結論

AI SaaSのデモは、機能説明を聞くだけでは足りない。デモ前に業務シナリオを渡し、各社に同じ条件で実演してもらい、評価者が同じシートで点数を付ける。特にAI SaaSでは、回答が自然に見えるかよりも、社内データを入れた時の権限、根拠表示、誤答時の扱い、ログ、管理者負荷を確認する。

デモ前に渡すもの

ベンダーへ「自由に見せてください」と依頼すると、各社の得意な画面だけを見て終わる。比較するためには、事前に共通のデモ課題を渡す。RFPの形式にする場合は /knowledge/articles/ai-saas-rfp-template-2026 を使う。

最小セットは、対象業務、利用者、入力データ、期待アウトプット、禁止事項、評価方法である。たとえば営業支援なら「過去商談メモから次回提案文を作る」「CRMの閲覧権限を超えない」「出力には根拠となる商談名を表示する」といった形にする。

評価シート

点数は5段階にして、評価者ごとにコメント欄を残す。AI SaaSは主観評価が混ざりやすいため、点数だけでなく「なぜその点数にしたか」を残すことが重要である。

デモで聞くべき質問

• 入力したプロンプト、添付ファイル、社内データは学習に使われるか
• データの保存期間、削除依頼、監査ログの範囲はどうなっているか
• ユーザーごと、部署ごと、ファイルごとの権限を維持できるか
• 回答に根拠や引用元を出せるか
• 誤答や不適切出力が出た場合、誰がどこで止めるか
• API、SSO、SAML、SCIM、管理者レポートはどのプランから使えるか
• サポートは日本語で受けられるか

データ処理契約の観点は /saas/guides/ai-saas-data-processing-agreement-checklist-2026、セキュリティの観点は /saas/guides/ai-saas-security-checklist-2026 で深掘りする。

判定方法

デモ後にすぐ総合点だけで決めない。まず必須要件に未達がないかを確認する。必須要件に未達がある製品は、総合点が高くても本番候補から外す。次に、PoCで検証する論点を3つ以内に絞る。PoCの進め方は /saas/guides/ai-saas-poc-success-criteria-2026 を見る。

候補を3社以内に絞る時は、/knowledge/articles/ai-saas-vendor-shortlist-scorecard-2026 のように点数とリスクを並べる。導入支援が必要なら /partners/articles/ai-saas-implementation-support-cost-2026 で費用を見積もる。

FAQ

Q. デモは何社見るべきですか?
A. 最初は3社でよい。条件を揃えないまま5社以上見ると、比較軸が曖昧になりやすい。

Q. 無料トライアルだけで判断できますか?
A. 個人の使い勝手を見るには有効だが、法人導入では権限、ログ、データ利用、契約条件を確認する必要がある。

Q. デモの点数が同じ場合はどうしますか?
A. 情シス、法務、現場管理者のリスクコメントを優先する。AI SaaSは本番後の運用負荷が差になりやすい。

出典と確認日

• GXO株式会社「SaaS選定における評価基準とフレームワーク」: https://gxojapan.com/saas-selection-framework/ (確認日: 2026-07-06)
• Stripe「RFP evaluation guide」: https://stripe.com/guides/rfp-evaluation (確認日: 2026-07-06)
• Asana「AI導入チェックリスト」: https://asana.com/ja/resources/ai-adoption-checklist (確認日: 2026-07-06)