企業においてチャットツール（Business Chat）はもはやインフラです。ここに生成AIを組み込めば、社内の問い合わせ対応や情報検索が劇的に効率化されることは明白です。しかし、情シス部門（IT部門）の承認を得るのは容易ではありません。

「社内情報が学習に使われないか？」「嘘をついて業務に混乱を招かないか？」

本記事では、LINE WorksおよびSlack Enterprise Grid環境を前提に、これらの懸念を払拭し、AIチャットボットを安全に導入・運用するための技術的・管理的ガイドラインを提供します。

1. セキュリティ設計：学習データの遮断

最も重要なのは「オプトアウト（Opt-out）」の確認です。

Slack Enterprise Gridの場合

Slackには「Slack AI」という公式機能がありますが、独自ボットを開発する場合（Boltフレームワークなどを使用）は、API経由でのデータ送信が必要です。

• Zero Data Retention (ZDR): OpenAIなどのAPIを利用する場合、エンタープライズ契約を結び、データが学習に使われない（Zero Retention）設定になっていることを確認します。
• DLP (Data Loss Prevention): チャットボットに入力される前に、個人情報（クレジットカード番号、マイナンバーなど）を検知してマスキングする中間層（Middleware）を設けます。

LINE Worksの場合

LINE Worksはセキュリティ要件が厳しい日本企業での導入が多いです。Azure OpenAI Serviceを利用し、閉域網（VPNやExpressRoute）を通じてAPIにアクセスする構成が推奨されます。

2. ハルシネーション対策：RAGの精度向上

「社内規定にないこと」を勝手に回答させないためには、RAG（検索拡張生成）の構築が必須です。

引用元の明示（Citation）

回答の末尾に、参照したドキュメントのリンク（SharePointやGoogle DocのURL）を必ず提示させます。「詳細はリンク先を確認してください」というスタンスを徹底させることで、AIの回答に対する責任範囲を限定します。

「分かりません」と言わせる勇気

プロンプトに以下の制約を強く加えます。

与えられたコンテキスト情報（検索結果）のみを使って回答してください。コンテキストに関連情報がない場合は、「社内規定ファイルには記載が見当たりませんでした。担当部署（人事部など）にお問い合わせください」と回答し、絶対に推測で答えないでください。

3. ガバナンスとモニタリング

導入後が本番です。

• 利用ログの監査: 誰がどのような質問をしているかを定期的にモニタリングします。「転職」「パワハラ」といったセンシティブなキーワードが含まれる質問への対応方針も事前に決めておく必要があります。
• フィードバックループ: AIの回答に対して「役に立った」「役に立たなかった」ボタンを設置し、精度改善のためのデータ収集を行います。

結論：AI導入は「技術」より「運用」

技術的な実装（PythonでBoltを動かす等）は難しくありません。本当に難しいのは、社内のセキュリティポリシーとの整合性を取り、利用ルールを浸透させることです。

「魔法の杖」としてではなく、「新人の優秀なアシスタント（ただし時々ミスをする）」としてAIを位置づけ、適切な監督下で運用することが、成功への近道です。