投稿者 global-ai-media 
イエメンの武装勢力フーシ派によるChatGPTへのアクセス遮断というニュースは、AIが単なる便利ツールではなく、政治的・戦略的な情報インフラであることを浮き彫りにしました。グローバルプラットフォームへの依存が招くビジネスリスクと、日本の経済安全保障の観点から企業がとるべき対策について解説します。
AIサービスが「使えなくなる」リスクの現実味
イエメンにおいて、フーシ派の民兵組織がOpenAIの「ChatGPT」へのアクセスを遮断したという報道は、一見すると遠い国の政治的な出来事に過ぎないように思えるかもしれません。しかし、この事象は、AIサービスがもはや中立的な技術ツールではなく、インターネット回線や電力と同様に、政治的・軍事的な意図によって制御されうる「重要インフラ」と化したことを示唆しています。
日本企業にとっての直接的なリスクは武装勢力による遮断ではありませんが、特定の国や特定企業のプラットフォームに過度に依存することの脆弱性（バルネラビリティ）を再認識する契機となります。例えば、提供元企業のポリシー変更、米国政府による輸出規制の強化、あるいは海底ケーブルの障害といった物理的なインフラ事故により、突如として業務の中核に据えたAIが利用できなくなる「可用性（Availability）の喪失」リスクは、どのような組織にも潜在しています。
「ソブリンAI」と経済安全保障の視点
現在、世界各国で「ソブリンAI（Sovereign AI）」という概念が重要視されています。これは、他国の技術やプラットフォームに完全に依存せず、自国の計算資源とデータでAIを開発・運用できる能力を指します。日本においても、経済安全保障の観点から、NEC、富士通、ソフトバンク、NTTなどが国産LLM（大規模言語モデル）の開発に注力しており、政府も計算資源の確保に巨額の投資を行っています。
日本の商習慣や日本語の文脈を深く理解し、かつデータが国内（あるいは自社管理下）に留まるAIモデルの選択肢を持つことは、単なるナショナリズムではなく、BCP（事業継続計画）におけるリスクヘッジの実務的な手段となります。グローバルプラットフォームは圧倒的な性能を持ちますが、日本の法規制や繊細な企業文化に必ずしも最適化されているとは限らず、またデータの取り扱いに関する規約が一方的に変更される可能性もゼロではないからです。
実務における「マルチモデル戦略」の重要性
では、現場の意思決定者やエンジニアはどう動くべきでしょうか。最も現実的な解は、特定のLLMにロックインされないアーキテクチャを採用することです。
開発・運用の現場では、GPT-4などの高性能なグローバルモデルをメインにしつつも、オープンソースモデル（Llama 3など）や国産モデル（ELYZA、CyberAgent等のモデル）にも切り替え可能な「マルチモデル」な設計にしておくことが推奨されます。LangChainなどのオーケストレーションツールを活用し、モデル部分を抽象化しておくことで、万が一特定のサービスが停止したり、利用料が高騰したりした場合でも、柔軟に別のモデルへ移行できる体制を整えることができます。
また、機密性の高い個人情報や営業秘密を扱う業務においては、API経由でデータを外部に送信するSaaS型AIだけでなく、自社環境（オンプレミスや専用クラウド）で動作する小規模かつ高精度なSLM（Small Language Models）の活用も検討すべきです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAI戦略を策定・実行する上で留意すべき点は以下の通りです。
- 依存リスクの分散（マルチベンダー/マルチモデル）：
単一の海外AIプロバイダーに事業の命運を預けないこと。APIの停止や仕様変更が即座にサービス停止に直結しないよう、代替モデルへの切り替え手順やバックアッププランをBCPに組み込んでください。 - データレジデンシーと法規制の確認：
AIモデルがどこで稼働し、データがどの国の法律下で管理されるかを把握することは、GDPRや日本の改正個人情報保護法への対応において不可欠です。地政学的な緊張が高まった際、データへのアクセス権が維持できるかを評価してください。 - 国産・オープンモデルの定点観測：
「性能はGPT-4が一番だから」と思考停止せず、日本語性能に特化した国産モデルや、自社制御可能なオープンモデルの進化を注視してください。特定のタスク（要約、日報作成など）では、これらがコストパフォーマンスとセキュリティの両面で勝るケースが増えています。