投稿者 global-ai-media 
英Oxford Insightsが発表した「Government AI Readiness Index 2025」において、北米地域が再び首位を獲得しました。国レベルのAI準備状況は、単なる行政のデジタル化指標ではなく、その国で活動する企業の競争力や規制環境を映す鏡でもあります。本稿では、グローバルの動向を概観しつつ、日本企業がこの環境下でどのように実務的なAI実装とガバナンス構築を進めるべきかを考察します。
国の「AI準備状況」が企業活動に与える意味
Oxford Insightsによる「Government AI Readiness Index（政府AI準備指数）」は、各国政府が公共サービスにおいてAIをどれだけ効果的に導入・活用できるかを測る指標です。しかし、これを単に「行政のDX（デジタルトランスフォーメーション）進捗」としてのみ捉えるのは、ビジネスの視点からは不十分です。
この指数は通常、「政府の戦略・規制」「テクノロジーセクターの成熟度」「データとインフラ」という3つの柱で構成されています。つまり、上位にランクインする国や地域は、AI開発に必要な高品質なデータへのアクセスが容易であり、法的枠組みが整備され、かつ計算資源や通信インフラが安定していることを意味します。企業にとって、自国や進出先の「AI準備状況」を把握することは、AIモデルの開発・運用のしやすさや、コンプライアンスリスクの予見可能性を測るバロメーターとなります。
北米の優位性とグローバル・スタンダードの潮流
2025年版レポートにおいても、北米地域が平均スコア79.75で首位を維持しました。これは、生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM）の主要プレイヤーが米国に集中していること、そして政府がイノベーションを阻害しない形での関与を模索していることが背景にあります。
実務的な観点から見ると、北米の優位性は「ルールの形成力」と「エコシステムの厚み」にあります。基盤モデルの多くが北米発である以上、APIの仕様や安全性の基準、そして倫理的なガードレール（AIが不適切な出力をしないための制限）は、事実上北米の商習慣や法的価値観に影響を受けます。日本企業がグローバルな競争力を維持するためには、国産LLMの開発・活用を進めつつも、この「デファクトスタンダード（事実上の標準）」との整合性をどう取るかが問われます。
日本の現在地：ソフトロー路線と現場主導の活路
日本は、インフラの安定性やデータの蓄積においては一定の評価を得ていますが、行政のデジタル化やAI人材の流動性という点では課題も指摘されています。しかし、ビジネス環境として見た場合、日本には独自の強みがあります。
欧州（EU）が「EU AI法（EU AI Act）」による厳格なハードロー（法的拘束力のある規制）でAIを管理しようとしているのに対し、日本は現時点では「AI事業者ガイドライン」などを中心としたソフトロー（拘束力のない規範）による規律を重視しています。これは、企業にとっては「技術的な試行錯誤の余地が大きい」ことを意味します。
特に、日本の強みである「現場の改善文化」とAIを組み合わせるアプローチは有効です。製造業における予知保全や、サービス業におけるきめ細やかな顧客対応など、現場の暗黙知をAIに学習させ、業務効率化や品質向上につなげる「日本型AI活用」は、法規制の過度な萎縮効果を受けずに推進しやすい環境にあります。
実務上の課題：ガバナンスの「自律」が求められる
一方で、ソフトロー中心の環境は、企業側に高度な「自律的ガバナンス」を要求します。明確な禁止事項が法律で事細かに決まっていない分、企業は自らリスクを評価し、説明責任を果たさなければなりません。
例えば、RAG（検索拡張生成：社内データ等を検索して回答生成に利用する技術）を用いて社内ナレッジを検索可能にするシステムを構築する場合、技術的な精度だけでなく、著作権処理や個人情報の取り扱い、ハルシネーション（もっともらしい嘘）への対策を、自社のポリシーとして明確に定める必要があります。「法律で禁止されていないからやる」ではなく、「ステークホルダーに説明できるか」が判断基準となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「Government AI Readiness Index 2025」の結果と日本の現状を踏まえ、意思決定者や実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
1. ガバナンスは「ブレーキ」ではなく「ハンドル」と捉える
国の規制が緩やかであるからこそ、自社独自のAIポリシー策定が急務です。ガイドライン準拠を対外的に示すことは、信頼獲得という競争優位になります。ベンダー任せにせず、法務・事業・技術が連携したガバナンス体制を構築してください。
2. 「人手不足」を最大のドライバーにする
日本の人口動態を考慮すれば、AIによる業務効率化は避けて通れません。単なるコスト削減ではなく、「人間がやるべき高付加価値業務へのシフト」を目的として掲げ、従業員の心理的抵抗を下げつつ、AIエージェントやCo-pilot（副操縦士）ツールの導入を現場主導で進めるべきです。
3. 海外製モデルへの依存リスクと国産モデルの使い分け
北米主導のモデルは高性能ですが、データ主権やセキュリティの観点からリスクとなる場合もあります。機密性の高い業務にはオンプレミス（自社運用）環境や国産の軽量モデル（SLM）を活用し、汎用的なタスクには北米のハイパースケーラーを利用するなど、適材適所のハイブリッド戦略が現実的な解となります。