投稿者 global-ai-media 
GoogleのVPが、単なる「LLMラッパー」や「アグリゲーター」といった付加価値の低いAIスタートアップモデルの淘汰を予測しています。生成AIブームが一巡し、本質的な価値が問われる現在、この指摘はスタートアップへの投資判断だけでなく、AI活用を進める日本企業の「自社開発」や「ベンダー選定」の基準にも大きな再考を迫るものです。
淘汰の危機にある「ラッパー」と「アグリゲーター」
Googleの幹部が指摘するように、現在AI市場では特定のビジネスモデルが急速に持続可能性を失いつつあります。その筆頭が「LLMラッパー」と「アグリゲーター」です。
「LLMラッパー」とは、OpenAIのGPT-4やGoogleのGeminiといった基盤モデルのAPIを呼び出し、薄いユーザーインターフェース（UI）を被せただけのサービスを指します。初期の生成AIブームでは、使いやすいUIを提供するだけで一定の需要がありましたが、現在では基盤モデル自体が高機能化しており、単なる「ガワ」だけのサービスの価値は失われつつあります。
一方、「アグリゲーター」は複数のAIモデルを束ねて提供するモデルですが、これも差別化要因が乏しく、価格競争に陥りやすい構造にあります。日本国内でも、単に「社内版ChatGPTを作りました」というだけのツールや、海外製APIを中継するだけのサービスが乱立しましたが、これらは今後、基盤モデルのアップデートやMicrosoft 365 Copilotのようなプラットフォーマーの機能拡張によって、容易に代替されるリスクを抱えています。
「機能」ではなく「業務ワークフロー」への統合が鍵
この警告から読み取るべきは、「AIそのもの」を売る時代の終わりです。生き残るサービスやプロダクトは、AIをあくまで部品として扱い、特定の業界や職種の「業務ワークフロー」に深く食い込んでいるものに限られます。
日本企業の実務に照らし合わせれば、単に文章を要約するだけのツールではなく、例えば「製造業の品質管理日報から過去の不具合事例を自動照合し、リスク判定を行って社内データベースに登録する」といった、一連の業務プロセス全体を完結させるソリューションが求められます。ここでは、AIの回答精度だけでなく、日本の商習慣特有の承認フローへの対応や、既存のレガシーシステムとの連携が差別化の源泉（Moat：競合優位性）となります。
基盤モデルを提供する巨大テック企業が基本的な機能を網羅していく中で、独自のデータを保有しているか、あるいは特定のニッチな業務フローを熟知しているかが、サービスの生死を分けることになります。
日本企業のAI活用への示唆
Google幹部の発言は、AIスタートアップへの警鐘ですが、これはそのままユーザー側である日本企業の戦略指針にもなります。実務担当者や意思決定者は以下の3点を意識すべきです。
1. ベンダー選定における「持続可能性」の精査
導入しようとしているSaaSやAIツールが、単なる「ラッパー」ではないか確認が必要です。基盤モデルのアップデート一発で無価値になるような機能しか持っていない場合、そのベンダーは数年以内にサービス終了するリスクがあります。独自のデータ処理技術や、自社業界特有の業務知識がアルゴリズムに組み込まれているかを評価してください。
2. 社内開発における「RAG」と「エージェント化」の深化
自社でAIアプリを開発する場合も同様です。単にAPIを叩くだけのチャットボットは、従業員に飽きられる傾向にあります。社内規定、技術文書、顧客対応履歴などの「自社固有データ」を検索・参照させるRAG（検索拡張生成）や、AIが自律的に社内システムを操作するエージェント機能の実装を進め、汎用モデルでは代替できない価値を構築する必要があります。
3. ガバナンスとロックイン・リスクの管理
薄利なAIスタートアップが淘汰される過程では、突然のサービス停止やデータ消失のリスクが高まります。AIガバナンスの観点から、依存度の高いツールについては、代替手段の確保やデータのポータビリティ（持ち運び可能性）を契約段階で確認しておくことが、企業の防衛策として不可欠です。