この論文は「AI投資の成功は金額ではなく、Build・Buy・Blend・Partnerを能力ごとに最適化して組み合わせる枠組みを持つことにかかっている」と主張している。
背景
- AI投資は「内製（Build）か購入（Buy）か」という単純な二択ではなく、内製・外部調達・融合（ハイブリッド）・提携の4つの戦略を状況に応じて組み合わせる必要がある。
- 成否を分けるのは投資額の大きさではなく、いかに戦略的に経営資源を投じるかである。
戦略判断の枠組み
企業はAI能力ごとに以下の観点で評価することが重要：
- 差別化の可能性（独自の価値提供ができるか）
- 組織の準備状況（人材・インフラ体制の有無）
- 長期戦略との整合性
この評価に基づき、4つのアプローチを選択する。
1. 内製（Build）
- 適用条件：競争力の中核であり、自社データが参入障壁となる場合や知財保護が重要な場合。
- 要求されること：詳細な能力マッピング、専任チーム編成、堅牢なMLOpsインフラ構築、明確なKPI設定、リスク管理。
- 事例：JPモルガン・チェース（独自AIで不正検知精度を大幅改善）。
2. 外部調達（Buy）
- 適用条件：スピード重視、市場に優れた専門ベンダーが存在する場合、内製コストが高い場合。
- 成功要件：ベンダー評価、統合性確認、ベンダーロックイン回避、段階的導入、パフォーマンス監視。
- 事例：セールスフォース（AI企業を買収しCRMに統合）。
3. 融合（Blend）
- 適用条件：一部はカスタマイズが必要だが、他は標準化可能な場合。
- ポイント：モジュール設計、API整備、データセキュリティ、ガバナンス体制、継続的最適化。
- 事例：キャピタル・ワン（与信判断AIは自社開発、顧客対応は外部AI）。
4. 提携（Partner）
- 適用条件：能力は必須だが差別化要因でない場合、外部専門性が高い場合、柔軟なサービスモデルが必要な場合。
- 成功要件：文化的適合性を含むパートナー選定、共同イノベーション契約、統合戦略、進化するガバナンス。
- 事例：ドミノ・ピザ×マイクロソフト（Azure活用で注文予測精度を75％→95％に向上）。
戦略的命題
- 成功する企業は「内製か外部か」ではなく、能力ごとに最適な戦略を選び、全体アーキテクチャの中で組み合わせる枠組みを持つ。
- 必要なのは戦略選択だけでなく、強固なプロジェクト管理・統合計画・継続的最適化を支える実行力。
- 4つの戦略を柔軟に活用し、経営資源の集中投下先を見極めることが、持続的競争優位を築くカギである。
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“It’s Time for Your Company to Invest in AI. Here’s How.,” HBR.org, July 02, 2025.