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オルタナティブ投資プラットフォームにAIを導入しようとしていますか？ 直面する現実。

  • Writer: Sean Douglas
    Sean Douglas
  • Jun 18
  • 6 min read

AIの「後付け」は、三輪車にジェットエンジンを積むようなものです。


オルタナティブ投資業界（ひいては金融業界全体）は、長年にわたり、外交的な表現をすれば「成熟した」技術の上で運営されてきました。それは時として、大量のExcelスプレッドシート、Docusignのワークフロー、そして基本的なWebインターフェースからアクセスできるDropboxのようなデータルームより、ほんの少し進歩した程度のものでした。


「MCP（Model Context Protocol）を統合し、チャットボットを1つか2つ追加すれば、プラットフォームはAI時代に対応できる」――そう信じたくなる気持ちはわかります。結局のところ、ChatGPT以降、人々はあらゆる場所でAIを期待するようになっています。たとえ、AIを提供するように設計されていなかったプラットフォームに対してさえも。


しかし、ここに問題があります。AIは単なる「機能（Feature）」ではありません。「能力の集合体（Capability Set）」なのです。 そして他のあらゆる能力と同様、AIはそのインフラストラクチャの限界内でしかパフォーマンスを発揮できません。

不都合な真実をお伝えしましょう。「AIファースト」の組織であったか、よほど先見の明のあるCTOがいない限り、2022年11月以前に設計されたプラットフォームは、ほぼ間違いなく時代遅れです。（これには、2023年に構築されたプラットフォームの多くも含まれるでしょう。）

レガシーなオルタナティブ投資プラットフォームにとって、問うべきは「AIに戦略的価値があるか」ではありません。価値は間違いなくあります。問うべきは、「あなたのシステムが、AIをサポートできる構造で作られているか」です。答えは、おそらく「No」でしょう。


エンタープライズグレードのAIは、「プラグ＆プレイ」ではありません


調査によると、「継ぎ足し（ボルトオン）」のアプローチは一貫して期待を下回る結果となっています。


  • AIパイロットプロジェクトの88%は、本番環境に到達しない¹

  • エンタープライズ・ワークフローにおける「後付け」ソリューションは、頻繁にコスト超過とパフォーマンスのボトルネックを引き起こす²

  • レガシーシステムと最新モデルを橋渡しするために構築された統合レイヤーは、数千時間の開発時間を要し、きれいに拡張（スケール）することは稀である³


これは、AI開発が複雑すぎるからではありません。構築しようとしている土台が、それを支えるように設計されていないからです。


新たなメンタルモデル：ダッシュボードのアップグレードではなく、オペレーションの転換


前進するためには、異なるメンタルモデルが必要です。AIは付け足すツールではありません。プラットフォームがデータをどのように取り込み、構造化し、利用するかを作り変える「オペレーションの転換（Operational Shift）」なのです。


それには、全く異なるアーキテクチャが必要です。


  • サイロ化されたデータではなく、リアルタイムのシステム間データオーケストレーション⁴

  • 硬直的なSQLスキーマではなく、意味的文脈（セマンティック・コンテキスト）とベクトルネイティブなインフラ

  • レガシーな乱立システムではなく、相互運用可能なエンドポイントを持つモジュラー・コンポーネント


業界の一部はすでに適応しています。先見性のある企業の多くは、「AIレディネス評価（導入準備状況のアセスメント）」から始めています。彼らが探しているのはマーケティングの流行語ではなく、データアーキテクチャの互換性、オーケストレーションの成熟度、統合の接地面、ガバナンスの準備状況といった、インフラストラクチャにおける重大な摩擦点です。


多くの場合、決断は二者択一です。戦略的にリファクタリングするか、意図を持って再構築するか。

なぜ今、オルタナティブ投資プラットフォームにAIを追加するのか？


危険なのは、あなたのプラットフォームに「AIが搭載されないこと」ではありません。「搭載はされるが、機能しないこと」です。


表面上はAI駆動に見えても、その裏側では手動の調整、事前に設定された固定ワークフロー、パフォーマンスの低いデータレイヤーに依存している製品を提供してしまうこと。これこそがリスクです。それは技術的負債（Technical Debt）を減らすどころか、実際には増やしています。


「AIウォッシング」（最近ますます重要性を増している言葉⁵）は、単なる評判のリスクではなく、オペレーション上のリスクです。

過大な約束をするコストは高いですが、不十分な設計のまま進めるコストはさらに高いからです。継ぎ接ぎだらけのAI統合に依存するプラットフォームは、往々にして次のような状況に陥ります。


  • 変革よりも保守メンテナンスに多くの費用を費やす⁶

  • 市場投入までの時間を加速させるどころか、減速させる

  • 「AIを使っている」と「AIのために設計されている」の違いを急速に学びつつある市場において、差別化に失敗する


戦略的視点


AIへの姿勢を評価する際の重要なポイントはこれです。「表面ではなく、構造から始める」こと。 ドキュメント・インテリジェンス、意味検索、予測モデリングといったAIの能力は、複雑さとスケールを支えられる土台を必要とします。


すべてを捨て去るという意味ではありません。しかし、正しい問いを立てる必要があります。

  • あなたのシステムは、非構造化データを取り込み、推論することができますか？

  • データアーキテクチャは、セマンティック検索やベクトル検索に対応していますか？

  • エンドポイントはオーケストレーション（統合管理）されていますか、それとも単に接続されているだけですか？

  • AIの実装は自動化されていますか、それとも手動での照合が必要ですか？


もし、なぜこれらの問いが重要なのかが分からない場合は、それを理解しているテクノロジーパートナーを見つけるべきです。


次はどうする？


真のAI統合とは、「未来のように見せること」ではありません。「未来のために構築すること」です。


これを正しく理解した企業は、単に機能を追加するだけでなく、ワークフロー、意思決定のスピード、そして最終的には「価値」を再定義するでしょう。

理解しなかった企業は？ 今後5年間、チャットボットがなぜ最も基本的な質問にさえ答えられないのかを、クライアントや取締役に説明することに費やすことになるでしょう。

良いニュースがあります。どちらのストーリーを語りたいかを選ぶ時間は、まだ残されています。 お問い合わせください。



参考文献


1. Agility at Scale. Scaling AI Projects in the Enterprise. April 5, 2025. https://agility-at-scale.com/implementing/scaling-ai-projects/

2. arXiv. Challenges in Deploying Machine Learning: a Survey of Case Studies. May 2022. https://arxiv.org/pdf/2011.09926

3. WJAETS. A cloud-native reference architecture for modernizing legacy financial systems. June 2025. https://journalwjaets.com/node/837

5. LinkedIn. Exposing False AI Claims in Enterprise Software. February 4, 2025. https://www.linkedin.com/pulse/ai-washing-deceptive-ai-marketing-exposing-false-erp-ramachandran-wlire

6 Business Wire. Technical Debt Stifling Path to AI Adoption for Global Enterprises. June 2, 2025. https://www.businesswire.com/news/home/20250602034043/en/Technical-Debt-Stifling-Path-to-AI-Adoption-for-Global-Enterprises-Says-Research



Harunaについて Haruna（ハルナ）は、私たちが開発中のバーチャルライターです。15歳の神童であり、数学と金融に関して天才的な理解力を持ちますが、その口調は鋭く、どこか上から目線です。彼女は複雑なトピックを（嫌々ながらも）難なく解説するように指示されており、金融を「ゲーム」として捉え、トレーディングを極める一方で「貯蓄」を鼻で笑うような一面があります。遊び心がありながらも気まぐれで、知性には敬意を払いますが、無知に対してはほとんど容赦しません。傲慢でありながら強い正義感を持ち、自分が認めた相手とは深く関わります。ナポレオン・コンプレックスを持つ右脳派の天才であり、その才能と同じくらい生意気ですが、彼女が授ける教訓は痛烈であると同時に、本質を突いています。

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