投稿者 global-ai-media 
Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOが、昨今の過熱するAI投資熱に対し「バブルの様相を呈している」と警鐘を鳴らしました。しかし、この発言はAI技術そのものの否定を意味するものではありません。グローバルな投資トレンドと技術の実用性を冷静に切り分け、日本の商習慣や組織文化に即した「地に足のついた活用」をどう進めるべきか、その視座を解説します。
「投資バブル」と「技術的進歩」を切り分けて考える
先日、Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏がFinancial Timesに対し、現在のAI分野への資金流入が「持続不可能なレベルの熱狂」にあり、ある種のバブルの様相を呈していると語りました。彼は、もしそのバブルが弾けたとしても、Googleのような確固たる技術基盤を持つ企業は「何の問題もない（we will be fine）」と自信を覗かせています。
この発言から日本のビジネスリーダーが読み取るべきは、「AIは終わりだ」という悲観論ではなく、「ハイプ（誇大広告）と実利の選別」の重要性です。かつてのドットコム・バブル崩壊後もインターネット技術が社会インフラとして定着したように、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の本質的な価値は揺るぎません。重要なのは、実体のないスタートアップや過度な期待に踊らされることなく、自社のビジネスに真に貢献する技術を見極める冷静な目です。
日本企業が陥りやすい「PoC疲れ」からの脱却
日本国内に目を向けると、多くの企業が生成AIの導入を検討していますが、実証実験（PoC）止まりで本格導入に至らない、いわゆる「PoC疲れ」や「PoC貧乏」といった状況が散見されます。ハサビス氏の指摘する「バブル」は、具体的な課題解決よりも「AIを使うこと」自体が目的化しているプロジェクトへの警鐘とも取れます。
日本の組織文化において、AI活用を成功させる鍵は「魔法のような万能ツール」を期待するのではなく、「既存業務の具体的なペインポイント（痛点）」に適用することです。例えば、以下のような領域では、バブルの動向に関わらず、着実なROI（投資対効果）が見込めます。
- ベテラン社員の暗黙知の継承：少子高齢化が進む日本において、熟練者のノウハウをLLMに学習・参照させるRAG（検索拡張生成）システムの構築は急務です。
- 稟議・ドキュメント作成の補助：日本特有の複雑な文書文化において、下書き作成や要約による工数削減は即効性があります。
- カスタマーサポートの高度化：人手不足解消のため、回答精度の高いボットによる一次対応の自動化は避けて通れません。
ベンダー選定におけるリスク管理とガバナンス
「バブルが弾ける」というシナリオにおいて、最も実務的なリスクとなるのは、採用したAIサービスやスタートアップの突然の撤退・サービス終了です。AI機能をプロダクトに組み込むエンジニアやPMは、特定のプロプライエタリ（独自）なモデルに過度に依存する「ベンダーロックイン」のリスクを考慮する必要があります。
MLOps（機械学習基盤の運用）の観点からは、モデルの差し替えが可能な疎結合なアーキテクチャを採用することや、オープンソースモデルの活用を選択肢に残しておくことが、中長期的な安定運用につながります。また、日本の著作権法はAI学習に対して比較的寛容ですが、企業ごとのコンプライアンス規定や情報の取り扱い（入力データが学習に使われないか等）については、グローバル基準よりも厳格な管理が求められる傾向にあります。技術の持続可能性とガバナンスの両輪を回すことが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
DeepMind CEOの発言を契機に、改めて日本企業が取るべきスタンスを整理します。
- ハイプに惑わされない：「他社がやっているから」という焦燥感による投資は避け、自社の業務フローに適合するかを冷静に検証してください。投資バブルの崩壊と技術の有用性は別物です。
- 「枯れた」使い方の徹底：最新の派手なモデルを追いかけるだけでなく、安定した技術を使って、議事録作成や社内検索といった地味ながら確実な効率化を積み上げることが、結果として組織のAIリテラシーを高めます。
- 持続可能性の確保：採用するAIベンダーの経営基盤や、モデル開発元の持続可能性をデューデリジェンス（適正評価）の対象に含めてください。万が一のサービス停止に備えた代替案（Plan B）を持つことが、リスク回避型の日本企業には特に重要です。
AIは一過性のブームではなく、長期的な産業構造の変革をもたらすツールです。市場の喧騒から一歩距離を置き、着実な実装を進めることが、今の日本企業に求められる最良の戦略と言えるでしょう。