投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが一巡し、企業は「何ができるか」から「どう収益につなげるか」という実利の追求へとシフトしています。巨大テック企業の開発競争が注目されがちですが、経済全体へのインパクトを左右するのは、実は「中堅企業（ミッドマーケット）」におけるAI活用の成否です。既存の業務ツールにAIが統合される「SaaS組み込み型」の潮流をもとに、日本企業が取るべき現実的な戦略を解説します。
巨大企業ではなく、中堅企業がAI経済の鍵を握る理由
これまでAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の話題は、莫大な資金と技術力を持つ巨大テック企業や、先進的なスタートアップを中心に語られてきました。しかし、CBS News Brand Studioの記事でも触れられている通り、AIが真にマクロ経済へのインパクトをもたらすためには、経済の屋台骨を支える「中堅企業（ミッドマーケット）」への普及が不可欠です。
日本国内においても、大企業に比べてリソースが限られる中堅・中小企業が、いかにしてAIの恩恵を享受するかが課題となっています。自社でデータサイエンティストを抱え、専用のモデルを構築・運用（MLOps）することは、多くの企業にとって現実的ではありません。そこで重要となるのが、既存の業務ツールにAIがシームレスに統合された「SaaS組み込み型AI」のアプローチです。
「作るAI」から「使うAI」へのパラダイムシフト
元記事で言及されているFreshworksのようなベンダーは、ITサービス管理（ITSM）やカスタマーサポート（CS）のツール内に、直接AIエージェント機能を組み込んでいます。これは、ユーザーが意識することなく業務フローの中でAIを利用できることを意味します。
このアプローチの利点は明白です。新たなインターフェースを習得する必要がなく、既存のデータの文脈（コンテキスト）をAIが即座に理解できる点です。例えば、社内ヘルプデスクにおいて、過去の問い合わせ履歴やナレッジベースをAIが自動参照し、回答案を提示する機能などがこれに当たります。
日本の現場において、AI導入が失敗する典型的なパターンの一つに「AIを使うこと自体が目的化し、現場のオペレーションと乖離する」というものがあります。しかし、使い慣れたSaaSにAIが機能として追加される形であれば、現場の抵抗感（摩擦）を最小限に抑えつつ、業務効率化を実現できる可能性が高まります。
日本市場における「労働力不足」と「AIエージェント」
日本は深刻な労働人口減少に直面しており、特に中堅企業における人手不足は経営上の重大なリスクです。ここで期待されるのが、単なるチャットボットを超えた「AIエージェント」の活用です。
従来の自動化ツール（RPAなど）は、定型業務の処理には長けていましたが、非定型な判断を伴うタスクは苦手でした。しかし、生成AIを搭載したエージェントは、顧客からの曖昧な問い合わせを解釈したり、複数のシステムを横断して情報を要約したりといった「準・知的労働」を代行し始めています。
例えば、カスタマーサポートにおいて、一次対応をAIエージェントが完結させ、人間にしか解決できない複雑な案件のみをオペレーターにつなぐという分業は、日本の「おもてなし」品質を維持しつつ、省人化を図るための現実解となりつつあります。
リスクと限界：ブラックボックス化とガバナンス
一方で、SaaS組み込み型AIに依存することにはリスクも伴います。ベンダー側でAIモデルがアップデートされた際、出力の挙動が突然変わる可能性があります。また、企業固有の機密データが、AIの学習に利用されない設定になっているか（オプトアウト設定）を確認することは、コンプライアンス上必須です。
さらに、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクは依然として残ります。特に日本企業は品質への要求水準が高いため、顧客向けの回答をAIに全任せにするのではなく、必ず人間が最終確認をする「Human-in-the-loop（人間がループに入る）」体制を維持することが、当面のリスク管理として求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の現状を踏まえると、意思決定者は以下のポイントを重視すべきです。
1. 「自社開発」へのこだわりを捨てる
中堅・中小規模の組織において、ゼロからAIモデルを開発する必要性は薄れています。まずは現在利用しているSaaS（グループウェア、CRM、チャットツールなど）に実装されているAI機能を使い倒すことから始めてください。それが最もROI（投資対効果）が高いアプローチです。
2. 業務フローへの「埋め込み」を重視する
別画面でChatGPTを開いてコピー＆ペーストするのではなく、業務アプリの中で完結するワークフローを設計してください。ツール選定の際は、「AIがいかに既存業務に溶け込んでいるか」を評価基準に加えるべきです。
3. ガバナンスの「線引き」を明確にする
入力データが学習に使われるか否か、ベンダーの規約を法務部門と連携して確認してください。また、AIの出力に対する責任はあくまで「人間（企業）」にあるという原則を社内に周知徹底することが、現場の混乱を防ぐ第一歩です。