対象
ChatGPT、Gemini、Claude、AWS AI、Microsoft Copilotなどを業務に入れる企業、管理部門、情報システム部門、法務部門、内部監査部門を想定しています。
AI導入チェック
生成AI業務導入リスク診断
5分で、AI導入の危険度・準備度・最初に改善すべき業務を可視化します。
ChatGPT、Gemini、Claude、AWS AI、Microsoft Copilotなどを業務へ入れる前に、個人情報、利用規程、承認フロー、AI提供会社の条件、利用記録に加え、改善したい業務、現状工数、測る数字を確認します。
ブラウザ内処理
回答送信なし
法的助言ではありません
回答内容はブラウザ内で処理され、farspectへ送信されません。
要点
生成AI導入前に確認すること
このページは、会社で生成AIを使う前に、データ、権限、規程、承認、AI提供会社、出力確認、業務改善を一度に確認する無料Webアプリです。
確認項目
利用状況、用途、社外提出、重要判断、人による確認、個人情報、規程、承認、台帳、アカウント、利用記録、AI提供会社、委託先、効果測定を確認します。
出力
危険度、準備度、赤信号、先に整える利用条件、業務改善の次の一手、導入優先度マップ、7日/30日/90日の行動計画を表示します。
診断結果
診断結果
全体傾向を見るには、少なくとも5問に回答してください。
結果サンプル
実際の結果画面で確認できること
診断後は、点数だけでなく、なぜ危ないのか、先に何を整えるのか、どの業務から小さく試すのかまで同じ順番で表示します。
危険度と準備度
例: 危険度 62/100、準備度 41/100。データ、権限、規程、業務改善のどこが弱いかを領域別に表示します。
なぜ危ないかが分かる
止めるべき用途と、判定に効いた回答を表示します。どこから直すかを相談時に決めやすくします。
業務改善の次の一手
問い合わせ、資料作成、議事録、社内検索などから、最初に小さく試す業務を1つ選びます。
導入優先度マップ
業務ごとに「すぐ試す」「条件を整えて試す」「先にルール整備」「今は止める」を表示します。
最初の2週間でやること
対象業務、守る条件、試す範囲、測る数字を決め、2週間後に本番化するか判断します。
経営向け/現場向けサマリー
経営判断、現場で守ること、相談時資料をまとめ、診断結果をそのままメール相談に使えます。
確認する領域
診断する領域
AI導入で事故が起きやすい順に、業務影響、扱うデータ、社内ルール、権限、AI提供会社、出力確認、業務改善を確認します。
業務影響社内の下書きだけか、顧客へ出すのか、重要な判断に使うのかを分けます。影響が大きいほど、人の確認と承認が必要です。
データ分類個人情報、顧客情報、営業秘密、契約情報をAIへ入れるかを確認します。入れてはいけない情報を先に決めます。
規程・承認AI利用規程、例外承認、責任者が決まっているかを見ます。現場が迷わない短いルールへ落とします。
権限・利用記録会社アカウント、二要素認証、退職者無効化、利用記録、AIに任せる操作と取り消し手順を確認します。
AI提供会社入力データを学習に使うか、どこに保存するか、いつ削除できるか、委託先がAIを使うかを確認します。
出力品質誤回答、根拠表示、AI利用の明示、著作権を確認します。外へ出す前に人が見る範囲を決めます。
業務改善最初に改善する業務、月の作業時間、手順の整理状況、効果を測る数字を決めます。
導入と改善
リスクと業務改善を同時に見る
AI導入は、ツール選定だけでも、規程作成だけでも終わりません。守る条件と、現場で改善する業務を同時に決めます。
守る条件
個人情報、営業秘密、社外公開、AI提供会社の条件、利用記録、AIに任せる操作を確認します。守る条件がないまま便利な用途を広げると、後から止めにくくなります。
改善する業務
時間がかかる作業、手戻り、問い合わせ、属人化、資料作成、社内検索から、最初に試す業務を1つに絞ります。最初から全社展開せず、効果が見える業務を選びます。
測る数字
作業時間、レビュー待ち、問い合わせ件数、差し戻し回数など、導入前後で比べる数字を決めます。数字があると、本番化するか、止めるかを説明できます。
進め方
業務改善までの進め方
全社展開を急がず、1業務・1部署・2週間で、使えるか、守れるか、効果が見えるかを確認します。
01
業務を1つ選ぶ
会議、問い合わせ、資料作成、社内検索など、現場の負担が大きい業務を1つ選びます。
02
守る条件を決める
入力してよい情報、人間確認、利用記録、AI提供会社の条件を先に決めます。
03
小さく試す
対象者と期間を限定し、AIは下書き、検索、確認補助から始めます。
04
効果を測る
作業時間、手戻り、問い合わせ件数などを比べ、本番化するか判断します。
質問と成果物
質問・管理策・成果物の対応
診断で分かったことを、そのまま「最初にやること」と「作るもの」に変換します。
AIに入れる前に、入れてよい情報と禁止情報を分ける
顧客名、メール、契約内容、問い合わせ履歴などをAIへ入力する可能性がある場合、契約、保存期間、保存国、削除可否、学習利用の有無を先に確認します。
作るもの- 入力禁止リスト
- AI提供会社チェックリスト
- 例外承認メモ
AIの回答をそのまま外へ出さない流れを作る
提案書、契約書、採用、人事評価、与信などでAIを使う場合は、根拠確認、レビュー担当、AI利用を知らせる場面を決めます。
作るもの- レビューフロー
- 承認フロー
- 根拠確認チェック
メール送信やデータ更新は、人の承認を先に置く
AIが外部システムを操作すると、誤送信、誤更新、削除の影響が大きくなります。最小権限、事前承認、利用記録、取り消し、停止手順を先に決めます。
作るもの- 実行前承認フロー
- 利用記録の確認方針
- 停止手順
会社から見えにくいAI利用を台帳化する
無料版AI、個人アカウント、外注先のAI利用は見落とされやすい領域です。部署、用途、入力データ、責任者、契約種別、委託先利用の有無を一覧化します。
作るもの- AI利用台帳
- 委託先AI確認票
- 会社管理アカウント方針
最初に試す業務と、効果を見る数字を決める
問い合わせ、資料作成、議事録、社内検索などから1業務を選び、作業時間、手戻り、問い合わせ件数などを導入前後で比べます。
作るもの- 改善対象業務メモ
- 改善KPI表
- 2週間検証計画
OpenAI / ChatGPT
文章作成、要約、議事録、社内FAQ、コード支援など、部署をまたいで使う汎用AIに向きます。社内システムへの組み込み、音声対応、外部ツールを使う業務自動化にも広げやすい候補です。導入前には、入力データの扱い、保存条件、社内アカウント管理、外部ツール連携時の送信先を確認します。
詳しく見るGemini / Google
Gmail、Googleドライブ、Docs、Sheets、Meetなど、Google Workspace中心の会社で候補になります。Googleのクラウド基盤を使っている場合は、社内データ検索、根拠付き回答、情報漏えい対策、権限管理と組み合わせやすい構成です。Workspace版とCloud版で契約、利用記録、保存、管理画面が変わる点を分けて確認します。
詳しく見るClaude / Anthropic
契約書、規程、仕様書、提案書、長い議事録など、長文を読み込んで整理する業務に向きます。説明が自然で、複雑な論点を分解する作業、設計レビュー、コードレビューにも使いやすい候補です。開発現場で使う場合は、ファイル権限、外部接続、実行できる操作の範囲を先に決めます。
詳しく見るAWS AI
すでにAWSを基盤にしている会社で、既存の権限管理、操作記録、社内ネットワーク、閉域接続にAIを乗せたい場合に候補になります。複数のAIを選び、業務アプリや社内支援を作れます。AWSの権限設計に慣れていない場合は、構成が複雑になりやすいため運用担当を明確にします。
詳しく見るMicrosoft Copilot
Outlook、Teams、SharePoint、OneDrive、Excel、Wordなど、Microsoft 365を日常業務の中心にしている会社で候補になります。既存の社員アカウント管理、情報保護、文書アクセス権、利用記録と合わせて、文書作成、会議支援、社内情報検索を進めやすい構成です。権限設定が緩いと見えてはいけない情報まで検索対象になるため、導入前の棚卸しが重要です。
詳しく見る参考資料
参考にする資料
AI事業者ガイドライン第1.2版（国内のAI利用指針）
個人情報保護委員会 注意喚起（個人情報の扱い）
NIST AI RMF（AIリスク管理の考え方）
ISO/IEC 42001（AI管理の国際規格）
EU AI Act（EUのAI規制）
AIシステムの主な安全課題
IPA AIセキュリティ（AI利用時の安全対策）
成果物
相談後に整備するもの
成果物はばらばらに作るのではなく、現状把握、業務選定、ルール化、小さな検証、本番判断の順に整えます。
現状を見える化する
AI利用棚卸しワークショップで、誰が、どのAIを、何の業務に使っているかを整理します。個人向けAIや委託先AIの利用もここで確認します。
- AI利用台帳
- 禁止/要審査の使い方整理
改善する業務を選ぶ
問い合わせ、資料作成、議事録、社内検索などから、最初に試す業務を1つ選びます。現状工数と手戻りをメモにして、効果を測れる状態にします。
- 改善対象業務の選定メモ
- 業務フロー整理と改善KPI表
守るルールを作る
入力してはいけない情報、承認者、責任分界、AI提供会社の条件確認を決めます。現場が使える短いルールを優先します。
- AI利用規程ドラフト
- 承認フロー・責任分界設計
- AI提供会社/委託先AI利用チェック
2週間で試し、本番判断する
対象者と期間を限定し、下書き、検索、確認補助から試します。AIに業務操作を任せる場合は、権限、利用記録、人間承認を先に設計します。
- 2週間検証から本番化までの運用設計
- 権限・利用記録・承認設計
- 経営会議向け1枚資料
診断後
診断後にfarspectが行うこと
診断結果を資料として終わらせず、社内で実際に使える台帳、ルール、承認、利用記録、AI提供会社の条件確認へ落とし込みます。
01
診断結果の読み解き
赤信号、未把握項目、すぐ止めるべき用途、条件付きで進められる用途を切り分けます。
02
社内AI利用の棚卸し
部署、利用ツール、入力データ、責任者、契約種別を台帳化し、個人向けAIや委託先AIも確認します。
03
最小限のルール整備
入力禁止情報、承認フロー、AI提供会社の条件確認、事故時の初動を、現場が使える文書にします。
04
本番化と改善判断
進めてよい用途、条件付きで進める用途、止める用途、効果が見えた業務を整理し、本番運用までの条件を決めます。
相談準備
相談時に共有すると早い資料
完璧な資料は不要です。現場の作業が分かるメモがあるだけで、AI導入と業務改善の優先順位を早く決められます。
改善したい業務のサンプルよく作る資料、問い合わせ、議事録、検索したい社内文書などを1つ用意してください。なければ口頭説明で構いません。
現状工数や件数のメモ月に何時間、何件、何人が関わるかを概算で書きます。分からなければ、相談中に一緒に概算します。
入力してはいけない情報個人情報、顧客情報、営業秘密、契約情報、認証情報をAIへ入れる可能性があるか確認します。分からなければ一緒に分類します。
現在の社内ルール既存の情報管理規程、承認ルール、利用中AIサービス一覧があれば共有してください。未整備でも相談できます。
初回相談
初回オンライン相談は無料です
診断結果をメール本文に入れて送るだけで、最初の論点を絞れます。
確認する論点
- どのAIを、どの部署で、何に使いたいか
- どの業務の時間、手戻り、属人化を減らしたいか
- 個人情報、顧客情報、社外秘を扱うか
- 既存の規程、承認、利用記録、AI提供会社の条件確認の有無
- 7日以内に止める/整える/試す項目
入口メニュー
- 2週間AI利用棚卸しパック
- 業務改善AI導入ワークショップ
- AI利用規程ドラフト作成
- 小さく試す検証のルール確認
- AI選定・AI提供会社の条件確認
無料オンライン相談
30分で、止める用途・進める用途・最初に作るルールを切り分けます
資料がなくても相談できます。診断結果を見ながら、今止めるべきAI利用、条件を整えれば進められるAI利用、最初に改善すべき業務を整理します。
farspectの違い
大手コンサルとの違い
小さく早く整える2週間でAI利用台帳と禁止ルール初版まで作り、現場が止まらない形にします。
資料で終わらせない規程だけでなく、承認フロー、利用記録、権限、AI提供会社の条件確認まで運用に落とします。
進行管理とシステム基盤を同時に見る小さく試す検証から本番化まで、業務、システム、クラウド、運用体制をつなげて判断します。
よくある質問
よくある質問
生成AI業務導入リスク診断とは何ですか？
ChatGPT、Gemini、Claude、AWS AIなどを業務へ導入する前に、データ、権限、規程、承認、AI提供会社の条件、出力品質、利用記録の不足を確認するセルフチェックです。
診断結果は法的助言ですか？
いいえ。診断結果は初期整理であり、法的助言、監査証明、認証取得を保証するものではありません。
回答内容は送信・保存されますか？
初期版では回答内容はブラウザ内で処理され、farspectへ送信されません。
どのAIを選べばよいですか？
AI選定は性能だけでなく、今使っている社内IT、確認したい記録、データ保持、権限管理、利用業務で変わります。
AIに外部システム操作を任せる場合は何が危険ですか？
AIがメール送信、データ更新、削除、決済、チケット更新などを実行する場合、誤操作や過剰権限の影響が大きくなります。
個人情報を生成AIに入力してもよいですか？
入力先、契約、利用目的、本人同意、保存国、学習利用、削除可否、委託先監督を確認する必要があります。
AI利用規程がない状態で使えますか？
低リスクな下書き用途なら小さく試す検証として始められる場合がありますが、利用範囲、入力禁止情報、レビュー、事故報告、承認フローは早期に整備すべきです。
診断後に何をすればよいですか？
結果に応じて、AI利用台帳、入力禁止リスト、利用規程、承認フロー、AI提供会社チェックリスト、業務フロー整理、改善KPI表を7日/30日/90日の順で整備します。
ISO/IEC 42001やAI事業者ガイドラインに対応できますか？
この診断は認証や適合を保証しませんが、AI事業者ガイドライン第1.2版、NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、EU AI Act等の考え方を初期整理に反映しています。
farspectへ相談すると何をしてくれますか？
現状のAI利用棚卸し、危険度分類、AI利用規程、承認フロー、AI提供会社の条件確認、改善したい業務の選定、小さく試す検証から本番化までの運用設計を整理します。
相談
診断結果をもとに相談する
相談では、診断結果をもとに「今止めるべき用途」「小さく試して進められる用途」「規程・台帳・承認を整えれば展開できる用途」を切り分けます。
- 止める用途を確認する
- 進めるための条件を決める
- 最初に作るルールを決める