権限マトリクスとガードレール設計：AIチームの最終責任を明確にする

TL;DR

• 権限不明瞭は承認遅延と責任回避を招く。
• 役割ごとに「できること/できないこと」を定義する。
• 例外運用は期限付きで記録する。

はじめに

親記事で全体像を把握したうえで、本記事で権限設計を実装します。 👉 AIエージェント開発のデリバリー統治

1. 権限マトリクスの基本

縦軸に変更種別、横軸に役割を置き、承認可否を定義します。

2. 最低限のガードレール

• 本番影響変更は人間承認必須
• データ破壊リスクは二重承認
• 監査ログを自動保存

3. 例外の扱い

緊急対応は許可しつつ、事後レビューを必須にして再発防止へ接続します。

リリース基準の詳細は兄弟記事を参照してください。 👉 リスクベースリリース運用

まとめ

権限設計は、AI活用の速度と安全性を同時に守る土台です。 全体像に戻る: 親記事はこちら