投稿者 global-ai-media 
米国の会計・税務ソフトウェア大手Intuitが、ChatGPT上で動作する公式アプリ群を公開しました。この動きは、単なるAI機能の追加にとどまらず、既存のSaaSプロダクトが巨大LLMプラットフォームとどのように連携し、ユーザー体験を再定義していくかという重要な転換点を示唆しています。
「アプリがAIを内包する」から「AIの中にアプリがある」へ
米国のIntuit（インテュイット）は、確定申告支援の「TurboTax」、個人財務管理の「Credit Karma」、会計ソフト「QuickBooks」、マーケティングツールの「Mailchimp」といった主要プロダクトを、ChatGPT上のアプリ（GPTs）として提供開始しました。これは、ユーザーがChatGPTという対話インターフェースを離れることなく、財務状況の確認や税務相談、マーケティング施策の検討を行えるようになることを意味します。
これまで多くのSaaS企業は、自社製品の中にOpenAIのAPIなどを組み込む「Co-pilot（副操縦士）」機能を開発してきました。しかし今回のIntuitの動きは、ユーザーが集まる巨大なプラットフォーム（ChatGPT）の中に自社の専門機能を持ち込むという、逆方向のアプローチも含んだ「マルチチャネル戦略」と言えます。
専門知識と汎用LLMの相互補完
大規模言語モデル（LLM）は汎用的な知識には長けていますが、各国の複雑な税法や個人の財務データといった「正確性が求められる専門知識」については、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクがつきまといます。Intuitのアプローチは、ユーザーとの対話にはChatGPTの自然言語能力を使いつつ、裏側の推論や計算、データ参照にはIntuitが長年蓄積してきた独自の「金融特化型AIモデル」やデータベースを使用するというハイブリッドな構成です。
日本企業がAIプロダクトを開発する際も、LLMにすべてを任せるのではなく、自社が持つ信頼性の高いデータベースやロジックをいかにAPI経由でLLMに「道具」として使わせるか（Function CallingやRAGなどの技術）が、品質担保の鍵となります。
日本市場における法的・文化的ハードル
Intuitの事例をそのまま日本に当てはめるには、いくつかのハードルが存在します。日本では金融商品取引法や税理士法などの規制が厳格であり、「AIがどこまでアドバイスして良いか」という境界線は米国以上に慎重な議論が必要です。また、企業の財務データや個人の資産情報を外部プラットフォーム（この場合はOpenAI）に入力・連携することに対する心理的・セキュリティ的な抵抗感は、日本市場においては依然として根強いものがあります。
しかし、freeeやマネーフォワードなどの国内SaaSベンダーもAI活用を加速させており、ユーザー側も「チャットで経理処理が終わる」「自然言語で経営分析ができる」という体験の利便性を一度知れば、後戻りはできないでしょう。重要なのは、利便性とガバナンスのバランスをどこで取るかです。
日本企業のAI活用への示唆
Intuitの事例は、日本のSaaSベンダーおよび、それを利用するユーザー企業の双方に以下の重要な視点を提供しています。
1. インターフェースの「脱・画面操作」への備え
ユーザーインターフェースは「ボタンとメニュー」から「自然言語による対話」へとシフトしつつあります。自社サービスの機能が、チャット経由で呼び出せるようにAPIやデータ構造を整備しておくことは、将来的な競争力を左右します。
2. 「自社データ」こそが最大の差別化要因
ChatGPTのような汎用モデルは誰でも使えます。Intuitが強気に出られるのは、長年の財務データと税務知識という「独自資産」があるからです。日本企業も、AIそのものの開発競争ではなく、AIに食わせる「自社独自の高品質なデータ」の整備に注力すべきです。
3. リスクベース・アプローチによるガバナンス
機密情報を扱う場合、一律に「外部AI禁止」とするのではなく、データ加工（匿名化）のプロセスを挟む、あるいは契約面でのデータ利用規定（入力データが学習に使われない設定など）を確認した上で活用するなど、実利を取るための現実的なガバナンス策定が求められます。