投稿者 global-ai-media 
インドで開催されたAIサミットにおける混乱と熱狂は、現在の世界的なAIブームの縮図とも言えます。グローバルな覇権争いの中で、日本企業はどのように立ち回り、足元の実装課題に向き合うべきか。現地の動向を起点に、日本の実務者が持つべき視点を解説します。
熱狂と混乱：AI普及の現状を映す鏡
インド・デリーで開催されたAIサミット（India-AI Impact Summit）には、世界中からトップクラスのテックリーダーが集結しました。しかし、BBC等の報道によると、開幕初日は長蛇の列と混乱に見舞われ、参加者から運営に対する不満の声が上がったとされています。
このニュースは、単なるイベント運営の不手際として片付けるべきではありません。これは、現在の生成AIブームにおける「期待とインフラのギャップ」を象徴する出来事だからです。国家レベルでも企業レベルでも、トップダウンで描かれる壮大なAI戦略に対し、現場の受け入れ態勢（インフラ、人材、ガバナンス）が追いついていない状況は、今の日本企業でも頻繁に見られる光景です。
グローバルサウスの台頭と「ソブリンAI」の潮流
インドがこのような大規模なサミットを主催する背景には、米国や中国、欧州に続く「第4の極」としての地位を確立したいという国家的な野心があります。特に「ソブリンAI（Sovereign AI）」、つまり自国のデータとインフラを用いて、自国の文化や言語に適したAIを開発・管理しようという動きが、インドを含むグローバルサウスで加速しています。
日本企業にとっても、この動きは無視できません。これまでは「シリコンバレーの技術をどう導入するか」が主眼でしたが、今後はインドのような豊富なIT人材を持つ国が、AI開発の主要なハブ、あるいは競争相手として存在感を増してきます。オフショア開発の文脈も、従来の「低コストなコーディング」から「高度なAIモデルのチューニングやデータセット作成」へとシフトしていくでしょう。
日本企業が陥りやすい「PoCの行列」
サミット会場の長蛇の列と同様に、日本企業の現場でもAIプロジェクトにおける「渋滞」が発生しています。
- データ整備の遅れ：経営層はAI活用を急かしますが、学習やRAG（検索拡張生成）に必要な社内データが整理されていない。
- ガバナンスの未整備：セキュリティや著作権リスクへの懸念から、ツール導入の承認フローが複雑化し、現場で塩漬けになる。
- 人材不足：データサイエンティストやMLOps（機械学習基盤）エンジニアが不足し、プロジェクトがPoC（概念実証）止まりになる。
インドのサミットが示す「熱気はあるが現場は混乱している」という状況は、まさに多くの日本企業が直面している課題そのものです。
「日本品質」をAIにどう適用するか
一方で、混乱を嫌い、品質と安定性を重視する日本の商習慣は、AI活用において強みにも弱みにもなります。
生成AIは本質的に確率的な挙動をするため、100%の正確性を保証できません。「完璧でないとリリースできない」という日本の製造業的なマインドセットのままでは、AIの導入は進まないでしょう。しかし、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクをコントロールし、業務フローに安全に組み込むための「ガードレール」を設計する能力において、日本のエンジニアリングの緻密さは大きな武器になります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と今回のサミットの教訓を踏まえ、日本の意思決定者と実務者は以下の3点を意識すべきです。
1. インフラとガバナンスの先行投資
トップダウンの号令だけでは現場は混乱します。サミットの行列がインフラ不足を示唆するように、企業もAIモデルそのものより、データ基盤（データレイク、ベクトルデータベース）や、利用ガイドライン策定といった「足回り」の整備を優先すべきです。
2. グローバル人材戦略の再考
米国製の最新モデルを追いかけるだけでなく、インドなどの新興国が輩出するAIエンジニアとの連携を視野に入れる必要があります。特に英語圏の最新技術を日本向けにローカライズする際、グローバルな開発体制が鍵となります。
3. 「不確実性」を許容するプロセス設計
AI導入による混乱をゼロにすることは不可能です。最初から完璧な運用を目指すのではなく、リスクを許容範囲内に収めつつ、走りながら改善するアジャイルな組織文化への転換が求められます。