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メールの宛先と添付を送信前に点検して、誤送信を止める

実装ステータス:構成例 技術的に実現可能な構成として設計したもの。自社未検証

送信しようとしているメールの宛先・添付・本文を入力に、社外への送信で危ない組み合わせを見つけて、送信の直前に知らせます。送信者の作業は、毎回自分で見直すことから、指摘が出たときだけ確かめることに変わります。

サマリー
利用ツール
Azure OpenAI Service/ChatGPT/Claude/Gemini/Python
対象業界
IT・SaaS/保険/士業/金融
対象部門
情報システム
対象業務
内容確認・チェック
主な課題
人手が足りない/属人化している/確認ミスが多い
AIで行う処理
判定
主な効果
品質標準化/工数削減/機会損失防止
導入難易度
★★☆☆☆
実装レベル
半自動化
費用感
個別開発(大)
人間の確認
条件付き
現在工数
75h/月
AI導入後
22.5h/月
想定削減
70%
年間削減
630h
モデル条件による試算値です。実在企業の実績ではありません。

01導入前 / 導入後の業務フロー

導入前(Before)
  1. 担当者がメールを作成する(顧客企業の担当者宛て、書類を添付)
  2. 宛先を確認する(アドレス帳の予測入力で似た名前が並ぶ)
  3. 添付ファイルを確認する(ファイル名と中身が合っているか)
  4. 本文を読み直す(他の顧客の社名が残っていないか)
  5. 送信する
  6. 誤送信に気づいたら、情報システムに連絡する
  7. 受信者に削除を依頼し、顧客に報告する
導入後(After)
  1. 担当者がメールを作成する
  2. 自動宛先が変わったとき、宛先の組み合わせを下ごしらえする
  3. 自動添付が追加されたとき、添付の分類と中身の要点を下ごしらえする
  4. 自動本文が確定した時点で、本文と添付・宛先の整合を判定する
  5. 担当者が送信ボタンを押す
  6. 自動下ごしらえの結果を照合し、危ない組み合わせがあれば画面に出す(1秒以内)
  7. 担当者が指摘を読み、修正するか、そのまま送るかを決める
  8. 自動指摘の内容と、担当者の選択を記録する
  9. 自動月次で、指摘の傾向と「そのまま送信」の割合を集計する
各工程の詳しい説明を読む
  1. 担当者がメールを作成する(顧客企業の担当者宛て、書類を添付)
  2. 宛先を確認する(アドレス帳の予測入力で似た名前が並ぶ)
  3. 添付ファイルを確認する(ファイル名と中身が合っているか)
  4. 本文を読み直す(他の顧客の社名が残っていないか)
  5. 送信する
  6. 誤送信に気づいたら、情報システムに連絡する
  7. 受信者に削除を依頼し、顧客に報告する

問題は5つあります。

(a)確認が自己申告に頼っている。 全員が毎回確認する前提ですが、確認したかどうかは記録に残りません。 忙しいときほど飛ばされます。

(b)アドレス帳の予測入力が危ない。 「tanaka@」と打つと、複数の顧客企業の田中さんが並びます。社名を見ずに選ぶと、別の会社に送ります。

(c)添付の取り違えが見つけにくい。 ファイル名が「賃金台帳_202609.xlsx」のような共通の形式だと、どの顧客のものかがファイル名から分かりません。

(d)本文の使い回しで社名が残る。 前の顧客宛てのメールを引用して作ると、本文に別の社名が残ることがあります。

(e)気づかれていない誤送信がある。 年3〜5件は「気づいた分」です。受信者が黙っていれば、記録にも残りません。

  1. 担当者がメールを作成する
  2. 【自動】 宛先が変わったとき、宛先の組み合わせを下ごしらえする
  3. 【自動】 添付が追加されたとき、添付の分類と中身の要点を下ごしらえする
  4. 【自動】 本文が確定した時点で、本文と添付・宛先の整合を判定する
  5. 担当者が送信ボタンを押す
  6. 【自動】 下ごしらえの結果を照合し、危ない組み合わせがあれば画面に出す(1秒以内
  7. 【人】 担当者が指摘を読み、修正するか、そのまま送るかを決める
  8. 【自動】 指摘の内容と、担当者の選択を記録する
  9. 【自動】 月次で、指摘の傾向と「そのまま送信」の割合を集計する

自動化されるのは「下ごしらえする」「照合する」「知らせる」の3つです。残るのは「修正するかどうかを決めること」で、これは送信者の判断です。

02今回想定するシステム構成

構成図
Outlook(メール作成中)
   │
   ├──【宛先が変わったとき】──▶ 判定サービス(下ごしらえ)
   │                              └─ 宛先ドメインの分類 / 顧客の照合
   │
   ├──【添付が追加されたとき】──▶ 判定サービス(下ごしらえ)
   │                              ├─ 分類ラベルの確認
   │                              └─ LLM API ── 添付の要点の抽出
   │
   ▼【送信ボタンを押したとき(OnMessageSend)】
Outlook アドイン(Smart Alerts)
   │
   ▼ 下ごしらえの結果を照合(1秒以内)
   │
   ├─ 問題なし ──▶ そのまま送信
   └─ 指摘あり ──▶ ダイアログを表示
   │
   ▼
【人が判断】修正する/そのまま送る
   │
   ▼
記録(指摘の内容と、選択の結果)
役割想定する製品代替候補
実行環境Python(判定サービス。Azure Functions などで稼働)個別開発
生成AIClaude APIOpenAI API、Gemini API、Azure OpenAI Service
連携Outlook アドイン(Office.js)メールゲートウェイでの処理
メール基盤Exchange Onlineオンプレミスの Exchange
顧客情報顧客管理システムSharePoint リスト

メールの誤送信防止に特化した製品が多数あります。 送信の一時保留、上長承認、添付の自動暗号化といった機能を持つものです。まずそれを検討してください。

自前で組む価値があるのは、「本文と添付と宛先の意味の整合」を見たい場合です。 既存の製品の多くは、宛先ドメインと分類ラベルのルールで判定します。「この本文で、この添付を、この宛先に送るのは不自然」という判断は、ルールでは書けません。

Smart Alerts の仕組みについて。 Outlook のアドインは、OnMessageSend イベントで送信時に処理を挟めます(requirement set 1.12 で導入)。この機能を使うアドインは、組織の管理者が集中展開する必要があります。 利用者が個別に入れるものではありません。

03どうやって実装するのか

Step1

処理の起点を決める

トリガーを3つに分けることが、この構成の設計の核です。

イベント処理時間の制約
OnMessageRecipientsChanged(宛先が変わったとき)宛先ドメインの分類、顧客の照合ゆるい
OnMessageAttachmentsChanged(添付が変わったとき)分類ラベルの確認、添付の要点の抽出(LLMを呼ぶのはここゆるい
OnMessageSend(送信ボタンを押したとき)下ごしらえの結果を照合するだけ1秒以内

送信時にLLMを呼ばないでください。

Smart Alerts のアドインは、短時間・軽量であるべきとされています。処理が5秒を超えると「時間がかかっている」という画面が出て、送信モードの設定によっては利用者が「そのまま送信」を選べてしまいます。 5分を超えるとタイムアウトします。

Microsoft のドキュメントでも、送信イベントのハンドラに重い検証を詰め込まず、他のイベントで事前に処理することが推奨されています。

送信モードの選び方。

Smart Alerts には、条件を満たさなかったときの挙動を決める「送信モード」が3つあります。

モード挙動この構成での使い分け
prompt user「そのまま送信」を選べる。アドインが使えないときはそのまま送信される注意喚起にとどめる指摘
soft block修正しないと送れない。ただしアドインが使えないときは送信される標準(既定値)
block修正しないと送れない。アドインが使えないときも送信できない分類ラベルが「社外禁止」の添付があるとき

block を選ぶと、Microsoft Marketplace には公開できず、組織の管理者が展開する必要があります。 社内利用であれば問題ありません。

既定は soft block にし、条件を絞ってください。 すべての社外メールを止める設定にすると、利用者が「そのまま送信」を押すのが習慣になります。

なお、送信モードは実行時に上書きできます(Mailbox requirement set 1.14 以降)。危険度に応じて、注意喚起と強制を切り替える設計が取れます。

Step2

入力データを集める

データ中身取得元
宛先TO・CC・BCC のメールアドレスOutlook(Office.js)
件名・本文作成中のメールの内容Outlook(Office.js)
添付ファイルファイル名、サイズ、種類、分類ラベルOutlook(Office.js)
送信者送信者のメールアドレス、所属Outlook
顧客ドメイン台帳顧客企業名、ドメイン、担当部署、契約状況顧客管理システム
社内ドメイン自社および関連会社のドメイン情報システム
送信履歴送信者ごとの過去の送信先(直近12か月)Exchange
分類ラベルの定義ラベルと、社外送信の可否情報システム
過去の指摘と選択の記録指摘の内容と、送信者が「そのまま送信」を選んだ履歴運用で蓄積

「顧客ドメイン台帳」が、この構成の前提です。 どのドメインがどの顧客企業かが分からないと、「複数の顧客が宛先に混在している」ことを検出できません。1,200社分のドメインを整備する作業が、最初の関門です。

「送信履歴」も重要です。 その送信者が過去に一度も送ったことのないドメインへの送信は、注意すべき合図です。類似ドメインへの誤送信(1文字違い)を拾えます。

Step3

データの取得方法を決める

メールの内容: Outlook アドインから Office.js のAPIで取得します。本文全体を取得できますが、判定に必要な範囲に絞ってください。

添付ファイル: ファイル名・サイズ・種類は取得できます。中身の取得は、サイズと処理時間の制約があります。 添付が変わったタイミングで、必要なものだけ中身を読みます。

分類ラベル: Microsoft Purview の秘密度ラベルが設定されていれば、それを使います。ラベルの運用がない場合は、この構成の効果が大きく下がります。 ラベルの整備を先に行うことを推奨します。

顧客ドメイン台帳: 顧客管理システムからエクスポートし、判定サービス側に持ちます。日次の更新で足ります。

Step4

AIへ渡す前に整形する

ここでいう前処理は、送信の瞬間より前に行う下ごしらえです。

宛先が変わったとき:

  1. 各宛先を「社内」「顧客A」「顧客B」「未知のドメイン」に分類する
  2. TO・CC に複数の顧客企業が含まれていないかを確認する
  3. その送信者が過去に送ったことのないドメインを特定する
  4. 似たドメイン(1〜2文字違い)が顧客台帳にないかを確認する

添付が変わったとき:

  1. 添付の分類ラベルを確認する
  2. ファイル名から、対象の顧客を推定する
  3. 添付の中身の要点を抽出する(LLMを呼ぶのはここ)
  4. 個人情報が含まれそうかを判定する

送信の瞬間は、これらの結果を照合するだけにします。

Step5

AIに処理させる

ルールで書けることは、プログラムで判定します。

判定方法
宛先に複数の顧客企業が混在しているドメイン台帳との照合
分類ラベルが社外送信禁止の添付があるラベルの確認
過去に送ったことのないドメイン送信履歴との照合
顧客台帳のドメインと1〜2文字違い文字列の比較
BCCにすべきものがTOに入っている宛先の件数と分類
添付が暗号化されていないファイルの属性

これらにLLMを使う理由はありません。 速く、確実で、根拠が明確です。

LLMにさせること(添付が変わったタイミングで実行):

処理内容
添付の要点の抽出添付がどの顧客の、どんな種類の書類かを要約する
本文と添付の整合本文で言及している書類と、実際の添付が一致しているかを見る
本文と宛先の整合本文に出てくる社名と、宛先の顧客が一致しているかを見る
言及された添付の不足本文に「添付します」とあるのに添付がない場合を指摘する

「本文に出てくる社名と、宛先の顧客が違う」は、ルールでは書きにくく、LLMが効く典型です。 「株式会社◯◯様の賃金台帳をお送りします」と書いて、宛先が別の会社、というケースを拾えます。

LLMに「送ってよいか」を判断させないでください。 出すのは「本文には◯◯社とありますが、宛先は△△社です」という事実です。送るかどうかは送信者が決めます。

Step6

指示内容を固定する

あなたは、メールの送信前の点検を支援する担当者です。
本文と添付と宛先の整合を確認してください。

【厳守事項】
- 送ってよいかどうかを判断しないでください。
  「送信を中止してください」「問題ありません」と書かないでください。
  食い違っている事実だけを示してください。
- 本文と添付と宛先のうち、どれが正しいかを決めないでください。
  「本文の社名が誤りです」と書かないでください。
- 添付の中身について、要約以上のことを書かないでください。
  個人の氏名、金額、健康に関する記載を、指摘文に転記しないでください。
  「個人情報を含む書類です」とだけ書いてください。
- 本文に社名が出てこない場合は、宛先との照合を行わず、
  company_in_body を null にしてください。
  「おそらく〇〇社宛てと思われます」と推測しないでください。
- 指摘文は、下記の制約に従ってください。
  ・1つの指摘は60文字以内
  ・何が、何と食い違っているかを具体的に書く
  ・「確認してください」だけの指摘を作らない
- 添付が複数ある場合は、それぞれについて別の指摘にしてください。
- 送信者の注意力や過去の誤りについて言及しないでください。

【宛先(分類済み)】
{recipients_classified}

【件名】
{subject}

【本文】
{body}

【添付ファイルの情報(要点のみ)】
{attachments_summary}

【顧客ドメイン台帳の該当行】
{customer_domains}

「送ってよいかどうかを判断しない」の1行が重要です。 これを書かないと「このまま送信して問題ありません」という出力が出ます。それを見た送信者が確認を省きます。

「個人の氏名、金額、健康に関する記載を指摘文に転記しない」も必ず入れてください。 指摘のダイアログは画面に表示され、記録にも残ります。そこに個人情報を書くと、防ごうとしている漏えいを自分で起こすことになります。

「1つの指摘は60文字以内」の制約は、表示の都合です。 Smart Alerts のダイアログに表示できるメッセージは500文字以内とされています。複数の指摘を並べるため、1件を短くします。

Step7

出力形式を固定する

下ごしらえ(プログラム+LLM)の出力:

{
  "draft_id": "",
  "prepared_at": "",
  "recipients": [
    {
      "address_hash": "",
      "domain": "",
      "classification": "internal | customer | unknown | similar_to_customer",
      "customer_name": "",
      "sent_before": true
    }
  ],
  "rule_findings": [
    {
      "type": "multiple_customers | label_blocked | unknown_domain | similar_domain | to_should_be_bcc | unencrypted",
      "severity": "block | soft_block | prompt",
      "detail": ""
    }
  ],
  "llm_findings": [
    {
      "type": "body_vs_recipient | body_vs_attachment | attachment_missing | attachment_customer_mismatch",
      "message": "",
      "company_in_body": "",
      "company_in_recipient": "",
      "attachment_name": ""
    }
  ],
  "contains_personal_data": false,
  "prepared_complete": true
}

送信時(アドイン)の判定:

{
  "send_mode": "block | soft_block | prompt",
  "dialog_message": "",
  "findings_shown": [],
  "prepared_complete": true
}

prepared_complete を持つのは、下ごしらえが終わっていない状態を区別するためです。宛先や添付を変えた直後に送信ボタンを押すと、下ごしらえが間に合わないことがあります。その場合は「確認できていません」と伝え、送信モードは prompt にします。 止めてはいけません。

address_hash(メールアドレスのハッシュ)を持ち、アドレスそのものを記録に残さない設計にできます。 ドメインは残し、ローカル部は残さない、という選択もあります。

なお、Claude API には出力をJSONスキーマに沿わせる構造化出力の機能があります(2026-09-16時点ではベータ機能として提供)。件数が多く機械処理なので、利用できると安全です。

Step8

システムへ連携する

つなぐ先内容
Outlook アドイン(Office.js)メールの内容の取得、ダイアログの表示、送信の制御
判定サービス(Python)下ごしらえと照合
顧客管理システム(読み取り)顧客ドメイン台帳を取得する
Exchange(読み取り)送信履歴を取得する
ログ基盤指摘と選択の記録

送信を自動でキャンセルしないでください。 送信モードで制御し、利用者が明示的に「送らない」を選ぶ形にします。 黙って送信が消えると、利用者は何が起きたか分かりません。

対応クライアントに注意してください。 Smart Alerts は、Outlook on the web(モダンUI)、新しい Outlook on Windows、クラシック Outlook on Windows(Version 2206 以降)、Outlook on Mac(Version 16.65 以降)で動作します。Android と iOS では動作しません。 モバイルからの送信は、この構成の対象外になります。

Step9

人が確認する

判定は自動ですが、修正するかどうかは必ず送信者が決めます。

送信モードの使い分けは次のとおりです。

状況送信モード理由
分類ラベルが社外送信禁止の添付block規程で禁止されている。アドインが動かないときも止める
複数の顧客企業がTO・CCに混在soft_blockほぼ確実に誤り
本文の社名と宛先の顧客が違うsoft_block誤りの可能性が高い
過去に送ったことのないドメインprompt正当な新規取引先の可能性がある
顧客ドメインと1〜2文字違いsoft_block誤送信の典型
本文で言及した添付がないprompt意図的な場合がある
下ごしらえが未完了prompt止めてはいけない

「そのまま送信」を選んだ記録を必ず残し、月次で集計してください。

同じ指摘に対して「そのまま送信」が続いているなら、その判定は誤検知です。 条件を見直します。この集計をしないと、警告が形骸化していることに気づけません。

Step10

例外に対処する

起きること対応
下ごしらえが間に合わないprompt で「確認できていません」と伝える。止めない
判定サービスに接続できない送信モードは prompt または soft_blockblock を既定にすると業務が止まる
添付が大きくて中身を読めない中身の判定を行わず、ファイル名と分類ラベルだけで判定する
添付が暗号化されていて読めない中身を判定しない。暗号化されていること自体は安全側
分類ラベルが設定されていないラベルによる判定を行わない。「ラベルなし」を検出して注意喚起する
顧客ドメイン台帳にないドメインunknown として prompt にする。新規取引先の可能性がある
メーリングリスト宛て展開後のメンバーが分からない。注意喚起にとどめる
社内転送で顧客情報を含む社内宛ては対象外にするか、別の基準にする
モバイル(Android/iOS)からの送信Smart Alerts が動作しない。 別の対策(モバイルからの添付送信を制限するなど)が必要
処理が5秒を超えた「時間がかかっている」画面が出る。下ごしらえの設計を見直す
同じ指摘に「そのまま送信」が続く誤検知として条件を見直す
利用者が指摘を読まずに送信する指摘の件数を絞る。出しすぎが原因
Step11

記録を残す

  • 指摘の内容と、そのときの送信モード
  • 送信者の選択(修正した/そのまま送った/送らなかった)
  • 判定に使ったルールと、その根拠
  • 下ごしらえが未完了だった件数
  • 処理時間(5秒を超えた件数)
  • 月次の集計(指摘の種類別の件数、「そのまま送信」の割合)

メールの本文と添付の中身を記録に残さないでください。 判定のために一時的に読むことと、記録として保管することは別です。保管すれば、そのログ自体が新しい漏えいの対象になります。

「そのまま送信」の割合が、この構成の健全性の指標です。 種類別に見て、8割を超える指摘は誤検知として扱ってください。

04実装レベルの3段階

最小構成:(なし。送信履歴の分析で誤送信のパターンを把握する) / 分析のみ
半自動化:ルールによる判定(ドメイン混在、分類ラベル、類似ドメイン)だけをアドインで実装する / ルール判定
本格構成:上記+事前イベントでの下ごしらえ+本文と添付・宛先の整合の判定+月次の集計 / 判定と通知

半自動化の段階に価値があります。 ルールによる判定だけでも、複数顧客の混在と類似ドメインへの送信は止められます。これが誤送信の多くを占めます。 本文と添付の整合まで作り込むのは、その後で構いません。

05工数削減シミュレーション

前提値(モデル条件)
対象人数
450 名
月間件数
9,000 件
1件あたり現在時間
0.5 分
1件あたり導入後時間
0.2 分
現在  9,000件 × 0.5分 ÷ 60 = 75 時間/月
導入後 9,000件 × 0.2分 ÷ 60 = 22.5 時間/月
月間削減時間
52.5h
削減率
70%
年間削減時間
630h
年間金額換算(時間単価3,500円)
221万円
モデル条件による試算であり、実際の効果は業務内容・運用方法によって異なります。

自社条件で導入効果を整理したい方へ

このユースケースを自社に当てはめた場合の前提値と削減見込みを、業務ヒアリングをもとに整理します。

AI活用について相談する

06向いている企業・向いていない企業

向いている
  1. 顧客ごとに機密性の高い情報を扱い、社外メールの送信が月3,000通以上ある企業。Microsoft 365 を利用していて、アドインを組織全体に展開できること。顧客企業のドメインが管理されていること。
向いていない
  1. 社外メールが月500通未満の場合。すでにメールの誤送信防止製品を導入していて、要件を満たしている場合。Microsoft 365 以外のメール基盤を使っていて、送信前に処理を挟む仕組みがない場合。

07最小構成で試す方法

この構成には「最小構成」がありません。 送信前に処理を挟む仕組みが必要なためです。

ただし、導入の可否を判断するための準備は、アドインなしでできます。

  1. 顧客ドメイン台帳を作る(1,200社分。顧客管理システムから作れます
  2. 過去3か月の送信履歴から、社外メールを抽出する
  3. TO・CCに複数の顧客企業のドメインが含まれていた件数を数える
  4. 顧客ドメインと1〜2文字違いのドメインへの送信があったかを調べる

この2つの数字で、ルールによる判定だけでどれだけ拾えるかが分かります。

次に、AIの部分を試します。

  1. 添付ありの社外メールを50通選ぶ
  2. 本文と添付のファイル名、宛先ドメインを生成AIに渡し、整合を判定させる
  3. 誤検知が何件出るかを数える

6の検証では、誤検知の件数が重要です。 50通中10件も指摘が出るようなら、実運用では警告が形骸化します。50通中1〜2件に収まる条件を探してください。

あわせて、分類ラベルの運用状況を確認してください。 秘密度ラベルが設定されていないなら、この構成の前にラベルの整備が必要です。 ラベルによる判定が、もっとも確実で速い判定だからです。

08実装時につまずきやすいポイント

問題対策
送信時にLLMを呼んで遅くなる事前イベントで下ごしらえする。送信時は照合のみ。5秒を超えると警告画面が出る
警告が多すぎて読まれない指摘の件数を絞る。「そのまま送信」の割合を月次で見て条件を見直す
すべてを block にして業務が止まるblock は分類ラベル違反のみ。既定は soft_block、判定できないときは prompt
判定サービスが落ちたときに送信できないblock を既定にしない。接続できないときは prompt にする
指摘文に個人情報を書いてしまう氏名・金額・健康に関する記載を転記させない。画面と記録の両方に残る
メール本文をログに保存する保存しない。ログ自体が漏えいの対象になる
顧客ドメイン台帳がない先に整備する。これがないと混在の検出ができない
分類ラベルの運用がないラベルの整備を先に行う。もっとも確実な判定手段
モバイルからの送信を対象にできると思うSmart Alerts は Android / iOS では動作しない。 別の対策が要る
下ごしらえ未完了で送信されたときに止める止めない。prompt にする
AIが「送信して問題ありません」と書くプロンプトで禁止する。確認を省かせる原因になる

09セキュリティ・AIガバナンス上の注意点

この構成で扱うデータ: メールの宛先、件名、本文、添付ファイルの内容。顧客企業の従業員の個人情報(氏名、マイナンバー、給与、健康に関わる手続き情報)が含まれます。

  1. 誤送信を防ぐ仕組みが漏えいの経路にならないようにする … 本文と添付を判定のために外部のAIサービスに送ることは、それ自体が新しい送信経路を作ることです。 自社の情報管理規程と、顧客との契約を必ず確認してください。テナント内で処理が完結する構成を選ぶ判断は、この用途では特に合理的です
  2. 特定個人情報(マイナンバー)の扱い … マイナンバーを含む書類は、番号法により取扱いが厳しく制限されています。マイナンバーを含む添付の中身をLLMに送ることは、避けてください。 分類ラベルとファイル名だけで判定する設計にします
  3. 要配慮個人情報 … 健康診断結果、傷病手当金の申請書など、要配慮個人情報を含む書類があります。同様に、中身をLLMに送らない設計を検討してください
  4. ログに本文・添付を残さない … 判定のために一時的に読むことと、記録に残すことは別です。指摘の種類と選択の結果だけを残してください
  5. 送信者の監視にしない … 「誰が何回そのまま送信したか」を個人の評価に使わないでください。そのように使われると、利用者は指摘を回避する行動を取ります(添付を分けて送る、社内経由で送るなど)。全体の傾向として見てください
  6. 学習利用 … 入力を学習に使わないことが契約で保証されるサービスを選びます。この用途では絶対条件です
  7. アクセス権限 … 指摘のログの閲覧を、情報システム部門に限定します
  8. 自動実行してよい範囲 … 判定と指摘の表示までです。送信の可否は、必ず送信者が決めます。 自動で送信を取り消す構成にしないでください

誤りが起きた場合のリスクは、誤送信の見逃しと、この構成自体が情報を外部に送ることによる漏えいです。後者を防ぐため、「何をAIに送るか」を最小限にする設計を、最初に固めてください。

10まず何から始めるか

1週目:誤送信のパターンを数える

過去3か月の送信履歴から、次を数えます。

  • TO・CCに複数の顧客企業のドメインが含まれていた件数
  • 顧客ドメインと1〜2文字違いのドメインへの送信
  • その送信者が初めて送ったドメインへの送信

この3つで、ルールだけで拾える範囲が分かります。

2週目:顧客ドメイン台帳を作る

顧客管理システムから、顧客企業名とドメインの対応表を作ります。1,200社分です。 複数ドメインを持つ顧客、グループ会社の扱いを決めます。

3週目:分類ラベルの運用を確認する

秘密度ラベルが設定されている書類の割合を測ります。低いなら、ラベルの整備が先です。 マイナンバーを含む書類には、必ずラベルが付く運用を作ってください。

4週目:AIに送る範囲を決める

法務・情報システムで、次を決めます。

  • 本文をAIに送ってよいか
  • 添付の中身を送ってよいか
  • マイナンバー・要配慮個人情報を含む添付の扱い

技術より先にここを決めてください。 結論によっては、ルールによる判定だけの構成になります。

2か月目:ルール判定だけのアドインを作る

ドメイン混在、分類ラベル、類似ドメインの3つだけを判定するアドインを作り、情報システム部門の10名で1か月試します。指摘の件数と、「そのまま送信」の割合を測ります。

3か月目以降: 全社展開し、事前イベントでの下ごしらえと、本文・添付の整合の判定を追加します。月次で「そのまま送信」の割合を見て、条件を絞り続けてください。 そこを止めると、警告は形骸化します。


11関連ユースケース

12この仕組みを理解するための記事

13技術仕様の確認日・参考情報

技術仕様確認日:2026-09-16/最終更新:2026-09-16
確認した内容情報源確認日
OnMessageSend / OnAppointmentSend イベントで送信時に処理を挟めること(requirement set 1.12 で導入)。送信モードに prompt user / soft block / block の3つがあり、既定は soft block であること。処理が5秒を超えると「時間がかかっている」旨の画面が出て、5分でタイムアウトすること。ダイアログのメッセージは500文字以内であること。block を設定したアドインは Microsoft Marketplace に公開できず、組織の管理者が展開する必要があること。対応クライアントが Outlook on the web(モダンUI)・新しい Outlook on Windows・クラシック Outlook on Windows(Version 2206 以降)・Mac(Version 16.65 以降)であり、Android・iOS は対応外であること。送信イベントのハンドラに重い検証を詰め込まず、OnMessageRecipientsChangedOnMessageAttachmentsChanged など他のイベントで事前に処理することが推奨されていること。Mailbox requirement set 1.14 以降は送信モードを実行時に上書きできることMicrosoft Learn: Handle OnMessageSend and OnAppointmentSend events with Smart Alerts2026-09-16
イベントベースのアクティブ化が、組織の管理者による集中展開を前提とすることMicrosoft Learn: Activate add-ins with events2026-09-16
Claude API に、出力をJSONスキーマに沿わせる構造化出力の機能があること(2026-09-16時点ではベータ機能)Claude Platform Docs: Structured outputs2026-09-16

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実装ステータス:構成例。 公開仕様に基づいて設計した構成であり、当社で実際に構築・検証したものではありません。工数の数値はモデル条件による試算です。誤送信の削減効果は、根拠がないため数値化していません。

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