投稿者 global-ai-media 
米国トランプ政権が打ち出したAIにおける「米国支配（American AI dominance）」に向けたインフラ強化と規制緩和の方針は、世界のAI開発競争に新たな局面をもたらしています。米国発のAIモデルに依存することの多い日本企業にとって、この「大いなる分岐（The Great Divergence）」が何を意味し、どのように実務へ落とし込むべきか、リスクと機会の両面から解説します。
「安全性重視」から「圧倒的な覇権」へ
ホワイトハウスが掲げる新たな方針は、これまでの「AIの安全性」や「倫理的配慮」を重視するバランス型の議論から、明確に「イノベーションの加速」と「インフラ開発」、そして「規制緩和」へと舵を切るものです。これは、エネルギー供給網やデータセンターへの投資を国家レベルで加速させ、他国の追随を許さないAI能力を確保しようとする「AI覇権」への回帰とも言えます。
日本企業にとって重要なのは、私たちが普段利用しているOpenAIやGoogle、Microsoftなどの基盤モデルが、今後より一層「能力優先・速度優先」で開発される可能性が高まるという点です。これは最新技術をいち早く享受できるメリットがある反面、安全性やバイアスのチェックが従来よりも開発者（ユーザー企業）側に委ねられるリスクも孕んでいます。
欧州との「大いなる分岐」と日本の立ち位置
「The Great Divergence（大いなる分岐）」という言葉が示唆するように、今後は「規制で市民を守る欧州（EU AI法）」と「規制緩和で産業を伸ばす米国」という二極化が鮮明になります。では、日本はどこに位置するのでしょうか。
日本政府はこれまで「広島AIプロセス」などを通じて、G7各国との協調を探ってきましたが、実務レベルでは「ハードロー（厳格な法規制）」よりも「ソフトロー（ガイドラインベースの自律規制）」を好む傾向にあります。米国の規制緩和は、日本のAI開発者や新規事業担当者にとっては追い風に見えますが、同時に「日本独自の商習慣や著作権法、プライバシー観」との整合性をどう取るかという、高度な判断が求められるようになります。
例えば、米国の規制緩和によって生成されたアグレッシブなモデルをそのまま日本の顧客サービス（CS）や金融商品のアドバイザリーに組み込むことは、日本の消費者が求める「安心・安全・丁寧」な品質基準と衝突する恐れがあります。
インフラ依存のリスクと「ソブリンAI」の視点
今回の米国の方針で特筆すべきは「インフラ開発」への注力です。AI開発には膨大な電力と計算資源（GPU）が不可欠であり、米国はこれを国家安全保障レベルの資源と捉えています。日本企業が米国のクラウドやAPIに過度に依存し続けることは、地政学的なリスクや為替リスク、さらにはポリシー変更の影響を直接受けることを意味します。
これに対し、日本国内でも「ソブリンAI（経済安全保障の観点から自国で管理・開発できるAI）」の重要性が再認識されています。実務的には、すべてを海外製LLM（大規模言語モデル）に頼るのではなく、特定業務には国内ベンダーのモデルや、自社環境で動作する軽量なオープンモデル（SLM）を組み合わせる「ハイブリッド戦略」が、BCP（事業継続計画）の観点からも推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
米国の急速な方針転換を受け、日本の経営層や実務担当者は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
1. ガバナンスの「自律化」
米国の規制が緩むからといって、日本国内での責任が免除されるわけではありません。むしろ、モデル提供元の安全対策が緩和される可能性を考慮し、自社プロダクト内にフィルタリングやハルシネーション（もっともらしい嘘）対策などの「ガードレール」を独自に実装する技術力が、競争力の源泉となります。
2. マルチモデル戦略によるリスク分散
特定の米国プラットフォーマーの「方針」に事業が左右されないよう、複数のモデルを切り替えて使えるアーキテクチャ（LLM Gatewayなど）を採用すべきです。これはコスト最適化だけでなく、各国の規制状況に応じたモデル選定を可能にします。
3. 現場レベルでの「日本的品質」の担保
生成AIの出力をそのまま顧客に出すのではなく、日本特有の「行間を読む」コミュニケーションや高い品質基準に合わせるためのファインチューニング（追加学習）やRAG（検索拡張生成）の精度向上が、これまで以上に重要になります。米国の「パワー」を借りつつ、日本の「繊細さ」で仕上げるプロセスこそが、国内市場における付加価値となるでしょう。