サリム・ギーワラ氏、自己修復型ITを提供するutilITiseの創業者兼CEO。
人工知能はもはや単なるバズワードではなく、戦場となっている。AIはコードから会話まであらゆるものに組み込まれており、メディアの見出しが次のブレークスルーを追いかける一方で、多くの経営幹部はAIが自社のビジネスに何をもたらすのか、その意味を理解しようと奮闘している。
ここでは、AIの実世界におけるビジネスインパクトを定義する5つの戦略的ベクトルに分けて私の見解を述べる。
1. AIの頭脳：基盤モデルがプラットフォームになる
GPT-4、Claude、Grokなどの基盤モデルの出現により、AI知能は民主化された。しかし2025年には、これらのモデルは目新しさから必需品へと変化している。例えばAnthropicは130億ドルの資金調達を完了し、1830億ドルの企業価値評価に達した。GPT-4はブログを書くだけでなく、営業ツール、セキュリティワークフロー、企業向けコパイロットに組み込まれている。
APIによって、必要に応じて知能にプラグインすることが可能になった。ある意味、それは眠らない認知請負業者を持つようなものだ。かつては「自社モデルを構築すべきか？」と問うていた企業が、今では「収益を生み出すかコストを削減するために、どのモデルを微調整できるか？」と問うている。
2. ハイパースケーラー：取締役会レベルの戦略としてのインフラ
資本の軍拡競争は驚異的だ。マイクロソフト、グーグル、アマゾン、メタの4社合わせて、今年だけでAI関連インフラに1550億ドル以上を費やしている。マッキンゼーは、AI関連データセンターへの世界的支出が2030年までに5.2兆ドルに達すると予測している。
これは単なる計算能力の問題ではない。ハイパースケーラーの投資により、企業がAIを大規模に展開するための障壁が低くなっている。自社のGPUクラスターは必要ない。必要なのは、AIを活用した俊敏性をビジネスにもたらす適切なサービスレベル契約（SLA）を持つ適切なハイパースケーラーパートナーだ。
3. 企業向けLLM：重要な場所での知能の所有
独自データと十分な複雑性を持つ企業にとって、社内で大規模言語モデル（LLM）を構築または微調整することの価値が増々証明されている。かつては実験的なパイロットとして始まったものが、今では中核業務を推進する不可欠なプラットフォームになりつつある。
同時に、新たなプレーヤーが状況を変えている。CoreWeaveはOpenAIと120億ドルの5年間AIインフラ契約を締結した。構築しているのはグーグルのような企業だけではない。自社の領域を深く理解している企業は、競争優位性を反映したモデルを開発している。
4. AIラッパー：コパイロット時代の到来
非技術系ユーザーがAIにアクセスしやすくするAIラッパーツールが今や中心的存在となっている。マイクロソフトのコパイロット、セールスフォースのEinstein GPT（現Agentforce）、Seamless.AIなどのツールが、業界全体で生産性を向上させている。
セールスフォースだけでも、ユーザーの60%以上がAI機能を利用していると報告している。これらは単なるアシスタントではない。彼らは運用上のチームメイトになりつつある。AIの頭脳がエンジンなら、ラッパーはハンドルだ。技術的な深さと実用性を橋渡しし、ビジネスユニットにダッシュボードを眺めるだけでなく、洞察に基づいて行動する自信を与えている。
5. ITインフラ統合：真のAIユースケース
IT分野のAIは派手ではないが、非常に価値がある。予測ネットワーク分析、AIベースの脅威検出、自動パッチ適用—これらは稼働時間とセキュリティを支える縁の下の力持ちだ。
IBMの報告によると、AIを活用したサイバーセキュリティにより侵害対応時間が108日短縮され、企業はインシデントあたり170万ドル以上を節約している。これがAIが静かに配当を支払う場所だ。
自己修復システムは今や現実のものとなっている。この分野でプラットフォームを構築している者として言えるが、これは理論ではなく、日々の業務だ。
ビジネスリーダーが注力すべき点
AIの恩恵を受けるために40人のML（機械学習）チームは必要ない。摩擦のある場所から始めよう—収益の漏出、繰り返しのサポートチケット、過負荷のアナリストなどを考えてみよう。
ほとんどの企業は、以下の順序でAIの価値を引き出すだろう：
1. 即時の生産性向上のためのAIラッパー
2. 回復力のためのAIインフラ統合
3. スケールのためのハイパースケーラー
4. 知的財産活用のためのLLM微調整
5. 長期的な基盤モデルの整合性
簡単に言えば、好むと好まざるとにかかわらず、AIはあなたのビジネス運営の一部になる可能性が高い。クラウド導入に抵抗した人々と同様に、最終的には保留組も追随することになるだろう。
私のアドバイスは？一歩下がって考えてみることだ。ChatGPTのプロンプトや小手先のテクニックを超えて見てほしい。システム、ワークフロー、成果全体にわたってAIが真に何ができるかを理解しよう。それを把握すれば、単にAIを使うだけでなく、AIがビジネス全体をどれだけ向上させられるかを実感するだろう。
