クラウドでもLLMでもない。AIが価値を生むかは“データの仕組み”で決まるーーブレインパッドが導くデータセントリック基盤【前編】

AI活用の理想と現実──なぜAIは「PoC止まり」になるのか？

経営が期待するAI（特に生成AI）によるビジネス変革

今、多くの企業の経営層が、CDO（最高デジタル責任者）やCIO（最高情報責任者）や、そのミッションを託されたデータ部門長、DX推進リーダーに、このような期待を寄せています。

かつてAIが「一部の専門家が使う高度な予測ツール」であった時代は終わりました。生成AIの登場により、AIは「全社員の生産性を向上させるパートナー」であり、「新たな顧客体験を創出するゲームチェンジャー」へとその姿を変えました。

経営者が生成AIに期待するもの

• 全社的な業務効率化： 企画書作成、議事録要約、コード生成、問い合わせ対応といった定型業務をAIに任せ、社員をより創造的な「人間にしかできない仕事」へシフトさせる。
• 新たな顧客体験の創出： 顧客の意図を先読みするパーソナライズド・マーケティングや、24時間365日対応可能なインテリジェントなチャットボットによる顧客満足度の向上。
• データドリブン経営の実現： 予測AIによる需要予測の高度化、生成AIによる非構造化データ（顧客の声、日報など）の分析を通じた、経営判断の高速化。

これらは、2～3年前までは日常業務では難しい技術だと思われていましたが、すでに実現すべき「ミッション」として現場に降りてきています。

現場が直面する「2つの壁」

しかし、その「ミッション」の理想とは裏腹の、高く険しい壁が立ちはだかっているのが現場の実情です。

ブレインパッドがデータ分析の専門家として、多くの企業のAIプロジェクトをご支援する中で目にしてきたのは、AI活用を本格化させようとする企業が必ず直面する、「2つの壁」の存在でした。

PoCの壁──なぜAIは作って終わりになるのか？

「PoCは成功した」、「ある事業部での検証デモは評価できる結果となった」こういった、現場の声は多く聞こえます。

しかし、それが全社的なビジネス価値に繋がっておらず、お金をかけてまで次のフェーズで大きく投資を行うべきかの判断がつかないこともしばしば。結果的に、多くのAIプロジェクトが、この「PoCの壁」に突き当たり、PoCを繰り返すだけの「PoC疲れ」に陥っています。

このような事態、現場で起きてないでしょうか。

• 「精度は出たが、使えない」
  高精度な需要予測モデルを開発したが、現場は「使い慣れたExcelと勘の方が信頼できる」と、結局使ってくれない。モデルの予測結果が、現場の業務プロセスに組み込まれていない。
• 「効果（ROI）を説明できない」
  「AIを導入した結果、売上やコストがいくら改善したのか？」という経営からの問いに、誰も答えられない。AIモデルの技術的な精度（Accuracy）と、事業上の成果（KPI）が紐づいていないため、追加投資の承認が得られない。
• 「本番運用に乗せられない」
  PoCの静的なデータでは動いたが、本番環境のリアルタイムで変化し続けるデータ（データドリフト）に対応できず、精度が急激に劣化。PoCの担当者が異動し、誰もモデルをメンテナンスできないまま塩漬けになっている。

これらはすべて、AIを作ることとAIで価値を生み出し続けること、つまりはPoCと本番運用の間に存在する高い壁が原因です。

ガバナンスの壁──なぜAIを使わせたいのに使えないのか？

特に生成AIの登場で、このもう一つの壁が深刻化しています。それは、リスク管理の課題です。AI活用のアクセルを踏みたい経営層と、リスクを懸念する現場との板挟みに陥っていないでしょうか。

• 「コスト爆発の恐怖」
  現場が自由に生成AIのAPI（LLM）を使い始めた結果、翌月のクラウド請求額が数百万、数千万と跳ね上がる。誰が、どの業務で、どれだけコストを使っているのか把握できず、予算化もできない。
• 「情報漏洩と著作権のリスク」
  社員が機密情報や個人情報をプロンプトに入力し、情報が漏洩する懸念。AIの生成物が、他社の著作権を侵害していないか判断できず、法務部門から「待った」がかかる。
• 「ルールの不在による停滞と野良AI」
  明確な利用ガイドラインがないため、真面目な社員ほど「何がOKで何がNGかわからない」とAI活用に萎縮してしまう。その一方で、IT部門の管理外で個人のAIツールが持ち込まれ、「野良AI（シャドーAI）」が横行し、統制が取れない。

SIベンダーが提供するAI基盤の限界

このPoCの壁と、ガバナンスの壁という根深い課題に対し、クラウドベンダーやSIベンダーから、続々とAIネイティブ基盤の構築サービスが提供されています。

もちろん、GPUサーバー、Kubernetes（コンテナ技術）、高速なストレージといった最新の「インフラ」を整備することは重要です。

しかし、多くの現場で見てきたのは、高価な基盤を導入したにもかかわらず、

• その上で動かすべき「良質なデータ」が準備できない
• AIの「ビジネス価値」を測定する仕組みがない
• AIの「コストや品質」を管理する仕組みがない

結果として、インフラを導入したこと自体がゴールとなり、「PoCの壁」や「ガバナンスの崖」を何ら解決できていないケースが多いのです。

AIの価値創出の本質は、「インフラ（箱）」を構築することではありません。 その「箱」の上で、いかにして「AIの価値」を継続的に、かつ安全に生み出し続けるかという良質なデータの仕組み（エコシステム）を設計することにあります。

では、なぜ多くのAIプロジェクトは、この本質的な「仕組み」の構築に失敗するのでしょうか？ 次章では、我々データ分析のプロフェッショナルが見てきた、その失敗の根源にある「3つの質」の欠如について、深く掘り下げていきます。

失敗の根源にある「3つの質」の欠如

AIプロジェクトの成否は「モデル」ではなく「データ」で決まる

なぜ、多くの企業が最新のインフラを導入し、優秀なデータサイエンティストを採用しても、「PoCの壁」を超えることができないのでしょうか。

原因は「AIモデル（アルゴリズム）」にあるのではなく、「データ」そのものにあるといえます。Google Brainを創設したリーダーでもあるアンドリュー・ン（Andrew Ng）氏が提唱するように、AI活用のトレンドは、モデルの精度を競う「モデル中心（Model-Centric）」から、AIに与えるデータの質を徹底的に高める「データ中心（Data-Centric）」へと明確にシフトしています。

どれほど高度なAIモデル（例えばGPT-5や最新の予測アルゴリズム）を用いたとしても、学習させるデータが不正確であったり、偏っていたり、古かったりすれば、そのAIが生み出すアウトプットの価値はゼロ、あるいはマイナス（誤った判断の誘発）にすらなり得てしまうのです。

ここまでで整理した「PoCの壁」や「ガバナンスの崖」といった問題の根底には、この「データ」を軽視し、AIの「モデル」や「インフラ」ばかりに注目してしまった結果、直面する「3つの質の欠如」が生まれてしまうことがあります。

MLOpsの「魔の川」を生む3つの「質」の課題

PoC（実証実験）から本番運用（MLOps：機械学習基盤の運用）へと移行するプロセスには、「魔の川」と呼ばれるほどの深い断絶が存在します。我々は、多くの企業がこの川を渡れずにいる現場を目の当たりにしてきました。

その失敗の本質は、以下の3つの「質」を担保する仕組みが、組織的にも技術的にも欠如している点に集約されます。

①「データの質」の担保の難しさ

これは「データの質」を、特定の個人のスキル（属人技）に依存した結果の典型的な失敗です。AIの価値を継続的に生むには、「AIが使いやすい高品質なデータ（＝特徴量）」を、「属人性を排除し、組織的に、かつ継続的に供給し続ける仕組み」が不可欠です。

②「AI（モデル）の質」の担保の難しさ

これは「AI（モデル）の質」を、”作った時点”で固定化してしまった失敗です。AIモデルは「作って終わり」ではなく、「本番環境での性能劣化を常に監視し、変化に対応して自動的に再学習・更新され続ける仕組み」（＝MLOps）がなければ、すぐに「使えないAI」へと劣化していきます。

③「評価の質」の担保の難しさ

これは「評価の質」を、技術者の視点でしか設計しなかった失敗です。AIプロジェクトは、企画段階から「AIの技術的精度が、最終的にどのビジネスKPI（売上、コスト、顧客満足度など）にどう貢献するかを測定・可視化する仕組み」を設計に組み込んでおかなければ、経営層を説得し、継続的な投資を引き出すことはできません。

これら3つの「質」の担保の失敗こそが、第1章で述べた「PoCの壁」の正体です。 そして、この「質」を管理・統制する仕組みの欠如が、そのまま「ガバナンスの崖」――すなわち、品質が担保されないデータ利用のリスク、性能が劣化したAIが引き起こすリスク、ROIが不明なままコストだけが膨らむリスク――へと直結しているのです。

では、これらの失敗を回避し、「3つの質」を組織的かつ継続的に担保するためには、AIネイティブ基盤にどのような「設計思想」が求められるのでしょうか。 次章では、その具体的な解決策（アーキテクチャ）を提言します。

データセントリックなAIネイティブ基盤アーキテクチャ

前章で詳述した「3つの質」の課題は、個々のデータサイエンティストの努力や、高性能なインフラの導入だけでは決して解決できません。これらの課題は、AI開発の初期段階（データ準備）から最終段階（ビジネス価値の評価）まで、一気通貫で「質」を担保する『仕組み（アーキテクチャ）』が基盤側に欠如していることに起因します。

データ分析の最前線で得た知見に基づき、これからのAIネイティブ基盤に不可欠な、「3つの質」を担保するための設計思想と、その中核となるコンポーネントを提言します。

「データの質」を担保する仕組み：データパイプラインとフィーチャーストア

前章で紹介したデータのサイロ化や属人化された前処理によるデータ品質の課題の根本原因は、AIが学習するために加工された高品質データが、個人の成果物になっており、組織の成果物（資産）になっていないという構造的な問題にあります。

これを解決するのが、「特徴量の一元管理と再利用」という設計思想です。

① 自動化されたデータパイプライン (CI/CD for Data)

• 様々なデータソース（基幹系、Web、IoT等）からデータを収集し、クレンジング・加工（ETL/ELT）を施し、AIが利用可能なデータマートへ格納するプロセスを自動化する仕組みです。
• 第2章の失敗例にあったような、数ヶ月かかる手作業のデータ収集・名寄せを撲滅し、AI開発のリードタイムを劇的に短縮します。

② フィーチャーストア (Feature Store)

• 「データの質」を担保する心臓部です。フィーチャーストアとは、AIが学習するために使われる「特徴量」（例：顧客の過去3ヶ月の購入金額、直近のWeb訪問回数など）を、一元的にカタログ管理・保存するデータベースです。

価値

• 属人化の排除：前処理されたデータは、このフィーチャーストアに「特徴量：purchase_amount_3mo」として登録・共有されます。
• 品質の担保： 登録された特徴量は、組織の標準として品質が担保されます。
• 再利用性の向上： 別のAIプロジェクト（例：解約予測モデル）が立ち上がった際、データサイエンティストはゼロからデータ加工をする必要がなく、フィーチャーストアから必要な特徴量を瞬時に呼び出して利用できます。

当社の提言

多くのSIベンダーは「データレイク（単なるデータの湖）」の構築を提案しますが、当社は「フィーチャーストア」の構築こそが、「データの質」を組織的に担保する鍵であると考えます。これは、AIがすぐに飲める“湧き水”のような働きをすることにまいります。

「AI（モデル）の質」を担保する仕組み：CI/CD for ML (MLOps) とモデル監視

データ変化（ドリフト）に対応できず、AIモデルが劣化・陳腐化するという課題がありました。この課題の根本原因は、AIモデルを「一度作ったら完成」と捉え、その「鮮度」を管理する仕組みがない点にあります。AIモデルは生鮮食品と同じであり、時間と共に劣化します。

これを解決するのが、「AIモデルの継続的な品質監視と自動更新」という設計思想です。

① モデル監視 (Model Monitoring)

これは、本番環境で稼働しているAIモデルの「健康状態」を監視する仕組みです。

第2章のECサイトの例にあったような、急激なトレンド変化（＝データドリフト）や、AIの予測精度が徐々に低下していく現象（＝モデルドリフト）を自動で検知し、即座にアラートを発します。これが「AIの質」を維持するための“早期警告システム”となります。

② CI/CD for ML (MLOps パイプライン)

これは、「AIの質」を維持・向上させるための“自動化された再循環システム”です。

価値

モデル監視アラートをトリガーに、「最新データの収集」→「自動再学習」→「品質テスト」→「新モデルの本番デプロイ」という一連のサイクルを自動実行します。

これにより、第2章のECサイトの例のようにAIが陳腐化する前に、常に最新のトレンドを学習したモデルに自動で入れ替わり、AIの品質（＝鮮度）が継続的に担保されます。

当社の提言

「MLOps」とは単なるツールの導入ではありません。それは、AIの「劣化」を前提とし、「常にAIの品質を監視し、自動で再学習・更新し続ける」という運用サイクル（エコシステム）を基盤に組み込むという“設計思想”そのものです。

「評価の質」を担保する仕組み：ビジネスKPI監視とA/Bテスト基盤

AIの「技術的精度（Accuracy）」が、経営が求める「ビジネス価値（ROI）」と紐づいていない、という課題がありました。この課題の根本原因は、AIプロジェクトの「ゴール設定」が間違っている点にあります。ゴールは「高精度なモデルを作ること」ではなく、「ビジネス成果を上げること」です。

これを解決するのが、「AIのビジネス貢献度の可視化と科学的な効果検証」という設計思想です。

① ビジネスKPI監視ダッシュボード

これは、AIの技術的成果とビジネスの最終成果を、一つの画面で紐づけて可視化する仕組みです。

「評価の質」の担保の難しさの例として挙げた金融機関で言えば、「不正検知AIの精度（Accuracy）」だけでなく、「AI導入前後の実際の不正被害額（円）」や「誤検知による顧客クレーム件数」を並べて表示します。

これにより、CDOやその右腕層は、CEOからの「AIはいくら儲かったのか？」という問いに対し、データ（事実）に基づいた回答をすることが可能になります。

② A/Bテスト基盤

これは、AIの真のビジネス価値を「科学的に証明する」ための仕組みです。

価値

• 顧客の一部（Aグループ）には「従来のロジック（またはAI無し）」を適用し、別の一部（Bグループ）には「新しいAIモデル」を適用します。
• そして、「AIを使ったBグループの方が、Aグループに比べて本当に解約率が低くなったか」「クリック率が何%高かったか」を統計的に比較検証します。
• これこそが、「AIを導入したから、ビジネスがこれだけ改善した」と因果関係を証明する唯一の手段であり、「評価の質」を担保する最強の武器となります。

当社の提言

AIのROIを説明できないことは、AIプロジェクトにとって致命的です。「AIの精度」だけを追いかける自己満足なPoCを卒業し、「ビジネスKPIを測定し、A/Bテストでその価値を証明する」ことこそが、「評価の質」を担保し、経営層からの継続的な投資を勝ち取るための王道です。

これら「3つの質」を担保するアーキテクチャこそが、PoCの壁を超えるための技術的な土台となります。 しかし、どれだけ優れた仕組み（基盤）を構築しても、それを使う「ルール」や「体制」がなければ、宝の持ち腐れとなり、第1章で述べた「ガバナンスの崖」に転落してしまいます。

後編では、この高性能なAI基盤のアクセルを安全に踏み込むための「戦略的AIガバナンス」について論じます。