天秤AI Biz byGMO 徹底解説｜できること・料金・導入手順を初心者向けに整理

天秤AI Biz byGMOが気になっているけれど、いざ導入を考えると「結局うちに合うの？」「費用は読める？」「情シスや法務の確認ポイントは？」と、疑問が一気に増えませんか。

たとえば、こんな“悩みの声”をよく聞きます。

「ChatGPTや他の生成AIを使っているけど、回答がブレて判断に迷う。結局どれが正しいの？」
「部署ごとに好きなAIを使い始めて、コストも統制もバラバラになりそうで怖い」
「入力内容は学習されない？ 機密や個人情報はどう扱えばいい？」
「稟議で求められる“効果・費用・リスク対策”を、短時間で整理できない」
「比較して終わりになって、結論が出ないのが一番ムダ…」

天秤AI Biz byGMOは、複数の生成AIを並べて比べられるだけでなく、“比較→判断→運用”までを法人向けに整える発想のサービスです。
とはいえ、機能の名前だけ追うと難しく感じやすいので、この記事では初心者向けに「導入判断に必要なこと」を順番に整理します。

この記事でわかること（読み終わったら判断できる状態を目指します）

• できること：同時比較、判断支援（ジャッジ）、調査（Deep Research）、テンプレ運用、利用状況の可視化
• 料金：基本料金と従量課金の考え方、見積もりの作り方、費用が増えやすい落とし穴
• セキュリティ：学習利用の扱い、権限、監査、IP制限など、社内ルールの作り方
• 導入手順：申し込み〜初期設定〜定着まで、管理者が最初にやるべきこと
• 選び方：既存AI（ChatGPT/Copilot/Gemini等）がある会社が、乗り換え／併用を決める基準

「とりあえず触ってみる」前に、失敗しない枠組みを作ってから小さく始めたい方は、このまま読み進めてください。

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

まず結論：天秤AI Biz byGMOで何が解決できる？

複数生成AIを並列比較して「判断ミス」と「手戻り」を減らす

天秤AI Biz byGMOの強みは、複数の生成AIを“同じ条件”で一度に動かし、結果を見比べられることです。
生成AI活用でよくある失敗は、次の2つです。

• ① 最初に出た回答を採用してしまい、後でズレに気づく（判断ミス）
• ② A案→やっぱりB案→さらにC案…と試行が増えて作業がループする（手戻り）

天秤AI Bizでは、最初から複数AIの回答を横並びで見られるため、「抜け」「言い切りの危険」「根拠の薄さ」を早い段階で発見しやすくなります。✅

使い方のコツ（初心者向けの型）

• “評価軸”を先に宣言する
  例：「結論→理由→手順→注意点の順で」「法律・規約は断定せず注意喚起を入れる」など
• 制約条件を固定して比較する
  例：「200字で」「箇条書きで」「対象は法人向け」など、条件が揃うほど比較しやすい
• 最後に“統合タスク”を指示する
  例：「Aの網羅性＋Bの具体例＋Cの注意点を統合して、最終案を作って」

さらに、複数回答を“読むだけ”で終わらせず、共通点・相違点・おすすめを整理する機能（天秤ジャッジ）もあるため、比較の負担が下がります。🧩

社内でのAI活用を進めるときに起きがちな課題（統制・コスト・品質）を整理

生成AIを会社で広げると、だいたい次の壁に当たります。

よくある課題	現場で起きること	天秤AI Bizでの考え方（打ち手）
統制（ガバナンス）	使い方が人によってバラバラ、情報の扱いが不安	組織での利用を前提にした管理（権限や利用状況の可視化など）
コスト	「いつの間にか使いすぎ」になりやすい	基本料金枠＋従量で見通しを立て、アラートでブレーキをかける
品質	出力の言い回し・精度・根拠が安定しない	テンプレ化・レビュー・比較で、成果物の基準を揃える

特にコスト面は、導入担当が気にするポイントです。天秤AI Bizは 1IDあたり月額の基本料金があり、その範囲内で利用できる“無料枠”の考え方になっています（枠を超えた分は従量）。
この設計だと、ざっくり以下のように運用しやすくなります。💡

• 最初は“試す部署・人数”を絞ってスタート（費用の上振れを防ぐ）
• よく使う用途はプロンプトテンプレにして、品質を安定させる
• 従量が増えそうな用途（長文レポート、調査系）は、
  「いつ・誰が・何目的で」をルール化してから展開する

⚠️ なお、従量単価はAIモデルによって異なり、改定されることがあります。社内展開するなら、「料金表の更新チェック」と「使いすぎ検知」はセットで考えると安全です。

向いている企業・向いていない企業（導入前の見極めポイント）

向いている企業（導入効果が出やすい）

• 複数AIを使い分けたい（精度・文章トーン・発想の幅を取りたい）
• 提案書、企画書、FAQ、マニュアルなど、成果物の品質を一定にしたい
• 情シス/管理部門が、利用状況やルールを整えながら広げたい
• 生成AIを「個人の工夫」から「チームの仕組み」に変えていきたい

向いていない可能性がある企業（要検討）

• そもそも用途が少なく、1つのAIだけで十分（比較がオーバースペックになりやすい）
• “自動で個人情報を伏せる（マスク）”など、入力前処理をツールに強く求める
  → 現時点では自動抽象化（マスク）機能は未提供の扱いです
• リアルタイムで秒単位の課金内訳を見たい
  → 課金状況は日次集計など、運用上のタイムラグがある前提で設計すると安心

導入前チェック（3つだけ）

1. 主要用途は何か（文章生成／調査／企画／CSなど。用途で最適な運用が変わる）
2. 成果物の評価軸は何か（正確性、網羅性、トーン、根拠、スピード）
3. ルールを誰が持つか（テンプレ管理、利用範囲、注意事項、レビューの責任者）

この3つが決まると、天秤AI Bizの強みである「比較→判断→統合」が、現場の成果に直結しやすくなります。✅

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

天秤AI Biz byGMOとは

サービスの位置づけ：法人向けに最適化されたAI比較・活用基盤

天秤AI Biz byGMOは、ひと言でいうと 「複数の生成AIを、会社で安全に・効率よく使い分けるための土台」 です。

個人利用のAIチャットは“1つのAIに相談する”形になりがちですが、天秤AI Bizは発想が逆で、

• 同じ問いを 複数AIに同時に投げる
• 結果を 横並びで比較する
• 最後に 統合して成果物にする

という流れを、業務で回しやすい形に整えています。

特に法人利用では、
「誰がどう使っているか」「費用がどれくらい増えているか」「情報管理は大丈夫か」
といった“運用の悩み”が出やすいので、天秤AI Bizは 組織管理・請求/利用状況の可視化・セキュリティ面 を重視した設計になっています。

個人向け/他のチャットAIと何が違うのか

違いは大きく3つです。初心者の方は、この3点だけ押さえると理解が早いです。

1) 「比較して選ぶ」が標準装備（最大6つを同時比較）

個人向けAIチャットだと、AIを切り替えるたびに画面も操作感も変わりがちです。
一方で天秤AI Bizは、同じ画面・同じ操作で複数AIの回答を見比べることを前提にしています。

• “正確さ重視”の回答
• “文章がうまい”回答
• “抜け漏れが少ない”回答

など、AIごとの得意を見つけやすく、成果物の品質を上げやすいのが特徴です。

2) 組織で使うための「管理」がある（ガバナンス・コストの現実対応）

会社でAIを使うと、現場は便利でも管理側が困りがちです。

• 利用人数が増えて、請求が読めなくなる
• 部署ごとに使い方がバラバラで、品質が揃わない
• 情報管理のルールが曖昧で、リスクが怖い

天秤AI Bizは、こうした課題に対して 利用状況の可視化・権限管理・請求管理 といった“運用に必要な要素”を用意しています。

さらに、セキュリティ面では IPアドレス制限 のような、企業が導入時に求めやすい機能も提供されています。

3) 料金体系が「組織運用」を前提に整理されている

料金・仕様の全体像をつかむために、まずは公式に載っているプラン比較を、必要最低限だけ表にまとめます。

項目	Free	Plus	Biz
対象	個人	個人	法人・組織
月額	0円	970円/月（税込）	1IDあたり1,100円/月（税込）
組織管理	なし	なし	あり（利用状況可視化・権限管理など）
Web検索	なし	あり	あり
ファイル添付	なし	あり	あり
履歴保存	最大10件	最大100件	制限なし
Deep Research	なし	あり	あり
画像生成/編集	なし	あり	あり

加えてBizでは、実運用で気になる論点（例：10万文字を超えたらどうなるか／反映タイミング／年額の有無 など）がFAQで明確にされています。

ここは大事な注意点：
従量課金や無料提供の条件は、キャンペーンや改定で変わることがあります。導入判断のときは、料金表と「お知らせ」も含めて最新情報を確認するのが安全です。

主要アップデートの時系列（導入判断に効く変更点）

導入検討で効くのは「いつ何が追加され、運用がどう変わったか」です。重要な3つだけ、ポイントを噛み砕いて整理します。

法人版リリース

• 法人利用に必要な“管理”を強化した版として提供開始
• 組織での利用実績可視化、コンプライアンス強化を意識した設計
  → 「便利だけど統制できない」問題を解きやすくなりました

Deep Research追加

• AIが 多段階で情報収集・分析し、出典付きレポートとしてまとめる機能
• 市場調査、競合分析、法規制の横断調査など「調べ物の工数が重い領域」で効きやすいタイプです

※運用メモ：
Deep Researchは“便利なぶん”使い方によってはコストやルール設計が重要になります。
社内では「誰が」「どんな目的で」「どこまでをAIに任せるか」を決めておくと、導入後に揉めにくいです。

天秤ジャッジ追加

• 複数AIの回答を、AIが 比較・要約・差分抽出して整理する機能
• 「比較して終わり」にならず、判断→統合→最終案までの時間を短縮しやすいのが利点です

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

できること一覧｜主要機能を「目的別」に理解する

同時実行・比較：最大6モデルを一度に回して見比べる

天秤AI Biz byGMOの中核は、同じ質問（プロンプト）を複数の生成AIに同時に実行して、回答を横並びで比較できる点です。
「どのAIが正しい？」「どれが読みやすい？」「抜け漏れは？」を、最初から一気に確認できます。

初心者が最初に実感しやすいメリットは、主にこの3つです。

• 品質が上がる：得意なAIの“良いところ取り”ができる
• 判断が速い：一つずつ試す手間が減り、当たりを早く引ける
• 事故が減る：断定・誤解・抜け漏れを複数回答で発見しやすい

業務での使いどころ（例）

• 文章作成：メール、提案文、告知文、FAQ
• 企画：アイデア出し、比較表、メリデメ整理
• 調査：論点出し、調べるべき項目の洗い出し（※最終確認は必須）

迷ったときの“比較の型”（初心者向け）

• 正確性重視：定義・前提・注意点が丁寧か
• 読みやすさ重視：構成がきれいで、要点が一目でわかるか
• 実務向け重視：手順・チェックリスト・例文が揃っているか

比較結果の読み方（結論・根拠・抜け漏れを見つけるコツ）

比較で大事なのは「どれが一番よさそう？」ではなく、“どれが安心して使える形に近いか”を見抜くことです。
次のチェック表を、まずはそのまま使ってください（慣れると一瞬で判定できます）。

観点	見るポイント	チェック例
結論	冒頭で言い切れているか	1〜2行で答えている／主語が明確
根拠	理由が筋道立っているか	「なぜそう言えるか」が段階的
前提	条件が置かれているか	対象者・前提条件・例外がある
抜け漏れ	重要論点が揃っているか	料金/手順/注意点/代替案など
断定リスク	強すぎる断言がないか	“必ず”“絶対”が多い→要注意
実務性	行動に落とせるか	手順・テンプレ・チェック項目がある

初心者がハマりやすい落とし穴も、先に知っておくと安心です。

• 一番それっぽい文章が、必ずしも正しいとは限らない（流暢さ＝正確さではない）
• 数字・日付・制度は特にズレやすい（公式や一次情報で確認する前提にする）
• 抜け漏れは単独回答だと気づきにくい（比較すると一気に見える）

補助的に、複数回答の共通点・相違点を整理してくれる機能（天秤ジャッジ）を使うと、長文でも比較がラクになります。
ただし、最終的な採用判断は「上の表」で人が確認するのが安全です。

複数回答を1つにまとめるための統合ワークフロー

比較したあとの価値は、「選ぶ」より “統合して成果物にする” ところで一気に上がります。
初心者でも失敗しにくいワークフローを、最短ルートでまとめます。

ステップ1：プロンプトを固定する（比較の土台づくり）

• 目的（何を作りたいか）
• 対象（誰向けか）
• 条件（文字数・形式・トーン）
• 禁止（断定しない、医療/法律は注意喚起、など）

ステップ2：同時実行 → 役割分担で採点する

• A：構成が良い
• B：具体例が強い
• C：注意点が丁寧
  …のように、「一番」を決めるよりパーツ評価にします。

ステップ3：統合指示を出す（ここが一番重要）
例として、そのまま使える統合指示文を置きます。

• 「Aの構成をベースに、Bの具体例とCの注意点を統合して、800〜1,000字で作成してください」
• 「結論→理由→手順→注意点の順。箇条書きを多めに。断定は避け、確認を促す表現にしてください」
• 「固有名詞・料金・仕様などは“公式確認が必要”と明記し、推測で言い切らないでください」

ステップ4：最終チェック（短時間でOK）

• 重要な固有名詞・数字・日付だけ、人が一次情報で確認
• 文体・用語を統一（例：呼称、敬体/常体、箇条書きの粒度）

ステップ5：再利用できる形にして保存する

• 良かった統合指示をテンプレ化
• 部署別（営業/企画/CS）に“型”を作ると、次回から一気に速くなります

小技（効くものだけ）

• 変数で回す：「{商品名}」「{ターゲット}」「{目的}」を差し替えるだけにする
• 評価軸を先に書く：「正確性・網羅性・読みやすさ・実務性で比較して」
• 最後に“不足確認”を入れる：「抜けている論点があれば追加して」

判断支援：天秤ジャッジで「比較して終わり」を防ぐ

天秤ジャッジは、最大6つのAI回答を“読む・比べる・整理する”作業をAI側に任せて、あなた（人）は判断と最終アウトプットに集中できるようにする機能です。

「比較できても、結局どれを採用すべきか迷う」
「全部の回答を読む時間がない」
という“最後の詰め”を短縮するのが主目的です。

天秤ジャッジがやること（共通点・相違点・独自視点の抽出）

天秤ジャッジは、複数AIの回答をまとめて読み、次のような形で構造化して見せます。

• 共通点（コンセンサス）
  どのAIも一致しているポイント＝“まず外しにくい土台”
• 相違点（分岐）
  どこで意見が割れているか＝“判断が必要なポイント”
• 独自視点（各AIの強み）
  あるAIだけが書いている観点＝“追加価値になりやすい要素”
• 盲点（Gaps）
  全AIが触れていない観点＝“事故や手戻りの原因”になりやすい抜け

さらに、公式案内では「相違点の自動グルーピング」「実用性・論理性の客観評価」「盲点の指摘」などが特徴として整理されています。

初心者が便利に感じやすいのは、次の2点です。

• “結論だけ気持ちよく読める回答”を採用してしまう事故が減る
  → 盲点・断定の強さ・前提条件の欠落などが見えやすい
• 複数回答の“良いとこ取り”がやりやすくなる
  → 「構成はA」「具体例はB」「注意点はC」みたいに統合しやすい

使い方の流れ（操作ステップを導入向けに整理）

操作はシンプルですが、初心者が迷いやすいポイントもあるので“導入手順”として整理します。

1. いつもどおり質問する
   • できれば最初から条件を固定すると、ジャッジの質が上がります
     例：対象（初心者向け）、形式（箇条書き多め）、文字数、禁止（断定しない）など
2. 複数AIの回答が出たら「天秤ジャッジ」ボタンを押す
   • 画面右側にジャッジ画面が開きます
3. 「どのAIに“評価役”をやらせるか」を選ぶ
   • 公式案内では、ChatGPT / Gemini / Claude などから1つ選び、実行します
   • ここは“正解”ではなく、社内で基準を決めると運用が安定します
     例：文章品質重視＝A、論理性重視＝B、など
4. 「ジャッジ設定」→「ジャッジ結果」に切り替わったら完了
   • 結果画面で、共通点・相違点・盲点・おすすめなどを確認します
5. 採用方針を決めて、統合に進む
   • ジャッジ結果を見ながら、こう決めると速いです
     • 採用する骨格（構成）
     • 追加する具体例
     • 必ず入れる注意点
     • 削る情報（冗長・推測）

注意点（保持件数・再実行時の扱い・対象範囲）

最後に、運用でつまずきやすい注意点をまとめます。ここだけ押さえておくと安心です。

1) ジャッジ結果は「最新の1件のみ保持」

• 公式案内で、再実行すると上書きされる仕様が明記されています
• つまり「評価役AIを変えて比較したい」ときは、先に保存しておくのが安全です

2) 上書き対策：共有リンク（共有/保存）で残してから再実行する

• 公式マニュアルでは、ジャッジ完了後に共有ボタンで保存しておくことで、
  後から見返したり、別のジャッジ結果と比べたりしやすいと案内されています

3) 対象範囲：比較・評価の対象は“各AIの最新の回答”

• 途中のやり取りや古い回答ではなく、基本は“直近の出力”が評価対象になります
• なので、評価したい条件があるなら
  （条件を固定）→（回答を出す）→（すぐジャッジ） の順が安定します

4) 料金面：追加料金なし（ただし運用上のコスト意識は必要）

• 天秤ジャッジ自体は追加料金なしで提供される旨が案内されています
• ただし、社内で使う場合は
  • 「誰が、どの用途で、どれくらいの頻度で使うか」
    を決めておくと、導入後の“想定外の利用増”を防ぎやすいです

5) 盲点の扱い：指摘されたGapsは“追加で確認する前提”にする

• ジャッジはとても便利ですが、最終的な正確性はテーマ次第です
• 特に数字・日付・制度・規約などは、社内の一次情報や公式情報で最終確認する運用が安全です

調査・分析：Deep Researchで出典付きレポートを作る

Deep Researchは、AIがWeb上の情報を横断的にたどりながら、「収集 → 分析 → 洞察 → レポート化」までをまとめて進め、出典付きの形で返してくれる調査機能です。

単に“それっぽい回答”を作るのではなく、判断材料（根拠）を集めて整理する用途に向いています。

通常のWeb検索・チャット回答と何が違うか

違いを一言でいうと、Deep Researchは 「調べ方のプロセスごとAIに委託する」イメージです。

方式	得意なこと	苦手なこと（起きやすい失敗）
通常のWeb検索	公式ページや一次情報を“自分で”見つける	情報の取捨選択・整理に時間がかかる
通常のチャット回答	要点の説明、文章化、アイデア出しが速い	根拠が弱くなりやすい／最新性の保証が難しい
Deep Research	複数ソースを探索して整理し、出典付きでレポート化	依頼の仕方が曖昧だと、調査範囲がブレる／深掘りしすぎる

Deep Researchの中身は、ざっくり以下の流れです。

• ざっくりしたテーマでも、AIが観点（タスク）に分解して調査を進める
• 観点ごとに情報を集め、要点を自動で構造化して整理する
• Web検索に対応し、最新情報を含めて調査できる
• 結果は出典付きなので、後から検証しやすい

初心者におすすめの使い分けはシンプルで、

• 「まず概要を知りたい」→ 通常チャット
• 「公式情報を自分で拾って読む」→ Web検索
• 「意思決定に使う“根拠付きの整理”がほしい」→ Deep Research

という感じで考えると迷いません。

レポート品質を上げる質問設計（条件・評価軸・出典条件）

Deep Researchは、質問がふわっとしているほど“広く深く”動こうとします。
だからこそ、最初に設計図（条件）を渡すとレポート品質が一気に上がります。

初心者でも失敗しにくいテンプレ（コピペ可）

• 目的：何のために調査する？（例：導入判断／比較検討／稟議資料）
• 成果物：最終的に何が欲しい？（例：A4 1枚の要約＋比較表＋結論）
• 対象範囲：業界・地域・期間（例：日本、直近12か月）
• 評価軸：何で比べる？（例：費用、導入難易度、セキュリティ、運用負荷）
• 出典条件：使っていい情報の条件
  • 例：公式サイト／公的機関／上場企業IR／大手調査会社を優先
  • 例：個人ブログ・匿名掲示板は“参考”扱いで比重を下げる
• 形式：見出し構造、箇条書き多め、表あり、結論先出し…など
• 禁止事項：断定しない、推測は推測と明記、根拠のない数字は出さない…など

レポートが強くなる“ひとこと追加”（効きやすい順）

• 「各主張に根拠（出典）を付け、発行日（更新日）が分かるようにして」
• 「不確実な点は“未確認/要確認”として明記して」
• 「反対意見（デメリット）も必ず入れて、条件次第で結論が変わる点を書いて」

例：仕事でそのまま使える依頼文（短め）

• 市場調査
  • 「日本の◯◯市場について、直近1年の動向を“結論→根拠→注目トピック→今後の論点”で整理。出典と発行日を必ず付けて。」
• 競合比較
  • 「A/B/Cを“機能・料金・運用負荷・セキュリティ・サポート”で比較表に。一次情報（公式）を優先し、推測は避けて。」
• ルール・制度の確認（重要）
  • 「制度の説明は断定を避け、“公式の根拠箇所”を示したうえで要点化。解釈が分かれる点は両論併記して。」

このテンプレを使うだけで、Deep Researchが作るレポートは「読み物」から「判断資料」寄りになります。

費用が増えやすいケース（調査系機能の扱い）

Deep Researchは便利な反面、使い方次第でコストが膨らみやすい機能です。
特に、次のパターンは増えやすいので要注意です。

費用が増えやすい典型パターン

• 調査テーマが広すぎる（例：「AI業界を全部調べて」）
• 期間・地域・対象を絞っていない（際限なく拾いにいく）
• 再実行を何度も繰り返す（条件を変えずに“やり直し”）
• 収集→分析→提案まで全部を1回でやらせる（成果物が重くなる）
• 深掘り向きのモデルで、軽い確認まで回してしまう（用途とモデルが不一致）

コストを抑えながら成果を出すコツ（実務向け）

• まず軽く：
  • 「論点出し（目次案）」だけDeep Researchで作る → 次に重要論点だけ深掘り
• 調査の上限を決める：
  • 「論点は5つまで」「出典は各論点3件まで」「結論は300字」など
• 2段階運用にする：
  • 速さ重視のモデルで叩き台 → 必要な箇所だけ深いモデルで再調査
• “再実行”の前に条件を直す：
  • 何が足りなかったか（期間・地域・比較軸・出典条件）を1つだけ修正して再実行

重要なお知らせ（時期に注意）

• 天秤AI Bizでは、Deep Researchが期間限定で無料提供されていた時期がありますが、2026年3月31日（火）で無料提供終了予定と案内されています。
• 2026年4月1日以降の料金は、管理メニュー側の案内（利用AI設定など）で確認するのが安全です。

プロンプト運用：テンプレ・作成支援・社内共有で再現性を作る

「人によってAIの使い方・成果物の品質がバラつく」問題は、“よくある仕事”をテンプレ化して、社内で同じ型を使うだけで一気に改善します。
天秤AI Biz byGMOでは、テンプレをAIエージェント化して保存・運用でき、公式テンプレートを土台にすることも可能です。

部署別テンプレの作り方（営業/CS/企画/管理部門）

まずは、テンプレ作りを「才能」ではなく「手順」に落とします。おすすめは次の流れです。

テンプレ作成の基本手順（迷ったらこれ）

1. 繰り返し発生する業務を1つ選ぶ（週3回以上が目安）
2. その業務の「良い成果物」を集めて、評価軸を3つに絞る（例：正確・簡潔・抜け漏れなし）
3. 入力情報を型（フォーム）にする（不足しがちな情報を必須化）
4. 出力のフォーマットを固定する（見出し・箇条書き・表の形など）
5. 天秤AI BizのAIエージェントとして保存し、必要なら公開してチームで使う
   ※公式テンプレートは「複製→編集→公開」で自社用に寄せられます

テンプレの“中身”は5ブロックで作ると崩れにくい

• 役割：あなたは〇〇の担当者
• 目的：今回のゴールは〇〇
• 入力：与えられる情報と不足時の質問
• 出力形式：必ずこの体裁（箇条書き/表/見出し）
• 品質チェック：誤り・矛盾・抜け漏れを最後に自己点検

これを部署別に当てはめます。

部署別：よく効くテンプレ例（最初の1本におすすめ）

部署	テンプレにしやすい業務	入力の型（例）	出力の型（例）
営業	提案文、比較表、反論処理、商談要約	顧客業種/課題/決裁者/競合/期限	提案骨子→想定QA→次アクション
CS	返信案、一次切り分け、FAQ整備	問い合わせ本文/環境/再現手順/影響	結論→確認事項→案内文（丁寧）
企画	企画書の叩き台、競合整理、リスク洗い出し	目的/KPI/対象/制約/期限	企画概要→検証案→リスクと対策
管理	社内文書、規程案内、稟議の要点整理	背景/対象/ルール/例外/期限	要点3つ→本文→FAQ→注意事項

---

“作成支援”を強くするコツ（公式テンプレート活用）

• いきなりゼロから書かず、まずは公式テンプレートを複製して「自社の言葉」に直す
• テンプレ内のプロンプトは、部署の禁止事項（言ってはいけない/確定しない）を最初に入れる
• テンプレを使ったチャットは、履歴のピン留めで埋もれないようにする（再利用が加速します）

プロンプト共有のルール（命名・更新・レビュー）

共有がうまくいかない会社は、だいたい「誰の、どれが最新版か」が分からなくなります。
ここはルールを最小限だけ決めるのが正解です（ガチガチにすると運用が止まります）。

---

命名ルール（検索できて、用途が誤解されない形）

• 形式例：部門_用途_出力形式_vX.Y
  • 例：営業_提案骨子_箇条書き_v1.2
• 必須で入れると事故が減る項目
  • 誰向け（社内/顧客向け）
  • 文体（丁寧/簡潔/社内メモ）
  • 禁止事項（断定NG、法務注意など）

---

更新ルール（“直したら良くなる”を継続できる形）

• 変更理由を1行で残す（例：「新プラン追加に伴い比較軸を更新」）
• いきなり差し替えず、まず試用版（v+0.1）で小さく検証
• ナレッジ更新は「足す」より「置き換える」意識
  • 古いルールが残ると回答がブレます

---

レビュー（最低限ここだけ決める）

• オーナー：そのテンプレの責任者（作った人＝責任者にしない方が回ることも多い）
• 承認者：実務で使う側の代表1名（営業ならトップ営業、CSならリーダー等）
• レビュー観点（3つだけ）
  1. 誤解されないか（前提不足でも変な断定をしないか）
  2. 再現できるか（入力が足りない時に質問へ戻れるか）
  3. 出力がそのまま使えるか（体裁が固定されているか）

---

共有のやり方（“成果物共有”と“型共有”を分ける）

• 型（テンプレ）を共有したい：AIエージェントとして作成・保存し、必要なら公開範囲を「自分のみ」以外で運用する
• 成果物（このチャット結果）を共有したい：チャット/履歴のシェア機能で共有リンクを発行し、社内メンバーに渡す
• 共有リンクは、ログインしているユーザー同士で共有できる運用が前提なので、社外転送はルール化しておくと安全です

---

運用が安定する“小さな仕組み”

• テンプレは最初から増やしすぎない（部署ごとに3本から）
• “よく使う”はお気に入りへ、再利用は履歴検索＋ピン留めへ
• 使われないテンプレは「削除」ではなく「統合」して迷いを減らす

管理と可視化：利用状況ダッシュボードで統制する

天秤AI Biz byGMOを「便利なツール」から「業務インフラ」にするには、利用状況を見える化→運用ルールに反映の流れが欠かせません。
管理者向けには大きく、次の2系統をセットで見るのが基本です。

• 利用レポート（ダッシュボード）：活用度・浸透度・傾向を見る
• 請求管理：お金（基本料金・従量料金）と上限・通知で統制する

「誰が・何に・どれだけ」使っているかを把握する観点

まず前提として、利用レポートは“個人の監視”ではなく、組織全体の活用状況を定量化して改善するためのレポートです。数値はリアルタイムではなく、集計タイミングにラグがあります。

1) 「誰が」＝利用率とアクティブの捉え方を揃える

利用レポートで最初に見るべきは、利用率とアクティブユーザー数です。
ここが揃うと、施策（研修・テンプレ配布・利用促進）が効いたかを同じ基準で語れます。

• アクティブユーザー：期間内に一度でも利用したユーザー（AIチャット／AIエージェントの利用がカウント対象）
• 利用率：期間内に利用したユーザー数 ÷ 登録ユーザー数

※管理画面で「ユーザー別のログイン回数・利用回数」といった粒度の把握は、現時点では制約がある旨の案内もあるため、まずは組織全体のKPIで統制するのが堅実です。

2) 「どれだけ」＝回数の伸び方で“浸透”か“偏り”かを判断する

利用レポートの主要指標はシンプルなので、初心者でも“読み違え”が起きにくいです。

指標	見る意味	管理者アクション例
総実行回数	全体の利用量（需要）	利用が急増した週の要因を確認（施策／業務繁忙など）
一人当たりの実行回数	使う人が深く使っているか（定着）	特定部署に偏るならテンプレ整備・教育を追加
利用率	浸透度（広がり）	低いなら「入口」改善（テンプレ／使い方動画／小タスク導入）
アクティブユーザー数	実利用人数	稟議・投資対効果の説明材料に使う

ポイントは、

• 利用率↑・一人当たり↓：広がったが浅い（次はユースケースを増やす）
• 利用率↓・一人当たり↑：一部が深い（横展開・社内共有が次の課題）
  のように、数字の組み合わせで状態が分かることです。

3) 「何に」＝AIモデル／機能の使われ方でコストと品質を調整する

利用レポートは、AIモデルごとの利用状況も確認でき、コスト管理や利用方針の調整に使う設計です。
ここで見るべき観点は「高性能モデルの使いどころが適切か」。

• 高コスト寄りのモデルが「文章の整形」など軽い用途に偏っていないか
• 逆に、品質が要る仕事（提案・規程・重要文書）で“軽いモデル”しか使われていないか

この判断ができると、次のループが回せます。

1. 利用レポートで“偏り”を見つける
2. 部署テンプレに「推奨モデル」「用途」を追記する
3. 再度、利用レポートで変化を確認する

コスト上限・通知など、運用で効く設定

可視化だけだと「見て終わり」になりがちなので、上限・通知・利用制御までセットで入れると統制が効きます。

1) まず押さえる：請求の内訳と“反映タイミング”

請求管理では、月次の利用料金を把握できます。合計は大きく2つで構成されます。

• 基本料金：請求月に「利用中」だったユーザー数 × 基本料金
• 従量料金：各AIの実行量（文字数・回数）に応じて自動算出

また、画面に出る金額は確定前の“予定”で、従量料金もリアルタイムではありません（前日集計／一時間ごとの反映など、表示箇所によりタイムラグがあります）。
つまり運用上は、「上限設定はバッファ込み」が基本になります。

2) 従量課金アラート通知：気づける仕組みを先に作る

従量課金が発生する運用では、「気づいたら超えていた」を防ぐことが最重要です。
従量課金アラート通知を設定すると、指定した金額を超えた際にメール通知できます。

おすすめの置き方（例）

• 注意喚起：上限の 60〜70%
• 最終警戒：上限の 85〜90%

（通知先は個人メールではなく、チームで見られる宛先にすると運用事故が減ります）

3) 月額上限設定：超えたら“止まる”仕組みで強制ブレーキ

月額上限を設定してスイッチをONにすると、設定金額を超過した時点で有料AIが自動的に利用不可（グレーアウト）になります。
これがあると「際限なく使ってしまう」状態を機械的に止められます。

ただし注意点もあります。

• 上限チェックは一定間隔で行われるため、時差で上限を少し超える可能性がある
• なので、月内の従量料金を“絶対に”ある金額以下に収めたい場合は、上限を少し低めに置くのが安全

4) 利用AIの制御：新しいAIを“自動で使える状態”にしない

管理の現場で意外と効くのが、「新しいAIが追加されたとき、勝手に使われる」問題です。
天秤AI Bizでは、新規AIがリリースされた際に組織へ自動反映される初期状態（ON/OFF）を制御できる機能が案内されています。

• 初期状態をOFFにしておけば、管理者が確認してONにするまでユーザーは使えない
• 結果として、意図しない課金・ガバナンス上の抜けを抑えやすくなります

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

料金プランと費用の考え方（稟議で必要な情報をまとめる）

基本料金＋従量課金の全体像

天秤AI Biz byGMOの費用は、大きく 「基本料金（ID課金）」＋「従量料金（使った分だけ）」 の2段構えです。

• 基本料金：1IDあたり 月1,100円（税込）
• 従量料金：月内の無料枠を超えた分を、AIごとの単価で課金

稟議では、まずこの“二層構造”を押さえると説明がスムーズです。
（運用設計としては「基本料金の範囲で収める」か「従量も許容して成果を取りに行く」かを先に決めるのがコツです。）

月内に含まれる文字数の考え方（入出力合算など）

基本料金に含まれる無料枠は、1IDあたり「合計100,000文字」です。ここでいう「100,000文字」は、

• 入力文字数（質問文）
• 出力文字数（回答文）

この 入出力の合計 です。💡
つまり「短い質問でも、長い回答が返る使い方」をすると消費が早くなります。

無料枠のイメージ（1IDあたり）

例	入力	出力	合計
1回のやり取りが軽い	300文字	700文字	1,000文字
1回のやり取りが重い	800文字	3,200文字	4,000文字

• 軽い運用（1,000文字/回）なら、月100回で約10万文字
• 重い運用（4,000文字/回）なら、月25回で約10万文字

「うちはどのタイプが多いか」を先に見積もると、費用感がかなり正確になります。

超過時に起きること（課金の単位・反映タイミング）

100,000文字を超えた分は、原則として 1,000文字単位で従量料金が発生します。
ポイントは次の3つです。

1. 単価は“AIモデルごと”に違う
   2025年11月利用分からの従量単価（1,000文字あたり・税込）の例は、ざっくり下記のような“階層”になっています。

単価の目安（1,000文字あたり）	例（代表例）	使いどころの目安
0円	mini系・Flash系・一部Haiku等	日常業務の大量処理、まずはここ中心で運用設計
5.5円	ChatGPT 4o / GPT 5 / Gemini 2.5 Pro / Claude Sonnet系 など	精度とコストのバランス重視
11円	Claude Opus系 / OpenAI o1 / o3 Pro など	重要案件・高精度が必要な場面に限定
16.5円	GPT 5 pro	“ここ一番”の最終確認・難案件用に絞る

⚠️ 従量単価や対象モデルは更新されることがあります。最終的には管理画面の「利用AI設定」側で確認できる前提で稟議を書くと安全です。

2. 画面の金額は“リアルタイム”ではない
   従量課金の内訳は、基本的に 「月初〜前日」 の集計結果が反映されます（リアルタイム更新ではありません）。
   一方で管理画面上の表示は 1時間ごとに反映される項目もあるため、見え方としては「ちょい遅れで追随する」イメージです。
3. “予定額”→“確定額”の流れがある
   管理画面に表示される金額は予定額で、最終的には「請求確定」後に発行される請求書で確定額を確認します。
   稟議では「運用上は予定額で管理し、確定は請求書で行う」旨を一言入れると、経理・情シスとの摩擦が減ります。

Web検索/調査機能の費用が別枠になりやすいポイント

検索・調査系は「便利なぶん、コストが読みづらい」枠になりがちです。稟議では次の2点を分けて書くと通りやすいです。

• Web検索（例：Perplexity Web検索）
  従量単価表に含まれるケースがあり、時期によって 0円扱いになっているモデルもあります。
  → 「検索を使う＝必ず追加課金」ではないが、単価変更の可能性があるため、運用ルールと上限設定で統制する。
• Deep Research（調査レポート系）
  期間限定で無料提供されていることがあり、無料期間終了後は 有料機能として継続利用になります。
  → 「調査系は費用が増えやすい」前提で、利用部門・用途・回数を決めてから解放するのが安全です。

月額見積もりの作り方（利用人数×頻度×用途で試算）

見積もりは、細かい“単価表の完全コピー”よりも、再現できる計算式を提示するほうが稟議で強いです。おすすめの作り方はこれです。

Step 1：ID数（基本料金）を決める

• 例：利用予定 20名（うち常用 10名、スポット 10名）

Step 2：1人あたりの月間文字数をざっくり出す
まずは3パターンで想定するとブレません。

• 軽い：1回1,000文字 × 月80回 ＝ 80,000文字
• 標準：1回2,000文字 × 月80回 ＝ 160,000文字
• 重い：1回4,000文字 × 月80回 ＝ 320,000文字

Step 3：無料枠（10万文字/ID）で相殺し、超過分だけ課金計算

• 無料枠合計 ＝ ID数 × 100,000文字
• 超過文字数 ＝ max(0, 想定総文字数 − 無料枠合計)

Step 4：高単価モデルの利用比率を置いて“上振れ”も試算
例：超過分のうち

• 80%：0円〜低単価モデル中心
• 20%：5.5円帯を利用
  みたいに置くと、現実に近いレンジになります。

Step 5：統制策（上限・アラート）込みで稟議に落とす
稟議に入れると強い一文：

• 「従量課金は、月額上限とアラート通知を設定し、上限超過時は有料AIを自動的に利用不可にする運用とする」

“使いすぎ防止の仕組みがある”ことが伝わると承認されやすいです。

契約形態・支払い方法の要点（年払い可否、初月扱いなど）

稟議に必要なところだけ、要点をまとめます。

• 支払い単位：月額のみ（年額払いはなし）
• 支払い方法：基本は クレジットカード決済
• 初月扱い：登録初月は無料（課金画面が出ても初月料金は発生しない）
• ID課金の数え方：
  • 基本料金は「当月に 利用中（アクティブ）になったユーザー数」を基に算出
  • 当月中に 一度でもアクティブになったユーザーは、その月は加算対象（途中で休止・退会しても対象になり得る）
  • 「招待中」ステータスは課金対象外

💡 運用のコツ：
月末に向けて「とりあえず利用中にして試す」をやると、その月のID課金に乗りやすいので、利用開始タイミングと休止運用を事前に決めておくと無駄が減ります。

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

セキュリティ・データ取り扱い（企業が一番気にする所）

入力データは学習に使われるのか（確認ポイントと根拠）

結論から言うと、天秤AI Biz byGMO側では、利用者が入力・生成した内容（利用者コンテンツ）を機械学習に利用しない旨が明記されています。
ただし、法人利用で本当に重要なのは「どこまでが“天秤AI Biz側の約束”で、どこからが“自社の運用設計”か」を切り分けて確認することです。

確認ポイント（稟議・監査で聞かれやすい順）

• 学習利用の有無
  • 規約で「当社は機械学習に利用しない」と明記されているか
  • FAQでも同趣旨の説明があるか
• 個人情報の扱い
  • プライバシーポリシー上、同社が収集する個人情報の範囲が明確か
  • 生成AIに入力した個人情報は、原則「入力しない運用」になっているか（※ポリシー/規約上のスタンスを踏まえる）
• 第三者提供（海外移転含む）の扱い
  • 共同利用・第三者提供の考え方が明記されているか（該当があるか/ないか）
• ログの範囲
  • アクセスログ（日時・ユーザーID・IP等）を取得・管理する前提になっているか
  • “監査できる状態”の定義（誰が見られる／どこまで残る）を社内規程に落とせるか

実務のコツ（誤解が起きやすい点）

• 「学習に使わない」＝「何を入力してもOK」ではありません。
  特に個人情報・取引先秘密・未公開情報は、社内ルールで“原則入力禁止”にしておくのが安全です。
• 生成AIは“確率的に文章を作る道具”なので、入力段階で漏れたものは取り返せない前提で運用するのが基本です（ログ・共有・コピー等の二次拡散も含む）。

アクセス制御（例：IP制限）と社内運用

天秤AI Bizでは、管理者向けに権限管理や監査可能なログ運用、一定時間無操作時のセッションタイムアウトなど、運用面のコントロールを前提にした設計が示されています。
そのうえで「社内で使える状態」に落とすには、次の3点をセットで整えると失敗しにくいです。

社内運用の最小セット

• 役割（ロール）設計：管理者／一般利用者／閲覧のみ 等を分ける
• 入口制御：IP制限（+ 可能なら社内VPN）で接続元を限定
• 出口制御：外部AIサイトへのリンク表示をポリシーに合わせてON/OFF（必要に応じて）

“誰が・何をできるか”の基本方針例

• 管理者：ユーザー招待、権限設計、IP制限、機能のON/OFF、監査対応
• 部門管理者（いる場合）：テンプレ運用、教育、軽微な問い合わせ一次対応
• 一般ユーザー：業務利用（共有や公開範囲は最小に）

IP制限を使うときの手順・体制（申請フロー）

IP制限は「設定して終わり」ではなく、例外対応と保守が肝です。特にリモートワークがある会社ほど、事前設計が重要になります。

推奨フロー（導入～運用）

1. 対象範囲の決定
   • “管理画面だけ制限”か、“ユーザー利用も制限”か（運用負荷が変わる）
2. 許可する接続元の棚卸し
   • 本社/拠点の固定IP、VPN出口IP、情シス用の緊急回線など
3. 管理画面でIP制限を設定（設定後のロックアウトに注意）
   • まずは情シス/管理者の端末で疎通確認 → 段階的に適用
4. 例外申請ルールを用意
   • 例：期限付き許可（1週間だけ）、申請理由必須、承認者は情シス固定
5. 変更履歴を残す
   • いつ、誰が、どのIPを追加/削除したか（監査・事故対応で効く）

ロックアウト防止の現実策

• “緊急用のバックドア”は作らず、代わりに
  • 管理者アカウントを複数名で持つ
  • 設定変更は必ず2名でレビュー
  • 変更前に必ず現在の許可IPをエクスポート（メモ保管）
    といった手順で事故を予防します。

※サポート記事ではIP制限の案内があり、管理マニュアル側では管理画面で設定できる旨も示されています。実際の画面表示や権限の前提が組織設定で異なる可能性があるため、導入時は管理画面の表示とサポート案内の両方を確認しておくと安全です。

インシデント時の考え方（責任範囲・調査/通知の整理）

インシデント対応で揉めやすいのは、「原因がどこにあるか」と「誰が何をするか」が曖昧な状態です。
天秤AI BizのFAQでは、生成AIベンダー由来のインシデントは規約上免責になり得る一方で、調査・通知・ベンダー交渉等は責任をもって実施し、業務継続をサポートする方針が示されています。

企業側で整理しておきたい“責任分界”の型

• 天秤AI Biz側：サービス運用、ログ/調査協力、ベンダー連携、告知/サポート
• 自社側：アカウント管理、端末/ネットワーク、入力ルール、教育、内部統制
• 生成AIベンダー側：モデル提供基盤の障害・仕様・（ベンダーに起因する）不具合

初動チェックリスト（最低限）

何が起きた？	まずやること	社内連絡先の例
不正ログインの疑い	当該ユーザー停止、パスワード/認証見直し、アクセスログ確認	情シス、管理者、情報セキュリティ責任者
意図しない情報共有	共有範囲の停止/削除、関係者へ一次連絡、再発防止の入力ルール確認	管理者、法務/コンプラ、現場責任者
料金の急増	利用レポート確認、アラート設定見直し、原因用途の特定	管理者、経理、部門責任者
サービス障害	影響範囲（業務/顧客）整理、代替手段確保、サポートへ連絡	情シス、業務部門、広報（必要時）

社内ルール例：入力禁止情報・プロンプト持ち出し・監査観点

ここは“最も差が出る”ポイントです。ツール機能だけでは統制できないため、入力ルール × 教育 × 監査で三点セットにします。

入力禁止（または原則禁止）にしやすい例

• 個人情報（氏名、住所、電話、メール、社員番号、健康情報 など）
• 取引先の機密（契約書の未公開条項、見積、単価、与信情報 など）
• 未公開情報（M&A、決算前情報、脆弱性詳細、内部通達 など）
• 認証情報（ID/パスワード、APIキー、秘密鍵、トークン など）

“入力してよい情報”を定義する（例）

• 公開済みの一次情報（自社サイトに掲載済みの文章、公開プレスリリース 等）
• 社内共有OKに分類された資料の要約（機密区分が明確なもの）
• 数値や固有名詞をマスクした一般化データ（例：A社/B社、金額レンジ化）

プロンプト持ち出し・共有のルール（再現性と事故防止の両立）

• 命名：部門_用途_版数_作成日（例：Sales_提案骨子_v3_2026-02-25）
• 更新：変更理由と差分を残す（“なぜ変えたか”が監査で効く）
• レビュー：公開範囲を広げるテンプレは、管理者or部門責任者が確認
• 禁止：顧客名や固有情報を埋め込んだテンプレの共有（事故の典型）

監査（チェック）の観点例

• 監査ログやアクセスログで「異常な利用（深夜集中・急増・未知IP）」がないか
• 共有設定が“最小化”されているか（誤共有が起きていないか）
• 教育：入社/異動時に1枚のルール＋短い確認テストを実施

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

導入手順｜申し込み〜初期設定〜運用開始まで

最短で始めるセットアップ手順（初期設定の全体像）

天秤AI Biz byGMOは、ざっくり言うと「管理者が“組織の器”を作り、メンバーを招待して広げる」型です。最短で回すなら、次の順番が無駄がありません。

最短ルート（管理者→メンバー）

1. 管理者が組織の登録（トライアル/契約の開始）
2. 管理者が「管理メニュー」で最低限の運用設定（権限・コスト・セキュリティ）
3. メンバーを招待（個別 or CSV）
4. メンバーが初回登録・ログイン（パスワード設定）
5. テンプレ配布 → 使い方の型を揃える → 1週間で定着させる

アカウント作成と初回ログインでつまずかないコツ

初回で詰まりやすいのは「招待メール」「期限」「認証」「社内のメール事情」です。ここだけ押さえるとスムーズです。

メンバー側（招待された人）の詰まりポイント対策

• 招待メールが見つからない
  • 迷惑メール/隔離ログを確認（社内セキュリティで弾かれることがあります）
• 招待リンクの期限切れ
  • 期限があるため、期限切れなら管理者に再招待を依頼
• パスワード設定で止まる
  • 使い回しを避けて強度を確保（以後の共有リンク運用などにも影響します）
• 「ログインできない」系
  • まずはネットワーク（社内/自宅/VPN）を切り分け
  • 次に多要素認証（メールコード/アプリ認証の可否）を確認

管理者側（招待する人）の詰まりポイント対策

• 招待は「招待中」のままだと登録完了していないので、運用上は
  • 「未登録者の棚卸し（期限切れ/再招待）」を週1回だけでも回す
• メールアドレス変更など、ユーザー側でできない操作があるため
  • “困ったら管理者へ”の窓口を先に作っておく（後述のQA導線）

パスキー等のログイン体験を整える

毎回「パスワード＋認証コード（MFA）」だと、便利さより“面倒さ”が勝って定着しにくいです。
そこで早い段階でパスキーを整えるのが効果的です。

パスキーを入れるメリット

• 毎日のログインが「生体認証/PIN」中心になり、手間が減る
• 結果として、利用頻度が上がりやすい（＝定着に効く）

おすすめ運用（最初から事故を防ぐ）

• 端末は最低でも 2つ登録（例：PC＋スマホ）
  • 片方が故障・紛失しても詰みにくい
• パスキー導入後も、復旧手段（パスワード＋MFA）が残る前提で設計する
• うまくいかないときは、まず次を試す
  • 端末再起動／生体認証のやり直し／通信確認／端末側設定の確認

プロフィール/組織設定で運用をスムーズにする

「最初に少し整える」だけで、後々の管理負荷が大きく変わります。初心者でも効果が出やすい設定は次の通りです。

プロフィールで先にやると良いこと（全ユーザー共通）

• 表示名を社内ルールに合わせる（共有リンクや共同作業で混乱しにくい）
• 自分の権限（管理者/一般など）を確認しておく
• 多要素認証（MFA）の状態を確認（組織が許可していればアプリ認証へ切替も検討）

組織設定で先にやると良いこと（管理者）

• 権限（ロール）を最小限に分ける
  • 例：管理者／一般ユーザー（必要なら“閲覧のみ”も）
• ユーザー招待方式を決める
  • 少人数：個別招待
  • 多人数：CSV一括招待
• セキュリティの入口を固める（必要ならIP制限）
  • “社内ネットワーク/VPNからのみ”のように、会社の統制方針に合わせる
• 監査ログを見られる体制にする
  • 誰がログを見るか、問い合わせが来た時の一次対応者を決める

管理者が最初にやるべき設定（上限・通知・利用AIの最適化）

導入初期で一番大事なのは、「使わせる」より先に“暴走しない枠”を作ることです。設定は次の順にやると安定します。

1. コストの安全柵を作る（上限→通知）

• 月額上限を設定し、上限超過時に有料AIが止まる状態を作る
• 従量課金アラート通知を設定し、「気づける仕組み」を先に入れる
  • 目安：70%で注意、90%で最終警戒

2. 使えるAIを整理する（“全部ON”は危険になりやすい）

• 初期状態で利用可能なAIが広い場合、導入直後は
  • まず“標準セット（2〜3モデル）”を決めて周知
  • 高単価モデルは「必要な人だけ」「用途限定」にする
• 新規AIが追加されたときの初期ON/OFFを組織方針に合わせる
  • 意図しない課金・ガバナンス抜けを防ぎやすい

3. セキュリティの基本を固める

• IP制限を使うなら、最初に“管理者の接続元”を確実に通してから適用する
• 監査ログで追える状態を確認（ログイン、権限変更、設定変更など）

導入直後1週間の定着施策（テンプレ配布、使い方研修、QA導線）

導入直後は「自由に使ってください」だと迷子が増えます。
最初の1週間は “使い方の型”を渡して、相談先を用意し、数字で微調整が鉄板です。

Day 1：最小の型を配る（まず迷わせない）

• テンプレ（またはAIエージェント）を 3本だけ配布
  • 例：要約、メール文案、比較表（業務で頻出のもの）
• “入力してはいけない情報”を1枚にまとめて共有（社内ルール）
• パスキー設定の案内を実施（ログインの手間を減らす）

Day 2〜3：30分のミニ研修＋その場で1回使わせる

• 研修は長くしない（説明より“体験”）
• 「2〜3モデルで比較→1つに統合」の流れを1回やる
• つまずき（ログイン/共有/プロンプト）をその場で潰す

Day 4〜5：QA導線を固定する（詰まりが放置されるのを防ぐ）

• 問い合わせ先を1つに統一（例：情シス/推進チームのフォーム or チャネル）
• よくある質問をテンプレに追記して更新（“育つテンプレ”にする）

Day 6〜7：利用状況を見て“設定を微調整”

• 利用が偏っているなら
  • 部署別テンプレを追加する／研修を追加する
• コストが増えそうなら
  • 上限・通知の再調整／高単価AIの利用範囲の見直し
• 新規AIが追加される運用なら
  • 初期ON/OFF方針を決めて周知（管理者の承認後に解放、など）

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

活用シーン別の使い方（成果が出やすい型）

リサーチ：比較＋出典付き整理で意思決定を速くする

リサーチで成果が出やすいのは、「結論を出す前に、複数AIの“見立て”と“根拠”を分離する」型です。
天秤AI Bizは、複数AIの同時実行・比較に加えて、Deep Researchで出典付きレポートまで作れるので、この型がはまります。

おすすめの流れ（最短5ステップ）

1. 決めたいことを1行で固定（例：AとBどちらを採用すべきか）
2. 評価軸を3つだけ決める（例：費用／導入負荷／リスク）
3. 複数AIで“仮説”を同時生成（まずは短く）
4. Deep Researchで根拠集め→整理→レポート化
5. 天秤ジャッジで「共通点・相違点・盲点」をまとめ、意思決定メモに落とす

プロンプト雛形（コピペ可）

• 目的：◯◯の意思決定をする
• 対象：◯◯（地域/業界/期間）
• 評価軸：①◯◯ ②◯◯ ③◯◯
• 出典条件：一次情報（公式/公的/IR）優先、発行日が分かるもの
• 出力：
  • 結論（推奨案）
  • 根拠（箇条書き）
  • 反対意見（条件次第で結論が変わる点）
  • 追加で確認すべきこと（ToDo）

失敗しにくいコツ

• 最初から深掘りしすぎず、「論点の目次」→「重要論点だけ深掘り」の2段階にする
• 調査系はコストが増えやすいので、「出典は各論点3件まで」など上限を先に決める

企画：アイデア出し→反証→統合の流れをテンプレ化する

企画は“良い案を出す”より、「雑案を早く捨てて、勝ち筋を残す」ほうが成果が出ます。
そのために、発散→反証→統合をテンプレ運用にします。

おすすめの型（3フェーズ）

• 発散：複数AIで案を大量生成（幅を出す）
• 反証：あえて“否定役”で穴を探す（実現性・リスク・競合）
• 統合：良いところを合成して、1つの企画にまとめる

テンプレ化しやすい出力（例）

フェーズ	目的	出力の型
発散	選択肢を増やす	企画案10個（狙い/対象/提供価値/実装難易度）
反証	地雷を踏まない	反対意見、失敗パターン、前提条件、検証ToDo
統合	1つに絞る	企画骨子、差別化、KPI、ロードマップ、リスク対策

プロンプト雛形（反証フェーズが肝）

• あなたは“辛口の企画審査員”です
• この企画案の弱点を、次の観点で指摘してください
  • 顧客価値が曖昧な点
  • 競合に真似される点
  • 実装/運用コストが跳ねる点
  • 法務/セキュリティ/炎上リスク
• 最後に「改善案」と「検証手順」を提案してください

運用のポイント

• この流れをAIエージェントとして保存して、企画会議の前に誰でも回せる状態にする
• 最終案は、天秤ジャッジで「共通点（筋が良い部分）」と「盲点（抜け）」を拾って仕上げる

営業/提案：顧客別の訴求軸を複数案で作り、評価して絞る

営業で強いのは、「刺さる訴求軸を複数作り、早く絞る」型です。
天秤AI Bizは同時生成と比較が得意なので、提案準備の再現性を上げやすいです。

おすすめの流れ（提案準備の型）

1. 顧客情報を入力（少なくてOK、ただし欠けるとブレる）
2. 複数AIで訴求軸を3〜6案作る（コスト/リスク/売上/工数など）
3. 天秤ジャッジで“勝ち筋”候補を抽出
4. 勝ち筋を1つに絞って、提案骨子→想定反論→回答まで一気に作る
5. 最後に「顧客に確認すべき質問」を出して、商談に持ち込む

入力テンプレ（これだけ入れると精度が上がる）

• 顧客：業界/規模/担当部門/決裁者
• 課題：現状の痛み、期限、失敗したくない点
• 競合：比較対象、懸念
• 成功指標：KPI（例：工数削減◯%、売上◯%など）

出力テンプレ（そのまま資料にしやすい）

• ①結論（提案の一言）
• ②理由（根拠3つ）
• ③導入ステップ（最短の進め方）
• ④反論想定（5つ）＋回答
• ⑤次回商談で確認する質問（5つ）

カスタマーサポート：回答案の比較・トーン統一・FAQ整備

CSはスピードだけでなく、「言い回しの統一」「ルール逸脱の防止」「再発防止（FAQ化）」が重要です。
AIはここを型にすると強いです。

おすすめの型（1チケット→3アウトプット）

• A：一次返信（丁寧・短め）
• B：社内メモ（原因仮説・切り分け手順）
• C：FAQ候補（再利用用）

運用のコツ（安全側に倒す）

• 個人情報・契約情報などは、入力前にマスク（名前→A社、ID→伏せ字）
• 返信は必ず「断定しない」文体にする
  • 例：「〜の可能性があります」「以下をご確認ください」
• 複数AIで返信案を出し、天秤ジャッジで
  • 共通の案内（外さない）
  • 抜け（確認事項不足）
    を拾ってから送る

トーン統一プロンプト（短くて効く）

• 会社のCS担当として、丁寧で簡潔に
• 断定しない／責任を確約しない／手順は番号付き
• 最後に「追加で確認したい情報」を箇条書き

FAQ整備は、AIエージェント化して「問い合わせ→FAQ化」までワンボタンにすると継続できます。

管理部門：規程文書・社内告知・チェックリストの作成補助

管理部門は、文章の正確さ・説明責任・抜け漏れが大事です。
AIは「草案作り」と「漏れチェック」に使うと強いです（最終判断は人）。

おすすめの型（草案→チェック→周知）

1. 草案作成：規程/告知文/手順書を叩き台化
2. チェック：抜け漏れ、例外、誤解される表現を洗う
3. 周知：FAQ、要点サマリ、チェックリストを作る

出力テンプレ（稟議・周知で使いやすい）

• 要点3つ（最初に結論）
• 適用範囲（誰が対象か）
• 手順（番号付き）
• 例外（想定されるケース）
• よくある質問（FAQ）
• チェックリスト（実施項目）

安全運用のポイント

• 重要な規程・法務判断は、AIに“確定”させない
• 天秤ジャッジで「盲点」を拾って、レビュー観点を増やす
• 使う型はAIエージェント化し、版管理（命名/更新理由）をルール化する

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

失敗しないための注意点（上位記事で弱い“落とし穴”を補強）

「比較」だけで満足して結論が出ない問題への対策

複数AIを並べると情報量が増えるぶん、「判断の先送り」が起きがちです。対策は“比較”をゴールにせず、結論を出すための型に落とし込むことです。

結論が出る比較フレーム（最短）

• ①決めたいこと：A/Bどちらを採用するか（1行で固定）
• ②評価軸：3つだけ（例：成果・コスト・リスク）
• ③合格ライン：最低条件を決める（例：月◯円以内、監査対応可、運用工数◯h以内）
• ④判断ルール：同点のときの決め方（例：リスクが低い方／検証が早い方）

天秤ジャッジを使うときの“落とし穴”

• ジャッジ結果は原則「最新の1件」しか保持されず、再実行で上書きされます。
  → 会議・稟議に使うなら、共有/保存で“意思決定ログ”として残す運用にします。

会議で迷いを止める一言テンプレ

• 「今日は“情報の正しさ”ではなく、“判断できる形”にする日です。評価軸3つで、推奨案と反対意見をセットで出してください。」

コストが読めない問題への対策（用途分離・上限・モニタリング）

生成AIの費用が読めない原因は、だいたい次の2つです。

• 用途が混在している（軽い作業に高単価モデルを使う／調査系を無制限に回す）
• 止める仕組みがない（上限・通知が未設定）

そこで、導入初期から「用途分離」と「ブレーキ」をセットで入れます。

用途分離（コストが安定する設計）

• 日常業務（要約・文面調整・下書き）＝標準モデル中心
• 重要業務（提案・規程・対外文書の最終案）＝高精度モデルは“限定”
• 調査（Deep Research等）＝回数・出典数・対象範囲に上限をつける

上限・通知・モニタリング（最小セット）

• 月額上限：超えたら有料AIが自動で使えない状態になる
• 従量アラート：上限の70%／90%など、段階通知で“気づける”ようにする
• モニタリング：今月の従量料金の反映はリアルタイムではない前提で、余裕（バッファ）を持つ
  • 上限チェックや金額反映は時間差があるため、設定額をわずかに超える可能性があります。
  • “基本料金内運用”を狙うなら、上限は基本料金を少し下回る設定が安全です。

コストが暴れる典型パターンと対策（実務）

• 「調査系を毎回フルで」→ まず“目次（論点）だけ”作って、深掘りは重要論点だけ
• 「比較を毎回6モデル固定」→ 2〜3モデルの標準セット＋必要時だけ追加
• 「部門ごとに好き勝手」→ 部署テンプレに推奨モデルと利用条件を書き、共通運用に寄せる

情報漏えいリスクへの対策（入力ルール・権限・監査）

法人導入で重要なのは「サービスとしての対策」＋「社内運用としての対策」を分けることです。
天秤AI Biz側には、IP制限、RBAC（権限管理）、監査に役立つ設計などの考え方が提示されています。とはいえ、漏えいの多くは“人の入力”から始まります。

まず社内で決めるべき3点（最優先）

1. 入力禁止情報（例：個人情報、認証情報、未公開情報、取引先機密）
2. 共有ルール（社内共有リンク、テンプレ公開範囲、持ち出しの可否）
3. 監査観点（誰が、どのログを、どの頻度で見るか）

社内ルール例（そのまま使える）

• 入力禁止：個人情報／パスワード・APIキー／契約書の未公開条項／顧客固有の機密
• 入力OK：公開済み情報／匿名化・マスク済み情報／社内共有OKに分類された文章の要約
• 共有：顧客固有情報が入ったチャットやテンプレは共有しない（必ず匿名化してから）
• 監査：設定変更（権限・IP制限・利用AI）だけは月1で棚卸し

IP制限を入れるときの注意

• 設定ミスで管理者が締め出される事故が起きがちです。
  → 段階導入（まず管理者端末で疎通確認）＋例外申請フロー（期限付き）で運用します。

品質ブレへの対策（プロンプト標準化・レビュー・テンプレ運用）

品質ブレの原因は「人」ではなく、たいてい入力の揺れと完成条件の不在です。
対策は、プロンプトを“文章”として頑張るのではなく、標準テンプレ（型）として運用することです。

品質が安定するテンプレ構造（5ブロック）

• 役割：あなたは〇〇の担当
• 目的：今回のゴールは〇〇
• 前提：守る条件（禁止事項、対象範囲、断定禁止など）
• 出力形式：見出し／箇条書き／表／トーン
• 自己点検：抜け漏れ・矛盾・根拠不足を最後にチェックして修正

レビュー運用（最小で効く）

• “公開テンプレ”はレビュー対象（個人利用は自由）
• レビュー観点は3つだけ
  1. 誤解されないか（断定しない／例外があるか）
  2. 再現できるか（入力不足なら質問に戻る設計か）
  3. そのまま使えるか（体裁が固定されているか）

テンプレ増殖の落とし穴（地味に多い）

• テンプレが増えるほど、誰も使わなくなります。
  → まず部署ごとに3本（要約／文面／比較）に絞り、使われたものだけ育てます。

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

よくある質問（FAQ）

課金の仕組みはどう数える？

天秤AI Biz byGMOの料金は、ざっくり言うと 「IDごとの月額基本料金」＋「文字数に応じた従量課金（超過分）」 です。
稟議や見積もりで迷いやすいポイントを、先に整理します。

課金の考え方（要点）

• 基本料金は「1IDごと」に発生します（“組織全体で一律”ではなく、利用する人数分が基本）
• 基本料金に含まれる文字数があり、超えた分は従量課金
• “10万文字”は 入力（質問文）＋出力（回答文）の合計でカウントされます
• 従量課金は 約1,000文字ごと・AIごとに単価が違う（高度AIほど高くなる傾向）
• 管理画面の従量課金表示はリアルタイムではなく日次集計（「前日まで」）です

超ざっくり早見表

何に対して	どう数える	つまずきポイント
月額基本料金	その月に“利用中（アクティブ）”になったID数で算出	月内に一度でもアクティブなら加算対象になり得る
基本料金内の文字数	1IDあたりの入力＋出力の合計（10万文字）	「質問だけ／回答だけ」ではない
従量課金	10万文字超過分を約1,000文字単位で加算（AIごとに異なる）	調査系・高性能AIを多用すると増えやすい

運用で失敗しないコツ

• “調査（Deep Research）”と“日常文書”を分け、調査は回数・範囲・出典数に上限をつける
• 上限設定＋アラート通知を先に入れて、想定外の増加を止められる状態にする

年額払いはある？ 支払い方法は？

• 年額払い：なし（毎月単位のみ）
• 支払い方法：クレジットカード決済
• 初月：無料（登録時に課金画面が出ても、初月無料の扱いで料金は発生しない旨が案内されています）

稟議では「年払い割引がない＝月次で見直せる」メリットとして書くと通しやすいです。
一方で、月途中の人数増減がある組織は「いつ・誰を利用中にするか」を管理者側で決めておくと、見積もりがブレにくくなります。

入力内容は学習される？

結論、学習（機械学習）に利用されない旨が明記されています。

ただし、企業利用で誤解が起きやすいので、次の3点はセットで理解しておくのが安全です。

確認しておくべき3点

• 学習に使われない（契約・規約上の取り決め）
• サポート/障害調査など正当な目的がある場合に、厳格な手順と権限管理のもとでデータへアクセスする可能性がある（運用上の説明）
• とはいえ、社内としては
  「入力禁止情報（個人情報・認証情報・未公開機密など）」を明文化しておくのが実務的に最重要

社内ルールの最低ライン（コピペ用）

• 入力禁止：個人情報、パスワード/APIキー、契約書の未公開条項、顧客固有の機密
• 入力OK：公開済み情報、匿名化/マスク済み情報、社内公開OKに分類済みの文書

IP制限はどう設定する？

IP制限は、社内の利用を“会社の回線/拠点”に寄せたいときに効く機能です。
設定方法は、画面上で設定できる案内と、問い合わせフォームで指定する案内があるため、あなたの管理画面にメニューがあるかで判断すると確実です。

基本の流れ（おすすめ）

1. 許可するグローバルIP（拠点・VPN・VDI・情シスの固定IPなど）を洗い出す
2. 可能なら管理画面の 「セキュリティ管理 ＞ IPアドレス制限」 で設定
   • もしメニューが見当たらない／運用上サポート側の設定が必要な場合は、問い合わせフォームで許可IPを連絡して設定してもらう
3. まずは管理者で疎通確認（締め出し事故を防止）
4. リモートワークがある組織は「例外（期限付き）」の申請フローも用意

よくある詰まりポイント

• スマホや社外回線からアクセスできない → IP制限が原因のことがある
• 管理者が締め出される → 先に“管理者用の退避経路（VPN/固定回線）”を用意してから適用

サポート体制・対応時間は？

• サービス提供：24時間365日
• サポート窓口の対応時間：平日10:00〜19:00（土日祝除く）
• 返信目安：1〜2営業日以内
• 現在、サポートは無償で対応している旨の案内があります（※将来変更の可能性はゼロではないので、稟議資料では「現時点」と書くのが安全）

問い合わせはサポートフォームから行う案内です。

契約・補償・通知など、法務/情シスが確認する項目は？

法務・情シスが見るポイントは「契約で担保される部分」と「運用で担保すべき部分」に分かれます。
確認観点を“チェックリスト化”すると、稟議が一気に通りやすくなります。

法務チェック（契約・責任・通知）

• 生成AIベンダー由来のインシデントについての責任範囲（免責の扱い）
• ただし、インシデント時の調査・通知・ベンダー交渉等の支援方針がどう書かれているか
• 補償範囲：一律で固定ではなく、要望や契約内容に応じて個別相談・調整の方針か
• サービス停止・変更時の通知：希望する通知期間・可用性・補償方法などを踏まえて相談できるか

情シスチェック（統制・監査・技術）

• IP制限（アクセス元制限）
• 権限管理（RBAC）：管理者/利用者の操作範囲を分離できるか
• 監査性：重要操作のログ、セッションタイムアウト等の運用面
• データの扱い：学習に利用しない、データ保存・バックアップ・削除プロセス、データ所在地（国内運用の記載があるか）
• コスト統制：従量課金の上限設定、アラート通知、利用状況の可視化

このあたりを「導入条件」として先に決めておくと、導入後の揉め事（誰が責任者か／どこまで使ってよいか）が激減します。

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

他ツールとの比較と選び方（導入判断の最後の一押し）

比較軸：同時比較/統制/費用管理/運用設計/調査機能

「天秤AI Biz byGMO」を軸に、法人向け生成AIツールを比較するときは、機能の“多さ”よりも 業務で事故らない運用ができるか で見た方が失敗しにくいです。特に稟議・情シス・法務が絡むなら、次の5軸で整理すると判断が早くなります。

比較の5軸（これだけ押さえればOK）

• 同時比較（品質担保）：複数モデルの回答を並べて、抜け漏れ・偏り・誤りを見つけられるか
• 統制（セキュリティ/権限）：IP制限、権限（RBAC）、監査観点、管理者運用のしやすさ
• 費用管理（予算統制）：利用上限、アラート、誰がどれだけ使ったかの可視化、想定外の増加を止められるか
• 運用設計（定着）：テンプレ/共有/レビューなど、社内で再現性を作れるか
• 調査機能（意思決定）：出典付きで整理できるか、調査コストが読めるか

ざっくり結論：この軸で見ると何が違う？

• 天秤AI Biz byGMOが刺さる会社
  • 「1つのAIに賭けるのが怖い」→ 複数AIの同時比較で“判断ミス”を減らしたい
  • 「野良AI利用が増えて怖い」→ 権限/利用制御/コスト上限で締めたい
  • 「比較して終わり」を避けたい → 比較結果を踏まえた判断支援（ジャッジ系）が欲しい
• ChatGPT Business/Enterpriseが刺さる会社
  • 全社で“標準AI”を一本化したい（深い対話・ファイル活用・業務の汎用性を重視）
  • SSO/ドメイン管理など、エンタープライズ管理機能が意思決定の中心
• Microsoft 365 Copilotが刺さる会社
  • Word/Excel/Outlook/Teamsの中で完結させたい（= Microsoft 365が主戦場）
  • “社内データ前提の支援”を第一に置く（Microsoft Graphと一体）
• Google Workspace with Geminiが刺さる会社
  • Gmail/Docs/Drive中心（= Google Workspaceが主戦場）
  • 既存のWorkspace運用・権限設計に寄せて導入したい
• Perplexity Enterprise Proが刺さる会社
  • 「調査・出典・検索」が主業務（提案、企画、投資判断、競合調査など）
  • Web・社内ファイル・アプリ横断の検索体験を重視
• Notion（Notion AI含む）が刺さる会社
  • ナレッジをNotionに集約していて、社内ドキュメント起点でAI活用したい
  • 監査やユーザー管理を含めて、情報基盤として整えたい

最後の決め手にするチェック（稟議で強い）

• 必須要件（満たさないと導入不可）：
  • IP制限 / 権限（RBAC） / 監査（ログ） / データの扱い（学習可否） / 管理者機能
• 差が出る要件（導入後の成果に効く）：
  • 同時比較・比較後の判断支援（人の工数が減るか）
  • コスト上限・アラート・利用可視化（予算事故を防げるか）
  • 出典付き調査の品質と、調査時の費用設計（上振れしないか）

迷ったら、「日常業務の主戦場（Microsoft/Google/汎用チャット）」と「品質担保（同時比較/判断支援）」を分けて考えるのがコツです。
主戦場ツールで“普段の生産性”を上げ、天秤AI Bizで“重要な判断の品質”を上げる、という二段構えがハマることが多いです。

既存のAI利用がある企業が、乗り換え・併用を判断する基準

すでに何かしら導入している企業は、いきなり乗り換えるより 「併用→役割が固まったら整理」 が現実的です。判断基準は3つだけでOKです。

基準1：いま困っているのは「品質」か「統制」か「現場定着」か

• 品質（回答の正しさ/抜け漏れ）に困っている
  • 重要な提案・規程・対外文書・意思決定で、1モデル回答が怖い
  • → 同時比較＋判断支援が効く（天秤AI Bizを“重要案件用”に置く）
• 統制（野良利用/コスト/権限）に困っている
  • 部署ごとに別AIを契約し始めて、請求も管理も崩れている
  • → 上限・アラート・利用可視化＋権限設計の強い基盤へ寄せる
• 定着（使い方がバラバラ）に困っている
  • プロンプトが属人化して成果が出ない
  • → テンプレ/共有/レビューの仕組みを先に作り、ツールは“それを回せるか”で選ぶ

基準2：既存ツールを「日常用」に残す価値が高いか

• Microsoft 365中心なら、日常はCopilotが強い（文書・会議・メールの流れに乗る）
• Google Workspace中心なら、日常はGeminiが強い（Gmail/Docs/Driveの流れに乗る）
• すでにChatGPT Business/Enterpriseが浸透しているなら、日常の汎用作業はそのままでも良い

その上で、重要タスク（提案/稟議/調査/対外）だけ天秤AI Bizで多角化すると、導入効果が出やすいです。

基準3：「一本化」より先に“統一ルール”を決められるか

乗り換え・併用の成否はツールより、先にこれを決められるかで決まります。

• 入力禁止情報（個人情報/機密/契約/未公開情報など）
• 出典が必要なケース（対外資料、意思決定、数値・法規など）
• レビューが必要なケース（社外送付、規程、広告表現など）
• 権限と役割（管理者/監査/一般/外部）
• 予算ルール（上限、アラート、例外申請）

これが決まると、

• 「日常は既存ツール」
• 「重要案件は天秤AI Bizで同時比較→判断支援→統合」
  のように、役割分担が自然に固まっていきます。

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

導入前チェックリスト

稟議に必要な要点（目的・効果・費用・リスク対策）

まずは「上申書にそのまま貼れる粒度」で、以下を埋めるのが最短です。
（導入検討が止まりやすいのは 費用の上振れ と 情報漏えい不安 なので、ここを先に潰します）

稟議で聞かれがちな論点	書くべきポイント（例）
目的	複数生成AIの比較で“判断ミス・手戻り”を減らし、意思決定と作業を短縮
対象業務	企画・営業提案・CS・管理部門の文書作成／調査（Deep Research）／比較検討
期待効果	工数削減（例：企画案作成30%短縮）、品質の均一化（テンプレ化）、統制（権限・ログ）
料金	基本料金（ID課金）＋従量課金。上限・アラート・モデル制限で上振れを抑える
セキュリティ	学習利用の扱い、データ暗号化、監査ログ、IP制限、MFA/パスキー、権限分離
運用	管理者/セキュリティ管理者の役割、テンプレ審査フロー、監査・棚卸し頻度
導入計画	小さくPoC→効果測定→対象部門拡大（KPI/ルール整備が条件）

チェックリスト（稟議用）

• □ 何を“比較”して、誰の意思決定を速くするのか（利用シーンを3つに絞る）
• □ 成果指標（KPI）を決めたか（作業時間、採用率、差し戻し数、問い合わせ削減など）
• □ 費用の上限設計を決めたか（ID数／従量上限／アラート段階）
• □ 入力禁止情報と例外（申請が必要なケース）を定義したか
• □ 監査ログを誰がどれくらいの頻度で見るか決めたか
• □ インシデント時の連絡網（情シス・法務・利用部門）を用意したか

費用面の“押さえどころ”だけ先に要約

• ID課金の基本：課金は「利用中」になったユーザー数を基準に算出されるため、運用上は「使わない人は休止」に寄せるのが効きます。
• 従量課金の見え方：従量はリアルタイムではなく集計反映のタイムラグがある前提で、上限設定は少し余裕を見て設計します。
• 上振れ対策の三点セット：
  1. 月額上限（超えたら有料AIが使えない状態に）
  2. 段階アラート（50/80/90/100%など）
  3. 使うモデルを絞る（高コストモデルをOFF）

最初に整えるべき社内ルール（テンプレ・監査・禁止事項）

導入直後に事故が起きやすいのは「何を入れていいか曖昧」「誰でも高コスト機能を使える」「成果物の品質がブレる」の3つです。最初に最低限ここだけ決めると安定します。

入力禁止情報（まずはこの4分類）

• 個人情報：氏名・住所・電話・メール・社員番号等（業務上必要でも“投入しない設計”に寄せる）
• 機密情報：未公開の売上/原価、顧客リスト、契約条件、脆弱性情報、認証情報（ID/PW/トークン）
• 第三者権利：転載禁止の文章・画像、ライセンス不明データ
• 社内秘の文書：そのまま貼らず、要約・抽象化して目的と必要最小限の情報に落とす

テンプレ運用ルール（品質ブレ対策の核）

• □ 命名規則：部門_用途_版_作成日（例：営業_提案骨子_v1_2026-02-25）
• □ レビュー：公開テンプレは「作成者＋業務責任者＋情シス/セキュリティ（必要なら）」で承認
• □ 変更管理：版管理（v1→v2）と変更理由、想定利用者、注意事項をセットで残す
• □ “評価軸テンプレ”を用意：結論・根拠・前提・リスク・次アクションを必ず出す型にする

権限と監査（統制の最低ライン）

• □ 管理者／セキュリティ管理者を決める（責務とできる操作を明文化）
• □ 監査ログの確認手順（検索条件、CSV出力、保管場所、保管期間）を決める
• □ MFA・ログイン強化の方針（必須化するか、パスキーを推奨するか）を決める
• □ IP制限を使う場合：申請フロー（申請者→承認→設定依頼→反映確認）を作る

インシデント時の“現実的”な初動テンプレ

• ① 影響範囲の切り分け（誰が・何を・いつ）
• ② いったん止める（モデル制限／上限設定／対象ユーザー休止）
• ③ ログ・履歴確保（監査ログCSV、関連チケット）
• ④ 連絡（情シス→法務→利用部門→必要なら対外）

小さく始めて全社展開するロードマップ

「いきなり全社」より、勝ち筋の型を作ってから増やすほうが失敗しません。おすすめは次の4フェーズです。

フェーズ0：準備（最短1〜3日）

• □ 目的を3ユースケースに限定（例：提案骨子、FAQ整備、比較調査）
• □ テンプレを5〜10本だけ用意（“成果が出やすい型”に寄せる）
• □ 費用ガード：月額上限＋段階アラート＋モデル制限を先にON
• □ 禁止事項と申請フローを1枚にまとめて配布

フェーズ1：小規模PoC（1〜2週間）

• □ 5〜20名で開始（推進役を各部署に1人置く）
• □ 使い方研修は30分でOK：
  「比較→天秤ジャッジ→統合」or「Deep Research→出典確認→要約」だけ教える
• □ KPIを毎週見る（時間削減・差し戻し・採用率・問い合わせ削減）

フェーズ2：型の固定（2〜4週間）

• □ “よく使うテンプレ上位10”を社内標準にする
• □ 失敗例（漏えいリスク、コスト上振れ、品質ブレ）をFAQ化
• □ 監査ログ確認を定例化（月1でも可）

フェーズ3：段階的に拡大（1〜3か月）

• □ 対象部門を増やす条件を決める（KPI達成、テンプレ整備、運用担当確保）
• □ 料金が読める状態になったらID追加→全社へ
• □ 年2回の棚卸し（テンプレ、権限、ログ、禁止事項）で“形骸化”を防ぐ

最後の一押し：導入前にこれだけ確認

• □ 自社のデータ区分（公開/社外秘/機密）のルールがある
• □ 上限・アラート・モデル制限の3点セットを入れる
• □ 管理者（運用）とセキュリティ管理者（統制）を分ける
• □ テンプレのレビュー・版管理を運用に組み込む
• □ PoCの勝ち筋（ユースケースとKPI）を先に決める

天秤AI Biz byGMO 公式サイト

まとめ

天秤AI Biz byGMOの導入判断は、機能の多さではなく 「品質」「統制」「費用」の3点が“運用で回るか”で決めるのが近道です。

この記事の結論（重要ポイントだけ）

• できることの本質は、複数AIを並べて“当たり外れ”を減らし、判断支援で結論まで進めること
• 費用の不安は、用途分離（軽作業／重要案件／調査）＋上限＋モニタリングでかなり抑えられる
• セキュリティの安心は、ツールの機能だけでなく、入力禁止情報・権限・監査の社内ルール設計がセットで効く
• 導入の成否は、初期にテンプレとQA導線を用意し、1週間で定着させられるかで決まる

導入前チェックリスト（この4つが揃うと失敗しにくい）

• □ 目的が明確（例：提案品質の底上げ／調査の標準化／野良AIの統制）
• □ 予算設計がある（ID数・用途・上限・アラート）
• □ 入力ルールがある（禁止事項・例外申請・匿名化の基準）
• □ 運用体制がある（管理者、監査担当、テンプレレビュー担当）

次にやるべきアクション（小さく始めて成果を出す）

1. ユースケースを3つに絞って、少人数で試す（PoC）
2. テンプレをまず5〜10本に絞り、使い方を統一する
3. 上限・通知・利用モデルの基本設定を入れてから展開する
4. KPI（工数削減、差し戻し、採用率など）を見て、部門を段階的に増やす

「比較できる」だけで終わらせず、比較→判断→運用の型まで作れれば、生成AI活用は一気に現場で回り始めます。導入を検討している方は、まず“勝ち筋のユースケース”から小さく始めてみてください。

天秤AI Biz byGMO 公式サイト