投稿者 global-ai-media 
生成AIブームを牽引してきた基盤モデル開発企業（AIラボ）に対し、投資家や市場は今、「本当に収益を生み出せるのか」という厳しい問いを投げかけ始めています。技術的な新規性だけでなく、持続可能なビジネスモデルが求められるフェーズへと移行する中、日本企業はこの変化をどう捉え、AI戦略を構築すべきか解説します。
技術の「性能競争」から、ビジネスの「生存競争」へ
TechCrunchの記事が指摘するように、独自の大規模言語モデル（LLM）などの「基盤モデル」を開発するAIスタートアップ企業たちは、今、極めて重要な局面を迎えています。これまでは、「より賢いモデル」「よりパラメータ数の多いモデル」を作ることが評価の主軸であり、巨額の資金調達が可能でした。しかし、そのフェーズは終わりを告げつつあります。
現在、市場が突きつけているのは「Are you even trying to make money?（そもそも金を稼ぐ気があるのか？）」という、極めて現実的なテストです。研究開発の成果を誇るだけの企業は淘汰され、具体的なユースケースと収益モデルを確立した企業だけが生き残る「実利のフェーズ」に入っています。
基盤モデルのコモディティ化と高コスト体質
この背景には、オープンソースモデル（MetaのLlamaシリーズなど）の急速な性能向上があります。かつては一部のトップ企業しか持ち得なかった高性能なLLMが、今や安価または無償で利用可能になりつつあります。これは、汎用的な基盤モデルそのものの価値がコモディティ化（一般化）していることを意味します。
一方で、モデルのトレーニングや推論（実際にAIを動かして回答を得ること）にかかる計算リソースのコストは依然として莫大です。収益化の目処が立たないまま、GPUリソースに資金を燃やし続けるモデル開発企業の持続可能性には、大きな疑問符がついています。
日本企業における「PoC疲れ」との共通点
このグローバルな動向は、日本国内の状況とも深く共鳴します。2023年から2024年にかけて、多くの日本企業が「とりあえず生成AIで何かやってみよう」というPoC（概念実証）を行いました。しかし、「確かにすごいことができるが、具体的な業務フローにどう組み込み、どれだけのコスト削減や売上向上につながるのかが見えない」という理由で、本番導入に至らないケースが散見されます。
いわゆる「PoC疲れ」です。グローバルな投資家がAIラボに対して「収益性」を求めているのと同様に、日本企業の経営層もまた、社内のDX担当者やAI推進チームに対して「具体的なROI（投資対効果）」を厳しく問い始めています。
日本企業が注目すべき「バーティカル」と「ラストワンマイル」
汎用モデルの開発競争がレッドオーシャン化する中、価値の源泉は「ドメイン特化（バーティカル）」と「業務への統合（ラストワンマイル）」に移行しています。
例えば、日本の商習慣や法規制に特化したリーガルテック、製造業の現場に残る熟練工の暗黙知を学習させたマニュアル作成支援、医療・介護分野でのドキュメント作成など、特定の領域に深く入り込んだAI活用です。ここでは、世界最高峰の汎用モデルである必要はなく、その業務において「嘘をつかない」「使いやすい」「既存システムと連携している」ことの方が価値を持ちます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAI開発企業の淘汰が進む可能性がある現在、日本企業は以下の3つの視点でAI戦略を見直す必要があります。
1. AIベンダーの「事業継続性」を見極める
外部のAIサービスやモデルを採用する場合、その企業の技術力だけでなく、ビジネスモデルの健全性を評価する必要があります。スタートアップの場合、資金ショートによるサービス停止や、大手プラットフォーマーによる買収（アクハイヤー）でサービス方針が変わるリスクを考慮し、特定のベンダーに過度に依存しないアーキテクチャ（LLMの切り替えが可能な設計など）を検討すべきです。
2. 「汎用性」よりも「自社データとの統合」を重視する
世界一賢いAIを待つのではなく、自社が持つ独自のデータ（顧客対応履歴、技術文書、日報など）をいかに安全にAIに食わせ、業務フローに組み込むかにリソースを割くべきです。RAG（検索拡張生成：社内データを参照して回答させる技術）などの実装において、日本特有の非構造化データ（紙文化、方言、独特な言い回し）をどう処理するかが、競争優位の鍵となります。
3. ガバナンスとコストのバランス感覚
収益化への圧力が強まる中、AI利用コスト（トークン課金やGPUコスト）の最適化は避けて通れません。無邪気に最高性能のモデルを全社員に使わせるのではなく、タスクの難易度に応じて、軽量で安価なモデルと高性能モデルを使い分ける「モデルの適材適所」が、ROIを出すための実務的な解となります。