このページは、AIに仕事を任せるかを判断するためのデータセット（72件）が「何であり、何でなく、どう読むべきか」を説明します。統計的証明や公的標準ではなく、編集チームの構造化された検討材料です。
データが何か／何ではないか
- あるもの: 一般的な仕事を「AIに任せやすいか」を8つの尺度と重大フラグで整理した、72件のヒューリスティック表。
- ないもの: 特定のAIツールやプロセスの性能評価、公的機関の基準、科学的に検証された尺度。
- 使い方: 自分の仕事を写し、どこに人間の確認を置くかを考えるためのたたき台。最終判断は人間の責任。
8つの尺度（1〜5）
値の向きを統一しています。ただし approvalNeed / permissionRisk / sensitiveData / externalImpact は「高いほど慎重に」、reversibility / verifiability / rollbackEase は「高いほど委任しやすい」です。
| 尺度 | 1（低） | 5（高） | 意味の統一 |
|---|---|---|---|
| reversibility | 戻せない | すぐ戻せる | 高いほど委任しやすい |
| externalImpact | 内部のみ | 第三者・社会へ広範囲 | 高いほど慎重に |
| sensitiveData | 含まない | 高度に機微 | 高いほど慎重に |
| verifiability | 検証困難 | 検証しやすい | 高いほど委任しやすい |
| domainExpertise | 不要 | 資格・高度専門性 | 高いほど人間主導 |
| permissionRisk | 変更なし | 重大な権限変更 | 高いほど慎重に |
| approvalNeed | 不要 | 必須の人間承認 | 高いほど人間主導 |
| rollbackEase | 困難 | 容易 | 高いほど委任しやすい |
重大フラグ（major flags）
いずれか1つでも含む仕事は、自動実行せず人間の確認・承認を置きます（単純平均で相殺しません）。
irreversible— 戻せない操作（削除・公開・支払い等）external-publication— 第三者へ公開・発信financial-transaction— 金銭の授受・契約permission-change— 権限・設定の変更personal-data— 個人情報の取扱security-control— セキュリティ設定・制御high-impact-decision— 高影響な判断（法律・医療・金融等）emergency-response— 緊急時の対応
推奨モードの決定順
重大フラグあり → HUMAN_REVIEW_REQUIRED 以上（HUMAN_LED / DO_NOT_AUTOMATE）。重大フラグなし → 尺度の「慎重さ」と「委任のしやすさ」のバランスで AI_ASSIST / SHARED を選びます。平均点で重大フラグを薄めないことが最大の原則です。
- AI_ASSIST: AIが下書き・候補を出し、人間が方針と確定を担う（支援）
- SHARED: AIと人間が工程を分担し、確認地点を設ける（共有）
- HUMAN_REVIEW_REQUIRED: AIの出力後に必ず人間の確認・承認を置く
- HUMAN_LED: 人間が主導し、AIは記録・下書き補助にとどめる
- DO_NOT_AUTOMATE: 自動実行せず、責任者・専門家の判断を優先
ゲート（requiredGates）
各仕事に「どの確認を置くか」をゲートとして付与しています。主要カテゴリ（source-check / fact-check / privacy-review / security-review / legal-review / financial-approval / release-approval / rollback-plan）に加え、実務に即した具体的なゲート（human-approve / test-run / publish-approve 等）を用います。
根拠（evidence）
データセットの各項目は、该当する場合に一次資料・査読論文・公的文書を evidenceIds で参照します（マトリクスページの「根拠」列、および リサーチハブのソース一覧を参照）。あくまで「検討の方向性」の補強であり、個別の事例では必ず一次情報を確認してください。
72件の選定方法
「AIツールでよく現れる仕事」を12のカテゴリ（調査・要約・文章作成・データ整理・ソフトウェア開発・Web運用・顧客対応・公開・管理・クリエイティブ・セキュリティ等）に分け、各カテゴリから代表的なものを選びました。網羅性を狙うものではなく、判断のパターンをつかむための標本です。
人間レビュー
全72件は編集チームが各項目の尺度・フラグ・ゲート・ rationale を手動で記述・相互チェックしました。reviewedAt に最終確認日を記録しています。
バージョニングと再現性
データセットと方法論は schemaVersion / METHODOLOGY_VERSION で管理し、変更は change notes に残します。JSON と CSV はビルド時に同一内容から生成され、いつでも再現できます。
限界（limitations）
- 尺度は主観的評価（1-5）に基づくヒューリスティックであり、統計的証明ではない。
- 個別の文脈（組織・法令・契約・業界）によって適切な判断は変わる。
- AIの性能・安全性は前提としておらず、ツールの代行を推奨するものではない。
- 最終決定は必ず人間の責任で行う。本データは検討材料である。
- 値は時間経過とともに見直す（reviewedAt を参照）。
反例
「AIに任せられる仕事リスト」のようなタイトルは意図的に使いません。例えば data-deletion（削除）は戻せないため DO_NOT_AUTOMATE、legal-review（法務検討）は最終判断を専門家に置く HUMAN_LED としています。「任せてよい」と機械的に並べると誤用の元になるためです。
更新方法
新しい仕事の類型が増えたり、法規・実務が変わったりした場合、data/ai-delegation-matrix.json を編集し、scripts/generate-matrix-output.mjs で配布ファイルを再生成、check:matrix / check:matrix-output で検証します。変更は 更新履歴に記録します。
引用
本データセット・方法論を参照する場合は、公開日とバージョンを明記してください。ライセンスはサイトの 編集方針 を参照（架空のライセンス表記は行いません）。
参照資料（source-list）
- NIST — AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0), 2023
- NIST — Secure Software Development Framework (SSDF), 2022
- OWASP — Top 10 for Large Language Model Applications, 2025
- OWASP — Top 10 Web Application Security Risks, 2021
- OECD — AI Principles, 2019
- W3C — WCAG 2.1, 2018
- CISA — AI safety resources
- GitHub — Copilot official docs
- EU — Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act), 2024
- Santoni de Sio & van den Hoven (2018) — Meaningful human control, Ethics and Information Technology
FAQ
- このデータで「AIに任せてよい」と自動決定できますか？
- できません。最終判断は人間が行います。本データはその判断を支える材料です。
- 点数が高いほどAIに任せてよいですか？
- 単純な点数ではなく、重大フラグの有無が優先されます。フラグがあれば自動実行しません。
- 自社の業務にそのまま使えますか？
- 雛形として使い、自社の法令・契約・リスク許容度に合わせて見直してください。