生成AIがエージェント型AIへと進化するにつれ、ビルドかバイかの判断は、企業規模、ユースケース、戦略上の優先事項などに左右され、いっそう複雑になっている。

企業や中小企業（SMB）は長年にわたり、AI機能を社内で構築するか、ベンダーから購入するかという根本的な問いに向き合ってきた。この判断は、組織がテクノロジーをどう導入するかだけでなく、そのアプローチがどれだけ費用対効果に優れるかにも影響する。

OpenAIが約4年前にChatGPTを初めて発表し、企業が生成AIの実験を始めた当初は、進むべき道は比較的明確に見えた。OpenAIやAnthropicから大規模言語モデルを購入する、あるいはMetaのオープンソースモデルを活用することは、後れを取りたくない組織にとって安全な選択肢に思われた。

しかし、生成AIの成熟とエージェント型AIの普及により、ビルドかバイかの問題はより多面的になった。個別のプロンプトに応答する生成AIツールとは異なり、エージェント型AIシステムは複数段階のタスクを計画し、自律的に実行するよう設計されている。外部ツール、データベース、APIと連携し、請求処理、在庫管理、スケジューリングなどのワークフローを完了させる。この、コンテンツ生成から自律的な実行への移行は、従来のAI導入では求められなかった信頼性、監視、システム統合に関する新たな要件をもたらす。現在の主要な検討事項には、企業規模、具体的な用途、そして企業やSMBが自社の「moat」、つまり競争相手から差別化し守るための決定的な価値提案をどう捉えるかが含まれる。

焦点と柔軟性

Home Depotにとって、顧客体験（CX）は事業の最重要要素の一つだと、同社テクノロジー担当上級副社長のNingyu Chen氏はラスベガスで開催されたAi4 2026カンファレンスのセッションで述べた。

「その部分を他社に外注することは決してありません」とChen氏は語った。

一方でHome Depotは、Anthropic、OpenAI、Google、Microsoftといった主要なAIテクノロジーベンダーと提携し、その技術を実際に活用している。

それでもChen氏は、ビルドかバイかを検討する企業に対し、正しいユースケースを見極めることにより重点を置き、どの企業と提携し、どこから購入するかについては柔軟であるべきだと助言する。

「提携はかなりオープンにしておきます」と同氏はAI Businessの取材で語った。「まだ初期段階であり、起こり得ることはたくさんあります。OpenAIを見てください。かつては圧倒的でしたが、今はそうではありません」

「そうした変化から自分を守るには、抽象化レイヤーが必要です」と同氏は付け加えた。

Future PropelのCEO兼チーフAI戦略責任者であるSanthi Ramesh氏は、構築を検討する企業は、生成AIやエージェント型AIを自社プラットフォームに組み込むために投じる時間と人員を慎重に見積もるべきだと指摘した。

Ramesh氏は、The Hershey Companyやイタリアのチョコレート企業FerreroなどでAI変革を主導した経歴を持つ。同氏によれば、この判断は企業のコアコンピタンスにも左右される。

「コアコンピタンスがテクノロジー企業でないなら、提携して購入するほうがよいです」と同氏は取材で述べた。「大量のデータ、セキュリティ、膨大なデータ、そして求めるカスタムソリューションがあるなら、自社で構築しなければなりません。私は両方やってきました」

こうしたデータとセキュリティの考慮は、データ所在地、監査可能性、コンプライアンス要件が第三者AIプラットフォームの利用を制約し得る、医療、金融サービス、保険などの規制業界で特に重みを持つ。

より大きな柔軟性を必要とする企業やSMBに対してRamesh氏は、プラットフォームを試し、学び、購入するか、あるいはベンダーと提携する場合でも、たとえばベータ試用後に関係を解消できる条件で進めるよう勧めた。

購入するか構築するかのコスト

購入は運用負債につながる可能性があると、Cardinal Group Companiesのデータ・イノベーション担当副社長であるRachel Ibarra氏は警鐘を鳴らした。Cardinal Group Companiesは不動産管理・不動産会社であり、同社は社内AIエージェント「Stan」を導入するハイブリッド型を採用している。

Ibarra氏は、社内開発と外部調達のどちらを選ぶ企業も、「整合性のあるシステムがどう見えるか」を考慮する必要があると述べた。

「重要なのはテクノロジーのエコシステムだけではありません」と同氏はカンファレンスの講演で語った。「組織がどう機能するかというエコシステムでもあるのです」

データが明確な競争優位をもたらす企業にとっては、構築のほうが望ましい場合があるとIbarra氏は述べた。また、部分的なニーズしかない場合も、構築を検討する価値があるという。

「つまり、比較的小さなものの一部だけが必要で、それが内部向けであり、社内に大きな利点をもたらす場合です」と同氏は取材で語った。「技術系ではない企業で、大規模なエンジニアリングチームを雇う余裕が必ずしもないのであれば、そうしたものは構築したほうがよいと私は思います」

SmartsheetのProfessional Services Enablement DirectorであるMarkus McKay-Fleisch氏によれば、インフラもまた重要な検討事項だ。

「私にとっての本当の問題は、自分たちで構築できるだけの適切なインフラがあると感じているかどうかです」と同氏は取材で述べた。「ビジネス部門の人々が構築する市民開発プログラムなのか、そうであればどのようなガードレールを設けるのか、ということです」

企業はまた、堅牢なホスティング基盤を持ち、AIエージェントやシステムが故障したり変更されたりした際に維持できる体制を整える必要がある。AWS、Google Cloud、Microsoft Azureといった主要クラウド事業者はいずれも、この負担を軽減することを目的としたマネージド型エージェントプラットフォームを導入しており、あらかじめ用意されたオーケストレーションやデプロイメントツールを提供している。これらは、完全なカスタム開発と既製品の中間に位置する。

さらに、AIエージェントやシステムを構築するには、各ユースケースに最適なAIモデルを選ぶという微妙な判断が必要になる。

Phenomは、候補者採用やスキル開発を支援するソフトウェアを構築する、HRテクノロジーと応用AIの企業だ。同社はMistralのオープンモデルや、中国企業Moonshot AIの低コストモデルKimiなど、複数のモデルを利用している。

PhenomのCEOであるMahe Bayireddi氏によれば、AIエージェントやAIベースのシステムを構築する組織は、適切なユースケースに合わせてモデルを切り替える必要があることがある。たとえば、HR用途に向くモデルもあれば、金融用途に適したものもある。

「企業レベルではなく、業界レベルで切り替えられることのニュアンスを理解していないのです」とBayireddi氏は述べた。「モデルはその場で切り替わっていくのです」

Just a Bite Better

AI栄養アプリJust a Bite Betterの創業者兼開発者であるSteve Toy氏は、導入用のシステムを購入するのではなく、アプリ内にAIエージェントを直接構築する道を選んだ。同アプリは複数のエージェントが連携し、利用者に栄養の概要を提供する。

「私たちは、どのプロバイダーも、どのモデルも一つには絞っていません」とToy氏は取材で語った。「いわば独自のモデルガーデンを作ったのです。ここにあるのは、そうしたすべてのAPIにアクセスするコードにすぎません」

Toy氏にとって、Google、AWS、Microsoftのモデルガーデンを買うのではなく自ら構築するという判断は、同氏の技術的知識と、事業アプリケーション固有の要件によるものだ。

「お金をあちこちにやり取りするような話ではありません」と同氏は述べ、利用者はApple、Google、Stripeを通じてアプリの料金を支払うと付け加えた。さらに、利用者は個人を特定できる情報を削除でき、データは特定の個人を示さないように暗号化されている。

「私たちは多くの面でリスクが低い一方で、IBMやPayPalは別のことを気にしなければなりません」とToy氏は語った。

買うか作るかをまだ検討している企業に対して同氏は、特にAIベンダー、製品、サービスがあふれる市場では、まず何を購入する必要があるのかを正確に理解することが重要だと助言した。

「どう買うかを考えるには、何の問題を解決しようとしているのかを知り、すべてのビジネスは複数の部分に分解できることを覚えておく必要があります」と同氏は述べた。「買うというのは、問題、つまりビジネスの一部を解決するために買うのです」

また、構築はコスト管理にも役立つとToy氏は付け加えた。Just a Bite Betterでは、各モデルが月間に使用できるトークン数、またはコストに厳格な上限を設ける仕組みを導入している。「主要モデルのトークン当たり推論コストは2023年以降大幅に下がっていますが、利用が拡大するにつれて変動するAPI価格は予測が難しいままです。そのため、Toy氏のようなコスト管理は、あらゆる規模の組織にとってますます重要になっています」と述べた。

「それで破滅を防げます。これは本当に重要です。朝起きたら5万ドルの請求書が届いている、なんてことは簡単に起こり得るからです」とToy氏は語った。