情報システム部門（情シス）に携わっていると、「生成AIを使いこなすべきだ」という声が社内外から聞こえてくる一方、「それを検討する余裕がどこにあるんだ」と感じている方も多いのではないでしょうか。SaaSの乱立、リモートワーク対応、セキュリティ要件の高度化。そのうえに生成AI対応まで加わった現場の担当者の疲弊は、決して珍しいことではありません。

ただ、少し視点を変えてみると、生成AIは情シスの業務課題を解決するためにこそ有効なツールだということに気がつきます。ヘルプデスク対応の自動化、ドキュメント作成の効率化、システム障害対応の高速化。実際の現場で成果が出始めている事例が、2025年後半から急速に積み上がってきました。

この記事では、情シス担当者が生成AIを業務に取り入れるための具体的な方法を、ユースケース別に整理します。あわせて、社内稟議で必ず問われる「費用対効果をどう試算するか」を計算式とモデルケースで示し、情シス向けツールの選択肢、導入ステップ、シャドーAI対策までを1本にまとめました。何から始めるか、どんな準備が必要か、どんなリスクに気をつけるべきか。実務でそのまま使える粒度でまとめています。

情シス部門が生成AIを活用すべき理由

情シス部門への生成AI導入を「後回し」にすることのリスクが、2026年時点では無視できない水準に達しています。

人手不足・業務過多が深刻化する情シスの現状

従業員500名以上の中堅から大企業の情シスは、平均して2〜5名体制で運営されているケースが多く、一人当たりの守備範囲は広がり続けています。ヘルプデスク対応、SaaS管理、デバイス管理、セキュリティ対策、コンプライアンス対応。これらを少人数でカバーする構造的な問題は、短期間では解消されません。

2025〜2026年にかけて、SaaSに標準搭載されるAI機能が急増し、「気づいたら社内のツールがAIを活用していた」という状況が常態化してきました。情シスが生成AIの活用方針を定めないまま放置すると、現場部門が独自に生成AIを導入するシャドーAIが発生し、データガバナンスの空白地帯が広がります。

人手不足解消の見通しが立たない中、情シスが自らの業務に生成AIを活用することは、守りの効率化という観点でも不可欠になっています。採用が難しいのであれば、今いる人員の生産性を上げるしかありません。その現実的な解の一つが、生成AIの活用です。属人化した作業を減らす取り組みは、情シスの工数削減という観点でも中心的なテーマになっています。

生成AIが情シス業務にもたらす変化

生成AIが情シス業務にもたらす変化は、単純な「効率化」にとどまりません。従来、情シスが担ってきた「御用聞き型」の業務、つまり問い合わせ対応、マニュアル作成、障害報告書の記述は、生成AIが代替できる部分が大きい領域です。

その結果、情シスの担当者がセキュリティ設計、SaaS選定、全社DX推進といった、より戦略的な仕事に時間を割けるようになります。この「仕事の質の変化」こそが、生成AI活用の本質的な価値です。

生成AIを積極的に活用している情シス部門では、ヘルプデスク対応時間を30〜50%削減できたケースが報告されています。少人数体制の情シスにとって、これは戦略業務へのシフトを可能にする大きな余白を生み出します。

企業全体の導入状況も大きく動いています。日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の「企業IT動向調査2026」では、言語系生成AIを「導入済み」と回答した企業が33.9%、試験導入中・準備中を含めると53.4%、売上高1兆円以上の大企業に限れば85.1%でした。すでに論点は「導入するかどうか」から「どう統制しながら広げるか」に移っています。

活用しない場合のリスク（シャドーAI常態化）

生成AIを情シスが管理・活用しないままでいると、現場部門が独自に生成AIツールを使い始める「シャドーAI」が発生します。シャドーAIとは、情シスが把握・承認していないAIツールが業務で使われている状態を指します。

シャドーAIの問題は、セキュリティリスクだけではありません。社内の機密情報や顧客データが把握されていないAIサービスに入力されるリスク、著作権を侵害するコンテンツが生成されるリスク、AIの出力を鵜呑みにした誤情報の拡散。これらが複合的に絡み合います。

情シスが生成AIの活用方針を主導することは、全社のリスク管理においても不可欠な役割です。

参考: 情シス業務の生成AI活用はここまで可能に！導入メリットと注意点

ヘルプデスク・問い合わせ対応での活用

情シスが最も多くの時間を費やす業務のひとつが、社内からの問い合わせ対応です。生成AIはこの領域で、特に即効性のある効果を発揮します。

社内問い合わせ対応チャットボットの構築

「PCが起動しない」「パスワードを忘れた」「VPNにつながらない」。情シスに寄せられる問い合わせの多くは、類似したパターンの繰り返しです。生成AIを使ったチャットボットをSlackやTeamsなどのコミュニケーションツール上に構築することで、こうした定型的な問い合わせを自動応答できるようになります。仕組みと導入手順はAIヘルプデスクの解説記事でも整理しています。

従来のFAQチャットボットとの決定的な違いは、「自然な日本語で質問できる」点にあります。従来型は選択肢を選んだり、特定のキーワードで検索したりする必要があり、ユーザーが使いこなせないケースが多くありました。生成AIベースのチャットボットは、「先週から急にメールが送れない。送信時にエラーが出るんだけど…」という曖昧な問い合わせにも、文脈を理解して適切な回答を返せます。

実装の観点では、社内のFAQドキュメントやナレッジベースをデータソースとして整備し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）方式で生成AIに接続するアプローチが主流です。ChatGPT Enterprise、Azure OpenAI Service、Google Workspace（Gemini）などのサービスが主な選択肢として挙げられます。

FAQドキュメントの自動生成・更新

チャットボットの精度を高めるためには、FAQの品質と網羅性が重要です。生成AIは既存のマニュアル、過去の問い合わせ履歴、システム仕様書などから、FAQを自動生成する作業を得意とします。

新しいシステムを導入した際の想定Q&Aを数分で生成でき、内容の更新サイクルを大幅に短縮できます。従来、FAQの整備は情シス担当者が手動で行う必要があり、更新が追いつかないケースが多くありましたが、生成AIを使うことでその壁が取り払われます。

FAQ文書の整備は「知識の移転」にもつながります。特定の担当者しか知らないノウハウをFAQに落とし込むことで、属人化の解消と引き継ぎコストの削減が同時に実現できます。

対応履歴の分類・分析

問い合わせ対応の履歴を生成AIで分類・分析することで、「どのシステムへの問い合わせが多いか」「どの時期に問い合わせが集中するか」「どの種類のトラブルが繰り返し発生しているか」を把握できます。

この分析結果は、問題の根本原因対応（PCのキッティング手順の見直し、特定ツールの操作研修実施など）を判断する根拠として活用できます。「問い合わせへの対応」から「問題の予防」へのシフトを可能にする、重要なデータです。

参考: 情シス業務は生成AIで効率化できるのか？活用事例を紹介

システム開発・運用での活用

システム開発・運用の現場でも、生成AIの活用が業務の質とスピードを大きく変えています。

コード生成・レビュー・デバッグへの応用

情シスが内製でスクリプトやツールを開発する場面では、生成AIがコーディングを大幅に支援します。GitHub Copilot、ChatGPT、Claudeなどは、自然言語で要件を説明するだけでPythonスクリプト、PowerShellコマンド、APIの呼び出しコードを生成します。

たとえば「ActiveDirectoryに存在するが、SaaS Xにはアカウントが存在しないユーザーのリストを抽出するスクリプトを書いて」という指示に対して、具体的なコードを数秒で提示できます。コードレビューやデバッグにも活用でき、担当者のスキルレベルに関わらず一定品質のコードを実現しやすくなります。

ただし、生成されたコードをそのまま本番環境に使用することは避けてください。必ず担当者がレビューし、テスト環境での動作確認を経てから利用することが大前提です。

障害報告書・インシデントレポートの自動作成

システム障害の復旧後に求められる障害報告書は、現場の担当者にとって大きな負担です。発生日時、影響範囲、原因、対応手順、再発防止策。これらを記述するには時間がかかり、対応後の疲弊した状態では品質にばらつきが生じます。

ログデータ、対応メモ、チャットの記録を生成AIに入力することで、規定フォーマットに沿った障害報告書のドラフトを自動生成できます。担当者はドラフトを確認・修正するだけでよく、作成時間を大幅に短縮できます。

報告書の品質が安定することで、過去のインシデントを横断的に分析しやすくなるというメリットもあります。インシデントデータが蓄積されると、再発防止策の効果検証や、弱点のあるシステム領域の特定に活用できます。

運用マニュアルの自動生成

新しいシステムを導入した際に必要となる運用マニュアルも、生成AIが大きく支援できる領域です。システムの仕様書や設定情報を元にマニュアルのドラフトを生成し、担当者がレビューして仕上げるワークフローにより、マニュアル整備の遅延問題を解消できます。

参考: システム運用領域における生成AI活用の可能性（野村総合研究所）

ドキュメント・ナレッジ管理での活用

情シス部門のナレッジは属人化しやすく、担当者の異動・退職によって失われるリスクがあります。生成AIはこの課題の解消にも力を発揮します。

仕様書・設計書作成の効率化

システム設計の場面では、要件定義書、基本設計書、詳細設計書などのドキュメント作成が必要です。生成AIは、会議の議事録やヒアリング内容から仕様書のドラフトを生成したり、既存の設計書から変更点を自動反映した更新版を作成したりする作業を支援します。

特にシステム更改・機能追加のプロジェクトでは、既存ドキュメントの読み込みと差分抽出を生成AIが担うことで、担当者の作業負荷を大幅に削減できます。

会議議事録の自動生成と要約

会議の録音・文字起こしデータから議事録を自動生成する活用は、情シスに限らず多くの部門で広まっています。Microsoft Copilot（Teams連携）、Google Meet のGemini連携、Notta、Otter.aiなどのツールを使えば、会議終了直後に議事録ドラフトを取得できます。

情シスの会議では技術的な用語やシステム名が多く登場するため、用語の精度確認は担当者が行う必要があります。それでも、議事録作成の手間を大幅に削減できることは確かです。

社内ナレッジベースの整備・検索

担当者の頭の中にある暗黙知、散在する社内文書、過去のトラブル対応記録。これらを生成AI対応のナレッジベースに蓄積・整理することで、新任担当者でも素早く必要な情報にアクセスできる環境が生まれます。

Notion AI、Confluence AI、Microsoft SharePoint + Copilotなど、既存のドキュメントツールにAI機能を追加する形での導入が、運用コストを抑えながら効果を出しやすいアプローチです。

ナレッジベースが整備されると、ヘルプデスク対応の自動化精度も向上します。チャットボットの回答精度は、背後にあるナレッジの質に直結するためです。ナレッジ管理とヘルプデスク自動化を並行して進めることで、相乗効果が得られます。

参考: 生成AIで情シス業務はどう変わる？ 業務シフトの全体像と実践ステップを解説

SaaS管理・ガバナンスでの活用

従業員500名以上の企業における情シスが管理するSaaSの数は、平均100を超えるケースが珍しくありません。この複雑なポートフォリオを管理するうえでも、生成AIは有効な手段です。前提となる考え方は、SaaS管理とは何かを整理した記事もあわせてご覧ください。

SaaS利用状況の分析レポート自動生成

SaaS管理ツールから取得した利用状況データ（アクティブユーザー数、ログイン頻度、コスト情報など）を生成AIに入力することで、経営層への報告資料や月次レポートのドラフトを自動生成できます。「未使用ライセンスが多いサービス上位5件」「コストが前月比20%増のサービス」といった分析観点での要約も、自然言語で指示するだけで得られます。

生成AI自体の利用状況をSaaS管理ツールで把握する

ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude。これらの生成AIツールも、企業内においてはSaaSのひとつです。SaaS管理ツールを通じて、誰がどの生成AIを使っているかを把握することは、ガバナンスの観点から非常に重要です。

個人のクレジットカードで契約した生成AIサービス、試験的に導入されたチームレベルのAIツール。こうした把握されていない生成AI利用を発見・管理することが、情シスのガバナンス業務の重要な一部になっています。検出から棚卸しまでの進め方は、シャドーITへの情シス対応マニュアルで5ステップに整理しています。

シャドーAIの検出・管理

シャドーAIとは、情シスが把握・承認していないAIツールが社内で使われている状態を指します。SaaS管理ツールのブラウザ拡張機能やネットワーク監視機能を使うことで、未承認の生成AIサービスへのアクセスを検出できます。

発見したシャドーAIをすべて「禁止」にするだけでは、現場のニーズを否定することになり、別のリスクを生みます。情シスが主導して「承認済みAIツール一覧」を整備し、現場が安心して使えるAI環境を提供することが、シャドーAI問題の本質的な解決策です。

コスト最適化とライセンス管理

SaaS管理ツールと生成AIを組み合わせることで、AIツールのライセンスコスト最適化も進められます。「利用頻度の低いCopilotライセンスが全社展開されている」「部門ごとに同種のAIツールを重複契約している」。こうした無駄を自動的に検出し、削減提案を生成AIが行うことで、情シスのコスト管理業務が効率化されます。

参考: 生成AI導入はどの部署が主導すべき？情シス・DX推進・現場別の進め方

情シス向け生成AIツールの選択肢と選び方

「情シスが使うべき生成AIツールには、結局どんなものがあるのか」という問いは、検討の初期段階で必ず出てきます。帝国データバンクが2026年3月に実施した調査では、生成AI活用の課題として「活用範囲の不明確さ」を挙げた企業が40.0%にのぼりました。用途別に全体像を押さえることが、この不明確さを解消する最短ルートです。

用途別に見る主な生成AIツール

情シス業務で使われるツールは、用途別に整理すると選定しやすくなります。すでに契約済みのグループウェアに付属している場合も多いため、まず「新規契約が必要かどうか」から確認します。

上4つは「業務を速くするツール」ですが、最後の1行だけは性質が異なります。生成AIを増やすほど、それを管理する側の仕組みが必要になるためです。導入と統制はセットで検討してください。

ツール選定で情シスが確認すべき4つの観点

機能比較の前に、契約後の変更コストが高い次の4点を選定段階で確認します。

1. 学習利用のオプトアウト: 入力データがモデルの学習に使われない設定か。エンタープライズ向けプランでのみ保証される場合が多い
2. 認証・権限管理との接続: SSO（シングルサインオン）とSCIMに対応しているか。未対応だと退職時のアカウント削除が手作業になり、放置アカウントの温床になる
3. 課金単位と増減のしやすさ: ユーザー単位か従量課金か、月次で席数を減らせるか。利用が伸びなかった場合の撤退コストを左右する
4. 監査ログの取得範囲: 誰がいつ何を入力したかを、どの期間まで遡って取得・エクスポートできるか

特に2番目は見落とされがちです。生成AIツールも社内アカウントである以上、入退社のライフサイクル管理の対象に含める必要があります。

参考: 3社に1社が生成AIを「導入済み」（企業IT動向調査2026・日本情報システム・ユーザー協会）

生成AI活用の費用対効果をどう試算するか

生成AI導入の稟議で最も多く突き返される理由が、費用対効果を数字で示せないことです。帝国データバンクの調査（2026年3月・1万312社回答）では、生成AIを活用している企業の86.7%が業務上の効果を実感しています。しかし「効果を実感している」ことと「経営層に金額で説明できる」ことは別の問題です。ここでは情シスが自力で試算するための費目・計算式・モデルケースを示します。

コスト側に計上すべき3つの費目

コストをライセンス費だけで計算すると、必ず過小評価になります。計上すべき費目は次の3つです。

1. ライセンス費: 生成AIツールの月額・年額利用料。ユーザー数×単価で計算する
2. 初期構築費: FAQ・ナレッジの整備、RAGの接続設定、プロンプトのテンプレート作成にかかる工数（外注なら委託費、内製なら工数を時間単価で換算）
3. 継続運用費: 回答精度のチューニング、ナレッジ更新、利用状況のモニタリングにかかる月次工数

見落とされやすいのは3番目です。生成AIはナレッジを更新し続けなければ回答精度が落ちます。月あたり数時間の運用工数を最初から見込むことが、現実的な試算につながります。

削減工数を金額に換算する計算式

効果側は、削減できた時間を金額に換算して算出します。基本の計算式はシンプルです。

• 月間の削減金額 ＝ 対象業務の月間工数（時間） × 削減率 × 担当者の時間単価
• 年間の効果額 ＝ 月間の削減金額 × 12
• 投資回収期間（月） ＝ 初年度コスト合計 ÷ 月間の削減金額

時間単価は、年収に法定福利費などを加えた人件費総額を年間の実労働時間で割って求めます。本記事では計算を追いやすくするため、時間単価3,000円という保守的な仮定を置きます。

業務別の試算例（従業員500名規模のモデルケース）

以下は情シス3名体制・従業員500名規模を想定したモデルケースです。工数と削減率は仮定値であり、実際の試算では自社の実測値に置き換えてください。重要なのは数字そのものではなく、この形式で経営層に提示できる状態を作ることです。

この試算では、月間37.4時間・約11.2万円、年間では約449時間・約134万円の削減効果になります。

コスト側は、20ユーザー分のライセンス費を月額3,000円と仮定すると年間72万円、初期構築としてFAQ整備とRAG接続に50時間（15万円相当）を見込み、初年度の合計は87万円です。差し引き約47万円のプラス、投資回収期間は87万円÷11.2万円で約8か月となります。初期構築費が発生しない2年目以降は、年間約62万円の効果が残る計算です。

注意点が2つあります。1つは、削減した時間が自動的に人件費削減になるわけではないことです。情シスの人数が減らないなら、それは「戦略業務に振り向けられた時間」であり、経営層にはその使い道までセットで説明します。もう1つは、削減率を高く見積もりすぎないことです。導入初期は回答精度が安定せず、有人対応へのエスカレーションが一定割合発生します。

経営層に費用対効果を説明する3つの指標

金額換算だけでは、効果が継続しているかを判断できません。導入後は次の3指標を月次で追い、稟議時の試算と実績を突き合わせます。

• 一次解決率: チャットボットだけで完結した問い合わせの割合。削減工数の実績値そのものになる
• 平均応答時間: 問い合わせ受付から回答までの時間。金額に表れない従業員側の改善を説明できる
• 一件あたり対応コスト: 月間のヘルプデスク総コスト÷問い合わせ件数。件数が増えてもこの数値が下がっていれば仕組みが効いている

重要なのは、これらの指標を「導入前に」計測しておくことです。導入後にしか数字がない状態では効果を証明できません。最低でも1か月分のベースラインを取ってから導入してください。ツール投資の効果を経営層に説明する枠組みは、SaaS管理ツールのROI算出と経営層への提案でも整理しています。

参考: 生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月・帝国データバンク）

生成AI導入に向けた情シスの準備

生成AIを安全・効果的に活用するためには、技術導入の前に環境と体制を整えることが欠かせません。

利用ポリシー・ガイドライン策定

生成AIの活用を開始するにあたって最初に整備すべきなのが、社内の利用ポリシーです。策定手順とテンプレートは生成AI利用ポリシーの作り方にまとめていますが、ここでは含めるべき主な項目を整理します。

• 利用を許可する生成AIツールの一覧（承認済みリスト）
• 入力禁止情報の定義（個人情報・顧客情報・機密情報の具体的な範囲）
• 生成物の取り扱いルール（そのまま使用しない・必ず人が確認するなど）
• 著作権・知的財産に関する注意事項
• 違反時の対応フロー

ポリシーは完璧を目指すより、まず「最低限のガードレール」を作って公開し、運用しながら改善していくアプローチが現実に合っています。

セキュリティリスクのアセスメント

生成AI活用に伴うセキュリティリスクのアセスメントも、情シスが主導して実施すべき準備です。確認すべき主な観点は以下の通りです。

データの取り扱い: 入力したデータがAIの学習に使われるか（オプトアウト設定の有無）、データはどのリージョンで処理されるか、セキュリティ認証（SOC2、ISO27001など）の取得状況はどうか。

アクセス管理: 生成AIツールへのアクセス権限管理、SSOの対応状況、多要素認証の有無。

監査証跡: 誰がいつ何を生成AIに入力したかのログが取得・保管できるか。

段階的な展開計画

全社に一斉展開するのではなく、情シス部門が自らパイロットユーザーとして活用し、効果と課題を検証してから展開する「インサイドアウト」アプローチが推奨されます。

• ステップ1: 情シス内で特定業務（ヘルプデスク対応など）に限定して試験導入（1〜2ヶ月）
• ステップ2: 効果測定・課題整理・ポリシー更新
• ステップ3: 全社展開に向けた導入部門の選定と横展開

情シスが自ら使いこなすことで、「どんな使い方が有効か」「どんなリスクが実際に発生するか」を体験的に理解できます。この経験が、全社展開時の教育・サポートの質を大きく高めます。ステップ1の開始前に前章の3指標のベースラインを取っておけば、ステップ2の効果測定がそのまま稟議資料になります。

参考: 生成AI導入時の社内ガイドラインの作り方を徹底解説

生成AI活用で情シスが直面する課題と対策

生成AIの導入を進める際に想定しておくべき課題と対策を整理します。前掲の帝国データバンク調査でも、課題の上位は「情報の正確性」50.4%、「専門人材・ノウハウ不足」41.3%、「情報漏洩リスク」33.5%、「ルール整備」25.5%で、以下の論点とほぼ重なります。

データ漏洩・機密情報の扱い

最も注意が必要なのは、社内の機密情報が外部のAIサービスに意図せず送信されてしまうリスクです。顧客情報、個人情報、未公開の事業計画、セキュリティ設定情報などが生成AIへの入力に含まれないよう、利用者教育と技術的なガードレールの両面での対策が必要です。

技術的な対策としては、エンタープライズ向けプランの利用（入力データが学習に使用されないことを確認）、プライベートクラウド型のAI基盤の構築、DLP（データ損失防止）ツールとの組み合わせなどが有効です。

ハルシネーション（誤情報）への対処

生成AIは、自信を持って誤った情報を生成することがあります（ハルシネーション）。法律の条文、技術仕様、数値データなど、正確性が重要な情報については、生成AIの出力をそのまま使用せず、必ず一次情報で確認するプロセスを業務フローに組み込む必要があります。

「生成AIは最終確認済みの情報を提供するツールではなく、ドラフト作成・情報収集を支援するツールである」という位置づけを、利用者全員が共通認識として持つことが基本です。

部門横断ガバナンスの整備

生成AIの活用が全社に広がると、情シスだけでは管理しきれない状況が生まれます。法務部門（著作権・契約）、人事部門（利用ルールの周知）、経営層（投資判断・承認）など、部門横断での連携体制を整えることが、持続可能なガバナンスのために必要です。

情シスはその中で、技術選定・セキュリティ・ツール管理の専門性を活かしたリーダーシップを発揮する役割を担います。

従業員の利用スキル格差への対応

生成AIを導入しても、活用できる従業員とそうでない従業員の間に大きな格差が生じることがあります。情シスが生成AIを「提供して終わり」にするのではなく、活用のための研修・勉強会・社内コミュニティ形成を支援することが、投資効果を最大化するうえで重要です。

「AIを使いこなす人」が社内で可視化されると、他の従業員の学習意欲も高まります。情シスが活用事例を積極的に社内に発信する役割を担うことで、組織全体のAIリテラシー向上を促進できます。

現場部門との役割分担と合意形成

生成AIの導入は情シスだけで完結する業務ではありません。現場部門のニーズを理解し、どの業務に生成AIが有効かを一緒に考える協力関係が必要です。情シスが「管理・制限する側」という印象を持たれると、現場との信頼関係が損なわれ、シャドーAIの温床になります。

定期的に各部門の担当者と「AI活用のニーズヒアリング」を行い、情シスが把握していない業務課題を収集することが有効です。現場が「情シスに相談すれば使えるようになる」と感じられる体制を作ることが、組織全体のAI活用を適切なガバナンスの下で推進する鍵になります。

参考: 情シスが知っておくべき生成AIとの付き合い方

情シスが取り組むべき生成AI活用の優先順位

生成AI活用の取り組みを複数同時に進めようとすると、リソースが分散して成果が出にくくなります。情シスの少人数体制を踏まえて、優先順位の設計が重要です。

まず取り組むべき「即効性の高い3領域」

情シスが最初に手をつけるべき生成AI活用領域は、次の3つです。いずれも導入コストが低く、効果が数週間〜数ヶ月以内に確認できるため、経営層への説明にも使いやすい取り組みです。

第1優先: ヘルプデスクチャットボットの構築

問い合わせ対応の削減時間を数値で測定しやすく、費用対効果を示しやすい領域です。既存のFAQドキュメントがあれば短期間で導入でき、前章の試算例でも月間削減額の約半分をこの領域が占めています。

第2優先: 障害報告書・インシデントレポートの自動化

担当者の負担が高い割に、品質が安定しにくい業務です。テンプレート化と生成AI活用を組み合わせることで、大きな工数削減が見込めます。

第3優先: 議事録・会議サマリーの自動生成

情シスの会議は技術的な内容が多く、後から参照する必要性が高い議事録が大量に発生します。録音・文字起こしから自動生成することで、この負担を大幅に削減できます。

中期的に整備すべき「ガバナンス基盤」

即効性の高い活用が軌道に乗ったら、中期的な取り組みとして全社の生成AIガバナンス基盤を整備します。社内の生成AI利用ポリシーの策定、承認済みツールリストの作成と管理、シャドーAIの継続的なモニタリング体制の構築がこれに当たります。

ガバナンス基盤の整備は「制限を強化する」ことではなく、「現場が安心して使えるルールとツールを整える」ことです。情シスがこの立場を明確に取ることで、現場からの協力も得やすくなります。

参考: 情シスが知っておくべき生成AIとの付き合い方

ジョーシスで実現する生成AIガバナンス

生成AIの社内活用を推進するにあたって、「どんなAIツールが社内で使われているか」を把握することは、情シスにとって避けて通れないテーマです。ジョーシスは、この課題に対して明確な解を提供します。

全社のSaaS・AI利用を一元可視化

ジョーシスは、企業内の認証情報を統合管理するAI駆動のアイデンティティセキュリティ基盤です。ITデバイスとSaaSの統合管理を出発点に、社内で利用されているSaaSを自動検出・可視化し、情シスが承認していないツールも含めて一覧で確認できます。

生成AIサービスも「SaaSのひとつ」として管理対象に含まれます。ChatGPT、Copilot、Claude、Geminiなどのサービスが誰に使われているか、どのプランで契約されているか、コストはいくらかかっているかを、ひとつのダッシュボードで把握できます。

シャドーAI検出と利用制御

ジョーシスのブラウザ拡張機能を使うことで、従業員が社内ネットワーク上でアクセスしている生成AIサービスを検出できます。承認済みリストにないサービスへのアクセスをアラートとして通知したり、利用状況レポートを定期生成したりする機能を活用することで、シャドーAIへの対応業務を体系化できます。

情シスが「禁止」の立場ではなく、「安全に使える環境の整備者」としての役割を果たすためのプラットフォームとして、ジョーシスは機能します。

ジョーシス導入事例

ジョーシスは2021年のサービス開始以来、国内外1,000社以上に導入されています。公開されている導入効果として、IT関連工数を最大50%削減、ITコストを最大75%削減した実績があります。生成AIを含むSaaSの契約と利用実態を一元把握することで、重複契約や未使用ライセンスの解消とシャドーAI検出を同時に進められる点が、費用対効果の面での特徴です。

全社的な統制の考え方を整理したい場合は、SaaSガバナンスを強化する方法もあわせてご覧ください。

生成AIは、情シスの仕事を根本から変えるツールです。すべてを任せるのではなく、業務の適切な部分に組み込み、担当者がより高度な判断・設計業務に集中できる環境を作ること。それが、情シスにおける生成AI活用の目指すべき姿です。

まずはヘルプデスク対応の一部に試験的に導入し、効果を測りながら適用範囲を広げていく。その過程で情シスが生成AIを使いこなすことで、全社の生成AIガバナンスを主導する立場を確立できます。その第一歩を踏み出すことが、今の情シスに求められています。