社内ChatGPTの作り方｜3方式の比較

「社内ChatGPT」という言葉には、実際には3つの異なるものが含まれています。 法人プランを契約し、ファイルの参照やアプリの接続を含む標準機能で使うこと、社内文書を検索して回答に使う環境（RAG）を独自に構築すること、業務システムと連携させて社内データを見て答えさせる環境を構築すること。どれを指しているかで、費用の性質も、社内で決めておくべきことも、導入後に誰が何をするかも変わります。

法人プランでも、社内のファイルや接続したアプリの情報を参照して答えさせることができます。判断の順番は、まず法人プランの標準機能で足りるかを確かめ、権限・更新・連携の要件を満たせない場合に独自の構築を考える、です。この記事では3方式を比較し、製造業の総務部門で就業規則への問い合わせに一次回答させる例を通して、どの方式をどう判断するかを整理します。読み手として想定しているのは、稟議を起こす側、または見積りを比較する側の担当者です。

「社内ChatGPT」に含まれる3つの方式

まず自社の目的と要件を決めてください。 「全員に安全な環境を配りたい」なら方式1です。「就業規則や社内マニュアルの内容を踏まえて答えてほしい」場合も、まず方式1のファイル参照やアプリ接続で試します。部署や拠点ごとに参照させる文書を分ける、規程の改訂を決まった担当と手順で反映させる、標準では接続できない場所の文書を対象にする、といった要件を方式1で満たせない場合に方式2を検討します。「この案件の進捗は」「この顧客の契約条件は」まで業務システムのデータを見て答えさせたい場合は、そのシステムに標準の接続があるかを確かめ、なければ方式3になります。

目的があいまいなまま見積りを取ると、方式1の提案と方式2の提案が同じ「社内ChatGPT」の名前で並び、金額の桁が違う理由が分からなくなります。比較する前に目的を1行で書けるようにしておくことが、最初の作業です。

方式1：法人プランの標準機能で使う

何ができるか

全員が同じ環境で使え、管理者がアカウントと設定を一元管理できます。入力内容の学習利用について、既定で学習に使わない設定になっているサービスもあります。個人が無料版を勝手に使っている状態（いわゆる野良利用）を止め、会社として管理された環境に置き換えることが、まず得られる効果です。

社内の文書を参照させることも、法人プランの機能で始められます。たとえばChatGPTの法人プラン（Business・Enterprise）では、ファイルのアップロード、プロジェクト、Google Workspace・Microsoft 365・Slackなどのアプリとの連携が料金ページに載っています（出典4）。公式ヘルプによれば、Business・Enterprise・Eduで使える「Company Knowledge」は、接続したアプリなどの情報を使って社内の事情に沿った答えを返す機能で、接続先の権限を守り、利用者がもともと見られる情報だけを取り出します（出典5）。Enterpriseでは、GPTのナレッジやプロジェクトのファイルとして文書を読み込ませたり、Google Drive・SharePoint・OneDriveからファイルを読み込んだりできます（出典6）。就業規則や社内マニュアルを登録して、代表的な質問で試すところまでは、この段階でできます。使える機能と範囲はプランや管理者の設定で変わります。たとえば料金ページの比較表では、ロールベースのアクセス制御とGPTのグループ権限はEnterpriseにあり、Businessにはありません（2026年10月20日確認）。契約時点の公式の説明で確かめてください。

プランや契約形態によって条件が異なるため、契約時点の利用規約とデータの取り扱いの記載を確認してください。 同じ提供元でも、個人向け・チーム向け・法人向けで学習利用の既定値や保存期間が違うことがあります。

個人情報を入力する場合の前提

個人情報保護委員会は2023年6月2日付で「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」を公表し、個人情報取扱事業者が生成AIサービスを使う際の注意点を2つ示しています。要約すると、（1）個人情報を含むプロンプトを入力する場合は、特定した利用目的を達成するために必要な範囲内であることを確認すること、（2）本人の同意なく個人データを含むプロンプトを入力し、その個人データが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合は個人情報保護法に違反する可能性があるため、提供事業者がその個人データを機械学習に利用しないこと等を確認すること、です（出典1）。

つまり法人プランを選ぶ場面でも、「学習に使われない契約か」「社員が個人情報を入力する業務があるか」の2点は、契約前に整理しておく必要があります。方式を選ぶ前の共通の宿題と考えてください。

費用

利用者数に応じた月額課金が一般的です。人数分の積み上げになるため、全社導入では相応の金額になります。一方で初期費用はほとんどかからず、契約したその日から使い始められます。

向くケース

• 文章の作成・要約・翻訳が用途の中心
• 個人アカウントの野良利用を止めたい
• すぐに始めたい
• 社内文書の参照も、標準のファイル参照やアプリの接続で足りる
• 参照の権限は、接続先のアプリの閲覧権限のままでよい

決めておくこと

導入と同時に、入力してよい情報の線引きを決めてください。環境を配るだけでは、何を入力してよいかの判断は揃いません。 個人情報・取引先の機密・未公開の財務情報のどれを入力禁止にするか、禁止ではなく条件付きで許可するものは何かを、一覧にして配布します。文書の参照やアプリの接続を使う場合は、どのアプリの接続を許可するか、誰がどのファイルを登録してよいか、改訂されたファイルを誰が差し替えるかも決めます。ルールの整備の観点は生成AIのセキュリティ｜社内で決める7項目にまとめています。

方式2：社内文書を参照する環境を独自に構築

仕組み

質問に関係する社内文書を検索し、その内容をふまえて回答します。この仕組みはRAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）と呼ばれます。オープンソースのLLMアプリ開発基盤であるDifyの公式ドキュメントでは、RAGを「ユーザーが質問すると、まずナレッジから最も関連性の高い情報を検索し、それを追加の信頼ソースとして回答に使う」仕組みとして説明し、想定ユースケースの一つに、従業員が社内の方針や手順に素早くアクセスできる社内ナレッジポータルを挙げています（出典2）。

社内マニュアル・規程・過去の資料を参照させること自体は、方式1でもできます。 独自に構築する意味が出るのは、方式1の機能や設定で次のような要件を満たせない場合です。

• 部署・拠点・役職ごとに、参照させる文書を細かく分けたい
• 規程を改訂したら旧版を外して新版だけを参照させる作業を、決まった担当と手順で回したい
• 回答の型（条文の引用と窓口の案内など）と、答えない範囲を細かく固定したい
• 標準では接続できない場所（社内のファイルサーバーや独自の文書管理の仕組み）にある文書を対象にしたい
• 法人プランのアカウントを配らない利用者（現場の従業員など）にも使わせたい

どれにも当てはまらなければ、構築に費用をかける前に方式1で試してください。仕組みの詳細は社内AI（RAG）構築の費用と手順で扱っています。

費用

構築費用に加え、運用時のAPI利用料が発生します。API利用料は処理する文章量と質問件数で決まるため、利用者数ではなく利用量に比例します。当社ではAI組込み開発を800,000円〜（税抜・要件見積）としています。月額の見積り方はAI開発のAPI利用料｜月額の見積り方にまとめています。

向くケース

• 方式1で試したが、権限・更新・連携のどれかの要件を満たせなかった
• 社内の問い合わせが情報システムや総務に集中している
• 探すのに時間がかかる文書が多い
• 新しく入った人が同じことを何度も聞いている
• 規程やマニュアルが改訂されるたびに問い合わせが増える

前提になる作業

参照させる文書の整理が必要です。 古い版と新しい版が混在している状態では、古い内容が回答に出ます。Difyのドキュメントでも、ナレッジ機能の運用としてドキュメントやチャンク（分割された文書の断片）の追加・編集・削除でナレッジを最新かつ正確に保つこと、メタデータを付けて絞り込み検索の精度を上げることが案内されています（出典2）。ツールが何であれ、この「最新に保つ」作業は人が担います。

方式3：業務システムと連携した環境を構築

何ができるか

社内データベースや業務システムの情報を見て回答します。「この案件の進捗は」「この顧客の契約内容は」「この品番の在庫は」といった、文書ではなくデータに答えがある質問に対応できます。法人プランに標準の接続があるアプリなら方式1で足りることもあるため、まず連携先ごとに標準の接続があるかを確かめます。

費用と期間

連携先の数が費用と期間に直結します。既存システムにAPIが用意されているかで、工数が大きく変わります。APIがないシステムは、画面操作の自動化やデータのエクスポート経由で繋ぐことになり、安定性と保守性が下がります。見積りの段階で「連携先ごとの標準の接続とAPIの有無」を確認してください。

向くケース

• 複数のシステムを行き来して情報を探している
• 担当者しか知らない場所にデータがある
• 「調べて折り返す」対応が業務の中で多い

注意点

権限の設計が必須になります。 全員が全データを見られる状態にすると、人事情報や取引条件が誰にでも見える環境になります。誰がどこまで見られるかを、既存システムの権限と揃えて設計してください。総務が扱う従業員の個人データは、方式1で述べた個人情報保護委員会の注意点がそのまま当てはまる領域でもあります。

3方式の比較（30名規模を想定）

方式1と方式2は排他ではありません。 全員に法人プランを配りつつ、権限や更新の要件が厳しい総務・情報システムへの問い合わせだけは方式2の環境で受ける、という組み合わせもできます。方式2・3は、方式1を運用して「標準機能では満たせない要件」がはっきりしてから検討しても遅くありません。

導入の手順と期間の目安

方式2を前提にした場合の流れです。方式1は表の1〜2と6が中心で、社内文書を参照させるなら3の文書整理も要ります。

手順1〜5の目安を合計すると9〜17週間、約2〜4ヶ月になります。比較表の「導入までの期間」はこの合計で、開発工程だけの期間ではありません。期間が延びる最大の要因は、3の文書整理です。 開発そのものより、「この規程は今も有効か」「どちらが最新版か」を所管部門に確認する時間がかかります。稟議の段階で、この作業に所管部門の時間を確保することを明記しておくと進行が安定します。

業種×部門で当てはめる

3方式の判断を、実際の業務に当てはめて確認します。以下は想定の典型例で、特定の顧客の実績ではありません。

例：製造業の総務部門で就業規則・社内規程への問い合わせに一次回答する

製造業の総務部門には、就業規則と社内規程に関する問い合わせが集中します。慶弔休暇の日数、時間外勤務の申請手順、通勤手当の変更届、育児休業の取得要件、交替勤務の割増の考え方。回答は規程に書いてあるのに、問い合わせる側は「どの規程の何条か」を知らないので、総務の担当者が毎回同じ文書を開いて答えることになります。工場が複数あれば、拠点ごとに勤務ルールの付則が違い、さらに手間が増えます。

この業務に社内ChatGPTを当てる場合、方式の判断は次のようになります。「全員に環境を配る」だけでは、この問い合わせは減りません。 規程の内容を踏まえて答えさせる必要があります。まず方式1で、就業規則本則・賃金規程・育児介護休業規程・慶弔見舞金規程・通勤手当規程・安全衛生規程・拠点別の勤務付則を登録または接続し、代表的な質問で試します。そのうえで、利用者の所属拠点の付則だけを参照させたい、規程を改訂したら旧版を外す作業を総務の決まった担当で回したい、答えない範囲と回答の型を固定したい、といった要件を標準機能で満たせない場合に方式2を検討します。一方、個々の従業員の残業時間や給与明細を見て答える方式3は、この段階では要りません。個別の労務判断は人が担うと決めておくほうが、設計も運用も軽くなります。

回答の型は「該当する規程名と条文を引用し、手続きの窓口を案内する」に固定します。「慶弔休暇は何日ですか」に対して、該当条文の文言をそのまま示し、申請フォームの場所と総務の窓口を添える形です。AIが条文を解釈して要約するのではなく、原文を引くことで、回答の正誤を利用者自身が確認できます。答えない範囲も先に決めます。 「私の場合は取得できますか」のような個別事情の判断、人事評価や懲戒に関わる質問、他人の情報を尋ねる質問は、回答せず総務に引き継ぐ設計にします。同時に、利用者が氏名や社員番号などの個人情報を入力しなくても質問できる案内文を画面に置きます。

ここで効いてくるのが版管理です。厚生労働省のモデル就業規則のページでは、常時10人以上の従業員を使用する使用者は労働基準法第89条により就業規則を作成して所轄の労働基準監督署長に届け出る義務があり、変更時も同様に届出が必要であること、そしてモデル就業規則自体が令和7年12月に改訂され、休暇に関する規程例の追加などが行われたことが示されています（出典3）。つまり就業規則は法改正に合わせて改訂される文書であり、参照環境に古い版が残っていれば、古い休暇日数や旧手続きで回答します。総務が規程を改訂したら参照文書を差し替える、という手順を運用に組み込むことが、この用途の精度を決めます。

導入後に見る指標は、総務への問い合わせ件数の推移と、回答が参照した条文が正しかった割合の2つに絞ります。前者は導入前の1ヶ月分を記録しておかないと比較できないので、目的の確定と同時に記録を始めてください。後者は回答ログを月に一度、総務の担当者が抜き取りで確認します。誤答が出た場合、原因は多くの場合「文書側の版の混在」か「回答の型からの逸脱」のどちらかであり、モデルの性能を疑う前にこの2点を見ます。

当社が自社で運用して分かったこと

当社は自社サイト500ページ超（2026年9月時点）をAIで開発・運用し、サイト上のAIチャットも自社で構築して運用しています。そこで分かったのは、回答の質を左右するのはモデルの性能より、参照させる情報の整理と「答えない範囲」の設計だということです。答えられない質問を無理に答えさせるより、人に引き継ぐ導線を用意したほうが、利用者の信頼は保たれます。

この経験は、社内向けの環境にもそのまま当てはまります。参照文書が整っていない状態で構築に進んでも、精度は上がりません。 当社では文書整理の段階からご一緒し、方式1で足りると判断した場合はその旨をお伝えします。

当社の費用

方式2（社内文書を参照する環境の独自構築）はAI組込み開発に当たります。対象を1部門の文書に絞った小さな構成から始め、効果を見てから対象文書と部門を広げる進め方もできます。RAGの前に、問い合わせの振り分けなど1つの業務の自動化で効果を確かめたい場合は、業務自動化ミニ開発（300,000円〜・税抜・単発）もあります。社内の担当者が運用と改修を担えるようにしたい場合は、AI開発顧問（300,000円/月・税抜・最低3ヶ月）で、チャットでの相談とコードレビューを通じて支えます。改修の実装を当社に依頼する場合は、別途お見積もりします。

初回30分の相談は無料・オンライン対応・秘密厳守です。相談の結果、法人プランの契約で足りると判断した場合は、構築をご提案せずその理由をお伝えします。

商談で聞かれる質問

Q1. 作業範囲はどこまでですか

当社が担うのは、目的の整理、入力ルールの案づくり、対象文書の取り込み設計、検索と回答の型の構築、試用期間中の精度調整、検収、運用担当への引き渡しです。発注側にお願いするのは、対象文書の現行版の確定と、実際の問い合わせ例（匿名化したもの）の提供、検収に立つ担当者の指名です。文書のどれが最新版かは、当社では判断できません。 ここは所管部門の作業として、着手前に時間を確保していただきます。

Q2. 導入後の運用は誰がやりますか

日常の運用は発注側の担当者が担います。具体的には、規程が改訂されたときの参照文書の差し替え、月に一度の回答ログの抜き取り確認、利用者からの「答えてくれなかった」の受け付けです。納品時に、これらの手順を画面付きで引き渡します。改修の実装を当社に依頼する場合は、その都度お見積もりします。社内で改修する場合の相談とコードレビューは、AI開発顧問（300,000円/月・税抜・最低3ヶ月）の範囲です。「納品後の窓口はどこか」は契約前に確認してください。

Q3. 依頼前に何を用意すればよいですか

3点です。第一に、問い合わせが集中している業務と、その件数のおおよその記録。第二に、参照させたい文書の一覧と、それぞれの所管部門・最終改訂日。第三に、入力してよい情報の線引きについての現時点の考え。いずれも完成している必要はなく、初回の相談で一緒に整理できます。文書一覧に「最終改訂日」の欄があると、版の混在の有無がその場で分かります。

まとめ

• 「社内ChatGPT」には3つの異なる方式が含まれ、費用の性質と運用負荷が別物
• まず法人プランの標準機能（ファイルの参照・アプリの接続を含む）で足りるかを確かめる
• 権限・更新・連携の要件を標準機能で満たせない場合に、独自の構築（RAG）を考える
• 個人情報を含む入力は、利用目的の範囲内か・学習に使われないかを確認する（個人情報保護委員会の注意喚起）
• 構築の前提として参照文書の整理と更新担当の決定が要る。就業規則は改訂される文書なので版管理が精度を決める
• システム連携する場合は権限の設計が必須
• 方式1と方式2は組み合わせて使える

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出典

1. 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（令和5年6月2日） — 個人情報取扱事業者が生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する際の注意点（利用目的の範囲内であることの確認、機械学習に利用しないことの確認）
2. Dify Docs「ナレッジ」 — RAG（検索拡張生成）の仕組み、社内ナレッジポータルのユースケース、ドキュメント・チャンクの管理とメタデータによる絞り込み
3. 厚生労働省「モデル就業規則について」 — 労働基準法第89条に基づく就業規則の作成・届出義務（常時10人以上）と、令和7年12月改訂の内容
4. ChatGPT「プランと料金」（ビジネス・エンタープライズ向け） — Business の「社内情報を活用でき」の記載、Google Workspace・Slack・GitHub・Microsoft 365などとの連携、比較表のファイルアップロード・プロジェクト（Business・Enterprise）、ロールベースのアクセス制御（Enterpriseのみ）（確認日：2026-10-20）
5. OpenAI Help Center「Company knowledge in ChatGPT」 — Business・Enterprise・Eduで使える。接続したアプリなどの情報で社内の質問に答え、接続先の権限を守る（確認日：2026-10-20）
6. OpenAI Help Center「Optimizing File Uploads in ChatGPT Enterprise」 — ファイルをPC・Google Drive／SharePoint／OneDrive・GPTのナレッジ・プロジェクトのファイルとして読み込めること（確認日：2026-10-20）