米国と中国のAIブームに世界の注目が集まる中、日本のAI産業は見過ごされがちである。しかし日本は近年、最先端のAI研究所や半導体ファウンドリを立ち上げ、複数のシステムインテグレーター系スタートアップを輩出してきた。本動画では東京での一連の対話を通じて、日本におけるAIブームの現状を検証する。消費者向けの生成AI展開から企業のAI導入、さらにはAI開発における日本企業の戦略まで、多角的な視点から分析を試みる。そこから浮かび上がるのは、確かな技術力を持ちながらも、シリコンバレーのような野心に欠ける日本AI産業の姿である。デジタル赤字が拡大する中、日本企業はソブリンAIという概念に固執するのではなく、世界最高峰の技術を追求すべきではないか。Rapidusの半導体戦略が示すように、最先端技術を取り入れ改良していく姿勢こそが、日本AI産業の飛躍には不可欠であると結論づけられる。
見過ごされてきた日本のAI産業
米国と中国のAIブームには非常に多くの注目が集まってきましたが、日本はある意味無視されてきました。果たしてそれは妥当なのでしょうか。日本はここ数年、最先端のAI研究所、最先端の半導体ファウンドリ、そして複数のシステムインテグレーター系スタートアップを立ち上げてきました。過去1週間、私は東京で様々な企業や人々と改めて一連の対話を行いました。
主に探求したのは、日本におけるAIブームはどう進んでいるのかという疑問です。数人の人と話をしただけで国全体のプロファイルを作れるわけではないことは承知していますが、今日の動画では日本のAIブームについて小さなバイブチェックをお届けします。
展開と開発という二つの視点
日本におけるAIの進展は展開と開発という二つのカテゴリーに分けることができます。まずは展開、つまり日本の消費者向けの部分から始めましょう。
生成AIは使われているのでしょうか。確かにAIというバズワードを使ったマーケティングは蔓延しています。米国と同様に、あらゆるものに浸透してきています。今やあらゆるものがAIで、しばしばICTという言葉も豊富に添えられています。タクシーではこうしたビデオ広告が流れています。その一つは、非常に魅力的な女優がウサギの人形にインタビューする、興味深いけれど難解なシリーズです。
私もそのフォーマットを採用すべきかもしれませんね。AIの重要性を大々的に宣伝するコマーシャルもいくつかあります。その一つはGAGAという組織が運営しているもので、これは生成AI活用普及協会の略です。どうやらこの組織は生成AIパスポートという、生成AIのリスク回避のための認定試験を管理しているようです。
その有効性については証言できませんが、一般消費者が生成AIツールを使っているのは確かだと思います。ChatGPTで作られたジブリ風の画像がソーシャルメディア上で見られます。LLMは翻訳に定期的に使われています。企業レポートでは、一定割合の企業がマーケティング用の画像生成にAIを使用し、時間を節約していると言及されています。
そして日本のプログラマーも、米国の同業者と同様に、Claude Codeのようなコーディング用AIツールを急速に採用しているようです。この採用は今後も続くと予想しています。ただし、どの程度使われているかについては、今後の訪問でもっと時間をかける必要があります。私の印象では、日本のプログラマーはClaude Codeをどれだけ使えるかという点でより制限されているように感じます。
国産AIモデルの不在
しかし、どうしても気づかずにはいられないのは、これらの生成AIツールがすべて外国製だということです。これを受けて私は問わずにはいられません。人気のある国産AIモデルはどこにあるのでしょうか。この点については後ほど戻ってきます。
企業におけるAI、特に生成AIの導入状況は、いまだに複雑な状況です。特定の領域では、AIは依然として十分に活用されていません。実際、一般的な情報技術や処理そのものが十分に活用されていないのです。私はここである人材派遣会社を訪問しました。小さな会社ではありません。そして大きな話題は、競合他社が内部プロセスの自動化に苦戦しているということでした。すべて人間の作業なのです。
例えば、日本人が記入して政府に提出しなければならない重要な税務書類があります。彼らが語ったのは、オンラインウィザードでその書類を自動化したのは自分たちだけだったという話でした。これは20年前にやっておくべきことだったように感じます。税金関連のことを取り上げるのは不公平だとわかっていますが、まあそういうことです。
私は彼らに、内部業務プロセスの自動化にAIを使っているかと尋ねました。すると彼らは、毎月様々なクライアントから受け取る数万通のメールを分類するために、小さな分類器を訓練したという話をしてくれました。
企業における小さなAI
これが日本企業のAIについて議論する際の課題の一部です。労働力の現場では、AIはいまだにこの種の小さなAI、基本的な分類器や画像認識モデルを意味することが多いのです。そこで私は、ChatGPTのような生成AIについて聞いているのだと明確にしました。すると、そういったものは彼らのレーダーにすら入っていないと言われました。
彼らの目には、常に人間が主導権を握るべきなのです。最後の部分に下線を引いてください。日本のすべての企業に生成AIを導入するには、一世代かかるのではないかと私は考えています。いくつかの先進的な企業はトップダウンで従業員にAIの使用を推進していますが、小規模企業はまだかなり遅れています。
システムインテグレーターの台頭
方程式の第二の部分はAI開発です。そしてこの点で私が懸念しているのは、日本企業が何世代か前にソフトウェアで犯したのと同じ過ちをAIでも繰り返しているということです。今日、企業や政府の職場にAIを展開するシステムインテグレーター企業の一団が存在しています。
私は、ある大手電力会社がAIシステムインテグレーターと協力して、特定の発電所での人間のオペレーターによるボタン操作を再現するモデルを訓練したというケーススタディを見せてもらいました。そのモデルは非常にうまく機能し、人間の労働力が削減されました。これはこれらのシステムインテグレーターにとって良いビジネスです。日本で最も価値のあるスタートアップのいくつかは、こうしたコンサルティング案件を積極的に追求しています。
そして私は彼らがこうした仕事を受けることを責めるつもりはありません。お金はお金ですから。そして、先進的な展開システム統合はPalantirがやっていることではないでしょうか。冗談ですよ、皆さん。攻撃しないでくださいね。
しかし、これらは先ほど言及したメール分類器のような小さなAIモデルなのです。日本のソフトウェア会社が極めてカスタマイズされたソフトウェアソリューションで過度にニッチ化していった様子を思い出します。以前の動画でこれについて議論しました。この過度なカスタマイズにより、ソフトウェア会社はガラパゴス症候群を培養し、グローバル標準から遅れをとり、維持するのにますます高コストなソフトウェアを作ってしまったのです。
競争力への懸念
私の最大の懸念は、大規模なLLMあるいはそれらを活用するエージェント層が最終的に競合他社がこれらの小さなAIモデルを大幅に上回るパフォーマンスを可能にすることです。私は小さなニッチなソリューションではなく、大きく汎用的なソリューションに傾いています。
もう一つは収益です。私が好きなSubstack「Japan Economy Watch」を書いているリチャード・カッツは、日本企業は情報技術をコスト削減と生産性向上の手段として見る傾向があると指摘しています。これは米国企業の経営陣とは対照的で、彼らはICT技術をより多くの収益を生み出す機会として見ているようです。システムインテグレーターがクライアントをそれで支援できるかどうかはわかりません。
私はより多くの日本企業がAIを使ってパイを大きくしようとするのを見たいです。この点で、日本はAI素材や創薬の分野に適しているかもしれないと感じています。日本の大企業はすでに新しいアイテムを発見するための独自のシステムを持っていますし、おそらく豊富なデータも保有しているでしょう。AI素材発見のスタートアップは世界中にあります。しかし日本では、私の目に留まったのはMatlantisとMI6です。
半導体分野の誰かが名古屋大学からスピンアウトしたEiktolについても教えてくれました。私は彼らに連絡を取ろうとしましたが、何の返答もありませんでした。皆さん、私のメッセージを読んでください。Sakana AIのAI Scientistもここでいくらかの可能性があるかもしれませんが、その成果についてはあまり聞いていません。うまくいけば、それがすぐに変わることを期待しています。
コンピュートとハードウェアの課題
新しいAIモデルを作る上での重要な要素の一つがコンピュートです。日本はいくつかのAIデータセンターを建設していますが、米国や中国が行っているようなものではありません。先月のロイターの報道によれば、富山のデータセンタークラスターは将来的に合計3.1ギガワットの容量を持つとのことですが、Stargateの10ギガワットと比較するとそれほど大きくは感じられません。
電力供給の状況によって制限されている可能性がありますが、日本には概念的に簡単な解決策があります。日本の原子力発電所の約半分が福島の影響で現在稼働していません。それらを再稼働させることが助けになるでしょう。これが非常に困難であることは承知していますが。
そしてチップとシステムがあります。その点では、日本のハードウェアの強みが役立つと思います。GoogleのTPUチップは、Nvidiaの税金を払う必要がないことの潜在的な利点を示しています。独自のハードウェアを構築しているもう一つのAI企業があります。Preferred Networksです。日本最大かつ最も価値のあるAIスタートアップの一つです。
2014年に設立され、畳み込みニューラルネットワークなどから始まり、その後トランスフォーマー、そして現在はLLMへとピボットしました。2017年、彼らは神戸大学の教授と協力して独自のチップ、MN Coreシリーズを設計しました。その第一世代と第二世代は驚くほど早く登場しました。ChatGPT以降、彼らはLLM推論に焦点を当てた新しい3Dスタック型プロセッサライン、MN Core L1000の開発を開始しました。
これらのL1000は2027年までに準備が整います。彼らはこれらを使っていくつかのデータセンターを構築すると私は考えています。そしてこのハードウェアは主に自社のモデルを実行するように見えますが、他社のモデルも実行できるようにすると彼らは述べました。そして私はこれが興味深いひねりだと思います。なぜなら、彼らが様々なクローズドソースやオープンソースのモデルで推論を実行する道を開くからです。そしてそれは正当なビジネスになり得ます。
どれくらいの規模か。もちろんそれは他の多くの事柄に依存しますが、興味深いものです。
人材の問題
AIの開発に関して日本が抱えるもう一つの大きな問題は人材でした。全体として日本人が東アジアの同世代ほどデジタルに精通していないという兆候はありますが、日本人には基本的なスキルがあるように思えます。
高校生の数学、科学、問題解決のスコアはかなり高くランクされています。そして日本のトップレベルの人材は世界の舞台で十分に渡り合えるはずです。日本は画期的なAI研究を行える人材を確実に輩出できます。私は人気のあるAIフレームワークPyTorchが、Chainerという古い日本のフレームワークのアイデアから強いインスピレーションを得たことを知って驚きました。
Chainerは前述のPreferred Networksによって開発されました。また誰かが私に指摘してくれたのですが、日本人はKaggle、つまりデータサイエンスと機械学習のコミュニティで良いパフォーマンスを示しているようです。Kaggleのスキルと成功は、AI アルゴリズム研究能力と完全に一対一で対応するわけではありませんが、示唆的だと言えるでしょう。
とはいえ、日本人がエキセントリックなAI理論家や研究者の緊密なコミュニティにおいてよく代表されていないのは事実です。これは興味深いことです。なぜならX/Twitterは日本で人気があるからです。
また、絶対的なトップレベルの日本のAI思想家やプログラマーが米国に行きたがるのは避けられない真実だとも思います。そこで得られる報酬がはるかに高いことを考えれば。日本企業、たとえSakana AIのような最も価値の高いスタートアップでさえ、米国の巨大企業が提供できるのと同じレベルの給与を決して提供できません。
しかし、米国よりも日本に住むことを好む人は常にいるでしょう。そしてそれは利益になり得ると思います。
政府の役割
日本における政府の役割については意見が分かれています。一方では、日本政府は業界が言っていることに耳を傾け、対応しようとしていると人々は信じているようです。さらに、政府は豊富なビジネス源です。
新首相の財政拡大計画への期待もあり、多くの政府や防衛ビジネスが控えているというシグナルが送られています。しかし同時に、政府には独自のやり方があり、独自の優先順位があります。そしてそれが日本のAIコミュニティの一部を苛立たせているのを私は感じ取れます。
政府が業界から多く聞いているであろうことの一つは、民間企業が大規模なLLMを訓練したり、それらで新製品を作ったりするリソースが不足しているということです。政府は前者については喜んで支援してきました。彼らは生成AIを促進するいくつかのプログラムに力を入れています。著名なものの一つがGeniacプロジェクトで、Generative AI Accelerator Challengeの略です。
これは経済産業省によるプログラムで、政府がLLMの訓練コストの一部を負担し、それによって楽天のような企業が新しいモデルを訓練できるようになりました。韓国もこのゲームの変種を実施しており、6ヶ月ごとに予選を行っています。Bloombergや他のネット民はこれをAI Squid Gameと呼んでいます。
こうしたゲームやプログラムは、特に納税者の資金を使う際に公平性を示す方法です。彼らは様々なプレーヤーに物事を分散させたいのです。したがって、政府は公的資金をR&Dや開発に投入することには全く問題ありませんが、製品化や商業化については、それは民間の事業だと考えており、あまり支援しません。しかし日本企業にはそれを資金提供する余裕が常にあるわけではなく、その結果、微妙な製品ができあがります。
ソブリンAIへの過度の焦点
日本政府はソブリンAIという概念を推進してきたため、私の対話ではこのフレーズがよく出てきます。私の理解では、日本のソブリンAIモデルが訓練される際、それは日本のエンティティによって管理される日本のデータで訓練されるということです。さらに、これらのモデルは日本国内のデータセンターで訓練され推論されます。
このアイデアは、日本がAIインフラストラクチャにおける回復力を維持できるというものです。その利点は理解していますし、軽視するつもりもありません。特に進行中のレアアースの騒動を考えれば。しかし、ソブリンAIへの過度の焦点があるように思えます。それは変種であって最終目標ではないのです。そして日本企業はもっと高い目標を掲げるべきだと私は考えています。
データが収集され、データセンターが構築されたら、基本的にスクリプトを実行することで訓練します。ここでどんな新しい能力や最先端の知識を構築しているのでしょうか。規制や制限によって義務付けられない限り、誰がソブリンAIを使うでしょうか。確かに、規制が正しい場合もあると思います。
例えば、Preferred Networksは2025年12月に、彼らのPlayo translateモデルが行政文書の翻訳のために日本政府に採用されたと発表しました。おそらくそのためにはソブリンAIが必要でしょう。しかし多くの状況では、最高のものが必要です。そして企業がグローバルに競争力を持つためには、そして日本のトップ企業は確かにそうですが、最高のものを使う必要があります。
そして私は日本のソブリンAIが最高になることは決してないと思います。もしそうだとすれば、十分な良質な日本のデータがそこにあるとは思えないからです。例えば、中国本土から購入した訓練データなしに、現代のLLMが数学や科学の問題で世界クラスになることは想像できません。
Rapidusから学ぶべき教訓
1980年代の日本の半導体産業はこの好例です。彼らが衰退した主な理由の一つは、日本企業が後者が衰退しても日本のツールに固執したことでした。それは日本と運命を共にするというもので、彼らは死にました。日本の半導体関係者はその教訓を学びました。
Rapidusは日本の半導体チャンピオン、新しいもので、税金で資金提供されています。それでも彼らは、ASMLが最高だったので、Nikonの機械ではなくASMLのリソグラフィー機械を買いに行きました。
Nikonの方々には申し訳ないのですが、彼らは素晴らしい機械を作っています。私はNikon Museumを訪れて大いに楽しみました。余談ですが、私は特に最初の頃、Rapidusについては少し懐疑的でしたが、彼らは北海道で2nmファブを稼働させ、顧客を探り、焦点を絞った戦略を持っているようです。すべてわずか3年で。
それは一定の評価に値します。日本は本当にハードウェアをやる方法を知っています。ある意味で、Rapidusは日本のAIの進むべき道を照らしています。最先端に真っ直ぐ向かうのです。手に入る最高の技術、この場合はIBMの技術を探しに行ってください。それを持ち込んで改良を始めるのです。それは日本が明治維新の時代とその後に自らを立ち上げた方法です。
AIについても同じことをしてみてはどうでしょうか。とにかく、これは私の二セントです。
今後の対話への期待
結論に入る前に、今後も日本のAIコミュニティの人々ともっと対話を持ちたいと思っていることを伝えたいです。もしあなたがそのコミュニティにいて、意見交換をしたいなら、私に連絡してください。次回私が東京にいる時に話をしましょう。
さて、今回の訪問を振り返ると、日本がシリコンバレーと比較して最も欠けていると私が思うのは野心です。私の対話で繰り返し出てきたトピックは、日本のデジタル赤字でした。日本のGDPのかなりの額が外国のソフトウェアプロバイダー、主に米国のものに流出しています。このデジタル赤字はかなりのもので、2025年上半期で約240億ドルと測定されており、まだ成長しています。
なお、2023年全体では赤字はわずか370億ドルでした。日本企業が何らかの形で米国のテクノロジー企業のものと対等に渡り合えるソフトウェア製品を作らない限り、このギャップをどう埋めるのかは明確ではありません。この概念を考えるほとんどの日本人は、まあそれは不可能だと考え、始める前にある種諦めてしまいます。
避けられないことを受け入れるというわけですね。一方、シリコンバレーでは、ChatGPTの成功と成長を含む様々なことによって引き起こされた、野心と起業家精神の膨大な流入があります。ASMLとTSMCの両方を同時に破壊しようとする人たちがいます。そのことを考えてみてください。
日本人にベイエリアと同じようなラーラーを求めるのは愚かでしょうが、日本のAIブームは彼らの野心を一息か二息吸い込むことができると思います。ソフトバンク、Preferred Networks、Sakana AIだけが、背骨を持つ日本の大きな非政府組織であってはなりません。
さて皆さん、今夜はこれで終わりです。ご視聴ありがとうございました。チャンネル登録をしてください。Patreonにもサインアップしてください。それではまた次回お会いしましょう。
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