Governance Checklist
AIエージェント導入チェックリスト｜権限・承認・監査を始める前に決める
AIエージェントを業務で運用する前に、何を見せるか、何を実行させるか、どこで人が確認するか、どう記録するかを決める必要があります。このページでは、AGTOでAI社員を安全に始めるための確認項目を整理します。
Before
概念で起きやすい課題
AIが見てよい範囲を先に決めていない
部署やロールごとの参照範囲が曖昧なまま接続すると、情報管理を説明できません。
操作リスクごとの承認基準がない
読むだけ、候補作成、通知、外部書き込みを同じ扱いにすると、過剰自動化か過剰承認になります。
ログが監査だけで改善に使われない
差し戻し理由や不足資料を残さないと、AI社員の改善材料が増えません。
Solution
導入前に確認すること
AIエージェントを業務で運用する前に、何を見せるか、何を実行させるか、どこで人が確認するか、どう記録するかを決める必要があります。このページでは、AGTOでAI社員を安全に始めるための確認項目を整理します。
ここで確認すること
導入前に確認することを、導入時に判断しやすい単位に分けて整理します。
参照範囲を先に決める
AIが見てよい情報、見てはいけない情報、部署やロールごとの参照範囲を先に定義します。データ接続より前に、権限設計を確認します。
操作リスクで承認を分ける
回答候補、スキル変更、通知、外部書き込み、CRM更新などを同じ扱いにしません。業務影響が大きい操作ほど、人の承認を強くします。
ログを監査だけでなく改善に使う
誰が何を承認したかだけでなく、なぜ差し戻したか、どの資料が不足していたかを残します。監査ログをAI社員の改善材料にします。
Workflow
AIエージェント導入前の確認手順
データと権限を棚卸しする、操作をリスク別に分ける、承認と失敗理由を残すの流れで進めます。
データと権限を棚卸しする
接続する資料、会話、CRM、チケット、権限範囲を確認します。
操作をリスク別に分ける
読むだけ、候補作成、通知、外部書き込みを分けます。
承認と失敗理由を残す
承認者、判断理由、差し戻し理由を仕事単位で記録します。
Scope
概念で任せる範囲を分ける
AIエージェントを業務で運用する前に、何を見せるか、何を実行させるか、どこで人が確認するか、どう記録するかを決める必要があります。このページでは、AGTOでAI社員を安全に始めるための確認項目を整理します。
できること
AIが参照してよいデータと権限範囲を決める
対象業務の責任者が確認できる形で、小さく検証します。
承認が必要な操作と自動化してよい操作を分ける
対象業務の責任者が確認できる形で、小さく検証します。
監査ログ、失敗理由、改善ループを運用に組み込む
対象業務の責任者が確認できる形で、小さく検証します。
できないこと
根拠がない内容を正式化しない
参照元や判断基準がない候補はレビュー対象にします。
権限外の情報を扱わない
対象データと参照範囲を先に決めます。
重要な判断を無人化しない
業務影響が大きい操作は承認フローを挟みます。
失敗理由を捨てない
差し戻しや却下理由を改善に活用します。
Design detail
導入前チェックリスト
AIエージェントを実データに接続する前に、最低限この項目を確認します。
| 確認項目 | 決めること | 未定義のリスク |
|---|---|---|
| 対象業務 | AIに任せる仕事と任せない仕事 | 目的が曖昧でPoCが散らばる |
| 参照データ | 資料、会話、CRM、チケットの範囲 | 権限外参照や古い情報の利用 |
| 承認対象 | 外部送信、書き込み、スキル変更の承認要否 | 過剰自動化や運用遅延 |
| ログ項目 | 承認者、理由、参照元、出力先 | あとから説明できない |
Design detail
操作リスクの分け方
AIの操作を一律に許可・禁止するのではなく、業務影響で段階を分けます。
| 操作 | リスク | 推奨する扱い |
|---|---|---|
| 読む・要約する | 低 | 利用ログを残して開始 |
| 回答候補を作成する | 中 | 参照元付きで人が確認 |
| スキルを変更する | 中-高 | 承認必須、変更理由を記録 |
| 外部送信・書き込み | 高 | 承認必須、対象範囲を限定 |
Operation image
始める前に、AIが見てよい範囲と実行してよい操作を分ける
参照権限、承認Tier、監査ログ、失敗理由を先に決めてから実データに接続します。
始める前に、AIが見てよい範囲と実行してよい操作を分ける
参照権限、承認Tier、監査ログ、失敗理由を先に決めてから実データに接続します。
参照範囲、承認Tier、監査ログをセットで決めると、AIを本番業務に組み込みやすくなります。
業務の流れ、承認ポイント、再利用の流れを具体的に確認します。
Metrics
チェックリスト運用で見る指標
統制設計は作って終わりではありません。承認待ち、例外、権限エラー、差し戻し理由を見て調整します。
未定義操作
承認基準が決まっていない操作
権限エラー
参照範囲外として止まった件数
承認待ち
判断が滞留している件数と時間
差し戻し理由
根拠不足、権限不足、表現修正の分類
ログ充足率
必要な監査項目が残っている割合
Trial
AIエージェント導入前の確認手順
対象業務を絞り、2週間で運用負荷と効果を確認します。
データと権限を棚卸しする
接続する資料、会話、CRM、チケット、権限範囲を確認します。
操作をリスク別に分ける
読むだけ、候補作成、通知、外部書き込みを分けます。
承認と失敗理由を残す
承認者、判断理由、差し戻し理由を仕事単位で記録します。
FAQ
よくあるご質問
導入前に確認されやすい質問を整理しました。
AIエージェント導入前に最初に決めることは何ですか？
AIが参照してよいデータと、実行してよい操作の範囲です。機能やモデル選定より先に、業務影響と権限を確認します。
すべての操作に承認が必要ですか？
必要ありません。読むだけの要約、候補作成、社内通知、外部書き込みなど、操作リスクで承認の強さを分けます。
監査ログには何を残すべきですか？
誰が、いつ、どのデータを参照し、どの候補を承認・修正・却下したかを残します。差し戻し理由も改善のために残します。
既存のセキュリティポリシーとどうつなげますか？
既存の部署、ロール、データ分類、外部送信ルールに合わせて、AIの参照範囲と承認Tierを設計します。
PoC段階でも必要ですか？
必要です。PoCでも実データを使うなら、参照範囲、承認者、ログ項目を小さく決めてから始めるべきです。
Next Step
AIエージェント導入前の確認項目を整理する
対象業務、参照データ、実行させたい操作が分かれば、2週間無料トライアル前の統制設計を整理できます。