松隈基至 
プライム・ストラテジー株式会社 執行役員 兼 マーケティング部長の松隈です。
AIが「魔法の杖」ではなく、電気やインターネットのような「汎用インフラ」として定着するためには、技術そのものよりも、「ビジネスプロセスをAI前提でどう再設計するか」という、人間側のトランスフォーメーションが試されているといっても過言ではないでしょう。
前編で挙げた「4つの壁」を打破するために私たちが開発したのが、セキュアで高性能な汎用RAGサーバーソフトウェア「MAGATAMA Stack（マガタマ・スタック）」です。 単なるツールではなく、企業のインフラ（基盤）として機能するよう設計されたこの製品は、以下の3つの特徴でビジネス課題を解決します。
- ローカルLLMによる「固定費化」：従量課金からの脱却。
- OSSによる透明性とセキュリティ：ブラックボックス化の排除。
- APIファーストな統合基盤：既存システムへのシームレスな組み込み。
解決策としての「MAGATAMA Stack」とは
MAGATAMA Stackは、セキュアで高性能な汎用RAGプラットフォーム製品です。最大の特徴は、以下の3点に集約されます。
① ローカルLLMによる「コストの固定化」
MAGATAMA StackはローカルLLMに対応しており、オンプレミスやVPC（*1）といった自社専用環境内でAIを稼働させるため、従量課金型の「トークン費用」が発生しません（*2）。 これにより、将来的なコスト増大を懸念することなく、膨大な社内データをAIに参照させ、全社員が日常的にAIを最大限活用できる環境を実現します。
- *1：パブリッククラウド上に構築する、論理的に隔離された安全な仮想ネットワーク空間。
- *2：API連携により、クラウドLLM（OpenAI社のGPTやAnthropic社のClaude等）を利用する場合は、各社の利用料金が発生します。
② OSSによる透明性とセキュリティ
コア部分がOSSとして公開されているため、処理のブラックボックス化を避けることができます。加えて、データは自社環境内に留まり、外部へ流出するリスクを物理的に遮断できます。さらに、Microsoft Entra IDなどの統合認証サービスとも連携することが可能で、エンジニア・営業・管理者などユーザーの役割に応じたアクセス権限の付与も可能です。これにより、これまでAI導入を躊躇してきた機密性の高い業務領域においても、安全に活用できる環境を構築できます。
③ APIファーストな統合基盤
単なるチャットツールではなく、「スタック（階層化された基盤）」として設計されています。
- OSS版: 一般企業がナレッジベースとして利用可能。
- 有償ライセンス版: 他システムやSaaSと連携するためのAPIを提供。
これにより、既存の社内システムやSaaSとの連携や社内ポータル、チャットシステム等に「AIの知能」を組み込むことが容易になります。
MAGATAMA Stackの概要は下記をご参照下さい。
AI普及を阻む「4つの壁」をどう打破するか？
MAGATAMA Stackを用いて、前編で述べた「4つの壁」をどのように乗り越えていくのかを解説します。
1. 「組織とリテラシーの壁」をどう壊すか？
「道具」ではなく、日常に溶け込む「共通基盤（インフラ）」への昇華
リテラシー格差や心理的抵抗の本質は、AIが「習得すべき特別なツール」として捉えられている点にもあります。先行企業の事例が示す通り、まずは社内検索エンジンの置き換えやその機能拡張など、既存の業務導線にAIを自然に溶け込ませることから段階的に普及を進めることが有効です。「特別な操作」を意識させない段階的なアプローチこそが、結果として組織全体の利活用を加速させます。
解決策：AIを特定の「道具」として導入するのではなく、あらゆる業務の背後で静かに機能する「ナレッジの水道」のような共通基盤へと昇華させます。
具体的には：MAGATAMA Stackは、WindowsファイルサーバーやBox、SharePointなどのクラウドストレージ上のドキュメント、Slackに蓄積されたテキストデータを情報源にすることも出来、ユーザーインターフェースとして社内ポータルへのAIチャットボットの組み込みも可能です。これによりユーザーはAIを意識することなく、「正確な社内情報がすぐに見つかる」という体験だけを享受できます。
心理的障壁の解消：「AIに仕事が奪われる」という不安に対し、MAGATAMA Stackは「過去の自分たちの知見を瞬時に呼び出せる、拡張された記憶」として機能します。あくまで判断主体は人間であり、AIはそれを支援するアシスタントであるという立ち位置を明確にすることで、現場の心理的ハードルを下げます。
2. 「投資対効果（ROI）の不透明さ」をどう解消するか？
「従量課金」から「定額・固定費」へのパラダイムシフト
AI導入がPoCで止まってしまう大きな要因の一つが、全社展開を見据えたコスト設計を行わないままPoCを開始してしまう点にあります。特にトークン課金型（従量制）のAIでは、全社利用を想定した瞬間にコストが見えなくなり、導入への意思決定が止まってしまいます。
更に現在、生成AIやエージェントの利用コストに対し、厳しい予測がなされています。
2025年10月にニューヨークで開催されたAI業界イベント「VentureBeat AI Impact Tour」にて、WEKA社のヴァル・バーコヴィッチ（Val Bercovici）氏は、現在のAI利用料金が「赤字を厭わない戦略的な特別価格」であり、数兆ドル規模のインフラ投資や電力供給の制約、半導体コストの上昇を背景に、今後AI利用料は最大10倍まで値上げされる可能性があると指摘しました。普及を優先した安価なクラウドAIの価格構造が転換期を迎える中、このコスト増に対応できるのは、独自のデータ基盤を構築し、外部の汎用AIへの依存度を下げている企業に限られるとの見方もあります。
解決策：ローカルLLM（自社環境で稼働するLLM）の導入です。
具体的には：MAGATAMA Stackを自社環境上に稼働させることで、クラウドAIのように「1質問ごとに課金」されるモデルとは異なり、利用量が増えてもランニングコストを固定化できます。
ROIの明確化：統計データによれば、日本企業の従業員は1日あたり平均1.6時間を「調べもの」に費やしているとされています。この「1日1.6時間の探索時間を削減できる」というKPIを、固定化されたインフラコストと比較することで、極めてシンプルな投資シミュレーションが可能になります。結果として、短期的な成果が求められるビジネス環境においても、「明確なコスト削減効果」として承認を得やすくなります。
3. 「データとインフラの負債」をどう資産に変えるか？
サイロの統合とレガシーの救済
データのサイロ化は、システムや部門ごとの個別最適化が進んだ結果として、今や多くの企業が直面している共通の課題です。もっとも、データのサイロ化は放置すれば「課題」ですが、適切に整備・活用すれば価値ある「資源」へと転じます。
一方、AIモデルの高度化に不可欠な良質な学習データが相対的に不足すると指摘されている「2026年問題」の本質は、外部データへの過度な依存にあります。「2026年問題」を目前に控え、外の世界に答えを求め続けるフェーズは終わりを迎えました。
今こそサイロを打ち破り、眠っている内部データを利活用することが、次なる成長を切り拓く鍵となります。
- 解決策： 外部の学習データだけでなく、「社内に眠る独自データ」を価値に変える。
- 具体的には： MAGATAMA StackのRAGエンジンは、部門ごとに散在するファイルサーバーやクラウドストレージ上のPDF、Word、Excel、さらにはデータベースを横断的に参照し、一つの知能として統合します。レガシーシステムを刷新せずとも、APIを介してデータのみを活用し、現代的なインターフェースで回答を生成できます。
- 2026年問題への回答： インターネット上のデータが枯渇しても、企業独自のノウハウは日々蓄積されています。MAGATAMA Stackは、この「社内データ」そのものを燃料とするため、AIの価値が失われることはありません。
4. 「リスク・倫理・法規制」をどう乗り越えるか？
「ブラックボックス」から「フルコントロール」へ
「何かあった時の責任」が取れないのは、AIの中身やデータの行方が制御不能だからです。
- 解決策：OSSベースの透明性と、ハルシネーション（嘘）を抑え込むRAG技術の融合です。
- 具体的には：
- セキュリティ： ローカルLLMを活用することで、機密情報は一歩も社外に出ません。
- 正確性（脱ハルシネーション）： LLMが「自分の知識」で答えるのではなく、必ず「社内の根拠文書」を検索してから回答を生成するよう制御します。回答には必ず「出典」が明示されるため、法務や金融などの厳しい精度が求められる現場でも、人間が内容を検証可能な形で導入できます。
- 透明性：MAGATAMA StackはOSSベースであるため、自社の倫理規定やガバナンス方針に沿ったガードレール機能を柔軟に設定することが可能です。
結論：AIを「文化」にするために
マーケティングの視点から言えば、技術は「手段」に過ぎません。重要なのは、その技術によって「人間がより創造的な業務に集中できる時間をどれだけ作れるか」です。上記で述べた「1日平均1.6時間の調べもの」を、もしMAGATAMA Stackによって半分に短縮できれば、組織全体で以下の価値が創出されます。
- Tsearch: 1日あたりの探索時間（1.6h）
- Nemployees: 従業員数
- Cavg: 平均時給
例えば、従業員100人の企業であれば、年間で約20,000時間以上の時間が創出されます。この時間を、より新たな施策の立案や、顧客とのコミュニケーションに充てることで、ROIは飛躍的に向上します。
私たちがMAGATAMA Stackを提供するのは、単に技術的に優れているからではありません。日本の企業が直面している「人・金・地盤・責任」という4つの現実的な壁を、一つひとつ物理的に取り除くためです。
2026年、AIを使いこなす組織とそうでない組織の差は、もはや「効率」の差ではなく、「生存」の差となります。 まずは、貴社のデータが「眠れる資産」になっていないか、見直すところから始めてみませんか？
次の一歩として： まずは、これら4つの課題のうち、貴社で最も「重い」と感じているのはどれでしょうか？技術的な導入相談だけでなく、社内稟議を通すためのマーケティング視点での支援も行っていますので、ぜひお気軽にご相談ください。
[MAGATAMA Stackの詳細・お問い合わせはこちら] https://www.prime-strategy.co.jp/magatama-stack/