投稿者 global-ai-media 
生成AIの安全性（セーフティ）を最優先するAnthropic社と、軍事利用を模索する米国防総省の間で緊張が高まっています。この対立は単なる「軍事 vs 倫理」の問題にとどまらず、外部のAIモデルに依存するすべての組織にとって、ベンダーのポリシー変更や利用制限が事業継続性に直結するリスクを示唆しています。本稿では、このグローバルな動向を紐解きながら、日本企業が取るべきモデル選定とガバナンス戦略について解説します。
AI企業の「憲法」と国家の要請
AIスタートアップの中でも特に「安全性（Safety）」と「有用性（Helpfulness）」の両立を掲げるAnthropic社が、米国防総省（DoD）との間で意見の相違を見せているという報道は、AI業界における構造的な課題を浮き彫りにしました。Anthropicは「Constitutional AI（憲法AI）」と呼ばれる手法を用い、AIが有害な出力を行わないよう厳格なガードレールを設けています。一方で、国家安全保障の観点からは、防衛システムへのAI統合や、戦場における意思決定支援など、極めてセンシティブかつ、時として「他者に危害を加える可能性」を排除しきれない領域での活用が求められます。
この対立の核心は、「AIモデルの制御権は誰にあるのか」という問いです。技術を提供するベンダーが設定した倫理規定（利用規約やAUP：Acceptable Use Policy）が優先されるのか、それとも利用主体である国家や組織の目的が優先されるのか。これは防衛分野に限らず、民間企業のビジネスにおいても重要な論点となります。
「利用規約」が事業のボトルネックになるリスク
日本企業にとって、このニュースは対岸の火事ではありません。多くの企業がOpenAIやAnthropic、Googleなどの米国製基盤モデルをAPI経由で利用していますが、そこには常に「ベンダーのポリシーによる利用制限」のリスクが潜んでいます。
例えば、サイバーセキュリティ企業がマルウェア解析のためにAIを活用しようとした場合、汎用的なLLM（大規模言語モデル）に組み込まれた「有害なコード生成を拒否する」という安全装置が、正当な業務を阻害するケースがあります。また、金融機関やヘルスケア業界において、ベンダー側が「リスクが高い」と判断して利用規約を改定した場合、ある日突然、基幹システムに組み込んだAIが機能しなくなる、あるいはアカウントが停止される可能性もゼロではありません。
AnthropicとDoDのケースは、「特定のベンダーの哲学やポリシーに、自社の事業が過度に依存することの脆弱性」を示唆しているのです。
経済安全保障と「ソブリンAI」の視点
日本国内でも、経済安全保障の観点から「ソブリンAI（Sovereign AI）」、つまり自国の管理下で運用できるAI基盤の重要性が叫ばれています。他国の政治状況やベンダーの方針転換に左右されず、日本語の商習慣や日本の法規制に則った形で安定してAIを利用できる環境の構築です。
現在、NTTやNEC、ソフトバンク、そしてSakana AIなどのスタートアップを含め、国内でも独自の基盤モデル開発が進んでいます。これらは単に「日本語性能が高い」というだけでなく、データガバナンスや利用ポリシーの面で、日本企業がコントロールしやすいという利点があります。グローバルモデルの圧倒的な性能は魅力的ですが、クリティカルな業務になればなるほど、ブラックボックス化した海外モデルへの一本化は経営リスクとなり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の動向を踏まえ、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. モデルポートフォリオの分散
特定の1社（例えばOpenAIやAnthropicのみ）に依存するのではなく、ユースケースに応じて複数のモデルを使い分ける戦略が必要です。最高精度の推論が必要なタスクには商用LLMを用いつつ、機密性が高く自社で制御したいタスクには、Llama 3等のオープンウェイトモデルを自社環境（オンプレミスやプライベートクラウド）で運用するハイブリッド構成が推奨されます。
2. AUP（利用規定）とガードレールの自社制御
外部APIを利用する場合、ベンダーのAUPが自社のユースケースと長期的に合致するかを確認する必要があります。また、RAG（検索拡張生成）やファインチューニングを行う際は、ベンダー側の安全フィルターが過剰に反応しないか、PoC（概念実証）段階で入念に検証することが重要です。自社専用モデルであれば、業務に不必要な「過剰な配慮」を取り除き、業務特化のガードレールを独自に設計することが可能です。
3. 「説明可能性」とコンプライアンスへの備え
防衛省の事例のように、AIの判断が重大な結果を招く可能性がある場合、なぜその出力になったのかという説明責任が問われます。EUのAI法（EU AI Act）をはじめ、世界的にAI規制は厳格化の傾向にあります。日本企業も、単に「便利だから使う」段階を脱し、AIの出力に対する監査ログの保存や、人間による監督（Human-in-the-loop）のプロセスを業務フローに組み込むことが、将来的な法的リスクやレピュテーションリスクを回避する鍵となります。