パーソル、企業向けAIガバナンス支援開始 利用実態を可視化

パーソルワークスイッチコンサルティングは2026年10月28日、企業の生成AI活用を促進しながらリスクを管理する新サービス「Switch → AI-Native with AI Governance」を発表した。提供開始日は10月21日。同社が掲げるAI変革支援ブランド「Switch → AI-Native」の一環で、AIツールの導入そのものよりも、企業内での利用ルールや運用体制を整備し、活用を定着させることに重点を置く。
シャドーAIと過度な利用制限、両方を課題視
企業で生成AIの利用が広がる一方、管理部門が把握していないツールの利用、いわゆる「シャドーAI」が情報漏えいや品質管理上の課題になり得る。同社は、部署や担当者によって成果物の品質がばらつくことや、リスクを恐れて利用を一律に制限すると業務改善の機会が失われることも問題として挙げた。今回のサービスは、現場の利用促進と管理部門の統制を対立させずに扱う考え方を示している。
公式資料では、課題を「品質バラバラ型」「サイレントAI利用型」「過剰統制型」の3類型に整理している。例えば、利用可否が不明確なまま各部署で独自にAIを使う状態と、厳しい制限のために承認済みのAIさえ活用されない状態では、必要な対策が異なる。企業の利用実態やリスク許容度を診断し、画一的なルールを当てはめない点を特徴として説明している。
現状診断から全社定着まで5段階で支援
支援は、①現状診断、②To-Be定義、③ルール・運用設計、④教育・試行運用、⑤全社定着・改善の5段階で構成される。最初にAIの利用状況と既存の統制を把握し、次に目指す利用方針と許容できるリスクを定義。利用申請や審査、例外許可、インシデント対応などのフローを設計し、管理職や現場担当者向けの研修と試行運用を経て、継続的な見直しにつなげる。
同社の公式サービスページでは、AIガバナンス診断、ルールや体制の構築、導入教育、利用状況のモニタリングを提供内容として掲載している。診断は方針・教育・運用・モニタリングの4観点で成熟度を確認するという。利用ガイドラインや運用フロー設計書なども成果物の例に挙げられており、ルールを作るだけでなく、現場で判断できる状態を目指す構成となっている。
導入範囲や費用は個別確認が必要
公式サイトによれば、AIの本格導入前の企業や中小企業も相談でき、必要な範囲から段階的に依頼できる。期間の目安は現状診断が数週間程度から、ルール・運用設計を含む場合は数カ月単位としている。ただし、料金の一律価格や導入企業での改善率など、比較可能な実績数値は今回確認した発表資料に示されていない。実際の効果は、導入前後の利用率、違反件数、業務品質などを企業ごとに測定して判断する必要がある。
みんなの反応
55件部署ごとにAIの利用ルールが違うから統一してほしい
禁止するだけだと結局こっそり使う人が増えそう
まず何のAIを使っているか把握するのが大変そう
シャドーAIの可視化ってどこまで調べるんだろう
現場が使いやすいルールなら導入する意味がありそう
管理部門と開発部門で温度差があるのはわかる
AIの利用申請が毎回必要だと仕事が進まないw
情報漏えいのリスクを考えると無制限は難しい
ツールより運用設計が大事というのは納得できる
研修だけで終わらず定着まで見るのは良さそう
実際に使う社員の意見も取り入れてほしい
承認フローが複雑になるなら逆効果では?
部署によって扱う情報の機密性も違うからなあ
ガイドラインは作ったあとが本当に大変なんだよね
AIを使っていい範囲を具体例で示してほしい
個人の無料アカウント利用をどう管理するんだろ
モニタリングの範囲とプライバシーが気になる
中小企業でも対象なのは意外とありがたい
価格が出ていないので導入判断はまだ難しい
利用率だけでなく成果物の品質も測ってほしい
ルールが厳しすぎると現場が離れてしまいそう
逆に何でも許可するのも危ないからバランスだね
AIを全社展開するなら教育は避けて通れない
管理者向け研修と一般社員向けは分けるべき
インシデント発生時の連絡先まで決めるのは重要
現状診断だけでも課題が見つかりそうな気がする
AI活用の効果って何を指標にするのが正解?
PoCで終わる会社にはこういう支援が必要かも
導入前から相談できるなら選択肢には入る
社内で使うAIの一覧がすぐ古くなりそうw
新しいサービスが出るたびルール更新は大変そう
ツール選びより責任分担を明確にしたい
現場に負担をかけない申請方式なら歓迎したい
AIが出した内容を誰が最終確認するかが大切
機密情報を入力していいか毎回迷っている
ガバナンスって聞くと難しいけど実務の話だね
利用を促す側と止める側の橋渡しが必要そう
まずは小さな部署で試すのが現実的かもしれない
全社導入後の改善まで含むのは手間がかかりそう
AIの利用状況を見える化する方法が知りたい
ログをどのくらい保存するのかも気になる
社員が安心して使える基準があると助かる!
ツールを禁止する前に代替手段を用意してほしい
外部へのデータ送信があるなら特に慎重にしたい
規模の小さい会社は専任担当者がいないから大変
研修内容を毎年更新する必要がありそうだ
効果測定までやるなら導入前の数値も必要だね
業種ごとに求められる管理水準は変わると思う
生成AIの使い方が上手い人だけに偏るのも課題
承認済みのAIが使いにくい問題も解決してほしい
個人任せだった運用を組織の仕組みにする感じか
情報システム部門の負担が減るなら価値はある
何でもAIに任せるより確認体制を整えたい
導入支援の費用対効果は事例が出てから見たい
まず現場の困りごとを聞いてから設計してほしい
一致する反応はありません。
情報元
- prtimes.jp リンク先:prtimes.jp
- www.persol-wsc.co.jp リンク先:www.persol-wsc.co.jp
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- www.persol-wsc.co.jp リンク先:www.persol-wsc.co.jp











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