AIを導入し、実際の価値を示すことへのプレッシャーは現実のものです。同様に、AIへの期待と真のインパクトをもたらす成果との間にあるギャップも現実のものです。
Snowflake Summitでは、官公庁・公的機関のリーダーに、AI導入を求める市場のプレッシャーからミッション規模のインパクトへと移行するにはどうすればよいかを尋ねました。官公庁・公的機関向けの2つのセッションでは、次のような一貫した答えが示されました。価値あるAIの本番運用への道は、モデルをデプロイするはるか前から始まっています。
つまり、AIの本番運用を可能にするデータ基盤、ガバナンスアーキテクチャ、組織の連携を最初に整える必要があるということです。
以下では、AIの価値のギャップを埋める方法について、官公庁・公的機関のリーダーから得た3つの教訓を詳しく見ていきます。
教訓1：まず強固なデータ基盤を構築する
AIは、壊れたデータインフラストラクチャを修復するものではありません。むしろ、その問題を浮き彫りにします。
University of FloridaがAIの試験運用を始めた際、セマンティックに定義されているデータはわずか10〜15%にすぎず、データから生成されるインサイトはすべて不完全で、それゆえ信頼性に欠けることが判明しました。1同チームの解決策は次のとおりです。同チームは、NaviGator AIとSnowflake内のコンポーネントを使用して、自然言語による定義を大規模に生成するプロセスを開発しました。この作業を手作業で行っていた場合、完了までに人手で83週間かかったと推定されています2（University of Floridaの内部アナリティクスに基づく、2026年6月時点）。
University of Floridaのデータエンジニアリング担当ManagerであるJames Martinez氏は、「基盤となるセマンティックレイヤーを構築したことで、Navigator Insightsという製品を構築しました。これは、MCPサーバーを使用し、Cortex Analystと検索機能を提供する、Snowflake上の対話型アナリティクスです」と述べています。これにより、同チームは自然言語で質問し、学内の学生に直接影響するデータのトレンドを見つけられるようになりました。
AIへの準備には、強固なデータ基盤が必要です。データガバナンス、セキュリティ、相互運用性は、組織が後から見直せばよい前提条件ではありません。むしろ、組織がAIイノベーションから価値を期待する前に必要となる、不可欠な基盤の要素です。
教訓2：孤立したパイロットからエンタープライズグレードのインテリジェンスへ移行する
ほとんどの組織では、AIパイロットが不足しているわけではありません。不足しているのは、スケールするAIです。
Alan Sim氏はDrexel Universityで疫学の博士号を取得しており、サイバー、退役軍人給付、ロジスティクスにわたってAIを展開している防衛・政府サービス企業であるLeidosで、データおよびアナリティクス担当Chief Officerを務めています。同氏は、「転換とは、非常に限定的でサイロ化された単発の取り組みから、エンタープライズグレードであるとはどういうことかという問いへと移行することです」と述べています。
Leidosは長年にわたってAIと機械学習を活用しており、同社の課題は構築ではありませんでした。課題は、組織全体の賛同を得ることと、AIの機能を経営陣の全体的な優先事項に結び付けることでした。
新たなAIパイロットやツールに関する大量の要望をより適切に管理するため、Sim氏はLeidosのチームに対して、どのツールが欲しいかを尋ねるのをやめ、何を解決しようとしているのかを尋ねるようになりました。同氏は、「『本当にエージェントが必要なのか。自動化だけで十分かもしれない。これはプロセスのリエンジニアリングの取り組みなのかもしれない』と言うだけのシンプルなことである場合もあります」と述べています。同氏は、適切なソリューションを適切な課題に合わせるという規律こそが、AIパイロットと、真の価値をもたらす真のAI本番運用とを分けるものだと気付きました。
OpenAI for GovernmentのVPであるJoe Larson氏は、モデルの観点からこの考えを補強しました。同氏は、「政府がフロンティアモデルを自らのデータインフラストラクチャと組み合わせ、より包括的で優れた設計のものを生み出せるようにすることは、より説得力があり、はるかに高い価値をもたらすと考えています」と述べています。
モデルを利用可能にすることは出発点にすぎません。しかし、モデルをエンタープライズデータ、ワークフロー、ガバナンスと統合して運用可能にすることこそが、最大のインパクトをもたらす真の目標です。
教訓3：テクノロジーのメトリクスではなく、ミッションの成果にAIを合わせる
多くのAIプロジェクトが失敗する主な理由は、具体的な組織の成果に結び付いていないことにあります。成功が収益ではなくインパクトで測られる官公庁・公的機関では、この課題がより深刻になる可能性があります。
Snowflakeの官公庁・公的機関担当フィールドCTOであるStephen Moonは、「官公庁・公的機関において重要なのはミッションです。これらのAIイニシアチブによってミッションの成果を推進できているかどうかが問われます」と述べています。
General Dynamics Mission Systemsのチームでは、販売見積もり処理システムが、形式、レイアウト、用語がそれぞれ異なる数千件のベンダーPDFを取り込んでいました。同チームは、こうした不整合に対処するためにトレーニングベースのアプローチの導入を試みましたが、うまくいきませんでした。その後、Snowflake Cortex AIによるゼロショットプロンプティングに移行し、最近の本番稼働において精度を50%から85%に向上させました3（General Dynamics Mission Systemsの内部アナリティクスに基づく、2026年6月時点）。その成果は、モデルのパフォーマンスで測定されたものではありません。ミッションの遂行に直接影響するワークフローにおけるスピード、精度、コスト削減で測定されました。
青写真から実行へ
General Dynamics、Leidos、OpenAI for Government、University of Floridaをはじめ、Snowflake Summitに参加したすべての組織に共通するテーマが浮かび上がりました。真のAI成果を上げている組織は、まず適切な基盤を構築し、その後に慎重に前進しています。こうした組織は、時間をかけて次の事項を整えています。
- モデルの前に、統合されガバナンスが適用されたデータ
- AIパイロットの拡大の前に、エンタープライズグレードのユースケース
- ROIの測定の前に、明確なミッションとの整合
AIテクノロジーの準備は整っています。多くの機関にとっての問題は、データ基盤、ガバナンスアーキテクチャ、組織の連携も同様に準備が整っているかどうかです。
Snowflakeの官公庁・公的機関向けリソースでは、AIへの準備状況の評価と、ミッション規模の成果の実現に役立つ情報を提供しています。詳しくは、こちらをご確認ください。
1Snowflake Summit 26セッションIN227：官公庁・公的機関におけるAIのスケーリング事例紹介：パイロットから現実世界のインパクトへ
2Snowflake Summit 26セッションIN227：官公庁・公的機関におけるAIのスケーリング事例紹介：パイロットから現実世界のインパクトへ
3Snowflake Summit 26セッションIN227：官公庁・公的機関におけるAIのスケーリング事例紹介：パイロットから現実世界のインパクトへ
