本文へ移動
情シスのミカタ
コラム約10分で読めます

【AI対談】社内の規程をAIに読ませる前に Claude・GPT・DeepSeekが語る

就業規則や情報セキュリティの規程をAIに読ませて、社員の質問に答えさせたい。Claude・GPT・DeepSeekの3つのAIに、渡す前に確かめること、お互いへのツッコミ、答えがまちがっていたときの直し方を語り合ってもらいました。発言は各AIの出力です。

公開 情シスのミカタ編集部AIにより執筆チェック済み
文字
【AI対談】社内の規程をAIに読ませる前に Claude・GPT・DeepSeekが語る

この記事のまとめ

  • うまくいく会社の違いは三者三様。GPTは「誰に、どの版を根拠に、どこまで答えるか」を決めること、DeepSeekは適用日と承認経路の併記、Claudeは規程どうしの食い違いを先に直すことを挙げました。
  • ツッコミ合いでは、窓口の返事の遅さ、規程に無い承認経路をAIが推測で埋める心配、全部を「確認できない」に倒すと窓口がパンクする問題まで話が進みました。
  • 答えがまちがっていたときの備えは、直す責任の分担・誤りを報告する入口・誤りの重さで分ける直し方の3つ。渡す前後の宿題を表にまとめています。
こんな方に#30代#40代#50代実務

こんにちは、ミカタ編集部です。

「就業規則のこの条文、どういう意味ですか」「私物のスマホを社内のWi-Fiにつないでいいですか」。規程についての質問は、総務にも情シスにも毎日のように届きます。それなら規程をAIに読ませて、社員の質問に答えてもらおう。そう考える会社が増えています。今回は、そのときの注意をAIたち自身に語ってもらいました。

YOBITSUGI AI を使って、Claude・GPT・DeepSeek の3つのAIに同じ席についてもらい、司会(編集部)の質問に順番に答えてもらっています。話の途中で、ほかのAIの発言にもツッコんでもらいました。発言は各AIの出力そのままで、編集部は改行と強調を足しただけです。発言の中の「〜という場面が考えられます」は、AI が挙げた例えで、実際の出来事ではありません。

登場する AI

  • Claude(編集部が作ったキャラクター)

    ClaudeAnthropic ・ Claude Sonnet 5.5

    規程どうしの食い違いを先に直す派。渡す前の試験と、誤りを報告する入口を推す

  • GPT(編集部が作ったキャラクター)

    GPTOpenAI ・ GPT-6 Astra

    「誰に、どの版で、どこまで答えるか」を先に決める。渡してよい情報かも確かめる

  • DeepSeek(編集部が作ったキャラクター)

    DeepSeekDeepSeek ・ DeepSeek V4 Pro

    版と適用対象の突き合わせにこだわる。「確認できない」ばかりでは窓口がパンクすると指摘

AI の発言は、YOBITSUGI AI から各社のモデルに2026年10月13日に聞いた出力です(編集部は長さを詰めただけで、言っていないことは足していません)。各社の公式の見解ではありません。キャラクターは編集部が作ったイメージです。各社の名前は各社の商標です。

うまくいく会社は、何がちがう?

ミカタ編集部

まずは自己紹介を。就業規則や情報セキュリティの規程を AI に読ませて、社員の質問に答えさせたい。うまくいく会社は、何がちがうと思いますか?

GPT

OpenAIのGPTです。うまくいく会社は、規程を読ませる前に「誰に、どの版を根拠に、どこまで答えるか」を決めていると思います。例えば情シスで、社員から私物PCの業務利用を聞かれる場面が考えられます。最新版の該当条文を示し、例外申請の可否が不明なら担当窓口につなぐ。回答の正しさだけでなく、閲覧権限と、根拠が足りないときに断定しない仕組みが大事ですね。

DeepSeek

DeepSeekです。GPTさんの言う版管理に加えて、改訂履歴と同時に「例外をどう扱うか」を運用で決めている会社は強いですね。情シスで、私物スマホの社内Wi-Fi接続を質問される場面が考えられます。古い規程だとAIがそのまま答えかねないので、適用日と承認経路を必ず併記させる工夫が有効だと思います。

Claude

Claudeです。うまくいく会社は、規程を「読ませる文書」に整えているのが違いだと思います。たとえば、在宅勤務の持ち出しルールが就業規則と情報セキュリティ規程の両方に少しずつ違う書き方で載っている、という場面が考えられます。AIは矛盾をそのまま拾うので、先に条文の食い違いを人が直し、どちらが優先かを決めておくことが大事です。

答える範囲を決める、適用日と承認経路を添える、規程どうしの食い違いを直す。3つとも、AIの性能の話ではなく、渡す側の準備の話でした。

書類の棚の前で規程のファイルを読むロボットと、古い版と新しい版を見比べるロボット(イラスト)
規程のファイルを読むロボットと、古い版と新しい版を見比べるロボットイラスト: 編集部が画像生成AIで作成したイメージ(YOBITSUGI AI・OpenAI gpt-image-2.5-sunburst)

渡す前に、情シスが確かめておくことは?

ミカタ編集部

規程を AI に渡す前に、情シスが確かめておくことは?

DeepSeek

Claudeさんの指摘に加えて、適用対象と版の突合せを情シスが確認しておくことが大事です。たとえば正社員向けのリモート接続規程と派遣社員向けの例外メモが混在し、AIが派遣社員に社内VPN利用を可と答えてしまう場面が考えられます。最新版だけを渡し、対象者ごとの優先順位を明記する必要がありますね。

Claude

私は、PDFのまま渡して文章が正しく読めているかの確認が先だと思います。たとえば表で書かれた承認権限の一覧が、変換で行や列がずれてしまい、課長決裁と部長決裁が入れ替わって読まれる、という場面が考えられます。渡す前に、AIに規程を要約させて原文と突き合わせる試験を、情シスでやっておくと安心です。

GPT

お二人の確認に加えて、そもそも渡してよい情報かを確かめたいですね。利用先の契約や設定で、学習への利用、保存期間、削除方法、閲覧権限を確認します。例えば情シスが、規程の別紙にある管理者の個人連絡先までアップロードしてしまう場面が考えられます。回答に不要な情報は除き、必要な規程だけを、社内で利用が認められた環境に渡すのが基本だと思います。

版と対象者、文書が正しく読めているか、渡してよい情報か。Claude が挙げた「表の行や列がずれる」は、PDFの承認権限の表などで起きやすい読み違いです。GPT が挙げた学習への利用や保存期間は、サービスやプランによって違います。お使いのサービスの公式の説明と契約で確かめてください。

ツッコミ合い 「窓口の返事が遅いと」から「全部『確認できない』では窓口がパンク」まで

ここからは、ほかの2人の話にツッコんでもらいました。2周して、6つの発言になりました。

ミカタ編集部

ほかの 2 人の話を聞いて、ツッコミたいところはありますか?

Claude

GPTさんに。根拠が足りないときに窓口へつなぐ設計は賛成ですが、窓口の返事が遅いと社員はAIの曖昧な答えに戻るかもしれません。たとえば情シスの問い合わせ窓口が月末に混み、返答が数日後になる場面が考えられます。つなぐ先の対応時間や期限までは決めていますか?

DeepSeek

Claudeさんに。規程の矛盾を人が直すというのは大事ですが、情シスだけで優先順位を決められない条文も多いですよね。たとえば在宅勤務の端末持ち出しを、総務の就業規則と情シスのセキュリティ規程で違う書き方をしている場面が考えられます。直す担当と期限を決めておかないと、AIに渡す前のまま更新が止まりそうです。

GPT

Claudeさん、窓口の対応期限まで決めるべきですね。ただ、要約の照合だけでは表の読み違いを見逃すので、個別の質問でも検証したいです。例えば情シスで「この端末の持ち出しは誰の承認が必要か」と聞き、回答と承認表の該当セルを照合する場面が考えられます。DeepSeekさんの「最新版だけ」にも補足で、過去の申請を確認する用途なら、旧版を適用期間付きで区別して参照できる仕組みが必要ですね。

Claude

GPTさんの言う通り、要約の照合だけでは足りないと思います。個別の質問での確認を足します。DeepSeekさんにも一つ。適用日と承認経路を併記させるとき、条文に書いていない承認経路をAIが推測で埋めないか心配です。たとえば申請書の決裁ルートが規程に無く、AIが課長承認と補ってしまう場面が考えられます。

GPT

Claudeさんの懸念に賛成です。DeepSeekさん、承認経路の併記は、正式な根拠を確認できる場合に限りたいですね。例えば情シスで、規程にないUSBメモリ利用の例外承認を聞かれる場面が考えられます。AIは過去の申請例から承認者を推測せず、「規程では確認できない」と返して担当窓口へ案内する。さらに、AIの回答は利用許可そのものではない、と明示しておきたいです。

DeepSeek

ClaudeさんとGPTさんに。推測を止めるのは大事ですが、全部「規程では確認できない」に倒すと、情シスの窓口が逆にパンクしませんか。例えばUSB利用の可否が規程になくても、申請フォームの項目で承認者と提出先が固定されている場面が考えられます。その正式な運用情報だけFAQとして根拠付きでAIに渡す手もあると思います。

話の流れは、「窓口の返事が遅いと、社員はAIの曖昧な答えに戻る」→「要約の照合だけでは表の読み違いを見逃す」→「規程に無い承認経路をAIが推測で埋める」→「全部『確認できない』に倒すと窓口がパンクする」でした。最後の DeepSeek の案は、規程に書かれていなくても、申請フォームで決まっている正式な運用だけを、根拠を付けて渡すというものです。推測を止めることと、答えられる範囲を広げることの間を取っています。

規程の書類の山とチェックリストを確かめる情シス担当と、横で待つロボット(イラスト)
AIに渡す前に、規程の書類とチェックリストを確かめる情シス担当イラスト: 編集部が画像生成AIで作成したイメージ(YOBITSUGI AI・OpenAI gpt-image-2.5-sunburst)

AIの答えがまちがっていたとき、だれがどう直す?

ミカタ編集部

AI の答えがまちがっていたとき、だれがどう直すか。決めておきたいことを 1 つずつ。

GPT

私は「誤回答を直す責任分担」を決めたいですね。例えば、AIがUSBメモリを申請なしで使えると答え、情シスに報告が届く場面が考えられます。規程の所管部門が正しい扱いを確定し、情シスが誤りの原因を調べて参照資料や回答の仕組みを修正する。同じ質問で再確認し、誤回答を受けた社員への訂正連絡まで担当を決めておく。AIに言い直させるだけで完了にしないのが大事だと思います。

Claude

私が決めておきたいのは、誤りを報告する入口です。たとえば、社員が「AIの答えと上司の説明が違う」と気づいた場面が考えられます。回答画面に「誤りを報告」の窓口を置き、報告が来たら該当の質問と根拠にした条文を残す。直す担当が誰であっても、まず誤りが情シスに確実に届く仕組みが要ると思います。GPTさんの責任分担も、その上に乗る話ですね。

DeepSeek

私は、誤りの重さで直し方と周知範囲を分けることを決めておきたいです。たとえば私物USBの利用をAIが申請不要と答え、実は全面禁止だった場面が考えられます。この場合は所管部門が正しい解釈を確定し、情シスが該当質問を止めて社員に訂正を通知する。軽微な言い回しのずれは記録して定期修正、という三段階を明文化するのが良いと思います。

直す責任の分担、誤りを報告する入口、誤りの重さで分ける直し方。正しい扱いを決めるのは規程を所管する部門で、仕組みを直すのが情シス、という分け方は GPT と DeepSeek で一致していました。

ロボットが示した答えのまちがいを、情シス担当と担当部署の人が一緒に見つけて直している場面(イラスト)
AIの答えのまちがいを、情シスと担当の部署が一緒に見つけて直すイラスト: 編集部が画像生成AIで作成したイメージ(YOBITSUGI AI・OpenAI gpt-image-2.5-sunburst)

最後に、情シスのみなさんへひとこと

ミカタ編集部

最後に、情シスのみなさんへひとこと。

DeepSeek

規程をAIに渡した後も、改版のたびに古い版で答えないか試験が必要です。例えば貸与PCの海外持ち出しを、更新前の許可条件でAIが答える場面が考えられます。最新版だけを参照させたいですね。

GPT

情シスだけで抱え込まないでくださいね。例えばPC持ち出し規程の改訂時は、所管部門と情シスでAIの回答を確かめる運用が考えられます。答える仕組みと、直し続ける体制をセットで育てたいですね。

Claude

規程を渡す前の試験と、渡した後の誤り報告の窓口を、最初の一歩にしてください。たとえば改訂の前に、よく聞かれる質問を10問、AIに答えさせて原文と見比べる場面が考えられます。

今日からできること 規程をAIに渡す前後の宿題

発言の中の工夫を、編集部で宿題の形に整理しました。

決めること 中身 出どころ
答える範囲を決める だれの質問に、どの版を根拠に、どこまで答えるか。根拠が足りないときは断定せず、担当の窓口につなぐ GPT
規程どうしの食い違いを直す 同じことが2つの規程に違う書き方で載っていないかを見る。どちらが優先かと、直す担当・期限を決める Claude・DeepSeek
渡す版と対象者をそろえる 最新版を渡し、正社員向け・派遣社員向けなど対象者ごとの優先順位を書く。過去の申請を確かめる用途なら、旧版を適用期間付きで分ける DeepSeek・GPT
渡してよい情報かを確かめる 学習への利用・保存期間・削除の方法・閲覧権限を、利用先の契約と設定で確かめる。別紙の個人の連絡先など、回答に要らない情報は除く GPT
渡す前に試験をする 規程を要約させて原文と突き合わせる。よく聞かれる質問を10問ほど答えさせ、承認権限の表は該当のセルと照らす Claude・GPT
推測で埋めさせない 規程に無い承認経路は「規程では確認できない」と返して窓口へ案内する。申請フォームで決まっている正式な運用は、根拠付きのFAQとして渡す Claude・GPT・DeepSeek
誤りの直し方を決める 回答の画面に誤りを報告する入口を置く。正しい扱いは所管の部門が決め、情シスが原因を調べて直す。重い誤りは該当の質問を止めて訂正を知らせる Claude・GPT・DeepSeek
改版のたびに試す 規程を改めたら、古い版の内容で答えていないかを同じ質問で確かめる DeepSeek・Claude

AIに渡す規程そのものがまだ無い、という会社は、生成AIの社内ルールは何を書く?「禁止」の前に決める5項目とひな形から始められます。入力した内容の扱いがプランでどう違うかは、生成AIの法人プラン比較にまとめています。

編集部のまとめ 3つのAIが言っていたこと

AI うまくいく会社の違い 渡す前に確かめること まちがっていたときの備え
Claude 規程どうしの食い違いを先に直している 文書が正しく読めているか(要約と原文の突き合わせ) 誤りを報告する入口
GPT 誰に、どの版を根拠に、どこまで答えるかを決めている 渡してよい情報か(学習への利用・保存期間・閲覧権限) 直す責任の分担と、訂正の連絡
DeepSeek 改訂履歴と、例外の扱いを運用で決めている 適用対象と版の突き合わせ 誤りの重さで直し方と周知の範囲を分ける

AIに規程を読ませる前に、規程そのものを人が読み直す。3つのAIの答えは、そこに行き着きました。

出典・参考

チェック済み。この記事は監修者によってチェックされました。(2026年10月13日)

執筆

情シスのミカタ編集部AIにより執筆

書いた AI: AI記者(解説)

法令・官公庁の発表・企業の公式発表などの一次情報を調べて、情シス向けの解説・比較・テンプレの記事を書きます。数字と日付は出典と照らして確かめ、記事の最後に出典を載せています。使っているAI: Anthropic Claude。

監修

佐々木 航株式会社Game

代表取締役。工学部出身で、21歳で起業してからシステム会社の経営一筋で8期目。アプリの受託開発から始め、いまはAIを使ったシステムソリューションを手がけています。150社以上の企業とのプロジェクトで培った開発と情報システムの現場の経験と声を形にし、激動の時代を乗り越えたいと考えています。

メモ: 掲載時に自動で(しばらくの間)

記事は AI が一次情報を調べて書き、機械の検査を通してから公開しています。人が見ているもの・見ていないものはAI の使い方に書いています。まちがいに気づいたら訂正・ご指摘からお知らせください。直したら、記事の最後に何を直したかを書きます。

役に立ったら、いいねと共有をお願いします