投稿者 global-ai-media 
ラスベガスで開催されたCESでは、あらゆる製品に「AI」のラベルが貼られ、まさにAI一色の様相を呈していました。しかし、その熱狂の裏で真に注目すべきは、AIという技術そのものではなく、それがどう「人間」に寄り添えるかという点にあります。過熱するブームを一歩引いて捉え、日本企業が実務レベルで着目すべきポイントを解説します。
「AI搭載」が当たり前になった先にあるもの
先日開催された世界最大級のテクノロジー見本市「CES」に関する報道や現地レポートを見ると、まさに「AIに酔いしれている（Drunk on AI）」と形容するにふさわしい状況でした。家電、自動車、さらには枕や歯ブラシに至るまで、あらゆる製品に「AI」という枕詞が付けられ、AI機能の搭載がイノベーションの証であるかのようにアピールされていました。
しかし、技術トレンドやガバナンスに詳しい実務者であれば、この状況を冷静に見る必要があります。かつての「インターネット対応」や「IoT」ブームと同様、現在は「AIを組み込むこと」自体がマーケティングの主目的化している側面が否めません。生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM）の進化は確かに目覚ましいものですが、単にAPIを接続してチャットボットを動かすだけでは、もはや競争優位性にはなり得ないフェーズに入っています。
真のイノベーションは「人間中心」への回帰
元記事が指摘するように、AIの波の中で逆に際立っていたのは「Humanity（人間性）」でした。これをビジネスの文脈、特に日本のプロダクト開発や業務改革に置き換えると、「ユーザー体験（UX）への深い洞察」と言い換えることができます。
AIはあくまで道具（Enabler）です。例えば、カスタマーサポートにおいてLLMを導入する場合、重要なのは「AIを使っていること」を誇示することではなく、「顧客が待たされずに、的確な回答を得て、不満を解消できること」です。日本の商習慣において重視される「おもてなし」や「きめ細やかなサービス」を、AIがいかに黒子として支えられるかが問われています。AIが前面に出るのではなく、ユーザーが意識せずに恩恵を受けられるような「透明なAI」の実装こそが、これからの目指すべき姿でしょう。
日本企業が直面するリスクとガバナンス
CESのような見本市で見られるデモンストレーションと、企業が実運用するシステムの間には、大きな乖離があります。特に日本企業の場合、品質への要求水準が高く、ハルシネーション（AIがもっともらしい嘘をつく現象）や、コンプライアンス上のリスクに対する懸念が導入の障壁となるケースが多々あります。
「とりあえずAIを入れてみた」というPoC（概念実証）疲れに陥らないためには、導入初期からリスク評価を組み込むことが不可欠です。著作権法や個人情報保護法の改正動向を踏まえたデータの取り扱い、出力結果の検証プロセスの確立など、MLOps（機械学習基盤の運用）とAIガバナンスの両輪を回す体制が必要です。魔法のような万能ツールとしてではなく、確率的に動作するソフトウェアとして管理・運用する現実的な視点が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、グローバルな狂騒から一歩距離を置き、日本の意思決定者やエンジニアが意識すべき点を整理します。
- 「AI」を目的化しない：「AIを使って何かやれ」というトップダウンの指示は失敗の元です。「どの業務の、どの苦痛（ペイン）を解消するためにAIが必要か」という課題起点のアプローチを徹底してください。
- 人間中心のUX設計：技術の先進性よりも、AIが失敗した（誤った回答をした）際にユーザーをどうフォローするか、人間がどう介入するか（Human-in-the-loop）というプロセス設計に投資してください。
- 地道なガバナンス体制の構築：派手な機能追加よりも、自社データの整備（RAG等の活用に向けたナレッジ管理）や、セキュリティガイドラインの策定といった足元の整備が、中長期的な競争力の源泉となります。