投稿者 global-ai-media 
世界的な広告・コミュニケーション企業HavasがCESで発表した独自のLLMツール「Ava」は、単なるAI導入のニュースにとどまらず、エンタープライズAIの「あるべき姿」を示唆しています。複数の最新AIモデルを統合し、セキュアな環境で提供するという同社のアプローチを題材に、日本企業が目指すべき生成AI基盤の構築戦略とガバナンスについて解説します。
「単一モデル」から「統合ポータル」へのシフト
Havasが発表した「Ava」の特筆すべき点は、特定のAIモデル単体に依存するのではなく、「世界中の最も高度なAIモデルを統合したセキュアなポータル」であるという点です。これは、現在のエンタープライズAIにおける重要なトレンドを象徴しています。
生成AIの技術進化は極めて速く、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeなど、各社がしのぎを削っています。企業が特定のモデルやベンダーに過度に依存（ロックイン）してしまうと、より高性能なモデルが登場した際や、APIの仕様変更・価格改定があった際に、システム全体が硬直化するリスクがあります。
Avaのように、ユーザー（従業員）とのインターフェースとなる「ポータル」層を設け、その裏側で複数のモデルを切り替えたり、用途に応じて最適なモデルを呼び出したりする「オーケストレーション（統合管理）」のアプローチは、リスク分散とアジリティ（俊敏性）の観点から非常に合理的です。
「シャドーAI」を防ぐためのUXとブランディング
日本企業において、生成AI活用が進まない、あるいは現場が勝手に無料版ツールを使ってしまう「シャドーAI」が問題になる背景には、社内ツールの使い勝手の悪さが挙げられることが少なくありません。
Havasがこのツールを「Ava」と名付け、「Havasの心臓部（heart of Havas）」と定義している点には、組織文化への定着を促すヒントがあります。単に「社内版ChatGPT」として無機質に提供するのではなく、自社のナレッジやカルチャーを反映したアシスタントとしてブランディングし、使いやすいUI/UXを提供することで、従業員は自然とセキュアな公式ツールを利用するようになります。
セキュリティと利便性はトレードオフになりがちですが、Avaのような統合ポータル化は、企業のセキュリティポリシー（入力データの学習利用禁止など）を裏側で強制しつつ、従業員には最新モデルの利便性を提供するという、両立のための現実解と言えます。
広告・マーケティング領域における実務的価値
Havasは広告会社であり、Avaの活用領域は一般的な事務効率化にとどまらないでしょう。複数のLLM（大規模言語モデル）を統合することで、例えば「論理構成にはGPT-4系を、自然な日本語のニュアンス出しや長文要約にはClaude系を」といった使い分けが可能になります。
日本のマーケティング現場においても、コピーライティング、市場調査データの分析、ペルソナ生成などにおいて、単一モデルでは限界を感じる場面が増えています。また、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を組み合わせることで、過去の自社キャンペーンデータや日本の商習慣に基づいた独自のナレッジベースを参照させ、より精度の高いアウトプットを得る構成が、今後は標準となっていくでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のHavasの事例は、日本企業が今後AI基盤を整備する上で、以下の3つの重要な視点を提供しています。
1. マルチモデル戦略の採用
特定のAIベンダー1社に依存せず、複数のモデルをAPI経由で利用できる「ハブ」のような中間層をシステムに組み込むこと。これにより、技術の陳腐化リスクを回避し、常にその時点での最高性能（SOTA：State-of-the-Art）を享受できる体制を整えるべきです。
2. 「禁止」ではなく「安全な場所」の提供
情報漏洩を恐れてAI利用を一律禁止にするのではなく、入力データが学習されないセキュアな環境（サンドボックス）を会社として用意すること。これが結果として、シャドーAIによる予期せぬリスクを防ぐ最善のガバナンスとなります。
3. 業務特化型へのチューニング
汎用的なチャットボットを入れるだけでなく、自社の業界用語や過去の成功事例をデータとして連携させ、業務に即した回答ができるようシステムを育てる視点を持つこと。「Ava」のような固有の名前をつけることも、社内浸透において有効な手段の一つです。