見積書の下書きや問い合わせの整理に、生成AIを使いたい。そのとき、手元にある顧客資料を、そのまま入力していないでしょうか。
仕事を早く進めるためのAI活用でも、資料を扱う判断まで省略することはできません。まず整えたいのは、便利な指示文ではなく、入力してよい情報を判断する手順です。
名前を消せばよい、とは限らない
Victor Consulting 名古屋が11月12日に公開した動画では、顧客図面を使った見積業務を例に、外部AIへ渡す情報の扱いを解説しています。顧客名を伏せても、図面や仕様に秘密情報が残る場合があるという指摘です。
これは、すべての顧客資料をAIに入力できないという意味ではありません。利用するサービス、契約、資料の内容によって、判断に必要な条件が変わるということです。
「学習に使わない」だけで判断を終えない
個人情報保護委員会は、生成AIに個人情報を入力する場合、利用目的に必要な範囲であることを確認し、個人データについてはサービス提供者が機械学習に利用しないこと等を十分に確認するよう示しています。
この説明は個人情報の取扱いに関するものです。顧客の技術情報や契約上の秘密情報についてまで、学習利用を止めれば入力できると保証するものではありません。
社内では、利用できるサービスとプラン、入力できる資料の種類、迷ったときの確認先を分けて整理しておくと、現場が判断しやすくなります。
最初は「入力前チェック」を一枚にする
例えば、見積業務でAIを試すなら、次の内容を簡単なチェック表にまとめます。
- AIに任せる作業は、条件整理なのか、文章の下書きなのか
- 実際の顧客資料が必要か、架空の情報でも試せるか
- 使用するサービスとアカウントは、会社で承認されているか
- 判断に迷う資料は、誰へ確認するか
- 出力された金額や条件を、誰が最終確認するか
最初の試行では、架空の顧客名や条件を使う方法もあります。実データを入れる前に、業務上役立つ出力になるか、確認の手間が増えないかを見極められます。
効率化と確認作業をセットで設計する
入力してよい資料が決まっても、AIの出力をそのまま顧客へ送る運用にはしないことが大切です。見積条件や数量の読み違いがないかを、人が確認する工程を残します。
効果を見るときも、下書きにかかった時間だけでなく、確認と修正まで含めて比べます。速く作れた一方で、確認に時間がかかっていないかを見るためです。
生成AIを仕事に組み込む際は、ツールの選定と情報管理、確認手順を別々に考えず、一つの業務として整えることが重要です。XEROTTAが扱う業務改善やシステム運用にもつながる視点として、まず一つの業務から、入力前と出力後のルールを見直してみてはいかがでしょうか。
