- 投稿日：2026/01/13
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要約
AI導入は早いほど得ですが、急ぐほど負の遺産も残ります。シャドー運用、品質の揺れ、判断のブラックボックス化、情報漏えいの芽を、導入初期の役割・基準・記録で止める手順を整理します。
はじめに
AIが仕事に入ってきて、下書きや整理、調査のたたき台づくりがずいぶん軽くなりました。便利さの恩恵は大きいです。
ただ、便利さが増えるほど、別のものも育ちます。うまく回っている間は見えにくいのに、ある日まとめて効いてくるものです。小さな手戻り、確認の増加、担当の固定、運用の曖昧さ。こういうものが積み重なると、AIで速くなったはずの現場が、別の理由で遅くなります。
AI導入の失敗は、派手な事故だけではありません。事故は分かりやすいので、みんな気をつけます。けれど本当に厄介なのは、気をつけているつもりでも残ってしまう負債のほうです。今回書きたいのは、その負債がどこで生まれて、どうすれば早い段階で止められるか、という話です。
みんなが知っている注意点から始める
入れてはいけない情報は誰でも分かる
AIの話になると、まず出てくるのが情報の扱いです。個人情報や取引先に紐づく情報、未公開の契約条件、認証情報のようなものを入れてはいけない。ここは多くの人が知っていますし、意識もしています。
実際、導入直後の現場はここが一番慎重です。怖さが分かりやすいからです。
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