AI利用ルールと統制
社内AI利用ルールの作り方、形骸化させない運用、経営層・監査への説明など、AIガバナンスの実務記事。
機密を扱うAIはどこで動いているか 政府の生成AI 252件の内訳を読む
デジタル庁が2026年9月29日に公表した「各府省庁生成AIシステム定期報告概要（令和8年度第1回）」をもとに、政府の生成AI 252件が扱う情報の機密度と利用環境の関係を整理します。クラウド型でも機密度の高い情報が入力されている案件数を確認し、専任の情シス担当がいない会社が入力の線引きを決める順番を示します。
読む増えるAIと見えないID——侵害率43%の調査が示す管理の境界
IPA「AIセキュリティ短信 2026年8月号」（2026年9月7日公開）をもとに、AI導入でID構成が変化した組織の侵害傾向や、AIエージェントの外部連携における可視化の実態を整理します。専任の情シス担当がいない環境で、人ではないIDや外向き通信の棚卸しを進める順序を判断材料として提示します。
読むAIのルールは作った、では誰が決めるのか——政府が2025年度に置いた役割
サイバーセキュリティ戦略本部の「サイバーセキュリティ2026」（2026年7月31日）には、全府省庁にAI統括責任者（CAIO）を設置し、CAIOが生成AIシステムのリスク評価と職員向け利用ルールの策定・周知を担う体制を構築したことが記録されています。民間事業者向けのCAIOガイドとあわせて、自社で役割と判断材料を決める順番を整理します。
読むAIのルールを整えた次に、何を確かめるか——IPA「DX動向2026」に見るAIリスク管理の内訳
IPAが2026年7月30日に公開した「DX動向2026」から、AIポリシー・ガイドラインの整備状況とAIリスクマネジメントの実施状況を、母数と設問の条件を確認しながら読みます。「AI固有のリスク管理は14.2%」を「残りは無管理」と読まないための内訳と、ルールを整えた会社が次に確かめる項目を整理します。
読む形骸化しない社内AI利用ルールの作り方——最初に決める7項目
社内の生成AI利用ルールは、作ること自体は難しくありません。難しいのは形骸化させないことです。ルールが守られなくなる典型パターンを踏まえ、中小企業が最初に決めるべき7項目と、ルールを「お願い」で終わらせないための仕組みづくりを解説します。
読む個人情報を扱う会社の生成AI利用——士業・医療・製造の現場で押さえる論点
顧客の個人情報や機密を日常的に扱う士業・医療・製造の現場では、生成AIの利用に他業種より一段慎重な整理が必要です。禁止一択でも黙認でもなく、業務にAIを取り入れるために押さえるべき論点を、業種の実情に沿って解説します。
読む取引先から「生成AIの利用管理」を問われたら——セキュリティチェックシートに答えられる状態の作り方
取引先のセキュリティチェックシートに、生成AIに関する設問が増えています。「利用ルールはあるか」「入力情報を管理しているか」「利用状況を把握しているか」。よくある設問の型を整理し、根拠を持って回答できる状態を最短で作る手順を解説します。
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