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競争優位性の鍵は「全社導入」にあり。JTPが解き明かす、生成AI活用の“3つの壁”を乗り越える「Third AI」という最適解

生成AIが、もはや一部の先進的なツールではなく、ビジネスの競争力を左右する必須インフラとなった現代。多くの企業がその導入を急ぐ一方で、「全社的な活用」という非常に高い壁に直面している。この課題の根源は、生成AIを戦術的な「ツール」として配布しようとする、根本的なアプローチの誤りにある。真の競争優位性は、AIを組織全体に統合された戦略的な「ケイパビリティ（組織能力）」へと昇華させた時にこそ生まれるのだ。 この戦略的転換を阻むのが、コスト、セキュリティ、そして定着化という、3つの壁だ。ユーザー数課金は利用者を限定し、機密情報の取り扱いは導入を停滞させ、多忙な従業員に新たなツールを根付かせるのは容易ではない。 本記事では、これらの課題を解決するために、単なるツールではなく、優れた「戦略」として設計されたJTP株式会社の「Third AI 生成AIソリューション」について、同社のソリューション事業本部 副本部長 執行役員であり、本ソリューションのプロダクトオーナーを務める中川隆男氏へのインタビューに基づき、その核心に迫る。 :::box ![image3.png] JTP株式会社 ソリューション事業本部 副本部長 執行役員 中川 隆男 氏 ::: ## なぜ「一部の専門家」ではなく「全社員」による生成AI活用が必要なのか 個々の業務効率化に留まらず、なぜ「全社員」によるAI活用が企業の将来を左右するほど重要と考えられるのか。その戦略的意義は、単なる生産性向上を超えた、企業文化そのものの変革にある。 ### **競争力の源泉としてのAI活用** 「もはや、全社員が生成AIを使えるようにならないと、企業としての競争力を失いかねません」。中川氏は、こう断言する。この言葉が示すのは、現在のAIが電気やインターネット、スマートフォンに匹敵するレベルの技術であるという事実だ。かつてインターネットを一部門のツールとしてしか捉えず、全社的なビジネスプロセスへの統合に失敗した企業が置き去りにされたように、AIを一部の専門チームに限定する企業は、今後同様の運命を辿る可能性が高い。 目指すべきは、AIが組織の隅々にまで浸透し、誰もが当たり前にその恩恵を受ける企業文化の醸成だ。 ### **開発現場の実例が示すインパクト** そのインパクトは、すでに技術の最前線で現実のものとなっている。例えば、システム開発の現場では、生成AIで組まれたソースコードが多く動いているということは、もはや当たり前のことだ。AIを活用する企業とそうでない企業とでは、開発の「スピード」と「コスト（人件費・工数）」において、もはや比較にならないほどの差が生まれていることの意味に直結する。もちろんこれは一例で、こうした変革は、あらゆる職種に及ぶ可能性を秘めている。 全社員がこの新たな力を手にすることが、組織全体の生産性を底上げし、ひいては企業競争力そのものを再定義する。しかし、その理想的な未来への道のりには、多くのアプローチが共通して直面する障壁が存在する。 ## 生成AIの全社導入を阻む「3つの巨大な壁」 生成AIの全社展開という壮大な目標を掲げたものの、多くの企業が具体的な障壁の前で足踏みしている。これらの壁は独立した問題ではなく、AIを「ツール」として捉えるアプローチが生み出す、相互に関連した症状である。これらの構造を正確に理解することこそ、適切なソリューションを選択するための不可欠な第一歩だ。 ### **1. コストの壁：利用者を縛る「ユーザー数課金」** 最も直接的で、かつ根本的な問題がコストだ。多くの生成AIサービスが採用する「ユーザー数課金モデル」は、社員一人ひとりの利用に対して費用が発生するため、全社展開を躊躇させる最大の要因となる。「ユーザー数課金では、どうしても一部のユーザーしか使わないという結果になりがちです。これでは全社的な生産性向上には繋がりません」と中川氏は指摘する。利用者を絞らざるを得ない価格体系が、結果的に「全社員活用」という本来の目的を阻害してしまっているのだ。 ### **2. セキュリティの壁：機密情報と最新技術のジレンマ** 次に立ちはだかるのが、堅牢さが求められるエンタープライズならではのセキュリティの壁だ。特に、金融機関や大手製造業の研究開発部門では、「まだ公開されていない技術情報や、顧客の機密データをAIにアップロードしてよいのか」という懸念が導入の大きなブレーキとなっている。 さらに、この問題は最新技術へのアクセスというジレンマと深く結びついている。「最新世代の高性能なAIモデルは、まず海外リージョンで提供されることがほとんどです。しかし、日本の多くの企業はデータを国外に送ることに強い懸念を持っています」。最高の性能を求めるならば海外リージョンを使わざるを得ず、しかし国内のセキュリティポリシーがそれを許さない。この板挟みが、多くの企業のAI戦略を停滞させている。 ### **3. 定着化の壁：MAU 6〜7割の限界とインターフェースの問題** たとえコストとセキュリティの壁を乗り越えてツールを導入できたとしても、最後の壁である「定着化」が待ち受ける。中川氏によると、熱心に利用促進活動を行っている企業でさえ、月間アクティブユーザー（MAU）は「6〜7割で頭打ちになる」のが実情だという。 その一因は、インターフェースにある。「チャット画面という形式は、一部のユーザーにとっては依然として心理的なハードルが高いのです」。日常的に使っている業務アプリケーションから離れ、わざわざ別のツールを立ち上げてプロンプトを考えるという行為が、利用の習慣化を妨げる。AIが日常業務の中に自然に溶け込まない限り、利用率が100%に近づくことはない。 ## “3つの壁”を打ち破る「Third AI」の戦略的アプローチ 本インタビューの核心はここにある。JTPの「Third AI」は、前述した3つの壁を乗り越えるために、極めて戦略的に設計されたソリューションだ。そのアプローチは単なる機能提供に留まらない。企業のAI活用を根底から変革する、思想に基づいている。 その思想の中心にあるのが、「生成AIの民主化」を実現するという明確なミッションだ。技術的に高度なソリューションであると同時に、「誰でも使える」「全員に開かれている」ことを前提に設計されている点が、Third AIの大きな特徴である。 ### **「環境課金」が全社導入の本当のボトルネックを解消する** 「Third AI」が採用するのは、ユーザー数課金ではなく「環境課金」モデルだ。これは、利用する社員の数に依存せず、構築されたAI環境そのものに対して課金する方式である。この違いは極めて重要だ。この価格体系の背景には、「全社員の利用を阻む“課金の壁”を外す」という明確な思想がある。 戦略的な観点から見れば、この価格モデルはAI導入のROI計算を根本的に変える。企業は利用人数の増減を気にすることなく、全社員にAI活用の門戸を開くことができる。これは、コストを理由に利用者を限定せざるを得なかった企業にとって、真の全社展開を可能にする戦略的な一手と言えるだろう。 ### **最高レベルの「セキュリティ」と「先進性」は両立できる** #### **堅牢なセキュリティ基盤** 「Third AI」は一般的なSaaSとは異なり、顧客が契約するMicrosoft Azure環境内に直接インストールされる。これにより、ソリューションは外部サービスではなく「自社のアプリケーション」として扱えるようになる。データが自社の管理する環境の外に出ることがないため、金融情報や未公開技術といった機密性の高い情報も、安心してAIに活用させることが可能になる。すでに大手自動車会社や金融機関など、セキュリティ要件が極めて厳しい136社への導入実績があるといい、その堅牢性と信頼性が認められていることの一つの証拠だ。 #### **最新技術への迅速な追随** 堅牢なセキュリティを確保しつつも、技術の先進性を犠牲にしないのがJTPの強みだ。「新しいモデルがリリースされた際は、その日のうちに利用可能にするべく動いている」という開発スピードをポリシーとしている。中川氏は「古いモデルをチューニングして性能を上げるよりも、新しいモデルに置き換える方が、性能向上率は断然大きい」と話す。セキュリティや統合の遅れから最新モデルの採用が遅れる企業は、単に後れを取るだけでなく、根本的に非効率な改善曲線の上で戦うことになるのだ。 #### **全社展開を成功に導くエンタープライズ向け統制機能** 全社員が利用するプラットフォームには、自由度と同時に厳格な管理機能が求められる。「Third AI」は、その両立を実現するエンタープライズグレードの統制機能を備えている。 - **詳細な権限管理** 管理者は、ユーザー単位、あるいはMicrosoft 365のグループ単位で、利用できるAIモデルを細かく制御できる。例えば、「研究開発部門には高性能な最新モデルを割り当て、一般社員には標準モデルを使わせる」といった戦略的な運用が可能だ。このきめ細やかな管理機能は単なる利便性向上に留まらない。それは、先に述べた企業の中心的ジレンマ、すなわち「コストの壁」を解決するために全社アクセスを提供しつつ、「セキュリティの壁」に対応するために予算とリスクの統制を維持するという課題を解決するメカニズムそのものである。 ![管理画面①'.png] - **利用状況の可視化** 部門ごとの利用率やチャット回数などを一覧できるダッシュボード機能も提供される。これにより、「どの部署で活用が進んでいて、どこが遅れているのか」が一目瞭然となる。データに基づいた利用促進活動の計画や、経営層への効果報告が容易になり、全社的なAI活用のPDCAサイクルを回す上で不可欠な機能だ。 ![管理画面②.png] 「Third AI」は単なるAIチャットツールではない。それは、企業のAI活用を組織レベルで成功へと導くための、強力な統制・管理基盤なのである。 ## 「生成AIツール」から「自律型AIエージェント」へ ツールの導入はゴールではなく、スタート地点に過ぎない。JTPは、顧客がAI活用の初期段階から高度な段階へとスムーズに移行できるよう、意図的に設計されたオンボーディング手法を用意している。 ### AI活用の4ステップ：計算された成熟への道筋 中川氏が提示するAI活用のロードマップは、組織全体のAIリテラシーを段階的に引き上げるための、巧みなシナリオとなっている。このシーケンスは、単純な対話から始め、徐々にビジネスの文脈と複雑性を加えていくことで、組織がテクノロジーと共に成熟することを保証する。 1. **まずは使ってみる**：生成AIの基本機能に慣れる段階。全社員がAIとの対話に慣れ、その能力を体感する。 2. **社内データを活用する**：RAG技術等で社内ナレッジを参照させ、AIを自社の文脈を理解する専門家へ進化させる。 3. **業務システムと連携する**：API連携により、既存システム内にAI機能を組み込み、日常業務のワークフローの一部とする。 4. **AIエージェント化する**：定型業務を自律的に処理する「AIエージェント」を構築し、AIが能動的に業務を遂行する未来を目指す。中川氏が提示するAI活用のロードマップは、組織全体のAIリテラシーを段階的に引き上げるための、巧みなシナリオとなっている。このシーケンスは、単純な対話から始め、徐々にビジネスの文脈と複雑性を加えていくことで、組織がテクノロジーと共に成熟することを保証する。 ステップ3で「業務システムと連携」させることによって、社員の日常的な業務フローの中にAIが自然と溶け込む「ハブ」となる。 ### **「利用率100%」を実現するハブ構想** この「ハブ」構想こそ、JTPが「定着化の壁」に対して提示する決定的な答えだ。MAUが6〜7割で頭打ちになる問題は、ユーザーの問題ではなく、インターフェースの問題である可能性が大きい。「Third AI」は、AIを独立した目的地（チャット画面）から、既存のワークフローに埋め込まれたユーティリティへと変革する。これにより、導入の障壁となる摩擦そのものを解消するのだ。 目指すのは、社員が普段使っているツールの中で、ごく自然にAIのサポートを受けられる世界だ。AIがインフラとしてあらゆるシステムに浸透することで、「意識せずにAIを使える」状態を作り出し、社員のAI活用を定着化させようとしている。 ## AIエージェント時代の到来を見据えた多層的アプローチ AI活用の次なるフロンティアとして期待される「AIエージェント」。しかし、多くの日本企業にとって、その導入は依然として手探りの段階にある。一方でJTPは、すでにAIエージェントの本格導入を見据える企業とともに、検討から実装まで一貫した支援を行っている。単なるツール導入ではなく、AIエージェントを通じて組織が描く未来の業務像やビジネスモデルを、具体的な成果へと繋げることを目指している。 JTPは、まず「どの業務から変えるのか」「どのような価値を生み出すのか」を共に描き出し、全体像を設計するところから伴走する。単一のやり方を押し付けるのではなく、現場の成熟度や業務特性などを踏まえ、「今どこから着手するべきか」「将来どこまで高度化できるか」という道筋を共に描くことを重視している。 さらにThird AIだけにとらわれず、必要に応じてその分野に特化した企業とも協業し、ソリューションの幅と深みを戦略的に拡張している。そうすることで、「AIエージェントが前提の新しい業務像」を机上の構想にとどめず、現場で機能する姿への具現化に繋げていく。 ## 「Third AI」は、生成AIの全社展開を成功に導くための有力な選択肢 「Third AI 生成AIソリューション」は、単なる生産性向上ツールではない。それは、生成AIを一部の武器から全社の力へと変え、持続的なビジネス変革を実現するための戦略的プラットフォームなのである。 :::button [「Third AI 生成AIソリューション」に関する詳しい情報やお問い合わせはこちら]{target=_blank} :::