投稿者 global-ai-media 
AIブームの過熱に対する警鐘として、「AIはテクノロジー社会の壁に埋め込まれたアスベストのようなものだ」という辛辣な表現が一部の海外メディアでなされています。この過激な比喩は、無思慮に組み込まれたAIが将来的な「技術的負債」や「リスク」になり得ることを示唆しています。本記事では、ハイプサイクルが落ち着きを見せる中、日本企業が直視すべき「AI導入の適正化」と「持続可能な活用」について解説します。
「とりあえずAI」が招く見えないリスク
海外の有識者やメディアの間で、近年のAIブーム、特に生成AIの無秩序なプロダクトへの統合に対する批判的な論調が見られるようになっています。その中で用いられる「アスベスト」という比喩は強烈ですが、エンジニアリングの観点からは極めて重要な示唆を含んでいます。かつて建材として重宝されたアスベストが後に深刻な健康被害と除去コストをもたらしたように、明確な目的やガバナンスなしにシステム深部に組み込まれた「ブラックボックス化したAI」は、将来的に巨大な技術的負債となる恐れがあるからです。
日本の商習慣において、他社動向を気にした「横並びの導入」は珍しくありません。「競合がチャットボットを入れたから」「投資家向けにAI活用をアピールしたいから」という動機で、既存システムに安易にLLM（大規模言語モデル）のラッパーを被せるような開発は、短期的には成果に見えても、長期的には保守不可能なコードと予期せぬ挙動（ハルシネーションなど）のリスクを抱え込むことになります。
巨大プラットフォーマー依存からの脱却と「適正サイズ」の選択
元記事でも触れられている「独占企業」への懸念は、日本企業にとっても「ベンダーロックイン」という現実的な課題として存在します。特定の巨大テック企業のAPIのみに依存したビジネスモデルは、APIの価格改定、仕様変更、あるいはサービス停止のリスクに直結します。また、機密情報を海外サーバーに送信することへのコンプライアンス上の懸念も、金融や公共分野を中心に根強く残っています。
ここで重要になるのが、必ずしも最大・最新のモデルだけが正解ではないという視点です。最近のトレンドとして、パラメータ数を抑えた「SLM（Small Language Models）」や、オンプレミス環境でも動作可能なオープンソースモデルの活用が進んでいます。日本の現場においては、汎用的な「何でもできるAI」よりも、社内文書や特定ドメインの知識に特化し、かつ自社の管理下に置ける「身の丈に合ったAI」の方が、コスト対効果（ROI）とガバナンスの両面で優れているケースが多々あります。
「機能」ではなく「体験」としてのAI活用
AIはもはや「魔法」ではなく、データベースやネットワークと同じ「インフラ技術」になりつつあります。したがって、これからの日本企業に求められるのは「AIを使って何ができるか」という機能ベースのPoC（概念実証）ではなく、「AIを隠蔽していかにユーザー体験を向上させるか」というプロダクト視点です。
例えば、ECサイトにおいて「AIおすすめ機能」を派手に宣伝するよりも、検索結果の精度が自然と向上している、あるいはカスタマーサポートの初動回答が正確になっているといった、ユーザーがAIの存在を意識しない形での実装が、結果として長く使われるサービスになります。過度な期待（ハイプ）が剥がれ落ちた今こそ、地味ながらも確実な業務効率化やUX改善にAIを組み込む、エンジニアリング本来の姿勢に立ち返る時期と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな議論と国内の現状を踏まえ、意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「引き算」の勇気を持つ
すべての機能にAIを搭載する必要はありません。ルールベースで解決できる課題に高コストな生成AIを使うのは避けるべきです。導入前に「AIを使わない場合の解決策」と比較検討し、本当にAIが不可欠な領域にリソースを集中させてください。
2. 出口戦略と可逆性の確保
特定のAIモデルやプロバイダーに依存しすぎないアーキテクチャ（LLM Opsの整備など）を設計段階から考慮してください。将来的にモデルを差し替えたり、AI機能をオフにしたりしてもシステム全体が崩壊しない「疎結合」な設計が、リスク管理上極めて重要です。
3. ガバナンスと現場の安心感
「AIが変な回答をしたらどうするのか」という現場の不安に対し、人間によるレビュー（Human-in-the-loop）のプロセスを業務フローに組み込むことが、日本企業でのAI定着の鍵となります。技術的な導入だけでなく、責任分界点の明確化という組織的なデザインが求められています。