生成AIは誰がどう管理する？“使われ続ける仕組み”を支える社内管理体制の作り方

生成AIを導入したはずなのに、現場でまったく使われていない。あるいは、誰にも共有されないまま勝手に使われている——。

こうした声は、生成AIを導入した企業の多くから聞こえてきます。

「導入はうまくいったが、その後の運用が見えない」
「活用状況が把握できず、全社展開に踏み切れない」
「情シスや法務部門に負荷が偏り、管理が回らない」

そんな“運用フェーズでのつまずき”が、いま企業の現場で起きています。

実はこの背景にあるのは、「生成AIの管理体制」が設計されていないこと。どこまで使っていいのか？ 誰が責任を持つのか？ 活用状況はどう把握するのか？

——こうしたルールや体制が不明確なままでは、現場が混乱し、導入の成果も見えづらくなります。

では、生成AIを安全かつ効果的に社内で活用するには、どんな“管理の仕組み”が必要なのでしょうか？

本記事では、生成AIの社内活用を“持続可能な仕組み”に変えるための管理体制の作り方について、実務視点で解説していきます。また、記事の末尾には、「生成AIの社内管理体制セルフチェックリスト」を用意してあるので、ぜひともご活用ください。

SHIFT AI for Bizでは、生成AI活用を支える“管理体制設計”を含めた法人向け研修を提供しています。

社内で生成AIを活用するにあたって、もし悩みや不安が少しでもあれば、ぜひとも一度、SHIFT AI for Bizの資料をご覧ください。無料でダウンロードいただけます。

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生成AI活用が進まない会社に共通する“管理の落とし穴”

生成AIを導入したにもかかわらず、「現場での活用が進まない」「社内に定着しない」といった課題を抱える企業は少なくありません。多くの場合、その原因はツールや技術にあるのではなく、“管理の仕組み”が整っていないことにあります。

「ルールを作っただけ」で終わっている

生成AIの利用ポリシーやルールを定めたものの、「実際には現場で読まれていない」「運用に落とし込まれていない」というケースは非常に多く見られます。

“紙で整備されたルール”が“形骸化”してしまっていては、現場は自律的に動けません。

実際、ルールの“明文化”と“運用への落とし込み”は別物です。利用範囲や注意点を明確にしつつ、それを誰が伝え、どう浸透させていくかまで設計できている企業はまだごく一部です。

「情シス任せ」「現場任せ」で属人化している

情報システム部門が全体の取りまとめを行っている場合でも、「技術面は管理できても、現場の業務活用までは見きれない」という状況は珍しくありません。一方、現場主導で生成AIを使い始めた場合も、「組織的な統制が効かず、バラバラな使い方が横行している」ことがあります。

このように、特定の部門や担当者に過度に依存した管理は、必ず属人化を生み、持続可能性を損ないます。

💡関連リンク：情報システム部門が“生成AI管理の全責任”を負っていませんか？
👉 情報システム部門に求められる“AIリテラシー”とは

「使っていいのかダメなのか」が曖昧なまま放置されている

「ChatGPTを使ってもいいですか？」という質問が社内から頻繁に寄せられる──

このような状況は、利用可否のラインが明確にされていない証拠です。

本来であれば、業務ごと・情報区分ごとに「利用してよい／控えるべき」範囲をルール化し、それを全社で共有・周知することが必要です。しかし、そこまで明示されていない企業が大半です。

曖昧さが不安を生み、結果として「誰も使わない」または「勝手に使われる」状態が加速してしまいます。

社内管理体制に必要な5つの視点

生成AIを単なる“試験導入”に終わらせず、社内で安全かつ継続的に活用していくには、「管理」を制限ではなく“活用を支える仕組み”として設計する視点が必要です。

ここでは、生成AIの社内活用を持続可能なものにするために不可欠な「5つの管理視点」を紹介します。

① 利用ルールの明文化と浸透（シャドーAI対策）

多くの企業では、生成AIの利用に関する明確なガイドラインが未整備、あるいは整備されていても浸透していない状況が見られます。

特に問題となるのが、「生成AIの利用が禁止されているわけではないが、ルールがないため不安」「誰にも相談せず勝手に使っている」といった “シャドーAI”の横行です。

利用ルールを策定する際は、「何を使ってよいか」「どの業務で使ってよいか」「情報の扱い方」などを具体的に定義し、現場が迷わず判断できるレベルまで明文化することが求められます。

② セキュリティ管理とログ取得の仕組み

生成AIの利用は、利便性の反面、情報漏洩や誤用のリスクを伴います。特に、無料の外部ツールを使う場合は、社外にデータが送信されるリスクも含まれます。

そのため、

• 利用ツールを限定する
• 利用ログを取得・監査可能にする
• 承認フローを設定する

など、セキュリティと可視性の両立を図った設計が必要です。

技術的対策だけでなく、「使い方を記録する文化」も含めた運用ルールの整備が重要です。

③ ナレッジ・プロンプトの共有と再利用

活用が進む現場ほど、「良いプロンプトが属人化して共有されていない」という課題を抱えがちです。

生成AIは“誰でも使える”反面、“誰でもうまく使える”わけではありません。プロンプトの工夫や成功事例が、組織内でナレッジとして蓄積・共有されていく体制が、成果を底上げします。

たとえば、Notionや社内Wikiを活用して「プロンプト集」や「業務別テンプレート」を共有するなどの運用が効果的です。

④ 活用状況の可視化と評価体制

管理体制が機能するためには、「誰がどの業務で生成AIを活用しているのか」という状況を可視化する仕組みが必要です。

一部の企業では、

• 利用実績レポートの提出
• チーム単位での活用報告
• 業務時間削減などの定量評価

などを導入し、“使って終わり”にならない管理運用を進めています。

これは管理と活用の両面を評価する上でも重要な視点です。

⑤ リテラシー育成の仕組み（管理と教育の接続）

「ルールを守る」「ログを取る」といった行動は、社員一人ひとりのAIリテラシーに大きく依存します。

そのため、管理体制と教育体制は切り離すことができません。

業務別・部門別に合わせたAIリテラシー研修や、定期的なアップデート学習の仕組みが、“使える人だけが使う”状態を防ぎ、活用の裾野を広げる鍵となります。

💡関連記事：
👉 部門ごとに違うAIリテラシー｜温度差を乗り越える実践アプローチ

SHIFT AI for Bizの法人研修では、活用ルールの整備からナレッジ共有の設計、教育体制の構築まで、社内運用に必要な「管理の仕組み」を総合的にサポートしています。

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誰が何を担う？生成AI管理における「役割分担モデル」

生成AIの社内利用において、「誰が何を担うのか」が曖昧なままでは、ルールも仕組みも機能しません。

特に、情報システム部門だけに管理を任せる体制では、業務活用や現場支援まで手が回らず、属人化や空中分解を招くリスクがあります。

ここでは、社内における生成AIの「役割分担モデル」として、関与すべき主要部門の役割を整理します。

情報システム部門：セキュリティとインフラの基盤管理

• 利用ツールの選定・制限（例：外部AI利用の可否）
• 社内ネットワークやデバイス環境の整備
• 利用ログやアクセス制限の設計

技術的・セキュリティ的な観点から、生成AI活用の“安全性”を担保する役割を担います。ただし、業務適用の促進までを担うには限界があるため、他部門との連携が不可欠です。

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法務・リスク管理部門：ガイドラインとリスク制御の責任者

• 利用規約・社内ポリシーの策定支援
• 個人情報・著作権・機密情報のリスクチェック
• 契約上の適法性やベンダー管理

AI活用が進むことで、法的なリスクや炎上リスクも新たに浮上します。こうした観点から「やってはいけないライン」を明確にするブレーキ役としての機能が重要です。

現場部門・利用者：業務への適用とナレッジの蓄積

• 業務ごとのユースケース開発
• プロンプトや使い方の改善・展開
• 現場での“使える・使えない”のフィードバック収集

活用の中心にいるのは、現場のプレイヤーたちです。

「管理される対象」ではなく、「共創するパートナー」として位置づけ、現場からのボトムアップ型ナレッジが蓄積できる環境設計が求められます。

経営企画・推進部門：横断管理と推進体制の中核

• 利用実績のモニタリングと可視化
• 各部門の状況を踏まえた展開計画の立案
• 成果報告・KPI設計・投資判断の支援

組織横断で生成AI活用を推進するには、推進ハブとなる機能の設置が効果的です。経営企画やDX推進チームなどが担うケースも多く、各部門の調整役として重要な立ち位置にあります。

「AI推進チーム」や「AIガバナンス委員会」の設置も視野に

近年では、これらの役割を統合する形で専任の「AI推進チーム」や「AIガバナンス委員会」を組成する企業も増えてきました。

• 各部門から代表者をアサイン
• 専門家・外部パートナーと連携
• 利用状況やリスクの横断管理
• 教育や啓発コンテンツの整備

体制の規模に応じて柔軟に設計することがポイントです。

💡関連記事：
👉 生成AI導入・推進チームの作り方｜失敗しない体制設計と4つの基本役割を解説

管理は“抑制”ではなく“活用を支援する”体制に

生成AIは、「使わせない」ことではなく、「正しく使えるようにすること」が管理の目的です。

だからこそ、“管理＝活用の支援”という視点で体制を設計することが、結果的に社内定着や成果創出を後押しします。

失敗する管理体制の特徴と、うまくいく企業の違い

生成AIの社内活用を支える管理体制には、「整備しているつもりでも機能していない」落とし穴があります。

実際に、形式的にはルールや体制が存在していても、現場に根づかず活用が進まないケースは多々あります。

ここでは、うまくいかない管理体制の特徴と、成果につながる企業の取り組みの違いを対比しながら整理します。

❌パターン①：「ルールを整えたつもり」で満足している

• ルールやポリシーは存在するが、現場に周知されていない
• 利用者が「どこまで使っていいか分からない」と感じている
• 現場は“無許可”または“自粛”状態になっている

✅対策：
ルールは“運用まで設計して初めて機能する”ものです。

マニュアルやFAQ、利用ガイドの形で展開し、「伝わる・使われる」状態を目指す設計が必要です。

❌パターン②：「管理＝制限」で活用を止めている

• 情シスや法務がリスク回避を優先し、過剰に制限している
• ユースケースの開発や共有が進まず、「使いどころが分からない」状態
• 結果、生成AI＝面倒・禁止という印象が社内に定着してしまう

✅対策：
管理は“活用を支援するもの”という意識転換が重要です。

たとえば「この業務でなら使ってよい」「この範囲でなら推奨される」といった“使わせる設計”に切り替えることで、現場に安心感と積極性が生まれます。

❌パターン③：「教育がない」ために管理が定着しない

• ルールが存在しても、現場の理解度・リテラシーが追いついていない
• 活用に必要な知識・スキルが属人化している
• 「使える人だけが使う」「研修を受けた人しか分からない」状態に

✅対策：
管理体制と教育体制はワンセットで設計する必要があります。

特にリテラシー格差がある場合は、部門や職種に合わせた教育カリキュラムを通じて、“使う人”を増やす仕組みが欠かせません。

💡関連記事：
👉 部門ごとに違うAIリテラシー｜温度差を乗り越える実践アプローチ

管理の目的は「抑えること」ではなく「広げること」

うまくいっている企業の管理体制には、以下の共通点があります。

• ルールが簡潔で明確、かつ“現場の言葉”で書かれている
• 利用範囲がガイド化されていて、迷わず判断できる
• 教育・研修を通じて、活用と管理を一体化している
• 推進チームが社内の声を拾いながら、ルールを改善し続けている

つまり、管理を“支配”ではなく“支援”と位置づける姿勢が、生成AI活用の成功を左右するのです。

SHIFT AI for Bizの法人研修で“管理”から変わる社内活用

「生成AIを導入したけれど、使われない」「ルールを整えたつもりが形骸化している」「情報システム部門が疲弊している」——

こうした課題を抱える企業の多くに共通するのは、「管理の仕組みが未設計であること」です。

SHIFT AIでは、単なるAIの“使い方”ではなく、「活用が定着するための仕組みづくり」までを支援する法人研修プログラムをご提供しています。

管理と活用をつなぐ、“実践型”研修設計

SHIFT AI for Bizでは、以下のような観点を含む研修カリキュラムを設計しています。

• 利用ルールの設計支援（自社の業務やリスクに応じた草案作成）
• 推進チーム向けワークショップ（管理と活用をつなぐ体制づくり）
• リテラシー教育の体系設計（部門ごとのリスク感度に応じたカスタマイズ）
• プロンプト資産の共有化支援（属人化しないナレッジ活用）

これにより、“導入で止まらない”活用サイクルの立ち上げが可能になります。

実際に支援した企業の変化

ある中堅企業では、以下のような変化が生まれました。

• 「ルールを整えて終わり」だった管理体制が、現場からの活用提案が生まれる仕組みへ
• IT部門の負荷が軽減され、各部門における自走型活用が加速
• 定期的な教育と効果測定により、“AIを使って成果を出す文化”が育ちつつある

このように、管理体制の整備は“活用の仕組み化”の第一歩なのです。

「管理に困っている」なら、まずは研修から始めてみませんか？

生成AIの活用は、ルールや監視だけでは根づきません。

「使える・続けられる・広がる」管理体制をつくるためには、現場に根ざした仕組み設計が不可欠です。

SHIFT AI for Bizでは、現場に即した設計とナレッジ共有の仕組みまでを“研修＋設計支援”としてご提供します。

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FAQ｜生成AIの社内管理に関するよくある質問

まとめ｜「管理」は活用を止めるものではなく、広げるための土台

生成AIの導入が進む今、多くの企業が“使うこと”ばかりに目を向けています。

しかし、実際に成果につながっている企業は、「活用の仕組み＝管理体制」をしっかりと設計しています。

• ルールを整えただけで終わっていませんか？
• 情シスや一部の推進者に頼りきっていませんか？
• 教育やナレッジ共有の仕組みは設計されていますか？

管理体制とは、“制限”ではなく“支援”です。

現場が安心して活用し、自走できる環境を整えることこそが、生成AI導入の本当の成果につながります。

SHIFT AI for Bizでは、「ルールを作る」「研修を行う」だけでは終わらない、“使われ続ける管理の仕組み”の構築支援を行っています。

社内で生成AIを活用するにあたって、もし悩みや不安が少しでもあれば、ぜひとも一度、SHIFT AI for Bizの資料をご覧ください。無料でダウンロードいただけます。

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📋生成AIの社内管理体制｜セルフチェックリスト

「自社の管理体制は万全か？」を確認するためのチェックリストです。以下の項目をもとに、自社の現状を振り返ってみましょう。

チェック項目	状況	備考・メモ欄
利用ルールは明文化されているか？	□Yes □No	（例：利用可能な業務・禁止事項など）
ルールは現場に浸透しているか？	□Yes □No	（例：FAQやマニュアルで共有済みか）
利用ログや監視体制は整備されているか？	□Yes □No	（例：ログ取得・可視化ツールの導入）
ナレッジやプロンプトの共有環境があるか？	□Yes □No	（例：社内WikiやNotionで運用中）
各部門の役割分担が明確か？	□Yes □No	（例：情シス・現場・法務・経企の役割）
教育（AIリテラシー育成）との接続ができているか？	□Yes □No	（例：定期研修、リテラシー別設計）

SHIFT AI for Bizの法人研修では、活用ルールの整備からナレッジ共有の設計、教育体制の構築まで、社内運用に必要な「管理の仕組み」を総合的にサポートしています。

社内での生成AIの活用や推進をご支援しますので、少しでもお悩みや課題をお抱えの企業様は、資料をダウンロードしてください。ダウンロードは無料です。

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