① AI導入の“司令塔”を作る（AIガバナンスチーム）

最も重要なのは、
各部署が勝手にAIツールやエージェントを増やさない体制 を作ること。

企業が成功しているパターンは例外なく
・AI推進室
・AI CoE（Center of Excellence）
・AIガバナンスチーム
のような 中央統制の司令塔 を置いています。

司令塔が担うこと：

• どのAIを使ってよいかの判断
• 契約や利用モデルの統一
• セキュリティポリシーの管理
• プロンプト・テンプレ構築
• AIアカウント発行・権限管理

これがないと、1年でAIが20～50個乱立します。

② AI利用ルール（AIポリシー）の策定

AIスプロールの大半は「ルールがないこと」が原因です。
以下の項目を明文化するのが必須です。

• 使ってよいAIツール一覧
• 禁止されるAI活用
• データ持ち込み禁止の範囲
• API接続の承認フロー
• AIが扱って良い情報の分類
• 外部AIへの個人情報投入の扱い
• チャットログの保存ルール

これが曖昧な企業は、AIスプレッドシート地獄になります。

③ “AI棚卸し”を定期的に行う

今どのAIツール・AIエージェントが社内で動いているか
半年に1度は棚卸し が必要です。

棚卸し項目例：

• 契約ツール
• 現在稼働している自動化フロー
• 実績のあるプロンプトテンプレート
• 使われていないAI
• 部署ごとの利用状況
• セキュリティリスクのあるAI

棚卸しをすると、
50個中「実際に使われているのは8個だけ」というケースはかなり多いです。

④ ツールは“標準化”し、むやみに増やさない

AIスプロールを防ぐ鉄則：

✖ 各部署が好きなAIを導入

〇 全社で統一したAIスタック（AI基盤）を使う

おすすめの構成例：

• Web検索＋生成AI → 1つに統一
• AIチャット → 1つに統一
• 画像生成 → 1つに統一
• メール自動化AI → 共通エージェントを構築
• GPT API 用の共通基盤 → 全社共通

不要なAIを増やさないだけで、
コストとカオスが激減します。

⑤ AIの“目的ベース”で導入する

スプロールの原因の一つは
「便利そうだから使う」といった曖昧な導入。

AI導入は “業務目的or成果” に紐付けないと破綻します。

例：
✖ とりあえず議事録AIを使う
〇 会議の記録〜資料化までを自動化し、人の工数を70%削減

✖ 新しいAIエージェントを接続してみる
〇 問い合わせ一次対応の95%をAI化する

目的が曖昧だとツールが増えるだけです。

⑥ 自動化フロー（AIエージェント）の “可視化”

AIがどこで何をしているかを見える化しないと、
気づけば誰も全体像を把握していない状態になります。

必要な可視化：

• フロー図（ワークフロー）
• どのAIがどのAPIに接続しているか
• AIが扱うデータの流れ
• 実行ログ・エラーログ一覧
• エージェント間の依存関係

特にAIオーケストレーションの場合は ログ管理が必須 です。

⑦ 小規模スタート → 標準化 → 全社展開 の3ステップ

スプロールを防ぐもっとも再現性の高い方法です。

1. 小さく始める（PoC）
   　1部署・1業務で効果確認
2. テンプレ化（標準化）
   　プロンプト・ルール・ワークフローを会社仕様にする
3. 横展開（スケール）
   　他部署へ導入

このプロセスを踏まないと、
各部署ごとに勝手にAIを作り始め、スプロール地獄になります。

⑧ 内部AI人材を育てる（Citizen Developerの育成）

AIを管理・運用できる人が少ないと、
結果的に“野良AI”が増えます。

育てるべき人材：

• AI担当（社内GPT管理者）
• 自動化ワークフロー構築者（n8n、Zapier、Makeなど）
• プロンプトデザイナー
• AI基盤エンジニア

企業は最低でも 2〜3名のAI責任者を内製化 しないと
AIスプロールは必ず起きます。

まとめ：AIスプロールを防ぐための8つの鉄則

① AIガバナンスチームを作る（司令塔）

② AI利用ポリシーを整備する

③ AI棚卸しを定期的に行う

④ ツールを標準化して乱立を防ぐ

⑤ 目的ベースで導入する

⑥ AIの状態・フローを可視化する

⑦ 小さく始めて標準化 → 横展開する

⑧ 社内AI人材を育成する