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監修・編集責任者：牛尾 昭昌（株式会社LASSIC 執行役員）

返信メールや社内向けの案内文の下書きに、毎日まとまった時間を取られている担当者は少なくありません。AIチャットは、こうした文面づくりの相手として業務に使えます。始めるときに先に決めるのは、どの事務を任せるかと、どの情報を入れないかの2つです。

決める時期は、業務の文面を初めて入力する前です。下書き・要約・言い換えのように、出てきた答えを人が確かめて仕上げられる事務から始め、取引先や個人の情報は社内の決まりを確かめるまで入れません。本記事では、自己流で使うと起きることから入り、使うかどうかの4つの基準、使い方の手順、答えの誤りへの備え、有料の契約、部署で揃える判断、社内の決まりで確かめる点までを、公的機関と業界団体の公開資料をもとに整理します。

下書きや言い換えに追われる時間と、自己流で使う危険

取引先への返信、社内への案内、打ち合わせの後のお礼といった文面は、1通ずつは短くても、毎日積み重なると大きな時間になります。言い回しを整えたり、長い文書を短くまとめたりする作業も同じです。

こうした文面づくりは、AIチャットが手伝いやすい事務です。IPAの中核人材育成プログラムの卒業プロジェクトがまとめたガイドラインでは、ヒアリングした組織の導入目的に「文章校正や要約」が挙がりました。メールのドラフト作成のように形式が決まった作業で使うことが、利用を広げる一助になるとも紹介されています。^*2

一方で、使い方を決めずに自己流で使うと、問題がそのまま相手の手元まで届きます。同じガイドラインのヒアリングでは、組織が特に重視しているセキュリティリスクは「情報漏洩とハルシネーションの2点」でした。^*2 ハルシネーションは、AIが事実と異なる内容をもっともらしく答える現象です。

日本ディープラーニング協会が公開している利用ガイドラインのひな形は、生成AIの利用を、データを入力して処理が行われ、その結果を得る構造としてとらえています。そのうえで、データの入力と生成物の利用の2つに分けて注意点をまとめています。^*3 文面づくりに当てはめると、次の図のように、入れる前と使う前の2か所に確かめる場所があります。

入れる前の判断を抜かすと情報の扱いの問題に、使う前の判断を抜かすと誤った文面の送付につながります。どちらも、AIチャットの性能ではなく、使う人が決めておくことで防げる部分です。

うまくいかない原因は、聞き方より任せる範囲

AIチャットがうまく使えないと感じると、質問の書き方を工夫する方向に目が向きがちです。けれども、誤った文面が届いたり、入れてはいけない情報を入れてしまったりする問題を生むのは、答えを確かめないまま使う範囲まで任せていることです。

総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIを事業で使う事業者（AI利用者）に向けた項目を設けています。その中で、AIの出力について精度とリスクの程度を理解し、様々なリスク要因を確かめた上で使うことを挙げています。個人情報や機密情報を不適切に入力しないよう注意を払うことも、同じ部に並んでいます。^*5

自分の使い方を、次の3つの問いで数えてみてください。

• この1か月で、AIチャットの答えを直さずに社外向けの文面に使ったことが何回あるか
• 入力した内容がサービス側で保存されるか、学習に使われるかを、使っているサービスの規約で読んだことがあるか
• 答えの誤りに気づいたとき、それを記録して部署で共有する場所が決まっているか

1つでも答えに詰まる問いがあれば、聞き方を磨く前に、任せる範囲と入れる情報を決め直す段階です。次の章の4つの基準が、その線を引く手がかりになります。

使うかどうかを決める4つの基準

文面づくりの事務ごとに、次の4つの基準で使うかどうかを決めます。4つとも目安に収まる事務から始めると、誤りと情報の扱いの問題を小さくできます。

使う形について、デジタル庁の「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」は、テキスト生成AIの提供形態を、組み込んだサービス、Web API（他のシステムから呼び出す窓口）、機械学習モデルそのものの3つに分けています。担当者が日々の事務で触れるのは主に1つ目の形で、入力の扱いはサービスの規約と契約で決まります。

総務の担当者が使う範囲を決める場面

社内向けの案内文と、取引先へのお詫び文の両方を受け持つ担当者を例に、使う範囲を決める流れを追います。特定の人や会社の話ではなく、判断の順番を示すための想定です。

決めたことを一覧に残しておくと、次に同じ種類の文面を書くときに迷いません。同じ部署の人が使い始めるときの手がかりにもなります。

後半では、使い方の手順、答えの誤りへの備え、有料の契約に切り替える費用と効果、部署で揃えるかの判断、社内の決まりと情報の扱いで確かめる点を順に整理します。

向いている事務と使い方の手順

下書き・要約・言い換えから始め、人が仕上げて出す手順にします。出てきた文面を人が読み、直してから使う事務であれば、答えに誤りが混ざっても送る前に止められます。

反対に、最新の出来事や社内の数字をAIチャットに答えさせ、その答えをそのまま使う使い方は向きません。デジタル庁のガイドブックは、ハルシネーションは学習データに無い情報を聞いた場合に起きるとし、職員数を聞くと根拠のない事実と異なる人数を答えることがある例を挙げています。^*1

依頼の書き方は、IPAの卒業プロジェクトのガイドラインが挙げるプロンプト（AIへの指示文）の4つの要素、命令・文脈・入力・出力が手がかりになります。必ずしも4つ全てが要るわけではないとされています。^*2 文面づくりでは、次の順で使うと迷いません。

• 任せる事務を1つ選ぶ：返信の下書き、案内文、要約、言い換えのどれかに絞る
• 伏せる情報を置き換える：取引先名は「取引先」、金額は「金額」のように書き換えてから入れる
• 目的と読み手を伝える：誰に、何を伝えたい文面か（4つの要素の「文脈」）
• 形を指定する：文字数や箇条書きの数、敬語の度合い（同じく「出力」）
• 人が直して確かめる：元の資料と照らし、自分の言葉に直してから送る

答えの誤りへの備え

事実・数字・固有名詞はどれも元の資料で確かめ、誤りを見つけたときの報告先を決めておきます。誤りを完全になくす方法は無いため、見つける手順と知らせる先の両方を先に用意します。

IPAの卒業プロジェクトのガイドラインは、ハルシネーションの軽減策としてRAG（検索した文書を答えの材料にする仕組み）などが知られているものの、完全に解消することはできないとしています。^*2 日本ディープラーニング協会のひな形も、生成物の内容を盲信せず、根拠や裏付けを自ら確認するよう求めています。^*3

誤りに気づいたら、どの事務で、どんな誤りが出たかを記録し、部署で共有する場所を決めておきます。同じ種類の誤りが続く事務は、任せる範囲から外す判断の材料になります。

ハルシネーションが起きる仕組みそのものは、生成AIのハルシネーションはなぜ起きるで詳しく扱っています。

有料の契約に切り替える費用と効果

利用料と、下書きにかかっていた時間の差を比べて決めます。無料で試して事務が回ることを確かめてから、有料の契約で何が変わるかを規約と提供元の資料で読み比べる順が分かりやすい進め方です。

デジタル庁のガイドブックは、多くの大規模言語モデルには、いくつかの制限はあるものの無料で試用できるWebサービスが用意されていることがあり、それを使った検討で手戻りのリスクを軽減できるとしています。組み込んだサービスとして使う形は、開発コストは基本的に無く、運用はサービス利用料程度しかかからないと整理されています。^*1

効果の測り方について、IPAの卒業プロジェクトのガイドラインは、定量評価が困難な面もあるとしたうえで、導入前後の残業時間の推移を参考データにすることや、アンケートで定性的に確かめることを挙げています。^*2 1件あたりの時間を数週間記録し、確かめと直しの時間を含めても短くなっているかを見ると、有料の契約に見合うかを判断できます。

個人で使うか、部署で揃えるかの決め方

扱う情報の区分と使う人数がそろうなら、部署でサービスを揃え、決まりを一つにします。人ごとに違うサービスを使っていると、入力の扱いも規約も、使う人の数だけ違ってしまうためです。

日本ディープラーニング協会のひな形は、業務で生成AIの利用を許可する場合、利用してよいサービスを特定した上で列挙するホワイトリスト方式を勧めています。^*3 IPAの卒業プロジェクトのヒアリングでも、部門単位での先行利用などで小さく始め、利用率や利用料金、活用方法を確かめた上で全社に広げる組織が多く見られたとしています。

部署で揃えるときは、うまくいった依頼の書き方を共有しておくと、使い方の差が縮まります。同じガイドラインも、効果的なプロンプトの例をあらかじめ用意し、呼び出して使えるようにする対策を紹介しています。

個人で使っていた人が異動や退職をするときに、使い方の記録を引き継ぐ方法は、生成AIの個人利用の引き継ぎで残す4つの記録で整理しています。

社内の決まりと情報の扱いで確かめる点

入力の区分、入力内容の保存と学習への利用の扱い、利用規約の3点を確かめます。社内の決まりがまだ無い場合は、公開されているひな形を、自社の情報の区分に合わせて使えます。

日本ディープラーニング協会の「生成AIの利用ガイドライン」は、組織内のガイドラインとして最低限定めておいた方がよいと思われる事項を示したひな形です。既存のデータポリシー等と整合性を取るなど、加筆修正して使うことを前提にしています。^*3 入力するときに特に注意が必要なデータとして、次の6つの類型を挙げています。

• 第三者が著作権を有しているデータ（他人が作成した文章等）
• 登録商標・意匠（ロゴやデザイン）
• 著名人の顔写真や氏名
• 個人情報
• 他社から秘密保持義務を課されて開示された秘密情報
• 自組織の機密情報

個人情報保護委員会は、一般の利用者に向けた留意点として、入力された個人情報が生成AIの機械学習に利用されることがあるとし、提供する事業者の利用規約やプライバシーポリシー等を十分に確認するよう求めています。^*4 総務省と経済産業省のAI事業者ガイドラインも、AI利用者に対し、AI提供者が定めたサービス規約を遵守することを挙げています。^*5

規約や設定は、サービスの改定で変わることがあります。部署で揃えたサービスは、規約を読んだ日と読んだ箇所を一覧に書き添えておくと、次に読み直す時期が分かります。

まとめ：任せる事務と入れない情報を先に決める

AIチャットを業務に使うときは、正しい答えを聞く検索の代わりとしてではなく、下書きの相手として使います。下書き・要約・言い換えのように人が仕上げる事務から始め、事実・数字・固有名詞は元の資料で確かめ、取引先や個人の情報は社内の決まりを確かめるまで入れません。今日からは、任せる事務と入れない情報の一覧を書き、承認する人に渡すところから始めてください。

よくある質問

出典

1. *1　参考：デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」（2024年6月10日版・PDF）（https://www.digital.go.jp/resources/generalitve-ai-guidebook）。出典：2.1（不適切な利活用の例(4) ハルシネーション）、2.2（無料で試用できるWebサービス）、2.4（提供形態の3類型と表3）を参照（確認日2026年10月30日）（2026年10月確認）
2. *2　参考：IPA 産業サイバーセキュリティセンター 中核人材育成プログラム 7期生「テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン」（2024年7月・PDF）（https://www.ipa.go.jp/jinzai/ics/core_human_resource/final_project/2024/generative-ai-guideline.html）。出典：4.1.2（プロンプトの4つの要素、生成物の誤りの確認）、評価軸（業務効率化の寄与）、6.1（ヒアリング結果：導入目的と導入プロセス、重視するリスク、利用率を上げる対策例）を参照。同書はプログラム卒業プロジェクトメンバーの見解に基づく（確認日2026年10月30日）（2026年10月確認）
3. *3　参考：一般社団法人日本ディープラーニング協会「生成AIの利用ガイドライン【簡易解説付】」（第1.1版、2023年10月公開）（https://www.jdla.org/document/#ai-guideline）。出典：前文、2（解説：ホワイトリスト方式）、4（ガイドラインの構成）、5（データ入力に際して注意すべき事項）、6(1)（生成物の内容に虚偽が含まれている可能性）を参照（確認日2026年10月30日）（2026年10月確認）
4. *4　参考：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」（令和5年6月2日・PDF）（https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/）。出典：別添1（3）一般の利用者における留意点 ①③を参照（確認日2026年10月30日）（2026年10月確認）
5. *5　参考：総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編（令和8年3月31日）（https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/ai_network/02ryutsu20_04000019.html）。出典：第5部 AI利用者に関する事項（U-2）i、U-4）i、U-5）i、U-7）ii）を参照（確認日2026年10月30日）（2026年10月確認）

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