AIでマニュアルを作る企業が増える一方で、AIが書いた手順が原因でミスが起きた、というご相談も寄せられるようになりました。マニュアルは、読んだ人がその記載通りにそのまま行動する文書です。そのため、誤りの影響は報告書やメールとは比べものになりません。

誤った手順による事故と聞くと製造現場を思い浮かべるかもしれませんが、この問題は製造業に限りません。事務・営業・IT・金融など、あらゆる業務マニュアルに共通します。本記事では、AIで作ったマニュアルで実際に起こりうるトラブルを5つのパターンに整理し、それぞれの回避策を解説します。

目次
AIで作ったマニュアルで起こりうるトラブルの5パターン
パターン1：誤った手順・存在しない操作が書かれている
パターン2：警告・注意書きの表現が弱まっている
パターン3：機密情報・個人情報が混入している
パターン4：法令や社内規程と食い違っている
パターン5：更新されないまま残っている
5つのパターンに共通する3つの回避の原則
よくある質問（FAQ）
フィンテックスの考え方
まとめ

AIで作ったマニュアルで起こりうるトラブルの5パターン

5つのパターンと影響の大きさ

AIで作ったマニュアルが招くトラブルは、次の5つに整理できるでしょう。

#	パターン	直接の影響	表面化する時期
1	誤った手順・存在しない操作が書かれている	作業ミス、負傷、金銭トラブル	使い始めた直後
2	警告・注意書きの表現が弱まっている	危険の見落とし、労働災害	危険な作業が発生したとき
3	機密情報・個人情報が混入している	情報漏えい、契約違反	配布した直後、または漏えい発覚時
4	法令や社内規程と食い違っている	規程からの逸脱、監査での指摘	監査・検査のタイミング
5	更新されないまま残っている	誤情報の再生産	半年後から1年後

このうちパターン1から4は、公開の前に見つけられます。一方でパターン5は、公開した後の運用でしか防げません。時間が経ってから表面化する点が、このパターンの難しいところです。

5つに共通する原因

5つのパターンには、共通する原因があります。AIに任せてよい範囲を線引きしないまま、出力をそのまま完成品として扱ってしまうことです。

AIは、入力された資料と一般的な知識をもとに文章を組み立てます。自社の実態、危険の度合い、機密かどうかの区別、法令の改正状況、公開後の運用は、いずれもAIの判断の外です。この線引きを理解しないまま運用すると、5つのパターンのいずれかに行き当たります。

パターン1：誤った手順・存在しない操作が書かれている

どのようなトラブルが起きるか

生成AIは、事実と異なる内容を自然な文章で出力することがあります。ハルシネーションと呼ばれるものです。マニュアルでは、実在しないボタン名、順序が入れ替わった手順、創作されたルール・基準の解説といった形で現れます。

事務作業であれば、誤入力ややり直しで済むかもしれません。しかし、機械操作、薬品や食品の取り扱い、高所作業や電気作業では、誤った手順が作業者の負傷につながるおそれがあります。また、誤った金額処理や顧客対応の手順であれば、金銭トラブルや信用問題に発展しかねません。

AIで起きやすい理由

AIは、正しさではなく、もっともらしさを基準に文章を組み立てます。そのため、渡された資料だけでは埋まらない箇所を、多くの場合、空欄のまま残しません。一般的な手順や似た業務の情報を持ち出して、いわば「良かれと思って」埋めてきます。実際にはAIに意図はありませんが、書き上がったものを読むと、そのように見えるということです。

しかも出力される文章が流暢なため、読み手が誤りに気づきにくくなります。埋められた箇所も、資料に裏付けのある記述と同じ調子で書かれているためです。誤りやすさと、気づきにくさが重なる点が問題です。

フィンテックスの実務を踏まえた回避策

公開前の確認方法として、マニュアルの記載どおりに実作業を最初から最後まで再現してみます。これを、通しテストと呼びます。実施する人は、書いた人ではなく、その業務の担当者や新任者が適任です。誤りとわかりにくさの両方を見つけられるためです。

通しテストでは、たとえば次のような誤りが見つかります。画面に存在しないボタン名が書かれている。手順の順序が実際と入れ替わっている。前の工程の結果を使う場面で、その値をどこで確認するのかが書かれていない。いずれも文章を読むだけでは気づきにくく、実際に手を動かしてはじめてわかるものです。

危険をともなう作業では、安全管理者による確認を承認の手順に組み込みましょう。作業を止めるべき条件が書かれているかも、あわせて点検します。

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パターン2：警告・注意書きの表現が弱まっている

どのようなトラブルが起きるか

元の資料で強調されていた警告が、AIによる要約や再構成の過程で、通常の手順文に変わってしまう場合があります。たとえば、「感電のおそれあり。必ず電源を切ってから作業すること」という警告が、「電源を切ってから作業します」という一文になるケースです。

警告・注意・禁止の表示は、読み手の身を守る最後の備えです。表現が弱まったり、配置が手順の後ろへ移ったりするだけで、事故を防ぐ機能を失う可能性があります。

AIで起きやすい理由

AIは文章を滑らかに整えることが得意です。その一方で、どの一文が安全上決定的かという重み付けは苦手です。文中の言葉から危険の度合いをある程度は推測します。しかし、その作業が実際にどれほどの被害につながるかを、現場の状況を踏まえて見積もることはできません。全体を均等に整える過程で、警告の特別な扱いが消えてしまうのです。

やっかいなのは、逆方向にも振れることです。プロンプトで「警告はしっかり記載する」と指示すると、今度はあらゆる工程に警告を付けたマニュアルができあがる場合があります。資料の上で強調されていないかぎり、AIにとってはどの手順もほぼ同じ重みで並んでいます。人が持っている、ここは重大だから手厚く、ここは軽いから簡潔に、という強弱の感覚が働きません。

強弱を付けられるのは、その業務の危険を知っている人だけです。すべての手順に警告が付いたマニュアルは、警告がまったくないマニュアルと同じくらい、本当に危ない箇所を見えなくしてしまうのです。

フィンテックスの実務を踏まえた回避策

危険や損害につながる工程を先に洗い出し、警告・注意・禁止の区分、配置、表現のルールを人が決めます。そのうえで、AIには本文の下書きだけを任せます。

生成した後は、安全に関わる文言を原本と一字ずつ突き合わせましょう。あわせて、警告が手順の前に配置されているかも確認します。取扱説明書などの製品系の文書では、安全規格や業界のガイドラインが定める表現ルールに合わせることも必要です。

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企業の安全を守る！危機管理マニュアルの重要性と作り方

パターン3：機密情報・個人情報が混入している

どのようなトラブルが起きるか

情報漏えいには、2つの経路があります。

1つ目は入力時です。顧客データや機密資料を、社内ルールで許可されていない外部のAIサービスに入力してしまう場合があります。

2つ目は出力時です。AIに読み込ませた資料に、実在の顧客名・個人名・取引データが含まれている場合があります。それらが生成されたマニュアルにそのまま残り、想定より広い範囲へ配布されてしまうのです。

個人情報の取り扱いを誤れば、個人情報保護法にもとづく対応が必要になる場合があります。取引先との秘密保持契約に違反すると判断される可能性もあります。

※参照：個人情報保護委員会「個人情報保護法」

AIで起きやすい理由

手作業であればひとつずつ目を通す資料を、AIには一括で投入できてしまうためです。効率化の利点がそのまま、個人情報・機密情報が混入する範囲の広さにつながります。

フィンテックスの実務を踏まえた回避策

AIに入力してよい情報の基準を、社内ルールとして文書化します。利用してよいサービス、扱ってよいデータの種類、匿名化が必要かどうかの3点を定めるのが基本です。そのうえで、入力する前のマスキングを徹底します。

生成した後は、氏名・社名・金額・IDといった実データを、文書作成ソフトの検索・置換機能で洗い出します。見つかったものは、あとから検索して見つけやすい仮名へ置き換えましょう。フィンテックスでは、置き換える人名や企業名について、お客様と事前にすり合わせのうえ決定します。ありふれた名字を仮名にすると、本文中の別の記述と紛れて探せなくなるため、一目で仮名であることがわかる名称が良いでしょう。「フィン太郎」「フィンテックス商事」など、社名を含む造語にしておけば、検索でも目視でも仮名だとすぐわかります。

配布する前には、公開範囲の区分も確認しましょう。社外秘なのか、部門内限定なのかを明示しておくことが大切です。

社内ルールの整備にあたっては、経済産業省とIPA（情報処理推進機構）が公開しているサイバーセキュリティ経営ガイドラインも参考になります。

※参照：経済産業省・IPA「サイバーセキュリティ経営ガイドライン」

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情報セキュリティ教育とは？自社で実践していく場合の手順と注意点

パターン4：法令や社内規程と食い違っている

どのようなトラブルが起きるか

AIは、自社の就業規則や社内規程を知りません。業界の規制についても、その知識が最新の改正を反映しているとは限りません。資料に書かれていない部分を一般的な運用で埋めるため、次のような食い違いが生まれます。
・労働時間の扱いが自社の勤怠規程と違う。
・業法上必要な確認手順が抜けている。
・保存義務のある帳票の扱いが誤っている。

マニュアルは、現場にとって会社の公式ルールです。誤った記載でも現場は従ってしまうため、気づかないうちに法令や社内規程からの逸脱が組織へ広がるおそれがあります。金融・医療・食品など規制の強い業界では、監査や検査での指摘事項にもなります。

AIで起きやすい理由

法令や規程は改正が多く、AIが持つ知識が最新とは限りません。加えて、法の一般原則と自社の個別ルールの区別は、資料を与えられてもAIには判断しきれない領域です。

フィンテックスの実務を踏まえた回避策

法令や規程に関わる記述を洗い出し、根拠となる規程名・条文・改正日をひもづけます。そのうえで、管理部門や専門家の確認を通します。根拠を示せない記述は、公開する前に必ず保留としてください。

改正が多い領域では、マニュアル側に最終確認日を明記し、定期的な見直しの対象とします。改正のたびに全文を読み直すのは現実的ではないため、確認すべき箇所をあらかじめ絞り込んでおくのです。

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パターン5：更新されないまま残っている

どのようなトラブルが起きるか

AIで手軽に作れるようになった結果、マニュアルの本数だけが増え、更新の仕組みが追いつかないという新しい問題が生まれています。業務やシステムが変わっても文書は古いまま残り、誤った内容の文書が社内に蓄積されていくのです。

さらに、社内検索システムやAIチャットボットがこうした古い文書を参照すると、誤った情報が繰り返し再生産されます。作った瞬間ではなく、半年後や1年後に問題の種になる点が、このパターンの難しさです。

AIで起きやすい理由

作成の手間が小さくなると、1本ごとに自分が管理する文書だという意識も薄くなりがちです。誰が更新の責任を持つのかを決めないまま、本数だけが増えていきます。

フィンテックスの実務を踏まえた回避策

マニュアル1本ごとに、版数・更新日・更新責任者を必ず明記します。あわせて、業務変更時に改訂する、年に1回は棚卸しを行う、といった運用ルールも作成の時点で決めておきましょう。増えすぎた文書については、重複や矛盾がないかを定期的に整理することも大切です。

なお、更新が止まっているかどうかは、更新日を見るだけでは判断できません。業務は変わっているのに、誤字の修正で更新日だけが新しくなっている場合があるためです。目安になるのは、直近の業務変更が本文に反映されているかどうかです。システムの画面変更、承認ルートの変更、様式の改定といった出来事を一覧にし、それぞれがマニュアルに反映済みかを確認してください。

手が空いた人が気づいたときに直す、というやり方は、今後ますます成り立たなくなっていくでしょう。国立社会保障・人口問題研究所の推計では、2040年の生産年齢人口は約6,213万人まで減少する見通しです（令和5年推計）。これは複数の仮定にもとづく推計であり、確定した数値ではありません。それでも、限られた人数でマニュアルの更新を続けるには、担当者個人の心がけではなく、責任者と時期を定めた社内の仕組みが必要になっていきます。

※参照：国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（令和5年推計）」

更新が止まったマニュアルが読まれなくなる過程は、次の記事でも扱っています。

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AIで作ったマニュアルが使われない5つの理由と直し方

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マニュアル更新によって得られるメリットとしないことのリスク

5つのパターンに共通する3つの回避の原則

3つの原則と対応するパターン

回避策を整理すると、次の3つの原則にまとめられます。

原則	内容	対応するパターン
1. AIが担う範囲を先に決める	完成品として扱わず、人が仕上げる工程を必ず設ける	5つのパターンすべて
2. 現場での検証と専門家の確認を挟む	通しテスト、安全面の確認、法令との突き合わせを公開の条件にする	パターン1（誤った手順）・パターン2（警告の弱まり）・パターン4（法令との食い違い）
3. 入力と更新のルールを先に作る	入力してよい情報の基準と、公開後の更新責任者を決めてから作り始める	パターン3（情報の混入）・パターン5（更新の停止）

大切なのは、これらの確認の観点を担当者個人に任せないことです。フィンテックスでは、事実性・業務適合性・読者適合性・表現表記・安全運用という5分類20項目のチェックリストとして体系化しています。

関連記事：
AIで作ったマニュアルの品質チェックリスト20項目｜プロが解説

何から着手するか

3つの原則を一度に整えるのは、負担が大きくなります。着手する順序を決めておきましょう。

最初に取り組むのは、入力してよい情報の基準づくりです。作り始める前に決めておかないと、あとから取り返しがつきません。一度入力してしまった情報を除外することはできないためです。

次に、マニュアルを公開してよいかどうかを誰が判断するのかを決めます。判断する人が決まっていないと、通しテストや法令の確認をいつ行うのかも定まりません。結果として、期限に追われて確認が省かれてしまいます。

最後に、更新の仕組みを整えます。1本目のマニュアルを公開するタイミングで、更新責任者と見直しの時期を決めておけば、それ以降の運用が回り始めるでしょう。

よくある質問（FAQ）

Q：AIでマニュアルを作るのはやめたほうがよいのでしょうか？

A：やめる必要はありません。下書きの作成や構成の整理の工程では、AIにより作業時間を大きく縮められます。本記事の5つのパターンは、AI利用の否定ではなく、人による確認の必要性を示しています。

Q：5つのパターンのうち、最初にどれを対策すべきですか？

A：扱う業務のリスクによって変わります。身体的な危険をともなう業務であれば、誤った手順と警告の弱まりが最優先です。顧客情報を扱う業務であれば、個人情報・機密情報の混入確認から着手しましょう。どの業務にも共通して効果があるのは、公開前の通しテストです。

Q：小さな会社でも専門家の確認は必要ですか？

A：専任の担当者を置く必要はありません。ただし、作った人以外が公開前にマニュアル読んで確認する体制は必ず整えましょう。法令に関わる記述については、顧問の専門家や業界団体の公開情報で根拠を確認することをおすすめします。

Q：すでにAIで作ったマニュアルが社内にたくさんあります。どうすべきですか？

A：全件を作り直す必要はありません。まず業務のリスクが高い順に並べ、上位のものから通しテストと、安全面・法令面の点検を行いましょう。あわせて版数と更新責任者を付与しておけば、以降の更新が続く体制になります。

Q：AIが書いた誤りを、AIで見つけることはできますか？

A：ある程度は可能です。数値の不一致や表記ゆれの候補の抽出では、有効に働きます。ただし、自社の実態と合っているか、危険の度合いが正しく表現されているかは、AIには判断できません。AIによる確認は、人の確認を減らすためではなく、人が見るべき箇所を絞り込むために使うのが現実的です。

Q：AIで作ったマニュアルであることを、読む人に伝えるべきですか？

A：伝え方によって受け止められ方が変わります。AIが下書きを作成し、誰が確認したのかを併記しておくと、内容への信頼が保たれます。一方で、AIが作成しました、とだけ記載すると、確認を経ていない文書だと受け取られる可能性があります。作成の過程と、確認した担当者の所属を並べて書くのが現実的でしょう。

フィンテックスの考え方

フィンテックスは1987年の創業以来、500社以上のマニュアル作成を支援してきました。この経験から学んだのは、文書の事故は個人の注意力ではなく、確認の工程を設計することで防ぐものだということです。

フィンテックスのマニュアル作成代行サービスは、AIを使うかどうかをお客様に選んでいただける2本立てです。

• 伴走型マニュアル作成代行：原稿の作成にAIを一切使わず、熟練ライターがヒアリングから執筆・校正までを担当します。セキュリティ方針や社内規程でAIの利用が認められない場合も、この形であればご依頼いただけます。
• AI活用型マニュアル作成代行：AIを積極的に活用して初稿を作成し、本記事で解説した5つのリスクの確認と仕上げは、フィンテックスの担当者が行います。作成にかかる期間と費用を抑えたい場合に向いています。

どちらを選ぶかは、お客様の情報の取り扱い方針と、優先したいことにもとづいて決めていただけます。たとえば、社内方針としてAIの利用を認められるか、納期と費用をどこまで抑えたいか、といった観点です。

機密情報の取り扱いについては、秘密保持契約（NDA）の締結と社内管理体制の整備を徹底しています。AI活用の際に用いる知見は、フィンテックスが社内で体系化したものです。お客様の納品物や機密情報は含まれません。お客様のデータをAIの学習に利用することもありません。

関連記事：
フィンテックスのAI活用に対する考え方

まとめ

AIで作ったマニュアルのトラブルは、5つのパターンに整理できます。誤った手順、警告表現の弱まり、情報の混入、法令との食い違い、更新の停止の5つです。いずれも原因は共通しており、AIに任せてよい範囲を線引きせず、出力を完成品として扱ってしまう点にあります。

言い換えれば、AIが担う範囲を先に決め、現場での検証・専門家の確認・更新の仕組みを整えれば、AIは業務マニュアル整備の心強い手段になります。まずは、社内でもっともリスクの高いマニュアルを1本選び、通しテストから始めてみましょう。

フィンテックスでは、AIで作ったマニュアルの点検と仕上げのご相談を受け付けています。品質にご不安のある方は、お気軽にご相談ください。

フィンテックスの正確性を重視したマニュアル制作・運用支援実績

監修者

中丸 貴仁

企画営業部 営業本部長 / 経営学修士（MBA）

＜略歴＞

フィンテックスにて、マニュアル作成に関する様々な顧客課題解決に従事。 金融系からエンターテインメント系まで様々な経験から幅広い業務知識を得て、「分かりやすいマニュアル」のあるべき姿を提示。500社以上のマニュアル作成に携わる。また、複数の大企業でマニュアル作成プロジェクトの外部マネージャーを兼務している。 趣味は茶道。
月刊エコノミスト・ビジネスクロニクルで取材していただきました。ぜひご覧ください。
https://business-chronicle.com/person/fintecs.php