投稿者 global-ai-media 
生成AIの爆発的な普及は、テクノロジー業界の構造を「ソフトウェア中心」から「計算資源（コンピュート）中心」へと大きくシフトさせています。米国市場で議論される「ソフトウェア企業の苦境」と「ハードウェア需要の急増」という現象は、日本のDX推進やAI実装においても対岸の火事ではありません。本稿では、AI時代のコスト構造の変化と、日本企業が取るべきインフラ戦略について解説します。
ソフトウェアから「コンピュート」へ：価値の源泉の移動
かつて「ソフトウェアが世界を飲み込む（Software is eating the world）」と言われた時代がありました。SaaS（Software as a Service）モデルが隆盛を極め、初期コストを抑えて高機能なアプリケーションを利用できることが当たり前となりました。しかし、CNBCのケリー・エバンス氏が指摘する「ソフトウェアのトラブル」というテーマは、生成AIの台頭によってこの前提が揺らいでいることを示唆しています。
ChatGPTに代表される生成AIの背後にあるのは、従来のロジックベースのプログラムではなく、膨大な確率計算です。これにはNVIDIAやGoogleが提供する高性能チップによる、莫大な計算資源（コンピュート）が必要不可欠です。現在、テクノロジーの価値の源泉は、アプリケーションそのものから、それを動かすための「インフラ」と「計算力」へと急速にシフトしています。
日本企業が直面する「変動費」の壁
このパラダイムシフトは、日本企業のIT予算管理に大きな課題を突きつけています。日本の多くの企業は、システム開発において「人月単価」や「固定のライセンス料」に基づく予算組みに慣れ親しんできました。しかし、LLM（大規模言語モデル）を活用したシステムは、トークン（文字数相当）課金やGPUの稼働時間に応じた従量課金が基本です。
「使えば使うほどコストが青天井になる」というリスクは、稟議制度や固定予算を重んじる日本の組織文化と相性が良くありません。PoC（概念実証）段階では安価に済んでも、全社展開した瞬間にAPI利用料やクラウドのインフラコストが急増し、ROI（投資対効果）が見合わなくなるケースが増えています。これが、日本国内でAIの実装が「PoC疲れ」で停滞する一因ともなっています。
ハードウェア依存と経済安全保障のリスク
また、計算資源への需要過多は、供給制約のリスクも招いています。最新のGPUやAIチップは世界的な争奪戦となっており、必要な時に必要なだけのリソースを確保できるとは限りません。特に日本は、ハイパースケーラー（巨大クラウド事業者）と呼ばれる米国企業への依存度が高く、為替変動の影響やサービスポリシーの変更をダイレクトに受けやすい構造にあります。
ソフトウェアであれば内製化や国内ベンダーへの切り替えも比較的容易でしたが、AIインフラとなると話は別です。圧倒的な資本力を持つグローバルプラットフォーマーに対抗できる国内インフラは限られており、データの置き場所や処理基盤をどう確保するかは、単なる技術選定を超えて経営課題となっています。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアは、以下の視点を持ってAI戦略を策定する必要があります。
1. 「AI FinOps」の導入とコスト意識の改革
クラウドコストやAPI利用料をエンジニア任せにせず、財務的な観点から最適化する「FinOps」の考え方をAIにも適用すべきです。プロンプトエンジニアリングによるトークン削減や、キャッシュ戦略の導入など、技術的なコスト削減策をKPIに組み込むことが重要です。
2. 適材適所のモデル選定（LLMからSLMへ）
すべてのタスクにGPT-4のような巨大モデルを使う必要はありません。特定の業務に特化した、軽量な「SLM（小規模言語モデル）」やオープンソースモデルを自社基盤（あるいは国内クラウド）で動かすことで、コストと外部依存リスクの両方を低減させるハイブリッド戦略が現実解となります。
3. ガバナンスとインフラのセット検討
「どのAIを使うか」というソフトウェアの議論だけでなく、「そのAIはどこで動くのか」というインフラの議論をセットで行う必要があります。機密性の高いデータはオンプレミスや国内リージョンで処理し、一般的なタスクはグローバルAPIを利用するといった、データの重要度に応じたインフラの使い分けが、日本のコンプライアンス基準を満たす鍵となります。