投稿者 global-ai-media 
米中のAI開発競争において、米国が基礎モデルの性能を競う一方で、中国はコンシューマー向けアプリケーションでの覇権を握ろうとしています。著名投資家カイフ・リー氏の提言をもとに、生成AIの次のフェーズである「AIエージェント」の普及に必要な要素と、日本企業が強みを発揮できる「きめ細やかな実装戦略」について解説します。
基礎研究の米国、社会実装の中国という構図
AI分野の著名な投資家であり、01.aiの創業者であるカイフ・リー（Kai-Fu Lee）氏は、Financial Timesなどのインタビューにおいて、コンシューマー向けAI市場では「中国が米国を凌駕する可能性がある」という見解を示しています。これは、技術的な優劣の話というよりも、商習慣と市場投入スピードの違いに起因します。
現在、米国（OpenAI、Google、Metaなど）はスケーリング則に基づき、より巨大で高性能な「Foundation Model（基盤モデル）」の開発に莫大なリソースを投じています。対して中国勢は、既存の技術をいかに早く、安く、そしてユーザーにとって使いやすい形でスマートフォン上のアプリケーションに落とし込むかという「社会実装（Deployment）」に注力しています。これはかつてモバイルインターネット時代に、WeChatなどのスーパーアプリが生活インフラとなった経緯と重なります。
「AIエージェント」普及の鍵は“ホワイト・グローブ”な体験
リー氏が指摘する興味深い点は、AIエージェント（自律的にタスクを遂行するAI）の普及初期段階において、「ホワイト・グローブ・サービス（White-glove service）」、つまり極めて丁寧で手厚いサポートやガイドが不可欠であるという主張です。
AIエージェントは、単にチャットで答えるだけでなく、ユーザーに代わって航空券を予約したり、複雑なワークフローを処理したりすることを目指しています。しかし、現在の技術ではまだユーザーが「何をどう依頼すればいいか」を直感的に理解しにくい側面があります。技術をそのまま提供するのではなく、「この技術で何ができるか」を丁寧に翻訳し、ユーザー体験（UX）の中に溶け込ませる設計力が、コンシューマー市場を制する鍵となります。
日本企業における「サービスとしてのAI」の可能性
この「技術力そのものよりも、いかに使いやすく提供するか」という視点は、日本企業にとって非常に重要な示唆を含んでいます。日本は伝統的に、製造業やサービス業において、ユーザーの細かなニーズを汲み取り、「おもてなし」の精神で製品を磨き上げることに長けています。
大規模言語モデル（LLM）そのものを自社開発する競争は、計算資源の観点から一部のビッグテックに限られますが、その上の「アプリケーション層」や「エージェント層」においては、日本の強みであるきめ細やかなUI/UX設計や、業務ドメインに特化したチューニングが競争優位性になり得ます。
自律型エージェントのリスクとガバナンス
一方で、AIに自律的な行動をさせる「エージェント化」にはリスクも伴います。単なる回答の誤り（ハルシネーション）だけでなく、誤った商品発注や不適切なメール送信など、実害を伴うアクションを起こす可能性があるからです。
企業がエージェント技術を導入する際は、AIに完全な自律権を与えるのではなく、「Human-in-the-loop（人間がループの中に入る）」の設計を維持することが重要です。特にコンプライアンス意識の高い日本の商習慣においては、最終的な承認プロセスや、AIの挙動を監視するガードレールの設置が、信頼できるサービス構築の前提条件となります。
日本企業のAI活用への示唆
カイフ・リー氏の視点を踏まえ、日本の意思決定者や実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- モデル性能よりUXへの投資：世界最高峰のモデルを作る必要はありません。既存の高性能モデルをAPI経由で利用し、それをいかに「自社の顧客にとって使いやすい形（ホワイト・グローブ・サービス）」に落とし込むかにリソースを集中すべきです。
- ドメイン特化型エージェントの育成：汎用的なAIではなく、日本の複雑な商習慣や特定の業界知識（金融、医療、製造など）を深く学習・調整させた「特化型エージェント」には大きな勝機があります。
- 失敗許容度の見極め：コンシューマー向けサービスでは利便性が優先される場合もありますが、B2B領域では確実性が求められます。AIに任せる範囲と人間が担う範囲を明確に区分けし、段階的に自律度を高めるロードマップを描くことが肝要です。