あなたのＡＩは宅配 or 自炊？
ＡＩ導入でお悩みの中小企業経営者・中小自治体管理職の皆さまへ
あなたにとって最適なＡＩの選び方教えます！
最近、ＡＩ（人工知能）という言葉を耳にしない日はないほど、私たちの仕事や生活に急速に浸透しつつあります。しかし、「ＡＩをどう活用すれば良いのか？」「うちの組織でも使えるのか？」といった疑問や不安をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
この解説では、ＡＩの活用方法を、私たちの身近な「食事」に例えて、わかりやすくご説明します。ＡＩには、手軽に利用できる「使う」ＡＩと、自社に合わせて作り込んでいく「育てる」ＡＩがあります。これはまるで、手間を掛けずに家では作れない料理を「宅配」で頼むのと、手間をかけて家庭の味を作る「自炊」するのに似ています。
どちらが良い悪いという話ではありません。それぞれの特徴を理解し、皆様の組織にとって最適なＡＩとの付き合い方を見つけるための一助となれば幸いです。
宅配ＡＩ：手軽で美味しいプロの料理
宅配ＡＩとは、既に専門の企業が開発し、学習させたＡＩサービスを利用することです。これは、評判のレストランからプロの料理を取り寄せて味わうのに似ています。
メリット
手軽で早い：契約すればすぐに利用を開始でき、専門知識がなくてもある程度の業務（文書作成、情報検索、翻訳など）をこなしてくれます。
プロの味：特定の分野で高度な能力を持つAIサービスがあります（例：高精度な画像認識AI、自然な会話ができるチャットボット）。
初期コストが比較的低い：自前で大規模な開発環境を用意する必要がなく、月額利用料などで始められることが多いです。
デメリット
メニューは決まっている：提供される機能や性能があらかじめ決まっており、自社の業務に完全にフィットしない場合もあります。
誰がどう作ったかは見えにくい：ＡＩがどのようなデータで学習し、どのような考え方で答えを出しているのか（ブラックボックス問題）が分かりにくいことがあります。そのため、結果を鵜呑みにせず、「確認しながら使う」必要があります。
いつも同じ味とは限らない（成長は他人任せ）：ＡＩサービスも提供元のアップデートに依存し、自社の要望とは異なる方向に変わる可能性もあります。自社のデータで「もっと賢く」することはできません。
「借り物の知恵」であるということ：手軽に利用できる反面、それは自社の本当の力にはなりにくいのです。
多くのSaaS型ＡＩサービスや、広く公開されている汎用ＡＩモデル（ChatGPT、Claude、Geminiなど）がこれに該当します。一般的な情報検索、FAQ対応、議事録作成など、汎用的な業務支援には非常に有効です。
自炊ＡＩ：手間はかかるが、愛情たっぷりの家庭料理
自炊ＡＩとは、汎用的なＡＩをベースにしつつ、自社のデータや業務知識を継続的に学習させ、自社専用に最適化していくアプローチです。これは、家族（すなわち、従業員の皆さま）の好みや健康を考えて、手間ひまかけて作る「家庭料理」に似ています。
メリット
我が家の味（組織への最適化）：自社の業務プロセス、専門用語、過去の事例などを学習させ、組織のニーズにピッタリ合ったＡＩに成長させることができます。
栄養満点（独自データの活用）：自社が持つ独自のデータ（日報、顧客とのやり取り、技術文書など）を「栄養」として吸収し、より賢く、より業務に役立つＡＩになります。
作るほどに腕が上がる（継続的な価値向上）：使えば使うほど、そして新しいデータを学習させるほど、その能力が向上していきます。
安心・安全な食材（透明性と信頼性）：どのようなデータで学習させ、どのように調整したかが把握できるため、AIの判断根拠の透明性が高まり、安心して重要な業務を任せやすくなります。
我が家だけの秘伝のレシピ（競争優位性）：自社データで「育てた」ＡＩは、他社には真似できない独自のノウハウが詰まった「知的資産」となり、持続的な競争力の源泉となり得ます。これは「自分たちの知恵の器」です。
デメリット
調理には手間と時間がかかる：導入や学習データの準備、チューニング（調整）には時間とコスト、そしてある程度の専門知識が求められます。
キッチン（環境）の整備が必要な場合も：特に自社データを安全に扱うためには、専用のクラウド環境やオンプレミス（自社運用）環境を検討する必要が出てくることがあります。
自炊ＡＩの代表的な手法には、ファインチューニング（ＡＩモデルの追加学習や再調整）やRAG（Retrieval-Augmented Generation：外部知識を参照して回答を生成する技術）などがあります。RAGは、例えるなら「新しいレシピ本（外部知識データベース）を常に最新の状態に保ち、それを見ながら料理（回答生成）する」ようなイメージで、ＡＩ自体を毎回再学習させるより手軽に知識を最新化できる「運用型の知識拡張手法」と言えます。
比較ポイント：宅配ＡＩ 対 自炊ＡＩ
宅配ＡＩ
メリット
デメリット
自炊ＡＩ
メリット
デメリット
どちらの方法にも一長一短があります。組織の状況や目的、リソースに合わせて、最適なバランスを見つけることが重要です。 時には「宅配」で最新トレンドを試し、時には「自炊」でじっくりと組織の力を蓄える。そんな柔軟なＡＩ活用が求められています。
自炊ＡＩを始めるための調理設備と用具
株式会社SENTANが独自に企画開発した「Smart AI Toolbox」は、この自炊用の台所設備と調理用具一式をセットでお貸しするサービスです。
自炊ＡＩを始めるためのヒント
「自炊なんて難しそう…」と感じるかもしれませんが、最初から完璧なフルコースを目指す必要はありません。以下のヒントを参考に、小さな一歩から始めてみましょう。
まずは得意料理から（スモールスタート）
いきなり複雑なAIシステムを導入するのではなく、比較的身近で効果が出やすい業務から試してみましょう。例えば、特定の問い合わせへの自動応答、定型的な報告書の要約、会議の議事録作成支援など、小さな範囲で成功体験を積むことが大切です。
まずは身近な食材で（音声・テキストデータの活用）
特に中小規模の組織では、「当面マルチモーダル（画像・動画など）を避け、音声やテキストのみに絞る」ことが現実的です。音声（会議録音、電話応対記録など）やテキストデータ（日報、メール、マニュアル、過去の報告書など）は、多くの業務で日常的に発生しており、比較的扱いやすい「食材」と言えます。これらを活用するだけでも、ＡＩ活用の大きな一歩となります。
信頼できるレシピ本や料理教室を選ぶ（プライベート環境の検討と専門家の活用）
自社の重要なデータを扱う場合、セキュリティは非常に重要です。クラウドサービスを利用する場合でも、データの取り扱いや学習制御の可否などをしっかり確認しましょう。場合によっては、オンサイト（自社内）や専用クラウド環境で、プライベートな生成ＡＩを運用することも選択肢に入ってきます。また、ＡＩ導入・育成の専門知識を持つ外部パートナーの支援を仰ぐことも、成功への近道となる場合があります。
おわりに：ＡＩとの新しい「食卓」を囲むために
AIを「使う」こと（宅配）と「育てる」こと（自炊）は、どちらか一方が絶対的に正しいというわけではありません。忙しい時は手軽な宅配で済ませ、時間がある時や特別な日には愛情込めて手料理を振る舞うように、ＡＩもその特性を理解し、バランス良く活用していくことが重要です。
生成ＡＩの真価は、「使えば使うほど組織に馴染み、賢くなっていく」点にあります。そのためには、汎用モデルをそのまま「使う」段階を超え、自組織のデータを取り込み、継続的に学習・最適化する「育てる」という視点が不可欠です。
「どんなＡＩをどう育てるか」
これを考えることは、これからの組織運営において、非常に重要なテーマとなるでしょう。
この解説が、皆様の組織におけるAI活用の「美味しいレシピ」を見つけるための一助となれば、これほど嬉しいことはありません。