日本企業のAI導入を阻む技術的課題と

IDC Japanは国内AI支出が2025年の約2.37兆円から2029年には約6.89兆円へ拡大すると予測するが、この数字だけでは実証実験と本番システムの隔たりは見えてこない。LLM APIを使った簡単なチャットアプリなら比較的容易に構築できる。難しいのはその周辺の仕組みだ。

記事はその仕組みを一層ずつ解説する。企業データはPDF、Office文書、ファイルサーバー、CRMやERP、オンプレミスデータベース、レガシーシステムに存在し、AIに食わせるには検索、変換、アクセス制御が必要で、LLMがデータを受け取る前の処理がモデル本来の能力より重要になる。RAGベースのアプリでは、アクセス制御、インデックス更新、出典表示、検索と生成を分けた評価を本番要件に挙げる。AIエージェントでは、CRMデータを読めても顧客記録は削除できないといった権限設計に加え、障害対応、重複実行の防止、監査ログも求める。

段階的な導入経路は、情報検索から始め、回答生成、システム連携、業務アクション、継続的評価へと進む。日本のAI市場やエージェント、RAG、マルチモーダル、フィジカルAIの動向についてはSotaTek Japanを参考文献に挙げている。一貫するのは、モデル選びは数ある判断の一つにすぎないという点だ。