投稿者 global-ai-media 
世界中のスタートアップやテック企業が、政府に対してLLM（大規模言語モデル）開発やディープテック領域へのインセンティブ（優遇措置）を強く求めています。この「自国製AI（Indigenous AI）」を確保しようとする動きは、経済安全保障の観点から日本でも急速に議論が進んでいます。本記事では、グローバルの潮流を踏まえつつ、日本企業が今後「国産モデル」や「ディープテック」をどのように評価し、自社のAI戦略やガバナンスに組み込むべきかを実務的な視点で解説します。
スタートアップが直面する「計算資源」と「コスト」の壁
海外の報道（Financial Expressなど）によると、AIスタートアップの要望リストの最上位に「LLMおよびディープテックへのインセンティブ」が挙げられています。これは、生成AIの開発競争が新たなフェーズに入ったことを示唆しています。
生成AI、特にLLMの基盤モデル開発には、膨大な計算資源（GPU）と電力、そして高度な専門人材が必要です。これらは極めて高コストであり、資金力のある米国の巨大テック企業（Big Tech）による寡占が進みやすい構造にあります。そのため、各国のスタートアップは、自国の文化や商習慣に適した「自国製AI（Indigenous AI）」を開発するために、政府による補助金や税制優遇、計算インフラの提供といった政策的支援（ポリシーサポート）を不可欠としています。
日本における「ソブリンAI」の重要性と現在地
このグローバルな動きは、そのまま日本の現状にも当てはまります。日本政府や産業界でも、他国の技術に過度に依存しない「ソブリンAI（主権AI）」の確保が重要視されています。
OpenAIやGoogleなどが提供するグローバルモデルは極めて高性能ですが、日本語特有のハイコンテクストな表現や、日本の商習慣（稟議制度、特有の契約書式など）、さらには法令遵守（コンプライアンス）の観点で、必ずしも最適とは言えないケースがあります。また、機密情報を海外サーバーに送信することへの抵抗感やリスクも、金融や公共、ヘルスケアといった規制産業では依然として高い障壁となっています。
こうした背景から、日本国内でも通信大手や国内テック企業、有力スタートアップによる日本語特化型LLMの開発が活発化しており、これらを活用する選択肢が現実的になりつつあります。
実務における「使い分け」の時代へ
日本企業の意思決定者やエンジニアにとって重要なのは、「世界最高性能のモデル一択」という考え方から脱却し、用途に応じた「モデルの使い分け」を検討することです。
例えば、圧倒的な推論能力や広範な知識が必要なタスク（新規事業のアイデア出しや複雑なコーディング補助など）には米国のグローバルモデルを採用し、一方で、個人情報を含みうる顧客対応ログの解析や、社内規定に基づく文書作成などには、セキュアな環境で動作する国産の軽量モデル（SLM：小規模言語モデル）を採用するといったアプローチです。
国産モデルやディープテック技術の採用は、単なる「国産応援」ではなく、レイテンシ（応答速度）の向上、コストの適正化、そして何より日本の法規制（個人情報保護法や著作権法）への適合性を高めるための合理的な経営判断となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのインセンティブ競争と国産回帰のトレンドを踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識してプロジェクトを推進すべきです。
- マルチモデル戦略の策定：特定のベンダーにロックインされるリスクを避け、タスクの性質（セキュリティレベル、言語的ニュアンス、コスト）に応じて、グローバルモデルと国産モデルを使い分けるアーキテクチャ（LLM Orchestration）を設計する。
- ガバナンスとデータ主権の確認：外部APIを利用する場合、入力データが学習に利用されるか、サーバーの物理的な場所はどこかを確認する。特に機微情報を扱う場合は、国内データセンターで完結するモデルや、オンプレミス・プライベートクラウドでの運用が可能なディープテック企業の技術選定を視野に入れる。
- 政策・助成金の活用：日本政府もAI開発・導入に対する支援（GENIACプロジェクトや各種DX助成金など）を強化している。R&D部門や新規事業担当者は、技術検証（PoC）のコストを低減するために、これらの公的支援情報を定点観測し、積極的に活用リソースとして組み込むことが望ましい。