チャットボットを自動化していい範囲、してはいけない範囲
問い合わせ対応チャットボットで、どこまでを自動応答に任せてよいかの線引きは業種を問わず同じ基準で引ける。小型LLMがFAQを無視して一般知識で答えた自社の実例をもとに整理する。
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問い合わせ対応チャットボットで、どこまでを自動応答に任せてよいかの線引きは業種を問わず同じ基準で引ける。小型LLMがFAQを無視して一般知識で答えた自社の実例をもとに整理する。
報告手続きが定めているのは「漏えい等が起きた後」の話である。その手前で異常に気づけるかどうかは、また別の問題として残る。
契約ガイドラインが整理するのは契約条項の論点であり、委託先にどこまでシステムを開放するかは別に設計する必要がある。両者の関係を整理する。
「検索結果のログ」と「実際に使われた根拠のログ」は別物である。ガイドラインが求めるトレーサビリティを、具体的な記録項目にどう落とすかを考える。
ガイドラインが求める「検証可能性の確保」を、文書としてではなく機械的な手続きとしてどう持つか。自社の公開前検査を例に考える。
「業界別の生成AIガイドライン」を一律に語ることはできない。文部科学省と金融庁の公式サイトを実際に開くと、扱いの差がそのまま見えてくる。
EU AI Actは「2026年8月に施行」という1点の理解だけでは足りない。第113条は、禁止行為・汎用AIモデル関連義務・大半の義務・製品組み込み型の義務を、別々の日付で適用開始としている。
個人情報保護委員会が指摘する出力段階のリスクと、社内RAGの索引を消しても生成物に残るという構造は、別の経路の問題である。両方を見て初めて全体像に近づく。
文化庁は「AI開発・学習段階」と「生成・利用段階」で関係する条文が違うため分けて考える必要があるとしている。本稿は公式資料が示す整理をそのまま紹介する。
個人情報保護委員会は事業者・行政機関等・一般利用者の3者に向けて、入力する前に確認すべき点を分けて示している。入力段階の線引きと、出力段階で起きる漏れは別の問題である。