投稿者 global-ai-media 
インド政府がAI戦略「IndiaAI Mission」の進捗と独自のLLM開発成果を発表するサミットを開催します。この動きは、米国ビッグテック依存からの脱却を目指す「ソブリンAI（AI主権）」の重要性を象徴しています。本稿では、インドの事例を鏡とし、日本企業が国産LLMやローカルモデルをどのように評価し、実務に取り入れるべきかを解説します。
「IndiaAI Mission」が示唆する国家主導AIの現在地
インド政府はデリーで開催される「AI Impact Summit」において、国家プロジェクトである「IndiaAI Mission」の進捗、特に独自の大規模言語モデル（LLM）の開発状況や、省庁間での具体的なAIユースケースを公開する準備を進めています。これは単なる技術展示会ではなく、インドが「AIの消費者」にとどまらず「AIの生産者」としての地位を確立しようとする強い意志の表れです。
この動きの背景には、生成AIの基盤モデルが米国企業（OpenAI、Google、Microsoftなど）に独占されることへの懸念、いわゆる「AIの植民地化」に対する対抗策があります。インドは多言語国家であり、ヒンディー語をはじめとする地域言語や文化的ニュアンスを正確に理解できるモデルを自国で保有することは、行政サービスの効率化やデジタル・パブリック・インフラ（DPI）の強化において不可欠と判断しています。
なぜ今、「ソブリンAI」が重要なのか
「ソブリンAI（Sovereign AI）」とは、国家が自国のデータ、インフラ、人材を用いて独自のAIを開発・運用する能力を持つべきだという考え方です。日本でも経済産業省主導の計算資源整備プロジェクト（GENIAC）などが進んでいますが、この潮流はグローバルなものです。
日本企業にとっての示唆は、グローバルモデル（GPT-4など）とローカルモデル（国産LLMや特化型モデル）の使い分けが、今後の競争力の鍵になるという点です。グローバルモデルは汎用的な推論能力で圧倒的ですが、日本の商習慣、法規制、そして「阿吽の呼吸」のようなハイコンテクストな日本語処理においては、国内ベンダーやオープンソースの日本語強化モデルが優位性を持つ場面が増えています。
また、データガバナンスの観点からも、機密性の高いデータを海外サーバーに送信せず、国内環境（オンプレミスや国内クラウド）で完結できるローカルモデルの需要は、金融、医療、製造業を中心に高まっています。
実務視点：日本企業における「LLM選択」の現実解
インド政府が行政でのユースケースを重視しているように、日本企業も「どのモデルが一番賢いか」というスペック競争から、「どのモデルが自社の課題を最も安全かつ低コストで解決できるか」という実利的な視点へシフトする必要があります。
例えば、社内文書検索や顧客対応の自動化において、必ずしも最高性能の巨大モデルが必要とは限りません。パラメータ数が少なくても、日本語の社内用語や業界用語を追加学習（ファインチューニング）させた中規模モデルの方が、レスポンス速度やコストパフォーマンス、そして回答の制御性において優れるケースが多々あります。
リスク管理の面でも、単一の海外プロバイダーに依存することは、APIの仕様変更や価格改定、あるいは地政学的なサービス停止リスクに直結します。メインには汎用モデルを使いつつ、重要業務には自社管理可能なモデルを据える「マルチモデル戦略」が、実務的なリスクヘッジとして有効です。
日本企業のAI活用への示唆
インドの事例を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアが考慮すべきポイントは以下の通りです。
- 「国産・自社運用」の選択肢を持つ：すべてをOpenAIなどの外部APIに依存するのではなく、NTT、NEC、ソフトバンク、あるいはSakana AIなどが開発する国内モデルや、Llama 3等をベースにした日本語モデルの活用を検討のテーブルに乗せるべきです。これは「愛国心」ではなく「BCP（事業継続計画）」と「セキュリティ」の問題です。
- 行政・公共分野での先行事例に注目：インド同様、日本でも自治体業務へのAI導入が進んでいます。個人情報保護法や著作権法への適合性を含め、公共分野での成功・失敗事例は、民間企業のコンプライアンス対応においても貴重なベンチマークとなります。
- 「言語の壁」を強みに変える：日本語は英語に比べてトークン効率や学習データ量で不利と言われますが、裏を返せば、日本語に特化したチューニングを行えば、他国の競合が容易に参入できない「堀（Moat）」を築くことができます。独自の日本語データを資産として捉え直し、モデルの差別化要因として活用する視点が重要です。