A I G A T E W A Y

社員ひとりひとりが
別々に契約していた AI を、
ひとつのゲートウェイに集約。

Claude / GPT / Gemini をまとめて社内導入。コスト / 利用状況 / 機密マスキング / ナレッジ蓄積まで揃った、中小企業向けの AI ガバナンス基盤。

利用状況ダッシュボード
チャット
日記
Wiki
マイ
当月の利用料
$18.74
The problems

AI 活用が広がるほど、こんな課題が出てきます

個人別契約・自由なツール選択は便利だが、組織として制御できない領域がじわじわ広がる。

誰がどのモデルにいくら使っているか分からない

個人の ChatGPT Plus 契約や法人 API の請求がバラバラで、月末に合計してみるまで全社コストが見えない。

機密情報を AI に送っていないか不安

顧客名・契約金額・API キーなどがコピペで AI に流れている可能性。検知の仕組みがないと事故が起きてから気づく。

社員のローカルに本物の API キーが散在

Cline・Cursor などの設定にプロバイダーキーが直書きされ、退職・端末紛失で即時無効化できない。

日々の対話が個人の中だけで終わってしまう

AI と試したノウハウ・調べた知識・トラブル対処が共有されず、別の社員が同じ問題で同じ時間を溶かす。

The solution

全社の AI 利用を、ひとつの社内ゲートウェイに通す

社員が使うのは社内発行の仮想キー 1 本。プロバイダー本物キーはサーバーだけが知る。 通したリクエストはすべて記録され、コスト・マスキング・ナレッジ化に再利用される。

社員も社内システムも、同じゲートウェイ経由に

社員のチャット利用も、自社サイトや業務システムからの呼び出しも、 すべて社内ゲートウェイ経由に統一。既存ツールは接続先を向け替えるだけで対応できます。

  • 主要な大規模言語モデルをまとめて利用可能
  • 新しい AI が登場しても、同じ形で追加
  • 外部 AI への請求を 1 本化、コストの全体像が明確に
  • 本物の API キーは社外に出ない安心設計
  • システム連携用キーは IP 制限で更に堅牢に
社員 (個人)チャット / Cline 等社員 (個人)チャット / Cline 等社内システム自社サイト / 業務アプリGATEWAYLibneroAI Gateway認証 / 上限 / マスキングログ / 抽出 / 検索AI プロバイダー AAI プロバイダー BAI プロバイダー C
Key features

主要機能

分かりやすさのため、ここでは大きな価値を 3 つに絞ってご紹介します。

Feature 01

会話先の AI を、ひとつのチャットから切り替え

同じチャット画面の中で、メンションするだけで Claude / GPT / Gemini など複数の AI を行き来できます。"得意な AI に得意なことを聞く" が当たり前に。

  • @ メンションで毎ターン AI を切り替え
  • 同じ会話履歴を引き継いで比較できる
  • 専用クライアントは不要、ブラウザだけで使える
あなた@claude このコードのバグを見てもらえる?claude-haiku3 行目の null チェックが抜けています。修正案: const x = data?.value ?? 0; ...@gpt 別案ある?gpt-4oOptional Chaining より型ガードを推奨します...
Feature 02

コスト・セキュリティ・利用承認をまとめて統制

誰が・いくら使ったかをリアルタイムに見える化。機微情報は AI に送る前に自動マスク。利用申請・承認・退職時の即時遮断まで、AI ガバナンスを 1 画面で完結します。

  • 個人 / 部署 / モデル別の利用料ダッシュボード
  • 機密 (個人情報・カード番号・API キー) は送信前マスキング
  • 利用申請 → 管理者承認の運用、退職時の遮断もワンクリック
  • 全リクエストを保存、ISMS 等の証跡として活用
当月の利用料$18.74$50.00 中 / 38% 使用日別利用
Feature 03

使うほど社内ナレッジが厚くなる

AI と話した内容はすべて社内に蓄積され、Wiki・自動日記・関係性グラフ・意味検索に再利用されます。「3 ヶ月前に誰がどう解決したか」を全社で再発掘できます。

  • 自動日記 — 毎日の AI 利用を本人視点で振り返り
  • 社内 Wiki — 階層 Markdown で共同編集
  • 関係性グラフ — 誰がどんなプロジェクト・技術に関わっているか可視化
  • 意味検索 — 「以前どう調べたんだっけ?」を全社横断で発掘
Claude担当 AAWS S3プロジェクト αNext.js顧客 XWHO × WHAT × WHICH
More

他にも、自社サイト / 業務システムからの API 呼び出し用キー (IP 制限つき) や、 部署単位の利用上限、ユーザーごとの利用申請承認、許可モデルの制限、 停止・再開・退職時の即時遮断などのガバナンス機能が揃っています。

Onboarding

導入の流れ

社内 VPS 1 台と Google Workspace があれば、当日のうちに動き始められます。

導入準備

社内ネットワーク内にゲートウェイを設置し、専用ドメインを発行します。導入は弊社が伴走します。

社員の登録

管理画面から利用する社員を登録。会社のシングルサインオンと連携し、安全にログインできます。

承認 → 利用開始

本人が利用申請を行い、管理者が承認すれば社内 AI ゲートウェイの利用がスタート。社員はいつもの環境で AI を使えます。

使うほどデータが資産に

日々の利用が、検索可能なナレッジ、振り返り、関係性の可視化として組織の中に蓄積されていきます。

AI 活用を、組織の資産に。

「個人ベースで広がった AI 利用を、組織として制御したい」というご相談を受け付けています。 御社の規模・体制に合わせた導入プランをご提案します。

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