投稿者 global-ai-media 
生成AIの技術競争が一巡し、企業における活用はより実務的かつシビアなフェーズへと移行しています。GoogleのGeminiをはじめとするLLM（大規模言語モデル）の導入において、今求められているのは「契約の精査」「リソースへの戦略的投資」、そして徹底した「コスト管理」です。2026年を見据えた中長期的な視点から、日本企業が取るべきアクションを解説します。
実証実験から社会実装へ：問われる「契約」と「責任」
生成AIの導入初期における「何ができるか」という探索フェーズは終わり、現在は「どのように安全かつ継続的に利用するか」という実装フェーズにあります。記事のテーマにある「業務契約（Work Contracts）への注力」は、AI活用におけるSLA（サービス品質保証）やデータプライバシー条項の重要性が増している現状と合致します。
特に日本企業においては、著作権侵害リスクや入力データの学習利用に関する懸念が根強く残っています。Google Geminiなどのエンタープライズ版を利用する際は、一般消費者向け規約とは異なる「商用利用における免責条項」や「入力データの非学習保証」が契約に含まれているかを法務・知財部門と連携して徹底的に確認する必要があります。曖昧な契約状態での利用は、将来的なコンプライアンス違反のリスクを高めるだけです。
インフラ・リソースへの投資と「設備の最適化」
「施設・リソースへの投資（Investment in facility resources）」というキーワードは、AIを動かすためのインフラ戦略に置き換えることができます。LLMの推論コストやファインチューニング（追加学習）に必要な計算リソースは、企業のIT予算を圧迫する要因となりつつあります。
すべてのタスクに最高性能のモデル（例：Gemini Ultraクラス）を使う必要はありません。タスクの難易度に応じて、軽量モデル（Gemini FlashやNanoなど）やオープンソースモデルを使い分ける「モデルの適材適所」が進んでいます。日本国内では、機密性の高いデータを扱うために、パブリッククラウドだけでなく、オンプレミスや国内データセンター（ソブリンクラウド）への投資を検討する動きも加速しています。リソース投資は、単なるコストではなく競争力の源泉として捉え直す必要があります。
「経費管理」がAIプロジェクトの成否を分ける
「経費の抑制（Control your expenses）」は、AIプロジェクトの継続性にとって最も切実な課題です。従量課金制のAPI利用料は、サービスがスケールするにつれて指数関数的に増加するリスクがあります。
これを防ぐためには、MLOps（機械学習基盤の運用）の枠組みの中で、トークン（テキスト処理の単位）の使用量を監視・最適化する「AI FinOps」の考え方が不可欠です。プロンプトエンジニアリングによる入力トークンの削減や、RAG（検索拡張生成）における検索精度の向上による無駄な生成の抑制など、エンジニアリングレベルでのコスト意識が経営への貢献に直結します。
日本企業のAI活用への示唆
Geminiをはじめとする生成AIは、魔法の杖ではなく、管理すべき「経営資源」の一部となりました。日本企業がこの局面で意識すべき点は以下の通りです。
- 法務と技術の連携強化：契約書や利用規約の細部をエンジニア任せにせず、法務部門が技術的リスクを理解した上で契約を締結する体制を作る。
- コスト対効果のシビアな評価：PoC（概念実証）の段階からトークンコストを試算し、本番運用時の採算が取れるビジネスモデルを構築する。
- ハイブリッドなリソース戦略：外部APIへの依存度を管理しつつ、必要に応じて自社専用環境や軽量モデルへの投資を行い、ベンダーロックインのリスクを低減する。