投稿者 global-ai-media 
メディアでは米中の「AI冷戦」やデカップリング（分断）が強調されますが、WIREDの報道や最新の研究データが示す実態は異なります。トップレベルの研究現場では、依然として米中の人材・知識の交流が活発です。この「政治と現場の乖離（かいり）」は、日本企業の技術選定やAIガバナンスにどのような影響を与えるのか。グローバルな視点と日本の商習慣を踏まえ、実務者が取るべき戦略を解説します。
研究現場で進む「国境なき」イノベーション
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化は日進月歩ですが、その源泉となる学術研究の分野では、一般に報道される「米中対立」とは異なる風景が広がっています。WIREDの記事やNeurIPS（ニューリップス：AI分野における世界最高峰の国際会議）の論文データを分析すると、米国と中国の研究機関による共著論文の数は依然として高水準にあり、分野によっては増加傾向さえ見られます。
これは、AI研究が高度にオープンなコミュニティに依存していることを示しています。アルゴリズムの基礎理論や最適化手法において、両国の研究者は互いの成果を参照し、共同で課題解決にあたっています。日本企業にとって重要なのは、「米国製か中国製か」という単純な二元論で技術を捉えるのではなく、イノベーションの多くが「相互依存のエコシステム」から生まれているという事実を認識することです。技術のルーツが混在している現状では、過度な排除論理は技術的な遅れを招くリスクすらあります。
経済安全保障と実務的なリスク管理の境界線
一方で、ビジネス実装のフェーズにおいては、日本の「経済安全保障推進法」や各国の輸出規制といった地政学的リスクを無視することはできません。研究レベルでの交流が活発であっても、商用モデルやAPIサービスとして提供される段階では、データの取り扱いやモデルの挙動に各国の規制や思想が反映されるからです。
日本の実務者が直面する課題は、この「オープンな研究成果」と「クローズドな商用リスク」のバランスです。例えば、中国の研究者が貢献したオープンソースモデル（OSS）を利用すること自体は、多くの場合セキュリティ上の直接的な脅威ではありません。しかし、サプライチェーン全体での透明性確保や、将来的な規制強化によるメンテナンス停止のリスク（カントリーリスク）は、PoC（概念実証）の段階から評価項目に含める必要があります。
「ソブリンAI」への注目と日本企業の選択肢
こうしたグローバルな不確実性の中で、日本国内では「ソブリンAI（主権AI）」への関心が高まっています。これは、自国の言語・文化・法規制に最適化され、かつ海外プラットフォーマーにデータや基盤を完全に依存しないAI開発を目指す動きです。
必ずしもすべてを国産で賄う必要はありませんが、OpenAIやGoogleなどの米国メガテックのモデル一辺倒になることには経営的なリスクが伴います。機密性の高いデータを扱う金融・医療・行政関連のプロジェクトや、日本語特有の商習慣やニュアンス（「空気を読む」ような文脈理解）が求められるカスタマーサポート領域では、国内ベンダーが開発したLLMや、自社データでファインチューニング（追加学習）したモデルを併用する「ハイブリッド戦略」が現実的な解となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の経営層やプロジェクト責任者は以下の3点を意識してAI戦略を策定すべきです。
1. 技術の「系譜」を冷静に見極める
「中国系だから危険」「米国系だから安全」というステレオタイプにとらわれず、採用するモデルやライブラリがどの研究成果に基づいているか、開発コミュニティの持続可能性はどうかを技術的に評価してください。OSS活用の際は、ライセンス条項だけでなく、主要コントリビューター（貢献者）の動向も確認することが推奨されます。
2. データの機密性に応じたモデルの使い分け
すべての業務に最高性能の海外製巨大モデルが必要なわけではありません。社外秘情報や個人情報を含まない一般的なタスクには高性能なグローバルモデルを、機密情報を扱う業務には国内データセンターで完結する中規模モデルやオンプレミス環境を活用するなど、適材適所のポートフォリオを組むことが、ガバナンスとコストの両面で有効です。
3. 自社内での「目利き力」の育成
AI技術はブラックボックスになりがちですが、ベンダー任せにするのではなく、社内に技術の出自やリスクを評価できるエンジニアや法務担当者を育成することが急務です。外部環境（地政学や規制）が変化した際に、迅速に代替手段へ切り替えられる「技術的な柔軟性（アジリティ）」こそが、不確実な時代の最強のリスクヘッジとなります。