投稿者 global-ai-media 
米国防総省がAI企業Anthropicとの関係解消を検討しているという報道は、単なる一組織とベンダーの契約問題にとどまらず、AIガバナンスにおける本質的な課題を浮き彫りにしています。高度なセキュリティと自律性が求められる組織において、ベンダー主導の「安全性」とユーザーが求める「制御権」のバランスをどう取るべきか、日本企業の視点から解説します。
「安全性」の定義を巡るベンダーとユーザーの衝突
ロイターおよびAxiosの報道によると、米国防総省（ペンタゴン）は、AIスタートアップであるAnthropic社との関係を解消することを検討しています。その主な理由は、Anthropicが主張する厳格な「AIセーフガード（安全措置）」にあります。
Anthropicは創業以来、「Constitutional AI（憲法AI）」と呼ばれるアプローチを掲げ、AIが有害、差別的、あるいは非倫理的な出力を生成しないよう、モデルレベルで強力な制約を課しています。一般企業や消費者向けのサービスとしては、このアプローチは「安心して使えるAI」として高く評価されています。
しかし、国防総省のような特殊かつ極めて機密性の高い任務を負う組織にとって、ベンダーが外部から強制する「道徳的・倫理的なガードレール」は、時に任務遂行の障壁となり得ます。例えば、防衛戦略のシミュレーションや機密情報の分析において、一般的な商用利用を想定した安全フィルターが誤作動（過剰反応）を起こしたり、データの処理方法についてベンダー側の規定がボトルネックになったりする可能性があるからです。
SaaS型AI利用の限界と「ブラックボックス」リスク
この事例は、日本企業がChatGPT（OpenAI）やClaude（Anthropic）などのSaaS型LLM（大規模言語モデル）を業務プロセスに組み込む際に直面する潜在的なリスクを示唆しています。
SaaS型のモデルを利用する場合、企業はベンダーが定める「利用規約」と「安全基準」に従う必要があります。これは、AIモデルの挙動や、入力データがどのようにフィルタリングされるかという決定権を、ベンダー側に委ねることを意味します。金融機関、医療機関、あるいは重要インフラを担う日本企業において、自社のコンプライアンス基準や業務要件と、ベンダー側の安全基準が食い違った場合、システムが予期せず停止したり、意図した回答が得られなくなったりするリスクがあります。
また、機密情報保持の観点からも、モデルの挙動が完全なブラックボックスであることは、高度なガバナンスを求める組織にとっては許容しがたい場合があります。
「ソブリンAI」とオープンモデルの重要性の再認識
こうした背景から、日本国内でも注目されているのが「ソブリンAI（主権AI）」や、自社環境で運用可能なオープンウェイトモデル（MetaのLlamaシリーズや、日本企業が開発したモデルなど）の活用です。
外部ベンダーのAPIに依存するだけでなく、自社のプライベートクラウドやオンプレミス環境にモデルを展開し、ファインチューニング（追加学習）やRAG（検索拡張生成）の仕組みを自社で完全に制御下に置くアプローチです。これにより、企業は以下のメリットを享受できます。
- ガードレールの自律設定：一般的・道徳的なフィルターではなく、自社の社内規定や業界法規制に即した独自の安全基準を適用できる。
- データガバナンスの徹底：データが外部ベンダーのサーバーを経由せず、学習に利用されるリスクを完全に排除できる。
- BCP（事業継続計画）対応：特定の海外ベンダーの経営方針やサービス停止に左右されず、システムを維持できる。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国防総省とAnthropicのケースは、決して「軍事利用」という特殊な文脈だけの話ではありません。「外部の強力なAIを使いたいが、その制御は自社で持ちたい」という企業の普遍的なジレンマです。日本の実務者は以下の点を考慮すべきです。
1. 「安全」の定義権を確保する
ベンダーが提供する「安全」は、あくまで汎用的なものです。自社の業務において何がリスクで何が許容されるのかを定義し、必要であればベンダーのフィルターに依存しない、自社専用の入出力管理システム（ガードレール）を構築する必要があります。
2. マルチモデル・ハイブリッド運用の検討
単一の商用LLMに依存するのではなく、高度な推論が必要なタスクには商用モデル（GPT-4やClaude 3.5など）を使い、機密性が高い処理や定型業務には自社管理の軽量モデルを使用するといった「適材適所」のアーキテクチャ設計が、リスクヘッジとして有効です。
3. 契約条件とSLAの精査
エンタープライズ契約を結ぶ際、ベンダー側が将来的に安全基準や利用ポリシーを変更した場合の影響を確認すること、そしてデータが学習に利用されないことを法的に担保することが、日本企業のガバナンス対応として不可欠です。