を依頼するプロンプト例」「メール文の言い回しを整えるプロンプト例」などを共有。
• 「やってよい例」「やってはいけない例」をセットで見せる
  • 「ここまでならOK」「ここからはNG」というラインが直感的に伝わるように図解する。

こうしたツール化・テンプレート化をしておくと、社員はルール集を読み込まなくても、「実際に使う場面」で自然とルールに沿った行動を取りやすくなります。

また、新入社員や異動者のオンボーディングにも使えるため、ルールの維持コストを抑えながら、継続的に浸透させていくことができます。

まずは一部門で試してから全社展開する

生成AIの社内ルールを整える際、最初から「全社一斉導入」を目指すと、どうしても検討項目が多くなり、準備に時間がかかってしまいます。

中小企業であれば、現実的には、

① まずは一部門で試す／② その経験をもとに全社ルールをブラッシュアップする

という「スモールスタート」の方がうまくいきやすいです。

たとえば、

• 比較的リスクが低く、効果も見えやすい部門（総務、企画、マーケティングなど）を「先行導入部門」にする
• その部門に、簡単なルール＋チェックリスト＋テンプレートをセットで提供する
• 1〜3ヶ月ほど試してもらい、「使ってみてどうだったか」「ルールのどこが使いづらいか」をヒアリングする
• 実際の声を反映してルールを改善し、その上で全社展開する

こうすることで、

• 経営者の頭の中だけで作られた「机上のルール」ではなく、現場のリアルな声を反映したルールになる
• 全社展開の際に、「先行部門の成功事例」として紹介できるため、他部門の納得感が高まる
• 小さな失敗も「学び」として活かせる

といったメリットがあります。

「完璧なルールができてから始める」のではなく、「まず小さく始めて、運用しながらルールを育てていく」という姿勢が、生成AIのような変化の早い分野では特に大切です。

ルールづくりとセットで考えたい教育・研修

社員のAIリテラシーをそろえるための基礎研修

社内ルールをいくら整えても、それを使う側の「AIリテラシー（基礎理解）」がバラバラだと、運用にムラが出てしまいます。

現場でよくあるのは、

• 生成AIの仕組みをまったく知らない人
• 個人的には日常的に使っているヘビーユーザー
• 「なんとなく怖いから触らない」人

が混在しており、それぞれの感覚で判断している状態です。

ここを解消するためには、一度「共通の土台」をつくる基礎研修が有効です。例えば、次のような内容が考えられます。

• 生成AI・ChatGPTの基本的な仕組みと、得意・不得意
• 間違った情報を返してくる可能性があること
• 個人情報や機密情報の扱いに関する基本的な考え方
• 良いプロンプト（指示文）の考え方と、簡単な実践演習
• 自社の社内ルール・ガイドラインのポイント解説

ポイントは、

「技術セミナー」ではなく、「自社のルールとセットで理解してもらう場」にする

ということです。

「なぜこのルールになっているのか」「どこまでなら安心して使えるのか」が腹落ちすると、社員の行動は大きく変わります。逆にここが曖昧なままだと、「面倒だから使わない」「バレなければ大丈夫だろう」といったバラバラな運用になりがちです。

自社向けガイドライン策定の伴走支援という選択肢

生成AIの社内ルールは、インターネット上にもサンプルや雛形が出回り始めています。ただし、多くは大企業向けであったり、海外企業の例であったりするため、

「自社の規模・業種・業務内容にそのまま当てはめるのは難しい」

と感じるケースも多いのではないでしょうか。

そのような場合には、

• まず雛形をベースにたたき台を作り、
• そこに自社の業務や文化を反映させる形でカスタマイズする

という進め方がおすすめです。

このプロセスを、外部の専門家やAI活用支援のパートナーと一緒に進める「伴走支援」という形を取る企業も増えています。

伴走支援のイメージとしては、

• 現状の業務やリスクの状況をヒアリング
• 他社の事例や一般的な注意点をご紹介
• 自社に合ったルール項目を整理し、文案を一緒に作成
• 社内説明用のスライドやチェックリストもセットで整備

といった流れです。

「すべてを丸投げする」のではなく、あくまで自社の考え方をベースにしつつ、不足している視点を外部の専門家が補うイメージにすると、納得感の高いガイドラインになりやすくなります。

有料セミナーで最新事例・他社の取り組みを学ぶメリット

生成AIやAIガバナンスの分野は、技術もルールも変化が早い領域です。そのため、一度ルールを作って終わりではなく、定期的に最新情報をキャッチアップしていくことが重要になります。

ここで活用しやすいのが、有料セミナーや専門講座です。

無料のウェビナーや記事でも基本情報は得られますが、有料セミナーならではのメリットとして、例えば次のような点が挙げられます。

• 最新の法律・ガイドライン動向や、AIツール側の仕様変更への対応ポイントがまとまっている
• 講師が実際に関わった支援事例や、失敗事例まで含めた「生の話」が聞ける
• 同じように悩んでいる他社の担当者と情報交換ができる
• 研修をそのまま社内展開するための資料やノウハウが提供されることもある

特に、経営層やAI推進担当の方がこうした場に定期的に参加しておくと、

• 「今、世の中の企業はどの程度まで進んでいるのか」
• 「自社はどこに課題があって、どこから手を付けるべきか」

といった相対的な位置づけが見えやすくなります。

そのうえで、自社内での基礎研修やルールの見直し、必要に応じた伴走支援の活用など、次の一手を考えていくとよいでしょう。

まとめ｜「安全に使える会社」への第一歩としての社内ルール

ここまで、中小企業が生成AIを社内で活用していくうえで、最初に決めておきたい7つのポイントと、その運用の考え方についてお伝えしてきました。

あらためて整理すると、押さえるべきポイントは次の通りです。

1. 利用目的・対象業務の範囲を決める
2. 入力してはいけない情報（機密情報・個人情報など）を具体的に示す
3. 使用を許可するツール・アカウントの種類を明確にする
4. 出力結果のチェック方法と責任の所在を定める
5. お客様・社外への説明ルール（AI利用の開示方針）を決める
6. データ保存・ログ・学習への扱い方針を整理する
7. トラブル発生時の報告・相談フローを用意する

そして、これらのルールを「作って終わり」にしないために、

• チェックリストやテンプレートとして現場で使いやすい形に落とし込むこと
• まずは一部門で試してから全社展開する「スモールスタート」の発想を持つこと
• 社員のAIリテラシーをそろえる基礎研修や、ガイドライン策定の伴走支援、有料セミナーなどをうまく組み合わせていくこと

が大切です。

生成AIの活用は、「やるか・やらないか」の二択ではありません。「どこまでを許容し、どこからを禁じるのか」を自社なりに定め、社員と共有しながら、一歩ずつ前に進めていく営みです。

もし、

• 社内でどこから手をつければよいか分からない
• ルールづくりと社員教育をどう組み合わせればよいか悩んでいる
• 他社がどのように取り組んでいるのか知りたい

と感じられた場合は、外部の研修や伴走支援を上手に活用することも選択肢のひとつです。自社だけで抱え込まず、専門家と一緒に考えていくことで、より安心して、そして前向きに生成AIを活用できる土台が整っていきます。