投稿者 global-ai-media 
OpenAIが中国のAI企業DeepSeekに対し、自社の知的財産を不正に利用してモデルを学習させたとして非難の声を上げました。このニュースは単なる米中ハイテク企業の対立にとどまらず、生成AIモデルの開発手法である「蒸留」の是非や、企業がAIモデルを選定する際のガバナンスリスクについて、重要な問いを投げかけています。
「蒸留」と利用規約違反の境界線
報道によれば、OpenAIはDeepSeekがChatGPTのシステムやデータを不正に利用し、自社のモデルトレーニングを行ったと主張しています。具体的には、正規のルートを経ない「無許可の再販業者」を通じてOpenAIのサービスにアクセスし、より高度なモデルを開発したという指摘です。
ここで重要となるキーワードが「モデルの蒸留（Distillation）」です。これは、高性能な巨大モデル（教師モデル）の出力を、より小規模なモデル（生徒モデル）に学習させることで、低コストで高い性能を再現する手法です。技術的には効率的な手法として知られていますが、OpenAIを含む多くの商用LLMプロバイダーは、利用規約（ToS）において「競合するモデルの開発」を目的とした出力の利用を禁止しています。今回の疑惑は、DeepSeekがこの規約を回避し、技術的なショートカットを行ったのではないかという点に焦点が当たっています。
安価で高性能なモデルの背後にあるリスク
DeepSeekは、OpenAIの最新モデルに匹敵する性能を極めて低コストで提供したことで、日本のエンジニアコミュニティでも大きな話題となりました。しかし、その性能の源泉が他社モデルの出力に大きく依存していたとすれば、企業がビジネスで採用する際には注意が必要です。
もし、あるAIモデルが他社の知的財産権を侵害して構築されたものであると法的に認定された場合、そのモデルのAPIが突如停止されたり、利用企業が巻き込まれる形でコンプライアンス上の懸念が生じたりする可能性があります。特にコンプライアンス意識の高い日本企業にとって、コストパフォーマンスだけでモデルを選定することは、将来的な「テクニカルデット（技術的負債）」ならぬ「リーガルデット（法的負債）」を抱え込むリスクになり得ます。
サプライチェーンとしてのAIモデル管理
今回の件は、AIモデルを「ソフトウェアサプライチェーン」の一部として捉える必要性を示唆しています。日本企業が外部のLLMを自社プロダクトや社内システムに組み込む際、これまでは精度や推論速度、コストが主な評価指標でした。しかし今後は、「そのモデルがどのようなデータセットで、どのようなプロセスを経て学習されたか」というトレーサビリティ（追跡可能性）の確認が、調達部門や法務部門のチェックリストに加わるべきでしょう。
また、米中の地政学的な緊張が高まる中、特定の国のベンダーに依存することは、サービス継続性（BCP）の観点からもリスクとなります。DeepSeekのような中国系モデルは、性能面で魅力的であっても、データセキュリティや将来的な規制によるアクセス遮断の可能性を考慮に入れたアーキテクチャ設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIとDeepSeekの対立事例を踏まえ、日本の経営層や実務責任者は以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. モデル選定におけるデューデリジェンスの強化
単にベンチマークスコアや価格表だけでモデルを選ぶのではなく、開発元の利用規約遵守状況や学習データの透明性を確認する必要があります。特にオープンソースや新興ベンダーのモデルを利用する場合は、ライセンス条項を法務担当者と共に精査することが不可欠です。
2. 特定モデルに依存しない「マルチモデル戦略」の採用
単一のLLMに完全に依存したシステムは、法的な停止措置やベンダーの仕様変更に脆弱です。LangChainなどのオーケストレーションツールを活用し、バックエンドのLLMをOpenAI、Anthropic、Google、あるいは国産のLLM（NTTやソフトバンクなど）へと柔軟に切り替えられる設計にしておくことが、リスクヘッジとなります。
3. 「蒸留」データの利用に関する社内規定の整備
自社でLLMを微調整（ファインチューニング）する際、ChatGPTなどの出力を教師データとして利用していないか確認が必要です。意図せず利用規約違反を犯さないよう、開発現場に対するガイドラインの策定と周知徹底が求められます。