伊藤 昇です。株式会社ベネフィット・ワンで生成AI活用に取り組んでいます。
本稿では「企業がAIに出遅れない最初の一手」を、実務視点で整理します。
※発信内容は個人の見解です。
※本稿は「LLM比較」や「最新モデル論争」ではなく、企業導入の初動設計に焦点を当てます。
この投稿で得られること（読む前に）
読むのにかかる時間：5〜7分
この投稿は「生成AIを入れたいのに、社内で止まってしまう」人向けに、
- なぜ止まるのか（よくある詰まりポイント）
- まず何をすべきか（現実的に通る一手）
- その後どう回すか（最小の仕掛け3つ）
を、現場目線でまとめたものです。
結論だけ先に言うと、企業の初動はだいたいこれで決まります。
「まずは“会社が用意したAI”を解放する。ユースケースは後から生まれる」
Qiita AI Summit の関連テーマです
本記事のテーマは「Qiita AI Summit」でも扱う内容の延長です。
企業での生成AI活用に関心がある方は、こちらもぜひ。
- Qiita AI Summit
https://increments.connpass.com/event/378403/
結論：まずは「道具」を配る。ユースケースは後で生まれる
生成AIの難しさは、導入初期に「ユースケースが先に確定しづらい」点です。
ExcelやSlackのように、最初から用途が明確なツールとは違います。
だから私は、生成AIは "ユースケース起点で選定する" よりも、まずは
一定の安全性が担保された生成AI環境を用意し、試せる状態にする
のが先だと思っています。
企業がAIに出遅れる原因の多くは「AIが無いこと」ではなく、
- セキュリティレビューで止まる
- 使える環境が人によって違う
- "やってみた人"が増えない
といった、環境の未整備です。
2026年の企業とAI
2025年から生成AI（LLM）が業務に入り込むスピードが加速しています。
もはや「AIを使うかどうか」ではなく、「どの順番で浸透させるか」が勝負になってきました。
ただ、多くの企業で見かけるのが次の2パターンです。
- A：議論は盛り上がるが、結局使われない
- B：一部の詳しい人だけが使って、全社には広がらない
本稿では、企業でAI活用を進めたい人向けに、「最初の一手」として私が有効だと考えている打ち手を整理します。
結論はタイトルの通り、
最初は Microsoft 365 Copilot か Google AI Studio のどちらかを"社員に解放"する
です。
なぜ「M365（Copilot） / Google AI Studio」なのか？
理由はシンプルで、多くの日本企業ではすでに
- Microsoft 365
- Google Workspace
のどちらかを契約済みであることが多いからです。
つまり、生成AIも「新しい謎ツールを入れる」より先に、
既存契約のオプションとして生成AIを解放する
という形のほうが、導入の初速が出ます。
さらに重要なのが、社員にとってのメッセージが非常に明快になる点です。
- ✅ 会社が用意したAIは使っていい
- ❌ 個人のAI（個人契約のChatGPTなど）は業務では使わない
この誘導は、社内ルールとしても分かりやすく、セキュリティ的にも事故が起きにくい。
だから私は「最初の一手」として、Microsoft 365 Copilot か Google AI Studio のどちらかを解放することを推しています。
（Copilot Chat は導入口としては有効ですが、応答品質の面で注意が必要です）
最初の解放先：M365（Copilot Chat / Microsoft 365 Copilot）か Google AI Studio
選択肢としては、3つあるかと思います。
① Copilot Chat（無料枠）
② Microsoft 365 Copilot
③ Google AI Studio
最初の選択肢として現実的なのは、下記2つのどちらかです。
私の推奨：② Microsoft 365 Copilot か ③ Google AI Studio
先に結論を言うと、品質を担保しつつ試行回数を稼ぐなら、② か ③ を推奨します。
① Copilot Chat（無料枠）は導入ハードルが低い一方、応答品質が一段落ちます。
すでに無償版の ChatGPT や Gemini を使っている社員からすると、「会社が用意したAIの方が使えない」と判断されやすく、定着しにくいリスクがあります。
① Copilot Chat（無料枠・チャット中心）
対象のM365契約 ＋ Microsoft Entra ID があれば追加費用なしで使えます。
- 「安全な企業向けチャットAI」として使える
- GPT-4o相当 "クラス" のモデル
- （設定・条件下で）商用データ保護が有効になる
※最新の仕様・提供条件は変更される可能性があるため、Microsoft公式サイトをご参照ください。
良い点
- 追加コストなしで始められる（導入ハードルが低い）
- 非エンジニアでも使いやすい
- 「会社が用意したAI」として誘導しやすい
注意点
-
応答品質が②③より一段落ちる傾向がある
- 無償版ChatGPT/Geminiを使っている社員には「劣化版」に見えることも
- Word/Excel/PowerPoint などのアプリ統合はない（チャットのみ）
- 企業データ（SharePoint, OneDrive等）を"そのまま活用できる"とは限らない
- 社内データ連携は設計が必要（初動では割り切りが必要）
位置づけ
- 「まず全員に配る」導入口としては有効だが、これだけで満足されるとは限らない
- ②③と併用し、希望者には上位環境を提供する設計がベター
②【推奨】Microsoft 365 Copilot（有料・業務アプリ統合）
追加ライセンス課金が必要ですが、業務アプリとの統合が強みです。
- Word / Excel / PowerPoint / Outlook / Teams に統合
- 企業データ（Microsoft Graph）を踏まえた回答ができる
- GPT-4 系の最新モデルを利用
良い点
- 業務アプリの中でAIが使える（＝日常業務に入りやすい）
- 管理者側の統制が取りやすい
- 社内データを活用した回答が可能
- 応答品質が高く、「使える」と感じてもらいやすい
注意点
- ユーザー単位の課金で、コストが高めになりやすい
- 使い方を誤ると「要約しかしてない」状態になりがち
③【推奨】Google AI Studio（Gemini）
こちらは「実験環境」として強いです。
予算が限られる場合、まずここで試行回数を稼ぐのが現実解。
良い点
- 触れるモデルの幅が広い（試行錯誤が進む）
- 無料枠でも高品質なモデルに触れられる
- プロンプトや構造化出力の学習に向く
- 開発者・準開発者層がハマりやすい
注意点
- 非エンジニアには少し難しく見える
- "遊び"と"業務"の線引きが曖昧になることがある
選び方の目安
| 状況 | 推奨 |
|---|---|
| M365契約あり＋予算確保できる | ② Microsoft 365 Copilot |
| M365契約あり＋予算が厳しい | ① Copilot Chat（ただし期待値調整が必要） |
| Google Workspace契約 or 開発者層が多い | ③ Google AI Studio |
| とにかく試行回数を稼ぎたい | ③ Google AI Studio |
社内での「AI導入の詰まり」はツール以前の話だった
ここからが一次情報です。
私は社内で生成AIの企画・推進に関わっていますが、導入が進みにくい会社には共通点があります。
それは技術選定ではなく、もっと前段の
「使っていいAIがどれか分からない」問題
です。
生成AIが流行ってから、多くの社員がこうなりました。
- ChatGPTを使いたいが、会社的にOKなのか分からない
- 無料版を触ってみたが、機密が怖くて業務に使えない
- 使ってる人がいるらしいが、何をしているか見えない
結果として、せっかく関心が高まっても、組織としてはこうなる。
関心は高いのに、経験値が増えない
（＝AIが"流行り"で終わる）
これは非常にもったいない。
だから私は「最初の一手」は、ユースケースを先に決めることではなく、
環境を"公式化"することだと考えています。
ベネフィット・ワンではこう進めました
参考までに、株式会社ベネフィット・ワンでは生成AI導入を次のように進めました。
-
Copilot Chat を全社員に解放
- 既存のMicrosoft 365契約 + Entra ID で追加コストなし
- 導入初期の「使える環境の標準化」に適していた
-
希望者には追加で以下を提供
- Microsoft 365 Copilot（業務アプリ統合版）
- Vertex AI（Gemini）
- リサーチャーやアナリティクスの機能も、希望者を対象に段階的に提供
加えて、AI導入に関する教育（使い方・ルール・活用例）も全社に対して実施しました。
一方で、ここまで整備しても「導入が完了した」わけではなく、現在の課題は
ユースケースの育成・定着（業務への入り込み）
です。
生成AIは、仕組みを整えるだけでは使われません。
現場の小さな成功を拾い、共有し、再現可能な形にしていく運用が必要だと感じています。
なお、ここまでの環境整備はインフラ/IT部門を中心とした支援があって初めて実現できたもので、
この場を借りて感謝を表明しておきます。
ユースケースは"発見される"もの：最初は3つだけ仕掛ける
とはいえ、ただ解放しても混沌が生まれるだけです。
私が良いと思うのは、最初にこの3つだけ仕掛けることです。
仕掛け1：ユースケース募集（ただし軽め）
「AIで何ができそう？」を募集します。
重要なのは、気合いの入った提案書を求めないこと。
軽い気持ちで投稿できるようにします。
- 会議の議事録
- 自分のMBOの相談（壁打ち）
- 調査の依頼
仕掛け2：小さく成功を見せる（2週間単位）
全社展開の前に、少人数で回します。
- 2週間で「業務が1つ楽になった」を作る
- その事例を社内で共有する
最初の事例は、派手じゃなくていいです。
仕掛け3：ルールを"短く"書いて配る
ガチガチの規程は、初動を殺します。
弊社では、社内規定を定めた後は、そのルール内で推進しております。
- 入れてはいけない情報
- 出力の取り扱い（社外秘扱い 等）
- 困った時の問い合わせ先
まとめ：最初の成功は「AIを導入する」ではなく「試せる社員を増やす」
生成AIの導入は、いきなり大成功させるものではなく、
試行回数を増やして、当たりユースケースを拾う
ゲームに近いです。
だから最初の一手は「正しい答えを選ぶ」よりも、
- Microsoft 365 Copilot
- Google AI Studio
のどちらかを解放して、社員が試せる状態を作ること。
その上で、小さな仕掛けを入れて、"ユースケースが発見される土壌" を育てる。
まずはここからで十分です。
※本稿は個人の見解です。機密・社外秘に触れない範囲で記載しています。