生成AIの業務利用が急速に拡大する中、個人情報の入力・機密情報の漏えい・著作権侵害などのリスクが存在します。 本研修は、一律禁止ではなく、安全で適切な活用体制を整えることを目的としています。
総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン第1.2版を中心に、AI法や個人情報保護委員会の注意喚起などを参照しています。
知識の暗記ではなく、OK・NG・要相談の判断基準を具体的事例を通じて学習します。
eラーニング形式で、受講者は自分のスケジュールで学習できます。各章は独立した単位で設計されています。
各章の終了時に、実務場面を想定した判断問題で理解度を確認。最終章は総合確認テストで判断力を確かめます。
全10章で構成。実務に直結した判断基準を、具体的事例を通じて体系的に学習します。
生成AIの業務利用の背景とAI利用に伴うリスクの全体像を学習します。AIを禁止するのではなく、安全に活用するために必要な考え方を理解します。
合計学習時間：12時間|各章は独立した学習単位で設計されています
判断力を養成する構成
法の知識を単に暗記するのではなく、実務の判断力を養成する点に特徴があります。OK・NG・要相談の判断基準を具体的事例を通じて学習します。
リスクベースアプローチ
AI利用を一律禁止するのではなく、業務内容や影響を考えて確認レベルを変える考え方を学習します。これにより、過度なAI利用の恐れを避け、適切な管理のもとで生成AIを効果的に活用できます。
資格の出題傾向も参考に
一般社員が必要とする生成AIの参考基準として、生成AIパスポートの出題傾向も参考にし、基礎知識と実務判断の両面をカバーします。
各章の終了時に、実務の業務場面を想定した判断問題を中心に出題します。
各名刺・契約内容が含まれた資料を外部AIサービスに入力してはいけない
AIが作成した顧客向け文面を、そのまま送信してはいけない
AI出力された法律に関する説明を、社内資料に掲載してはいけない
社内会議の議事録をAIで要約する場合、どの点に注意すべきか
AIが作成した画像・キャッチコピーを広告で利用する場合、どのような確認が必要か
最終章では、ケーススタディ形式の総合確認を行い、受講者が実務でAIを利用する際の判断を確かめます。
本研修の受講後、受講者は次の状態に到達することを目指します
生成AIの基本的な特徴とリスクを理解できる
AIに入力する情報、AIの出力を判断できる
個人情報、機密情報、著作権、セキュリティ、差別・偏見に関する基本的な理解ができる
AI利用のリスクレベル（低・中・高）を理解できる
業務内容に応じてAI出力の確認レベルを変えられる
判断に迷う場合は、上司・法務部門・情報部門に相談できる
社内ルールに基づき、安全に生成AIを活用できる
AIの利用禁止だけでは、情報漏えいは防げません。本研修は、社内ルール・技術的な情報保護・社員教育の3つを組み合わせる考え方を土台に、 そのうち「社員教育」の層を担うプログラムとして設計されています。
何を使ってよく、何を入力してよいかを決める
人の注意力に頼らず、送信そのものを制御する
現場が自分で判断できる基準を持たせる
3つが揃って、はじめて安全なAI活用になります。どれか1つに頼ると、必ず抜けが出ます。
順番を守ることが、結果として最短距離になります
誰が、どのツールを、何に使っているかを洗い出す
利用ルール、DLP、権限、ログの設計をそろえる
管理部門・情報システム入力してよい情報、相談先、事故時の対応を学ぶ
本研修が担う領域小さく試し、承認フローを設計してから広げる
ログ確認、ルール改訂、教育の更新を回す
本研修は「社員研修」の工程を担います。利用ルールの整備は管理部門と、 DLP・権限・ログといった技術的な対策は情報システム部門と連携しながら進めることを前提としています。
導入済みのDLPを運用に落とす「DLP運用ワークショップ」を見る文章作成の補助とは違い、AIエージェントは実際の操作まで実行します。便利さがそのままリスクにならないよう、権限と承認を先に決めます。
本研修は、生成AIを業務で利用する可能性がある全社員を対象としています。 特に、次の業務に関わる社員に有用です。
※本研修は、技術者向けのAI開発研修ではなく、業務利用者向けのAIコンプライアンス研修です。
個人情報や機密情報の不適切な入力を未然に防ぎ、情報セキュリティの意識向上を図ります。
AI利用における著作権・知的財産の注意点を理解し、法的リスクを軽減します。
AI出力の鵜呑みにせず、業務内容に応じた正確性の確認を行う習慣を定着させます。
AI出力に含まれる偏見や不適切表現を検出し、公平性を保つ能力を育成します。
全社員に共通したAI活用基準を定着させ、組織全体のAI活用力と意識向上に貢献します。
過度な恐れをなくし、適切な管理のもとで生成AIを効果的に活用し、業務効率化に繋げます。
ツールを入れただけでは、情報漏えいは防げません。検知ルールが現場の業務に合っていなければ、 誤検知で業務が止まるか、すり抜けるかのどちらかになります。導入済みのDLPを「運用できる仕組み」に変えるための、追加オプションです。
追加オプション
基本カリキュラム（全10章・12時間）には含まれません
DLPの導入が済んでいる、または導入を決めた企業向けに、管理部門・情報システム・現場の3者が同じ机で ルールを決める半日プログラムとして提供します。受講済みの社員教育と、技術的な対策をつなぐ位置づけです。
座学ではなく、自社の状況を書き出しながら進めます
メール、チャット、外部AIサービス、私物端末など、情報が出ていきうる経路を書き出し、現在のDLPがどこまで見ているかを照合します。
個人情報・機密区分ごとに「遮断」「警告のみ」「記録のみ」を振り分けます。強くしすぎれば現場が止まり、緩すぎればすり抜けます。
現場が業務を止められない場面のために、例外申請・承認・一時解除の手順と、記録として残す内容を決めます。
禁止一辺倒にせず、安全に使えるAIを会社として用意し、そこへ誘導する導線を設計します。シャドーAIを減らす実務的な進め方です。
月次で何を見るか、誰が判断するか、どんな事象をルール改訂のトリガーにするかを決め、属人化しない運用に落とします。
参照範囲、実行できる操作、承認フロー、停止手段の4点をワークシートで整理します。エージェント導入前の前提づくりです。
OUTPUT
当日の議論を、そのまま運用に使える形でお渡しします。議事録だけでは運用は回りません。
成果物はテンプレート形式で提供します。以降は自社で更新できる状態を目指します。
NOTE
本ワークショップでは、DLPの効果を過大に扱いません。次の前提を共有した上で、組み合わせで設計します。
DLPの設定が、現場の負担になっていませんか。
現在の運用状況を伺った上で、ワークショップの範囲をご提案します。受講前のご相談だけでも構いません。
生成AIの情報漏えいリスク、安全なAI活用の設計、AIエージェント運用前の考え方をまとめた記事です。
2026年10月23日に公表されたパナソニックグループの個人情報アップロード事案。社内で利用を禁止していた外部生成AIに約33万人分の情報が送信された事実から、企業が学ぶべき教訓を整理します。禁止だけでは防げない理由、DLPを中心とした技術的な情報保護、社員教育、そして安全なAI活用が生産性向上につながる理由までを、ITに詳しくない方向けに解説します。
AIエージェント開発は、パターン認識・論理一貫性・細部への注意力・過集中といった特性を活かしやすい職域です。本記事では、発達障害（ASD・ADHD）のある人材がAIエージェント開発で力を発揮しやすい理由を開発工程ごとに整理し、社内にAIエージェントを開発できる人材がいることで得られる5つの具体的メリット、内製化の進め方と配慮のポイントまでを解説します。