組織運用・Shadow AI
29語
組織でAIを導入・定着させる運用と、未承認のAI利用（Shadow AI）に関わる用語です。公式の利用導線、テンプレートとプロンプトの管理、更新の責任、教育、AIインシデント、PoCや推進組織などを扱います。
この分野を読むポイント
未承認ツールの利用は、禁止するだけでは減りにくいものです。公式の手段を使いやすくし、更新の担当と手順を決めることで、統制と現場の使いやすさを両立させます。
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用語一覧
- Shadow AI（シャドーAI）
- 組織の承認・管理を経ずに従業員等が利用するAIサービスや利用行為。禁止だけでは減りにくく、承認済みの代替手段（公式利用導線）を用意することが有効。
- 未承認AI
- 組織が正式に許可・管理していないAIサービス・ツール。
未承認AIの定義を見る · 組織運用・Shadow AIの全体像
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- 野良プロンプト
- 組織の標準管理外で個人が作成・共有しているプロンプト。誤りや機密情報を含んだまま共有・再利用されることがあるため、有用なものは公式テンプレートへ取り込む。
- 社内AIチャンピオン
- 現場のAI活用を支援し、知見共有や標準化を推進する担当者・役割。
- 部門版
- 標準テンプレートを特定部門の業務に合わせて調整した版。
- 用途版
- 特定の業務用途に合わせて調整したテンプレート版。
- テンプレート管理
- プロンプトテンプレートの版・所有者・更新・レビューを管理すること。
- 更新責任
- テンプレートやルールを最新状態へ保つ担当・責任。
更新責任の定義を見る · 組織運用・Shadow AIの全体像
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- 教育更新
- モデル・ルール・業務変更に合わせてAI利用教育の内容を更新すること。
- 公式利用導線
- 従業員が安全に利用できる承認済みAIやテンプレートへの入口。
- 組織導入
- AIを個人利用ではなく、ルール・教育・監査を含め組織的に展開すること。
- AIインシデント
- AI利用に伴う誤情報・情報漏えい・権限外実行などの事故・問題。報告窓口・初動・記録方法を事前に定め、軽微な事象も集計して再発防止に使う。
- PoC（Proof of Concept）
- 新しいAI技術やユースケースが技術的・業務的に成立するかを限定範囲で検証する概念実証。
- AIリテラシー
- AIの基本特性、能力、限界、リスク、適切な利用方法を理解し、目的に応じて判断・活用する能力。
- KPI（Key Performance Indicator）
- 目標達成度を継続的に測るための重要業績評価指標。AI導入では品質、時間削減、利用率等を設定する。
- Workslop / AI Slop
- AIで大量生成されたものの、正確性・有用性・文脈理解が不足し、受け手側の修正や確認負担を増やす低品質な成果物。
- AI CoE（Center of Excellence）
- 組織全体のAI活用を支援し、標準化、ガバナンス、技術支援、教育、ユースケース展開等を担う専門組織・機能。
- リスキリング
- 技術や業務の変化に対応するため、従業員が新しい知識・技能を学び直すこと。AI導入では利用・監督・開発能力の再習得が含まれる。
- 職務再設計・配置転換
- AI導入に伴って業務内容・役割・人員配置を見直すこと。削減した作業時間をどの業務へ振り向けるかを設計しないと、導入効果が成果に結び付かない。
- 労使協議
- AI導入による業務・評価・監視・雇用への影響について、労働組合や従業員代表と協議すること。就業規則の変更を伴う場合は従業員の過半数代表等の意見聴取が必要となる。
- 内製化
- 外部委託に依存していたシステム開発・運用・AI活用等の能力を、組織内部へ蓄積して実施すること。
- RFP
- Request for Proposalの略。システムやAIサービスの導入に際し、要件・条件を示して候補事業者へ提案を求める文書・手続。
- RPA
- Robotic Process Automationの略。定型的なPC操作や業務処理をソフトウェアで自動化する仕組み。AIと組み合わせて利用されることもある。
- Prompt Management
- プロンプトの作成、レビュー、版管理、評価、承認、配布、廃止までを組織的に管理する運用。
- グリーンAI
- AIの性能だけでなく、学習・推論に伴う電力、計算資源、炭素排出等の環境負荷も考慮する考え方。
- 電力原単位
- 一定量の計算・処理・サービス提供に必要な電力量を表す指標。AI運用の効率や環境負荷評価に使われる。
- AIウォッシング（AI Washing）
- 製品・サービス・投資等について、実際のAI利用・能力・効果以上にAIを強調し、誤認を招く表示・説明を行う問題。
- GENIAC
- 経済産業省とNEDOが主導するGenerative AI Accelerator Challenge。国内の生成AI開発力強化と社会実装を目的に、計算資源、Dataset、Model開発、Community等を支援する。
- AIKY（AI利用における危険予知）
- AIを使う前と出力を使う前に危険を予見し、AIに任せる範囲と人が確認すべき事項を明確にする、安全を最優先する思考・行動習慣。現場の危険予知（KY）活動をAI利用に応用した、PAP Researchの提唱する考え方。