生成AI活用ガイドラインに必ず入れるべき項目と、社内ルール設計の進め方
生成AIガイドラインを作る担当者向けに、適用範囲、入力禁止情報、ツール選定、ログ、著作権、個人情報、違反時対応、見直し頻度を整理。社内ルールのたたき台として使える項目例を紹介します。
OVERVIEW
Kanataは組織人材のスキルアップを図る「研修」から始まり、
複雑な「実務」に対応し、「改善」による業務効率化や
安全性向上へとつなげる、ビジネスの現場における
一連の業務を加速させます。
LLMなどの最新のAI技術を駆使し、豊富な機能を提供。
これまで遥か遠くにあった『理想の環境』を構築します。
企業のさらなる成長と業務効率化を、Kanataは実現させます。
EXPERIENCE
※今後のアップデートではノーコードでの生成AIツール開発アプリやマーケットプレイスの展開を予定しています。
MCP(Model Context Protocol)とは、AIモデルと外部のデータ・ツール・サービスを安全かつ統一的につなぐためのプロトコル(共通仕様)です。
LMSや社内チャット、資料作成ツール、議事録作成ツール、それぞれは便利な業務アプリケーションであったとしても、その数が増えるほど業務上の分断が積み上がる課題を抱えることになります。
これらの課題を解決するため、Kanataはプロジェクト内のアプリ同士を連携するための標準ルール「MCP」基盤の元に構築されています。安全かつ、柔軟なアプリ連携によって、業務の分断を防ぎます。
チャットでの議論や要約・議事録、教材、テスト設計など、各種アプリ内で生まれる全てのコンテンツが、後から参照・再利用できること。Kanataは日々の業務が進むほど、活用可能な組織の資産が増えていく設計思想で作られています。
Topics
生成AIガイドラインを作る担当者向けに、適用範囲、入力禁止情報、ツール選定、ログ、著作権、個人情報、違反時対応、見直し頻度を整理。社内ルールのたたき台として使える項目例を紹介します。
生成AIの企業導入を検討する担当者向けに、基本知識、活用領域、リスク、ガイドライン、全社員リスキリング、PoCの進め方をわかりやすく整理します。
KanataのAIチャットで、労務・総務への社内問い合わせ対応を91%削減した事例を紹介。社内規程やFAQを活用したAIヘルプデスク構築の手順と成功ポイントを解説します。
HOW TO BEGIN