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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。
組織のルール・リスクを決める
36記事 ／ 新しい公開順
AIへの情緒的依存が懸念されるときの応答と支援を組織で見直す
主な読者：利用ルールを決める人
AIへの情緒的依存が懸念される場面で、利用者を診断せずに何を確認し、利用休止や人間の支援をどう選べるようにするかを解説します。独占的な応答の修正例を通じ、報告から判断、応答方針の更新、再確認までの運用を示します。
公開日：
AIの擬人化で生じる能力誤認を、役割と限界の表示から見直す
主な読者：利用ルールを決める人
AIの擬人化による能力や支援主体の誤認を、口調・自己紹介・画面表示から点検します。架空の相談AIを例に、役割と限界、人間の窓口を伝える方法、利用条件の異なる人が理解し訂正できるか確かめる手順を解説します。
公開日：
AIで機械を動かすなら、非常停止と進入制限はAIから分離する
主な読者：ツール連携を設計する人
生成AIが関わる物理装置では、位置制約を確認するGeofenceと、AIの応答を待たない停止系を分けて設計します。境界接近、位置不明、停止要求を模擬条件で比較し、センサーの限界、再開条件、専門的な安全設計と試験の範囲を整理します。
課題：権限・送信を制御する ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
AIの統制一覧を作る――用途ごとに「適用する理由」まで記録する
主な読者：利用ルールを決める人
AI Control Libraryは、統制の目的と実施内容を再利用できる形で整理する一覧です。社内検索AIを例に、用途ごとの適用・非適用・未確認の分け方、責任者と確認証拠の対応、変更時に見直す条件まで具体的に説明します。
公開日：
自傷・他害の危機兆候に、AIから人の支援へつなぐ応答を設計する
主な読者：利用ルールを決める人
自傷・他害の危機兆候があるとき、AIの応答は診断や危険度の断定を避け、今の安全と人間の支援への接続を優先します。架空の相談例を使い、緊急時の表示、所在地に合う相談先の確認、引き継ぎと理解・訂正の確認を具体的に説明します。
公開日：
AIの用途別リスク分類は、業務への影響から統制を選ぶ
主な読者：AIに仕事を任せる人
AIリスク分類は、用途ごとの影響と回復可能性を確かめ、必要な制御を選ぶために行います。要約、設備案の採否判断支援、外部送信を例に、プロンプトと権限の切り替え、判断者と証拠の記録、再分類と例外の扱いを具体的に整理します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
AIの確認をどこまで厳しくする？ 同じ作業でも変わるリスクの見方
主な読者：AIの回答を確認する人
リスクベース設計では、作業名だけで確認の厳しさを決めず、誤りの影響、情報の機密性、取り消しやすさを見ます。同じ文章校正を例に、照合する項目、人が判断する部分、保留の条件と、確認水準を元に戻せる根拠を具体的に整理します。
課題：出力・根拠を確かめる ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
公式AIが使いにくいとき、統制を保ちながら利用手順を改善する
主な読者：利用ルールを決める人
非公式AI利用への対策は、利用者の監視だけでは進みません。申請待ちや作業の中断を相談から確かめ、必要な統制を残した公式の利用経路を整える方法を説明します。架空の部署を例に、簡易経路の対象、実行側の制限、試行後の見直しを考えます。
公開日：
LLMのガードレールとは？ 効かない原因と対策、拒否・縮小・人間確認の使い分け
主な読者：ツール連携を設計する人
LLMのガードレールが効かない原因と対策を表で整理し、入力・出力・実行の3層での評価方法、すり抜けと止めすぎの数え方、レッドチームの進め方も解説します。
課題：権限・送信を制御する ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
中小企業・個人事業主のAI業務標準――扱う情報・確認担当・費用を決める
主な読者：AIに仕事を任せる人
中小企業や個人事業主のAI業務標準は、一つの仕事から、入力可能な情報、確認責任者、送信担当、保留先を決めて始めます。見積書作成の架空例で、少人数でも続けるルールと、確認工数を含む費用・効果による拡張判断を説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
AI利用ポリシーの作り方――最低限決める項目と、現場で使うテンプレート
主な読者：依頼文を作る人
AI利用ポリシーは、許可する動作、禁止時の代替行動、システムで強制する条件に分けて現場の手順へ落とします。顧客情報を扱う架空例で、入力前の確認と記録の残し方を示し、最低限決める項目とコピー用テンプレートも載せます。
課題：依頼文・プロンプトを整える ／ 資料・指示の境界を守る ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
AIの性能が上がっても人間が決めるべきこと――目的・責任・許容リスク・完了条件
主な読者：AIに仕事を任せる人
AIの性能が上がっても、利用目的、責任者、許容するリスク、完了条件は業務側で決める必要があります。問い合わせ対応AIの架空例で、誤案内をどこで止めるか、引き継ぎを何で確認するか、委任を広げる前に何を確かめるかまで説明します。
課題：任せ方・業務の進め方 ／ 組織のルール・リスクを決める
公開日：
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