マネーフォワード クラウドAIトークン管理が実現するAI利用コストとログの一元化｜全社ガバナンスと費用管理の観点から

解説

生成AIの利用拡大に伴い、企業における「どこで」「どれだけ」利用されているのか、費用管理が大きな課題になっています。従来の方法では、従業員個人のアカウントでの利用（シャドーIT）が増える中で、全社的な利用実態やコストを把握するのが難しくなってきました。

この背景を受け、AIサービスの複数の利用量とコストを一元的に可視化・管理できる法人向けのサービスが提供されました。API連携やCSVファイルによるデータ取り込みに対応し、決済プロセス全体を統一することも可能になります。

こうした情報から、自社でどのようなセキュリティポリシーを立てるべきか、あるいはどの範囲までAIの利用を許可すべきかを再検討する良いきっかけになりそうです。

ポイント

• マネーフォワードが、ChatGPTやClaudeなど複数のAIサービスの利用量とコストを一元的に可視化・管理できる法人向けサービスを開始しました。
• 本サービスは、API連携やCSVファイル経由でデータを取り込むほか、決済の側面からも経費の一元管理を可能にします。
• これにより、企業におけるAI活用のガバナンス強化や、全社的なコスト最適化が支援されます。

情シスへの影響

【利用状況の可視化と統制】

• 懸念点: 従業員による個別のAIサービス利用（シャドーIT）が増える中で、どこでどのような利用が行われているかを追跡し、適切なガバナンスを確立する必要があります。

• 影響範囲: 特定の部門や部署に限定されず、全社的なクラウドサービス利用および費用管理プロセス全体に関わります。複数のSaaS利用状況と財務・ID情報を連携させる仕組みが求められます。

【導入による運用変更】

• 本サービスを導入する場合、新たなAI利用ログやコストデータの取り込み（APIまたはCSV）のためのデータパイプライン構築、および権限管理周りのプロセス設計が必要になります。これは単なるコスト管理に留まらず、「どのレベルの利用までが許可されるか」というポリシー策定と連動します。

【セキュリティ・コンプライアンス】

• AIを利用する際は、機密情報の取り扱いに関するルール（入力データのマスキングや制限）を明確化し、それを技術的に制御することが重要になります。単に「費用を管理する」だけでなく、「データを守るための仕組み」の議論が不可欠です。

影響範囲

対象サービス：マネーフォワード クラウドAIトークン管理

影響範囲：全従業員によるクラウド型生成AI（ChatGPT、Claudeなど）の利用実態および関連費用の管理プロセス。

管理領域：利用ログデータ (API連携/CSV)、経費・決済システム、内部ガバナンスポリシー。

重要度

★★★☆☆

対象者

• セキュリティ担当者
• M365管理者
• IT運用管理者

優先度

計画的に対応

優先度の理由

悪用が確認された脆弱性ではないため緊急性は低いです。しかし、AI利用の拡大は全社的なガバナンス上の大きな課題となっているため、「来期以降」または「予算編成時」に合わせて具体的な検討フェーズ（PoCやツール選定）に入る必要があります。まずは現状のAI利用状況とコスト構造を洗い出し、必要な管理要件を定義することが重要です。

確認手順

• 自社で主要な生成AIサービスを利用している部門・ユーザーを特定する。
  所属部署および全社のAIサービスに関する具体的な利用ルール（機密情報取り扱いなど）を策定・レビューする。
  現在使用している経費管理システムやSaaSのログ連携可能な範囲、およびAPI接続可否を確認する。
  生成AIサービスのコストが、単なるトークン利用量だけでなく、外部プロンプトやデータ処理に起因しないか確認する。
• 公式ドキュメントで、対象となる主要なクラウドAIサービスの費用計測単位と、各サービスからのログ取得の難易度（API提供の有無）を確認する。