投稿者 global-ai-media 
米国が主導するAIおよび半導体サプライチェーンの安全保障イニシアチブにイスラエルが参加を表明しました。「Pax Silica（シリコンによる平和）」とも呼ばれるこの動きは、AI開発に不可欠なハードウェアや技術基盤の安定供給とセキュリティ確保を目指すものであり、グローバルなAIガバナンスの潮流として日本企業も注視する必要があります。
米国とイスラエルによるAIサプライチェーン連携の強化
米国が主導するAIおよびサプライチェーンの安全保障に関するイニシアチブに、技術大国であるイスラエルが参加しました。ホワイトハウスはこの連携を「AIとサプライチェーン・セキュリティにおける協力の新たな黄金時代の幕開け」と表現しており、両国の技術力と資源を統合することで、地政学的なリスクに対抗し、安定したAI開発環境を維持する狙いがあります。
ここで言及されている「Pax Silica（パックス・シリカ）」という言葉は、かつての「パックス・アメリカーナ」になぞらえたもので、現代の戦略物資である「シリコン（半導体）」を制する者が秩序を維持するという考え方を反映しています。AI技術の根幹を支えるGPUなどの半導体や、高度なAIモデルの開発プロセスそのものを守るための国際的な枠組み作りが加速しています。
「AIサプライチェーン」が意味するものとは
AIにおけるサプライチェーンは、一般的な製造業のそれとは少し性質が異なります。物理的な半導体チップの製造・供給網に加え、学習データの収集元、モデルのトレーニング環境、そして推論を実行するクラウドインフラまでを含んだ「開発・運用のバリューチェーン全体」の信頼性を指します。
今回のイスラエルの参加は、AI先進国間での「信頼できる供給網」の構築を意味します。逆に言えば、このネットワークに含まれない国や地域からの技術調達には、今後さらに厳しいセキュリティ審査や制限が課される可能性を示唆しています。企業がAIソリューションを選定する際、単に性能やコストだけでなく、「どの国の、どの技術基盤で作られているか」という出自の透明性が問われる時代になりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
日本は米国の同盟国として、こうした国際的な技術連携の枠組みに深く関わっています。今回のニュースを踏まえ、日本の経営層や実務担当者は以下の点に留意してAI戦略を進める必要があります。
1. 調達リスクとベンダー選定の再考
生成AIや大規模言語モデル（LLM）を業務に組み込む際、その基盤となる技術が将来にわたって安定的に利用可能かを見極める必要があります。地政学的な理由で特定地域のハードウェアやサービスが利用できなくなるリスク（供給途絶リスク）を考慮し、サプライチェーンの透明性が高いベンダーや、同盟国圏内のサービスを選定することが、BCP（事業継続計画）の観点から重要です。
2. 経済安全保障とコンプライアンス
日本国内でも経済安全保障推進法に基づき、基幹インフラへの重要物資の供給確保が求められています。AIシステムが重要業務に関わる場合、データの保存場所（データレジデンシー）だけでなく、システムを構成するコンポーネントの安全性もガバナンスの対象となります。開発部門や調達部門は、単なる機能比較だけでなく「セキュリティ・クリアランス」の視点を持つことが求められます。
3. 国産・準国産AIの選択肢
グローバルなサプライチェーンの不確実性が高まる中、すべてを海外製のブラックボックスなAPIに依存することにはリスクも伴います。重要度の高い機密情報を扱う業務においては、開発背景が明確な国産LLMの活用や、自社専用環境（オンプレミスやプライベートクラウド）でのモデル構築を検討するなど、リスク分散のアプローチを持つことが賢明です。