社内ナレッジを守りながら会社として、ChatGPT 生成AIを費用をかけすぎないで導入するには

生成AIやAIエージュエントやRAGなどのAI関連の言葉が行きかっていますが、AIを使える様になると、今までにない、かなり便利なツールになります。ただ、これまたシステムがわからない方には、敷居が高いです。利用方法を誤ると社内の知識が、生成AIの学習用に利用されてしまっては、今まで貯めてきたノウハウが外部に漏れてしまいます。

大企業は、Slerから色々なコンサルを受けて、使い方は理解をしているかと思いますが、中小企業は、これからと言う方も多いかとは、思います。そんな方向けに、会社として小規模から始めるChatGPTの利用方法について、説明します。

— Free / Plus / Pro / Team / Enterprise の比較

💻サマリー

• 当初は5名規模での導入を開始し、SSO（シングルサインオン）は将来導入を想定。
• 初期段階は ChatGPT Team＋社内RAG/API（最小送信・ロギング）で開始。
• 保持・監査の中央統制をさらに強化する必要が生じた時点で Enterprise への移行・併用を検討。

---

💻前提条件

• ユーザー数：初期 5 名（将来的に増加の可能性はありますが）
• 主要ユースケース：社内ナレッジ活用（RAG）、文書要約、翻訳、コード補助、ファイル要約 等

---

プラン比較（“社内ナレッジ保護”に効く観点で要点のみ）

観点	Free	Plus	Pro	Team	Enterprise
想定	個人お試し	個人本格	個人ヘビー	小〜中規模の業務	全社展開・厳格統制
ChatGPTが学習利用する	ON（※）	ON（※）	ON（※）	OFF	OFF
学習回避手段	履歴オフ／一時チャット	履歴オフ／一時チャット	履歴オフ／一時チャット	既定OFF	既定OFF
管理機能	—	—	—	管理コンソール／ワークスペース	SSO/SCIM/ドメイン検証／詳細ポリシー
認証	個人	個人	個人	SAML SSO 対応（将来ON可）	SSO+SCIM（ユーザープロビジョニング）
監査・保持	最低限	最低限	最低限	運用で担保（教育・規程・ログ設計）	保持・監査の中央統制／ログ連携
データ送信設計	手動最小化	手動最小化	手動最小化	RAG/APIで最小化が現実的	RAG/API＋エンタープライズ制御
典型的な使い分け	試用	個人作業	個人で高負荷	小規模チーム導入	厳格な審査・可視化が必須

※個人向け（Free/Plus/Pro）は、履歴オフ／一時チャット運用で学習回避・短期保持にできる一方、部門単位の中央管理やSSOがないため、機密データの取り扱いには不向き。

---

💻当構成での流れ

1. **ChatGPT Teamでワークスペース運用を開始
   • 既定でChatGPTの学習用に利用させないが設定できる。
2. 社内RAG/APIゲートウェイを併用
   • ナレッジは社内DBに保持し、必要最小限のみ送信。マスキングを実装。
3. エンタープライズ要件の発生時に Enterprise へ移行・併用
   • 例：保持期間やログの管理者一括統制 等。

---

💻参照アーキテクチャ（テキスト図）

[利用者(5名)]
    │ ①UI操作（Team）／②社内アプリ（RAG/API）
    ▼
[Team ワークスペース]──(制御)──[管理コンソール/将来SSO]
    │（添付・要約等：運用規程で禁止情報の送信を抑制）
    ▼
[社内RAG/APIゲートウェイ]
    ├─ 前処理：マスキング
    ├─ 検索：Vector DB / 検索基盤（社内保持）
    └─ モデル呼出：必要最小プロンプトで送信

---

💻よくある質問（当構成の場合）

Q1. なぜ Pro ではなく Team なのか？
A. Pro は個人向けで中央管理がなく、会社として利用するには不向き。Team は学習不使用が既定で、将来、Enterpriseへのアップグレードも可能。

Q2. すぐに Enterprise にしない理由は？
A. 初期想定では Team＋運用統制で十分。管理者が一括制御する必要が強くなった段階で Enterprise を導入評価。

Q3. 機密ファイルはアップロードしてよい？
A. 原則 不可。RAG/APIで必要最小部分を抽出して送信し、前処理（マスキング）を必須とする。

---

💻まとめ

• 小規模導入の現実解は Team＋RAG/API。保持・監査の厳格化ニーズが高まれば Enterprise を検討。