特化型AIの意義
現在のエンタープライズAIにおいては、汎用モデルと特化型モデルが連携して稼働しています。スピードだけでは、専門知識の深度、ガバナンス、あるいは一貫性が求められる業務をカバーできません。本セッションでは、リーダー勢が「どこで何を稼働させるか」「特化型モデルと組み込みモデルのどちらを採用するか」を決定するプロセスと、MCPがそうした決定をすべて実現する仕組みを掘り下げます。
対談者：
チャットボットを超えて
エンタープライズAIにおいては、アシスタントのデプロイについて議論するのは時代遅れです。というのも、ほとんどの企業がすでにデプロイを済ませているからです。いま本当に重要なのは、アシスタントの稼働環境の定義です。つまり、アシスタントが独自に処理できるタスクと、アシスタントが提供できない精度、制御、深度を持つ特化型のバックアップが必要なタスクを区別することです。ナレッジワーカーが単一のダッシュボードではなく、チャットインターフェース、コマンドライン、MCP接続ツールなどさまざまな環境で業務を行うようになるにつれ、この課題はますます複雑化しています。アシスタントがこうした日常業務をどんどん引き受けつつある中、すべての企業はこれにまつわる第二の選択に直面しています。すなわち、専用環境で処理されるべきタスクと、業務フローに直接組み込むべきタスクの見極めです。円熟した答えは、「すべてを組み込む」にはならないでしょう。それはタスク、ユーザー、重要度に応じて、汎用型と特化型を適切に組み合わせた慎重な二元的アプローチであるべきです。本セッションでは、ビジネスリーダーが現場でどのようにそうした判断を下しているかを探ります。
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