投稿者 global-ai-media 
世界的な広告代理店グループHavasがCESで発表したAIツール「Ava」は、複数の先端AIモデルを単一のセキュアなポータルに統合するというアプローチを採用しました。日本企業においても、特定のAIモデルへの依存を避け、セキュリティと利便性を両立させる「社内AI基盤」の整備が急務となっています。本記事では、Havasの事例を起点に、企業が目指すべきAI活用のアーキテクチャについて解説します。
Havasが採用した「統合型AIポータル」のアプローチ
世界最大級の広告・通信グループであるHavasは、CESにおいて独自の生成AIツール「Ava」を発表しました。この春に展開が予定されているAvaの特徴は、単一のAIモデルに依存するのではなく、世界中の最先端のAIモデル群を、一つのセキュアなポータルを通じて利用可能にする点にあります。
これは、企業における生成AI活用のトレンドを象徴する動きと言えます。初期の生成AIブームでは、従業員が個別にChatGPTなどの一般向けサービスを利用するケースが散見されましたが、現在は企業が管理可能な「ゲートウェイ（入り口）」を用意し、そこを経由してAPI経由でLLM（大規模言語モデル）を利用させる形態が標準になりつつあります。
このアプローチの最大の利点は、セキュリティとガバナンスです。従業員が入力するプロンプト（指示文）やデータが、AIモデルの再学習に利用されないよう企業側で制御できるため、機密情報の漏洩リスクを大幅に低減できます。Havasが「セキュアなポータル」を強調しているのも、クライアントの情報を扱うエージェンシーとして、データプライバシーが最優先事項であるためでしょう。
「マルチモデル戦略」が実務にもたらす柔軟性
Avaのもう一つの重要な点は、複数のAIモデルを統合していることです。これを「マルチモデル戦略」と呼びます。
現在、OpenAIのGPT-4をはじめ、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeなど、高性能なLLMが次々と登場しています。それぞれに「推論能力が高い」「日本語の自然な生成に長けている」「コンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報量）が広い」といった得意分野があります。
実務においては、契約書のレビューには論理的整合性の高いモデル、クリエイティブなコピーライティングには表現力豊かなモデル、社内マニュアルの検索には高速で安価なモデル、といった具合に使い分けることが効率的です。また、特定のAIベンダーに依存しすぎると、将来的な価格改定やサービス変更の影響を直接受けるリスク（ベンダーロックイン）がありますが、複数のモデルを切り替えて使える基盤を持っておくことで、そうした経営リスクを分散させることができます。
日本企業における導入の壁と解決策
日本国内においても、大手企業を中心に、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどを活用した社内版AIポータルの構築が進んでいます。しかし、単にツールを導入しただけでは活用が進まないという課題も聞かれます。
日本の組織文化では、ボトムアップでの自由な活用よりも、業務プロセスに組み込まれた形での利用が定着しやすい傾向があります。例えば、「自由にチャットしてください」とポータルを開放するだけでなく、日報作成、議事録要約、企画書ドラフト作成といった具体的な業務フローの中に、API連携でAI機能を埋め込むことが有効です。
また、日本特有の商習慣や丁寧な言い回しに対応するためには、海外製の汎用モデルをそのまま使うだけでなく、プロンプトエンジニアリングによる調整や、RAG（検索拡張生成：社内ドキュメントを参照して回答させる技術）の精度向上が不可欠です。複数のモデルを比較検証できる環境があれば、日本語処理に最も適したモデルを選定するPoC（概念実証）もスムーズに行えます。
日本企業のAI活用への示唆
Havasの事例は、AI活用が「個人のツール」から「組織のインフラ」へと移行していることを示しています。日本企業の意思決定者や実務担当者は、以下の点を考慮してAI戦略を策定すべきでしょう。
- セキュリティファーストな環境構築：シャドーAI（会社が許可していないAIツールの利用）を防ぐためにも、使い勝手が良く、かつデータ保護が保証された社内ポータルを早期に整備すること。
- モデルの多様性を確保する：特定のLLMに固執せず、用途に応じてモデルを使い分けられる「プラグガブル（抜き差し可能）」なアーキテクチャを採用すること。これにより技術進化の速さに対応できる。
- 業務特化型のUI/UX：チャット形式だけでなく、特定の業務フローにAIを組み込み、従業員が意識せずにAIの恩恵を受けられる仕組みを作ること。
- ガバナンスと教育：ツールを提供するだけでなく、著作権侵害のリスクやハルシネーション（もっともらしい嘘）への対処法など、AIリテラシー教育をセットで提供すること。