生成AIの導入が進むなか、「社内でどこまで使っていいのか」「誰にどの範囲で許可すべきか」に悩む企業が急増しています。
禁止すれば活用が進まず、自由にさせればリスクが増す――このジレンマを解決する鍵が「利用制限のレベル分け」です。
本記事では、生成AIの活用を前提とした“用途別・情報別・職種別の制限設計”の考え方と具体例を紹介します。
ルールのたたき台や、レベル分類のテンプレートも用意。「ルールを整えたいけど、どこから手をつければいいか分からない」という方にとって、すぐに使える実践ガイドとしてお役立てください。
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なぜ「利用制限のレベル分け」が必要なのか？
生成AIの活用が広がるなかで、多くの企業が「どこまで使わせるべきか」という判断に迷っています。
このとき、利用を完全に禁止するか、あるいは全面的に解禁するという“ゼロかイチか”の方針では、現場の実態に即した対応は困難です。
たとえば、営業部門では提案書の下書き作成に生成AIを活用したい一方で、法務部門では機密性の高い文書の生成が懸念されます。
また、禁止しても“個人アカウントでの無断利用”＝シャドーAIが発生するおそれもあり、逆に情報漏えいのリスクを高めかねません。
こうした状況を踏まえると、必要なのは「使っていい条件」と「使ってはいけない範囲」を目的別・役割別に明確に切り分けることです。
つまり、利用制限の“レベル分け”によって、現場が安心して使えるルールを設計することが、生成AI活用の第一歩なのです。
🔗関連記事：生成AIを禁止する企業が増える理由とは？制限の妥当性とルール設計の考え方
生成AIの利用制限を“レベル分け”する3つの観点
生成AIの活用を社内で適切にコントロールするには、「誰が」「どんな情報を」「何の目的で」使うかを軸にレベル分けすることが重要です。
以下では、多くの企業で採用されている3つの分類観点を紹介します。
❶情報の機密性レベル
| レベル | 情報の種類 | 利用可否 |
| レベル1 | 公開情報（ニュースなど） | 利用可能（制限なし） |
| レベル2 | 社内共有情報（マニュアル等） | 限定的に可・監査ログ必須 |
| レベル3 | 機密情報（顧客情報・契約書等） | 利用禁止 |
情報の機密性に応じたレベル設定は、セキュリティ事故の抑止に直結します。
とくにレベル3の情報については、AIに入力する前に明確な線引きとガイドラインが不可欠です。
❷利用目的（ユースケース）別の分類
| ユースケース | 推奨レベル | 制限例 |
| 文章のたたき台作成 | レベル1〜2 | 参考文献の明示を求める |
| メール文案・案内文生成 | レベル2 | 機密データの使用禁止 |
| 顧客対応（チャット応答など） | レベル3 | 生成AIの使用を原則禁止 |
生成AIの出力結果は、目的によってリスクの重さが異なります。
表面的に同じ「文章生成」であっても、社外との接点を含むかどうかなどで制限の設計を変えるべきです。
❸職種・部門・利用者の権限
| 部門／役職 | 推奨利用レベル | 備考 |
| 情報システム部 | レベル1〜3 | 実験環境含め広く利用可能 |
| 一般社員 | レベル1〜2 | 業務目的に限定したガイドライン必要 |
| 経営層 | レベル2〜3 | 戦略立案など活用の自由度は高め |
ユーザーごとのリテラシーや責任範囲に応じて制限レベルを変えることで、無用なトラブルを回避しながら活用を推進できます。
ポイント：3つの観点を組み合わせてルールを設計する
実際の運用では、上記の観点を組み合わせて「誰が」「どんな目的で」「どの情報を使って」生成AIを活用するかを明文化することが鍵です。
このあと紹介する表やテンプレートも活用しながら、社内でのルール設計に役立ててください。
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具体的なレベル分けルールの設計例（チェックリスト形式）
利用制限の「レベル分け」は、分類軸を決めるだけでは運用できません。
レベルごとに何がOKで、何がNGなのか、どのように申請・監査すべきかを明確化する必要があります。
ここでは、チェックリスト形式でルール設計の基本例を紹介します。
利用制限レベル別ルールチェックリスト（例）
| 項目 | レベル1（公開情報） | レベル2（社内情報） | レベル3（機密情報） |
| 入力可能な情報の範囲 | 制限なし | 業務マニュアルまで | 入力禁止 |
| 利用可能なユースケース | 下書き・構成案の作成 | メール文案・提案資料 | 利用禁止 |
| 使用ツールの指定 | 自由 | 社内指定ツールのみ | 利用不可 |
| ログ・記録の取得 | 任意 | 必須 | — |
| 承認フロー | 不要 | 部門責任者の承認必須 | 利用不可 |
| 出力結果の二次利用 | 可（ただし要確認） | 要確認・修正必須 | 禁止 |
ポイント：実態に即した「柔軟さ」も大切
ガイドラインは堅すぎると形骸化し、緩すぎるとリスクになります。
そのため、以下のような工夫が効果的です。
- 「禁止」ではなく「条件付きで可」にする（例：承認付きで使用可）
- 出力の使い方に対するルールも併記する（コピペ厳禁・校閲必須など）
- ツールの選定も含めて統一する（例：業務利用は社内契約済みのChatGPTEnterpriseに限定）
社内展開しやすくするには
- 表形式やイラストで直感的に伝える
- 研修やeラーニングとセットで運用する
- 定期的に見直す前提で“100点満点のルール”を目指さない
ルールは作って終わりではなく、変化に応じてアップデートし続ける設計が求められます。
🔗関連記事：ChatGPTの社内利用規程はこう作る｜雛形・記載例・作成の流れを解説
よくあるレベル分けルールの失敗例とその対策
生成AIのレベル分けルールは有効な管理手法ですが、実際の運用では「うまくいかない」「現場で使われない」といった問題も少なくありません。ここでは、よくある失敗パターンとその対策を紹介します。
1.ガチガチすぎて“使えないルール”になる
よくある失敗
リスク回避を優先するあまり、「レベル3が大半」「レベル2にも厳格な承認が必要」といった“厳しすぎるルール”になってしまうケース。
その結果
現場では使いづらくなり、結局「使わない（もしくはこっそり使う）」状態になりがちです。
対策
「禁止」ではなく「条件付きで可」とする選択肢を必ず残すようにしましょう。レベル2の設計が最も重要な“バランスゾーン”です。
2.ルールが形骸化し、守られなくなる
よくある失敗
ルールは整備したものの、周知や教育が不十分で現場に浸透しない。形式的に存在しているだけで、実態としては誰も見ていない。
その結果
「そんなルールあったんですか？」という状態になり、統制が取れずシャドーAI利用も増加。
対策
社内説明会・eラーニング・オンボーディング研修・FAQ設置などを通じ、実務に根付くように“運用セット”で設計しましょう。
3.レベル設計が職種・部門ごとに現実とズレている
よくある失敗
全社統一ルールにしてしまい、営業・マーケ・法務など異なる部門の実情が反映されていない。
その結果
「この用途では本当は使いたいのに使えない」「他部署は自由に使っているのに自分たちは制限が多い」など、不満や混乱が生まれやすくなります。
対策
ルール策定段階で、各部門の代表者を巻き込むことが重要です。ヒアリングやユースケース収集を通じて、職種ごとの適正レベルを見極めましょう。
実際にどう運用するか？制度化に向けた3ステップ
生成AIの利用ルールを整備しても、実際に運用できなければ意味がありません。
現場でルールが浸透し、継続的にアップデートされる状態をつくるには、以下の3ステップが効果的です。
ステップ①｜体制をつくる：「AI活用推進チーム」の設置
まず必要なのは、ルール策定と運用を担う推進チームの設置です。
情シス部門や法務だけでなく、現場代表や経営層も巻き込んだクロスファンクショナルな組成が理想です。
- 情報システム部門：セキュリティやツール管理
- 人事・総務：教育と研修の企画
- 各事業部門の代表者：現場でのユースケース把握
- 経営層：リスクと活用のバランス判断
🔗関連記事：AI推進責任者の役割とは？生成AI導入を成功に導く業務内容・スキルを徹底解説
ステップ②｜運用ルールを周知する：社内マニュアル＆研修の活用
ルールは「誰が読んでもすぐに分かる」レベルでの明文化が必要です。
そのうえで、実務に沿った社内マニュアルやガイドライン資料を整備し、次のような方法で周知します。
- 朝会・全社会議での発表
- eラーニングやオンボーディング研修に組み込む
- イントラネットに「よくある質問と回答」一覧を常設
特に研修形式での展開は、理解度の均質化と行動変容の促進に有効です。
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ステップ③｜ルールを見直す：改善とアップデートの仕組みづくり
生成AIは進化が早く、半年後には“ルールが時代遅れ”になる可能性もあります。
だからこそ、運用開始後は定期的な見直し・フィードバックの体制が不可欠です。
- 毎月または四半期ごとに運用状況をレビュー
- 部門ごとのヒアリングで実態把握
- 社外ガイドラインの変更や事故事例に応じた柔軟な見直し
「完璧なルール」よりも、柔軟に動かせる運用設計が、生成AI活用を長く支える力になります。
まとめ｜用途別のレベル分けルール導入で“禁止しないガバナンス”を実現する
生成AIの導入において、「リスクがあるから禁止」では、業務改善のチャンスを失ってしまう可能性があります。
一方で、「自由に使っていい」状態では、情報漏えいや誤情報の拡散など、重大な事故につながりかねません。
このジレンマを解消するのが、用途別・情報別に線引きを明確にする「レベル分けルール」です。
たとえば、以下のように設定することで、安全かつ現場主導の活用が可能になります。
- 機密情報や顧客データは入力禁止（レベル3）
- 社内文書の下書き作成は条件付きでOK（レベル2）
- 一般公開資料のアイデア出しは自由に活用可能（レベル1）
このようなレベル設計は、“使わせないためのルール”ではなく、“安心して使うためのルール”です。企業が生成AIを継続的に活用していくには、ガバナンスと活用のバランスをとる設計思想が不可欠です。
ルールの存在が現場の萎縮を生むのではなく、むしろ「ここまでなら使える」という明示が、活用の背中を押すものに変わる──
これが、SHIFTAIが提唱する「禁止しないガバナンス」の核心です。
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- Q生成AIの利用制限は、なぜ「レベル分け」が必要なのですか？
- A
生成AIの利用場面は多岐にわたり、情報漏えいなどのリスクも用途によって異なります。全社一律で「OK／NG」を決めると現場に混乱を招くため、「情報の機密性」「業務目的」「利用者の権限」などに応じた柔軟なレベル分けが必要です。
- Qレベル分けルールを策定する際、最初にやるべきことは何ですか？
- A
まずは自社で想定される生成AIの利用シーンを洗い出し、それぞれのリスクを評価することが出発点です。そのうえで、「使ってよい範囲・条件」「使ってはいけないケース」を整理し、文書化していきます。
- QChatGPTなど生成AIの出力結果をそのまま使うのは危険ですか？
- A
はい。生成AIの出力には誤情報や不適切な内容が含まれる可能性があるため、必ず内容を確認し、必要に応じて修正・加筆することが推奨されます。とくに社外向け資料や顧客対応には細心の注意が必要です。
- Q社内でルールを周知・徹底するにはどうすればよいですか？
- A
ガイドラインを作っただけでは運用は根付きません。イントラ掲示、eラーニング、説明会、ロールプレイング研修などを組み合わせ、現場の実務に落とし込む仕掛けが必要です。また、FAQ集やチェックリストも有効です。
- Qルールを一度作れば、あとは変更しなくていいのでしょうか？
- A
いいえ。生成AIは技術進化が早く、リスクも変化するため、ルールも定期的に見直すことが重要です。半年〜1年ごとの見直しを前提に、改善しやすい体制を整えておきましょう。
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