シリコンバレーが中央集権型データレイクや統合AIアーキテクチャの詳細について議論している一方で、中東・北アフリカ（MENA）地域では全く異なるシナリオが展開されている。この地域では、それぞれ独自のデータ主権法を持つ19カ国が、テクノロジー企業に企業分析とAI展開に関する理解の再評価を迫っている。
AIの野心と達成の間の乖離は、複雑なコンプライアンス要件を持つ地域で特に顕著である。企業はAIイニシアチブに数百万ドルを投資しているが、ほとんどの企業はこれまでのところ収益への影響は最小限だと報告している。このチャレンジは、データが法的に国境を越えて共有できない場合、さらに困難になる。
ローカライゼーションのロックイン
サウジアラビアの個人データ保護法では、王国内の個人のデータは、海外へのデータ転送に明示的な許可が与えられない限り、サウジ国内で処理することが求められている。UAEにも同様の制限があり、カタール、バーレーン、クウェートもそれぞれ独自のバリエーションを持っている。19カ国で約2000の組織にHRおよび給与サービスを提供するMenaitechのような企業にとって、この状況は同社の創業者兼CEOであるバシャール・ハワムデ博士が「複雑なパズル」と表現するものを生み出している。2003年、地域のHRがほぼ給与計算に特化していた時代に創業した彼は、各国の労働規則に合わせたローカライズされたHRMSが必要だと最初に主張した一人だった。
「2003年に創業した当時、課題は地域企業が企業向けHRソフトウェアを構築できることを地元企業に納得させることでした」とハワムデ氏は説明する。「現在の課題は、顧客や地域間でデータを完全に分離しながら、統一された雇用関連の分析を提供できることを規制当局に納得させることです」
分析のためにデータを一元化する従来のアプローチは、単に実用的ではない。サウジアラビアの法律は、個人データを処理する前に同意を得ることの重要性を強調し、個人に対して自分のデータへのアクセス、修正、異議申し立て、消去または制限を要求する権利を提供している。そのデータをAIトレーニングや国境を越えた分析のために中央の場所に移動させることは、複雑なだけでなく、多くの場合、違法でもある。
翻訳の迷宮：AIがローカライゼーションと出会うとき
BARCのEMEA重点調査によると、組織の58%がデータ可観測性プログラムを実装または最適化している一方で、42%は従来のBIダッシュボードを85%信頼しているにもかかわらず、AI/MLモデルの出力を信頼していないと報告している。この信頼ギャップは、主権法によって義務付けられた分散データアーキテクチャを扱う場合、さらに顕著になる。
地域全体のHR専門家の70%がAI統合を重要と考えており、ほとんどが2025年までに意思決定の大部分がデータ駆動型になると予想している。しかし、実装は規制環境に特有の課題に満ちている。
「誰もがAIファーストでありたいと考えています」とサウジの大手銀行のチーフデータオフィサーは匿名を条件に述べている。「しかし、リヤドの顧客データをドバイで合法的に処理できず、エジプトの子会社が全く異なるルールの下で運営されている場合、企業AIの概念全体が崩壊し始めます」
ローカライゼーションを解放へ
BARCのデータ、BI、分析トレンドモニター2025によると、データセキュリティとプライバシーは世界的に主要なトレンドであり続け、データ品質管理が2位にランクされている—これらはどちらもMENAの断片化した規制環境で拡大する課題である。規制の調和を待つのではなく、先見の明のある企業は分散型インテリジェンスへの新しいアプローチを開拓している。
「MENAでは、データローカライゼーション法によってサイバーセキュリティがコンプライアンス上の課題と革新的で回復力のあるセキュリティソリューションの触媒の両方になっています」とBeINメディアグループの情報セキュリティグループマネージャーであるムハンマド・マリク博士は述べた。
データではなくAIモデルをデータに展開するフェデレーテッドラーニングが注目を集めている。情報をローカルで処理してから匿名化された洞察のみを共有するエッジコンピューティングアーキテクチャが標準になりつつある。わずか2年前には実験的と考えられていたプライバシー保護計算技術が、現在は本番環境で展開されている。
現在19カ国で約2000のクライアントにサービスを提供しているMenaitechは、ハワムデ氏が「ローカライズされたインテリジェンスレイヤー」と呼ぶものを開発した—国別のデータでトレーニングされた別々のAIモデルで、基礎となる情報を共有せずに学習を共有できる。「サウジの従業員データを王国外に移動させることなく、地域全体で見られる労働力のトレンドについてヨルダンのクライアントに伝えることができます」と彼は説明する。
これは単なる技術的な回避策ではなく、企業AIに対する根本的に異なるアプローチであり、地域を超えて影響を与える可能性がある。
小さなデータ、大きな夢
ほとんどの企業はAI投資からの即時リターンに固執しており、多くの企業が包括的で長期的な戦略の必要性を見落としている。この近視眼的なアプローチは、複雑なコンプライアンス要件を持つ市場で特に問題となる。
成功を収めている企業は、大規模な地域変革ではなく、国別の狭いアプリケーションに焦点を当てている企業である。サウジの石油精製所向け予測保守システム。エジプトの顧客サービス向けアラビア語自然言語処理ツール。企業が地元の雇用割当を満たすのを支援するサウジ化コンプライアンスオプティマイザー。これらの的を絞ったソリューションは、規制の制約内で測定可能な価値を提供する。
「地域全体のための1つのシステムを構築しようとすることは無駄だと学びました」と地域の通信プロバイダーのテクノロジーディレクターは説明する。「代わりに、独立して運用できるが、法的に許可される場合に洞察を共有できるモジュラーシステムを構築しています」
分散化の利点
BARCの最新分析によると、AI/MLはシステムに急速に統合されており、ガバナンスプロセスを自動化するだけでなく、自然言語処理を通じて革新的なユーザーエクスペリエンスを創出している。しかし、これらの機能を複数の管轄区域にわたって実装するには、慎重な調整が必要である。
MENA地域で出現しているのは、グローバルスタンダードになる可能性のある分散型AIアーキテクチャの青写真である。カリフォルニア州のCCPAからインドの提案されたデータ保護法まで、データ保護法が世界中で増殖するにつれ、今日の考え方を支配している中央集権型AIアーキテクチャは時代遅れになる可能性がある。
BARCの調査によると、現在、非構造化データをAIモデルに供給している組織は3分の1未満であり、これらの入力に構造化された可観測性や自動品質チェックを適用しているのはごく一部である。MENA地域全体では、各国のデータを別々に処理する必要があるため、この課題を解決することが競争優位性を獲得するために不可欠となる。
ローカルな制限からのグローバルな教訓
逆説的なことに、最も制限的なデータ規制を持つ地域が、実際にはAIアーキテクチャに対する最も革新的なアプローチを推進している可能性がある。他の地域が中央集権型システムと分散型システムの理論的な利点について議論している間、MENA地域の企業は選択の余地がないため、分散型の未来を構築している。
グローバル企業にとって、教訓は明らかである。第一に、データ主権はMENA地域だけの問題ではなく、世界中に広がっている。EUのデータローカライゼーションへの注力の高まり、インドのデータ保護法、さらには米国の州レベルのプライバシー法も、より断片化した未来を示している。第二に、この断片化した環境での運用をマスターした企業は、大きな競争優位性を持つことになる。
完璧なデータアーキテクチャを持つ贅沢を享受できる組織はほとんどない。しかし、特にこの地域では、規制当局が許可するアーキテクチャでAIを機能させる必要がある。ドバイのAIポリシーが述べているように、「AIシステムはスマートな交通管理から自律型ヘルスケアサービスまで、ドバイの未来の多くを推進するだろう。しかし、このイノベーションには安全な基盤が必要である」。例えば、Manaitechプラットフォームは外部投資家なしで構築され、クライアントと共に成長し、現在は数百人の従業員を抱えるビジネスになっている。
サウジアラビアでは非遵守に対して最大500万サウジリヤルの罰金が課され、他の地域でも同様の罰則が実施されており、規制の方向性は明確である。世界の残りの地域にとっての問題は、同様の制約に直面するかどうかではなく、中央集権型AIの夢がグローバルデータガバナンスの分散型現実に直面したとき、準備ができているかどうかである。
ハワムデ博士はヨルダンの情報通信技術（ICT）協会の会長を務め、主要大学の理事会にも参加した。この視点から彼は次のように述べている。「20年前、地域企業が企業向けソフトウェアを構築できるかどうか疑問視されていました。現在、私たちはデータ主権を尊重しながらも価値を提供するAIシステムの構築方法を世界に示しています。時に制約は、自由では決して生まれないような方法でイノベーションを強制することがあります」
