投稿者 global-ai-media 
暗号資産取引所「Gemini」が規制環境の違いを理由に英国・EU市場からの撤退や縮小を判断したというニュースは、AI分野の意思決定者にとっても対岸の火事ではありません。グローバルな法規制の分断が進む中、日本企業は特定のプラットフォームやLLM（大規模言語モデル）への依存リスクをどう評価し、ガバナンスを設計すべきか。最新の事例を「他山の石」として、AI実務の視点から解説します。
テクノロジー・ハブの理想と現実：規制が生む「サービス空白」のリスク
英国はかつて「暗号資産のグローバルハブ」を標榜していましたが、今回のGemini（Winklevoss兄弟が設立した取引所）の撤退報道は、政策と実態の乖離を浮き彫りにしました。この現象は、現在進行形の生成AI分野における「欧州リスク」と構造が酷似しています。
AI分野においても、EUの「AI法（EU AI Act）」のような包括的かつ厳格な規制に対し、MetaやAppleといった米国のビッグテックが懸念を表明し、最新機能のリリースを地域限定で見送るケースが出始めています。私たち実務者がここから学ぶべきは、「世界最先端のテクノロジーが、必ずしも自国で即座に利用できるとは限らない」という現実です。特定のグローバルベンダー1社に過度に依存したシステム設計は、将来的な規制対応や方針転換による「サービス提供の停止・機能制限」というBCP（事業継続計画）上のリスクを孕んでいます。
日本の「勝ち筋」：機械学習パラダイスとしての法制度活用
一方で、日本はAI活用において世界的に見ても特異かつ有利なポジションにあります。日本の著作権法第30条の4は、営利・非営利を問わず、AIの学習データとしての著作物利用を原則適法としており、これは「機械学習パラダイス」とも呼ばれる強力なイノベーション促進策です。
英国やEUが規制と産業育成のバランスに苦慮している間に、日本企業はこの法的な追い風を最大限に活かすべきです。具体的には、RAG（検索拡張生成）やファインチューニングにおいて、日本語の独自データや社内ドキュメントを積極的に学習させ、「日本商習慣に特化した自社専用モデル」を構築することが、グローバル競争力を高める鍵となります。他国がコンプライアンス対応で足踏みしている今こそ、実証実験（PoC）から本番運用へ移行する好機です。
依存リスクの回避：MLOpsにおける「モデルの多様性」確保
Gemini（取引所）の事例が示す「特定市場からの撤退」というリスクに対応するため、エンジニアリングの現場では「モデルの抽象化」が急務です。GoogleのGemini（生成AI）、OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaudeなど、優秀なモデルは多数存在しますが、これらを直接ハードコードするのではなく、LLM Gatewayやラッパー層を介して接続するアーキテクチャ（MLOps）を採用すべきです。
これにより、仮に特定のベンダーが日本市場でのサービスレベルを変更したり、価格改定を行ったりした場合でも、最小限のコストで別のモデルに切り替えることが可能になります。また、機密性の高いデータについては、外部APIに送信せず、自社環境（オンプレミスやVPC内）で動作するオープンソースモデル（Llama 3や国内ベンダー製LLM）を併用する「ハイブリッド構成」が、エンタープライズAIガバナンスの標準解となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
- 規制リスクの認識：「グローバルサービスは永遠ではない」という前提に立ち、単一ベンダー依存を避けるマルチモデル戦略を検討する。
- 地の利の活用：日本の柔軟な著作権法を活かし、他国の企業が躊躇するような大胆なデータ活用やモデル開発に踏み込む。
- ガバナンスの地域化：EUの厳しい基準（GDPR/AI Act）と日本の基準を混同せず、国内向けサービスでは日本の法解釈に基づいた現実的なラインで開発速度を優先する。
- ソブリンAIへの視点：経済安全保障の観点から、重要インフラや極めて機密性の高い業務には、国産LLMや国内データセンターで完結するAI基盤の採用を選択肢に入れる。