投稿者 global-ai-media 
ニューデリーで開催されたAIサミットにおいて、インドが「グローバルサウス」の代表として、欧米主導のAI開発競争に一石を投じています。特定の巨大テック企業にパワーが集中する現状に対し、独自の規制や開発体制（AI主権）を模索する動きは、米国製AIモデルに依存しがちな日本企業にとっても対岸の火事ではありません。本稿では、インドの動向を起点に、日本の実務者が意識すべき「マルチモデル戦略」と「ガバナンス」のあり方を解説します。
「Tech Bros」への懐疑的な視線と、インドの野心
BBCが報じたデリーでの「AI Impact Summit」に関する記事は、シリコンバレーの「Tech Bros（テクノロジー業界の有力者たち）」に対する、ある種の懐疑的な視線を投げかけています。「彼らはもっと謙虚さを見せるかもしれないが、果たしてAIを安全なものにできるのか？」という問いは、現在のAI開発が少数の巨大企業（ビッグテック）によって主導され、その安全基準や倫理観が彼らの裁量に委ねられている現状への懸念を表しています。
インドはこのサミットを通じ、単なる「巨大な市場」としてではなく、AIのルールメイキングにおける主要なプレイヤーとしての地位を確立しようとしています。特に、欧米の価値観や商習慣だけで作られたAIではなく、多様な文化や経済状況を反映した「インクルーシブなAI」の必要性を訴える姿勢は、グローバルサウスのリーダーとしての自負が見て取れます。
日本企業にとっての「AI主権」とベンダーロックインのリスク
この動きは、日本企業にとっても重要な示唆を含んでいます。現在、多くの日本企業が生成AIの導入において、OpenAI（Microsoft Azure）やGoogleなどの米国製モデルに大きく依存しています。これは初期の導入スピードとしては合理的ですが、中長期的には「他国の企業のポリシー変更や価格改定、サービス停止に事業が左右される」という、極めて大きなサプライチェーンリスクを抱えることを意味します。
インドが提唱する動きや、フランスなどが進める独自のAIエコシステム構築と同様に、日本でも「AI主権（Sovereign AI）」の重要性が高まっています。NTTやソフトバンク、NECなどが日本語特化の国産LLM（大規模言語モデル）開発を急いでいるのは、単なる技術競争ではなく、経済安全保障の観点からも、重要インフラを海外に依存しきることへの危機感があるからです。
「規制」と「活用」のバランス──日本の現場感に合わせたアプローチ
記事では「AIをより安全にできるのか」という点が問われていますが、ここには規制のアプローチの違いも絡みます。EUが包括的かつ厳格な「AI法（AI Act）」で縛りをかける一方、日本は現時点ではガイドラインベースの「ソフトロー」を中心とし、イノベーションを阻害しない形でのガバナンスを目指しています（広島AIプロセスなど）。
日本の実務者にとっては、過度に萎縮する必要はありませんが、米国製モデルを利用する際には「データの越境移転」や「学習データへの流用有無」といったコンプライアンス面での確認が必須です。また、インドが農業や医療など「社会課題解決」にAIを直結させようとしているように、日本でも少子高齢化や労働力不足といった具体的な課題に対し、どのモデルが最適か（コスト、精度、レイテンシ、セキュリティ）を冷静に見極める「目利き」の力が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
インドの動向やグローバルなパワーバランスの変化を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. マルチモデル戦略の採用とリスク分散
特定の米国製メガモデル一本足打法ではなく、用途に応じてオープンソースモデルや国産モデルを使い分けるアーキテクチャを検討してください。これにより、ベンダーロックインを防ぎ、コスト最適化と機密情報の保護（オンプレミスやプライベート環境での運用）が可能になります。
2. 「説明可能性」とガバナンス体制の構築
ビッグテック任せの安全性担保には限界があります。自社のサービスにAIを組み込む際は、ハルシネーション（幻覚）対策やバイアス評価など、自社独自の品質保証・ガバナンス基準を設けることが、顧客からの信頼獲得に直結します。
3. 日本独自の商習慣への適応
海外製モデルは、日本の「阿吽の呼吸」や複雑な敬語、独特な商流を完全には理解していない場合があります。RAG（検索拡張生成）による社内知識の注入や、ファインチューニングによる日本的文脈の学習など、ラストワンマイルのエンジニアリングこそが、日本企業の競争力の源泉となります。