投稿者 global-ai-media 
インド政府の支援を受けた「Sovereign AI（主権AI）」の動きが加速しており、Sarvam AIのようなスタートアップがGoogleやOpenAIに対抗するモデルを開発しています。この潮流は、特定の巨大テック企業への依存リスクを低減し、自国の言語・文化に最適化されたAIを求める世界的な動きの象徴です。本記事では、インドの事例を鏡とし、日本企業が取るべき「マルチモデル戦略」とガバナンスについて解説します。
インドが推進する「主権AI」とSarvam AIの台頭
生成AI市場において、OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiといった北米発の巨大モデルが覇権を争う中、インドでは国策として「Sovereign AI（主権AI）」の構築が進められています。その筆頭として注目されているのが「Sarvam AI」です。
Sarvam AIは、単に既存のモデルを模倣するのではなく、インド特有の多言語環境（ヒンディー語、タミル語など数多くの言語が存在）や、テキストよりも音声インターフェースが好まれるローカルな需要に特化したモデルを開発しています。これは、AIの学習データやインフラを自国の管理下に置き、外部依存による地政学的リスクやコスト変動を回避しようとする戦略的な動きです。
この動きは、AIモデルの開発が単なる技術競争から、「国のインフラ」としての自立性を問うフェーズへと移行していることを示唆しています。
なぜ「ローカル特化型LLM」が必要なのか
グローバルな巨大言語モデル（LLM）は汎用的な能力に長けていますが、特定の言語や商習慣、文化的ニュアンスにおいては限界があります。たとえば、英語圏の論理で学習されたモデルは、インドや日本のようなハイコンテキストな文化圏における「阿吽の呼吸」や複雑な敬語表現、あるいは地域固有の法規制を正確に理解できない場合があります。
また、データガバナンスの観点からも課題があります。金融機関や行政機関、医療分野など機密性の高いデータを扱う組織にとって、海外サーバーを経由するクラウド型AIへの全面依存は、コンプライアンス上の懸念材料となり得ます。ここで、自国の法規制に準拠し、国内サーバーで運用可能なローカルLLM（あるいは主権AI）が選択肢として重要になるのです。
日本企業における「マルチモデル戦略」の重要性
日本においても、NTTやソフトバンク、あるいはSakana AIのような新興企業を含め、日本語能力に特化した国産モデルの開発が活発化しています。インドの事例から日本の実務家が学ぶべきは、すべてをGPT-4などの「最強のモデル」一つに頼るのではなく、用途に応じてモデルを使い分ける「マルチモデル戦略」の視点です。
例えば、複雑な推論や多角的なアイデア出しにはグローバルな高性能モデルを利用し、顧客対応や社内文書の検索、個人情報を含む処理には、日本語に特化しセキュリティが担保された国産モデルや軽量モデル（SLM: Small Language Models）を採用するといったアーキテクチャが考えられます。
特に日本の商習慣においては、正確な日本語生成能力だけでなく、著作権法や個人情報保護法への適合性が厳しく問われます。ブラックボックス化した海外製AIのみに依存することは、将来的な法改正やサービス規約変更の影響を直接受けるリスク（ベンダーロックイン）を意味します。
日本企業のAI活用への示唆
インドの主権AIへの取り組みを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してAI戦略を策定すべきです。
- 「適材適所」のモデル選定：「高性能＝最適」とは限りません。コスト、応答速度、セキュリティ要件、そして日本語の流暢さを天秤にかけ、グローバルモデルとローカル（国産）モデルを組み合わせるハイブリッドな構成を検討してください。
- データ主権とガバナンスの確保：自社のコアデータがどこで処理され、学習に利用される可能性があるのかを把握することは、企業の社会的責任（CSR）の一部です。特に秘匿情報の扱いについては、オンプレミスやプライベートクラウドで運用可能なモデルの導入も視野に入れるべきです。
- 独自の「強み」への回帰：Sarvam AIがインドの多様な言語に対応したように、日本企業も「自社業界の専門用語」や「社内固有のナレッジ」に特化したファインチューニング（追加学習）やRAG（検索拡張生成）の構築に注力することで、汎用AIには真似できない競争優位性を築くことができます。