モッティ・フィンケルスタイン氏、元インテル最高情報責任者（CIO）
経営者の会話で「AI」や「エージェント型」といった用語が頻繁に使われることは、AIの戦略的重要性を示すと同時に、持続的な課題も浮き彫りにしています：「AI」には実行可能な具体性が欠けていることが多いのです。「ビジネス変革のためにAIを活用する」という意図は、「輸送手段で物流の課題に対処する」と言うようなもの—方向性は示していますが、実行に必要な詳細が不足しています。
AI成功の鍵
戦略的なAI導入には、他の主要な技術イニシアチブと同様の規律が求められます：明確に定義されたビジネスニーズと成果、包括的な要件分析、ステークホルダーの連携、組織の準備態勢などです。ガートナーによると、ビジネス価値の提供を怠ることが、多くのAI導入失敗の原因となっています。
成功するAI導入は、測定可能なビジネス課題を解決し、実証可能なビジネス上の優位性をもたらします。つまり、成功の鍵は技術そのものではなく、プロセスの再考とビジネスニーズの特定にあるのです。この基礎的な作業が、AIイニシアチブが変革的な価値をもたらすか、あるいは高価な実験に終わるかを決定します。
構想から行動へと移行するために、組織は重要な問いに答える必要があります：どのAI機能がビジネス目標と合致するのか？望ましい導入モデルは何か—自社開発、購入、またはハイブリッドか？パフォーマンス、拡張性、コストのパラメータは何か？AIは既存のシステムやプロセスとどのように統合されるのか？セキュリティ、コンプライアンス、リスク許容度の要件は何か？組織は必要な能力と変更管理の専門知識を持っているか？
私は金融バックグラウンドを活かし、AI投資に対して基本的な問いかけをします：価値創造をどのように定量化し測定するのか？「節約」は主要なメリットとしてよく挙げられますが、意味のあるROI評価のためには正確な定義が必要です。真の節約とは、予算から実際に削減された金額を表します。一方、コスト回避は、現在の支出レベルを維持しながら、生産量や能力を向上させることです。どちらの指標も戦略的な価値がありますが、財務諸表やキャッシュフローへの影響は異なります。
もう一つの考慮点は、AIが従業員の生産性にもたらす影響をどう測定するかです。課題は、生産性の向上が検証可能なビジネス価値に変換されることを確実にすることです。主要業績評価指標（KPI）に対する測定が主な基準ですが、無形の生産性（スプレッドシートのようなツールからの価値に類似）については例外があり、技術を導入するための時間と投資が比較的低い場合にのみ許容されます。高い投資にはKPIに対する高い説明責任が求められます。低い投資であれば、より広く定義された生産性の向上を正当化できます。どちらもエージェント型AIの変革の成功に不可欠です。
コストと生産性のメリットを超えて、AIは収益を向上させ、市場投入までの時間を短縮することができます。これらの要因の重要性は、組織の成熟度と戦略的優先事項によって異なります。成長段階にある企業は通常、収益機会を拡大し、開発サイクルを短縮し、コストを比例的に増加させずに規模を拡大できるAIイニシアチブを優先します。これらの組織にとって、コスト回避は急速な拡大を支援します。一方、確立された企業は通常、サービスレベルを維持または向上させながら、運用コストを明確に削減するAIイニシアチブを優先します。
AIへの投資が財務目標と組織の成熟度に合致することを確実にするためには、実装前に価値測定フレームワークを確立することが不可欠です。この規律あるアプローチにより、AIは技術実験から戦略的なビジネスレバーへと変わります。
どのモデルを選ぶべきか
重要な決断の一つは、大規模言語モデル（LLM）の選択に関するものです。選択肢には、オープンソース、社内開発、商用ソリューション（ChatGPT、Copilot、Claudeなど）があります。オープンソースモデルはライセンス料がないため費用対効果が高いように見えるかもしれませんが、総所有コストの評価が重要です。考慮すべき点には、インフラとホスティングのコスト、メンテナンス、専門知識の要件などがあります。主要な商用モデルと比較すると、パフォーマンスのギャップがビジネス成果に影響を与える可能性があり、組織はセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスの責任を負うことになります。
商用ソリューションは予測可能なコスト、企業サポート、継続的な改善を提供しますが、ベンダー依存性とデータ主権に関する考慮事項をもたらします。社内開発は制御とカスタマイズを提供しますが、人材、インフラ、研究開発への大きな投資を必要とします。最適なアプローチは、技術的能力、リスク許容度、コンプライアンス要件、戦略的目標によって異なります。多くの企業は、ユースケース要件、データの機密性、パフォーマンスニーズに基づいて、異なるモデルタイプとホスティング戦略を選択するハイブリッド戦略を採用しています。
大企業は多くの場合、独自のモデル、チャットボット、AIパイプラインを作成するための人材プールを持っています。そのような組織は、従業員向けの直感的なノーコードツールと、モデルとデータソースを接続するバックエンドエンジンを備えたAIフレームワークを開発することができます。このようなフレームワークの構築には相当な時間と専門知識が必要ですが、プライバシー、正確性、合法性のためのガバナンスとガードレールを提供します。
小規模企業は商用LLMで十分かもしれません。また、小規模言語モデル（SLM）を使用することもありますが、モデルが企業固有のデータを理解できない場合や、最良の結果を提供するのに十分な堅牢性がない場合に課題に直面する可能性があります。これに対処するため、ベンダーはますますオープンソースLLMを特定の役割、業界、組織に合わせて調整しています。ガートナーによると、2028年までに企業が使用する生成AIモデルの半数以上がドメイン固有になり、2024年の10%から増加するとされています。2029年までに、企業の80%が業界や業務機能に特化したコンテンツ作成のためにドメイン固有言語モデル（DSLM）を使用するようになり、2025年の30%から増加するとされています。
これらのカスタマイズされたモデルは、HRや防衛などの特定の分野向けに最適化されたり、特定の言語やアクセントで訓練されたりすることがあります。このカスタマイズは社内で行うことも、AIプロバイダーから購入することもできます。ベンダーが提供するカスタマイズモデルは、サポート契約、定期的な更新、法的保護、検証済みのテストなどの利点を提供します。モデルの開発とトレーニングにおいては、業界全体での協力の大きな機会があり、差別化は組織固有のデータから生まれます。
問題は「導入するかどうか」ではなく「どのように導入するか」
AIは転換点に達しています：プロセッサ、アクセラレータ、データ可用性の進歩により、企業規模での実装が実現可能になりました。組織は競争力を維持するために、戦略的にAIを採用する方法を学ぶ必要があります。LLMとAIワークフローの決定は本質的に組織固有のものであり、成熟度、技術的能力、リソース、ビジネス要件によって推進されます。
AIの成功した実装には、投資意欲、組織の能力、実行戦略のバランスが必要です。新しい技術よりもビジネスニーズを優先し、進化するAI環境に迅速に戦略を立て適応できる組織は、競争優位性を強化できます。投資、能力構築、戦略的整合性のための明確なフレームワークを確立する組織は、AIの変革的な可能性を捉えることができるでしょう。
AI投資から意味のあるビジネス価値を実現するには、リソース配分、能力開発、実装アプローチに関する規律ある意思決定が必要です。この戦略的基盤を通じてのみ、AIイニシアチブは段階的な改善ではなく、変革的な成果をもたらすでしょう。
