AIを社内に導入する前に情シスがやるべき5つの準備

AI導入は「入れるだけ」では失敗する

生成AIツールの導入を検討する企業が増えていますが、「ツールを契約して全社展開すれば自然に使われる」と考えるのは危険です。ルールなく導入すると、機密情報のAIへの入力、不適切な出力の業務利用、利用率の低迷といった問題が発生します。

情シス担当者がAI導入前に整備すべき5つの準備を解説します。

準備1：AI利用ポリシーの策定

最優先は社内ルールの明文化です。AIに入力してよいデータの範囲（顧客情報・個人情報・財務情報のAI入力は禁止等）、AI出力の取り扱い（事実確認なしに社外に出さない等）、利用を許可するAIツールの一覧（シャドーAIの防止）、著作権・知的財産に関する注意事項を定めます。

完璧なポリシーを作ろうとすると時間がかかりすぎるため、まず最低限のルールを1ページにまとめて全社周知し、運用しながら改善していくアプローチが現実的です。

準備2：データ分類の整理

AIに入力するデータの「何がOKで何がNGか」を判断するには、自社のデータ分類基準が必要です。公開情報（Webサイトに掲載済みの情報）はAI利用OK、社内限定情報（社内向けの業務データ）は条件付きOK（M365 Copilot等、テナント内処理のツールに限定）、機密情報（顧客情報、財務情報、契約情報）はAI利用NGという3段階が基本です。

Microsoft 365の秘密度ラベルやGoogle Workspaceのデータ分類機能を活用すれば、技術的にもデータの分類管理を仕組み化できます。

準備3：アクセス権限の見直し

Copilotのようなテナント内AIは、ユーザーがアクセス権限を持つデータのみを参照します。つまり、アクセス権限が適切でなければ、Copilotが「見せてはいけないデータ」をユーザーに表示してしまう可能性があります。

AI導入前にSharePoint・OneDrive・Teams等のアクセス権限を棚卸しし、過剰な権限（全社共有フォルダに機密ファイルが放置されている等）を是正してください。

準備4：社内教育計画

AIツールの使い方研修だけでなく、「AIとの適切な付き合い方」の教育が必要です。効果的なプロンプト（指示文）の書き方、AI出力のファクトチェックの重要性、AIに任せるべき業務と人間が判断すべき業務の切り分けを研修に含めてください。

全社一斉研修よりも、部門ごとの業務に即した活用事例を示す方が定着率は高くなります。

準備5：効果測定の仕組み

AI導入の投資対効果を測定するKPIを事前に設定します。利用率（全ユーザー中、実際にAIを使っているユーザーの割合）、業務時間の変化（導入前後での特定業務の所要時間比較）、ユーザー満足度（定期的なアンケート）が基本的な指標です。

M365管理センターのCopilot利用レポートで、利用頻度やアクティブユーザー数を定量的に把握できます。

まとめ

AI導入の成否は、ツールの性能よりも「導入前の準備」で8割決まります。ポリシー、データ分類、アクセス権限、教育、効果測定の5つを整備した上で導入に臨んでください。

情シス365では、AI導入に伴うセキュリティポリシー策定やアクセス権限の整備を含む、包括的なIT環境の支援を行っています。