投稿者 global-ai-media 
米国防総省がAIスタートアップAnthropicに対し、軍事利用に関するセーフガードについて期限付きの要請を行ったと報じられました。このニュースは単なる一企業の出来事にとどまらず、国家安全保障と民間企業のAI倫理規定（AUP）の衝突という、より大きな課題を浮き彫りにしています。日本企業にとっても無関係ではない、AIサプライチェーンのリスクとガバナンスについて解説します。
「安全なAI」を標榜する企業と国家の要請
BBCの報道によると、米国防総省（ペンタゴン）は、生成AI大手の一角であるAnthropicに対し、軍事アプリケーションへの利用に関するセーフガード（安全措置）について期限を設けた強い要請を行いました。Anthropicといえば、OpenAI出身者が「より安全で制御可能なAI」を目指して設立した企業であり、同社のAIモデル「Claude」は厳格な倫理規定と「Constitutional AI（憲法AI）」という独自の安全設計で知られています。
この対立は、民間企業が定める「倫理的な利用規約」と、国家が求める「安全保障上の必要性」が衝突した象徴的な事例と言えます。生成AIが単なるチャットボットを超え、戦略的な技術資源として認識され始めた今、政府が民間企業のプロダクト設計やポリシーに介入しようとする動きは、今後さらに加速する可能性があります。
「デュアルユース」技術としてのAIとビジネスリスク
AIは民生利用と軍事利用の両方が可能な「デュアルユース（両用）」技術です。これまで多くのAIベンダーは、利用規約（AUP）において、兵器開発や人権侵害、高リスクな意思決定への利用を禁止してきました。しかし、国家安全保障の論理が優先された場合、これらの規約が強制的に変更されたり、あるいは例外規定が設けられたりする可能性があります。
ビジネスの視点で見ると、これは「ベンダーポリシーの安定性」に関するリスクとなります。例えば、ある企業が「倫理的に厳格で安全だから」という理由で特定のLLM（大規模言語モデル）を採用していたとしても、そのベンダーが政府の圧力によってポリシーを変更せざるを得なくなった場合、採用企業のブランドイメージやコンプライアンス基準にも影響が及ぶ恐れがあります。
日本企業にとっての「経済安全保障」と依存リスク
日本国内に目を向けると、多くの企業が業務効率化や新規サービス開発において、OpenAIやGoogle、そしてAnthropicといった米国製LLMに依存しています。日本の商習慣や企業文化では、AIの回答精度だけでなく「不適切な回答をしないか」「炎上リスクがないか」といった安全性が極めて重視されます。
もし米国の政策変更によって、これらのモデルの挙動や利用規約、あるいはデータプライバシーの扱いが変更された場合、日本企業はコントロールできないリスクに直面することになります。これは、日本政府が推進する「経済安全保障」の文脈でも重要な課題です。重要インフラや機微な個人情報を扱うシステムにおいて、海外ベンダーのモデルをブラックボックスのまま利用し続けることの危うさが、今回のニュースから透けて見えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事案を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮してAI戦略を練るべきです。
- 利用規約（AUP）の継続的なモニタリング：導入時の規約確認だけでなく、ベンダーのポリシー変更や政府との関係性を定点観測し、自社のコンプライアンス基準と乖離しないか確認し続ける必要があります。
- モデルの多様化と「ソブリンAI」の検討：単一の巨大モデルに依存するのではなく、オープンソースモデルの活用や、NTTやソフトバンクなどが開発を進める国産LLM（日本語特化モデル）の併用を検討し、地政学リスクを分散させることが重要です。
- ガバナンス体制の整備：AIが予期せぬ挙動をした際や、ベンダーの方針が変わった際に、迅速に利用停止やモデル切り替えができる「出口戦略」を技術的・法務的に準備しておくことが、持続可能なAI活用の鍵となります。