損保ジャパン、Gemini Enterpriseを従業員約2万人に展開 標準機能の制約をどう補っている？

損保ジャパンが約2万人の従業員にGoogle CloudのGemini Enterpriseを展開したことは、国内大企業のAI導入が具体的な段階に入ったことを示す事例だ。ただし、市場で標準とされるSaaS型のクラウドAIをそのまま使えるわけではない。企業システムとの連携、セキュリティ対応、利用状況の管理――これらの課題に対応するため、同社は独自のカスタマイズ層を構築している。チーフエンジニアが明かした内容から見えるのは、Gemini Enterpriseの基本機能を補完するために、複数の仕組みが必要だという現実だ。

AIの鬼が指摘したいのは、「大企業でも、AIクラウドサービスの制約との戦いは避けられない」という点だ。Discovery Engine APIでの検索スクリーニング、Model Armorでのプロンプト保護、BigQueryでのログ管理と分析。これらは本来、ベンダーが提供すべき機能かもしれない。だが現実には、ユーザーが自社で補完している。その過程で、カスタムエージェント開発や、独自のワークフローが必然的に生まれてくる。つまり、AI導入は「ベンダー製品の選定」ではなく、「自社で解くべき技術課題の最適化」という段階に入っているのだ。

中小企業がこの事例から学ぶべきは、「完全なSaaS導入はない」という覚悟だ。Gemini Enterpriseのような市場標準を選んだ場合でも、自社の業務プロセスや組織固有の要件に合わせたカスタマイズが不可欠になる。その過程で生まれるコストや人的負荷を、事前に見積もったうえで、ROI計画を立てるべきだ。損保ジャパンのような大企業でも対応に時間と人力を要しているのであれば、自社ならなおさらだ。