## Palantirの本当の狙い：エンタープライズシステムにはAIガバナンスが必要であり、単なる知能だけでは不十分な理由

AI市場は混雑している。スタートアップはダッシュボードを提案し、テックジャイアントはコパイロットを展開している。モデル提供者は速度と精度で競い合っている。しかし、Palantir Technologies [(NASDAQ: PLTR)](/market-activity/stocks/pltr)は同じレースを追っていない。

同社の実際の賭けは異なり、もしかするとより賢明かもしれない。競合が知能を売る一方で、PalantirはエンタープライズシステムがAIを実際に大規模に機能させるために必要な制御層を設計している。

## 企業が直面する本当の問題はAIの欠如ではない

多くの人が誤解している点はここだ：組織はもはやAI能力を切望しているわけではない。むしろ、それに溺れている。

データは数十のプラットフォームに散らばり、AIモデルは毎週増え続けている。規制要件はますます厳しくなる。意思決定は追跡可能で、正当化でき、安全でなければならない。この環境では、生の分析能力はガバナンスなしではほとんど役に立たなくなる。

実際に企業が直面する厳しい問いを考えてみよう：
- このモデルはどのデータセットに触れるべきか？
- その結果に基づいて行動する権限を持つのは誰か？
- 規制当局が求めた場合、すべての決定を後から監査できるか？
- モデルが失敗したときのプロトコルは何か？

ChatGPTはこれらに答えられない。ほとんどのAI製品も同様だ。これらはガバナンスの問題だ—組織内で知能がどのように流れ、誰が制御し、それが既存の意思決定構造にどのように統合されるかに関する問いだ。これらはオペレーティングシステムの問題であり、アプリケーションの問題ではない。

ここで、Palantirの立ち位置がより明確になる。同社は最も賢いAIベンダーになろうとしているわけではない。むしろ、エンタープライズシステム内の複雑さを調整するインフラ層になろうとしている。

## エンタープライズAIにおけるオペレーティングシステムの実際の仕組み

ソフトウェアアーキテクチャにおいて、オペレーティングシステムは一つの核となる役割を果たす：それは生の能力と組織の現実の間を仲介する。

単に処理するだけでなく、ガバナンスも行う。データフロー、権限階層、ロジックのシーケンス、下流のアクションを制御する。Windowsがアプリケーションとハードウェアの間を調整し、Linuxがシステムリソースとユーザーアクセスを管理するのと同じように。

エンタープライズAIにとって、この役割はさらに重要だ。モデルは洞察を生み出す。しかし、構造や制御、適切な統合がなければ、それらの洞察は価値ではなくリスクを生むだけだ。ワークフローから切り離されている。コンプライアンスチームは監査できない。ワークフローはそれに基づいて行動する方法を知らない。

Palantirのアーキテクチャは、このオペレーティングシステムの比喩に良く適合する。そのオントロジーは現実の構造化された表現を作り出し、データと資産、人、プロセス、意思決定をリンクさせる。そのフレームワークにより、AIモデルは孤立せずにコンテキスト内で機能できる。(AIP)（Artificial Intelligence Platform）はこの基盤の上に位置し、質問に答えるだけでなく、あらかじめ定義されたアクションをガードレール内で実行するAIエージェントを展開する。

次に、展開方法についてだ。Palantirは「フォワードデプロイされたエンジニア」をクライアントと共に配置し、抽象的な能力を運用ワークフローに翻訳する手助けをする。批評家はこれをスケーラブルでないと批判する。彼らはスケールについては正しい—しかし、戦略的なポイントを見逃している。このアプローチにより、Palantirのソフトウェアは顧客の意思決定の仕方に深く組み込まれる。派手ではない。チャットボットのようにデモも行わない。しかし、取り除くのは非常に難しい。

これこそがオペレーティングシステムの本質的な振る舞いだ。

## エンタープライズシステムとスイッチングコストの優位性

長期的に重要なのはこれだ：オペレーティングシステムは強力な経済性を生み出す。

一度組み込まれると、長期契約、高いスイッチングコスト、持続的な顧客関係を生む。企業は自分たちの運用を支配するインフラを安易に交換しない。コストとリスクが高すぎるからだ。

これをダッシュボードや分析ツールの販売と比較してみよう。これらは任意の購入だ。企業は常に代替案と比較検討し、予算は削減され、ソリューションは置き換えられ、収益は不安定なままだ。

しかし、インフラは異なる。PalantirがAIの展開と知能のガバナンスの制御メカニズムとなれば、それを取り除くことは組織の大手術となり、ソフトウェアの決定ではなくなる。その耐久性が価格力と収益の安定性を促進し、真のエンタープライズシステムの特徴となる。

前例を考えてみよう：SAPやOracleは、単に特定のタスクで最も優れていたからではなく、企業がなくてはならないシステムとなることで帝国を築いた。華やかさはなく、不可欠で、深く組み込まれている。これが、Palantirが追求している軌道のようだ。

## 制御層を所有することの隠れたコスト

しかし、大きなトレードオフもある。オペレーティングシステムになるということは、その上に何が動いているかについて責任を負うことを意味する。

Palantirがエンタープライズの意思決定の中心に位置する場合、「ツールを作っただけ」とは隠れられない。結果に責任を持ち、規制当局の監査に直面し、評判リスクも背負う。ミスは組織的な危機となり、顧客サポートのチケットではなくなる。

同社はこれを、米国防総省や米国情報機関との何十年にもわたる仕事から学んだ。これらの関係は、極端なコンプライアンスとセキュリティの圧力下で動作するシステム構築の深い専門知識を提供した。今、Palantirはこれらの学びを商用エンタープライズシステムに応用している。

しかし、成功には完璧な実行が必要だ。インフラ企業にはやり直しの余地はほとんどない。

## 長期的な価値創造にとっての意味

Palantirの戦略は、多くのAI企業が追求するものとは異なるプレイブックを示唆している。

同社は最も洗練されたモデルを作ることを競っているわけではない。むしろ、知能の利用方法を調整するシステムになることを競っている—データの流れ、アクセス権、意思決定、そしてそれに基づくアクションをどう制御するかだ。

うまく実行されれば、Palantirはインフラとして位置付けられる。収益は予測可能になり、顧客関係は深まり、価格力も増す。

この機会のウィンドウは長い。リターンは四半期ごとのヘッドラインを超えたところから得られる。Palantirの制御アーキテクチャをエンタープライズの運用に静かに体系的に組み込むことから、長期的な価値が生まれるのだ。投資家にとって、これは短期的なAIストーリーではない。AIが実験段階から実行段階へと移行する際に、エンタープライズが依存するオペレーティングシステムとしてPalantirが確立できるかどうかへの賭けだ。

その種の変革には年数がかかる。しかし、もしPalantirがそれを成し遂げれば、株主価値に与える長期的な影響は非常に大きい可能性がある。