以下は、**研究部門向けのAI利用ガイドライン案（ドラフト）**です。
企業の研究活動に特化し、**機密性・正確性・責任の明確化**を中心に構成しています。
そのまま社内規程に転用できるレベルまで踏み込んでいます。
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## 研究部門向け AI利用ガイドライン案（ドラフト）
### 1. 目的
本ガイドラインは、研究部門におけるAI（生成AI・分析AI等）の利用に伴うリスクを低減し、
研究活動の品質・安全性・機密性を確保することを目的とする。
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## 2. 適用範囲
– 研究部門の全職員（正社員・契約社員・派遣・インターン等）
– 利用対象となるAIツール：
– 生成AI（文章生成、要約、翻訳、コード生成など）
– 分析AI（統計解析、画像解析、予測モデルなど）
– 社内導入AIおよび外部クラウドAIサービス
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## 3. AI利用における基本原則
### 3.1 機密情報の保護
– **外部AIサービスに機密情報を入力してはならない**
（研究データ、未公開成果、特許出願前情報、顧客情報、個人情報など）
– 入力が必要な場合は、**匿名化・抽象化**を行うこと
– 社内承認されたセキュアAIのみ、機密データの取り扱いを許可する
### 3.2 出力内容の検証責任
– AIの出力は**必ず人間が検証し、正確性・妥当性を確認する**
– AI生成物をそのまま研究報告書・論文・実験計画に使用してはならない
– 統計解析・因果推論は専門家のレビューを必須とする
### 3.3 透明性と説明責任
– AIを利用した場合、**どの工程でAIを使ったかを記録**する
（例：要約、図表作成、コード生成、解析補助など）
– AIの出力を採用した場合、その根拠を説明できる状態にする
### 3.4 著作権・利用規約の遵守
– 利用するAIサービスの利用規約を確認し、
**入力データが学習に利用されない設定**を選択する
– 著作権保護された文献をそのままAIに入力しない
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## 4. 利用禁止事項
– 外部AIに以下を入力することを禁止する
– 未公開研究データ
– 特許出願前の技術情報
– 顧客・パートナー企業の情報
– 個人情報
– 社内限定資料（研究報告書、実験ノート、内部仕様書など）
– AIの出力を以下に無検証で使用することを禁止する
– 研究報告書
– 論文・学会発表資料
– 実験計画書
– 特許明細書
– 経営判断資料
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## 5. 利用が許可されるケース（条件付き）
### 5.1 情報整理・要約
– 公開情報（論文、特許、一般技術資料）の要約
– 社内資料の要約（機密部分を除外した場合）
### 5.2 アイデア発想支援
– 研究テーマのブレインストーミング
– 技術動向の整理（公開情報に限る）
### 5.3 コード生成・デバッグ補助
– 機密データを含まないコードの生成
– 研究用ツールの作成補助（ただし最終レビューは人間が行う）
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## 6. AI利用プロセス（ワークフロー）
1. **利用目的の明確化**
– 要約、整理、解析補助、コード生成など
2. **入力データの分類**
– 機密情報かどうかを判定
– 機密の場合は外部AI利用禁止
3. **利用するAIの選択**
– 社内承認済みAIか
– データが学習に使われない設定か
4. **出力の検証**
– 内容の正確性
– 統計的妥当性
– 引用元の確認
5. **利用記録の保存**
– どのAIをどの目的で使用したか
– 出力の採用理由
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## 7. 研究倫理との整合性
– AI利用は研究倫理（再現性、透明性、誠実性）を損なってはならない
– AI生成物を「自分の成果」として提出することを禁止する
– AI利用が研究不正（捏造・改ざん・盗用）につながらないよう注意する
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## 8. 教育・トレーニング
– 研究部門は年1回以上、AI利用に関する研修を実施する
– 新規AIツール導入時は、利用者向け説明会を実施する
– 利用者はガイドラインを理解し、遵守する義務を負う
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## 9. 例外対応
– 特別な研究プロジェクトでAI利用が必要な場合、
情報セキュリティ部門・法務部門の承認を得ること
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## 10. 罰則
– ガイドライン違反が確認された場合、
社内規程に基づき処分を行う
– 機密情報漏えいの場合は、法的措置を含む厳格な対応を行う
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## 必要であれば、次の追加資料も作成できます
– **AI利用チェックリスト（研究者向け）**
– **研究部門向けAI教育資料（スライド案）**
– **社内AI利用フロー図**
– **AI利用リスク評価シート**
どれを作りたいか教えてください。
