投稿者 global-ai-media 
計算資源（コンピュート）、人材、エネルギー、そして収益性。これら6つの指標で米国が中国をリードしている現状と、その優位性が盤石ではないことを示すデータが注目されています。このグローバルな勢力図は、対岸の火事ではなく、日本企業のAI調達戦略やガバナンスに直結する重要なファクターです。米中の動向を俯瞰しつつ、日本企業がとるべき現実的なAI活用戦略を解説します。
計算資源とモデル開発：圧倒的な米国、追随する中国、そして日本の立ち位置
AI開発の根幹となる「計算資源（コンピュート）」と「基盤モデル」の分野では、依然として米国が圧倒的なリードを保っています。NVIDIA製のGPUへのアクセス権と、OpenAIやGoogle、Anthropicといった主要プレイヤーが開発する最先端の大規模言語モデル（LLM）は、現時点でのAI実務におけるデファクトスタンダードです。
しかし、中国も独自のAIチップ開発や、オープンソースを活用したモデル開発で猛追しています。特に、アプリケーションへの実装スピードや、膨大な人口データを背景とした学習においては強みを見せています。ここで日本企業が認識すべきは、「米国製モデルへの依存リスク」です。米中の技術デカップリング（分断）が進む中、米国製AIサービスへの完全依存は、将来的な利用料の高騰や、地政学的要因によるサービス制限のリスクを孕んでいます。
「人材」と「実装力」のギャップ
米国はトップティアの研究者を惹きつける磁力を持っていますが、中国は実務レベルのエンジニア数と、社会実装のスピードで勝負しています。一方、日本国内に目を向けると、深刻なAI人材不足が課題です。
日本企業がこのギャップを埋めるためには、ゼロから基盤モデルを作る「開発競争」に参加するのではなく、既存の優れたモデルを自社の業務フローに組み込む「実装力（インテグレーション）」を磨くことが現実解となります。特に、日本の商習慣や「空気を読む」ようなハイコンテキストなコミュニケーションに対応させるためには、海外製モデルをそのまま使うのではなく、RAG（検索拡張生成：社内データを参照させて回答精度を高める技術）やファインチューニングといった技術で、日本流にカスタマイズする工程が不可欠です。
エネルギー問題とコスト効率：SLMへの注目
米中が競い合う巨大なLLMは、膨大な電力と維持コストを必要とします。エネルギー資源が限られ、円安によるコスト増の圧力を受ける日本企業にとって、常に最高性能の巨大モデルを使い続けることは経営的な持続可能性を欠く場合があります。
そこで注目すべきは、SLM（Small Language Models：小規模言語モデル）の活用です。特定のタスク（例：日報の要約、カスタマーサポートの一次対応など）に特化させた軽量なモデルであれば、自社サーバーやエッジデバイス（PCやスマートフォンなど端末側）でも動作可能です。これはコスト削減だけでなく、機密情報を社外に出さないというセキュリティ上のメリットも大きく、日本企業のコンプライアンス要件とも親和性が高いアプローチです。
日本企業のAI活用への示唆
米中の動向を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識してAI戦略を策定すべきです。
1. マルチモデル戦略によるリスク分散
特定の米国ベンダー1社に依存するのではなく、商用モデル（GPT-4など）とオープンソースモデル、あるいは国産モデルを使い分ける「マルチモデル戦略」を検討してください。これにより、コスト最適化とベンダーロックインの回避が可能になります。
2. 「高性能」より「適合性」を重視する
すべての業務に世界最高峰のAIが必要なわけではありません。日常業務の効率化には、軽量で高速なモデルの方が適している場合が多々あります。自社の課題に対し、オーバースペックにならない適切なサイズのAIを選定する「目利き力」が重要です。
3. 独自の「ラストワンマイル」に投資する
モデルそのものの性能は米中が競ってくれます。日本企業が投資すべきは、そのAIをいかに自社の業務プロセス、法規制、企業文化に馴染ませるかという「ラストワンマイル」の部分です。プロンプトエンジニアリングや社内データの整備（データガバナンス）こそが、競争力の源泉となります。