経営者がAIの提案を、意思決定に使うための判断記録と責任分界。

低影響は担当者確認、高影響は役員・専門部署・専門家の確認というように、事前に段階を決めます。高影響の例には、採用・評価・解雇、重要契約、法令解釈、資金調達、個人情報を含む判断、公式見解、事故・安全、報道対応などがあります。これらはAIへ最終判断を任せず、必要な専門確認を残します。

迷う案件を『低影響』へ寄せないことも重要です。根拠が不足している、前例がない、関係者の利害が対立する、やり直しにくい場合は、判断を保留し、追加調査や上位承認へ切り替えます。

テストでは、AIがもっともらしい根拠を作っていないか、反対意見を落としていないか、承認者が不明のまま実行へ進まないかを確認します。出力の速さだけで合格にせず、根拠へ戻れること、未確認を明示できること、承認前に止められることを受入れ条件にします。

運用開始後は、AI提案の採用率だけで評価しません。重大な見落とし、根拠不明、承認漏れ、差し戻し、実行後の修正、記録の欠落を確認します。組織体制、利用サービス、法令・ガイドライン、事業のリスク許容度が変わった場合は、対象業務と承認基準を再検証します。