投稿者 global-ai-media 
2025年から2026年にかけての株式市場予測において、依然としてAI関連銘柄が市場を牽引するという見通しが示されています。これは、AIが単なる「流行」から、インターネットやクラウドに次ぐ「不可逆的なインフラ」へと移行しつつあることを示唆しています。グローバル市場の期待が継続する中で、日本の実務者はこの技術とどう向き合い、組織に定着させるべきか解説します。
根強い市場の期待と「ハイプ・サイクル」の先にあるもの
CNBCの記事が示唆するように、テクノロジーセクターにおけるAIへの投資意欲は衰えを見せていません。生成AI（Generative AI）の登場以降、一部では「バブル崩壊」を懸念する声もありましたが、実際には基盤モデルの性能向上や、エッジAIへの展開、そして半導体需要の継続的な高まりが市場を支えています。
この市場動向から読み解くべきは、AIが「物珍しい実験技術」から「企業の競争力を左右する中核資産」へと評価軸がシフトしたという事実です。初期のチャットボットによる業務効率化への期待が一巡し、現在はより複雑な推論やワークフローの自動化、すなわち「エージェント型AI」への進化に資金と注目が集まっています。
日本企業における「PoC貧乏」からの脱却
グローバルでのAI投資が継続する一方で、多くの日本企業は依然としてPoC（概念実証）のフェーズに留まっているのが現状です。「とりあえずChatGPTを導入してみたが、利用率が伸びない」「セキュリティ懸念から全社展開が進まない」といった課題は、多くの現場担当者が抱える悩みでしょう。
市場がAIに期待し続ける理由は、それが具体的なROI（投資対効果）を生むと信じられているからです。日本企業においても、単なる「文書要約」や「メール作成」といった個人の生産性向上ツールとしてだけでなく、自社の独自データを組み込んだRAG（検索拡張生成）の構築や、基幹システムと連携した自動化パイプラインの整備など、事業プロセスそのものを変革する取り組みへの投資が不可欠になります。
法規制とガバナンス：ブレーキではなくガードレールとして
AI活用を進める上で避けて通れないのが、法規制とガバナンスの問題です。EUのAI法（EU AI Act）のような包括的で厳格な規制が世界標準になりつつある中で、日本は比較的「ソフトロー（法的拘束力のないガイドライン）」を中心としたアプローチを取っています。これは技術開発には有利ですが、企業にとっては「どこまでやって良いか」の判断を自律的に行う必要があることを意味します。
日本の商習慣において、リスクをゼロにしようとするあまり「一律禁止」や「過度な承認フロー」を設けてしまうケースが散見されます。しかし、AI技術が社会インフラ化する中で、活用しないこと自体が「競争劣後リスク」となります。重要なのは、AIガバナンスを「ブレーキ（止めるもの）」ではなく、高速道路の「ガードレール（安全に走らせるもの）」として設計することです。具体的には、著作権侵害リスクの低減策、ハルシネーション（もっともらしい嘘）への対策、そして出力結果に対する人間による確認プロセス（Human-in-the-loop）の業務フローへの組み込みが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
継続するAI市場の活況を背景に、日本の経営層や実務者が意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. 「導入」から「運用（MLOps/LLMOps）」への投資シフト
AIモデルを作って終わりではなく、継続的に精度を監視し、再学習やプロンプトの改善を行う運用体制（LLMOps）が必要です。エンジニアだけでなく、業務部門が主体となって改善サイクルを回せる組織作りが、長期的な競争力の源泉となります。
2. 労働力不足を補う「パートナー」としてのAI定義
日本の構造的な課題である労働人口の減少に対し、AIは強力な解決策となり得ます。単なるコスト削減（人員削減）の文脈ではなく、「人が人らしい創造的な業務に集中するためのパートナー」としてAIを位置づけることで、現場の抵抗感を減らし、組織文化に馴染ませることができます。
3. リスクベース・アプローチの実践
すべてのAI活用を一律に管理するのではなく、リスクの大きさ（例：社内向け議事録要約は低リスク、顧客向け自動回答や人事評価は高リスク）に応じて管理レベルを変えるメリハリのあるガバナンスを構築してください。これにより、イノベーションの速度を落とさずに、コンプライアンスを遵守することが可能になります。