（以下、コラム記事を転載しています） ****************************************************************************

AI技術の覇権をめぐる米中間の競争は、その開発に対する政策面でのガバナンスの違いによって新たな局面を迎えている。

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現在、生成AIの開発と商業化の分野において、米国と中国が圧倒的なデータ量と資本力、そして人材をもって世界をリードし、激しく拮抗している。

具体的には、米国はOpenAIの「GPT」シリーズやGoogleの「Gemini」に代表される汎用大規模モデル（LLM）の技術革新を牽引し、基盤技術とエコシステムを支配している。これらの多くはモデル構造を非公開とするクローズド型が主流である。

一方、中国はBaiduの「文心一言（ERNIE Bot）」やAlibabaの「通義千問（Qwen）」、そしてDeepSeekが圧倒的な低価格で米国産に匹敵する高性能モデルを実現したことなどで存在感を示している。さらに、中国勢はモデルの重み（ウェイト）を公開するオープン型を主流としており、これが国内外で急速な普及とカスタマイズを促し、エコシステムの急速な拡大を予想させている。

特に画像認識技術や自動運転技術といった特定分野では、国家の強い統制とデータ収集力を背景にした中国が、ここまでの段階では優位性を発揮している。

中国の過去の優位性：国家統制の功罪

中国のAI開発は政府主導で推進され、膨大な国民データへのアクセスと迅速な社会実装が可能であった。監視カメラ網の画像認識や交通データを活用する自動運転技術では、この統制力が開発スピードに貢献した側面は否定できない。

しかし、この強力なエンジンが、生成AIという新たな技術領域では、一転して足かせとなりつつある。

生成AIの真価は、多様な意見や情報を学習し、創造的かつ批判的な応答を生成する能力にある。中国が抱える最大の問題は、「政府批判を許さない」という厳しい検閲だ。モデルの学習データやアウトプットから不都合な情報を排除する作業は時間とコストを増大させ、AIから自由な表現や汎用性を損なう。

これは、表現の自由が保障された環境で多様な情報を取り込める米国と比べ、技術的な競争力、特に創造性の面で不利に働く要因となる。それは普及先の海外ユーザーにとっても潜在的に大きな障害となろう。競争軸は、単なるデータ量から「モデルの質と多様性」へとシフトしており、「検閲の壁が中国のイノベーションの幅を狭めている」と指摘される所以だ。

米国側の不確実性：政策の不安定さ

一方、米国もまた、異なる形のガバナンスの問題を抱えている。現在のトランプ政権に見られるような場当たり的かつ予測不可能な政策立案のあり方は、長期的なAI投資に不透明感をもたらしている。そもそも、最高指導者の恣意性が政策の予見性を大きく左右するという構造的なリスクが存在する。

また、AI技術の進展速度に対し、連邦議会における包括的な規制の策定が遅延していることも問題である。この規制の空白は、州レベルでの規制の乱立を引き起こし、企業が長期にわたる巨額の資本投下をする上での予見性を著しく低下させている。

生成AIの開発には、長期にわたる巨額の資本投下と予見可能で安定した規制環境が不可欠だ。政策の不安定さや恣意性は、研究開発計画やサプライチェーンに大きなリスクを与え、投資をためらわせる要因となり得る。

日本におけるAI開発投資への示唆

こうした米中が直面する力学は、日本に対し明確な示唆を与える。

• 「自由」と「安定」の確保: 日本は、中国のような強力な検閲を行わず、米国のような極端な政策不安定性を避けることで、生成AI開発における優位性を作ることができる。民主的かつ予見性の高い安定したルールメイキングと運用が、国内企業や海外からの研究投資を呼び込む鍵となる（EUはより強い規制ルールを打ち出して域外にも影響を与えようとする傾向にあるが、ベースとなる狙いは共通するはずだ）。

• データ流通の推進: 企業主導のデータ利用と中国のような「国家統制」の間のバランスを取りながら、セキュリティとプライバシーを確保した上で、企業間でのデータ連携や流通を促すガバナンス構築が、イノベーションの土台となる（EUも近い発想を持つと考えられる）。

付け加えるなら、巨額の投資資金を融通できる米中と同じ土俵（汎用大規模モデルの巨大化競争）で戦うことは国力と資本力から見て不利であるため、次の戦略も同時に検討すべきである。

• ニッチ・特化型への投資: 米中が汎用大規模モデル（LLM）の「巨大化競争」に注力する中、日本は日本語や特定の産業（コンテンツやハイテク素材など日本の強みが生きる産業を中心に）・文化に特化したスモール・高精度モデルや、安心・安全を保証するガバナンス技術など「信頼性」を付加価値とするニッチな分野に集中的に投資することで、独自の優位性を発揮すべきである。

【結び】

生成AI時代の覇権は、技術力だけでなく、いかにイノベーションを阻害しない「賢明で安定したガバナンス」を構築できるかにかかっている。日本は、米中の課題を教訓とし、独自の「信頼のガバナンス」を確立することで、存在感を示すことができるはずである。