投稿者 global-ai-media 
トランプ次期政権下の米国防総省が、AI企業Anthropicを「サプライチェーンリスク」と認定し、政府機関に関係解消を命じたと報じられました。技術的な脆弱性ではなく、企業の開発方針や利用規約が国家安全保障の観点から問題視されるという新たな局面を迎えています。本稿では、この動きの背景にある構造的な要因を解説し、日本企業が取るべきAIガバナンスとリスク分散の戦略について考察します。
「安全なAI」がなぜリスク認定されたのか
報道によると、米国のピート・ヘグセス国防長官は、生成AI「Claude」シリーズを開発するAnthropic社を「サプライチェーンリスク」と宣言し、米国防総省および関連機関に対し同社との契約解除を指示しました。一般的にサプライチェーンリスクといえば、バックドアのようなセキュリティ上の欠陥や、敵対国による資本関与などが想起されます。しかし、今回のケースは少し性質が異なります。
Anthropicは元OpenAIの研究者らが設立した企業で、「Constitutional AI（憲法AI）」という概念を掲げ、AIの安全性や倫理性を最優先してきました。特に、自律型致死兵器への利用など、軍事的な用途に対しては利用規約で厳格な制限を設けています。皮肉なことに、この「高い倫理基準による軍事利用への慎重姿勢」や、いわゆる「Woke（社会正義に敏感すぎる）」と批判されることもある調整方針が、トランプ次期政権の掲げる「米国第一主義」や「軍事力強化」の方針と衝突した可能性があります。
つまり、技術的な品質の問題ではなく、「AIベンダーのイデオロギーやポリシーが、国家戦略と整合しないこと」がリスクとして顕在化した事例と言えます。
ソフトウェアとAIモデルにおける経済安全保障
これまで経済安全保障の文脈では、半導体やレアアースといった物理的な物資の供給網が主な議論の対象でした。しかし、今回の件は、基盤モデル（Foundation Model）という「知的インフラ」そのものが、政治的な判断によって利用制限の対象となり得ることを示唆しています。
日本企業にとっても、これは対岸の火事ではありません。多くの日本企業が、情報漏洩対策やコンプライアンスの一環として、AIサービスの選定時に「米国政府の調達基準」や「主要クラウドベンダーの採用実績」を信頼の証としてきました。もし、米国政府が特定のAIベンダーを排除する動きを見せた場合、そのベンダーを利用していること自体が、間接的に米国の公的機関との取引や、特定のグローバルサプライチェーンへの参加においてマイナス評価につながるリスクも、長期的には否定できません。
特定のLLMへの過度な依存を避ける「マルチモデル戦略」
日本国内の実務において、Anthropicの「Claude 3.5 Sonnet」などは、その高い日本語能力やコーディング性能から、エンジニアやライターの間で極めて評価が高いモデルです。今回の報道を受けて、直ちに日本企業が利用を停止する必要はありません。現時点で、この決定はあくまで米国防総省内部の調達に関するものであり、民間企業の利用を制限するものではないからです。
しかし、中長期的なAI活用戦略、特にシステム開発やプロダクトへの組み込みにおいては、「ベンダーロックイン」のリスク管理を再考する必要があります。特定のプロプライエタリ（独占的）なモデルのAPIに深く依存したシステムを作ってしまうと、今回のような政治的要因や、ベンダーの方針転換によってサービスが利用できなくなった際、事業継続性に重大な影響が出ます。
対策としては、複数のLLM（大規模言語モデル）を切り替えて使える設計にする「マルチモデル戦略」が有効です。LangChainなどのオーケストレーションツールや、クラウド各社が提供する統合API（Amazon BedrockやAzure AI Studioなど）を活用し、モデル部分を差し替え可能な部品として扱えるようにしておくことが、エンジニアリングにおける重要なリスクヘッジとなります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、AI技術が純粋な技術競争の枠を超え、政治や安全保障の力学に組み込まれたことを象徴しています。日本企業は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきでしょう。
- プロバイダーのポリシーと自社方針の整合性確認：
AIモデルの選定基準として、性能やコストだけでなく、ベンダーの利用規約（特に利用用途の制限）や企業姿勢が、自社の事業領域や将来の拡張性と矛盾しないかを確認する必要があります。 - モデルポータビリティの確保：
「OpenAIだけ」「Anthropicだけ」に依存せず、オープンソースモデル（Llamaシリーズや国産LLMなど）も含めた代替手段を常に確保しておくこと。また、プロンプトやRAG（検索拡張生成）の仕組みを、特定のモデルに過剰適合させすぎない設計が求められます。 - 地政学リスクをBCPに組み込む：
AIは今や電気や水道に近いインフラになりつつあります。海外製AIモデルの利用制限やサービス停止を「発生しうるリスク」として捉え、事業継続計画（BCP）の中で、代替サービスの選定や切り替え手順を策定しておくことが、責任あるAI活用への第一歩です。