こんにちは、Kyash コンプライアンスチームの「コンプライアンスの番犬」です。
はじめて Kyash Advent Calendar に投稿します。8日目の記事です。
今回は、エンジニアやPMの方々ではなく、あえて「コンプライアンス担当」の視点から記事を書かせていただきます。
ターゲット読者は、「AIを業務でもっと活用していきたいと考えているFintech企業やベンチャー企業の皆さん」です。
便利な生成AIが日々登場する中で、「もっと自由に使い倒したい！」と思う一方で、「本当にこれを使って大丈夫なんだっけ？」と不安になることはありませんか？
そんな皆さんに、コンプライアンスの立場から「AIを業務で利用する際に注意すること・守ってほしいこと」をご紹介します。
なぜこの記事を出すのか
昨今、生成AIの進化は凄まじく、業務効率化や新しい顧客体験の創出において欠かせないツールとなりつつあります。私たちKyashも、テクノロジーの力で新しい価値を創造することを目指しており、新しいトレンドへの追従は非常に重要だと考えています。
しかし、Fintech企業として個人情報や機密情報、そして何より「信用」を扱う以上、 「アクセル（利便性）」だけでなく「ブレーキ（情報制御・ガバナンス）」もしっかり効かせる必要があります。
世の中には「AIを使ってみた」という記事は溢れていますが、「AI利用にどうやって適切なブレーキをかけるか」「コンプライアンスやガバナンスをどう効かせるか」というコンプライアンス目線の記事は意外と少ないのではないでしょうか。
Kyashでは、イノベーションを阻害するためではなく、「安全に、長く、信頼されるサービスを作り続けるため」に、コンプライアンスチームが積極的に関与しています。
今回は、私たちが社内でも実際に発信している考え方をベースに、AI利用の勘所をお伝えできればと思います。
AI利用時の基本原則（守るべきこと5選）
AIを安全かつ効果的に活用するために、私たちが社内で掲げている「5つの遵守事項」を紹介します。これらは、どの企業でも共通して言える重要な原則です。
1. 説明責任を果たす（説明可能性）
原則：AIが出した答えに対し、「なぜそうなったのか」を説明できるようにする
AIは魔法ではありません。特に金融領域において、「AIがそう判断したから」という理由は、監督当局やお客様には通用しません。ブラックボックス化した判断は、信頼を損なう最大のリスクになります。
利用するAIがどのような仕組みで、どんなデータを学習しているのか、その概要を把握しておくことが「使う側」の責任です。
2. データの取扱いは慎重に（セキュリティ）
原則：個人情報や決済情報を入力する場合は、暗号化や匿名化を徹底する
これは基本中の基本ですが、最も重要な点です。ChatGPTなどの公開モデルに、生の個人情報や社外秘のソースコードをそのまま入力してしまう事故が後を絶ちません。
選定時にはポリシーや設定を確認して選定し、個人情報や決済情報を入力する場合や外部クラウドサービスを利用する際は、入力データが学習に使われない設定（オプトアウト）になっているか、契約内容やセキュリティ要件を十分に確認する必要があります。
3. 不公平な判断を防ぐ（公平性）
原則：AIによる差別的な結果を防ぐ
AIは過去のデータを学習します。その学習データ自体に偏り（バイアス）があった場合、出力結果にも偏りが生じます。
例えば、性別、年齢、国籍などによって不当な差をつけるような判断（与信審査や採用活動など）がなされないよう、定期的なモニタリングと人間の目によるチェックが不可欠です。
4. 最終判断は人間が行う（人間中心）
原則：「AIが決めたからOK」は認めない
どれだけAIが進化しても、現時点では「補助ツール」であるという認識を持つべきです。誤った情報を堂々と答える（ハルシネーション）可能性は常にあります。
最終的な意思決定と責任は、AIではなく人間にあることを忘れないでください。
5. 外部AIの契約内容を要チェックする
原則：技術だけでなく、契約書で「もしもの時」のリスク管理を
API連携などで外部のAIをプロダクトに組み込む際、技術的な実装ばかりに気を取られていませんか？ 実は、契約等の権利関係も超重要です。
「何かあったら誰が責任を取るの？」「AIが止まったらどうする？」といった点を契約書でクリアにしておかないと、後で痛い目を見るかもしれません。技術検証とセットで、契約面のチェックも忘れずに行いましょう。
よくある落とし穴
「気をつけているつもり」でも陥りやすいトラブルを、他社の事例（ニュースソース）を参考にまとめました。
| 項目 | 事例の概要 | 教訓 |
|---|---|---|
| 誤情報の拡散 | 事例の概要：検索AIが健康・金融に関する誤情報を提示し炎上した事例 | AIの回答は必ず検証する。鵜呑みにしない。 |
| 著作権侵害 | 画像生成AIが既存のキャラクターやロゴを模倣し、企業から警告を受けた事例 | 生成物であっても著作権侵害リスクはあると認識する。 |
| 差別的判断 | 採用AIが過去データの偏りを学習し、特定属性を不利に扱い調査対象になった事例 | 公平性チェックは必須。バイアスを放置しない。 |
| 誤案内 | チャットボットがローン金利等を誤案内し、顧客トラブルに発展した事例 | AIはあくまで「補助」。最終確認は人間が行う。 |
| 情報漏洩 | 社員が生成AIに社外秘情報を入力し、学習データとして保存されてしまった事例 | 入力禁止情報を明確化し、社内ルールを徹底する。 |
社内ルールを確認しよう
ここまで読んで、「なるほど、確かに大事だ」と思っていただけたなら、ぜひ次のステップとして「自社の社内ルールの確認」を行ってみてください。
AIを利用する前に、以下の3つを自問自答してみましょう。
1. このAIの判断理由を（顧客や上司に）説明できるか？
2. 入力しようとしている情報は安全か？ （機密・個人情報ではないか）
3. 公平性や倫理面で問題はないか？
もし、皆さんの会社にまだ明確な「AI利用ガイドライン」や「ルール」がない場合は、ぜひ整備することを提案してみてください。
「ルール＝禁止」ではありません。適切なガードレール（ルール）があるからこそ、安心してスピードを出せる（AIを活用できる）のです。
Kyashでは、社内のナレッジベースに「AI利用クイックスタートガイド」を設置し、従業員が迷った時にすぐ立ち返れる場所を作っています。
さいごに
AIは強力な武器ですが、使い方を誤れば自社だけでなく、お客様にも不利益を与える可能性があります。
「コンプライアンス」と聞くと堅苦しく感じるかもしれませんが、私たちの役割は事業の成長を止めることではなく、事業が転ばないように足元を固めることです。
正しく恐れ、正しく使うことで、AIのポテンシャルを最大限に引き出していきましょう。
この記事が、皆さんの安全なAIライフの一助になれば幸いです。
