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SaaS guideAI/SaaSガイド2026/7/5

AIツール棚卸しチェックリスト

AIツール棚卸しでは、利用目的、契約、データ、権限、ログ、費用、重複機能、継続判断を一覧化する。

AIツールを継続・置換・停止に分類する棚卸しチェックリストの図解
Image: Generated diagram by AllAI

結論

AIツールの棚卸しは、契約更新前だけでなく、四半期ごとに行うべきである。見るべき項目は、利用目的、実利用者、扱うデータ、権限、ログ、学習利用、費用、重複機能、継続判断である。便利そうなツールを増やすだけでは、費用とリスクが見えにくくなる。

AIツール棚卸しとは、社内で使っているAI SaaS、生成AIツール、拡張機能、自動化ツールを一覧化し、継続、置換、停止、追加検証に分ける作業である。

項目確認すること判定例
目的何の業務で使うか議事録、翻訳、検索、分析
利用者誰が使っているか部門、人数、管理者
データ何を入力しているか個人情報、顧客情報、社内資料
権限管理者設定があるかSSO、権限、監査ログ
費用月額、従量、追加料金継続、減席、停止
重複似た機能がないか統合、置換

棚卸しは「ツール名」ではなく「業務」で見る

AIツールはカテゴリ名だけでは比較しにくい。議事録、FAQ、社内検索、文書作成、データ分析、画像生成、営業支援など、業務単位で見る。業務が同じなら、複数ツールを並べて、実利用、データリスク、費用、管理しやすさを比較する。

AI SaaS選定の親記事は /saas/guides/ai-saas-selection-pillar-2026 に置く。セキュリティ観点は /saas/guides/ai-saas-security-checklist-2026、DPAやデータ処理契約は /saas/guides/ai-saas-data-processing-agreement-checklist-2026 を先に確認する。

棚卸し表の作り方

棚卸し表は、管理者が読める粒度にする。使っている人しか分からないメモでは、契約更新や監査時に使えない。

入れる内容
ツール名正式名称と契約プラン
業務使っている業務と成果物
管理者設定変更できる担当者
入力データ個人情報、機密情報、社外秘の有無
ログ操作ログ、出力ログ、監査ログの有無
学習利用入力データが学習に使われるか
費用月額、従量、人数、更新日
判断継続、置換、停止、要確認

画像・図解で確認するポイント

この記事の図解は、AIツールを表で棚卸しし、Keep、Replace、Retireに分ける流れを示している。ツールを増やす前に、既存契約と実利用を可視化すると、不要な重複と見落としを減らせる。

継続判断の基準

継続判断では、利用率だけで決めない。利用率が高くても、入力データの扱いが不明なら要確認である。逆に利用率が低くても、特定業務で明確な成果があるなら残す価値がある。

判断条件次のアクション
継続成果、管理、費用が妥当更新条件を確認
置換同じ業務でより安全/安価な候補あり比較表を作る
停止利用実績がなく重複している解約日とデータ削除を確認
要確認データ利用や権限が不明契約、DPA、管理者設定を確認

導入前の整理は /diagnosis で自社の目的を確認し、開発や連携が必要な場合は /partners/articles/ai-project-yearend-review-checklist-2026 でプロジェクト側も見直す。

FAQ

Q. AIツール棚卸しは誰が担当すべきですか? A. 情シス、事業部、法務または管理部門の共同作業にする。現場だけ、管理部門だけでは抜けが出やすい。

Q. 無料ツールも棚卸し対象ですか? A. 対象である。無料でも個人情報や社内情報を入力していれば管理が必要になる。

Q. 棚卸し後にすぐ解約すべきですか? A. 解約前にデータ削除、エクスポート、代替手段、利用者への周知を確認する。

出典と確認日

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