投稿者 global-ai-media 
著名投資家ダン・ナイルズ氏が「AIバブルはまだピークではない」と指摘するように、世界的なAI投資競争は継続しています。しかし、期待先行のフェーズは終わり、実質的なROI（投資対効果）が厳しく問われる段階に入りました。本稿では、グローバルな市場動向を俯瞰しつつ、日本のビジネス現場におけるAI活用のあり方と、法規制・組織文化を踏まえたリスク管理について解説します。
世界的な「AIバブル」論争と市場の現在地
米国の著名投資家であり、ナイルズ・インベストメント・マネジメントの創設者であるダン・ナイルズ氏は、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（You’re not there yet）」との見解を示しています。NVIDIAなどのハードウェアベンダーや、Microsoft、Googleといったハイパースケーラー（巨大クラウド事業者）による巨額の設備投資（CAPEX）は続いており、技術革新のスピードが鈍化する兆しは見えません。
しかし、これは「どんなAI関連企業でも株価が上がる」という意味ではありません。市場の関心は、「AIへの期待」から「AIによる実益」へと急速にシフトしています。インフラ層への投資が一巡しつつある中で、今後はアプリケーション層、つまり「具体的に業務でどう役立ち、どれだけの利益を生むか」が問われるフェーズに入っています。
日本企業が陥りやすい「PoC疲れ」とROIの壁
視点を日本国内に移すと、状況は少し異なります。生成AI（Generative AI）の登場以降、多くの日本企業がPoC（概念実証）に取り組みましたが、現在は「PoC疲れ」とも呼べる停滞感が見え隠れしています。「すごい技術だとは思うが、全社展開するための費用対効果が見えない」という経営層の声も少なくありません。
日本の商習慣において、AI導入の障壁となりやすいのが「過度な品質要求」と「責任の所在」です。生成AI特有のハルシネーション（事実に基づかない嘘の出力）のリスクをゼロにしようとするあまり、プロジェクトが前に進まないケースが散見されます。しかし、グローバルの潮流は「AIは間違えるもの」という前提で、人間が最終判断をするプロセス（Human-in-the-loop）を設計することに重きを置いています。
日本独自の「現場力」とAIガバナンスの融合
日本企業がAI活用で成功するためには、トップダウンの指示だけでなく、現場のドメイン知識（業務知識）をAIに組み込むアプローチが有効です。少子高齢化による労働力不足が深刻な日本において、AIは単なるコスト削減ツールではなく、事業継続のための必須インフラになりつつあります。
ここで重要になるのが、開発・運用基盤であるMLOps（Machine Learning Operations）と、AIガバナンスです。単にモデルを作るだけでなく、継続的に精度を監視し、日本の著作権法や個人情報保護法に準拠した運用ルールを策定する必要があります。特に、日本の著作権法はAI学習に対して比較的柔軟ですが、出力物の利用に関しては侵害リスクが存在するため、社内ガイドラインの整備が急務です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの投資熱が冷めないうちに、日本企業は以下の3点を意識して「実利」を追求すべきです。
- 「魔法」ではなく「道具」としての理解：AIバブル論争に惑わされず、自社の業務フローのどこにボトルネックがあり、どこにAIを適用すればレバレッジが効くかを冷静に見極めること。
- リスク許容度の明確化：ハルシネーションやセキュリティリスクをゼロにするのではなく、「どの程度のリスクなら許容し、どうカバーするか」という運用設計を優先すること。これには経営層のコミットメントが不可欠です。
- ガバナンスとイノベーションの両立：禁止事項ばかりのガイドラインではなく、安全に使うための「ガードレール」としてのガバナンスを構築すること。これが現場のエンジニアやプロダクト担当者の心理的安全性を高め、活用を加速させます。