投稿者 global-ai-media 
かつて活況を呈したNFT市場の草分け的存在がサービスを終了し、親会社が「スーパーアプリ」構想へと経営資源を集中させるというニュースは、AI活用の現在地を考える上でも重要な示唆を含んでいます。技術の「機能」を提供する段階から、AIを中核に据えた「統合的な体験」を提供する段階へのシフトについて、日本企業の視点から解説します。
NFT市場の再編と「スーパーアプリ」への回帰
米国の大手暗号資産取引所Geminiの親会社が、かつて数億ドルの取引高を誇った老舗NFTプラットフォームのサービス終了を決定しました。この意思決定の背景にあるのは、単体のNFTマーケットプレイスという「特化型サービス」から、ウォレット機能や取引機能を一元化した「ワンストップ・スーパーアプリ」への戦略転換です。
このニュースは単なる暗号資産業界の再編劇にとどまりません。テクノロジー業界全体が、2021年頃の「個別の新技術（NFTやWeb3）への熱狂」から、2024年以降の「本質的なユーティリティ（実用性）への統合」へと舵を切っていることを象徴しています。そして、この「スーパーアプリ化」のトレンドにおいて、現在中心的な役割を果たしているのが生成AI技術です。
「機能の切り売り」から「AIによる統合体験」へ
かつてのNFTブームと現在の生成AIブームには類似点があります。初期段階では、「NFTで画像が売れる」「AIで文章が書ける」といった、技術そのものの珍しさや単機能としての価値が注目されました。しかし、市場が成熟するにつれ、ユーザーは単一の機能のために別々のプラットフォームを使い分けることを面倒だと感じ始めます。
Geminiが目指す「スーパーアプリ」のような統合プラットフォームでは、今後、LLM（大規模言語モデル）やAIエージェントがインターフェースの中核を担うことになるでしょう。ユーザーがメニューから機能を選ぶのではなく、AIに対して「資産ポートフォリオを最適化して」と頼むだけで、裏側でNFTの管理や暗号資産の取引が行われる世界観です。
つまり、これからのプロダクト開発においては、AIは「チャットボットという一つの機能」ではなく、アプリ内のあらゆる機能を繋ぎ合わせる「オーケストレーター（指揮者）」としての役割が求められます。
日本企業が直面する「DXのサイロ化」という課題
この動向を日本のビジネス環境に当てはめると、多くの企業が抱える「DXのサイロ化」という課題が浮き彫りになります。日本企業では、部門ごとに異なるSaaSを導入したり、特定の業務のためだけに個別のAIツールを開発したりするケースが散見されます。
しかし、グローバルの潮流は「統合」です。例えば、LINEやPayPayのような国内のスーパーアプリも、金融、コマース、行政手続きなどを統合していますが、今後はここに「パーソナルAI」が組み込まれ、自然言語ですべての操作が完結するようになるでしょう。企業内システムにおいても同様で、経費精算、勤怠管理、ドキュメント作成がバラバラに存在するのではなく、Microsoft 365 Copilotのような統合AIインターフェースから全てにアクセスできる環境が、業務効率化の標準となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースを他山の石とし、日本企業は以下の3点を意識してAI戦略を構築する必要があります。
1. 「単発のAI導入」から「エコシステムへの統合」へ
「流行っているから」という理由だけで、業務フローから切り離された単独の生成AIツールを導入しても定着しません。既存の社内システムや顧客向けアプリの中に、いかにAIを自然に溶け込ませるか（Embedded AI）を設計の第一歩とするべきです。
2. ユーザーインターフェース（UI）の刷新
スーパーアプリ化の流れは、UIが「クリックベース」から「対話ベース」へ移行することを示唆しています。プロダクト担当者は、既存のアプリに単にチャットボットを足すのではなく、「AIに指示すれば機能が実行される」というエージェント型のUXデザインを検討する時期に来ています。
3. リスク管理と選択と集中
NFT市場の縮小が示したように、過度な期待に基づいた投資は、市場環境の変化により無駄になるリスクがあります。AI分野でも、自社で基盤モデルをゼロから作るのか、APIを活用してアプリケーション層の価値創出に集中するのか、冷静な「Build or Buy」の判断が求められます。特に日本の商習慣では、長期的な保守運用コストを見据えた、持続可能なアーキテクチャ選定がガバナンスの観点からも重要です。