投稿者 global-ai-media 
米国の著名なテック・投資コメンテーターMichael Parekh氏のニュースレター「AI Ramblings」のエピソード33から、Disneyとテック巨人の関係、Nvidiaを取り巻く米中対立、Appleの組織課題、そしてLLM（大規模言語モデル）の進化論争について取り上げます。これらのグローバルな潮流は、日本のAI実務者や経営層にとってどのような意味を持つのか、法規制や商習慣の観点から解説します。
巨大メディアとテック企業の駆け引き：DisneyとOpenAI/Google
Michael Parekh氏の記事では、Disneyのようなコンテンツホルダーと、OpenAIやGoogleといったAIプラットフォーマーとの関係性について言及されています。現在、米国では「高品質な学習データの確保」がAI開発における最重要課題の一つとなっており、テック企業はメディア企業とのライセンス契約や提携を模索しています。
これは、アニメやマンガ、ゲームといった強力なIP（知的財産）を保有する日本企業にとっても対岸の火事ではありません。これまでは著作権法第30条の4（情報解析のための複製等）により、日本は「機械学習パラダイス」とも呼ばれてきましたが、実務の現場では、生成AIによるアウトプットの権利侵害リスクや、自社データの価値をどう守るかという議論が活発化しています。
日本企業への示唆としては、単にデータを「抜かれる」側になるのではなく、自社データを構造化・整理し、正当な対価でライセンス提供する「データプロバイダー」としての戦略、あるいは自社IPを活用した独自の特化型モデル（SLM）構築の検討が必要なフェーズに来ていると言えます。
ハードウェアを巡る地政学：Nvidiaと米中の攻防
記事では、Nvidiaの対中ビジネスにおける苦悩（販売規制と市場シェア維持の狭間）についても触れられています。米国の輸出規制により、最先端のGPUが中国市場へ入らないよう制限がかかる中、地政学的なリスクはサプライチェーン全体に波及しています。
日本のエンジニアや調達担当者が意識すべきは、「コンピュート資源（計算資源）の安定確保」です。クラウドベンダー（AWS, Azure, GCP）に依存する場合でも、そのバックエンドにあるGPUリソースの配分はグローバルな力学に左右されます。経済安全保障推進法（経済安保法）の観点からも、重要なAIシステムを構築する場合、データの保管場所（データレジデンシー）だけでなく、計算資源の調達リスクをBCP（事業継続計画）に組み込む必要があります。
Appleの「人の問題」と組織文化の壁
「Apple’s ‘People Problem’」というトピックは、世界的なテックジャイアントであっても、AI人材の獲得と維持、そしてAIネイティブな組織への変革がいかに困難かを示唆しています。従来のプロダクト開発サイクルや秘密主義的な文化が、オープンで速いイノベーションを求める現在のAI研究開発のスピードと衝突することがあるのです。
これは多くの日本企業、特に歴史ある大企業が直面している課題と重なります。技術的な導入（PoC）は進んでも、組織の縦割り構造や硬直的な人事制度が障壁となり、AIをプロダクトのコアに組み込めないケースが散見されます。AI活用を成功させるためには、技術導入だけでなく、エンジニアが裁量を持って動ける組織設計や、リスク許容度を見直すガバナンス改革が不可欠です。
LLMは「踊り場」に来たのか？（Are we there yet?）
最後に、「Are we there yet with LLM AIs?（LLMはもうゴールに近づいたのか？）」という問いは、最近のAI業界で囁かれている「スケーリング則（モデルを巨大化すれば性能が上がるという法則）の鈍化」や「収穫逓減」の議論を指しています。GPT-4以降、劇的な性能向上が見えにくくなっているという指摘です。
しかし、これは悲観すべきことではありません。むしろ実務的には「地に足のついた活用」にシフトする好機です。いつ完成するかわからない汎用人工知能（AGI）を待つのではなく、現在のモデル性能を前提としたRAG（検索拡張生成）による社内ナレッジ活用や、特定タスクへのファインチューニングなど、確実な業務効率化やサービス改善に注力すべきタイミングと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のグローバルトピックを踏まえ、日本の意思決定者や実務者が意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「守り」から「戦略的活用」へのIP転換
著作権リスクを過度に恐れてAI利用を全面禁止にするのではなく、自社の持つデータやIPをAI時代にどうマネタイズするか、あるいはどう保護するかという「知財戦略」を経営レベルで策定してください。
2. 組織の「AI受容性」を高める
Appleの事例が示すように、ボトルネックは技術よりも「人」や「組織」にあります。トップダウンでの号令だけでなく、現場のエンジニアやPMが自律的にAIを試行錯誤できる「サンドボックス（実験環境）」と、失敗を許容する評価制度を整備することが、結果として競争力につながります。
3. 巨大モデル依存からの脱却と実利の追求
「次のすごいモデル」を待つのではなく、今ある技術（LLM、RAG、小規模モデル）を組み合わせ、日本の商習慣特有の複雑な業務フロー（稟議、帳票処理、顧客対応）にどう組み込むかという「ラストワンマイル」のエンジニアリングにリソースを集中させてください。