投稿者 global-ai-media 
米国ワシントン州ホワットコム郡が生成AIの利用ポリシーを策定・施行したというニュースは、多くの組織にとって重要な示唆を含んでいます。従業員による生成AI利用が急速に広まる中、組織は「全面禁止」から「リスクを管理しながらの活用」へと舵を切り始めています。本記事では、この事例を端緒に、日本企業が現実的なAIガバナンスをどう構築すべきか、法規制や組織文化の観点から解説します。
「禁止」ではなく「管理」へ向かう公的機関の決断
米国ワシントン州ホワットコム郡（Whatcom County）が、2025年11月に生成AIに関するポリシーを初めて策定し、職員に対して慎重な利用を促す運用を開始しました。この動きは、行政機関という公平性と正確性が厳格に求められる組織においてさえ、もはや生成AIの利用を「無視」や「禁止」だけで済ませることが難しくなっている現状を浮き彫りにしています。
多くの日本企業でも同様の現象が起きています。現場の従業員はすでに業務効率化のためにChatGPTやClaude、Geminiといったツールを使い始めています。ここで組織として明確なルールを設けなければ、個人の判断で機密情報を入力してしまう「シャドーAI」のリスクが高まるばかりです。ホワットコム郡の事例は、AIを遠ざけるのではなく、適切なガードレール（安全策）を設けた上で業務に組み込むという、現実的なアプローチへの転換を示しています。
実効性のあるAIポリシーに必要な3つの要素
生成AIの社内利用ガイドラインを策定する際、単なる精神論に終わらせず、実務に即した内容にするためには、主に以下の3つの観点が不可欠です。
第一に「入力データの区分け」です。公開情報（Public）の入力は許可する一方で、個人情報（PII）や未発表の経営情報、顧客データの入力は禁止、あるいはエンタープライズ版などのセキュアな環境に限定する必要があります。日本の個人情報保護法においても、第三者提供の記録や安全管理措置が問われるため、どのツールにどのレベルの情報を入れてよいかの線引きは最優先事項です。
第二に「出力結果の検証義務（Human-in-the-loop）」です。生成AIはもっともらしい嘘（ハルシネーション）を出力するリスクがあります。行政や企業の意思決定において、AIの回答をそのまま利用することは致命的なリスクになり得ます。「AIは草案作成のパートナーであり、最終責任は人間にある」という原則をポリシーに明記することが重要です。
第三に「利用ツールの指定と監視」です。無料版のWebサービスを無秩序に使わせるのではなく、API経由でログ管理が可能な環境や、入力データが学習に利用されない契約（オプトアウト）が可能な法人向けプランの導入を推奨すべきです。
日本企業特有の課題と向き合い方
日本企業がAIポリシーを策定する際、独自の課題にも直面します。一つは「著作権法第30条の4」に代表されるように、日本はAIの機械学習に対して比較的寛容な法制度を持っていますが、一方で企業文化としては「ゼロリスク」を求める傾向が強く、これが過度な利用制限につながりやすい点です。
また、日本企業では「現場の判断」や「阿吽の呼吸」が重視されがちですが、AI利用においては明文化されたルールが不可欠です。「常識の範囲内で」という曖昧な指示は、セキュリティ事故の温床となります。
さらに、欧州の「AI法（EU AI Act）」のような包括的な規制が日本にはまだ存在しないため（2025年現在、ガイドラインベースが中心）、各企業が自律的にガバナンスを構築する必要があります。これは自由度が高い反面、企業側のリテラシーと主体性が強く問われることを意味します。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例およびグローバルな動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目してアクションを起こすべきです。
- 「全面禁止」からの脱却： 一律禁止は、社員が個人のスマホやPCで隠れて利用するリスクを高めるだけです。管理可能な環境を提供し、安全な利用法を教育する方が、結果としてセキュリティレベルは向上します。
- データ分類の明確化と教育： 「社外秘」「個人情報」などのデータ区分を定義し、それらをAIに入力してよいかどうかの判断基準をフローチャート化するなど、現場が迷わない仕組みを作ってください。
- リテラシー教育の継続： プロンプトエンジニアリング（指示出しの技術）だけでなく、AIのリスク（バイアス、著作権侵害、ハルシネーション）に関する教育を定期的に実施し、従業員の「AIリテラシー」を底上げすることが、最強のガバナンスになります。
- 小さく始めてルールを更新する： 技術の進化は早いため、一度決めたルールを固定化せず、半年に一度は見直すアジャイルな運用体制を整えることが推奨されます。