投稿者 global-ai-media 
インドで開催されたAIサミットにおいて、中国製ロボットを展示した大学が追放されるという事案が発生しました。この出来事は、単なる国家間の対立にとどまらず、AI技術におけるサプライチェーン・リスクと「技術の出自」がビジネスに与える影響を象徴しています。日本企業がAIやロボティクスを導入する際に考慮すべき、地政学リスクとガバナンスの要点を解説します。
技術力だけでなく「どこで作られたか」が問われる現実
インドのニューデリーで開催されたAIサミットにおいて、私立大学が展示ブースから退去を命じられるという事態が発生しました。AP通信の報道によると、その理由は大学スタッフが中国製のロボット犬を展示したことにあります。インドと中国の地政学的な緊張関係が背景にあることは間違いありませんが、この一件はAI業界全体に投げかけられた「技術の主権」と「サプライチェーンの透明性」に関する重要な問いを含んでいます。
これまで、AIやロボティクスの導入においては、性能（精度、速度、動作の安定性）とコストパフォーマンスが主な選定基準でした。しかし、今回の事例は、ハードウェアやその内部で動作するAIモデルの「開発元」や「製造国」が、時として機能そのものよりも重要な評価軸となり得ることを示唆しています。
ブラックボックス化するAI機器とセキュリティ懸念
AIを搭載したハードウェア（エッジAIデバイス、ロボット、ドローンなど）は、単なる機械ではなく、データを収集・処理・送信する情報端末としての側面を強く持っています。特にカメラやマイクを搭載したデバイスにおいて、製造元の信頼性はデータプライバシーとセキュリティに直結します。
日本国内のエンジニアや調達担当者にとっても、これは対岸の火事ではありません。安価で高性能な海外製デバイスは魅力的ですが、そのファームウェアや通信プロトコルが完全に透明であるとは限りません。意図しないデータの外部送信や、有事の際のバックドア（裏口）リスク、あるいは製造元の国に対する経済制裁によるサポート停止リスクなど、技術仕様書（スペックシート）には現れない「隠れたコスト」を認識する必要があります。
日本の経済安全保障推進法と企業の責務
日本においても「経済安全保障推進法」が施行され、基幹インフラや先端技術におけるサプライチェーンの強靭化が求められています。AI技術は国家戦略上の重要物資・技術に含まれるケースが増えており、企業には調達先の多角化やリスク管理が強く求められるようになっています。
特に、官公庁向けのプロジェクトや、金融、エネルギー、通信といった重要インフラに関わるシステム開発において、使用するAIモデルやハードウェアの出自を明確に説明できることは、コンプライアンス（法令遵守）の観点からも必須条件となりつつあります。「性能が良いから」「安いから」という理由だけでは、採用の説明責任を果たせないフェーズに入っているのです。
日本企業のAI活用への示唆
今回のインドでの事例を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の3点を意識してAI活用を進める必要があります。
1. AIサプライチェーンの透明性確保（AI BOMの意識）
ソフトウェアにおけるSBOM（Software Bill of Materials：ソフトウェア部品表）と同様に、AIシステムやロボットを構成するハードウェア、学習データ、事前学習モデルが「どこ由来のものか」を把握・管理する体制を整えてください。特に海外製ハードウェアを採用する場合は、データガバナンスの方針と合致しているか厳格なデューデリジェンスが必要です。
2. 調達リスクとコストのバランス再考
特定の国やベンダーに依存した技術スタックは、地政学的な変動により突然利用できなくなるリスクがあります。多少コストが上昇しても、信頼できる国や企業の技術を採用する、あるいは代替案（セカンドソース）を確保しておくことが、事業継続計画（BCP）の観点から重要です。
3. 説明責任を果たせる選定プロセス
株主や顧客、あるいは規制当局に対し、「なぜそのAI技術/ロボットを採用したのか」をセキュリティとガバナンスの観点から説明できるように準備しておくべきです。機能面だけでなく「安全性」と「信頼性」を選定基準の最上位に置くことが、結果としてブランド毀損のリスクを防ぐことにつながります。