第6章：AI活用ガードレール（機密/再現性/レビュー）

この章で学ぶこと

AI 出力は“仮説”として扱い、一次情報/検証で裏取りする
機密情報を入力しない（入力制御と手順）
レビュー観点（前提/例外/互換性）で品質を担保する

成果物（または判断基準）

AI 利用チェック（付録: AI 利用チェック）
AI 利用記録（付録: 調査ログテンプレ）
AI 出力の検証メモ（何を裏取りしたか）
AI 出力の採否（採用/一部採用/不採用）と理由（一次情報または検証との対応）

本文

AI は検索の代替ではなく、調査の加速装置として位置付ける。出力の正しさは保証されないため、必ず裏取りが必要。

手順（最小）

AI に渡す前に、目的と制約（機密/対象バージョン/環境）を整理する
入力は最小化し、秘密情報/個人情報/顧客情報を含めない
出力は仮説として分解し、一次情報（公式/仕様/実装）と検証で裏取りする
AI 利用有無、AI 利用目的、プロンプト要旨、採否と理由、裏取り結果を調査ログに残す（再現性と監査性を担保する）

実務でのガードレール

入力: 秘密情報/個人情報/顧客情報を投入しない
出力: 仕様/実装/検証で裏取りする
共有: 結論だけでなく“根拠”を残す
レビュー: 前提/例外/互換性/影響をチェックする

AI 出力の採否判定

AI 出力は「根拠」ではなく「候補」である。採用するには、根拠タイプと検証状態を明示する。

用途にかかわらず、調査ログには「AI 利用有無」「AI 利用目的」「プロンプト要旨」「採否（採用/一部採用/不採用）と理由」「裏取り結果」「参照した一次情報/検証ログ」「最終文責者」を記録する。AI を利用しなかった場合も利用有無を「なし」とし、残りを「該当なし」と記録する。次の表は、用途ごとに追加する記録である。

AIの用途	採用前に必要な確認	追加で記録すること
検索クエリや観点出し	一次情報への導線として妥当か	採用したクエリ、捨てたクエリ
仕様の要約	原文の対象版・該当節と一致するか	原文リンク、要約、差分、未確定点
コードやコマンド案	安全性、対象環境、最小構成での実行結果	実行環境、ログ、失敗時の扱い
引用・リンク候補	リンクが実在し、該当箇所が存在するか	確認日、該当見出し、採用/不採用
判断文・PR 説明	実際の変更内容、検証結果、リスクと一致するか	人間が確認した最終文責者

採用できない例:

AI が提示したリンクや引用を、実在確認せずに PR body や Issue に貼る
AI が生成したコマンドを、本番環境や共有環境で直接実行する
「多くの場合」「一般に」などの表現を、対象バージョンや制約なしに結論へ使う
セキュリティ、法務、プライバシー、費用、SLA に関わる判断を AI 出力だけで確定する

注意点

生成AI は「それらしいが誤り」の出力を返しうる。引用・リンク・数値は一次情報で要確認とする
入力の取り扱い（保持/学習/共有範囲）は提供形態で異なる。組織の規程に従う（不明な場合は要確認）

ミニ例（ログ→仮説→裏取り）

入力（マスキング済み）:

error=TimeoutError elapsed=10.02s
x-request-id=2f3a8d1c-...

プロンプト例:

次のログから原因候補を3つ挙げ、各候補について一次情報/検証での裏取り手順を1つずつ提案してください。
不明な点は推測で断定せず「不明」と書き、追加で必要な情報（例: 対象ライブラリのバージョン、設定値、リトライ有無）も列挙してください。

具体例（悪い例→良い例）

悪い例

AIの回答をそのまま採用して実装
根拠は残さず、検証もしていない

良い例

AIの回答を仮説として整理
一次情報: 公式ドキュメント/仕様/実装で裏取り
検証: 最小構成で再現
共有: 調査ログに結論/根拠/未確定点を記録

チェックリスト

機密情報を入力していない
一次情報または検証で裏取りした
AI が提示したリンク、引用、数値を実在確認した
AI が提示したコード/コマンドは、安全性・対象環境・最小構成での実行結果を確認した
前提/例外/互換性を確認した
AI 利用有無を記録し、未使用の場合は残りの項目を「該当なし」とした
AI 利用目的、プロンプト要旨、採否（採用/一部採用/不採用）と理由を調査ログに残した
裏取り結果、参照した一次情報/検証ログ、最終文責者を調査ログに残した

まとめ

AI 出力は仮説として扱い、一次情報/検証で裏取りする
入力制御（機密/個人情報）とレビュー観点で安全性・再現性を担保する
AI が提示したリンク、引用、数値は実在確認し、コード/コマンドは安全性と動作確認のログが揃うまで採用しない

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