投稿者 global-ai-media 
Meta（旧Facebook）によるAIエージェント企業「Manus」の買収交渉が、中国当局によるデータセキュリティやデュアルユース技術に関する厳格な審査に直面しています。この事例は、AI技術を巡る米中間の緊張が「半導体」から「アルゴリズム・データ」へと拡大していることを象徴しており、日本企業にとっても他岸の火事ではありません。グローバルなAIエコシステムの分断が進む中で、日本の実務者が意識すべきリスクとガバナンスについて解説します。
技術流出を防ぐ「情報の壁」の高度化
MetaによるManus（AIエージェント開発のスタートアップ）の買収案件が、中国規制当局による長期的な審査の対象となっているという報道は、AI業界における地政学的リスクの質的変化を示唆しています。これまでAIを巡る米中の攻防といえば、米国による先端半導体（GPUなど）の対中輸出規制が主戦場でした。しかし今回の事例は、中国側が「自国発の技術やデータの流出」に対して極めて敏感になっていることを如実に表しています。
特に注目すべきは、審査の焦点が「データセキュリティ」と「デュアルユース（軍民両用）技術」にある点です。生成AIや自律型エージェント技術は、ビジネス効率化だけでなく、サイバー攻撃や世論操作、あるいは軍事的な自律システムへの転用も理論上可能です。中国が2020年に施行した輸出管理法や、その後のAI関連規制の強化により、AIモデルの重み（パラメータ）や学習データそのものが「国家の資産」として厳格に管理される傾向が強まっています。
日本企業が直面する「見えないサプライチェーンリスク」
日本企業にとって、この動向はどのような意味を持つのでしょうか。最大のリスクは、AIサプライチェーンの分断と不透明化です。
現在、日本の多くの企業が画像認識、自然言語処理、OCRなどの分野で、グローバルなオープンソースモデルやAPIを利用しています。その中には、中国系の研究機関やスタートアップが開発・貢献している優れた技術も少なくありません。もし、ある日突然、中国の輸出規制強化によって特定のアルゴリズムの利用やアップデートが制限されたり、M&Aによって権利関係が凍結されたりすれば、それらを組み込んだ日本のプロダクトや社内システムが機能不全に陥る可能性があります。
また、日本企業が海外のAIスタートアップと提携・出資する場合も、従来の財務・法務デューデリジェンス（資産査定）に加え、「経済安全保障」の観点からのチェックが不可欠になります。「その技術は輸出管理規制に抵触しないか」「開発チームの国籍やデータの保管場所によって、将来的な事業継続性にリスクはないか」といった視点が、経営判断の必須条件となりつつあります。
AIガバナンスと「ソブリンAI」の重要性
こうした状況下で、日本国内でも「ソブリンAI（Sovereign AI）」、つまり自国の管理下で開発・運用できるAI基盤の重要性が再認識されています。これは単に国産モデルを作ればよいという話ではなく、データとモデルの所在を明確にし、他国の規制変更に左右されない「自律性」を確保するというリスク管理の話です。
実務レベルでは、利用しているAIサービスの背後にある技術スタックの透明性を確保することが求められます。特に、金融、医療、インフラなどの重要産業において生成AIを活用する場合、ブラックボックス化した海外製モデルに全面依存することは、カントリーリスクを抱え込むことと同義になりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のMetaとManusの事例を教訓に、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を実務に落とし込む必要があります。
- 技術サプライチェーンの棚卸し：自社が利用しているAIモデル、ライブラリ、APIの開発元やデータセンターの所在地を把握し、特定国への過度な依存がないかを確認する。これを「ソフトウェア・BOM（部品表）」のように管理する体制が望まれます。
- クロスボーダーM&A・提携の慎重化：海外AI企業との提携や買収においては、対象企業の技術が各国の輸出管理規制（米国のEARや中国の輸出管理法など）に抵触しないか、専門家を交えた詳細な審査を行うこと。
- 「説明可能性」と「代替性」の確保：特定のAIモデルが利用不可能になった場合に備え、代替可能なモデル（オープンソースや国産モデルなど）への切り替えプランをBCP（事業継続計画）の一部として策定しておくこと。
AIはもはや単なる「便利なツール」ではなく、国家間の覇権争いに関わる「戦略物資」です。技術的な性能だけでなく、地政学的な持続可能性を見極める眼が、これからのAI実務者には求められています。