投稿者 global-ai-media 
シンガポールのインドラニ・ラジャ第二財務大臣は、2026年度予算の中心にAIを据え、トレーニングとサポートの「双発エンジン（Twin engines）」で推進する方針を示しました。国家レベルで進むこの両輪のアプローチは、AI活用における「技術導入」と「組織能力」のバランスに悩む多くの日本企業にとって、重要な指針となります。
「双発エンジン」が意味するもの：技術と人材の同期
シンガポール政府が掲げた「AIトレーニングとサポート」という2つのエンジンは、AI戦略における古典的かつ最も重要な課題への回答です。多くの企業はAI活用において、GPUリソースの確保やLLM（大規模言語モデル）の導入といった「技術的エンジン」に注力しがちです。しかし、どれほど高性能なモデルを導入しても、それを使いこなす人材や、安心して利用できる制度的サポート（ガバナンスやインフラ支援）という「環境的エンジン」が稼働していなければ、機体は飛び立ちません。
シンガポールの事例は、AIを単なるツールとしてではなく、社会や組織を変革するための基盤として捉えていることを示唆しています。これを企業レベルに置き換えれば、CTOやエンジニアリング部門だけでなく、人事（HR）や法務、経営企画が一体となって予算とリソースを配分する必要があることを意味します。
日本企業が直面する「片肺飛行」のリスク
日本国内の動向に目を向けると、生成AIのPoC（概念実証）を実施する企業は急増していますが、実運用への移行（本番展開）で足踏みするケースが目立ちます。これは多くの場合、技術的な問題というよりも、前述の「もう一つのエンジン」の出力不足に起因しています。
具体的には、現場社員のAIリテラシー不足、リスクを過度に恐れるガバナンス体制、そして既存の業務フローを変えることへの抵抗感です。日本の商習慣である「合意形成の重視」や「ミスの許容度の低さ」は、確率的に答えを返す生成AIの特性と衝突することがあります。技術への投資と同じ熱量で、従業員のリスキリング（再教育）や、AI利用ガイドラインの策定・運用といった「サポート」体制への投資を行わなければ、AI導入は「片肺飛行」となり、期待したROI（投資対効果）を生み出す前に墜落しかねません。
インフラとしてのAIと「日本的ガバナンス」の融合
シンガポールのような国家主導の強力なトップダウンアプローチは、スピード感において圧倒的な強みを持ちます。一方で、日本企業には現場の改善力という強みがあります。この現場力を活かすためには、AIを「魔法の杖」としてではなく、ExcelやEメールのような「当たり前のビジネスインフラ」として定着させるアプローチが有効です。
ここで重要になるのが、MLOps（機械学習基盤の運用）やLLMOpsといった技術的な運用の自動化に加え、人間が介在すべき判断ポイントを明確にする「Human-in-the-loop」の設計です。日本の緻密な品質管理意識をAIの出力チェックやファインチューニング（追加学習）のプロセスに組み込むことで、海外製のモデルをそのまま使うよりも高品質な業務アウトプットを出せる可能性があります。つまり、日本的な「品質へのこだわり」を、AIを監視・育成するプロセスに転換することが、日本企業にとっての勝ち筋の一つと言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
シンガポールの「双発エンジン」構想から、日本の意思決定者や実務者が持ち帰るべき要点は以下の通りです。
1. 予算配分の見直し（技術対ヒト）：
AI関連予算を組む際、ライセンス費やクラウド利用料だけでなく、従業員のトレーニングやチェンジマネジメント（業務変革管理）に同等以上のリソースを割いているか確認してください。技術だけへの投資は、使い手不在のシステムを生むリスクがあります。
2. 守りのガバナンスから「走るためのガードレール」へ：
法規制やコンプライアンス対応を「AIを使わない理由」にするのではなく、「安全に飛ばすための整備」と捉え直す必要があります。禁止事項を並べるだけのガイドラインではなく、具体的なユースケースに基づいた「どうすれば使えるか」を示す指針が求められます。
3. 経営層によるコミットメント：
「Budget 2026」として国家予算の中心に据えられたように、企業においてもAI活用はIT部門の一施策ではなく、中期経営計画の中核に据えられるべきテーマです。トップが明確なビジョンと「失敗を許容し、学び続ける姿勢」を示すことが、現場のエンジンを点火させる最大の着火剤となります。