投稿者 global-ai-media 
欧州理事会は、欧州ハイパフォーマンス・コンピューティング共同事業（EuroHPC JU）の規則改正を採択し、「AIギガファクトリー」設立への道を開きました。これはAI開発に不可欠な「計算資源（コンピュート）」を戦略物資と捉え、米国テックジャイアントへの依存脱却を図る世界的な潮流を象徴しています。本稿では、この欧州の動きを起点に、日本のAI開発環境や企業が取るべきインフラ戦略について解説します。
欧州が描く「AIギガファクトリー」の正体
欧州理事会による今回の決定は、既存のスーパーコンピューターインフラを、大規模なAIモデルの学習・開発に最適化された「AIファクトリー」へと転換・拡張させるための法的な枠組みを整えるものです。これまで科学技術計算やシミュレーション（気象予測や創薬など）を主目的としていた公的なHPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング）資源を、AIスタートアップや中小企業、そして産業界が利用しやすい形で開放する狙いがあります。
ここで言う「ギガファクトリー」とは、物理的な製品を製造する工場ではなく、膨大なGPUクラスターを備え、基盤モデル（Foundation Models）や生成AIを「製造（学習）」するための巨大な計算センターを指します。欧州は、AIの学習に必要な計算力が指数関数的に増大する中、これを特定の民間プラットフォーマー（主に米国のクラウドベンダー）だけに依存することに危機感を強めています。
計算資源の「主権」を巡るグローバルな競争
この動きの背景には、「ソブリンAI（Sovereign AI：主権型AI）」という考え方があります。AIが国家の競争力や安全保障に直結する技術となる中、その開発に必要なデータ、アルゴリズム、そして計算インフラを自国の管理下に置こうとする動きです。
日本企業にとっても、この視点は対岸の火事ではありません。現在、多くの国内企業が生成AIを活用する際、Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockなどを利用していますが、これらは基本的に米国企業のインフラに依存しています。平時は問題ありませんが、地政学的なリスクや、各国のデータプライバシー規制（GDPRやAI法など）が厳格化する中で、計算リソースの確保やデータの保管場所（データレジデンシー）は、単なる技術選定ではなく、経営上のリスク管理事項となりつつあります。
日本における「和製AIインフラ」の現状
日本国内に目を向けると、経済産業省主導の「GENIAC」プロジェクトや、産業技術総合研究所の「ABCI（AI橋渡しクラウド）」など、欧州と同様に計算資源を確保・強化する動きが活発化しています。また、ソフトバンクやNTTデータ、KDDIなどの国内大手も、国内データセンターにおけるGPU基盤の増強を急ピッチで進めています。
欧州の事例が「EU全体での連合（Joint Undertaking）」による公的資金主導であるのに対し、日本は「官民連携」の色合いが強いのが特徴です。日本企業にとっては、これら国内の計算資源が整備されることで、機密性の高いデータを海外サーバーに出すことなく、国内法（個人情報保護法や改正著作権法など）の枠組みの中で安全にAIモデルを学習・チューニングできる選択肢が増えることを意味します。
「作るAI」か「使うAI」か：インフラ選択の分水嶺
しかし、すべての企業が自前でモデルを学習する必要があるわけではありません。実務的には、以下の2つのアプローチの使い分けが重要になります。
一つは、既存の強力なモデルをAPI経由で利用する「使うAI」のアプローチです。業務効率化や一般的な文書作成支援などであれば、米国の主要モデルを利用する方がコストパフォーマンスに優れるケースが大半です。
もう一つは、自社独自のデータを用いてモデルを学習・ファインチューニングする「作るAI（または育てるAI）」のアプローチです。ここで、欧州のAIファクトリーや日本の計算資源確保の議論が関わってきます。金融、医療、製造業の設計データなど、極めて秘匿性の高いデータを扱う場合や、独自のドメイン知識をモデルに深く組み込みたい場合、国内のセキュアな計算環境（ソブリンクラウド）の利用価値が高まります。
日本企業のAI活用への示唆
欧州のAIギガファクトリー構想や日本の計算資源戦略を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の点を意識してAI戦略を策定すべきです。
1. インフラの「多重化」とリスク分散
特定の海外ベンダー1社に完全に依存するのではなく、機密レベルに応じて国内ベンダーやオンプレミス（自社運用）、あるいは公的な計算基盤を使い分けるハイブリッドな構成を検討してください。BCP（事業継続計画）の観点からも、計算資源の調達先を分散させることは重要です。
2. 「データ主権」を意識したガバナンス
自社のデータがどこで処理され、どこに保存されるかを把握することは、AIガバナンスの基本です。特に欧州市場へ展開する日本企業は、今回のEUの動きを含め、現地の規制に適合したインフラ選定が求められます。
3. 公的支援・コンソーシアムの活用
大規模なモデル開発を行う場合、単独企業での投資には限界があります。GENIACのような国の支援プログラムや、企業間連携による共同開発（コンソーシアム型）への参画を視野に入れ、安価で強力な計算リソースにアクセスする機会を逃さないようにすべきです。