投稿者 global-ai-media 
地政学的な緊張が高まる中でも、AI研究の最前線では米国と中国の頭脳が密接に結びついていることが、NeurIPS論文の分析から明らかになりました。この「研究のオープン性」と「実装の分断」というねじれ現象は、日本のAI戦略にどのような影響を与えるのか。グローバルな技術動向と日本の経済安全保障の観点から解説します。
政治的対立と乖離する「研究現場」のリアリティ
AI業界における最大のカンファレンスの一つであるNeurIPS（Neural Information Processing Systems）の論文データを分析したWIREDのレポートによると、米国と中国の研究機関による共同研究は、一般に想像されている以上に活発であることが示されました。米中間の貿易摩擦や半導体輸出規制といった政治的な「分断（デカップリング）」の動きとは裏腹に、アカデミアや基礎研究のレベルでは、両国の才能が交わり、技術進化を加速させているのが実態です。
これは、AIという技術が本質的に「オープンサイエンス」の文化に根差していることに起因します。最先端のアルゴリズムやモデルアーキテクチャは、国境を越えた論文発表やオープンソースコミュニティ（GitHubやHugging Faceなど）を通じて共有されることが多く、研究者個人の人的ネットワークもグローバルに広がっています。日本企業が「米国技術か、中国技術か」という二項対立で市場を捉えようとすると、技術の源泉を見誤るリスクがあります。
「科学の共有」と「実装の分断」という二重構造
しかし、研究段階での協調が進んでいるからといって、ビジネス実装におけるリスクがないわけではありません。ここに、現在のAIガバナンスにおける最大の難所があります。
基礎研究レベル（論文や初期のコード）は国境を越えて共有されますが、それを実用化するための「計算資源（GPUなど）」「大規模データセット」「商用モデル（GPT-4やClaudeなど）」のレイヤーでは、厳格な囲い込みや規制が適用されています。つまり、日本企業にとっては、「技術の種（シーズ）を探す際は米中の成果を分け隔てなくリサーチすべき」である一方、「製品への組み込みやサプライチェーン構築では、経済安全保障（Economic Security）に基づく厳格なリスク管理が必要」という、高度な使い分けが求められているのです。
特に、日本の製造業やITサービス業がAIをプロダクトに組み込む際、そのアルゴリズムの出自がどこにあり、学習データに何が含まれ、推論環境がどこにあるかを追跡可能性（トレーサビリティ）を持って管理することが、今後のAIガバナンスの核心となります。
日本市場における独自性と「中立性」の活路
日本は、米国を中心とした西側のAIエコシステムに深く組み込まれていますが、地理的・経済的にはアジア市場とも密接です。この立ち位置は、生成AIの活用において独自の強みにもなり得ます。
例えば、大規模言語モデル（LLM）の活用において、米国製のモデルをベースにしつつも、日本独自の商習慣や法令、そして繊細な文化的ニュアンスを含んだデータでファインチューニング（追加学習）を行うニーズが急増しています。米中の基礎研究の成果を冷静に取り入れつつ、アプリケーション層では日本の法規制（著作権法や個人情報保護法）に適合した「日本品質」のAIを構築することが、国内企業の勝ち筋となります。
日本企業のAI活用への示唆
米中の研究協力の実態を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. R&Dにおける視野の拡大
「中国発の技術だから」と安易に排除せず、基礎研究レベルではフラットに技術動向をウォッチする必要があります。CV（コンピュータビジョン）やマルチモーダル技術など、中国の研究機関が世界をリードしている分野も多く、これらを無視することは技術的な遅れに直結します。
2. 実装レベルでの厳格なサプライチェーン管理
研究成果の受容とは対照的に、システムへの実装段階では「経済安全保障推進法」などを念頭に置いたリスク管理が不可欠です。APIの接続先、データの保管場所、開発パートナーの資本関係など、AIシステムのサプライチェーン全体を可視化し、有事の際にサービスが停止しないような冗長性を確保することが求められます。
3. 「つなぐ」役割としてのオープンイノベーション
米中の分断が進む中で、日本は比較的両方のエコシステムにアクセスしやすい立場にあります。社内のAI人材育成において、特定のベンダー技術に依存しすぎず、オープンソース技術を活用できるエンジニアを育てることで、地政学的な変動に強い、柔軟な技術基盤を構築することができます。