生成AIの業務利用における判断不能チェックリスト

このチェックリストは
「使ってよい／悪い」を判定するものではありません。

生成AIを業務で使う際に、
どこが判断不能になっているかを特定するためのものです。

各項目について、
即答できるかどうかで確認してください。

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1. 成果物として成立するかの判断

• この成果物をなぜ業務で使ってよいと判断したのかを第三者に説明できますか？
• 「自然だから」「それっぽいから」以外の理由を挙げられますか？
• その判断理由を文章またはドキュメントとして残せますか？

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2. 判断の根拠と情報ソース

• どの情報・前提・資料を根拠にしているかを明示できますか？
• 生成AIが参照した内容と、人間が最終判断に使った根拠は分離されていますか？
• 後から第三者が見て、判断の前提を追跡できる状態ですか？

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3. 責任の所在

• この成果物に問題があった場合、誰が、どこまで責任を負うかは明確ですか？
• 「AIが作ったから」という説明が業務上の免責にならないことを、関係者は理解していますか？
• クライアントや上司に判断主体を明確に示せますか？

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4. 判断プロセスの再現性

• 別の担当者が同じ条件で作業した場合、同じ判断に到達できますか？
• 判断が、特定の個人の経験・勘・暗黙知に過度に依存していませんか？
• 判断プロセスは業務フローとして再現可能な形で整理されていますか？

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5. 検証の構造

• 何を確認すれば「この成果物を使ってよい」と言えるのかが定義されていますか？
• 検証は「人が読んだ」だけで終わっていませんか？
• 検証結果は後から第三者が確認できる形で残っていますか？

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6. 組織としての説明可能性

• 数ヶ月後に同じ成果物について問われたとき、当時の判断理由を再現できますか？
• 組織として「なぜこの表現・結論を採用したのか」を一貫して説明できますか？
• 判断基準は、チーム・組織内で共有されていますか？

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チェック結果の読み取り方

1つでも、

• 即答できない
• 人によって答えが変わりそう
• 説明するのが少し怖い

と感じた項目がある場合、
それは 生成AIの性能の問題ではありません。

業務としての判断基準が、まだ構造化されていない状態です。

April合同会社は、
生成AIを導入する会社ではありません。

生成AIを使った成果物について、
説明責任を果たせる判断構造を設計する会社です。