投稿者 global-ai-media 
韓国の大手ITサービス企業Samsung SDSが、企業向け「ChatGPT Enterprise」の導入支援を強化しています。この動きは、セキュリティやガバナンスを重視するアジア圏の大手企業において、生成AIが実験段階から本格的なインフラ構築段階へ移行し始めたことを示唆しています。日本のSIerや事業会社が直面する課題と重ね合わせながら、安全なAI活用に向けた戦略を解説します。
「個人の生産性向上」から「組織のインフラ」へ
Samsung SDSが韓国市場において「ChatGPT Enterprise」の導入支援を加速させているというニュースは、単なる一企業の営業活動以上の意味を持ちます。Samsung SDSは、日本で言えばNTTデータや日立製作所、富士通のような、巨大なシステムインテグレーター（SIer）の立ち位置にあります。
これまで多くの日本企業と同様、韓国企業も情報漏洩のリスク（機密データが学習に利用される懸念など）から、パブリックな生成AIの利用には慎重な姿勢を見せてきました。しかし、Samsung SDSのような主要プレーヤーが、コンサルティングからインフラ構築、セキュリティ対策までを一気通貫で提供する体制を整えたことは、アジア圏のエンタープライズ市場において、生成AIが「個人の便利ツール」から「組織の業務インフラ」へと昇格しつつあることを示しています。
SIerが担う「ラストワンマイル」の重要性
OpenAIが提供する「ChatGPT Enterprise」は、SOC2準拠のセキュリティや、入力データがモデルの学習に使われないという保証（ゼロデータリテンション方針の適用など）があり、企業利用の前提条件を満たしています。しかし、ライセンスを購入すれば即座に業務変革が起きるわけではありません。
日本や韓国の企業文化において、最も障壁となるのはツールそのものではなく、「既存業務への組み込み」と「社内ルールの策定」です。Samsung SDSのアプローチは、単なるライセンス再販ではなく、AI活用のための戦略策定やデータ連携の基盤整備を含んでいる点が重要です。
具体的には、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）を用いた社内ナレッジの活用や、レガシーシステムとのAPI連携など、企業ごとのカスタマイズ、いわゆる「ラストワンマイル」の実装が不可欠となります。日本国内においても、生成AIの導入成功の鍵は、モデルの性能そのものよりも、この統合プロセス（インテグレーション）の質に移行しています。
日本企業における「シャドーAI」対策とガバナンス
企業が公式に生成AI環境を整備しない場合、従業員が個人のアカウントで業務データを入力してしまう「シャドーAI」のリスクが高まります。Samsung SDSの動きは、このリスクを正面から管理下に置くための現実解と言えます。
日本企業においても、禁止一辺倒ではなく「安全な環境を用意し、監視・管理する」方向へシフトすべきです。ただし、リスクも依然として存在します。特に「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクは、エンタープライズ版であってもゼロにはなりません。そのため、人間による確認プロセス（Human-in-the-loop）を業務フローにどう組み込むか、責任の所在をどこに置くかというガバナンス設計が、技術導入とセットで議論される必要があります。
独自モデル開発か、グローバル標準の活用か
日本国内では、日本語に特化した国産LLM（大規模言語モデル）の開発も進んでいますが、現時点での汎用的な推論能力やエコシステムの広さではOpenAIなどのグローバルモデルに一日の長があります。
Samsung SDSが自国語モデルに固執せず、ChatGPT Enterpriseの活用を推進している点は、日本企業にとっても示唆に富みます。「全てを自前・国産で賄う」ことよりも、「世界最高水準のエンジンを、自社のセキュリティ基準と業務フローに合わせて使いこなす」というプラグマティック（実利主義的）な判断が、スピード勝負の現代においては合理的である場合が多いのです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の経営層やAI実務者が意識すべきポイントを整理します。
- 「導入」ではなく「統合」に投資する：
ChatGPTの契約自体はゴールではありません。自社のデータベースといかに安全に接続し（RAG構築など）、既存のワークフローに溶け込ませるかというエンジニアリングとSI（システムインテグレーション）にリソースを割くべきです。 - SIerやパートナーの選定基準を変える：
単にライセンスを卸すだけのベンダーではなく、AIガバナンスの策定支援や、プロンプトエンジニアリングの教育、API連携の実装力を持つパートナーと組むことが成功の鍵です。 - ハイブリッド戦略の検討：
機密性が極めて高いコアデータはオンプレミスの小規模LLM（SLM）で処理し、一般的な業務効率化やクリエイティブタスクにはChatGPT Enterpriseのような高性能クラウドAIを活用するなど、データの重要度に応じた使い分けが、コストとリスクのバランスを取る上で有効です。