投稿者 global-ai-media 
米国の著名投資家が「AIバブルはまだピークに達していない」との見解を示し、市場の注目を集めています。しかし、実務を担う意思決定者やエンジニアが注視すべきは、株価の変動ではなく、AI技術が産業構造にどれほど深く浸透し始めているかという事実です。本稿では、グローバルな市場観測を起点に、日本企業が直面する課題と、実務レベルでのAI活用・ガバナンスのあり方について解説します。
投資家の「強気」と実務家の「冷静さ」
米国のナイルズ・インベストメント・マネジメント創業者であるダン・ナイルズ（Dan Niles）氏は、CNBCのインタビューにおいて、現在のAI市場について「バブルのピークにはまだ達していない」との見解を示しました。金融市場ではAI関連銘柄の過熱感を懸念する声も聞かれますが、ナイルズ氏は依然として成長余地があると見ています。
この投資家視点での「バブル論争」は、我々実務家にとっても重要な示唆を含んでいます。それは、AIへの期待値（ハイプ）と、実際のビジネス価値の間にまだギャップが存在するということです。しかし、2000年代初頭のドットコム・バブルが弾けた後もインターネット技術が社会インフラとして不可逆的に定着したように、生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM）もまた、一過性のブームではなく、企業の競争力を左右する「インフラ」へと移行しつつあります。
日本企業における「PoC疲れ」からの脱却
現在、多くの日本企業では、とりあえずAIを導入してみるという「PoC（概念実証）フェーズ」から、具体的なROI（投資対効果）を求める「実装フェーズ」へと移行しようとしています。しかし、現場からは「期待したほどの精度が出ない」「業務フローに組み込めない」といった声も聞かれ、いわゆる「幻滅期」に入りかけている組織も少なくありません。
日本の商習慣において、AI活用の最大の障壁となるのは「完璧主義」と「曖昧な業務プロセス」です。生成AIは確率的な出力を伴うため、100%の正解を保証しません。この特性を理解せず、従来のITシステムと同じような品質保証（QA）を求めると、プロジェクトは頓挫します。
成功している日本企業の事例を見ると、AIに全てを任せるのではなく、「人間による最終確認（Human-in-the-loop）」を前提とした業務設計を行っています。例えば、議事録作成やコード生成、マーケティングコピーの案出しなど、AIを「ドラフト作成者」として位置づけ、最終的な責任は人間が負うというガバナンスを明確にすることで、リスクを管理しながら生産性を向上させています。
法規制とガバナンス：日本独自の強みと課題
グローバルな視点で見ると、EUの「AI法（EU AI Act）」のような包括的かつ厳格な規制が先行していますが、日本は現時点ではガイドラインベースの「ソフトロー」による規律が中心です。また、著作権法第30条の4により、情報解析のための著作物利用が比較的柔軟に認められている点は、AI開発・活用において日本のアドバンテージとなり得ます。
一方で、企業内ガバナンスにおいては、情報漏洩リスクへの懸念から、ChatGPT等の利用を一律禁止にしているケースも散見されます。しかし、これは「シャドーIT」（会社が許可していないツールを社員が勝手に使うこと）を助長するリスクがあります。実務的には、禁止するのではなく、入力データのマスキング処理や、エンタープライズ版の契約による学習データへの利用除外設定など、技術的・契約的なガードレールを設けた上で、積極的に活用させる方針が望ましいでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの投資熱がどうあれ、技術の進化は止まりません。日本企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 「魔法」から「道具」への認識転換
AIは万能な魔法ではありません。自社の業務における「ボトルネック」がどこにあるのかを特定し、そこにRAG（検索拡張生成：社内データを参照させて回答精度を高める技術）などの適切な技術を適用するエンジニアリング視点が必要です。
2. データの整備とデジタル化の徹底
AI活用の成否は、学習や参照の対象となる「データ」の質に依存します。紙文化や属人化したナレッジが残る日本企業においては、AI導入以前に、業務プロセスのデジタル化とデータ整備こそが、遠回りのようで最も確実なAI戦略となります。
3. 失敗を許容する組織文化の醸成
「バブル」がいずれ調整局面を迎えるとしても、AIを活用できる人材と組織能力は資産として残ります。小さな失敗を許容し、現場レベルでの試行錯誤を推奨する文化を作れるかどうかが、少子高齢化による労働力不足時代を生き抜く鍵となるでしょう。