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AIエージェントの権限・外部資料・承認・検証は「AIエージェントの安全設計」にまとめています。
資料・指示の境界を守る
43記事 ／ 新しい公開順
発明・ノウハウをAIへ入力する前に、秘密性と入力許可を確かめる
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
発明やノウハウを外部AIへ入力する前に、公開済みの情報と未公開の技術内容を分け、契約・設定・社内の入力許可を照合します。架空の開発相談を通じて、秘密性の評価、抽象化する範囲、判断を保留する条件を説明します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
重複資料を減らす前に、同じコピーと改訂版を見分ける
主な読者：依頼文を作る人
重複資料を減らすときは、同じコピーと改訂版を区別し、出典と例外条項を残します。架空の規程PDFで内容・版・差分の照合をたどり、ハッシュや抽出テキストだけで判断しない理由、費用確認と誤除外からの戻し方を説明します。
課題：依頼文・プロンプトを整える ／ 資料・指示の境界を守る
公開日：
海外AIサービスへ個人データを送る前に、越境移転の条件を確認する
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
海外AIサービスへの個人データ送信は、画面の言語や保存リージョンだけでは判断できません。日本法を中心に、送信先・保管先・アクセス主体を特定し、移転の根拠、契約、実際のデータ経路を照合する手順を説明します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
子ども向けAIの出力制約を、年齢に応じた説明と支援につなげる
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
子ども向けAIの出力制約は、やさしい言葉だけでは決まりません。架空の学習AIを例に、不要な個人情報の収集や不適切な誘導を避け、年齢の確認状態、保護者・専門職への接続、説明の理解と訂正をどう確かめるかを解説します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
AI利用と作業時間の関連から因果を読み込まないために
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
AIを使う案件ほど時間が長くても、AIが遅延の原因とは限りません。架空の部署データを集計し、難易度の偏り、利用開始時点、逆因果と交絡を点検します。相関と因果を分け、結論や図の説明を直し、追加検証に必要な情報を整理します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
割合を比較する前に、分母と対象条件を揃える
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
割合を比較するときは、何人のうち何人かに加え、対象者、期間、数え方を揃えます。架空の購入率を使い、訪問者当たりと問い合わせ者当たりの違い、比較表の直し方、合算時の再計算、条件が不明な数値の扱いを説明します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
表の列・単位・数値と本文を原資料から照合する
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
表と本文の数値は、原資料の行と項目へ戻って照合します。架空の売上表を使い、元数値から加工値への対応、列ずれ、単位、丸め、補完、更新漏れを切り分け、訂正を表と本文、要約へ反映する手順と未確認値の扱いを説明します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
欠損値をAIがゼロとして扱う事故を防ぐ
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
欠損値は、売上がなかったことを示すゼロとは異なります。架空の月次売上を使い、未入力・実測ゼロ・対象外を分け、合計と平均の分母がどう変わるかを検算します。欠損理由の確認、補完値の表示、元データを残す方法も説明します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
日付・文字列・数値型の誤認識を防ぐ
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
先頭ゼロ付きID、日付、金額は、見た目だけで型を決めると意味が変わります。架空のCSVを使い、取込前の列定義、文字列として残す項目、地域依存の日付解釈、変換前後の照合、復元できない値や不正値の扱いを説明します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
Excel数式と表示値を混同しない
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
Excelの数式、保存された計算結果、画面の表示は、それぞれ別に確認します。架空の見積表を使い、手動計算や外部参照の更新漏れ、表示桁数の違いを切り分け、元データから再計算結果へ照合する方法と保留条件を説明します。
課題：資料・指示の境界を守る ／ 出力・根拠を確かめる
公開日：
セキュリティ業務でAIに渡すログと権限を管理する
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
セキュリティ業務でAIを使う際は、許可された対象と目的を固定し、認証情報を除いた材料で分析させます。ダミー情報を含む障害ログの例から、危険な修正案の扱い、検証環境での確認、変更承認と担当者への引き継ぎを解説します。
課題：資料・指示の境界を守る
公開日：
個人情報をAIへ渡す前に、目的に必要な項目へ絞る
主な読者：資料を使う人・連携を設計する人
個人情報をAIへ渡すときは、回答に必要な項目を先に決め、氏名の削除、仮名への置換、概要化を使い分けます。問い合わせ対応の例で、残る識別可能性、契約と送信経路、情報を減らした後の回答品質の確認方法を説明します。
課題：資料・指示の境界を守る
公開日：
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