生成AIツールの選び方を解説！業務で比べる5つの観点と選定の4ステップ -
業務で使う生成AIツールとは、社員が入力した内容をAIに学習させない取り決めや、利用者と権限を管理する機能を備え、会社の業務で安心して使えるように作られた生成AIサービスです。
主要なサービスはどれも法人プランを用意しており、機能だけを並べて比べても違いが見えにくくなっています。
選定で差がつくのは、自社のデータをどう扱えるか、既存の業務基盤とどうつながるかという点です。本記事では、生成AIツールを比べるときの観点と、タイプ別の向き不向き、候補の絞り込みから全社展開までの選定の進め方を解説します。
法人プランと個人プランの違いは、データの扱いと管理機能
法人プランと個人プランを分けるのは、回答の賢さではなく、入力したデータの扱いと、組織として管理できるかどうかです。
社員が個人向けのサービスを業務に使うと、この2つが担保されません。
入力データを学習に使うかどうか
個人向けのサービスでは、入力した内容がモデルの改善に使われる場合があります。OpenAIの公開情報でも、個人向けのChatGPTなどのデータはモデルの学習に使われる場合があると説明されています。
一方、法人プランは、既定で業務データを学習に使わないと各社が明示しています。OpenAIはChatGPT BusinessやEnterprise、APIのデータを既定では学習に使わないとし、Microsoftも法人向けのMicrosoft Copilot（旧称 Microsoft 365 Copilot）のプロンプトと応答は基礎モデルのトレーニングに使われないと説明しています。GoogleもGoogle Workspaceで使うGemini（Gemini in Workspace など）について、許可なく生成AIモデルのトレーニングに使うことはないとしています。
組織として管理できるかどうか
もう一つの違いは管理機能です。法人プランには、社内の認証基盤と連携したログイン（SSO）や、利用者や部署ごとの権限設定が用意されています。上位のプランでは、利用状況を追える監査ログも使えます。
誰が、どの機能を、どの範囲の情報に対して使えるのかを会社として決められることが、業務で使う前提になります。こうした前提を踏まえたうえで、次に具体的な比較の観点を見ていきます。
生成AIツールを比べるときの観点
比較の軸は、データの取り扱い、セキュリティと管理機能、既存の業務基盤との相性、社内データとの連携、費用の5つに整理できます。
表1. 生成AIツールを比べる観点
| 観点 | 確認すること |
|---|---|
| データの取り扱い | 入力内容を学習させないことが可能か。会話の保存期間や保存場所を自社の要件に合わせられるか |
| セキュリティと管理機能 | SSO、権限設定、監査ログ、第三者認証（SOC 2、ISO/IEC 27001など）の有無 |
| 既存の業務基盤との相性 | 使っている文書・メール基盤と統合できるか。既存のアクセス権限を引き継げるか |
| 社内データとの連携 | 社内の文書やデータベースを参照させられるか。つなぐ範囲を管理者が制御できるか |
| 費用 | 課金の単位と、研修・運用まで含めた総額 |
データの取り扱い
最初に確かめたいのは、入力内容を学習させないことが可能かと、会話データの保存期間です。
保存期間の決め方はサービスによって異なります。OpenAIはChatGPT BusinessとEnterpriseで保存期間をワークスペースの管理者が設定でき、削除した会話は原則として30日以内にシステムから消えると説明しています。Googleは、Gemini in Workspaceのプロンプトと回答の保存期間を管理者が90日から無期限の範囲で設定できるとしています。
社内規程で保存期間の上限が決まっている場合や、データを保存する国・地域に条件がある場合は、その範囲で運用できるかを事前に確かめておくと、導入後の手戻りを防げます。
セキュリティと管理機能
情報システム部門が確認すべきなのは、社内の認証基盤との連携、利用者ごとの細かな権限設定、利用状況を後から追える監査ログの3点です。
第三者認証も判断材料になります。OpenAIはChatGPT BusinessとEnterpriseでSOC 2 Type 2の監査を完了したとし、GoogleはGeminiについてSOC 1/2/3やISO/IEC 27001、AIマネジメントシステムの規格であるISO/IEC 42001などの認証を取得していると公表しています。
自社のセキュリティ基準で求める認証を先に洗い出し、満たさない候補は早い段階で外すと比較が進めやすくなります。
既存の業務基盤との相性
すでに全社でMicrosoft 365やGoogle Workspaceを使っているなら、同じ基盤に組み込まれた生成AIは導入の負担が小さくなります。
MicrosoftはCopilotが既存のアクセス許可を尊重し、秘密度ラベルを継承し、保持ポリシーを適用すると説明しています。Googleも、利用者がアクセス権を持たない文書にはGeminiがアクセスしないとしています。
既存の権限設計がそのまま効くことは、情報の持ち出しを防ぐうえで大きな利点です。反対に、複数の基盤が混在している会社では、特定の基盤に依存しない汎用チャット型のほうが全社でそろえやすい場合があります。
社内データとの連携
生成AIの成果は、社内のどのデータを参照させられるかで大きく変わります。
汎用の知識だけで答えるAIは文章の下書きや要約には役立ちますが、自社の規程や商品情報、過去の対応履歴に基づいた回答はできません。
そのため、社内の文書やデータベースをつなげられるか、つなぐ範囲を管理者が制御できるかを必ず確認します。OpenAIも、ChatGPTに接続する社内の情報源は管理者が制御でき、接続先から取得したデータは既定で学習に使わないと説明しています。
ただし、ツールを選ぶ前に、参照させたい社内データがどこにあり、どの程度整っているかを把握しておく必要があります。データが散らばったままでは、どのツールを選んでも回答の精度は上がりにくいためです。
費用
課金の単位は、利用者ごとに払う形か、使った量に応じて払う形かなど、サービスや契約の形態によって異なります。候補ごとに、検討の時点で公式の料金ページを確認してください。
比べるときは、ライセンス費用だけでなく、研修や問い合わせ対応、利用ルールの整備にかかる社内の工数も含めた総額で見ることが大切です。
こうした観点で候補を見比べていくと、ツールはいくつかのタイプに分けて考えたほうが整理しやすいことに気づきます。
タイプ別の向き不向き
生成AIツールは、大きく3つのタイプに分けると選びやすくなります。
表2. 生成AIツールのタイプ別の特徴
| タイプ | 主な例 | 向いている場面 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 文書統合型 | Microsoft Copilot、Gemini in Workspace | 既存の文書・メール基盤を全社で使っていて、日常業務に組み込みたい | 基盤をまたいだ利用や、基盤外のデータとの連携には別の設計が必要 |
| 汎用チャット型 | ChatGPT Business、Enterprise など | 部門を問わず幅広い業務で使いたい。基盤が混在している | 社内データを参照させるには接続先の設定と管理が必要 |
| 社内データ連携型 | 生成AIのAPIと社内データを組み合わせた自社構築 | 自社の規程・商品情報・顧客対応履歴に基づいた回答が必要 | 構築と運用の体制、参照させるデータの整備が前提になる |
どれか一つに決める必要はありません。日常の文書作業は文書統合型、特定業務の回答精度が求められる領域は社内データ連携型というように、使い分ける選択肢もあります。
ここまでの観点とタイプを踏まえて、最後に選定をどう進めるかを整理します。
生成AIツールの選定の進め方
選定は、要件の整理、候補の絞り込み、試験利用での評価、全社展開の判断という順で進めると判断がぶれにくくなります。
ステップ1 要件を整理する
使う業務、扱う情報の機密度、利用者の範囲を先に決めます。
要件が曖昧なまま製品比較に入ると、機能の多さで選んでしまい、導入後に使われない原因になりかねません。
ステップ2 候補を絞り込む
表1の観点のうち、自社にとって外せない条件を決め、満たさない候補を外します。
特にデータの取り扱いとセキュリティは後から変えにくいため、この段階で情報システム部門と条件をすり合わせておきます。
ステップ3 試験利用で評価する
候補を2〜3つに絞ったら、実際の業務に近い条件で試します。
評価では、作業時間の削減幅、回答の品質、利用者が使い続けたいと感じる度合いを比べます。試す前にそれぞれの評価基準を決めておくと、比較が公平になります。
ステップ4 全社展開を判断する
評価の結果を踏まえて全社展開を決めたら、利用ルールの整備と研修をあわせて進めます。
展開後も監査ログなどで利用状況を確認し、使われていない部署や想定外の使い方がないかを見直します。導入全体の進め方やガバナンスの考え方は、次の記事もあわせてご覧ください。
まとめ
生成AIツールは、データの取り扱い、セキュリティと管理機能、既存の業務基盤との相性、社内データとの連携、費用という観点で比べると、自社に合う候補が見えてきます。
5つの観点のうち、成果を最も左右するのは、社内のどのデータを参照させられるかです。
製品の評判や機能の多さで選ぶのではなく、使う業務と扱うデータから要件を決め、試験利用で確かめてから広げていくことが、導入後に使われ続けるツールを選ぶ近道になります。
