# 複数のAIを比べて業務に生かす キャットスタジオの社内AI活用 - リンク: https://catstudio.sakura.ne.jp/cms001/?p=688 - 公開日: 2026-10-21T11:13:28+09:00 - 作成者: Editor T 生成AIを業務に取り入れる際、利用できるサービスを増やすだけでは十分ではありません。 用途に合うAIをどう選ぶか、費用をどう把握するか、入力したデータや生成物をどう扱う か。継続して利用するには、こうした運用面まで含めて考える必要があります。 キャットスタジオでは、複数のAIモデルを一つの画面から試し、比較し、日常業務に利用 できる社内向けAI環境を開発し、運用しています。 本記事では、なぜこの環境を作ったのか、社内利用を続けるためにどのような工夫をして いるのかをご紹介します。 ![wp_2026_1020_csai_1_c-1024x657 複数のAIを比べて業務に生かす キャットスタジオの 社内AI活用](https://catstudio.sakura.ne.jp/cms001/wp-content/uploads/2026/10/wp_2026_1020_csai_1_c- 1024x657.webp) 社内向けサービス-画面1 ## 試すための環境と使い続けるための環境を一つに AIモデルは、文章生成、翻訳、画像生成、文字起こしなど、それぞれ得意なことや利用条件 が異なります。 新しいモデルを評価するたびに個別のサービスへ登録したり、APIを使うためのプログラム を書いたりしていると、比較そのものに手間がかかります。また、検証時に使った環境と 日常業務で使う環境が分かれていると、評価結果を実際の仕事へつなげにくくなります。 そこで、評価・検証と日常利用を一つの社内環境で行えるようにしました。 * 評価・検証：複数のモデルを試し、出力、処理時間、推定費用などを見ながら、業務や 開発へ利用できるかを判断する * 日常利用：文章作成、翻訳、画像生成、音声合成、文字起こしなどに利用し、履歴から 作業を再開する 評価のための一時的な画面ではなく、検証で得た知見をそのまま日々の利用へつなげること が狙いです。 ## モデルに合わせて使い方が変わる 一口にAIモデルといっても、必要な入力と返ってくる結果は同じではありません。 チャットでは回答が順に表示され、画像生成では結果を画面で確認し、音声合成ではその 場で再生します。文字起こしでは、ブラウザから録音した音声を渡すこともできます。 この社内向けAI環境では、選んだモデルの種類に合わせて入力画面と結果の表示方法が切り 替わります。調整できる項目もモデルの仕様から組み立て、日本語の見出しを付けています。 利用者がモデルごとのAPI仕様を調べなくても、共通の流れで試しやすくするためです。 生成した画像、音声、動画などは一覧から探すことができ、ダウンロードに加えて、次の 実行の入力として使うこともできます。よく使う指示は保存して呼び出せるため、繰り返し 行う作業にも利用できます。 ![wp_2026_1020_csai_4_c-1024x857 複数のAIを比べて業務に生かす キャットスタジオの 社内AI活用](https://catstudio.sakura.ne.jp/cms001/wp-content/uploads/2026/10/wp_2026_1020_csai_4_c- 1024x857.webp) 社内向けサービス-画面メディア ## 同じ入力を並べて比較する モデル名や紹介文だけで、自社の業務に合うかを判断するのは簡単ではありません。 比較機能では、同じ文章または画像の入力を複数のモデルへ同時に送り、結果、処理時間、 推定費用を横に並べて確認できます。 たとえば文章の要約であれば、内容の正確さや読みやすさに加えて、応答までの時間と費用 も含めて比較できます。画像生成でも、同じ指示に対する表現の違いを一つの画面で確認 できます。 実際の業務に近い入力で試すことで、知名度や評判だけに頼らず、用途に合うモデルを選び やすくなります。 ![wp_2026_1020_csai_3_c-1024x666 複数のAIを比べて業務に生かす キャットスタジオの 社内AI活用](https://catstudio.sakura.ne.jp/cms001/wp-content/uploads/2026/10/wp_2026_1020_csai_3_c- 1024x666.webp) 社内向けサービス-画面比較-2 ![wp_2026_1020_csai_2_c-1024x663 複数のAIを比べて業務に生かす キャットスタジオの 社内AI活用](https://catstudio.sakura.ne.jp/cms001/wp-content/uploads/2026/10/wp_2026_1020_csai_2_c- 1024x663.webp) 社内向けサービス-画面比較-1 ## 費用を見えるようにして使いすぎを防ぐ 社内でAIを利用し続けるには、誰がどの程度利用しているかを把握し、意図しない費用の 増加を防ぐ仕組みも必要です。 この環境では、AI Gatewayの利用記録をもとに実行ごとの費用を推定し、メンバーごとの 利用状況として記録します。 各メンバーには月ごとの利用上限を設け、一定の割合に達した段階で警告を表示します。 上限に達した場合は、新しい実行を止めます。動画や音楽など、比較的費用が大きくなり やすい生成では、実行前に推定費用を確認できます。 なお、画面に表示する金額は運用判断のための推定値です。正確な請求額はCloudflareの 管理画面で確認します。 管理者向けの画面では、利用回数、推定費用、エラー率などを確認し、メンバーごとの上限 を調整できます。費用を後から集計するだけでなく、実行前後の両方で管理する設計にし ています。 ## データと生成物の扱いを選ぶ場面で確認する 業務でAIを使う場合、機能だけでなく、入力データと生成物の扱いも確認する必要があり ます。 外部のモデルについては、提供元が入力を保存しない条件に対応しているかをモデル選択 時に表示します。利用者は、入力する内容に応じてモデルを選べます。 画像や音声などの生成物については、商用利用の扱いを「商用可」「条件付き」「商用不可」「 未確認」に分け、参照すべき規約へのリンクとともに表示しています。 この区分は社内で確認するための目安であり、法的な判断や商用利用を保証するものでは ありません。必要に応じて、利用時点の規約を個別に確認しています。 また、社内の情報ページでは、入力したデータがどのサービスを通り、どこへ保存される かを図で説明しています。実行はAI Gatewayを経由するため、そのログには入力と出力が 記録されます。 「入力はどこにも残らない」と考えるのではなく、データの流れを理解したうえで利用する ことを重視しています。 ## 利用状況と会話の内容を分けて管理する 費用や利用状況を管理する一方で、個々の会話や生成物を必要以上に共有しないことも大切 です。 この環境では、会話の本文・生成物と、回数・費用などの利用記録を分けて保存しています。 管理画面からは、他のメンバーの会話本文や生成物を閲覧できません。管理者が確認できる のは、運用に必要な利用状況です。 また、利用者が自分の履歴を削除しても利用記録は残るため、費用管理との整合性も保たれ ます。 ## アプリ基盤をCloudflare上に構築 社内向けAI環境のアプリ基盤は、Cloudflare上に構築しています。 画面とAPIはCloudflare Workersから配信し、データベースにはD1、画像・音声・動画など のファイル保存にはR2を利用しています。時間のかかる生成処理にはCloudflare Workflows を使い、ブラウザを閉じた後も処理を継続できるようにしています。 入口ではCloudflare Zero Trustを利用し、社内メンバー以外からのアクセスを制限してい ます。 | 用途 | サービス | 役割 | | 画面・APIの配信 | Cloudflare Workers | 利用画面の配信とAPIの処理を行う | | データベース | Cloudflare D1 | 会話履歴や利用記録などを保存する | | ファイル保存 | Cloudflare R2 | 生成した画像、音声、動画などを保存する | | 長時間処理 | Cloudflare Workflows | 動画や音楽など、時間のかかる生成処理を継続する | | アクセス制御 | Cloudflare Zero Trust | 社内メンバー以外からのアクセスを制限する | | AIの実行・利用記録 | Cloudflare AI Gateway | 外部事業者のAIモデルへの接続や利用状況の記録に使用する | | AIモデル | Workers AI・外部事業者のモデル | 文章、画像、音声、動画などを生成・処理する | AIの実行にはCloudflareが提供するモデルに加え、AI Gatewayを経由して外部事業者のモデル も利用します。アプリを動かすためのサーバーを別途管理せず、認証、実行、データ保存、 長時間処理をCloudflareのサービスでまとめた構成です。 ## AIを導入するだけでなく運用を設計する この環境を作った目的は、利用できるAIモデルの数を増やすことではありません。 実際の業務に近い条件で試し、結果と費用を比べ、データの扱いを確認しながら、用途に 適したモデルを選べるようにすることです。 弊社では、文章作成や翻訳、画像生成、文字起こしなどの日常利用と、業務・プロダクト への応用を見据えた検証を同じ環境で進めています。 今後も新しいモデルを追うだけでなく、社内で無理なく使い続けられる運用方法を検証し、 開発や制作へ生かしていきます。