--- title: "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｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/api-integration-basics/ description: "AIと社内システムをAPIでつなぐときは、つなぐ目的と操作の範囲を先に決め、読み取りから始め、認証・権限・記録・回数の上限を整えてから書き込みへ広げます。仕組みと進め方を公開資料にそって整理しました。" 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/) # 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 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 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 AIと社内システムをAPIでつなぐときは、つなぐ目的とAIに任せる操作の範囲を先に決め、読み取りの連携から始め、認証・権限・記録・回数の上限を整えてから、人の承認を入れて書き込みへ広げると安全に進められます。 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は、社内の在庫や顧客の情報、業務システムとつながることで、使える場面が大きく広がります。そのつなぎ役になるのがAPI（システムどうしがやりとりする窓口）です。この記事では、AIとAPIがどう組み合わさるのか、進める手順、安全に使うために確かめる点を、公開されている資料をもとにまとめます。 この記事でわかること - AIがAPIを使うときの仕組み（誰が何をするか） - 連携を進める手順と、読み取りから始める理由 - 認証・権限・記録など、安全のために確かめる点 ## AIとAPIは、どう組み合わさるのですか？ 生成AIに社内システムを使わせる代表的な方法が「ツール利用（Function Calling）」です。ある生成AIの提供元の公開資料は、仕組みを次のように説明しています。 - 自社のプログラムが、使えるツール（機能）の名前と、受け取る値の形をAIに伝えます - AIは、質問に答えるためにツールが必要だと判断すると、どのツールをどの値で使うかを返します - 自社のプログラムがツールを実行し、結果をAIに返します - AIは結果をもとに回答を作ります。必要なら、この流れを繰り返します この資料は、**AIのモデルそのものは何も実行せず、実行するのはモデルの外の仕組み**だと説明しています。社内のデータベースや業務システムを呼び出すツールは、自社のアプリケーションが実行します。言い換えると、AIが提案した呼び出しを、そのまま実行するか、確かめてから実行するかを、自社の側で決められます。 ツール利用（Function Calling）の流れ - **自社のプログラム**：使えるツールの名前と、受け取る値の形をAIに伝える - **AI**：ツールが必要と判断すると、どのツールをどの値で使うかを返す - **自社のプログラム**：ツールを**実行**し、結果をAIに返す（実行してよいかを確かめられる） - **AI**：結果をもとに回答を作る。必要ならこの流れを繰り返す AIのモデルそのものは何も実行せず、実行するのはモデルの外の仕組みと説明されています。 AIとツールのつなぎ方をそろえる取り決めとして、MCP（Model Context Protocol）もあります。仕様は、AIのアプリ（ホスト）、その中の接続役（クライアント）、データや機能を提供する側（サーバー）の3つの役割を定め、サーバーが提供するものとして、データ（リソース）、決まった形の指示（プロンプト）、AIが実行する機能（ツール）を挙げています。詳しくは「[MCPとは：AIと社内のシステムをつなぐ仕組み](https://www.ai-ready.jp/column/mcp-explained/)」をご覧ください。 ## どんな場面で役立ちますか？ APIでつなぐと、AIが手元の情報だけで答えるのではなく、社内の最新の情報を使えるようになります。例を挙げます。 | 場面 | つなぐ先 | 操作の種類 | |---|---|---| | 社員の問い合わせに、在庫や納期を調べて答える | 在庫管理・受発注のシステム | 読み取り | | 営業の担当者が、顧客の取引の履歴を要約してもらう | 顧客管理（CRM）のシステム | 読み取り | | 問い合わせの内容から、対応の記録の下書きを作る | 問い合わせ管理のシステム | 書き込み（下書き） | | 会議の日程の候補を出し、予定を入れる | 予定表のサービス | 読み取り・書き込み | 読み取りと書き込みでは、うまくいかなかったときの影響が大きく違います。**読み取りの連携から始め、書き込みは下書きや承認を挟む形から広げる**と、影響を抑えながら進められます。 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/) ## どう進めればよいですか？ ① **目的とつなぐ範囲を決めます。** 「誰の、どの業務の、どの手間を減らすか」を決め、そのために必要なシステムと機能だけを選びます。最初からすべてのシステムをつなごうとすると、確かめる範囲が広がりすぎます。 ② **つなぐ先のAPIを確かめます。** 使っている業務システムやクラウドサービスに、APIがあるか、どんな操作ができるか、利用の条件や回数の上限はあるかを確かめます。APIがない古いシステムの場合は、「[古いシステムとAIのつなぎ方](https://www.ai-ready.jp/column/legacy-systems-and-ai/)」も参考になります。 ③ **ツールの形を決めます。** AIに渡すツールは、名前と説明、受け取る値の形をはっきりさせます。「顧客を検索する」「注文の状況を調べる」のように、1つのツールの役割を小さく分けると、権限を絞りやすくなります。 ④ **読み取りで試します。** 試験用の環境や、影響の小さいデータで動きを確かめます。AIが意図しないツールを呼んでいないか、値の誤りがないかを記録で見ます。 ⑤ **書き込みは承認を入れて広げます。** 登録・更新・送信などの操作は、まず下書きを作る形にし、人が確かめてから実行する流れにします。 ⑥ **運用の決まりを作ります。** 担当者、記録の確認の頻度、障害のときの止め方を決めます。 連携を広げる順番 **目的と範囲を決める**：必要なシステムと機能だけを選ぶ **読み取りで試す**：試験用の環境や影響の小さいデータで、記録を見て確かめる **書き込みは承認を入れて広げる**：まず下書きを作り、人が確かめてから実行する **運用の決まりを作る**：担当、記録の確認の頻度、障害のときの止め方 読み取りと書き込みでは、うまくいかなかったときの影響が大きく違います。 ## 安全のために、何を確かめればよいですか？ APIは便利な反面、守りが弱いと情報の漏えいや不正な操作の入口になります。セキュリティの団体OWASPがまとめた「API Security Top 10」（2023年版）は、APIに多い問題として、オブジェクトの単位の認可の不備、認証の不備、リソースの消費の上限がないこと、機能の単位の認可の不備、APIの一覧（インベントリ）の管理の不備、外部のAPIを安全でない形で使うこと、などを挙げています。 AIとつなぐ場合も、基本は同じです。確かめる点を整理します。 - **認証**：誰（どの仕組み）からの呼び出しかを確かめます。IPAの「API標準設計ガイド・基礎編」は、認証の方式としてAPIキー、OAuth 2.0、OpenID Connectを挙げ、通信をTLS（HTTPS）で守ることを示しています。APIキーなどの秘密の情報は、プログラムの中やAIへの指示に直接書かず、別に管理します。 - **認可（権限）**：AIが使う接続の権限を、業務に必要な範囲に絞ります（最小権限の原則）。利用者ごとに見てよい情報が違う場合は、AIの接続にも、その利用者の権限を引き継がせる設計にします。 - **値の確認**：AIが作った呼び出しの値を、そのまま信じずに確かめます。外部の文章を読んだAIが、細工された指示に従ってしまうことがあるためです（「[自社のAIアプリのセキュリティの確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/llm-app-security/)」参照）。 - **回数と費用の上限**：一定の時間の呼び出しの回数に上限を設けます。同じガイドも、一定時間内に許可するリクエストの数を制限すること（レートリミット）を挙げています。AIが同じ処理を繰り返すと、相手のシステムの負荷や、従量課金の利用料が増えるためです。 - **記録**：誰の依頼で、AIがどのツールをどの値で呼び、結果がどうだったかを残します。問題が起きたときに原因を追えるようにするためです。 - **一覧の管理**：どのAPIを、どのAIの仕組みにつないでいるかを一覧にし、使わなくなった接続は止めます。 MCPの仕様も、利用者がデータへのアクセスと操作を理解し同意すること、ツールの実行の前に利用者の同意を得ること、ツールの説明は信頼できるサーバーから得たものでない限り信用しないこと、などを原則に挙げています。AIエージェントに複数の操作を任せる場合は、「[AIエージェントを安全に使うための権限と確認](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-agent-security/)」もあわせてご覧ください。 ## 作るか、既製の連携を使うか、どう考えますか？ 業務システムやSaaSの中には、生成AIとの連携の機能や、MCPのサーバーをあらかじめ用意しているものもあります。既製の連携を使うと早く始められますが、どの情報がどこへ送られるか、権限をどこまで絞れるかは、サービスごとに確かめる必要があります。自社で作る場合は、権限や記録を細かく設計できる一方、作る手間と保守の担当が必要です。判断の目安は「[AIは作るか買うか：判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/)」にまとめています。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIエージェントの権限設計シート](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-agent-permission-sheet/) ガイド - [システム間のデータ連携の基本](https://www.ai-ready.jp/guide/data-integration-basics/) - [AIエージェントを安全に使うための権限と確認](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-agent-security/) - [自社のAIアプリのセキュリティの確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/llm-app-security/) - [アカウントと権限の管理の基本](https://www.ai-ready.jp/guide/access-management-basics/) - [AIは作るか買うか：判断の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/build-or-buy-ai/) コラム - [MCPとは：AIと社内のシステムをつなぐ仕組み便利さと、権限・承認の考え方](https://www.ai-ready.jp/column/mcp-explained/) - [API連携で広がるAI活用](https://www.ai-ready.jp/column/api-and-ai/) - [古いシステムとAIはどうつなぐか？置き換えを待たずに始める5つの方法](https://www.ai-ready.jp/column/legacy-systems-and-ai/) 用語 - [API](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - [ツール利用（Function Calling）](https://www.ai-ready.jp/glossary/function-calling/) - [MCP（Model Context Protocol）](https://www.ai-ready.jp/glossary/mcp/) - [最小権限の原則](https://www.ai-ready.jp/glossary/principle-of-least-privilege/) ## よくあるご質問 QAIが社内システムを直接操作するのですか？ A一般的な仕組みでは、AIは「どの機能を、どの値で呼び出すか」を提案し、実際の呼び出しは自社のプログラムが行います。そのため、自社のプログラムの側で、呼び出してよい機能や値を確かめる仕組みを入れることができます。 Q最初は、どんな連携から始めるのがよいですか？ A社内の情報を読むだけの連携から始めると、うまくいかなかったときの影響が小さく済みます。たとえば、在庫や顧客の情報を調べて回答する、といった使い方です。登録や更新などの書き込みは、読み取りで動きを確かめた後に、人の承認を入れて広げる方法が考えやすいです。 QMCPとAPIは何が違うのですか？ AAPIはシステムどうしがやりとりする窓口の総称です。MCP（Model Context Protocol）は、AIのアプリとデータやツールをつなぐ方法をそろえるための公開の取り決めで、仕組みの中でAPIなどを呼び出します。MCPを使う場合も、ツールの実行の前に利用者の同意を得ることなどが仕様で求められています。 ## この記事に出てくる用語 - [API](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [ツール利用（Function Calling）](https://www.ai-ready.jp/glossary/function-calling/) - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [MCP（Model Context Protocol）](https://www.ai-ready.jp/glossary/mcp/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [CRM](https://www.ai-ready.jp/glossary/crm/) - [最小権限の原則](https://www.ai-ready.jp/glossary/principle-of-least-privilege/) - [従量課金（API）](https://www.ai-ready.jp/glossary/usage-based-pricing/) - [AIエージェント](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-agent/) - [SaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/) - [エージェントの権限設計](https://www.ai-ready.jp/glossary/agent-permission-design/) - [データ連携](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-integration/) ## 「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/)[広げる／基盤とセキュリティAIエージェントを安全に使うための権限と確認石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-agent-security/) ## 出典 1. [IPA「API標準設計ガイド・基礎編」（2025年3月26日）](https://www.ipa.go.jp/digital/data/jod03a000000a82y-att/api_standard_design_guide.pdf) 2. [OWASP API Security Project（API Security Top 10 2023）](https://owasp.org/projects/api-security-project) 3. [Anthropic「How tool use works」（Claude Platform Docs）](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/how-tool-use-works) 4. [Model Context Protocol Specification](https://modelcontextprotocol.io/specification/latest) 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. AIとAPIは、どう組み合わさるのですか？ 2. どんな場面で役立ちますか？ 3. どう進めればよいですか？ 4. 安全のために、何を確かめればよいですか？ 5. 作るか、既製の連携を使うか、どう考えますか？ 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「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「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｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/api-integration-basics/