投稿者 global-ai-media 
サウジアラビアのデータ人工知能庁（SDAIA）がNVIDIAと提携し、生成AIアカデミーを通じた専門的なLLMトレーニングプログラムを開始しました。計算資源の確保だけでなく、それを使いこなす「高度専門人材」の育成を国家レベルで加速させるこの動きは、AI活用において「実装」と「内製化」の狭間で揺れる日本企業にとっても重要な示唆を含んでいます。
国家戦略としての「AI人材」育成とNVIDIAの役割
2025年10月、サウジアラビアのデータ人工知能庁（SDAIA）は、米NVIDIAとの協業により、生成AIアカデミーを通じたプロフェッショナル向けの大規模言語モデル（LLM）トレーニングプログラムの開始を発表しました。これは単なる教育プログラムの一環ではなく、同国が推進する「ソブリンAI（Sovereign AI：AI主権）」戦略の中核をなす動きです。
昨今、国家や企業が自前のデータを安全に管理・活用するために、独自のインフラとモデルを保有しようとする動きが世界的に加速しています。しかし、高性能なGPU（画像処理半導体）を大量に購入しデータセンターを構築しても、そこで稼働するモデルを開発・調整（ファインチューニング）し、運用し続けられるエンジニアがいなければ、その投資は画餅に帰します。
NVIDIAにとっても、ハードウェアを販売するだけでなく、その上のソフトウェアスタックやノウハウを提供することで、エコシステムへのロックインを深める狙いがあります。サウジアラビアの事例は、AIインフラへの投資と、それを使いこなす「人的資本」への投資がセットでなければならないという、極めて実務的な現実を突きつけています。
日本企業が直面する「作るAI」と「使うAI」のギャップ
このニュースを日本の文脈に置き換えた際、浮き彫りになるのが国内における「高度AI人材の空洞化」という課題です。日本国内でも経済産業省の支援（GENIAC等）や、通信キャリア・クラウドベンダーによるGPU基盤の整備が進んでいます。しかし、多くの日本企業において、AI活用は「既存の海外製モデルをAPI経由で利用する（使うAI）」段階に留まっており、自社データを用いてモデル自体を調整・トレーニングする（作るAI・育てるAI）スキルセットを持つ人材は極めて稀少です。
もちろん、すべての企業が基盤モデルをゼロから開発する必要はありません。しかし、業務特有の専門用語や商習慣に対応させ、かつセキュリティやガバナンスを担保するためには、RAG（検索拡張生成）の高度化や、小規模なファインチューニングといったエンジニアリング能力が不可欠となります。SDAIAの取り組みは、こうした「中間層」のエンジニアリング能力こそが、国家や企業の競争力を左右すると判断した結果と言えるでしょう。
依存のリスクと自律のバランス
一方で、特定のベンダー（この場合はNVIDIA）のエコシステムに人材育成まで深く依存することにはリスクも伴います。技術標準が特定のベンダーに固定化されることで、将来的な代替技術への移行コストが増大する「ベンダーロックイン」の懸念です。
また、生成AIの技術進歩は極めて速く、今日学んだ「モデルのトレーニング手法」が、1年後には自動化され陳腐化している可能性も否定できません。したがって、日本企業が同様の育成を進める場合は、特定のツールの操作習得だけでなく、AIの数理的な基礎理解や、MLOps（機械学習基盤の運用）といった、より普遍的なエンジニアリング能力の底上げに重点を置く必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
サウジアラビアの事例を踏まえ、日本の経営層やリーダーが意識すべき点は以下の通りです。
- 「箱」と「人」への投資バランスを見直す：
GPUサーバーやクラウド契約への予算だけでなく、社員がそれらを使いこなすための教育予算、あるいは高度人材の採用予算を同等以上に確保する必要があります。 - 「利用」から「調整」へのステップアップ：
単にプロンプトエンジニアリングを学ぶだけでなく、自社データを安全にモデルに学習・適応させるための技術（データパイプラインの構築、評価指標の策定など）を社内に蓄積することが、中長期的な競争優位になります。 - ガバナンスと技術の連動：
自前でモデルをトレーニング・調整するということは、学習データの著作権処理やバイアス対策などのガバナンス責任を自社で負うことを意味します。法務・コンプライアンス部門とエンジニアが連携できる組織体制の構築が急務です。
世界は「AIをどう導入するか」というフェーズから、「AIをどう自らの手で飼いならし、資産化するか」というフェーズに移行しています。外部依存を減らし、自社のビジネス文脈に即したAI運用を実現するためには、体系的な人材育成へのコミットメントが不可欠です。