投稿者 global-ai-media 
米国防総省がAnthropicなどの主要AIベンダーに対し、兵器開発や戦場での利用制限（ガードレール）の緩和を求めていると報じられました。国家安全保障とAI倫理の衝突は、単なる米国国内の問題にとどまらず、グローバルなサービス規約（AUP）の変化や、技術の「デュアルユース」に関する議論を加速させる可能性があります。この動向が、日本企業のAIガバナンスやモデル選定にどのような影響を与えるのかを解説します。
「安全なAI」と「国家安全保障」のジレンマ
CNBCの報道によると、米国防総省（ペンタゴン）は、Anthropic、OpenAI、Google、xAIといった主要なAI開発企業に対し、同省が兵器開発、情報収集、戦場での作戦立案などにAIツールを利用できるよう、既存の安全策（セーフガード）の緩和を迫っているとされています。特に、安全性重視を掲げるAnthropicに対し、契約打ち切りの可能性を示唆して圧力をかけているという点は、AI業界に波紋を広げています。
これまで多くの生成AIベンダーは、自社の技術が人命を奪う目的や物理的危害を加える目的に使用されることを防ぐため、厳格な利用規約（Acceptable Use Policy: AUP）と、モデルそのものの挙動を抑制する技術的なガードレールを設けてきました。しかし、地政学的な緊張が高まる中、国防総省は「最先端技術へのアクセス制限は国家安全保障上のリスクである」と主張し、民間企業の倫理規定との間に深い溝が生まれています。
利用規約（AUP）の変質とビジネスへの影響
この対立は、対岸の火事ではありません。日本企業が日々の業務で利用しているAPIやチャットボットの基盤モデルも、こうした圧力の影響を受ける可能性があるからです。
実際、OpenAIは2024年初頭に利用規約を改定し、「軍事および戦争（military and warfare）」への利用禁止という文言を削除し、「兵器開発」や「他者に危害を加える利用」の禁止へと表現を軟化させました。これはサイバーセキュリティ支援など、軍事組織による「非攻撃的」な利用を許容するための変更と見られています。
もし今後、米国政府の要請により、「安全」や「有害」の定義がさらに書き換えられた場合、商用利用におけるフィルターの挙動が変わるリスクがあります。例えば、セキュリティ企業が脆弱性診断のために攻撃コードを生成しようとした際、これまではブロックされていたものが、軍事利用の文脈で緩和された結果、予期せぬ挙動を示すようになるかもしれません。逆に、特定の機微なトピックに関する検閲が強化される可能性もあります。
デュアルユース技術としてのAIと「ソブリンAI」の重要性
AIは本質的に「デュアルユース（軍民両用）」の技術です。高度なプログラミング能力や計画立案能力は、企業の生産性向上にも、サイバー攻撃にも転用可能です。国防総省が求める機能開放は、裏を返せば、これまで「危険すぎる」として封印されていた能力が解き放たれることを意味します。
ここで浮上するのが「ソブリンAI（主権AI）」の議論です。もし米国の主要モデルが、米国の国家安全保障を最優先して調整されるなら、他国の企業や政府がそのモデルを「中立的かつ安定的」に使い続けられる保証はどこにあるのでしょうか。日本企業にとっても、外部の巨大LLM（大規模言語モデル）に依存しすぎることのリスク管理が、これまで以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の報道から、日本の実務家や経営層が汲み取るべきポイントは以下の3点です。
1. 利用規約（AUP）変更のモニタリング強化
SaaSとして提供されるAIモデルの規約は流動的です。「軍事利用」に関する変更は極端な例ですが、コンプライアンス基準が米国の政策によって変更されるリスクを認識しておく必要があります。法務・コンプライアンス部門と連携し、定期的にAUPの変更点を確認する体制を整えましょう。
2. マルチモデル戦略によるリスク分散
特定のベンダー（例えばAnthropicのみ、OpenAIのみ）に完全に依存することは、BCP（事業継続計画）の観点からリスクが高まっています。ベンダーの方針変更やサービス停止に備え、複数のモデルを切り替えて使える「LLMオーケストレーション」の仕組みを導入するか、あるいはOSS（オープンソース）モデルの活用も視野に入れたハイブリッドな構成を検討すべきです。
3. ガバナンスの自律性確保
「ベンダーが安全と言っているから安全」という他律的なガバナンスでは不十分です。生成されたアウトプットが自社の倫理規定や日本の商習慣に合致しているか、最終的には人間または自社専用のガードレール・システムで判断する必要があります。特に重要インフラや金融など、高い信頼性が求められる領域では、海外製モデルの判断を鵜呑みにせず、検証プロセスを厳格化することが求められます。