AISolve 編集部が、日本・米国・韓国の B2B AI 動向を一次情報源から週次でまとめ、クロスボーダー視点と現場経営者視点で読み解きます。
アプリの開発をAIに任せる会社が増えた。AIは作業の最後に「テストも通りました」「確認しました」と報告してくる。ではその確認は、誰がしたのか。確認の仕組みを別に用意していなければ、答えは「作ったAI自身」になる。本稿は、作ったAIとは別のAIに検証させる体制で開発している当社の自社アプリで、「完了」とされていた機能にリリース前どんな問題が隠れていたか、そして2026年9月の開発中の修正がどれだけ差し戻されたかを示す。そのうえで、研究とAI開発元自身の推奨、日韓の公的機関の注意喚起と世界規模の業界調査を確認し、エンジニアのいない会社が明日からできる3つのことを整理する。シリーズ「AIに開発を任せる」の第1回。
生成AIで業務アプリが作れるようになった。作ること自体は前進で、止める理由はない。問題はその次で、できあがったものが社内の誰かに使われ、やがて顧客にも渡されていく段階で、いつのまにか立場が変わっていることに気づきにくい。本稿は「データに何を入れてよいか」「権限をどこまで渡すか」という既によく語られている2点を前提として短く整理したうえで、ほとんど語られていない三本目の線——誰が使うか——を扱う。IPAの手引書は、AIシステムの提供範囲を『特定のチーム・部門、個人／社内全体・複数の部門／外部、不特定多数』の3段階で評価する軸を置いている。そしてAI事業者ガイドラインは、AIシステムを組み込んだサービスを他者に提供する事業者を『AI提供者』と定義し、利用者とは別の章立てで求められる事項を並べている。さらに同ガイドライン別添6は、事故発生時に誰がどの責任を負うかについて明確な基準がないことを国自身が認めたうえで、契約で定められる範囲には限界があると書いている。以下、原文で確認できる範囲だけを積み上げ、IT担当者のいない会社が社外に出す前に決めておくべきことを整理する。
日韓では、請求書という同じ名前の書類が、それぞれの国内取引において別の種類のものとして設計されている。韓国は認証システムを経由した電子発行が法人の義務で、当局への通知までが一続きになっている。日本は様式が法令等で定められておらず、電子化するかどうかも発行者が決める。本稿では条文でその差を確認し、そこから何が導けるかを整理したうえで、合意した範囲の業務をどう分けるかを示す。
「AIを入れたいが、どこに相談すればいいか分からない」という質問に、公式サイトの記載だけで答えを出す。本稿では日本の相談先を6類型に分けて整理した（この分け方は編集部によるもので、公的な分類ではない）。調べていくと、中小機構も東京都の公社も、そして本稿で確認した10か所のよろず支援拠点も、判で押したように同じ一文を掲げていることに気づく——「実務の代行は行わない」。同種の記述は米国のSCOREにもあり、韓国の現場クリニックも代行業務を支援対象外としている。ただし、その3つを1本の共通原理として束ねられるかは本稿では確認できていない。以下では、6類型それぞれの費用・回数・代行可否を公式ページの記載から整理し、民間が「最低ロット」で断る理由を業界統計から推し量り、相談に行く前に用意しておくと話が早い3つの数字を示す。加えて、すでに終了した『中小企業119』がいまも現行制度として案内されている公的機関のページについても注意を書いておく。
W31 で「使う人は増えたが、仕事のかたちを変えた会社は少ない」と読んだ。今回前後に確定した事実は、その空白地帯で何が起きているかを別の角度から映している。日本では 8/5、ISOプロが経営者・役員・情報システム部門1,023名への調査を公表し、シャドーAI（従業員による未許可AIの業務利用）について「利用状況を把握・管理できており、大きな問題はない」と答えた企業が25.3%にとどまる一方、「把握しているが一部シャドーAIが発生している」が44.5%を占めた。無断利用の要因の1位は「業務効率を上げたい」40.1%である。米国では 7/29、IBM が『Cost of a Data Breach Report 2026』を公表し、データ侵害の世界平均コストが過去最高の499万ドル（前年比+12%）に達したこと、AI主導の攻撃が前年比56%増えたことを示した。あわせて、シャドーAIが関与した割合が43%（前年20%）へ倍増したと報じられている。日＝見えているのに止まらない／米＝止められなかった分の金額が出た。「AIの利用を禁止するか許可するか」ではなく「現場が待てる速度で許可を出せているか」で差がつき始めた号として読む。なお日本側調査はISO認証取得支援を事業とする企業による自社調査であり、設問構成にその事業上の関心が反映されている可能性がある点は割り引いて扱う。
W30 で「成果物は開かれても、それを使える条件は各社に残される」と読んだ。今回前後に確定した事実は、その「使える条件」の中身が“ツール”ではなく“組織”の側にある可能性を示している。日本では 7/24、総務省が『令和8年版情報通信白書』を公表し、企業の生成AI利用率が86.4%（2024年度調査は55.2%）まで上がった一方、生成AI導入による業務変革について「組織的な取組はない」と答えた企業が27.0%あった。同じ設問で米国は1.4%、ドイツ4.9%、中国2.6%。導入への最大の懸念は「効果的な活用方法がわからない」である。米国では 7/29、Microsoft が FY26 Q4 決算を発表し、通期売上3,318億ドル（+18%）・Azure が年間1,000億ドル超・Microsoft 365 Copilot は有償3,000万席超と伸びる一方、同日提出の Form 10-K では従業員数が22.3万人（前年22.8万人）と、2016年以来10年ぶりに前年を割った。製品R&D人員は7.7万人で前年比3,000人減。韓国では 7/29〜31、科学技術情報通信部が『2026 大韓民国AI革新人材コネクト』を開催し、AI人材養成事業に参加する大学・企業・研究者ら約1,000名を集めて「AI人材養成 産学協力ビジョン宣言」に署名した。日＝使う人は増えたが組織は動かず／米＝人を増やさずに増収する形が決算に出た／韓＝人を育てる場を国が用意する。「AIを使っているか」ではなく「仕事のかたちを変えたか」で差がつき始めた号として読む。なお中小企業基盤整備機構の実態調査（2026年3月公表）では、中小企業のAI導入率は20.4%、検討中18.6%であり、白書の86.4%との差は母集団と設問の違いだが、その差自体が“個人利用と組織導入の距離”を映している可能性がある。
W29 で「AIを使い始める入口が価格・制度・給付の3方向から下がった」と読んだ。今回前後に日・米・韓で確定した事実は、その入口の先が“誰でも通れる道”とは限らない可能性を示している。日本では 7/16、経済産業省の『FRONTia』（AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業）が始動し、NVIDIA が Noetra と Rubin GPU 27,500 基・140MW 規模の AI ファクトリーを構築すると発表した（着工2027年4月・稼働2028年6月）。Noetra と産総研は 6/30 に NEDO 公募を落札、初年度3,873億円・5年で最大1兆円規模。注目したいのは規模ではなく設計で、開発される基盤モデルの学習済み重みは国内の開発者・企業に広く提供され、各社が自社データでファインチューンして業界特化AIを作れる建て付けになっている——つまり“重み”は中小にも開かれる。米国では 7/22、OpenAI が統制付きエンタープライズ・エージェント基盤『Presence』を発表したが、セルフサーブ提供はなく、自社の Forward Deployed Engineers と一部のシステムインテグレータ経由でのみ配備される（価格非公開）。成果に届く実装は“人が現場に入る”形に戻り、中小はその配備対象の外にある。韓国では 7/24（発表は25日）のサンフランシスコAIサミットで、政府発表として総額9,500億ドル規模の協力とサムスンSDS・Anthropic のAIエンジニア共同養成が並び、足元では『製造AI特化スマート工場（自律型工場AIトラック）』が中小製造業に最大2億ウォンを出して“保有データをAIで学習・分析するAI工場”の構築を支援している。日＝基盤／米＝実装人材／韓＝現場のデータ化。成果物は開かれても、それを使える条件——自社の現場データと、それを回す人——は各社に残される、という号として読む。
先週を休載したため、W28・W29 の2週分をまとめる。W25『一人一エージェント配備』・W26『配った後の統制』・W27『PoC沼』——ここまで追ってきたのは、いずれも大企業を主語とする“上空からの号令”だった。だが日本では中小の約6割がいまだ生成AIを業務で使っていない（中小機構 2026-03 実態調査：AI導入率20.4%）。今回の2週前後、その号令が届かない“6割の側”で別のことが起きた——AIを使い始める入口そのもの（価格・制度・給付）が、3方向から一斉に下がった。米国では Microsoft が7/1、中小向けの Copilot 同梱 Business プランを永続SKU化し、〜300席にかかっていた月$30の Copilot 上乗せを撤廃（Business Standard with Copilot $23.50／Premium with Copilot $32、Basic＋Copilot は$21プロモ）——ベンダーが“価格”を下げた。日本では旧IT導入補助金が『デジタル化・AI導入補助金2026』に改称され、生成AI活用の案が審査で高く評価される設計に（小規模は補助率最大4/5、通常枠上限450万円、第3次締切7/21）——政府が“制度”で下げた。韓国では中小ベンチャー企業部・소진공の『혁신 소상공인 AI 활용지원』が소상공인に最大4千万ウォンの事業化資金と全周期支援を出す（約2,000名・143.6億ウォン、募集6/12–7/3）——政府が“給付”で下げた。ただし『入口が下がる（access）』と『成果が出る（value）』は別で、W27『PoC沼』と地続きだ。米＝価格／日＝制度／韓＝給付、と“誰が入口を下げたか”で分かれる2週として読む。
W25『一人一エージェント配備』・W26『配った後の統制』という“上空からの号令”に対し、今週前後は現場側の現実——多くの PoC が本番の成果に到達しない“PoC沼”——が主役になった。背骨にあるのは 2025 年 7 月の MIT Media Lab Project NANDA『The GenAI Divide』が示した『企業の生成AI PoC の 95% が P&L にゼロインパクト、価値を出すのは 5%』という、すでに確立した現実だ。今週前後、3 地域がこの壁に別々の打ち手で応じた。米国では Microsoft が 7/2、$2.5B を投じ 6,000 人の専門家を顧客企業に常駐させる新会社『Frontier Company』を発表——『実験の先へ、測定可能な成果へ』を掲げ、導入を人海戦術で伴走する（＝ベンダーが“買わせる/支援を売る”）。韓国では中小ベンチャー企業部が 6/29、中小製造向けマルチ AI エージェントの現場実証（24 課題・各最大 3 億ウォン・6 ヶ月、うち 12 課題を第 1 次選定、優秀案件は最大 39 億ウォン・2 年 R&D へ）を政府主導で着手——国が“PoC→現場実証”を制度で押す。日本では民間 SIer が『PoC を定額 200 万円・約 5 週間でパッケージ化』（アジアクエスト、6/17）するなど、実装の型を商品化する動きが続く。同じ壁に、米＝ベンダー／韓＝政府／日＝SIer が別の主体・別の足場から挑む週として読む。
先週の『一人一エージェント』（W25）に続き、今週前後は“配った後”の第二層が、具体的な製品・制度として立ち上がった。米国では Anthropic が Claude Tag を発表（6/23）、@Claude を Slack にタグ付けして委任する“共有職場の同僚”へ。日本ではあずさ監査法人が Sakana AI と組み、複数エージェントが企業役割を担う経済環境ベンチマーク『CoffeeBench』を公開（6/26）——監査法人がエージェント経済の検証に踏み込んだ。同じ週、LayerX の実態調査（L1）は企業の 7 割超が『AI 利用コストは既に／近く経営課題』と回答し、AI コストが FinOps 的な統制対象に浮上したことを示した。韓国では SKT が『에이닷』にエージェント機能を実装（6/30）、生活動線側から常駐化が進む。W22『二層観察』→W25『第二層へ論点が移った』の続きとして、今週は第二層が『同僚・費目・監査対象』という具体形をとり始めた——これを日米韓で読む。
今週前後、配備の単位が『一部の人が使うツール』から『全社員に1体ずつ』へ動いた。韓国では Samsung が DX 部門の全社員に ChatGPT/Gemini/Claude を解禁（6/12開始）、2023年の社内禁止を反転し、財閥は“一人一エージェント”規模で進む。米国ではモデル屋自身が下流に降り、Anthropic が Blackstone・Goldman 等とエンタープライズAIサービス会社を設立（5/4）、OpenAI も配備アームを持ち、エージェントを“業務の操作層”として売り始めた。日本は LayerX『バックオフィスAIサミット』(6/19)に象徴される“業務再設計”フレームで応じる。W22『エージェント採用の二層観察』の続編として、論点は『配るか』ではなく第二層＝『全社展開のガバナンスと業務再設計をどう設計するか／配っても使われるか』に移った——これを日米韓で読む。
Anthropic は 6/9、自社史上もっとも高性能な一般公開モデル Claude Fable 5（と、同じ基盤から一部の安全装置を外した Mythos 5）を出した。だがわずか 3 日後の 6/12、米政府は国家安全保障を根拠に『すべての外国籍によるアクセスを禁じる』輸出管理ディレクティブを発出。Anthropic は国籍をリアルタイムに選別できないため、両モデルを全世界で停止した。理由は『コードを読ませて脆弱性を指摘させる』タイプの jailbreak 懸念とされる。結果として日本・韓国を含む“同盟国”の企業・政府まで最強モデルから一斉に締め出され、韓国(The Korea Times 6/14)では『だから自国の主権 AI が要る』論が、日本でも国産・主権 AI 必要論が再燃した。W23『主権 AI の分岐(モデル主権/計算主権/改善方法の主権)』の続編として、本号は“誰が止められるか”=制御の主権という第4の層を立て、日米韓で読む。
Anthropic は 6/4、自社コードの 80% 超を Claude が書き、改善ループが内側で回り始めたとする再帰的自己改善(RSI)の社内データを開示し、世界的な開発減速まで提言した。ほぼ同じ週、日本は政府(GENIAC 第4期=国産基盤への計算資源配分)と民間(Sakana AI が東京に RSI Lab、『計算効率的な自己改善は構造的必然』)、韓国は NAVER×NVIDIA のギガワット級ソブリン AI ファクトリーで、それぞれ『自国で AI を持つ』方向に動いた。だが握りに行く層──モデル主権/計算主権/改善方法の主権──は3国で割れており、その差こそが今週の読みどころ。W22『壁は第二層へ』の続編として、主権 AI の分岐を日米韓で並べる。
生成AIに『触れている率』は日本43〜55%・米国の組織採用88%・韓国55.7%と各地で伸びる一方、業務プロセスへの本番組み込みやエージェントの内製化は日米韓そろって一桁〜十数%で足踏みしている。同じ週、Anthropic と OpenAI は相次いで韓国に旗を立て、富士通は自己進化エージェントを発表した。供給側が『触れている率』を押し上げる裏で、本当の壁は eval・ガバナンス・信頼性という第二層に移りつつあるように読める。定点観測シリーズ #1 として、この二層の乖離を日米韓で並べる。
Google I/O 2026 の同一発表が、米メディアでは『war』、日本メディアでは『技術スペック詳解』、韓国メディアでは『時代区分』と異なるフレームで翻訳された。同週前日には Anthropic が SDK / MCP 生成基盤の Stainless を買収、日本では SMBC + 富士通 + SoftBank が国産医療 AI 連合を発表している。日本の B2B 意思決定者にとっては、情報源の多元化と『どのレイヤーを米国エコシステムに乗せ、どこを国産で押さえるか』のレイヤー別意思決定が論点となりうる。
Anthropic は 5/13-5/14 に Claude for Small Business のローンチと PwC・アクセンチュアによる SI 巨大展開を同週に並列発表した。両極の動きは『真ん中の中規模顧客』を取り合う構図の布石とも読めるが、ここでの解釈は公開発表からの観測に基づく推測。日本の B2B 意思決定者にとっては『規模 × 業務領域』のセグメント整理を促す材料となりうる。
当インサイトは AISolve 編集部が、生成 AI を活用したワークフローで一次情報源を分析した上で執筆しています。事実は政府・企業の公式発表・IR 資料を起点とし、メディア記事は問題発見の経路として参照しています。