プラットフォームかそうでないか： それが問題だ
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企業向け AI システムの構築と導入が進むにつれ、あらゆるリーダーや開発者は、見慣れた運命の分かれ道に直面します：
- この問題はすぐに解決策を講じることで解決できるのか？
- それとも、時間の経過とともに複数のユースケースに対応できる柔軟で多目的プラットフォームに投資すべきでしょうか？
一見すると、ポイントソリューションの魅力は否定できません。 あなたのウェブサイトに AI チャットボットが必要ですか？ 数百種類ある中から一つを選ぶだけです。 明日には FAQ に答えるバーチャルエージェントを導入できます。 これで問題は解決です。
しかし問題点はここにあります。 お客様の要望が増大したらどうなるでしょうか？ 明日、同じ AI に複雑なチケットのエスカレーション、顧客体験のパーソナライズ、製品チーム向けリアルタイムインサイトの生成、あるいはバックオフィス業務の自動化を求めたいとしたら？ 突然、導入が容易なポイントソリューションは 行き詰まります。 柔軟性が求められる世界で、単一用途のツールに過ぎないのです。
隠れたトレードオフ
研究と産業データは一貫してこのトレードオフを示しています：例えば：
- マッキンゼーによると、デジタルトランスフォーメーションの 70% は失敗に終わっています。その原因は、相互に連携せず、拡張性のないツールに依存していることにあることが多いためです。
- Forrester の調査によると、統合プラットフォームを活用した自動化を導入している企業は、個別ソリューションに依存している企業と比較して、新たなユースケースにおける価値実現までの時間を 3 ～ 5 倍短縮している。
- Gartner は、2026 年までに大企業の 75% が、サイロ化された AI アプリケーションの構築から AI プラットフォームの採用へと移行し、組み合わせ可能で再利用可能な機能を実現すると指摘しています。
The lesson?
- ポイントソリューションはスピードで勝る ―― 一度だけ。
- プラットフォームはスピードで勝る —— 何度でも。
なぜ DevRev はプラットフォーム型を選択するのか
DevRev では、拡張性を設計の基盤として AI システムを構築することを重視しています：優れたプラットフォームは、以下の 2 つの重要な優れた能力を備えていなければなりません：
- すぐに運用開始できる十分な機能が標準装備されている。
- 十分な柔軟性と多目的アーキテクチャにより、構築したデータパイプライン、ワークフロー、ナレッジグラフを再利用し、次々と新たなユースケースを実現できる。
あらゆる部門が AI と自動化を求める世界では、プラットフォーム化を選択しないことは選択肢を制限することを意味します。
プラットフォームにするか、しないか？
近道を選びたくなるのは当然です。しかし、デジタル製品の構築・サポート・成長の方法を変革しようと真剣に取り組む企業にとって、本当の問題は「この問題をどれだけ早く解決できるか？」ではありません。「この問題を解決し、次の問題もどれだけ早く解決できるか？」なのです。
出典：
1. マッキンゼー – “変革の 70％ は失敗する”
2. Gartner – AI プラットフォームの導入
3. 学術研究
