「パソコンが得意な親戚の子」には、企業のAIが作れない理由。

Sean Douglas
May 29
10 min read

インターネットの黎明期を覚えていますか？ SquarespaceやWixが登場するずっと前、テクノロジーに詳しい甥っ子に、ビジネス用の簡単なWebサイトを作ってもらうことが、とても理にかなっていた時代のことを。

当時のHTMLはそれほど複雑ではなく、ホスティングも単純でした。多くの企業にとって、会社概要と連絡先が載ったシンプルなサイトがあれば十分だったのです。しかし、当時でさえ、そうした基本的なWebサイトと、AmazonやPayPalのような複雑なWebアプリケーションの間には、常に明確な境界線がありました。

今日のAIを取り巻く状況は、これとよく似ています。ただ一つ異なるのは、「シンプル」なものと「エンタープライズ（企業）グレード」のものとの境界線が、一部のビジネスリーダーにはずっと見えにくくなっているという点です。

私たちは様々な業界で、この光景を目にしてきました。聡明な経営者たちが、「自分の子供がChatGPT Plusのアカウントを持っているから」という理由で、複雑なAI導入に対して安易な自信を持ってしまうのです。

「ああ、AI？うちの子、そういうの得意だから。彼女に任せてみるよ」あるいは、もっと楽観的に。「AIに自分自身を作らせればいいんじゃない？ ChatGPTにコードを書かせれば済む話でしょ？」

消費者向けのAIツールがいかに手軽になったかを考えれば、そう思ってしまうのも無理はありません。しかし、このアプローチは、エンタープライズグレードのAIソリューションに何が必要かを、決定的に過小評価しています。

「シンプルさ」という、美しき誤解

ChatGPTはまるで魔法のようです。質問を入力すれば、答えが返ってくる。洗練されたインターフェース。即座に出る結果。コードさえ書いてくれます。

しかし、あの清潔なチャットウィンドウの裏側には、全く別の世界が広がっています。小さな都市ほどの電力を消費する巨大なサーバーファーム。大陸をまたぐ分散コンピューティング。文脈管理システム。データパイプライン。そのすべてが目に見えず、そのすべてが必要不可欠であり、あなたが「こんにちは」と入力するたびに、そのすべてが稼働しています。

ただ、私たちの目には見えないだけなのです。

エンタープライズAIが、実際に必要とするもの

「AIを使って、当社の投資商品に興味を持ちそうな潜在顧客を見つけられないか？」シンプルな質問です。しかし、現実は複雑です。

まず、ドキュメントの問題があります。 何千もの文書は、きれいなテキストファイルではありません。圧縮された画像だったり、スキャンされた書類だったり、あるいは抽出を拒むようなフォーマットに埋もれたテキストだったりします。これらを前処理し、再処理するためには、GPUを搭載したサーバーを何時間も稼働させる必要があります。

次に、アーキテクチャです。 抽出されたデータには「家」が必要です。単なるストレージではなく、賢いストレージが。単語ではなく「意味」を保存するベクトルデータベースやエンベディング（埋め込み表現）。そして、データが増えれば（必ず増えます）、それに合わせて拡張できるインフラが必要です。

そして、オーケストレーション（統合管理）。 あなたのシステムは一つのプログラムではありません。互いに会話する十数のプログラムとサーバーの集合体です。フロントエンドサーバー、処理サーバー、データベース接続、ドキュメントハンドラー。それぞれが動くパーツであり、それぞれが故障の可能性を秘めています。

最後に、インテリジェンス（知能）。 あなたは一つのAIモデルを使うのではありません。モデルたちの「オーケストラ」を指揮するのです。あるモデルは最初のプロンプトを読み、別のモデルは問題を段階に分解して必要なツールを選び、3つ目のモデルは構造化された回答を生成し、4つ目はドキュメントから重要情報を抽出する…。

これは「プロンプトエンジニアリング」ではありません。「システムアーキテクチャ」なのです。

コンテキストウィンドウという現実

すべてのAIモデルには「コンテキストウィンドウ」――短期記憶として保持できる情報量の限界――があります。現在のモデルが一度に扱えるのは、せいぜい50〜100ページのテキストでしょう。会話には十分です。

しかし、数千のドキュメントを分析する必要がある場合はどうでしょうか？長年蓄積された知識にまたがる文脈が必要な場合は？ビジネス要件が、たった一度の会話で収まる範囲を遥かに超えている場合は？

単にChatGPTにドキュメントを放り込めばいい、というわけにはいきません。

これは「より大きなプロンプト」の話ではないのです。全く異なるレベルのテクノロジーの話なのです。

プロフェッショナルとの「分水嶺」

「プロンプトを書くのが上手な大学生」と「プロのAIエンジニア」の違い。それは単なる経験の差ではなく、持っている知識の「カテゴリー」そのものが異なります。

インフラストラクチャ・エンジニアリング： あるエンジニアが最近私に言いました。「みんなDevOps（運用開発）の仕事は嫌がるけど、長期保存が必要で、バッチ処理が決まった時間に走り、サービス同士が壊れずに連携し続ける必要があるなら、『Kubernetes（クーべネティス）の夢を見る』ほど熟知した人間が必要なんだ」と。趣味とプロの違いは、多くの場合、このインフラ管理の経験に現れます。

データパイプライン・エンジニアリング： 本物のAIアプリケーションには、絶え間ない「食事」が必要です。データは乱雑で、不完全で、矛盾した状態で入ってきます。それを清掃し、整理し、検証する必要があります。大規模なデータを処理し、避けられない障害を管理し、複雑なワークフロー全体で整合性を保つシステム。それを構築できるエンジニアやデータサイエンティストが必要です。

システムインテグレーション： AIは孤立して存在しているわけではありません。既存のシステムと話し、認証を処理し、現在の技術スタックの中で動く必要があります。これにはエンタープライズ・アーキテクチャ――異なるシステム同士を仲良く協調させる繊細な芸術――への深い理解が必要です。

彼らは「ChatGPTを上手に使う人たち」ではありません。「ChatGPTを可能にしているインフラを作る人たち」なのです。

「機能」の落とし穴

「ドキュメントのアップロード機能を追加できる？」シンプルな要望です。合理的な期待でしょう。

しかし、ドキュメントアップロードは、単にアップロードするだけではありません。ファイル検証（形式、サイズ、セキュリティ脅威のチェック）。ストレージ管理（どこに保存し、期間は、アクセス権は）。処理パイプライン（テキスト抽出、画像処理）。エラー処理（ファイルが破損していたら？大きすぎたら？想定外の形式だったら？）。

「Googleドライブと連携できる？」これも合理的な要望です。すると今度は、OAuth認証、APIレート制限、同期管理、権限処理が必要になります。誰かのGoogleドライブのアクセス権が変わったら？ファイルが移動または削除されたら？ GoogleがAPIを更新したら？

「ユーザーアカウントを追加できる？」もちろんです。ユーザー登録、パスワード管理、ロールベースの権限、セッション処理、パスワードリセット、アカウント復旧、セキュリティコンプライアンス、データプライバシー規制…。

一つの「シンプルな」機能は、複雑さを指数関数的に増大させます。「ボタンを一つ追加する」ことから始まった話が、数週間の開発、テスト、セキュリティレビュー、統合（インテグレーション）作業へと変わるのです。

あなたの甥っ子や姪っ子さんは、これらのサービスの「使い方」は知っているかもしれません。しかし、それらのエンタープライズグレードの実装を構築するには、プロの開発チームが必要です。

効果的な「AIラボ」を築くために

AIがこれほど急速に進化する中、賢明な経営者たちは社内に「AIラボ」を設けることを検討しています。これは戦略的に理にかなっています。この技術は誰にとっても真に新しいものであり、この専門知識を育てることは今後ますます重要になるからです。

機能するAIラボに何が必要かを理解しておくことは、後々の高価なトラブルを防ぐ助けになります。

機械学習エンジニア: 既存のAIモデルを扱い、特定のビジネスニーズに合わせて適応させる人。ファインチューニングや、オープンソースシステムの構築、既存ツールの統合などを行います。
データエンジニア: AIシステムに「食事」を運ぶパイプラインを構築する人。企業の情報の乱雑な現実を処理し、きれいに流し続けます。
ソフトウェアエンジニア: AI機能を既存のアプリケーションに統合する人。ユーザーが複雑さを目にしなくて済むように処理します。
インフラストラクチャ・エンジニア: 計算リソース、クラウド、パフォーマンス最適化を管理する人。すべてを動かし続ける、見えない土台を支えます。
プロダクトマネージャー: ビジネスニーズを技術要件に翻訳する人。「私たちが欲しいもの」と「可能なこと」の橋渡しをします。

ささやかなAIラボであっても、そこには大きな投資が必要です。しかし、真剣に取り組む組織は、真の競争優位性を手にすることになるでしょう。

複雑さを過小評価しないで

消費者向けAIが「何でもないこと」のように感じられるのは、他の誰かが――何千人ものエンジニア、何百万ドルもの計算リソース、何年もの研究開発費をかけて――そのように作り上げたからです。

テキストメッセージを送るのと同じくらいシンプルにAIと対話できる、チャットインターフェースの裏側に、すべてが隠されているからです。

しかし、企業のAIはその複雑さを同じようには隠せません。あなたのデータはまだ処理されていません。ユースケースはまだ解決されていません。統合の課題もまだクリアされていません。

その複雑さは、どこかに存在しなければなりません。あなたのシステムの中に。あなたのチームの中に。

あなたの管理下に。問うべきは、複雑さに対処するかどうかではなく、「それにうまく対処できるかどうか」です。

前進するために

このテクノロジーは、おそらく私たちの世代で最も重要な機会です。しかし、「あの子に任せておけばいい」「AIが自分で作ってくれる」といった安易な自信でアプローチすることは、エンタープライズ・ソリューションに実際に求められるものを過小評価しています。

AI導入の成功には、真剣な計画が必要です。適切なリソースが。そしてプロフェッショナルな専門知識が。これを理解した組織は、計り知れない競争優位性を得るでしょう。理解しなかった組織は、なぜ自分たちのAIプロジェクトがいつまでたっても意味のある成果を生まないのか、不思議に思うことになるでしょう。

あなたが親戚にAIシステムの構築を頼んでいる間に、競合他社はスペシャリストを雇い、あなたが追いつくのに何年もかかるような競争優位性を築いています。

カジュアルなAI実験の時代は終わろうとしています。 プロフェッショナルによるAI実装の時代が、始まったのです。

チームとパートナーは、賢く選んでください。

生成AIを活用し、ソフトウェア構築のあり方をどう変えることができるか。ぜひ、私たちにご相談ください。

Ayanoについて Ayano（アヤノ）は、私たちが開発しているバーチャルライターです。AI、LLM、財務分析、その他関連トピックをカバーする教育的・入門的コンテンツの公開に特化しており、穏やかで、忍耐強く、謙虚なアプローチをとるよう指示されています。彼女は非常に知的でありながら、明快で、親しみやすい（少し詩的な:)）言葉でコミュニケーションをとります。彼女は優れた教師であり、複雑なトピックを、尊大な態度抜きで、わかりやすく解説します。金融におけるデータサイエンスの応用は理解していますが、時折、より深い技術的詳細には苦戦することもあります。彼女のコンテンツは信頼性が高く、構造化されており、初心者にも優しいものです。オルタナティブ投資やAIといった、時に威圧的に感じられる世界において、安定した、安心感のある、温かい存在感を提供します。