社内にAIツールが乱立したら｜Copilot・ChatGPT・業務ソフトのAI機能を整理する使い分け表

株式会社AIworker

2026年10月23日 09:13

「CopilotとChatGPTは、何をどう使い分ければいいのか」「業務ソフトに追加されたAI機能は、誰が許可するのか」「禁止しているのに、個人契約のAIを使う社員がいる」

社内のAIが増えたとき、すべてを1本に統一しようとすると無理が出ます。先に決めるべきなのは製品名ではなく、扱う情報の重さと用途ごとの利用先です。その対応を1枚の使い分け表にし、新機能は5項目の軽い届け出で確認します。

この記事では、既存のAIを棚卸しする方法、新しいAI機能を有効にする前の確認、グループ会社との役割分担まで、明日から使える形に落とします。

この記事の要点

✅ AIを1本に統一せず、「情報の重さ×用途」で利用先を決めます
✅ 新しいAI機能は、5項目だけ確認する軽い届け出で扱います
✅ 利用人数と業務成果を分けて測り、残すAIと見直すAIを判断します

AIの乱立で起きているのは、製品数の問題ではない

ある大手製造業グループでは、自社で作った社内AI、Copilot、顧客管理ソフトに追加されたAI機能が同時に使われていました。選択肢は増えたものの、社員はどれを何に使えばよいのか分かりません。

その結果、社内AIで資料検索がうまくいかなかっただけで、「AIは使えない」という評価まで出ました。しかし、文章作成、公開情報の調査、社内資料の検索、定型処理では、必要な仕組みが違います。一つの失敗を、AI全体の評価に広げてしまったのです。

一方、上層部からは「AIなら簡単にできるでしょう」と言われます。子会社や部門は待ちきれず、それぞれ別のAIを導入する。情シスやDX推進部門が気づいたときには、契約も入力データも管理方法もばらばらです。

問題はAIの数ではなく、選ぶ基準と追加時の確認ルートがないことです。

AIworkerが1,000件を超える商談で聞いてきた悩みも、製品選定だけでは終わりません。「見せてはいけない資料が見えないか」「有料のAIが議事録にしか使われない」「研修後に何を目標にすればよいか」といった、運用上の判断が残ります。

最初に作るのは「AI一覧」ではなく、使い分け表

AI製品の一覧を作るだけでは、社員の迷いは減りません。製品名、契約部門、利用者数を並べても、「この資料を入れてよいか」「この作業にはどれを使うか」には答えられないからです。

使い分け表は、次の二つの軸で作ります。

情報の重さ：公開情報、社内情報、社外秘・個人情報
用途：文章作成、検索、社内データ参照、定型処理

この二軸なら、社員は製品の細かな機能を覚えなくても、自分の仕事から利用先をたどれます。「何ができるか」より先に、「何を入れ、何に使うか」を示すのがポイントです。

使い分け表の例

以下は、そのまま配る完成表ではありません。CopilotやChatGPTを含め、利用できる機能、データの扱い、管理者設定は契約内容や設定によって異なります。必ず自社の契約・規程・管理画面で確認し、実際の製品名に置き換えてください。

表を作るときは、「社外秘なら全部禁止」の一言で終わらせません。少なくとも、利用目的の範囲内か、入力内容が学習に使われるかを確認します。個人情報や機密情報については、社内規程、契約条件、法務・セキュリティ部門の判断も必要です。

「学習に使われない」という説明だけで安全性を決めない理由は、「学習させない設定」なら生成AIは安全かで詳しく整理しています。

製品名より先に、禁止ではなく代替先を書く

使い分け表の各欄には、「使ってはいけない」だけでなく「代わりに何を使うか」まで書きます。

たとえば、個人契約のAIへ顧客情報を入力しないよう求めるなら、会社が用意した環境で顧客対応文の下書きを作る方法も同時に示します。禁止だけでは、締切に追われた社員が別の手段を探しかねません。代替先が明確なら、会社が管理できる環境へ移ってもらえます。

統制は、社員の仕事を止めずに安全な道へ移す設計です。

AIを1本に統一しない理由と、統一したほうがよい場面

契約や問い合わせ窓口を減らすため、AIを一つに統一したくなるのは自然です。ただし、文章作成に向く環境と、社内文書を権限どおりに探す環境と、業務ソフトの中で処理する機能は、同じ役割ではありません。

一つに寄せすぎると、不得意な用途まで同じAIに担わせることになります。検索の精度が悪ければ全社で不満が出て、処理が重ければ使われません。従量で利用量が見える仕組みでは、「AIを使うたびに費用が増える」という印象だけが先に立ち、人が作業したほうがよいという議論にもなります。

では、何も統一しなくてよいのでしょうか。そうではありません。統一するのは製品ではなく、入口と判断基準です。

統一したほうがよいのは、次のような領域です。

利用申請と問い合わせの窓口
情報区分と入力可否の考え方
新しいAI機能を確認する項目
利用状況と効果を測る方法
事故や誤出力が起きたときの連絡先

反対に、用途が異なるAIまで無理に一本化する必要はありません。共通の入口から、承認済みの複数の利用先へ案内する形が現実的です。

業務ソフトの新しいAI機能は、5項目で確認する

顧客管理、会計、グループウェアなど、すでに使っている業務ソフトへAI機能が追加される場面が増えています。新しい契約ではないため、現場が「今のソフトの機能だから」と、そのまま有効にしてしまうことがあります。

しかし、既存ソフトの中にある機能でも、データの送信先、参照範囲、初期設定が同じとは限りません。逆に、審査票を何十項目にもすると、申請されないまま利用される可能性が高まります。

最初の届け出は、次の5項目に絞ります。

新しいAI機能を有効にする前の確認

1. データはどこへ送られるか
   外部の処理環境へ送られるか。保存場所や処理地域を自社で確認できるか。

2. 入力・出力は学習に使われるか
   契約条件と管理者設定で、学習利用の有無を確認できるか。

3. 誰の権限で、何が見えるか
   利用者本人の閲覧権限を引き継ぐか。管理者や他部署の情報まで見えないか。

4. 既定で有効か
   管理者が許可した人だけ使うのか、自動で全員に有効になるのか。

5. 止め方があるか
   問題が起きたとき、機能単位・利用者単位で停止できるか。記録を確認できるか。

この届け出で不明な項目があれば、製品の管理者向け資料や契約条件を確認します。すぐ却下する必要はありません。機密情報や個人情報を扱う場合は、情報システム、法務、セキュリティの担当者へつなぎます。

5項目で足りない高リスクの用途だけ、追加審査へ回します。たとえば、AIが顧客へ直接回答する、人の承認なしでシステムを操作する、複数部門の機密情報を横断する、といった用途です。全件を重い審査にせず、影響の大きい案件だけ深く見ることで、申請を形骸化させずに済みます。

うちの場合はどこから手をつければいいか、30分で一緒に整理します。業務のどこにAIを入れると何時間減るかの試算メモを、診断後2日以内にお送りします。

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本社とグループ会社は、何を分けて決めるか

グループ全体を本社だけで統制しようとすると、各社の業務に合わないルールになりがちです。反対に、すべてを各社へ任せると、同じ検証や契約が重複し、問題が起きたときに全体像を追えません。

本社が決める範囲と、各社・各部門へ任せる範囲を分けます。

本社は共通ルールを作り、各社は業務に合う使い方を決めます。5項目の届け出と高リスク案件の追加審査を共通化すれば、本社が各社の申請を一から調べる重複も減らせます。

横断チームには、情シスだけでなく業務側の担当者を入れます。AIの機能を判断できても、現場で何を減らしたいかが分からなければ、残すべきAIを決められないからです。

個人契約のAIから、会社が用意したAIへ移ってもらう

無料版や個人契約のAIを禁止する通知だけでは、利用実態は見えなくなります。推進役が決まっていない会社ほど、社員は自分で便利な道具を探し、申告せずに使い続けます。

移行の順番は、次のとおりです。

実際に何へ使っているかを、処罰と切り離して聞く
用途を文章作成、検索、社内データ参照、定型処理に分ける
会社が用意したAIで代替できる用途を示す
過去の入力内容や保存データの扱いを確認する
移行期間を決め、相談窓口を用意する

最初の聞き取りで必要なのは、製品名より用途です。「顧客メールの下書き」「会議資料の要約」「表計算の関数作成」のように、作業単位で集めます。そうすれば、禁止対象を探す調査ではなく、会社側が不足している利用環境を見つける調査になります。

会社が用意したAIに移っても、使い方が分からなければ個人契約へ戻る可能性があります。実際の帳票、見積、表計算、会議資料などを持ち込み、一つの業務を最後まで試す場を設けます。一般的な操作説明だけで終わらせず、自社の仕事で代替できることを体験してもらう必要があります。

「使っている」と「役立っている」は別に測る

ある会社では、3か月使わなければ利用枠を外す運用をしていました。未利用の契約を見直すには有効です。しかし、ログイン回数だけでは、そのAIが仕事を減らしたのかは分かりません。動作が重く、開いただけで使われなくなったツールもあります。

官公庁系IT企業・約400名の社内アンケートでは、導入前の時点で生成AIの利用率は73%、利用意向は86%、ルール遵守は92.5%でした。一方、有償Copilotの用途は議事録程度にとどまっていました。これは導入後の成果ではなく、伴走開始前の状況です。利用率が高くても、業務の使い道が広がっているとは限らないことが分かります。

最低でも、次の二段階で測ります。

削減時間だけでなく、測る対象、確認者、比較期間も決めます。回答の正確さが必要な業務なら、現場の確認者が合否を判断します。定型処理では、処理時間や修正件数を導入前と比べます。

利用者数が少なくても、少人数の重い業務を大きく減らしているAIは残す価値があります。利用者数が多くても、資料の言い換えにしか使われていないなら、使い方を見直す余地があります。

失敗しやすい4つの進め方

1. 全部禁止し、利用を見えなくする

禁止だけを通知すると、社員は利用をやめるとは限りません。会社から見えない場所へ移ることがあります。入力してはいけない情報と、代わりに使える承認済みAIを同時に示します。

2. 審査票を長くし、誰も提出しなくなる

あらゆるリスクを最初の申請書へ詰め込むと、既存の業務ソフトへ追加された小さな機能まで同じ審査になります。まず5項目で受け付け、影響の大きい用途だけを追加確認の対象にします。

3. 一つの失敗で「AIは使えない」と決める

社内資料の検索で期待した回答が出なかったからといって、文章作成や定型処理まで使えないとは限りません。失敗した用途、入力データ、確認方法を切り分け、使い分け表のどこを直すべきか判断します。

4. 利用人数だけを成果にする

利用人数は普及の状態であり、業務成果ではありません。ログイン数と、削減時間・修正件数・確認時間を分けて記録します。両方が見えて初めて、利用枠を外すのか、使い方を変えるのかを選べます。

明日から始める5つの手順

すべての契約を一度に調べる必要はありません。まず、社内で利用者の多いAIと、機密情報に触れる可能性があるAIから着手します。

1日目：利用中のAIを集める

情シスの契約台帳だけでなく、各部門へ「製品名・用途・扱う情報・契約主体」を聞きます。個人契約については、移行先を用意するための確認だと伝えてください。処罰を目的にすると、利用実態が表に出にくくなります。

2日目：情報の重さと用途で並べる

集めたAIを、公開情報、社内情報、社外秘・個人情報に分けます。さらに、文章作成、検索、社内データ参照、定型処理へ置きます。空欄や重複が、そのまま判断すべき箇所です。

3日目：承認済みの利用先を決める

各用途について、推奨するAI、条件付きで使えるAI、使わないAIを決めます。製品機能を推測せず、契約条件と管理者設定を確認してください。判断できない欄は、無理に埋めず確認担当を置きます。

4日目：新機能の届け出窓口を作る

確認5項目を社内フォームにし、窓口と回答期限を決めます。高リスクの条件も添えます。既存のIT申請があるなら、新しい窓口を増やさず、その中へ組み込みます。

5日目：一部門で配り、迷った箇所を直す

全社配布の前に、一部門で使い分け表を試します。「どの欄を見ればよいか分からない」「自分の業務が表にない」と言われた箇所を直します。完成度を上げてから配るのではなく、質問を記録して更新できる状態にします。

全社へ展開した後は、生成AIを全社に解禁したら、情シスに質問が殺到したで扱っているように、問い合わせの種類を集めます。同じ質問が続くなら、個別回答を増やすのではなく、使い分け表や社内案内を更新します。

配布前のチェックリスト

[ ] 承認済みAIを用途別に案内できる
[ ] 公開情報、社内情報、社外秘・個人情報の区分がある
[ ] 禁止事項と代替先が対になっている
[ ] 「利用目的の範囲内か」「学習に使われるか」を確認している
[ ] 新しいAI機能の届け出窓口が一つに決まっている
[ ] 高リスク用途を追加審査へ回す条件がある
[ ] 本社と各社・各部門の役割を分けている
[ ] 利用状況と業務成果を別々に測っている
[ ] 停止方法と問題発生時の連絡先が分かる
[ ] 更新日と次回見直しの担当者が決まっている

6か月後に残すべきものは、特定製品の操作マニュアルだけではありません。 自社の情報区分、用途ごとの利用先、新機能を確認する流れ、現場から上がった質問と判断記録です。製品が変わっても、この四つは次の選定に使えます。

よくある質問

Q. CopilotとChatGPTは、どちらか一つに統一すべきですか？

一律に一つへ統一する必要はありません。契約内容と管理設定を確認したうえで、文章作成、公開情報の検索、社内データ参照など、用途ごとに利用先を決めます。契約窓口や申請基準は統一し、製品は必要な役割に限って複数残す考え方が現実的です。

Q. シャドーAIとは何ですか？

会社が把握・承認していないAIを、社員が業務に使っている状態を指す言葉です。個人契約や無料版だけでなく、部門が独自に契約し、本社が把握していない場合も含めて考えます。禁止通知だけで終わらせず、用途を聞き、承認済みの代替先へ移す手順を用意します。

Q. 業務ソフトに付いたAI機能も審査が必要ですか？

少なくとも、有効化前の確認は必要です。既存ソフト内の機能でも、データの送信先、学習利用、参照権限、初期設定、停止方法が従来機能と同じとは限りません。5項目で受け付け、影響が大きい用途だけ詳しく確認します。

Q. 「学習に使われない」と書いてあれば、社外秘を入力できますか？

その説明だけでは判断できません。利用目的、保存・処理の範囲、閲覧権限、契約条件、社内規程も確認します。社外秘や個人情報を扱う場合は、法務・セキュリティ担当者の判断を通してください。

Q. 個人契約のAIを使う社員には、どう対応すればよいですか？

まず用途を確認し、会社が承認した環境で代替できる方法を示します。処罰を前面に出すと実態が見えにくくなるため、移行期間、相談窓口、過去に入力したデータの確認方法を用意します。

Q. 利用率が低いAIは、すぐ解約したほうがよいですか？

利用率だけで決めないほうが安全です。少人数でも重い業務を減らしている可能性があります。利用者数、利用頻度、用途に加え、削減時間、手戻り、確認時間などの業務成果を確認して判断します。

Q. 使い分け表は、どのくらいの頻度で更新すべきですか？

固定の頻度だけでなく、契約変更、新機能の追加、社内規程の改定、事故や問い合わせの増加を更新のきっかけにします。少なくとも更新担当者と見直し日を表に記載し、古い案内が残らないようにしてください。

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一つの業務を選び、業務の流れ、データ、確認方法を整理したうえで、業務に合うAIを設計・開発します。既製のAIでは社内データ参照や定型処理に合わない場合に、試作から運用まで進めます。

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自社の帳票、表計算、会議資料などを使い、社員が実際の業務でAIを使う方法を学びます。一般的な操作説明にとどめず、情報の扱いと人が確認する箇所を含めて演習します。

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