コンテンツへスキップ

AI開発ツール統制支援

Claude Code をはじめとするAI開発ツールの全社利用を対象に、「誰が・どのモデルを・いくらまで・何をしてよいか」を現場の自制ではなく仕組みで決めます。社内IDと連携した統制ゲートウェイを自社のクラウド環境内に構築し、モデル・ツール権限・コスト上限・利用状況を一元管理できる状態にします。

MoruAppのAI開発ツール統制支援は、Claude Code をはじめとするAI開発ツールを「社員が各自の判断で使っている状態」から「会社が管理している状態」へ移すためのサービスです。

個人契約や部署ごとの契約で使い始めると、誰がどのデータを入れているか、いくら使っているか、どこまでの操作を許しているかが、会社側から見えません。ルールを文書で配っても、守らせる仕組みがなければ、守られているかを確認する手段がありません。

そこで、社員の利用を自社のクラウド環境内に立てた統制ゲートウェイ（自社が保有する中継基盤）へ集約します。社内IDでのログインを必須にし、使ってよいモデル、実行してよい操作、使ってよい上限額を管理側から配ります。開発者の端末に長期のクラウド認証情報を配る必要もなくなります。

ルールを決めるところがAIガバナンス構築、決めたルールを技術で守らせるところがこのサービスです。片方だけでは、どちらも形骸化しやすくなります。

このような課題はありませんか？

社員が個人契約でAIを業務に使っており、会社として実態を把握できていない
利用料が部署ごとにバラバラに発生し、誰がいくら使っているか分からない
AIコーディングツールに、どこまでのコマンド実行・ファイル操作を許してよいか決められない
使ってよいモデルや、接続してよい外部ツール（MCP）が現場任せになっている
監査や取引先から「どう管理しているのか」と問われたときに、説明できる材料がない

提供内容

01

統制ゲートウェイの設計・構築

自社のクラウド環境内にゲートウェイを構築し、社員のClaude利用をそこへ集約します。推論を通すリージョン・アカウントを自社で指定し、切り替えや障害時の迂回まで含めて構成します。これは完成品のマネージドサービスではなく自社で持つソフトウェアなので、更新・監視・障害対応をどう回すかまで含めて設計します。

02

社内ID連携と権限設計

既存のIDプロバイダ（OIDC）と連携してSSOを必須にし、部門・職種ごとに、使ってよいモデル、許可するコマンドやファイル操作、Web接続の可否、接続してよい外部ツールを設計します。設定を各自の端末側で上書きさせない配布方法まで含めます。

03

コスト上限の設計

組織・グループ・個人の単位で、日次・週次・月次の上限を設計します。請求が来てから驚くのではなく、決めた額で止められる状態をつくります。上限の引き上げを誰がどう承認するかも、あわせて決めます。

04

利用状況の可視化・監査ログ

誰が・いつ・どのモデルを・どれだけ使ったかを、既存の監視基盤やSIEMへ流し込み、ダッシュボードと月次レポートの形にします。取得する項目と目的は事前に社内へ周知する前提で設計します。個人を監視するためではなく、費用と権限を会社として説明できる状態をつくるためのものです。

05

利用規程・申請フローの整備

技術側の制御と、社内規程・利用申請・例外承認のフローを揃えます。仕組みだけ入れても運用が追いつかず、規程だけ配っても守られません。両方を同じ設計で通します。

導入ステップ

プロジェクトの進め方

1

利用実態の棚卸し

誰がどの契約でAIを使い、どんなデータを入れているかを確認（個人契約・シャドーAIを含む）

2

統制方針の設計

部門別の権限・上限・許可モデルを決め、既存のID基盤・監視基盤との接続方式を選定

3

構築・段階展開

まずは小規模な検証環境から構築し、1部門で試したうえで本番展開。クライアント配布と展開初期のサポートまで

4

運用・見直し

利用状況と費用を定期的に確認し、権限と上限を実態に合わせて改定

期待できる効果

誰が・何に・いくら使っているかが、会社として見える
部門・個人の単位で、費用の上限を先に決められる
ゲートウェイを通る利用については、許可していないモデル・操作・外部接続を実行させない
監査や取引先への説明の材料になる証跡が残る
開発者の端末に長期の認証情報を配らずに済む

よくあるご質問

まず利用実態（誰が・何に・どのデータを使っているか）を確認し、そのうえで会社の環境に利用を集約します。社内IDでのログインを必須にすれば、そこから先は使ってよいモデル・操作・上限額を会社側から配れます。いきなり禁止すると見えないところで使われ続けるため、当社は「見える場所に移す」ことを先にお勧めしています。
操作の流れそのものは変わりません。ログイン先が社内IDになり、許可されていないモデルや操作が最初から選択肢に出てこない、という形です。「どこまで使っていいか分からないから使わない」という状態を生まないことも、設計の目的に含めます。
これは完成品のマネージドサービスではなく、自社で持つソフトウェアです。コンテナやデータベースの更新、監視、障害対応、設定変更、クライアントへの配布が継続的に発生します。当社は構築して引き渡すだけにせず、運用体制の設計と、ご希望があれば運用そのものの継続支援まで対応します。

その他のサービス

AI内製化伴走

「何に使えばいいか分からない」から始めて、御社の業務がAIで回る状態まで伴走します。口頭・紙・Excel・担当者の頭の中にある業務を棚卸しして整え、AIに載せ、現場に定着させる。納品して終わりにはしません。

AIガバナンス構築

AIを「安心して踏み込める形」にするルールをつくります。利用ポリシー、データの取り扱い、人が最終判断を挟む承認ゲート、エージェントの権限設計、証跡の残し方まで、御社の実務に合わせて整備します。

AI品質・セキュリティ診断

AIが「作る」時代に人手として残るのが、作ったものを信じてよいかを見極める検収です。AI駆動で作った／作らせた業務システム・Web・スマホアプリを対象に、テスト（UI/UX・アクセシビリティ含む）とコード・成果物のレビュー、そしてAI/LLM固有のセキュリティリスク（プロンプトインジェクション・情報漏えい・エージェント権限・シャドーAI）までを一気通貫で検収します。単発で実施できるので、最初の一歩に向いています。

AI技術顧問

AIテクニカルアドバイザーとして、月額で継続的に支援します。技術選定からアーキテクチャ設計、ベンダー評価、ローカルLLM（オンプレミス/閉域環境）の導入・検証まで、社内に専門家がいる状態をつくります。

AI駆動アプリ開発

伴走の中で「これは作らないと回らない」と分かったものだけを作ります。業務システム・Web・スマホアプリへのAI機能実装、機密データを外部に出せない場合のローカルLLM構成にも対応します。

AIコンテンツ生成

AI動画・音楽・音声・画像・スライド生成。生成AIを活用して、高品質なコンテンツを制作します。

AI駆動型企業への変革を始めませんか？

まずは無料相談から。貴社の課題に合わせた最適なソリューションをご提案します。

お問い合わせ 会社について