SERVICES
AIガバナンスを、
判断構造として実装する。
Insynergyは、AIツールの導入支援ではなく、AIが業務判断に関与する 組織に必要な判断権限、責任、記録、説明可能性を設計します。 診断・構築・継続支援の3段階で、ポリシーにとどまらない 現場運用可能なAIガバナンスを作ります。
THE PROBLEM
AI活用が進むほど、誰が決めたのかが見えにくくなる。
AIが出力した結果に対して、誰が最終判断を行うのかが未定義のまま運用が始まっている。
判断責任の所在が曖昧で、誤判断が起きたときの原因究明と再発防止が難しい。
AI活用ルールが属人的で、組織として再現可能な運用設計になっていない。
これはAIの性能だけの問題ではありません。AI活用の意思決定は経営、 IT、業務、法務、リスク管理、内部監査にまたがります。 そのため、主管部門が曖昧なまま利用だけが進み、ガバナンス整備が 後追いになりやすい構造があります。
SERVICE MODEL
3段階のサービス
ASSESSMENT
A. 判断構造アセスメント
AI活用が進む業務について、判断主体、承認権限、説明責任、記録の現状を短期間で可視化します。
対象
生成AIやAIエージェントを導入済み、または導入予定だが、誰が最終判断を持つのかが未整理な組織。
主な成果物
- 判断構造の現状診断
- Decision Boundary の初期マップ
- 判断責任・承認権限の論点整理
- 優先的に設計すべき業務領域の特定
IMPLEMENTATION
B. 判断構造実装プロジェクト
診断結果をもとに、業務プロセス上でAIに委ねる判断、人間が担う判断、停止・再判断の条件を設計します。
対象
内部監査、法務・コンプライアンス、IT、業務部門を横断して、AI利用ルールを実務に落とし込みたい組織。
主な成果物
- 判断権限配分表
- AI利用時の人間関与・停止条件
- Decision Log / Ledger の記録項目
- 運用ルール、レビュー観点、社内説明資料
ADVISORY
C. 継続構造アドバイザリー
設計した判断構造が現場で機能しているかをレビューし、AI活用・規制・組織変更に合わせて更新します。
対象
AI利用が継続的に拡大し、運用定着、監査対応、取引先説明、経営レビューを継続的に行う必要がある組織。
主な成果物
- 定期レビューと改善提案
- 例外判断・インシデント時の構造分析
- 監査・説明責任に向けた記録改善
- 経営層・関係部門向けレビュー資料
METHOD
実装方法論
判断が発生する業務を特定する
AIが提案・分類・生成・自動実行に関与する業務を棚卸しし、どこで人間の判断が必要になるかを確認します。
判断権限と責任を対応づける
担当者、承認者、管理者、AIシステムの役割を分け、誰が最終判断を持つのかを明確にします。
Boundaryと停止条件を設計する
AIに委ねられる範囲、人間が介入する条件、判断を止める条件、再判断する条件を設計します。
記録とレビューを運用に組み込む
判断根拠、採用しなかった選択肢、例外処理、責任所在を、後から説明できる記録として残します。
DIFFERENCE
ポリシー策定でも、AI導入代行でもない。
大手ファームとの違い
リスク評価やポリシー策定だけで終わらせず、業務プロセス上の判断権限、承認、記録、停止条件まで落とし込みます。
SIer・AIベンダーとの違い
AIモデルやシステムの実装ではなく、AIを使う組織がどこまで機械に委ね、どこから人間が責任を持つかを設計します。
Insynergyの立ち位置
業務プロセス設計、ITガバナンス、金融・公共領域の統制経験をもとに、現場で運用できる判断構造を作ります。
WHEN TO TALK
相談が向いている状況
- 生成AIやAIエージェントの利用ルールを整備したい
- AIが関与する判断について、最終判断者と責任所在を明確にしたい
- 内部監査、法務、リスク管理、IT、業務部門の観点が分断している
- AI利用のポリシーはあるが、現場の運用ルールや記録が未整備である
- 取引先、監査、規制対応に向けて説明可能な判断構造を示したい
- AI導入前に、事故・誤判断・責任不明確化を予防したい