投稿者 global-ai-media 
AIの安全性（Safety）を最優先に掲げるAnthropic社と、軍事利用を進めたい米国防総省（ペンタゴン）との間で確執が生じているという報道は、単なる米国現地のニュースではありません。これは、AIモデルの「利用規約」や「倫理ガードレール」が、実際の業務適用において予期せぬ制約やリスクになり得ることを示しています。日本企業が外部LLMを採用する際に見落としがちな「ガバナンスの不整合」について解説します。
「安全性重視」のAIベンダーと「任務遂行」を求める組織の摩擦
Foreign Policy誌などの報道によると、2025年7月に2億ドルの契約を締結したAIスタートアップのAnthropic（アンソロピック）と米国防総省（ペンタゴン）の間で、技術利用を巡る摩擦が生じているとされています。Anthropicは創業以来、「Helpful, Honest, Harmless（役に立ち、正直で、無害であること）」を掲げ、憲法AI（Constitutional AI）と呼ばれる手法で厳格な倫理的ガードレールをモデルに組み込んできました。
この「ガードレール」こそが、今回の摩擦の核心にあると考えられます。軍事・防衛の文脈では、時に攻撃的なシミュレーションや、一般的な倫理規定では「有害」と判定されかねない情報の分析が必要となります。しかし、Anthropicのモデルは設計思想上、そうした出力を拒否する傾向が強く、任務遂行を優先する国防総省のニーズと、ベンダー側の「安全性」へのこだわりが衝突した形です。
この事例は、AIにおける「デュアルユース（軍民両用）」の難しさを浮き彫りにしただけでなく、一般企業にとっても「ベンダーの思想とユーザーの利用目的の不一致」という重大なリスクを示唆しています。
日本企業が直面する「利用規約」と「過剰な拒否」のリスク
「我々は軍事企業ではないから関係ない」と考えるのは尚早です。この問題は、日本国内の金融、医療、製造業などの高度な専門性が求められる領域でも同様に発生し得ます。
現在、多くの生成AIモデルは、安全性への配慮から「過剰な拒否（Over-refusal）」の問題を抱えています。例えば、製薬企業が新薬開発のために化合物の毒性をシミュレーションしようとした際、AIが「有害物質の生成には協力できない」と回答を拒否するケースや、金融機関が不正検知のために攻撃者の手口を分析させようとした際に「犯罪幇助になる」として停止するケースなどが報告されています。
日本企業はコンプライアンス遵守の意識が高いため、大手ベンダーの商用AIを採用する傾向にありますが、ベンダー側が設定した「グローバル基準の安全性」が、必ずしも日本の個別具体的な業務現場のニーズと合致するとは限りません。特に、米国企業の倫理基準やポリティカル・コレクトネス（政治的正当性）が、日本の商習慣や文脈において「使いにくさ」として顕在化するリスクがあります。
経済安全保障と「AIサプライチェーン」の脆弱性
また、今回の確執は「AIサプライチェーン」の脆弱性も示唆しています。日本企業の多くは、OpenAIやAnthropic、Googleなどの米国製モデルに依存してサービス開発や業務効率化を進めています。しかし、開発元企業の方針変更や、米国政府との対立、あるいは米国政府による介入（輸出管理規制の強化など）によって、ある日突然、特定の用途での利用が制限されたり、APIへのアクセスが遮断されたりする可能性があります。
これは経済安全保障の観点からも無視できないリスクです。基幹業務にLLM（大規模言語モデル）を深く組み込んだ後で、「ベンダーの倫理規定が変わったため、この業務フローは実行できなくなりました」という事態になれば、事業継続性（BCP）に深刻な影響を及ぼします。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者やAI推進担当者は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 利用規約（AUP）とモデル特性の事前検証（Due Diligence）
単に性能（精度）が良いからという理由だけでモデルを選定せず、そのモデルが持つ「拒否基準」や「利用規約（Acceptable Use Policy）」が自社のユースケースと衝突しないかをPoC（概念実証）段階で厳密に検証してください。特に「リスクが高い」と判定されがちな業務領域では、アライメント（調整）が強すぎるモデルは不向きな場合があります。
2. マルチモデル戦略と「出口戦略」の確保
特定の1社のモデルに完全に依存する「ベンダーロックイン」を避けることが重要です。複数のLLMを切り替えて使えるアーキテクチャ（LLM Gatewayなど）を採用し、あるモデルが利用不可になったり、意図した挙動をしなくなったりした場合でも、別のモデル（例えば国産モデルやオープンソースモデル）にスムーズに移行できる体制を整えておくべきです。
3. 国産AI・自社専用モデルの検討
機微なデータを扱う業務や、外部ベンダーの倫理規定に左右されたくない業務においては、独自のファインチューニング（追加学習）を施したモデルや、国内の法規制・商習慣に準拠した国産LLMの活用を現実的な選択肢として検討してください。「主権」を自社に取り戻すことは、長期的な競争優位とリスク管理につながります。