内閣府 科学技術・イノベーション推進事務局が公表した「生成AI戦略2025」は、生成AIの社会実装を進めるための方向性を示す文書です。本記事は同文書の記載に基づき、企業のDX推進担当者や経営層が押さえるべき観点を整理します。方針は、活用の推進とリスク低減の両立に重きが置かれています。技術開発、利用、運用の各段階で配慮事項が明確にされ、関係者が連携して取り組む前提が語られています。企業は、自社のユースケースがどの指針に該当するかを確かめ、体制と手順を整える必要があります。まずは方針の要点を踏まえ、評価と運用の基準を社内に落とし込むことが重要です。
ガバナンスと信頼性 評価と運用の基本を社内ルールに落とし込む
文書では、生成AIの信頼性を確保するため、開発と利用の各段階での記録と検証の重要性が示されています。モデルやデータの来歴、評価方法、運用時の監視体制など、説明可能性を高める取り組みが求められています。利用時には、出力の確認体制やログの保全、リスク発生時の対応手順を整えることが前提になります。著作権や個人情報の適切な取り扱い、生成物の事実性確認も、運用上の基本事項として位置づけられています。社内では、利用部門ごとに許容用途や禁止用途を定義し、例外承認を含むフローを文書化すると効果的です。委託や外部サービスを用いる場合は、評価と責任の所在を契約に反映し、監査可能な形で運用してください。
技術基盤と相互運用性 選択肢確保とライフサイクル運用
方針は、技術選択の自由度と相互運用性の確保を重視しています。モデルやサービスの多様性を前提に、用途に応じた選定を可能にする枠組みが必要とされています。企業は、導入から運用、更新に至るライフサイクル全体で、評価指標と変更管理を定めることが欠かせません。データの管理とアクセス制御、評価用データセットの整備、検証結果の記録は、再現性と信頼性の観点で重要です。将来の入れ替えや拡張に備え、インターフェースやメタデータを統一し、影響評価の手順を準備しておくと移行が円滑になります。運用中の監視と改善サイクルを継続し、実装リスクを低減していく姿勢が求められます。
人材育成と体制整備 組織横断の連携で実装力を高める
文書は、人材育成と組織体制の整備を並行して進める重要性を示しています。 利用者の基礎的なリテラシー向上と、開発や運用を担う専門人材の育成を両立することが前提です。 社内では、利用ガイドラインの周知と教育を行い、評価と運用の責任分担を明確にすることが有効です。 部門横断で連携し、ユースケースの選定から検証、本番運用までのプロセスを共通化すれば、再現性が高まります。 外部の知見を取り入れる枠組みを整え、継続的な改善につなげる工夫も重要です。 方針と手順を文書化し、監査に耐える形で運用することが、組織の信頼性を底上げします。
