投稿者 global-ai-media 
海外メディアCNBCがUnitree社のヒューマノイドロボットに「AIバブル」について尋ねたところ、「時のみぞ知る（Only time will tell）」という回答が返ってきました。このエピソードは一見ユーモラスですが、現在のAI市場における投資熱と、実務における技術適用のギャップを象徴しています。本記事では、グローバルなバブル論争を俯瞰しつつ、日本の商習慣や組織文化を踏まえた上で、企業がとるべき現実的なAI活用スタンスについて解説します。
AIバブル論争の背後にある「期待」と「現実」
CNBCが報じたヒューマノイドロボットによる「時のみぞ知る」という回答は、現在の生成AIを取り巻く状況を的確に表しています。現在、シリコンバレーを中心に、AIインフラ（GPUやデータセンター）への投資額と、そこから生み出される実際の収益（リターン）との間に乖離があるのではないかという懸念、いわゆる「AIバブル論」が一部で囁かれています。
しかし、ここで実務者が冷静に見極めるべきは、「金融市場としてのバブル（株価の過熱）」と「技術としての有用性（実利）」の違いです。かつてのドットコム・バブルが崩壊した際、多くのドメイン企業は淘汰されましたが、インターネット技術そのものは残り、社会インフラとして不可逆的な定着を見せました。現在のAI、特に大規模言語モデル（LLM）も同様のフェーズにあります。過度な期待が調整される局面が来たとしても、業務効率化やデータ処理における技術的価値が消えるわけではありません。
日本市場における「必然性」と「現場」の強み
グローバルな投資トレンドとは別に、日本国内にはAI活用を推進せざるを得ない構造的な要因があります。それは「労働人口の減少」です。欧米企業におけるAI導入が「成長と競争優位」を主眼に置くことが多いのに対し、日本企業では「業務の維持・継承」や「一人当たり生産性の向上」が喫緊の課題となっています。
日本の商習慣において、AIは「人間の代替」ではなく「人間の拡張・支援」として位置付けられる傾向があります。これは、現場のオペレーション品質を重視する日本の組織文化と親和性が高いアプローチです。例えば、ベテラン社員の暗黙知をRAG（検索拡張生成）技術を用いて形式知化する、あるいは複雑な稟議・申請業務をAIエージェントがサポートするといった活用は、バブルの有無に関わらず、着実なROI（投資対効果）が見込める領域です。
「ハルシネーション」リスクと日本企業のガバナンス
ロボットが曖昧な回答をしたように、生成AIは確率論に基づいて言葉を紡ぐため、事実とは異なる内容を出力する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを完全には排除できません。正確性と信頼性を重んじる日本企業にとって、この特性は導入の大きな障壁となりがちです。
しかし、リスクを恐れて全面禁止にすれば、国際的な競争力を失うことになります。重要なのは、AIを「完璧な答えを出す機械」として扱うのではなく、「確率的な示唆を与えるパートナー」としてシステムやワークフローに組み込むことです。出力結果を人間が確認するプロセス（Human-in-the-Loop）を設計段階で組み込むことや、社内データのみを参照させるセキュアな環境構築など、技術的なガードレールと運用ルールをセットで整備することが、日本企業らしい堅実な進め方と言えます。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、現在のAIトレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務者が意識すべきポイントを整理します。
1. 「ブーム」ではなく「ツール」として評価する
ニュースの見出しや株価の変動に一喜一憂せず、自社のどの業務課題をAIが解決できるかという「解像度」を高めることが重要です。PoC（概念実証）疲れに陥らないよう、小さくても具体的な成果が出る領域から実装を進めてください。
2. 著作権法と社内コンプライアンスのバランス
日本の著作権法（第30条の4）は機械学習に対して世界的に見ても柔軟ですが、企業ごとのコンプライアンス規定や倫理規定は厳格な傾向にあります。法的には可能でも、顧客の信頼を損なわないかという観点でのガバナンス策定が求められます。
3. 独自データの価値再認識
汎用的なLLMはコモディティ化しつつあります。今後の差別化要因は「モデルの性能」ではなく、そのモデルに読み込ませる「自社独自のデータ（一次情報）」の質と量です。日々の業務データを構造化し、AIが読める形で蓄積するデータ基盤の整備こそが、将来的な競争力の源泉となります。
AIがバブルかどうかは「時のみぞ知る」としても、今、目の前にある業務課題を技術で解決できるという事実は変わりません。過度な期待も悲観もせず、淡々と実務への適用を進めることが、今の日本企業に求められる姿勢です。