投稿者 global-ai-media 
2026年2月、トランプ米大統領が連邦機関に対しAnthropic社製品の利用停止を命じました。この異例の措置は、特定のAIベンダーへの依存が技術的な問題だけでなく、政治的・地政学的なリスクになり得ることを如実に示しています。本稿では、このニュースを起点に、日本企業が直面する「AIサプライチェーンの脆弱性」と、ベンダーロックインを回避するための実務的なマルチモデル戦略について解説します。
「特定のAIモデルが突然使えなくなる」リスクの顕在化
CNBCの報道によると、トランプ大統領は米国の連邦機関に対し、AI企業Anthropic社の技術使用を「直ちに停止」するよう命じました。Anthropic社の提供する「Claude」シリーズは、OpenAIのGPTシリーズと並び、日本国内でも多くの企業がRAG（検索拡張生成）や社内チャットボットの基盤として採用しています。
これまでAIモデルの選定基準は、主に「性能（精度）」「コスト」「推論速度」「コンテキストウィンドウの広さ」といった技術的スペックが中心でした。しかし、今回の米政府の決定は、AIモデルの選定に「政治的アライメント」や「国家安全保障上の判断」という予測困難な外部変数が介入することを示唆しています。これは、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。米国企業のサービスを利用している以上、米国の政策変更によるサービス停止や仕様変更の影響を直接受ける可能性があるからです。
単一ベンダー依存からの脱却と「マルチモデル戦略」
この事象から日本のエンジニアやプロダクト責任者が学ぶべき最大の教訓は、特定のプロプライエタリ（独占的）なLLM（大規模言語モデル）への過度な依存、いわゆる「ベンダーロックイン」の危険性です。
もし自社の基幹システムや顧客向けサービスが、特定のLLMのAPI仕様にべったりと依存して構築されていた場合、今回のような政治的要因や、あるいはベンダーの経営方針の変更によってサービスが利用できなくなった際、事業継続性（BCP）に深刻な打撃を与えます。
実務的な対策としては、アプリケーション層とモデル層の間に「LLMゲートウェイ」や「オーケストレーター」と呼ばれる抽象化レイヤーを挟む設計が推奨されます。LangChainやLlamaIndexなどのフレームワーク、あるいは各社クラウドベンダーが提供するマネージドサービスを活用し、バックエンドのLLMをClaudeからGPT、あるいはGeminiやLlama系などのオープンモデルへスムーズに切り替えられるアーキテクチャを構築しておくことが、今や必須の要件と言えます。
経済安全保障と国産AIモデルの再評価
また、ガバナンスやコンプライアンスの観点からは、「データの置き場所」と「管轄法令」への意識も重要です。米国の政治情勢によって利用可否が左右されるリスクを考慮すると、機密性の高い重要データや、金融・医療などの規制産業におけるAI活用では、海外製モデル一辺倒ではなく、日本国内にサーバーを持つ国産LLMや、自社環境で動作させる小規模言語モデル（SLM）の併用も現実的な選択肢となります。
NTTやNEC、ソフトバンクなどが開発する国産モデルは、汎用的な性能では米国のトップティアに劣る場合もありますが、「日本語の商習慣への理解」や「法的・政治的な安定性」という点では優位性があります。適材適所でモデルを使い分けるハイブリッドな構成が、リスクヘッジとして機能します。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米政府によるAnthropic排除の動きを踏まえ、日本の経営層および実務担当者は以下の3点を点検すべきです。
1. 技術的な疎結合の確保（Model Agnostic）
特定のAIモデルに依存しないシステム設計を徹底してください。プロンプトエンジニアリングも特定モデルに過剰適合させすぎず、複数のモデルで一定の品質が出せる汎用性を維持、あるいはモデルごとの最適化プロンプトを管理する仕組みを導入することが重要です。
2. 調達契約とBCPの見直し
SaaSとしてAIを利用する場合、サービス提供側がバックエンドで使用しているモデルが何であるか、またそのモデルが利用不能になった場合の代替手段が契約（SLA）に含まれているかを確認してください。AIベンダーの多様化は、リスク分散の基本です。
3. 「説明可能性」と「監査」への備え
なぜそのAIモデルを選定したのか、なぜ排除されたのかという説明責任が問われる場面が増えます。特に「Constitutional AI（憲法的AI）」を標榜し、安全性に定評のあったAnthropicですら政治的な対象となった事実は重く、選定理由を「性能が良いから」だけでなく「持続可能性」の観点からも説明できるようにしておく必要があります。