なぜ成長企業はPythonからJavaに移行するのか：AI時代の技術選択

Oracle AI Worldで衝撃的な事実が明らかになりました。
エンタープライズAIプロジェクトの95%が失敗しているのです。

なぜこれほど多くのプロジェクトが失敗するのでしょうか。
理由はシンプルです。

多くの企業が実験用の技術で本番システムを構築しようとしているからです。

Jupyterノートブックでは企業システムは動かない

Spring Frameworkの生みの親、Rod Johnson氏がDevOps Weekで聴衆に問いかけました。

「将来、企業システムがJupyterノートブックで動くと思う人はいますか？」
会場は沈黙。

「エンタープライズPythonアプリケーションはいくつありますか？」
ゼロ。

「適切な数は？」
やはりゼロでした。

これはPython批判ではありません。
Pythonはデータサイエンスの実験に最適です。

しかし、企業の本番システムに必要な保守性、セキュリティ、スケーラビリティとは相性が悪いのです。

AIプロジェクトが失敗する本当の理由

OracleのPaul Sandoz氏が核心を突いています。

AIは個人アシスタントとしては成功しました。
しかし、エンタープライズアプリケーション内の個別サービスとしては苦戦しています。

解決策は壮大な変革ではありません。
明確な責任範囲を持つ小さなAIコンポーネントを構築することです。

小規模なモデルを使い、場合によってはローカルで動かす。
これがJavaの強みと完全に一致します。

Microsoftのエージェント型AIチームも同じ結論に達しています。
包括的なAI変革より、特定の問題を解決する焦点を絞ったエージェントの方が効果的だと。

Java 25がもたらす革新

Foreign Function & Memory APIの実用化

Project PanamaのFFM APIがJava 22から利用可能になりました。
そして、AI開発の現場で実際に採用が進んでいます。

これまでPythonが必要だった統合作業が可能になりました。
しかも、より保守しやすく安全な形で。
ライブラリ開発者たちは積極的にFFMを採用しています。

結果として、JavaアプリケーションはネイティブAIライブラリと連携できます。
JNIの脆弱性もPythonプロセスのオーバーヘッドも回避して。

驚異的なパフォーマンス向上

Oracleチームが明らかにした数字は印象的です。

Java 21から25への移行：メモリフットプリントが10-40%改善
過去5年間：ランタイムパフォーマンスが2倍に
コード変更なし、再コンパイルなし

Compact Object Headers（JEP 519）の効果も顕著です。
オブジェクトメタデータを96ビットから64ビットに圧縮。
現実のワークロードで30-40%のメモリ削減を達成しています。

構造化並行性が5回目のプレビューになる理由

なぜ構造化並行性は5回もプレビューを重ねているのでしょうか。

答えはOracleの慎重なアプローチにあります。
仮想スレッドがもたらしたエッジケースへの対処が必要でした。

数十万の仮想スレッドの中で一つがエラーを投げたとき、どう処理するか。
スレッドリークなしにクリーンにシャットダウンするには。

Bernard Traversat氏（Oracle副社長）の言葉が印象的です。

これらのAPIは一度プラットフォームに入ると、今後30年間サポートしなければなりません。
ミスは許されないのです

Java 25は仮想スレッドを広範に採用する最初のLTSリリースです。
実世界での使用パターンをテストする絶好の機会となります。

Python世代の開発者が直面する現実

興味深いパターンが見えてきています。

開発者はPythonから始めます。
クールだから。

でも、すぐに壁にぶつかります。
スケーラビリティとコラボレーションの壁に。

そして気づくのです。
Javaがこれらの問題を何年も前に解決していたことに。

James Governor氏の有名な言葉があります。
「Webショップが成長すると、Javaショップになる」

実際、多くの開発者がこの道をたどっています。
Pythonでシステムを構築し、スケールに苦しむ。

そしてJavaの成熟したエコシステムに解決策を見つける。

プログラミング言語にAI戦略が必要な理由

r/javaでの議論で興味深い質問がありました。
「なぜプログラミング言語にAI戦略が必要なのか？」

答えは明確です。
現在、技術業界の資金の大部分がAIに向けられています。
プログラミング言語は業界のニーズに応える必要があります。

主要企業を見てみましょう：

Amazon
Netflix
Meta
Uber

すべてJavaを使用し、AIサービスを構築しています。
Javaが彼らのニーズに応えなければ、Pythonや他の言語に移行してしまうでしょう。

ただし、重要な点があります。
企業はタスクに最適な言語を選びます。

AIにPythonを使っても、マイクロサービスのバックエンドまでPythonにすることはありません。

本番環境で動くAIシステムの条件

エンタープライズAIが本番環境で成功するには、以下が必要です：

保守性 – 長期間にわたってメンテナンスできること
スケーラビリティ – 負荷の増大に対応できること
セキュリティ – エンタープライズレベルの安全性
信頼性 – 24時間365日の安定稼働

Pythonノートブックはこれらの要件を満たせません。
一方、Javaは30年にわたってこれらの課題を解決してきました。

まとめ：プロトタイプと本番の橋渡し

OracleのAI Worldからのメッセージは明確です。

Pythonが実験を支配する一方、Javaは本番を支配しています。
プロトタイプと本番対応AIシステムのギャップ。
ここにJavaの30年の経験が活きます。

保守的なAPI設計。
徹底的なテスト。
思慮深い進化。

AIのハイプサイクルと比べると遅く見えるかもしれません。
でも、数十年動くシステムを構築する企業には、このアプローチこそが必要なのです。

Java 25のLTSステータスは重要な節目となります。
実際のパフォーマンス改善とAI機能が組み合わさり、次のエンタープライズAI採用の波に備えています。

派手なデモではなく、地味だけど確実な本番運用。それがJavaの真骨頂なのです。