投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、ソフトウェア開発の現場では「決定論的」な従来のシステム構築と、「確率論的」なAIモデルの挙動をいかに融合させるかが最大の焦点となっています。本稿では、AI時代のアーキテクトが担うべき新たな責任と、日本企業が直面する実装上の課題（ガバナンス、精度管理、既存システムとの統合）について、実務的な視点から解説します。
決定論と確率論の衝突を管理する
従来、日本のエンタープライズシステム、特に金融や製造業における基幹システムでは、同じ入力に対して常に同じ出力が返される「決定論的（Deterministic）」な挙動が絶対条件でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIは、その性質上「確率論的（Probabilistic）」です。同じプロンプトを入力しても、パラメータ設定や乱数シードによって出力が揺らぐ可能性があります。
AI時代のアーキテクトに求められる最大の役割は、この「不確実性」をシステムアーキテクチャの中に適切に位置づけ、飼いならすことです。具体的には、AIモデルを単なるAPIエンドポイントとして扱うのではなく、その出力が誤っていた場合や期待通りでなかった場合の「ガードレール」を前後の処理に実装する設計力が問われます。
「魔法の箱」から「構成可能なコンポーネント」へ
初期のAI導入（PoC段階）では、LLMを何でもできる「魔法の箱」として扱い、複雑なタスクを丸投げするケースが散見されました。しかし、本番環境への実装フェーズでは、これをモジュール化されたコンポーネントとして再構成する必要があります。
現在、主流となっているのは「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」のようなパターンです。これは社内ドキュメントなどの外部知識を検索し、その結果をAIに与えて回答させる手法ですが、ここでもアーキテクトの腕が試されます。単に検索エンジンとLLMを繋ぐだけでなく、どのデータを参照させるかというデータパイプラインの設計、機密情報のフィルタリング処理、そして回答精度の継続的なモニタリング基盤の構築が必要です。
特に日本企業においては、レガシーシステム（SoR：Systems of Record）に蓄積された貴重なデータをいかに安全にAI（SoE：Systems of Engagement）へ連携させるかが、競争優位の源泉となります。これらを疎結合にし、特定のAIモデルベンダーにロックインされないアーキテクチャを描くことが重要です。
新たな非機能要件：コスト、レイテンシ、AIガバナンス
従来のシステム開発における非機能要件（性能、可用性、セキュリティなど）に加え、AIシステムでは新たに考慮すべき指標が増加しています。
- コストとトークンエコノミー： LLMの利用料は従量課金が一般的です。アーキテクトは、精度の高い高価なモデルと、高速で安価な軽量モデルをタスクによって使い分けるルーティング設計を行う必要があります。
- レイテンシ（応答速度）： 生成AIの処理は人間が感じるレベルで遅延が発生します。ユーザー体験（UX）を損なわないよう、ストリーミング配信の実装や、非同期処理への切り出しといった工夫が求められます。
- AIガバナンスと倫理： ハルシネーション（もっともらしい嘘）やバイアスへの対策です。日本では特に、著作権法改正への対応や個人情報保護法、GDPRなどを踏まえたコンプライアンスチェックをシステム的にどう自動化するかが課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と技術的背景を踏まえ、日本の組織がとるべきアクションを整理します。
1. 「100%の正解」を求めない設計思想への転換
日本企業は品質への要求が極めて高い傾向にありますが、AIに「ゼロリスク・100%の正解」を求めるとプロジェクトは頓挫します。アーキテクトは「AIは間違える可能性がある」ことを前提とし、人間による確認プロセス（Human-in-the-loop）をワークフローに組み込む設計を主導すべきです。
2. 既存資産（レガシー）とAIの接続役としてのアーキテクト
AI専任のデータサイエンティストだけでなく、既存の業務システムや社内データベース構造を熟知した従来のソフトウェアアーキテクトがAIプロジェクトの中核に入るべきです。AIの力は、自社独自のデータと結びついた時に最大化されます。
3. ガバナンスの「自動化」
利用ガイドラインを策定して終わりにするのではなく、入力データに個人情報が含まれていないかを自動検知してマスクする、出力内容に差別用語が含まれていないかをフィルタリングするなど、ガバナンスをシステムアーキテクチャの一部として実装することが、現場での安心感と利用促進につながります。