「AIを持っている側にも、弱みがあります」LLMを持たない会社の勝ち筋を、@QueryPie の有延さんに聞きました。答えは「AIを水道の水にする」です。 QueryPie AI日本代表の有延さんに、企業へのAI導入の入り口を聞きました。技術の移り変わりが早いからこそ、ニュートラルなラッパーとしての価値提供にこだわること。 そして営業の訪問準備や提案書づくりのような、毎日繰り返す仕事の効率を上げる。そのときに同じくらい重要なのがコストだ、と。 ✅いま企業が悩んでいるのは「OpenAIか、Anthropicか、これから出てくるGrokか」。最新のものが一番いいが、他のベンダーがすぐ上回るものを出し、値段も下がっていく ✅有延さんは、Claude Codeなどのツールを「ベンダーロックをするための一つのソリューション」と見ています。だからそこを避ける ✅「AIそのものが水道の水のようにインフラになるのではないか。琵琶湖の水であろうが霞ヶ浦の水であろうが、水は水」 ✅ やることは、俗に言うラッパー。ローカルLLMも含めて、用途に合ったモデルを使える環境を用意し、その上で動くエージェントやアプリは影響を受けない。スイッチングコストをほとんどなくす ✅いま現場で起きているのは利用制限。「使いすぎて当初の予算をオーバーして、使えないんです」。 有延さんはこれを企業の成長の阻害要因と呼びます。逆に、どんどん使ってAIを業務に欠かせないものにするほうが重要だと 有延さんの言葉は「持つ者の弱み」と「持たざる者の強み」です。LLMを持つ強みはあるが、弱みもある。 持たない側は、セキュリティを強化して、事故が起きても監査ログがすぐ取れる環境を、どのLLMでも用意する。それで「非常にいい立ち位置でビジネスができる」と話します。 モデルを持つ会社が垂直に統合を進める流れもあるので、中間に立つ層がどこまで価値を保てるかは、これから分かれるところだと思います。 同じ日に、推論コストで沈んだ会社の話もしました。創業5年のCharacter.AIが破産し、月の売上8.5億円に対して推論の費用が月13億円出ていく構造が裁判所の書類で見えています。 使うほど原価が増える設計か、使うほど安くできる設計か。企業側がAIに払うお金の設計も、同じ問いの前にあります。 フル動画は以下より👇🏻