判断ガイド
AIワークフローリスクチェックリストの使い方
AIワークフローリスクチェックリストは、初回相談や社内検討の前に論点を揃えるための実務資料です。資料を埋めること自体が目的ではなく、スプリントを始められる状態か、先に整理すべきリスクがあるかを見つけるために使います。
特に重要なのは、責任者、対象ユーザー、サンプルデータ、既存システム、成功指標、デモ後の判断です。これらが揃っているほど、PoCやスプリントは短く、具体的で、社内説明しやすくなります。
未確定の項目が多い場合でも問題ありません。その場合は、構築から始めるのではなく、有償診断や技術レビューで前提を固める方が安全です。資料はその判断にも使えます。
使うタイミング
初回相談前、稟議前、PoC候補を絞る時。
埋めるべき項目
責任者、データ、成功指標、除外範囲、次判断。
得られるもの
スコープ整理、リスク発見、最初の一手の明確化。
主なリスク領域
リスク管理はポリシー文書に隠すのではなく、ワークフロー上で見える形にするべきです。
- 人による承認
- 根拠表示
- 低信頼時のフォールバック
- モデル/プロバイダ前提
- 監査ログ
ユーザーに出す前に確認すること
パイロット前に、AIが何を判断できるか、人が何を承認するか、何をログに残すか、信頼度が低い時にどう動くかを確認します。
- 判断境界
- レビュアー役割
- 根拠表示
- フォールバック経路
- 監査イベント形式
よくある失敗パターン
多くの失敗はモデル単体ではなく、プロダクト上の失敗です。確認経路がない、データ境界が弱い、責任者が曖昧、フォールバックがない、といった問題です。
- AI出力が最終結果のように見える
- 低信頼ケースの責任者がいない
- 根拠データが見えない
- ログで何が起きたか説明できない
- プロンプト変更が追跡されない
リスクチェック出力
判断境界
AIが提案できること、更新できること、人が承認すべきこと。
フォールバック計画
信頼度が低い、データ不足、API失敗時の動き。
監査ログ
プロンプト版、モデル出力、レビュアー判断、システム動作を示すイベント。
パイロット条件
実ユーザーまたは本番データを扱う前に必要な条件。
よくある質問
すべてのAIワークフローに人の確認が必要ですか？
すべてではありません。ただし顧客影響、金銭影響、不確実なデータがあるワークフローでは、人の確認経路を定義すべきです。
何をログに残すべきですか？
入力、根拠、プロンプトまたはワークフロー版、モデル出力、信頼度または検証状態、人の判断、最終システム動作です。