社員が自分のスマートフォンやブラウザで、個人アカウントの AI チャットに業務の文書を貼り付けている。会社としては何も決めていないか、「使ってはいけない」と一度だけ通知した。この状態の会社は少なくありません。総務省の白書では、日本の中小企業の約半数が生成 AI の活用方針を明確に定めていません。
IPA は2026年の「情報セキュリティ10大脅威」で、この状態を「シャドー AI」と名指しし、組織向けの3位に初めて入れました。この記事は、IPA・総務省・個人情報保護委員会の公開資料と、AI サービス各社の公式記述だけを出典に、禁止ではなく「使っている AI の棚卸し」「許可する道具の選び方」「申請と承認の流れ」の3段で社内ルールを組む手順をまとめます。
読み終えたら、棚卸し表・データ区分表・道具の選定表・申請フォームの4つの雛形を、そのまま社内で使える状態になります。
結論 — 先に要点だけ
- シャドー AI は、公的な脅威ランキングに正式に載った。 IPA の10大脅威 2026 は、従業員が個人的に使う AI サービスを業務利用することをリスクに挙げ、職場がそれを認識できないこと自体を問題にしている
- 禁止だけでは、利用が見えなくなるだけ。 IPA の解説書が経営者層に求めるのは、禁止の通知ではなく「AI サービス利用の検討」「利用規定の整備」「学習除外の設定の徹底」「約款の確認」の4つ
- 順番は、棚卸し → データ区分 → 道具の選定 → 申請フロー。 いま誰が何に使っているかを先に把握しないと、許可リストが実態とずれる
- 道具の選定は、クラウドサービスの15項目に AI 固有の3点を足すだけでよい。 学習に使われるか、人が内容を見るか、保存期間と削除の方法
- 個人情報と営業秘密は、区分表で「どの AI に入れてよいか」まで決める。 個人情報保護委員会の注意喚起と IPA の豆知識が、その線を示している
何が起きているか — 公的資料が示す現在地
IPA の10大脅威 2026 が「シャドー AI」を名指しした
IPA が2026年1月29日に公開した「情報セキュリティ10大脅威 2026」は、2025年に社会的影響が大きかった事故や攻撃をもとに、約250名の選考会が審議・投票で決めたものです。組織向けの3位に「AI の利用をめぐるサイバーリスク」が初めて選出されました。1位はランサム攻撃、2位はサプライチェーンや委託先を狙った攻撃で、AI のリスクはその次に置かれています。
※ 出典: IPA — 情報セキュリティ10大脅威 2026（取得 2026-11）
同じページから読める解説書（組織編、2026年3月）は、このリスクの1つ目として「職場に許可なく AI を業務利用し、情報漏えいにつながる可能性」を挙げています。職場で AI サービスの利用が無い場合などに、従業員が個人的に利用している AI サービスを業務に使うことを「シャドー AI」と呼び、持ち出し禁止の業務データや資料を入力すれば情報漏えいにつながると書いています。さらに、職場が従業員の個人アカウントによる AI の業務利用を認識できないこと自体もリスクだと明記しています。
| 解説書が挙げるリスク | 会社で起きる形 | この記事で扱う範囲 |
|---|---|---|
| 許可なく AI を業務利用し、情報漏えいにつながる | 個人アカウントの AI に業務文書を貼る。会社からは見えない | 本記事の主題 |
| 実在しない情報を生成する（ハルシネーション） | 確認なしに生成結果を社外に出す | 申請フローの「用途」欄で扱う |
| AI を助力に得たサイバー脅威の増長 | 自然な日本語の詐欺メールが増える | 別記事（下の関連ページ） |
※ 出典: IPA — 情報セキュリティ10大脅威 2026 解説書（組織編）PDF（取得 2026-11）
解説書が経営者に求めるのは「禁止の通知」ではない
解説書の対策の節は、経営者層とシステム管理者・従業員の2段に分かれています。経営者層に求める項目を並べると、禁止は手段の1つにすぎないことが分かります。
| 経営者層の対策（解説書の記載） | 社内ルールに落とすと |
|---|---|
| シャドー AI 回避のため、AI サービス利用の検討 | 会社として使う AI を決めて配る（未許可の AI 利用は禁止） |
| AI ガバナンスおよびサービス利用規定の整備 | AI 事業者ガイドラインを参照し、個人アカウントでの業務利用を制限し、違反時の対応を決める |
| 外部サービス利用時の学習除外（オプトアウト）設定の徹底 | 許可する道具ごとに設定箇所を手順書に書く |
| AI サービス契約時の約款の確認 | 選定表の項目にする |
| 専門家、相談窓口の確保 | トラブル時の連絡先を決めておく |
| 決裁・承認プロセスのガバナンス強化 | 送金や契約の承認は複数名で確認する |
システム管理者・従業員向けには、IT 資産管理と構成管理、通信ログや CASB の活用による AI サービス利用状況の把握、多要素認証の徹底、AI 利用の教育（秘密情報を安易に入力しない、ハルシネーションを理解する、過剰依存に留意する）が挙げられています。「把握する」が対策に入っている点が重要です。禁止だけして把握しない状態は、解説書の求める対策を満たしていません。
※ 出典: IPA — 情報セキュリティ10大脅威 2026 解説書（組織編）PDF（取得 2026-11）
方針を決めていない会社が多い — 総務省の白書
総務省の令和7年版 情報通信白書は、自社の生成 AI の活用方針について「積極的に活用する方針」または「活用する領域を限定して利用する方針」を定めている日本企業の比率を、2024年度調査で 49.7% と報告しています。2023年度調査の 42.7% から増えましたが、調査対象の他国より低い傾向が続いています。企業規模別では、中小企業で「方針を明確に定めていない」との回答が約半数を占めます。
一方で、何らかの業務で生成 AI を利用していると回答した割合は日本で 55.2%、「メールや議事録、資料作成等の補助」に使っている割合は 47.3% です。方針を決めている会社より、使っている会社のほうが多い。この差が、シャドー AI が生まれる余地です。
導入の懸念事項として日本で最も多いのは「効果的な活用方法がわからない」で、次いで「社内情報の漏えい等のセキュリティリスク」「ランニングコストがかかる」「初期コストがかかる」と続きます。
※ 出典: 総務省 — 令和7年版 情報通信白書「企業における AI 利用の現状」（取得 2026-11）
1段目 — いま使っている AI を棚卸しする
許可リストを先に作ると、実態とずれます。最初にやるのは、社員が業務でいま使っている AI と用途を、責めずに書き出してもらうことです。解説書は「通信ログ・CASB 等の活用により AI サービスの利用状況を把握」することを管理者の対策に挙げていますが、ログを見る仕組みが無い会社でも、申告ベースの棚卸しから始められます。
棚卸し表の雛形（コピーして使う）
| 項目 | 記入例 |
|---|---|
| 使っている AI サービス名 | チャット型 AI（個人アカウント） |
| アカウントの種別 | 個人／会社が契約したもの |
| 使っている業務 | 顧客向けメールの下書き、議事録の要約 |
| 入力している情報の種類 | 社名入りのメール本文、会議の録音の文字起こし |
| 入力に個人情報が含まれるか | 含まれる（顧客の氏名・連絡先） |
| 入力に営業秘密が含まれるか | 含まれる（見積の内訳） |
| 出力をどう使っているか | 確認してから送信／そのまま送信 |
| ブラウザ拡張・連携先の有無 | メール連携の拡張機能を入れている |
棚卸しで責任を問わないことを、先に明言してください。目的は把握であって、処分ではありません。解説書も、規程違反時の対応を明確にするのは「利用規定の整備」の後としています。順番を逆にすると、申告が出てきません。
棚卸しの結果は、次の3つに分けます。会社が同じ機能を用意できる用途、会社の道具では代替できない用途、そもそも AI に入れてはいけない情報を入れている用途です。3つ目は、次の区分表で線を引きます。
2段目 — どの情報をどの AI に入れてよいかを区分する
個人情報保護委員会の注意喚起が引く線
個人情報保護委員会は令和5年6月2日に「生成 AI サービスの利用に関する注意喚起等」を公表しています。個人情報取扱事業者に対する注意点は2つです。1つは、個人情報を含むプロンプトを入力する場合、特定された利用目的の達成に必要な範囲内であることを十分に確認すること。もう1つは、あらかじめ本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、その個人データが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合、個人情報保護法に違反する可能性があるため、提供事業者が当該個人データを機械学習に利用しないことなどを十分に確認することです。
一般の利用者向けの留意点には、入力された個人情報が機械学習に利用され、他の情報と統計的に結びついて出力されるリスクと、利用規約やプライバシーポリシーを十分に確認することが書かれています。
※ 出典: 個人情報保護委員会 — 生成 AI サービスの利用に関する注意喚起等（PDF）（取得 2026-11）／同 公表ページ
AI 事業者ガイドラインの「AI 利用者」の項目
総務省・経済産業省の AI 事業者ガイドライン（第1.2版、令和8年3月31日）は、AI 利用者に対して、AI システム・サービスへ個人情報を不適切に入力しないこと（U-4）、機密情報等を不適切に入力しないこと、AI 提供者によるセキュリティ上の留意点を遵守すること（U-5）を求めています。社内規程の根拠として、この条項番号を引いておくと説明がしやすくなります。
※ 出典: 総務省・経済産業省 — AI 事業者ガイドライン（第1.2版）本編 PDF（取得 2026-11）
IPA の「豆知識」が示す実務の線
IPA と AISI（AI セーフティ・インスティテュート）が2026年4月2日に公開した「AI 利用者のためのセキュリティ豆知識」は、AI にもセキュリティにも詳しくない利用者やマネージャ向けに、最低限で有効性の高い対策をスライド形式でまとめたものです。目次には「クラウド AI に営業秘密は教えない」「AI ブラウザは社内用と社外用を分ける」「RAG 使用時は『混ぜるな危険』にご用心」「外見では詐欺師を見破れないと心得る」が並びます。社内研修にそのまま使える形式なので、教育資料を自作する前にこれを配るのが早道です。
※ 出典: IPA — AI 利用者のためのセキュリティ豆知識（取得 2026-11）
データ区分表の雛形
上の3つの資料を1枚にすると、次の区分表になります。「許可した AI」は次の3段目で選ぶ道具、「個人の AI」は社員の個人アカウントのサービスです。
| 情報の区分 | 例 | 個人の AI | 許可した AI（学習除外・法人契約） | 条件 |
|---|---|---|---|---|
| 公開情報 | 自社サイトの文章、公開済みのプレスリリース | 可 | 可 | なし |
| 社内限り | 議事録、社内手順書、未公開の企画 | 不可 | 可 | 出力を社外に出す前に人が確認 |
| 営業秘密 | 見積の内訳、原価、取引条件、顧客リスト | 不可 | 原則不可（経営者が個別に許可） | 豆知識「クラウド AI に営業秘密は教えない」 |
| 個人情報・個人データ | 顧客・従業員の氏名、連絡先、相談内容 | 不可 | 利用目的の範囲内で、学習に使われないことを確認した道具のみ | 個人情報保護委員会の注意喚起（1）①② |
| 要配慮個人情報 | 病歴、信条など | 不可 | 不可（必要なら法務に確認） | 同上 |
この表の「不可」の行に、棚卸しで出てきた用途が当たっているなら、それが最初に止める対象です。止めるときは代替の道具とセットで伝えます。代替が無い禁止は、見えないところで続きます。
3段目 — 許可する道具を選ぶ
クラウドサービスの15項目を土台にする
AI サービスも、クラウドサービスの一種です。IPA の「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン」付録の「中小企業のためのクラウドサービス安全利用の手引き」は、選択・運用・セキュリティ管理の3段で15項目のチェックシートを示しています。
| 段階 | 番号 | 項目（要約） | AI サービスでの読み替え |
|---|---|---|---|
| 選択 | 1 | どの業務で利用するか明確にする | 棚卸しで出た用途のうち、会社として認めるもの |
| 選択 | 2 | クラウドサービスの種類を選ぶ | チャット型・文書作成補助・コード補助のどれか |
| 選択 | 3 | 取扱う情報の重要度を確認する | 区分表のどの行まで入れる前提か |
| 選択 | 4 | セキュリティのルールと矛盾しないようにする | 持ち出し禁止の情報を入れる運用になっていないか |
| 選択 | 5 | 事業者の信頼性を確認する | 公式のセキュリティ・プライバシー文書が公開されているか |
| 選択 | 6 | 安全・信頼性（稼働率・障害時の回復目標）を確認する | SLA の有無 |
| 運用 | 7 | 管理担当者を決める | AI ツールの管理担当者を社内で決める（兼任でよい） |
| 運用 | 8 | 利用者の範囲を決める | 会社のアカウントで誰に配るか |
| 運用 | 9 | 利用者の認証を厳格に行う | 多要素認証・SSO |
| 運用 | 10 | バックアップに責任を持つ | AI に預けた文書の原本は社内に残す |
| 管理 | 11 | 付帯するセキュリティ対策を確認する | 暗号化・アクセス制御の公開情報 |
| 管理 | 12 | 利用者サポートの体制を確認する | 管理者向けの窓口・ヘルプの有無 |
| 管理 | 13 | 利用終了時のデータを確保する | 解約時・退職時に会話履歴を削除できるか |
| 管理 | 14 | 適用法令や契約条件を確認する | 約款・データ処理に関する条項 |
| 管理 | 15 | データ保存先の地理的所在地を確認する | 保存先の国・地域と、適用される法規制 |
※ 出典: IPA — 中小企業のためのクラウドサービス安全利用の手引き（ガイドライン第4.0版 付録7）PDF（取得 2026-11）
AI 固有に足す3点 — 各社の公式記述で確認する
15項目に、AI 固有の3点を足します。入力が学習に使われるか、人が内容を確認するか、保存期間と削除の方法です。これは推測ではなく、各社の公式ページの記述を自分で開いて確認します。主要な3社の公式記述（取得 2026-11、出典は表の下）は次のとおりです。いずれも個人向けと法人向けで扱いが異なる点が、シャドー AI の問題の核心です。
| 提供元 | 法人向け（公式記述） | 個人向け（公式記述） |
|---|---|---|
| Anthropic（Claude） | 商用製品（Claude for Work、API など）の入力・出力は既定で学習に使わない。フィードバック送信や明示的な許可は例外。Team・Enterprise の管理者は組織設定で「Rate chats」を無効にできる | Free・Pro・Max は設定のプライバシー欄「Help Improve our AI models」で本人が切り替える。オフにすると以後の会話は学習に使われない。シークレットチャットは学習に使わない |
| Google（Gemini） | Workspace の顧客データは、顧客の事前の許可や指示なしにモデルの学習に使わない。Gemini アプリの会話は人による確認の対象にならず、組織の外に出ない（対象は所定の Workspace エディション） | 個人の Gemini アプリでは、アクティビティを保存する設定がオンの間、会話はサービス改善（生成 AI モデルの学習を含む）に使われる。一部の会話は人による確認の対象になり、その会話は最長3年保持される。自動削除の既定は18か月 |
| Microsoft（Copilot Chat） | 組織での利用は DPA（データ保護補遺）と製品条件のもとで「エンタープライズ データ保護」が適用され、プロンプトと応答は基盤モデルの学習に使われない。適用中は画面上部に緑の盾のアイコンが出る。プロンプトと応答は監査用に記録される | このページは組織での利用を対象にしており、個人アカウントの扱いは別の文書で確認が必要 |
※ 出典: Anthropic — Is my data used for model training?（商用製品）（取得 2026-11、2026年8月18日更新）／Anthropic — How do I change my model improvement privacy settings?（個人向け）（取得 2026-11、2026年8月3日更新）／Anthropic — Is my data used for model training?（個人向け）（取得 2026-11、2026年3月16日更新）
※ 出典: Google Workspace — Generative AI in Google Workspace Privacy Hub（取得 2026-11、2026年10月6日更新）／Google — Gemini アプリのプライバシー ハブ（個人向け）（取得 2026-11）
※ 出典: Microsoft Learn — Enterprise data protection in Microsoft Copilot and Microsoft Copilot Chat（取得 2026-11）／Microsoft Learn — Microsoft Copilot Chat Privacy and Protections（取得 2026-11）
ここから引ける結論は単純です。同じ名前の AI でも、個人アカウントと会社契約では、入力の扱いが公式記述の上で違います。社員が個人アカウントを使い続ける限り、会社がどれだけ約款を読んでも、その約款は適用されません。だから「会社の契約で道具を配る」ことが、禁止より先にくる対策になります。
選定表の雛形（AI 固有の3点）
| 確認項目 | 確認する場所 | 記録する内容 |
|---|---|---|
| 入力・出力が学習に使われるか | 提供元のプライバシー文書・約款 | 使われない／設定で除外できる／除外できない。設定箇所の URL |
| 人が内容を確認することがあるか | 同上 | ある／ない。あるなら条件 |
| 保存期間と削除の方法 | 同上 | 既定の保存期間、管理者が削除できるか、解約時の扱い |
| フィードバック送信の扱い | 同上 | フィードバック送信で学習に使われるか。管理者が無効化できるか |
| 管理者がアカウントを停止・ログを取得できるか | 管理コンソールの説明 | できる／できない |
この表を埋められない道具は、許可リストに入れません。公式記述が見つからない時点で、IPA の15項目の5番「事業者の信頼性」を満たしていないと判断します。
申請と承認の流れ — 1枚のフォームで回す
許可リストに無い道具を使いたい社員が、黙って個人アカウントで使うのではなく、申請する方が楽だと感じる流れにします。申請が面倒だと、シャドー AI は戻ってきます。
申請フォームの雛形
【AI ツール利用申請】
1. 使いたいサービス名と提供元の URL:
2. 用途（業務名と、何を入力し、出力をどう使うか）:
3. 入力する情報の区分（公開／社内限り／営業秘密／個人情報）:
4. アカウントの種別（会社契約を希望／個人アカウントで試用したい）:
5. 学習に使われるかの公式記述の URL と該当箇所:
6. ブラウザ拡張・他サービスとの連携の有無:
7. 利用期間（試用なら終了日）:
8. 申請者・所属・日付:
----- 以下は承認者が記入 -----
9. 区分表との照合結果:
10. 許可／条件つき許可／不許可と、その理由:
11. 許可リストへの追加日と見直し日:
承認の判断基準
| 申請の内容 | 判断 |
|---|---|
| 公開情報だけを入力し、出力は人が確認してから使う | 管理担当者の判断で許可 |
| 社内限りの情報を入力する | 学習除外・法人契約の道具に限って許可 |
| 営業秘密・個人情報を入力する | 経営者（または情報管理の責任者）の判断。原則は不許可で、必要性と提供元の公式記述を確認してから個別に許可 |
| 個人アカウントでの試用を希望 | 公開情報の範囲に限って期間を区切って許可。業務データは入れない |
| 提供元の公式記述が見つからない | 不許可。代替の道具を案内 |
承認の記録は、選定表と同じ場所に残します。半年ごとに許可リストを見直し、使われていない道具は外します。提供元の約款や設定は変わるため、見直し時に公式記述の取得日を更新してください。
社員への伝え方 — 研修で使える公的資料
教育は解説書の対策に入っていますが、資料を自作する必要はありません。IPA の「AI 利用者のためのセキュリティ豆知識」は社内研修向けのスライド形式で、AI の基礎知識、生成 AI は「知識豊富だが経験不足の新人」という捉え方、RAG の仕組み、5つの対策、用語集までが1冊に入っています。10大脅威 2026 のページからは、組織編の解説書と、プレゼン用の資料も入手できます。
研修で伝える順番は、次の3つで足ります。
- 会社が用意した AI の道具と、その使い方（学習除外の設定がされていること）
- 区分表（何を入れてよく、何を入れてはいけないか）
- 申請フォーム（新しい道具を使いたいときの流れ）
「禁止」を最初に言うと、2つ目と3つ目が頭に残りません。会社が用意した道具から話し始めてください。
※ 出典: IPA — AI 利用者のためのセキュリティ豆知識（取得 2026-11）／IPA — 情報セキュリティ10大脅威 2026（取得 2026-11）
公開前セルフチェック — 10項目
社内ルールを配る前に、次の10項目を確認します。
| # | 項目 | 根拠 |
|---|---|---|
| 1 | 社員がいま使っている AI と用途を棚卸しした | 解説書「AI サービスの利用状況を把握」 |
| 2 | 棚卸しの結果に責任を問わないと明言した | 申告を得るため |
| 3 | 情報の区分表を作り、営業秘密と個人情報の行を決めた | 個人情報保護委員会の注意喚起、IPA 豆知識 |
| 4 | 会社契約の AI を少なくとも1つ用意し、配った | 解説書「AI サービス利用の検討」 |
| 5 | 許可した道具の学習除外の設定箇所を手順書に書いた | 解説書「オプトアウト設定の徹底」 |
| 6 | 許可した道具について15項目と AI 固有の3点を記録した | IPA クラウドサービス安全利用の手引き |
| 7 | 申請フォームと承認の判断基準を決めた | 解説書「利用規定の整備」 |
| 8 | 個人アカウントでの業務利用を制限し、違反時の対応を規程に書いた | 解説書「個人アカウントにおける業務利用の制限」 |
| 9 | 研修に IPA の豆知識を使い、会社の道具から説明した | 解説書「AI 利用における教育の徹底」 |
| 10 | 許可リストの見直し日を決めた | 約款・設定の変更に追随するため |
失敗パターン — 5つ
- 「個人アカウントの AI は禁止」とだけ通知して終わる。 利用が見えなくなるだけで、解説書が挙げる「職場が認識できない」リスクはむしろ増える
- 許可リストを先に作り、棚卸しをしない。 社員が実際に使っている用途と合わず、リスト外の利用が続く
- 法人契約の名前だけで安心し、設定を確認しない。 学習除外やフィードバック送信の設定は道具ごとに違う。設定箇所を手順書に書く
- 個人情報を「社内限り」と同じ扱いにする。 個人情報保護委員会の注意喚起は、利用目的の範囲と学習利用の有無の確認を求めている。別の行で扱う
- 申請を重くしすぎる。 稟議が何段もあると、社員は申請せず個人アカウントに戻る。公開情報の範囲なら管理担当者の判断で即日許可できる流れにする
よくある質問
Q. 社員の個人アカウントでの AI 利用を、就業規則で禁止すれば足りますか？
足りません。IPA の10大脅威 2026 解説書は、職場が従業員の個人アカウントによる AI の業務利用を認識できないこと自体をリスクに挙げています。禁止の文言だけでは利用が見えなくなるだけなので、会社が使ってよい道具を用意し、通信ログや資産管理で利用状況を把握し、申請と承認の流れを決める3段が必要です。
Q. 法人契約の AI サービスなら、入力したデータは学習に使われないと考えてよいですか？
各社の公式記述を自分で確認する必要があります。たとえば Anthropic は商用製品の入力・出力を既定で学習に使わないと書き、Google は Workspace の顧客データを顧客の許可なく学習に使わないと書き、Microsoft は Copilot Chat のプロンプトと応答を基盤モデルの学習に使わないと書いています。ただしフィードバック送信など例外があり、個人向けプランは別の扱いです。
Q. 個人情報を含む文書を AI に入力してもよいですか？
条件つきです。個人情報保護委員会の注意喚起は、個人情報を含むプロンプトの入力が利用目的の達成に必要な範囲内か確認すること、本人の同意なく個人データを入力し応答の出力以外の目的で取り扱われる場合は法違反の可能性があることを示しています。提供事業者が機械学習に利用しないことなどを確認したうえで、社内の区分表で可否を決めてください。
Q. AI ツールを選ぶとき、ほかのクラウドサービスと違う確認項目はありますか？
土台は同じです。IPA の中小企業向け「クラウドサービス安全利用の手引き」の15項目（扱う情報の重要度、事業者の信頼性、利用終了時のデータ、保存先の地理的所在地など）をそのまま使えます。AI 固有に足すのは、入力が学習に使われるか、人が内容を確認するか、保存期間と削除の方法の3点です。
Q. 小さな会社でも、ここまでの仕組みを自前で回せますか？
回せます。最初の一歩は、社員に「いま業務で使っている AI とその用途」を書いてもらう棚卸しだけです。次に許可する道具を1つか2つ決めて配り、申請フォームを1枚作れば、仕組みとしては成立します。IPA の研修用スライド「AI 利用者のためのセキュリティ豆知識」を社内研修に使えば、教育の資料づくりも省けます。
次の一歩
今週できることは3つです。
- 社員に棚卸し表を配り、いま使っている AI と用途を書いてもらう（責任は問わないと明言する）
- 区分表の「営業秘密」と「個人情報」の行を、自社の情報に当てはめて埋める
- 会社契約で配る AI を1つ決め、学習除外の設定箇所を確認して手順書に書く
会社契約の AI をどれにするか、既存の業務システムとどうつなぐか、社内規程をどこまで書くかで迷う場合は、棚卸し表と区分表を添えてお問い合わせからお送りください。現状の整理と、書面での進め方の提示から始めます。Claude を会社契約で入れる場合の経路や管理者設定は、Claude 導入支援のページにまとめています。
更新履歴
- 2026-11-12: 初版公開
関連ページ
- AI にメール・フォーム・社内文書を読ませる前に決める統制 — 同じ解説書の「AI エージェント」側の統制。本記事の区分表の次に読む
- AI 導入前に整える情報セキュリティの土台 — クラウドサービス安全利用の手引きを含む IPA ガイドライン第4.0版の全体像
- 生成 AI の社内利用ガイドラインの作り方 — AI 事業者ガイドラインを規程テンプレに落とす。本記事の申請フローを規程に組み込むときに
- 社内 PC で動かすローカル LLM の導入判断 — 営業秘密をクラウドに出さない選択肢
- Claude 法人導入 完全ガイド 2026 — 会社契約の経路（Team／Enterprise／API）を比べる
- Claude を使っていた社員の退職・端末返却の手順書 — 許可した道具の「利用終了時のデータ」の実務