投稿者 global-ai-media 
Lenovoの最新レポートによると、APAC（アジア太平洋）地域の企業は2026年に向けてAI投資を15%増加させる見通しであり、特にASEAN諸国では96%の組織が投資拡大を計画しています。本記事では、このトレンドの中心にある「ハイブリッド」なアプローチに焦点を当て、セキュリティ意識やコスト管理に厳しい日本企業が取るべき実務的な戦略を解説します。
APAC市場におけるAI投資の加速と「ハイブリッド」へのシフト
Computer Weeklyが報じたLenovoの「CIO Playbook 2026」によると、APAC地域の企業は今後数年でAIへの支出を大幅に拡大する傾向にあります。特に注目すべきは、ASEAN地域の組織の96%がAI投資を増やす意向を示しているという点です。これは、AIが単なる「実験的な技術」から、競争力を左右する「必須インフラ」へと移行したことを意味します。
しかし、ここで重要なのは投資の「額」だけではありません。レポートでは「ハイブリッド」への依存度が高まっていることが示唆されています。これは、すべてのデータをパブリッククラウド上の巨大なAIモデルに投げるのではなく、オンプレミス（自社運用）やエッジデバイス（PCやスマートフォンなどの端末側）と、クラウドを使い分ける「ハイブリッドAI」のアプローチが主流になりつつあることを指しています。
なぜ今、ハイブリッドAIなのか？：コストとセキュリティの観点から
日本企業においても、生成AIの導入検討が進む中で、以下の2つの大きな課題が浮き彫りになっています。
1つ目は「コストの肥大化」です。クラウドベースの大規模言語モデル（LLM）は、利用量に応じた従量課金が一般的であり、全社展開した際にランニングコストが予測しづらいという問題があります。2つ目は「データガバナンスとセキュリティ」です。顧客の個人情報や企業の機密データを社外のクラウドに送信することに対する抵抗感は、日本の商習慣において依然として根強いものがあります。
こうした背景から、機密性の高い処理はローカル（エッジやプライベートクラウド）で行い、汎用的な知識が必要な処理だけをパブリッククラウドで行う「ハイブリッド構成」が、現実的な解として注目されています。これは、日本の厳格な情報セキュリティ基準を満たしつつ、AIの恩恵を享受するための最適な戦略と言えます。
日本企業における「PoC疲れ」からの脱却
APAC諸国、特にASEAN地域が積極的な投資に動く一方で、日本国内では「PoC（概念実証）疲れ」という言葉が聞かれることがあります。とりあえずAIを導入してみたものの、具体的なビジネス成果（ROI）が見えずにプロジェクトが停滞するケースです。
2026年に向けた投資トレンドに乗るためには、技術を導入すること自体を目的にせず、「どの業務プロセスにAIを組み込めば、工数削減や付加価値向上に直結するか」という実務視点への回帰が必要です。例えば、製造業における外観検査の自動化（エッジAIの活用）や、金融機関における社内ナレッジ検索（RAG：検索拡張生成の活用）など、ユースケースを明確にした上でのインフラ投資が求められます。
法規制とガバナンスへの対応
AI活用拡大に伴い、EUの「AI法（EU AI Act）」をはじめとするグローバルな規制への対応も無視できません。日本国内でもAI事業者ガイドラインなどが整備されつつありますが、企業は「コンプライアンスを守りながらどう攻めるか」のバランス感覚が問われます。
特にハイブリッド環境においては、データがどこに保存され、どのように処理されたかを追跡するトレーサビリティの確保が重要になります。開発部門だけでなく、法務・知財部門を巻き込んだ「AIガバナンス体制」の構築は、2026年に向けた必須事項となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
APAC全体の活況を背景に、日本企業が今後取るべきアクションを以下の3点に整理します。
1. インフラの適材適所（ハイブリッド戦略）の検討
すべてのデータをクラウドに上げるのではなく、秘匿性の高いデータは手元のプライベート環境やエッジで処理するアーキテクチャを設計段階から組み込むこと。これにより、セキュリティリスクを低減しつつ、コストを最適化できます。
2. 「導入」から「運用・評価」への意識転換
AIモデルは導入して終わりではなく、継続的なファインチューニング（微調整）やMLOps（機械学習基盤の運用）が必要です。投資計画には、初期導入費だけでなく、こうした運用プロセスを回すための人材育成やツール費用を含める必要があります。
3. リスクベース・アプローチの徹底
AIの幻覚（ハルシネーション）や著作権侵害リスクをゼロにすることは困難です。リスクを許容できる業務と、絶対にミスが許されない業務を明確に区分けし、人間が最終確認を行うプロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込むことが、実務適用への近道です。