毎日新しいAIモデルが発表され、メディアは「これからは〇〇の時代だ」と煽り立てる。
現場からは「あれもこれも導入したい」という要望が上がり、IT予算は膨らむ一方です。
しかし、リソースは有限です。経営者は冷徹な取捨選択を迫られます。
一過性のトレンドと、企業の屋台骨を変える本質的な技術をどう見極めるか。CTO（最高技術責任者）の視点に基づき、AI投資における「賢明な判断基準（Do’s and Don’ts）」を提示します。
1. 「モデル」への投資は無意味化する
GPT-4、Claude、Geminiといった基盤モデル（Foundation Models）の性能競争は激化していますが、これらは急速にコモディティ化しつつあります。APIの利用価格は下落を続け、性能差も縮まっています。
つまり、特定のモデル自体に巨額を投資したり、自社専用のLLMをゼロから開発したりすることは、多くの一般企業にとってROI（投資対効果）が見合わない「悪手」です。モデルは「電気」や「水道」のようなインフラになります。
📉 捨てるべき投資
- ・自社専用LLMのスクラッチ開発
- ・特定のAIツールへの長期ロックイン
- ・GPUサーバーの自社保有（特別な理由がない限り）
📈 投資すべき技術
- ・データ基盤（データレイク/DWH）
- ・モデルを切り替え可能なアプリケーション層
- ・RAG（検索拡張生成）の精度向上
インフラそのものを作るのではなく、「供給されるインフラ（モデル）をどう自社の業務に繋ぎ込むか」というアプリケーション層に投資を集中すべきです。
2. 唯一の「Moat（堀）」は独自データ
競合他社も同じ高性能なAIモデル（GPT-4など）を利用できる環境下で、差別化要因となるのは何か。それは「自社独自のデータ」だけです。
あなたの会社の「埋蔵金（データ資産）」はどこにある？
(Call/Chat)
シューティング履歴
設計図・メモ
これらはGoogleもOpenAIも持っていない、御社だけの資産です。
AI戦略の核心は、「自社の独自データをいかにデジタル化・構造化し、AIが参照可能な状態にするか」にあります。データが整理されていない企業は、どれだけ高性能なAIを導入しても、その真価を発揮させることはできません。
3. 「ボトルネック」以外にAIを使うな
AI導入の失敗例として多いのが、「AIで何ができるか（シーズ発想）」からスタートしてしまうことです。「画像生成がすごいからポスターを作ろう」ではなく、「ビジネスの成長を阻害している最大の制約（ボトルネック）は何か」から発想しなければなりません。
投資判断チェックリスト（TOC理論）
- ❓
そのAI導入は、売上を作るプロセスの「最大の渋滞箇所」を解消するか？
（例：開発待ち時間、顧客への回答遅れ、見積もり作成時間） - ❓
もし「Yes」なら、迷わず投資せよ。「No」なら、それは遊びだ。
経営課題のボトルネックに直結しないAI活用は、ただの「技術的な遊び（PoC疲れ）」に終わります。AIは魔法ではなく、制約解消のための強力なオプションの一つに過ぎません。
By Affelhansa Strategic Research
