AIもSaaSも選ぶ時間がない。情シスの本音と、選定の手間を減らす4つの考え方

生成AIも、SaaSも、毎月のように新しいものが出ます。比べて、試して、稟議を書いて、契約して、使う人のアカウントを管理する。その全部を、少ない人数でこなしている情シスは少なくありません。

この特集では、公開されている調査とブログから、その本音を整理しました。前半から中盤は、特定の製品に寄らない中立の話です。選ぶ時間そのものを減らす考え方を書きます。後半に、運営会社の自社サービスの紹介(PR)を1節だけ入れています。

公開されている記事と調査10件を読んで整理しました(編集部)。声も数字も、すべて元のページを出典に載せています。

選ぶ作業は、契約して終わりではない

SaaSの数は増える方向です。フリー株式会社が経営者と情報システム担当者1,019人に聞いた調査(2024年5月)では、2年前と比べてSaaSの利用が「増えている/現状維持」と答えた会社が8割を超えました。

同じ調査で、情報システム部門がいちばん時間を割いている業務は、ヘルプデスクが35%、SaaS関連業務が20%、社内IT機器のキッティングが19%でした。フリーは「SaaS管理のための業務が新たな負担となっている」と書いています。

選ぶ作業は、始まりにすぎません。契約したあとに、アカウントの発行、棚卸し、退職時の削除が、使っている間ずっと続きます。

現場の本音は、数年前から変わっていない

ソフトウェアエンジニアから情シスになった筆者が2021年に書いた note に、こんな一節があります。

SaaSが増えるごとに翌営業日、2営業日、3営業日以内の対応…みたいにズルズルと延びていきます。

人を増やせば延びないが、対応できる人はSaaSの数に比例しては増えない、と続きます。5年前の文章ですが、いまの生成AIの申し込みにも、そのまま当てはまります。

もうひとつ、2025年12月のIT中小企業診断士のコラムです。

結果として「現状維持で何とか回してほしい」という無言の期待が、一人情シスに集中します。

選定の時間が足りないのは、担当者の段取りの問題だけではありません。判断と作業が、少数の人に集まる形になっていることが背景にあります。

数字で見る、増えたあとの管理

管理の側の数字を並べます。調査の主体も、対象も、時期も違うので、単純には比べられません。傾向を見る目安として読んでください。

NTTデータビジネスブレインズの調査では、事業部門と進めるときに最も壁やストレスを感じる要因として、「情シスに丸なげされること」が52.1%で最多でした。

これを読むと、時間を取られているのは「比べる」だけではないと分かります。部門が選んだものが、あとから情シスに回ってくる。その管理が見えにくい。ここに手間が重なっています。

退職時の削除は、手順を決めておくと軽くなります。進め方は退職者のアカウントはいつ消す?にまとめました。

選定そのものにも、時間がかかる

SaaSの選定を扱うある会社の解説は、候補を挙げてから決めるまでを2〜3か月と見ています。内訳は、市場調査と絞り込みに2週間、トライアル評価に2〜4週間、稟議と契約に2〜4週間です。1か月で決めると評価が足りず、半年以上かけると情報が古くなる、とも書いています。

IPAの調査にも、似た指摘があります。SaaSの利用者は「情報が多すぎること、情報収集・利用に工数がかけられないこと」を課題に挙げていて、公開情報から必要な項目を絞って比べることは容易ではない、と報告しています。

生成AIは、さらに動きが速い分野です。Business Insider Japan は、主要サービスの料金早見表を月ごとに出し直しています。2026年6月版の題は「価格据え置きのまま、主力モデルが軒並み世代交代を遂げる」でした。比べた表が、翌月には古くなります。

AIを全社に入れる担当者の側も、楽ではありません。TechTargetジャパンが紹介した Ragate の調査(2025年12月、AI推進を担当する情報システム部門・DX推進室の505人)では、最重要の課題として「情報漏えいなどのセキュリティリスク」が42.2%、「従業員のスキル不足」が24.9%、「費用対効果の算出の困難さ」が17.6%でした。選ぶ前に、守ることと説明することが山のようにあります。

選定の時間を減らす4つの考え方

ここからは、選ぶ時間そのものを減らす考え方です。どれも「完璧に選ぶ」ことをやめる方向の話です。

1. 決める基準を3〜5個に絞る

比較の軸を20個並べると、差がつかないところで時間を使います。会社として外せない条件だけを先に決めます。

必須は、法人で使う前提のものに絞ります。差が出るのは、たいてい「管理者が何をできるか」と「支払いの形」です。

2. 試す期間に期限を切る

トライアルは、終わりを決めないと延びます。先に期間と人数と課題を決めます。

• 期間: 2週間(長くても4週間)
• 人数: 3〜5人。情シスだけで試さず、実際に使う部署を1つ入れる
• 課題: 実際の業務から3つだけ。同じ課題を、候補すべてに同じ手順で試す
• 判定: 期間の最後に「続ける/外す」を決める会を30分だけ開く

「もう少し様子を見る」は、結論の先送りです。続ける理由が出なかったものは、外します。

3. やめる基準を、始める前に決める

導入するときは盛り上がりますが、やめるときの基準は誰も決めていません。そのため、使われないアカウントの請求が続きます。先に、やめる条件を書いておきます。

• 3か月続けて、月に1回も使っていない人が全体の半分を超えたら見直す
• 提供元の料金やプランが変わったら、その月のうちに続けるかを決める
• 同じ用途のものが2つ重なったら、1つに寄せる

棚卸しは、四半期に1回で足ります。カレンダーに入れて、決まった日に必ず行います。

4. まとめて契約する

契約先が増えるほど、稟議、請求、アカウント管理が増えます。「同じ用途のものは、会社として入口を1つにする」と決めるだけで、手間は減ります。

まとめ方には、いくつか種類があります。

どれが正解という話ではありません。会社の規模と、すでに使っているものによって変わります。確かめる点を、次のとおり並べます。

稟議に書く文面の例

選定を軽くするには、稟議も短くします。次の4行で足りる場合が多いです。

• 目的: 生成AIの契約窓口を会社として1つにまとめ、部署ごとの個別契約を減らす
• 比較した範囲: 必須条件(学習に使われない・管理者機能・請求書払い)を満たす候補のうち、2週間試した3つ
• 費用の上限: 月額の上限と、自動チャージの上限を管理者が設定する
• やめる条件: 3か月の利用状況を見て、使われていなければ契約を見直す

【PR】複数のAIを1つで使える YOBITSUGI AI(運営会社の自社サービス)

ここからは、情シスのミカタの運営会社、株式会社Gameの自社サービスの紹介です。前の節で挙げた「まとめて契約する」の選択肢の1つとして載せます。

YOBITSUGI AIは、国内の会社(株式会社Game)が運営する AI プラットフォームです。Claude、GPT、Gemini、Grok、DeepSeek などを、1つの画面で使えます。

特徴を、先ほどの確認点に合わせて並べます。

使った分だけの課金なので、「席数を先に決めて契約する」形とは違います。まず少人数で試して、使用量の画面を見ながら広げる、という進め方になります。2週間の試用に向いた形です。

向いているのは、用途に応じて複数のAIを使い分けたい会社や、部署ごとの契約をまとめたい会社です。逆に、すでに使っている基盤の中のAIで足りている会社は、そのままで問題ありません。

試すときは、前の節の確認点を、同じ手順で当ててください。他のサービスと並べて、基準に合うほうを選ぶのが筋です。

今日からできること

読んだ日にできることを、5つに絞りました。

1. 契約と利用の一覧を作る: 生成AIとSaaSを、用途・契約者・費用・管理者の4列で一覧にします。部門が契約しているものも聞いて、入れます。
2. 決める基準を、3〜5個に絞って書く: 必須の条件を、上司と先に合意しておきます。次の選定からは、この紙を使います。
3. 試す期間を、カレンダーに入れる: 開始日と終了日と「続ける/外す」を決める30分を、先に予定に入れます。
4. やめる条件を、1行だけ書く: 「3か月使われなければ見直す」でも十分です。契約の台帳に書き足します。
5. 同じ用途で重なっているものを、1つ探す: 重なっていれば、片方を次の更新日で止める候補にします。

SaaS全体の候補は情シスのSaaSマップ 2026年秋、法人向けの生成AIは法人向け生成AIの地図 2026年秋で、名前と提供元を並べています。

選ぶ時間を減らす目的は、手を抜くことではありません。管理と、人に説明する時間を、残すためです。