投稿者 global-ai-media 
Financial Timesが報じるコンサルティング業界の急成長は、生成AIブームが一巡し、企業が「実験」から「事業実装」のフェーズへ移行しつつあることを裏付けています。世界の企業が今まさに直面している「収益化」と「インフラ」という現実的な課題に対し、日本の法規制や組織文化を踏まえつつ、国内企業はどのような戦略を持つべきか解説します。
「なんとなくAI」からの脱却と収益化への圧力
Financial Timesの記事によれば、現在コンサルティング業界は数年ぶりの急成長を見込んでおり、その背景には企業の切実なAI活用ニーズがあります。特筆すべきは、企業からの相談内容が「AIで何ができるか」という初歩的な問いから、「AIでどう利益を出すか（profit from artificial intelligence）」という具体的な事業課題へとシフトしている点です。
日本国内においても、2023年は多くの企業がChatGPTなどの生成AIを導入し、業務効率化の検証を行いました。しかし、いわゆる「PoC（概念実証）疲れ」や、チャットボットを導入したものの利用率が伸び悩むといったケースも散見されます。グローバルの動向と同様、日本企業も今、「面白そうな技術」を扱う段階を終え、P&L（損益計算書）にインパクトを与える「実務への組み込み」が厳しく問われるフェーズに入っています。経営層やプロダクト担当者は、単なる工数削減だけでなく、顧客体験の向上や新規サービスの創出といった、トップライン（売上）に寄与するAI活用を描く必要があります。
見落とされがちな「物理的制約」とエネルギー問題
元記事が指摘するもう一つの重要なトレンドは、データセンターへの電力供給に関する相談の増加です。AIモデルの大規模化に伴い、計算資源と電力消費量は爆発的に増加しています。これは、AI活用がソフトウェアの問題であると同時に、ハードウェアおよびエネルギーインフラの問題であることを示唆しています。
日本においてはこの問題はより深刻です。電気料金の高騰や円安によるハードウェア調達コストの増大は、AIプロジェクトのROI（投資対効果）を直撃します。また、脱炭素社会に向けたGX（グリーントランスフォーメーション）の文脈でも、大量の電力を消費する大規模言語モデル（LLM）の無制限な利用はリスクになり得ます。
エンジニアやアーキテクトは、常に最高性能のモデルを使うのではなく、タスクの難易度に応じて軽量なモデル（SLM）を使い分けたり、推論コストを最適化するMLOps（機械学習基盤の運用）の視点を持つことが、プロジェクトの持続可能性を左右することになります。
外部知見の活用と「丸投げ」のリスク
コンサルティングファームへの依存度が高まっている背景には、世界的なAI人材の不足があります。特に日本企業は、ジョブ型雇用が完全に浸透していないため、即戦力のAIエンジニアやデータサイエンティストを内部で確保することが欧米以上に困難です。
外部の専門家の知見を借りることは、スピード感を維持し、最新の規制動向（例えば、欧州AI法や日本のAI事業者ガイドライン）に対応するために有効な手段です。しかし、戦略策定やコア技術の選定まで全面的に「丸投げ」してしまうと、社内にノウハウが蓄積されず、将来的なベンダーロックインのリスクを高めます。AIガバナンスやリスク管理の主導権はあくまで自社で持ち、外部パートナーは実装の加速装置として活用する「協調体制」を築くことが肝要です。
日本企業のAI活用への示唆
世界的なコンサルティング需要の急増から読み解ける、日本企業が意識すべき要点は以下の通りです。
- ROIへの厳格な目線：「AI導入」自体を目的にせず、具体的なビジネス課題（コスト削減または売上向上）と紐づけたKPIを設定し、小規模でも確実に成果が出る領域から実運用を開始すること。
- インフラコストの最適化：クラウド利用料やトークン課金などのランニングコストを精緻に見積もること。不必要に巨大なモデルを使わず、用途に合わせたモデル選定（蒸留モデルやオープンソースモデルの活用など）を行う技術的な目利き力を養うこと。
- ハイブリッドな組織体制：人材不足をコンサルタントやSIerで補いつつも、AIプロジェクトのオーナーシップとガバナンス（倫理・法的責任）の判断は社内人材が担えるよう、意思決定者のリテラシー向上を急ぐこと。