社内の全てのデータとAIをつなげたい経営者へ。全社AIとは、機密業務はローカルAI、それ以外はクラウドAIで処理し、会社全体として使えるようにしたAIのことです。AIが一部の部署で止まる理由と、つくり方4ステップ、保険代理店での導入事例を解説します。
ChatGPTを会社に入れてみたものの、使っているのは一部の社員だけ。そんな会社は少なくありません。
理由ははっきりしています。会社で一番時間がかかる仕事ほど、顧客情報や決算の数字のように「社外に出したくないデータ」を扱っているからです。クラウドのAIにそのデータを入れるのは怖い。だから肝心の業務にはAIが使われず、AIは「調べものと文章づくりの道具」で止まってしまいます。
この記事では、その壁を越えて会社全体でAIを使うための考え方「全社AI」を解説します。
全社AIとは何か、ChatGPTを全社員に配るのと何が違うのか
ローカルAIとクラウドAIの使い分けの基準
全社AIのつくり方4ステップと、保険代理店での導入事例
書いたのは、これまで数十社にAIを導入してきた株式会社PLATINUM INTERACTION 代表取締役の佐藤圭達です。
この記事の結論
全社AIとは、機密業務はローカルAI、それ以外はクラウドAIで処理し、会社全体として使えるようにしたAIのことです。
クラウドAIだけでは機密データを扱う業務に使えず、AIの活用は「一部の部署・一部の業務」で止まります。
つくり方は「業務の仕分け → ローカルAIの設置 → 振り分けと匿名化の仕組み → 人の承認とルール化」の4ステップです。
目次
全社AIとは？
全社AIとは、機密業務はローカルAI、それ以外はクラウドAIで処理し、会社全体として使えるようにしたAIのことです。
ローカルAI：会社の中に置いた機械の中で動くAI。データが社外のサーバーに送られません
クラウドAI：ChatGPTやClaudeのように、インターネットの向こうのサーバーで動くAI。賢くて便利ですが、入力したデータは社外に出ます
全社AIの「全社」は、社員1人ひとりがAIを道具として使う状態ではなく、会社のあらゆるデータと業務にAIがつながっている状態を指します。そのために、扱うデータの種類によってローカルとクラウドを使い分けます。
なぜ多くの会社のAIは「一部の部署」で止まるのか
一番時間がかかる仕事ほど、機密データを扱っている
佐藤自身、全社AIにたどり着いたきっかけは自社の経理でした。
「過去の入出金の記録や決算の情報をAIに読み込ませて、経理のAIを作ろうと思ったんです。でも、自分の会社のデータをクラウドに読み込ませるのは抵抗がありました。情報漏洩のリスクがあると思ったからです」（佐藤）
保険代理店の顧客管理でも同じ壁にぶつかりました。保険業界が扱うのは、お客様の年収、資産、健康状態といった、とくに秘密性の高い情報です。
「クラウドAIは、LPの作成やメールの送信、資料づくりにはとても便利です。でも機密情報は読み込ませられないので、そこに関わる業務はAIでできない状況になっていました」（佐藤）
多くの会社でAIが一部の部署で止まっている理由の一つも、ここにあります。顧客データのような機密情報をAIに渡せないため、会社全体での活用まで進まないのです。
AI導入の5段階で見ると「段階2」で止まっている
佐藤が受講した松尾研究所のAXエバンジェリスト講座では、企業のAI活用（AX）を5つの段階で整理しています。
生成AIの導入：社員がChatGPTなどを使い、社内の利用ルールを作る
データの連携・統合：社内のデータをAIにつなぎ、社内の情報を踏まえて答えたり作業したりできるようにする
業務プロセスの刷新：AIを前提に、業務の流れそのものを作り変える
独自AIの開発：競争力の源泉として、自社固有のAIを開発する
業界AIの開発：業界全体で使える基盤のAIを作り、取引先も含めて広げる
「多くの企業は段階1までは進んでいますが、段階2で止まっていると思います。機密情報を含むデータがあると、どうしてもAIとの接続がやりにくいからです。私たちは、この段階2で、社内の全てのデータとAIをしっかり接続するところをやっています」（佐藤）
全社AIは、この「段階2の壁」を越えるための考え方です。
全社AIと「ChatGPTを全社員に配る」の違い
クラウドAIだけ（ChatGPTを全社員に配る）：導入は手軽。ただし機密データを扱う業務には使えず、活用は調べものや文章づくりに偏る
社内サーバーのAIだけ：データは外に出ない。ただしクラウドAIほど賢くなく、ネット上の情報も使いにくい。大企業向けで高額になりやすい
全社AI：機密データはローカルAIで処理し、それ以外はクラウドAIの賢さを使う。安全と便利を両立し、会社のほぼ全ての業務でAIを使える
「機密情報はローカルAI、それ以外はクラウドAI、と使い分ければ、安全と便利を両立できると思いました」（佐藤）
ローカルAIとクラウドAIの使い分けの基準
線引きの基準は「機密情報に触れるかどうか」です。
「面談記録や顧客情報のように機密情報に触れるものは、基本的にローカルで処理します。そのあとクラウドAIが必要になったら、匿名化した状態で渡す。この線引きをしています」（佐藤）
ローカルAIで処理する仕事：顧客情報、面談記録、契約内容、帳簿・決算、人事情報など
クラウドAIで処理する仕事：調べもの、レポートづくり、LPやWebページの作成、問い合わせフォームの送信、一般的な資料づくりなど
両方を組み合わせる仕事：顧客向けの提案資料など。ローカルAIが顧客情報を読み、名前などを伏せてからクラウドAIに渡す
ローカルAIの性能も、いまは実用の水準に来ています。当社がメモリ16GBのMacBook Proで日本語のローカルAI 6種類を試したところ、面談メモの要約は速いもので約5〜9秒で終わりました（当社調べ、2026年10月）。詳しくは「ローカルLLMのおすすめ」の記事で紹介しています。
全社AIのつくり方4ステップ
ステップ1：業務を「機密」と「機密以外」に仕分ける
まず、自社の業務を書き出します。頭の中で思い浮かべるだけでも構いません。そのうえで、顧客情報などの機密データを扱う業務と、扱わない業務に分けます。
「経営者が明日やるべき最初の一歩は、自分の業務をざっと書き出して、機密データを扱う部分と扱わない部分を分けることです」（佐藤）
ステップ2：機密の業務のために、ローカルAIを置く
機密の業務は、社内に置いた機械の中で動くローカルAIで処理します。顧客情報もその機械の中に保存し、外部のサーバーに置かないようにします。
ステップ3：振り分けと匿名化の仕組みを入れる
社員が毎回「これはローカル、これはクラウド」と判断するのは現実的ではありません。そこで、AIへの窓口を1つにし、依頼を受けたローカルAIが振り分けます。
「たとえば『高橋さんの資料を作って』とクラウドAIに頼むと、お客様の名前が社外に出てしまいます。だから受け取りは基本的にローカルAIにして、ローカルAIが高橋さんの情報を見に行き、名前などを伏せた状態でクラウドAIに渡して資料を作ります」（佐藤）
クラウドAIに渡す前に、名前や電話番号らしきものが残っていないかを確認し、外に出した内容は記録に残しておくと安心です。
ステップ4：最後は人が承認し、社内のルールにする
AIが作ったものを、そのまま反映させないことも大切です。
「ローカルAIが全部作ってしまうと、意図しない内容が反映される可能性もあります。だから必ず人が承認してから反映する形にしています」（佐藤）
どの業務をどちらのAIで処理するかを社内のルールとして決めておけば、一部の社員だけでなく、会社全体でAIを使えるようになります。
導入事例：大分県の保険代理店
佐藤は、大分県の生命保険代理店にローカルAIとクラウドAIを組み合わせた仕組み「保険BOX」を導入しました。
導入前：営業後の疲れた体で、毎日1時間の記録づくり
保険代理店は、お客様との面談ごとに募集の記録や証跡を残す必要があります。金融業界のため外部からの調査もあり、記録は毎日きちんと作らなければなりません。
「毎日1時間ほど、事務所で募集の記録や日報をパソコンに打ち込んだり、紙に書き起こしたりしていました。営業が終わってすごく疲れている中で1時間かけるのは、本当に苦しかったです」（大分県・生命保険代理店 代表）
導入後：1分話すだけで、帳票の下書きまで自動で
いまは面談のあと、スマホかパソコンに1分ほど面談の内容を話すだけです。
話した内容から、募集の記録・証跡と、意向把握帳票の下書きまでが自動で作られる
担当者は内容を確認して承認するだけ
いまでは基本的に全てのお客様について、記録と帳票を作成できている
保険BOXの構成
ローカルAI：顧客情報を扱う業務は全てローカルAIで処理。日報の振り分け、意向把握帳票や提案の記録の下書きを、ローカルAI（Gemma 4 12B）が作る
クラウドAI：顧客情報を含まない仕事（調べもの、レポート、LP作成、問い合わせフォームの送信など）は、これまでどおりクラウドAIを使う
両方を組み合わせる仕事：顧客向けの資料は、ローカルAIが匿名化してからクラウドAIに渡して作る
全社AIの費用の目安
全社AIの費用は、ローカルAIを動かす機械、クラウドAIの利用料、仕組みづくりと運用の手間で決まります。
保険代理店向けの「保険BOX」の場合は、月3万円から導入できます。詳しい費用は、全社AI導入ガイドで紹介しています。
全社AIを入れなくてもよい会社
「入れない方がいいというより、入れなくてもいい会社はあります。機密情報をほとんど使わない会社です」（佐藤）
扱う情報のほとんどが公開情報であれば、クラウドAIだけで十分です。反対に、顧客情報や社外秘のデータを日常的に扱う会社ほど、全社AIの効果は大きくなります。
よくある質問
Q. 全社AIとは何ですか？
A. 機密業務はローカルAI、それ以外はクラウドAIで処理し、会社全体として使えるようにしたAIのことです。
Q. ChatGPTの法人プランだけではだめですか？
A. 顧客情報や決算のような機密データを扱わない業務なら十分です。ただ、機密データを扱う業務にはAIを使いにくいため、活用が一部の部署で止まりやすくなります。
Q. ローカルAIの性能は実用的ですか？
A. 帳票の下書きや要約のような決まった作業なら実用的です。当社のテストでは、メモリ16GBのMacBook Proでも、速いモデルなら面談メモの要約が5〜9秒ほどで終わりました。複雑な判断や長い文章の設計は、クラウドAIの方が得意です。
Q. 顧客の名前が入った資料もAIで作れますか？
A. 作れます。ローカルAIが名前などを伏せてからクラウドAIに渡し、できあがった資料に社内で名前を戻します。
Q. 何から始めればいいですか？
A. 自社の業務を書き出し、機密データを扱う業務と扱わない業務に分けるところから始めてください。扱わない業務は、今日からクラウドAIで始められます。
Q. 費用はどのくらいかかりますか？
A. 規模や業務によって変わります。保険代理店向けの保険BOXは月3万円から導入できます。
まとめ
全社AIとは、機密業務はローカルAI、それ以外はクラウドAIで処理し、会社全体として使えるようにしたAIのことです。
AIが一部の部署で止まっている会社の多くは、機密データの壁にぶつかっています。業務を「機密」と「機密以外」に分け、それぞれに合ったAIを使えば、安全と便利を両立しながら会社全体にAIを広げられます。
まずは自社の業務を書き出すところから始めてみてください。
この記事を書いた人
「多くの会社のAIは、機密データの壁の手前で止まっています。社内の全てのデータとAIをつなぎ、会社全体でAIを使える状態をつくる。それが私たちの仕事です」
この記事の作り方：考え方と事例は佐藤圭達への取材（2026年10月12日）、ローカルAIの性能は当社の実機テスト（2026年10月、MacBook Pro（Apple M5）・メモリ16GB、6モデル×144回）に基づいています。
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