情報システム・IT部門は、企業における生成AI活用を支える重要な役割を担っています。営業や人事など現場部門でChatGPTやGeminiの利用が進むにつれ、セキュリティ、データの取り扱い、アカウント管理、コストといった観点で判断が求められる場面が増えてきました。一方で、整理が不十分なまま導入が進むと、リスク回避のために利用を制限せざるを得ず、現場の業務改善が止まってしまうこともあります。
重要なのは、生成AIの利用を一律に制限するのではなく、現場が安心して使える形に設計することです。本記事では、情報システム部門が中心となって、セキュリティと現場利用を両立させるためのChatGPT/Gemini活用事例を紹介します。
第1章 生成AI利用ルール・ガイドライン整備を支援するChatGPT/Gemini活用
課題
情報システム・IT部門では、生成AIの利用が現場部門に広がるにつれて、「どこまで使ってよいのか」「どの情報を入力してよいのか」といった判断を求められる場面が増えています。しかし、生成AIの利用シーンは多岐にわたり、部門や業務ごとに状況が異なるため、明確なルールを定めることが難しいのが実情です。
その結果、個別判断が積み重なり、担当者ごとに解釈が異なったり、リスクを避けるために利用を広く制限してしまったりするケースも見られます。明確な指針がない状態では、現場は不安を抱えたまま利用を控えるか、逆にルールを十分に理解しないまま使ってしまう可能性があり、いずれも健全な運用とは言えません。
解決策
生成AIの利用ルールやガイドライン整備においては、いきなり細かな禁止事項を並べるのではなく、「どの業務で」「どのような目的で」使われるのかを整理することが重要です。情報システム部門は、まず現場の利用シーンを洗い出し、入力される情報の種類や業務上の位置づけを生成AIで整理します。
ChatGPTやGeminiを活用することで、利用シーンごとに想定されるリスクや注意点を言語化し、「入力してよい情報」「避けるべき情報」「人が最終確認すべきポイント」といった観点を整理できます。これにより、属人的になりがちな判断を共通ルールとしてまとめやすくなります。
最終的なルールの確定や承認は人が行い、生成AIはあくまで整理やたたき台作成を担う役割にとどめることで、実務に即したガイドラインを効率的に整備できます。
使用ツール
- ChatGPT / Gemini：生成AIの利用シーン整理、リスク観点の洗い出し、ガイドライン文書の構成案作成を支援。複雑になりがちな判断基準を言語化し、共通理解を作るための補助として活用します。
- 社内ドキュメント管理ツール：策定した利用ルールやガイドラインを共有・管理。改定履歴の管理や関係者への周知に利用します。
期待できる成果
生成AIの利用ルールが整理されることで、現場は何を意識すればよいのかを理解したうえで安心して利用できるようになります。情報システム部門にとっても、個別の問い合わせ対応が減り、判断のばらつきを抑えられる点が大きなメリットです。
また、ルールが言語化・共有されることで、生成AI活用が属人化せず、組織として一貫した運用が可能になります。結果として、セキュリティを確保しながら現場の業務改善を支える土台を整えることができます。
第2章 社内データを扱う生成AI環境の設計を支援するChatGPT/Gemini活用
課題
情報システム・IT部門に寄せられる相談の中でも、「社外に出せないデータを使って生成AIを活用したい」という要望はとくに多くなっています。一方で、クラウド型の生成AIサービスでは、入力データの取り扱いや学習への利用可否が明確に理解されていない場合もあり、リスクを懸念してChatGPTの利用を一律に禁止している企業も少なくありません。
しかし、生成AIの利用を全面的に制限すると、営業や人事など現場部門の業務改善が進まず、「なぜ使えないのか」「代替手段はないのか」といった不満や問い合わせが情報システム部門に集中します。安全性を確保しながら、どのように生成AIを業務に組み込むかを整理できていないことが、大きな課題となっています。
解決策
社内データを扱う生成AI環境の設計では、「すべてを同じ仕組みでまかなう」考え方を見直すことが重要です。業務内容や扱う情報の性質に応じて、クラウド型の生成AIと、社内環境で動かす生成AIを使い分ける設計を行います。
まず、どの業務でどのようなデータが使われているのかを整理し、「社外に出しても問題のない情報」と「社内に留めるべき情報」を分類します。この整理にChatGPTやGeminiを活用することで、利用目的やリスク観点を言語化し、関係者間で共通認識を作りやすくなります。
社内に留めるべきデータについては、ローカル環境や社内サーバー上で動作する生成AIを選択肢として検討します。オープンなAIモデルを活用することで、データを外部に送信せずに生成AIの利便性を取り入れることも可能です。情報システム部門は、これらの選択肢を整理し、現場に対して「禁止」ではなく「使い分け」という形で提示します。
使用ツール
- ChatGPT / Gemini：社内データ利用に関する要件整理、業務ごとのリスク分類、生成AIの利用パターン整理を支援。設計段階の検討を効率化します。
- 社内サーバー／ローカル生成AI環境：社外に出せないデータを扱う業務向けに利用。データを社内に保持したまま生成AIを活用できる環境を構築します。
- 社内ドキュメント管理ツール：生成AI利用方針や利用区分の整理結果を共有。現場への説明や合意形成に活用します。
期待できる成果
社内データの性質に応じた生成AI環境を設計することで、セキュリティを確保しながら現場の業務改善を止めずに進められるようになります。情報システム部門は、利用可否を判断する立場から、最適な選択肢を提示する立場へと役割をシフトできます。
また、クラウド型とローカル型を使い分ける考え方が共有されることで、現場部門も自分たちの業務に適した生成AIを選択できるようになり、無用な摩擦や問い合わせを減らすことができます。
第3章 アカウント・利用状況・コスト管理を効率化するChatGPT/Gemini活用
課題
生成AIの利用が部門単位、個人単位で進むにつれ、情報システム・IT部門では「誰が」「どのサービスを」「どの程度使っているのか」を把握しづらくなるという課題が生じます。無料プランと有料プランが混在したり、部門ごとに異なる契約形態で利用が進んだりすると、全体像を把握することが難しくなります。
その結果、コストの妥当性を説明できなかったり、利用実態が不明確なまま契約が継続されたりするケースも少なくありません。また、利用状況が見えないことで、不適切な使い方が行われていないかを確認できず、セキュリティ面での不安につながることもあります。
解決策
アカウントやコスト管理においては、「監視する」発想ではなく、「可視化する」仕組みを整えることが重要です。まず、生成AIの利用に関して、どの単位で管理するのか（個人、部門、プロジェクトなど）を整理し、必要な管理項目を洗い出します。この整理作業にChatGPTやGeminiを活用することで、検討観点を抜け漏れなく言語化できます。
利用ログや請求情報をもとに、利用頻度や用途を整理し、定期的に状況を確認する仕組みを設計します。生成AIは、集計結果の要約や傾向整理を担い、情報システム部門はその内容をもとに判断や調整を行います。これにより、細かな数値確認に時間を取られることなく、全体の傾向を把握できます。
また、利用目的や業務内容とコストを結び付けて整理することで、「なぜこの費用が必要なのか」を説明しやすくなり、経営層や各部門との合意形成も進めやすくなります。
使用ツール
- ChatGPT / Gemini：利用状況や請求データの整理観点の検討、集計結果の要約、レポート文書の作成を支援。数値を意味のある情報に整理する役割を担います。
- アカウント管理ツール／管理用スプレッドシート：生成AIサービスの利用者、契約プラン、費用情報を管理。定期的な確認や更新の基盤として利用します。
- 社内ドキュメント管理ツール：利用状況やコストに関する方針、整理結果の共有。関係者への説明資料として活用します。
期待できる成果
生成AIの利用状況とコストが可視化されることで、情報システム部門は状況を把握したうえで適切な判断ができるようになります。不要な契約や使われていないアカウントの整理が進み、コストの最適化にもつながります。
また、利用実態を共有することで、現場部門も生成AIを意識的に使うようになり、無秩序な利用を防ぐ効果が期待できます。結果として、セキュリティとコストの両面で納得感のある生成AI運用を実現できます。
第4章 問い合わせ対応・運用ナレッジ共有を効率化するChatGPT/Gemini活用
課題
情報システム・IT部門では、生成AIの利用が広がるにつれて、「この使い方は問題ないか」「この情報を入力してよいか」といった問い合わせが日常的に発生します。内容は似通っているものの、状況や表現が異なるため、その都度個別に対応せざるを得ず、担当者の負担が増えやすい点が課題となっています。
また、過去に対応した内容が十分に共有されていない場合、同じ質問に対して異なる回答が行われたり、対応品質が担当者の経験に左右されたりすることもあります。問い合わせ対応が属人化すると、本来注力すべき運用改善や設計業務に時間を割きにくくなります。
解決策
問い合わせ対応の効率化には、過去のやり取りや判断を整理し、ナレッジとして蓄積する仕組みを整えることが重要です。情報システム部門は、これまでの問い合わせ内容や回答を集約し、生成AIを使って共通点や判断基準を整理します。
ChatGPTやGeminiを活用することで、問い合わせ内容をカテゴリごとに整理し、FAQやガイドとしてまとめることができます。現場からの質問に対しては、まず整理されたナレッジを参照できるようにし、個別判断が必要な場合のみ人が対応する運用とします。
生成AIは一次回答や候補提示を担い、最終的な判断や回答内容の確定は情報システム部門が行うことで、対応の正確性とスピードを両立できます。
使用ツール
- ChatGPT / Gemini：過去の問い合わせ内容や対応履歴の整理、FAQの構成案作成、回答文のたたき台作成を支援。属人化しやすい判断を言語化します。
- 社内ナレッジ管理ツール：整理したFAQや運用ルールを蓄積・共有。現場部門が自律的に確認できる環境を整えます。
- 社内コミュニケーションツール：問い合わせの受付や周知、重要な更新内容の共有に利用。ナレッジへの導線として活用します。
期待できる成果
問い合わせ対応の工数が削減され、情報システム部門は繰り返し対応から解放されます。現場部門も、必要な情報を自分で確認できるようになり、判断待ちによる業務停滞が減ります。
また、運用ナレッジが整理・共有されることで、対応品質が安定し、属人化を防ぐことができます。結果として、情報システム部門は日々の問い合わせ対応に追われることなく、生成AI活用を支える設計や改善に注力できるようになります。
まとめ 情報システム部門が生成AI活用を支えるためのポイント
情報システム・IT部門における生成AI活用は、単にリスクを管理するための取り組みではなく、現場の業務改善を継続的に支えるための重要な役割を担っています。利用ルールの整備、社内データを扱う環境設計、アカウントやコストの可視化、問い合わせ対応の効率化といった取り組みを通じて、生成AIを安全かつ実用的に業務へ組み込むことが可能になります。
重要なのは、生成AIの利用を一律に制限するのではなく、業務内容や情報の性質に応じて適切な使い方を設計することです。ChatGPTやGeminiは判断を代替するものではなく、整理や下準備を支援する存在として活用することで、属人化しやすい検討や運用を再現性のある形に整えられます。情報システム部門が中心となって現場と対話しながら環境を整備することで、セキュリティと利便性を両立した生成AI活用を実現できるでしょう。
