生成AI導入前のリスク評価チェックリスト｜7つの確認観点

導入前に最初に整理すること

「どの生成AIを使うか」より先に、利用目的、利用者、入力する情報、出力の使い方、誤った場合の影響を明確にします。同じツールでも、文章の下書きと採用判断では必要な統制が異なります。

目的と利用場面何を効率化し、どこまでAIに任せるか。

利用者と影響対象従業員、顧客、応募者など誰に影響するか。

入力データ個人情報、営業秘密、著作物を入力するか。

出力の利用方法参考情報か、そのまま公開・判断に使うか。

許可する業務と禁止する業務を区別し、重要な判断をAIだけで確定しないようにします。

入力可能な情報、学習利用の有無、保存先、保存期間、削除方法、国外移転を確認します。

入力資料の利用権限、生成物の類似性、商用利用条件、第三者の権利を侵害した場合の対応を確認します。

代表的な利用場面と失敗例でテストし、人が確認する箇所、利用停止の条件、訂正手順を定めます。

特定の属性や立場の人に不利益が偏らないか、異議申立てや人による再確認が可能かを確認します。

AIを利用していること、限界、問い合わせ先、主要な判断要素を、対象者へどのように伝えるかを決めます。

承認者、管理者、ログ、定期レビュー、インシデント対応、委託先との責任分担を定めます。

利用場面	重点的に確認すること
社内文書の要約	機密情報、保存・学習利用、誤要約、人による確認
顧客向けチャット	誤案内、有害出力、個人情報、問い合わせ・訂正、停止方法
広告・広報	誤認表示、著作権、差別的表現、AI利用の表示、ブランド影響
採用・人事	公平性、説明可能性、人の判断、異議申立て、要配慮情報
ソフトウェア開発	生成コードの権利、脆弱性、秘密情報、依存関係、レビュー記録

導入可否だけを残すと、後から利用方法が変わった際に判断を再現できません。入力したユースケース、確認したリスク、採用した対策、残余リスク、承認者、確認資料を一緒に保存します。

本チェックリストは一般的な確認観点です。個別の法的判断、セキュリティ診断、AIモデルの性能試験を代替するものではありません。

質問に沿って用途を入力すると、案件に関係する論点、公開事例、対策案、改善後に残る確認事項をレポートします。