投稿者 global-ai-media 
生成AIツールの進化が著しい昨今、あえて古き良きテキストエディタ「Emacs」を選んで執筆環境を構築したSF作家の事例が注目されています。この選択は単なる懐古主義ではなく、プラットフォームの劣化やベンダーロックインに対する、実務的かつ哲学的なアンチテーゼを含んでいます。本記事では、この事例を起点に、日本企業がAIを導入する際に保持すべき「主導権」と「システム設計」の視点について解説します。
「便利さ」の代償としての「自由の喪失」
最新のAIライティングツールは、プロンプト一つで文章を生成し、校正からアイデア出しまでを行ってくれる強力なパートナーです。しかし、元記事で紹介されているSF作家が選んだのは、そうした最新のSaaS（Software as a Service）ではなく、数十年の歴史を持つオープンソースのエディタ「Emacs」でした。なぜでしょうか。
その背景には、昨今のデジタルサービスに見られる「Enshittification（プラットフォームの劣化）」への懸念があります。これは、最初はユーザーに有益だったサービスが、独占的な地位を築くにつれて価格を上げたり、使い勝手を悪くしたり、データを囲い込んだりする現象を指します。特定のAIベンダーが提供するUI/UXに完全に依存してしまうと、そのツールの仕様変更やサービス終了に伴い、自社の業務プロセスそのものが崩壊するリスクを負うことになります。
この作家の選択は、AIを否定しているわけではありません。重要なのは、AIを「主」とするか「従」とするかの違いです。彼は自分の手元で完全にコントロール可能な環境（Emacs）を構築し、必要な時だけAIの機能（APIなど）を呼び出すという、あくまで「人間が主導権を握る」アプローチを採りました。これは、企業のAI活用においても極めて重要な視点です。
日本企業が直面する「ブラックボックス化」のリスク
日本国内でも、業務効率化のために「ChatGPT Enterprise」や「Microsoft Copilot」などの導入が進んでいます。これらはセキュリティやガバナンスの観点で一定の基準を満たしていますが、過度な依存には注意が必要です。
日本の商習慣において、長期的な運用保守や業務の継続性は非常に重視されます。しかし、特定のAIプラットフォームの「Web画面」や「専用アプリ」だけで業務を完結させるフローを組んでしまうと、そのプラットフォームが値上げを行ったり、日本市場向けの機能を縮小したりした際、代替手段を失うことになります。いわゆるベンダーロックインの状態です。
Emacsの事例が示唆するのは、インターフェース（人間が作業する場所）と、インテリジェンス（AIモデル）を分離することの重要性です。自社の業務フローに合わせたインターフェースを保持し、裏側で接続するAIモデル（OpenAI、Anthropic、Google、あるいは自社専用のLLM）を状況に応じて切り替えられるアーキテクチャこそが、真の意味での「AI活用」の安定性を担保します。
「AIに使われる」のではなく「AIを使いこなす」組織へ
また、この事例はエンジニアリングや組織文化の側面でも示唆に富んでいます。Emacsはユーザー自身が機能を拡張できることが特徴ですが、これは現代の「コンポーザブル（構成可能）なAIシステム」の思想に通じます。
日本の製造業や職人文化には、道具を自分たちの手に馴染むようにカスタマイズし、磨き上げる精神があります。AIも同様に、ただ提供されたチャットボットに話しかけるだけでなく、自社のデータベースと連携させたり（RAG：検索拡張生成）、特定のタスク専用の小さなスクリプトを組んだりと、自社の業務に合わせて「道具として組み込む」姿勢が求められます。
「AIが何でもやってくれる」という幻想は捨て、人間が最終的な責任と創造性のハンドルを握り続けること。そのために、ブラックボックス化された便利なツールよりも、多少の手間はかかっても透明性と拡張性が高いツールやアーキテクチャを選ぶ。この判断こそが、AI時代における企業の競争力の源泉となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが持ち帰るべき実務的なポイントは以下の通りです。
1. UIとAIモデルの疎結合化（Decoupling）
特定のAIサービスのUIに業務フローを固定せず、API経由で複数のモデルを利用できる社内ポータルやミドルウェアを整備することを推奨します。これにより、ベンダー側の仕様変更リスクを吸収し、コストパフォーマンスの良いモデルへの切り替えも容易になります。
2. データ主権の確保
クラウド上のチャット履歴に依存するのではなく、生成された成果物やナレッジは、自社が管理するストレージやフォーマット（Markdownや社内Wikiなど）で確実に保存・管理するフローを確立してください。プラットフォームが消えても、データと業務プロセスが残るように設計する必要があります。
3. エンジニアの「道具を作る力」の再評価
既製品のAIツールを導入するだけでなく、現場の課題に合わせてLLMをAPIとして組み込めるエンジニアの育成が急務です。Emacsユーザーのように、自分たちの手で環境を最適化しようとするハッカー精神（良い意味での技術的探究心）を持つ人材が、現場のDXを加速させます。
結論として、AIは強力なエンジンですが、それを搭載する車体（業務プロセス）とハンドル（制御権）は、あくまで自社で保有し続けるべきです。