BeyondTrustのチーフセキュリティアドバイザーであるモーリー・ヘイバー氏は、25年以上のIT業界経験を持つアイデンティティおよび技術エバンジェリストである。
人工知能（AI）は急速に今世紀最も強力な技術的推進力となり、経済、社会、そして組織の運営方法を形作っている。AIリソースの規模と影響力が拡大する中、取締役会や政策議論の場で新たな言葉が登場している：ソブリンAI。
この概念は単なる流行語のように聞こえるかもしれないが、組織にとってその意味合いは重大だ。ソブリンAIは単にAIを開発したり使用したりすることだけではなく、データ、インフラ、アルゴリズム、サーバー、モデル、そしてこれらのシステムの成果を誰が管理するかという問題だ。
企業にとって、この変化は所有権と保守に厳密に基づいたリスク、責任、そしてレジリエンス（回復力）の再評価を迫るものである。
ソブリンAIとは何か？
ソブリンAIとは、国家—あるいは論理的に拡張すれば組織—がセキュリティ、ビジネス判断、機密情報に影響を与えるAIシステムに対する権限と管理を保持しなければならないという原則だ。国家主権が国境、貿易、防衛を誰が管理するかを統治するのと同様に、ソブリンAIはモデルの所有者、データとサーバーの所在地、そしてAIがどのような法的・倫理的枠組みの下で運用されるかを統治する。
政府にとって、ソブリンAIはデジタルセグメンテーションと結びついている：自国民のデータが外国勢力によって悪用されないようにし、重要インフラが操作されたり、シャットダウンされたり、サイバー攻撃に使用されたりする可能性のある外部モデルに依存しないようにすることだ。
組織にとっても、同様の概念が適用される。ソブリンAIとは、顧客体験、業務上の意思決定、さらには製品イノベーションを推進するシステムが企業の知的財産であることを保証する能力に変換される。最も重要なのは、オンプレミスであれクラウドでホスティングされていても、企業がAIシステム全体を完全に管理できることだ。
ソブリンAIの重要性
ソブリンAIへの動きは、データの自律性、コンプライアンス、サプライチェーンセキュリティに関する懸念の高まりを反映している。クラウドコンピューティングはすでに、機密データがどこに保存されているか、誰がアクセスできるか、知的財産に関する疑問を提起している。今日のAI導入は、アルゴリズム制御、個人を特定できる情報、データ露出のリスク管理を通じてこれらの懸念を強調している。
これは、特に外国でのデータ処理（非ソブリン）に関していくつかの重要な疑問を提起する：
• 外国の司法管轄区域で処理されたデータでモデルをトレーニングする場合、収集・処理するデータに関する現地のプライバシー法に準拠しているか？
• AIデータが外国の司法管轄区域に存在する場合、ホスティングプロバイダー、ベンダー、または政府がアクセスできるか？
• AIモデルプロバイダーまたは政府がライセンス条件を変更したり、規制ガバナンスを実施したりした場合、ミッションクリティカルな機能を一夜にして失うことになるか？
• ビジネス上の理由や地政学的不安がある場合、処理を別の外国の司法管轄区域に移動できるか？
これらは抽象的な仮説ではない。例えば、欧州連合（EU）の組織は、GDPR、今後のAI法、そして個別の米国法の下で厳格なデータ主権要件に直面している。これには、半導体生産と同様にAIサプライチェーンを精査し始めている法律の出現も含まれる—これは国家および企業のセキュリティの問題として扱われている。
ソブリンAIは、管理をより身近なものにし、潜在的には組織内でシステムをホスティングすることで完全な監視を可能にすることで、これらのリスクに対するレジリエンスを確保する。これは疑問を投げかける：なぜAI導入も、他のミッションクリティカルなシステム、特に政府のシステムと同様にエアギャップ（物理的に隔離）できないのか？
組織への影響
企業にとって、ソブリンAIの原則を採用することは、自社のAIテクノロジースタックについて難しい質問を投げかけることを意味する：
• データの所在地： トレーニングデータはどこに保存されており、最終的に誰がその管轄権を持つのか？
• データアクセス： ベンダーや政府は、契約上の要件にもかかわらず、法的にアクセスを得ることができるか？
• モデルの所有権： 依存しているモデルを管理しているのか、それともベンダーからインテリジェンスをレンタルしているのか？
• 倫理的境界： モデルは、事業を展開している地域の価値観、規制、リスク許容度に合致しているか？
• 運用レジリエンス： 地政学的緊張、規制措置、ベンダーの不安定さにより第三者AIシステムへのアクセスが中断された場合、ビジネスは継続して機能できるか？
• 運用モビリティ： 壊滅的な事象（フェイルオーバー）やベンダーまたは地理的位置の変更により、AIインストールを移転できるか？
これらの質問を念頭に置いて、ソブリンAIを採用する企業は、外部プラットフォームに排他的に依存するのではなく、独自のモデルを構築または微調整することを選択するかもしれない。他の企業は、独自のAI環境を構築するか、現地法への準拠を保証し、トレーニングデータ、アルゴリズムの動作、データ主権に関する透明性を提供するプロバイダーとパートナーシップを結ぶかもしれない。
目標は孤立主義ではなく、リスク許容可能な自律性だ。ガバナンスチームにとって、これは組織が最新のデジタル資産に関して不明瞭な外部勢力に縛られないようにするのに役立つ。
戦略的優位性の構築
ソブリンAIに投資する組織は、コンプライアンスとサプライチェーンのリスクを軽減するだけでなく、競争優位性も獲得する。自社のモデルを管理することで、戦略的目標に沿ったカスタマイズが可能になる。また、データがどのように使用され、どこで意思決定が行われているかについての透明性をますます期待する顧客との信頼関係も構築される。
多くの点で、ソブリンAIは組織にとってデジタルトランスフォーメーションと知的財産保護の次の進化形だ。かつて企業がパーソナルコンピュータを中核的なビジネス機能として受け入れなければならなかったように、今や彼らはAIの主権をレジリエンス、信頼、そして潜在的にはユニークなビジネス上の優位性の柱として考慮しなければならない。
早期に行動する企業は、市場に存在する無数のAIベンダーからのリスクを軽減するだけでなく、ビジネス差別化要因としてのAIの責任ある独立した使用を形作る上でもリードすることになるだろう。
