【最新版】Sovereign AI（ソブリンAI）って何？世界で加速する最新動向と日本企業へのインパクト

2025.12.16
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生成AIがビジネスの前提になりつつある今、「Sovereign AI（ソブリンAI／AI主権）」という言葉を耳にする機会が増えています。これは、AIに使うインフラ・データ・人材をどこまで自国・自社でコントロールできるかというテーマであり、今後の競争力とリスク管理の両方に直結します。
Linux Foundationのレポートでは、ソブリンAIは「外部への依存を最小化し、AIシステムとデータ、意思決定を自らコントロールする取り組み」と定義され、回答者の79％が戦略的に重要だと答えています。主な理由は、データコントロール（72％）、国家安全保障（69％）、経済競争力（48％）などです。
アクセンチュアも、ソブリンAIを「自国のインフラ・データ・モデル・人材でAIを開発・運用する能力」と定義し、欧州企業の62％が地政学リスクを受けてソブリンなAIソリューションを求めていると報告しています。

なぜ今、「AI主権」がこれほど注目されるのか
グローバルで進むSovereign AIの主要事例
日本企業が押さえるべき3つの視点
参考・出典

なぜ今、「AI主権」がこれほど注目されるのか

EUは2025年、「AI Continent Action Plan」を公表し、「AIの大陸」になるというビジョンを掲げました。AIファクトリーやAIギガファクトリーと呼ばれる巨大な計算基盤を整備し、クラウドとデータセンター容量を今後5〜7年で3倍に拡大する方針が示されています。

目的は、AIを成長エンジンとしつつ、過度な海外インフラ依存を避け、EU域内で安全にAIを活用できる体制を築くことです。

Linux Foundationの調査では、ソブリンAIの背景として「データ主権」「安全保障」「競争力」「文化的な適合性」が挙げられ、オープンソースソフトウェアやオープンデータが実現の鍵になるとされています。
つまり、AIはもはや単なるITツールではなく、「どこで誰が動かしているか」が経営・国家戦略そのものになりつつあります。

グローバルで進むSovereign AIの主要事例

1. 韓国×NVIDIA：25万枚超GPUのソブリンクラウド

NVIDIAは韓国政府と産業界と連携し、四半期ミリオン超（約26万枚）のGPUからなるAIインフラを構築すると発表しました。韓国政府は最新GPU5万枚規模の国家AIコンピューティングセンターに投資し、NAVER CloudやNHN Cloudなどのソブリンクラウド事業者とともに、国家レベルのAI基盤を整備します。

サムスン電子やSKグループも5万枚超のGPUを搭載したAIファクトリーを計画しており、自国語LLMや産業向けAIの開発を通じて、技術とデータの主権確保を目指しています。さらに、韓国政府と企業は「Sovereign AI Foundation Models」プロジェクトを通じて韓国語LLMの開発を進めており、言語・文化面での主権確保にも踏み込んでいます。

2. 欧州企業ニーズ：Accenture「Europe Seeking Greater AI Sovereignty」

アクセンチュアの調査によると、今後2年間でソブリンAIへの投資を増やす予定の欧州企業は60％に達し、銀行・公共サービス・ユーティリティなど規制産業でニーズが高いとされています。

一方で、ソブリンAIを「競争優位の源泉」と見なす企業は19％にとどまり、48％はコンプライアンス対応が主な動機です。アクセンチュアは、ソブリンAIを単なるリスク対応ではなく価値創造のレバーに変えるために、次のポイントを提言しています。

CEO主導のテーマにする
ローカルとグローバルを組み合わせたハイブリッドなエコシステムを設計する
マルチクラウド前提でアーキテクチャを再設計する

3. 公共セクターの例：オーストラリアAPS AI Plan

オーストラリア政府は「APS AI Plan」を通じて、公務員向けに安全な生成AIを提供する「GovAIプラットフォーム」を立ち上げると発表しました。その中核となる「GovAI Chat」は、オーストラリア政府のインフラ上で稼働し、データはオーストラリア国内に保存される形で運用されると説明されています。

データ主権とセキュリティを重視した“政府版ChatGPT”のような位置づけであり、公共セクターにおけるソブリンAIの象徴的な事例といえます。

日本企業が押さえるべき3つの視点

1.「どの領域に主権性が必要か」を見極める

アクセンチュアの調査では、ソブリンな扱いが必要なAIイニシアチブやデータは平均で全体の36％にとどまるとされています。
すべてを自前で抱えるのではなく、以下を切り分けることが現実的です。

規制・機密性から国内／自社管理が必須な領域
グローバルクラウドや外部AIサービスと連携してよい領域

これはIT部門だけでなく、法務・リスク・事業部門を巻き込んだ全社テーマとして設計する必要があります。

2. オープンソースを前提にエコシステムを設計する

Linux Foundationの調査では、ソブリンAIの実現手段としてオープンソースソフトウェア（81％）、オープンスタンダード（65％）、オープンデータ（65％）が重視され、94％がグローバルな協調を「不可欠」と回答しています。

ソブリンAIは「孤立」ではなく、「どのレイヤーで自律し、どのレイヤーでオープンに協調するか」を設計する話だと捉えると、日本企業にとっても現実的な戦略になります。
EUや国内のスーパーコンピュータ／クラウド、オープンソースコミュニティ（Linux Foundation, LF AI & Dataなど）、国内外ベンダーとのマルチクラウド連携などを、どう組み合わせるかが重要な設計テーマになります。