企業AIコストが制御不能になる理由：内部コンテキストなしでモデルを使っているから

どんな問題か

企業がCopilotやClaude for Enterpriseを導入して3ヶ月後、APIの請求額が予算の2倍になる。1つの文書要約で20回のAPIコールが発生する。Q3マーケティング予算を聞くと、AIはSlack、Jira、Confluence、ERPを順番に検索する, どこに答えがあるかわからないから。

根本原因は、AIツールが企業内情報のマップなしに動作していることだ。

なぜ今か

企業の80%以上がAIツールを導入したが、60%がAIコストが予算を超えたと報告している（2026 McKinsey AI Survey）。Gleanはグローバルでこの市場をARR3億ドルで実証した。日本固有の業務ツール（kintone、freee、サイボウズ、弥生等）に特化した日本版は未だ存在しない。

どう作るか

2フェーズMVP:

フェーズ1: 日本主要業務ツール（kintone、Garoon、freee、Box）への読み取り専用APIコネクタ。コンテンツ保存なしでメタデータのみ収集。

フェーズ2: グラフDBでデータ関係をマッピング。クエリ時に最も関連性の高い1-2ソースのみをAIに渡す。APIコールを30-50%削減。

コスト削減シミュレーターを無料オンボーディングツールとして提供し、導入摩擦を下げる。

成功条件

主要前提: 企業がAIコスト削減のために内部システムへの読み取りアクセスをSaaSベンダーに許可するか。初期はオンプレミスまたはプライベートクラウドデプロイが必須。3社のパイロットでAPIコール30%以上削減を証明すれば拡張可能。