ここ数年で急拡大を見せている「生成AI」。
従来のAIと違い、学習した大量のデータを活用し0からコンテンツを生み出すことができます。アイデア出しやクリエイティブの骨子を作ったり、業務内容を問わず、様々な業界で活用が期待されています。
しかし、企業が商用で利用する際にはいくつかの注意点があります。企業としてコンプライアンスを遵守しながら、生成AIでDXを進めるためには「ガイドライン」を策定することが重要です。
本記事ではガイドラインの事例と作成方法を解説します。

生成AIとは

生成AIの概要

生成AIとはテキストや画像、イラストや動画を自動的に生成できる人工知能の1種です。
大量のデータを学習させ、その学習内容に基づいて質問や指示を実行し、我々が求めるアウトプットを生成してくれます。クリエイティブな内容を得意とし、アイデア出しの壁打ち相手として活用したり、思考を整理するための相手として利用されています。
現在はテキスト生成の利用が多いですが、すでに画像や動画の自動生成、Webサイトやアプリの自動生成など活用範囲が広がっています。

従来のAIとの違い

これまでも「AI」と呼ばれるものは存在していましたが、従来のAIと昨今話題を集めている生成AIでは利用目的とデータ処理に違いがあります。
従来のAIはデータ分析や将来予測の文脈で使われていました。過去の購買データをもとに「いつこの商品が売れているか」を統計的に処理したり等です。
一方で生成AIはその名の通り「新しいコンテンツを生み出すこと」に焦点が当てられています。大量のデータを学習し「予測」するのか「何かを創出するのか」が違いです。

生成AIガイドラインの重要性

どの企業も人手不足の中、業務を効率化することで働き方改革を進めています。その中で、企業でも生成AIの活用が増加しています。
しかし、生成AIに関する法規制も十分ではないことから、各企業が各々でガイドラインを作って、コンプライアンスを遵守しながら効率化を図っています。
ではなぜ生成AIガイドラインが必要なのでしょうか。

使用者が迷うことなく活用できる

PCやスマートフォンが普及したとはいえ、インターネットリテラシーは人によって様々です。
生成AIに対する理解やリテラシーも同様で、ただ「これから生成AIの利用を許可します」と周知しただけでは社内で浸透しません。
AIという新しさや複雑さが故に、使用者がどのようにAIを活用すれば良いか戸惑わないようガイドラインを用意しましょう。

法令違反や権利侵害を未然に防ぐ

生成AIは過去や既存のデータを学習することで新たなコンテンツを生成しています。
インターネット上に存在するデータを学習しているため、思わぬ形で権利を侵害してしまうケースもあります。
ガイドラインとして法律違反や権利侵害しないための手順や確認フローを明記しましょう。
実際に生成AIが出力したコンテンツが法律や権利を侵害した結果を事例として掲載するとイメージがつきやすいですね。

生成AIと著作権に関しては下記の記事で詳しく紹介していますので、ご参照ください。
➡「生成AIの活用は違法？著作権問題は？知っておくべき注意点や活用方法も紹介」

生成AIガイドラインの要素

生成AIガイドラインに含めるべき要素を紹介します。
業界や事業特性によって内容は変わりますので、あくまで代表的な例としてご覧ください。

データ入力に際して注意すべき事項

どの生成AIサービスを利用するかによりますが、「入力したデータを今後の学習に再利用する」サービスもあります。
この場合、データ入力時に自社の機密情報や取引先の情報、顧客情報を入力してしまうと、AIに学習されアウトプットとして出力されてしまう可能性があります。
利用するサービスが「再学習に利用する」となっていると情報漏洩に繋がるリスクがあることをガイドラインに明記しておきましょう。

生成物を利用するに際して注意すべき事項

大規模言語モデルの原理は「ある単語の次に用いられる可能性が確率的に最も高い単語」を出力することでもっともらしい文章を作成していくものです。そのため、生成AIの生成物には虚偽が含まれる可能性があったり、すでに存在する著作物を盗用してしまうことも起こりえます。
個人の用途（その業界を学ぶために利用する等）であれば問題ありませんが、企業が商用目的で生成AIが出力したコンテンツを利用する際には注意が必要です。
もっともらしい出力がされるだけに、人間の手で裏取りをせず公開・発信したくなる気持ちはありますが、生成AIの特性を理解し活用するようガイドラインに明記しましょう。

自社ないし他社の活用事例

こちらはルールや注意点というよりも「実務でどう活用するか」をサポートする文脈です。
リテラシーの差によってどれほど活用できるか、業務を効率化できるか変わってきます。積極的に利用して効率化した事例を社内で共有し、社内全体で生成AIの恩恵を享受できるよう活用事例を適宜ガイドラインに追加していきましょう。この際に、失敗例も掲載しておくとより分かりやすいですね。

ガイドラインの作成手順

ここからは具体的な作成手順を紹介します。
本記事で紹介する手順を参考にしながら、自社に合わせてカスタマイズしてみてください。

1. JDLAの「生成AIの利用ガイドライン」をベースとする

0から全て作ろうとすると時間も労力もかかるので、ある程度完成されているものをベースにしてみてください。
おすすめは日本ディープラーニング協会（JDLA）が定めた「生成AIの利用ガイドライン」です。ユーザーが入力する内容に問題がないか、他人の著作物を侵害していないかなど様々なリスクに対して「どう考えるべきか」がまとめられています。
どんな組織でも注意すべき点は共通しているため、日本ディープラーニング協会のガイドラインを参考に、それぞれの組織内での活用目的等に照らし合わせて、適宜、必要な追加や修正を加えましょう。

2. 自社の実務で想定される活用方法を記載する

JDLAの「生成AIの利用ガイドライン」をベースに加筆していく形で実務で想定される活用方法を記載していきましょう。
生成AIをどこまで活用できるかは従業員自身のリテラシーに左右されます。特に「どの業務のどこで活用できるか」を自ら考えて積極的に利用できる従業員は限られています。こうした格差をなくすためにガイドラインに「実務で想定される活用方法」を記載しましょう。
例えば、マーケティング分野であれば生成AIのクリエイティブ業務への活用方法、製品開発であればプロトタイプを生成する方法など、部署や業務内容にあわせて記載できるとなお良いです。

3. 他社の活用例を記載する

他社がどのように活用しているかも記載しておくと良いでしょう。
社外ということもあり詳細に書こうとすると時間がかかるので、情報元のURLとリンク先の概要をまとめておくだけで十分でしょう。

生成AIガイドラインの作成例4選

ここからは公的機関や一般企業が公開している生成AIガイドラインをいくつか紹介します。

東京都デジタルサービス局

東京都では生成AIを活用するためのプロジェクトが立ち上げられ、東京都職員向けに文章生成AIの利用に関するガイドラインを策定しています。
全局で約5万人を対象に利用できる環境を整えています。
ガイドラインでは以下がまとめられています。

• 文章生成AIの特徴
• 利用環境
• 利用上のルール
• 効果的な活用方法

出典：文章生成AI利活用ガイドライン

佐賀県教育委員会

教師が作成するテスト問題などの素案づくりや、保護者に送る文章づくりなどで活用する目的で生成AIガイドラインを策定しています。
まずは教師が使うことを想定しており、多忙な教員業務をサポートするツールとして期待していることがうかがえます。
ガイドラインでは以下がまとめられています。

• 教育利用における基本姿勢
• 生成AIの概要
• 利用上のルール
• 校務や学習活動での利用例

出典：生成AI利用ガイドライン【Vol.1】

Adobe

Adobeでは生成AIを利用した各種機能が提供されており、その機能を利用する際のガイドラインが公開されています。
ガイドラインでは人工知能/機械学習モデルのトレーニング目的ではなく、クリエイティブ制作で利用すること、虐待的、違法、機密コンテンツを作成・アップロードしないこと、なりすましや第三者の権利の尊重について記載されています。
制作会社などクリエイティブな業務が多い会社の参考になりそうですね。

出典：Adobe 生成 AI ユーザーガイドライン

生成AIの導入と活用のポイント

生成AIの導入と活用における重要なポイントについて詳しく解説します。

「まず使ってみる」を浸透させる

意外と見落としがちなのが「まず使ってみる」という文化を社内に浸透させることです。新しい技術への抵抗感を減らし、積極的な試用を促す文化や仕組みを作っていきましょう。
電通デジタルでは、社内で生成AI活用のグランプリを開催したり、活用例を社内共有できるプラットフォームを立ち上げたりなど生成AIを積極的に活用しようとする姿勢がうかがえます。
また、新しい取り組みを推進する際には強制力も重要になります。影響度が少ない業務にAIを組み込むことで、その利便性や効率性を体感してもらい従業員からフィードバックをもらうのも良いでしょう。

生成AIにおけるサポートチームを編成する

本気で浸透させるためには生成AIにおけるサポートチームを編成しましょう。
AIの使用に関するガイドラインの作成、プライバシーとセキュリティの確保、従業員から上がってくる質問などに対応できると良いです。というのも、従業員の自発性に任せると「今のままで良い」という現状維持バイアスによりなかなか浸透しません。それを払拭し後押しするためにも専門チームを編成し、生成AIによる業務改革を進めることが大切です。

上手く活用している事例を社内で積極的に共有する

生成AIの凄さを理解してもらうためには、「効率化」「業務改革」の成功事例を共有することが効果的です。社内でAIを効率的に利用して成果を上げている事例を共有することで、他部署もAIの凄さや可能性を理解してくれるでしょう。
事例共有や周知は手間がかかりますが、会社全体で生成AIが浸透すればとんでもない業務効率の改善に繋がります。

まとめ

生成AIは従来のAIとは違い、過去のデータを学習し0から新たなコンテンツを生成してくれるAIです。新規事業のアイデア出しや広告コピーの作成、カスタマーサポートのChat対応の半自動化などに応用できます。
生成AIを活用することで業務効率を改善できますが利用方法には注意が必要です。学習したデータをもとに回答が出力されるため、意図せず著作物などの権利を侵害していることがあります。こうしたリスクを回避するためにも生成AI利用におけるガイドラインが重要になります。
また、生成Aiを導入して終わりではありません。従業員に浸透し、実務に利用することで業務を効率化して初めて意味があります。専門のサポートチームを編成し、注力プロジェクトとして取り組むと良いでしょう。

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