コンピューティング供給と企業導入の最前線に3年間立ち、どの業界が本当に費用を投じ、どの業界がPoCだけを行って消えていくのかを見てきました。数字は嘘をつきません。本稿は、Horizon AI(ホライゾンAI)のCEO、蘇彦哲(Darren Su)氏が、番組『黒天鵝学院』(Black Swan Academy)EP286のインタビュー(動画はこちら、中国語)で語った、最前線の観察をまとめたものです。
最も速く進む3業界の共通点——「見えるデータ」
最も早く導入が進んだのは、EC・マーケティングです。ビジネスの構造には、素材の制作、広告配信の最適化、コンバージョン率といった、計測できる工程がいたるところにあります。AIツールを導入した後の変化が、そのまま数字に表れます。意思決定は速く、1件あたりの金額は小さいため、最初の利用者に適しています。
最も適合度が高いのは、医療・バイオです。製薬プロセスの各工程は、法規制によって完全な記録が求められ、デジタル化がもともと高い状態にあります。明確な最適化の課題さえ提示されれば、それに応えるツールが必ずあります。実例を挙げます。あるバイオ企業は、5つの成分の最適な配合比を見つける必要がありました。従来は伝統的な計算で少しずつ算出するしかなく、AI導入後のコンピューティング支出は、一時は月260万台湾ドル(約1,200万円)に達しました。より合理的なコンピューティングのコスト構造により、同じ作業が**月50万台湾ドル(約235万円)**へと下がりました。コストが重く、時間がそのまま費用になるバイオ業界にとって、1〜2か月早く答えを得る価値は、コンピューティングの請求額をはるかに上回ります。
金融業の需要は、細分化されつつも明確です。クオンツ取引チームは、海外で見つけた戦略のヒントをコンピューティングでバックテストします。銀行は、取引状態の識別や不正防止のリスク管理にAIを導入します。カスタマーサポート部門は、AIによる顧客対応を始めます。それぞれの課題に、専門のサービス提供者が取り組んでいます。
3つの業界の共通点は、こうです。問うべきは「その業界がAIに適しているか」ではなく、「その業界がデータで最適化を見られるか」です。AIは付加価値のツールであり、業界を選びません。選ぶのは、明確な課題があるかどうかです。
始めない理由にならない「データの乱れ」
「データがまだ整理できていない」は、最もよくある様子見の口実です。特に、カルテや紙の帳票が入り混じる医療のような現場で目立ちます。しかし実情は、こうです。データのクレンジングとアノテーションは、難しくはなく、ただ手間がかかるだけです。必要なのは人手とプロセスであり、天才ではありません。成熟したやり方では、導入パートナーが専門のデータ処理チームや協力会社(たとえば、物流伝票やカルテの認識を専門に扱うシステム会社)を配置し、この面倒な作業を外部に委ねます。プロジェクト全体を止めさせることはありません。
成否の最大の変数——予算ではなく、組織文化
同じツール、同じ予算でも、導入の結果は大きく変わります。最大の変数は、組織文化です。
5〜10名の少数精鋭企業では、導入が非常に速く進みます。会議テーブルの向かいに座っているのが、そのまま決裁できる人だからです。今日話し、翌週には本番稼働します。一方、大企業では長期の伴走が必要です。部門が多く、階層も多く、さらに上場企業のガバナンス要件があり、あらゆる工程がコミュニケーションのコストになります。どちらが良い悪いではありません。導入戦略が異なるべきだ、ということです。小さな企業は速度で攻め、大きな企業はまず社内の推進役を引き受ける部門を見つけ、一つの成功事例で他部門を説得します。
市場全体の温度感も、変わりつつあります。1年目は、多くの企業がPoCを行った後、その先に進みませんでした。使い勝手が悪いからではなく、課題をまだ固めきれていなかったためです。昨年後半から、需要は明らかに明確になり、同時に急速に二極化しました。何があってもまず手を出さない企業群と、うまみを味わって資源を増やし成果を拡大する企業群です。同じ商売をする2社のうち、先に動いた1社が、より低いコストで業務を最適化し、短期間で追い抜きます。これは、いまの時代に現実に起きていることです。
正しい始め方——5,000台湾ドルで1万台湾ドルを削減し、そこから拡大
多くのAI導入の提案は、開口一番、50万台湾ドル、100万台湾ドルの見積もりから始まります。企業に資金がないわけではありません。ただ、非常に恐れています。かつてその費用を投じ、そして失敗した企業なら、なおさらです。
より合理的な道筋は、最小のコストでまずAIのメリットを体感することです。まず月5,000台湾ドル(約2.3万円)規模のプランで、明確な一つのプロセスの最適化を検証します。「5,000台湾ドルを使い、1万台湾ドル(約4.7万円)を削減する」ことを自ら体感し、それから第2段階のコンピューティング拡張へ進みます。第3段階が、ようやくセキュリティ、データの定着、自社環境の構築の検討です。この3年の道筋の各段階は、前の段階で検証された価値によって支えられるべきです。
もう一つ、見落とされがちな事実があります。AIの価値は、蓄積されます。データを継続的にシステムへ与えるほど、施策の精度は上がり、乗り換えのコストも高くなっていきます。つまり、導入パートナーを選ぶとき重要なのは、誰の提案資料が最も美しいかではありません。3年後もあなたの運用会議に座っているのは誰か、です。
Horizon AI(ホライゾンAI)は、KONST(コンスト)グループの企業向け生成AI導入支援パートナーです。グループが持つコンピューティングと基盤の強みを、企業が本当に活用できる生成AI導入へと転換します。評価、カスタム開発、システム連携から運用・ガバナンスまで、一気通貫でお引き受けします。無料相談を予約する →
よくあるご質問
どの業界が優先的に生成AIを導入すべきですか?
デジタル化が進み、データが揃った業界ほど速く進みます。EC・マーケティングは成果データの閉ループが短く、医療・バイオは記録文化が整い、あらゆる工程に対応するAIツールがあります。金融はクオンツ取引・不正防止・カスタマーサポートで需要が明確です。共通点は、データで見える最適化です。
企業の生成AI導入が失敗する、最も多い原因は何ですか?
1年目にPoCを行った後、その先に進まないことです。ツールが使いにくいのではなく、企業がまだ課題を整理しきれておらず、市場の事例も十分ではなかったためです。次に多いのは組織文化です。人数と部門が増えるほど導入の抵抗は大きくなり、より長い伴走期間が必要になります。
生成AI導入の最初の予算は、どのくらいに設定すべきですか?
多くの企業が考えるよりも、はるかに小さくて構いません。合理的な始め方は、月数千台湾ドル規模のプランで、明確な一つの業務プロセスの最適化効果を検証することです。「5,000台湾ドルを使い、1万台湾ドルを削減する」効果を体感してから、コンピューティング、セキュリティ、自社環境の構築へと段階的に広げます。最初から50万台湾ドルや100万台湾ドルを投じるのは、必要以上にリスクの高い選択です。
自社のデータが乱れていても、生成AIを導入できますか?
できます。むしろ、それが常態です。データのアノテーションとクレンジングのロジックは難しくなく、ただ手間がかかるだけです。成熟した導入パートナーは、専門のデータ整理チームや協力会社を配置し、紙の書類・帳票・非構造化データを処理します。始めない理由にすべきではありません。