投稿者 global-ai-media 
厳しい規制環境にある金融大手JPモルガン・チェースが、従業員の半数にあたるAI活用を実現した背景には、単なるツールの導入ではなく「コネクティビティ・ファースト」というアーキテクチャ戦略がありました。なぜ高機能なLLMを導入するだけでは現場に定着しないのか。日本企業のAI実装における「ラストワンマイル」の課題と解決策を紐解きます。
導入率50%の壁を越える「コネクティビティ・ファースト」とは
米金融大手JPモルガン・チェースにおいて、従業員の約50%がAIアシスタントなどの生成AIツールを活用しているという事実は、多くの日本企業にとって衝撃的な数字かもしれません。国内では「PoC（概念実証）疲れ」や「一部のIT部門のみでの利用」に留まるケースが散見される中、なぜ同社は全社的な普及に成功したのでしょうか。
その鍵は、彼らが提唱する「コネクティビティ・ファースト（接続性重視）」のアーキテクチャにあります。これは、最新のLLM（大規模言語モデル）を単体で提供するのではなく、社内の既存システム、データベース、業務アプリケーションといかにシームレスに「接続」させるかを最優先する設計思想です。
多くの企業は「どのモデルが賢いか（GPT-4か、Claudeか、Geminiか）」というモデル選定に時間を費やしがちです。しかし、実務においてAIが価値を発揮するのは、社内固有のデータを参照し、社内のワークフローの中でアクションを実行できた時です。JPモルガンの事例は、モデルの性能そのものよりも、モデルが社内システムの手足として動けるための「配管（パイプライン）」の整備こそが、普及の決定打であることを示唆しています。
日本企業の課題：レガシーシステムとAIの接続
この「接続性」という観点は、日本企業において特に深刻な課題となります。経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年の崖」でも指摘される通り、多くの国内企業ではデータが各部署に散在し、システムがサイロ化しています。また、API連携が前提となっていないレガシーシステムも少なくありません。
こうした環境下で、単にチャットボットのWeb画面を従業員に開放しても、得られる成果は「文章作成の補助」や「一般的な調べ物」に限定されます。業務効率化の本丸である「受発注処理」や「顧客データの分析とレポート作成」などにAIを組み込むためには、LLMと社内システムをつなぐ中間層（オーケストレーション層）の構築が不可欠です。
具体的には、RAG（検索拡張生成：社内ドキュメントを検索して回答生成に利用する技術）の実装や、AIエージェントがAPIを通じて社内システムを操作できる環境整備が求められます。これはAIプロジェクトであると同時に、実質的には社内システムのモダナイゼーション（近代化）プロジェクトであると認識する必要があります。
ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ガードレール」にする
金融機関であるJPモルガンが大規模展開できたもう一つの要因は、高度なガバナンス体制です。日本でも金融庁のガイドラインや著作権法、個人情報保護法への対応など、AI活用に伴うコンプライアンス要件は厳格です。
「コネクティビティ・ファースト」のアーキテクチャは、実はガバナンスの観点からも有効です。従業員が個別に外部のAIサービスを利用する「Shadow AI（シャドーAI）」を放置するのではなく、社内で認可された接続基盤（プラットフォーム）を用意することで、入出力データの監視、個人情報のマスキング、利用ログの監査を一元管理できるからです。
日本ではリスクを恐れて「全面禁止」か、あるいは現場任せの「放任」になりがちですが、企業として公式な「安全な通り道」を整備することこそが、結果としてリスクを最小化し、利用率を向上させる近道となります。
日本企業のAI活用への示唆
JPモルガンの事例は、AIの導入を「ツールの配布」ではなく「インフラの刷新」と捉えることの重要性を教えてくれます。日本の実務者が持ち帰るべき示唆は以下の通りです。
- モデル選定より「つなぐ技術」への投資を：
最新モデルを追いかけるよりも、社内データや既存システムをLLMから安全に呼び出せるAPI基盤やデータ整備に予算とリソースを配分すべきです。 - 中央集権的なプラットフォームの構築：
各部署がバラバラにAIツールを契約するのではなく、全社のセキュリティ基準を満たした共通基盤（ゲートウェイ）を構築し、そこ経由での利用を徹底することで、ガバナンスと利便性を両立させてください。 - 業務フローへの埋め込み（Embedded AI）：
別画面のチャットボットを開かせるのではなく、既存の業務ツール（グループウェア、CRM、IDEなど）の中にAI機能を「接続」し、意識せずに使える環境を作ることが、利用率50%への第一歩です。