投稿者 global-ai-media 
世界的広告グループHavasが、セキュアで一元化されたLLMポータル「AVA」を発表しました。この動きは、企業が単なるチャットツールの導入から、複数のAIモデルを安全かつ戦略的に管理・活用するフェーズへと移行していることを象徴しています。本記事では、このグローバルトレンドを読み解きつつ、日本企業が構築すべきAIガバナンスとインフラのあり方について解説します。
「とりあえずChatGPT」からの脱却と、企業内AIポータルの台頭
世界的な広告・通信グループであるHavasが発表した「AVA」は、世界中の高度なAIモデルへ安全かつ一元的にアクセスできるLLM（大規模言語モデル）ポータルです。このニュースは一見、特定の企業の事例に過ぎないように見えますが、エンタープライズAIの潮流においては非常に重要な示唆を含んでいます。
生成AIのブーム初期、多くの企業は「従業員にChatGPTのアカウントを配る」あるいは「APIを叩いて社内Wikiと連携させる」といった単発的な実証実験（PoC）に終始していました。しかし、現在グローバル企業の間で主流になりつつあるのは、社内独自の「LLMゲートウェイ」や「AIポータル」の構築です。これは、OpenAI、Anthropic、Google、あるいはMetaのLlamaのようなオープンモデルなど、複数のモデルを一つのインターフェースで管理・利用できるようにするインフラです。
なぜ「マルチモデル対応」と「一元管理」が必要なのか
Havasの事例が示す最大のポイントは、特定のAIベンダーに依存しない「モデル・アグノスティック（特定のモデルに縛られない）」な環境構築です。これには大きく3つの理由があります。
第一に、適材適所のコスト最適化です。最高精度の推論が必要なタスクには「GPT-4」や「Claude 3.5 Sonnet」を使い、単純な要約や分類には軽量で安価なモデルを使うことで、運用コストを劇的に削減できます。日本企業においても、全社員が常に最高スペックのモデルを使う必要はなく、タスクに応じたモデルの使い分けがROI（投資対効果）の鍵を握ります。
第二に、ベンダーロックインのリスク回避です。AIモデルの進化は非常に速く、今日の覇者が明日も最高性能である保証はありません。また、サービスダウンや価格改定のリスクも常に伴います。ポータル化によってバックエンドのモデルを容易に切り替えられる構造にしておくことは、BCP（事業継続計画）の観点からも重要です。
第三に、ガバナンスとセキュリティの統一です。各従業員が個別に外部サービスを利用すると、いわゆる「シャドーAI」の問題が発生し、機密情報の漏洩リスクが高まります。社内ポータルを経由させることで、入力データのフィルタリング（PII：個人識別情報のマスク処理など）や、利用ログの監査を一元的に行うことが可能になります。
日本企業における実装のポイントと課題
日本国内で同様の環境を構築する場合、特有の商習慣や法規制への配慮が必要です。
まず、国内法規制への対応です。個人情報保護法や著作権法の改正に伴い、AIに入力してよいデータとそうでないデータの選別がより重要になっています。企業内ポータルには、入力されたプロンプトに社外秘情報が含まれていないかを自動チェックするガードレール機能の実装が推奨されます。
また、日本語処理能力の確保も課題です。グローバルなトップモデルは日本語も流暢ですが、日本の商習慣に即した敬語表現や、社内固有の専門用語を扱わせる場合、RAG（検索拡張生成）の精度が業務品質を左右します。国産LLM（NTTやソフトバンク、サイバーエージェントなどが開発するもの）を選択肢に含められる柔軟なアーキテクチャにしておくことも、日本企業にとっては戦略的な意味を持ちます。
さらに、組織文化的な側面として「誰が責任を持つか」という点が挙げられます。AIの出力に対するハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを、現場の担当者がどう判断し、誰が承認するのか。ツールを入れるだけでなく、既存の稟議・承認フローの中にAIの利用プロセスをどう組み込むかという運用設計が、ツールの導入以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
Havasの「AVA」のような取り組みから、日本の実務者が学ぶべき点は以下の通りです。
- 「禁止」から「管理された利用」へ：セキュリティを理由に生成AIを禁止するのではなく、セキュアな「社内ポータル」を用意し、そこでの利用を推奨することでシャドーAIを防ぐアプローチが現実的です。
- モデルの抽象化（Abstraction）：特定のAIモデルにシステムを直結させるのではなく、間に一層の管理レイヤー（ゲートウェイ）を挟むことで、将来的なモデルの入れ替えやコスト管理を容易にする設計を採用してください。
- ログデータの資産化：社員がどのようなプロンプトを入力し、どのような回答を得て業務に活かしたかというログは、企業の知的資産です。これを分析することで、業務プロセスのボトルネック発見や、さらなる自動化のヒントが得られます。