投稿者 global-ai-media 
クラウド型ビジネスアプリケーションを提供するZohoが、米国にて新たな請求・支出管理機能を発表しました。注目すべきは、これらが汎用的なAIモデルではなく、同社独自の「Zia LLM」によって構築されている点です。本記事では、SaaSベンダーが汎用モデルの利用から独自モデルの開発へとシフトする背景と、日本企業がバックオフィス業務にAIを導入する際に考慮すべきガバナンスや戦略について解説します。
汎用モデルから「ドメイン特化型」への転換点
生成AIブームの初期、多くのSaaSベンダーはOpenAIなどのAPIを製品に組み込む「ラッパー（Wrapper）」として機能を提供していました。しかし、今回のZohoの動きは、ベンダーが自社開発の「独自LLM（大規模言語モデル）」を実装の中核に据え始めたことを象徴しています。
Zohoが採用している「Zia」は、同社のビジネスアプリケーション群に特化してトレーニングされたモデルです。汎用LLM（GPT-4やGeminiなど）は、詩を書くことからコーディングまで何でもこなしますが、企業の実務、特に経理や財務といった「正確性が求められる領域」においては、必ずしも最適とは限りません。
独自モデルを採用する最大のメリットは、コンテキストの理解度とコスト効率、そしてデータプライバシーの制御にあります。SaaSベンダー自身がモデルを所有することで、顧客企業のデータを外部の巨大テック企業に送信することなく、閉じた環境で処理を完結させることが可能になります。
バックオフィス業務におけるAI活用のリアリティ
今回Zohoが対象とした「請求・支出管理」は、日本企業においてもDX（デジタルトランスフォーメーション）が急務となっている領域です。インボイス制度や電子帳簿保存法への対応など、日本の経理現場は法対応と業務効率化の板挟みになっています。
この領域でのAI活用において、最大の懸念事項は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。クリエイティブな作業では多少の不正確さが許容されることもありますが、財務数値や請求データの処理において誤りは許されません。
ここで、汎用モデルではなく、ビジネスデータに特化した小規模・中規模言語モデル（SLM）の強みが活きてきます。特定の業務タスクに過学習させることで、計算ミスや文脈の取り違えを抑制し、実務に耐えうる精度を担保しやすくなるからです。日本企業がAIツールを選定する際は、「なんとなくAIが入っている」だけでなく、「そのAIがどのデータで学習され、どの業務に最適化されているか」を見極める必要があります。
データガバナンスと「ベンダーロックイン」の再考
日本企業、特に金融機関や大手製造業などでは、セキュリティポリシー上、パブリッククラウド上のAI利用に慎重な姿勢を崩していません。「自社の財務データがAIの学習に使われるのではないか」という懸念は根強いものがあります。
Zohoのような「自社開発LLM」を持つベンダーの場合、データがサードパーティ（OpenAIなど）を経由せず、ベンダーの管理下で完結するため、ガバナンスの観点では説明責任を果たしやすいという利点があります。一方で、特定のベンダーのAIエコシステムに深く依存することになるため、将来的なベンダーロックインのリスクも考慮する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識すべきです。
- 「買うAI」と「作るAI」の線引き： 請求管理や経費精算などのコモディティ化された業務については、自社でLLMを開発・チューニングするよりも、ドメイン知識を持ったSaaSベンダーの機能を活用する方が、コスト対効果と導入スピードの面で有利です。
- ガバナンス基準の明確化： SaaSを選定する際、単に機能比較をするのではなく「そのAIエンジンの実体は何か（OpenAIのAPIなのか、独自モデルなのか）」「入力データは学習に再利用されるか」をRFP（提案依頼書）の段階で確認することが不可欠です。
- 業務フローへの組み込み： AIはあくまで支援ツールです。特に日本の商習慣では最終的な承認プロセスが重要視されます。AIが下書きやチェックを行い、人間が最終判断を下す「Human-in-the-loop」の設計を前提としたツール選びが、現場の混乱を防ぐ鍵となります。