森重 和春（以下、森重）　近年は、多くの企業が業務効率化や生産性向上の特効薬として、生成AIの利用を積極的に推進してきましたが、ここにきて大きな曲がり角を迎えています。特にビジネス界の注目を集めているのが「トークン破産」という深刻な問題です。トークンとはAIで言語やデータを処理する際の課金単位です。従量課金制に移行したクラウド型AIサービスの過剰利用により、支出が過大になった状態をトークン破産と呼びます。

松岡 清一 氏（以下、松岡）　振り返れば約10年前に、クラウドサービスが本格的に普及し始めた頃にも「クラウド破産」という現象が社会問題になりました。便利だからと安易に利用を拡大した結果、ある日突然、予想をはるかに超える高額な請求が発生するケースも少なくありません。それが今、AIの利用においても「トークン破産」という形で、同様のコスト問題が顕在化しています。現場のエンジニアやマーケティング担当者がコスト管理を一切意識せず、複数のAIウィンドウを日常的に並走させるような使い方をすれば、あっという間に膨大なコストが発生して、トークン破産のリスクが現実味を帯びてきます。

　実際に海外では、米Uberのような巨大企業においても、AIの利用料金が急増。1年分の予算を4カ月で使い果たし、慌てて利用額を制限するといった事例がありました。こうした背景から、多くの企業がAI利用の投資収益率（ROI）管理に注目しています。しかし、実際の現場では「この業務にはどのモデルを使うべきか」といった、AIの適切な使い分けや最適化が十分にできておらず、無駄なコストを垂れ流しているのが実情ではないでしょうか。

森重　その背景にあるのは、米Anthropic（アンソロピック）や米OpenAI、米GitHub（ギットハブ）による世界的な大手AIサービスの変化です。従来の定額制から実際の利用量に応じた従量課金制へと急速にかじを切っています。これまでのような、ベンチャーキャピタルなどからの巨額投資を背景とした、プラットフォーム側によるユーザー利用コストの肩代わりはなくなっていくように見えます。

　今や、企業自身が使ったAIリソースの分だけコストを支払う構造へとシフトしているのです。今後は、この従量課金制を前提とした厳格なコスト設計とガバナンスが不可欠になることは間違いありません。

松岡　さらに企業経営において重大なリスクとなるのは、こうしたコスト高騰を過度に恐れるあまり、経営層が社内におけるAIの利用を一律に禁止、あるいは極端に制限してしまうケースです。それが起これば、現場の社員が個人的に契約したAIを業務に無断で使用し、企業の極秘データやソースコードを持ち込んで業務に使う「野良AI」の横行を招くことになります。

　これはかつて企業を悩ませた「野良クラウド」と共通する構造的なリスクです。企業のITガバナンスやセキュリティの統制が行き届かない社外の環境で、思いもよらない重大な情報漏洩トラブルが起きることのほうが、企業にとってはるかに甚大な経営リスクとなります。

森重　企業が契約したAIだけを社員が使うというのは基本的なポリシーですが、それをコントロールできずに情報漏洩が起きてしまうリスクは、企業が直面している極めて大きな経営課題です。認証情報、システムのソースコード、顧客の個人情報、あるいは日々の業務で入力される独自のプロンプトなど、パブリッククラウド型AIの利用に伴う流出の懸念は後を絶ちません。

松岡　その一方で、「機密性の高いデータをパブリッククラウド上にアップロードすることは禁止」などの厳格なポリシーが足かせとなり、最先端AI技術や自社データを十分に活用できていないケースも数多く存在します。

　そこで、こうした「管理が難しい利用コストの膨張」と「厳格なセキュリティ対策」という現代の企業が抱える2大ジレンマを根本から同時に解決するために、我々FIXERは完全なオンプレミス環境で稼働する生成AIサーバー「Sovereign GaiXer（ソブリンガイザー）」を2026年4月から提供しています。

　重さはわずか1.2kg。手のひらサイズで、片手でも持ち運べます。しかし、その内部にはNVIDIA製の最新鋭GPU（Blackwell Architecture）が搭載されており、一般的なパソコン1000台分に匹敵する圧倒的な処理能力を持ちます。

森重　技術者や最高情報責任者（CIO）、経営者が、自社内にオンプレミス型のAI専用サーバーを導入する際、懸念することが主に2つあります。1つは「導入時の初期投資」、もう1つは「クラウド型の最先端AIと比較した、処理スピードや論理的推論の質」です。このコスト感と実用性についてはいかがでしょうか。

松岡　まずコスト面について、ソブリンガイザーでは専用のハードウエア、独自のソフトウエアとライセンス、そして3年間のメーカー保証を合わせて、税別380万6400円^※の一括買い切り型で提供しています。価格を3年で割ると、1カ月当たりのコストは10万5733円の計算になります。

　多くの企業が毎月10万円から100万円のランニングコストを支払い続けている実態を示す調査もあります。本製品は、社内でどれだけ大量に使い倒しても追加の従量課金は一切発生しないため、数年のレンジで見たコストパフォーマンスは極めて高いものとなります。

森重　今後は利用料の増加が悩みの種になることを考えると、月額固定料金の感覚で投資額を把握できれば、経営層による導入検討のハードルは一気に下がりますね。となると、次に気になるのは実際の処理スピードやアウトプットの質ですね。

松岡　ユーザーがプロンプトを入力して送信ボタンを押すと、まずAIがユーザーの意図を理解し、必要に応じてWeb検索や社内データからの情報収集を実施した上で回答を生成します。さらに、生成された内容を独立した検証用AIがエビデンスとの整合性を確認し、出力の精度を担保しています。簡単な企業調査でしたら、これらの工程が10秒程度で終わります。

　アウトプットの質については、日常的な質問に適した思考モードと、複雑な論理展開を要する深い推論を行うモードを持ち、依頼内容によって切り替えられます。また、非公開の機密情報が出力に含まれないかをチェックする機能も標準で搭載しました。このように、現場のニーズに応じて柔軟にアウトプットの質をコントロールできる仕組みを備えています。

※2026年9月時点の価格

森重　実際に導入された企業や組織からは、具体的にどのような業務領域やユースケースにおいて高く評価されているのでしょうか。

松岡　特に、従来のクラウド環境へのデータ移行がセキュリティ面の制約から困難であり、極めて機密性の高い情報を扱う業界から強い引き合いがあります。例えば製造業の現場では、顧客の個人情報を扱う故障・修理レポートなどをAIに生成させても、データが社外へ一切流出しない安全性が高く評価されています。

　また、医療の現場においては、医師と患者が診察時にやり取りした音声を文字化して、電子カルテ向けの情報を自動生成する事例があります。入院中の治療、処置、投薬の内容など、プライバシー情報を扱う「退院サマリー」の効率的な作成などにも活用されています。

　さらに自治体向けには、情報公開の際に問題となる個人情報の黒塗り（マスキング）を、AIで候補となる箇所を種別と根拠とともに一覧で提示するアプリケーションを提供しました。金融機関には、複雑な投資勧誘による販売記録を法令順守の観点から自動で分析・チェックする専用の業務アプリケーションを提供しています。

　こうした特定業務向けのAI活用アプリケーションを自然言語の入力によって自動作成する機能「App Builder」も、ソブリンガイザーに搭載しています。さらに、会議室予約などの汎用的なアプリケーションはアプリストアで配布しています。

森重　管理が困難なコストの壁と、それと背中合わせのセキュリティの不安といった、2つの大きな課題を同時にクリアできるソブリンガイザーは、これからの日本企業におけるAI活用を支える強力な選択肢になり得ますね。

松岡　本当にこの小さな筐体（きょうたい）でこれだけのパフォーマンスが出せるのか、導入前に実際の処理性能を確認できるトライアル環境の提供も開始しています。詳細や具体的なトライアルのお申し込みについては、公式サイトをご参照ください。「ソブリンガイザー」で検索して、その圧倒的な性能と安心感を体感していただきたいと思います。