投稿者 global-ai-media 
OpenAIによるChatGPTの公開から約3年が経過し、生成AIを巡るグローバルな開発競争は新たなフェーズに入りました。先行する米国に対し、中国のテクノロジー企業が急速にその技術的ギャップを縮めつつある現状は、日本企業のAI戦略やモデル選定にどのような影響を与えるのでしょうか。
「ChatGPTショック」からの3年と現在の勢力図
2022年11月、OpenAIがChatGPT（GPT-3.5）を公開した際、世界のテクノロジー業界、特に中国のAI開発者たちは大きな衝撃を受けました。当時は米国企業が圧倒的なリードを保っているかのように見えましたが、それから約3年が経過した現在、状況は変化しています。
最新のレポートや市場動向を見ると、中国の主要テック企業やスタートアップは、猛烈なスピードでキャッチアップを進めました。米国の輸出規制により高性能GPU（画像処理半導体）の入手が困難な状況にありながらも、アルゴリズムの効率化や独自のエコシステム構築により、米国製の最先端モデルに比肩する性能を持つLLM（大規模言語モデル）を次々と発表しています。
ハードウェアの制約を「効率化」で突破するアプローチ
米国と中国のAI競争において、日本企業が注目すべき点は「アプローチの違い」です。米国勢が豊富な計算リソースを背景にモデルの巨大化と汎用性を追求してきたのに対し、中国勢は計算資源の制約がある中で、いかに効率よく推論（Inference）を行い、コストパフォーマンスを高めるかに注力してきました。
その結果、特定のタスク処理や軽量なモデルにおいては、中国発のオープンソースモデルがグローバルでも高い評価を得るケースが増えています。これは、実務において「最高性能の巨大モデル」だけでなく、「コストと精度のバランスが取れたモデル」の選択肢が増えていることを意味します。
経済安全保障とサプライチェーンのリスク
一方で、技術的な差が縮まったからといって、手放しで選択肢が広がったと考えるのは早計です。日本企業にとって無視できないのが、AIガバナンスと経済安全保障（Economic Security）の観点です。
生成AIを企業の基幹システムや顧客向けプロダクトに組み込む際、バックエンドで動くモデルがどこの国の開発によるものか、学習データに偏りがないか、そして将来的に継続的なサポートが得られるかは重大なリスク要因となります。特に米国による対中規制が強化され続ける中で、特定の技術スタックに依存することは、将来的なサプライチェーンの分断リスクを抱え込むことにもなりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
米中の技術格差縮小というマクロな動向を踏まえ、日本の経営層やAI実務者は以下の3点を意識して戦略を構築する必要があります。
1. マルチモデル戦略の重要性
特定の米国ベンダー（OpenAIやGoogleなど）一社に依存する「ベンダーロックイン」を避け、オープンソースモデルや国産モデルを含めた複数の選択肢を持っておくことが重要です。中国勢の台頭は、オープンなモデルの性能向上を加速させており、オンプレミス（自社運用）環境での構築を検討する際の有力な材料となります。
2. 「日本語性能」と「商習慣」への適合性評価
米中のモデルは基本的に英語や中国語で最高性能を発揮するように設計されています。日本企業が業務効率化やサービス開発に利用する場合、単なるベンチマークスコアではなく、「日本語の文脈理解」や「日本の商習慣に合った出力」ができるかを実証実験（PoC）で厳密に評価する必要があります。ここでは、日本独自の国産モデルとのハイブリッド活用も視野に入ります。
3. ガバナンスと透明性の確保
AIモデルの選定において、性能だけでなく「信頼性」が問われるフェーズに入っています。データがどこに送信され、どのように処理されるのか。特に機密情報を扱う業務においては、地政学的なリスクを排除したアーキテクチャ設計が求められます。技術的な「性能」と、ビジネスとしての「安全性」のバランスを見極める力が、今の日本の意思決定者には求められています。