投稿者 global-ai-media 
NVIDIAをはじめとするAI関連株が2026年に向けて再び上昇するという市場予測は、単なる投資トレンド以上の意味をAI実務者に問いかけています。生成AIが「実験」から「メインストリーム」へと移行する過程で、計算資源の需要は減速するどころか加速し続ける可能性が高いことを示唆しています。本稿では、このグローバルな潮流を前提に、コスト高やリソース不足といった課題に直面する日本企業が取るべき技術戦略と組織的な構えについて解説します。
AIインフラ需要の継続と「メインストリーム化」の意味
元記事では、NVIDIAの株価予測を切り口に、AIテクノロジーが今後数年で名実ともにメインストリーム化していく観測が述べられています。これはAI開発者やITアーキテクトにとって、一つの重要なシグナルとなります。すなわち、「AIブームは一過性のバブルで終わる」という見方は後退し、少なくとも2026年頃までは、GPUを中心とした計算資源（コンピュート）への投資競争が激化し続けるという事実です。
これまで多くの日本企業は、ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を用いたPoC（概念実証）を進めてきましたが、今後はそれらを本番環境に組み込む「推論（Inference）」のフェーズが本格化します。学習（Training）需要に加え、推論需要が爆発的に増加することで、クラウド上のGPUリソースは依然として逼迫し、利用コストが高止まりするリスクがあります。したがって、「安価なAPIがすぐに普及するだろう」という楽観的な観測のみに依存せず、コスト構造を見据えたアーキテクチャ設計が求められます。
「規模の経済」と「適材適所」の二極化
NVIDIAのようなハードウェアベンダーが強気な予測を維持できる背景には、モデルの大規模化が止まらないという現状があります。しかし、すべての業務に巨大なLLMが必要なわけではありません。ここで日本企業が注目すべきは、SLM（Small Language Models：小規模言語モデル）や、特定のタスクに特化したモデルの活用です。
日本国内では、機密情報の取り扱いやレイテンシ（応答速度）の観点から、オンプレミス環境や国内データセンターでの運用を希望する声が強くあります。また、円安の影響で海外クラウドサービスのコストが増大している事情もあります。すべてをGPT-4のような巨大モデルに依存するのではなく、社内文書検索や定型業務には、軽量なオープンモデル（Llama系や国内開発モデルなど）を自社基盤や国内クラウドで運用する「ハイブリッド戦略」が、コストとリスク管理の両面で現実的な解となります。
ガバナンスと「PoC疲れ」からの脱却
AIがメインストリームになるということは、企業にとってAIが「魔法の杖」ではなく「当たり前の業務インフラ」になることを意味します。ここで日本企業が陥りがちなのが、過度なリスク回避による「PoC疲れ（PoC貧乏）」です。完璧な精度やゼロリスクを求めて実導入を先送りにする間に、グローバルな競争環境は次世代へと進んでしまいます。
欧州のAI規制法（EU AI Act）や各国のガイドライン整備が進む中、日本でもAI事業者ガイドラインなどが策定されています。しかし、これらはAIの利用を禁止するものではありません。実務担当者は、法務部門と連携し、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスク許容範囲を定義し、人間による監督（Human-in-the-loop）を前提としたワークフローを構築することが急務です。AIを単独の判定者とせず、あくまで「人間の判断を支援・拡張するツール」として位置づけることで、コンプライアンスを遵守しつつ実用化の壁を突破できます。
日本企業のAI活用への示唆
2026年に向けたAI市場の拡大予測を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を重点的に検討すべきです。
1. FinOps（クラウドコスト最適化）の徹底とモデルの使い分け
計算資源のコストは当面下がらない前提で計画を立てる必要があります。最高性能のモデル一辺倒ではなく、業務難易度に応じたモデル（SLMや蒸留モデル）の選定を行い、トークン課金やGPUインスタンス費用の対費用効果（ROI）を厳しく管理する体制を構築してください。
2. 「ソブリンAI」視点でのリスクヘッジ
海外製プラットフォームへの依存度が高すぎると、為替リスクや地政学リスクの影響を直に受けます。機密性の高いデータやコア業務に関しては、国内ベンダーのLLMや国産クラウド基盤の活用も視野に入れ、データの主権性を確保するBCP（事業継続計画）的な視点を持つことが推奨されます。
3. 組織文化としてのAI受容
ツールを導入するだけでなく、従業員がAIの出力を批判的に評価し、使いこなすためのリテラシー教育が不可欠です。AIによる自動化を「手抜き」と捉えるのではなく、「高付加価値業務へのシフト」と捉える組織文化の醸成こそが、日本企業におけるAI活用の成否を分けます。