投稿者 global-ai-media 
世界的な広告・通信グループであるHavasが、複数のAIモデルを統合したセキュアな基盤「Ava」を発表しました。この動きは、単一のAIモデルへの依存を脱却し、企業独自のガバナンス下で最適なモデルを使い分ける「マルチモデル戦略」の重要性を示唆しています。日本企業がこのトレンドをどのように解釈し、実務に取り入れるべきかを解説します。
単一モデルから「統合型ポータル」への転換
グローバルな大手広告代理店グループであるHavasが、独自のAIツール「Ava」を発表しました。このニュースで特筆すべき点は、単に新しいAIサービスを導入したことではなく、Avaが「複数のAIモデルを単一のセキュアなポータルに統合したもの」であるというアーキテクチャにあります。
生成AIの黎明期、多くの企業はChatGPT（OpenAI）やGemini（Google）といった特定のサービスを個別に契約し、従業員に提供してきました。しかし現在、世界の先進的な企業は、複数のLLM（大規模言語モデル）を束ね、自社のセキュリティポリシーを適用した「社内統一ゲートウェイ（ポータル）」の構築へとシフトしています。
このアプローチには明確な理由があります。モデルごとに「創造性」「論理的推論」「要約能力」「日本語処理能力」といった得意分野が異なるため、業務内容に応じて最適なモデルを使い分けることが、生産性と品質の向上に直結するからです。
日本企業における「ベンダーロックイン」回避とセキュリティ
日本企業、特に製造業や金融、インフラなどの機密性の高いデータを扱う組織にとって、この「統合型ポータル」のアプローチは非常に合理的です。特定のAIベンダー1社に依存する（ベンダーロックイン）ことは、将来的な価格改定リスクや、サービス停止時の業務継続性（BCP）の観点からリスクとなります。
また、日本の個人情報保護法や著作権法、さらには各業界のガイドラインに準拠するためには、入力データがAIの学習に使われない設定（オプトアウト）を確実に担保する必要があります。Havasの事例のように、企業が管理するポータルを経由させることで、従業員がどのモデルを使用しても、統一されたセキュリティ基準とログ管理（監査証跡の確保）を適用できるメリットは計り知れません。
組織文化とAI：現場の「使い分け」をどう促進するか
日本の組織文化において、新しいツールの導入は「現場への定着」が最大のハードルとなりがちです。機能が豊富でも、使い勝手が複雑であれば形骸化します。
実務的な活用のカギは、裏側の複雑な技術（どのモデルを使うか、どのようなプロンプト制御をするか）をシステム側で吸収し、ユーザー（従業員）にはシンプルなインターフェースを提供することにあります。例えば、以下のようなユースケースごとの自動ルーティングが考えられます。
- 企画・アイデア出し：創造性の高いGPT-4やClaude 3 Opusなどを割り当てる
- 社内文書検索・要約：RAG（検索拡張生成）技術と組み合わせ、軽量で高速なモデルを使用する
- 個人情報が含まれる可能性のある処理：オンプレミスまたは国内リージョンのセキュアな環境で動作するモデルに限定する
このように、エンジニアやIT部門が「交通整理」を行い、現場担当者は意識せずに最適なAIの恩恵を受けられる環境整備が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Havasの事例は、AI活用が「導入フェーズ」から「統合・管理フェーズ」へと移行していることを示しています。日本のビジネスリーダーや実務担当者は、以下の3点を意識して戦略を立てるべきでしょう。
- マルチモデル環境の前提化：「ChatGPTかGeminiか」という二者択一ではなく、目的に応じて複数のモデルを安全に使える基盤（AIゲートウェイ）の構築を目指してください。
- ガバナンスと利便性の両立：禁止事項を増やすだけのルール作りではなく、セキュアな環境を用意することで、シャドーIT（個人アカウントでの業務利用）を防ぐアプローチが有効です。
- 独自データの価値最大化：モデル自体はコモディティ化していきます。差別化要因は、そのモデルに自社のナレッジ（商習慣、専門用語、過去の成功事例）をどう組み合わせるかにあります。社内データを整備し、AIが読み取りやすい形にする「データマネジメント」への投資が、今後の競争力を左右します。