生成AI活用の社内ルール・ポリシー作成テンプレート　初期案づくりから運用・改訂まで

生成AIを業務で使う企業は急速に増えていますが、「現場はもう使っているのに、社内ルールやポリシーが追いついていない」という声も少なくありません。
情報漏洩や著作権、個人情報保護への不安がある一方で、うまく使えば業務効率化や生産性向上につながるのも事実です。

こうしたメリットとリスクを両立させるために重要になるのが、生成AI活用の社内ルール・社内ポリシー（AI利用ポリシー）です。
本記事では、初期案づくりからテンプレートの構成、運用・改訂の考え方まで、一貫した「社内ガイドライン」の作り方を整理します。

※本記事の情報は2025年11月時点のものです。

なぜ生成AI活用の社内ルール・ポリシーが必要なのか

まず押さえておきたいのは、「なぜ生成AIの社内ルールや社内ポリシーが必要なのか」という前提です。
背景には、次のようなリスクとメリットが共存しています。

1つ目は、情報漏洩リスクです。
生成AIツールに機密情報や個人情報を入力すると、その情報が外部サービスに保存・学習される可能性があります。
入力内容の扱いはサービスごとに異なりますが、「何を入力してはいけないか」を明確にしないと、社員の善意の利用でも重大な漏洩に発展しかねません。
なお、エンタープライズ向けプランなどの中には「入力データを学習に利用しない」と明言しているサービスもあります。
どの生成AIツールを採用するか検討する際には、各社の利用規約やプライバシーポリシー、データ取扱い方針を必ず確認することが重要です。

2つ目は、著作権・知的財産権のリスクです。
生成AIが出力した文章や画像には、第三者の著作物や商標などが含まれる可能性があります。
そのまま外部向け資料や広告に使うと、意図せず権利侵害にあたるケースも考えられます。
生成物の取り扱い方針を、社内ガイドラインで定めておく必要があります。

3つ目は、誤情報・不正確な情報の業務利用リスクです。
生成AIはもっともらしい回答を返しますが、必ずしも事実とは限りません。
業務で利用する場合、「最終的な責任は人が負う」「重要な判断は必ず人が確認する」といったルールが求められます。

一方で、生成AIを適切に活用できれば、

• 文書作成や資料要約の時間短縮
• アイデア出し・たたき台づくりによる生産性向上
• 定型業務の効率化を通じたDX推進

といったメリットも大きく、ルール整備は「利用抑制」ではなく「安心して活用するための土台づくり」と捉えるべきです。

生成AI社内ルール・ポリシー策定の基本ステップ（初期案づくり）

生成AIの社内ルールやAI利用ポリシーは、一度に完璧なものを作る必要はありません。
まずは初期案（ドラフト）をつくり、運用しながら改訂していく前提で進めると、現場にもなじみやすくなります。

1.目的・適用範囲・対象業務を整理する

最初のステップは、ルールの目的と適用範囲を明確にすることです。

目的としては、例えば次のような内容が考えられます。

• 情報漏洩や著作権侵害などのリスクを抑えつつ
• 生成AIの業務活用を促進し、生産性向上・DX推進につなげること

このような方向性を、1〜2行で簡潔にまとめておきます。

併せて、適用範囲も整理します。

• 対象となる組織（全社／特定部門など）
• 対象となる従業員区分（正社員・契約社員・派遣社員など）
• 外部委託先やパートナーへの適用有無

さらに、「どのような業務で生成AIを使うか／使わないか」の大枠もここで決めておきます。
例えば、

• 文書作成や要約、翻訳、アイデア出しには利用を認める
  契約書の最終案作成や、株主への公式開示文など、高い正確性が求められる業務では補助的な利用にとどめる

といった形で、業務ごとの利用範囲を示すと、現場の迷いを減らせます。

2.想定される利用シーンとリスクを洗い出す

次に、社内で想定される生成AIの利用シーンとリスクを整理します。

• 社内資料や報告書のドラフト作成
• メール文面や案内文のたたき台作成
• 議事録の要約
• マニュアルやFAQの案出し

など、現場で利用されそうな場面をリストアップし、それぞれについて

• 入力内容に機密情報・個人情報が含まれるリスク
• 出力結果に誤情報・偏った情報が含まれるリスク
• 著作権・商標など第三者権利を侵害するリスク

を洗い出します。

この作業を通じて、「どのような情報を入力禁止とすべきか」「どんな場面では人のチェックを必須にするか」といったルールの骨格が見えてきます。

3.関係者・体制・責任の所在を決める

最後に、ガイドライン策定と運用を担う体制を明確にします。

• 策定を主導する部署（情報システム部門、法務部門、人事・総務部門、DX推進部門など）
• 経営層の関与レベル（承認者・方針決定者としての役割）
• 現場からの問い合わせ窓口（「この使い方はルールに沿っているか？」を相談できる先）

また、「生成AIの出力を業務に利用する際の最終責任は誰が負うのか」も、AI利用ポリシーの中で明確にしておく必要があります。
一般的には、ツールではなく人間が最終責任を負う前提で、「重要な判断は必ず人が確認する」という原則をルール化します。

生成AI社内ルール・ポリシー作成テンプレートの構成要素

ここからは、生成AI活用の社内ルール・社内ポリシーを策定する際のテンプレート項目を整理します。
自社の状況に合わせて取捨選択しながら、ひな形として活用できる構成です。

1.総則（目的・定義・適用範囲）

テンプレートの冒頭には、総則として次の内容をまとめます。

• 目的
  例）生成AI活用による業務効率化・生産性向上を図りつつ、情報セキュリティとコンプライアンスを確保することなど
• 用語の定義
  「生成AI」「社内システム」「機密情報」「個人情報」など、本ルール上の用語を簡潔に定義
• 適用範囲
  対象となる組織・従業員区分・委託先の範囲

これにより、ガイドラインの土台となるAI利用ポリシーの前提が共有されます。

2.利用対象となる生成AIツールと利用範囲

次に、利用を認める生成AIツールと利用範囲を整理します。
具体的には、

• 利用を認めるツール（複数ある場合は、リスト化されていると良い）
• 個人アカウントでの業務利用の可否
• 社内で契約した業務用アカウントの利用ルール

などを定めます。

例えば、「会社が承認した生成AIツールのみ業務で利用できる」「検証目的の利用は別途承認を要する」など、利用可能ツールの範囲と例外の扱いを決めておくことが重要です。

また、

• 下書き作成や要約など補助的な利用に限定するのか
• 一定の範囲で最終成果物にも利用を認めるのか

といった「業務上の利用レベル」も、AI利用ポリシーの中で明示すると、現場で迷いが少なくなります。

3.入力禁止情報・利用禁止行為

生成AIの社内ルールで特に重要になるのが、入力禁止情報と利用禁止行為の明確化です。

代表的には、次のような情報を禁止対象に含めることが検討されます。

• 機密情報（未公開の経営情報、価格情報、技術情報など）
• 個人情報（氏名、住所、連絡先、社員番号など、個人を特定し得る情報）
• 取引先やパートナー企業の名称・内部情報
• 公表前の新製品・新サービスの内容

また、利用禁止行為としては、

• 法令や公序良俗に反する目的での利用
• 差別的・攻撃的な内容の生成を意図した利用
• 他人になりすます行為や、不正なログインなどのセキュリティを損なう行為

といった事項を列挙し、「どこまでが許容されないか」を具体的に示すことがポイントです。

4.生成物の取り扱い（著作権・機密性）

生成AIが出力した文章や画像などの生成物の取り扱いも、ガイドラインで整理しておく必要があります。

• 生成物は下書き・たたき台として扱い、人が内容を必ず確認する
• 外部向けに公開する場合は、著作権・商標など第三者権利を侵害していないかを十分に確認する
• 機密性が高い資料に生成物を組み込む場合は、上長や担当部署によるレビューを経る

といった原則を定めておくと、「AIの出力をそのまま信じない」「最終責任は人が負う」というスタンスを徹底しやすくなります。

5.ログ管理・利用記録・モニタリング

続いて、利用ログや利用記録の取り扱いです。

• 業務用アカウントでの生成AI利用について、一定期間ログを保持する
• ログはルール遵守状況の確認や、ガイドライン改善のために活用する
• 社員のプライバシーに配慮し、必要最小限の範囲でモニタリングを行う

といった方針を決めておくと、ルールの実効性と社員の安心感の両立につながります。

6.教育・研修・問い合わせ窓口

生成AIの社内ルールは、教育・研修とセットで運用することで初めて機能します。

• 制定時・改訂時に、全社員向けの説明会やオンライン研修を実施する
• 入社時研修や定期研修のテーマに「生成AIリテラシー」を組み込む
• 利用方法やルールについて問い合わせができる窓口（情報システム部門やDX推進部門など）を明示する

といった仕組みをガイドラインに記載することで、疑問点を放置しない運用がしやすくなります。

7.改訂・見直し・例外承認プロセス

最後に、改訂と例外承認のプロセスをテンプレートに盛り込みます。

• 半期や年次など、定期的な見直しサイクルを明示する
• 法令改正や各種ガイドラインの改定、生成AIサービスの仕様変更があった場合には速やかに検討する
• 実証実験やPoCなど、例外的な利用を行う際の承認フローを定める

こうした項目をあらかじめテンプレートに含めておくことで、「一度決めたら終わり」ではないガイドライン運用が可能になります。

ガイドラインの運用と社内浸透のポイント

社内ルールやAI利用ポリシーは、作成しただけでは意味がありません。
生成AIの社内ルールを、現場で実際に守りながら活用してもらうための運用・浸透の工夫が重要です。

1.社内周知と教育の設計

まずは、社内周知のタイミングと方法を設計します。

制定時、改訂時、新入社員や中途入社者の受け入れ時などの節目に合わせて、社内ポータルでの告知、社内メールによる案内、部門別の説明会やオンラインセミナーといった複数のチャネルを組み合わせると、情報が届きやすくなります。

また、教育・研修の場では、生成AIの基本的な仕組みや限界、情報漏洩・著作権などのリスクのポイント、社内ルールの要点と実際の利用イメージをコンパクトに整理したコンテンツを用意すると、社員のAIリテラシー向上にもつながります。

2.業務フロー・ツールへの組み込み

ガイドラインを現場で機能させるためには、業務フローやツールへの組み込みも有効です。

• 申請・稟議フローに、生成AI利用の有無や利用目的を記載する項目を追加する
• 社内のナレッジツールやFAQに、生成AI活用のルールとよくある質問をまとめておく
• アクセス権限の管理や、利用可能なツールの一覧を社内ポータルで共有する

といった取り組みにより、「ガイドラインが単なる文書ではなく、日々の業務フローの一部として機能する」状態に近づきます。

3.利用状況のモニタリングと改善サイクル

最後に、利用状況のモニタリングと改善サイクルです。

利用ログやアンケートを通じて、「どの部門がどのように生成AIを使っているか」を把握するようにしましょう。
現場から、トラブルやヒヤリハット事例があれば、再発防止策としてガイドラインに反映します。

さらに、現場からの改善提案を歓迎し、「ルールを現場に押し付ける」のではなく「一緒に育てる」姿勢を持つことが大切です。

こうしたモニタリングと改善サイクルを回すことで、生成AI社内ガイドラインは現場に根ざした実践的なルールへと進化していきます。

生成AI社内ルール・ポリシーの改訂とアップデートの進め方

生成AIの技術とサービスは、極めて変化が速い領域です。
そのため、社内ルール・社内ポリシーは「改訂前提」で設計することが欠かせません。

1.改訂のタイミングとトリガー

改訂のタイミングとしては、次のような契機が考えられます。

• 半期ごと・年次など、定期的な見直し
• 関連する法令やガイドラインの改正
• 主要な生成AIサービスの仕様変更や利用規約の変更
• 社内で発生したトラブルやヒヤリハット事案

こうしたトリガーを事前に整理し、「どのような変化があれば見直すか」をガイドラインに明記しておくと、改訂の判断がしやすくなります。

2.改訂プロセスと関係部門の巻き込み方

改訂プロセスは、概ね次のような流れが想定されます。

この際、現場部門の声をどの程度取り入れるかも重要です。
実際に生成AIを活用する部門の意見を聞きながら改訂することで、より運用しやすい社内ガイドラインになります。

3.改訂後のフォローと定着支援

改訂しただけで終わらせず、定着支援まで含めて設計することが望まれます。

• 改訂ポイントを1枚程度にまとめたサマリーの配布
• よくある質問（FAQ）の更新
• 改訂内容に関するミニ研修やeラーニングの実施

といった取り組みを通じて、生成AI社内ルールとAI利用ポリシーを「生きたルール」として運用することができます。

まとめ　生成AI社内ガイドラインを「一度きり」で終わらせない

いかがでしたか？

本記事では、生成AI活用の社内ルール・社内ポリシー（AI利用ポリシー）について、初期案づくりからテンプレートの構成、運用・改訂の考え方まで解説いたしました。

生成AIは、業務効率化やDX推進の強力な手段である一方、情報漏洩や著作権などのリスクも抱えています。
だからこそ、生成AIの社内ルールやガイドラインを整備し、「リスクをコントロールしながら活用する」ための土台をつくることが重要です。

社内ルール・ポリシーは、一度作って終わりではありません。
自社の状況や法令、サービス仕様の変化に応じて、運用・改訂を重ねることで、より実態に合ったAI利用ポリシーへと育っていきます。

なお、本記事の内容は、生成AIの社内ルール・ポリシー整備の一般的な考え方をまとめたものであり、特定の法令遵守を保証するものではありません。
具体的な規程の策定にあたっては、自社の業種・業態や適用される法令を踏まえ、必要に応じて専門家への確認も検討してください。

まずは、自社に合った生成AI社内ガイドラインの初期案づくりから着手してみてはいかがでしょうか？