投稿者 global-ai-media 
マイクロソフトCEOのサティア・ナデラ氏が語るAI革命は、単なるツールの進化にとどまらず、SaaSや企業システム全体のあり方を問い直すものです。本稿では、ナデラ氏の議論を端緒に、AIスタック（技術階層）の変化や「自社で基盤モデルを持つべきか」という問いについて解説します。日本の実務者が直面するDXの課題や組織文化を踏まえ、これからの企業IT戦略における現実的なAI活用の道筋を探ります。
SaaSから「AIネイティブ」なソフトウェアへの転換
かつてクラウドコンピューティングがオンプレミス（自社運用）のサーバーをSaaSへと置き換えたように、現在、生成AIはソフトウェアの構造そのものを変えようとしています。マイクロソフトのサティア・ナデラ氏が示唆するように、これからのエンタープライズ・ソフトウェアは、単にデータを記録・管理する「System of Record」から、AIが推論し業務を支援する「System of Intelligence」へと進化を遂げつつあります。
日本企業においても、SaaSの導入は一巡しましたが、多くの現場では「ツールが増えすぎてデータが分断されている」という課題が残っています。AI時代のソフトウェアは、こうした分散したSaaS上のデータを横断的に読み込み、自然言語で統合的に操作できるインターフェースへと変化していくでしょう。これは、既存のSaaSベンダーにとっても、それを利用するユーザー企業にとっても、業務プロセスの再定義を迫る大きな転換点です。
企業は「独自の基盤モデル」を持つべきか？
AI活用における最大の論点の一つが、「自社専用の基盤モデル（Foundation Model）を構築すべきか、既存のAPIを利用すべきか」という問題です。ナデラ氏の議論や昨今の技術トレンドを踏まえると、大多数の日本企業にとって、GPT-4やClaudeのような大規模言語モデル（LLM）をゼロから開発・維持することは、コストと技術力の観点から現実的ではありません。
重要なのは「モデルそのもの」を持つことではなく、「自社のデータをモデルにどう理解させるか」という技術です。具体的には、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの手法を用い、機密性の高い社内規定や技術文書を、外部の強力なモデルと安全に連携させるアプローチが主流となります。ここでは、モデルの性能競争に巻き込まれることなく、いかに自社独自のデータを整備・構造化できるかが競争力の源泉となります。
マイクロソフトとOpenAIの関係が示唆する「プラットフォーム選び」
マイクロソフトとOpenAIのパートナーシップは、インフラ（Azure）とモデル（GPT）が密結合することの強みを示しています。しかし、ユーザー企業側には「ベンダーロックイン」のリスクも存在します。特定の巨大プラットフォーマーに依存しすぎることは、将来的なコスト高騰や技術的な柔軟性の欠如を招く可能性があります。
日本の実務者は、マイクロソフトのCopilotエコシステムのような統合環境の利便性を享受しつつも、長期的にはモデルの切り替えが可能なアーキテクチャ（LLM Opsの導入など）を検討する必要があります。特に金融や製造業など、高いセキュリティ要件やコンプライアンス（法令順守）が求められる業界では、データの保管場所や学習への利用有無を厳密に管理できる環境選びが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
ナデラ氏の視点と日本のビジネス環境を照らし合わせると、以下の3点が実務上の重要な指針となります。
1. 「作るAI」より「繋ぐAI」への注力
自社で基盤モデルを開発するのではなく、既存の高度なモデルを自社のSaaS群やデータベースといかに接続するかにリソースを割くべきです。日本企業に多く残る「非構造化データ（日報、議事録、紙文書のPDF化など）」を、AIが読解可能な形式に整備することが、AI導入の最初の一歩となります。
2. ガバナンスと現場のバランス
日本企業はリスク回避の傾向が強いですが、AI活用においては「全面禁止」か「放任」かの二極化になりがちです。著作権法や個人情報保護法への対応は必須ですが、過度な規制はイノベーションを阻害します。「人間が最終確認を行う（Human-in-the-loop）」を前提とした業務フローを設計し、リスクをコントロールしながら現場の生産性を高める現実的なルール作りが求められます。
3. SaaS選定基準のアップデート
今後、業務システムを選定する際は、そのツールが「AIとの親和性が高いか（APIが充実しているか、AI機能が組み込まれているか）」が重要な評価基準になります。単機能の便利さだけでなく、全社的なAI基盤の一部として機能するかどうかという視点で、IT投資を見直す時期に来ています。