日本と中国における生成AIアプローチの比較

はじめに

急速に進化する生成AIの状況において、まったく同じアプローチをとる国はありません。政府がAIの周囲に構築する戦略的・倫理的フレームワークは、単なる政策的嗜好を超えたものを反映しています。それは社会の価値観、権威との関係性、そして世界舞台における野心です。

私たちはかつて米国とEUという対照的な戦略を検証しました。今回はその視点を広げ、日本と中国というアジアの二大大国を取り上げます。それぞれの生成AI開発・リスク管理・グローバルな位置づけへのアプローチは、比較すればするほど示唆に富む違いが浮かび上がってきます。各国がAI開発を統治し、リスクを管理し、グローバルに自国を位置づける方法を理解することは、特にヘルスケア・金融サービス・製薬・ライフサイエンスなどの規制業界で国境をまたいで事業を展開する組織にとって不可欠な文脈です。

日本の生成AIアプローチ

日本のAI戦略を導く原則とは何か

日本のAI戦略は「人間中心AI」という概念に基づいています。これは、人間の尊厳と価値を尊重し、社会的福祉と多様性を促進し、人間と機械の信頼と協調を実現するための枠組みです。 このビジョンは2019年に日本政府が公表した「人間中心のAI社会原則」に体系化されました。透明性・説明責任・公正性・安全性・プライバシー・教育・研究・ガバナンス・国際協力を含む10の重要な側面を列挙しており、最重要目標はAIを制限することではなく、これらの目標をAIを通じて実現することです。この点で日本は、より予防的な規制の伝統を持つ国々と一線を画しています。

日本はどのように生成AIを規制しているか

日本は一律の規制ではなく、生成AIの具体的な便益とリスクに応じて評価するアプローチを採用しています。これにより、技術の急速な進化に対応可能な、柔軟かつ適応的な規制環境が実現されています。フレームワークは意図的にリスクベースで機敏に設計されており、政府・産業界・市民社会・学術界からの意見を取り込んだマルチステークホルダープロセスを通じて発展します。

このセクターを支えるいくつかの法律とガイドラインが策定または改正されています。個人情報保護法（APPI）・AI指針の草案・著作権法・さらに執筆時点で策定中の生成AIルールが含まれます。日本の戦略はまた、技術の成熟とともにこれらの規定を継続的に改正することも含まれており、固定された法的境界線ではなく適応的なガバナンスへのコミットメントを示しています。

日本で個人データを取り扱う組織にとって、これらの規制はAI処理された情報をどのように保管・共有・保護するかについての実際の義務を生み出します。LiminaのデータPII非識別化プラットフォームは、こうしたコンプライアンス要件に対応するために設計されており、現代の規制フレームワークが求める文脈対応型かつ言語に適応した匿名化を提供します。 

日本はAI開発においてリーダー的存在か

規制面では、日本はグローバルに意味のある貢献をしています。しかし独自の大規模言語モデルの開発においては、計算インフラの制約と専門人材の不足を主な原因として、米国・EU・中国に後れをとっていると広く認識されています。

日本はこのギャップを埋めるために相当な投資を行っています。ムーンショット研究開発プログラム（MRDP）や人工知能戦略会議（AITSC）などの野心的なプログラムを通じて、AI研究開発に多大なリソースを投じています。また、公的管理下にある富岳スーパーコンピューターを活用して日本語データで学習した大規模言語モデルを開発しています。民間セクターのインフラ投資も進んでいます。また日本には、日本語に特化した音声・言語モデルを開発するKotoba Technologyを含む生成AIスタートアップの育成エコシステムもあります。

データフリーフロー・ウィズ・トラスト（DFFT）フレームワークとは何か

AIガバナンスへの日本の最も国際的に重要な貢献の一つが、「信頼性のある自由なデータ流通（DFFT）」フレームワークです。G7やG20を含む多国間フォーラムで日本が推進するこの取り組みは、プライバシーとセキュリティのための意味のある保護を維持しながら、官民セクター間でデータの国境を越えた共有と活用を可能にすることを目指しています。DFFTフレームワークは、データ共有とデータ保護は相反する必要がないという日本の確信を反映しており、AIの恩恵を安全に実現するための前提条件として国際協力を位置づけています。国境をまたいで事業を展開する企業にとって、注目し続ける価値のある進化する基準です。

中国の生成AIアプローチ

中国の包括的なAI戦略とは何か

中国のAI戦略は、2030年までに世界のAIリーダーとなるという目標に明確に向けられています。この野心は2017年に公表された「次世代人工知能発展計画」に明確に示されており、それ以来の中国のすべてのAI政策を形作っています。AI覇権をめぐる競争は地政学的競争を激化させており、特に米国との間では、AIが軍事・経済力のバランスを変える可能性への懸念が双方から大きな政策対応を引き出しています。

中国のAI状況の際立った特徴は、政府と騰訊（テンセント）・阿里巴巴（アリババ）・百度（バイドゥ）を含む大手テクノロジー企業の共生関係です。この独自の官民パートナーシップモデルにより、中国は自然言語処理・コンピュータービジョン・自律走行車など幅広いAI研究と応用において強力な存在感を示しています。

中国のAI倫理へのアプローチはどのようなものか

倫理的には、中国のAI倫理は「北京AI原則」に基づくフレームワークによって導かれています。この枠組みは共有利益・持続可能性・安全性などを含み、一部では日本の人間中心AIと類似しています。ただし大きな違いはガバナンスにあります。日本・米国・EUのマルチステークホルダーモデルとは異なり、中国では国家主導で集中的に管理されています。政府がAI倫理の基準と規制の必要性を最終的に決定し、それらの判断は社会的安定や国家安全保障などのより広い国家目標と密接に結びついています。

中国は生成AIを具体的にどのように規制しているか

2023年、中国は「生成人工知能サービスの管理に関する暫定措置」を制定しました。これは中国の公衆に提供されるAIサービスを規制する包括的な法的枠組みです。暫定措置は差別・知的財産権・公衆道徳に関する倫理的懸念に対処しながら、国家主権や社会的安定といった広範な国家目標とも密接に関連しています。

暫定措置のより特徴的な側面の一つは、AIシステムが中国の「社会主義核心価値観」に従うことを要求している点です。これは西洋の規制フレームワークには直接的な類似物がない要件です。暫定措置はまた、学習データの品質・モデルのテスト・AIが生成したコンテンツのラベリングをカバーするAI開発のための明確な技術的・倫理的ガイドラインも含んでいます。このアプローチは中国の慎重なバランス取りの願望を反映しています。つまり、急速な技術革新とグローバルリーダーシップの育成と、国家の精神に沿ってAI開発が進むことの確保です。

このバランスが実際にどこに設定されているかについて議論が続いています。少なくとも現時点では、イノベーションが制限よりも優先されているという見方もあれば、情報の流れをコントロールして世論を形成し政治的正当性を維持しようとする中国政府の強い関心を強調し、内容レベルの規制は技術開発が奨励されても厳格なままであることを示唆する見方もあります。

保険やコンタクトセンターなどの規制業界で中国に事業所を持つまたは中国でパートナーシップを持つ組織にとって、これらの制約を理解することは不可欠です。AIが生成したコンテンツと個人データを管理する規制環境は北米や欧州のものとは本質的に異なっており、コンプライアンスには言語と文脈レベルでその違いに適応できるツールが必要です。

中国はAI開発においてどのような優位性を持っているか

中国のAI開発は、いくつかの構造的な優位性に支えられています。特に、大規模なデータセットへのアクセスが可能であり、欧州連合と比較してデータプライバシー規制が相対的に緩やかなため、中国企業は大量データを活用したモデル学習において高い柔軟性を有しています。

この優位性は特にコンピュータービジョン分野において顕著であり、広範に整備された監視インフラが、極めて豊富な学習データの供給源となっています。

一方で、大規模言語モデル（LLM）についてはより複雑な状況が見られます。学習に利用可能な中国語コーパスは英語コーパスの規模には及ばず、テキストベースの生成AIという観点では、米国が依然として構造的な優位性を有しています。

また、一部の中国AI企業はモデル配布においてオープンソース戦略を採用しており、この点は米国の主要AI研究機関における実務とも一定の類似性があります。ただし、このアプローチの戦略的効果は、高性能コンピューティング基盤へのアクセス制約によって限定されています。特に、米国による輸出規制の影響により、NVIDIA製の高性能GPUへのアクセスが制限されている点は重要な制約要因となっています。

複数の法域にまたがるAIコンプライアンスを進める組織にとっては、こうした違いを理解することが不可欠です。LiminaのWebサイトでは、文脈対応型の非識別化が各規制環境におけるコンプライアンス要件をどのように支援できるかについてご確認いただけます。

日本と中国のAIアプローチからグローバル企業が学べること

総じて見ると、日本と中国は生成AIを統治する上で、政府が取り得る多様な選択肢を明確に示しています。日本のモデルは協調的かつ柔軟であり、権利を尊重する枠組みの中でイノベーションの促進を志向しています。一方、中国のモデルは中央集権的かつ国家主導型であり、テクノロジー分野にとどまらない広範な国家目標によって形成されています。

多国籍企業にとって、このような制度的多様性は実務上の重要な示唆を持ちます。GDPRやHIPAAを前提に設計されたコンプライアンスプログラムは、APPIや中国の「生成人工知能サービス管理暫定措置」によって構成される環境に、そのまま適用できるとは限りません。

また、英語データで訓練されたAIシステムは、日本語や中国語のテキストを処理する際に異なる挙動を示す可能性があり、単純なパターンマッチングではなく、言語特性に対応した文脈依存型の非識別化が求められます。

Liminaの非識別化プラットフォームは言語学者によって設計されており、単なるパターンマッチングではなく、文書内の言語的ニュアンスやエンティティ間の関係性を理解することを目的としています。規制の前提が言語によって変化し、誤認識やコンプライアンス違反のリスクが各法域で高まる中、このようなアプローチの重要性は一層高まっています。

さらに、AIに関するグローバルな規制の多様性は、規制そのものを否定する根拠として解釈すべきではありません。スピードと規模を重視する中国においても、実質的なAIガバナンス制度はすでに整備されています。生成AIを厳格に管理し、社会的安定を確保しようとする中国の姿勢や、計算資源および人材面における制約を踏まえると、「規制はAI競争力を本質的に損なう」という単純な見方は成立しにくくなっています。

むしろ重要なのは、「規制を行うか否か」ではなく、「いかに適切に規制を設計するか」という点です。

FCC前委員長のトム・ウィーラー氏がポッドキャストで述べたように、「道は存在しない。道は歩むことで生まれる」。本稿で取り上げた比較フレームワークは、不確実性の高いAIガバナンス領域において、企業・政府・イノベーターがより確信を持って進むための指針となります。

言語学者によって設計されたLiminaの文脈対応型プラットフォームが、各国の規制要件に適応しながらAIシステムの有用性を維持する方法については、Liminaチームまでお問い合わせください。

‍