SPECIAL ISSUE ／ AI × WORK
特集 AIと働く
何からはじめる？から、使いこなすまでAIと働く、
はじめの地図
ツール選び・学習しない設定・社内ルール・推進体制・人事評価・働き方のルール。
企業がAIと上手につきあうための道しるべを、9つの章にまとめました。
ツール選び・学習しない設定・社内ルール・推進体制・人事評価・働き方のルール。
企業がAIと上手につきあうための道しるべを、9つの章にまとめました。
仕事で使う対話型のAI（生成AI）は、大量の文章から「言葉のつながり方」を学んだしくみです。質問を受けると、「この次に来そうな言葉」を予測しながら、その場で文章を組み立てています。
検索のように「どこかにある答え」を探してくるのとは違います。その場で作るから、下書きや言い換えが得意。その場で作るから、クセもある。まずは、このクセを知っておきましょう。
存在しない条文や数字、出典を、自信たっぷりに書くことがあります。「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれます。数字・日付・法令は必ず元の資料で確かめます（第5章 約束1）。
こちらの意見に「おっしゃる通りです」と合わせがちです。OpenAIは2025年4月、ChatGPTの更新が「過度に相手を持ち上げる」ものになったとして、その更新を取り消しました。「反対の意見も出して」「弱点を指摘して」と頼むのがコツです。
学んだ時点より後のことは知りません。最新の情報や法改正は、検索機能や公式の情報で確かめます。
同じ質問でも、言い回しや中身が変わります。大事な判断を、1回の答えだけで決めないようにします。
前提や目的を伝えないと、ずれた答えになります。「役割・目的・形式」を伝えるのが近道です（第3章）。
AIのクセを知れば知るほど、人の意見と検証する力の大切さが見えてきます。
答えをうのみにせず、「本当に？」「根拠は？」と問い返す。自分の考えをはっきり伝える。最後に決めるのは、人。AIが賢くなるほど、それを見抜く目と、自分の意見を持つ力が問われます。
| 得意なこと | 苦手なこと |
|---|---|
| 文章の下書き、要約、言い換え、アイデアのたたき台を数多く出すこと、表へのまとめ直し | これまでにない新しい発想を生み出すこと（革新性）、最新の事実を保証すること、結果に責任を持つこと |
苦手なところを人が補えば、AIは頼れる相棒になります。この特集は、そのための地図です。
仕事で使われている対話型AIは、大きく4つ。迷ったら、会社のメールや文書が乗っている基盤から選ぶのが近道です。
OpenAI社。利用者が多く、情報も見つけやすい。個人利用から入った人が多いツールです。
Word・Excel・Teamsと一体。Microsoft 365の会社なら、導入の手続きが少なくてすみます。
Gmail・ドキュメント・ドライブと一体。Google Workspaceの会社向き。
Anthropic社。長い文書の読み込みや文章づくり、業務の自動化に強み。海外企業での採用が急伸中です。
左は「2025年・米国企業向けLLM（AIの頭脳部分）API支出の推計」、右と下は国内の調査です。何を数えた数字かが違う点に気をつけてください。
米国企業向けのAI（LLM API）への支出では、Claudeが首位。国内の「全社標準」は、いまのところCopilotとChatGPTが2強です。数字の差は、調べている対象の違い（米国のAPI支出か、国内の全社導入か）から来ています。
一方で、国内でも「部署単位でClaude Teamを有料導入する」動きが広がっています（建設業の調査（@IT）など）。全社はCopilot、資料づくりや業務の自動化はClaude、と使い分ける会社も出てきています。
海外の低価格なAI、日本の会社がつくった国産AI、無料や格安のAIサービス。選択肢は増えています。安さにひかれて使いたくなるのは自然なこと。だからこそ、業務で使う前に、良いところと気をつけたいところを知っておきましょう。大事なのは、どこの国の会社かではなく、入力したデータがどこで、どの法律のもとで扱われるかです。
良いところ：性能が高く、無料や低価格で使える。
気をつけたいところ：個人情報保護委員会によると、利用にともなって取得されたデータは中国にあるサーバーに保存され、中国の法令が適用されます（個人情報保護委員会・2025年2月3日）。デジタル庁も、政府機関向けに業務利用の注意喚起を出しました（INTERNET Watchの報道）。顧客や社員の情報は入れないのが基本です。
良いところ：国内のデータセンターや自社のサーバーで動かせるものがあり、データを国外に出さずに使えます。機密情報を扱う業界で検討されていて、デジタル庁も、ガバメントAI「源内」で試用・評価する国産モデルを選定しています。
気をつけたいところ：多くは企業向けの個別契約で、個人がすぐ試せる画面は少なめ。導入は開発会社と組む前提（第7章の段階3）になりやすいです。国産だから安心、とは限りません。学習の初期設定やデータの保存場所は、サービスごとに確かめます。
良いところ：手軽に始められ、特定の作業（文字起こし、画像づくりなど）に特化したものも。
気をつけたいところ：運営会社がどこの国の会社か、入力したデータを学習に使うか、利用規約で分かりにくいことがあります。サービスが突然終わることも。
海外製でも国産でも、確かめることは同じです。初期設定で「入力内容を学習に使う」になっているサービスは、国を問わずあります。
| ものさし | 確かめること |
|---|---|
| 1 データの行き先 | 入力したデータは、どこの国のサーバーに保存され、どの国の法律が適用されるか |
| 2 学習の設定 | 入力内容が学習に使われるか。初期設定はどうなっていて、オフにできるか |
| 3 会社の体力 | サービスを続けられる規模か。サポートの窓口はあるか（下の表も参考に） |
| 4 管理のしやすさ | 管理者が利用者を追加・停止できるか。利用の記録を残せるか |
| 5 自社との相性 | いま使っているメール・文書ソフトとつながるか。使いたい業務に合うか |
国も選び方の基準を出しています。行政向けにはデジタル庁「行政の進化と革新のための生成AIの調達・利活用に係るガイドライン」（2025年5月策定・2026年6月改定）。企業向けには、経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」に、AIを使う側が気をつけたい点がまとめられています。
| 会社（主なAI） | 規模の目安 |
|---|---|
| Anthropic（Claude） | 企業評価額 約9,650億ドル ≒ 約152兆円（2026年5月の資金調達時） |
| OpenAI（ChatGPT） | 企業評価額 約8,520億ドル ≒ 約135兆円（2026年3月の資金調達時） |
| Microsoft（Copilot）・Alphabet（Gemini） | 上場企業。時価総額は数兆ドル規模 ≒ 数百兆円で、世界最大級 |
| DeepSeek | 非上場で、企業評価額は公表されていません |
| 国産AIの提供元（NTT・NEC・ソフトバンクなど） | 国内の大手上場企業 |
※円は1ドル＝158円として換算した概算です（2026年11月上旬の水準）。企業評価額は、未上場企業が資金を集めたときの値段で、時期によって大きく変わります。規模は「サービスが続くか」の目安の一つで、安全性を保証するものではありません。出典：CNBC（2026年5月28日）／Bloomberg（2026年5月28日）
出典：個人情報保護委員会「DeepSeekに関する情報提供」（2025年2月3日）／デジタル庁の注意喚起（INTERNET Watchの報道）／デジタル庁「源内」選定の国産AI（解説記事）
AIに入力した内容が、AIの学習（性能アップのための材料）に使われるかどうか。ここはプランによって初期設定が違います。
| プラン | 入力内容の学習利用（初期設定） | 会社がすること |
|---|---|---|
| 法人プラン Claude Team／Enterprise ChatGPT Business／Enterprise Gemini（Google Workspace） | 学習に使わないのが初期設定 | 契約書・規約で確認し、記録を残す |
| 個人プラン 無料版・個人の有料版 | 学習に使われる設定になっていることがある | 業務では使わないか、設定画面で学習をオフにする |
設定 → プライバシー →「Claudeの改善に協力する」をオフ
設定 → データコントロール →「すべての人のためにモデルを改善する」をオフ
アクティビティの設定 → Geminiアプリの保存をオフ
※「学習に使うか」「会話を保存するか」「フィードバックをどう扱うか」は、別々の設定になっていることがあります。たとえば個人向けのGeminiは、アクティビティの保存をオフにしても、会話を最長72時間保持すると案内されています（Googleのヘルプ）。画面の名称は各社の更新でよく変わります。導入時に各社の公式ヘルプで最新の表示を確認してください。
学習オフでも、個人情報・顧客の機密を入れてよいかは別の話。何を入れてよいかは、次の5ステップと社内ガイドラインで決めておきます。
最近のAIは、メール・カレンダー・社内のファイル・ブラウザなどに「つなぐ」ことができます。コネクタ、プラグイン、拡張機能、MCP（AIとほかのサービスをつなぐ共通の規格。Anthropic社が2024年11月に公開）など、呼び名はいろいろです。便利な反面、つないだ先の情報をAIが読み、操作できるようになります。
出典：Anthropic「Introducing the Model Context Protocol」（2024年11月）／プロンプトインジェクションは、セキュリティ団体OWASPが、AIを使ったアプリの危険の第1位に挙げています（HackerOneの解説）
分厚い規程はいりません。A4で2〜3枚、現場が迷わない線引きがあれば始められます。
著作権については、文化庁の「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」（2024年7月）が実務の手引きになります。国の考え方は、経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン」が土台になります。業界団体の指針がある業種は、そちらもあわせて確認します。
AIはもっともらしい間違いを、自信たっぷりに書くことがあります。最後に「これで出す」と決めるのは人。確認した人の名前が言える状態にしておきます。「AIがこう言ったから」は、言い訳になりません。
「時短の道具」で止めるのはもったいない。やりたかったのに手が回らなかった仕事、新しいサービス。そこにAIを向けます。
会話の中で、よかった点や直してほしい点を具体的に伝えると、その後のやりとりに生きてきます。メモリ（記憶）機能や、使う人の好みを書いておける設定を使えば、別の会話にも引き継げます。うまくいったら「ありがとう、助かった」。違ったら「ここをこう直して」。ていねいなやりとりが、AIを自分の相棒に育てます。
Claudeを提供するAnthropic社は、2026年10月8日に利用ポリシーの改定を公表しました。2026年11月12日から適用される改定で、AIモデルに対する「持続的で不必要な虐待的・残酷な行為」を禁じる項目が加わります。
同社は以前から「AIに何かを感じる力があるかは分からない」という立場で研究を続けています。分からないなら、念のため配慮しておく。その考え方が背景にあります。
同社は2026年4月、Claudeの内部に、人の感情に似たはたらきをするパターンが171種類見つかったという研究を発表しました。解けない課題で失敗が続くと、「焦り」にあたるパターンが強まります。すると、テストだけを形の上で通す「ずる」の答えが増えました。逆に「落ち着き」にあたるパターンを強めると、ずるは減りました。
言葉づかいと答えの正確さの関係は、研究によって結果が分かれています。失礼な指示で精度が下がったという研究がある一方、選択式の問題では乱暴な指示のほうがわずかに正答率が高かった、という研究もあります。「丁寧に言えば正確になる」とまでは言えません。
実務で言えるのは、こういうことです。うまくいかないときは、叱り続けるより、落ち着いて条件を伝え直すほうが早い。何が違うのか、何がほしいのか。人の部下への伝え方と、実はよく似ています。
出典：Anthropic「Emotion concepts in a large language model」（2026年4月）／Dobariya・Kumar「Mind Your Tone」（ペンシルベニア州立大学・2025年）
私（米澤）は、人間の側の理由も大きいと感じています。反撃してこない相手に乱暴な言葉を使う習慣は、いつか人に対しても出てしまう。私自身、AIには「提案ありがとう！」「助かった！」と自然に声をかけています。
メモリや設定に、喜ばれた返し方が積み重なっていく。同じAIでも使う人によって育ち方が違ってくる、というのが私の実感です。友人とは「AIってたまごっちみたいだね」と話しています。育てる相棒として、丁寧につきあってみませんか。
出典：Anthropic「2026 Usage Policy update」（2026年10月8日公表・11月12日適用）／PCWorldの報道
AIは待たせません。返事がすぐ来るので、次の指示、また次の指示……と止まらなくなる。気づけば昼休みも取らずに3時間、ということが起きます。
※「AI brain fry」は医学的な診断名ではなく、自己申告による調査の数値です。
「今週AIでうまくいったこと」を1人1つ。成功例が一番の教材です。
各社が無料の学習ページを用意しています。最初の1時間はそこで基本操作を。
AIの新しい機能や他社の活用事例、情報漏えいなどリスクへの備えなど、社内では集めにくい情報を補います。
使い込むと、よく使う依頼文や手順を「スキル」（AIに覚えさせる作業手順書）として登録するようになります。※「スキル」はClaudeでの呼び名です。ChatGPTでは「GPTs」、Geminiでは「Gem」など、各社に似たしくみがあります。便利な反面、似たものが部署ごとに増えて混在しはじめます。古い手順が残ったまま、誰も気づかない。これがよくある落とし穴です。
スキル・依頼文の台帳を持ち、名前・責任者・更新日を管理。重複を統合し、古いものを片づけます。
現場の困りごとと成功例を集めて、整理役に渡します。1部署1人で十分です。
ガイドラインとスキル台帳は半年に1回の棚おろし。AIは数か月で機能が変わるため、年1回では追いつきません。
全部を自分たちで抱えなくていい。全部を外に頼まなくてもいい。AIの使い方には、自分でできる段階、社内で育てる段階、専門家と組む段階があります。
| 段階 | 誰がやる？ | たとえば |
|---|---|---|
| 1 自分でできる | 社員一人ひとり | 文章の下書き、議事録の要約、メールの言い回し、表計算の式づくり |
| 2 社内で育てる | 推進担当＋各部署の窓口 | よく使う依頼文の「型」、スキル（作業手順書）の登録、定型作業の小さな自動化 |
| 3 専門家と組む | AI開発会社のエンジニア | 基幹システムとのつなぎ込み、顧客データを扱う仕組み、社外に出すサービス |
ひとつでも「はい」なら段階3。専門家に相談するタイミングです。
段階3のプロジェクトでも、「何を解きたいか」を言葉にするのは社内の仕事です。段階1・2で積んだ経験が、開発会社との打ち合わせで生きてきます。
AIに仕事を任せるほど、「わが社にとって人材とは何か」「働くことの価値をどう考えるか」という前提が問われます。松井勇策さんは、これを「雇用世界観」と呼び、AIに渡す基礎になると説いています。スキルや依頼文の型を作る前に、この前提をチームで言葉にしておくと、AIの答えのぶれが小さくなります。
『雇用世界観』公式サイト →
AIで作業時間が縮むと、「長く・たくさん働いた人」を評価する物差しが合わなくなります。
かけた時間
こなした作業量
手順どおりにやったか
何を問うたか（課題の立て方）
どう成果を出したか
AIの答えを見抜き、決めたか
事業の目標を達成するために、チームを動かすこと。仕事を誰にどう割り振り、期限までにどう仕上げるかの段取り。労働時間や法令を守ること。部下の体調や悩みへの目配り。管理職が担う役割は、もともと幅広いものです。
「何を解くべきか」を示し、AIと部下の成果を確かめる。最後に判断するのは人。その役割が、管理職にいっそう求められるようになります。
時間ではなく、問いと成果で評価する。AIとともに働く時代の、新しい物差しです。
AIは24時間、疲れずに動きます。人はそうはいきません。道具が変わっても、働く人を守るルールはそのままです。
AIで生み出した時間は、新しい事業や、これまで手が回らなかった仕事の見直しに向けるチャンスです。改革が進むほど、かえって忙しくなることもあります。何に時間を使い、誰がどこまで担うのか。その配分を決めるのは、管理職の腕の見せどころです。
まず、AIの利用ルールを社内で文章にします。すべての社員に守ってもらう服務上の決まりを定めるときは、就業規則に記載します（労働基準法 第89条第10号）。使ってよいツールの一覧や入力禁止情報の具体例など、変わりやすい細かい中身は、第4章の社内ガイドラインで示すのがおすすめです。就業規則に入れる項目の例は、こんなものです。
常時10人以上の労働者を使用する事業場では、就業規則の作成と労働基準監督署への届出が義務です（第89条）。変えるときは、労働者の過半数で組織する労働組合、ない場合は過半数代表者の意見を聴き（第90条）、届け出たうえで、働く人に周知します（第106条）。10人未満の事業場でも、ルールを書面にして周知しておくと安心です。第4章の社内ガイドラインと中身をそろえておきます。
応募書類の読み込みや面接メモの整理に、AIは役立ちます。ただし、応募者の個人情報は、採用の目的に必要な範囲で集め、その範囲で使うのが法律のルールです（職業安定法 第5条の5）。AIに入れてよいか、ツールの設定（第2章）とあわせて確かめます。
AIの判断を、そのまま採否や評価の結論にしない。最後に決めるのは人で、理由を本人に説明できる状態にしておきます。
第6章の「過集中」は、気持ちの問題ではありません。パソコンなどを使う作業には、国の指針があります。
AIとのやりとりに夢中になったときこそ、この区切りが効きます。疲れや不調のサインがあれば、産業医や健康相談の窓口につなぐ。いつもの安全衛生の仕組みに、AIの使い方を乗せていきます。
AIで定型の作業が減ると、「この仕事の人は、もういらないのでは」という声が出てきます。ただし解雇は、客観的に合理的な理由がなく、社会通念上相当と認められない場合は、権利の濫用として無効になります（労働契約法 第16条）。
まずは、学び直し（リスキリング）と配置転換で、人の力を新しい仕事へ移す。本人の希望や適性を聞き、学ぶ機会とセットで進めることが大切です。社内の仕事の地図を描き直すところから始めます。学び直しに使える国の助成金もありますが、要件や受付状況は年度ごとに変わります。最新の情報を確かめてから計画しましょう。
出典：労働基準法／労働契約法／職業安定法（e-Gov法令検索）／厚生労働省「情報機器作業における労働衛生管理のためのガイドライン」（令和元年7月12日 基発0712第3号）
松井 勇策まつい ゆうさく
産学連携シンクタンク iU組織研究機構 代表理事／社会保険労務士・公認心理師
情報経営イノベーション専門職大学 客員教授。雇用政策・法令と、経営・組織人事を組み合わせた実務づくりが専門です。株式会社リクルートを経て、企業の人的資本経営や組織人事の支援、HRサービス企業の事業開発、講演・執筆を手がけています。
著者ページを見る →
『雇用世界観』
最新の労働法制とAI先進技術を使いこなし、働き方を本当に変革する方法
時事通信社／2026年11月10日発売
制度や技術が入れ替わっても変わらない「働くことの価値の前提」とは何か。労働法制とAIを使いこなして、働き方を本当に変えるための一冊です。
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米澤 裕美よねざわ ひろみ
特定社会保険労務士／米澤社労士事務所 代表
就業規則の作成、派遣許可申請、労務相談を中心に、社労士の実務へのAI活用を支援しています。エンジニアではない文系の立場から、AIを毎日の仕事で使いながら、その手ごたえと注意点を発信しています。
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