結論から言うと、社内生成AIは「頭脳（モデル）」「置き場所」「画面」の3つの部品でできています。Microsoft 365 Copilotや、ChatGPT・Claude・Geminiの法人向けの版は、3つがそろった完成品です。一方、AWSのBedrock、MicrosoftのAzure OpenAI、Google CloudのVertex AIは、頭脳と置き場所を貸すクラウドの窓口で、社員が使う画面はありません。どちらを選ぶかは、頭脳の賢さよりも「画面をどう用意するか」で決まります。
全社でCopilotを入れたのに一部の人しか使っていない。情報システムの担当者やIT企業から「Azure OpenAIやBedrockで社内用のAIを作れる」と言われたが、Copilotと何が違うのか分からない。この記事は、そんな建設コンサルタントのDX担当者や経営層の方に向けたものです。外の手を借りて進める場合の頼み方は、建設コンサルタントの生成AI活用のページにまとめています。各サービスの使い勝手の比べ方は業務で使う生成AIの選び方で扱っています。
社内生成AIは「頭脳・置き場所・画面」の3つでできている
社内で使う生成AIを、部品に分けて考えると見通しがよくなります。
- ① 頭脳（モデル）：質問を読んで答えを作る本体。OpenAIのGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、中身が公開されていて社内でも動かせる公開モデルがある
- ② 置き場所：頭脳を動かす場所。Microsoft（Azure）・AWS・Google Cloudのクラウドか、社内に置いた機械（GPU付きのサーバー）か
- ③ 画面：社員が質問を打ち込み、答えを受け取る入口。チャットの画面、Teams、社内のポータル、業務のアプリ、Word・Excelの中など
同じClaudeでも、法人向けのClaudeとして契約すれば画面付きの完成品、Bedrockの上で使えば画面のない部品です。名前が同じでも、どの部品までが含まれるかで、始め方も費用のかかり方も変わります。
クラウドの窓口は3つ：Bedrock・Azure OpenAI・Vertex AI
部品として頭脳を借りるときの窓口は、大手のクラウドごとに決まっています。
| クラウド | AIの窓口 | 主に使える頭脳 | 画面 |
|---|---|---|---|
| AWS | Amazon Bedrock | Claudeをはじめ、複数の会社のモデル | なし（用意する） |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI（Microsoft Foundry） | GPT。Claudeも選べるようになっている | なし（用意する） |
| Google Cloud | Vertex AI | Gemini。Claudeなど他社のモデルも選べる | なし（用意する） |
2026年10月時点。選べるモデルや、国内で処理できるモデルは、窓口と時期で変わります。
どの窓口も、法人の契約では入力したデータを学習に使わないと公式に示しています。AzureのGPTとBedrockのClaudeは、モデルを作った会社（OpenAI・Anthropic）が利用者のデータに触れない作りだと明記されています。AWS（Bedrockを含む）、Google Cloud（Vertex AI）、Microsoftのクラウドは、政府のクラウドの登録制度ISMAPの対象です。2026年1月にISMAPが示した整理では、登録された基盤の上で動くモデルは、モデルごとの登録が要りません。発注者に説明しやすい点です。
頭脳の料金は、使った量に応じて払います。たとえば報告書1件を読ませて要点をまとめる程度の処理（読ませる量5万トークン、出す量5千トークン）を月1,000件行っても、国内で処理する設定の上位モデルで月に約3万〜5万円という試算があります（2026年10月時点）。
Copilotと、Azure OpenAI・Bedrockの違いは「画面」
| Copilot・法人向けのAIサービス | Azure OpenAI・Bedrock・Vertex AI | |
|---|---|---|
| 部品 | 頭脳・置き場所・画面がそろった完成品 | 頭脳と置き場所だけ |
| 始め方 | 契約してアカウントを配れば、その日から使える | 画面を用意してから使う |
| 料金 | 1人ごとの月額 | 使った量に応じた料金に、画面を作って動かす費用が加わる |
| 業務への合わせ方 | 決まった画面の中で、指示や資料の入れ方を工夫する | 業務の手順に合わせて、画面と流れを作れる |
| 社内の資料 | 社内の共有の権限が、そのままAIが探せる範囲になる | どの資料を、誰に、どう探させるかを自分で決める |
| 向く使い方 | 全社員の文書・メールの下書き、会議の要約 | 決まった業務の手順に組み込む使い方 |
完成品は手軽な反面、画面と流れが決まっていて、建設コンサルタントの業務の順番に合わせることはできません。使いこなせるかどうかは、社員一人ひとりの頼み方しだいです。部品のほうは画面を用意する手間がかかる代わりに、業務の順番どおりにAIを置けます。Copilotの有料版でできることは、Microsoft 365 Copilot 有料版と無料版の違いで詳しく扱っています。
画面の用意は3通り
① ひな形を使う
AWSは、チャット、文章の要約、社内文書を探して答える仕組み（RAG）などの画面をまとめた「GenU（Generative AI Use Cases）」というひな形を、オープンソースで公開しています。自社のAWSに立てれば、Bedrockの頭脳を社員が使える画面が早くできます。ただし画面は汎用のチャットが中心で、業務の手順までは合いません。立てた後の更新も自社で行います。
② IT企業に作ってもらう
チャットと社内資料の検索を、会社のログインや社内の決まりに合わせて作ってもらう形です。基準や過去の報告書を出典のページ付きで探せるようにするなら、資料の下ごしらえと検索の作りで答えの質が決まります。詳しくは社内の資料をAIに入れても答えがずれる理由で扱っています。
③ 業務専用に作り込む
仕様書を読む、業務計画書を作る、照査する、報告書をまとめる、という業務の流れの中に、AIの手順を組み込む形です。たとえば、特記仕様書から設計条件を抜き出して業務計画書の決まった章の下書きを作る。照査のチェックリストの項目ごとに、計算書と図面の数値を突き合わせて食い違いを一覧にする。報告書の章立てに合わせて、元のデータから下書きを作る。社員は頼み方を考えなくても、いつもの手順の中でAIを使えます。手順そのものが短くなるので、効果が一番出るのはこの形です。
どれが向くか：判断の目安
| やりたいこと | 向く形 | 理由 |
|---|---|---|
| 全社員がメールや文書の下書き、会議の要約に使う | 完成品（Copilot・法人向けのAIサービス） | 画面を作る手間がなく、すぐ全員に配れる |
| まず小さく試し、使われるかを確かめたい | 完成品か、①ひな形 | 大きな費用をかけずに、使われ方を先に見られる |
| 社内の基準や過去の報告書を、出典付きで探したい | ②IT企業に作ってもらう（①から始めてもよい） | 資料の下ごしらえと検索の作りで答えの質が決まる |
| 照査や報告書づくりなど、決まった業務の手順を短くしたい | ③業務専用に作り込む | 頼み方を社員任せにせず、手順そのものにAIを入れられる |
| 発注者の資料を建物の外に出せない | ローカル（社内の機械）に、②か③の画面 | クラウドでは条件を満たせない場合がある |
どれか1つに決める必要はありません。完成品を全社に配って日常の下書きに使い、効果の大きい1つの業務だけを③で作り込む、という組み合わせから始めると無理がありません。
部品で作るときに決めておくこと
| 決めること | 中身 |
|---|---|
| 頭脳（モデル） | どのモデルを使うか。新しいモデルに替えるとき、誰が答えを確かめ直すか |
| 処理する場所 | どのクラウドの、どの地域で処理するか。国内で処理する設定ができるか（たとえばBedrockには、東京と大阪の間だけで処理する設定がある） |
| 保存と人による確認 | 多くのサービスは、不正な使い方を見張るために入力を一定期間保存する設定が標準。止める申請ができるか |
| 画面と権限 | 誰がどの資料を探せるか。社内のログインとつなぐか |
| 記録 | 誰がいつ何を頼んだかの記録を、どこにどれだけ残すか |
国土交通省の生成AI利活用計画書のひな形には、利用するサービスの名前と利用形態（クラウド、オンプレミス等）、入力したデータが学習されないための措置、利用履歴の保存方法を書く欄があります。上の表を決めておけば、その欄はそのまま埋められます。入れてよい資料の決め方は業務データを入れてよい生成AIの選び方、AIにファイルの操作まで任せる場合の決めごとはAIエージェントを業務で使うときのセキュリティで扱っています。
- Q.社内生成AIは何から作ればよいですか？
- A.まず、頭脳・置き場所・画面のうち、どこまでを自社で用意するかを決めます。全社員の日常の下書きが目的なら、3つがそろった完成品（Copilotや法人向けのAIサービス）で足ります。特定の業務の手順を短くしたいなら、Bedrock・Azure OpenAI・Vertex AIの頭脳を使い、その業務専用の画面を作ります。
- Q.CopilotとAzure OpenAIはどちらがよいですか？
- A.目的で決まります。Copilotは画面までそろった完成品で、契約したその日から全社員が使えます。Azure OpenAIは頭脳だけの部品で、画面を用意する手間がかかる代わりに、業務の手順に合わせた使い方を作れます。両方を使い分ける会社もあります。
- Q.Azure OpenAIやBedrockに入れた資料は、AIの学習に使われますか？
- A.各社とも、法人の契約では入力を既定で学習に使わないと公式に示しています。ただし「学習に使わない」と「保存しない」は別の話です。多くのサービスは不正な使い方を見張るために入力を一定期間保存する設定が標準で、止めるには申請が要るものもあります。
- Q.GenUとは何ですか？
- A.AWSがオープンソースで公開している、生成AIの画面のひな形です。チャット、文章の要約、社内文書を探して答える仕組みなどがまとまっていて、自社のAWSに立てると、Bedrockの頭脳を社員が使える画面ができます。汎用の作りなので、業務の手順に合わせるには手を加える必要があります。
- 1.Microsoft Learn「Data, privacy, and security for Foundry Models sold by Azure」 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/responsible-ai/openai/data-privacy
- 2.Microsoft Learn「Data, Privacy, and Security for Microsoft 365 Copilot」 https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-privacy
- 3.AWS「Amazon Bedrock User Guide: Data protection」 https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-protection.html
- 4.Google Cloud「Vertex AI generative AI and data governance」 https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/data-governance
- 5.AWS ブログ「Amazon Bedrock の ISMAP 対応について」（2026年1月9日） https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-bedrock-ismap/
- 6.AWS ブログ「Amazon Bedrock が日本国内のクロスリージョン推論に対応」 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-bedrock-now-supports-japan-cross-region-inference
- 7.aws-samples「Generative AI Use Cases（GenU）」 https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases
- 8.国土交通省 大臣官房技術調査課「建設コンサルタント業務等における生成AI利活用等について」（令和8年7月29日） https://www.ktr.mlit.go.jp/ktr_content/content/000955100.pdf
この記事の監修
小林 由快株式会社サファリテック 代表取締役
北海道大学工学部卒。建設コンサルタントの株式会社日水コンで、土木設計と工事監理に従事。リクルートからの業務委託で新規事業開発も経験。現在はサファリテックの代表取締役として、建設・土木向けAIプロダクトの開発を率いている。
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