ここ数年、AIの急速な発展により、多くの企業がAIの実証実験（PoC）を積極的に進めています。高い精度を実現し、検証環境では優れた結果を示すモデルも少なくありません。しかし、実際の運用環境に導入すると、当初期待していた価値を生み出せないシステムも数多く存在します。これは、もはや一企業だけの課題ではありません。
McKinseyのThe State of AI 2025によると、約3分の2の企業はいまだPoCやパイロット導入の段階にとどまり、AIを全社規模へ展開できていません。また、AIの活用が広がる一方で、全社レベルで業務成果への明確な効果を実感している企業は39％にとどまっています。この数字が示しているのは、企業の課題は「AIモデルを構築できるかどうか」ではなく、優れたAIモデルを、企業環境で持続的な価値を生み出すシステムへとつなげられるかどうかにあるという現実です。
多くのプロジェクトでは、PoCはクレンジングされたデータを用い、対象範囲を限定し、利用者数も限られた環境で実施されます。しかし、実際の運用では、AIが直面するのはモデルそのものの問題ではありません。企業の業務環境全体の中で機能することが求められます。データは常に変化し、業務プロセスは複雑であり、セキュリティ要件、既存システムとの連携、パフォーマンス、運用コスト、そしてユーザー体験まで考慮しなければなりません。こうした要素こそが、AIが企業活動の一部として継続的に価値を生み出せるかどうかを左右する重要なポイントとなります。
Fabbiでは、企業向けAIシステムの導入・開発経験を通じて、AIプロジェクトの成功はモデルの精度だけでは測れないと考えています。重要なのは、システムが長期にわたって安定して稼働し、継続的にビジネス価値を生み出せるかどうかです。そのため、AIは単なる技術デモを前提に設計するのではなく、企業の実際の業務環境や運用を起点として設計されるべきだと私たちは考えています。
Fabbiでは、研究・エンジニアリング・プロダクトをプロジェクトの初期段階から連携させ、技術の実現可能性を証明することだけでなく、実際の業務運用規模で課題を解決することを目指してAIプロジェクトに取り組んでいます。AI時代において、システムの価値を決めるのはモデルの賢さだけではありません。実際の運用環境で持続的な価値を生み出せるかどうかこそが、その本質だと私たちは考えています。
