調査レポート
ソブリンAI:AIの未来を自ら切り拓く
リスク管理から成長の加速まで – CEOと政府・政策立案者がAIの次なるフェーズを主導すべき理由
5分(読了目安時間)
2025/11/03
調査レポート
リスク管理から成長の加速まで – CEOと政府・政策立案者がAIの次なるフェーズを主導すべき理由
5分(読了目安時間)
2025/11/03
人工知能は、もはや単なる新たな技術ではなく、国家競争力とビジネスの存続のバックボーンです。しかし現在、AIの基盤であるコンピューティング、データ、モデルは、ごく少数の手に集中しています。これにより、国家の安全保障、競争力、イノベーションに関する疑問を提起する依存関係が生まれます。地政学上の緊張が高まることで、これらのリスクに鋭い注目が集まっています。
幸いなことに、リスク軽減とレジリエンスへの道筋は、大きな機会も示しています。
ソブリンAIは、適切に構築されれば、グローバルテクノロジーの活用と並行して、最初から安全対策を組み込みながら、地域でのイノベーションを可能にします。これは、レジリエンスを高めながら地域の価値を加速させるためのさまざまなソリューションです。
業界や政府がAIの未来を自ら掌握しようと動く中、機会やギャップ、成長の可能性を特定する上で、ソブリンの成熟度の現状を把握することが極めて重要となります。
この準備状況をベンチマークするために、「ソブリン成熟度指数」を開発しました。これは、企業のデジタルおよびAIの全体的な主権を0~100の尺度で測定するものです。
調査対象組織のうち、地政学的緊張によってソブリンテクノロジーを求める可能性が高まると回答した組織の割合。
ソブリンAIをリードしている組織は、攻守両面で迅速かつ大胆に動いています。
アクセンチュアの調査では、リーダーを差別化する4つの重要な必須事項が明らかになりました。
AIの主権はグローバルな舞台で交渉されていますが、組織のうちCEOまたは取締役会レベルの優先事項としているのは15%にすぎません。トップレベルが主体的に取り組んでいない場合、ソブリンAIは単なるコンプライアンス上のチェック項目の1つとなり、組織は地政学的リスクや戦略的トレードオフに晒されたままとなります。主権をCEOや取締役会に高めることは、単なるガバナンス上の動きではありません。信頼を獲得し、成長を加速させ、AIのルールをただ受け入れるのではなく、形成する側に組織を位置づける強力な力となるのです。
AIの未来を形作るためにCEOが今どのように行動できるかをご紹介します。
15%
CEOまたは取締役会
19%
IT/クラウドインフラストラクチャ部門
29%
最高コンプライアンス責任者または最高リスク管理責任者
37%
最高データ責任者または最高AI責任者
主権と競争力は不可分:市場をリードする組織が市場を形作り、後れを取る組織は市場から締め出されるリスクを負うことになります。ソブリンAIを単なるリスク管理策として扱うと、組織は防御的な姿勢に陥り、成長とコラボレーションが阻害されます。真の機会は、文字通り、そして比喩的にも、市場の言語を話すAIを構築することにあります。それが顧客の信頼を築き、地域のイノベーションを促進し、新たな収益源を開拓することにつながります。
46%
コンプライアンス
28%
重要なデータの管理
27%
セキュリティニーズ
13%
収益化または地域の価値に合わせたAIのカスタマイズ
AIインフラストラクチャが高速で断片化:選択は、プロバイダー、アーキテクチャ、モデル、サービス間の多面的なニーズに対応する唯一の方法です。主権を全部かゼロかの概念として捉えると、高額なシステム変更を強いられることになり、支配的なグローバル企業への依存が生じ、そして国際ルールが変化したときに組織は無防備な状態に陥る可能性があります。より賢明な行動は、グローバルな規模と地域の信頼を融合した柔軟なエコシステムを形成することです。これにより、スピード、レジリエンス、そして決定的な競争優位性を引き出すことができます。
55%
地域とグローバル両方のソブリンプロバイダーを検討中の割合
27%
地域のソブリンプロバイダーのみに絞っている割合
19%
グローバルなソブリンプロバイダーのみに頼っている割合
生成AIとエージェント型AIは、ワークフローの形を変えており、規制は厳格化され、静的なコンプライアンスではもはや十分ではありません。だからこそ、今こそインフラストラクチャだけでなく、インテリジェンスのためにアーキテクチャを再設計するときなのです。インフラストラクチャからモデルとアプリケーションまで、AIスタックのすべての層にわたる適切な知見とコントロールにより、組織は信頼、レジリエンス、アジリティを組み込みながらイノベーションを拡大することができます。
60%
データ
46%
インフラストラクチャ
32%
アプリケーション
22%
AIモデル