もうITベンダーには頼らない：生成AIは現場主導で進めるべきだ

質問： ITベンダーを交えて生成AIのプロジェクトを推進することより、業務知識が熟知しているユーザ企業の中に、生成AI専門部隊とDXチームを頼むのほうがいいじゃないですか。こういう観点でITベンダーはいらないと思います。

回答： ご指摘のとおり、「業務知識を最もよく知るのはユーザ企業自身」であり、社内に生成AI専門部隊やDXチームを立ち上げることには大きなメリットがあります。ただ、一方で社内だけで完結させる場合に生じやすい課題やリスクもありますので、以下の観点でお答えします。

1. 社内チームの強み

ビジネスドメインへの深い理解
- 社内の職務・業務を日々経験しているメンバーであれば、業務フローの“抜け・漏れ”や現場の暗黙知を正確に把握しています。
- 生成AIに実装すべき業務ルールやKPI要件も“あるべき姿”として社内で明確にイメージしやすいため、要件定義の精度が高まりやすい点は大きな強みです。
意思決定スピードの向上
- ベンダーを介さずに「何をどう作るか」「どのように運用するか」を社内で議論して即決できるため、PoC（概念実証）やプロトタイプ開発のサイクルを短縮できます。
- 仕様変更や優先度の振り直しもリアルタイムに行えるため、社内メンバー間のコミュニケーションコストが低く、スピーディーにPDCAを回せます。
ナレッジの蓄積と再利用
- 社内チームで生成AIのモデル設計・データ整備・チューニング方法を一貫して担えば、そのノウハウはそのまま次のプロジェクトへトランスファーしやすいです。
- 外部ベンダーを都度切り替えるような場合にありがちな「担当者が変わるたびに一から事情を説明しなければいけない」「ナレッジが移管されず断片化する」というリスクを回避できます。

2. 社内完結に伴う注意点

もちろん社内主導で進めるメリットは大きいのですが、以下のような課題・リスクも併せて意識しておく必要があります。

専門人材の採用・育成コスト
- 生成AIエンジニアやデータサイエンティスト、MLOpsエンジニアなど、今すぐに社内で揃えたいスキルセットは人材市場でも希少かつ高額になりがちです。
- 「広く浅く知っている人」ではなく、「特定領域を深く理解して継続的に最新技術を追える人」を採用・育成するためには、時間と予算を投じる必要があります。
インフラ構築・運用の負担
- 生成AIモデルのトレーニングや推論環境を自前で用意する場合、GPUリソースの調達・コスト管理や、クラウドサービスのガバナンスをゼロから設計しなければなりません。
- オープンソースモデルをそのまま使うにしても、バージョンアップのたびに環境依存の問題が発生したり、セキュリティパッチ適用のタイミングを見誤ると脆弱性が露呈したりします。これらを社内人員だけで回すと、運用フェーズで手が回らなくなりがちです。
最新技術やベストプラクティスのキャッチアップ
- 生成AIの領域は研究開発サイクルが非常に速く、数か月単位で新たな手法やフレームワークが発表されます。そのたびに社内で独自に情報を収集・評価し、適用可否を判断するには大きな工数を要します。
- ITベンダーや専門コンサルティング会社は、複数社・複数業界の事例を横断的にウォッチし、社内に比べて圧倒的に早く「今、実務で使えるノウハウ」をアップデートするノウハウがあります。これをゼロからキャッチアップする負荷は小さくありません。
プロジェクトマネジメントやガバナンス設計の不足
- 社内でプロジェクトを立ち上げる場合、どうしても「技術寄り」になりがちで、全社戦略や法務・情報セキュリティ部門を巻き込んだガバナンス設計が後回しになることがあります。
- 特に生成AIを活用して社内データを扱う際は、「個人情報や機密情報の扱い」「モデルのバイアス検証」「説明責任（Explainability）」「インシデント発生時の責任フロー」など、技術以外の整備が欠かせません。これらの体制構築を社内だけで進めると、当初リソースを割いた開発が後工程で止まったり、最悪リリース直前に法務チェックが通らなかったりするリスクがあります。

3. ハイブリッド運用の提案

「社内の生成AI専門部隊＋DXチーム」という旗振りでプロジェクトを進めつつも、以下のように“外部の知見を適宜取り込む”ことをおすすめします。

立ち上げフェーズ：ベンダー・コンサルの支援を活用して“足場固め”
- 最初のPoCやモックアップ作成、あるいは内部体制（ガバナンス設計やMLOpsパイプラインの設計）までのフェーズだけ、外部ベンダーや専門コンサルタントに依頼し、「社内チームがつぶさに学べる形」でナレッジ移転を受ける。
- 例：最初の1～2か月を集中して外部支援を受け、同時に社内チームは「ワークショップ形式」で要件定義やアーキテクチャ設計を行い、以降は内製で回せる状態をつくる。
中長期運用：社内体制を中心にしつつ、必要に応じて短期的サポートを受ける
- 社内チームがある程度成熟してきたタイミングで、次のステージ（たとえばモデルのバージョンアップや、新しいフレームワークへの移行、大規模トラフィック対応など）を検討する際に、再度ベンダーにスポットで診断してもらう。
- たとえば「モデル精度が突然落ちた」「負荷が増えすぎて推論コストが急上昇している」「新たにCICDパイプラインを導入したいが要件整理が難しい」といった課題が出てきたときに、1～2週間程度のコンサルティング契約で課題解決策を提言してもらうと、社内だけで調査するより圧倒的に早く解決できます。
社内ナレッジの永続的アップデート
- 外部ベンダーやコンサルタントに依頼した際は、必ず「ドキュメント」「再利用可能なテンプレート」「ワークショップ形式の研修カリキュラム」などをセットで用意してもらい、社内にノウハウをきちんと蓄積する習慣を付ける。
- こうすることで、外部リソースが離れたあとも「次のプロジェクトではこういう手順で進めればいい」というチェックリスト代わりに活用できます。

4. 結論：ITベンダーは“完全に不要”ではなく、“適材適所で活用する”存在

社内に生成AI・DXチームを置くことは理想的
- 業務知識を最も深く持つのは社内メンバーであり、要件定義や優先度の決定、細かな仕様調整は社内で進めるのが最短ルートです。
- 長期的に見ても、社内ナレッジを蓄積し続けることは、今後の新たなAIプロジェクトやDX施策を加速するうえでの最大の財産になります。
ただし、ITベンダー/コンサルは“必要なタイミングで参画するパートナー”
- ベンダーが得意とするのは、横断的な業界知見や最先端技術のキャッチアップ、そして複数企業・複数プロジェクトを通じて蓄積した実績に基づく「落とし穴の先回り」です。
- 社内チームだけでは回しきれない部分（短期間での大規模インフラ構築や、法務・セキュリティ要件を満たす運用設計、あるいは大規模データセットの前処理パイプライン設計など）は、やはり外部の経験則を借りたほうが、結果的にコスト・期間・品質のいずれも安定します。

したがって、「社内チームだけで完結すればITベンダーはいらない」という考え方は、一見正論に見えますが、実務上は以下のような状態が“最もバランスが良い”と言えます。

社内生成AI／DXチームが主体で要件定義から運用までの全体像を描き、要所要所で外部パートナーに専門知見を補完してもらう。
外部パートナーから得たナレッジを社内に取り込み、次のプロジェクトではさらに内製化の範囲を広げていく。
最終的には「社内で回せる体制」を目指すが、業務知識にプラスして「最新技術動向」「業界のベストプラクティス」「ガバナンス設計ノウハウ」など、社外リソースなしには得られにくい部分はスポットで参画してもらい、内製チームの成長を加速させる。

このように、社内チームを軸としつつ、ITベンダー／コンサルタントを“必要なときだけ”活用するハイブリッド戦略が、結果的に最もリソース効率と品質の観点でバランスが取れると考えられます。