投稿者 global-ai-media 
Gunther Werksが発表したポルシェ911のレストモッド「Gemini」は、派手さを抑えた（Understated）外観の中に、究極のエンジニアリングを詰め込んだ一台として紹介されている。この「一見地味だが、中身は利用者のために極限まで最適化されている」というアプローチこそ、ブームが沈静化し実用期に入ったAIプロジェクトが目指すべき姿である。本稿では、自動車のカスタマイズ哲学になぞらえ、日本企業が目指すべき「Bespoke AI（特注型AI）」の戦略と、それを支えるガバナンスについて論じる。
「魔法の箱」から「高性能パーツ」への意識転換
元記事で紹介されているGunther Werksの「Gemini」プロジェクトは、クラシックな車体をベースにしつつ、現代の技術で徹底的に再構築（レストモッド）されたものだ。これは現在の生成AIを取り巻く状況に酷似している。
昨今のAIトレンドは、GPT-4やClaude 3、あるいはGoogleのGeminiといった「汎用的な巨大モデル（Foundation Models）」をそのままチャットボットとして導入する段階から、自社の業務やシステムに合わせて再構築するフェーズへと移行している。これを「Bespoke（ビスポーク：注文服や特注品）」のアプローチと呼ぶことができる。
多くの日本企業がPoC（概念実証）で直面した「汎用モデルでは自社の専門用語が通じない」「回答精度が業務レベルに達しない」という課題は、まさに既製品をそのまま使おうとしたことに起因する。ベースとなるモデル（車体）は高性能でも、それを自社の道路（業務フロー）に合わせてサスペンションを調整（ファインチューニングやRAG構築）しなければ、真のパフォーマンスは発揮できないのだ。
「Understated（控えめ）」なAIがもたらすUXの革新
記事中で「Understated（控えめ、目立たない）」と評されている点は、今後のAI UI/UXにおける重要なキーワードとなる。初期の生成AIブームでは、対話型インターフェース自体が主役だった。しかし、実務において最も生産性を高めるのは、ユーザーがAIを使っていると意識させないほど自然にワークフローに溶け込んだ「Embedded AI（埋め込み型AI）」である。
例えば、日本の製造業や建設業の現場において、作業員がいちいちチャット画面を開いて質問を入力するのは非効率だ。日報作成ツールの中にAIが裏側で待機し、入力内容から自動的にリスク検知を行ったり、設計図面ツールの中で自動的に部材推奨を行ったりする。このように「派手さはないが、業務を確実に楽にする」控えめなAI実装こそが、日本の現場文化に馴染みやすく、長期的な定着率を高める鍵となる。
日本の「現場知」を実装するための技術とリスク
独自のAIシステム（カスタムビルド）を構築する際、最も重要なのは「素材（データ）」の質だ。Gunther Werksが最高級の素材で車を仕上げるように、企業は自社に眠る「良質なデータ」をAIに与えなければならない。特に日本企業には、熟練工のノウハウや過去のトラブル対応記録など、形式知化されていない貴重なデータが大量に存在する。
これをRAG（検索拡張生成）などの技術を用いてAIに接続することで、初めて他社が模倣できない競争優位性が生まれる。一方で、カスタムビルドにはリスクも伴う。汎用モデルをカスタマイズする過程で、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクが増大したり、セキュリティホールが生まれたりする可能性があるからだ。
欧州のAI規制（EU AI Act）や日本の「AI事業者ガイドライン」が求めるように、カスタムAIであっても、その挙動が説明可能であり、人権やプライバシーを侵害しないかどうかのガバナンス（いわば車検のような安全性チェック）が必須となる。
日本企業のAI活用への示唆
本記事のテーマである「UnderstatedかつBespokeな構築」という視点から、日本企業が得るべき示唆は以下の通りである。
- 「なんでもできる」より「これができる」を目指す：
汎用的なチャットボットを全社導入して終わりにするのではなく、特定の業務課題（例：法務チェック、コールセンターの要約、設計補助）に特化したカスタムAIの開発にリソースを集中させるべきだ。 - UXは「地味」で良い：
AIの存在感を消し、既存の業務ツールの中に機能として溶け込ませることで、ITリテラシーに依存しない現場への浸透を図る。 - データガバナンスと品質管理の徹底：
独自のデータを使ってカスタマイズする以上、そのデータの著作権処理やプライバシー保護、出力結果の品質保証（QA）に対し、製造業の品質管理と同等の厳格さを持つ必要がある。
Gunther Werksの車が単なる移動手段を超えた価値を持つように、日本企業もAIを単なる効率化ツールとしてだけでなく、自社の「クラフトマンシップ」や「組織知」を次世代に継承・拡張するための基盤として再定義する時期に来ている。