投稿者 global-ai-media 
セルビア政府が教育、医療、司法などの公共分野向けに独自の国家大規模言語モデル（LLM）を開発することを発表しました。この動きは、一国の事例にとどまらず、世界中で加速する「ソブリンAI（主権AI）」のトレンドを象徴しています。本稿では、なぜ今「自国・自社専用モデル」が重要視されるのかを解説し、日本企業がグローバルモデルとローカルモデルをどう使い分けるべきかについて考察します。
国家戦略としてのLLM開発と「ソブリンAI」
セルビア政府は、教育、医療、司法、行政といった公共性の高い分野での活用を目的として、独自のLLM開発に着手しました。このニュースは、単なる技術開発の話ではなく、国家が「AIインフラ」を他国の巨大テック企業に完全に依存することのリスクを認識し始めたことを示唆しています。
現在、世界のAI市場はOpenAIやGoogleなどの米国企業が提供するモデルが支配的です。しかし、これらのモデルは主に英語圏のデータで学習されており、特定の国や地域の文化、法律、商習慣、そして言語の微細なニュアンスを完全に反映しているわけではありません。これを「ソブリンAI（Sovereign AI）」の文脈で捉え直すと、自国のデータや文化的主権を守るために、自らの手でAI基盤を持つことの重要性が浮かび上がります。
なぜグローバルモデルだけでは不十分なのか
日本企業がAI導入を検討する際、真っ先に候補に挙がるのはGPT-4のような高性能なグローバルモデルでしょう。汎用的な推論能力において、これらが世界最高水準であることは疑いようがありません。しかし、実務への適用、特に「司法」「行政」「医療」あるいは「日本独自の商習慣」が絡む領域では、以下の課題に直面することがあります。
第一に、データの透明性とガバナンスの問題です。機微な個人情報や企業の極秘データを海外サーバーに送信することへの懸念は、特に金融や公共セクターで根強く残っています。第二に、文化的・文脈的理解の欠如です。日本の「忖度」や「稟議」、「根回し」といったハイコンテクストなコミュニケーションや、日本の法令に基づく厳密な解釈において、英語ベースのモデルは時として不自然な回答や、法的に誤った解釈を出力するリスクがあります。
日本における「国産LLM」と企業内活用の選択肢
日本国内でも、NTT、NEC、ソフトバンク、あるいはスタートアップ企業などが、日本語能力に特化したLLMの開発を加速させています。これらはパラメータ数（モデルの規模）ではGPT-4に及ばない場合が多いですが、日本語の学習データ比率を高めることで、国内業務においては非常に高いパフォーマンスを発揮する事例が増えています。
企業の実務担当者は、「最強のモデルを一つ選ぶ」という発想から脱却する必要があります。これからは、複雑な推論や創造的なタスクにはグローバルモデルを、個人情報を含む処理や日本独自の社内規定に基づく回答には、自社環境で動作する軽量なオープンモデルや国産モデルを採用するといった「適材適所」の使い分けが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
セルビアの事例が示す「自分たちのためのAIを持つ」という姿勢は、日本の組織においても重要な視点です。最後に、実務への具体的な示唆をまとめます。
- マルチモデル戦略の採用：すべての業務を単一のLLMに依存させるのではなく、用途（セキュリティレベル、日本語精度、コスト、推論速度）に応じて、API経由のグローバルモデルと、自社専用または国産のローカルモデルを使い分けるアーキテクチャを設計してください。
- データガバナンスと主権の確保：特に法務、知財、人事データなどを扱う場合、データがどこで処理され、学習に利用されるかを厳密に管理する必要があります。契約書チェックや行政手続き支援など、国内法への準拠が必須なタスクでは、日本法に強いモデルの選定や、RAG（検索拡張生成）による正確な知識参照の仕組みが不可欠です。
- 「日本語特化」の価値再評価：顧客対応や社内文書作成など、自然な日本語表現がUX（ユーザー体験）に直結する領域では、ベンチマークスコア上の性能よりも、日本語としての違和感のなさを重視してモデルを選定することが、現場定着の鍵となります。