投稿者 global-ai-media 
SEO・デジタルマーケティングツール大手のSemrushが、ChatGPT内で直接データにアクセスできる公式アプリ（GPT）をリリースしました。このニュースは単なる一企業の機能追加にとどまらず、SaaSプロダクトが「独立したツール」から「AIプラットフォーム上の機能」へと移行し始めた重要な転換点を示唆しています。本稿では、この事例を端緒に、SaaSとLLMの融合がもたらす業務変革と、日本企業が留意すべきガバナンス上のポイントを解説します。
「AIを使う」から「AIの中で業務を完結させる」へ
SemrushがChatGPTのエコシステム内で公式アプリを提供開始したことは、生成AIと既存SaaSの関係性が新たなフェーズに入ったことを象徴しています。これまでのAI活用は、各SaaSツールの中にAI機能（例：要約機能や下書き作成機能）が組み込まれる「AI in SaaS」の形が主流でした。
しかし、今回の動きはその逆、つまり「SaaS in AI」です。ユーザーはChatGPTというインターフェースから離れることなく、Semrushが保有する膨大なキーワードデータや競合分析データにアクセスし、それを元にコンテンツ生成や戦略立案を行えるようになります。これは、業務ごとに複数のタブやアプリケーションを行き来する「コンテキストスイッチ」のコストを劇的に下げる可能性を秘めています。
日本企業のDX課題とチャットインターフェースの親和性
日本企業、特に大手組織においてDX（デジタルトランスフォーメーション）の足かせとなっているのが、ツールの乱立とデータのサイロ化です。マーケティング部門一つをとっても、アクセス解析、SEOツール、CRM、SFAなどが分断されており、データを統合的に見て判断を下すには熟練したスキルが必要でした。
ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）が、これらのツールの共通インターフェース（オーケストレーター）として機能することで、専門的なクエリ言語を知らない担当者でも、自然言語で「競合A社の流入キーワードを元に、来月のブログ記事案を3つ作成して」といった指示が可能になります。これは、特定のエキスパートに依存していた業務を民主化し、人材流動性の低い日本組織における属人化の解消に寄与する可能性があります。
外部データ連携におけるリスクと限界
一方で、手放しで導入を進めるにはリスクも伴います。LLMは外部ツールと連携しても、その推論過程でハルシネーション（もっともらしい嘘）を生む可能性があります。Semrushのような信頼性の高いデータソースを接続したとしても、AIがその数値を誤って解釈したり、文脈を無視して引用したりするリスクはゼロではありません。
また、日本企業が最も懸念すべきはセキュリティとガバナンスです。ChatGPT上でサードパーティ製アプリ（GPTsなど）を利用する場合、自社のプロンプト情報や機密データがどのように処理されるか、OpenAI社およびアプリ提供者のプライバシーポリシーを厳密に確認する必要があります。特に「学習データとして利用される設定」になっていないか、API経由でのデータ授受が暗号化され保護されているかは、情報システム部門による監査が必須となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSemrushの事例は、今後のAI活用における重要な指針を日本企業に提示しています。以下に実務的なポイントを整理します。
1. ツール選定基準の変化：エコシステムへの対応力
今後のSaaS選定においては、単体機能の優劣だけでなく「主要なLLMプラットフォーム（ChatGPT EnterpriseやMicrosoft Copilotなど）と連携可能か」が重要な評価指標になります。孤立したツールは、AIによる自動化ワークフローから取り残されるリスクがあります。
2. 「Human in the Loop」のプロセス設計
AIが外部ツールを操作してアウトプットを出す際、最終的な事実確認と責任は人間が負う必要があります。特に日本の商習慣では正確性が重視されるため、AIが出した分析結果をそのまま顧客提示資料に使うのではなく、必ず担当者が元データを確認するフローを業務プロセスに組み込むべきです。
3. ガバナンス・ガイドラインのアップデート
多くの日本企業で策定が進んでいる「生成AI利用ガイドライン」ですが、単なるチャット利用だけでなく、「プラグインや外部アプリ連携」に関する条項を追加する必要があります。どのツールとの連携を許可し、どのレベルの機密情報まで扱ってよいか（例えば、顧客個人情報は連携させない等）を明確に定義し、現場の利便性とセキュリティのバランスを取ることが求められます。