また、各国や地域が独自の専門モデルを開発することによる「AIのバルカン化」が今後進むという見解に後押しされ、「日本版OpenAI」を目指そうとする企業への関心も高まっています。しかし、ローカライズされたAIにはニッチな用途はあるかもしれませんが、米国や中国に対抗できるようなグローバルに競争力のある基盤モデルを日本が開発できる可能性は極めて低いと私は考えています。これは単に国内の人材や野心の問題ではなく、日本だけでなく多くの国々が直面している根本的な構造的課題によるものです。
グローバル競争：米国と中国の圧倒的優位性
米国と中国は基盤モデルの開発において圧倒的なリードを保っています。この優位性には、以下のような要因が寄与しています。・スケール：米国と中国は、大規模言語モデルの開発や改良に不可欠な要素である豊富な経済資源や大規模な人口、膨大なデータセットへのアクセスに恵まれています。
・先行者利益：長年にわたりAIエコシステムを構築してきた米国と中国は、圧倒的な専門知識やインフラに加え、市場からのフィードバックを大量に収集できる環境が整っています。
・人材や研究開発力：一流の研究機関や活発なスタートアップエコシステム、政府の充実した資金支援に惹かれ、トップ層の人材が集まってきています。
日本は高い技術力を持っていますが、規模、実績、人材のすべてにおいて、米国や中国に匹敵するレベルを再現するのは非常に難しいでしょう。米国と中国がここまで先行しているということは、新規参入国は非常に高い参入障壁を乗り越えなければならないのです。しかもモデル開発だけでなく、大規模なインフラの構築や膨大なデータセットの蓄積にも追いつかなければなりません。
日本にとってもう1つの大きな壁が、AI人材の確保です。現行の移民政策や言葉の壁、そして伝統的に内向きな企業文化が、AI分野で本格的にグローバル人材を確保することを難しくしています。一方で、米国は世界中から優秀な人材を引き寄せています。中国はシンプルにその規模の大きさが強みです。そのおかげで、どちらも世界トップクラスのAI人材が活躍するエコシステムの構築に成功しています。
日本が取れる対策としては、より開放的な移民政策や、外国人人材の受け入れ・定着支援、国際的な連携の推進などが考えられますが、いずれも時間がかかるでしょう。
