中国発LLM「XingShi（舟）」の注目と、日本企業が意識すべきAIの多極化・分断リスク

中国のAIベンダーFangzhou（方舟）のLLM「XingShi」が業界内で高い期待を集めているという報道は、生成AI開発競争がシリコンバレー一強ではないことを改めて示唆しています。グローバルなAI開発競争の現状を整理しつつ、日本の実務家が取るべき「マルチモデル戦略」と「地政学リスク対応」について解説します。

中国独自のエコシステムと「XingShi」への注目

上海を拠点とするFangzhou（方舟）が開発した大規模言語モデル（LLM）「XingShi」が、中国国内で最も期待されるモデルの一つとして業界リサーチプラットフォームVBDataに取り上げられました。OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiが世界的な標準として認知される一方で、中国では独自の規制環境と商習慣に基づいた強力なローカルモデルの開発が加速しています。

このニュースは単なる新製品の発表以上の意味を持ちます。米中の技術覇権争いや半導体規制を背景に、中国は自国のハードウェア制約の下でも効率的に動作するモデルや、中国語の文脈・文化に特化したAIの構築を急ピッチで進めています。「XingShi」のようなモデルの台頭は、世界のAI市場が「米国中心のグローバル標準」と「中国独自のローカル標準」に二分されつつある現状を象徴しています。

日本企業にとっての「漢字圏LLM」の可能性と限界

日本のエンジニアやプロダクト担当者にとって、中国発のLLMは無視できない存在になりつつあります。技術的な観点では、中国のモデルは同じ漢字文化圏であるため、欧米のモデルに比べて日本語処理との親和性が高いケースが見られます。特にトークン効率（文字数に対するデータ量の効率）や、漢語由来の概念理解において、独自のアドバンテージを持つことがあります。

しかし、実務での採用には慎重な検討が必要です。中国のLLMは、中国国内のサイバーセキュリティ法や生成AI管理規則に準拠してトレーニングされています。そのため、政治的なトピックや特定の文脈において、日本企業の期待する出力とは異なる「アライメント（調整）」が施されている可能性があります。日本国内の業務効率化やサービス開発において、コストパフォーマンスだけで安易に採用するのではなく、そのモデルがどのようなデータセットで学習され、どのような制約を持っているかを理解することが重要です。

ガバナンス視点で見る「AIの地政学リスク」

グローバルに展開する日本企業、特に中国市場に拠点を持つ企業にとっては、AIガバナンスが極めて複雑な課題となります。中国国内での業務には、現地規制に適合した中国製LLM（XingShiやQwen、DeepSeekなど）の使用が推奨、あるいは義務付けられるケースが増えています。一方で、日本本社や欧米拠点ではChatGPTやClaudeを利用するといった「AIの使い分け」が求められます。

これはシステムアーキテクチャの複雑化を招くだけでなく、データプライバシーの観点でもリスク要因となります。どのデータがどの国のモデルに入力されるのか、出力結果にバイアスが含まれていないか、国境を越えるデータ移転（CBPR）に抵触しないか。これらを管理するMLOps（機械学習基盤の運用）と法務の連携が、これからのAI活用には不可欠です。

日本企業のAI活用への示唆

今回の「XingShi」への注目を契機に、日本企業は以下の3点を再確認すべきです。

• 特定のLLMに依存しない設計：OpenAI一辺倒ではなく、用途や展開地域に応じてモデルを切り替えられる「LLMルーター」や「マルチモデル」なアーキテクチャを採用し、ベンダーロックインと地政学リスクを回避する。
• 中国ビジネスにおけるコンプライアンス：中国現地法人でのAI活用では、西側のモデルを無理に使うのではなく、XingShiのような現地の有力モデルを安全に活用する体制（サンドボックス環境の構築など）を整備する。
• 評価指標の確立：日本語性能だけでなく、安全性・透明性・カントリーリスクを含めた独自の評価基準を持ち、安易な流行に流されずに技術選定を行う。