企業は、実績のあるプラットフォームインフラに投資し、真の競争優位性をもたらす能力の構築に社内のリソースを集中させるべきです。AI関連の取り組みの多くは、実際の運用に至ることなく終わってしまいます。成功を収める組織は、購入するインフラと、その上で独自に開発するインテリジェンスとの違いを理解しています。

RAND Corporationの調査によると、AIプロジェクトの80%は、当初意図したビジネス価値を実現できていません。 また、MITの調査では、ベンダー主導のソリューションは、自社開発のソリューションに比べて約2倍の確率で成功していることが明らかになりました。最大の課題は、有望なデモと本番運用可能なシステムとの間のギャップを埋めることにあります。多くの社内プロジェクトは、最終的にこの段階でつまずいてしまうのです。

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ビジネス上の検討事項

なぜ自社開発はスケールしないのか

多くの企業は、コンテンツインフラを自社で構築・維持するために必要な長期的なコミットメントを過小評価しています。最大の課題となるのは、往々にして初期投資そのものではありません。真のコストは、その後に続く継続的な複雑さや運用上の負担にあります。

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自社開発に伴う隠れたコスト

AIの登場により、コンテンツシステムのプロトタイプ作成はかつてないほど容易になりました。エンジニアリングチームは大規模言語モデル(LLM)を接続し、機能するデモを作成して、本番稼働可能なように見えるシステムを提供できます。しかし、そのシステムを多言語、多市場、規制要件、そして多様なコンテンツタイプに対応させ、エンタープライズ規模で運用することは、まったく別の課題です。すべてを自社で構築することを選択した組織は、単にソフトウェアを作成しているわけではありません。そのソフトウェアがライフサイクルを通じて関与するあらゆる決定、依存関係、プロセスに対して責任を負うことになるのです。

自社開発の場合、コストは後になって顕在化することがよくあります。経営層が「無期限の保守」まで計画することは稀だからです。規制は変化し、当初のシステム設計者は去り、組織は設計上の決定に至った経緯（を知らないまま、複雑なシステムを引き継ぐことになります。その結果生じる技術的負債は、コードベースの枠を超え、組織的負債へと拡大します。そうした決定を覆すには、複数のチーム間での足並みを揃え、多大なリソースを投入し、多くの組織にとって維持困難なほどの長い期間を要することになります。

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企業が既存のシステムをあえて作り直してしまう理由

リーダーが犯す最初の過ちは、自社の直面する課題が特殊なものであり、過去に誰も解決したことがないと決めつけてしまうことです。実際には、そうした課題の多くは、既に実績のあるプラットフォームによって解決されています。適切なプラットフォーム基盤がなければ、新たな要件が生じるたびに個別の独自ソリューションが必要であるように見えてしまいます。その結果、維持コストが持続不可能な水準に膨れ上がり、市場ごとに品質、ガバナンス、レポーティングが分断される事態を招くことになります。

2つ目の過ちは、独自開発を単発的な投資とみなしてしまうことです。社内開発されたソリューションには、技術的負債の管理、サポート、信頼性の確保、そして継続的な開発といった面で、絶え間ない投資が必要となります。組織が独自開発を長期的な運用責任ではなく単なる「プロジェクト」として捉えると、技術部門のリーダーと財務チームとの間に必然的に摩擦が生じます。なぜなら、初期リリース後もコストは発生し続け、決して完全になくなることはないからです。

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インフラの維持管理によって企業が失うもの

自社開発システムの維持管理にエンジニアの工数を費やすことは、すなわち、その企業ならではの強みを生み出す取り組みに充てられるはずだった時間を奪うことになります。こうした機会費用は貸借対照表には表れませんが、競合他社が新たな市場への参入や新しいコンテンツ体験の提供、さらには規制の変化への適応をいかに迅速に行っているかという点において、その影響は明らかになります。重要なのは、チームがそのシステムを構築・維持できるかどうかではありません。そうした作業を行うことが、チームの時間と専門知識を最も価値ある形で活用することになるのか、という点こそが問われているのです。

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Phraseの見解

インフラは購入し、差別化要因は自社で構築する

企業は、実績のあるプラットフォームインフラに投資し、社内の開発リソースは、真の競争優位性を生み出す機能の開発に集中させるべきです。最大の課題は、単なる機能的なAIデモから、ガバナンス、コンプライアンス、品質基準、そして多市場展開に対応可能な、本番運用に耐えうるシステムへと移行することにあります。社内のAI導入プロジェクトの多くが、まさにこの段階で頓挫しています。

AIの登場により、コンテンツシステムのプロトタイプ作成はかつてないほど容易になりました。エンジニアリングチームは大規模言語モデル(LLM)を接続し、機能するデモを作成して、本番稼働可能なように見えるシステムを提供できます。しかし、そのシステムを多言語、多市場、規制要件、そして多様なコンテンツタイプに対応させ、エンタープライズ規模で運用することは、まったく別の課題です。すべてを自社で構築しようとする組織は、単にソフトウェアを引き受けているだけではありません。そのソフトウェアがライフサイクルを通じて関与するあらゆる決定、依存関係、プロセスに対して責任を負うことになるのです。

構成可能かつAPIファーストなプラットフォームは、ガバナンス、品質、セキュリティ、拡張性を当初から組み込むことで、こうした複雑さを解消します。チームは、既に設計・テスト・検証が完了したインフラの維持管理に時間を費やすのではなく、ビジネスの成果につながる取り組みに専念できるようになります。

Phraseはこれを言語インテリジェンスと呼んでいます。AIの出力を企業レベルの成果物へと変えるのは、蓄積されたコンテキスト、品質フレームワーク、そしてガバナンスであり、これらはシステムがコンテンツを処理するたびに強化されていきます。このインテリジェンスは、より高度なモデルが自動的にもたらすものではありません。それは、組織が長年の利用を通じて構築し、洗練させ、向上させていく資産なのです。単に移行したり複製したりできるものではなく、それこそがプラットフォームへの投資に真の価値をもたらす要素なのです。

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エコシステムがもたらす優位性

オープンなエコシステムを基盤に

購入か構築かという二者択一ではありません。完成されたプラットフォームを導入することは、むしろ自社での構築作業をより効率的にします。プラットフォームがインフラを提供し、その上でチームが独自の構築を行うという形になるからです。

企業は相互に連携するシステムに依存しています。CMS、CRM、DAM、デザインツール、AIモデル、そして製品プラットフォームなどが、すべて円滑に連携して機能する必要があります。これらが連携できないと、コンテンツや質の高いデータ、業務上の知見が「サイロ化」して孤立してしまいます。こうした分断状態は、ワークフローの調整やチーム間の連携、そして組織全体での成果測定を困難にします。

Phraseは、オープンかつ特定のパートナーに依存しない統合機能を通じて企業の既存のテクノロジースタックを連携させ、グローバルなコンテンツ運用における「つなぎ役」としての役割を果たします。マーケティング、製品、顧客関連の各システムが単一の言語インテリジェンス基盤に接続されることで、コンテンツの作成から配信に至るまで、データとコンテンツがシームレスに流れるようになります。これにより、チームはプロセス全体にわたって状況を可視化し、一元的に管理することが可能になります。

パートナーがPhrase上で検証済みのソリューションを構築するにつれ、このエコシステムはさらに拡大を続けます。お客様は、すべてをゼロから構築することなく、ワークフローに直接組み込めるすぐに使えるソリューションを利用できるようになります。一方、開発者は、基盤となるインフラの管理に煩わされることなく、拡張やイノベーションを可能にする、柔軟でAPIファーストな基盤を活用できます。

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意思決定のフレームワーク

構築に着手する前に問うべき5つの質問

構築ではなく購入から検討を始めましょう。市販のプラットフォームで課題を解決できるなら、それを活用すべきです。要件の大部分を満たせるのであれば、そのプラットフォームをベースに構築(拡張)するのが賢明です。ゼロからの自社開発は、他の方法ではどうしても要件を満たせない場合にのみ行うべきです。

意思決定は、初期プロジェクトのコストではなく、総保有コストに基づいて行う必要があります。本フレームワークは、リーダーシップチームが適切な判断を下すために必要な問いを提示します。

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リーダーからの教訓

「購入か構築か」――企業リーダーが学んだこと

「購入か構築か」という判断が一度きりの決断で済むことは稀です。多くの企業リーダーは、キャリアを通じて異なる役割を担う中で、この決断に幾度となく直面し、その結果もさまざまでした。以下にご紹介する見解は、Phraseのポッドキャスト番組In Other Wordsでインタビューに応じたリーダーたちの言葉に基づいています。

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顧客インサイト

企業がDIYからプラットフォームへ移行した方法

これらの組織は、断片化された運用や社内独自のコンテンツ運用からプラットフォーム型のアプローチへと移行し、測定可能な成果を上げました。