投稿者 global-ai-media 
PC・サーバー大手のLenovoが、自社独自のLLM開発を行わず、複数のAIモデルとのパートナーシップを重視する方針を明らかにしました。この背景には世界的な規制の複雑化がありますが、同時に企業がAIを実装する上で「自前主義」から「適材適所」へとフェーズが移行していることを示しています。このニュースを起点に、日本企業が採るべきAIインフラとガバナンスの戦略について解説します。
「持たざる戦略」としてのマルチモデル・パートナーシップ
LenovoのCFO（最高財務責任者）は最近のインタビューで、「我々は独自のLLM（大規模言語モデル）を開発しているわけではない。世界各地に規制があるため、真にパートナーシップ重視で進めている」と明言しました。これは、GoogleやOpenAI、Metaのように莫大な計算リソースを投じて基盤モデル（Foundation Model）をゼロから開発する競争には参加せず、むしろそれらのモデルを動かす「器（ハードウェアおよびプラットフォーム）」としての立ち位置を強化する宣言と言えます。
この判断は、AI業界における重要なトレンドを示唆しています。それは、すべてのテクノロジー企業が独自の「脳」を持つ必要はない、という現実的な割り切りです。特にハードウェアベンダーにとって、特定のモデルに依存することは、技術的な陳腐化リスクだけでなく、後述する規制対応のリスクを抱え込むことになるからです。
規制の断片化と「ソブリンAI」への対応
Lenovoがパートナーシップを選択した最大の理由として挙げたのが「世界各地の規制（regulations around the world）」です。現在、AIに対する法規制は国や地域によって大きく異なります。
- EU：厳格な「AI法（EU AI Act）」により、ハイリスクなAIに対する透明性や説明責任が強く求められます。
- 中国：生成AIのコンテンツに対する検閲や、社会主義的価値観への適合が求められます。
- 米国：バイデン政権による大統領令など、安全性とイノベーションのバランスを模索する動きがあります。
グローバルに製品を展開する企業が単一の自社モデルですべての地域の規制をクリアしようとすれば、開発コストとコンプライアンスコストは天文学的な数字になります。地域ごとに最適な（あるいは認可された）パートナーモデルを切り替えて提供する方が、リスクヘッジとして理にかなっているのです。
これは日本企業にとっても無関係ではありません。いわゆる「ソブリンAI（経済安全保障の観点から自国のデータや文化に配慮したAI）」の重要性が高まる中、国産モデル（NTTやソフトバンク、あるいはELYZAなどが開発するもの）と、性能で勝る海外モデルを使い分けるアーキテクチャが求められています。
「AI PC」とオンデバイスAIの台頭
Lenovoのこの戦略は、実務的には「オンデバイスAI（Edge AI）」の推進とセットで考えるべきです。クラウドにデータを送らず、PCやローカルサーバー上でLLMを動かす需要は、セキュリティ意識の高い日本企業において特に強いニーズがあります。
自社でモデルを作らない代わりに、MetaのLlamaシリーズやMistral、あるいはMicrosoftのPhiのような「軽量で高性能なモデル」を、自社のハードウェア上で効率的に動作させることに注力する。これにより、ユーザーは機密情報を外部に出すことなく、業務効率化やデータ分析に生成AIを活用できるようになります。ハードウェアベンダーの役割は、モデルの「作成」から、多様なモデルを最適に動かす「推論環境の提供」へとシフトしているのです。
日本企業のAI活用への示唆
Lenovoの事例は、AI活用を検討する日本の経営層やエンジニアに対し、以下の実務的な示唆を与えています。
1. 自前主義からの脱却と「目利き」の重要性
独自の基盤モデルをゼロから開発する必要がある企業はごく一部です。多くの日本企業にとっては、既存の優れたモデル（商用・OSS問わず）を組み合わせ、自社データでファインチューニング（追加学習）やRAG（検索拡張生成）を行う方が、投資対効果とスピードの面で優れています。「何を作るか」よりも「どのモデルをどう組み合わせるか」という目利き力が競争力の源泉となります。
2. マルチモデル・アーキテクチャの採用
特定のAIベンダー（例：OpenAIのみ）に依存するシステムは、価格改定やサービス停止、あるいは規制による利用制限の影響を直接受けます。Lenovoのように「複数のモデルとパートナーシップを組む」ことを前提に、モデルを容易に切り替えられるシステム設計（LLM Ops/MLOps基盤の整備）をしておくことが、中長期的なリスク管理となります。
3. ガバナンス起点のインフラ選定
「世界各地の規制」への対応は、日本国内においては「業界ごとの規制や社内セキュリティ規定」への対応と読み替えられます。クラウド上の巨大モデルを使うべき業務と、オンデバイスやプライベート環境の軽量モデルで処理すべき業務を明確に区分けし、それを支えるハードウェアやソフトウェアを選定することが、現場でのAI導入を成功させる鍵となります。