人工知能

目的と適用範囲

MoneytreeのAIポリシーは、AIシステムの責任ある使用・開発・管理に関するガイドラインを確立します。これは同社の責任あるAI利用フレームワーク（2026年6月最終レビュー、ISMS:2022分類）に沿ったものです。AIを含むすべての内部ツール使用および将来の製品・内部ツール開発に適用されます。

データ使用と分類

すべてのAIデータ使用は文書化され追跡可能でなければなりません。AIシステムで使用できるデータクラスは、システムを管理する主体とデータのレビュー方法によって異なります：

データクラス	外部AI（人間によるレビュー）	外部AI（匿名化 / 学習）	外部AI（機械のみ）	内部AIシステム
公開	✗	✓	✓	✓
内部	✗	✓	✓	✓
機密	✗	✗	✗	✓
制限	✗	✗	✗	⚠ 承認が必要

いかなるAIシステムにおいても制限データを使用するには、承認されたビジネスケースレビュー（BCR）と文書化されたリスク登録が必要です。最小権限の原則が適用されます。管理者レベルのアクセストークンは、徹底的な文書化されたリスク分析の後にのみ付与されます。

承認済みAIツール

一貫性とコンプライアンスを確保するために、承認されたAIツールのみがサポートされます。事前承認なしの未承認ツールは禁止されています。AIの研究または開発を主な機能とするチームは例外を申請できますが、すべてのツール使用を文書化しセキュリティチームに伝達する必要があります。

現在、制限データでの使用が承認されているシステムにはNotebookLM / Gemini（Google Workspace）およびSlack AIが含まれ、それぞれ承認された条件と継続的なリスク監視に従います。

教育とアクセス

すべてのチームメンバーはAIツールにアクセスする前に責任あるAI利用トレーニングを完了する必要があります。トレーニングは以下をカバーします：

• 意図しない結果を含む潜在的なリスクの認識と軽減。
• 意思決定と生産性を高めるためのAIツールの効果的な活用。
• 機密データや制限データをAIモデルに漏洩させない方法。

監視と管理

指定された監視委員会がリスクの適切な評価、リスク許容度の明確な定義、すべてのAI利用がMoneytreeの利用規約義務に準拠していることを確保します。AIシステムは責任ある使用基準、運用目標、および進化する規制との整合性を維持するために継続的にレビューされます。

利用上の懸念や違反の疑いは、調査と解決のために直ちに報告する必要があります。このポリシーの違反は懲戒処分の対象となります。繰り返しまたは重大な違反は解雇につながる可能性があります。

レビューサイクル

AIポリシーおよび関連コントロールは、内部ISMSレビュー、内部セキュリティトレーニング、年次外部ISO監査を含むISMSプログラムに沿った定期的なスケジュールでレビューされます。文書レビューは毎年6月に実施されます。ポリシーは現在バージョン30（2026年6月最終レビュー）です。