投稿者 global-ai-media 
米国のビッグテックや中国企業がAI覇権を争う中、韓国では独自設計のAIモデルでこれに対抗しようとするスタートアップが台頭しています。Naverの「HyperCLOVA X」に代表されるローカルLLMのエコシステムを背景に、技術的優位性を確保しようとするこの動きは、日本企業にとっても他山の石ではありません。本稿では、グローバルな「ソブリンAI（AI主権）」の動向を踏まえ、日本企業が採るべき現実的なAI活用とガバナンス戦略について解説します。
「ワンサイズ・フィット・オール」からの脱却
生成AI市場は長らくOpenAIやGoogleといった米国企業、そしてAlibabaやBaiduなどの中国企業が主導してきました。しかし、最新の動向として注目すべきは、各国・各地域に最適化された「ローカルAI」や「ソブリンAI（Sovereign AI：AI主権）」の台頭です。
元記事で触れられている韓国の事例は、Naverの大規模言語モデル（LLM）である「HyperCLOVA X」のエコシステムや、Kakao Venturesのような技術理解の深い投資家が支援するスタートアップの存在を示唆しています。これは、英語圏中心の汎用モデルだけではカバーしきれない、言語的・文化的ニュアンスや商習慣への対応を「カスタム設計」によって実現しようとする動きです。
日本企業にとっても、これは重要な示唆を含んでいます。GPT-4のような巨大な汎用モデルは強力ですが、日本の複雑な敬語表現、独特な商習慣、そして国内の法的要件に完全に準拠するには、ファインチューニングやRAG（検索拡張生成）による補強が不可欠です。韓国の事例は、汎用モデルへの依存から、目的特化型の独自モデル活用へとフェーズが移行しつつあることを示しています。
「カスタム設計」がもたらす実務的メリットとコスト構造の変化
記事にある「Custom Design（カスタム設計）」というキーワードは、単にモデルを自作することだけを指すのではありません。実務的な観点からは、特定の業界やタスクに特化した「バーティカルAI」や、パラメータ数を抑えて運用コストを下げた「SLM（小規模言語モデル）」の活用を含みます。
日本企業がAIを業務プロセスに組み込む際、最大の障壁となるのが「コスト」と「レイテンシ（応答速度）」、そして「セキュリティ」です。何でもできる巨大モデルは、推論コストが高く、社内オンプレミス環境での運用が困難なケースが多々あります。
一方で、特定の業務（例：金融機関の稟議書作成、製造業の技術文書検索など）に特化して設計・調整されたモデルであれば、計算リソースを抑えつつ、汎用モデルを上回る精度を出せる可能性があります。韓国のスタートアップが米中に挑める勝機も、この「効率性と専門性」にあると考えられます。
日本企業におけるガバナンスと組織文化の壁
技術的な可能性が広がる一方で、日本企業が直面するのは組織的な課題です。韓国や米国に比べ、日本企業は失敗に対する許容度が低く、完璧な回答精度を求める傾向があります。また、著作権法や個人情報保護法へのコンプライアンス意識も極めて高いのが特徴です。
海外製の黒船AIをそのまま導入する場合、データの保管場所（データレジデンシー）や、学習データに何が使われているかがブラックボックスであることがリスクとなります。ここで、日本語能力に優れ、学習データのトレーサビリティが確保された国産モデルや、自社専用にカスタマイズされたローカルモデルの選択肢を持つことが、リスクヘッジになります。
ただし、独自モデルの開発や維持にはMLOps（機械学習基盤の運用）の専門知識が必要です。「作って終わり」ではなく、継続的な再学習と評価のループを回せる体制がなければ、カスタムAIはすぐに陳腐化します。ベンダー丸投げではなく、社内に一定の技術的目利き力を持つことが、成功の分水嶺となります。
日本企業のAI活用への示唆
韓国のスタートアップの挑戦は、米中ビッグテックへの依存に対するアンチテーゼであり、日本企業にとっても有力な戦略モデルとなります。今後の意思決定において、以下の3点を考慮すべきでしょう。
- マルチモデル戦略の採用：
「OpenAI一択」のような単一ベンダー依存を避け、用途に応じて米国の高性能モデルと、日本語に強い国産モデルやオープンソースモデルを使い分ける戦略を持つこと。これにより、コスト最適化とリスク分散が可能になります。 - データ主権とセキュリティの確保：
機密性の高いデータや顧客情報は、パブリックなAPIに流さず、自社環境（あるいは国内クラウド）で動作するカスタムモデルやSLMで処理するアーキテクチャを検討すること。 - 「精度」より「体験」の設計：
AIに100%の精度を求めるのではなく、ハルシネーション（もっともらしい嘘）が起きることを前提に、人間が最終確認をするプロセス（Human-in-the-loop）を業務フローに組み込むこと。日本特有の品質へのこだわりを、AIの排除ではなく、AIとの協働プロセスの洗練に向けるべきです。