投稿者 global-ai-media 
インド政府が推進する多言語対応の国産大規模言語モデル（LLM）プロジェクト「Bharat GenAI」が注目を集めています。特定の巨大テック企業に依存しない「ソブリンAI（主権AI）」という概念は、言語や商習慣の壁を持つ日本企業にとっても、データガバナンスやBCP（事業継続計画）の観点から極めて重要なテーマです。本稿では、インドの事例を足掛かりに、グローバルなAI開発競争の中で日本企業が取るべき戦略について解説します。
インドが目指す「Bharat GenAI」とソブリンAIの意義
インド国会（Rajya Sabha）での質疑応答において、国家主導のAIプロジェクト「Bharat GenAI」が進展中であることが明らかになりました。このプロジェクトの核となるのは、インド国内の22の指定言語すべてに対応する多言語LLM（大規模言語モデル）の構築です。
ここで重要となるキーワードが「ソブリンAI（Sovereign AI）」です。これは、国家や組織が自らのインフラ、データ、人材を用いて、自律的にAIを開発・運用能力を持つことを指します。現在、生成AIの市場は米国の巨大テック企業が開発したモデル（GPT-4やClaudeなど）が支配的ですが、これらは主に英語圏のデータで学習されており、各国の固有の文化、言語のニュアンス、そしてローカルな法規制を完全にカバーできているわけではありません。
インドのような多言語・多文化国家にとって、外部のブラックボックスなモデルに依存することは、デジタル主権の観点からもリスクとなり得ます。そのため、自国のデータセットを用い、自国のインフラ上で動作する「国産基盤モデル」の構築に舵を切っているのです。
日本企業における「AIの自律性」とリスク管理
この「ソブリンAI」の議論は、そのまま日本のビジネス環境にも当てはまります。確かにOpenAIやGoogleのモデルは高性能ですが、日本企業が実務で本格導入する際には、以下の課題に直面することが少なくありません。
- 言語と商習慣の壁：日本語特有の敬語、ハイコンテクストなコミュニケーション、あるいは日本独自の法制度（商法、労働基準法など）に関する解釈において、海外製モデルでは精度が出にくいケースがあります。
- データガバナンスとセキュリティ：金融機関や医療機関、あるいは製造業の技術情報など、機密性の高いデータを海外サーバーに送信することへのコンプライアンス上の懸念です。
- ベンダーロックインのリスク：特定企業のAPIに依存しすぎると、価格改定やサービス方針の変更、あるいは地政学的なリスクによって事業継続が脅かされる可能性があります。
これらを踏まえ、NTTやソフトバンク、NECなどの国内ベンダーも日本語特化型のLLM開発を進めています。しかし、すべての企業が独自モデルを一から作る必要はありません。重要なのは「使い分け」の戦略です。
「外部モデル」と「自社特化モデル」のハイブリッド戦略
実務的な解として推奨されるのは、用途に応じたモデルの使い分けです。一般的な文章作成や要約、アイデア出しには、圧倒的な性能を持つ海外製の汎用モデルを活用しつつ、個人情報や企業秘密を扱う業務には、オンプレミス（自社運用）環境や国内データセンターで動作する「軽量な国産モデル（SLM: Small Language Models）」や、オープンソースモデルを自社データでファインチューニングしたものを採用するアプローチです。
インドの事例が示すように、AIモデル自体を「インフラ」として捉え、自社のコントロール下に置くことは、長期的な競争力とセキュリティの担保につながります。特に、生成AIをプロダクトに組み込む場合、推論コスト（ランニングコスト）の最適化やレイテンシ（応答速度）の向上が求められますが、これらは巨大な汎用モデルよりも、特定のタスクに特化させた自社管理モデルの方が有利になる場合があります。
日本企業のAI活用への示唆
インドの「Bharat GenAI」が示唆するソブリンAIの潮流を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識すべきです。
- データ主権の確保：自社のコアとなるデータ資産がどこで処理され、どのように学習に使われるかを完全に把握・制御できる環境を整備すること。特に改正個人情報保護法やAI関連のガイドラインに準拠するためには、データの保存場所（データレジデンシ）を意識したモデル選定が必要です。
- 「適材適所」のモデル選定眼：「最新・最大モデルが最良」という思考から脱却し、業務特有の日本語処理能力やコストパフォーマンス、セキュリティ要件に基づいて、国産モデルやオープンソースモデルの活用も視野に入れたアーキテクチャを設計すること。
- 組織的なAIリテラシーの向上：外部モデルを利用する際のリスク（ハルシネーションや情報漏洩）と、自社でモデルを運用する際のリスク（維持管理コストや技術的負債）を正しく比較検討できる体制を作ること。
AIは単なる便利ツールから、国家や企業の競争力を左右する「戦略的資産」へと変化しています。グローバルな技術動向を注視しつつも、日本の法規制や組織文化に即した「地に足の着いた実装」を進めることが求められています。