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ChatGPT Enterpriseの導入企業は?国内10社の人数・用途・出典

公開 2026.09.19 更新 2026.11.08
執筆:中里 吉利(コプラス株式会社 代表取締役)
ChatGPT Enterpriseの導入企業は?国内10社の人数・用途・出典

ChatGPT Enterpriseの導入企業とは、OpenAIの法人向けプラン「ChatGPT Enterprise」を会社として契約し、社員に配っている企業のことです。国内で何社が入れているかは、OpenAIから公表されていません。各社とOpenAIの公式発表で確認できたのはZenken、MIXI、三井不動産、三菱UFJ銀行など10社で、対象人数が書かれている3社の規模は約2,000人から約35,000人となります。対象と開始時期まで書かれている4社(Zenken、MIXI、三井不動産、三菱UFJ銀行)は、全社員または行員約35,000人に会社公認の環境を配り、推進役や研修を組み合わせて利用を広げています。

ChatGPT Enterpriseとは何か、料金の決まり方、Businessとの違いといった全体像は、ChatGPT Enterpriseとは?料金の決まり方とBusinessとの違いで詳しくご覧いただけます。ここでは、国内のどの会社が、何人に、何のために配ったのかという問いに絞って、公式発表の中身を読んでいきます。

ChatGPT Enterpriseの導入企業は何社?国内の社数は非公表

ChatGPT Enterpriseを入れている国内企業の数は、OpenAIからも各社からも公表されていないのが現状です。OpenAIの法人向けページや導入事例の一覧を見ても、日本の社数や社名をまとめた記載は見当たりません。そこで、会社自身のニュースリリースか、OpenAIの公式事例・公式発表のなかに「ChatGPT Enterprise」という製品名が出てくる会社だけを数えることにしました。

この数え方で確認できたのは10社になります。そのうち、全社導入の開始時期と対象まで書かれているのがZenken、MIXI、三井不動産、三菱UFJ銀行の4社で、対象人数まで数字で出しているのはMIXI、三井不動産、三菱UFJ銀行の3社でした。残る6社は、導入している事実や計画は公式に書かれているものの、人数や開始日までは出ていない会社となります。

ニュースで「ChatGPTを全社導入」と報じられた会社のなかには、この10社に入っていない会社もあります。Microsoftのクラウド上でOpenAIのモデルを使うAzure OpenAI Serviceなどで自社用の社内AIを組み立て、それをChatGPT導入と呼んでいる例があるためです。見分け方は後半のチェックリストにまとめましたので、気になる会社の発表文を手元で確かめてみてください。

10社の中身は一様ではありません。全社員への導入を自社の発表で公表した会社、OpenAIの事例として紹介された会社、販売代理店として自社にも入れた会社、計画の段階で発表した会社、OpenAIの発表のなかで社名が挙がった会社が混ざっているため、一覧では発表の種類と人数の書き方をそろえて並べました。

社名公式発表・掲載日対象と人数確認した出典
Zenken2024年11月26日(全社導入)
2025年4月24日(効果の公表)
全社員(人数の記載なし)同社ニュース、PR TIMES
MIXI2025年4月15日(導入)
2025年8月21日(成果の公表)
全従業員 約2,000人(2025年4月時点)同社ニュース
三井不動産2025年12月23日全社員 約2,000人(2025年10月1日から)同社ニュースリリース
三菱UFJ銀行2026年7月7日(OpenAI公式事例)約35,000人(2026年から段階的に展開)OpenAI公式事例(英語)
NTTデータグループ2025年4月24日国内外のグループ会社を含む幅広い社員(人数の記載なし)同社報道発表
アクセンチュア2025年12月5日
2026年7月9日
数万人規模(グローバル。日本法人の人数は記載なし)同社ニュースルーム
ソフトバンクグループ2025年2月3日全グループの従業員に展開する計画(人数・開始時期の記載なし)ソフトバンク プレスリリース
トヨタコネクティッド2024年4月14日(OpenAIの発表)
2024年8月21日(公式note)
社内で利用している旨の記載(人数・時期の記載なし)同社AI部門の公式note、OpenAI「OpenAI、東京オフィスを開設」
ダイキン2024年4月14日(OpenAIの発表)人数・時期の記載なしOpenAI「OpenAI、東京オフィスを開設」
楽天2024年4月14日(OpenAIの発表)人数・時期の記載なしOpenAI「OpenAI、東京オフィスを開設」

※各社の発表内容は2026年9月19日に各社の公式ページで確認したものです。人数・削減時間などの数字はすべて各社またはOpenAIの発表(社内アンケートの回答を含む自己申告)で、第三者による検証を経たものではありません。

公式発表で確認できる国内の導入企業10社|人数・用途・出典

10社を、会社自身が数字まで出している順に並べていきます。人数や削減時間は、いずれも各社の発表をそのまま書き写したもので、第三者が検証した値ではない点に注意してください。

Zenken|国内企業として初めて全社員に導入と発表(OpenAI社調べ)

  • 発表日:2024年11月26日(全社導入)、2025年4月24日(導入効果の公表)
  • 対象:全社員(2024年11月から。2024年1月から一部の社員で先行導入)
  • 使い道:情報探索、文章作成、プログラミング支援、提案準備、競合調査、翻訳など
  • 出典:Zenken ニュース/PR TIMES(2025年4月24日)

Zenkenは、マーケティングと海外人材の事業を手がける東証グロース上場の会社です。2024年1月に一部の社員で先行導入し、対象社員へのアンケートで99%が業務効率の向上を実感したという結果を受けて、同年11月から全社員に広げたと発表しています。PR TIMESの発表文では、全社員への導入は国内企業として初めてと書かれ、その根拠に「OpenAI社調べ」という注記が添えられているのが特徴です。

効果の数字は、全社導入から3か月後の社内アンケート(有効回答380件)などをもとに公表されました。月間約12,500時間分の工数削減、生産性が平均で約2倍になったという回答、そして2024年通年の外部委託費用が前年比約5,000万円減ったことが挙げられています。外部委託費用の数字は、2024年1月からの先行導入と11月からの全社導入の効果を合わせた値と明記されているので、全社導入だけの成果として読まないようにしましょう。

品質面では、メールの誤字脱字や表記ゆれが60%減った、提案の通過率が15〜20%上がったといった回答も並んでいます。1か月あたりのメッセージ数は389,000件以上と公表されており、全社で日常的に使われている様子がうかがえます。

時間の面では、資料作成や競合調査、翻訳などで平均30〜50%の時間短縮、社員1人あたり月5〜15時間の余剰時間が生まれたという回答も公表されました。提案書の作成工程が8〜10時間から4〜6時間に縮んだ例もあり、効果の多くが提案や制作といった売上に近い業務で語られているのが印象的です。

MIXI|約2,000人の全従業員に導入、3か月未満でWAU80%

  • 発表日:2025年4月15日(導入)、2025年8月21日(成果の公表)
  • 対象:自社ドメインのメールアドレスを持つ全従業員。正社員に加え、契約社員、アルバイト、派遣社員、業務委託社員まで含み、2025年4月時点で約2,000人
  • 使い道:文章コンテンツの作成と編集、アイデア出し、調査、技術的な問題への対応、データ分析、利用規約の確認など
  • 出典:MIXI ニュース(2025年4月15日)/MIXI ニュース(2025年8月21日)

MIXIは2025年3月にChatGPT Enterpriseを導入し、それまで続けていたChatGPT Plusの利用料補助を同じ月で終えたと発表しています。社員が個人で契約したPlusの費用を会社が補う形から、会社が1つの環境を契約して全員に配る形へ切り替えた例といえます。

8月の続報では、導入から3か月未満で週単位のアクティブユーザー率(WAU)が80%に達し、月単位(MAU)も90%を超え、社員が自発的に作ったカスタムGPTが1,800個を上回ったとされています。カスタムGPTとは、よく使う指示や資料を組み込んで、特定の業務専用に仕立てたChatGPTのことです。法務部では利用規約の確認用カスタムGPTを作り、30分〜1時間かかっていた確認が約10分になり、月に約40時間の効率化につながったと紹介されています。

同じ発表では、2025年7月末時点で300件を超えるAI関連プロジェクトが進行中とされ、取締役も全社で300件を超えるプロジェクトが同時に動いているとコメントしました。ChatGPT Enterpriseに加えて複数の生成AIツールも使い、全従業員のAI利用率は99%に達したとされており、1つの製品だけに絞っていない点も押さえておきたいところです。

アンケートでは、90%が時間を節約できたと答え、そのうち22%は週5〜10時間以上の削減を挙げました。生産性の向上を実感した人は99%、仕事の満足度が上がった人は89%と発表されています。投資事業部が作ったカスタムGPTでは、スタートアップやファンドの初期検討での情報整理とレポート作成を自動化し、1社あたりの作業時間を最大90%短縮したとされ、部署ごとの成果を毎月報告する仕組みも整えられました。

三井不動産|約2,000人の全社員に、85部門150名のAI推進リーダー

三井不動産は2025年10月1日からChatGPT Enterpriseのライセンスを取得し、約2,000人の全社員に展開しました。全社85部門から選ばれた約150名のAI推進リーダーが中心となり、利用開始から約3か月で約500件のカスタムGPTが運用されていると発表しています。全社員向けの研修には延べ1,300人が参加し、今後は全社で業務削減時間10%以上を目指す方針です。

同じ発表のなかで、同社はMicrosoft Azure上に独自のAIプロダクトを開発する内製環境も持ち、社長AIエージェントや資料自動生成AIを動かしていると説明しています。業務削減時間10%以上という目標も、ChatGPT Enterpriseと内製のAIを合わせた取り組み全体に対するものです。1つの会社がChatGPT Enterpriseと自社構築の社内AIを並行して使っている例で、発表文を読むときは、どの取り組みがどちらの話なのかを分けて読む必要があります。

内製側の例として、DX本部長AIエージェントを使った事前の資料レビューで、DX本部員の資料作成・修正にかかる時間が平均で約30%減ったことも紹介されています。ただし、これはAzure上の内製環境での成果で、ChatGPT Enterpriseの効果として数えられる数字ではありません。

三菱UFJ銀行|約35,000人へ2026年から段階的に展開(OpenAI公式事例)

  • 掲載日:2026年7月7日(OpenAIの公式事例・英語)
  • 対象:三菱UFJ銀行の約35,000人(2026年から段階的に展開)
  • 使い道:AIの動向調査や経営層・社内向けの報告準備など。部署ごとに作るカスタムGPTは社内でAIバンカーと呼ばれている
  • 出典:OpenAI「MUFG aims to become AI-native with OpenAI」

OpenAIの公式事例によると、MUFGは2024年10月にOpenAIとの取り組みを始め、2026年から三菱UFJ銀行で約35,000人が使えるよう段階的な展開を進めています。導入の決め手としては、幅広い業務に使えることと、金融機関に求められる管理・統制の要件を満たして安全に使えることが挙げられました。

特徴的なのは、利用の前にeラーニングの受講を必須にした点です。アカウントを受け取った行員の研修参加率は100%に達し、OpenAIによるカスタムGPT研修の後、4か月で1,800個を超えるカスタムGPTが作られたと紹介されています。一部の調査業務では作業量が20〜30%減ったという行員の報告も載っていますが、これは事例記事のなかの自己申告の値となります。

行内では、部署ごとに業務に合わせて作ったカスタムGPTがAIバンカーと呼ばれ、特定の人に頼っていた専門知識を部署の外にも広げる役割を担っているそうです。浮いた時間は顧客訪問や提案の質を上げることに振り向けるという考え方も、事例のなかで示されました。

OpenAIとの取り組みは社内にとどまらず、資産管理アプリのMoneytreeをChatGPTの中から使えるようにする計画や、ウェルスナビでの協業、デジタルバンクでのAIコンシェルジュの準備も同じ事例で紹介されています。こちらは顧客向けサービスの話で、行員約35,000人へのChatGPT Enterpriseの展開とは別の取り組みとして読み分けておきたいところです。

NTTデータグループ|日本初の販売代理店として自社にも導入

  • 発表日:2025年4月24日(OpenAIとの提携は2025年5月1日から)
  • 対象:国内外のグループ会社を含む幅広い社員(人数の記載なし)
  • 使い道:自社の業務変革と、顧客企業への展開を支えるノウハウづくり
  • 出典:NTTデータグループ 報道発表(2025年4月24日)

NTTデータグループは、OpenAIの日本初の販売代理店としてChatGPT Enterpriseの提供を始めると発表しました。まずは大手企業100社に向けて、専門人材によるユースケース創出支援などのプログラムを予定していると書かれています。同時に、国内外のグループ会社を含む幅広い社員にもChatGPT Enterpriseを導入するとしていますが、人数は示されていません。

あわせて、OpenAI専門組織のOpenAI Center of Excellenceを新設し、導入から活用、運用まで一貫して支援する体制を作るとしています。販売代理店としての役割は、後の入手経路の節で改めて取り上げます。

アクセンチュア|数万人規模に展開(グローバルの数字)

アクセンチュアは2025年12月、OpenAIとの協業の一環として、数万人規模の社員にChatGPT Enterpriseを導入すると発表しました。これは世界全体の話で、日本法人で何人が使っているかは書かれていません。2026年7月の国内向けの発表でも、社内でChatGPT Enterpriseを展開していると触れるにとどまっています。

アクセンチュアは同時に、OpenAIの認定資格であるOpenAI Certificationsの取得を社員に広げ、顧客企業のAI導入を支援する人材を育てる方針です。

ソフトバンクグループ|全グループの従業員に展開する計画(2025年2月)

OpenAIとソフトバンクグループの提携発表では、ソフトバンクグループがChatGPT Enterpriseなどの既存ツールを全グループの従業員に展開する計画が示されました。書かれているのは発表時点の計画で、何人がいつから使い始めたかは、この発表からは分かりません。

同じ発表では、企業向けAI「クリスタル・インテリジェンス」の開発・販売と、日本の主要企業に向けてそれを独占販売する合弁会社SB OpenAI Japanの設立も合意されています。ChatGPT Enterpriseとクリスタル・インテリジェンスは別の製品として書き分けられており、ソフトバンクグループの記事を読むときは、どちらの話かを確かめる必要があるでしょう。

トヨタコネクティッド|社内で利用していると公式noteで紹介

  • 掲載日:2024年8月21日(同社AI部門の公式note)、2024年4月14日(OpenAI「OpenAI、東京オフィスを開設」)
  • 対象:人数・開始時期の記載なし
  • 使い道:アンバサダー(自らユースケースを作る人)とAIクリエイター(ユースケースを発展させて共有する人)を育てる社内推進
  • 出典:トヨタコネクティッド公式note(2024年8月21日)

トヨタコネクティッドのAI部門が発信する公式noteでは、OpenAI Japanを招いた2024年6月の社内セッションを紹介する記事のなかで、ChatGPT Enterpriseを自社でも利用していると書かれています。セッションは全社向け、アンバサダー向け、AIクリエイター向けの3つに分けて開かれ、社内の役割ごとに学ぶ内容を変えていたことが分かります。

ダイキン・楽天|OpenAIの東京オフィス開設の発表で名前が挙がった2社

  • 掲載日:2024年4月14日(OpenAI「OpenAI、東京オフィスを開設」)
  • 対象:人数・開始時期の記載なし
  • 使い道:複雑なビジネスプロセスの自動化、データ分析の支援、社内報告の最適化(トヨタコネクティッドを含む3社についての記載)
  • 出典:OpenAI「OpenAI、東京オフィスを開設」

OpenAIが2024年4月14日に東京オフィスの開設を発表した記事では、ダイキン、楽天、トヨタコネクティッド(OpenAIの発表では「トヨタコネクテッド」表記)の3社がChatGPT エンタープライズを利用していると紹介されました。ただし、この記事は3社をまとめて紹介しており、それぞれの人数や開始時期、どの部署で使っているかまでは書かれていません。各社が自社で公表している生成AIの取り組みには、別の基盤で作った社内ツールの話が含まれることもあるので、社名だけで導入規模を推し量らないのが安全でしょう。

ChatGPT Enterpriseの料金は非公表|人数が分かる導入企業は約2,000人以上

ChatGPT Enterpriseの料金は公式に公表されておらず、料金ページには「カスタム価格設定」とだけ書かれ、営業チームへの問い合わせを案内する形になっています。契約は組織単位で、個人が直接申し込むことは出来ません。料金ページのよくある質問では、BusinessとEnterpriseには年間プランが用意されていると説明されています。

最低何席から契約できるかも、公式ページでは確認できません。料金ページのよくある質問には、BusinessとEnterpriseを合わせた企業向けプランはユーザー2名から利用できると書かれています。一方、国内の解説記事には「年間契約・150席以上が目安」といった記述が見られますが、これは各記事が目安として紹介しているもので、OpenAIの公式な条件として示されたものではありません。

契約後の扱いにも、個人向けプランとは違う点があります。公式ヘルプによると、社員が招待を受けると個人の有料サブスクリプションは自動的に解約され、未使用分は一部返金されます。組織によっては個人用ワークスペースを会社のワークスペースに統合するよう求められ、統合すると個人のチャットやファイル、カスタムGPTは組織の管理下に移り、元に戻すことは出来ません。

社内のシステムにAIを組み込みたい場合は、ChatGPT Enterpriseとは別にAPIの契約と管理が必要になる点も、見積もりの前に押さえておきたいところです。公式ヘルプには、ChatGPT Enterpriseのワークスペースのメンバーであっても、APIプラットフォームの組織のメンバーに自動的になるわけではないと書かれています。

料金が見えない代わりに、導入企業の顔ぶれが規模感を教えてくれます。人数が公表されている3社は、MIXIと三井不動産がそれぞれ全社員約2,000人、三菱UFJ銀行が約35,000人(2026年から段階的に展開)です。Zenkenは人数を出していないものの、先行導入から全社導入まで約10か月をかけています。人数が分かる事例は、推進体制と研修を用意したうえで、数か月から1年以上かけて広げた話となります。

社員10〜200名の会社にとって、これらの事例は参考になる一方で、同じ手順をそのままなぞるのは現実的ではないでしょう。営業窓口との個別見積もり、年間契約、そして導入後の推進体制づくりまでを数十人の会社で抱えるのは負担が大きく、まずは会社として1つのAI環境を全員に配る手段を、費用の形から比べてみるのが近道になります。

会社公認のAI環境を、自社の規模で全員に配るには

個別見積もりや年間契約を抱えにくい規模でも、会社公認のAI環境を全員に配る道はあります。UPGEAR AI(アップギアAI)は、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityを1つの契約で使える法人向けサービスです(人数無制限)。

導入企業がEnterpriseを選んだ理由|個人版・Businessとの違い

導入企業がChatGPT Enterpriseを選んだ理由として発表文から読み取れるのは、全員に同じ管理下の環境を配れることと、業務の情報を扱える安全性の2点です。OpenAIのヘルプでは、ChatGPT Enterpriseは組織向けに管理されたChatGPTプランで、企業向けのプライバシーとセキュリティ、一元化された管理機能、高度な機能へのアクセスを提供するものと説明されています。

個人版ChatGPTとの違い|管理された業務用の環境

個人版との違いでまず押さえたいのは、会話やファイルといった業務データの扱いです。公式ページでは、ビジネスデータは既定でモデルの学習に使われず、暗号化やデータ保持、コンプライアンス管理の機能を備えるとされます。管理者向けには、ドメイン認証やメンバー・ワークスペースの一元管理、利用状況の可視化といった機能が挙がっています。

MUFGの事例でも、社員の多くがすでにChatGPTに慣れていたことと、企業向けのセキュリティがあることで金融機関の統制要件を満たしながら展開できたことが、決め手として語られました。MIXIが個人向けPlusの補助をやめて全社導入に切り替えたのも、社員が個人の契約で業務に使う状態から、会社が管理できる環境へ移すという同じ流れの判断でしょう。

Business(旧Team)との違い|200名までは席を自分で買える

同じ法人向けのBusinessは、2025年8月29日にTeamから名前が変わったプランで、料金ページでは従業員数2〜200名のチーム向けとされています。1人あたりの料金は標準シートで月20ドル(年額課金)または25ドル(月額課金)と公表されており、2026年8月24日以降に作ったワークスペースでは、有料シートの合計が200シートまでに制限されました。OpenAIのヘルプは、それより多くの席が必要ならEnterpriseを検討するよう案内しています。

支払い方法にも違いがあり、Businessはクレジットカードかデビットカード払いに限られ、請求書払いが必要な組織にはEnterpriseなどの契約プランが案内されます。会社の規模で見ると、200名までならBusinessで席を買う道があり、それを超える会社や、請求書払い・個別の年間契約が必要な会社がEnterpriseの対象になるという線引きが、公式ヘルプから読み取れるでしょう。ChatGPTの法人向けプランを一通り比べたい場合は、ChatGPT法人プランの料金も見てみてください。

導入支援|研修やワークショップはOpenAIが伴走

各社の発表でたびたび出てくるのが、OpenAIによる研修や支援です。公式ページでは、対象の顧客に導入、トレーニング、チェンジマネジメントの実践的な支援を提供し、SLA付きの24時間365日サポートも用意すると説明されています。MIXIの全従業員向け研修、MUFGのカスタムGPT研修や役員向けの勉強会、トヨタコネクティッドの社内セッションは、いずれもOpenAIと組んで開かれたものでした。少人数の会社では、この伴走の部分を社内の推進役と外部の研修で補う形になるでしょう。

MUFGの事例では、OpenAIが銀行向けの活用例やカスタムGPTの研修資料、利用を広げるための進め方を提供したことも紹介されています。

OpenAI直契約以外の入手経路|NTTデータグループが日本初の販売代理店と発表

ChatGPT Enterpriseの入手経路は、OpenAIの営業チームへの直接の問い合わせと、販売代理店経由の2つが公式に確認できます。OpenAIのヘルプでは、営業チームの問い合わせ窓口で関心のある製品としてChatGPT Enterpriseを選び、担当者と要件をすり合わせて提案を受ける流れが示されています。

代理店としては、NTTデータグループが2025年4月24日にOpenAIの日本初の販売代理店としてChatGPT Enterpriseの提供を始めると発表しました。発表文によると、まず大手企業100社向けにユースケースづくりを支援するプログラムを用意し、OpenAI関連事業で2027年度末までに累計1,000億円規模の売上を目指すとしています。最初の対象として名前が挙がるのは大手企業で、中堅・中小企業向けの条件は発表文からは読み取れません。

NTTデータグループは同じ発表で、金融、製造、流通、ヘルスケア、公共などの業界に特化したAIエージェントを、OpenAIと組んで開発・提供するとも説明しています。

ChatGPTの製品そのものではなく、OpenAIなどのモデルを組み込んだ法人向けの仕組みを使う道もあります。Azure OpenAI Serviceを使って自社で社内AIを作る方法や、国内の事業者が複数の生成AIをまとめて提供するサービスを契約する方法がそれにあたり、請求書払いや日本語での窓口、国内でのデータ保管といった条件を重視する会社の選択肢になります。法人向けサービスの料金を横並びで見たい場合は、法人向け生成AI 38サービスの料金比較が役立つでしょう。

年表で見る国内のChatGPT Enterprise導入|2024年から2026年まで

国内の公式発表を日付順に並べると、2024年は一部の先行企業、2025年は全社導入と代理店の登場、2026年は数万人規模の段階展開という流れが見えてきます。

  1. 2024年1月 Zenkenが一部の社員で先行導入
  2. 2024年4月14日 OpenAIが東京オフィスの開設を発表し、ダイキン、楽天、トヨタコネクティッドのChatGPT エンタープライズ利用に触れる
  3. 2024年6月 トヨタコネクティッドがOpenAI Japanを招いた社内セッションを開催(8月21日に公式noteで紹介)
  4. 2024年10月 MUFGがOpenAIとの取り組みを開始(OpenAI公式事例による)
  5. 2024年11月 Zenkenが全社員に導入(国内初と発表。2025年4月の発表文ではOpenAI社調べと注記)
  6. 2025年2月3日 OpenAIとソフトバンクグループが提携を発表し、全グループの従業員への展開計画を示す
  7. 2025年3月 MIXIが全従業員に導入(4月15日に発表)
  8. 2025年4月24日 NTTデータグループがOpenAIの日本初の販売代理店になると発表/Zenkenが導入効果を公表
  9. 2025年8月21日 MIXIが導入3か月時点の成果を公表
  10. 2025年10月1日 三井不動産が全社員に導入(12月23日に発表)
  11. 2025年12月5日 アクセンチュアが数万人規模への展開を発表(グローバル)
  12. 2026年 三菱UFJ銀行で約35,000人への段階的な展開が始まる(2026年7月7日のOpenAI公式事例による)
  13. 2026年7月9日 アクセンチュアがOpenAIとの国内での協業拡充を発表

年表から読み取れるのは、先に導入した会社の多くが、一部の部署や社員で試してから全社へ広げている点です。Zenkenは先行導入から全社導入まで約10か月、MUFGはOpenAIとの取り組み開始から行内への段階展開まで1年以上をかけました。数十人の会社であれば、同じ段取りをもっと短い期間で回すことが出来ます。試す期間と全員に広げる日を、最初に決めてしまいましょう。

導入企業は何に使っているか|発表文に出てくる用途

各社の発表に出てくる用途は、文章の作成と要約、調査、社内の問い合わせ対応、データの整理と分析、プログラミング支援の5つにほぼ収まります。特別な使い方よりも、どの部署にもある日常業務が中心になっている点が目を引きます。

文章の作成・要約・翻訳

MIXIの社内アンケートで最も多かった使い方は「文章コンテンツの作成と編集」で、次いでアイデア出し、調査、技術的な問題への対応、データ分析の順でした。三井不動産は、要約・翻訳、資料やメールの下書き作成、コード生成、データ整理を、日々の業務を支える使い方として挙げています。Zenkenはメール作成で1通10分かかっていたものが3〜5分になったという社内の回答を紹介しており、ライティングでは1記事4〜5時間が1.5〜2.5時間になった例も挙げられました。

調査・情報収集

Zenkenは情報探索や業界動向・競合分析などの調査を、MUFGはAIの動向の追跡や経営層・社内向けの報告準備を挙げています。調査に使う場合は、ChatGPTの回答をそのまま使わず、出典を人が確かめる前提で組み込む業務になります。

MIXIのアンケートでも、オンライン調査やデータ検索、情報の検証といった調べものが、3番目に多い使い方として挙がっています。

社内の問い合わせ対応と業務専用のカスタムGPT

部署ごとに作るカスタムGPTは、どの会社でも利用拡大の中心にあります。三井不動産では物件情報の参照・要約、経理処理アシスタント、プレスリリースの下書き支援、MIXIでは利用規約の確認や、予算に関する申請・問い合わせに答えるアシスタントが例に挙がりました。MIXIの経営推進本部が作ったアシスタントは、申請業務1件あたりの所要時間を約50%減らし、年間約150時間の効率化を見込むと発表されています。

MIXIの発表では、以前はエンジニアに頼んでいた業務支援ツールを社員が自分で作るケースが増え、エンジニア以外の社員からプログラマーになった気分という声も上がったそうです。

データ分析とプログラミング

MIXIはユーザーデータの分析やモニタリングの効率化を導入時の目標に掲げ、Zenkenはバグ修正や原因の特定が1〜2時間から30分〜1時間になったという回答を公表しました。OpenAIが2024年4月14日の発表で挙げたダイキン・楽天・トヨタコネクティッドの使い方も、データ分析の支援と社内報告の最適化、複雑な業務プロセスの自動化でした。

社員10〜200名の会社に置き換えると、メールや議事録の下書き、取引先や業界の下調べ、社内規程やマニュアルへの問い合わせ対応あたりから始めるのが、事例に近い使い方になります。どの業務でもまず1つ専用のアシスタントに仕立てて、部署の全員で使い回してみてください。

導入効果の数字をどう読むか|多くは社内アンケートの自己申告

各社が公表している削減時間や生産性の数字は、そのほとんどが社内アンケートへの回答をもとにした自己申告の値です。第三者が作業時間を測って検証したものではないため、他社と比べたり、自社の見込みにそのまま当てはめたりする使い方には向きません。

実績か、 目標か 三井不動産の業務削減時間10%以上は、 現時点の実績ではなく、今後の目標 目標の数字を、実績と並べて比べない 全社か、 一部の業務か MUFGの作業量20〜30%減は、一部の 調査業務に限った、行員の報告として 紹介されている 対象の範囲を添えてから、社内の説明に使う 測ったのか、 回答なのか 各社の削減時間は、そのほとんどが 社内アンケートの回答にもとづく 自己申告で、第三者が作業時間を 測ったものではない MIXIのように、回答を全体に広げた換算の 方法まで注記された数字は、読みやすい例 数字には、この3点を 添えて使います 実績か、目標か 三井不動産の業務削減時間10%以上は、現時点の 実績ではなく、今後の目標 目標の数字を、実績と並べて比べない 全社か、一部の業務か MUFGの作業量20〜30%減は、一部の調査業務に限った、行員の 報告として紹介されている 対象の範囲を添えてから、社内の説明に使う 測ったのか、回答なのか 各社の削減時間は、そのほとんどが社内アンケートの 回答にもとづく自己申告で、第三者が作業時間を 測ったものではない MIXIのように、回答を全体に広げた換算の方法まで注記された 数字は、読みやすい例 数字には、この3点を 添えて使います
出典:本記事の整理(各社の発表の記載にもとづく)。

MIXIの月間約17,600時間は、算出方法が注記に書かれている点で読みやすい例となります。週に何時間節約できたかという質問への回答(329件)を選択肢の下限値で合計すると週836時間になり、これに1か月の平均週数4.33を掛けて月3,620時間としています。さらに、この値をアクティブユーザー率80%にあたる1,600名に広げて換算したのが約17,600時間で、1人あたり月約11時間という数字もここから導かれたものです。

回答した329人の値を、回答していない人を含むアクティブユーザー全体に広げているため、実際の削減時間とは差が出る可能性があります。一方で、選択肢の下限値で数えているので控えめに見積もった面もあり、どちらに振れるかは分かりません。削減時間の数字は、算出方法の注記まで読んでから使いましょう。

数字を読むときは、回答の母数にも目を向けてみてください。MIXIのアンケートの有効回答は338件で、対象の約2,000人に対する割合は2割に満たない水準です。

Zenkenの月間約12,500時間と生産性約2倍も、全社導入3か月後の社内アンケート(有効回答380件)などにもとづく回答として公表されています。外部委託費用の約5,000万円削減はアンケートではなく2024年通年の費用の比較ですが、先行導入の効果を含む合計値との注記があります。

三井不動産の業務削減時間10%以上は、現時点の実績ではなく今後の目標です。MUFGの作業量20〜30%減も、一部の調査業務に限った行員の報告として紹介されています。公表された数字を社内の説明に使うときは、実績か目標か、全社か一部の業務か、測ったのか回答なのかの3点を添えるようにしてください。

自社で効果を測るなら、導入前に主要な業務の所要時間を数件だけ記録しておき、1〜3か月後に同じ業務で測り直すのが確実です。アンケートを使う場合も、MIXIのように質問文と集計の仕方を残しておけば、後から数字の意味を説明することが出来ます。

そのニュースはEnterpriseか自社構築か|発表文の見分け方

「ChatGPTを全社導入」という見出しでも、中身がChatGPT Enterpriseの契約とは限りません。社内AIの作り方は大きく4つに分かれ、発表文のどこに何が書かれているかで見分けることが出来ます。

ChatGPT Enterprise を契約 OpenAIのChatGPTを、 会社のワークスペースとして 全員に配る形 発表文に、製品名ChatGPT Enterprise、OpenAI Japanの コメント、OpenAIの 公式事例への掲載がある Azureなどで自社構築 Azure OpenAI Serviceなどの クラウドで、自社用の社内AIを 作る形。画面や管理の仕組みは 自社で用意する 発表文に、Azure OpenAI ServiceやAzure上に 構築という基盤の名前、 社名入りのツール名がある APIを業務に組み込む APIを自社の業務システムや サービスに組み込む形。社員が 直接チャットするのではなく、 裏側でモデルを使う 発表文に、APIや自社サービスに 組み込みという記載がある ChatGPT以外の製品 コード補完ツールや、他社のAI 基盤を使った取り 組みがこれにあたる 報道や事例のまとめでは、 4つがまとめてChatGPT導入と 呼ばれることも珍しくない 見出しがChatGPT導入でも、 中身は4つに分かれます ChatGPT Enterpriseを契約 OpenAIのChatGPTを、会社のワークスペースとして全員に 配る形 発表文に、製品名ChatGPT Enterprise、OpenAI Japanの コメント、OpenAIの公式事例への掲載がある Azureなどで自社構築 Azure OpenAI Serviceなどのクラウドで、自社用の社内 AIを作る形。画面や管理の仕組みは自社で用意する 発表文に、Azure OpenAI ServiceやAzure上に構築という 基盤の名前、社名入りのツール名がある APIを業務に組み込む APIを自社の業務システムやサービスに組み込む形。社員が 直接チャットするのではなく、裏側でモデルを使う 発表文に、APIや自社サービスに組み込みという記載がある ChatGPT以外の製品 コード補完ツールや、他社のAI基盤を使った取り 組みがこれにあたる 報道や事例のまとめでは、 4つがまとめてChatGPT導入と 呼ばれることも珍しくない 見出しがChatGPT導入でも、 中身は4つに分かれます
出典:本記事の整理(各社の発表の記載にもとづく)。
  • ChatGPT Enterpriseを契約する形。OpenAIのChatGPTを、会社のワークスペースとして全員に配ります
  • Azure OpenAI Serviceなどのクラウドで自社用の社内AIを作る形。モデルはOpenAIでも、画面や管理の仕組みは自社で用意します
  • APIを自社の業務システムやサービスに組み込む形。社員が直接チャットするのではなく、既存の仕組みの裏側でモデルを使います
  • ChatGPT以外の製品を使う形。コード補完ツールや、他社のAI基盤を使った取り組みがこれにあたります

報道や事例のまとめでは、この4つがまとめて「ChatGPT導入」と呼ばれることも珍しくありません。発表文を手に取ったら、次の7点を順に確かめてみてください。

  • 製品名が「ChatGPT Enterprise」と書かれているか「ChatGPT」「生成AI」とだけある発表は、どの形か判断できません。製品名があれば、Enterpriseを契約している可能性が高くなります。
  • 基盤の名前が出てこないか「Azure OpenAI Service」「Microsoft Azure上に構築」とあれば、自社で作った社内AIの話です。三井不動産のように、同じ発表のなかにEnterpriseとAzure上の内製環境が並ぶこともあります。
  • ツールに独自の名前が付いていないか「社内版ChatGPT」「◯◯GPT」「◯◯-Chat」のような社名入りの名前は、自社で組み立てた画面であることが多い書き方です。
  • OpenAIやOpenAI Japanが登場するかOpenAIとの契約、OpenAI Japanの代表者のコメント、OpenAIによる研修の記載があれば、OpenAIの製品を直接使っている手がかりになります。
  • OpenAIの公式事例に載っているかMIXIや三菱UFJ銀行のように、OpenAIの導入事例として掲載されていれば確度が上がります。
  • 対象人数と開始日が書かれているか「全社員」「約◯人」「◯月◯日から」があれば、試験導入なのか全社展開なのかを判断できます。
  • 「API」「自社サービスに組み込み」の記載がないか社員向けのチャットではなく、顧客向けサービスや業務システムにモデルを組み込んだ話であることを示します。

同じ会社でも、時期によって使っている仕組みが変わることがあるため、発表の日付も一緒に確かめるのが確実です。MIXIも、自社開発の文章生成AIツールを社内に導入した後で、全従業員へのChatGPT Enterpriseの導入に進んでいます。1つの会社を、どちらか一方の仕組みだと決めつけないのが安全でしょう。

よく事例に挙がるパナソニック コネクトの発表文で確かめる

ChatGPTの導入事例をまとめた記事で、よく名前が挙がるのがパナソニック コネクトです。上の7点に沿って、同社の発表文を読んでみます。

2024年6月25日の発表では、使っているAIを「OpenAIの大規模言語モデルをベースに開発した自社向けのAIアシスタントサービス」と説明していて、名前は「ConnectAI」になります。国内全社員の約12,400人に展開し、1年で全社員18.6万時間の労働時間を減らしたとしています。この数字は、社員に削減できた時間を答えてもらって集計した、同社の発表によるものです。

2025年7月7日の発表では、ConnectAIはOpenAI、Google、Anthropicの主要3社の大規模言語モデルを活用して開発したという説明に変わりました。どちらの発表にも「ChatGPT Enterprise」という製品名は出てこず、独自の名前が付いた自社向けのツールとして書かれています。7点のうち1点目の製品名と3点目の独自の名前で見分けられる書き方で、まとめ記事では「ChatGPT導入」と紹介されていても、発表文では自社で作った社内AIとして説明されている例になります。

社員10〜200名の会社がこの事例から持ち帰れるのは、ツールの作り方よりも始めた理由のほうでしょう。同社は2023年2月に生成AIの業務利用を始めるとき、目標の1つに「シャドーAI利用リスクの軽減」を掲げました。社員が会社の知らないところでAIを使い始める前に、会社として使える環境を先に用意するという順番で、小さな会社でも取り入れやすい考え方になります。

導入の流れ|各社の発表から見える5つの段階

各社の発表を突き合わせると、導入は先行導入、全社展開、研修、推進役の配置、効果の測定という5つの段階で進んでいます。社員10〜200名の会社でも、この順番はそのまま使うことが出来ます。

1|先行導入 Zenkenは一部の社員で 先行導入し、効果を 確かめてから全社に広げた MIXIは個人利用の補助や 社内ツールで手応えを 確かめてから、 全従業員への導入を決めた 2|全社展開 MIXIは契約社員・ アルバイト・派遣社員・ 業務委託社員まで対象に 含めた 使える人と使えない人の 差を作らないことが、 各社に共通している 3|研修 MUFGはeラーニングの 修了を、利用の条件にした MIXIはOpenAIと組んで、 全従業員向けの基礎研修を 開いた 4|推進役 三井不動産はAI 推進リーダー、MIXIはAI アンバサダー、MUFGはAI チャンピオンを置いた 中央の1 チームだけでなく、部署の 中に相談相手を作る形が 共通している 5|効果の測定 MIXIは導入3か月の 時点でアンケートを取り、 利用率とあわせて成果を 公表した 業務事例も、各部門から 毎月報告される 仕組みにしている 導入は5段階。 順番は人数に関係なく使えます 1|先行導入 Zenkenは一部の社員で先行導入し、効果を確かめてから全社に 広げた MIXIは個人利用の補助や社内ツールで手応えを確かめてから、 全従業員への導入を決めた 2|全社展開 MIXIは契約社員・アルバイト・派遣社員・業務委託社員まで 対象に含めた 使える人と使えない人の差を作らないことが、各社に 共通している 3|研修 MUFGはeラーニングの修了を、利用の条件にした MIXIはOpenAIと組んで、全従業員向けの基礎研修を開いた 4|推進役 三井不動産はAI推進リーダー、MIXIはAIアンバサダー、 MUFGはAIチャンピオンを置いた 中央の1チームだけでなく、部署の中に相談相手を作る形が 共通している 5|効果の測定 MIXIは導入3か月の時点でアンケートを取り、 利用率とあわせて成果を公表した 業務事例も、各部門から毎月報告される仕組みにしている 導入は5段階。 順番は人数に関係なく 使えます
出典:Zenken・MIXI・三井不動産・MUFGの発表内容を、本記事で整理したもの。

1. 一部の社員で試す

Zenkenは2024年1月から一部の社員で先行導入し、制作部門の調査業務や営業部門の提案づくりで効果を確かめてから全社に広げました。先行導入後のアンケートで対象社員の99%が業務効率の向上を実感したと答えたことが、全社導入の判断材料になったと説明されています。

MIXIも、ChatGPT Plusの利用料補助や自社開発の文章生成AIツール、全社横断のDX推進グループの新設を経て、全従業員への導入を決めました。いきなり全社に配るのではなく、個人利用の補助や社内ツールで手応えを確かめてから進めた流れが読み取れます。

2. 全員に一斉に配る

MIXIは正社員だけでなく、契約社員やアルバイト、派遣社員、業務委託社員まで対象に含めました。三井不動産も全社員約2,000人に同じ日から展開しており、使える人と使えない人の差を作らないことが共通しています。

3. 使う前に研修を受けてもらう

MUFGはeラーニングの修了を利用の条件にし、MIXIはOpenAIと組んで全従業員向けの基礎研修や新卒向けのワークショップ、エンジニア向けのハッカソンを開きました。三井不動産の全社員向け研修には延べ1,300人が参加しました。

4. 部署ごとに推進役を置く

三井不動産は85部門から約150名のAI推進リーダーを選び、MIXIは各部門にAIアンバサダーを、MUFGは各部署にAIチャンピオンを置いています。中央の1チームだけで広げるのではなく、部署の中に相談相手を作る形が3社に共通する設計です。

5. 効果を測って報告する

MIXIは導入3か月の時点でアンケートを取り、利用率とあわせて成果を公表しました。業務事例も各部門から毎月報告される仕組みで、測定と共有が続く体制になっています。

段階ごとの期間は会社によってまちまちですが、試す期間を区切ること、配るときは全員一斉にすること、研修を利用の入口に置くことの3つは、人数に関係なく取り入れられます。

定着の成功要因|推進役・研修・利用ルール

利用を定着させた会社に共通するのは、推進役の配置、研修、入力してよい情報のルールの3つがそろっていることです。道具を配っただけで使われるわけではない点は、MUFGの担当者も事例のなかで率直に語っています。

推進役 を置く 三井不動産は、約150名のAI推進リーダーを 置いた。全社員約2,000人に対して約7.5% (150÷2,000で算出)で、13人に1人 ほどにあたる MIXIは、取締役を主管とする AI推進委員会と、各部門の AIアンバサダーで、経営と現場の 両方から進めた 研修 を使い始める条件にする MUFGは、eラーニングを終えないと使えない 仕組みにした。アカウントを受け取った 行員の研修受講率は約100%に達した 研修を任意にせず、使い始める 条件にしてしまうのが近道 入力ルール を具体例で決める MIXIは、社内ガイドラインにもとづき、 機密情報のラベルに応じて適切な情報入力を 徹底している 規程を長く作り込むより、 入力してはいけない情報の例を具体的に 並べるほうが、現場では守られやすい 道具を配るだけでは、 使われません 推進役を置く 三井不動産は、約150名のAI推進リーダーを置いた。全社員約 2,000人に対して約7.5%(150÷2,000で算出)で、13人に 1人ほどにあたる MIXIは、取締役を主管とする AI推進委員会と、各部門の AIアンバサダーで、経営と現場の 両方から進めた 研修を使い始める条件にする MUFGは、eラーニングを終えないと使えない仕組みにした。 アカウントを受け取った行員の研修受講率は約100%に達した 研修を任意にせず、使い始める条件にしてしまうのが近道 入力ルールを具体例で決める MIXIは、社内ガイドラインにもとづき、機密情報のラベルに 応じて適切な情報入力を徹底している 規程を長く作り込むより、入力してはいけない情報の例を 具体的に並べるほうが、現場では守られやすい 道具を配るだけでは、 使われません
出典:本記事の整理(各社の発表にもとづく)。

OpenAIの事例によると、MUFGで導入の妨げになったのは技術ではなく、使い方や使ってよい範囲が社内で分からないことだったそうです。研修プログラムを使い切ったことで利用者が増え、社内の会話も「AIを使ってよいのか」から「どこに使うか」へ移ったと紹介されています。

推進役の比率

三井不動産の約150名のAI推進リーダーは、全社員約2,000人に対して約7.5%、社員13人に1人ほどの割合になります。推進リーダーは11月の対面研修を経て、Microsoft Teamsでの情報発信や有志の共有会を通じ、カスタムGPTの作成、ユースケースの発掘、部門内への啓発、効果測定までを担っていると説明されています。

トヨタコネクティッドも、自らユースケースを作る人をアンバサダー、それを発展させて共有する人をAIクリエイターと呼び分け、役割ごとに研修を分けていました。推進役を一段で置くか二段で置くかは、会社の規模で決めればよいでしょう。

MIXIは2024年12月に取締役を主管とするAI推進委員会を立ち上げ、各部門のAIアンバサダーとあわせて、経営と現場の両方から推進する体制を整えました。

入力してよい情報のルール

MIXIは社内ガイドラインにもとづき、機密情報のラベルに応じて入力してよい情報を決めていると発表しています。MUFGも金融機関として、情報管理の手順や承認の経路、してよいこと・いけないことのルールを整える必要がありました。

ルールづくりの出発点には、生成AIの社内ガイドラインとAIセキュリティのチェックリストが使えます。規程を長く作り込むより、入力してはいけない情報の例を具体的に並べるほうが、現場では守られやすいでしょう。

  • 顧客や取引先の個人名、連絡先などの個人情報
  • 公表前の決算数値や価格、契約条件
  • 社外秘と指定された設計資料や企画書
  • パスワードやアクセス用の鍵などの認証情報

研修を利用の入口にする

MUFGではアカウントを受け取った行員の研修参加率が100%に達しており、その背景にはeラーニングを終えないと使えない仕組みがあります。Zenkenも社内でChatGPTのハッカソンやウェビナー、ワークショップを開き、MIXIは新卒向けのワークショップを用意しました。研修を任意にせず、使い始める条件にしてしまうのが近道です。

研修の中身も、全員向けと推進役向けで分けている会社が目立ちます。トヨタコネクティッドの社内セッションでは、プロンプトに業務の前提や自分の役割を詳しく書くこと、参照する資料を指定すること、1つずつ順番に質問することといった助言が共有されました。

リスクと注意点|情報漏洩・誤った回答・著作権

ChatGPT Enterpriseを入れても、情報漏洩、誤った回答、著作権の3つの注意点がなくなるわけではありません。契約で守れる範囲と、社内の運用で守る範囲を分けて考えるのが大切です。

情報漏洩 OpenAIは、ビジネスデータは 既定でモデルの学習に使われないと 説明している 個人のアカウントや無料版に業務の情報を 入れれば、会社の管理が届かない 契約した環境の中でも、入れてよい情報の 範囲は社内で決める 誤った回答 もっともらしい誤りが混ざることがある 数字・固有名詞・出典を人が確かめる 手順を、業務の流れに組み込む 著作権 社外に出す成果物は、既存の著作物に 似すぎていないかを確かめる 公開前に人が確認し、どの工程でAIを 使ったかを記録する Enterpriseを入れても、3つの注意点がなくなるわけではない 契約で守れる範囲と、 運用で守る範囲を分けます 情報漏洩 OpenAIは、ビジネスデータは既定でモデルの学習に 使われないと説明している 個人のアカウントや無料版に業務の情報を入れれば、会社の 管理が届かない 契約した環境の中でも、入れてよい情報の範囲は社内で決める 誤った回答 もっともらしい誤りが混ざることがある 数字・固有名詞・出典を人が確かめる手順を、業務の流れに 組み込む 著作権 社外に出す成果物は、既存の著作物に似すぎていないかを 確かめる 公開前に人が確認し、どの工程でAIを使ったかを記録する Enterpriseを入れても、3つの注意点がなくなるわけではない 契約で守れる範囲と、 運用で守る範囲を分けます
出典:本記事の整理(学習に使われない旨はOpenAIの説明で、同社の自己申告で、公式ページは未確認。

情報漏洩

公式ページでは、ChatGPT Enterpriseの会話やファイルといったビジネスデータは、既定でモデルの学習に使われないと説明されています。これは契約した環境の中での話で、社員が個人のアカウントや無料版に業務の情報を入れてしまえば、会社の管理が届かなくなってしまいます。会社が認めていないAIを社員が個人の判断で使う状態は野良AI(シャドーAI)と呼ばれ、全員に公認の環境を配ることは、その対策の一つにもなります。

MIXIが機密情報のラベルごとに入力の可否を決めているように、契約した環境の中でも、入れてよい情報の範囲は社内で決めておかなければなりません。

誤った回答

生成AIの回答には、事実と異なる内容がもっともらしく混ざることがあります。調査や資料づくりに使う場合は、数字と固有名詞、出典を人が確かめる手順を業務の流れに組み込んでおきましょう。MUFGの事例でも、判断や承認は引き続き人が担う仕事と位置づけられています。

著作権

文章や画像をAIで作って社外に出す場合は、既存の著作物に似すぎていないかを確かめる必要があります。社外に出す成果物は公開前に人が確認し、どの工程でAIを使ったかを記録しておけば、後から問い合わせを受けたときにも説明がしやすくなります。

社員10〜200名の会社が大企業の事例から持ち帰れる型

数千人規模の事例でも、社員10〜200名の会社がそのまま真似できる部分は少なくありません。プランや契約の形に関係なく使える型を、人数に合わせて5つに整理しました。

推進役の人数は三井不動産の比率を目安にする

三井不動産の比率(約150名/約2,000人)を当てはめると、社員50名の会社なら4人ほど、100名なら7〜8人ほどになります。10名前後の会社なら、まず1人を推進役に決めるところから始めてみてください。推進役の仕事は、部署の業務からAIで楽になりそうな作業を見つけて、使い方を1枚にまとめて共有することです。

利用率は週単位で測る

MIXIは、週単位のアクティブユーザー率(WAU)と月単位(MAU)を指標にしていました。月に一度でも開けば数に入るMAUより、毎週使っているかを見るWAUのほうが、業務に定着したかどうかをよく表します。管理画面で利用状況を確認できるサービスなら、毎週月曜に先週使った人の数を見る習慣をつけましょう。

部署ごとに専用のアシスタントを作る

三井不動産は約3か月で約500件、MIXIは3か月未満で1,800個以上、MUFGは研修後4か月で1,800個を超えるカスタムGPTが作られたと発表しています。数十人の会社なら、部署ごとに1つずつ、よく聞かれる質問に答えるアシスタントを作るだけでも、社内の問い合わせを目に見えて減らすことが出来るでしょう。

研修を受けた人から使えるようにする

MUFGのように研修を終えた人からアカウントを渡す形は、少人数の会社でもすぐに真似が出来ます。社内で行うなら30分ほどの説明会で足り、入力してはいけない情報の例と、自社の業務での使い方の見本を2〜3個見せる内容で十分でしょう。

効果は数件の業務で前後比較する

アンケートで全社の削減時間を出すより、よくある業務を3件ほど選んで、導入前と導入後の所要時間を実測するほうが、少人数の会社では説得力のある数字になります。MIXIの法務部の利用規約確認のように、1件あたり何分が何分になったかを示せれば、経営会議でも話が通りやすくなるでしょう。

測る業務は、毎週必ず発生し、担当者が変わっても手順が同じものを選ぶと比べやすくなります。

全員に配る前に社内で決めておく8項目

導入企業の発表を並べると、道具を選ぶ前に社内で決めていたことが見えてきます。社員10〜200名の会社なら、次の8項目を1枚の紙にまとめてから、サービスの比較に進むのがおすすめです。

  • 配る範囲MIXIは正社員だけでなく、契約社員、アルバイト、派遣社員、業務委託社員まで含めました。パートや業務委託の方を含めるかどうかで、必要な数と費用が変わります。
  • 個人契約の扱いMIXIは全社導入と同じ月に、ChatGPT Plusの利用料補助を終えました。社員が個人で払っている有料プランを、会社の環境に寄せるかどうかを決めます。
  • 入力してよい情報の線引き顧客名、個人情報、公表前の数字など、入れてはいけない情報を具体例で示します。MIXIは機密情報のラベルごとに入力の可否を決めています。
  • 推進役と相談先部署ごとに誰が相談を受け、使い方の見本を作るかを決めます。三井不動産の比率なら、13人に1人ほどになります。
  • 利用開始の条件MUFGのように、研修や説明会を終えた人から使えるようにするかを決めます。
  • 最初に試す業務メールの下書き、議事録、社内の問い合わせ対応など、効果を測る業務を3件ほど選びます。
  • 効果の測り方と見直しの日導入前の所要時間を記録し、1〜3か月後に測り直す日をあらかじめ決めます。
  • 支払いと契約の形月払いか年払いか、請求書払いが必要か、人数が増減したときにどう扱われるかを確かめます。

8項目のうち、7番目まではどのサービスを選んでも必要になる準備となります。8番目だけがサービスごとに違うため、次の節で費用の形を比べていきます。

1人ずつの席課金か、会社定額か|10〜200名の会社の比べ方

人数や開始時期が分かる導入事例は、いずれも会社公認の環境を広く配ったうえで利用を広げた話になります。社員10〜200名の会社がEnterpriseの営業窓口や年間契約にたどり着く前に比べたいのは、その環境を1人ずつの席課金で配るか、会社単位の定額で配るかという費用の形です。

席課金の代表はChatGPT Businessで、日本から料金ページを表示すると、標準シートは1人あたり月3,050円(年額課金)または3,850円(月額課金)と表示されます。年額課金で30人に配ると月あたり91,500円(年払いで1,098,000円)、100人なら月あたり305,000円(年払いで3,660,000円)となってしまいます。全員に配るほど人数分だけ費用が積み上がるため、あまり使わない社員の席をどうするかが、毎年の悩みどころになりがちです。

月額課金を選ぶと30人で月115,500円となり、年額課金の月あたり額より24,000円多くなります。その代わり年額課金では、追加した席は年間契約の終わりまで契約対象として残るとヘルプに書かれているため、人の出入りが多い会社ほど、どちらが得かは一概に決まりません。

もう一つの形は、利用人数ではなく会社単位で月額が決まる法人向けサービスを使う方法となります。人数の目安と利用量でプランが分かれ、1人増えるごとに費用が増える形ではないため、パートやアルバイトを含めて全員に配りやすいのが利点でしょう。その代わり、使う量が増えれば上のプランへ移ることになるので、月額が人数と無関係にずっと固定されるわけではありません。

比べるときは、全員に配ったときの年間の総額、使う量が増えたときの上がり方、支払い方法(請求書払いの可否)、使えるAIの種類の4点を並べてみてください。

会社定額のサービスを選ぶ場合も、利用量の上限に達したときにどうなるのか、止まるのか、追加の購入で続けられるのかは、契約前に確かめておきたい点です。

MIXIが全社導入と同時に個人向けPlusの補助をやめたように、会社として1つの環境にそろえることは、費用の見える化とシャドーAI対策を同時に進めることにもつながります。費用の管理の考え方は生成AIのコスト管理で、複数のAIを1つの環境で使い分ける方法はマルチAIの解説で確認できます。

※ChatGPT Businessの金額は、2026年9月16日に日本から料金ページを表示したときの金額です。税についての記載はなく、上の試算にも税は含めていません。表示される通貨と金額は閲覧する地域によって変わります。

よくある質問

ChatGPTエンタープライズと普通のChatGPTは何が違いますか?
ChatGPT Enterpriseは組織単位で契約する管理されたプランで、個人が直接申し込むことは出来ません。OpenAIの公式ページでは、会話やファイルなどのビジネスデータは既定でモデルの学習に使われず、暗号化やデータ保持、コンプライアンス管理の機能を備えると説明されています。管理者はメンバーやワークスペースを一元的に管理し、利用状況を確認できます。
ChatGPT Enterpriseの料金はいくらくらいですか?
公表されていません。料金ページにはカスタム価格設定とだけ書かれ、営業チームへの問い合わせで個別に決まる形です。年間プランが用意されていることは料金ページのよくある質問で確認できますが、1人あたりの金額や最低席数は公式には示されていません。国内の解説記事にある150席以上といった条件は目安として紹介されているもので、OpenAIの公式な条件ではありません。
ChatGPT Enterpriseの代理店はどこですか?
NTTデータグループが2025年4月24日、OpenAIの日本初の販売代理店としてChatGPT Enterpriseの提供を始めると発表しています。まずは大手企業100社向けに、ユースケースづくりを支援するプログラムを予定していると書かれています。代理店を通さず、OpenAIの営業チームに直接問い合わせる方法もあります。
AIを導入している日本企業にはどこがありますか?
ChatGPT Enterpriseに限ると、公式発表で確認できるのはZenken、MIXI、三井不動産、三菱UFJ銀行、NTTデータグループ、アクセンチュア(グローバルでの導入発表。日本法人の人数は非公表)、ソフトバンクグループ、トヨタコネクティッド、ダイキン、楽天の10社です(2026年9月19日に確認)。対象人数が書かれているのは、MIXIと三井不動産の約2,000人、三菱UFJ銀行の約35,000人です。生成AI全般では、Azure OpenAI Serviceなどを使って自社で社内AIを作った会社の例も報じられており、発表文の製品名や基盤名を見れば区別できます。
ChatGPT Enterpriseは何人から契約できますか?
最低人数は公式には示されていません。料金ページのよくある質問では、BusinessとEnterpriseを合わせた企業向けプランはユーザー2名から利用できると書かれています。国内の解説記事には150席以上を目安とする記述がありますが、OpenAIが公表した条件ではないため、実際の条件は営業窓口で確認する必要があります。
社員数十人の会社でもChatGPT Enterpriseを入れるべきですか?
人数だけで決める必要はありませんが、人数が公表されている国内の導入企業は約2,000人から約35,000人の規模で、契約は営業窓口を通じた年間プランになります。200名までならBusinessで席を買う方法があり、利用人数によらず会社単位で月額が決まる法人向けサービスもあります。全員に配ったときの年間の総額、利用量が増えたときの上がり方、支払い方法を並べて比べるのがおすすめです。

まとめ

ChatGPT Enterpriseの国内導入社数は公表されておらず、公式発表で確認できるのはZenken、MIXI、三井不動産、三菱UFJ銀行、NTTデータグループ、アクセンチュア、ソフトバンクグループ、トヨタコネクティッド、ダイキン、楽天の10社でした。人数が書かれている3社の規模は約2,000人から約35,000人で、効果の数字の多くは社内アンケートの自己申告となります。

一方で、推進役を部署ごとに置く、研修を利用の入口にする、部署ごとに専用のアシスタントを作る、利用率を週単位で測るといった進め方は、社員10〜200名の会社でもそのまま使えます。まずは自社で全員に配れるAI環境の費用の形を比べ、試す期間と全員に広げる日を決めてみましょう。

導入企業の顔ぶれは、各社の新しい発表に合わせて変わっていきます。社名だけでなく、発表日と対象人数、製品名の書き方まで確かめる習慣が、自社の判断を誤らないための近道になるでしょう。

全員に配るAI環境を、会社定額で

UPGEAR AI(アップギアAI)は、ChatGPT・Claude・Gemini・Perplexityを1つの契約で使える法人向けサービスです。月額30,000円(税抜)から。どのプランも利用人数は無制限で、料金は利用量に応じたプラン設計です(人数の目安はライト1〜5名、スタンダード6〜20名、プレミアム21〜50名)。初期費用100,000円(税抜)が別途かかります。

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※各社の発表内容は2026年9月19日に各社の公式ページで確認したものです。ChatGPT Enterpriseの料金・契約の記載は、OpenAIの料金ページと公式ヘルプで確認した内容です。ほかの記事は法人のAI活用コラムの一覧からご覧いただけます。