米国の政界において、AI（人工知能）技術のサプライチェーンが抱える安全保障上のリスクに対する懸念が表明されました。この動きは、グローバルに事業を展開する日本の製造業にとっても、将来の事業環境や調達戦略を考える上で重要な示唆を含んでいます。
米政界で指摘されたAIサプライチェーンのリスク
先般、米国のジョン・マクガイア下院議員（共和党）が、AI技術のサプライチェーンを敵対的な外国勢力から保護する必要性について言及しました。これは、AIが今後の産業や安全保障の根幹をなす技術であるとの認識が広まる中で、その供給網全体が国家的な脆弱性になり得るとの危機感が背景にあります。これまで半導体などのハードウェア供給網が注目されてきましたが、議論の対象がAIという、より広範で複雑な技術領域にまで及んできた点は注目に値します。
AIサプライチェーンとは何を指すのか
製造業におけるサプライチェーンというと、一般的には原材料や部品の調達から製造、物流、販売までの一連の流れを指します。一方、AIのサプライチェーンは物理的なモノに限りません。それは以下の複数の要素から構成されています。
- ハードウェア：AIの計算処理に不可欠なGPUなどの高性能半導体、サーバー、エッジデバイスなど。
- ソフトウェア：AIモデルのアルゴリズム、学習や推論を行うためのプラットフォーム、開発ツールなど。オープンソースソフトウェアも含まれます。
- データ：AIモデルの学習に用いる膨大なデータセット。そのデータの出所や信頼性も問われます。
- 人材：AI技術を開発・運用する高度な専門知識を持つ技術者。
これらの要素は国境を越えて複雑に絡み合っており、どこか一つにでも意図的な脆弱性（バックドアなど）が仕込まれたり、供給が停止されたりすれば、AIを活用するシステム全体が大きな影響を受ける可能性があります。特に、特定の国や企業への依存度が高いハードウェアやソフトウェアは、地政学的な緊張の高まりによって、調達が困難になるリスクを常に内包しています。
日本の製造業への影響と備え
この米国の動きは、対岸の火事ではありません。日本の製造業においても、スマート工場化の推進、製品へのAI機能搭載、品質検査の自動化など、AI技術の活用は不可欠な要素となっています。自社の生産ラインや製品に組み込まれているAI技術が、どのようなサプライチェーンを経てもたらされているのかを把握しておくことは、事業継続計画（BCP）の観点からも極めて重要です。
例えば、工場の予知保全システムで利用しているAIソフトウェアが、ある日突然、輸出管理規制の対象となりアップデートできなくなる可能性もゼロではありません。また、調達しているセンサーデバイスに組み込まれた半導体が、意図せず安全保障上の懸念がある供給元のものであった、という事態も想定されます。自社の管理外にあるクラウドサービス上でAIを運用している場合も、そのサービスが依拠するインフラ全体のリスクを考慮する必要があります。
日本の製造業への示唆
今回の米政界における問題提起は、AI技術の利活用を「機能」や「コスト」の観点だけでなく、「サプライチェーンの健全性」という観点からも評価する必要があることを示しています。日本の製造業に携わる我々は、以下の点を改めて認識し、自社の状況を確認することが求められます。
1. AIサプライチェーンの可視化とリスク評価
自社が利用しているAI関連技術について、ハードウェア、ソフトウェア、データに至るまで、その供給元や開発元を可能な限り把握し、棚卸しを行うことが第一歩です。その上で、特定の国・地域・企業への依存度を評価し、地政学的なリスクや供給停止リスクがどこに潜んでいるかを分析する必要があります。
2. 調達先の多様化と代替策の検討
単一の供給元に依存する「シングルソース」の状態は、コスト面でのメリットがある一方、リスクが高いと言わざるを得ません。重要なAI技術については、調達先の多様化（マルチベンダー化）や、万一の際に切り替え可能な代替技術・製品の調査を平時から進めておくことが肝要です。
3. 経済安全保障に関する情報収集の継続
AIや半導体に関する各国の法規制や政策は、目まぐるしく変化しています。米国をはじめとする主要国の動向を継続的に注視し、自社の事業戦略や調達方針に速やかに反映させる体制を整えることが、今後の事業運営において不可欠となるでしょう。
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