「今や企業AIの競争基準は、どのモデルを使うかではなく、AIを実際の業務の中でどれだけ安全かつ繰り返し運用できるかである。」
ヤン・ヨンモ・レッドブリック代表は、最近の企業AI市場の変化についてこのように説明した。生成型AIの普及初期には巨大言語モデル（LLM）の性能競争が中心であったが、現在では企業内部のデータ・権限・セキュリティ体制を含む「運用構造」自体がAI競争力として浮上しているという分析である。
彼は「初期には『どのモデルを使うのか』という質問が多かったが、最近では『我が社のデータと安全に接続できるか』、『部門ごとの権限をどう反映できるか』といった運用中心の質問が格段に増えた」と述べ、「企業がAIを単なる生産性ツールではなく、実際の業務インフラとして見始めている」と語った。
生成型AIを基盤としたコンテンツエンジンスタートアップのレッドブリックは、独自に開発した「レッドブリックAIエンジン」を基に、企業や機関のデータ・業務自動化を支援するAIソリューションを提供している。テキスト入力のみでゲーム・教育・マーケティングコンテンツを生成でき、内部文書やコラボレーションツールを連携させて知識検索・文書作成・報告書の草案生成などを支援する。
企業向けソリューション「レッドブリックAIエンタープライズ」は、インストール型とクラウド型の両方を提供し、エンドツーエンドの暗号化に基づく推論構造を通じて敏感情報を安全に処理する。会社は2025年時点で累積ユーザー1000万人を突破した。また、アラブ首長国連邦（UAE）のムバダラ国富ファンドのスタートアップ育成プログラム「ハブ71（HUB71）」にも選ばれた。
ヤン代表は、最近企業のAI転換（AX）プロジェクトが単なるチャットボット導入を超え「AI運用体系の構築」段階に移行していると診断した。実際の現場ではAIモデルの性能よりもデータ構造や権限体系、業務プロセスの再設計がより重要な課題として浮上しているという。彼は「デモ環境ではAIがうまく機能しているように見えるが、実際の企業現場では文書が複数のシステムに散らばっており、最新の資料と過去の資料が混在している」と述べ、「権限体系も複雑に絡み合っているため、単にモデルを接続するだけではAXは完成しない」と語った。
そのため、レッドブリックは単なるAIソリューション企業ではなく「企業向けAIインフラプラットフォーム」企業としての方向性を拡大している。企業内部データを安全に接続し、部門ごとの業務に適したAIエージェントを運用し、データアクセス権限やコスト・ログを統合管理できる構造を作ることが核心戦略である。
ヤン代表は特にグローバルAI市場において「前進配置エンジニア（FDE）」方式が重要な流れとして定着していると強調した。これは顧客の実際の業務環境に深く入り込み、問題を共に定義し、それをAIプラットフォーム上で迅速に実装した後、再び製品機能として高度化する方式である。
彼は「過去のシステム構築（SI）事業が要求事項に基づく構築中心であったのに対し、FDEは顧客現場で問題を共に発見し、それを繰り返し可能なプラットフォーム機能として蓄積する方式である」と述べ、「レッドブリックも単なる構築業者ではなく、顧客のAX転換を共に設計するAIエンジニアリングパートナーを目指している」と説明した。
最近、企業が複数のAIモデルを並行して使用する「複数AIモデル運用体系（Multi-LLM）」に移行する点も主要な変化として挙げられた。業務ごとに求められるコスト・速度・推論能力が異なるため、1つのモデルで全ての業務を処理することが難しいからである。
ヤン代表は「単純な要約や分類には軽量モデルを、複雑な分析や意思決定支援には高性能モデルを使用する方式がコストと性能の面でより効率的である」と述べ、「企業AIは最終的にはモデル自体よりも、それをどのような運用構造の上で管理するかがより重要になる」と語った。
レッドブリックは今後、AIインフラと知識型AI、協働型AI作業環境、AI業務自動化システム、セキュリティ・権限・ガバナンス機能を1つの企業向けAIプラットフォームに統合する「AI運用環境」の構築に集中する計画である。
ヤン代表は「今後、企業AI市場はAIを実験する段階から実際に運用する段階へと迅速に移行するだろう」と述べ、「レッドブリックは企業がAIを単に使用するレベルを超え、組織の業務インフラとして安全に運用できるように支援するプラットフォーム企業として成長する」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
