--- title: "AIの利用ルールづくりでつまずくのはどこか？ よくある5つの落とし穴と直し方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/ai-policy-pitfalls/ description: "AIの利用ルールは、禁止が多すぎる、抽象的すぎる、作って終わりになる、といった点でつまずきがちです。よくある5つの落とし穴と、現場で守られるルールに直すための考え方を整理します。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：ガバナンスと法令](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/) # AIの利用ルールづくりでつまずくのはどこか？よくある5つの落とし穴と直し方 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12制度の最終確認 2026-11-12出典 3件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIの利用ルールは、「禁止が多すぎる」「抽象的すぎる」「作って終わり」「現場の声がない」「相談先がない」の5つでつまずきがちです。認めることと避けることを具体的な例で示し、相談先と見直しの時期を決めておくと、現場で守られるルールになります。 自社の「ガバナンスと法令」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 生成AIを業務で使う会社が増え、社内の利用ルールを作る会社も増えています。一方で、「作ったけれど読まれていない」「結局、個人のアカウントで使われている」という悩みもよく聞きます。この記事では、ルールづくりでつまずきやすい点と、その直し方を整理します。 この記事でわかること - AIの利用ルールで、よくある5つの落とし穴 - それぞれの直し方 - ルールを作る前に確かめておく資料 ## ルールづくりでつまずくのは、どこですか？ ### ① 禁止が多すぎる 心配な点を挙げていくと、「使ってはいけない」項目ばかりが増えます。認められた使い方が見えないと、現場は使うのをやめるか、会社に知らせずに個人のアカウントで使うようになります。会社が把握していないAIの利用は「シャドーAI」と呼ばれ、情報の流出の心配がかえって大きくなります。 **直し方**：認めるサービスと、使ってよい業務の例を先に書きます。禁止は、理由とあわせて必要なものに絞ります。 ### ② 抽象的すぎる 「機密情報を入力しない」「適切に使う」と書くだけでは、現場は判断できません。何が機密情報にあたるのかは、部署や業務によって違うためです。 **直し方**：「顧客の氏名と連絡先」「取引先から預かった図面」のように、自社の業務に即した例を挙げます。入力しない情報を一覧にしておくと、迷ったときに確かめやすくなります。 ### ③ 作って終わりになる AIのサービスは、機能や利用条件の変更が多い分野です。一度作ったルールを見直さないと、実態と合わない部分が少しずつ増えていきます。 **直し方**：見直しの時期と担当者を、ルールの中に書いておきます。 ### ④ 現場の声が入っていない 管理部門だけで作ったルールは、実際の業務で使いにくいことがあります。使いにくいルールは、守られにくくなります。 **直し方**：案の段階で、AIを使う部署の人に読んでもらい、迷う場面や困る場面を聞きます。 ### ⑤ 相談先がない ルールに書かれていない使い方は、いずれ出てきます。そのときに相談する先がないと、各自の判断で使われてしまいます。 **直し方**：相談の窓口と、判断に時間がかかるときの扱いを決めておきます。 利用ルールの落とし穴と直し方 - **禁止が多すぎる**：認めるサービスと使ってよい業務の例を先に書き、禁止は理由とあわせて絞る - **抽象的すぎる**：自社の業務に即した例を挙げ、入力しない情報を一覧にする - **作って終わりになる**：見直しの時期と担当者を、ルールの中に書いておく - **現場の声が入っていない**：案の段階で、AIを使う部署の人に読んでもらう - **相談先がない**：相談の窓口と、判断に時間がかかるときの扱いを決める 禁止が多すぎると、会社に知らせずに個人のアカウントで使われる（シャドーAI）ことにつながります。 ## ルールを作る前に、何を確かめておけばよいですか？ ルールの中身は会社ごとに違いますが、土台になる公的な資料があります。 総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」では、AIを使う事業者に求める事項として、提供者が想定する範囲で、提供者の示す注意に沿って使うこと、出力の精度やリスクを理解して使うこと、機密情報などを不適切に入力しないよう注意すること、サービスの規約を守ることなどが挙げられています。 個人情報保護委員会は、「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」として、生成AIサービスの利用に関する注意喚起の資料を公表しています。社員が顧客や取引先の個人情報をプロンプトに入力してよいかどうかは、ルールの中でも迷いやすい点です。個人情報の扱いを決めるときに、この資料と、個人情報保護法にもとづく自社の利用目的の定め方をあわせて確かめておくと安心です。 著作権については、文化庁が「AIと著作権に関する考え方について」（2024年3月15日）と、「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」（2024年7月31日）を公開しています。生成したものを社外に出すときの確かめ方を決める参考になります。 あわせて、使うサービスの利用規約で、入力したデータの扱いや、利用できる範囲を確かめておきます。 ルールは、AIの利用を止めるためのものではなく、安心して使える範囲を示すためのものです。そう位置づけると、内容も伝え方も前向きなものになります。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [生成AIの利用ルール（ひな形）](https://www.ai-ready.jp/templates/generative-ai-usage-policy-template/) - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) ガイド - [生成AIの利用ルールの作り方（ひな形つき）](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/) - [AIの利用ルールを見直し、社内に定着させる：改定の手順と周知の進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-policy-revision/) - [シャドーAIへの対策](https://www.ai-ready.jp/guide/shadow-ai-countermeasures/) - [生成AIと著作権：文化庁の考え方にそって利用者が確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/) 用語 - [シャドーAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/shadow-ai/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) ## よくあるご質問 QAIの利用ルールは、どのくらいの分量で作ればよいですか？ Aはじめは、全員が読み切れる短さにするのがおすすめです。認めるサービス、入力しない情報、人が確かめる場面、相談先の4点を1〜2ページにまとめ、詳しい手順や例は別の資料にすると、守られやすくなります。 Qルールを作ったのに守られていない場合は、どうすればよいですか？ A守られていない理由を現場に聞くことから始めます。認められたサービスが使いにくい、ルールの意味がわからない、相談先がわからない、といった理由が多いと考えられます。理由に合わせて、サービスの見直しや例の追加、説明の場づくりを行います。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [シャドーAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/shadow-ai/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) - [AIリテラシー](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-literacy/) ## 「ガバナンスと法令」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/) [ガバナンスと法令AISIの公開資料の使い方：AIを使う会社が読みどころを選ぶには石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/using-aisi-resources/)[ガバナンスと法令AIで作ったコンテンツの表示：誰に、何を、どう伝えるか石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/labeling-ai-content/)[ガバナンスと法令AIと著作権をめぐる論点の整理石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-copyright-issues/) ## 出典 1. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 2. [文化庁「AIと著作権について」](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html) 3. [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について」](https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. ルールづくりでつまずくのは、どこですか？ 2. ルールを作る前に、何を確かめておけばよいですか？ 3. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ガバナンスと法令」 [ガバナンスと法令の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AIの利用ルールづくりでつまずくのはどこか？ よくある5つの落とし穴と直し方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/ai-policy-pitfalls/