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Responsible AI / 責任ある AI

AI を、信頼できるかたちで。
人事という、最も慎重を要する領域で。

AI が扱うのは、人の評価・報酬・キャリアに関わる機微なデータです。WorkVell は AI を「速さ」より先に「信頼」で設計します。権限・出典・監督・データ保護という枠組みのなかでだけ、Vell のエージェントは動きます。

顧客データを学習に使わない権限を越えない最終判断は人が行うすべてを監査可能に

最終更新: 2026年5月

WHY IT MATTERS

責任ある AI は、機能ではなく前提です

人事データを扱う以上、AI の信頼性は「あれば良いもの」ではありません。WorkVell が大切にする 4 つの価値です。

01

人を中心にした信頼

ユーザーが、自分のデータがどこでどう使われるかを把握・制御できる。AI は人の判断を置き換えるのではなく支えます。

02

より良い意思決定

根拠とともに示す回答で、勘ではなくデータに基づく判断を後押し。誤りは出典をたどって検証できます。

03

規制への機敏さ

各国の労働法・個人情報保護(日本・EU・US・アジア)に対応する設計。規制変化に、革新を止めずに追従します。

04

リスクの最小化

権限・監査・データ境界をエンジニアリングで強制。「便利だが危うい」を、仕組みで防ぎます。

OUR PRINCIPLES

私たちが守る 4 つの原則

WorkVell の AI 開発を貫く指針です。新しい AI 機能はすべて、この原則のもとで設計・レビューされます。

人間の可能性を高める

AI は定型作業を引き受け、人がより価値の高い仕事に集中するための道具です。意思決定の主役は、つねに人にあります。

社会に良い影響を

現場の負荷を下げ、公正な労務運用を支えることで、企業・従業員・社会に資する AI を目指します。

公平性と透明性

想定外の結果やバイアスのリスクをレビューし、回答には根拠と出典を添えます。ブラックボックスの断定はしません。

プライバシーとセキュリティ

機微な個人情報を最優先で保護。暗号化・アクセス制御・データ境界を前提に AI を組み込みます。

IN PRACTICE

原則を、実装に落とし込む

理念だけでは AI は信頼できません。WorkVell は次の 3 つの実践で原則を担保します。

設計段階から安全に

評価から提供まで、安全性とセキュリティを最優先で組み込み。お客様のデータを外部の公開モデルの学習に渡すことはありません。

人間中心・多様性への配慮

年齢・ITスキル・言語・アクセシビリティの異なる多様な利用者を想定。26 言語に対応し、誰もが使える形を目指します。

説明可能であること

どう作られ、何に基づいて答えたのかを明示。回答の根拠・出典をたどれるようにし、推測を事実として断定しません。

SAFEGUARDS

仕組みで守る、4 つの約束

ポリシーは宣言だけでは意味がありません。WorkVell の AI は、次のガードレールの内側でのみ動作します。

顧客データを学習に使わない

お客様のデータはテナント境界内で扱い、外部モデルの学習には利用しません。リージョン要件にも対応する設計です。

権限を越えない

AI は利用者の RBAC 権限の範囲でのみデータにアクセス。見えてはいけない情報は、AI にも見えません。

最終判断は人が行う

AI は提案・下書き・集計を担い、承認や評価などの決定は人が行います。AI が独断で確定処理をすることはありません。

すべてを監査可能に

AI が行った参照・実行はすべて監査ログに記録。誰の依頼で何をしたかを、後から追跡・検証できます。

HOW IT WORKS

Vell は、この経路の内側でだけ動きます

依頼から記録まで。すべての処理が権限・テナント境界・人の承認・監査を通過します。

顧客データを外部モデルの学習に渡すことはありません
  1. 01

    利用者の依頼

    従業員・管理者からの質問や操作

  2. 02

    RBAC 権限チェック

    閲覧権限の範囲だけを通過

  3. 03

    Vell が処理(テナント境界内)

    あなたのデータは境界の外に出ない

  4. 04

    人による承認

    確定・評価などの判断は人が行う

  5. 05

    監査ログに記録

    誰の依頼で何をしたかを後から追跡

GOVERNANCE

ガバナンスと第三者基準

責任ある AI は、社内の善意だけでなく、外部の基準とプロセスで支えます。

リスクベースのレビュー

新しい AI 機能は、影響度に応じたリスク評価を経て提供します。高リスクな処理ほど慎重なレビューを課します。

プライバシー・バイ・デザイン

個人情報保護を設計段階から組み込み、暗号化・最小権限・データ境界を既定とします。

人による監督と是正

AI の出力は人が確認・修正できる前提で運用。問題があれば速やかに機能を停止・是正します。

準拠を見据える基準
ISO/IEC 27001
情報セキュリティ
SOC 2 Type II
レポート対応
プライバシーマーク
個人情報保護
GDPR / DPA
データレジデンシー
FAQ

責任ある AI について、よくあるご質問

AI の取り扱いについて、お問い合わせの多い点をまとめました。

Q入力したデータは AI の学習に使われますか?+
A

いいえ。お客様のデータはテナント境界内で処理し、外部モデルの学習には利用しません。AI への入力もこの方針の対象です。

QAI が権限のないデータを見てしまうことはありませんか?+
A

ありません。AI は利用者の RBAC 権限の範囲でのみデータにアクセスします。閲覧権限のない情報は AI にも渡りません。

QAI の回答はどこまで信頼できますか?+
A

規程やデータに基づく回答には出典を添付し、根拠をたどれる形で返します。推測を断定せず、不確かなことは正直にその旨を伝えます。

QAI が自動で承認や評価を確定しますか?+
A

いいえ。AI は集計・下書き・提案を担い、承認・評価などの最終判断は人が行います。AI が独断で確定処理を行うことはありません。

QAI が誤った場合はどうなりますか?+
A

すべての AI 操作は監査ログに残り、後から追跡・検証できます。問題のある機能は速やかに停止・是正する運用としています。

AI の信頼性について、もっと知る。

貴社のコンプライアンス要件・データ保護方針に合わせて、WorkVell の AI の扱いをご説明します。お気軽にお問い合わせください。