投稿者 global-ai-media 
かつて隆盛を極めたNFTプラットフォーム「Nifty Gateway」の閉鎖は、テクノロジー業界におけるハイプ・サイクルの残酷さを改めて浮き彫りにしました。この事象は、現在進行形で過熱する生成AIブームに対し、どのような教訓を投げかけているのでしょうか。ブームの終焉後も生き残る、日本企業における本質的なAI活用のあり方について考察します。
熱狂の後に来る「淘汰」の現実
2021年の暗号資産・Web3ブームの中心地であったNFT（非代替性トークン）プラットフォーム、Nifty Gatewayの閉鎖が報じられました。かつてはデジタルアートが高額で取引され、投機的な熱狂を生んだ市場ですが、市場の崩壊とともにその役割を終えようとしています。
AI分野の専門家としてこのニュースを見る時、これは単なる「隣の業界の失敗談」として片付けるべきではありません。現在、我々が直面している生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM）のブームもまた、ガートナーのハイプ・サイクルにおける「過度な期待のピーク期」にあると言われているからです。テクノロジーの新規性だけで資金と注目が集まるフェーズは、いずれ終わりを迎えます。
「投機」と「実用」の決定的な違い
NFTブームと現在のAIブームには類似点がありますが、決定的に異なる点があります。それは「価値の源泉」です。多くのNFTプロジェクトは、コミュニティへの所属権や将来的な値上がり益という「投機的価値」に重きを置いていました。一方で、現在のAI活用、特にLLMやRAG（検索拡張生成）を用いたソリューションは、業務効率化、コード生成、多言語翻訳といった明確な「実用的価値（Utility）」に基づいています。
しかし、油断は禁物です。単に「OpenAIのAPIを繋ぎこんだだけのチャットボット」や「業務フローに適合しない画像生成ツール」といった、実用性が低いAIプロダクトは、NFT市場の崩壊と同様に、ブームが去れば淘汰される運命にあります。日本国内でも多くの企業がPoC（概念実証）を進めていますが、「とりあえずAIを入れた」という段階から脱却できないプロジェクトは、投資対効果（ROI）の欠如を理由に中断を余儀なくされるでしょう。
日本企業が直面する「PoC疲れ」とガバナンスの壁
日本の商習慣において、新しいテクノロジーの導入は慎重に進められる傾向があります。稟議制度や合意形成（コンセンサス）を重視する組織文化の中で、現在のAIブームは「他社もやっているから」という横並び意識で加速している側面も否定できません。
Nifty Gatewayの事例は、市場環境の変化がいかに早いかを示しています。日本企業が意識すべきは、AIを「魔法の杖」として扱うのではなく、既存の業務システムやデータベースといかに堅牢に統合するかというエンジニアリングの視点です。ここで重要になるのがMLOps（機械学習基盤の運用）やLLMOpsの考え方です。AIモデルの精度劣化やハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを継続的に監視し、品質を担保する仕組みなしには、実業務への本格導入は不可能です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースを他山の石とし、日本企業は以下のポイントを重視してAI戦略を再構築すべきです。
- 「新規性」から「解決力」へのシフト：
「すごい技術」であること自体には価値がありません。日本の少子高齢化による人手不足解消や、熟練技能の継承といった具体的な社会課題・経営課題に対し、AIがどう機能するのかを定量的に示す必要があります。 - 法規制とリスクコントロール：
著作権法や個人情報保護法など、日本の法規制に準拠したガバナンス体制の構築が必須です。NFTが法的な権利関係の曖昧さを残したまま拡大したのに対し、企業向けAIはコンプライアンス遵守が生命線となります。 - 独自データによる差別化：
汎用的なLLMを使うだけでは競合優位性は生まれません。社内に眠る独自データ（日報、マニュアル、顧客対応ログなど）をセキュアに活用し、ファインチューニングやRAG構築を行うことで、他社が模倣できない「自社専用AI」を育てることが、ブーム崩壊後も生き残る鍵となります。
技術の冬（AIウィンター）が再来するかどうかは、我々実務者がどれだけ「地に足のついた価値」を社会に提供できるかにかかっています。