投稿者 global-ai-media 
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化は、ソフトウェアの領域を超え、半導体原料となる重要鉱物や電力エネルギーを巡る物理的な争奪戦へと発展しています。「ドンロー・ドクトリン（Donroe Doctrine）」とも称される新たな資源ナショナリズムの動きは、資源を持たざる国である日本のAI戦略にどのような影を落とすのか。本稿では、地政学的な供給リスクと日本企業がとるべき実務的対応について解説します。
AIは「ソフトウェア」ではなく「物理産業」である
AIビジネスの現場にいると、私たちはしばしば「モデルの精度」や「コンテキストウィンドウのサイズ」、「推論速度」といったソフトウェア的な指標に目を奪われがちです。しかし、最新の地政学的動向が示唆しているのは、AIの本質が極めて「物理的」な産業であるという冷徹な事実です。
元記事にある「ベネズエラやグリーンランドが保有する重要鉱物」への言及は、AIのサプライチェーンにおける最上流、すなわち半導体製造に不可欠なレアアースやリチウム、コバルトなどの資源確保が、国家間の覇権争いの中心地になりつつあることを示しています。高性能なGPU（画像処理半導体）やTPU（テンソル処理装置）を安定して確保できるかどうかは、もはやベンダーとの交渉力だけでなく、背後にある国家間の資源外交に依存し始めているのです。
「資源ナショナリズム」と調達リスクの高まり
米国をはじめとする主要国が、自国のAIおよび防衛技術の優位性を保つために資源の囲い込み（いわゆる「ドンロー・ドクトリン」のような自国優先・近隣重視の政策）を強める動きは、日本企業にとって対岸の火事ではありません。
日本は、AI開発に必要なGPUなどの計算資源（コンピュート）の多くを海外ベンダーや海外のクラウドリージョンに依存しています。もし、地政学的な緊張によって重要鉱物の供給が滞り、最新ハードウェアの生産数が制限された場合、日本市場への割り当てが後回しにされるリスクがあります。これは、「AIを活用したくても、計算リソースが物理的に手に入らない」、あるいは「高騰しすぎて採算が合わない」という事態を招きかねません。
日本の経済安全保障と「ソブリンAI」の必要性
こうした状況下で、日本国内でも「経済安全保障推進法」に基づき、特定重要物資としての半導体の確保や、サプライチェーンの強靭化が叫ばれています。AI実務の観点からは、これがいわゆる「ソブリンAI（Sovereign AI）」の議論へと繋がります。
ソブリンAIとは、自国のデータセンター、自国の計算資源、そして自国の言語や文化を理解したモデルを持つべきだという考え方です。グローバルな資源争奪戦が激化する中、海外製のブラックボックスなAPIだけに依存して基幹業務システムや行政サービスを構築することは、BCP（事業継続計画）の観点からリスクが高まっています。国内のデータセンターを活用し、国産、あるいはオープンソースのモデルを自社管理下で運用する「オンプレミス回帰」や「プライベートクラウド活用」の動きは、セキュリティだけでなく、こうした地政学リスクへのヘッジとしても機能します。
エネルギー問題とコスト構造の変化
重要鉱物と並んで無視できないのが「電力」です。AIモデルの学習と推論には膨大な電力が消費されます。資源国がエネルギー資源をも外交カードとして使う中、エネルギー自給率の低い日本において、AIの運用コストは電力料金の高騰と直結します。
企業がLLMを導入する際、これまでは「精度」が最優先事項でしたが、今後は「トークンあたりの消費電力」や「推論コスト」がよりシビアに問われるようになります。無尽蔵にハイスペックなモデルを使うのではなく、特定のタスクに特化した軽量なモデル（SLM: Small Language Models）を組み合わせるアーキテクチャ設計が、エンジニアやプロダクトマネージャーに求められる重要なスキルセットとなるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな資源争奪戦の激化を受け、日本の意思決定者やAI実務者は以下の3点を意識して戦略を練る必要があります。
1. 計算資源の調達多様化（マルチクラウド・ハイブリッド）
単一の海外クラウドベンダーに依存するのではなく、国内ベンダーのGPUクラウドやオンプレミス環境を含めた、計算資源の調達ルートを多重化してください。これはベンダーロックインを防ぐだけでなく、地政学的な供給途絶リスクへの保険となります。
2. 「適材適所」のモデル選定による省エネ・省コスト化
すべての業務に最高性能の巨大モデル（GPT-4クラスなど）を使う必要はありません。RAG（検索拡張生成）と組み合わせた軽量モデルの活用や、蒸留（Distillation）技術を用いたモデルの小型化を推進し、ハードウェア資源への依存度を下げる技術的な工夫が、経営的なコスト競争力に直結します。
3. 経済安全保障情報のモニタリング
AIプロジェクトのリーダーは、技術動向だけでなく、半導体規制や重要鉱物の輸出入規制といった「経済安全保障」のニュースに敏感になる必要があります。ハードウェアのリードタイム（納期）の変化は、プロジェクトのスケジュール全体を崩壊させる要因になり得るため、早期の調達計画立案が不可欠です。