従業員がChatGPTなどの生成AIを業務に使っています。人事責任者（CHRO）はどんな規程を定めるべきですか？
まず用途を分け、統制の深さを用途に合わせます。
- 機密情報や個人データを含まない日常の文書作業に汎用の生成AIを使うだけ：社内の利用規程と研修で、通常は十分です。
- AIが顧客や従業員に関する判断に影響する、個人データを処理する、または製品がEU市場に入る：正式なガバナンスとリスク評価が必要です。
利用規程には少なくとも次の五点を明記します。
| 項目 | 明記する内容 |
|---|---|
| 許可リスト | 会社が承認したツールとアカウント。個人アカウントやブラウザ拡張の可否 |
| 入力ルール | 機密情報、営業秘密、個人データを入力してはならないツール |
| 出力の確認 | 社外文書、プログラム、契約書を誰が確認するか |
| 例外申請と再評価 | 新しい用途の申請方法、承認者、再評価の頻度 |
| 研修 | 対象者、頻度、残す記録 |
全面禁止はお勧めしません。利用が見えないところに移り、かえって記録が失われることが多いためです。
AI利用規程は就業規則に入れるべきですか？違反した従業員を懲戒できますか？
台湾の労働基準法第70条により、労働者を30人以上雇用する雇主は、「遵守すべき規律」「勤怠、休暇、賞罰及び昇進」などの事項について就業規則を定め、主管機関の承認を得たうえで公示しなければなりません。30人未満の事業単位は、就業規則を定めるかどうかを自ら決めることができます。AI利用規程のうち規律と賞罰に関わる部分は、就業規則への組み込みを検討できます。
懲戒の判断の枠組み：
- 法令の強行規定または禁止規定に違反する就業規則は無効（第71条）
- 「労働契約または就業規則に違反し、情状が重大」として予告なく契約を終了する場合（第12条第1項第4号）、その事情を知った日から30日以内に行う必要がある（同条第2項）
- 「情状が重大」かどうかは、通常、規程が事前に公示されていたか、本人が研修を受けていたか、入力したデータの性質と実際の影響によって判断される
個別の懲戒が適法かどうかは、法律顧問が個別に判断します。
(EU) 2026/1744 による改正後、EU AI法のAIリテラシー要件はどうなりましたか？台湾企業も対応が必要ですか？
改正後の第4条：
- 第1項：AIシステムの提供者と導入者は、従業員および自らに代わってAIシステムを操作・利用する者のAIリテラシーの向上を支援する措置を講じなければならない。この義務は、個人に特定のAIリテラシー水準を保証することまでは求めない
- 第2項：欧州委員会と加盟国は、特に中小企業を支援する。欧州委員会は遵守方法の実務例を公表する
- 第3項：AI委員会は、欧州のコンピテンス枠組みを踏まえて勧告を採択する
台湾企業が対応すべきかは、まずEU AI法の適用範囲に入るかで判断します。AIシステムをEU市場に投入せず、出力もEUで使われない場合、EU AI法は通常適用されません。EU内の拠点でAIを使う場合や、AIの出力がEUで使われる場合は確認が必要です。適用の有無は、法律顧問が個別に判断します。
改正の理由でも、規制上の義務にかかわらず、AIリテラシーは戦略上の優先事項であるべきだとされています。
AIリテラシー研修はどう設計すべきですか？証明書は必要ですか？どんな記録を残すべきですか？
欧州委員会のAIリテラシーQ&Aは、証明書は不要であること、組織は研修やその他の取り組みの社内記録を残せること、設計にあたっては従業員の技術知識、経験、教育と訓練、さらにAIの利用状況と影響を受ける人を考慮することを説明しています。
実務では役割別に階層化します。
| 対象 | 研修の重点 |
|---|---|
| 全従業員 | 社内のAI規程、入力してはならないデータ、出力の検証 |
| AIをよく使う部署 | 部署ごとの許可用途、出力の確認方法、問題の報告方法 |
| 人による監督を担う管理職 | AIの限界、利用停止の判断、判断の記録方法 |
| 購買、情報システム、法務 | データの保存場所、ベンダーが自社データを使えるか、将来撤退できるか |
研修記録は既存の教育訓練記録に統合できます。ISO/IEC 42001 のAIマネジメントシステムを導入する場合も、従業員自身のAI利用に関する許可リスト、例外申請、研修は記録を残すべき項目です。
人事部門自身がAIで履歴書の選考や人事評価を行う場合、何に注意すべきですか？
こうした用途の誤りは応募者や従業員に及ぶため、日常の文書作業より厳しく管理します。
- 平均の正解率だけで判断しない：採用AIの誤りは特定の年齢層や言語背景に集中することがある。ISO/IEC 42001 は利用状況に応じたAIシステム影響評価を求め、監督方法、失敗時の対応、受入基準をそれぞれ定める
- EU AI法の高リスク判断：附属書IIIには雇用と労働者管理に関する用途が挙げられている。高リスクに当たるか、どの日付が適用されるかは、実際の用途と改正後の規定に基づいて判断する。(EU) 2026/1744 により、附属書IIIの義務は2027年12月2日から適用される
- 人による再確認：誰がAIの推奨を覆せるか、どう記録するかを稼働前に明記する
AIはどの職務を変えますか？人事責任者（CHRO）は職能転換と再教育をどう計画すべきですか？
職能転換は、まず一般的な研修を一巡させるのではなく、AIの導入場面に合わせて進めます。
- AI変革のロードマップから最初の導入場面（例：品質検査、設備の予知保全、顧客対応の自動化、販売予測）を特定し、影響を受ける職務を一覧にする
- 職務ごとに、AIが支援または変える業務と、新たに必要な判断・監督の能力を洗い出す
- 能力の調達方法を決める：成熟したソリューションの購入、技術ベンダーとの共同開発、社内能力の構築。社内で構築する場合は、人材育成、データ基盤、ガバナンスの仕組みが前提になる
- 導入前にKPIの基準値を設定し、人員とスキルの指標もあわせて追跡する
政府側では、台湾の人工知能基本法第15条が、政府はAIの発展によるスキルギャップの解消に積極的に取り組み、AIの利用により失業した者にはその能力に応じて就業を支援すると定めています。これは政府の義務であり、企業内の職務変更は引き続き労働法令と個別の事情に基づいて扱います。
積穗科研は人事責任者（CHRO）のAI変革をどう支援しますか？
積穗科研は副総経理・取締役クラスのコンサルタントが外注せず最後まで直接担当し、「ガバナンス先行」で進めます。AI技術の導入と同時に、ISO 42001 のAIマネジメントシステムとEU AI法への対応の仕組みを構築します。
- 導入場面とリスク評価：中核の業務プロセスを洗い出し、予知保全、品質検査、顧客対応の自動化、販売予測などの場面を特定し、各AI活用のリスクレベルを評価
- ガバナンス先行：導入前にAI倫理原則、AIシステム台帳の管理、AI開発・調達のセキュリティ要件、アルゴリズム審査の手順を整備
- 稼働後の監視と法規制：モデルドリフトの検知と継続的な改善の仕組みを構築し、EU AI法の適用可否を評価
- 成果と能力構築：導入前にKPIの基準値を設定し、購入、共同開発、社内構築のどれが最適かの判断を支援
サービスページに記載の支援期間は通常7～12か月以上です。関連情報：AI変革支援、AI変革コンサルタントの選び方、従業員自身のAI利用と証拠の責任。