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生成AIチェッカー・
AI利用判定対応ガイド
生成AIチェッカーの結果だけに依存せず、教育・社内運用・レビューで対応するための実務ガイドです。AI判定ツールの限界、誤判定時の確認手順、AI利用ポリシー、証跡管理、導入可否チェックを14ページにまとめました。
URAVATION
AI判定
対応
実務ガイド
誤判定前提の運用設計
14ページ / PDF
14ページ / PDF
目次（全14ページ / 6章）
- 第1章 AI判定ツールとの向き合い方
- 第2章 誤判定が起きる前提で設計する
- 第3章 用途別の使い方と禁止する扱い
- 第4章 AI利用ポリシーと証跡管理
- 第5章 判定結果が高く出た時の対応
- 第6章 社内運用フローと導入可否チェック
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佐藤 傑（代表取締役CEO・監修）／ 川島 陸（カリキュラム設計）／ 河原 将太（CBO）／ 和田 歩純（CDO）
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株式会社Uravation
この資料でわかること
01
AI判定ツールの限界
AI利用の断定や不正判断を単独で行わず、補助情報として扱うための基本方針。
02
誤判定前提の確認手順
本人説明、編集履歴、AIログ、出典、口頭説明を組み合わせて判断する運用を整理。
03
AI利用ポリシー項目
許可範囲、申告、禁止事項、証跡、本人説明の機会、判断者を明確化。
04
導入可否チェック
判定ツールを入れる前に確認すべき目的、保存データ、個人情報、異議申立て対応を整理。
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