投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、ユーザー層が「直接的な回答や成果物を求める層」と「AIを用いて自らアプリケーションやツールを構築する層」の2つに明確に分かれ始めています。この「二極化」は、外部ベンダーへの依存度が高い日本企業のIT戦略や組織文化にどのような変革を迫り、新たなリスクをもたらすのか。最新の議論を起点に、実務的な視点から解説します。
2種類のAIユーザー：「消費」と「構築」
Hacker Newsなどの技術コミュニティでの議論において、AIユーザーが大きく2つのグループに分類されつつあるという興味深い指摘がなされています。元記事の例を借りれば、ドイツ語を学びたいと考えたとき、「AIにドイツ語を教えてもらう（会話の相手や翻訳をさせる）」のが第1のグループであり、「AIを使ってドイツ語学習アプリそのものを開発する」のが第2のグループです。
ビジネスの文脈に置き換えると、前者は「AIをコンシューマー（消費者）として利用する層」です。ChatGPTに議事録の要約を依頼したり、メールの文案を作成させたりするケースがこれに当たります。現在、日本企業の現場で最も浸透しているのはこのスタイルでしょう。
一方、後者は「AIをビルダー（構築者）として利用する層」です。GitHub CopilotやCursorなどのAIコーディング支援ツール、あるいはローコードプラットフォームを駆使し、業務課題を解決するためのスクリプトや小規模なアプリケーションを自ら生成・実装する層です。ここではAIは単なる回答者ではなく、開発パートナーとして機能しています。
日本企業の「内製化」を加速させる触媒としてのAI
この「構築者」としてのAI利用は、日本の商習慣において特に重要な意味を持ちます。欧米に比べ、日本企業はIT人材をユーザー企業内に抱えず、SIer（システムインテグレーター）などの外部ベンダーに開発を委託する傾向が極めて強いという特徴があります。
しかし、第2のグループのようなAI活用が普及することで、これまで「システム開発」と呼ぶほどではなかった現場の細かな非効率業務に対し、非エンジニア（あるいは少数のエンジニア）がAIと協力して解決策を「内製」できるようになります。これは、長年の課題であった「社内ITリテラシーの向上」と「開発の内製化」を一気に押し進める可能性を秘めています。
例えば、営業部門が顧客データを分析するための簡易ダッシュボードを、情シス部門や外部ベンダーに発注することなく、現場担当者がAIと対話しながらPythonスクリプトを生成して構築するといった事例が出始めています。
「野良アプリ」とメンテナンスの懸念
一方で、この流れには無視できないリスクも潜んでいます。AIによって生成されたコードやツールは、一見正しく動作していても、その内部構造が複雑怪奇であったり、セキュリティ上の脆弱性を含んでいたりすることがあります。
かつてExcelのマクロ（VBA）が属人化し、作成者の退職と共に誰も修正できない「ブラックボックス」と化した現象を覚えている方も多いでしょう。AIによる「構築の民主化」は、この問題をより大規模かつ複雑な形で再燃させる恐れがあります。これを「AIによるシャドーIT」と呼ぶべきかもしれません。
また、生成されたコードの著作権や、入力データの取り扱いに関するコンプライアンス上の課題も残ります。日本企業特有の厳格な稟議プロセスと、AIによるスピード感のある開発（プロトタイピング）の間で、どのようにバランスを取るかが問われています。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の3点を意識する必要があります。
1. 「使う」から「作る」への意識転換を促す
単にChatGPTのプロンプト（指示文）研修をするだけでなく、業務フローそのものを再設計・自動化するツールをAIで作るための教育へシフトすべきです。これはDX（デジタルトランスフォーメーション）の本質である「変革」に直結します。
2. 「統制付きの自由」を与えるガバナンス
現場による開発を全面的に禁止すればイノベーションは止まります。一方で放置すれば将来の技術的負債になります。「サンドボックス（隔離された検証環境）」を提供し、特定のデータ範囲内であれば自由にツール開発を認めるなど、メリハリのあるガイドライン策定が急務です。
3. AI生成コードのライフサイクル管理
AIで作ったツールも「資産」です。作成者が異動・退職しても運用できるよう、AIにドキュメント（仕様書）もセットで作成させることを義務付けるなど、日本企業の強みである「現場の規律」をAI開発にも適用することが、持続可能な活用の鍵となります。