AIは「後半戦」へ：PoCの壁を越え、Profet AIが投資を価値に変える方法
AIは「後半戦」へ：PoCの壁を越え、Profet AIが投資を価値に変える方法
概念実証から実践成果へ: Profet AIが製造業のAI投資を真の生産力に変える
かつて世界最大のビデオレンタル企業だったブロックバスターは、顧客データを豊富に保有していながらも、DVD郵送サービスから始まったNetflixに市場を奪われました。
携帯電話市場を席巻していたNokiaも、スマートフォンの波に乗り遅れ、Appleにその座を譲ることとなりました。これらの事例が示すのは、「変化を認識しながらも行動しなかったこと」が、見落とすこと以上に危険だということです。
Profet AIのグローバルビジネスマネージングディレクター 余常任氏は次のように語ります。
「現在のAIも、まさに同じ分岐点にあります。PoC（概念実証）段階にとどまらず、意思決定や業務プロセスにAIをどう組み込むか。それを先に実現した企業が、次の時代の主導権を握ることになるのです。」
10月29日、Profet AIは「Beyond PoC：From Demo to Dollar – AI投資の価値実現に向けて」と題したイベントを開催しました。産業界や学術界の専門家、業界パートナーを迎え、AIが「概念実証（PoC）」から「価値創出」へと進化する道筋について議論が行われました。
北科大（台北科技大学）工業工程管理学科 教授 兼 管理学院院長であり、さらに中国工業工程学会 理事長でもある范書愷教授が、グローバルな視点から、AI理論と実践の間にあるギャップを解き明かしました。
また、Profet AI 執行長特助の楊建洲氏は、生成AI導入における企業戦略と課題について講演し、「AIをデモから実践へ」移行するための具体的ステップを紹介しました。
グローバル視点で読み解く：AI理論から価値創出への道
「過去は『seeing is believing（見て初めて信じる）』と言われてきましたが、AIの世界ではむしろ『to believe is to see（信じるからこそ見える）』です。」
范書愷教授は、この言葉で講演をスタート。企業がAIを導入する際に最も重要なマインドセットを示しました。
「まず信じること。それが価値創出の第一歩です。」
范教授は、過去10年をAIの「前半戦」と位置づけます。2016年、AlphaGoが李世乭九段に勝利して以来、現在ではAlphaEvolveが自ら課題を提示し、解答を生成するまでに進化しました。AIは特定領域で人間を超える能力を実証しました。
しかし、企業が問うべき次の課題は明確です。
「AIの後半戦はどう戦うのか？」
つまり、どれだけモデルが高度化しても、それが業務プロセスや意思決定、製品に実装されなければ、依然としてPoC（概念実証）の段階に留まってしまいます。
真の「価値創出」とは、単一プロジェクトの成功にとどまらず、持続的に運用されるサイクルにあります。范書愷教授は、企業がAIを実装する際の3層構造を提示しました。
- 生産のスマート化（Production AI-Landing）
- 業務運営のスマート化（Operation AI-Landing）
- 製品のスマート化（Product AI-Landing）
これら3つの層は互いに調整され、フィードバックし合うことで、生産データは製品開発に反映され、市場ニーズは業務運営の意思決定に還元されるという、完全な閉ループを形成します。
さらに范教授は、企業がAIを現場に落とし込む際には、「ワンクリックで完了するものではない」と強調します。
- バージョン管理・権限管理・健全性モニタリング により、システムを長期的に安定運用する
- Human-in-the-loop の検証プロセスを設け、意思決定が現場実務から逸脱しないようにする
范教授は研究結果を引用し、警鐘を鳴らします。
「人々が長時間AI生成コンテンツに依存すると、脳の活動量が平均で47%低下します。8分後には、自分が以前何を書いていたのかさえ分からなくなるのです。本当にこれで良いのでしょうか？」
彼はさらに問いかけます。
「盲目的にAIを信じるだけではゼロ点。プロセスとデータの関係を理解している人だけが、AIを語る資格があるのです。」
企業向け生成AIの導入起点
AI時代に乗り遅れまいと、多くの企業が巨額の投資を行っています。しかし、それだけでAI後半戦への入場券を手にしたとは言えません。Profet AI 社長特別補佐の楊建洲氏は、フォーラムで次のように語りました。
「PoC（Proof of Concept、本来は概念実証）が、気づけば Prison of Concept（概念の牢獄）になってしまうのです。」
冒頭から印象的な言葉を放った楊氏は、多くの企業がAI導入で直面する共通の課題を指摘しました。概念検証の段階で止まり、最終的にDemoから一歩も進めないプロジェクトは非常に多いのです。MITの調査によれば、世界中の企業の95％がAI投資に対して成果を得られていません。
楊氏は続けて強調します。
「AIが単なるチャットボットにとどまるなら、それは孤立した存在にすぎません。業務プロセスと連携して初めて、企業にとって真の生産力となるのです。」
企業の真の目標は、AIを特定部門に置くことではなく、知識を捕捉・管理し、現場で活用できる『企業AIブレイン』を構築することにあります。MITの報告を参照しつつ、楊氏はAI導入に成功する企業に共通する4つのポイントを整理しました。
- プロセスへの組み込み（Embed into process）：AIは単なるFAQツールではなく、企業運営の一部として機能させること。
- エコシステムの活用（Leverage ecosystem）：システムやモデルをゼロから比較のではなく、「build」より「buy」の発想で’統合に注力すること。
- 創造力の権限委譲（Empower creation）：多くの社員が自分専用のAIエージェントを迅速に開発できるようにし、全ての要望をCoE（Center of Excellence）に集中させないこと。
- 実務的な導入（Be pragmatic）：楊氏は笑いを交えてこう話します。「社長がAI導入だと言い出すと、まず真っ先にGPUを買ってしまうんです」。多くの企業は、そもそも何を解決したいのかをまだ整理していないうちに、技術の購入にお金を投じてしまい、結局、根本的な課題は何も変わらないことが少なくありません。
この考え方に基づき、Profet AIは次世代の接続アーキテクチャを構築しています。MCP（Model Context Protocol）などの標準化技術により、企業内システムとAIをスムーズに連携させ、知識型AIの現場活用を加速しています。
さらに、企業がAIを真の戦力として活用するには、コスト管理と情報セキュリティという二大課題を克服する必要があります。楊氏は自身の経験を振り返ります。
「以前、MediaTek在籍時にAPI化を試みた際、わずか2日間で合計24万台湾ドルのトークンを浪費する事故が起きました。」この教訓から、生成AIプラットフォームの導入にあたっては、利用コストと権限を厳格に管理することが不可欠であると楊氏は痛感したといいます。
そのため、Profet AIは、シリコンバレーのパートナー企業Zenteraと協力し、AIエージェントの管理とセキュリティー機能を統合した新しいアーキテクチャを構築。これにより、企業は生成AIを導入する際も、コスト管理と情報セキュリティの両立を実現できます。
製品から文化へ：知識が「引退しない」企業を目指し
世界のAIトレンドや企業導入の課題を俯瞰しても、結局行き着くのは「AIをいかに組織の持続的な能力として活用するか」という核心です。
Profet AIの技術チームは、「DemoからDollarへ」という理念をプラットフォーム設計に反映し、「企業AIブレイン」を中核に据え、知識を記録・管理・再利用できる仕組みを構築しました。AutoMLやAILM、AI Studioを活用することで、企業は単に課題を解決するだけでなく、「どのように解決したか」のプロセスも蓄積し続けることが可能となります。これにより、AIは経験を蓄え、知恵を延長する組織の知的資産として活用されます。
Profet AI の余常任氏は、「同社は既に11か国で展開し、300社以上の顧客にサービスを提供しており、そのうち70％は上場企業」と述べ、産業の海外移転やグローバル再編が進む中で、課題は「工場を建てること」ではなく、組織のノウハウを維持し、新しいチームが迅速に戦力化できるかにあると強調しました。
また、余氏はデジタルトランスフォーメーションの成功は単なるツール導入ではなく、組織の思考変革が伴うと指摘します。「最も成果を上げている企業に共通しているのは、AIを外注するのではなく、企業文化の一部として活用している点です。」社内教育から部門間連携、データガバナンスから意思決定の最適化まで、こうした企業はAIを一過性のプロジェクトではなく、長期的な組織能力として根付かせています。
余氏は最後にこう締めくくりました。
「私たちは、knowledge never retiresの企業を目指しています。」経験が記録され、知恵が継承されることで、AIは単なる概念検証を超え、組織の持続的能力として真価を発揮します。
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