生成AI時代におけるグローバル戦略思考

こちらのイベントで使用したスライドです。

第108回 Machine Learning 15minutes! 年末交流会 - connpass https://machine-learning15minutes.connpass.com/event/375076/

Transcript

1. ML15MIN #108 CROSS TALK 生成AI時代における グローバル戦略思考 2025.12.13 | Databricks Japan | Taka
2. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved データ+AIカンパニー クリエーター 20,000+ グローバルのお客様 $2.4B+ 年間収益 4B+ の投資 レイクハウスの 発明者 生成AIの パイオニア LEADER 2025 Data Science & Machine Learning Analytic Stream Processing LEADER 2024 Data Science & Machine Learning
3. TODAY'S QUESTION 「言語の壁」が消えたとき、 日本企業は 攻める側か、 攻められる側か？
4. 日本スタートアップの現状 海外進出の意向 大半 のスタートアップが希望 実際の海外進出 僅か しか実現できていない "日本国内のスタートアップ企業は国内マーケットのみで の事業展開を考えている企業が依然として多く、海外展 開を見据えて事業展開を行っている企業はまだ少ない" — KPMG「スタートアップ企業の海外展開に関する考察」2023 Source: 経済産業省、JIC、KPMG各種調査
5. なぜ国内市場に留まるのか？ 市場が「中途半端に」大きい 世界トップクラスの市場規模により、 国内だけでも"そこそこ"成長できてし まう 言語が「防壁」として機能 英語圏以外の欧州と比較しても英語許 容度が低く、海外勢との競争を意識せ ずに済んできた リソースの制約 海外進出に投じられる経営資源の制約 が大きく、国内優先の判断になりがち 対照的: イスラエルやシンガポールのスタートアップは最初からグローバル前提
6. 生成AIがもたらす「非対称性」 これまで → 言語の壁 → 海外勢が入りにくい → 国内で戦えば十分 → 海外進出の緊急性低い → これから → 生成AIで壁が消える → 海外勢が一気に参入 → 「守られた聖域」消失 → でも攻める準備がない 守りが崩れるのに、攻めの筋肉がない
7. Databricks観点での示唆 「言語の壁」は消えても「データの壁」は残る 翻訳AIで言葉は通じても、価値を生むのは企業固有のデータ。攻める武器は言語力ではなくデータを活かす力 オープン標準がグローバル展開を可能にする Spark、Delta Lake、MLflowなどオープン標準で組めば、どの国でも同じアーキテクチャで戦える マルチクラウドは「地政学対応」 国ごとにクラウドの強弱がある。特定クラウドに縛られないことはグローバル戦略の前提条件 Google/Microsoftとの差別化軸: オープン × マルチクラウド × データ中心
8. 議論を深めるサブクエスチョン 現状認識 「言語の壁」は日本市場の防壁だったのか、日本企業の足枷 だったのか？ 攻める側の視点 日本企業が海外市場に出るとき、武器になるのは何か？言語 以外に残る「壁」は？ 攻められる側の視点 海外SaaSが「完璧な日本語」で入ってきたとき、国内企業は 何で差別化するか？ 3社への問い 日本企業の海外展開を支援する一方、海外企業の日本参入も 加速させている自覚は？ 日本市場特有の複雑さ（帳票、ワークフロー、稟議）はどこまで防壁として機能するか？
9. KEY TAKEAWAY 生成AIはグローバル展開の 追い風か、それとも黒船か？ 答えは「両方」。 問題は、日本企業がどちらの立場を選ぶか。 Thank you! — Let's discuss