--- title: "ITサービス業のAI活用：始め方と注意｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-it-services/ description: "ITサービス業のAI活用は、開発・テスト、提案書や見積もりの下書き、運用の問い合わせ対応から小さく始め、お客様のコードやデータの扱いを契約で確かめておくのが現実的です。取適法の注意点も整理しました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # ITサービス業のAI活用：始め方と注意 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 ITサービス業のAI活用は、開発とテスト、提案書や見積もりの下書き、運用の問い合わせ対応など、技術者の時間を多く使う業務から小さく始め、お客様のコードやデータをAIに入れてよいかを契約で確かめておくのが現実的です。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) ITサービス業は、システムの受託開発、技術者が客先で働く支援、保守・運用、SaaSの提供など、仕事の形が幅広い業種です。どの形でも、技術者の時間が売上と品質を左右します。この記事では、ITサービス業でAIが役立つ場面、始め方、お客様との契約や協力会社との取引で気をつける点を整理します。 この記事でわかること - ITサービス業でAIが役立ちやすい業務 - 社内で試してから案件へ広げるまでの手順 - お客様のデータ・著作権・協力会社への発注で気をつけること ## ITサービス業では、どんな困りごとがAI活用のきっかけになりますか？ ITサービス業でよく聞く困りごとは、次のようなものです。 - 技術者が足りず、受けられる案件の数が限られる - 仕様書・テスト仕様書・手順書など、文書を作る時間が長い - 古いシステムの改修で、コードを読み解くのに時間がかかる - 保守・運用の問い合わせや障害の一次対応に、技術者が呼ばれる - 提案書や見積もりの作成が、一部の人に集中している このうち、**コードと文書の下書き**は、生成AIで試しやすい分野です。一方で、お客様のコードやデータを扱う業種のため、**どの案件で、何を入力してよいか**を先に決めることが出発点になります。 ## AIが役立つのは、どんな場面ですか？ | 場面 | AIの役割 | 使うもの | 注意する点 | |---|---|---|---| | コードの作成・修正 | 関数やテストコードの下書き、修正の候補を出す | 自社のコード、設計の情報 | レビューとテストを通す | | 古いコードの読み解き | 処理の流れの説明、仕様の書き起こし | 既存のコード | お客様のコードは契約を確かめる | | テスト | テストの観点やテストデータの案を作る | 仕様書、画面の情報 | 本物の個人データを使わない | | 文書づくり | 仕様書・手順書・議事録の下書き | 打ち合わせのメモ、既存の文書 | 事実と数字を人が確かめる | | 提案・見積もり | 提案書の構成、過去の案件からの見積もりの目安 | 過去の提案書、作業の記録 | 金額と体制は担当者が決める | | 運用・問い合わせ | 手順書から回答の案を作る、ログの要約 | 手順書、障害の記録 | 本番環境の操作は人が承認する | コードの作成で、AIが複数のファイルをまたいで作業する「コーディングエージェント」を使う場合は、操作できる範囲を絞ることが大切です。たとえば、本番環境の鍵や認証情報に触れられないようにし、変更は人が確かめてから取り込みます。詳しくは「[ソフトウェア開発へのAIの使い方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-software-development/)」をご覧ください。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 何から始めればよいですか？ 次の手順で進めると、お客様に迷惑をかけずに試せます。 ① **自社の中の作業から試します。** 社内システムや自社サービスのコード、社内の文書など、お客様の情報を含まない範囲で使い始めます。 ② **使うサービスと設定を決めます。** 入力したデータを学習に使わない設定や契約がある法人向けのサービスを選び、管理者がアカウントを管理します。 ③ **案件ごとに使ってよい範囲を決めます。** お客様との契約の秘密保持の条項などを確かめ、「この案件では使ってよい」「この案件では使わない」を一覧にします。必要に応じて、お客様に使い方を説明して了承を得ます。 ④ **レビューの手順を決めます。** AIが書いたコードも、人が書いたコードと同じレビューとテストを通します。依存するライブラリの名前や版が正しいかも確かめます。 ⑤ **効果を測って広げます。** 「テストコードの作成時間がどれだけ減ったか」「レビューで直した件数はどうか」などを記録し、うまくいった使い方を社内で共有します。 お客様に迷惑をかけずに試す流れ **自社の中の作業から**：社内システムや自社サービスのコード、社内の文書など、お客様の情報を含まない範囲で使い始める **サービスと設定を決める**：入力したデータを学習に使わない設定や契約がある法人向けのサービスを選ぶ **案件ごとの範囲を決める**：契約の秘密保持の条項などを確かめ、**使ってよい案件・使わない案件**を一覧にする **レビューの手順を決める**：AIが書いたコードも、人のコードと同じレビューとテストを通す **測って広げる**：作成時間やレビューで直した件数を記録し、うまくいった使い方を共有する 必要に応じて、お客様に使い方を説明して了承を得ます。 ## お客様のコードやデータを扱うとき、何に気をつけますか？ ITサービス業では、お客様から預かったコード・設計書・データを扱います。生成AIに入力する前に、次の点を確かめます。 - **契約の秘密保持の条項。** 預かった情報を第三者に渡してよいか、どの範囲で使えるかを確かめます。 - **サービスの利用条件。** 入力した情報が学習に使われるか、どこに、どのくらいの期間保存されるかを確かめます。 - **個人データの有無。** テストデータや障害のログに個人データが含まれていないかを確かめます。個人情報保護委員会は2023年6月2日に、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しています。 経済産業省は2025年2月に「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」をまとめています。汎用的なAIサービスを使う場面、カスタマイズしたサービスを使う場面、新しく開発する場面に分けて、入力する情報（学習目的での利用の可否、保持期間、消去など）と、生成物（正確性の保証の有無、権利の帰属など）の扱いを確かめる項目が整理されています。お客様のためにAIを組み込んだシステムを作る場合も、自社がAIサービスを使う場合も、契約の確認に使えます。 著作権については、文化庁が2024年3月に「AIと著作権に関する考え方について」をまとめています。AIが出したコードや文章が既存の著作物とよく似ていないかを確かめる手順を、レビューに入れておくと安心です。個別の判断は、専門家にご確認ください。 ## 協力会社への発注で、何に気をつけますか？ ITサービス業では、開発の一部を協力会社に委託することがよくあります。2026年1月1日から、下請法は**中小受託取引適正化法（取適法）**に改められました。公正取引委員会の資料によると、プログラムの作成を含む情報成果物作成委託や、情報処理に係る役務提供委託は対象の取引に含まれます。資本金の基準に加えて、従業員数の基準（取引の種類により300人または100人）も設けられました。 委託事業者の義務として、発注内容を書面または電磁的方法で明示すること、受領から60日以内に支払期日を定めることなどがあります。禁止される行為には、買いたたきや不当なやり直しのほか、**協議を求められたのに応じないまま一方的に代金を決めること**も新たに加わりました。 AIで作業が速くなったことを理由に単価の見直しを考える場合も、協力会社と話し合い、理由を説明して決めることが大切です。自社の取引が対象になるかどうかは、公正取引委員会の資料や専門家にご確認ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIの開発・利用の契約の確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-contract-checklist/) - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) ガイド - [ソフトウェア開発へのAIの使い方と注意：品質・権利・情報の扱いを確かめる](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-software-development/) - [提案書・見積書づくりへのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-sales-proposals/) - [問い合わせ対応へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-customer-support/) - [AIの開発・利用の契約で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-contract-guidelines/) - [生成AIと著作権：文化庁の考え方にそって利用者が確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/) - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) 用語 - [コード生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/code-generation-ai/) - [コーディングエージェント](https://www.ai-ready.jp/glossary/coding-agent/) - [AI・データの利用に関する契約ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-data-contract-guidelines/) - [委託先の監督](https://www.ai-ready.jp/glossary/contractor-supervision/) - [準委任契約](https://www.ai-ready.jp/glossary/quasi-mandate-contract/) ## よくあるご質問 Qお客様から預かったソースコードを、生成AIに入力してもよいですか？ Aお客様との契約で、秘密情報の扱いや第三者への提供がどう決まっているかを先に確かめます。そのうえで、入力したデータを学習に使わない設定や契約の法人向けのサービスを選び、どの案件で使ってよいかを社内で決めておきます。迷う場合は、お客様に使い方を説明して了承を得ておくと安心です。 QAIが書いたコードは、そのまま納品してもよいですか？ A人が書いたコードと同じように、レビューとテストを通してから納品します。AIが書いたコードには、誤りや古い書き方、脆弱性が含まれることがあります。既存のコードとよく似たコードが出ていないかも確かめると安心です。 Q協力会社への発注で、気をつけることはありますか？ Aプログラムの作成などを協力会社に委託する取引は、取適法（中小受託取引適正化法）の対象になることがあります。AIで作業が速くなったことを理由に、協議に応じないまま一方的に代金を決めることは避けます。対象になるかどうかは、資本金と従業員数の基準で確かめます。 ## この記事に出てくる用語 - [SaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [ログ](https://www.ai-ready.jp/glossary/log/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [コーディングエージェント](https://www.ai-ready.jp/glossary/coding-agent/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [著作物](https://www.ai-ready.jp/glossary/copyrighted-work/) - [脆弱性](https://www.ai-ready.jp/glossary/vulnerability/) - [委託先の監督](https://www.ai-ready.jp/glossary/contractor-supervision/) - [準委任契約](https://www.ai-ready.jp/glossary/quasi-mandate-contract/) - [コード生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/code-generation-ai/) - [AI・データの利用に関する契約ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-data-contract-guidelines/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [公正取引委員会「取適法の概要－改正のポイント－」（取適法講習会資料）](https://www.jftc.go.jp/event/kousyukai/r8toriteki_shiryo1.pdf) 2. [経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（令和7年2月）](https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/connected_industries/sharing_and_utilization/20250218003-ar.pdf) 3. [文化庁「AIと著作権について」](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html) 4. [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）](https://www.ppc.go.jp/news/press/2023/230602kouhou/) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. ITサービス業では、どんな困りごとがAI活用のきっかけになりますか？ 2. AIが役立つのは、どんな場面ですか？ 3. 何から始めればよいですか？ 4. お客様のコードやデータを扱うとき、何に気をつけますか？ 5. 協力会社への発注で、何に気をつけますか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「ITサービス業のAI活用：始め方と注意｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-it-services/