付録B セルフチェックの解答と解説

第1章

1-1. 影響範囲（例：数百人の顧客に送る案内文）、取り消しにくさ（例：送金、送信、削除）、発見までの時間（例：数週間後の苦情で初めて判明する計算の誤り）です。3要素のうち1つが高いだけでも、その段階には自動実行より、人の承認や厳しいチェックが必要です。1つのリスク点数では、こうした違いが平均化されて消えてしまいます。

1-2. 処理時間は仕事をする時間で、待ち時間は次の人が着手するのを待つ時間です。AIが主に減らすのは処理時間です。両者を混ぜて測ると、待ち時間が大半の業務でAIの導入効果を過大評価したり、本当に必要な手順の改善（割り当て回数、承認経路）を見落としたりします。

1-3. 部署名による分類はルールです（決まった条件での分類なので、正確で説明しやすいためです）。クレーム（苦情）か問い合わせかの識別はAIです（文脈の解釈が必要だからです）。AIが性質を判断し、その結果に従ってルールで担当者へ送るように、両者をつなぐこともできます。

1-4. 承認は行動してよいという許可で、確認は内容が正しいか検討することです。承認しかなければ、担当者は何が正しいかを見ずにボタンを押すようになり（承認疲れ、形だけのチェック）、誤りがそのまま通過し、責任だけが承認者に残ります。

1-5. 90件 × 4分 = 360分、つまり1日6時間が必要ですが、担当者は3時間しか使えないため、この計画では半分が未確認になります。調整案には、低リスクの案件をサンプルチェックにする、AIに根拠の位置を示させて1件の時間を短くする、自動化の対象を1日45件など確認可能な量に絞り、残りは従来の方法で処理する、といったものがあります。チェックポイントを単になくすのは答えになりません。

1-6. 毎週月曜の朝という開始条件はスケジュールされたタスク、共有ドライブの会議録を読むことはコネクタ（読み取り権限のみ）、決定事項の整理は指示で形式を決めたAI生成に当たります。結果はチーム長が見られる場所（ドライブの文書や通知）に置きます。順序が固定の仕事なので、自ら段階を決めるエージェントは不要で、送信が不要なら送信ツールも許可しません。

1-7. 解答例：人によるチェックポイント（位置・担当者・不在時の対応）と停止条件です。新しい担当者は、誰が何を確認するか、いつ止めるべきかを知らなければ、自動化をそのまま動かすか、逆に完全に止めてしまいます。目的とベースライン、除外する業務とその理由を選び、同様の論理で説明しても正解です。

第2章

2-1. 個人のカスタム指示は自分の会話全般に適用され、本人が管理します。プロジェクトの指示は、そのプロジェクト内の会話にのみ適用され、オーナー・編集者が管理します。OpenAIでは、プロジェクト内では全体のカスタム指示より優先します。チームのルールを個人の指示に置くと、人ごとに結果が異なり、新しいメンバーには適用されず、変更時には全員が個別に直す必要があります。

2-2. 指示：㋐ 根拠文書名のルール、㋒ 先に日付を尋ねる手順、㋔ トーンのルール。ナレッジ：㋑ 店舗の営業時間表、㋓ 模範回答です。指示は行動、ナレッジは参考資料です。形式を示す1〜2個の短い例は指示に入れられますが、10件の回答集は参考資料なのでナレッジに置きます。㋑が頻繁に変わるなら、コピーではなく原本に接続する方法を検討します。

2-3. 解答例：

[役割] あなたは社内会議室の利用案内係だ。
[タスク] 「会議室利用規程」に基づき、予約方法、利用可能時間、禁止事項を案内する。
[コンテキスト] 質問者は会議室を時々使う一般従業員で、急いで質問する場合が多い。
[形式] 結論1行 → 3段階以内の手順 → 根拠となる条項番号。
[例外処理] 規程にない状況なら推測せず、「規程に記載のない内容です」と書いて
          総務チームの窓口を案内する。理由：誤った案内で他部署の予約と重なるため。

「親切に」「間違えるな」といった抽象的な要望ではなく具体的な行動を記述しているか、例外処理に理由を添えているかが、採点の要点です。

2-4. RAGは、質問に近い一部の断片だけを取り出して回答するため、資料全体を漏れなく調べる必要のある全件集計では、一部を見落とします。このような仕事では、資料を表に整理し、スプレッドシートやデータ分析機能で全体を処理する方法を使います。

2-5. 登録：そのファイルにしかない文章をそのまま尋ねるか、ファイルを文字として読めるか確認します。検索：同じ内容を、資料に使われた用語で尋ね直します。生成：回答が根拠とした位置を原文と照合し、条件の見落としを確認します。どの段階で失敗したかに応じて、対策（資料の整理、用語集の補強、指示の修正）が変わります。

2-6. 接続型ソースは、原本の変更が反映される場合があります（例：Gemに追加したDriveファイル）。アップロードしたコピーは登録時点で固定され、誰かが差し替える必要があります。同じ「接続」でも、製品によっては事前同期しない場合もあります。台帳にこの区別を書くことで、資料ごとに更新方法と責任者が明確になり、古いコピーの放置を防げます。

2-7. 通常（正確に答え、根拠を示す）、例外（情報不足なら聞き返すか担当者へ引き継ぐ）、拒否（アクセスすべきでない情報には答えず、正しい経路を案内する）、境界（資料が矛盾する場合は優先順位を適用し、不確実性を示して作り話をしない）です。

第3章

3-1. 自分の入館証では許可された階にしか入れないように、コネクタは接続した人が元のシステムで持つ権限の範囲にだけアクセスします。固定のキー1つで複数の人が接続すると、全員がそのキーの権限を持ち、個人ごとの権限の差がなくなります。その場合、メンバーに許可された範囲に限定した認証情報を使います。

3-2. 認証は誰のアカウントで接続したか（例：別のアカウントで接続し直す）、アクセス権はそのアカウントで何にアクセスするか（例：元のフォルダの共有範囲の変更、接続時に要求される範囲の縮小）、実行の承認は今回の行動をしてよいか（例：送信ツールを毎回確認に設定する）です。実行の承認の設定を変えても、アクセス権は変わらないことが要点です。

3-3. ホストは従業員が使うAIチャットアプリ、クライアントはそのアプリが予定管理サーバーとの接続用に作った構成要素、サーバーは予定管理システムの機能（予定の照会・登録などのツール、会議室一覧などのリソース）をアプリに提供するプログラムです。ホストが複数のサーバーに接続すると、サーバーごとにクライアントが1つずつできます。

3-4. 過剰な機能（使わないツールをブロックし、試用後に残った接続を整理）、過剰な権限（個人の権限で接続し、共用キーは範囲の狭いものを使う）、過剰な自律性（書き込み・送信・削除ツールを承認が必要な設定にする）です。1つを減らすだけでもリスクは下がりますが、3つを一緒に減らすことで、1層が破られても被害を小さくできます。

3-5. 成果物、完了基準、使用範囲、禁止する行動、停止基準、報告方法のうち4つ以上です。停止基準がないと、エージェントが行き詰まった箇所で同じ試行を繰り返して時間と利用量を消費したり、目標達成のためログインや決済などの迂回路を試したり、誤りが積み重なった結果を出したりする可能性があります。

3-6. 何を承認するのかが示されなければ、人は内容を確認できないままボタンを押すことになり、承認ポイントが形骸化します。含める情報は、対象（宛先、変更する記録）、内容（金額・日付・添付）、影響（外部公開の有無、取り消せるか）、根拠（なぜ必要と判断したか）です。

3-7. 外部資料には隠れた指示が混ざることがあり、インジェクションを完全に防ぐ方法は、まだ明らかではありません。同一のタスクに送信ツールの権限まで持たせると、隠れた指示によって外部へ情報が持ち出される経路が生じます。読む仕事と送る仕事を分け、送信は人が担当すれば、その経路を塞げます。ただし、外部アドレスを呼び出す画像など他の漏えい経路もあるため、これだけで安全とは考えません。

第4章

4-1. 誰が（人）、何に（資料）、何ができるか（行動）が抜け、実際の許可範囲がわからないためです。解答例：「営業チームのメンバーは『提案書の書式』プロジェクトのファイルを閲覧・ダウンロードできるが、指示の変更や他の人の招待はできない。」

4-2.

最も低いロールでもファイルをダウンロードできることと、編集権限がある人は招待できても退出させられないことの2点は、間違えやすいところです。

4-3. 解答例（会話のリンク）：ChatGPTの非公開プロジェクトで1つの会話を共有すると、受け手はその会話だけを見られ、プロジェクトの他の会話・ファイル・指示は見られません。共有プロジェクトの会話なら、受け手はプロジェクトに参加しないと開けず、参加するとロールに応じて他の内容も見られます。ただし、業務用ワークスペースで作ったリンクには、その後のメッセージも含まれる場合があります。他の単位を選んだ場合は、本文の共有単位の表と合うか確認してください。スケジュールされたタスクのリンクは指示文全体が見え、エクスポートしたファイルは原本と同期せず、権限も引き継ぎません。

4-4. 保持期間はサービスに残る期間、削除は特定の会話を消す行動、学習利用はモデル改善に使われるか、メモリは後の会話が過去の情報を参照するかを制御します。学習利用をオフにしても、保存済みの会話は消えません（OpenAI）。消すには別途削除が必要で、削除してもシステムから完全になくなるまで時間がかかる場合があります。

4-5. 個人情報の一部を消すか別の値に置き換えて、別に保管した追加情報がなければ誰かわからなくすることです。送る量を減らす措置には、名前・連絡先など分析に不要な欄を除く、顧客名を「顧客A」などに替えて対応表はAIのスペースの外に置く、個人別の記録の代わりに種類別件数などの集計値を使う、といったものから2つを挙げられます。

4-6. AIの作った要約・比較表・引用は、原本の内容を含む派生情報なので、内部スペースで作った結果を外部スペースに貼り付けると、原本を共有したのと同じ効果になります。運用ルールの例：外部配布用の成果物は外部共有用の資料だけがあるスペースで作り、内部の結果を移す必要がある場合は、人が1行ずつ確認する。

4-7. 多くの設定は以後の動作だけを変えるので、既存の共有や接続が残るためです。以後にだけ作用する例：Claudeでプロジェクト共有をオフにしても既存の個別・グループ共有は維持されます（ただし、全社公開プロジェクトは非公開になり、公開設定で使っていた人はアクセスを失います）。ChatGPT Enterpriseのドメイン接続制限は既存の接続を切断しません。即座に取り消せない形で作用する例：Claude Enterpriseで保持期間を短くすると、新しい期間を超えるデータの永久削除が予定されます。

第5章

5-1. 長いリストに重要な項目が埋もれ、チェック時間も増えて、形式的な確認に終わりやすくなります。会議録の要約には事実のカテゴリ（決定事項、担当者、期限が会議内容と一致するか）が必須で、外部に出さない内部向けの要約なら、実行対象や約束のカテゴリは省けます。要約を外部に送るなら判断は変わります。

5-2. 軽微（不自然な表現）、重要（日付の転記間違い）、重大（別の顧客への送信）が例です。戻す条件の例：サンプルで重要以上の誤りが所定の割合を2週連続で超えるか、重大な誤りが1件でも出たら、全件チェックに戻します。

5-3. 同じ成果物を各自が判定 → 判定が分かれた理由を話し合う → 合意した基準を例とともにチェックリストに書く（担当者が替わるたびに繰り返す）、の順です。分かれ続ける項目は基準があいまいなので、より小さな項目に分けるか、判断ではなく確認できる事実に変えます。

5-4. 生成件数を基準にすると90 ÷ 200 = 45%、確認件数を基準にすると90 ÷ 120 = 75%です。品質は確認が終わった案件についてしかわからないので、品質指標は75%を使い、確認率60%（120 ÷ 200）も併記し、未確認の案件があることを明示します。

5-5. ㋐ 権限・接続（認証の期限切れ）、㋑ 生成（正しい根拠を見つけたが、解釈で条件を見落とした）、㋒ 入力（様式の変更で必要な情報を読み取れなかった）です。㋒を指示の問題と考えて強調文を加えると、AIが存在しない情報を作るリスクを高めるだけです。

5-6. 1件の削減は10 − (1 + 4) = 5分、5分 × 500件 = 2,500分（41時間40分）です。ここから維持時間10時間を引くと、月に約31.7時間です。成功と言う前に、品質が導入前の水準か（誤り率）、やり直し時間が抜けていないか、ベースラインを同じ方法で測ったか、ツールの費用はいくらか、のうち1つを確認する必要があります。

5-7. 停止のサインと停止権限を持つ人、人が引き継ぐ手順と担当者・書式、再び有効にする条件（原因の修正、回帰テスト合格、責任者の承認）です。たとえば再開条件がないと、原因を直さないまま急いで再開して同じ誤りが繰り返され、手作業の手順がないと、停止中に業務がたまります。