「AIがコードを書く」だけでは終わらない、企業AIの次なる競争軸とは？
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企業のAI活用が広まる一方で、「AI開発ツールを導入しても、事業部門ではAI活用が定着しない」「シャドーAIが増えてガバナンスが追いつかない」という声が増えている。専門人材の不足、コードの可読性の問題、そして急増するAIガバナンスリスク──現場を悩ませる課題に対する解決策として有効なものは何か？
AIを“作るだけ”では終わらせない時代へ
AIの活用が企業の中で当たり前になりつつある今、問われているのは「いかに取り組みを継続するか」だ。ツールを導入しただけで満足し、気づけば使われなくなっている──そんな失敗のサイクルを多くの企業が経験している。
背景には、構造的な問題がある。米マンパワーグループの調査によれば、AIスキルは従来のエンジニアリングやITスキルを上回り、世界的に雇用主が確保しづらいスキルの第1位となっている。加えてガートナー（Gartner®）は、”2028年までに、市民開発者が採用するプロンプトからアプリを生成するアプローチにより、ソフトウェアの欠陥が2500%増加し、ソフトウェアの品質と信頼性に関する危機を引き起こすことになる”、と予測している（注1）。
AIコーディングは革新的な技術である。しかし、企業が利用するエンタープライズAIには、そういったコードで作れる以上のものが必要になる。
その“以上のもの”とは何か。AIが生成したコードは適切なロジックを組んでいるか。AIの回答に企業は責任を持てるか。ドリフトが起きた時、どう修正するか。AIが生成したコードとその成果物をビジネス部門の担当者がレビューすることは現実的に難しい。
LLMは世の中の汎用情報から学習しているため、そのままでは自社の標準仕様やルールを組み込まない。自社のデータやガバナンスポリシーの管理外で構築が進んでしまうリスクも存在する。AIの利用拡大スピードが上がるほど、管理外で作られるAIや、中身がブラックボックス化したAIが増え、管理の死角が広がっていく。
これがエンタープライズAIの現況だ。ではこの事態に、どのように対応すべきか？
背景には、構造的な問題がある。米マンパワーグループの調査によれば、AIスキルは従来のエンジニアリングやITスキルを上回り、世界的に雇用主が確保しづらいスキルの第1位となっている。加えてガートナー（Gartner®）は、”2028年までに、市民開発者が採用するプロンプトからアプリを生成するアプローチにより、ソフトウェアの欠陥が2500%増加し、ソフトウェアの品質と信頼性に関する危機を引き起こすことになる”、と予測している（注1）。
AIコーディングは革新的な技術である。しかし、企業が利用するエンタープライズAIには、そういったコードで作れる以上のものが必要になる。
その“以上のもの”とは何か。AIが生成したコードは適切なロジックを組んでいるか。AIの回答に企業は責任を持てるか。ドリフトが起きた時、どう修正するか。AIが生成したコードとその成果物をビジネス部門の担当者がレビューすることは現実的に難しい。
LLMは世の中の汎用情報から学習しているため、そのままでは自社の標準仕様やルールを組み込まない。自社のデータやガバナンスポリシーの管理外で構築が進んでしまうリスクも存在する。AIの利用拡大スピードが上がるほど、管理外で作られるAIや、中身がブラックボックス化したAIが増え、管理の死角が広がっていく。
これがエンタープライズAIの現況だ。ではこの事態に、どのように対応すべきか？
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・エンタープライズAIの問題をどう解決する？
・自然言語だけでどこまで開発できるか
・「異常値を発見して直す」AIとの対話型イテレーションとは
・データ品質チェックから自動化まで、運用を支える仕組みを解説
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