生成AIの著作権リスクと社内ルールの作り方｜入力・学習・出力の3課題を整理

AIで作った提案資料の図版、このまま顧客に出してよいのでしょうか。

これは、BtoB企業の法務・コンプライアンス担当と、営業資料やホワイトペーパーを制作する現場マネージャーの間で起きがちな相談です。

数年前まで、著作権確認は、外部素材の利用許諾や引用表記の確認が中心でした。しかし現在は、生成AIに何を入力してよいのか、利用するAIサービスが入力データをどのように扱うのか、生成物を社外資料や広告に使ってよいのかまで、確認範囲が広がっています。

文化庁は、令和6年3月に「AIと著作権に関する考え方について」を取りまとめ、AIと著作権の関係に関する考え方や関連資料を公開しています。また、令和6年7月には、生成AIに関係する当事者ごとの望ましい取組を整理した「AIと著作権に関するチェックリスト＆ガイダンス」も公開されています。

この記事では、生成AIの著作権リスクを「入力」「学習」「出力使用」の3つに分け、法務・制作現場・情報システム部門が同じ判断軸で動くための社内ルール作成指針を整理します。

目指すのは、AI活用を止めることではありません。確認すべき場面と任せられる場面を切り分け、現場が迷わず、法務も後追い確認に追われすぎない状態をつくることです。

ただし、ルール文書を作るだけでは十分ではありません。教育、レビュー、定期的な更新と組み合わせて、はじめて実務で機能するルールになります。

生成AIの著作権リスクは3つに分けると整理しやすい

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生成AIの著作権リスクを考えるとき、最初から「違法か合法か」だけで判断しようとすると、議論が止まりやすくなります。実務では、まずリスクが発生する場面を分けて整理することが重要です。

企業が確認すべき論点は、大きく次の3つです。

1. AIに何を入力するかという「入力」の問題です。たとえば、他社の有料レポート、顧客から預かった資料、外部ライターが作成した原稿、Web上の記事本文などを、そのまま生成AIに入れてよいのかという論点です。
2. 利用するAIサービスがデータをどう扱うかという「学習」の問題です。入力した情報がAIモデルの学習に利用されるのか、サービス提供者側でどのように保存・処理されるのかを、利用規約や契約条件で確認する必要があります。
3. AIが生成した文章・画像・コード・資料をどう使うかという「出力使用」の問題です。社内メモとして使うのか、顧客向け資料に入れるのか、広告やLPに掲載するのかによって、必要な確認レベルは変わります。

つまり、社内ルールは「生成AIを使ってよいか」だけでは不十分です。入力、学習、出力使用のそれぞれで、何を許可し、何を制限し、誰が確認するのかを決める必要があります。

入力リスク：AIに入れてよい情報を決める

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最初に決めるべきなのは、生成AIに入力してよい情報と、入力してはいけない情報の区分です。

現場では、著作権という言葉よりも「この資料をAIに入れてよいのか」という形で迷いが発生します。たとえば、次のようなケースです。

• Web記事を全文貼り付けて要約させる
• 有料レポートを読み込ませて市場分析を作らせる
• 顧客から受領した資料を使って提案書を作らせる
• 外部制作会社が納品した原稿をリライトさせる
• 競合企業のサービスページをコピーして比較表を作らせる

これらは、入力する情報に第三者の著作物や契約上の制限が含まれる可能性があります。すべてが直ちに権利侵害になるとは限りませんが、少なくとも「自由に入力してよい情報」とは言い切れません。

社内ルールでは情報の種類で分ける

入力ルールは、抽象的に「著作権に注意する」と書くだけでは機能しません。現場が判断できるように、情報の種類ごとに区分する必要があります。

このような表は、社内ルールの本文にそのまま入れられます。重要なのは、法務担当者だけでなく、資料作成やマーケティングの現場が見ても判断できる粒度にすることです。

引用とAIへの入力は分けて考える

著作権の話になると、現場では「引用なら大丈夫ではないか」という理解が出ることがあります。しかし、記事やレポートに引用することと、生成AIに入力して処理させることは同じではありません。

引用として成立するかどうかは、引用部分と本文の主従関係、出典明示、必要な範囲に限られているかなどの条件が関係します。一方で、AIへの入力では、利用するAIサービスの規約、データ処理、学習利用の有無、契約上の守秘義務なども関係します。

そのため、社内ルールでは「引用可能な資料であっても、生成AIへの入力が常に許可されるわけではない」と明記しておくとよいでしょう。

学習リスク：利用するAIサービスをどう選ぶか

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次に整理すべきなのが、入力したデータがAIサービス側でどのように扱われるかです。

生成AIサービスには、個人向けのもの、法人向けのもの、API経由で利用するもの、社内環境に閉じて利用するものなど、さまざまな形態があります。著作権や機密情報の観点では、サービスごとのデータ取り扱い条件を確認しなければなりません。

経済産業省と総務省は、生成AIの普及を含む技術変化に対応するため、2026年3月31日に「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を取りまとめたと公表しています。同ガイドラインは、既存の関連ガイドラインを統合・アップデートしたものとされています。

ここでのポイントは、現場に「各自で利用規約を読んで判断してください」と丸投げしないことです。会社として利用可能なAIツールを整理し、業務上どこまで使ってよいかを明示する必要があります。

社内ルールで確認すべき項目

AIサービスを社内利用する前に、少なくとも次の項目を確認しておくとよいでしょう。

• 入力データがAIモデルの学習に使われるか
• 入力データや出力データが保存されるか
• 保存される場合、保存期間や削除条件はどうなっているか
• データの保存場所や管理体制はどうなっているか
• 法人契約や管理者機能があるか
• ユーザーごとの権限管理ができるか
• 利用ログや操作履歴を確認できるか
• 顧客情報や機密情報を扱う利用に適しているか
• 規約変更時に誰が確認するか

これらは、著作権だけでなく、情報セキュリティ、個人情報保護、契約管理にも関わる項目です。そのため、法務・情報システム・事業部門が共同で確認するのが現実的です。

禁止だけでなく、使ってよい場面も示す

リスクを避けるために、無料の生成AIツールを全面的に禁止する会社もあります。ただし、禁止だけで運用すると、現場では「どのツールなら使ってよいのか」「軽い文章校正もだめなのか」が分からなくなります。

その結果、利用が止まるか、会社の管理外で使われる可能性があります。

社内ルールでは、禁止事項だけでなく、次のように「使ってよい場面」も示すことが重要です。

• 公開情報をもとにした一般的なアイデア出しは可
• 個人情報や顧客情報を含まない文章の表現調整は可
• 社外秘資料の入力は、承認済みツールに限定
• 顧客提供資料の利用は、契約条件を確認したうえで上長または法務に相談
• 社外公開する資料への利用する際は、必ず人がレビューする

このように、業務シーンごとに判断軸を作ることで、AI活用を止めずにリスクを管理しやすくなります。

出力使用リスク：生成物をそのまま使わない

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3つ目の課題は、AIが生成した出力物をどう使うかです。

生成AIの出力は、社内の下書き、議事録の要約、メール文のたたき台、提案書の構成案、広告コピー、画像素材、コードなど、さまざまな形で利用されます。

このとき注意したいのは、AIが生成したものだからといって、著作権リスクがゼロになるわけではないという点です。既存著作物と類似する表現が含まれる可能性や、第三者の権利を侵害する可能性は残ります。

特に、社外に公開する資料や広告、Webサイト、ホワイトペーパー、営業資料では、出力物の確認責任を明確にする必要があります。

出力物の利用範囲でレビュー水準を変える

社内ルールでは、AI出力をどこで使うかによって、レビュー水準を分けると運用しやすくなります。

すべてのAI出力を法務確認に回すと、運用が止まりやすくなります。リスクが高い場面にレビュー資源を集中させる設計が必要です。

特に注意すべき出力物

著作権リスクが高くなりやすいのは、次のような出力物です。

• 特定の作家・漫画家・デザイナー・ブランドの作風を指定した画像
• 既存記事や競合サイトを強く参照した文章
• 書籍や有料レポートの要約
• 商用利用する広告コピーやLP原稿
• 顧客向けに提出する提案書や報告書
• ソースコードやデザインデータ
• キャラクター、ロゴ、イラスト、写真に近い生成物

これらは、生成後に「AIが作ったから大丈夫」と判断するのではなく、既存著作物との類似、利用許諾、出典、商用利用の可否を確認する必要があります。

社内ルールに最低限入れるべき項目

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ここからは、生成AIの著作権リスクを社内ルールに落とし込むための項目を整理します。

ルールの目的

最初に、社内ルールの目的を明記します。

目的は、AI利用を過度に制限することではありません。業務効率化や創造性の向上を進めながら、著作権侵害、契約違反、機密情報の漏えい、誤情報の社外流出を防ぐことです。

例文は次のようになります。

本ルールは、生成AIを業務で安全かつ適切に活用するため、著作権・契約・機密情報・出力確認に関する基本的な判断基準を定めるものです。生成AIの利用を一律に禁止するものではなく、利用可能な場面と確認が必要な場面を明確にすることを目的とします。

対象となるAIツール

次に、対象ツールを定義します。

生成AIといっても、チャット型AI、画像生成AI、文章校正AI、議事録AI、コード生成AIなど範囲は広いです。社内ルールでは、対象を具体的に書く必要があります。

たとえば、次のように整理します。

• 会社が契約・承認した生成AIサービス
• ブラウザやアプリで利用する外部生成AIサービス
• 画像・動画・音声を生成するAIサービス
• AI議事録、AI要約、AI翻訳、AI校正ツール
• 開発業務で使うコード生成AI

あわせて、「未承認ツールを業務利用する場合は事前申請が必要」と定めておくと、現場判断だけで利用ツールが増えることを防ぎやすくなります。

入力してはいけない情報

入力禁止情報は、できるだけ具体的に書きます。

たとえば、次の情報は原則として入力禁止または事前確認対象にします。

• 個人情報
• 機微情報
• 顧客から受領した秘密情報
• 契約書、NDA、規約、訴訟関連資料
• 未公開の財務情報
• 未公開の人事情報
• 有料記事、有料レポート、書籍などの第三者著作物
• 外部委託先の納品物
• 他社の営業資料、マニュアル、設計資料

ここでは、著作権だけでなく、契約上の守秘義務や個人情報保護も合わせて考える必要があります。

第三者著作物の扱い

著作権に関するルールとして、第三者著作物をどう扱うかを明記します。

最低限、次のような規定が必要です。

• 第三者の著作物を全文または大部分そのまま入力しない
• 有料コンテンツや契約により利用範囲が制限された資料は、事前確認なしに入力しない
• Web記事や公開資料を利用する場合は、出典URLや資料名を残す
• 引用や要約の目的で利用する場合も、必要最小限の範囲に限定する
• 特定の作家・ブランド・キャラクターに似せる指示をしない
• 社外公開物に利用する場合は、既存著作物との類似性を確認する

この項目は、制作現場にとって特に重要です。現場が迷いやすいため、具体例を付けると運用しやすくなります。

出力物の確認責任

生成AIの出力物については、誰が責任を持って確認するのかを明確にします。

社内ルールには、次の一文を入れるとよいでしょう。

生成AIの出力物を業務で利用する場合、最終的な確認責任は利用者および当該業務の責任者が負うものとします。AIが生成した情報は、誤情報、著作権侵害、契約違反、権利侵害の免責理由にはなりません。

弊社が提供するKanataの日常業務ベストプラクティスガイドでも、AI出力は人がレビューしてから外に出すこと、社外に出る文書・数字・引用は人が裏取りすることが原則として整理されています。

社外利用時の承認フロー

AI出力物を社外に出す場合は、承認フローを決めておきます。

たとえば、次のようなルールです。

• 顧客向け資料にAI出力を使う場合は、担当者が内容確認し、上長が承認する
• 広告、LP、ホワイトペーパー、記事に使う場合は、制作責任者が確認する
• 著作権や商標、引用、肖像、キャラクターに関わる懸念がある場合は、法務に確認する
• AI生成画像を商用利用する場合は、利用サービスの規約と類似性を確認する
• 契約書、規約、法的説明に関わる文章は、法務確認を必須とする

承認フローは、細かくしすぎると使われません。高リスクな社外利用に絞って、明確に設計するのが現実的です。

インシデント時の報告手順

誤って著作物や機密情報を入力した場合の報告手順も定めます。

社内ルールに入れるべき項目は次のとおりです。

• どのAIツールに入力したか
• いつ入力したか
• 何を入力したか
• 出力物を保存・共有・公開したか
• 誰に報告するか
• チャット履歴や出力物をどう扱うか
• 再発防止のためにルールや教育を見直すか

重要なのは、報告しやすい雰囲気をつくることです。入力ミスを隠す文化になると、リスクの発見が遅れます。

部門別に見るルール作成時の役割分担

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生成AIの著作権ルールは、法務部門だけで作っても現場に定着しにくくなります。実務で使われるルールにするには、関係部門ごとの役割を分ける必要があります。

法務・コンプライアンス部門

法務・コンプライアンス部門は、判断基準と例外対応を設計します。

主な役割は次のとおりです。

• 第三者著作物の利用ルールを作る
• 引用、転載、要約、翻案の考え方を整理する
• 顧客資料や契約資料をAIに入力する場合の基準を作る
• 社外公開物のレビュー基準を決める
• 高リスクなケースの相談窓口になる

ただし、すべてのAI利用を法務確認にすると、業務が止まります。法務は「何でも確認する部門」ではなく、「判断基準を作る部門」として関与するのが理想です。

情報システム部門・情報セキュリティ部門

情報システム部門は、利用可能なAIツールとデータ管理の条件を整えます。

主な役割は次のとおりです。

• 承認済みAIツールを選定する
• アカウントや権限を管理する
• 入力データの保存・学習利用の条件を確認する
• ログ管理や利用状況の把握を行う
• 禁止ツールや未承認ツールの扱いを決める

著作権リスクは法務だけの問題に見えますが、入力データの取り扱いや学習利用の確認は、情報システム部門の協力が欠かせません。

マーケティング・セールス部門

マーケティング・セールス部門は、AI出力を顧客接点で使う機会が多い部門です。

主な確認ポイントは次のとおりです。

• 広告コピーやLP原稿にAI出力を使ってよいか
• ホワイトペーパーや記事で外部資料をどう扱うか
• 顧客向け提案書にAI生成画像や文章を入れてよいか
• 競合比較資料を作る際に、他社サイトの表現を流用していないか
• 外部制作会社との契約でAI利用をどう扱うか

この部門では、著作権ルールを「制作チェックリスト」として落とし込むと定着しやすくなります。

経営層・事業責任者

経営層や事業責任者は、AI活用のリスク許容度を決める立場です。

現場は「使いたい」、法務は「慎重に進めたい」、情報システムは「管理可能な範囲にしたい」と考えます。これらのバランスを取るには、経営側が方針を示す必要があります。

たとえば、次のような判断です。

• どの業務からAI活用を広げるか
• どの業務は当面AI利用を制限するか
• どの程度のレビューコストを許容するか
• AI活用による効率化とリスク管理をどう両立するか
• インシデント発生時にどのレベルで報告を求めるか

社内ルールは、現場向けの細則であると同時に、経営判断の表明でもあります。

実務で使える社内ルールのたたき台

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ここでは、社内ルールの骨子として使える文案を示します。実際に利用する場合は、自社の契約条件、情報セキュリティポリシー、業務内容に合わせて調整してください。

目的

本ルールは、生成AIを業務で安全かつ適切に利用するため、入力情報、利用可能ツール、生成物の確認、社外利用、インシデント対応に関する基本的な事項を定めるものです。

利用可能な業務

生成AIは、次の業務で利用できます。

• 文章の下書き
• 議事録やメモの要約
• アイデア出し
• 調査観点の整理
• 社内文書の構成案作成
• メール文案の作成
• 資料構成のたたき台作成
• FAQやマニュアルの草案作成

ただし、最終判断、法的判断、契約判断、顧客への正式回答、社外公開物の最終確認は、人が行うものとします。

入力禁止情報

次の情報は、会社が承認した環境または事前承認がある場合を除き、生成AIに入力してはいけません。

• 個人情報
• 機微情報
• 顧客の秘密情報
• 契約書、NDA、規約、訴訟関連資料
• 未公開の財務情報
• 未公開の人事情報
• 有料記事、有料レポート、書籍などの第三者著作物
• 外部委託先の納品物
• 他社の営業資料、マニュアル、設計資料

第三者著作物の利用

第三者が著作権を持つ文章、画像、動画、音声、コード、資料を生成AIに入力する場合は、利用許諾、契約条件、引用の必要性、入力範囲を確認します。

特に、有料コンテンツや契約で利用範囲が定められた資料については、事前確認なしに生成AIへ入力しないルールにしておくと安全です。

出力物の利用

生成AIの出力物を利用する場合、利用者は次の点を確認します。

• 事実関係に誤りがないか
• 数字、日付、固有名詞が正しいか
• 第三者の著作物と類似していないか
• 引用や出典が必要な箇所はないか
• 顧客や取引先に誤解を与える表現がないか
• 過度な断定、誇張、比較表現がないか
• 社外利用に必要な承認を得ているか

社外利用時の承認

生成AIの出力物を顧客、取引先、一般公開媒体に利用する場合は、業務責任者の確認を受けます。著作権、商標、肖像、契約、法的説明に関わる懸念がある場合は、法務または所管部門に確認します。

インシデント対応

誤って入力禁止情報を生成AIに入力した場合、または生成AIの出力物により第三者の権利侵害や誤情報発信の可能性が生じた場合は、速やかに上長および所管部門に報告します。

現場に定着させるにはチェックリスト化する

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社内ルールは、PDFや社内ポータルに掲載するだけでは定着しません。日々の業務で使える形に変換する必要があります。

特に有効なのは、チェックリストです。

AIに入力する前のチェックリスト

• 個人情報は含まれていないか
• 顧客の秘密情報は含まれていないか
• 契約上、外部サービスに入力してよい資料か
• 第三者の著作物を全文または大部分コピーしていないか
• 有料記事、有料レポート、書籍の内容を貼り付けていないか
• 入力する必要がある範囲に限定しているか
• マスキングできる情報はマスキングしたか
• 承認済みのAIツールを使っているか

AI出力を社外に出す前のチェックリスト

• 固有名詞、数字、日付を一次情報と照合したか
• 既存著作物に似すぎていないか
• 出典や引用表記が必要な箇所はないか
• 画像や図版の商用利用条件を確認したか
• 顧客に提出して問題ないトーンか
• 誇張表現や断定表現を修正したか
• 上長または関係部門のレビューを受けたか
• 法務確認が必要な内容ではないか

弊社が提供するKanataの日常業務ベストプラクティスガイドでも、プロンプト送信前に機密・個人情報をマスキングすることや、AI出力を社外に出す前に固有名詞・数字・日付を原典と突き合わせることがチェック項目として整理されています。

Kanataを使う場合に整理しておきたいこと

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生成AIの利用環境には、汎用AIサービス、法人向けAIサービス、社内ナレッジ検索ツール、議事録・要約ツールなど複数の選択肢があります。どのサービスを選ぶ場合でも、著作権・機密情報・出力確認のルールは必要です。

そのうえで、Kanataを利用する場合は、プロジェクトやライブラリの機能を、社内ルールの運用に合わせて設計すると使いやすくなります。

Kanataは、AIチャット・AI要約・eラーニングなどを備えた業務支援プラットフォームとして説明されています。また、プロジェクトごとに利用者・データ・アプリを整理できることも、操作マニュアル上で示されています。

プロジェクトごとに扱う情報を分ける

Kanataでは、スペース、プロジェクト、アプリ、ライブラリという考え方で情報を整理します。操作マニュアルでは、プロジェクトを業務単位のグループとして作成し、メンバーや権限をプロジェクトごとに管理できると説明されています。

著作権や機密情報の観点でも、プロジェクト単位で扱う情報を分けると管理しやすくなります。

たとえば、次のような分け方です。

• 全社共通のAI活用プロジェクト
• 法務・コンプライアンス確認用プロジェクト
• マーケティング制作物の下書き用プロジェクト
• 顧客提案資料の作成支援プロジェクト
• 社内研修・ガイドライン学習用プロジェクト

プロジェクトを分けることで、誰がどの情報にアクセスできるかを整理しやすくなります。

プロンプトライブラリに安全な指示文を登録する

Kanataの操作マニュアルでは、プロジェクトライブラリにAIライブラリ、プロンプトライブラリ、学習データライブラリがあり、プロンプトライブラリにはよく使う指示文を登録できると説明されています。

著作権ルールを定着させるには、利用者に毎回ゼロから注意事項を書かせるのではなく、安全なプロンプトをテンプレート化するのが有効です。

たとえば、次のような指示文を登録できます。

以下の文章を、意味を変えずに読みやすく整えてください。
ただし、第三者の著作物に依拠した表現、出典不明の引用、事実確認できない数値は追加しないでください。
不確かな内容は「要確認」と明記してください。

社外公開物向けには、次のようなプロンプトも考えられます。

この文章を社外公開前のチェック観点で確認してください。
著作権、引用、出典、固有名詞、数字、過度な断定、第三者権利侵害の可能性がある箇所を表形式で指摘してください。
法的判断が必要な箇所は「法務確認」とラベルを付けてください。

学習データライブラリに登録する資料の基準を決める

Kanataのプロジェクトライブラリには、AIに参照させたい社内資料を登録する学習データライブラリがあると説明されています。

そのため、学習データライブラリに何を登録してよいかを事前に決めておくことが重要です。

登録前の確認項目は次のとおりです。

• 自社が権利を持つ資料か
• 外部委託先の著作物が含まれていないか
• 顧客資料や第三者資料が含まれていないか
• 契約上、二次利用や社内共有が認められているか
• 古い資料や誤った情報が含まれていないか
• 個人情報や機密情報が含まれていないか
• 登録後の管理者と更新頻度が決まっているか

Kanataを使えば、著作権判断が自動的に不要になるわけではありません。

ルールを作った後に必要な運用

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生成AIの社内ルールは、作成して終わりではありません。技術、サービス規約、法制度、判例、業務での使われ方が変わるため、定期的に見直す必要があります。

FAQを作る

現場から出やすい質問は、FAQとして整理します。

たとえば、次のような質問です。

• Web記事を要約させてもよいですか
• 顧客の提案依頼書をAIに入れてもよいですか
• 生成AIで作った画像を広告に使ってよいですか
• AIで作った文章に著作権はありますか
• 他社サービスページを参考に比較表を作ってよいですか
• 社外ライターの原稿をAIでリライトしてよいですか
• 無料の画像生成AIを業務で使ってよいですか

FAQは、法務の問い合わせ負荷を下げるだけでなく、現場の判断スピードを上げます。

研修を行う

ルール文書だけでは、現場は具体的な判断ができません。

研修では、条文や制度の説明だけでなく、実際の業務に近いケースを扱うと効果的です。

たとえば、次のような演習が考えられます。

• この資料はAIに入力してよいか
• このAI生成画像は広告に使ってよいか
• このホワイトペーパー原稿には引用表記が必要か
• この提案書は法務確認が必要か
• このプロンプトは著作権リスクを高めていないか

Kanataには、動画コンテンツを中心に社内研修・新人教育・自己学習を行うためのeラーニング機能があると説明されています。こうした研修機能を利用する場合は、著作権ルールやチェックリストを学習コンテンツ化し、定期的に見直す運用と組み合わせるとよいでしょう。

定期的に見直す

AIの利用環境は変化が速いため、社内ルールも定期的に見直します。

見直しのタイミングは、次のように決めておくとよいでしょう。

• 四半期に1回
• 新しいAIツールを導入したとき
• 利用規約が変更されたとき
• 社外公開物でAI利用が増えたとき
• インシデントやヒヤリハットが起きたとき
• 法制度や公的ガイドラインに大きな更新があったとき

企業側のルールも、一度作ったまま固定するのではなく、更新を前提に設計する必要があります。

まとめ：著作権リスクは止めるより分けて管理する

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生成AIの著作権リスクは、漠然と不安に思うだけでは管理できません。一方で、すべてを禁止してしまうと、現場の業務改善や創造的な活用も進みにくくなります。

大切なのは、リスクを次の3つに分けて整理することです。

• 入力：AIに何を入れてよいか
• 学習：利用するAIサービスがデータをどう扱うか
• 出力使用：生成物をどこで、どのように使うか

そのうえで、入力禁止情報、第三者著作物の扱い、利用可能ツール、出力レビュー、社外利用時の承認、インシデント報告を社内ルールとして明文化します。

生成AIの著作権ルールは、法務だけの文書ではありません。経営が方針を示し、情報システムが利用環境を整え、現場がチェックリストに沿って使い、法務が判断基準を更新することで、実務に根づきやすくなります。

AI活用を止めるのではなく、使ってよい場面と確認すべき場面を分ける。その設計が、生成AI時代の社内ルール作りの第一歩です。

Q&A：生成AIの著作権リスクと社内ルールでよくある質問