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title: 責任あるAI（Responsible AI）とは？6原則と実践5ステップ
description: 責任あるAI（Responsible AI）とは、公平性・透明性・説明可能性・プライバシー・安全性・説明責任を備えたAIを設計・運用する考え方です。6原則の中身、企業の取り組み例、倫理原則の策定からモニタリングまでの5ステップ、CRMのAI機能に当てはめる判断基準を解説します。
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# 責任あるAI（Responsible AI）とは？6原則と実践5ステップ

- 2026年3月5日
- 最終更新: 2026年10月18日

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この記事の結論

責任あるAI（Responsible AI）とは、AIの設計・利用・見直しに公平性・透明性・説明可能性・プライバシー・安全性・説明責任を反映させる考え方です。AIの出力を業務に使うときは、「使ってよいか」だけでなく、「誰が確認し、問題があればどう止めるか」まで決める必要があります。

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責任あるAI（Responsible AI）とは、AIの設計・利用・見直しに公平性・透明性・説明可能性・プライバシー・安全性・説明責任を反映させる考え方です。**AIの出力を業務に使うときは、「使ってよいか」だけでなく、「誰が確認し、問題があればどう止めるか」まで決める必要があります。**

たとえば、リードスコアを営業の優先順位に使っているのに、加点条件を説明できない。顧客向けの回答をAIが作っているのに、契約条件に関する誤答を誰が確認するか決まっていない。どちらも、AIの性能だけを見ていては解決しない運用上の課題です。

責任あるAI（Responsible AI）は、AIの設計・利用・見直しに、公平性や安全性などの原則を反映させる考え方です。実務では、原則を掲げることよりも、利用する業務ごとに入力データ、出力の行き先、確認者、停止条件を決めることが重要になります。リスクの洗い出し方は「[AI導入のリスク管理](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/ai-risk-management-enterprise)」でも解説しています。

本記事では、6つの原則を確認したうえで、自社のAI利用を選び、担当者を置き、出力を評価して見直すまでを5ステップで整理します。CRMでのリードスコアリングや顧客対応AIを例に、判断が分かれる場面と次に進む条件も示します。[AI活用完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai)では、AI活用の全体像を確認できます。

## この記事でわかること

AIの利用ルールを業務に組み込みたい経営・DX担当者に向けて、次の内容を扱います。

- **責任あるAIの6つの原則** — 公平性・透明性・説明可能性・プライバシー・安全性・説明責任を、担当者が確認できる問いに置き換えます。
- **企業が取り組む理由** — 対外的な説明、顧客データの扱い、問題発生時の対応という観点から、着手する業務の選び方を整理します。
- **企業の取り組みを参照する方法と実践5ステップ** — 公開された原則をどう読み、自社の原則・体制・評価・説明・監視へつなぐかを示します。
- **CRMへの当てはめ方** — スコアの扱い、Breezeに渡す情報、顧客向け回答について、人が判断する地点と記録の残し方を考えます。

読み進める際は、自社でAIを利用している業務を一つ思い浮かべてください。その業務の出力が誰に届くかを確認すると、優先して決めるべきことが見えます。

## 責任あるAIの6つの原則

責任あるAIを運用するには、原則の名称だけでなく、担当者が何を確認するかまで具体化します。本記事では、次の6原則を使って整理します。

| 原則 | 内容 | 具体例 |
| --- | --- | --- |
| 公平性（Fairness） | AIが特定のグループに対して不公平な判断をしないこと | 採用AIが性別・人種でスコアに差を出さないこと |
| 透明性（Transparency） | AIの利用状況と判断プロセスを開示すること | AIチャットボットであることを明示すること |
| 説明可能性（Explainability） | AIの判断根拠を人間が理解できる形で説明すること | リードスコアの算出根拠を表示すること |
| プライバシー（Privacy） | 個人データの収集・利用・保護を適切に行うこと | データ最小化の原則、同意管理 |
| 安全性（Safety） | AIが意図しない害を与えないよう設計すること | ハルシネーション対策、ガードレール |
| 説明責任（Accountability） | AIの判断結果に対する組織的な責任を明確にすること | AI倫理委員会の設置、監査体制 |

### 6原則を運用の言葉に置き換える

同じ原則でも、問い合わせへの回答と営業のスコアリングでは確認するものが違います。まず「誰が」「どの時点で」「何を見て」「どこへ記録するか」を、利用する業務に合わせて決めます。

| 原則 | 運用で決めておく問い |
| --- | --- |
| 公平性 | AIの出力を、どの属性（業種・企業規模・地域など）で比べて偏りを見るか |
| 透明性 | 顧客がAIとやり取りしていることを、どの画面・文面で伝えるか |
| 説明可能性 | AIの判断の根拠を、どのプロパティやメモに残すか |
| プライバシー | AIに渡してよいデータの範囲を、誰が決めて誰が変更できるか |
| 安全性 | AIの出力が顧客に届く前に、どこで人が止められるか |
| 説明責任 | AIが関わった判断で問題が起きたとき、最初に誰へ連絡が入るか |

- **たとえば顧客対応AIなら** ── 回答を公開する前に確認する担当者と、回答できない質問を人へ引き継ぐ条件を決めます。
- **リードスコアリングなら** ── 加点条件を確認できる場所と、営業担当者がスコアを覆した理由を残す場所を決めます。

問いに答えられない箇所があれば、対象業務を広げる前に担当者と記録方法を定めます。

### 国際的な原則との関係

自社の言葉を考える際には、[OECD AI Principles](https://oecd.ai/en/ai-principles)のような公開資料を参照できます。

**公開された原則をそのまま社内規程に写しても、個々の業務で何を許可するかは決まりません。**

原則を参照した後、次を並べ、自社の手順に翻訳してください。

- **AIへ渡すデータ**
- **AIの出力を使う判断**
- **顧客への影響**

広島AIプロセスを参照する場合も、まず自社の利用場面との関係を確認することが出発点です。

### 最初に重点を置く原則の選び方

最初に扱う業務は、AIの出力がどこに届き、どんな判断に使われるかで選びます。次の表は、その際の整理例です。

| 自社のAI利用の状態 | 先に重点を置く原則 | 次に決めること |
| --- | --- | --- |
| AIの出力が顧客に直接届く（チャットボット、自動返信など） | 透明性・安全性 | AI利用の明示文と、送信前に人が止める地点 |
| AIの出力を社内の判断に使う（スコアリング、予測など） | 説明可能性・公平性 | 根拠を残す項目と、偏りを比べる属性 |
| 顧客データや社内文書を外部のAIサービスに渡す | プライバシー | 渡してよいデータの範囲と、変更できる担当者 |

複数の行に当てはまるなら、データの入力から出力の利用までを一続きで確認します。

- **たとえば、顧客データを参照して自動回答する場合** ── 入力範囲を決める担当者と、顧客に届く回答を止める担当者の両方が必要です。
- **どちらかが決まらなければ** ── 利用範囲を狭めて手順を整えてから広げます。

## なぜ企業にResponsible AIが必要なのか

AIを業務に取り入れると、出力を採用した人だけでなく、データを用意した人や設定を変更した人の判断も結果に関わります。問題が起きたときに原因を確認し、対応を決められるようにすることが、責任あるAIの実務上の目的です。

### ビジネスリスクへの備え

対外的な文章や画像にAIの出力を使う場合は、事実関係、表現、権利関係を公開前に確認する必要があります。「[AI生成コンテンツの著作権と商用利用](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/ai-copyright-commercial-use)」では、権利関係を考える際の論点を扱っています。

1. **経路を選ぶ** ── 最初に、AIの出力が社外へ届く経路を一つ選びます。
2. **誤りと確認地点を決める** ── 次に、その経路で起こり得る誤りを挙げ、確認者が出力を止めたり修正したりできる地点を決めます。

確認者を置けない経路は、自動公開を前提にせず、利用方法を見直します。この順番なら、抽象的なリスク一覧から始めるより、現場で必要な手順を決めやすくなります。

### 規制対応の準備

AIの利用地域、用途、提供する立場によって、確認すべき制度は変わります。

- **EU AI法や日本のAI推進法を検討する場合** ── 制度名だけで判断せず、自社の利用場面と対象範囲を照らし合わせてください。対象は[EU AI法](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/eu-ai-act-japan-impact)や日本の[AI推進法](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/ai-promotion-act-japan)です。
- **一次資料** ── [Regulation (EU) 2024/1689（EU AI法）](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj)のような一次資料も、該当する条文と適用条件を確認する入口になります。

業務担当者は、AIの用途、利用者、対象地域、出力の行き先を整理し、判断が必要な点を社内の担当部門に渡します。

- **適用関係が未確認なら** ── 「対応済み」と扱わず、確認事項として管理します。
- **自社で決められる運用** ── 顧客への説明や出力の点検などは、先に整えられます。

### 顧客や取引先への説明

取引先からAIの利用について尋ねられたときは、「原則があるか」だけでなく、「どのデータを使い、誰が出力を確認するか」を説明できる状態が役立ちます。

説明の材料として、次をそろえます。

- **対象業務**
- **入力データ**
- **確認者**
- **変更履歴**
- **問題発生時の連絡先**

まず社内で実際の手順を確認してください。

**原則の文面と現場の運用が一致しなければ、文面を増やす前に手順を修正します。**

説明に必要な記録が残るようになってから、対外的に示す範囲を決めます。

## 企業のResponsible AI実践事例

Microsoft・Google・Salesforce・NECの公開情報を参照するときは、企業名や原則名を並べるだけで終えず、自社が確認したい仕組みを先に決めます。

公開資料の内容や対象範囲は変わり得るため、各社の現在の取り組みを判断する際は、公式情報で名称、対象製品・業務、運用範囲を確かめてください。

### MicrosoftとGoogle：原則と運用の接続を見る

MicrosoftのResponsible AI StandardやGoogleのAI Principlesを参照するなら、まず公開された原則が何を対象にしているかを読み取ります。そのうえで、原則を運用上の判断へどうつなげているかを確認します。

自社へ持ち帰る問いは、次のとおりです。

- **「新しいAI利用を始める前に誰へ相談するか」**
- **「問題が見つかったら誰が利用の継続を判断するか」**

公開資料から確認できない工程まで、自社のルールの根拠として扱う必要はありません。確認できた考え方を、自社の承認や見直しの手順と比較してください。

### Salesforce：CRMの利用者側で決めることを見る

CRMのAI機能を検討するときは、提供者が示す考え方に加えて、利用する企業が何を設定し、何を確認できるかを分けて考えます。SalesforceのEinsteinを参照する場合も、製品側の説明と自社の営業・マーケティング運用を混同しないことが大切です。

たとえばスコアを営業活動に使うなら、利用者側では次を決めます。

- **スコアを採用する場面**
- **根拠を確認する担当者**
- **営業の判断が異なった場合の記録方法**

製品の説明だけでは自社の運用は完成しません。判断の記録を残せるかが、次に進む条件です。

### NEC：社会的影響を考える視点を見る

NECの「AIと人権に関するポリシー」は、AIの用途が人に与える影響を考える際の参照先になります。自社で検討するときは、顧客の権利、取引条件、問い合わせ対応など、影響を受ける人と場面を具体的に挙げます。

影響が大きいと判断した業務については、現場の担当者だけで利用開始を決めてよいかを検討してください。

- **判断材料が足りない場合** ── 用途を限定し、関係部門に相談してから進めます。
- **審査体制** ── どの審査体制が必要かは、自社の用途と責任の範囲から決めます。

### 4社の事例から読み取れる共通点

次の表では、自社のAI利用について検討する項目を示します。

| 共通点 | 内容 | 自社で最初に決めること |
| --- | --- | --- |
| 原則を公開している | 何を大切にするかを社外に示している | 自社の原則を何項目で、どの言葉で書くか |
| 工程に審査地点がある | 開発やリリースの途中に、止められる地点を置いている | AIの出力が社外に出る前の点検地点 |
| 影響度で強弱をつけている | 社会的影響の大きいAIほど審査を厚くしている | 自社のAI利用を影響度で何段階に分けるか |

自社の利用業務を書き出したら、表の右列について答えを作ります。答えが決まらない行は、他社の体制をそのまま採用する前に、自社の誰が判断できるかを確認してください。

## 実践ステップ前半：原則を決め、判断の担い手を置く

実践の前半は、原則を自社の業務に当てはめ、判断する人を決める段階です。ここが曖昧だと、後半の評価で問題を見つけても、利用を止めるか、条件を変えるかを決められません。

### ステップ1：AI倫理原則の策定

原則づくりは、自社が現在使っているAIから始めます。部署名だけで一覧にせず、用途、入力するデータ、出力を使う人、顧客に届くかどうかを一緒に記録してください。

1. AIを使う業務と、入力から出力の利用までの流れを書き出す
2. 各業務で、6原則のうち判断が必要なものを選ぶ
3. 選んだ原則について、許可する使い方と人の確認が必要な場面を書く
4. 現場の担当者に手順を確認してもらい、実行できない箇所を直す

たとえば顧客対応AIなら、「顧客データを参照してよい範囲」と「契約条件の質問を人へ引き継ぐ条件」が原則を具体化した手順になります。

利用実態を把握できていない部署があれば、原則の公開を急ぐ前に、その部署での用途を確認します。

### ステップ2：推進体制の構築

原則に沿った判断を誰が担うかを決めます。次の表は体制を考えるための役割例です。

| 体制 | 役割 |
| --- | --- |
| AI倫理委員会 | AI倫理に関する最高意思決定機関 |
| AI推進責任者 | 日常的なAI管理の責任者 |
| 倫理審査プロセス | AI導入時のリスク評価・承認プロセス |
| 外部アドバイザー | 学識者・弁護士等による第三者的な助言 |

表の役割をそれぞれ別組織にするかは、自社で扱う用途と判断の重さに合わせます。

まず必要なのは、次を特定することです。

- **新しい利用を相談できる相手**
- **利用を認める人**
- **問題が起きたときに止める人**

同じ人が複数の役割を担う場合も、どの立場で判断したかを記録します。[AI推進組織の設計方法](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-org-transformation/ai-promotion-organization)では、組織と業務の関係を詳しく扱っています。

### 担当者が替わっても回る体制にする

担当者の交代に備えるには、結論だけでなく判断理由を残します。

たとえば「この用途を認めた」という記録に、次を添えます。

- **入力データの範囲**
- **確認する出力**
- **例外時の連絡先**

次の担当者が同じ条件を確認できれば、利用の継続や変更を判断できます。

記録を置く場所を決めたら、実際の利用を一つ選び、担当者以外が記録を読んで手順をたどれるか試してください。説明が足りなければ、利用対象を広げる前に記録項目を直します。

## 実践ステップ後半：評価・説明・監視を回し続ける

後半は、AIの出力を評価し、判断の理由を残し、運用中の変化を確認する段階です。点検結果が原則や設定の見直しにつながるよう、記録の行き先と変更を決める担当者を先にそろえます。

次の図は、偏り、判断根拠、運用中の変化を順に点検する流れを示します。

![AIを運用中に点検するの手順図](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/BF-8_figure_r1005_01.png)

### ステップ3：バイアス検出・公平性評価

公平性の確認では、属性ごとの数字を並べる前に、「同じ条件で比べているか」を確かめます。

**BtoBのリードスコアなら、**対象期間や流入経路、営業対象の条件が違う集団をそのまま比較すると、スコア条件による差なのか、集団の違いなのかを読み違えます。

進め方は次のとおりです。

1. スコアが営業のどの判断に使われているかを確認する
2. 比較する属性と、比較対象に含める条件を決める
3. 属性ごとのスコア分布と、その後の商談化などの実績を並べる
4. 差があれば、対象件数、入力データ、加点条件を確認する
5. 差の理由が説明できなければ、条件を見直す担当者へ記録を渡す

差があるという事実だけで不公平と決めることはできません。次のように分けます。

- **実績と整合する差なのか**
- **入力条件の違いなのか**
- **説明できない差なのか**

HubSpotで確認する場合は、必要な属性、スコア、実績を同じ対象について見られるようにしたうえで比較します。項目がそろわなければ、結論を急がず記録方法から整えます。

### ステップ4：説明可能性の確保

説明可能性では、「AIの内部をすべて説明すること」と「業務でその出力を採用した理由を説明すること」を分けます。

- **自社でモデルを開発する場合** ── SHAP値やLIMEのような手法が検討対象になり得ます。
- **業務ツールのAI機能を利用する場合** ── 利用者が確認できる情報を確かめ、判断の記録を設計します。

リードスコアを例にすると、確認したいのはスコアの値だけではありません。どの条件を対象にしたか、営業担当者がそのスコアをどう扱ったか、異なる判断をしたならなぜかを残します。

- **機能が根拠を表示する場合** ── その表示を確認した人と判断結果を記録します。
- **表示が足りない場合** ── 説明できない部分を明記し、スコアだけで重要な判断を確定しない運用にします。

### ステップ5：継続的なモニタリング

AIの入力データや対象業務が変われば、以前の点検結果をそのまま使えない場合があります。ドリフトを確認する際は、単にスコアの平均を見るだけでなく、入力する集団、出力の分布、人が出力を採用した結果を並べます。

点検する担当者は、変更が起きたときに見直す条件を決めておきます。たとえば、次の場合です。

- **対象市場を変えた**
- **スコアの条件を変えた**
- **顧客対応AIが参照する資料を入れ替えた**

変化を確認したら、その時点の設定と判断理由を記録します。

説明できない変化や顧客への影響が見つかった場合は、利用範囲を見直し、ステップ3の比較やステップ4の説明に戻ります。[企業のAI利用ガイドライン](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-governance/ai-usage-guideline-creation)は、こうした点検と見直しの手順を整理する際の参考になります。

## CRMにおけるResponsible AIの実践

CRMでは、AIの出力が顧客対応や営業の優先順位に使われます。責任あるAIを実践するには、製品の機能名だけで判断せず、自社のレコード、担当者、承認の流れに当てはめる必要があります。

### リードスコアリング：根拠を残し、偏りを点検する

リードスコアは営業の行動を助ける材料です。最初に、スコアを見て営業が何を変えるのかを明確にします。連絡順を決めるだけなのか、対応対象から外す判断にも使うのかで、確認の重さは変わります。

| 点検すること | 結果 | 次の行動 |
| --- | --- | --- |
| スコアの加点・減点条件が社内で共有されているか | 共有されていない | 条件の一覧を作り、営業とマーケティングの双方が見られる場所に置く |
| 業種・企業規模ごとにスコアの分布が偏っていないか | 偏っており、受注傾向と一致しない | 加点条件のうち、その属性に有利・不利に働く条件を見直す |
| 高スコアのリードが実際に商談化しているか | 商談化していない | スコアの条件を、商談化したリードの特徴に寄せて調整する |

1. **確認する** ── まず加点・減点条件と、その条件を変更できる担当者を確認します。
2. **調べる** ── 次に、スコアと営業の判断が異なるレコードを見て、どちらの情報が不足していたかを調べます。
3. **記録して適用する** ── 条件の変更が必要になったら、変更前後を同じ基準で比べられるよう記録してから適用します。

### 顧客データとプライバシー：AIに渡す範囲を決める

入力する情報の範囲は、AIの用途を決めた後に選びます。

- **必要な資料だけを指定する** ── その中に用途と関係のない個人情報や取引条件が混在していないかを確認してください。
- **AIに渡す資料を選ぶ際** ── 入力する情報の範囲を確認してください。

次の画像は、Breeze 入力ソース選択ダイアログ ※提案用タイトクロップです。

![Breeze 入力ソース選択ダイアログ ※提案用タイトクロップ](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/breeze_source_select-2.png)

この画面で重要なのは、接続先の名称だけではなく、選んだ先のどの情報が対象になるかです。

- **利用者が確認すること** ── 対象資料、利用目的、閲覧できる人を確認し、許可された範囲だけを選びます。
- **必要な範囲を特定できない場合** ── 接続を進める前に資料の置き場所や権限を整理します。

[AIデータセキュリティガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-tech-trends/ai-security-enterprise-guide)も、入力範囲を検討する際の参考になります。

### スプレッドシートの台帳から、CRM上の一元管理へ

AI利用の一覧、点検結果、顧客とのやり取りが別々の場所にあると、ある出力を人がどう判断したかを追いにくくなります。管理場所を選ぶ際は、一覧を作れるかよりも、対象レコードから判断の記録へたどれるかを確かめます。

HubSpotで記録を設計するなら、まず対象の業務を決め、必要な項目だけを選びます。

- **記録する項目の例** ── AIの出力、確認した担当者、採用・修正・却下の判断、その理由です。
- **残す場所** ── プロパティやメモのどちらに残すかは、一覧での比較が必要か、個別の経緯を読む必要があるかで決めます。
- **自動化を使う場合** ── ワークフローやダッシュボードを使う場合も、何が自動で記録され、何を人が入力するかを確認してから設計します。

[経営データの可視化サービス](https://start-link.jp/service/claude-code/business-intelligence)でも、業務データの扱いを紹介しています。

**既存の台帳を使っているなら、まず一つの業務について記録項目を照合します。**過去の判断を参照でき、担当者が新しい記録を続けられることを確かめてから、対象を広げます。

## AIと人の役割分担を、HubSpotの運用フローに組み込む

AIに任せる作業と人が引き受ける判断は、機能の一覧ではなく、顧客との接点に沿って決めます。出力が顧客へ届く前、または取引条件に反映される前に、誰が確認できるかを見ます。

### AIに任せること、人が判断すること

次の表は役割分担の出発点です。実際の運用では、各行に確認者と記録場所を加えてください。

| AIに任せること | 人が判断すること |
| --- | --- |
| 問い合わせの分類（営業目的か、通常の問い合わせか） | ライフサイクルステージやパイプラインの定義 |
| レコードの要約、企業情報の下調べ | 顧客へのメール送信の最終判断 |
| メールや提案文の下書き | 規模の大きい案件へのアプローチ内容 |
| データの分類・整理の候補出し | AIに渡すデータの範囲と、プロンプトの設計 |

下書きは、事実、顧客名、条件、表現を担当者が確認してから使います。分類の候補は、実際の問い合わせと照らして誤分類を直せるようにします。

送信や条件の確定をAIに任せるか検討する場合は、次まで確認してから判断します。

- **誤りが起きたときに取り消せるか**
- **影響を受ける人へ連絡できるか**

### コンタクトから請求までのどこにAIを置くか

CRM上の業務は、コンタクト、取引、顧客対応、請求に関わる情報へと続きます。次の表を使い、すでにAIを使っている段階の「人が判断すること」に担当者がいるかを確認してください。

| 段階（関わる原則） | AIの使いどころ | 人が判断すること |
| --- | --- | --- |
| コンタクト（公平性・説明可能性） | 問い合わせの分類、スコアの算出 | 分類やスコアの条件設計 |
| 取引（安全性・説明責任） | 企業情報の下調べ、提案の下書き | 提案内容と送付の可否 |
| 顧客（透明性・安全性） | 問い合わせへの一次回答 | 回答の元になるナレッジの正しさ |
| 請求（説明責任） | 請求に関わる情報の整理の補助 | 金額・条件の確定 |

たとえば提案文の下書きをAIが作るなら、送付可否を判断する担当者と、金額・条件の参照元を明確にします。

- **請求に関わる情報を整理する場合** ── 整理した内容と正式な条件を照合する担当者を決めます。
- **担当者が決まらない段階** ── AIの出力を確定情報として扱わず、補助的な資料にとどめます。

### 顧客対応AIは、ガイドラインで振る舞いを決める

顧客対応AIでは、口調だけでなく、回答できる範囲と引き継ぐ条件を決めます。問い合わせを洗い出し、公開済みの情報で答えられるものと、個別の契約・金額・権利に関わるものを分けてください。

以下の画面は、Breezeのカスタマーエージェントで、顧客対応時のトーンや応答スタイルといったガイドラインを設定する画面です。

![Breezeカスタマーエージェント ガイドライン設定画面](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/library/guidelines_02_middle.png)

ガイドラインには、AIによる応答であることの伝え方、参照してよい情報、答えずに担当者へ引き継ぐ質問を具体的に書きます。

- **設定後** ── 想定した問い合わせを使って回答と引き継ぎを確認します。
- **回答の根拠となる資料を更新した際** ── 同じ確認を行います。
- **引き継ぐべき質問へ回答してしまうなら** ── 公開範囲を広げる前にガイドラインと参照資料を見直します。

## 責任あるAIの限界と、小さく始める進め方

点検をしても、AIの出力に問題が起きないと保証できるわけではありません。確認できた範囲と、まだ確認できていない範囲を分けて記録し、問題が見つかったときに利用方法を変えられるようにします。

### 公平性評価や説明可能性で分からないこと

属性ごとの比較で差が見つからなくても、比較対象に含めなかった属性や場面について結論は出せません。また、説明可能AIの手法から得られる情報と、その判断を業務で採用してよいかという判断は別です。

業務ツールに組み込まれたAI機能を使う場合は、利用者が確認できる情報を先に調べます。

- **残せるものを記録する** ── 入力、出力、表示される根拠、人の判断のうち、残せるものを記録します。
- **重要な判断について根拠が足りないなら** ── AIの結果を参考情報として扱い、人が別の資料で確認する手順を設けます。
- **判断材料がそろわない用途** ── 対象を狭めるか利用を見直します。

### 小さく始める範囲の決め方

最初の対象は、出力の行き先と担当者を追える業務から選びます。

1. AIを使う業務を挙げ、顧客への影響と入力データを確認する
2. 対象業務を選び、6原則に沿って確認者、記録場所、停止条件を決める
3. 実際の出力を点検し、判断理由と修正内容が記録に残るか確かめる
4. 記録と見直しが続けられる状態になってから、次の業務を選ぶ

点検の記録が残らない場合は、頻度を増やす前に、誰がどの画面で何を書くかを見直します。担当者が交代すると手順が分からなくなる場合は、判断の条件を記録に加えます。

**企業様によって最適な形は異なります。**対象を広げる条件は、組織の規模ではなく、その業務で確認と見直しを続けられるかどうかで決めてください。

## よくある質問

### Q1. 責任あるAI（Responsible AI）と通常のAI開発は何が違いますか？

責任あるAIは、精度や処理速度の評価に加え、誰に影響が及ぶか、出力を説明できるか、問題が起きたら誰が対応するかを設計と運用に含めます。AIを自社開発していない企業でも同じです。業務ツールのAI機能を使う前に、入力する情報、出力の使い道、人が確認する地点を決めます。

### Q2. 中小企業でも責任あるAIの実践は必要ですか？

組織の規模よりも、AIが扱う情報と出力の使い道から判断します。顧客データを入力する、顧客へ回答する、営業の判断にスコアを使う場合は、それぞれ入力範囲、回答の確認者、スコアを採用する条件を決めてください。専任組織を置くかどうかは、利用する業務を把握し、誰が判断を担うかを整理した後に検討できます。

### Q3. 責任あるAIの実践はどのKPIで評価すべきですか？

まず、選んだ業務で何を改善・確認したいかを決めます。顧客対応なら誤答の発見と引き継ぎ、スコアリングなら属性ごとの出力と営業の判断など、業務に結びつく記録を選びます。「AIインシデント発生件数」「バイアス検出率」「ファクトチェック実施率」「利用者からのフィードバックスコア」も候補になりますが、定義と記録方法が決まらなければ比較できません。記録が続くことを確かめてから、指標を増やしてください。

### Q4. HubSpotのBreezeを使う場合、何から整えればよいですか？

最初に、Breezeへ渡す情報の範囲と、出力を使う業務を決めます。顧客対応に使うなら、参照資料、回答できる質問、担当者へ引き継ぐ質問をガイドラインに書き、実際の問い合わせで動きを確認します。営業の下書きに使うなら、送信前の確認者と判断の記録場所を決めます。対象業務で確認が回ることを確かめてから、利用範囲を広げます。

## まとめ

責任あるAIの6原則は、公平性・透明性・説明可能性・プライバシー・安全性・説明責任です。原則を業務で使える形にするには、AIの入力、出力、確認者、記録、停止条件まで決めます。

- **6つの原則**：名称を掲げるだけで終えず、対象業務について「誰が、いつ、何を見るか」を決めます。
- **企業に必要な理由**：顧客への影響、データの扱い、対外的な説明のうち、自社の利用に関わる点から着手します。
- **事例と5ステップ**：他社の公開情報は確認する観点として参照し、自社では原則と体制を決めた後、評価・説明・監視の結果を手順の見直しに戻します。
- **CRMへの当てはめ**：スコアや回答をどの判断に使うかを定め、AIの出力と人の判断を追えるように記録します。

最初の作業は、自社のAI利用を一つ選び、その出力が誰に届くかを確認することです。確認者と記録場所を決め、実際の出力で手順を試してください。判断理由を残し、問題があれば利用範囲を変えられる状態になってから、次の業務へ進みます。

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 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

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  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/moneyforward"
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@id" : "https://start-link.jp/#product-sync-chatwork",
  "@type" : "SoftwareApplication",
  "applicationCategory" : "BusinessApplication",
  "author" : {
    "@id" : "https://start-link.jp/#organization"
  },
  "description" : "HubSpotとChatworkを連携。ワークフローからChatworkのルームへ通知を送り、CRMカード上で最新のやり取りの確認と返信ができ、紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートとして自動で記録するHubSpot連携アプリ。",
  "featureList" : [ "ワークフローアクション「Chatworkに通知」（取引・会社・コンタクト・チケット対応）", "送信先ルームIDとメッセージ本文にHubSpotのプロパティを差し込み", "取引・会社・コンタクトとChatworkルームの紐付け（全プラン無制限）", "CRMカードにルームの最新100件のメッセージを表示（Professionalプラン以上）", "CRMカードからChatworkへメッセージを送信（Professionalプラン以上）", "紐付けたルームの新着メッセージをHubSpotのノートへ自動記録（Enterpriseプラン限定）", "引用や装飾を、HubSpotのノートでも読みやすい見た目のまま記録", "OAuth接続とAPIトークン接続（SAML/SSO環境向け）に対応" ],
  "installUrl" : "https://ecosystem.hubspot.com/marketplace/listing/sync-for-chatwork-bystartlink",
  "name" : "Sync for Chatwork",
  "offers" : [ {
    "@type" : "Offer",
    "description" : "通知 月10件まで・ルーム紐付け無制限",
    "name" : "Free",
    "price" : "0",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "通知無制限・CRMカードで最新100件の表示とメッセージ送信",
    "name" : "Professional",
    "price" : "3000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  }, {
    "@type" : "Offer",
    "billingIncrement" : "P1M",
    "description" : "Professionalの全機能＋メッセージ同期（30分ごと）",
    "name" : "Enterprise",
    "price" : "10000",
    "priceCurrency" : "JPY"
  } ],
  "operatingSystem" : "Web",
  "url" : "https://start-link.jp/sync/chatwork"
}
```