投稿者 global-ai-media 
生成AIの性能向上において、インターネット上の公開データのみに依存する手法が限界を迎えつつあります。米VC大手アンドリーセン・ホロウィッツ（a16z）によるProtege AIへの投資が示唆するように、これからのAI開発の主戦場は「実世界の高品質データ」の確保と活用に移っています。日本企業が持つドメイン固有のデータ資産をいかにAI戦略に組み込むべきか、その展望と課題を解説します。
公開データの枯渇と「データの質」への回帰
これまで大規模言語モデル（LLM）の急速な進化を支えてきたのは、インターネット上に公開された膨大なテキストデータでした。しかし、AIコミュニティでは「インターネット上の良質な学習データはまもなく枯渇する」という懸念が現実味を帯びて議論されています。Webスクレイピングによって得られるデータには、品質のばらつき、バイアス、そして著作権の問題が常に付きまといます。さらに、AI自身が生成したコンテンツがWeb上に溢れることで、それを再学習してモデルの精度が低下する「モデル・コラプス（Model Collapse）」のリスクも指摘されています。
こうした背景から、シリコンバレーの投資トレンドは、単なるモデル開発から「いかにしてWebには存在しない高品質なデータを確保するか」というデータインフラ領域へとシフトしています。今回のa16zによるProtege AIへの投資も、この文脈にあると言えます。
「実世界データ」こそが次の競争優位の源泉
AIモデルが更なる進化（推論能力の向上や専門業務への適用）を遂げるために必要なのが、実社会の物理的なインタラクションや、企業のファイアウォールの中に眠る「実世界データ」です。
例えば、製造現場のセンサーログ、熟練工の作業記録、医療機関の臨床データ、金融機関の取引履歴などがこれに該当します。これらはWeb上には存在しない希少性の高いデータであり、特定のドメイン（領域）におけるAIの回答精度を決定づける要因となります。
日本企業にとって、これは大きなチャンスです。日本は「モノづくり」や「現場力」に強みがあり、長年蓄積された現場データや業務ナレッジが豊富に存在します。これまでは「デジタル化されていない」「構造化されていない（紙やPDF、口伝）」という理由で活用されてきませんでしたが、これらを構造化し、AIが学習・参照可能な形式に変換できれば、汎用的なLLMでは模倣できない強力な競争優位性を築くことが可能です。
プライバシーと知的財産の壁をどう越えるか
しかし、実世界データの活用には、Webデータとは比較にならないほど厳格なガバナンスが求められます。特に個人情報保護法や、企業秘密に関わるデータの取り扱いは極めてセンシティブです。
ここで重要になるのが、合成データ（Synthetic Data）や、プライバシー保護技術（Federated Learning等）の活用です。また、LLMに直接機密データを学習させるのではなく、RAG（検索拡張生成）の技術を用いて、データ自体はセキュアな環境に置いたまま、AIがその都度参照するアーキテクチャを採用するケースも増えています。
「データをただ集める」フェーズから、「安全かつ倫理的に使える形に加工（キュレーション）する」フェーズへ、AIプロジェクトの重心は移っています。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の商習慣を踏まえ、実務担当者が意識すべきポイントは以下の3点に集約されます。
1. 「秘伝のタレ」の棚卸しとデジタル化
自社にとっての競争力の源泉となるデータは何かを再定義してください。特に、紙のマニュアルやベテラン社員の頭の中にある暗黙知など、Webに落ちていない情報こそが、AI時代における最大の資産となります。これらをテキスト化・構造化する地道な作業が、AI活用の成否を分けます。
2. 「学習」と「参照」の使い分け
すべてのデータをAIモデルの再学習（Fine-tuning）に使う必要はありません。機密性が高い情報や頻繁に更新される情報はRAGによる参照ベースで運用し、ドメイン特有の言い回しや論理構成のみを学習させるなど、目的とリスクに応じたアーキテクチャの選定が必要です。
3. データガバナンスの再構築
日本の著作権法（第30条の4）はAI学習に対して比較的寛容とされていますが、実務上は契約やレピュテーションリスクへの配慮が不可欠です。社外のAIベンダーやプラットフォームを利用する際、自社データが学習に使われるのか、それとも分離されているのかを確認し、法務・コンプライアンス部門と連携したガイドライン策定を早期に進めることが推奨されます。