投稿者 global-ai-media 
世界的な広告・通信グループであるHavasが、CES 2026に向けたロードマップとして、グローバル規模のLLMポータル「AVA」の展開を発表しました。この動きは、単なるツールの導入にとどまらず、組織全体で安全かつ効果的にAIを活用するための「インフラ整備」の重要性を示唆しています。本記事では、この事例を端緒に、日本企業が直面するAIガバナンスの課題と、社内AI基盤構築のポイントを解説します。
グローバル企業が目指す「AIの民主化」と統制
Havasによる「AVA」プラットフォームの発表は、企業における生成AI活用が「個人の実験」フェーズから「組織的なインフラ」フェーズへと移行しつつあることを象徴しています。記事によれば、Havasはこのプラットフォームを通じて、世界中のネットワークに対して安全なAIツールへのアクセスを提供する計画です。
ここで注目すべきは、「Secure（安全）」かつ「Access across global network（全社的なアクセス）」という点です。多くの企業において、特定の部署やエンジニアだけが高度なAIツールを使い、他の部門は取り残される、あるいはセキュリティが担保されていない無料ツールを無断で使用するといった分断が起きています。Havasの取り組みは、クリエイティブ、マーケティング、管理部門を問わず、全社員が統一されたセキュリティ基準の下でAIの恩恵を受けられる環境、いわゆる「AIポータル」や「AIゲートウェイ」と呼ばれる基盤を整備しようとするものです。
日本企業が直面する「シャドーAI」のリスクと対策
この動きは、日本の企業組織においても極めて重要な示唆を含んでいます。日本国内では現在、現場レベルでのChatGPT等の利用意欲が高まる一方で、情報漏洩リスクへの懸念から、会社として利用を禁止、あるいは厳しく制限しているケースが少なくありません。
しかし、厳格な禁止は、社員が個人のスマートフォンや未承認のアカウントで業務データを処理する「シャドーAI」のリスクを高めるという逆説的な結果を招きかねません。Havasのような「社内公認のAIポータル」を整備することは、以下の3つの観点から、日本企業にとって有効なリスク対策となります。
- 入力データの保護：API経由でデータを送信し、学習データとして利用されない設定（オプトアウト）を組織全体で強制できる。
- ログの管理と監査：誰がどのようなプロンプトを入力し、どのような出力を得たかを記録することで、内部不正の抑止や事後追跡が可能になる。
- モデルの多様性確保：GPT-4、Claude、Geminiなど、複数のLLMを用途に応じて使い分けられるインターフェースを提供し、ベンダーロックインを防ぐ。
ツール導入だけでは不十分：実務への定着とカルチャー
もちろん、システムとしてのAIポータルを用意するだけでは、DX（デジタルトランスフォーメーション）は成功しません。Havasのようなクリエイティブ領域に強みを持つ企業が大規模な展開を計画している背景には、AIを「エンジニアの道具」ではなく「発想や業務効率の拡張ツール」として位置づける組織文化の醸成があります。
日本の現場においては、トップダウンでツールを導入しても、「使い方がわからない」「業務フローに組み込めない」といった理由で形骸化することが多々あります。特に日本語特有の商習慣や、「空気を読む」ような暗黙知が求められる業務においては、汎用的なLLMの回答精度に失望し、利用が止まってしまうこともあります。これを防ぐためには、RAG（検索拡張生成）技術を用いて社内規定や過去の議事録を参照させるなど、自社データとの連携が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
Havasの事例および昨今のAIインフラのトレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「禁止」から「管理された開放」への転換
AI利用を一律に禁止するのではなく、セキュリティが担保された「社内版AI環境」を構築し、そこでの利用を推奨してください。これにより、シャドーAIを防ぎつつ、現場の生産性向上を支援できます。
2. ガバナンスとユーザビリティのバランス
認証プロセスが複雑すぎたり、UIが使いにくかったりすると、社員は再び使いやすい外部の無料ツールに流れてしまいます。SSO（シングルサインオン）連携や、Slack/Teamsといった既存のチャットツールへの組み込みなど、日本企業のワークスタイルに馴染むUX設計が重要です。
3. 中長期的なロードマップの策定
HavasがCES 2026を見据えた発表を行っているように、AI活用は一朝一夕で完了するものではありません。まずは汎用的なチャットボットから始め、次に社内データ連携（RAG）、さらに特定業務専用のエージェント開発へと、段階的に投資と実装を進めるロードマップを描くことが求められます。