既に「利用して当たり前」といわれるクラウド。直近ではDXや生成AIがキーワードとして注目され、需要は今後も高まるとみられている。週刊BCNは、紙齢2000号記念企画として、国内でのクラウドの利活用の状況や今後の見通しを4回にわたって紹介する。第1回は黎明期からサービスを提供する大手クラウドベンダーのAIビジネスに焦点を当て、パートナーとの関係を含めた成長戦略を探る。激化する競争を勝ち抜くのは誰か。
（取材・文／大畑直悠、齋藤秀平、大向琴音、藤岡堯）
 

日本マイクロソフト
日本独自のパートナー支援策で生成AIのユースケースを拡大

　2022年11月に登場し、生成AIブームの火付け役となったのは米OpenAI（オープンエーアイ）の「ChatGPT」だった。米Microsoft（マイクロソフト）は、そのOpenAIの大規模言語モデル（LLM）を、自社のパブリッククラウド「Azure」の一つの機能にした、「Azure OpenAI Service」を提供している。

　日本マイクロソフトは1月から、Azure OpenAI Serviceを活用したパートナーによる事業の創出を後押しする日本独自の取り組みとして、「生成AI事業化支援プログラム」を開始した。パートナーが生成AIに関する技術を身につけるところから、AIを用いた事業の案件化や、拡販までを日本マイクロソフトが支援する内容で、23年10月に参加パートナーを募集し、約150社を採択した。24年10月までを第1期と区切って活動し、パートナーとともに生成AIのユースケース創出を図り、Azureのビジネス機会拡大を目指す。中期的な目標としては、向こう3年間でAI活用事例を500件創出することを掲げている。

　23年秋ごろ、国内でAzure OpenAI Serviceを活用している企業の数は600社程度と発表されていたが、日本マイクロソフトによると、直近では2300社以上に拡大しているといい、生成AIに対する企業の関心は急速に高まっている。ただ、生成AIの使われ方は、チャットボットや社内のヘルプデスク、アイデアの取りまとめなどのいわゆる“壁打ち要員”としての利用にとどまっているのが現状だという。
 
　同社業務執行役員の木村靖・パートナー事業本部副事業部長エンタープライズパートナー統括本部長は「“壁打ち”としての使い方だけではあっという間に生成AIブームは終わってしまうだろう。重要なのは、顧客のビジネスそのものにいかに生成AIを組み込み、生産性の向上やBPR（業務プロセスの再構築）のような業務改革に関わるようなユースケースを生み出すことだ。プログラムの目的もここにある」と説明した。

　木村業務執行役員によると、ユーザー企業からの生成AI活用に関する期待は非常に高い一方で、マイクロソフトのパートナーが必ずしもそのニーズに答え切れていない現状があるという。これまでAzureビジネスにおいてリフト＆シフトを主戦場にしていたパートナーにとっては、生成AI関連では顧客の業務改善や、データの活用、セキュリティ、ガバナンスなどに関して新たな知見が必要になる。そのため既存の経験やスキルと結びつかないケースがあることを踏まえ、今回のプログラムでは技術と事業開発の両面でパートナーの生成AIビジネスを支援する。

　参画企業に対しては、ミートアップの場を用意し、マイクロソフト製品の取り扱いで長年の実績がある既存のSIパートナーと、AIやクラウドに強いスタートアップやISVパートナーとのマッチングの機会を創出する。また、業種・業界に特化したパートナーを顧客に推奨する仕組みも用意する。

　木村業務執行役員は「クラウドビジネスにおいて、IaaS・PaaSの領域では米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）に後れをとってきたことは否めない。また、ITインフラの領域だけでは、競合のクラウドサービスと大きく差別化することは難しく、これまでAzureに触れたことのないパートナーが新たに当社を選ぶ理由は希薄だったのが正直なところだ。その状況下で、Azureが生成AIで一歩先を走ることで、当社のクラウドを担いでもらうきっかけになる。Azure OpenAI Serviceはゲームチェンジャーになる」と力を込めた。

　また、「Microsoft 365」を使用する業務を生成AIを用いて効率化する「Copilot for Microsoft 365」については、1月16日に中小企業向けプランの提供を開始した。パートナービジネスについては、現状では限られた数社とともにユースケースづくりを進めているが、データ活用の支援なども含めた顧客支援の知見を蓄積し、今後パートナー戦略を拡大させる考えだ。

AWSジャパン
生成AIはクラウドの過去10年と同じ発展を遂げる

　AWSは、高まる生成AIの需要に対し、▽基盤モデルの学習と推論のためのインフラストラクチャー層▽基盤モデルを活用してアプリケーションを構築するツール群の層▽基盤モデルを活用するアプリケーション層―の3層で対応する。親会社である米Amazon.com（アマゾン・ドット・コム）が20年以上にわたってAIの研究を続けていることも強みとしている。
 
　AWSにとって、多くの企業が生成AIに対して積極的な姿勢を示す中、それに応えるためのサービスを的確に開発・提供していくとの姿勢は、これまでと同じといえる。ただ、生産性の向上やイノベーションの実現に向け、国内で生成AIに対する期待感が高まる現状を受け、日本法人アマゾン・ウェブ・サービス・ジャパン（AWSジャパン）の長崎忠雄社長の思いは強く、「生成AIは産業構造を大きく変える可能性を秘めたテクノロジーだ」と表現する。その上で、国内で過去10年にクラウドの利用が急速に進んだのと同じような発展を遂げるかもしれないとの見方を示す。

　AWSジャパンは23年、LLMの開発支援プログラムを開始した。また、サーバーレスのAPIサービスを介して、基盤モデルを活用した生成AIアプリケーションの構築を支援する「Amazon Bedrock」の提供を東京リージョンで始めた。グローバルでは、金融や製造、流通、自動車、製薬などの1万超の顧客がAmazon Bedrockを活用するなど、生成AI関連で大きな動きが起こっているが、長崎社長は「生成AIの利活用は始まったばかり。日本の状況はグローバルの中で決して遅れていない」と強調。今後に向けて「パートナーやお客様といろいろな事例をつくることによって、われわれに足りていない部分を気づかせてほしいし、一緒に新しい未来をつくっていきたい」と力を込める。

　AWSジャパンは、これまでパートナーとともにビジネスを拡大してきた。パートナーアライアンス統括本部の渡邉宗行・執行役員は、生成AIに対するパートナーの意識について「生成AIがお客様にとってどのように有用かを考えており、極めて積極的だ」と話し、パートナービジネスの拡大に向けては既存の取り組みが成果につながるとみる。
 
　生成AIを活用する上では、現状、膨大なデータの処理が必要となるため、渡邉執行役員は「インフラ基盤はクラウド以外はあり得ない」と指摘する。生成AIの普及に伴ってクラウドの活用がさらに進み、パートナーにとってはビジネスチャンスの拡大が期待できるという。ただ、システム開発のビジネス全体を見ると、生成AIの推論機能によって今までよりも構築の部分が減る可能性があるとし、21年から力を入れる内製化推進支援などが重要になると説明する。

　とはいえ、全てが順調というわけではない。IT業界で以前から課題となっている人材の不足は大きな問題として横たわる。AWSジャパンとしては、人材の育成には貪欲に投資しているといい、クラウドの普及に向けて取り組んできたトレーニングのノウハウを生成AIについても生かす考えだ。

　顧客やパートナーの間で生成AIへの注目は高まり続けている。渡邉執行役員は「生成AIはあくまでクラウドの一部であり、ビジネス領域の全てが生成AIで完結するわけではなく、今後もパートナーのビジネスがなくなるとは全く思っていない」と持論を展開。「われわれとパートナーの関係は、今までと変わらないどころか、むしろ強まっている」とも語り、引き続きパートナーと成長を目指す方針だ。

グーグル・クラウド・ジャパン
開発基盤とユーザー向けの二つの「Google AI」を提供

　グーグル・クラウド・ジャパンは、AI開発プラットフォーム「Vertex AI」と、ユーザー一人一人の生産性向上を図る伴走型AIである「Duet AI」の二つを用意している。パートナー事業本部の石積尚幸・上級執行役員は、これらをまとめて「Google AI」と表し、ユーザーの環境や課題に沿って必要なAIサービスを提供できる強みを訴求し、利用を促進していく考えだ。
 
　Vertex AIは、画像や音声も取り扱えるマルチモーダル生成AIモデルの「Gemini」や、LLMの「PaLM2」をはじめとしたグーグル製のAI基盤モデルに加えて、パートナーやオープンソースのAI基盤モデルをワンストップで利用できる「Model Garden」や、生成AIアプリケーションを実現するのに必要な技術要素をそろえた「AI Platform」などを提供する。パートナーエンジニアリング技術本部の坂井俊介・本部長は、「LLMそのものだけでは意味がない。パートナーはVertex AIを活用し、アプリケーションとしてユーザーに提供してほしい」と語る。
 
　パートナーのスキルアップのために、同社自身によるトレーニングだけでなく、認定した「Authorized Training Partner」を通したトレーニングの提供や、ユーザーとパートナーが参加する公式ユーザー会「Jagu'e'r（ジャガー）」を通じて情報をキャッチアップする場を設けるといった施策を進めていくという。

　石積上級執行役員は、多くの企業が生成AIの活用に向けてPoC（概念実証）を行っているものの、生成AIがもっともらしいうそを生成してしまう「ハルシネーション」や、コスト面が課題となっていると指摘する。同社では、ハルシネーションへの対応として、グラウンディング（回答する情報を信頼できるソースから参照すること）機能の強化に取り組んでいる。コスト面では、PaLM2の場合、ほかのLLMで採用されているトークン単位の課金体系ではなく、文字数ベースの課金体系を採用することで費用を抑えられるとする。

　Duet AIはユーザーの生産性を向上させる生成AI機能。「Google Workspace」上で執筆などの作業のアシスタントとなる「Duet AI for Google Workspace」をはじめ、Vertex AI上でも利用できる開発アシスタント機能、データウェアハウスの「BigQuery」上でSQLを自然言語で扱えるようサポートする機能などがある。Duet AI for Google Workspaceは24年中に日本語対応することが発表されている。

　AI活用上で重要となるのが、学習やチューニングに用いるデータだ。同社の場合、Google Workspaceをはじめとした各サービスはクラウドで提供されているため、データを容易に利用できる。オンプレミスで保管されているデータについてもBigQueryに移行することで、顧客は自社のデータを生かしたAIソリューションがスムーズに構築できる。坂井本部長は「パートナーがAIビジネスを進めていく中では、データ整備の技術を身につけることでお客様に高い価値を提供できる」と強調する。

　Google AIには、SaaSから開発まであらゆる場面でのAI活用をワンストップで支援できる強みがあり、パートナーにとっても、自社のケイパビリティに合わせたビジネス展開が可能となる利点がある。石積上級執行役員は「当社は、パートナーファーストを重視してきた。今後も、パートナーとともに顧客のビジネスを変革させるソリューションを届けていきたい」と力を込める。

生成AIで「二極化する」
日本オラクル・三澤社長

　日本オラクルの三澤智光社長は、パートナーによる生成AI活用の今後について「やれるところ（会社）とやれないところがはっきりしてくる」と語る。
 
　システムやアプリケーションは求められる機能が高度になればなるほど、使用時に複雑な画面遷移やパラメーターのセットが避けられないことがあり、熟練ユーザーでなければ、十分に使いこなせない可能性もある。この課題に対して、生成AIを活用すれば、自然言語による操作補助が可能となってくる。

　ユーザー自身が生成AIを自社のシステムやアプリケーションに組み込むことは、よほどの技術力や人材を有していない限り難しい。だからこそ、SIerをはじめとするパートナーの力が必要になるわけだが、三澤社長は「（顧客に）言われたままにSIを行うパートナーではAI 活用の可能性に気がつかないのではないか」と指摘する。

　AIを業務に取り入れるには、自社のデータをどう活用するかがかぎとなるほか、回答の精度を外部情報源によって高める「RAG」（検索拡張生成）をはじめとした環境整備も欠かせない。生成AIの可能性にいち早く気がつき、具体的な実装方法を確立できるかどうかが重要になる。三澤社長は「今後は二極化するだろう」と述べ、生成AIがSIerらパートナーのビジネスに大きな影響を及ぼすとみる。