AI導入、外部のプロに頼めば解決？ 東大発ベンチャーとの協業で見えた「自分たちに必要な力」
これまで、社内でのAIツール活用や業務効率化の試行錯誤についてお話ししてきました。今回は少し軸を変えて、僕らが自社のプロダクト自体にAIを組み込むことを目指し、外部の専門家、それも東大発のAIベンチャー企業さんと一緒にプロジェクトを進めようとした際の、リアルな経験談をお届けしたいと思います。
「餅は餅屋」と言いますし、AIのような専門性の高い分野は、外部のプロフェッショナルに頼るのが一番良いのでは？ 当初はそんな風に考えていました。しかし、この経験を通じて、それだけではうまくいかない、自分たち自身に必要な力があることを痛感させられたのです。
きっかけは展示会での「偶然の出会い」
そのベンチャー企業さんとの出会いは、本当に偶然でした。
僕らが自社ブースを出展していたある展示会に、たまたま彼らが来場されたのです。ブースで自社プロダクトの説明をする中で、「このプロダクトに、もっとAIを活用して価値を高めたいんですよね…」といった話を雑談交じりにしていたところ、「実は、うちはまさにそういうAI開発をやっている会社なんです」と。
話を聞くと非常に面白そうで、「ぜひ一度、詳しくディスカッションさせてください！」とその場で意気投合。すぐに打ち合わせのアポイントを取りました。これが、僕らの新たな挑戦の始まりでした（確か、2024年の夏前から秋にかけての頃だったと思います）。
期待高まる初回ディスカッション、しかし早くも壁が…
最初の打ち合わせで、僕らは自社プロダクトが抱える課題や、AIで実現したいことなどを率直に相談しました。驚いたのは、先方のフットワークの軽さと提案力です。その場で「それなら、こういうアプローチがありますね」「こんな技術が使えるかもしれません」と、次々にアイデアを出してくれるのです。
「これはすごいぞ、期待できるかもしれない！」
しかし同時に、技術的な話のレベルの高さに、早くも僕は圧倒されていました。AIに関する知識は、自分なりに調べてはいたものの、まだまだ表面的な理解に過ぎません。先方が話す専門用語や、AIモデルの裏側のロジック、最新の研究動向といった話になると、「えっと、それは一体…？」と、正直、話についていけない場面が多々ありました。
これは自分だけでは判断できない、と感じた僕は、次の打ち合わせには弊社の代表にも同席してもらうことにしました。代表自身もAIへの関心が高く、技術的な知見も持っていたため、彼が主体となって議論を進めていく形になりました。
深まる議論と、深まる「自分の知識不足」への焦り
その後、何度かディスカッションを重ねました。代表と先方の担当者との間では、かなり高度な技術の話（当時の最新論文に基づいたRAGの組み方など）も飛び交います。僕は横で聞きながら、必死にメモを取り、後でその内容を自分で調べて、「ああ、あの時言っていたのはこういうことだったのか」「こんな論文がベースになっていたのか」と、ようやく理解する…という状況でした。
リアルタイムで対等に議論に参加できないもどかしさ、そして自分の知識不足を痛感する日々。「このままではマズいな…」という焦りを感じていました。
もちろん、先方は非常に優秀で、僕らの要望を汲み取りながら、具体的なAI機能の提案をまとめてくれました。提示された内容は、僕らのプロダクトの価値を大きく向上させる可能性を秘めた、非常に魅力的なものでした。
魅力的な提案と、立ちはだかる「現実的な壁」
「ぜひ、この提案で進めたい！」
心情的には、そう即決したい気持ちでした。しかし、そこには二つの大きな「現実的な壁」が立ちはだかっていました。
コストの壁: やはり、専門的なAI開発には、それなりの費用がかかります。提案された内容を実現するためには、僕ら中小企業にとっては決して小さくない投資が必要でした。その投資に見合うだけの効果（生産性向上、売上向上など）が本当に出るのか？ 費用対効果を慎重に見極める必要がありました。
AI進化スピードの壁: これが、より悩ましい問題でした。AI技術は、本当に日進月歩、いや秒進分歩で進化しています。「今、このロジックで、このコストをかけて開発しても、半年後にはもっと簡単で安価な方法が登場しているのではないか？」「あるいは、僕らが開発しなくても、OSやプラットフォームレベルで同様の機能が標準搭載されるようになるのではないか？」…そんな懸念が拭えなかったのです。
費用対効果をシミュレーションし、技術動向を睨みながら、何度も議論を重ねました。先方も、僕らの疑問に対して様々な角度から情報を提供し、代替案を提示してくれましたが、最終的に僕らは、「今回は、この形での開発は見送ろう」という苦渋の決断を下しました。（一応、将来的な開発に備えてプレ予算のようなものは確保しましたが、実行には至りませんでした）
終わりではなかった関係：新たなプロジェクトでの協業へ
プロダクトへの直接的なAI機能導入という当初の目的は達成できませんでした。しかし、このベンチャー企業さんとの出会いと、ディスカッションを重ねた時間は、決して無駄ではありませんでした。
むしろ、非常に価値のある「繋がり」を得ることができたと感じています。
実は、この話とは別に、弊社では新しいプロダクト開発の構想が進んでいました。「これからの時代、新しいプロダクトにはAIの要素が不可欠だ」という考えのもと、そのAIロジック部分の開発パートナーを探していたのです。
そこで白羽の矢が立ったのが、まさにこのベンチャー企業さんでした。彼らの高い技術力と知見を、今度は新規事業開発という形で活かしてもらうことになったのです。（このプロジェクトは現在、社長直轄で進行中です）
直接的な依頼には繋がらなくても、信頼できる外部パートナーとの関係を築けたことは、僕らの活動における大きな成果の一つと言えるでしょう。
痛感した教訓：「丸投げ」は失敗のもと。自分たちの「理解力」が成否を分ける
この一連の経験を通じて、僕らが最も強く学んだこと。それは、
「AIのような先端技術を外部パートナーと進める場合、自社側のリテラシー、つまり技術への理解度が極めて重要になる」
ということです。
決して、自分たちでコードを書けるレベルになる必要はありません。しかし、
AIがどのような仕組みで動いているのか？
どんな技術（ロジック）が使われているのか？
その技術のメリット・デメリットは何か？
自分たちが実現したいことは、技術的に可能なのか？
といったことを、ある程度理解し、パートナーと対等にコミュニケーションできるレベルになっていないと、良い結果は生まれない、ということを痛感しました。
なぜなら、自分たちの理解が浅いと、
要件定義が曖昧になる: 自分たちが本当に欲しいものを正確に伝えられない。
適切なフィードバックができない: 提案された内容が良いのか悪いのか、判断できない。
ベンダー任せになりがち: 結果として、「作ってみたけど、なんか思ってたのと違う…」となりかねない。
「専門家にお任せします」という「丸投げ」では、うまくいかないのです。自分たちも主体的に関わり、議論し、意思決定していくためには、その土台となる最低限の知識と理解力が不可欠なのだ、と。
まとめ：挑戦は形を変えて、学びは未来へ続く
自社プロダクトへのAI導入を目指した東大発ベンチャーとの挑戦は、当初の形では実を結びませんでした。しかし、その過程で得られた繋がりは新たな協業を生み、そして何より、「外部と連携する上での自分たちの課題」を明確に認識させてくれました。
AI活用を進める上で、最新技術を追いかけること、優れたツールを見つけること、そして信頼できるパートナーを見つけることはもちろん重要です。しかしそれと同時に、自分たち自身が学び続け、リテラシーを高めていくことも、同じくらい重要なのかもしれません。
この学びを胸に、僕らのAIへの挑戦は、形を変えながら、これからも続いていきます。
