投稿者 global-ai-media 
米国の大学新聞『The Badger Herald』が発表したAI利用ポリシーは、シンプルながらもAIガバナンスの本質を突いています。LLM（大規模言語モデル）を利用する際、単に倫理規定を設けるだけでなく、「ソフトウェア設定の確認」と「最新情報のキャッチアップ」を義務付けている点は、日本企業のAI導入においても重要な示唆を含んでいます。
AIポリシーと「ソフトウェア設定」の乖離リスク
生成AIの導入が進む中で、多くの日本企業が「利用ガイドライン」や「AIポリシー」の策定を急いでいます。しかし、今回取り上げた『The Badger Herald』のポリシーが示唆するように、最もクリティカルな問題は、作成されたポリシーと実際の「ソフトウェア設定」の間に乖離が生じやすい点にあります。
例えば、ChatGPTなどのLLMツールには、入力データをモデルの学習に利用するか否かを制御する設定（オプトアウト機能や、Enterpriseプランでのデータ保護設定）が存在します。企業のポリシーで「機密情報の入力禁止」や「データ二次利用の拒否」を定めていても、現場の従業員が使用するツール側の設定がデフォルトのまま（学習に利用される状態）であれば、情報漏洩のリスクは排除できません。ポリシーの実効性を持たせるためには、精神論やルールの周知だけでなく、IT部門による技術的な設定の強制や、MDM（モバイルデバイス管理）等を通じたガバナンスが不可欠です。
急速なアップデートに対応する「動的なガバナンス」
元記事にある「最新のソフトウェア状況を常に把握する（Keep up-to-date）」という指針も、実務上極めて重要です。生成AIの分野は、週単位で新機能の追加やモデルのアップデートが行われます。数ヶ月前に策定した「プロンプト入力規則」や「禁止事項」が、ツールの機能向上によって無意味になったり、逆に新たなリスクを生んだりすることが珍しくありません。
日本の組織文化では、一度定めた規定を改定するために長い承認プロセス（稟議）を要することが一般的ですが、AIガバナンスにおいては、このスピード感が致命傷になり得ます。技術の進化に合わせて柔軟に更新される「リビング・ガイドライン（生きている指針）」としての運用体制を構築する必要があります。
メディアと企業の責任：ハルシネーションと著作権
『The Badger Herald』はメディア媒体であるため、正確性と著作権に対する意識は特に高いと言えます。これは、オウンドメディアやマーケティング資料、社内報告書を作成する一般企業にとっても同様です。生成AIはもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを抱えています。
日本では、著作権法第30条の4により、AI学習のためのデータ利用は比較的柔軟に認められていますが、生成されたコンテンツ（出力物）をビジネスで利用する際は、既存の著作物との類似性や依拠性が問われるリスクがあります。したがって、AIを利用する前の「設定確認」に加え、AIが出力した後の「人間による検証（Human-in-the-loop）」をプロセスに組み込むことが、信頼性を担保する上で必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAI活用を推進する上で意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. ポリシーと技術設定の同期
社内規定を作るだけでなく、利用するLLMツールの「学習オプトアウト設定」や「ログ保存設定」がポリシーと合致しているか、技術的に担保してください。可能な限り、個人任せにせず、エンタープライズ版の契約等を通じて組織全体で設定を管理することが望ましいです。
2. ガバナンスの敏捷性（アジリティ）向上
AI関連のガイドラインは「β版」であるという認識を持ち、四半期ごと、あるいは主要なモデルアップデートごとに見直す体制を作ってください。法務、IT、事業部門が連携し、迅速にルールを修正できるクロスファンクショナルなチーム作りが推奨されます。
3. リテラシー教育の徹底
「設定を確認せよ」という指示を守るためには、従業員自身が各ツールの設定画面の意味を理解している必要があります。単なる操作研修だけでなく、データの流れやセキュリティリスクに関する基礎的なAIリテラシー教育を継続的に実施することが、結果として最大のリスクヘッジとなります。