投稿者 global-ai-media 
GoogleやOpenAI、そしてSaaSベンダー各社が企業向けAIの「インターフェース」の覇権を争う中、実務の現場では新たな課題が浮き彫りになっています。ツールごとに分断されたAIではなく、企業内の全データを横断的に理解し、適切なコンテキストを提供する「インターフェースの下層（検索レイヤー）」こそが、今後の企業AI活用の成否を分ける鍵となります。
アプリケーションごとに分断される「AIのサイロ化」
現在、生成AIのエンタープライズ市場は「陣取り合戦」の様相を呈しています。GoogleはGeminiをWorkspaceに統合し、MicrosoftはCopilotをOffice製品群に展開、OpenAIやAnthropicは企業への直接販売を強化しています。さらに、SalesforceやNotionといったSaaSベンダーも独自のAIアシスタント機能を実装し始めました。
しかし、ここで日本企業の現場が直面しているのは「AIのサイロ化（孤立化）」という新たな課題です。例えば、顧客への提案書を作成する際、Salesforce上の顧客データ、Slackでの社内議論、Google DriveやBoxにある過去の仕様書など、情報は複数のツールに散らばっています。SaaSごとのAIはそのツール内のことしか知らず、横断的な質問に答えることができません。結果として、従業員は複数のAIツールを行き来し、結局は手作業で情報を統合するという非効率が発生しています。
インターフェースの下層にある「検索とコンテキスト」の価値
こうした状況下で注目されているのが、Glean（グリーン）のような「インターフェースの下層」を担うプレイヤーの存在です。彼らが構築しているのは、単なるチャットボットではなく、企業内のあらゆるデータソース（SaaS、クラウドストレージ、社内Wikiなど）を接続・インデックス化し、LLM（大規模言語モデル）が理解できる形に整理する「エンタープライズサーチ（企業内検索）」と「RAG（検索拡張生成）」の基盤です。
AIにとって最も重要なのは「モデルの賢さ」だけでなく、「自社の文脈（コンテキスト）をどれだけ正確に知っているか」です。優れたモデルを使っても、社内の最新情報を参照できなければ、それは一般的な回答しか返さない箱に過ぎません。特定のアプリケーションに縛られず、中立的な立場であらゆるデータを統合する「検索レイヤー」こそが、AIを実務で使いこなすためのエンジンとなります。
日本企業の課題：セキュリティと権限管理の壁
この「データ統合」のアプローチを日本企業が採用する際、最大のハードルとなるのが「権限管理（ACL）」と「ガバナンス」です。日本企業は組織階層や情報の取り扱いに厳格であり、「AIが便利になるからといって、平社員が役員会議の議事録や人事評価データにアクセスできてしまう」といった事態は絶対に避けなければなりません。
エンタープライズサーチ型のAI導入において、単にデータをベクトル化して検索可能にするだけでは不十分です。「誰が検索しているか」を認識し、そのユーザーが閲覧権限を持つドキュメントのみを回答のソースとして利用する仕組みが不可欠です。独自でRAGシステムを構築しようとする企業の多くが、この複雑な権限管理と、SaaS側のAPI仕様変更への追従という運用コストの壁に突き当たり、プロジェクトが停滞するケースが見受けられます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と国内の実情を踏まえ、意思決定者やエンジニアは以下の点を意識すべきです。
- 「チャットボット導入」を目的にしない：
「ChatGPTを入れる」こと自体をゴールにせず、社内に散在するナレッジをどう統合し、活用可能な状態にするかという「データ基盤」の設計を優先してください。 - Buy vs Build の冷静な判断：
自社専用のRAGを内製する場合、初期開発だけでなく、コネクタの保守や権限管理の複雑さを考慮する必要があります。特に多くのSaaSを利用している場合、統合プラットフォーム（Gleanなど）の導入がTCO（総保有コスト）の観点で有利になる場合があります。 - ガバナンスと利便性のバランス：
リスクを恐れてデータをすべてAIから遮断すれば、生産性は上がりません。「閲覧権限の整理」という地道なITガバナンスの整備こそが、AI活用における最強の準備作業となります。
AIのインターフェース競争は今後も激化しますが、企業にとっての本質的な資産は、特定のAIベンダーのUIではなく、自社のデータそのものです。そのデータをいかに安全かつ横断的にAIに「食わせる」ことができるかが、競争力の源泉となるでしょう。