投稿者 global-ai-media 
グローバル市場では、2026年に向けてもAI関連支出は減速せず、主要なハイパースケーラーによるインフラ投資が継続するとの見方が強まっています。投資家視点での「AIブームの継続」は、実務者にとって何を意味するのか。技術の進化速度とコスト構造の変化を見据え、日本企業が採るべき持続可能なAI戦略について解説します。
「AI支出は減速しない」が示唆する産業構造の変化
海外の投資メディアでは「AI関連銘柄の長期保有」が推奨され、ハイパースケーラー（巨大IT企業）による設備投資競争が当面続くという観測が主流です。これは単なる株式市場の話題にとどまらず、AI技術が一時的な流行を超え、インターネットやモバイル通信と同様の「不可欠な社会インフラ」へと定着しつつあることを示しています。
日本企業の意思決定者にとって、このトレンドは二つの側面を持ちます。第一に、LLM（大規模言語モデル）や生成AIの性能向上は今後も急速に進み、技術的な陳腐化サイクルが極めて速い状態が続くということです。第二に、高度なGPU（画像処理装置）リソースやクラウドインフラへの需要が逼迫し続けるため、利用コストの高止まりやリソース確保の競争が常態化するリスクがあるという点です。
外部依存のリスクと「オンプレミス回帰」の選択肢
グローバルなAIモデル開発競争が激化する中で、日本企業が直面する大きな課題の一つが「コスト」と「データガバナンス」です。特に円安傾向が続く経済環境下では、ドル建てのAPI利用料やクラウドコストが経営を圧迫する要因となり得ます。また、改正個人情報保護法や経済安全保障推進法の観点から、機密性の高いデータを海外サーバーへ送信することに慎重な判断が求められるケースも増えています。
こうした背景から、すべてを巨大なパブリッククラウド上の最先端モデルに依存するのではなく、業務特化型の小規模言語モデル（SLM）やオープンソースモデルを自社環境（オンプレミスやプライベートクラウド）で運用する「ハイブリッド戦略」が現実的な解となりつつあります。適材適所でモデルを使い分けることは、コスト削減だけでなく、セキュリティリスクの低減やBCP（事業継続計画）の観点からも有効です。
PoC疲れを乗り越え、実益を生むフェーズへ
2023年から2024年にかけて多くの日本企業が生成AIのPoC（概念実証）に取り組みましたが、「面白い回答は得られるが、業務フローに組み込めない」という壁に当たるケースも散見されました。AI投資が長期化するトレンドの中で求められるのは、魔法のような万能ツールを期待することではなく、既存の業務システムやワークフローにいかに地味かつ着実にAIを組み込むかというエンジニアリングの視点です。
RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジ活用や、定型業務の自動化といった「手堅い」領域での実装を深めつつ、AIが生成したアウトプットに対する人間のチェック体制（Human-in-the-loop）を組織文化として定着させることが、リスクをコントロールしながら成果を出す鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAI投資の勢いは衰えず、技術革新の波は今後も続きます。日本企業がこの波に乗りつつ、実務的な成果を上げるための要点は以下の通りです。
- インフラ戦略の多角化：特定の巨大プラットフォーマーに過度に依存せず、コスト対効果を見極めてオープンソースや軽量モデルの活用を検討する。
- ガバナンスとスピードの両立：総務省・経産省の「AI事業者ガイドライン」などを参照しつつ、リスク許容度を明確にした上で、現場が萎縮しないようなルール作りを行う。
- 長期的な人材育成：AIは「導入して終わり」のツールではない。継続的なプロンプトエンジニアリングやモデルの微調整（ファインチューニング）を行える人材を社内で育成、またはパートナー企業と長期的な関係を築くことが競争力の源泉となる。