ChatAI 13 製品の選び方 — 8 つの指標と導入の 7 ステップ

調査の詳細

このページの答えは、以下の調べで出しました。対象・確認時期・出典を並べます。

導入時に検討すべき「8つの独自指標」と評価の理由

中小企業が ChatAI を導入する際、カタログスペックの「モデルの賢さ」だけで選ぶと、後から「社内規定に抵触して使えなくなった」「請求額が予想を超えて膨らんだ」「退職者のアカウントが消せない」といった深刻なトラブルに見舞われます。

ここでは、経営陣・管理層が必ずチェックすべき 8つの評価指標 について、なぜその視点が必要なのか、13製品の実態はどう分かれているのかを解説します。

導入容易（UI形態・サインアップ・無料試用）

最初の関門は、「社員が迷わず使い始められるか」「導入の技術的ハードルがどれくらいあるか」です。

① 提供形態による4つの分類

ChatAI の利用形態は、大きく以下の4パターンに分かれます。

1. ブラウザ完結型・一般Web型（9製品）: ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Genspark、Grok、DeepSeek、Felo、exaBase 生成AI。ブラウザを開いてログインするだけで利用でき、端末の処理性能を問いません。
2. ブラウザ完結型・Office組込型（2製品）: Microsoft 365 Copilot や Gemini Notebook（旧 NotebookLM）。Word、Excel、Teams、Google ドライブなどの業務ソフト環境に溶け込んでおり、新しいツールの操作を覚える負担が少ないのが強みです。
3. 自分の側（手元配置）型・端末ローカル実行（1製品）: Ollama。手元のパソコンや社内サーバーに直接ソフトウェアをインストールし、オープンソースのLLMをダウンロードして動かす形式です。外部クラウドへの情報送信を実質的に大きく低減できますが、パソコンに高性能なGPUや大容量メモリが必須となります。
4. 自分の側（手元配置）型・自社専用クラウド／オンプレミス（1製品）: tsuzumi（NTT）。自社専用のプライベートクラウド（Microsoft Azure 等）や社内データセンターに環境を構築して利用します。金融機関や機密保持が極めて厳格な企業向けですが、個別見積もりや導入設定の工数が必要です。

（※ブラウザ完結型の11件に対し、自分の側に置く2件の合計13製品を評価しています）

② 無料版と商用利用規約の落とし穴

多くの製品には無料プランが用意されていますが、無料プランをそのまま会社の業務で使い続けると、利用規約違反になるケースが存在する点に注意が必要です。

• Perplexity: 消費者向け規約において個人向けプランは非商用利用に限ると明確に定めており、業務利用は商業利用（commercial purpose）として禁止行為に抵触します。
• Felo: 利用規約の禁止事項に「法人利用または商用目的であるにもかかわらず、個人利用と偽って申し込む行為」を明記しています。
• Grok: 評価目的の機能利用を個人の非商用利用に限ると定めています。

判定基準：◎＝ブラウザ・SaaS等ですぐに法人利用開始可能 ／ ◯＝特定プラットフォーム前提 ／ △＝高度な自社構築やハードウェア要件あり ／ —＝開いた範囲に記載なし

機能性能（実務機能の境界線と2026年最新機能）

「導入して本当に現場の役に立つのか」という疑問に応えるのが、機能の対応範囲です。

① 機能比較の限界と実務境界線の必要性

各社の「できること」を並べた比較表を作ろうとしても、ここでの 13 製品について各社サイトの機能説明を語で数えたところ、13 件すべてに出てくる語は 1 つもなく、最頻の「検索」でも5件しかありません。つまり、カタログスペックで機能を横並びに比較しようとしても基準がバラバラで比較できないのが実態です。

実務で重要なのは、「ChatAI の届く範囲（アドバイザーとしての役割）」と「届かない範囲（システム直接操作）」の境界線を理解することです。ChatAI はあくまで文章やデータを出力する道具であり、そのまま社内システムの設定を変えたり、発注ボタンを押したりはしません。

② 2026年最新の実務機能（Projects / Agent / Connectors）

近年、単なる「対話」を超えて、実務のプロジェクト単位でAIをカスタマイズする機能が一般化（GA: General Availability）しています。

• Claude Projects / Agent Skills GA や ChatGPT Projects / Agent: 特定のプロジェクト（例：「Q3採用活動」）ごとに社内文書をアップロードしておき、その文脈に沿ってAIに指示を与える機能が充実しています。
• M365 Connectors: Microsoft 365 Copilot が外部の業務データ（Jira、ServiceNowなど）を安全に読み込み、社内の文脈として利用できる連携基盤が整備されています。

③ 性能指標の読み方 — 「モデルの賢さ」と「製品の実力」は別物

モデルの順位は毎月入れ替わりますが、業務での実力を決めるのはモデル単体ではありません。同じモデルでも、製品が何を根拠として渡すか（社内文書・アクセス権・検索）で答えが変わるからです。

• そもそもモデル名を選ばせない製品もあります。Microsoft 365 Copilot の選択肢は「Auto／クイック応答／深く考える」で、既定は「リアルタイム ルーターを使用して、プロンプトに基づいて使用する基になるモデルを調整します」と公式に書かれています（Microsoft Copilot とは?）。しかも選べるモデルは OpenAI 系だけではありません。Microsoft は「Anthropic は Microsoft サブプロセッサーとしてオンボードされています」「商用クラウド（EU/EFTA と英国を除く）のほとんどの顧客に対して既定で Anthropic モデルを有効にしています」と明記しています（Microsoft Online Services の Anthropic モデル）。除外されているのは EU/EFTA と英国なので、日本の商用テナントは既定で有効の側にあたります。「Microsoft の製品だから OpenAI のモデル」ではありません。
• 対応モデルは 3 つの型で見ると、モデルが入れ替わっても判断が変わりません。

• 具体的な数値はここに固定しません（すぐ古くなるためです）。Arena（旧 LMArena）（人間の投票による相対順位）、Artificial Analysis（品質・速度・価格を横断）、Nejumi Leaderboard 4（日本語の総合評価）でご確認ください。英語ベンチマークの順位は、日本語の業務文書での実力とは一致しません。
• 機能ごとの当たり付けは第7章の逆引き表にまとめています。
• 最後は試用が最も速いです。自社の実データ（機密でないもの）で同じ指示を 2〜3 製品に投げ、第5章のチェックシートで判定してください。

判定基準：◎＝2026年標準の高度な実務機能（RAG/プロジェクト管理等）を完備 ／ ◯＝標準的なテキスト対話・検索として実用十分 ／ △＝機能に特定分野の偏りや制約あり ／ —＝開いた範囲に記載なし

管理統制（SSO・アカウント統制・監査ログ・権限管理）

社員が数十人規模になってくると、最も重要になるのが情シス・管理部門によるガバナンス機能です。

① SSO（シングルサインオン）と退職者遮断

• **SSO（Single Sign-On）**は「会社から支給されている1組のIDでログインできる仕組み」です。
• 最大の理由は**「退職者の即時遮断」**です。個人アカウントで利用させていると、社員が退職した後も社内の会話履歴が手元に残ってしまいます。SSO を導入していれば、情シスが会社のマスターアカウントを停止した瞬間に、ChatAI へのアクセスも同時に遮断されます。
• 13製品のすべてが公式にSSOを宣伝しているわけではありませんが、上位の法人プラン（Enterprise等）では SAML 2.0 認証に対応しているケースが多数あります。

② 監査ログ（Audit Logs）と権限管理

• 「誰が、いつログインしたか」「誰がどのファイルをアップロードしたか」という操作証跡が記録される機能です。ChatGPT Enterprise、Claude Enterprise、Microsoft 365 Copilot などで提供されており、情報漏洩インシデント発生時の原因究明に必須となります。
• 国産の exaBase 生成AI は、公式FAQの「アクセス制御機能はありますか？」という問いに「IPアドレス制限／シングルサインオン（SSO）対応／監査ログ機能」と明記しています（よくある質問）。
• 一方 tsuzumi は、自社の環境へ導入して使うモデルであるため、SSO や監査ログは導入先の基盤側の設計に依存します。NTT の公開資料を開いた範囲では製品側の記載が見当たらないため、マトリクスでは「—」としています。

判定基準：◎＝SSO・監査ログ・強固な権限管理を標準装備 ／ ◯＝法人向けグループ管理機能を提供 ／ △＝個人管理ベースまたは上位プランでのみ限定対応 ／ —＝開いた範囲に記載なし

安全主権（①再学習・②人読・③保存）

経営陣が稟議で最も懸念するのが、「社外秘データや顧客情報が AI に漏洩しないか」というセキュリティリスクです。

① 情報漏洩リスクを切り分ける「3つの経路」

過去の調査（「データはAIの学習に使われるのか？ 34製品の利用規約を読み比べてみた」）で明らかになった通り、AI に入力したデータの行方は以下の 3つの独立した経路 で評価する必要があります。これらは連動しておらず、個別に対策が必要です。

1. ① 再学習されるか: 入力データがAIモデルの能力向上（トレーニング）に使われるか。
2. ② 人が読むか: トラブル対応や品質監視のため、ベンダー側の人間（レビュアー）が会話内容を閲覧するか。
3. ③ サーバーに保存されるか: 会話履歴としてベンダーのサーバーにデータが保管されるか（保管される場合、その国はどこか）。

② 契約形態による保護の違いと落とし穴

**「① 再学習」**については、契約形態（個人向け vs 法人向け）で決まります。

• 個人向け無料版・低額版 は原則 ON（学習に使われる）。
• 法人向け有料プラン（Team / Enterprise / Business） の多くは既定 OFF。ただし製品ごとに条文確認が必要です。

「② 人が読むか」と「③ 保存」の落とし穴:

• 学習利用を OFF に設定しても、会話履歴としてサーバーに 保存（③） される期間（30日〜最長数年）は残るのが一般的です。
• Gemini Notebook（旧 NotebookLM） の個人版は、データの学習利用はされませんが、ユーザーが回答に対して「Good/Badの評価（フィードバック）」を送信した場合に限り、人間のレビュアーが内容を閲覧する経路（②）が存在します。

③ データの保管場所（Data Residency）

• exaBase 生成AI は公式FAQで「日本国内データセンターで管理」と明記しています（よくある質問）。
• tsuzumi は「低コストでオンプレミスやプライベートクラウドでの運用が可能であり、機密性の高い情報も安全に取り扱える」とされており、データを自社の環境に留めたまま使えます（NTT ニュースリリース（tsuzumi 2））。
• ChatGPT Enterprise / Edu は、保存データ（storage at rest）の保管地域を選べます。公式ヘルプは対応地域を「オーストラリア、カナダ、欧州（EEA＋スイス）、インド、日本、シンガポール、韓国、UAE、英国、米国」と列挙しています（Data residency and inference residency for ChatGPT）。
• Genspark Enterprise は「構成可能なデータレジデンシー（米国 / EU / APAC）」で、日本単独の指定はできません（チーム & エンタープライズプラン）。
• Microsoft 365 Copilot は、公式プライバシー文書（Microsoft Copilot Privacy）で「LLMへの呼び出しは最も近いデータセンターへルーティングされるが、使用率が高い期間には容量が利用可能な他のリージョンへ呼び出されることもある」と公正に開示しています。

判定基準：◎＝学習OFF・人読OFF・保管国指定（国内等）を完備 ／ ◯＝法人契約で学習利用OFFを保証 ／ △＝一部データが海外保管または学習例外あり ／ —＝開いた範囲に記載なし

💡 【学習利用・人のレビュー・保存期間の徹底検証はこちら】 入力したデータに何が起きるのか（① 再学習される／② 人が読む／③ サーバーに保存される の3つの別個の経路）や、機微情報ごとの漏洩リスクについては、姉妹記事「ChatGPT・Gemini・Claude…データはAIの学習に使われるのか？情報漏洩のリスクは？ 34製品の利用規約を読み比べてみた」で詳しく分析しています。

業務安定（稼働監視・SLA）

業務に ChatAI を深く組み込むほど、「サービスが突然止まったらどうするか」という継続性の問題が浮上します。

① 稼働状況（Status Page）とSLA（サービス品質保証）

• OpenAI（ChatGPT）、Anthropic（Claude）、Perplexity は、専用の稼働状況ページ（status.openai.com、status.claude.com、status.perplexity.com）で実績稼働率（Uptime %）や障害履歴を公開しています。
• DeepSeek も稼働状況ページ（status.deepseek.com）で稼働率を公開しています。一方 Grok のstatus.x.ai は、稼働中か停止中かは出しますが稼働率の数値は公開していません。
• 単体の ChatAI サービスの大半は、利用規約上「現状有姿（AS IS）」で提供され、稼働率の保証や返金規定（SLA）を持っていません。
• Microsoft 365 Copilot や Gemini for Google Workspace は、基盤クラウドサービスの月間稼働率保証（通常 99.9% 以上）の対象となります（Microsoft オンラインサービスのSLA、Google Workspace SLA）。
• Genspark は Enterprise プランに限り99.9% の稼働率 SLA とサービスクレジット（発注書に準拠）を掲げています（チーム & エンタープライズプラン）。
• Ollama と tsuzumi は自社の端末・サーバーで動かすため、ベンダーの稼働保証という枠組みそのものの外にあります（その代わり、止まったときに直すのは自社です）。マトリクスでは「—」としています。

判定基準：◎＝99.9%等の明示的なSLA返金保証あり ／ ◯＝稼働率（Uptime）の公式公開あり ／ △＝保証なし・ベストエフォート ／ —＝開いた範囲に記載なし

💡 【障害の見え方・レート制限・稼働率保証の実態はこちら】 クラウドサービスの障害発生時の可視性や、API 呼び出し回数の上限（レート制限・429 エラー）、稼働率保証の実態については、「API連携、つながればOK？ 回数の壁・仕様変更・障害情報を業務システム56件で調べてみた」で 56 システムの実態を調べています。

業務継続（出口戦略・データ救出）

「ツールにプロンプト資産や過去の相談ログが溜まった後、ベンダーを変更したくなったら取り出せるか」という出口戦略です。

• エクスポートの可否と権限: Claude 法人ワークスペースの場合、データの書き出しは契約の最高責任者である Primary Owner のみに限定されています（Claude Privacy Center）。なお同ページは「書き出したデータを別の個人アカウントへ取り込むことはできず、個人アカウント間の移行は提供していない」とも明記しています。
• 放置アカウントのデータ削除規約: Felo の規約には、「無料版ユーザーが連続して30日間ログインしなかった場合、システムリソース最適化のため関連データを削除することがある」という条項が存在します（Felo 利用規約）。

判定基準：◎＝自由なデータ移行・一括エクスポート完備 ／ ◯＝権限者によるエクスポートに対応 ／ △＝放置時のデータ削除規約等あり ／ —＝開いた範囲に記載なし

連携円滑（MCP・API連携・外部ツール連携）

チャット画面で人間が質問するだけでなく、自社システムと連携できるかどうかの指標です。

① MCP は API を補完する関係（56 件の公開資料の調査より）

_{※ API（Application Programming Interface）＝ソフト同士が決められた手順でやり取りするための窓口。MCP（Model Context Protocol）＝その窓口を AI が自分で見つけて使えるようにする共通の規格です。}

• MCP（Model Context Protocol） は、AI と外部データを安全につなぐための共通規格です。
• 過去の調査（「MCP vs. API どれが使える？ 日本の業務システム 56 件を調べてみた」）で、日本の主要業務システム 56 件を公開資料で調べた結果、MCPに対応しているのは14件でした。重要なのは、その14件すべてが従来の API も併備しており、「MCP のみにしか対応していないシステム」は0件だったという事実です。
• MCP は従来の API を置き換える魔法の規格ではなく、**「API と併用して、AI 連携の構築を補完するための選択肢」**として冷静に評価する必要があります。

判定基準：◎＝高度な外部連携（コネクタ・MCP・API）を完備 ／ ◯＝標準的なAPI公開・連携に対応 ／ △＝連携に個別開発・手動対応が必要 ／ —＝開いた範囲に記載なし

💡 【MCP と API の違い・日本の業務システムの対応状況はこちら】 「MCP と従来の API は具体的に何が違うのか」「kintone・freee・SmartHR 等はどこまで対応しているか」は、姉妹記事「MCP vs. API どれが使える？ 日本の業務システム 56 件を調べてみた」で図解しています。

費用明瞭（課金単位・最低利用期間・為替）

稟議書に「利用人数 × 月額単価 × 12か月」という確定的な予算を載せられる製品は、意外にも少数派です。

• 「1人あたり月いくら」で計算できる製品（5件）: ChatGPT、Claude、Gemini、Gemini Notebook（旧 NotebookLM）、Microsoft 365 Copilot は、人数分の固定額で確定するため稟議が通りやすいです。
• 外貨建て決済と為替変動: 米国発のツールの多くは米ドル（USD）決済です。日本円（JPY）で請求書払いを希望する場合は、日本マイクロソフト、Google日本法人、国内SaaS（exaBase 生成AI）、または国内公認リセラーを経由する必要があります。
• 最低シート数・契約期間: ChatGPT Team（最低 2席：料金表）、Claude Team（2〜150名向け、最低 2席：料金表）、Genspark（法人契約で初期36か月拘束の条項あり：法人プランヘルプ）など、最低ロットや期間の縛りを確認してください。

判定基準（上の課金単位 5 分類と対応）：◎＝総額が事前に確定する（日本円・請求書払いの人数固定額、または費用ゼロのローカル実行） ／ ◯＝人数固定額だがドル建て（為替変動あり） ／ △＝クレジット制・従量課金・個別見積もり・長期拘束のいずれかがある ／ —＝開いた範囲に記載なし

💡 【ツール別の料金体系・課金単位の比較はこちら】 API・iPaaS・RPA など他のツールの料金体系（ユーザー月額・従量課金・クレジット制）の違いは、「【2026年8月調査】API・iPaaS・RPAの料金を調べてみた」でも比べています。

知財保護と著作権補償（各社 Copyright Commitment の適用条件）

情報漏洩（セキュリティ）と並んで重要なのが、**「生成された文章や画像が他者の著作権を侵害していた場合、会社として訴えられないか？」**という知財リスクです。

この点について、一部の大手製品は 顧客向け著作権補償（Customer Copyright Commitment / Indemnification） という制度を設けています。これは、ユーザーが著作権侵害で訴えられた場合、AIベンダー側が法的な防御を引き受け、損害賠償を負担する契約上の約束です。

一次資料（規約）を調査した結果、以下の事実が判明しました。

【著作権補償が規約に明記されている 4製品】

1. Microsoft 365 Copilot: Customer Copyright Commitment Required Mitigations に明記。ただし、マイクロソフトが組み込んでいるセーフティフィルター（安全ガードレール）を無効化せずに使用していることなど、適用条件が極めて厳格に定められており、実務上の中小企業にとって免責されにくい（適用ハードルが高い）という批判的視点にも留意が必要です。
2. ChatGPT: サービス利用規約（Service Terms） の第3条(b)「アウトプットに関する補償」に明記。同条は ChatGPT Enterprise・Edu・Healthcare を総称して「Enterprise」と定義したうえで、その利用者に対する補償義務に「アウトプットの使用又は配布が第三者の知的財産権を侵害しているという第三者からの請求」を含めています（第1条で API も同様）。無料版・Plus・Pro は対象外です。
3. Gemini: Generative AI Indemnified Services に明記。Workspace および Cloud が対象ですが、「無料枠（クレジット）での利用は対象外」「意図的な侵害や出典明記の無視をした場合は除外」という除外要件があります。
4. Claude: Commercial Terms（法人向け商業利用規約）において、知財補償（IP Indemnification）条項が存在し、正規の利用範囲内での侵害クレームに対する防御が規定されています。

【著作権補償が見当たらない 9製品】

以下の9製品については、公開されている利用規約や法務ドキュメントを開いた範囲において、ベンダー側が著作権侵害の損害賠償を肩代わりする（Indemnification）といった明確な補償条項は見当たりません。

• Perplexity、Felo、Genspark、Grok、DeepSeek、Ollama、exaBase 生成AI、tsuzumi、Gemini Notebook（旧 NotebookLM）

結論：経営層が知っておくべき事実

「無料版・個人版には補償が一切ない。補償はすべて有償の法人契約に紐づく。」 個人アカウントでの利用を放置することは、情報漏洩リスクだけでなく、万が一の著作権侵害トラブルが発生した際に「会社として何の法的保護も受けられない」という無防備な状態を意味します。

中小企業のための「失敗しない導入手順」（実務7ステップ）

ここまでの指標を踏まえ、中小企業がリスクを抑えて導入を成功させるための標準的な7つのステップをまとめました。

• STEP 1: 目的定義・業務特定: 全社一斉ではなく、「総務の問合せ削減」など対象業務を絞り込みます。
• STEP 2: 事前検証（少人数 PoC）: 無料版で精度を検証します。【最重要注意】 この段階では学習利用がONのため、社外秘データは絶対に入力しないでください。
• STEP 3: 社内利用ガイドライン策定: 「個人情報入力禁止」「生成結果の人間によるファクトチェック必須」などのルールを定めます。
• STEP 4: 部門限定トライアル: 1〜2部門に法人プランを導入し、実務での課題を吸い上げます。
• STEP 5: 正式契約・環境設定: 学習利用が既定でOFFになっている法人プランを契約し、SSO連携や監査ログを有効化します。個人利用からの移行を完了させます。
• STEP 6: 社員教育・定着支援: 業務別のプロンプトテンプレート配布や勉強会を実施します。
• STEP 7: 効果測定・見直し: 業務工数の短縮度合いを測定し、使っていないライセンスを棚卸しします。

13 製品の提供元と出典（調査記録から）

すべての記述・判定・データは、各社が公開している公式の一次資料に基づいています。提供元・本社の国（準拠法の記載を含む）・公式の出典は調査記録から引きます — 記号をクリックするとその項目の原文と調査日が出ます。

◎ 条件なしで当てはまる　○ 条件つき・一部　△ 限定・要申請・無いと明記　× 当てはまらないと明記　？ 編集部がまだ確認していません　― 提供元が公開していない（編集部が調べた）　— 記号は編集部の札から機械で付けています。物差しは項目ごとに違い、列の見出しがその項目の意味です。札の意味と根拠は各セルの要約を押すと出ます。

材料の調査日（最新）: 2026-08-26

_{以前ここには 13 行の手書きの表（製品名・提供元企業・本社国と準拠法・公式出典・調査日）を置いていました。同じ内容が調査記録に在り（準拠法の記載は「本社国」の欄に入っています）、原文と調査日つきで常に最新に出せるので、手書きの表はやめました。}

おわりに — 「自社の身の丈に合った選択」をするために

「最新のAIだから一番良い」「みんなが使っているから」という安易な決め方は、思わぬセキュリティ事故やコスト肥大を招きます。

• Office 業務が中心の企業なら、アカウント管理が情シス基盤と同期する Microsoft 365 Copilot が手堅い選択肢です。
• データ分析や長文マニュアルを精査する部署なら、Claude や ChatGPT の法人プラン（Team / Enterprise）が高い生産性を発揮します。
• 「最新情報の調査業務」が多い部署なら、出典付きの自動要約レポートを生成できる Perplexity や Felo の法人契約が威力を発揮します。
• 社内マニュアルの回答エンジンを作りたい場合は、Google ドライブと連携する Gemini Notebook（旧 NotebookLM） や、国内サーバーで手厚い管理機能を持つ exaBase 生成AI が候補になります。
• 機密情報を外部に出せない部門なら、Ollama による手元端末での実行や、tsuzumi のオンプレミス展開が防壁となります。

自社が「どの業務を効率化したいのか」「どこまでのリスクを許容できるのか」を明確にし、ここでのチェックシートとマトリクスを活用して、納得のいく導入判断をしてください。

_{※ ここに掲載している製品仕様・規約・価格・URLは、2026年8月〜9月の調査時点の各社公式公開情報に基づいています。AIツールの機能・料金体系は頻繁にアップデートされるため、最新の仕様および各システム間の連携可否については、RenkeiMap（IT連携マップ） にて随時更新・公開しています。}

調べた範囲と、調べていないこと

対象は ChatAI 13 製品、2026-08-26 時点の公式資料です。国内で使われている ChatAI 全体ではありません。8 つの指標は編集部が業務視点で決めたもので、ベンダーの自己申告の順位ではありません。本文に出てくる 66 製品・34 製品・56 件は、それぞれ別の調査記事の分母です（各記事に対象と時期があります）。調べていないのは、実際に使ってみた体感と、個別見積もりの金額です。