114.AI回答ガードレール設計
AI導入の成否は“精度"より“事故防止"。答えてよい範囲・言い方・エスカレーションを設計し、AI回答を業務に耐える状態にします
AIの最大リスクは、賢い回答ではなく「それっぽい誤回答」です。 価格の断定、性能の保証、法務・規格の誤解、機密情報の漏えい、社内ルールの誤提示。これが一度起きると、クレーム・信用失墜・損害に繋がります。 本サービスでは、AIチャット/社内AI/問い合わせ自動化などで発生し得るリスクを整理し、＊＊「答える/答えない」「言い切らない」「必ず確認する」＊＊のルールを設計します。回答テンプレ、根拠提示、信頼度に応じた人確認、監査ログ、改善プロセスまで整え、AIを“業務に耐える"状態へ落とし込みます。 ■提供内容(3点) ・1.リスク棚卸し(やってはいけない回答を定義) ・2.ガードレール設計(範囲・表現・根拠・エスカレーション) ・3.運用設計(監査、改善、責任分界、KPI) ※まず「AIに答えさせたい領域(見積/技術/配送/社内規程など)」を教えてください。禁止領域から逆算して設計します。
基本情報
■こんなお悩みに ・AIチャットを入れたいが、誤回答・炎上が怖い ・価格や納期、仕様の断定をAIが言ってしまいそう ・機密資料を参照させる運用が不安 ・社内AIで間違ったルールが広まりそう ・誰が責任を持つのか曖昧で導入できない ■提供内容(詳細) ・1)禁止領域の定義(まず“答えないこと"を決める) ・2)回答範囲(Scope)設計 ・3)表現ルール(“言い方"で事故は半分減る) ・4)根拠提示(RAG運用の核) ・5)エスカレーション設計(人が介入する条件) ・6)権限・機密(データガバナンス) ・7)運用(導入後に“安全"を保つ仕組み) ■成果物(納品物) ・ガードレールポリシー(答える/条件付き/エスカレーション/拒否) ・禁止領域リスト(例文付き) ・表現ルール(断定禁止、前提、根拠、注意喚起) ・根拠提示ルール(参照元、版管理、引用範囲) ・エスカレーション仕様(条件、担当、通知、SLA) ・権限設計(データ層別、閲覧/要約制御) ・監査ログ設計(保存期間、閲覧権限、レポート) ・KPI設計(誤回答率、エスカレーション率、クレームゼロ目標)
価格情報
■200万円〜1,200万円(範囲・監査で変動) ・ライト(禁止領域＋表現ルール＋基本エスカレーション)：200〜350万円 ・標準(根拠提示、権限設計、監査ログ、テストまで)：350〜700万円 ・拡張(複数AI/多言語、部門横断運用、伴走改善込み)：700〜1,200万円 ※要見積
納期
用途／実績例
■用途 ・AI誤回答・炎上リスクの低減 ・価格/納期/保証の断定防止 ・機密情報漏えい対策(権限・監査) ・エスカレーションで顧客体験を守る ・AI運用の標準化(責任分界の明確化) ■実績例 ・AIチャット導入前→ガードレールで事故ゼロ運用を設計 ・社内AI→規程/価格情報の扱いルールで誤拡散を防止 ・多言語AI→断定表現を抑え品質を安定化 ■進め方 ・1.対象AIの整理：用途(見積/FAQ/社内規程等)と参照データ ・2.リスク棚卸し：禁止領域と重要キーワード定義 ・3.ガードレール設計：範囲、表現、根拠、エスカレーション ・4.テスト：代表質問で事故パターン検証(わざと危険質問を投げる) ・5.運用開始：監査と改善サイクルを定着 ・6.月次改善：ログ→ルール/FAQ/資料を更新
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