投稿者 global-ai-media 
Deepwater Asset ManagementのDoug Clinton氏が指摘する「AIトレンドの持続性」は、投資家だけでなく、実務家にとっても重要なシグナルです。ハードウェア投資の継続と、それに続くアプリケーション層の成熟というグローバルな潮流の中で、日本企業はどのようにリソースを配分し、ガバナンスを効かせた実装を進めるべきか解説します。
「AIバブル」ではなく「インフラ構築期」の継続
米国Deepwater Asset ManagementのDoug Clinton氏は、AI関連の投資トレンドについて「まだ数年は続く（has a few more years to go）」とし、特に2026年に向けて技術および半導体株の勢いは衰えないとの見解を示しました。このマクロ経済的な視点は、現場でAI開発や導入を指揮する私たち実務家にとっても重要な意味を持ちます。
この発言が示唆するのは、生成AIを中心とした現在のブームが一過性の「バブル」で弾けて終わるのではなく、インターネットやクラウドが登場した時と同様の、長期的な「インフラ構築フェーズ」にあるという事実です。GPUなどの計算資源（コンピュート）への需要は当面の間、供給を上回るか、あるいは高止まりする可能性が高いでしょう。
日本企業の意思決定者としては、「ブームが去るのを待つ」という姿勢は機会損失につながります。一方で、計算資源のコストは高止まりするため、無邪気に大規模モデルを利用するだけでなく、コスト対効果を見極めた「適正技術の選定」がより重要になってきます。
ハードウェアから「実用アプリケーション」への価値移行
Clinton氏の視点は主に半導体市場に向けられていますが、これは裏を返せば、今後数年で「ハードウェア（インフラ）の普及」から「ソフトウェア（アプリケーション）による価値創出」へと主戦場がシフトしていくことを意味します。
日本国内においても、初期の「とりあえずChatGPTを導入してみた」というPoC（概念実証）フェーズは終了しつつあります。今後は、自社データを用いたRAG（検索拡張生成）や、特定の業務プロセスに特化したファインチューニングなど、実務に深く組み込まれたシステムが求められます。
ここで日本の強みとなるのが、現場の業務改善（カイゼン）能力です。汎用的なモデルをそのまま使うのではなく、製造業や金融、サービス業など、日本の商習慣や高品質な顧客対応レベルに合わせてAIを「使いこなす」エンジニアリングが、競争優位の源泉となります。
日本企業に求められるガバナンスと組織文化の適応
AIの活用が長期戦になるということは、短期的な成果だけでなく、持続可能な運用体制（MLOps）やガバナンスの構築が不可欠であることを意味します。特に日本企業は、コンプライアンスやリスク管理を重視する傾向があります。
著作権法第30条の4など、日本はAI開発において法的には比較的有利な環境にありますが、実務上は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や「情報漏洩」への懸念から導入が慎重になりがちです。しかし、技術トレンドが数年続くと分かっている以上、禁止するのではなく「ガードレール」を設けて活用する方針へと転換すべきです。
具体的には、全社的なAI利用ガイドラインの策定に加え、人間が最終判断を行う「Human-in-the-loop」のプロセス設計が重要です。日本の組織文化である「合意形成」のプロセスにAIをどう組み込むか、あるいはAIによってそのプロセス自体をどう短縮するかという視点が、DX（デジタルトランスフォーメーション）を成功させる鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの投資トレンドが示す「AIの長期的な成長」を踏まえ、日本企業は以下の3点を意識して戦略を立てるべきです。
1. インフラコストを見据えたROIの厳格化
計算資源のコストは急激には下がりません。すべてのタスクに最高性能のLLM（大規模言語モデル）を使うのではなく、タスクの難易度に応じて軽量なモデル（SLM）を使い分けるなど、エンジニアリングによるコスト最適化が必須となります。
2. 「導入」から「定着」へのシフト
2026年というタイムラインは、技術がコモディティ化するまでの猶予期間でもあります。この間に、単なるツール導入ではなく、従業員のリスキリングや業務プロセスの再定義を行い、AIを使いこなす組織能力（ケイパビリティ）を高めることが、将来的な企業価値の差となります。
3. リスクベース・アプローチによるガバナンス
「ゼロリスク」を求めて導入を遅らせるのではなく、リスクの大きさじ応じて管理レベルを変える「リスクベース・アプローチ」を採用すべきです。特に人手不足が深刻化する日本において、AIによる業務効率化は避けて通れない道です。守るべき領域と攻めるべき領域を明確にし、着実な実装を進めることが推奨されます。