1. 目的と適用範囲:
   目的: AIの安全かつ効果的な利用を促進し、リスクを管理する
   適用: 全社員、業務委託先、AIを利用する全ての業務プロセス

2. 基本原則:
   1. 透明性: AI利用の事実と目的を関係者に開示する
   2. 公平性: AIによる差別的な取扱いを防止する
   3. 安全性: データ保護とシステムセキュリティを確保する
   4. 説明責任: AIの判断について人間が責任を持つ
   5. 継続的改善: 定期的な評価と改善を行う

3. 利用区分:
   | 区分 | リスク | 例 | 承認 |
   |------|-------|-----|------|
   | A(自由) | LOW | 文章校正、翻訳、議事録要約 | ガイドライン遵守のみ |
   | B(届出) | MED | チャットボット、レコメンド | 部門長 + AI推進チーム |
   | C(許可) | HIGH | 顧客対応自動化、価格決定 | AI倫理委員会 + 経営 |
   | D(禁止) | 禁止 | 採用自動決定、個人スコアリング | 利用不可 |

4. データ取扱い:
   | 分類 | 外部AI | 社内AI | 条件 |
   |------|--------|--------|------|
   | 公開情報 | OK | OK | なし |
   | 社内一般 | 条件付OK | OK | 機密マーキング確認 |
   | 機密 | NG | 条件付OK | CISO承認、暗号化必須 |
   | 個人情報 | NG | 条件付OK | DPO承認、匿名化必須 |

5. 禁止事項:
   1. 個人情報を外部AIサービスに送信すること
   2. AI生成コンテンツを検証なく公開すること
   3. 未承認のAIサービスを業務で使用すること
   4. AIの判断を最終意思決定として無条件に採用すること
   5. 差別的なコンテンツや虚偽情報をAIで生成すること
   6. 競合他社の機密情報をAIに入力すること

6. 責任分担:
   経営層: ポリシー承認、予算確保
   AI倫理委員会: 区分C審査、インシデント最終判断
   AI推進チーム: ポリシー運用、教育、監視
   部門長: 区分B承認、部門内遵守管理
   利用者: ガイドライン遵守、インシデント報告

1. ログ収集対象と記録項目:
   | 対象 | 記録項目 | 保持期間 |
   |------|---------|---------|
   | APIコール | 時刻,ユーザー,モデル,入出力ハッシュ,トークン数,コスト | 1年 |
   | 承認記録 | 申請者,承認者,区分,判定結果,理由 | 5年 |
   | インシデント | 発見日時,影響範囲,対応内容,再発防止策 | 5年 |
   | ポリシー変更 | 変更日,変更者,変更内容,承認者 | 無期限 |
   | 人的レビュー | 対象request_id,レビュー者,判定,修正内容 | 1年 |

2. ストレージアーキテクチャ:
   Hot(30日): DynamoDB → リアルタイム監視、検索
   Warm(1年): S3 Standard → 調査、分析
   Cold(5年): S3 Glacier → 法規制対応、長期保存
   分析: Athena + QuickSight → ダッシュボード、レポート

3. 改ざん防止:
   - S3 Object Lock (WORM) で書込み後の変更を物理的に防止
   - ログエントリにSHA-256ハッシュチェーンを付与
   - CloudTrailでS3操作自体も監査

4. 主要な監査クエリ:
   1. 特定ユーザーの過去N日間のAI利用履歴
   2. 個人情報検出フラグが立った処理の一覧
   3. 未承認AIサービスへのアクセスログ
   4. 部門別・月次のAI利用統計とコスト
   5. 人的レビューで「却下」された処理の傾向分析
   6. エラー率が高いモデル・ユースケースの特定

5. アラート:
   | トリガー | レベル | 通知先 |
   |---------|--------|--------|
   | 個人情報の外部AI送信検知 | CRITICAL | CISO + AI倫理委員長 |
   | 未承認AIサービス利用 | HIGH | AI推進チーム + 部門長 |
   | ログ欠損（1時間以上） | HIGH | SREチーム |
   | 月間コスト超過（予算の80%） | WARNING | AI推進チーム + 経理 |
   | エラー率急増（前日比200%） | WARNING | 開発チーム |

1. 法規制チェックリスト:
   | 法規制 | 関連AIシステム | 現状 | 対応状況 |
   |--------|-------------|------|---------|
   | 個人情報保護法 | チャットボット,CRM AI | プライバシーポリシーにAI記載なし | 未対応 |
   | 著作権法 | 画像生成AI,商品説明生成 | AI生成コンテンツの管理なし | 一部対応 |
   | 景品表示法 | レコメンド,価格表示 | AI関与の表示なし | 未対応 |
   | EU AI Act | 全AIシステム(海外展開時) | 未評価 | 未対応 |
   | AI事業者ガイドライン | 全AIシステム | ガイドライン未参照 | 未対応 |

2. 優先対応項目:
   1. 個人情報の外部AI送信の即時停止と代替手段の整備（緊急）
   2. プライバシーポリシーのAI利用に関する記載追加（1ヶ月以内）
   3. AI生成コンテンツの管理プロセス構築（2ヶ月以内）
   4. AI事業者ガイドラインとの整合性確認（3ヶ月以内）
   5. EU AI Act対応の事前評価（6ヶ月以内）

3. ロードマップ:
   | Phase | 期間 | 施策 | 成果物 |
   |-------|------|------|--------|
   | 緊急 | 1ヶ月 | 個人情報送信停止、ポリシー更新 | 修正ポリシー |
   | Phase1 | 2-3ヶ月 | 著作権管理、表示義務対応 | 運用ガイドライン |
   | Phase2 | 4-6ヶ月 | ガイドライン整合、EU対応評価 | コンプライアンスレポート |
   | Phase3 | 7-12ヶ月 | 自動チェック構築、外部監査 | 監査レポート |

4. 組織体制:
   AI倫理責任者(兼任): CTO
   コンプライアンス担当(1名): 法規制対応の実務
   AI推進チーム(既存3名): 技術的対応の実装
   外部: 弁護士事務所（AI法務）、外部監査法人（年次）

5. 予算:
   外部弁護士: 200万円/年
   外部監査: 150万円/年
   システム改修: 300万円（初年度）
   教育研修: 100万円/年
   合計: 初年度750万円、2年目以降450万円/年