投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入が「実験（PoC）」から「実運用」へと移行する中、企業システムへの負荷（LLM Stress）が喫緊の課題として浮上しています。米Wedbush証券のアドバイザーらが警鐘を鳴らすこの「インフラの限界」に対し、レガシーシステムを多く抱える日本企業はどのように備え、アーキテクチャを見直すべきか。最新の動向を踏まえて解説します。
PoCから本番運用へ：顕在化する「LLMストレス」とは
2023年から2024年にかけて、多くの企業が大規模言語モデル（LLM）の可能性を探るための実証実験（PoC）を行いました。しかし、2025年以降のフェーズでは、これらが基幹業務や顧客向けサービスに本格的に組み込まれることになります。ここでWedbush証券のアドバイザーなどが警告しているのが、「エンタープライズシステムへの深刻な負荷（LLM Stress）」です。
PoC段階では少数のユーザーが利用するだけでしたが、全社展開や対外サービスへの実装が進むと、同時接続数や処理すべきデータ量が指数関数的に増加します。LLMの推論処理（Inference）は、従来のWebアプリケーションと比較して極めて重い計算リソースを消費します。さらに、RAG（検索拡張生成：社内データを検索して回答を生成する技術）を組み合わせる場合、検索システムのレイテンシ（遅延）やデータベースへの負荷もボトルネックとなります。
日本企業特有の課題：レガシーシステムと円安の影響
この世界的なトレンドに加え、日本企業には固有のハードルが存在します。経済産業省が「2025年の崖」として指摘してきたように、多くの日本企業では複雑化したレガシーシステム（既存の基幹システム）が現役で稼働しています。
最新のLLMが高度な推論を行えたとしても、その参照先となるデータが格納されたオンプレミスのレガシーサーバーが、API経由の頻繁なアクセスに耐えられないケースが散見されます。また、LLMのAPI利用料やクラウドのGPUコストは基本的にドル建てであることが多く、近年の円安傾向はインフラコストを直撃します。「動くシステム」を作ること以上に、「採算が取れ、かつ止まらないシステム」を構築する難易度が高まっているのです。
「何でもLLM」からの脱却：SLMとエッジAIの活用
こうした「LLMストレス」を回避するための現実的なアプローチとして、現在注目されているのが「適材適所」のモデル選定です。すべてのタスクにGPT-4のような超巨大モデルを使う必要はありません。
特定の業務（例：日報の要約、特定のプログラミング言語のコード生成など）に特化した、パラメータ数の少ない小規模言語モデル（SLM）を採用することで、計算コストとレスポンス時間を劇的に改善できます。また、機密情報を社外に出したくないという日本の組織文化やコンプライアンス要件に対し、オンプレミス環境やローカルPC（エッジAI）で動作する軽量モデルは非常に相性が良いと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI戦略を再構築する必要があります。
1. インフラ耐久性とコスト構造の再評価
AIモデルの性能（賢さ）だけでなく、それを支えるバックエンドシステムが大量の推論リクエストに耐えられるか、負荷テストを行う必要があります。また、トークン課金による従量課金リスクを見積もり、ROI（投資対効果）が見合う業務領域を見極めることが重要です。
2. ハイブリッドなモデル戦略の採用
「巨大なクラウドLLM」と「軽量なローカルSLM」を使い分けるハイブリッド構成を検討してください。個人情報を含むデータはローカルで処理し、一般的な知識が必要な場合はクラウドへ問い合わせるといったルーティング設計が、セキュリティとコストの両立における鍵となります。
3. ガバナンスと「人間中心」の運用設計
システム負荷による回答遅延や、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは完全にゼロにはなりません。特に日本では品質への要求レベルが高いため、AIが回答を生成できない場合や誤った場合のフォールバック（代替手段）を業務フローに組み込むこと、そして最終的な責任は人間が負うというガバナンス体制を明確にすることが不可欠です。