投稿者 global-ai-media 
生成AIブームが続く一方で、米国市場では収益化に苦しむ一部のAI専業企業に対し、厳しい評価や淘汰の可能性が指摘され始めています。本稿では、株価低迷が危惧されるAI企業の構造的な課題を他山の石とし、日本企業がAIベンダーを選定・活用する際に意識すべき「事業の持続可能性」と「ベンダーリスク管理」について解説します。
AIブームの裏側で進む「選別」の動き
昨今のAI市場は、ChatGPTの登場以降、爆発的な盛り上がりを見せてきました。しかし、投資家の視点は徐々に「期待」から「実績」へとシフトしています。元記事で取り上げられているBigBear.aiのようなAI専業企業に対する厳しい見方は、単なる個別企業の問題にとどまらず、AI業界全体が直面している構造的な課題を浮き彫りにしています。
その課題とは、巨額の開発コスト（GPUリソースや人材費）に対し、持続可能な収益モデルを構築できているかという点です。特に、大手テック企業（Microsoft、Google、AWSなど）がプラットフォームを支配する中で、中堅・新興のAIベンダーが独自の「Moat（競争優位性）」を維持し続けることは容易ではありません。日本企業がAIソリューションを導入する際も、ベンダーの技術力だけでなく、その背後にある経営基盤や競争環境を冷静に見極める必要があります。
「受託開発」か「プロダクト」か：ビジネスモデルの罠
AI企業が収益化に苦しむ典型的なパターンの一つに、表向きはSaaS（Software as a Service）などのプロダクト企業を謳いながら、実態は労働集約的なコンサルティングやカスタマイズ開発に依存しているケースがあります。
日本の商習慣では、各社固有の業務フローに合わせた細やかなカスタマイズ（いわゆるSI的なアプローチ）が好まれる傾向にあります。しかし、AIベンダーが顧客ごとの個別対応にリソースを割きすぎると、スケーラビリティが損なわれ、収益性が悪化します。結果として、ベンダーの経営が行き詰まり、サービス停止や大幅な値上げに至るリスクが生じます。
導入企業側としては、自社の業務に完全にフィットする「特注AI」を求めるあまり、ベンダーの疲弊を招いていないか、あるいは汎用的なモデルで代替可能な領域まで過剰な作り込みをしていないか、再考する必要があります。
ベンダーロックインと出口戦略の重要性
特定のAIベンダーの経営状況が悪化した場合、最大のリスクとなるのが「ベンダーロックイン」です。特に、そのベンダー独自のプロプライエタリ（非公開）なモデルや、特殊なデータ形式に深く依存したシステムを構築してしまうと、万が一の際の移行コストが甚大になります。
これを避けるためには、以下の観点が重要です。
- 標準技術の採用：可能な限りオープンなAPI仕様や、業界標準のフレームワークを採用しているか。
- データの所有権：学習させたモデルや加工済みデータの所有権が、ユーザー企業側に帰属する契約になっているか。
- マルチモデル戦略：特定のLLM（大規模言語モデル）に依存せず、状況に応じてモデルを切り替えられるアーキテクチャ（LLM Gatewayなど）を採用しているか。
日本企業のAI活用への示唆
米国市場におけるAI企業の選別は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。今後のAI活用において、以下の3点を実務上の指針として推奨します。
1. ベンダーの「財務的健全性」を評価軸に加える
技術的なPoC（概念実証）の成功だけでなく、パートナーとなるAIベンダーの資金調達状況や収益モデルの安定性をデューデリジェンスの項目に加えるべきです。特にスタートアップと協業する場合は、ランウェイ（資金枯渇までの期間）を意識し、不測の事態に備えた契約条項を盛り込むことが肝要です。
2. 「内製」と「SaaS」の冷静な使い分け
すべてのAI機能を外部ベンダーに依存するのはリスクですが、すべてを内製するのもコストに見合いません。コアとなる競争領域（独自の顧客データやノウハウが絡む部分）は自社でコントロール可能な状態を保ちつつ、コモディティ化する機能（一般的な要約や翻訳など）は、財務基盤の盤石な大手プラットフォーマーのAPIを利用するなど、ハイブリッドな構成がリスク分散につながります。
3. 出口戦略を見据えたアーキテクチャ設計
「このAIサービスが明日終了しても業務が回るか？」という問いを常に持ち続ける必要があります。AIガバナンスの一環として、特定ベンダーに依存しすぎない疎結合なシステム設計を志向し、代替手段を常に確保しておくことが、変化の激しいAI時代におけるBCP（事業継続計画）の要となります。