生成AIに数十億ドルもの資金が投入されたにもかかわらず、多くの企業にとって具体的なリターンは驚くほど少ないのが現状です。喧伝されているにもかかわらず、統合されたAIパイロットプログラムで測定可能なビジネス価値に転換されるのはわずか5%に過ぎず、半数近くの企業が本番環境に移行する前にAIイニシアチブを放棄しています。この厳しい現実は、AIモデルそのものではなく、AIモデルを取り巻くインフラストラクチャが重大なボトルネックとなっていることを浮き彫りにしています。

その制約は、制限されたデータアクセス、柔軟性の低い統合プロセス、脆弱なデプロイメント経路に起因します。これらの要因が複合的に、大規模言語モデル（LLM）や検索拡張生成（RAG）の初期実験を超えてAIイニシアチブを拡張することを妨げています。これらの失敗の代償は大きく、投資の無駄と競争優位性を得る機会の損失を意味します。

これに対し、コンポーザブルAIおよびソブリンAIアーキテクチャへの移行を進める企業が増えています。これらのアーキテクチャは、コスト削減、データ所有権の維持、急速に進化するAI環境への適応を可能にすると期待されています。業界アナリスト企業IDCは、2027年までに世界の企業の75%がこのアプローチを採用すると予測しており、企業がAIのデプロイメントにどのように取り組むかという点で大きな変化を示唆しています。

MIT Technology Review InsightsがInformaticaのデータを用いてまとめた調査によると、問題は、AIパイロットがほぼ常に成功することです。これらの概念実証（PoC）は、実現可能性の検証、潜在的なユースケースの特定、大規模な投資に対する信頼の醸成を目的として設計されています。しかし、多くの場合、実際の運用シナリオの複雑さや課題を正確に反映していない、管理された環境で動作します。

コンポーザブルAIおよびソブリンAIは、モジュール式コンポーネントからAIシステムを構築できるようにすることで、より高い柔軟性とカスタマイズを可能にし、潜在的なソリューションを提供します。特にソブリンAIは、データ所有権と制御を重視し、データプライバシーとセキュリティに関する懸念に対処します。このアプローチにより、企業は機密情報の管理を維持しながらAIを活用でき、規制が強化されている環境において重要な考慮事項となります。

今後、コンポーザブルAIおよびソブリンAIアーキテクチャの採用は、企業がAI投資の可能性を最大限に引き出すことを目指すにつれて加速すると予想されます。データの主権を維持し、コストを管理しながら、AIイニシアチブを効果的に拡張できる能力は、今後数年間で企業の重要な差別化要因となるでしょう。この移行には、孤立したパイロットプロジェクトから企業全体のデプロイメントへと移行し、堅牢で適応可能なAIインフラストラクチャの構築に戦略的に焦点を当てることが必要となります。