オープンAIと生成AIの違いで損しない実務ガイド｜社内ルールと導入判断の決定版

「OpenAIは禁止、生成AIはOKで」と上から指示されている時点で、すでに貴社のAI戦略はブレーキが掛かったまま走っています。OpenAIと生成AIの違いを会社名レベルで曖昧にしたまま進めると、情報漏洩リスクだけ高く、業務効率化も売上アップも中途半端なまま終わります。しかも、多くの企業は気づかないうちに、別のSaaS経由で結局OpenAIやChatGPTのLLMを使い、ガバナンスだけ置き去りにしています。

この記事は、「オープンaiと生成aiの違い」を辞書的に解説するものではありません。
AI・機械学習・ディープラーニング・LLMの関係を整理しつつ、

ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、国産LLM搭載サービスの中身とデータの流れ
生成AIと従来AIの業務シーン別の使い分け
「国産だから安全」「無料版で十分」といった社内発言への具体的な反論材料
生成AIコンテンツのSEOでPVだけ伸びて問い合わせが増えない失敗の構造

までを、一気通貫で実務目線に落とし込みます。

この記事を読み終えるころには、「どの生成AIサービスを、どの業務に、どこまで許可するか」を自社の言葉で説明し、社内ルールと稟議を自信をもって通せる状態になっているはずです。

セクション	読者が手にする具体的な武器（実利）	解決される本質的な課題
構成の前半（用語整理〜サービス比較〜炎上パターン）	OpenAIと生成AI、ChatGPTと他社モデルの違いを、会社・技術・データの流れで説明できる判断軸	「結局どれを使ってよくて、何が危ないのか」が社内で噛み合わない状態
構成の後半（導入ステップ〜SEO〜ガバナンス〜ロードマップ）	具体的なユースケース、ガイドライン雛形、説得フレームまで含めた導入・運用の実務パッケージ	PoC止まりや場当たり的ルールから抜け出せず、成果もリスク管理も中途半端な現状

オープンAIと生成AIは何が違う？「会社」と「技術」をまず切り分ける

社内で「OpenAIは禁止、生成AIはOK」と聞いてモヤっとした人は、ここを押さえるだけで一気に霧が晴れます。

OpenAI＝会社とサービス群、生成AI＝技術カテゴリという基本構造

まず押さえたいのは、この2つはそもそも比較対象が違うという事実です。

軸	OpenAI	生成AI
正体	会社名・組織	技術カテゴリ
代表例	ChatGPT、DALL·E、GPT-4などのモデル	文章生成、画像生成、音声生成などを行うAI全般
似た存在	Google、Microsoft、Anthropicなどの企業	機械学習、ディープラーニングと同じ「技術のくくり」

「OpenAI禁止」と言いつつ、社内SaaSの裏側でGPTモデルを使っているケースは珍しくありません。会社名だけでルールを決めると、中身のモデルやデータの流れを見落とすので危険です。

私の視点で言いますと、Web制作やSEO支援の現場では「どの会社のモデルか」より「どんな目的で、どこにデータが保存されるか」を説明できる担当者が信頼されています。

AI・機械学習・ディープラーニング・LLM…用語の関係を一気に整理

バズワードを一度、入れ子構造で整理しておきます。

AI（人工知能）：人間の知能的な振る舞いをソフトウェアで再現する広い概念
機械学習：データからパターンを学習する手法。スコア予測や分類に強い
ディープラーニング：多層のニューラルネットワークを使う機械学習の一種
LLM（大規模言語モデル）：大量のテキストを学習した言語特化モデル（GPT、Claude、Geminiなど）
生成AI：LLMや画像モデルを使い、新しいテキスト・画像・音声を生み出す技術群

ポイントは、生成AIは「ディープラーニング＋大量データ＋生成タスク」に特化した応用領域だということです。
「機械学習と生成AIはどっちがすごいか」という質問がよく出ますが、縦比較ではなく用途の違いと捉えたほうが判断しやすくなります。

「ChatGPTは生成AIですか？」を例にしたわかりやすい定義づけ

検索でもよく見かけるこの質問を、現場感覚で分解してみましょう。

名前	何者か	関係性
OpenAI	開発している会社	OpenAIがChatGPTやGPT-4を提供
GPT-4などのモデル	LLM（言語モデル）	生成AIの「エンジン」部分
ChatGPT	サービス名・UI付きチャットツール	GPTモデルを使う代表的な生成AIサービス
生成AI	技術カテゴリ	ChatGPTも含まれる広いくくり

つまり、

ChatGPTは、OpenAI社が提供している
中身にGPTというLLMを使っている
テキストを自動生成するので、分類上は「生成AIサービス」の1つ

という整理になります。

ここを押さえておくと、

「生成AIとChatGPTの違いは？」→ChatGPTは生成AIの中の1サービス名
「AIチャットGPTとは？」→GPTモデルを使ったチャット型の生成AIツール

と、社内から飛んでくる質問にも即答しやすくなります。

ルールづくりやツール比較で迷いが出るのは、会社名・サービス名・技術名・モデル名がごちゃ混ぜになっている瞬間です。まずは「OpenAI＝会社」「生成AI＝技術」「ChatGPT＝サービス」と一言で言えるようにしておくと、その後の判断スピードが一段上がります。

生成AIと従来のAIの違いを“業務シーン”で理解する

社内で「AIで自動化しよう」と盛り上がった瞬間、「それ、生成AIなのか従来のAIなのか」で成否が9割決まります。名前は似ていても、得意技もリスクもまったく別物です。

予測・分類するAIと、文章や画像を生成するAIの違い（事例ベースでスッキリ解説）

まずは、現場での“動き方”で切り分けると直感的に理解できます。

種類	役割	業務イメージ	向いているタスク
従来のAI（予測・分類型）	ラベルを付ける・スコアを出す	売上予測、不良品判定、スパム判定	数値予測、合否判定、セグメント分け
生成AI（Generative AI・LLM）	新しい内容を作る	メール文作成、記事ドラフト、画像生成	テキスト作成、要約、アイデア出し

同じ「問い合わせ対応」でも使い方が変わります。

従来AI
- 過去の問い合わせを学習し、「クレームっぽい」「解約リスク高い」と分類
- 優先度フラグを付けて担当を振り分ける
生成AI
- お客様のメッセージを読み、一次回答の文章草案を作成
- 担当者が最終チェックして送信

私の視点で言いますと、経営目線では「どちらを入れるか」より「どの業務で、どこまで自動化するか」を決める方がROIに直結します。

OCR・チャットボット・レコメンド…どこまでが生成AIでどこからが別物か

現場で混乱しやすいのが「AIっぽいサービスが全部生成AI扱いされる」ケースです。ここを間違えると、ベンダー提案を正しく比較できません。

サービス例	中身の主役	生成AIか	現場での捉え方
OCR（請求書読み取り）	画像認識モデル	基本は非生成AI	読み取り精度アップがテーマ
FAQチャットボット（ルール型）	シナリオ+キーワードマッチ	非生成AI	定型質問中心、シナリオ設計が肝
レコメンド（ECの関連商品表示）	従来の機械学習	非生成AI	クリック率・購買率向上が目的
LLM搭載チャット（ChatGPT系）	生成AIモデル（LLM）	生成AI	ナレッジ検索・文章作成が得意

最近多いのが、「既存のOCRやレコメンドに、生成AIによる説明テキスト生成を足した“ハイブリッド型”」です。
例としては、OCRで読み取った請求書データをもとに、生成AIが「今月の仕入れ傾向レポート」を自動作成するパターンがあります。

ポイントは「コアの判断ロジックが生成かどうか」です。画面がチャット風でも、中身はルールベースのことも珍しくありません。

「AIチャットGPT」と呼ばれるものの正体と、他のAIチャットとの決定的な違い

社内会議でよく聞くのが「AIチャットGPT入れよう」という謎ワード。ここを整理しておかないと、ツール選定が迷走します。

種類	正体	決定的な違い
ChatGPT	OpenAIのLLMを使った生成AIチャットサービス	汎用テキスト生成が強力、プロンプト次第で用途が広い
他社生成AIチャット（Gemini、Claudeなど）	各社のLLMを搭載した生成AIチャット	精度や得意分野、料金、データ取り扱いが異なる
FAQ型チャットボット	事前登録したQ&Aやシナリオで応答	新しい回答は基本作らず、登録内容の範囲内で返す
社内検索チャット	社内文書を検索して要約表示	RAG構成が多く、社内ナレッジ活用に特化

「AIチャットGPT」という言い方が危険なのは、“ChatGPTレベルの自由度”を期待しているのに、実際にはFAQボットしか入っていない状況を生みやすい点です。
逆に、FAQで十分な業務に高価な生成AIを入れてしまい、コストだけが膨らむパターンもあります。

中小企業が迷子にならないコツは、次の3ステップです。

「分類したいのか」「新しく文章を作りたいのか」を先に決める
既存の業務フローで、人が今どんな判断をしているかを書き出す
その判断がルールで書けるなら従来AI、書けないグレーゾーンなら生成AI候補と見る

この切り分けをしておくと、「OpenAI禁止・生成AIはOK」といった雑な議論から一歩抜け出し、データの流れとビジネス成果を軸にした導入判断ができるようになります。

OpenAI・ChatGPT・他社生成AIサービスをどう見分けるか

「OpenAI禁止・生成AIOK」と社内メールが飛び交った瞬間から、現場は一気にカオスになります。ここを整理する鍵が、「どの会社の、どのLLMを、どの経路で使っているか」を冷静に分解することです。

OpenAI本体／Azure OpenAI／国産LLM搭載サービスの“中身”を丸裸にする

同じ「ChatGPT的な体験」でも、中身とデータの流れはまったく別物です。

観点	OpenAI本体(ChatGPTなど)	Azure OpenAI	国産LLM搭載サービス
提供企業	OpenAI社	Microsoft	日本企業(ベンダー多数)
中核モデル	GPT-4/4oなど	GPT-4/4oなど(OpenAI製)	LLM-JP系や独自LLMなど
アクセス経路	Web/モバイル/直API	Azureポータル/企業契約	各社SaaS/専用UI
データ保護	プランによって学習可否が変動	契約で学習不可設定が中心	仕様がバラバラ
想定ユーザー	個人～小規模チーム	企業・組織前提	企業・自治体・特定業種

「OpenAIは禁止」なのに、社内で導入したSaaSの裏側がAzure OpenAIだった、というケースは珍しくありません。会社名で線を引くより、どのモデルにどんな入力データが送られ、どこに保存されるかを仕様書と利用規約で確認する方が現実的です。

Web制作やSEOの現場を見ている私の視点で言いますと、「国産LLMだから安心」よりも、「ログ保存の期間」「学習への利用可否」「IPアドレス制限の有無」の3点を押さえているサービスの方が、結果としてリスク管理がしやすくなっています。

ChatGPT以外の生成AI（Gemini・Claude・国産モデルなど）のリアルな立ち位置

今の現場は「ChatGPT一強」ではなく、用途別マルチツール時代に入りつつあります。

Gemini(Google)
- 強み: 検索と連携しやすく、Web上の最新情報を絡めた回答が得意
- 向き: リサーチのたたき台、Google Workspaceとの連携
Claude(Anthropic)
- 強み: 長文テキストの要約や議事録整理などに強く、対話が安定
- 向き: 契約書レビュー、マニュアル・ナレッジ整理
国産LLM各種
- 強み: 日本語チューニングや業界特化モデル、国内データセンター前提の導入がしやすい
- 向き: 自治体・金融など、データ所在地や日本語窓口を重視する組織

ポイントは、「どれが一番賢いか」ではなく、どのモデルが自社の業務・データ・ガバナンスに一番フィットするかです。たとえば営業メールの下書きならChatGPTでもGeminiでも成果に大差は出にくい一方で、専門用語が多い業界マニュアルの整備では、国産LLMに自社データをRAGでつないだ構成の方が使いやすくなるケースもあります。

無料版ChatGPTと企業向け生成AIサービス、リスクとガバナンスのギャップ

同じ「ChatGPT」でも、無料と企業向けでは思想がまったく違います。ここを混同すると一気に炎上リスクが跳ね上がります。

項目	無料版ChatGPT	企業向け生成AI(ChatGPT Enterprise等を想定)
契約主体	個人	企業(部門・全社)
管理機能	ほぼなし	ユーザー管理・権限・ログ監査
データ取り扱い	利用規約の変更影響を受けやすい	契約で学習利用しない前提が設定可能なプランが中心
アクセス制御	社員ごとにバラバラ	SSOやIP制限で統制しやすい
ガイドライン設計	個人任せ	社内ポリシーに沿った使い方を前提に設計可能

無料版だけを黙認した状態で「とりあえず触ってみて」と指示すると、次のような典型パターンに陥ります。

営業が顧客リストをそのままコピペしてメール文を生成
マーケ担当が未公開キャンペーン案を貼り付けてアイデア出し
経営企画が社外秘の議事録を要約にかける

どれも本人は「効率化しているつもり」ですが、データの流れがブラックボックスのまま進むため、後から情報システム部門や経営層がチェックした時には、どこまで何が出ていったか把握できません。

逆に、企業向けサービスやAzure OpenAI、国産LLM搭載ツールをきちんと選定し、「この環境の中だけで機密データを扱う」「無料版・個人契約では業務データを扱わない」という線を引けば、現場の生産性とリスク管理を両立しやすくなります。

まとめると、

OpenAIか国産かではなく、「モデル×インフラ×契約」で判断する
ChatGPTだけでなく、Gemini・Claude・国産LLMを用途ごとに使い分ける発想を持つ
無料版の“便利さ”に流されず、データの流れとガバナンスを設計する

この3つを押さえるだけで、「オープンaiと生成aiの違い」に振り回される側から、AI活用を設計する側へ一気にポジションが変わっていきます。

なぜ「OpenAI禁止・生成AIOK」の社内ルールで炎上するのか

「OpenAIは禁止。でも生成AIはどんどん使ってOK」
このルールが走った瞬間から、社内のAI活用はほぼギャグになります。理由はシンプルで、会社名だけを縛っても、データの流れは1ミリもコントロールできていないからです。

実際に起きがちなトラブル例：顧客情報コピペで経営会議が止まる瞬間

現場でよく見るのは、次のような“悪気ゼロの事故”です。

営業がSaaS型の議事録要約ツールに、

「重要顧客A社の商談録音データ」を丸ごとアップロード
そのツールの裏側はOpenAI API接続だが、利用規約も読まず「国産ツールだから安全」と思い込み
情報システム部門が後から気づき、「OpenAIは禁止のはずだが、これ実質OpenAIへのアップロードでは？」と問題化
経営会議でツール停止を即決 → 数ヶ月分の議事録・要約が使えなくなり、社内が右往左往

怖いのは、本人は“ルールを守っているつもり”だったことです。
画面には日本語UIの国産サービス名しか出ていないため、裏側にLLMとしてOpenAIやAzure OpenAIが動いていることを意識していません。

私の視点で言いますと、Web制作やマーケ支援の現場でも「OpenAIは危ないからこのSaaSを使おう」と言いながら、そのSaaSの技術仕様を追うと普通にGPTモデルを使っているケースが珍しくありません。

「会社名ベースの禁止」ではなく「データの流れベースの禁止」が必須なワケ

炎上を避けたいなら、禁止する対象は“会社名”ではなく“データの扱い方”に切り替える必要があります。

押さえるべきは、この3ステップです。

何のデータを出していいか
- 顧客名・社員名・住所・メールアドレス
- 契約書・見積書・ソースコード
どこ（どのクラウド）に送られるか
- ベンダー独自モデルか、OpenAI・Azure・他社LLMか
送った後、どう保存・利用されるか
- 学習に再利用されるか
- ログ閲覧できる担当者は誰か

社内ルールは、次のような書きぶりにすると運用しやすくなります。

「顧客名・メールアドレスを含むテキストは、会社が承認した“社内専用環境の生成AI”以外に入力禁止」
「契約書・見積書をAIに要約させる場合は、データが学習に利用されないサービスに限定」
「無料版の公開サービスには、社外秘情報・ソースコード・未公開キャンペーン案は入力禁止」

会社名を羅列してNGにするのではなく、「どういう種類のデータを、どこまでの環境に出してよいか」をレベル分けすることがポイントです。

ベンダー資料で必ずチェックすべき“データ保存・学習・ログ”の3つの急所

ベンダーから「うちの生成AIは安全です」と言われたとき、見るべきポイントは3つに絞れます。

チェックすべき3項目と見るポイント

項目	チェックポイントの例	要注意サインの例
データ保存	何日間・どの地域のサーバーに保存されるか	保存期間が不明確 / 「必要な期間」とだけ記載
モデル学習利用	入力データがモデル改善に使われるか、オプトアウト可否	「品質向上のため利用」とだけ書いてある
ログ閲覧権限	どの社員・部署がログ（入力内容・出力）にアクセス可能か	外部委託先やサポート窓口の範囲が曖昧

ここをあいまいなまま「国産だから大丈夫」「世界シェアが高いから信頼できる」と判断すると、のちのち監査や顧客説明で詰まります。

実務でのポイントは次の通りです。

無料版は“トライ用”と割り切る

社外秘は一切入れず、プロンプトや使い方の検証だけに使う。
本番運用は“契約書で縛れるサービス”に限定する

Web画面から利用するSaaSでも、API経由でも、データ保存と学習利用に関する条項は必須。
ベンダーに技術スタックを聞くクセをつける

「御社のサービスはどのLLM（GPT、Claude、Gemini、国産モデルなど）を使っていますか？」と平気で聞く。回答を嫌がる場合は要警戒。

この3点を押さえておけば、「OpenAIは禁止」「生成AIはOK」といった雑なくくりではなく、ビジネスを止めないための現実的なガバナンスに一気に近づきます。

中小企業が迷子にならないための生成AI導入ステップ

「OpenAIは禁止、生成AIはOKと言われたけど、結局何をどう始めればいいのか分からない」。この状態で動くと、時間と予算だけ溶けます。ここでは、実際に現場でAI活用を支援してきた立場から、迷子にならない導入ルートを絞り込んでいきます。

まずはどの業務から生成AIを使うべきか？5つの“鉄板ユースケース”

最初に手を出す業務は、「失敗しても致命傷にならない」「テキストが多い」「評価しやすい」ものに限ると、成功率が一気に上がります。

代表的な5つは次の通りです。

メール文・チャットの下書き作成（営業返信、クレーム一次対応案）
会議・打ち合わせの要約（議事録の骨子作成と要点抽出）
マニュアル・手順書のドラフト（既存資料からの構造化・要約）
Web記事・LPのたたき台（構成案と見出し、イントロ生成）
Excel業務の補助（関数提案、データ整理の手順案）

ここでは顧客名や金額の具体データは入れず、雰囲気だけを投げるのが安全ラインです。
「AIに丸投げして完成品をもらう」のではなく、「下書きを高速で作って、人間が仕上げる」役割分担にすると、品質とスピードの両方が立ち上がります。

「PoCで終わる会社」と「業務に根づく会社」を分ける決定要因

PoC（お試し導入）が盛り上がったのに半年後には誰も使っていない会社は、たいていこの3つが欠けています。

ゴールがふわっとしている

「DX推進」「業務効率化」だけでは現場は動きません。
→「1通あたりのメール作成時間を5分短縮」「週1回の会議録作成時間を半減」のように、数字付きの目標を決める。
ルールと禁止事項がない

「OpenAIは禁止」と言いながら、別のSaaS経由で同じLLMを使っているケースは珍しくありません。
→会社名ではなく、データの流れで線を引く（顧客情報は外部クラウドに出さない、ログ保存の有無を必ず確認など）。
上司が“成果物だけ”を見て判断する

AIが作ったドラフトをどれだけ人間が編集したかを見ないと、SEOも営業資料も品質がブレます。
→「AIの生成部分」「人間の追記部分」を分けてチェックする簡易フローを作る。

私の視点で言いますと、「どのLLMを使うか」より「誰がどこまで手を入れるか」を決めた会社ほど、定着率が高いという感触があります。

無料ツール／有料サービス／OSSモデルの、コスパ最適な組み合わせ方

同じ生成AIでも、ChatGPT無料版、企業向けのAzure OpenAI、国産LLMを使うサービス、OSSモデルでは、役割がまったく違います。
まずは用途別にこう切り分けると、無駄な投資を避けやすくなります。

目的	向いている選択肢	ポイント
個人の試行・プロンプト研究	ChatGPT無料版、Copilot	社外データは入れない前提で学習場として使う
社内の定常業務効率化（メール、議事録）	有料版ChatGPT、企業向け生成AIサービス	ログ管理、権限設定、日本語サポートを重視
自社サービスへの組み込み	Azure OpenAI、国産LLM、OSSモデル	API仕様と学習データの扱いを比較
高い秘匿性が必要な社内検索	Azure OpenAI＋RAG構成、国産LLM	学習への再利用有無とオンプレ対応を確認

ポイントは、「いきなり国産LLMかOSSをフルスクラッチで作らない」ことです。
まずは有料のクラウドサービスでワークフローとガイドラインを固める → それを基準にOSSや別LLMへ移行を検討する流れの方が、トータルのコストとリスクが小さくなります。

OpenAIか生成AIかで悩む前に、

どの業務で
どのレベルの情報を扱い
どこまでをAIに任せるか
この3点を紙に書き出すだけでも、社内の会話が一気にクリアになります。

生成AIコンテンツとSEO：Googleに嫌われる記事・好かれる記事の分かれ目

「ChatGPTで毎日10本量産してるのに、問い合わせが1件も増えない」
現場で今、一番よく聞く悲鳴がこれです。PVは伸びているのに、売上も指名検索も増えない。このギャップを埋めない限り、「オープンAIと生成AIの違い」を理解しても、ビジネス成果にはつながりません。

生成AIだけで記事量産したサイトに起きる“PVだけ伸びる残念な結末”

生成AIだけで作った記事がハマりがちなパターンを整理すると、SEO的にどこでアウトになっているかが見えてきます。

項目	量産AI記事	Googleに好かれる記事
目的	キーワード消化	読者の行動変化
情報源	学習済みLLMの平均的知識	自社データ・現場事例
構成	どのサイトも似た見出し	検索意図と問い合わせ導線が連動
滞在時間	流し読みで離脱	比較表・事例で読み込み発生
貢献度	「ググれば出る話」の焼き直し	意思決定の判断材料を追加

「OpenAIと生成AIの違い」を説明するだけの記事は、すでに検索結果に山ほどあります。そこで同じ説明をなぞると、PVは取れても「この会社に相談しよう」とは思われません。

人間が必ずやるべき編集作業：一次情報・事例・数字の“肉付けテク”

生成AIに下書きをさせるのは構いませんが、そのまま公開すると情報の厚みがゼロのままです。私の視点で言いますと、ここからの人間の編集が8割以上の成果を左右します。

最低限、次の3点は人が手を入れてください。

一次情報の追加

自社で実際にあった相談件数の変化、業務時間の削減時間など、「自分たちの財布に関係した数字」を入れる。
現場事例の挿し込み

「OpenAI禁止で、別サービス経由で実はOpenAIを使っていて混乱した」など、業界人ならではの“あるある”を短く入れ込む。
判断軸の言語化

「国産LLMとOpenAI、どちらを上司に提案すべきか」を、会社/技術/データの流れ/契約の4軸で表にして示す。

この「肉付け」をするだけで、LLMが吐き出した一般論が、自社サイトでしか読めない判断材料に変わります。

プロンプトとマニュアルをセット設計して、記事品質のブレを一気に抑える

中小企業で多いのは、「担当者ごとにプロンプトがバラバラで、記事品質もバラバラ」という状態です。ここを整えないと、生成AIを使うほどブランドが薄まります。

おすすめは、プロンプトとマニュアルをペアでテンプレ化することです。

プロンプト側で決めること
- ペルソナ（例: 情シス不在のIT担当）
- トーン（例: 上司に説明できるレベル感）
- 必ず入れるパート（比較表、失敗例、判断チェックリスト）
マニュアル側で決めること
- 公開前チェック項目（一次情報が1つ以上入っているか、社内ルールに反する表現がないか）
- 禁止ワード（顧客名、具体的な機密データ、誤解されやすい言い回し）
- 画像・図解の方針（生成AIの仕組みは図で説明する、など）

この2枚セットを作り、マーケ・営業・制作の全員が同じルールで生成AIを利用すれば、「ある記事はただのChatGPT丸出し、別の記事はやけに専門的」といったブレが一気に減ります。

OpenAIか国産LLMかよりも、「誰がどのルールで生成AIを使い、どこまで人間が編集するか」を決めたサイトから、検索結果の上位と問い合わせはごっそり持っていかれているのが今のリアルです。

リスクとガバナンス：情報漏洩・著作権・ハルシネーションへの現実的な向き合い方

生成AIの回答精度と“それでも嘘をつく”ハルシネーション問題の正体

生成AIは、人間の「それっぽい」を極限まで再現する仕組みです。
LLMは膨大なテキストを学習し、「この単語の次に来そうな単語」の確率を計算して文章を生成します。ここで起きるのがハルシネーション（もっともらしい嘘）です。

ポイントは、モデルは事実を理解しているわけではなく、パターンを再現しているだけという構造です。
その結果として、以下のような現象が起きます。

実在しない法律名や条文番号をでっち上げる
ないはずの事例や論文を「存在する」と言い切る
社名・商品名をそれっぽく合成してしまう

私の視点で言いますと、Web制作やSEOの現場では「一次情報を持っていないテーマほど、AIの嘘をそのまま採用して炎上する」ケースをよく見かけます。
対応のコツはシンプルで、“AIが強い領域”と“必ず人が検証すべき領域”を分けることです。

強い領域：構成案出し、言い回しの改善、たたき台作成
要検証領域：法律・医療・契約・料金・社内ルール・数値

生成AIはドラフト作成マシンとして使い、最終判断は人間の責任で行う前提をガバナンスに組み込むとブレが減ります。

著作権・商標・コンテンツ利用で最低限おさえておきたいレッドライン

著作権や商標は「知らなかった」では済まず、コンテンツ単位で会社のリスクになる領域です。最低限チェックしたいポイントを絞ると次の通りです。

画像生成

有名キャラクターやブランドロゴに似せた指示は避ける。依頼文に「ディズニー風」「某スニーカーメーカー風」のような表現を入れない。
テキスト生成

特定の記事URLや書籍を丸ごと貼り付けて「要約してそのまま公開」は危険。公開物の「置き換え」ではなく、自社の意見・数字・事例を混ぜて独自性を出す。
商標

商品名やサービス名を含むキャッチコピーは、過度な比較や誤認を生む書き方を避ける（「唯一」「世界一」と断定しないなど）。

レッドラインを社内で共有しやすくするため、著作権・商標・コンテンツの観点を、従来の制作と並べて整理すると把握しやすくなります。

項目	従来の制作物	生成AIコンテンツでの注意点
著作権	外注先・社内制作を管理すればよい	学習元不明のため、公開前に類似チェックが必須
画像・イラスト	素材サイトのライセンス確認	プロンプト内容自体が権利侵害を招く可能性
商標・ブランド	コピーライターが手作業で調整	モデルが勝手に他社名を混ぜることがある

情報漏洩リスクを下げる社内ガイドラインと、NGワード・禁止事項の決め方

「OpenAIは禁止、生成AIはOK」というルールでは、データがどこに流れるかが誰も説明できず、結果的に一番危険な状態になります。
鍵になるのは、会社名ベースではなくデータフローを前提にしたガイドライン作りです。

まず、外部クラウド型のチャットサービスを使う場合に絶対に入れない情報を明文化します。

個人を特定できる顧客情報（氏名、住所、メールアドレス、会員ID）
契約書全文、見積書、未発表の価格表
社内だけで共有している戦略資料・会議の議事録丸ごと

さらに、現場で迷わないようにNGワードリストを作ると運用しやすくなります。

顧客名・取引先名
社内プロジェクトコード
公開前の商品名・サービス名
公開前キャンペーンの割引率や条件

ガイドライン作成のステップは次の流れが扱いやすいです。

会社として許容できる「利用ツール」と「用途」を列挙する
ツールごとに「入れてよいデータ」と「入れてはいけないデータ」を表で分ける
禁止ではなく「変換ルール」を用意する（顧客名をイニシャルにする、金額をレンジで書くなど）
プロンプト例と一緒にマニュアル化し、研修とセットで展開する

生成AIのリスクは、モデルよりも人間の操作ミスとルール不在から生まれます。
どのLLMを採用するか検討する前に、「データの流れ」「権利」「ハルシネーション」の3つを押さえたガバナンス設計に手を付ける方が、結果的にビジネスインパクトは大きくなります。

ベンダー提案書とニュースに振り回されないための「判断チェックリスト」

「国産LLMだから安全」「世界シェア1位だから安心です」と言われた瞬間に、判断停止モードに入っていないでしょうか。ここからは、提案書とニュースに踊らされず、自社のビジネスを守りながら攻めるための“現場用チェックリスト”をまとめます。私の視点で言いますと、この章が作れれば、OpenAIか国産かで迷う時間の8割は削れます。

「国産だから安全」「世界シェアが高いから安心」を疑うべき理由

まず疑うべきは“ラベル”ではなく“データの扱い”です。

よくある決め台詞	本当に見るべきポイント
国産だから安全	データ保存場所、暗号化、第三者提供の有無
世界シェアが高い	事故発生時の対応体制、SLA、ログ開示範囲
大手が採用	自社規模・業務に合う権限設計と監査性

ここを確認せずに「国産ならOK」とすると、実は裏側でOpenAI APIを呼んでいて、「OpenAI禁止・生成AIはOK」という矛盾ルールに突っ込むケースが出てきます。ニュースのブランド名ではなく、どのLLMをどのクラウドで動かし、どこにログが残り、誰が見られるのかを必ず分解しておきたいところです。

価格表とランキングだけでは見えない、本当に比較すべき評価観点

価格表と「生成AIランキング」は、正直“入り口の比較”にすぎません。中小企業の現場で効くのは、次の5軸です。

データの流れ

入力したテキストやファイルが、どこに保存され、学習データに再利用されるのか。営業資料や顧客情報を扱うなら最優先のチェックポイントです。
ガバナンス機能

管理者がログを確認できるか、部門ごとに権限を分けられるか、社内ガイドラインと接続しやすいか。無料版ChatGPTとの決定的な差がここに出ます。
日本語の業務適性

LLMの素の日本語力だけでなく、社内マニュアルやFAQをRAGで取り込んだ時の精度。問い合わせメールの下書きや議事録要約で差が出ます。
編集コスト

SEO記事やWebコンテンツに使う場合、「どれくらい人間のリライトが必要か」が実際のコスト。モデルの賢さだけでなく、社内ライターが扱いやすいかを見ます。
拡張性・ロックイン

OSSモデルと組み合わせられるか、APIで既存システムとつなぎやすいか。あとから「別のLLMに乗り換えたい」と思った時に詰まらないかが重要です。

ざっくりした目安として、ベンダー比較の時は下のチェックを1枚にまとめておくと、情シス不在の会社でもブレにくくなります。

チェック項目	BtoB提案書で必ず質問する内容
データ保存	入力データはどこに・どれくらい保存されるか
モデル	どのLLMか、自社独自か、OSSか
学習利用	入力データをモデル学習に使うかどうか
ログ閲覧	どの単位で管理者がログを見られるか
料金	ユーザー課金かトークン課金か、上限設定の可否

ここまで聞いて答えがあいまいなベンダーは、どれだけ安くても“先送りリスク”が高いと見ておいた方が安全です。

AI導入の社内資料・稟議を一発で通す“説得フレーム”テンプレ

最後に、「上司に明日までにAI導入の企画書を」と言われた時に、そのままコピペできるフレームを置いておきます。ポイントは、技術の話を減らし、リスクとリターンを同じ解像度で語ることです。

現状の課題
- 例：営業資料作成に毎週○時間、議事録作成に○時間かかっており、人件費換算で月○円のロス。
生成AI導入の狙い（ビジネスKPIに直結させる）
- 例：資料作成・メール下書き・会議要約に生成AIを使い、作業時間を30％削減し、提案回数を20％増やす。
候補サービスの比較（上の5軸で1枚に要約）
- OpenAI系（ChatGPT EnterpriseやAzure OpenAI）
- 国産LLM搭載サービス
- OSSモデル活用型ツール
リスクと対策をセットで提示
- 情報漏洩：機密データを入力禁止＋クライアント名を伏せたプロンプト例をマニュアル化
- 著作権：生成コンテンツは必ず人間が一次情報・数値を追記
- ハルシネーション：重要情報は必ず一次ソースでダブルチェック
トライアル計画と評価指標
- 期間：1〜3か月
- 対象業務：問い合わせメール、SEO記事のたたき台、議事録
- 測定：作業時間、ミス件数、問い合わせ数の推移
投資対効果のざっくり試算
- 月額利用料＋教育コスト vs 削減できる工数と新規売上インパクト

このフレームに沿って「会社名ではなくデータの流れで比較した結果」を添えると、「OpenAIは禁止」と言いがちな経営層にも、論点を揃えた会話がしやすくなります。ブランド名の好き嫌いから一歩抜け出し、ビジネスとリスクをセットで設計できる担当者こそ、ChatGPT時代に評価される“AI推進の軸”になっていきます。

明日から使える：ペルソナ別・生成AIの「正しい使い方」ロードマップ

「OpenAIは禁止だけど生成AIはOK」と言われて固まった瞬間、頭に浮かぶのは次の3人ではないでしょうか。

集客数字を追い詰められているマーケ責任者
情シス不在でPCトラブルからRPAまで全部抱えているIT担当
今日中に提案書とメールをさばききりたい営業・現場担当

私の視点で言いますと、この3人は“同じツールでもやるべきことがまったく違う”のに、社内ではひとまとめに語られがちです。

ペルソナ	まず狙う成果	生成AIの主役タスク
マーケ責任者	問い合わせ・売上アップ	コンテンツ企画と下書き
情シス不在IT担当	問い合わせ削減・属人解消	マニュアル整備とQ&A整形
営業・現場担当	返信スピードと提案質	メール下書きと要約・構成案

マーケ責任者向け：集客・コンテンツ制作で成果を出す生成AI活用シナリオ

マーケ担当がやりがちなのは「記事本数を増やすためだけの生成AI活用」です。この使い方はPVだけ増えて問い合わせが増えないパターンを生みます。

狙うべきは本数ではなく「一次情報の肉付けに自分の時間を使うための時短」です。

生成AIに任せる部分
- キーワードから見出し案を10パターン出す
- 想定読者の悩みリストを抽出
- ホワイトペーパーの骨組み案を3案作成
人間だけがやる部分
- 自社データや実際の失敗談を差し込む
- 競合と比べた強みを追記
- 社内用語を顧客に伝わる言葉へ翻訳

特に「国産だから安全」「無料版で十分」と言われた時は、データの扱いとガバナンスを論点にすることで、単なるツール議論からビジネス議論へ引き上げられます。

情シス不在のIT担当向け：マニュアル・ナレッジ整理を一気にラクにする使い方

IT担当のボトルネックは、「質問はチャットで飛んでくるが、ナレッジはどこにも残らない」ことです。ここを生成AIに寄せると世界が変わります。

まずやるべきステップ

既存マニュアルや手順書をPDFで整理
生成AIに「新人でもわかるQ&A形式に変換して」と指示
よくある問い合わせ10件をサンプルとして投げ、回答のブレを確認
社内用チャットボットや社内ポータルに貼り付け

ポイントは「AIに渡す情報は、すでに社内で共有してよいものだけ」に限定すること。顧客名や個人情報が混ざると一気にリスクが跳ね上がります。

やっていい入力	絶対に避ける入力
取扱説明書、社内ルール、公開済みマニュアル	顧客リスト、契約書、見積金額

この線引きを「会社名」ではなく「データの流れ」で決めておくと、「OpenAIは禁止」といった雑な議論から抜け出せます。

現場担当者・営業向け：メール・提案資料・会議要約に使うときの落とし穴とコツ

営業現場で一番速効性があるのは、メールと議事録のテンプレ化です。ただし、丸投げすると「誰が書いても同じで刺さらない文章」になりがちです。

メールでのコツ
- AIには「要素」と「トーン」だけ指定し、本文は自分で最終調整
- 例：件名候補3つ、導入文3パターンを生成し、本文は自分で組み立てる
会議要約でのコツ
- 音声を書き起こさせた後、「決定事項」と「宿題」を表形式で整理させる
- 自分で1分だけ録音を聞き直し、ニュアンスがずれていないかチェック

AIに任せるのは「書く作業」ではなく「整理と構造化」に絞ると、顧客ごとの事情に寄り添った提案を維持しながら、生産性だけを引き上げられます。

最後に、どのペルソナにも共通する鉄則は1つです。「AIに任せる範囲を決めてからツールを選ぶ」こと。これがないまま「OpenAIか国産か」で迷っても、ゴールのないシステム選定レースが続くだけになります。

この記事を書いた理由

2023年以降、当社に相談に来る企業のうち、感覚値で3社に1社が「OpenAIは禁止、生成AIは様子見で」といった指示に振り回されていました。実際に、ある年商50億規模の企業では、表向きはOpenAI禁止なのに、別のSaaS経由で知らないうちにOpenAIのLLMを使っており、情シスも経営陣もデータの流れを説明できないまま、取引先からセキュリティチェックを受けて冷や汗をかく事態になりました。

創業期からSEOとWeb集客で事業を伸ばしてきた中で、私は「技術そのものより、定義の曖昧さが一番のリスクを生む」場面を何度も見ています。特に2024年以降、生成AIコンテンツだけで月間PVを10倍にしたのに、問い合わせが1.2倍しか増えなかったサイト改善案件を複数担当し、用語と仕組みを正しく理解しないままAIを入れる危うさを痛感しました。

この記事では、辞書的な定義ではなく、実際に経営会議や現場の導入プロジェクトで交わされたやり取りを踏まえ、「どのサービスを、どの業務に、どこまで許可するか」を自社の言葉で決められる状態まで落とし込むことを目的にしています。技術論よりも、経営と現場が同じ判断軸を持てるようにするために書きました。

執筆者紹介

宇井和朗（株式会社アシスト代表）

株式会社アシスト代表。Webマーケティング、SEO、MEO、AIO（AI Optimization）、ITツール活用、組織マネジメントを軸に事業を展開する経営者。
宇井自身が経営に携わり、創業から約5年で年商100億円規模へ成長、その後年商135億円規模まで事業を拡大。SEOやMEOを中心としたWeb集客戦略、ホームページ設計、SNS運用、ITツール導入、組織設計を一体で構築し、再現性のある仕組み化を実現してきた。

これまでに延べ80,000社以上のホームページ制作・運用・改善に関与。Googleビジネスプロフィールを活用したローカルSEO、検索意図を重視したSEO設計、Instagram運用代行、AI活用によるコンテンツ最適化など、実務に基づく支援を行っている。
机上の理論ではなく、経営者としての実体験と検証データを重視し、Googleに評価されやすく、かつユーザーにとって安全性と再現性の高い情報発信を行っている。Google公式検定を複数保有。