// 日本市場における論点
なぜ日本のAIパイロットは本番運用に到達しないのか
公に語られる日本のAI導入の動きは、実際の本番運用よりも楽観的に見えます。各種調査でも、生成AIを評価・試行している企業は多い一方、本番ワークロードへの移行まで終えた企業は少ないと指摘されています。統合、データ整備、人材確保といった隠れコストは、導入コストの50〜70%に達することもあります。ボトルネックの多くは、運用と統制のレイヤーの準備不足にあります。
経済産業省の推計では、日本のIT人材不足は2030年までに79万人規模に達する見込みで、AI領域で日英に対応できるプリセールスエンジニアの確保は、いま最も難しい採用課題の一つです。加えて、機密性の高いデータはソブリン/ローカルAIへ、汎用的な用途はグローバルAIへと、用途ごとに振り分ける統制設計も新たに求められます。日本のエンタープライズが求めるのは、検証済みのオンプレミスまたはプライベートクラウドで動き、日本語NLPに対応し、既存の基幹システムと統合でき、単年度で定量的なROIを示せるAIです。
ストラテジーコアは、AIが実際に動く各層にわたり、国内の企業が選定を進めるAIインフラ技術を取り扱います。具体的には、GPU利用率を高めて計算コストを抑える本番AIOps、AIネイティブなリアルタイムデータエンジン、モデルへ最新のデータを供給し続けるCDC連携、組み込み型分析、そしてそれらを取り巻くセキュリティ・ガバナンス領域です。検索（リトリーバル）でも、長文コンテキストのキャッシュでも、エージェント型検索でも、勾配ブースティングや予測といった従来型の機械学習でも、データを外部のクラウドAI基盤へ送り出すのではなく、データが既にあるリアルタイムデータ層のそばでAI・機械学習を動かす構成を、業務ごとに私どもが設計します。あわせて、日本語でのプリセールス、ご指定の環境でのPoC設計、グローバルAIとソブリンAIの使い分けを踏まえたご提案、そして信頼できる国内データセンターでのプライベートクラウド展開まで、一貫してご提供します。
// 私どものアプローチ
日本でのAI導入プロセス
要件整理とフィット評価
解決したい課題、既存インフラ、成功指標の整理から始めます。そのうえで、ご検討中のAI製品がお客様の環境とご要件に合うかを評価し、評価計画とスケジュールを設計します。
日本語でのPoC
日本語対応のエンジニアが、お客様ご指定の環境（クラウド・ハイブリッド・オンプレミスのいずれか）で技術評価と概念実証を行います。日本のエンタープライズが本番導入を判断するために必要な水準で、すべて日本語で進めます。
本番展開
既存の基幹システムへの統合、運用監視、そしてお客様の運用チーム向けの日本語ドキュメント整備まで含め、本番稼働までの実装をお引き受けします。
継続的なカスタマーサクセスとエスカレーション
本番稼働後も、性能モニタリング、モデルの再学習サイクル、キャパシティプランニングを日本語で継続してご支援します。必要に応じて、海外ベンダー本社のエンジニアリングチームへのエスカレーションも、ストラテジーコアが窓口として一元的に調整します。
// 機能一覧
主要機能
予測型AIOps
機械学習でインフラ障害を発生前に予測し、マルチクラウド全体で根本原因を特定して、復旧ワークフローを自動化します。
GPU利用率の最適化
ワークロードの特性に応じたGPUスケジューリングにより、スループットを保ったままAI学習コストを半分以上抑えます。本番のMLパイプラインを運用されるお客様にとっては、TCOへの影響が大きい領域です。
予測型オートスケーリング
需要のスパイクを発生前に予測し、Kubernetes・VM・コンテナのワークロードを前もってスケーリングする特許取得済みの技術です。過少プロビジョニングとリソースの無駄の両方を抑えます。
リアルタイムモデル推論
ベクトル検索、RAGパイプライン、AIエージェントのツール呼び出し、モデル推論をデータプラットフォームに直接組み込みます。ML専用のインフラを別に用意して管理する必要がなくなります。
リアルタイムAIデータパイプライン
チェンジデータキャプチャ（CDC）とストリーミング統合により、100以上のデータソースから最新のエンタープライズデータをリアルタイムでAIモデルに供給します。エージェント型ワークフロー、RAG向けのベクトルパイプライン、フィーチャーストアの構築にご活用いただけます。
日本語NLP
日本語理解が必要なNLPワークロード（金融機関・官公庁向けのドメイン固有モデルを含む）について、技術サポートと実装のガイダンスをご提供します。
従来型のMLと予測
本番で動くAIの多くは、いまも従来型の機械学習です。勾配ブースティング、時系列予測、異常検知、画像認識といった手法を、検索やエージェントと同じリアルタイムデータ基盤の上で動かせるため、生成AIと従来型MLを一つのスタックで扱い、業務ごとに最適な手法を選べます。
// テクノロジーパートナー
この領域のテクノロジーパートナー
// 市場トレンド
日本のAIスーパーサイクル:実証から本番へ
IDCは、日本企業のAI投資を「AIスーパーサイクル」と位置づけています。AIインフラ支出は2026年末までに90億ドルに達し、2029年まで年平均24％で伸び、AIサービス市場は2030年までに80億ドル（2025年の3倍超）に達すると予測しています。焦点はパイロットから全社的な本番運用へと移り、ベンダーはモデルそのものよりも、ガバナンス、導入支援、定量的な成果で選ばれるとしています。データレジデンシーの要件はモデル層を二つに分け、一般業務にはグローバルのホスト型LLMを、機微なデータには国内で自社運用するソブリンLLMを使います。統合、ガバナンス、組織変革まで含めると、AIプロジェクトの総コストが表示価格を50％から70％上回ることも多く、この差を埋めるのが国内の導入パートナーです（出典:IDC、2026年2月）。
市場インテリジェンスの詳細を見るオープンウェイトモデルをセルフホストし、モデル・知識・学習した状態を国内に保持。
機微なワークロードは主権的に、適所ではフロンティアAPIを、データの機微性で振り分け。
日本語性能を、導入前に御社自身の環境で検証。
// 関連サービス
このソリューションを支えるサービス
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この領域の考え方
最終更新:
この領域の導入を、まずはリスクの小さな一歩から始めませんか
ご要件の整理から技術評価、PoC、導入、運用後の国内サポートまで、ストラテジーコアが一貫してご支援します。官公庁のお客様には、信頼できる国内データセンターでのオンプレミスまたはプライベートクラウド構成もご用意しています。まずは小さく始めるパイロットから、一度ご要件をお聞かせください。