投稿者 global-ai-media 
ブロックチェーンやコンテナ技術など、IT業界では数年おきに大きな「波」が到来し、そのたびに過剰な期待と幻滅が繰り返されてきました。海外テックメディアが「生成AIも過去最大級の誇大広告（BS）ではないか」と警鐘を鳴らす中、日本企業はこの技術をどう評価すべきでしょうか。一過性のブームと実務的な変革を見極め、地に足のついたAI活用を進めるための視点を解説します。
「技術の波」と繰り返される過剰期待の正体
IT業界には定期的に「次なる革命」と呼ばれる技術トレンドが押し寄せます。英国の老舗テックメディア『The Register』は、ブロックチェーンから生成AIに至る一連の流れを「業界の誇大広告（BS：Bullshit）の波」と表現し、現在の生成AIブームに対しても冷ややかな視線を向けています。
確かに、現在のAI市場は加熱気味です。「AIを導入すればすべて解決する」「AGI（汎用人工知能）がすぐに人間の仕事を代替する」といった極端な言説は、かつてのドットコムバブルやWeb3ブームの初期を彷彿とさせます。しかし、プロフェッショナルの視点から冷静に見るべきは、その「誇大広告」の皮を剥いだ中にある、エンジニアリングとしての実体です。
コンテナ技術の教訓：魔法から「当たり前のインフラ」へ
元記事では、かつてバズワードとして消費された技術の一例として「コンテナ（Containers）」を挙げています。DockerやKubernetesに代表されるコンテナ技術も、登場初期は「仮想化の革命」「運用の銀の弾丸」として持て囃されました。しかし現在、コンテナについて熱狂的に語る人は稀です。それはコンテナが役に立たなかったからではなく、現代のソフトウェア開発において「あって当たり前のインフラ」として定着したからです。
生成AIも同様の道を辿る可能性が高いでしょう。現在はチャットボットや画像生成の「魔法のような挙動」に注目が集まっていますが、長期的にはOSやオフィスソフト、検索エンジン、あるいはIDE（統合開発環境）の裏側で静かに動作する「機能の一部」へと落ち着いていくはずです。日本企業にとっては、この「魔法が解けた後の実用化フェーズ」こそが本番と言えます。
日本企業における「PoC疲れ」と現実的なユースケース
日本国内に目を向けると、多くの企業が生成AIのPoC（概念実証）に取り組んでいますが、同時に「PoC疲れ」も顕在化しています。「面白い回答は返ってくるが、業務品質には達していない」「ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクが払拭できない」といった理由で、実運用への移行を躊躇するケースが少なくありません。
これは、AIに対して「自律的な思考」を期待しすぎていることに起因します。現段階のLLM（大規模言語モデル）は、あくまで確率的に次の単語を予測する計算機です。したがって、日本の商習慣で求められる「100%の正確性」をAI単体で保証するのは不可能です。
成功している日本企業は、AIを「完成品を作る担当者」ではなく「ドラフト（下書き）を作るアシスタント」として位置づけています。議事録の要約、プログラミングのコード補完、社内ナレッジ検索の補助（RAG：検索拡張生成）など、最終的に人間がチェックすることを前提としたプロセスへの組み込みが、現時点での最適解です。
日本企業のAI活用への示唆
過度なハイプ（熱狂）に踊らされず、かといって「どうせ一過性の流行だ」と無視することもなく、実務的な価値を引き出すためには以下の3点が重要です。
1. 「魔法」ではなく「ツール」として評価する
ベンダーの華やかなデモに惑わされず、自社の業務フローのどこに「確率的な生成」が許容されるボトルネックがあるかを見極めてください。100点を出すAIを目指すよりも、0から60点のドラフトを瞬時に作るAIの方が、日本の労働力不足解消には寄与します。
2. リスク対応を「ブレーキ」ではなく「ガードレール」と捉える
著作権法第30条の4など、日本はAI開発において比較的柔軟な法制度を持っていますが、企業コンプライアンスや情報漏洩への懸念は根強いです。禁止事項ばかりを増やすのではなく、入力データのマスキング処理や、Azure OpenAI Serviceなどのセキュアな環境構築といった技術的な「ガードレール」を整備し、安全な砂場で社員を遊ばせる環境作りが求められます。
3. 小さな成功を積み上げ、インフラ化に備える
コンテナ技術がそうであったように、AIもいずれ「意識せずに使うもの」になります。その時、データ基盤が整備されていない企業はAIの恩恵を受けられません。今のうちに社内データのデジタル化・構造化を進め、AIが読み込める形に整備しておくことこそが、最も地味ですが確実な将来への投資となります。