投稿者 global-ai-media 
バングラデシュ政府が発表したAI政策草案は、自国語に特化した大規模言語モデル（LLM）の開発と、リスクベースのアプローチによる規制を柱としています。新興国を含めた世界各国で「AI主権（ソブリンAI）」の確保と法整備が急速に進む中、この動向は日本企業にとっても対岸の火事ではありません。本稿では、グローバルな規制トレンドと各国の自国語モデル開発の背景を整理し、日本の実務者がとるべき戦略について解説します。
各国の「AI国家戦略」に見る共通項
バングラデシュ政府が策定中のAI政策草案（National AI Policy）では、大きく分けて2つの野心的な目標が掲げられています。一つは「ベンガル語に特化した国家主導のLLM（大規模言語モデル）開発」、もう一つは「AIシステムのリスクに応じた規制枠組みの導入」です。
この動きは、単なる一国の政策にとどまらず、現在のグローバルなAIトレンドを象徴しています。欧米のビッグテックが提供する汎用モデルだけに依存せず、自国の言語・文化・商習慣を正確に理解する「ソブリンAI（Sovereign AI：AI主権）」を確保しようとする動きと、EUのAI法（EU AI Act）に代表される「リスクベース・アプローチ」によるガバナンス強化の流れです。
なぜ「自国語モデル（ソブリンAI）」が必要なのか
生成AIのビジネス活用において、英語圏で開発されたモデルは圧倒的な性能を誇りますが、特定の言語固有のニュアンスや文化的背景、あるいはローカルな法規制に関する知識においては、必ずしも最適とは言えません。
日本企業が業務効率化や顧客サービスにAIを導入する際、「日本語の敬語表現が不自然」「日本の商慣習にそぐわない回答が生成される」といった課題に直面することは少なくありません。バングラデシュが自国語モデルの開発を急ぐのと同様に、日本国内でもNTTやNEC、ソフトバンク、そして数々のスタートアップが日本語特化型LLMの開発に注力しています。
実務的な観点では、機密情報の取り扱いやデータレジデンシー（データの保管場所）の観点からも、国内法域内で管理・運用できる国産モデルの選択肢を持つことは、BCP（事業継続計画）やコンプライアンスのリスク低減に直結します。
「リスクベース規制」への対応と日本企業の課題
今回のニュースで注目すべきもう一つの点は、「リスクベースの規制」です。これは、AIの利用用途をリスクの高さ（許容できないリスク、高リスク、限定的リスクなど）に応じて分類し、高リスクな用途には厳格な義務を課すという考え方です。EUが主導し、世界的なデファクトスタンダードになりつつあります。
日本では現在、総務省や経済産業省が中心となり「AI事業者ガイドライン」などのソフトロー（法的拘束力のない指針）をベースにしていますが、グローバルでビジネスを展開する日本企業は、より厳しい海外の規制基準に準拠する必要が出てきます。特に、採用活動や与信審査、重要インフラ管理など「高リスク」とみなされうる領域でAIを活用する場合、説明可能性（Explainability）や公平性の担保が、法的義務として求められる未来はそう遠くありません。
労働市場への影響：日本は「代替」ではなく「補完」
元記事では、AIによる雇用喪失への懸念と、それに対する労働者保護の必要性が言及されています。これは人口ボーナス期にある国や、単純作業のBPO（ビジネス・プロセス・アウトソーシング）産業が盛んな国にとっては切実な課題です。
一方、少子高齢化による深刻な労働力不足に直面している日本においては、文脈が少し異なります。日本では「AIに仕事を奪われる」リスクよりも、「AIを活用して人間が担うべき業務をどう高度化するか」、あるいは「人手不足で維持困難な業務をどうAIで代替するか」というポジティブな側面、すなわち労働の「補完」としてのニーズが圧倒的に高いのが特徴です。このスタンスの違いを理解した上で、従業員に対して「AIは敵ではなく、業務を楽にするパートナーである」というマインドセット醸成を行うことが、組織導入を成功させる鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバル動向と日本の特殊性を踏まえ、企業が意識すべきポイントを整理します。
- マルチモデル戦略の検討：
OpenAIやGoogleなどの汎用的な海外モデル一辺倒ではなく、業務内容（特に高い日本語能力や国内法知識が必要な領域）に応じて、国産の特化型モデルやオンプレミス（自社運用）環境で動く軽量モデルを使い分ける戦略を持つこと。 - グローバル基準のガバナンス体制：
日本のガイドライン遵守だけで満足せず、EU AI法などの国際的な規制動向をモニタリングし、製品・サービスの設計段階からリスク管理を組み込む「Privacy by Design / AI Ethics by Design」を実践すること。 - 実効性のあるユースケース選定：
単なる「チャットボット導入」で終わらせず、日本の労働力不足解消に直結するような、定型業務の自動化やナレッジ継承の補助など、ROI（投資対効果）が明確な領域へリソースを集中すること。
AIは技術的な革新であると同時に、法規制や国家戦略が絡む地政学的なテーマでもあります。技術とルールの両面から「自社にとって最適なAIの形」を見極める視点が、今のリーダーには求められています。