デロイト トーマツ グループ｜デロイト トーマツ グループ
生成AIの戦略的な活用とガバナンスを、グループの各専門領域が連携して支援する。
生成AIの用途を選ぶ際に、人が担う処理と生成物の検証を設計する方法論を紹介しています。Trustworthy AIやAIリスクチェーンモデルなど、ガバナンスと業務活用を合わせて検討する枠組みも案内されています。公開解説の技術例は執筆時点のもので、現在のモデル仕様は提供元で別途確認します。
構想・用途の検討：生成AIの利点・制約と、業務での使い道を整理。／確認 2026-09-15／https://www.deloitte.com/jp/ja/services/consulting/services/generative-ai-for-enterprises.html
検証・人の処理と生成物：人が必要な工程と、出力の検証・ファクトチェックを設計。／確認 2026-09-15／https://www.deloitte.com/jp/ja/services/consulting/services/generative-ai-for-enterprises.html
統制・ガバナンス：Trustworthy AIとAIリスクチェーンモデルを案内。／確認 2026-09-15／https://www.deloitte.com/jp/ja/services/consulting/services/generative-ai-for-enterprises.html
対象：経営企画・DX推進・業務部門の責任者。形式：法人向け個別支援。言語：日本語の公式案内。紹介文は日本語。支援言語と担当拠点は窓口で確認。。利用条件：個別相談。対象業務、成果物、期間、体制、費用を見積もりで確認。
確認事項（編集部）：支援範囲と役割分担を案件ごとに確認。公式ページの成果例は、他の組織で同じ効果が出ることを保証するものではありません。
出典：デロイト トーマツ グループ「デロイト トーマツ グループ — AI関連サービス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.deloitte.com/jp/ja/services/consulting/services/generative-ai-for-enterprises.html
編集部の整理 · 2026-09-15
デロイト トーマツの公開解説では、生成物の検証と人が担う処理の設計を、業務活用の論点として扱っています。相談前に『AIが何を出すか』と『その出力で誰が何を決めるか』を分けると、確認すべき範囲が見えます。例えば説明文の下書きと、顧客へ確定条件を通知する処理では、誤りの影響と承認の必要性が異なります。ガバナンスを規則の文書だけで終わらせず、業務中の判断に結び付けて検討できます。
以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。
1. 出力を使う場面を書き出す：社内の下書き、顧客への回答、システムの更新など、結果の使い道を整理します。間違った場合の影響と、後から訂正できるかを記録します。
2. 根拠と承認者を対応させる：参照すべき資料、確認担当、承認が必要な条件、記録として残す情報を一組にします。根拠がない質問への回答を止める方法も相談事項にします。
3. 試行と運用の検証を分ける：試行では代表例と誤りやすい例を確認し、運用では更新・例外・問い合わせ対応を点検します。監視、ルール改訂、専門家への確認が支援に含まれるかを合意します。
参照先には生成AI普及初期の技術説明も含まれます。個々のモデルやデータ連携の現在の仕様は、その提供元の最新資料で確認してください。本稿は公開された方法論を読むための整理で、法的適合性や個別案件の品質を判定するものではありません。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp