AIエージェントのガバナンスとは？社内ルールの作り方を5ステップで解説

AIエージェントのガバナンスとは、AIに何をどこまで任せ、どう監督するかを会社として決め、守られている状態を保つことです。AIエージェントとは、ファイル操作やメール送信まで自分で進めるAIを指します。

とはいえ、社内ルールが生成AIのチャット利用を前提にしたままの企業も多いのではないでしょうか？

この記事では、DX担当・情シスの方に向けて、決めておくべき5つの項目とルールを作る5つのステップを記入例つきで解説します。ぜひ最後までご覧ください。

AIエージェントのガバナンスとは？生成AIの社内ルールとの違い

AIエージェントのガバナンスとは、AIに何をどこまで任せ、どう監督するかを会社として決め、守られている状態を保つことです。ルールを作るだけでなく、実際に守られているかを確かめ続けるところまでを含む考え方といえます。

国内では、総務省・経済産業省が2026年3月31日に公表した「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」で、AIエージェントに関する記述が加わりました。本編では、AIエージェントを「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」と定義しています。※1

「答えるAI」と「作業まで進めるAI」の違い

チャット型の生成AIは、質問に対して答えを返すところまでが役割です。「来週の会議資料の構成案を出して」と頼めば案は返ってきますが、ファイルを作って共有フォルダに保存するのは人の仕事でした。

一方でAIエージェントは、答えを出したあとの作業まで自分で進めます。同じ依頼でも、過去の資料を探して読み込み、資料を作って保存し、関係者にメールで知らせるところまで動けるのが特徴でしょう。

チャット型が「相談相手」なら、AIエージェントは「手を動かす担当者」に近いといえます。人が操作のたびに確かめていた場面をAIが判断して進めるようになるため、どこまで任せるかを先に決めておく必要が出てくるのです。

生成AIの社内ルールだけでは足りない理由

多くの企業で整えられている生成AIの社内ルールは、「個人情報や機密情報を入力しない」「出力は人が確認してから使う」といった、入力と出力の扱いが中心になっています。チャット型であれば人が入力し、人が結果を使うため、この2点を押さえておけば大きな問題は起きにくかったわけです。

ところがAIエージェントの場合、人が直接入力していない情報もAIが自分で読みにいきます。ファイルの書き換えやメールの送信、システムの設定変更といった操作も、AIが自分で実行するかもしれません。

既存のルールには「AIがどの操作をしてよいか」「誰が実行を止めるか」という観点がないため、新しい項目を足す必要があるのです。なお、生成AI全般のルールをまだ整えていない場合は、先に生成AIの社内ルールの作り方を確認しておくと、この記事の内容も取り入れやすくなります。

AIエージェントに社内ルールが必要な理由

AIエージェントは答えを返すだけでなく操作まで行うため、使い方を決めないまま社内に広がると、思わぬトラブルや管理の抜け漏れにつながりかねません。ここからは、社内ルールが必要になる理由を3つの観点から整理しました。

AIが判断して操作するため、ミスの影響が大きい

AIエージェントは、人が一つひとつ確認しなくても作業を進められます。便利な反面、AIが判断を誤ったときは、その誤りがそのまま操作として実行されてしまう点に注意が必要です。

起こりうる例としては、整理を頼んだフォルダで必要なファイルまで削除する、最新の資料を古い内容で上書きする、別の取引先にメールを送るといったケースが考えられるでしょう。AI事業者ガイドラインの別添でも、AIエージェントが自律的な動作の中で、人間の意図しない商品の注文やファイル削除などを行う可能性に触れています。※2

どれも人の作業でも起こりうるミスです。ただ、AIは短い時間で多くの操作をこなすため、気づいたときには影響が広がっている場合もあるでしょう。あらかじめ歯止めとなるルールを決めておくと安心です。

OSやツールの仕組みは「決めたルールを守らせる」だけ

AIエージェントの意図しない操作を防ぐ仕組みは、OSやツールの側でも整いつつあります。Windows 11では2026年10月に、MXC（Microsoft Execution Containers）の一般提供が始まりました。MXCは、AIエージェントがアクセスできるファイルやネットワークを企業が定義し、そのポリシーを実行時に適用する仕組みです。※3

ただし、こうした仕組みはあくまで「決めたルールを守らせる」ための道具にすぎません。どのフォルダを開いてよいか、どの通信を許すかを決めるのは企業側で、ルールが決まっていなければ設定のしようがないのです。

WindowsのハイブリッドAIの全体像や、AIエージェントのセキュリティ対策を技術面から知りたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。

社員が個別にAIエージェントを使い始めている

会社が把握していないAIツールを、社員が業務で使っている状態をシャドーAIと呼びます。AIエージェントは個人でも手軽に試せるため、気づかないうちに社内のファイルや業務アカウントにつながっていた、ということも起こりかねません。

一方で、ルールがないことは現場にとっても負担です。使ってよいのか判断できず、便利なツールを前に手が止まっている方も少なくないでしょう。ルールは制限のためだけでなく、安心して使うための目安にもなります。

AIエージェントの社内ルールで決めておく5つの項目

AIエージェントの社内ルールは、今ある生成AIのルールに5つの項目を足すイメージで考えると、整理しやすいでしょう。まずは5項目の全体像を下の表で確認してから、項目ごとの決め方を順番に見ていきます。

項目	決める内容	記入例
1. AIに任せる業務の範囲	業務を「任せてよい」「人の確認つきで任せる」「任せない」の3段階に分ける	社内資料から提案書の下書きを作る業務は、人の確認つきで任せる。契約の締結や支払いは任せない
2. 触ってよいデータ・外に出さないデータ	データを機密度で区分し、AIが読んでよい場所と社外に送らない情報を決める	営業部の共有フォルダにある公開済みの資料は読んでよい。顧客の個人情報は、会社が承認していないクラウドに送らない
3. 承認の流れ（人が確認する場面）	実行前に人が承認する場面と承認者を決める	顧客に出す提案書は営業部の部署長が承認する。社外へのメールは担当者が確認してから送る
4. 使ってよいツールと権限	承認済みツールの一覧、AIに渡す権限、新しいツールの申請方法を決める	会社が承認したAIエージェントだけを使う。共有フォルダは閲覧のみとし、送信や削除の権限は渡さない
5. 記録の残し方と見直しの時期	ログの保存場所・保存期間と、ルールを見直す時期を決める	参照した資料名と生成した下書きを、情シスが指定した場所に1年間保存する。ルールは四半期ごとに見直す

1. AIに任せる業務の範囲

最初に決めるのは、AIエージェントにどの業務を任せるかです。おすすめは、業務を「任せてよい」「人の確認つきで任せる」「任せない」の3段階に分ける方法になります。

「任せてよい」に入るのは、社内向けの議事録の整理や資料の要約など、間違えてもすぐ直せて社外に影響しない業務です。提案書や顧客への返信の下書きのように、社外に出る前に人が目を通せる業務は「人の確認つきで任せる」に入れるとよいでしょう。

契約の締結や支払い、人事評価のように、取り返しがつかない業務や責任の重い判断は「任せない」に分類します。迷った業務はひとまず厳しい側に置き、運用しながら緩めていく方が安全です。

2. 触ってよいデータ・外に出さないデータ

次に、AIエージェントが触ってよいデータと、外に出さないデータを分けます。チャット型と違い、AIエージェントは指定したフォルダやシステムの中を自分で読みにいくため、読める範囲そのものを決めておく必要があるのです。

まずは社内のデータを「公開してよい情報」「社内限り」「機密」のように、機密度で区分しましょう。そのうえで、AIが読んでよいフォルダやシステムを具体的に指定します。

あわせて、クラウド上のAIサービスに送ってはいけない情報も明確にしておくことが大切です。顧客の個人情報や未公表の財務情報、取引先との契約内容などは、会社が承認した環境の外に出さないと決めておくと安心でしょう。

3. 承認の流れ（人が確認する場面）

3つ目は、AIエージェントが実行する前に人が確認する場面と、その承認者を決めることです。すべての操作に承認を挟むと便利さが失われるため、影響の大きい操作に絞るのがポイントになります。

承認を挟むべき代表的な場面は、社外へのメール送信・支払いや発注・重要なファイルの変更や削除・システム設定の変更などです。こうした操作は一度実行すると取り消しにくく、社外の相手にも影響が及びます。

承認者は「部署長」「CS責任者」のように役職で決めておくと、担当者が異動しても運用が止まりません。承認者が不在のときの代理も決めておけば、承認待ちで業務が滞る事態も防げるでしょう。

4. 使ってよいツールと権限

4つ目は、使ってよいツールとAIに渡す権限です。まずは会社として認めたAIエージェントの一覧を作り、一覧にないツールは業務で使わないことを基本にします。

AIエージェントにはメールやファイルを扱うためのアカウントや権限を渡しますが、権限管理では必要最小限に絞るのが鉄則です。下書きを作るだけの業務なら閲覧と下書き保存の権限で足り、送信や削除の権限まで渡す必要はありません。

新しいツールを使いたいときの申請方法も決めておきましょう。申請先を情シスにまとめ、確認する観点を先に示しておけば、現場も申請しやすくなります。

5. 記録の残し方と見直しの時期

最後に決めるのが、AIが何をしたかの記録（ログ）の残し方と、ルールを見直す時期です。ログとは、いつ・どのAIが・どんな操作をしたかを残した履歴のことを指します。

トラブルが起きたとき、ログがなければ原因を追えず、再発防止策も立てられません。記録する内容に加えて、保存先と保存期間も決めておきましょう。AI事業者ガイドラインでも、AIの判断にかかわる検証可能性を確保するため、利用時の入出力などのログを記録・保存することが挙げられています。※1

見直しの時期は、AIツールの機能追加や社内の利用状況の変化に合わせて、四半期ごとなど定期的に設定するとよいでしょう。

AIエージェントの社内ルールを作る5つのステップ

ここからは、先ほどの表の5項目を実際に決めていく手順を紹介します。いきなり全項目を埋めるのではなく、業務の洗い出しから順番に進めるのが、抜け漏れを防ぐコツです。各ステップを主に担う部署もあわせて示しています。

【WEEL作成】AIエージェント社内ルールの記入例

ここでは、WEELが作成したAIエージェント社内ルールの記入例を紹介します。「社内資料から提案書を作る」「問い合わせメールの一次返信を作る」の2つの業務を例に、先ほどの表の5項目を実際に埋めてみました。

項目	記入例1：社内資料から提案書を作る	記入例2：問い合わせメールの一次返信を作る
任せる範囲	社内資料を参照して、提案書の下書きを作るところまで。顧客への提出は担当者が行う	問い合わせ内容の分類と、一次返信の下書きを作るところまで。送信は担当者が行う
触ってよいデータ	営業部の共有フォルダにある製品資料・公開済みの資料・顧客名を伏せた過去の提案書	問い合わせメールの本文・公開済みのFAQ・製品マニュアル
外に出さないデータ	顧客の個人情報・見積もりの原価・未公表の製品情報は、会社が承認していないクラウドに送らない	問い合わせ者の氏名・連絡先・注文履歴は、会社が承認した環境の外に出さない。返信文に他の顧客の情報を含めない
承認者と承認の場面	顧客に提出する前に、営業部の部署長が内容を承認する	担当者が全文を確認してから送信する。返金・クレーム・契約に関わる問い合わせは、CS責任者が確認する
使うツールと権限	会社が承認したAIエージェント。共有フォルダは閲覧のみとし、編集・削除・社外送信の権限は渡さない	会社が承認したAIエージェント。メールは閲覧と下書き保存のみとし、送信権限は渡さない
記録の残し方	参照した資料名と生成した下書きを、情シスが指定した保管場所に1年間保存する	AIの下書き・担当者による修正内容・送信者をメールシステム上に残し、1年間保存する

WEELにも、「AIにどこまで任せられるかを評価したい」「AIガバナンスについて話してほしい」といったご相談が寄せられています。どこまで任せてよいかの線引きは、会社ごとに答えが変わるものです。この記入例は自社で判断するときの出発点として、業務名や部署名を書き換えながらお使いください。

記入例1：社内資料から提案書を作る業務

提案書の作成は、AIエージェントに任せやすい業務の一つです。社内資料を読み込んで構成を考え、下書きを作るところまでをAIに任せれば、担当者は内容の確認と仕上げに集中できます。

参照してよい資料は、営業部の共有フォルダにある製品資料や公開済みの資料、顧客名を伏せた過去の提案書に限りました。見積もりの原価や未公表の製品情報は、提案書の質を上げるのに役立ちそうでも、会社が承認していないクラウドには送らない扱いにしています。

社外に出す文書のため、顧客に提出する前に営業部の部署長が内容を承認する流れにしました。AIエージェントには共有フォルダの閲覧権限だけを渡し、編集・削除・社外送信の権限は渡していません。

記録としては、参照した資料名と生成した下書きを、情シスが指定した保管場所に1年間残す想定です。あとから「この数字はどの資料から来たのか」を確かめられるようにしておけば、提案内容に誤りがあったときも原因をすぐにたどれるでしょう。

記入例2：問い合わせメールの一次返信を作る業務

問い合わせメールへの一次返信は、社外とのやりとりが直接絡む業務です。そのため、AIエージェントに任せるのは分類と下書きまでとし、送信は必ず担当者が行う形にしました。

AIが読んでよいのは、問い合わせメールの本文と公開済みのFAQ、製品マニュアルです。問い合わせ者の氏名や連絡先、注文履歴といった個人情報は、会社が承認した環境の外に出さないことを明記しています。返信文に他の顧客の情報が混ざっていないかも、確認の観点として決めておくとよいでしょう。

AIエージェントに渡すのは、メールの閲覧と下書き保存の権限だけで、送信権限は渡しません。担当者は下書きの全文を確認してから送信し、返金・クレーム・契約に関わる問い合わせはCS責任者の確認を挟みます。

記録としては、AIの下書きと担当者による修正内容、送信者をメールシステム上に残し、1年間保存する想定です。AIの下書きがどれくらい直されているかを見返せば、任せる範囲を広げてよいかを判断する材料にもなります。

社内ルールを形だけにしないための運用のコツ

社内ルールは作って終わりではなく、守られ続ける状態を保つことまでがガバナンスです。せっかく作ったルールが形だけにならないよう、運用の段階で押さえておきたい3つのコツを紹介します。

情シスだけで決めず、現場と一緒に作る

情シスだけで決めたルールは、どうしても安全側に寄りがちです。厳しすぎるルールは現場で使われなくなり、かえって会社が把握していないツールが隠れて使われる原因にもなりかねません。

ルールを作る段階から現場部門の担当者に入ってもらい、「この承認は本当に必要か」「この業務は任せてもよいか」を一緒に話し合いましょう。現場が納得したルールほど、無理なく守られるものです。現場の担当者がルールの中身を説明できる状態になれば、部署内にも浸透しやすくなるでしょう。

ツールの更新に合わせて見直す日を決める

AIエージェントやOSの機能は、短い期間で大きく変わります。新しい機能が加わると、これまで想定していなかった操作ができるようになり、決めたルールが実態と合わなくなることも珍しくありません。

そのため、四半期ごとなど見直しの日をあらかじめ決めておくのがおすすめです。見直しの場では、承認済みツールの一覧や権限の設定が今の機能に合っているか、ログに気になる操作が残っていないかを確認するとよいでしょう。見直した内容は社内に周知し、いつ何を変えたかも記録しておくと、次の見直しが楽になるはずです。

迷ったときの相談先を決めておく

どれだけ丁寧にルールを作っても、ルールだけでは判断できないケースは必ず出てきます。そのときに相談先が決まっていないと、現場は使うのをやめるか、自己判断で進めるかのどちらかになりがちです。

情シスやDX推進の中にAIエージェントの相談窓口を置き、問い合わせ先をルールの中に明記しておきましょう。寄せられた相談とその回答をためていけば、次の見直しでルールに加えるべき項目も見えてきます。よくある相談はFAQとして社内に公開しておくと、同じ質問に何度も答える手間も減らせるでしょう。

AIエージェントの社内ルールづくりに関するご相談はWEELへ！

AIエージェントは答えを返すだけでなく操作まで行うため、使い始める前に任せる範囲・データ・承認の流れを決めておくことが大切です。まずは1つの業務から小さく始め、運用しながらルールを育てていきましょう。

とはいえ、自社の業務をどこまでAIに任せてよいのか、社内だけでは判断しきれない場面もあるはずです。そのようなときは、専門家に相談するのも一つの選択肢になります。

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AIエージェントのガバナンスに関するよくある質問