SOLUTION 03
生成AIを、業務に
組み込むところまで
Claude・ChatGPT・Gemini・Microsoft Copilotのどれをどの業務に使うかの見極めから、入れてよい情報の決まりづくり、社内の文書やシステムとの連携、社内で使い続けるための研修と伴走までを支援します。標準機能で足りるところは標準機能で始め、開発が要るところは、その理由を添えて提案します。まずは6本のデモで、AIを組み込んだ業務の形を触ってみてください。
6本のデモは、どれも架空の会社・データで作った、操作できるモックです。このページからすぐに開けます。
※ 画面はイメージです（架空の会社・データ）
Interactive demo
触って確かめる、6本のデモ
どれも架空の会社・データで作った、操作できるモックです。スマホでもPCでも開けます。生成AIは呼び出さず、答えや判定は画面の中の仕組みで再現しています。本番で作るときに何が変わるかは、各デモの「作り方の目安」と「本番との違い」に書いています。
※ デモの会社名・人名・数値はすべて架空で、実在の企業・人物とは関係ありません。仕訳ルールのデモ（06）はRuleHubの考え方を体験する簡易版で、RuleHubの画面ではありません。RuleHubの仕様にかかわる値は、製品ページで確かめた値だけを使っています。
What we build
AIでつくれるものは3つ
業務にAIを組み込むときは、この3つを組み合わせて作ります。
社内の情報に、根拠つきで答える
社内規程やマニュアル、会議の記録を材料に、根拠の段落や発言を添えて答え、まとめる仕組みを作ります。探す範囲は、質問した人の閲覧権限に合わせます。
- 社内規程・マニュアルへの質問（出典つき）
- 閲覧権限に合わせた社内検索
- 議事録から決定事項とToDo（根拠の発言つき）
書類と定型業務を、
人の確認つきで自動にする
請求書・注文書の読み取り、問い合わせの仕分けや返信の下書き、社内システムへの登録を、確認が要るところだけ人に回す形で業務に組み込みます。
- 請求書・注文書の読み取りと、計算・マスタでの確認
- 問い合わせの仕分けと、返信の下書き
- AIが下書きし、人が承認してから登録
安全に使うための決まりと仕組み
入れてよい情報の決まり、使うツールとプラン、AIに渡す項目の絞り込み、操作の記録を、使い始める前に整えます。つながないのではなく、統制した形でつなぎます。
- 入れてよい情報の決まりと、送る前のチェック
- ツール・プラン・アカウントの整理
- AIに渡す項目の設計と、操作の記録
Features
機能の一覧と、作り方の目安
当社で設計・構築できる機能です。「標準」は生成AIツールや業務ソフトにある機能で作るもの、「開発」はRAG・MCP・APIで社内の文書やシステムとつないで作るものです。関係するデモと解説記事から詳しく見られます。
How to build
作り方は3通り。
向いている条件が違います
どれが正解というものではありません。やりたいこと、扱う情報、つなぎたいシステムで決まります。3つを組み合わせることもできます。
| 生成AIツールの法人向けプラン | 業務ソフトに付いたAI機能 | 開発（社内の文書・システムとつなぐ） | |
|---|---|---|---|
| できること | 文章の下書き・要約・翻訳、ファイルを添えた質問、社内での共有。管理者による利用者とデータの管理 | 会計ソフトの読み取り、会議ツールの文字起こしと要約など、そのソフトの中の作業 | 権限の範囲で答える社内検索、社内システムの読み取りと承認つきの登録、送る前のチェックと記録 |
| 向いている条件 | まず全社で安全に使い始めたい。社内のシステムとつながなくても役に立つ作業が多い | いま使っているソフトの中で終わる作業。追加の開発はしたくない | 社内の文書やデータを引いて答えたい。書き込みまで任せたい。権限と記録を自社の決まりで持ちたい |
| 気をつけること | 個人向けと法人向けで、入力データの扱いが違う（下の表）。社内のシステムの情報は、そのままでは引けない | そのソフトの中の情報しか扱えない。機能の範囲とデータの扱いは、提供元が決める | 開発と保守の費用・体制が要る。接続に使うアカウントの権限がそのまま通るので、AI用に権限を絞る設計が要る |
| 費用の種類 | ツールの利用料（各社へ） | ソフトの利用料（AI機能のオプションを含む。提供元へ） | 開発・保守の費用（お見積り）と、生成AIのAPIの利用料・サーバーなどの費用 |
| 当社の関わり方 | ツールとプランの選定、入れてよい情報の決まり、管理設定、研修 | いまのソフトで足りるかの確認、設定と運用の見直し | 要件の整理から設計・開発・テスト・公開後の運用まで |
Plans
法人向けと個人向けで、
入力データの扱いが違います
4社とも、組織で契約する法人向けのプランでは、許可なく入力と出力をモデルの学習に使わないと説明しています。個人向けのプランは扱いが各社で違い、設定しだいで学習に使われるものがあります。学習に使われないことと、会社がアカウントや記録を管理できることは別なので、両方を見てプランを決めます。
| 組織のアカウント（法人向け） | 個人のアカウント | |
|---|---|---|
| ChatGPT（OpenAI） | ChatGPT Business・Enterprise・Edu、APIなどの入力と出力は、既定でモデルの学習に使わない | 学習に使われることがある。設定の「すべてのユーザー向けにモデルを改善する」をオフにすると、以降の会話は学習に使われない |
| Claude（Anthropic） | Claude for Work（Team・Enterprise）やAPIなどの入力と出力は、既定でモデルの学習に使わない | Free・Pro・Maxでは、利用者が学習への利用を許可した場合に使われる。設定でいつでも変えられる |
| Gemini（Google） | Google Workspace の対象エディションでは、許可なく組織の外で生成AIモデルの学習に使わず、人によるレビューもしない | 「アクティビティの保存」がオンのとき、チャットはAIモデルの学習を含む改善に使われ、一部を人が確認する。オフにすると、以降のチャットは学習に使われない（フィードバックを送った場合を除く） |
| Microsoft Copilot | 職場・学校のアカウント（Microsoft Entra）では、プロンプト・応答・Microsoft Graph 経由のデータを基盤モデルの学習に使わない | 2026年8月18日から提供の新しいアプリでは、プロンプト・応答・ファイルの内容を基盤モデルの学習に使わない。以前のアプリでは、オプトアウトしない限り会話が学習に使われる（対象外の利用者あり） |
※ 出典：OpenAI「OpenAI におけるエンタープライズプライバシー」（2026年1月8日更新）・OpenAI Help Center「モデルのパフォーマンスを向上させるためのデータの使用方法」、Anthropic Privacy Center「Is my data used for model training?」（商用製品：2026年8月18日更新、個人向け製品：2026年3月16日更新）、Google「Google Workspace の生成 AI に関するプライバシー ハブ」（2026年8月14日更新）・「Gemini アプリのプライバシー ハブ」（2026年9月24日更新）、Microsoft「Microsoft Copilot のデータ、プライバシー、セキュリティ」（2026年7月9日）・「個人向け Microsoft Copilot: アクティビティの履歴」・「Microsoft Copilot のプライバシーに関する FAQ」。いずれも2026年9月25日に確認。フィードバックを送った場合などの例外は、各社の説明によります。各社の規約は変わることがあるため、契約の前に最新の内容を一緒に確かめます。
Process
進め方
相談から、社内で使い続けられるようになるまで。全社に一度に入れず、1つの業務で確かめてから広げます。
今を確かめる
時間のかかっている作業、使っているツールとプラン、扱う情報の種類、つなぎたいシステムを確かめます。
始める業務と基準を決める
1つの部署・1つの業務から始めます。何がどうなれば広げるかの基準を、始める前に決めます。
決まりと環境を整える
入れてよい情報、法人向けプランと管理設定、権限と記録の扱いを決めます。
作って試す
動く形で作り、実際の業務で試します。人が確かめる所と、承認を通す操作を決めて組み込みます。
確かめて広げる
決めた基準で結果を確かめてから、ほかの部署や業務へ広げます。合わなければ、そこで止めることもできます。
定着と内製化
現場の業務を題材にした研修で使う人を増やし、設定・ルール・判断の基準を、社内の担当が直せる形で引き継ぎます。
効果は1つの数字で約束せず、前提と幅を添えてお伝えします。いま使っているシステムは入れ替えを前提にせず、使えるものは残して、足りないところだけを外側に足します。
Case
導入事例
当社が支援した事例と、生成AIの各社が公開している事例です。
生成AIの各社が公開している事例
※ 匿名の事例は、実際の導入事例をもとに、企業名を伏せて構成しています。各社の事例は各社の公式サイトの一覧で（2026年9月25日確認）、当社が支援した案件とは限りません。 担当エンジニアの紹介：守高 成悟（CAIO） 曽我 滉貴（アーキテクト）
Control
AIの手前に、
「決めておく層」を1枚おく
MCPやAPIで社内システムにつなぐと、権限と記録の前提が変わります。まず、つないだときに起きることを4つ押さえます。
そのうえで、渡す前に絞る・書き込みは承認を通す・記録を残す。この3つを設計に入れておくと、活用を止めずに統制できます。
AIに渡す前に、
ルールで決められる分を決める
判定を段階に分け、上の段で決まったものは外部のAIに一度も送りません。運用してルールが貯まるほど、AIに送るデータは増えるのではなく減っていきます。
- 共通のルール・個別のルールで先に決める
- 決まった形のものは正規表現で処理する
- 残った分だけをAIに渡す
何を送り、何を落とすかを、
項目ごとに決める
「テキストだけ送っています」のようなあいまいな説明にしません。送る項目と落とす項目を一覧にして、実装と突き合わせて確かめられる形にします。
- 送る項目を明示する（例：会社名・正規化した摘要・金額）
- 落とす項目を明示する（例：日付・受付番号・口座番号・カード番号の末尾）
- 判定のために添える一覧（取引先・品目など）も、送る対象として扱う
書き込みは、
承認を通してから戻す
読み取りと書き込みを分け、影響の大きい操作は人の承認を通します。承認した分だけが元のシステムに戻る形にしておくと、間違いが本番のデータに直接届きません。
- 読み取りだけの接続と、書き込みできる接続を分ける
- 「人が確認してから登録」と「自動で登録」を選べるようにする
- 承認の記録を残す
ここに挙げた設計は、当社の自社プロダクト RuleHub（会計ソフトの記帳を、ルール学習で自動化するツール）で実際に組んでいるものです。机上の一般論ではなく、動いているものの構造としてご説明できます。
Pricing
費用の考え方
費用はお見積りです。当社全体の目安は、小規模な自動化なら数万円〜、中規模のシステム統合なら数十万円〜、長期の伴走は月額制です。支援の範囲と作るものによって変わるため、まずは30分の相談で範囲を整理します。
スポット
特定の工程だけ。小さく始めたい場合の単発の支援。
プロジェクト
設計から構築・開発までを一括で。
継続支援
運用・改善・内製化の伴走を月ごとに。
費用が変わる主な要因
- 対象の業務の数と、作り込みの深さ（下書きの型づくりか、社内の文書やシステムを引く仕組みまで作るか）
- 決まりと環境の整備の範囲（入れてよい情報の決まり、法人向けプランの管理設定、権限と記録の設計）
- 開発の有無と接続先の数（RAGでの社内検索、MCP・APIでの社内システム連携、承認と記録の仕組み）
- 研修の対象人数と職種の数、推進役の育成など、内製化までどこまで伴走するか
- 生成AIツールの利用料（ChatGPT・Claude・Gemini・Microsoft Copilotの法人向けプランなど）とAPIの利用料は、当社の費用とは別に、各社へお支払いいただきます
無理な導入はおすすめしません。現状の整理だけのご相談や、「この業務はAIに向くか」のセカンドオピニオンも歓迎です。導入するツールや支援の内容によっては、補助金の対象になる場合があります。要件は年度や事業内容で変わるため、個別に確かめたうえでご案内します。
FAQ
よくあるご質問
デモと同じものを作ってもらえますか？
デモは、架空の会社・データで形と流れを見ていただくためのモックで、生成AIは呼び出していません。実際には、御社の業務・お使いのツール・手元の文書やデータに合わせて、画面と仕組みを組み立てます。デモの一部だけを使う形でも構いません。
特定のAIツールの販売代理店ですか？
いいえ、中立の立場です。Claude・ChatGPT・Gemini・Microsoft Copilotなどを業務ごとに比べ、御社に合うものを提案します。合わない使い方や、AIに向かない業務は、その理由をお伝えします。
無料版と法人向けプランで、入力データの扱いはどう違いますか？
ChatGPT・Claude・Gemini・Microsoft Copilotの4つとも、組織で契約する法人向けのプランでは、許可なく入力をモデルの学習に使わないと、各社が公式に説明しています。個人向けのプランは扱いが各社で違い、設定しだいで学習に使われるものがあります。ただし、学習に使われないことと、会社がアカウントや記録を管理できることは別です。両方を確かめてから、使うツールとプランを決めます（2026年9月25日に各社の公式ページで確認した内容です）。
機密情報や個人情報を入れても大丈夫ですか？
何を入れてよいかは、ツールより先に社内の決まりで決めます。個人情報は伏せれば入れてよい、機密は入れない、社内限定の情報は会社が管理するツールなら入れてよい、といった線引きを規程にし、必要なら送る前に自動で伏せる仕組みも作ります。考え方はデモ04で試せます。
AIの答えが間違っていたら、どうしますか？
間違える前提で組みます。答えには根拠の段落や発言を添え、根拠が見つからなければ答えない形にします。請求書の読み取りのように確かめられる項目は、計算やマスタとの照合で確かめ、合わないところだけを人が見ます。登録や送信など影響の大きい操作は、人の承認を通します。
社内システムや既存のSaaSと連携できますか？
はい。MCPやAPIで、社内の文書や会計・CRMなどのシステムとつなぐ設計と実装を支援します。つなぐ前に、読み取りと書き込みを分け、AI用に権限を絞り、書き込みは承認を通し、操作の記録を残す設計を決めます。流れはデモ05で確かめられます。
AIに詳しい社員がいなくても導入できますか？
はい。CAIOの守高が主担当として業務を理解したうえで伴走し、現場の業務を題材にした研修で、使える人と推進役を社内に増やしていきます。
セミナーや研修だけの依頼もできますか？
できます。AIの使い分けや業務での使い方のセミナー・研修だけのご依頼にも対応します。導入・連携までの伴走と組み合わせることもできます。
費用はどう決まりますか？AIツールの利用料とは別ですか？
当社の費用はお見積りです。支援の範囲、作るもの、研修・伴走の量で変わります。生成AIツールやAPIの利用料は、これとは別に各社へお支払いいただきます。
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デモを見ながら、御社のどの業務から始めるか、何をAIに渡し、何を人が確かめるかを一緒に決めます。現状の整理やセカンドオピニオンだけでも歓迎です。費用感だけのご相談でも構いません。