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@Miraigent(Kazuya Kirisaki)

AI運用チェックリストをREADMEに落とし込む最小テンプレート

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この記事は、社内で生成AIを使い始める前に、AI運用チェックリストをREADMEとして管理するための実装メモです。

AI APIの呼び出しや自動投稿は扱いません。先に、チームが毎回確認する項目、止める条件、承認者、ログの残し方をMarkdownで固定します。

作るもの

小さなリポジトリに、次の3つを置きます。

  • README.md: AI運用チェックリスト本体
  • ai-ops-policy.yml: チェック項目を機械的に確認しやすくした設定
  • scripts/check-ai-ops-policy.js: READMEと設定の抜けを確認するローカルチェック

完成形は、AIツールそのものではなく、AIを使う前に確認するための運用テンプレートです。

ai-ops-checklist/
  README.md
  ai-ops-policy.yml
  scripts/
    check-ai-ops-policy.js
  package.json

なぜREADMEに落とし込むのか

AI導入のルールは、口頭やチャットの流れで決めるとすぐに崩れます。

  • どの情報をAIに送ってよいか分からない
  • 誰が承認するか分からない
  • 例外ケースが発生しても記録されない
  • 以前の判断理由を探せない
  • 新しいメンバーが同じ失敗を繰り返す

READMEにすると、プロジェクトの入口で必ず読めます。Pull Requestや変更履歴とも相性がよく、AI運用ルールを「最新版がどれか分からない文書」にしにくくなります。

READMEテンプレート

まず、次のようなREADMEを作ります。

# AI Ops Checklist

このリポジトリは、生成AIを業務に使う前の確認事項を管理します。

## 対象範囲

- 問い合わせ要約
- FAQ候補作成
- 返信下書き
- 社内メモ整理
- 記事やSNS下書き

## AIへ送らない情報

- 氏名、住所、電話番号、メールアドレスなどの個人情報
- パスワード、APIキー、Cookie、認証情報
- 契約、返金、請求、法務判断に関わる未確認情報
- 医療、税務、投資など専門助言に見える相談
- 顧客固有の非公開情報

## 人間確認が必要なケース

| ケース | 確認者 | 次の行動 |
| --- | --- | --- |
| 顧客へ送る返信文 | CS責任者 | 承認後に送信 |
| 料金や契約に触れる文章 | 責任者 | 表現を確認 |
| 苦情、返金、解約 | 責任者 | AI下書きではなく人間対応 |
| 外部公開する記事やSNS | 編集担当 | 事実確認後に公開 |

## ログに残す項目

- request_id
- source_type
- ai_use_case
- input_summary
- blocked_information
- review_required
- reviewer
- decision
- decision_reason
- decided_at

## 使ってよい状態

次を満たす時だけAI処理へ進めます。

- AIへ送らない情報が含まれていない
- 必要なマスキングが完了している
- review_required が false、または承認済み
- 出力をそのまま外部送信しない
- 判断ログを残している

ポイントは、抽象的な「気をつける」ではなく、止める条件と確認者を表にすることです。

設定ファイルにする

READMEだけでも使えますが、チェックを自動化したい場合は設定ファイルにも落とします。

version: 1

scope:
  - inquiry_summary
  - faq_candidate
  - reply_draft
  - internal_note
  - article_draft

blocked_information:
  - personal_data
  - credentials
  - contract_terms
  - refund_or_cancellation
  - regulated_advice
  - non_public_customer_info

human_review_rules:
  - case: customer_reply
    reviewer: cs_owner
    action: approve_before_send
  - case: pricing_or_contract
    reviewer: business_owner
    action: confirm_wording
  - case: complaint_refund_cancel
    reviewer: business_owner
    action: human_response_only
  - case: public_content
    reviewer: editor
    action: fact_check_before_publish

required_log_fields:
  - request_id
  - source_type
  - ai_use_case
  - input_summary
  - blocked_information
  - review_required
  - reviewer
  - decision
  - decision_reason
  - decided_at

release_gate:
  allow_external_send_without_review: false
  require_masking_before_ai: true
  require_decision_log: true

この設定は、AIに渡すプロンプトではありません。人間とスクリプトが確認するための運用ルールです。

ローカルチェックを作る

次に、READMEと設定ファイルの抜けを確認するスクリプトを作ります。

const fs = require('fs');

const readme = fs.readFileSync('README.md', 'utf8');
const policy = fs.readFileSync('ai-ops-policy.yml', 'utf8');

const requiredReadmeSections = [
  '## AIへ送らない情報',
  '## 人間確認が必要なケース',
  '## ログに残す項目',
  '## 使ってよい状態',
];

const requiredPolicyKeys = [
  'blocked_information:',
  'human_review_rules:',
  'required_log_fields:',
  'release_gate:',
  'allow_external_send_without_review: false',
  'require_masking_before_ai: true',
  'require_decision_log: true',
];

let failed = false;

for (const section of requiredReadmeSections) {
  if (!readme.includes(section)) {
    console.error(`README.md is missing: ${section}`);
    failed = true;
  }
}

for (const key of requiredPolicyKeys) {
  if (!policy.includes(key)) {
    console.error(`ai-ops-policy.yml is missing: ${key}`);
    failed = true;
  }
}

const riskyWords = [
  'APIキー',
  'パスワード',
  'Cookie',
  '秘密鍵',
  'トークン',
];

for (const word of riskyWords) {
  if (!readme.includes(word)) {
    console.error(`README.md should mention blocked information: ${word}`);
    failed = true;
  }
}

if (failed) {
  process.exit(1);
}

console.log('AI ops checklist passed');

package.json には、次のように登録します。

{
  "scripts": {
    "check": "node scripts/check-ai-ops-policy.js"
  }
}

Pull Request前に確認する

運用ルールは、作って終わりではありません。変更する時に確認できるようにします。

npm run check

このチェックは安全性を保証するものではありません。ただし、最低限の項目がREADMEから消えた時に気づけます。

AI導入前の使い方

AIツールを入れる前に、まずREADMEを使って次を確認します。

確認項目 見る場所 判断
AIへ送らない情報 blocked_information 入力前に除外する
人間確認が必要なケース human_review_rules 承認者へ戻す
ログ項目 required_log_fields 判断理由を残す
外部送信の可否 release_gate 自動送信を止める

問い合わせ対応なら、フォームやCRMの列に review_required、reviewer、decision_reason を追加します。

記事やSNS下書きなら、公開前チェックリストに「未確認の実績」「顧客固有情報」「専門助言に見える表現」を入れます。

よくある失敗

READMEだけ作って更新しない

AI運用ルールは、実際の問い合わせや公開物で例外が出るたびに更新します。更新日、変更理由、影響範囲を残すと、あとから説明しやすくなります。

チェックリストを長くしすぎる

最初から50項目にすると読まれません。最初は「送らない情報」「人間確認」「ログ」「外部送信」の4ブロックで十分です。

承認者を役職名だけにする

「責任者確認」だけでは止まりやすいです。担当者名、チーム、代替者のどれかまで決めます。

まとめ

AI導入の前に、チェックリストをREADMEとして管理します。

最初に必要なのは、大きなAI基盤ではありません。AIへ送らない情報、人間確認が必要なケース、判断ログ、外部送信の禁止条件を小さく決めることです。

Miraigentでは、AI導入の相談でも、まず業務フローと確認ルールを見える化してから自動化範囲を決めます。ツールを入れる前にREADMEで運用を固定すると、AI活用を現場へ渡しやすくなります。

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