「AIを全社に入れた」という発表は、ここ半年でずいぶん増えました。ただ、発表されるのはたいてい「入れた」という結果だけで、どういう順番で進め、どこでつまずき、どう立て直したのかまで書かれたものは多くありません。

その数少ない例が、KDDIの子会社であるKDDIアジャイル開発センター（KAG）です。KAGは2026年6月に、AnthropicのAI「Claude」の法人向け最上位プラン「Claude Enterprise」を全社に導入したと発表しました。開発部門だけでなく、経営層・人事・デザイン・営業・マーケティングまで、全部門が対象です。

そして7月には、導入を推進したCTO室の方が、社内イベントで導入の経緯を振り返る資料を公開しています。会社の中の人が自分で書いた一次情報で、これから導入を考える会社にとって非常に参考になる内容でした。

今回は、その資料の要点を会計・監査の目線で整理します。詳細はぜひ元の資料をご覧ください（出典は末尾に載せています）。

 

1．導入前は、AIの契約が社内に散らばっていた

まず出発点です。導入前のKAGでは、Googleの「Gemini」や「NotebookLM」、開発者向けの「GitHub Copilot」、プロジェクトごとに契約したAIツールが混在していました。Claudeについても、チーム単位でTeamプランを契約していたり、個人で契約した上位プランを経費精算していたりしたそうです。

資料では、その結果として次のような課題が出ていたと整理されています。

 

・稟議や経費精算の手間がかかる
・セキュリティやガバナンスの管理がばらばらになる
・チームによってAIの活用度やノウハウに差が出る
・私用アカウントを業務に使うことで、情報が漏れるおそれがある

技術者の多い会社でも、AIの導入は「散らかった状態」から始まっていた、ということです。これは多くの会社に当てはまる可能性があります。個人で契約したAIの費用を経費で落としている状態は、会社がお金を払っていても、会社が管理しているAIになっているとは言い切れません。KAGはこれを、全社で一つの契約にまとめるところから始めています。

 

2．いきなり全社ではなく、100名で2か月試した

KAGは、いきなり全社員に配っていません。2026年4月に、すでにClaudeを使っていた社員を中心に約100名分を先に配り、約2か月を「全社に広げてよいかを判断する検証期間」としました。

この先行期間の目的は、3つに絞られています。

・予算と利用量のバランスを確かめる
・エンジニアでない人向けの知見と資料を準備する
・運用の体制をつくる

そのうえで6月に全社員へ広げています。全社集会で配布を発表し、その場でSlackの専用チャンネルに全員を追加して問い合わせ窓口にしました。翌週には、エンジニア以外も含めた初心者向けの説明会を開いています。

配って終わりにせず、「窓口」と「説明会」までをセットにしている点が、私はいちばん手本になると考えています。

 

3．ルールは一から作らず、既存のルールに足した

ルールづくりも現実的です。前年に作っていた「生成AIツール利用ガイドライン」に沿う形で、Claude Enterprise向けのルールを整えています。外部のツールやMCPサーバー（AIに外部のツールやデータをつなぐ仕組み）は、既存の許可リスト（ホワイトリスト）で管理しています。

さらに全員参加のセキュリティ説明会で、次の3点を周知しています。

・AIに入力してよい情報の区分
・AIエージェントにどこまで権限を渡すか
・外部ツールとつなぐときの注意点

認証は社内のID基盤によるシングルサインオン（会社のIDでまとめてログインする仕組み）です。アカウントは自動で作らず、手動で招待する方式にしています。配布の対象を絞っていたためで、入退社にあわせた席の管理は今後自動化したいとしています。

新しい規程を一から作るのではなく、すでにある規程に足していく。現場に負担をかけにくいやり方です。

 

4．つまずいたのは「お金」だった

この資料でいちばん率直なのが、費用の話です。

Claude Enterpriseは、席の料金とは別に、使った量に応じて費用がかかる仕組みです。KAGは一人ひとりに月の利用上限を設定し、予算と利用状況を見ながら運用していました。ところが先行導入の早い段階で、想定より速く使い、上限に達する社員が続出したそうです。

そこで、当面は上限を一部ゆるめ、使う量を節約するノウハウを共有する勉強会を開きました。さらに、特に多く使う社員は、CTO室が管理する定額のTeamプランへ移しています。

ここが会計・監査の目線で一番大事なところです。Teamプランは定額で使える一方、Enterpriseにある監査ログや利用状況の分析の機能がありません。そのためKAGは、Teamプランに移した人については、扱ってよい情報の区分と、つなげてよいツールに制限をかけています。

これを管理部門の言葉に置き換えると、次のようになります。

・個人ごとの月の上限　　＝部門ごとの予算枠。月次で予算と実績を比べる対象
・上限に達する人の続出　　＝予算超過。原因を見て、枠を見直すか使い方を見直すか
・定額プランへの移動　　＝費用は読みやすくなるが、記録が残らない分、使える範囲を絞る

「安く定額で使う」ことと、「記録を残して後から説明できる」ことは、必ずしも両立しません。上場会社であれば、監査法人や取締役会への説明が求められます。どの人を、どのプランで、どこまで使わせるか。これはIT部門だけで決める話ではなく、管理部門が予算と統制の両方の目線で関わるべき論点ではないかと考えています。

 

5．次の課題はナレッジの共有

導入の手応えとしては、エンジニアかどうかに関係なく、ノウハウの共有会やデモが活発になり、日々の業務で使う場面が広がったとされています。

一方で課題も率直に書かれています。ノウハウを集めるための社内Wikiが定着せず、個人のノウハウがその人の中に閉じてしまう。共有されたものも散らばりがちになる。次の焦点はナレッジの管理だとしています。

また、AIの機能や他社のツールの変化が速いため、Claudeに限らず、ほかのAIツールも選べる体制を視野に入れているとのことです。組織にとっての正解は時間とともに変わるので、柔軟に動ける体制をつくることが大事だ、と締めくくられています。

 

6．自社で真似るなら

KAGの例から、自社で今日から検討できることを4つ挙げます。

1．散らばった契約を洗い出す
個人で契約して経費で落としているAI、チームごとの契約がないかを確認します。まとめる前に、まず全体を把握するところからです。

2．小さく先に試し、目的を3つに絞る
全社に配る前に、使いたい人から先に配ります。その期間で「費用の見通し」「初心者向けの資料」「運用の体制」の3つを用意します。

3．費用の上限を、予算管理の言葉で決める
個人や部門ごとの上限を予算枠として決め、月次で実績を見ます。上限に達したときにどうするかも、先に決めておきます。

4．記録が残るかどうかで、使える範囲を変える
監査ログが残る環境とそうでない環境で、扱ってよい情報やつなげてよいツールを分けます。

 

おわりに

AIの全社導入は、配った日がゴールとは言い切れません。KAGの資料は、配った後に「費用」と「ナレッジ」でつまずき、それを一つずつ立て直していく過程まで見せてくれています。

明日できる確認を一つだけ挙げます。社内で、個人で契約したAIの費用を経費で精算している人がいないかどうかです。いれば、そこが会社の契約にまとめる最初の入口になります。

詳細は、ぜひ以下の元資料をご覧ください。

 

出典：KDDIアジャイル開発センター CTO室「KAGにおけるClaude Enterpriseの社内導入プロセスを振り返る」（KAG AI Week Summer、2026年7月13日）https://speakerdeck.com/shimagaji/20260713-kagaiweek-claudeenterprise ／KDDIアジャイル開発センター プレスリリース「AIエージェント『Claude Enterprise』を全社導入」（2026年6月1日）https://kddi-agile.com/news/20260601-01

 

ISAO国際公認会計士事務所　加藤 勲
管理部門のAI導入を、予算管理と説明責任の設計から支援しています。