投稿者 global-ai-media 
生成AIの登場から時間が経過し、グローバルでは「AIで何ができるか」という探索フェーズから、「いかに実務に定着させるか」という実装フェーズへと焦点が移りつつあります。米国における小規模事業者支援の事例などをヒントに、日本企業が直面する「ベンダー依存」「現場の抵抗」「ガバナンス」といった課題を乗り越え、実質的な成果を生み出すためのアプローチを解説します。
ツールに使われるのではなく、使い倒すための「翻訳者」の存在
米国ウィスコンシン州で活動するコンサルタント、アマンダ・ヴァン・デン・エルゼン氏の事例は、AI活用における重要な示唆を含んでいます。彼女は、ChatGPTを用いて利用可能なドメイン名を検索させたり、ビジネス名のブレインストーミングを行わせたりといった、非常に具体的かつ実務的なタスクからAI活用を支援しています。これは一見、初歩的な活用に見えるかもしれませんが、企業のAI導入における本質的な課題を突いています。
現在の生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、高度なプログラミング能力がなくとも、自然言語での対話を通じて価値を引き出せる点に最大の特徴があります。しかし、多くの企業では「どの業務に適用できるのか」「どのように指示（プロンプト）を出せば望む回答が得られるのか」という部分でつまずいています。ヴァン・デン・エルゼン氏のような存在は、AIの技術仕様とビジネス現場のニーズを繋ぐ「翻訳者（AIトランスレーター）」としての役割を果たしており、日本企業においても、こうした人材を社内で育成、あるいは外部から適切に登用できるかが成功の鍵となります。
日本企業の課題：ベンダー丸投げからの脱却と内製化のバランス
日本企業、特に伝統的な大企業においては、ITシステムの導入をSIer（システムインテグレーター）やベンダーに一任する傾向が長らく続いてきました。しかし、生成AIの活用においては、この「丸投げ」のスタンスは機能しにくい側面があります。なぜなら、生成AIの出力精度は、入力するコンテキスト（背景情報）や業務知識の質に強く依存するからです。
業務フローの細部や特有の商習慣を熟知しているのは、ベンダーではなく社内の現場担当者です。したがって、AI活用を推進する際は、エンジニアだけでなく、業務部門（ドメインエキスパート）が主体的に関与することが不可欠です。完全に内製化する必要はありませんが、少なくとも「AIに何をさせるべきか」という要件定義と、「出てきたアウトプットが妥当か」という評価は、社内の人間が責任を持って行える体制を整える必要があります。
リスクと向き合う：ガバナンスはブレーキではなくガードレール
実務への適用を考える際、避けて通れないのがリスク対応です。ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）、著作権侵害、機密情報の漏洩といったリスクは、企業のコンプライアンス部門にとって懸念材料となります。日本の組織文化では、リスクをゼロにしようとするあまり、過度な利用制限や禁止ルールを設けがちです。
しかし、グローバルな競争力を維持するためには、リスクを「回避」するのではなく「管理」する姿勢が求められます。具体的には、社内データが学習に利用されない設定（オプトアウト）の確認、出力内容の人間によるファクトチェック（Human-in-the-Loop）の義務化、そしてRAG（検索拡張生成：社内ドキュメントなどを参照させて回答精度を高める技術）の活用などが挙げられます。ガバナンスを「ブレーキ（禁止）」としてではなく、安全に高速走行するための「ガードレール（安全策）」として設計することが、DX推進担当者の腕の見せ所です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例と現在の技術動向を踏まえ、日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
1. 「AIリテラシー」の再定義と教育
プログラミングスキルだけでなく、「AIが得意なこと・苦手なこと」を理解し、業務課題をAIが解決可能なタスクに分解する能力（プロンプトエンジニアリングを含む）を、非エンジニア層にも教育する必要があります。
2. スモールスタートと横展開のサイクル
最初から全社規模のプラットフォーム構築を目指すのではなく、まずは特定の部署やタスク（例：議事録作成、アイデア出し、翻訳など）で成功事例を作り、それを社内に「口コミ」として広げるボトムアップのアプローチが、日本の現場文化には馴染みやすいと言えます。
3. 独自の「評価指標」を持つ
AI導入の効果は、単なるコスト削減（工数削減）だけではありません。従業員の創造性の向上や、顧客対応の品質向上など、定性的な価値も含めた独自のKPIを設定し、中長期的な視点で投資判断を行うことが重要です。