投稿者 global-ai-media 
米UCLA（カリフォルニア大学ロサンゼルス校）での生成AI導入を巡り、教員と学生の間でのポリシーの一貫性が議論を呼んでいます。この事例は、AIツールを全社導入しようとする日本企業にとっても、組織内の「ダブルスタンダード」を防ぎ、健全なガバナンスを構築するための重要な示唆を含んでいます。
UCLAの事例が投げかける「AIガバナンス」の本質
米国の名門大学であるUCLAにおいて、教職員向けに教育機関向けの生成AIサービス「ChatGPT Edu」が提供される動きがあります。これ自体は教育・研究のデジタルトランスフォーメーション（DX）として自然な流れですが、現地の学生新聞（Daily Bruin）のオピニオン記事では、その運用ポリシーに対する重要な懸念が提起されています。
その懸念とは、「学生のAI利用には厳格な規制や監視の目が向けられる一方で、教員側の利用に関する規制が不十分ではないか」という点です。これは単なるルールの不備という話にとどまらず、組織内におけるテクノロジー利用の「公平性」と「説明責任」という、より根深いガバナンスの問題を浮き彫りにしています。
「見る側」と「見られる側」のダブルスタンダード
生成AIの利用において、多くの組織が最初に懸念するのは、初学者や若手社員（大学で言えば学生）による「安易な依存」や「不正利用」です。しかし、評価者や管理者（大学で言えば教員）がAIを無批判に利用することのリスクは見過ごされがちです。
例えば、教員が学生のレポート評価やカリキュラム作成にAIを全面的に使用した場合、その教育的品質は誰が担保するのでしょうか。もし、学生には「自分の頭で考えること」を強要しながら、教員がAIによる自動生成で済ませていたとすれば、組織の信頼は根底から揺らぎます。
これを企業活動に置き換えてみましょう。現場の社員には「セキュリティリスクがあるため外部AIの使用禁止」を命じている一方で、経営層や管理職が「業務効率化」の名の下に、機密データを安易に生成AIに入力していたり、部下の人事評価コメントをAIに丸投げしていたりするケースはないでしょうか。このようなダブルスタンダードは、現場のモラル低下を招くだけでなく、シャドーAI（会社が許可していないツールの無断利用）を誘発する温床となります。
日本企業における「管理職のAI利用」への教訓
日本国内でも、Microsoft Copilot for Microsoft 365やChatGPT Enterpriseなどの導入が進んでいますが、多くの企業でガイドラインの策定が追いついていません。特に、日本の組織文化では「上位者の判断」が尊重される傾向にあり、管理職層へのAIリテラシー教育や監視がおろそかになりがちです。
AIガバナンスにおいて重要なのは、「誰が使うか」ではなく「何に使うか」というリスクベースのアプローチです。意思決定プロセスや評価業務など、人権やキャリアに影響を与える領域でのAI利用には、役職に関わらず高い透明性（Transparency）と人間による介入（Human-in-the-loop）が求められます。
また、欧州の「AI法（EU AI Act）」をはじめ、世界的な規制動向も「高リスクなAI利用」に対する説明責任を重視しています。日本企業がグローバル展開を見据える場合、経営層や管理職こそが、AIの倫理的・法的なリスクを正しく理解し、自らを律する姿勢を見せることが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
UCLAの事例を他山の石とし、日本企業は以下の3点を意識してAI活用とガバナンス策定を進めるべきです。
1. 役職を問わない統一された利用基準の策定
「管理職だから例外」とするのではなく、データの取り扱いや出力結果の検証義務について、全社員共通の倫理規定を設けること。特に人事評価や採用活動など、機微な領域でのAI利用は厳格なガイドラインが必要です。
2. 意思決定プロセスの透明化
AIを業務の補助として使うことは推奨されるべきですが、最終的な意思決定にAIがどの程度関与したかを記録・説明できる体制を整えること。これはコンプライアンス順守だけでなく、ステークホルダーへの信頼醸成に繋がります。
3. リテラシー教育の「逆転」
通常、研修は若手向けに行われがちですが、AIに関してはむしろ、業務経験が長く、既存のやり方に固執しがちなベテラン層や管理職層へのリスキリングを優先的に行う必要があります。AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を見抜く力や、プロンプトエンジニアリングの基礎は、今やマネジメントスキルの一部と言えます。