AI導入の推進体制の作り方：情シス・業務部門・法務の役割分担

なぜ「推進体制」がAI導入の成否を分けるのか

AI導入は、ツールを買って終わりではありません。現場で使われ、成果が数字で確認でき、事故（情報漏えい・誤回答・権利侵害）が起きない状態まで運用を回す必要があります。ここでつまずく典型が「誰が決めるのか」「誰が責任を持つのか」が曖昧なまま、PoC（お試し）だけが増えてしまうケースです。AIは便利な反面、入力した情報（プロンプト）や出力結果が会社のリスクと直結するため、ITだけで完結しません。

特に情シス（情報システム部門）に予算はあるがAIに詳しい人材が少ない組織では、AI導入の意思決定が「ベンダー任せ」「現場任せ」になりがちです。すると、現場はスピードを優先して勝手にクラウドAIを使い、情シスは後追いで制限をかけ、法務は契約や規程が整うまで待った結果、現場の熱が冷める……という悪循環が起きます。

この問題を解く鍵が、推進体制（ガバナンス）です。推進体制とは、導入対象の選定、データの扱い、契約、運用ルール、教育、効果測定までを「役割分担」と「合意形成のルート」で支える仕組みです。AI導入は一度成功すると横展開が早い一方、最初の土台が弱いと全社に不安が広がり止まります。最初に小さくても、判断基準と責任範囲が明確な体制を作ることが、最短ルートです。

AI導入でまず決めるべき「スコープ」と「ルール」の最小セット

推進体制を作る前に、何をどこまで決めるべきかを整理します。最初から完璧な規程を作る必要はありませんが、最低限の線引きがないと現場で使えず、逆に自由すぎると事故が起きます。結論として、初期に必要なのは「用途のスコープ」「データの区分」「利用ルール」「判断の窓口」の4点です。決める量を絞るほど導入が進み、後から改善しやすくなります。

用途のスコープは、例えば「議事録作成」「メール文面のたたき台」「社内FAQ検索」「RPAの補助」「コード生成」など、業務シーン単位で定義します。スコープを切る理由は、必要なデータ・権限・リスクが用途ごとに違うからです。議事録なら会議音声や社内用語辞書が必要になり、社内FAQなら規程・マニュアルの最新版管理が重要になります。

次にデータの区分です。AI導入で最も揉めるのは「何を入力してよいか」です。難しい用語を避けるなら、社内の情報を「公開しても良い」「社内限り」「社外秘（顧客情報・個人情報）」「特に厳重（機密の研究・M&A等）」のように4段階に分け、各段階で利用できるAIの種類（社内閉域、契約済みクラウド、個人の無料版は不可など）を紐づけます。

利用ルールは、禁止事項と推奨事項の両方が必要です。禁止だけだと現場は使いません。例として、禁止は「個人情報・顧客識別情報を貼り付けない」「機密文書をそのまま入力しない」「出力を根拠なく外部に送らない」、推奨は「要約は元資料と突合」「数字は原本で確認」「出力は“下書き”として扱う」などです。最後に判断の窓口として、迷ったときに相談できる担当（情シス＋法務＋業務側の代表）が必要です。

推進体制の全体像：情シス・業務部門・法務を「三すくみ」にしない設計

AI導入の体制で多い失敗は、情シスが守り（セキュリティ）に寄り、業務部門が攻め（効率化）に寄り、法務が止め役（契約・規程）になって三すくみになることです。これを避けるには、役割を「決める人」「作る人」「使う人」「監督する人」に分け、会議体も二層にします。全社の方針を決める場と、個別案件を進める場を分けるのがポイントです。

おすすめは、(1)AIガバナンス委員会（経営・情シス・法務・主要業務部門の代表）と、(2)AI推進ワーキンググループ（情シス＋業務担当＋必要に応じて法務）の二層です。委員会は月1回程度で、方針・予算・優先順位・ルールの改定を決めます。ワーキングは週1〜隔週で、個別ユースケースの要件定義、ツール選定、データ準備、検証、教育までを回します。

さらに、RACI（責任分担表）で「誰が最終責任者か」を明確にします。たとえば、社内で生成AIを使うクラウドサービスを選ぶ場合、最終決裁（Accountable）は情報システム部長、実行（Responsible）は情シス担当＋業務代表、協議（Consulted）は法務・セキュリティ担当、周知（Informed）は全社員、といった形です。AI導入をスムーズにするには、“相談すべき相手”が明確で、回答が返ってくる期限があることが現場に効きます。

もう一つ大事なのが「プロダクトオーナー（業務側）」の存在です。AI導入はIT施策に見えて、実際は業務改革です。業務側に「このAIで成果を出す責任者」を置き、情シスは技術と運用の土台を整える役に回ると、導入後の定着率が上がります。逆に情シスが成果責任まで背負うと、業務の細部まで決められず失速します。

情シスの役割：ツール選定より先に「運用設計」と「止めない統制」を作る

情シスがAI導入で提供すべき価値は、最新AIを評価することだけではありません。むしろ重要なのは、全社で安全に使えるようにする運用設計です。情シスが「危ないから禁止」だけを出すと、現場は私物アカウントや無料AIに流れ、統制が効かなくなります。ここで狙うべきは、現場のスピードを落とさずにリスクを下げる“使える統制”です。

具体的な実務として、まずアカウント基盤（SSO/多要素認証）と権限管理を整えます。誰がどのAIツールにアクセスできるか、退職時に即停止できるかは必須です。次に、ログ（利用履歴）の扱いです。監視目的ではなく、事故調査と改善のために、最低限のログポリシー（保存期間、閲覧権限）を決めます。

ツール選定では、価格や機能だけでなく、データの扱い（入力データが学習に使われるか、保存されるか）、管理者機能（組織管理、利用制限）、国内外のデータ保管、サポート体制を確認します。情シスが不安なら、候補を2〜3に絞り、業務部門と一緒に2週間程度の比較検証で決めるのが現実的です。AI導入は長期運用が前提なので、「最初に導入しやすい」より「継続して管理しやすい」を優先します。

もう一つ、情シスが主導すべきは社内向けの「使い方テンプレート」です。たとえば、議事録要約用のプロンプト例、メール作成のチェックリスト、機密情報を伏せる匿名化のやり方など、現場が真似できる形で提供します。これにより品質が揃い、現場の不安も減ります。加えて、社内問い合わせ窓口（例：Teamsチャンネル）を作り、よくある質問をFAQ化すると、教育コストが下がります。

業務部門の役割：ユースケースを「業務プロセス」まで落とし、効果を数字で語る

AI導入で成果が出る組織は、業務部門が主役です。理由は単純で、AIは業務の前後関係（入力→判断→出力→確認→承認）を変えるからです。ツールが優れていても、現場の手順に組み込めなければ使われません。業務部門がやるべきは、ユースケースを思いつきで並べるのではなく、業務プロセスに落として「どこが何分短縮されるか」「ミスがどれだけ減るか」を定義することです。“便利そう”を“運用できる手順”に変換するのが仕事になります。

実務では、最初のユースケース選びが重要です。おすすめは、(1)頻度が高い、(2)文章が多い、(3)判断基準がある程度決まっている、(4)入力データを揃えやすい、の4条件を満たすものです。例えば「問い合わせ一次回答の下書き」「稟議書の要点整理」「会議メモの整形」「社内規程の検索」「営業提案の構成案」などが候補になります。一方、最初から「完全自動で意思決定」や「顧客への自動返信」を狙うと、品質と責任の壁で止まりやすいです。

次に、業務フローに「人の確認点（Human-in-the-loop）」を入れます。AIの出力は、誤りや抜けがゼロにはなりません。だからこそ、どこで誰が確認するかを決め、チェック観点を用意します。例として、FAQ下書きなら「根拠資料のリンクがあるか」「禁止表現がないか」「最新の料金・条件か」を確認項目にします。確認が曖昧だと、現場は怖くて使わないか、逆に鵜呑みにして事故になります。

最後に効果測定です。AI導入は効果が見えないと予算が止まります。指標は難しく考えず、時間削減（作業時間・残業時間）、品質（手戻り件数・誤記率）、リードタイム（返信までの時間）、満足度（社内アンケート）から選びます。導入前に「現状の平均時間」を測っておくと、説得力が出ます。業務部門は、現場の声を吸い上げて改善案を出し、情シス・法務と合意してルールを更新する循環を作ることが役割です。

法務の役割：契約・個人情報・著作権を「現場が使える言葉」に翻訳する

法務はAI導入のブレーキ役ではなく、事故を未然に防ぎつつスピードを担保する役割です。実際、AI導入で問題になりやすいのは「データの取り扱い」「生成物の権利」「責任分界（トラブル時に誰が負うか）」です。ここを最後に回すと、ツール選定や運用設計が全部やり直しになります。だからこそ、法務は初期から関与し、“使っていい条件”を明確にして前に進めることが重要です。

契約面では、SaaSの利用規約・DPA（データ処理契約）・セキュリティ条項を確認し、入力データが学習に利用されるか、保管期間、再委託先、国外移転の有無、監査対応、インシデント通知などを押さえます。情シスが技術要件を、法務が契約要件を、それぞれ別々に見るのではなく、同じチェックリストで並走すると早いです。

個人情報（従業員情報・顧客情報）については、「AIに入力しない」だけが答えではありません。業務上どうしても必要な場合は、匿名化・仮名化、要約（固有名詞を落とす）、社内閉域での運用など、代替策があります。法務は、どの区分のデータならどの運用が許容されるかを整理し、現場が迷わないガイドに落とします。

著作権・権利関係も誤解が多い領域です。たとえば、他社の文章や画像をAIに入れて加工し、そのまま外部公開するとトラブルになる可能性があります。また、AIの出力をそのまま納品物に使う場合、権利帰属や保証（非侵害保証の有無）を契約でどう扱うかが論点になります。法務は「禁止」だけでなく、「出力は必ず編集し、根拠を確認し、類似チェックをする」など、実務に落ちる指針を提示することが求められます。

導入ステップ：小さく始めて全社に広げるための実務フロー

推進体制が整ったら、次は進め方です。AI導入は「PoC→本番」の二段階だけだと失敗しがちで、間に「限定運用（パイロット）」を挟むのが現実的です。PoCは技術的に動くかの検証、限定運用は現場で回るかの検証、本番は全社展開と継続改善です。段階を分けると、リスクと教育コストを抑えながらスピードを出せます。

PoCでは、業務部門がユースケースと評価指標を用意し、情シスがツール環境を準備し、法務が利用条件（入力禁止・契約の前提）を確認します。ここでの成果物は「使えるか」ではなく、「どの条件なら安全に使えるか」「何がボトルネックか」を明らかにすることです。例えば、FAQ生成を試すなら、元資料の整備が最大の工数だとわかるかもしれません。

限定運用では、対象部署・対象業務・対象データを絞り、利用者教育を行い、問い合わせ窓口を開きます。重要なのは、現場の“成功体験”を作ることです。例えば「メール下書きで毎日30分浮く」「議事録が翌日までに共有できる」など、小さくても確実な成果があると、社内の抵抗が減ります。この段階で、プロンプトテンプレ、チェックリスト、禁止事項の表現を改善し、ルールを“使える形”に育てます。

本番展開では、全社向けの利用ガイドと教育（動画・1枚資料・FAQ）を整備し、利用申請と権限付与を運用に落とします。効果測定は四半期単位でまとめ、委員会で継続投資の判断材料にします。また、AIのモデルや機能は更新されるため、年1回の規程見直しでは遅いことがあります。軽微な改定はワーキングで即時、重要改定は委員会で承認、というルートを用意すると回りやすいです。

まとめ

AI導入を成功させるポイントは、ツールの性能比較よりも「推進体制」と「運用設計」です。情シス・業務部門・法務がそれぞれの専門性を発揮しつつ、三すくみにならないように、意思決定の場（委員会）と実行の場（ワーキング）を分け、RACIで責任分担を明確にしましょう。特に、最初に決めるべきは用途のスコープ、データ区分、利用ルール、相談窓口の最小セットです。

情シスは止める統制ではなく、SSOや権限、ログ、テンプレ整備によって「安全に使える状態」を作ります。業務部門はユースケースを業務プロセスに落とし、効果を数字で示して定着を主導します。法務は契約・個人情報・著作権の論点を、現場が迷わず動ける言葉に翻訳し、前に進める条件を整えます。PoC→限定運用→本番の段階設計で、小さな成功を積み上げるほど、全社展開は速くなります。

自社だけで設計しきれない場合は、推進体制づくりから伴走できる外部パートナーを活用するのも有効です。特に、業務要件・IT運用・規程整備が絡むAI導入は、最初の設計が後々のコストを大きく左右します。