AI時代の到来と新たな覇権争い
人工知能(AI)技術の発展が加速する中、大量のデータの確保が最大の課題となっている。近年注目を集める大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)は、インターネット上のテキストデータなどを学習データとして構築される。AIの性能は学習データの質と量に大きく依存するため、LLMの開発競争は、まさにデータ覇権をめぐる争いとなっている。
この新たな覇権争いにおいて、アメリカ、中国はすでにデータ保護の面から、他国のデータ流出を規制する動きを強めている。一方で日本は、プライバシー保護との両立を図りつつ、データ活用を容易にする立場をとっている。この背景には、データを武器に経済的実力を伸ばそうとする狙いがあると見られている。
健全なAIエコシステムの構築を目指し
日本政府は、企業がデータを自由かつ安全に活用できる環境を整備する方針を打ち出している。個人のプライバシーに配慮しつつ、AIの発展に資するデータ利活用を進めることが大きな狙いだ。
具体的には、個人データの加工ルールの明確化、匿名加工情報の活用促進、データ取引市場の整備などの施策を打ち出している。個人を特定できないよう加工されたデータであれば、比較的自由にAI学習に使えるようになる。同時に、企業間でのデータ売買を円滑化することで、AIベンチャーなどの新規参入を後押しできる。
健全なAIエコシステムを形成し、国内産業の競争力強化を目指すねらいがあるが、一方でデータ流出のリスクもあり、適切な規制の在り方は課題が残る。
グローバル・データ・ガバナンスへの構想
デジタル化が加速する中で、データの国境を越えた自由な流通が不可欠となっている。しかし各国がバラバラの規制を設けていては、AIの発展が阻害されかねない。日本はこの状況を打開すべく、「グローバル・データ・ガバナンス」の構築を目指している。
その具体策として、経済産業省は「データ・フリー・フロー・ウィズ・トラスト(DFFT)」の考え方を提唱した。これは、プライバシーやセキュリティ、知的財産権などに配慮しつつ、データの自由な国境を越えた流通を可能にする枠組みだ。各国間の規制の調和を図り、AIのグローバル発展を後押しすることを目的としている。
AIの覇権を握るには、世界最大のユーザー層に近いアジア市場でのデータ収集が不可欠だ。日本は中立的な立場から、各国との対話を重ね、ルール作りを主導する構想を描いている。
日本企業に課せられた課題
しかし、規制緩和の動きと並行し、日本企業に投げかけられている課題も少なくない。デジタル化の遅れや、データマネジメントの不備が指摘されている。
データの利活用を本格化するには、データ収集力の強化や分析力の向上が不可欠だ。しかし、今のところ大半の日本企業では、必要なデータの特定やデータ活用ノウハウが乏しい。生産・物流・販売などあらゆる分野でデータを収集できる体制を整え、データサイエンティストなどの人材育成にも力を入れる必要がある。
また、セキュリティ対策の強化も重要な課題である。個人情報の漏えい対策はもちろん、AIモデルそのものの情報流出防止対策も求められよう。AIへの不正な介入を防ぐための取り組みも必要不可欠だ。
規制緩和を受け、日本企業がAIの分野で競争力を高められるかは、こうした課題にいかに取り組めるかにかかっている。
日本発大規模言語モデルの行方と課題
AIは産業や経済のあり方を一変させる、破壊的なイノベーションと目されている。大規模言語モデル(LLM)は、AIの中核的な役割を担う可能性を秘めており、その開発力は国力を象徴するものだ。日本は規制緩和を通じ、LLMの情勢で後れを取らないよう、早めの布石を打っている。
確かに、質の高いLLMを作り上げるには、日本は欧米に比べて資金や人材の確保で不利な状況にある。しかし、それ以上に大切なのはデータの質と量である。規制緩和によってデータ活用が進めば、日本発のLLMも夢ではない。データ規模の拡大や、大学・企業との連携を通じた自然言語処理技術の研究なども重要だろう。
AI時代の覇権を賭けた国家間の競争が始まろうとしている。日本は規制緩和に止まらず、データ活用の基盤整備、AI人材の育成、国際ルール作りへの主体的関与など、戦略的取り組みが期待される。