AIの説明責任を果たすための現場ルール

対象別の要点

• 経営層: 説明責任を担保する体制づくり。
• 現場管理職: 検証プロセスと記録の設計。
• 非エンジニア担当者: 判断理由を残す習慣を作る。

結論：説明責任は「人が持つ」前提で設計する

AIは判断を支援しますが、説明責任を持つのは人です。その前提を運用に組み込みます。

説明責任を支えるルール

1. 判断理由の記録

AIを使った場合でも、人が判断理由を残します。

2. 出力の検証プロセス

AI出力をそのまま使わず、検証の工程を設けます。

3. 監査可能なログ

誰が、いつ、何に使ったかを記録します。

まとめ

AIの説明責任は人が持つ前提で設計する必要があります。判断理由の記録と検証プロセス、ログ管理が現場ルールの柱です。