--- title: "生成AIの使い方の選び方：SaaS・API・自社環境の違いと判断の目安｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-platform-selection/ description: "生成AIの使い方は、既製のサービス（SaaS）、APIで自社の仕組みに組み込む、自社環境でモデルを動かす、の3つに分けられます。まずSaaSで試し、業務への組み込みはAPI、外に出せない情報は自社環境と、用途ごとに選ぶのが現実的です。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：基盤とセキュリティ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) # 生成AIの使い方の選び方：SaaS・API・自社環境の違いと判断の目安 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 5件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 生成AIの使い方は「既製のサービス（SaaS）」「APIで自社の仕組みに組み込む」「自社環境でモデルを動かす」の3つに分けられます。まずSaaSで試し、業務への組み込みはAPI、外に出せない情報を扱う業務は自社環境、と用途ごとに選ぶのが現実的です。 自社の「基盤とセキュリティ」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/) 生成AIを業務に広げる段階になると、「どの製品を選ぶか」の前に「どの形で使うか」を決める必要が出てきます。形によって、情報の扱いや費用、社内で担う作業が変わるためです。この記事では、3つの使い方の違いと、選ぶときの判断の目安をまとめます。 この記事でわかること - SaaS・API・自社環境の3つの使い方の違い - 用途ごとに使い方を選ぶ判断の目安 - どの使い方でも確かめたい契約・データ・運用の点 ## 3つの使い方は、何が違うのですか？ デジタル庁の「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」は、テキスト生成AIのリスクは利用の形によって変わるとし、特定のサービスに組み込まれた状態で使う形や、大規模言語モデルをWeb APIの形で使う形などを例に挙げています。ここでは3つに分けて整理します。 | 使い方 | 中身 | 始めやすさ | 社内で担う作業 | |---|---|---|---| | SaaS（既製のサービス） | チャット画面などで使う生成AIのサービスや、業務ソフトに組み込まれたAIの機能 | 高い。契約すればすぐ使える | アカウント・設定・利用ルールの管理 | | API | 提供元のモデルを、自社のシステムやアプリから呼び出して使う | 中程度。連携の開発が必要 | 連携の開発と保守、権限と記録の管理、利用料の管理 | | 自社環境 | 公開されているモデル（オープンウェイトモデル）などを、自社のサーバーや自社で管理するクラウドの環境で動かす | 低い。環境の準備と運用が必要 | 機器や環境の準備、更新、守り、性能の管理 | 右へ行くほど自由度は高くなり、自社で担う作業も増えます。**「どこまで自社で担えるか」と「どこまで自由に作り込みたいか」の釣り合いで選ぶ**と整理しやすくなります。 3つの使い方：自由度と自社で担う作業 - **SaaS（既製のサービス）**：契約すればすぐ使える。自社で担うのはアカウント・設定・利用ルールの管理 - **API**：連携の開発が必要。画面や処理の流れを自社で設計できる。開発と保守、権限と記録、利用料を管理 - **自社環境**：環境の準備と運用が必要。自由度は高いが、機器や環境の準備、更新、守り、性能の管理を自社で担う 下へ行くほど自由度は高くなりますが、自社で担う作業も増えます。「どこまで自社で担えるか」と「どこまで自由に作り込みたいか」の**釣り合い**で選びます。 ## それぞれ、どんな場面に向いていますか？ ### SaaS：まず試す、全社で日常の作業に使う 文書の下書き、要約、翻訳、調べものなど、日常の作業で使う場合に向いています。契約してすぐに使え、全社員に広げやすい形です。法人向けのプランでは、管理者の機能や入力した情報の扱いの設定が用意されていることが多いため、契約と設定で確かめる点は「[法人向けの生成AIツールの選び方](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-business-ai-tools/)」にまとめています。 一方で、機能は提供元が決めるため、業務の流れに細かく合わせにくい場合があります。 ### API：業務システムに組み込む 問い合わせ管理のシステムに回答の下書き機能を加える、社内の資料を検索して答える仕組み（RAG）を作る、といった業務への組み込みに向いています。画面や処理の流れを自社で設計でき、社内のデータとつなぐこともできます（「[AIと社内システムをAPIでつなぐ基本](https://www.ai-ready.jp/guide/api-integration-basics/)」参照）。 利用料は、使った量に応じて払う従量課金が一般的です。費用の見積もりと管理は「[生成AIの利用料の見積もりと管理](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-cost-management/)」をご覧ください。また、提供元がモデルを更新したり、古いモデルの提供を終了したりすることがあります。ある提供元は、公開しているモデルの提供を終える場合、利用中の顧客に少なくとも60日前に知らせ、後継のモデルを示すと案内しています。 ### 自社環境：外に出せない情報を扱う 社外に送ることが契約や社内の規程で認められない情報を扱う場合や、通信できない現場で使う場合に向いています。公開されているモデルを使えば、モデルを自社の目的に合わせて調整する自由度も高くなります。 ただし、機器や環境の用意、ソフトウェアの更新、アクセスの管理、性能の確保を自社で担います。利用者が少ないうちは、SaaSやAPIより割高になることもあります。考え方は「[オープンウェイトのモデルを企業で使うときの考え方](https://www.ai-ready.jp/column/open-weight-models-for-business/)」と「[ローカルLLM入門](https://www.ai-ready.jp/column/local-llm/)」も参考になります。 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、「基盤とセキュリティ」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/) ## どう選べばよいですか？ 用途ごとに、次の順で確かめると判断しやすくなります。 ① **扱う情報を確かめます。** 入力する情報に、個人情報、取引先から預かった秘密の情報、社外秘の技術情報が含まれるかを確かめます。社内のデータの分類がある場合は、その区分ごとに使ってよい形を決めます。 ② **業務への組み込みが必要かを確かめます。** 人が画面で使えば足りるならSaaS、業務システムの中で自動で動かしたいならAPI、と考えます。 ③ **社内で担える作業を確かめます。** 連携の開発や、環境の運用を担う人がいるか、委託するかを確かめます。担う人がいない形を選ぶと、使い始めた後の保守が止まりやすくなります。 ④ **費用の総額を比べます。** 利用料だけでなく、開発・運用・保守の手間も含めた総額（TCO）で比べます。 ⑤ **乗り換えやすさを確かめます。** 特定の提供元に依存しすぎないよう、データの持ち出し方や、モデルを替えるときの手間を確かめます（「[ベンダーロックインを避ける考え方](https://www.ai-ready.jp/column/avoiding-vendor-lock-in/)」参照）。 用途ごとに使い方を選ぶ順番 - **扱う情報**：個人情報、取引先から預かった秘密の情報、社外秘の技術情報が含まれるか - **組み込みの要否**：人が画面で使えば足りるならSaaS、業務システムの中で自動で動かしたいならAPI - **社内で担える作業**：連携の開発や環境の運用を担う人がいるか、委託するか - **費用の総額**：利用料だけでなく、開発・運用・保守の手間も含めた**総額（TCO）**で比べる - **乗り換えやすさ**：データの持ち出し方や、モデルを替えるときの手間 ## どの使い方でも確かめたいことは何ですか？ 総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」は、AIを使う事業者（AI利用者）に対して、提供者が示す利用上の留意点を守り、提供者が想定した範囲で使うこと、提供された文書を保管して活用し、規約を守ること、個人情報や機密情報を不適切に入力しないよう注意すること、提供者が示すセキュリティ上の注意点に従うことなどを求めています。使い方ごとに見るべき点を整理します。 - **入力した情報の扱い**：入力した内容が、提供元のサービスの改善や学習に使われるかを確かめます。同じ提供元でも、プランによって扱いが違うことがあります。たとえば、ある提供元のAPIの料金の案内では、無料の枠では内容がサービスの改善に使われ、有料の枠では使われないとされています。 - **データの保存場所と期間**：入力や出力の記録が、どの国・地域に、どのくらいの期間保存されるかを確かめます。 - **提供元の信頼性**：公的な評価や認証の取得状況も判断の材料になります。たとえば、ISMAP（政府情報システムのためのセキュリティ評価制度）は、クラウドサービスのセキュリティを評価し、基準を満たすと確認されたサービスを一覧に載せる制度です。 - **変更と終了の連絡**：機能や規約、モデルが変わるときに、どう知らされるかを確かめます。 - **社内の管理**：誰がどの使い方で、どの業務に使っているかを一覧にし、会社が把握していない使い方（シャドーAI）を減らします。 確かめる観点は、ひな形「[AIの委託先・サービスの確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-vendor-checklist/)」にもまとめています。 ## 使い方は、途中で変えてもよいのですか？ 変えて構いません。SaaSで試して効果が見えた業務をAPIで組み込む、費用や情報の扱いが課題になった業務を自社環境へ移す、といった流れはよくあります。見直す時期（たとえば半年ごと）を決めておくと、変化に合わせやすくなります。作るか買うかの判断は「[AIは作るか買うか：判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/)」もご覧ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIの委託先・サービスの確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-vendor-checklist/) ガイド - [法人向けの生成AIツールの選び方：契約と設定で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-business-ai-tools/) - [AIは作るか買うか：判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/) - [AIと社内システムをAPIでつなぐ基本：仕組み・手順・安全の確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/api-integration-basics/) - [生成AIの利用料の見積もりと管理：定額と従量の考え方、上限と見直しの手順](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-cost-management/) コラム - [法人向けの生成AIのプランで確かめる点：学習・保存・管理・認証](https://www.ai-ready.jp/column/enterprise-genai-plans/) - [ローカルLLM入門自社のPCでAIを動かす利点と始め方](https://www.ai-ready.jp/column/local-llm/) - [オープンウェイトのモデルを企業で使うときの考え方](https://www.ai-ready.jp/column/open-weight-models-for-business/) - [AIのベンダーロックインはどう避けるか？依存を減らすより「出口」を用意する考え方](https://www.ai-ready.jp/column/avoiding-vendor-lock-in/) 用語 - [SaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/) - [API](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - [オープンウェイトモデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/open-weight-model/) - [オンプレミス](https://www.ai-ready.jp/glossary/on-premises/) ## よくあるご質問 Q3つの使い方のうち、1つに決めなければいけませんか？ A1つに決める必要はありません。全社員の文書作成はSaaS、業務システムへの組み込みはAPI、外に出せない情報を扱う一部の業務は自社環境、というように、用途ごとに組み合わせる会社もあります。組み合わせる場合は、どの業務をどの使い方にするかを一覧にしておくと管理しやすくなります。 Q自社環境で動かせば、安全なのですか？ A情報を外部に送らずに済む点は利点ですが、それだけで安全とは限りません。サーバーの更新、アクセスの管理、モデルの入手元の確認、記録の保存などを自社で担う必要があります。守りの手間を自社で負えるかどうかも含めて判断します。 Q無料のプランで試してもよいですか？ A試す前に、入力した情報の扱いを確かめることが大切です。たとえば、ある提供元のAPIでは、無料の枠では内容がサービスの改善に使われ、有料の枠では使われないと案内されています。業務の情報を扱う場合は、会社として契約したプランを使うのが基本です。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [SaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/) - [API](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [大規模言語モデル（LLM）](https://www.ai-ready.jp/glossary/llm/) - [オープンウェイトモデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/open-weight-model/) - [クラウド](https://www.ai-ready.jp/glossary/cloud/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [RAG（検索拡張生成）](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - [従量課金（API）](https://www.ai-ready.jp/glossary/usage-based-pricing/) - [ローカルLLM](https://www.ai-ready.jp/glossary/local-llm/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [TCO（総保有コスト）](https://www.ai-ready.jp/glossary/tco/) - [ベンダーロックイン](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-lock-in/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [ISMAP](https://www.ai-ready.jp/glossary/ismap/) ## 「基盤とセキュリティ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) [広げる／基盤とセキュリティAIと社内システムをAPIでつなぐ基本：仕組み・手順・安全の確かめ方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/api-integration-basics/)[広げる／基盤とセキュリティAIのセキュリティの基本：AIへの攻撃とAIを使った攻撃への備え石田誠2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-security-basics/)[定着させる／基盤とセキュリティAIの運用（MLOps・LLMOps）の基本：作った後に品質を保ち続ける仕組み石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/mlops-llmops-basics/) ## 出典 1. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）概要」（2026年3月31日）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064299.pdf) 2. [デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」](https://www.digital.go.jp/resources/generalitve-ai-guidebook) 3. [総務省「政府情報システムのためのセキュリティ評価制度（ISMAP）」の運用開始](https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01cyber01_02000001_00071.html) 4. [Google「Gemini Developer API pricing」](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) 5. [Anthropic「Model deprecations」（Claude Platform Docs）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/model-deprecations) 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. 3つの使い方は、何が違うのですか？ 2. それぞれ、どんな場面に向いていますか？ 3. どう選べばよいですか？ 4. どの使い方でも確かめたいことは何ですか？ 5. 使い方は、途中で変えてもよいのですか？ 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「基盤とセキュリティ」 [基盤とセキュリティの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) 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「生成AIの使い方の選び方：SaaS・API・自社環境の違いと判断の目安｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-platform-selection/