投稿者 global-ai-media 
米Wedbush Securitiesの著名アナリスト、ダン・アイブス氏は、現在のAI市場について「特定の1社だけに賭けることはできない」と述べ、変動の激しい波を乗り切るには「強い胃袋（胆力）」が必要だと説いています。この投資市場への警句は、実はAI活用を進める企業の技術戦略にもそのまま当てはまります。本稿では、急速に進化するAIエコシステムの中で、日本企業が特定のベンダーに依存せず、リスクを分散しながら持続可能なAI活用を進めるための戦略を考察します。
「強い胃袋」が意味するもの：技術的陳腐化への耐性
ダン・アイブス氏が投資家に向けて発した「強い胃袋（Strong Stomach）が必要だ」というメッセージは、株価の乱高下への耐性を示唆するものですが、これは実務におけるAI導入プロジェクトの現場でも同様に重要なマインドセットです。
現在の生成AI分野は、モデルの性能更新が週単位で行われるほど変化が激しい領域です。今日「最高性能」とされたLLM（大規模言語モデル）が、翌月には「型落ち」になることも珍しくありません。日本企業、特に失敗を恐れる傾向が強い組織文化においては、一度導入した技術がすぐに陳腐化することへの抵抗感が強く、これが意思決定の遅れ（Analysis Paralysis）や、PoC（概念実証）止まりの原因となることがあります。
しかし、この変化の激しさを前提とし、「一度作って終わり」ではなく「常に更新し続ける」ことを許容する「胆力」こそが、AIプロジェクトを成功に導く鍵となります。完璧な正解を待つのではなく、変化に追随できるアジャイルな体制を構築することが、経営層やリーダーに求められています。
「1社に賭けるな」：マルチモデル戦略とベンダーロックインの回避
アイブス氏の「1社だけに賭けることはできない」という指摘は、企業がAIモデルを選定する際のリスク管理として極めて重要です。
OpenAIのGPTシリーズは依然として強力ですが、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、そしてMetaのLlamaシリーズに代表されるオープンソースモデルなど、選択肢は多様化しています。特定のプロプライエタリ（独占的）なモデルや単一のクラウドベンダーに過度に依存することは、将来的なコスト高騰や、サービス規約変更による事業リスク（ベンダーロックイン）を招く可能性があります。
日本企業の実務においては、用途に応じてモデルを使い分ける「モデルアグノスティック（特定のモデルに依存しない）」なアーキテクチャの採用が推奨されます。例えば、高度な推論が必要なタスクには高性能な商用モデルを使用し、社内文書の要約や定型的な処理には、自社環境で動作させる軽量なオープンソースモデルや、日本語能力に特化した国産モデル（ELYZAやFugaku-LLMなど）を採用するといった「適材適所」の分散戦略です。
日本企業におけるガバナンスとコストのバランス
複数のモデルやツールを組み合わせる「分散戦略」はリスクヘッジになりますが、一方で管理コストとガバナンスの複雑化を招きます。ここで重要になるのが、MLOps（機械学習基盤の運用）やLLMOpsと呼ばれる運用基盤の整備です。
日本では、欧州のAI規制法（EU AI Act）のような厳格な法的拘束力を持つ規制は現時点ではありませんが、内閣府の「AI事業者ガイドライン」などを踏まえた自主的なガバナンスが求められます。特に、顧客データや機密情報が意図せずモデルの学習に使われないよう、入力データのフィルタリングや、出力内容のハルシネーション（もっともらしい嘘）検知を行うガードレールの設置は必須です。
「どのモデルを使うか」という議論も大切ですが、それ以上に「どのようにモデルを切り替え可能にし、かつ安全に管理するか」という中間層（オーケストレーション層）の設計に投資することが、中長期的な競争優位につながります。
日本企業のAI活用への示唆
米国市場の動向とアイブス氏の示唆を、日本の実務環境に落とし込むと、以下の3点が重要なアクションアイテムとして浮かび上がります。
1. 「変わり続けること」を織り込んだ計画策定
技術の陳腐化を恐れず、AIモデルは「消耗品」あるいは「交換可能な部品」であると捉えること。固定的なシステム開発ではなく、継続的な改善を前提とした予算と人材配置を行う必要があります。
2. 特定ベンダーに依存しない「分散ポートフォリオ」
すべてを1つの巨大プラットフォーマーに委ねるのではなく、商用モデルとオープンモデル、あるいは国内ベンダーのソリューションを組み合わせることで、コスト最適化とリスク分散を図ってください。これは日本の商習慣である「系列」や「付き合い」を超えた、冷徹な技術選定を意味します。
3. ガバナンスによる「守り」を「攻め」の基盤に
セキュリティや著作権対応などのガイドラインを明確にすることで、現場の萎縮を防ぎます。「何をしてはいけないか」だけでなく「この範囲なら自由にやってよい」というサンドボックス（試行環境）を提供することが、日本企業の現場からイノベーションを生む土壌となります。