汎用モデルに意味はない？ 資産になるAIの肝は「ハーネス」
石野 投資のスピードも額も上がっている中で、AIの中にも「会社の資産になるもの」と「そうでないもの」があると思うのですが、その違いはどこにあるのでしょうか。
福田 ここは最近、考え方が変わってきたところです。少し前までは「システム・オブ・レコード」（※データを記録する基幹・業務システム）の上に「システム・オブ・アクション」としてのAIエージェントが機能するという構造が続くと単純に思っていました。
しかし、SaaS＝システム・オブ・レコードというわけではありません。データがあっても、それだけですごいビジネスが生み出せるわけではないのです。
これまでのソフトウェアは人の生産性を向上させる役割を担っていましたが、製品そのものが使うほどに良くなっていったり、学習して成長することはありませんでした。結局は使っている人の能力で結果が左右されるものだったのです。
一方で最近、米国でよく使われている概念が「ハーネス」というものです。AIの周辺で、どう資産が積み上がっていくかを語るときに、この言葉が出てくるようになりました。
石野 ハーネスというのは、具体的にはどういうものを指すのでしょうか。
福田 人によって解釈は少し違うのですが、私は「AIの回答に対する判定、フィードバック、エスカレーション、業務のオーケストレーション、コンテキスト、短期・長期のメモリー」といった要素を含めたレイヤーだと捉えています。
「システム・オブ・レコード」「システム・オブ・アクション」と並べて語られることが多い概念ですが、このハーネスを握る人こそが、AI活用において最重要ではないかと思っています。
石野 単に「AIを導入する」のではなく、その周辺のハーネスをいかに作り込むかが本質ということですね。
福田 はい。ファンデーションモデルの上にAIを作って、過去の回答の良し悪しや修正履歴をすべて記録していき、「これが正しい回答だ」と教育していくサイクルを回す。さらにハーネスの各要素を組み合わせていくと、使うほどに賢くなっていくわけです。これは金融でいう複利のような効果で、これまでにないレベルで生産性が上がっていきます。
逆にこのような利用方法をとらずに、汎用モデルを使っているだけだと、何の差別化にもなりません。個人で「ちょっとこれ翻訳して」と使っているのと変わらない世界に留まってしまいます。
石野 とても共感します。社内でも全社員にClaudeの環境を渡していますが、ただデータをつなぐだけでは見えないものも多い。たとえば「先月の受注は？」と聞けば先月クローズされた案件の一覧は出てきますが、「今月の受注金額は？」と聞いたときに、その「受注金額」が月額利用料の合計を指すのか、年間契約額（ACV）を指すのか、契約期間全体の総額（TCV）を指すのかは会社によって異なります。
そういう社内用語や業務プロセスなどの一種の暗黙知をきちんと言語化して定義してあげないと、AIは期待するようには答えてくれないんですよね。
福田 まさにそこがハーネスの肝の部分です。業務の暗黙知をどう構造化し、管理してエージェントに渡せるか。ここが差別化の源泉になっていきます。
石野 ファンデーションモデル自体は日進月歩で進化していて、AIもいずれコモディティ化していくはずです。だからこそ、モデルそのものよりも、その周辺のハーネスをいかに自社で作り込めるかが勝負どころになる、ということですね。
福田 2ヵ月単位で情勢が変わる世界ですから、モデル自体に賭けるのではなく、その上のレイヤーで何を作るかが勝負どころです。
