TECHNOLOGY / AI活用・社内ルール

未承認AIを把握できず71.4%。先に決めるのは見つけ方

公開 2026.11.08

11月6日、JAPAN AIが会社員・経営層370人に聞いた調査を公表した。勤務先で生成AIを全社もしくは一部部門で本格利用しているという回答は66.2%。一方で、会社が許可していないAIの利用実態を把握できていないという回答は71.4%だった。発表元は、ガイドラインを策定済みの企業であっても約7割が実態を十分に把握できていないとも述べている。ルールを配ることと、使われ方が見えることは別の仕事です。

社員が3人、自分のカードで月3,000円のAIを契約していたとします。年10万8,000円(筆者の仮定)。金額としては小さい支出です。けれど、その先では会社の見積書と顧客名が、会社が結んでいない契約の下に置かれています。

11月6日、JAPAN AIが会社員・経営層370人に聞いた調査を公表しました。会社が許可していないAIの利用実態を把握できていないという回答は71.4%。同じ調査の発表元は、ガイドラインを策定済みの企業であっても約7割が実態を十分に把握できていない、とも述べています。

ルールを作る話は、すでにあちこちで語られています。この記事が扱うのは、その手前です。

最初に結論:ルールを決める前に、3か月分の月額課金を1枚に並べる

やることは1つです。直近3か月の経費精算と法人カードの明細から、月額で課金されているサービス名をすべて抜き出し、1枚に並べます。AIかどうかで絞りません。1時間あれば終わります。

図1 ルールを作る前に、見つける入口を1つ決める。未承認のAI利用を見つける3つの入口と、今日やること。1つ目は支出からで、経理・総務が見る。見るものは直近3か月の月額課金と経費精算の明細、抜けるものは無料のサービスと社員の自己負担分。2つ目は成果物からで、社長・上司が見る。見るものは直近1週間に出てきた資料やメールの文面、抜けるものは下調べなど成果物に残らない使い方。3つ目は本人に聞くで、部署ごとに聞く。見るものは何を使い何を入れたかで、処罰の場にしない。抜けるものは言いにくいことと、本人が未承認だと気づいていないもの。1つの入口だけでは抜けるものがあり、3つを通しても言いにくいことや本人が気づいていないものは残る。到達点は「無い」と言い切ることではなく、毎月見えている状態にすること

3つの入口と、それぞれで抜けるものは編集部の整理です。

まず見るべき判断表|自社の状態から、次に見る場所が変わる

いまの自社の状態起きていること今日確かめること
会社名義でAIを契約し、誰がどの業務で使っているかを把握している見えている段階。次は会社名義の外にあるものを探す番直近3か月の経費精算に、会社が契約していないサービスが混じっていないか
会社名義で契約しているが、個人名義のものがあるかは確かめていない公式の道具の横に、別の道具が並んでいる可能性がある月額課金の明細に、見覚えのないサービス名がないか
ルールは配ったが、守られているかは見ていない発表元が指摘した状態。ルールの有無と実態の把握は別に動くルールができてから、例外申請が何件上がってきたか
申請制にしているが、申請が0件のまま使われていないのか、申請されていないのかが区別できていない0件の理由を、使っている側に聞いたことがあるか
禁止している禁止は守る人にしか効かない。会社の管理が届かない私物の端末は、技術では見つけにくい禁止を伝えたあと、業務のどこが止まったかを聞いたか

AIの導入は、ふつう「配ったかどうか」で管理されます。何人に契約を渡し、ルールを何部配ったか。けれど会社の情報がどこへ出たかは、配った数には表れません。表れるのは、会社が払っていない支払いと、出どころの分からない成果物のほうです。

11月6日、370人の調査。実態を把握できていないが71.4%

11月6日、JAPAN AI株式会社が「企業の生成AI活用とガバナンス実態調査」を公表しました。全国の企業・団体に勤務する会社員・経営層が対象で、Webアンケート形式、有効回答は370人です。

勤務先での生成AIの導入・利用状況をたずねた設問では、全社もしくは一部部門で本格利用しているという回答が66.2%でした。

一方、未承認AIの利用について、実態把握ができていないという回答は71.4%。生成AIの利用に関する全社方針やガイドラインが未作成、策定されていない、または不明という回答は53.8%です。3つの数字は図2にまとめました。

図2 回答者370人のうち、未承認AIの実態を把握できていないが71.4%。調査開始は2026年7月17日、調査終了は9月28日、発表は11月6日、そのあと自社で確かめる段階になる。回答者370人のうち、全社もしくは一部部門で本格利用していると答えたのが66.2%、未承認AIの利用実態を把握できていないと答えたのが71.4%、全社方針やガイドラインが未作成・策定されていない・不明と答えたのが53.8%。3つはいずれも回答者(人)の割合で、企業の割合ではない。53.8%は未作成と策定されていないと不明の合計

出典:JAPAN AIの調査「企業の生成AI活用とガバナンス実態調査」(2026年11月6日発表)

この調査をどう読むか

押さえておく点が4つあります。

1つめは、これが「企業の◯%」ではなく「回答者の◯%」だということです。設問はすべて「勤務先がどうなっているか」を本人にたずねる形です。会社の実態そのものではなく、そこで働く人から見えている状態の集計になります。この種の数字は「7割の企業が把握できていない」と紹介されることがありますが、71.4%が数えているのは人のほうです。

2つめは53.8%の中身です。これは「未作成」「策定されていない」「不明」の合計で、未整備の割合そのものではありません。「不明」には、ルールがあるのに回答者が知らない状態も入ります。整備率というより、整備と周知をまとめて見た数字です。

3つめは時期です。回答を集めたのは2026年7月17日から9月28日で、発表はそのあとです。71.4%は発表日の数字ではありません。

4つめは、調査と発表を行ったのが企業向けAIプラットフォームを提供する事業者だということです。第三者の調査機関ではありません。設問と母数は明記されていますが、結論の向きには発表元の立場が入ります。

そもそも「未承認AI」とは 会社が契約していない道具で、会社の仕事をしている状態

発表元はシャドーAIを「企業のIT部門が把握・許可していない生成AIなどのAIツールを従業員が独自の判断で業務に利用すること」と注記しています。

この定義は、IT部門がある会社を前提にしています。専任の情報システム担当を置いていない会社では、この言い方がそのままでは当てはまりません。言い換えると、会社が契約していない道具で、会社の仕事をしている状態です。

図3 未承認AIとは、会社が結んでいない契約の下で仕事をしている状態。会社が契約している道具は、契約の名義が会社、支払いは法人カードや請求書、入れた情報は会社の管理下に残り、退職したときは履歴とひな形が会社に残る。社員が個人で契約している道具は、契約の名義が社員個人、支払いは個人のカード(精算か自己負担)、入れた情報は会社の外の個人アカウントに残り、退職したときは本人と一緒に出ていく。見積書や顧客名を入れた先が、会社が結んでいない契約の下にある状態になる

発表元の定義を契約の側から描いた編集部の整理です。

違いは4つあります。契約の名義。支払いの経路。入れた情報が残る場所。そして、その人が辞めたときに何が会社に残るか。

ここで大事なのは、悪意の話をしていないということです。多くの場合、社員は仕事を早く終わらせようとしてそうしています。公式の道具が用意されていなければ、手元にある道具を使うのは自然なことです。発表元も、シャドーAIが使われる最多の理由として「使い慣れた個人向けツールの存在」を挙げ、背景には「現場が業務で本当に使いたい機能を、会社公式の環境で用意できていない」ことがあると述べています。

問題は、そこに入れた情報の行き先を会社が知らないことです。見積書の文面、客先の名前、会議の音声。入れた先が会社の契約の外にあるなら、何を入れたかの記録も、やめたあとの扱いも、会社の手元にはありません。

本質はどこにあるか ルールは守る人に効く。把握は守らない人にも要る

本質は、ルールの不足ではありません。ルールを配る仕事と、使われ方を見る仕事が、別の仕事だということです。

ルールは、読んで守ろうとする人にだけ効きます。けれど把握は、読んでいない人にも、読んだうえで使い続けている人にも効かなければ意味がありません。この2つを同じ作業だと思っていると、ルールを配った時点で「対応した」と感じてしまいます。

ルールを配る仕事使われ方を見る仕事
何をするか入れてよい情報と、使ってよい道具の線を決めて伝える実際に使われている道具の名前と名義を、定期的に並べる
誰がやるか社長と管理部門。1回決めれば形になる経理・総務。毎月の締めに合わせて繰り返す
効く相手読んで守ろうとする人読んでいない人、読んだうえで使い続けている人
効かない場面無料のサービス、私物の端末、ルールを知らない人本人が話さず、支出にも成果物にも出ないもの
終わったと言える条件文書ができて、全員に届いたとき名前と名義の一覧が、毎月更新されているとき

2つの列は編集部の整理です。右の列が空いたままだと、左の列をいくら丁寧に作っても、守られているかどうかは分かりません。

この見立てを、もう1本の調査が裏づけています。一般社団法人AIガバナンス協会が2026年1月29日に公表したレポートです。会員企業47社の回答で、AIの管理・捕捉のために現在行っている取り組みを複数選択でたずねています。回答を集めたのは2025年8月12日から9月10日で、こちらも公表の時点より前の状態を映した数字です。

図4 ルールは守る人に効く。把握は守らない人にも要る。AIガバナンス協会の調査で、AIの管理・捕捉のために行っている取り組みを割合の高い順に並べると、制度をつくる取り組みは、ルール・ガイドラインの整備と周知が72.3%で34社、AIガバナンス組織の設置が55.3%で26社。実態を見る取り組みは、部門ヒアリング・アンケートが34%で16社、既存システム連携による捕捉が29.8%で14社、AI台帳・専用システムへの登録が27.7%で13社。回答47社はAIガバナンス協会の会員企業で、レポート自身が日本企業全体の平均値を示すものではないと注記している。ルールを配ったかどうかと、使われ方が見えているかどうかは別の指標になる

出典:一般社団法人AIガバナンス協会「「いつの間にか」AIのリスク実態調査」(2026年1月29日公表)。「制度をつくる」「実態を見る」の2区分は編集部の整理

制度をつくる側の取り組みは7割前後まで進んでいます。最も多いのがルール・ガイドラインの整備と周知で72.3%でした。

一方、実態を見る側は3割前後で止まります。部門ヒアリング・アンケートが34%、既存システム連携による捕捉が29.8%です。社数はそれぞれ図4に入れました。レポート自身も、制度設計や組織作りは進んでいる一方、現場の実態を継続的に見る取り組みは試行錯誤の段階だとしています。

この47社は、AIガバナンスに取り組む団体の会員企業です。5,001人以上の大企業が約38%(18社)を占め、レポートも「本調査結果は、日本企業全体の平均値を示すものではない」と明記しています。つまりこれは平均の会社の姿ではなく、先を行っている会社でもこうなっているという数字です。

同じレポートは、企業がガバナンスを追求すればするほど、管理しきれない「網の目」が見えてくる、という逆説も述べています。見ようとした会社だけが、見えていない範囲を知ることになります。

判断軸でいえば、これは「仕組みになるか」の問題です。守るかどうかを個人の良心に預けている限り、それは仕組みではありません。見る側が決まって初めて、会社の仕組みになります。

「申請されない」には理由がある 無料と、個人のアカウント

申請制にしている会社で、申請が0件のことがあります。使われていないからだ、と読みたくなります。けれど、申請を待つ仕組みは、申請されない利用をゼロ件として数えます。

AIガバナンス協会のレポートには、把握できない理由として回答者の声が並んでいます。

図5 申請されないのは、申請する気がないからではない。AIガバナンス協会のレポートが挙げた要因で、いずれも自由記述の引用。1つ目は「無料で使用可能なサービスは、申請されない可能性がある」で、支出に出ないものは明細を見ても出てこないという意味。2つ目は「個人のメールアドレスでログインしているサービスなどは検知ができていない」で、会社のIDを通っていない利用は記録が会社に残らないという意味。3つ目は「私有AIの利用制限ルールは設けているが、ルール不履行状況を確認・モニタリングする体制がない」で、ルールはあるが守られているかを見る人がいないという意味。4つ目は「会社支給・管理のアセット以外の個人パソコン、スマホに関しては管理はできない」で、私物の端末で使われたものは技術では見つからないという意味。だから最後の入口は、技術ではなく人に聞くことになる

出典:同レポートp.13の自由記述。右側の読み替えは編集部

4つとも、やる気の問題ではありません。前の3つは、探しても出てこないものです。無料のサービスは、そもそも申請する理由が見当たらない。個人のメールアドレスで入ったサービスは、会社の記録に残らない。私物のパソコンやスマホは、会社の管理が届かない。残る1つは種類が違って、見る人が決まっていないというものです。ルールはあるが、守られているかを確かめる役が空いています。

ここから分かるのは、見つからないものには理由があり、その理由ごとに探し方が違うということです。

見つけ方は3つ 支出・成果物・本人。どれも1つでは足りない

探し方は3つあります。そして3つとも、単独では抜けるものがあります。

図6 どの入口にも穴がある。3つを通しても、残るものがある。支出から見ると、法人カードや経費精算に出る月額課金と請求書払いが見つかり、無料のサービスと社員が自己負担しているものは見つからない。成果物から見ると、文体や精度が急に変わった資料と出どころの分からない数字が見つかり、下調べや要約など成果物に残らない使い方は見つからない。本人に聞くと、無料のものも私物の端末も含めて挙がるが、言いにくいことと本人が未承認だと気づいていないものは出てこない。順番は支出、成果物、本人で、前の2つで出た名前を持って聞くと話が具体になる。3つを通しても残りはあるため、到達点は毎月見えている状態にすること

入口ごとの守備範囲は編集部の整理です。

1つめは支出です。法人カードの明細と経費精算に出てくる月額課金を見ます。いちばん早く、いちばん確実です。ただし無料のサービスは出てきません。社員が自己負担しているものも出てきません。

2つめは成果物です。直近1週間に出てきた資料やメールのうち、文体や精度が急に変わったもの、出どころの分からない数字が入っているものを拾います。無料のサービスもここでは引っかかります。ただし、下調べや要約のように成果物の形に残らない使い方は見えません。

3つめは本人に聞くことです。ここだけが、無料のものも私物の端末も拾えます。ただし、聞かれて言いにくいことは出てきません。本人が「これは会社の許可が要るものだ」と思っていなければ、そもそも申告の対象になりません。

順番は、支出、成果物、本人です。前の2つで出た名前を手元に持って聞くと、「ほかにありますか」ではなく「このサービスは誰が使っていますか」と聞けます。質問が具体になるほど、答えも具体になります。

ただし、3つを通しても残るものはあります。本人が言いにくいこと、本人が未承認だと思っていないもの。だから到達点は「自社には無い」と言い切ることではありません。毎月、名前と名義の一覧が更新されている状態をつくることです。一覧が動いていれば、増えたときに気づけます。

聞き方には1つだけ条件があります。処罰の場にしないことです。最初の聞き取りで誰かを処分した会社は、次から何も出てこなくなります。

IT部門がない会社では、見つける役は経理と総務になる

このテーマの解説は、たいていIT部門がある会社を前提に書かれています。検知の仕組みを入れる、通信を監視する、AI台帳を作る。どれも担当部署があることが前提です。

オーナー企業の多くに、その部署はありません。だからといって、見る方法がないわけではありません。役が移るだけです。

図7 見つける役は、IT部門ではなく経理と総務に移る。IT部門がある会社では、見るのは情報システム部門で、使うのはIT資産管理ツールや通信ログ、見るタイミングは常時。IT部門がない会社では、見るのは経理と総務(社長が見る会社もある)で、使うのは経費精算と法人カードの明細、見るタイミングは月次の締めのあと、3か月に1回。道具は変わっても、やることは同じで、名前を一覧にして名義を確かめる

役割の置き換えは編集部の整理です。

IT部門が通信ログで見るものを、経理は明細で見ます。常時の監視は無理でも、月次の締めのあとに3か月に1回なら回せます。やることは同じです。名前を一覧にして、名義を確かめる。

この置き換えには、もう1つ利点があります。経理が見る対象は、AIに限らないということです。翻訳のサービス、文字起こし、クラウドの保管場所、名刺の管理。会社が契約していない道具で会社の仕事をしている状態は、AIだけに起きていることではありません。AIの話として始めた棚卸しが、そのまま月額課金全体の棚卸しになります。

あなたの会社に置き換えると:社員20人と社員150人

同じ手順でも、規模が変わると見る場所が変わります。

図8 社員20人と社員150人で、見るものが変わる。社員20人の会社(年商1〜3億円)では、明細は1か所にあり社長が自分で全部見られる。かかる時間は1時間ほど。詰まるところは、社員が自己負担しているものは明細に出てこないこと。最初の一手は、3か月分の明細からサービス名を抜き出すこと。社員150人の会社(年商30〜100億円)では、明細が部門ごとに分かれていて社長は全部を見られない。かかる時間は各部門30分かける部門数。詰まるところは、見るのが明細ではなく承認した人の一覧になること。最初の一手は、部門長に承認した月額課金を出してもらうこと。規模が変わると、見る場所が明細から承認者に移る

規模区分は管理上の目安で、置き換え例は編集部の作例です。

社員20人の会社では、明細は1か所にあります。社長が自分で全部を見られます。1時間で終わります。詰まるのは、社員が自己負担しているものです。これは明細に出てきません。だから3つめの入口、本人に聞く工程が実質的に必須になります。

社員150人の会社では、明細が部門ごとに分かれています。社長が全部を見ることはできません。ここで見るのは明細ではなく、承認した人の一覧です。各部門長に「この3か月で承認した月額課金」を出してもらい、承認の基準が部門ごとにどう違うかを並べます。金額の多寡ではなく、同じ種類のサービスを、ある部門は承認し、別の部門は承認していない状態がないかを見ます。基準が割れている場所が、いちばん早く穴になります。

どちらの規模でも、着地は同じです。出てきた一覧を、会社名義に移すもの、やめるもの、このままでよいものの3つに分けます。3つに分けられて初めて、ルールを作る段になります。

明日の一手:直近3か月の明細を、4列で1枚に並べる

全部の仕事でやる必要はありません。3か月分の明細を1枚にするだけです。

図9 明日の一手。3か月分の明細を、4列で1枚に並べる。サービス名、誰が使っているか、何を入れたか、誰の名義かの4列で並べる。記入例は3件。1件目は生成AIの有料プランで、営業2人が使い、見積書の文面と客先名を入れ、個人のカード(精算あり)。2件目は文字起こしのサービスで、総務1人が使い、会議の音声を入れ、個人のカード(自己負担)。3件目は画像の生成サービスで、本人以外は不明、入れたものも不明で本人に確認、個人アカウントの無料プランのため明細なし。残りは空欄の記入欄が2行。3列目が空欄のままなら、それは見つかっていないのと同じ

記入欄と記入例は編集部の作例です。

NEXT ACTION / 次にやること

直近3か月の経費精算と法人カードの明細から、月額課金のサービス名を抜き出す

列は4つです。サービス名、誰が使っているか、何を入れたか、誰の名義か。AIかどうかで絞らず、月額で課金されているものを全部書きます。

書き終えたら、見るのは3列目だけです。「何を入れたか」が埋まっていない行は、サービス名が分かっただけで、情報がどこへ出たかはまだ分かっていない行です。ここが空欄のままなら、見つかったとは言えません。

埋めるには本人に聞きます。聞くことは1つ、「このサービスに、社外に出せない情報を入れたことがありますか」です。答えを責めないと先に伝えてください。使っていた理由も一緒に聞けると、次が決めやすくなります。公式の道具で足りなかった機能が、たいてい1つか2つ出てきます。

一覧ができたら、会社名義に移すもの、やめるもの、このままでよいものの3つに分けます。全部を会社名義にする必要はありません。会社の情報を入れていないものは、そのままでかまいません。分けたあとで、生成AIの社内ガイドラインの作り方の手順に進むと、ルールが実態の上に乗ります。

5問で確認する 未承認の道具を見つける入口があるか

図10 入口が1つも決まっていない状態が、いちばん多い。1段目は入口が決まっていない状態で、申請が0件なので使われていないように見える。今日やることは3か月分の明細を1枚に並べること。2段目は入口が1つだけ、たいてい支出だけの状態で、無料のサービスと私物の端末が丸ごと抜ける。今日やることは直近1週間の成果物3つの出どころを聞くこと。3段目は3つの入口が回っている状態で、名前と名義の一覧が毎月更新される。今日やることは会社名義に移すものと、やめるものを分けること。段を上げるのに要るのは新しいツールではなく、見る場所を1つ増やすこと

3段の区分と「今日やること」は編集部の整理です。

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5問で確認|未承認の道具を見つける入口があるか

直近3か月の自社の状態で答えてください。点数が低いほど、ルールを配っても実態が見えない状態です。回答はこの端末の中だけで処理され、送信・保存されません。

回答の進捗0 / 5
  1. Q1社員が業務で使っているサービスの名前を、あなたは一覧で言えますか
  2. Q2直近3か月の経費精算や法人カードの明細を、月額課金という目で見たことがありますか
  3. Q3社員から「このサービスを使いたい」という相談や申請が、この3か月で1件でも上がってきましたか
  4. Q4会社の情報を入れてよいサービスと、入れてはいけないサービスの線引きが、文書で共有されていますか
  5. Q5社員が使っているサービスの契約が、会社名義か個人名義かを確かめたことがありますか

※一般的な検討項目を整理するための編集部独自の目安です。成果や適法性を判定・保証するものではありません。

関連して、中小企業の生成AI活用では会社として契約する道具をどの業務から入れるかを、部下のAI活用「ほぼなし」40.3%では使っている人の中身をどう見るかを扱っています。社外からの攻撃への備えはサイバーセキュリティの基礎知識に、業務そのものを時間で測る棚卸しの手順は業務効率化の進め方にまとめています。月額課金の棚卸しは、この記事の「明日の一手」が置き場所です。

出典・調査の対象範囲

  • JAPAN AI株式会社「企業の生成AI活用とガバナンス実態調査」(2026年11月6日13時00分発表)プレスリリースを見る。発表元が引用時のリンク設置を指定しているため、レポート全文のページも併記します。本稿が引用した数値・コメントの引用元は、いずれもJAPAN AIの調査です
  • 同調査の概要(リリースの調査概要欄より):調査期間は2026年7月17日〜9月28日。調査対象は全国の企業・団体に勤務する会社員・経営層。調査方法はWebアンケート形式。回答者数は370人(有効回答者数)。調査協力は株式会社ジーニー、フロンティア株式会社
  • 母数の単位について:66.2%・71.4%・53.8%はいずれも回答者(人)の割合です。リリースも「〜と回答した方」の形で記載しています。本稿は「企業の◯%」とは書いていません
  • 53.8%の内訳について:リリースの表記は「生成AIの利用に関する全社方針やガイドラインが未作成や策定されいていない、または不明」(原文のまま)です。未整備の割合そのものではなく、「不明」を含む合計である点を本文で明記しました
  • 丸めについて:リリースはリード文で66.2%を「およそ6割を超える」、サマリーで同じ66.2%を「およそ7割(66.2%)」と記載しており、同じ数字に2通りの丸めが併記されています。本稿は丸めを使わず66.2%をそのまま使いました
  • 「ガイドラインを策定済みの企業であっても、約7割がシャドーAIの実態を十分に把握できていない」は、同リリースに掲載されたJAPAN AI株式会社 Deployment Strategy 部長 小見一馬氏のコメントです。集計値としての母数はリリースに記載がないため、本稿は発表元の見解として扱い、数値としては使っていません
  • シャドーAIの定義「企業のIT部門が把握・許可していない生成AIなどのAIツールを従業員が独自の判断で業務に利用すること」は、同リリースの注記からの引用です
  • 一般社団法人AIガバナンス協会「「いつの間にか」AIのリスク実態調査 〜シャドーAI等の管理と捕捉 課題とプラクティス〜」(2026年1月29日公表)レポート(PDF)を見る。調査期間は2025年8月12日〜9月10日、調査対象はAIGA会員企業115社、有効回答47社、オンラインアンケート・全27問
  • 同レポートの母数について:本稿が引用した72.3%・55.3%・34%・29.8%・27.7%は、いずれも回答企業(社)の割合です(p.16、複数選択可、n=47社)。JAPAN AI調査の回答者ベースの割合とは母数の単位が異なるため、本稿では足し合わせたり差を取ったりしていません
  • 同レポートの留意点(原文):「本調査結果は、日本企業全体の平均値を示すものではない」。回答企業は「AIガバナンスナビ」等を活用し、ガバナンス成熟度が比較的高い層が含まれている可能性があるとレポート自身が記載しています。回答47社の規模内訳は、5,001人以上が約38%(18社)、50人以下8社、100人以下1社、300人以下6社、1,000人以下6社、5,000人以下8社です
  • 図5の4件は、同レポートp.13に自由記述として掲載された回答の引用です。「無料で使用可能なサービスは、申請されない可能性がある」「個人のメールアドレスでログインしているサービスなどは検知ができていない」「私有AIの利用制限ルールは設けているが、ルール不履行状況を確認・モニタリングする体制がない」「会社支給・管理のアセット以外の個人パソコン、スマホに関しては管理はできない」。右側の読み替えは編集部によるものです
  • 同レポートの従業員の個人利用AIの把握状況(p.13、n=47社):「全て把握できている」40%(19社)、「一部把握できていない」30%(14社)、「ほとんど把握できていない」13%(6社)、「把握自体行っていない」17%(8社)。レポートは「約6割(28社)が把握の課題(把握漏れ・未着手)を認識している」としています(28社=14+6+8)
  • 「企業がガバナンスを追求すればするほど、AIを管理しきれない「網の目」が可視化される」は同レポートp.2「はじめに」の記述です
  • 他媒体との比較に使った資料:ITmedia エンタープライズ「7割超の企業はシャドーAIを管理できていない 事業部門を巻き込む「ガバナンスの現実解」とは」(2026年6月22日)記事を見る。ガートナーの調査として、73%の組織がシャドーAIを適切に管理できておらず、検知と対策の両方ができているのは24%にとどまると紹介されています。マイナビ TECH+「シャドーAI利用実態61.9%の現実、なぜなくならないのか。セゾンテクノロジーが提唱する「制御するガバナンス」とは」(2026年8月27日)記事を見る。マイナビニュースが実施した調査(437人、2026年7月9〜13日)として、個人のスマートフォンや承認されていない外部ツールで業務上の問い合わせをしている割合が61.9%と紹介されています。これらは組織・回答者の母数も設問も本稿の主たる調査と異なるため、本文では並べて比較していません
  • 年10万8,000円(月3,000円×3人×12か月)、3つの入口(支出・成果物・本人)の区分とそれぞれで抜けるもの、「制度をつくる取り組み」「実態を見る取り組み」の2区分、IT部門がある会社とない会社の役割の置き換え、社員20人・社員150人の置き換え例、記入シートの4列と記入例、図10の3段の区分は、いずれも筆者・編集部によるものです。調査が示した数値ではありません
  • 本稿は、個人名義の契約で業務を行った場合の法的な責任の所在や利用規約上の評価については述べていません。契約の名義と情報の行き先という事実関係の整理にとどめています

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IT・DX役員・部長向け全7章・約23分

生成 AI の社内ルールをつくる ― 情報漏えい・著作権・誤りに備える5つのこと

こんな悩みに社員が生成 AI を使い始めているが、会社としてのルールが決まっていない

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