[人工知能時代の国際政治] ⑨ AIの国際政治経済：AI国家戦略とグローバル競争

⑩ AIと国際政治経済、ソン・ジヨン [ワーキングペーパーを読む]

Ⅰ. 序論

人工知能（AI）は最近、国家競争と国際政治経済において核心的な戦略資産として浮上している。AI技術の急速な発展と拡散は、単なる産業革新にとどまらず、経済成長、軍事力、データ統制、金融市場といった国家権力の核心要素を再編する潜在力を持つ技術と評価される。このような背景の中で、各国は競争的にAI国家戦略（National AI Strategy）を樹立し発表しており、グローバルな技術主導権確保に向けた競争が激しく展開されている。

本研究はまず、こうしたAI国家戦略を体系的に分析するため、4つの理念型（ideal type）に分類する。第一に、戦略の目標志向性（攻勢的 vs. 防御的）により、AIをグローバル覇権確保の手段として活用するのか、技術拡散に伴うリスクと従属を管理するのかが区分される。第二に、政策主導構造（市場主導 vs. 国家主導）により、イノベーションを民間企業と市場に委ねるのか、国家が産業・データ・インフラを直接調整するのかが決定される。この二つの基準を組み合わせると、「市場主導・攻勢型」、「国家主導・攻勢型」、「市場調整・防御型」、「国家主導・防御型」の4つの戦略類型が導き出され、各国は自国の政治体制、産業構造、技術エコシステム、国際的地位に応じてそれぞれ異なる戦略的選択を取っている。

また、AI国家戦略は、グローバルAI競争という構造的文脈の中で相互作用する動的な産物として理解されなければならない。AIは汎用技術として経済、産業、軍事、社会の全領域にわたって波及力を持っており、国家間の技術格差は単なる生産性の違いを超えて国家権力と戦略的地位の再編に直結する。したがって、AIはグローバル競争を総力戦の様相で深化させる傾向がある。しかし、こうしたAI競争は、各国家が追求する戦略の負の効果を増幅させるリスクを内包している。したがって、こうしたリスクを管理するためには、国際的なレベルでのAIガバナンスの構築が何よりも急務な課題である。

Ⅱ. AI国家戦略

最近、AIの戦略的重要性は急速に高まっており、各国は競争的に「AI国家戦略」を樹立・発表している。2017年3月、カナダ政府は包括的な財政支援を伴う「Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy」を発表した。これはAIを単なる産業技術ではなく、国家競争力と経済成長、長期的なイノベーション能力を左右する戦略的技術と規定し、研究開発投資、人材育成、イノベーションエコシステム構築を国家レベルで体系的に調整しようとする試みであった。[1]その後、多数の国家がAI戦略を発表し、国家レベルでのAI政策は世界的に拡散した。こうしたAI国家戦略の登場と拡散は、AIが単なる新技術を超えて、生産性、産業構造、軍事力、データ統制、金融市場など国家権力の核心要素を再編しうる汎用技術として認識されていることを示している。したがって、AI国家戦略は技術政策の単純な拡大というよりは、技術覇権競争とグローバルバリューチェーンの再編の中で、国家が自国の政治経済的地位を再確立しようとする戦略的対応の産物として理解する必要がある。[2]

AI国家戦略は、「AIが経済と社会にもたらす潜在的便益を最大化し、潜在的費用を最小化するために、明確な目標の下で調整された政府政策の集合」と定義できる。[3]この定義は3つの核心要素を含意する。第一に、AI戦略は国家レベルでの明確な目標設定を前提とする。第二に、研究開発、産業政策、教育・人材育成、規制、データガバナンス、国際協力など、多様な政策手段が相互に調整された形で結合される。第三に、成長促進という攻勢的目標とリスク管理という防御的目標が同時に考慮される。実際に、各国政府はグローバルAIリーダーシップ確保、技術主権強化、戦略産業保護、AI導入の監督と規律など、互いに異なる政策目標を設定してきた。これは、AI国家戦略が単なる産業育成政策を超え、AI技術の発展と拡散を国家がどのような政治経済秩序の中で管理し、方向設定するのかについての包括的な構想であることを意味する。

本論文は、こうしたAI国家戦略を体系的に理解するために、4つのAI発展戦略の「理念型（ideal type）」を提示する。理念型はマックス・ウェーバーが提示した概念であり、現実にそのまま存在する経験的実体ではなく、複雑で混合された現実を分析的に把握するために構成された概念モデルである。[4]これは現実を単純に分類するためではなく、各国家戦略がどのような方向性と制度的特徴に、より近接しているのかを比較・評価するための分析的基準点を提供する。実際のAI国家戦略は、各国の政治体制、産業構造、技術エコシステム、金融システム、社会的価値体系によって異なって現れるが、その基本的な方向性と政策主導構造を中心に類型化することができる。

理念型を区分する第一の基準は「戦略の目標志向性」である。これはAI戦略が究極的にどのような価値を優先し、国家権力と発展モデルの中でAIをどのような手段として位置づけるのかを意味する。ここでは、攻勢的（offensive）戦略と防御的（defensive）戦略に区分できる。攻勢的戦略は、グローバル技術覇権競争の中でAI分野の競争的優位を先取りし、それを通じて経済的・軍事的・科学技術的優位性を確保しようとするアプローチである。技術革新の加速化、データおよびコンピューティング資源の蓄積、ネットワーク効果の形成、グローバル技術標準とインフラの主導権確保、核心部品およびサプライチェーンの統制などが核心課題として設定される。この場合、AIは成長動力であり戦略的資産とみなされ、国家権力の拡張と直接的に連動する。一方、防御的戦略は、AI競争がもたらしうる産業的従属、データ脆弱性、労働市場への衝撃、社会的不平等の深化といったリスクを最小化することに焦点を当てる。これは技術発展を抑制するのではなく、導入の速度・範囲・方式を制度的に管理することによって、経済的自律性と社会的安定性を確保しようとする調整的アプローチを意味する。したがって、「戦略の目標志向性」は、AIを国家権力拡張の手段として積極的に活用することに焦点を当てるのか、それともAI拡散がもたらす構造的衝撃を管理することに重点を置くのか、という政策の基本方向を測る概念的軸である。

第二の基準は「政策主導構造」である。これはAI戦略の樹立と執行過程において、国家と市場、特にデジタルプラットフォーム企業との間で権限と主導権がどのような方式で配分されているのかを示すものである。「政策主導構造」は、単に政府介入の水準や強度を意味するのではなく、AI発展を巡るガバナンス体制において、核心的な意思決定権限と戦略的統制力が最終的にどの行為者に帰属するのかを説明する構造的概念である。市場/プラットフォーム主導型戦略では、民間企業、特に大型技術プラットフォーム企業とベンチャーエコシステムがイノベーションの核心動力として機能する。政府は基礎研究支援、規制フレームワーク整備、競争促進、倫理ガイドライン 마련など、制度的基盤を提供するが、技術革新の具体的な方向と速度は市場競争、資本市場、ネットワーク効果によって決定される。一方、国家主導型戦略では、政府がAI発展の優先順位を設定し、産業政策、財政支援、公共研究機関、公共調達、規制権限などを活用して技術発展を直接調整する。戦略産業指定、大規模公共投資、データインフラの国家的統制、安全保障との連携などが特徴的に現れる。この場合、国家は単なる促進者を超えて方向設定者であり、資源配分の中心的な行為者として機能する。

この二つの基準を組み合わせると、「市場主導・攻勢型」、「国家主導・攻勢型」、「市場調整・防御型」、「国家主導・防御型」という4つの理念型のAI国家戦略が導き出される。もちろん、現実のAI国家戦略は、これらのうちの一つに完全に属するというよりは、複合的な性格を帯び、連続線上に位置する。それにもかかわらず、こうした理念型は、各国がAIという汎用技術の発展と拡散にどのように対応しているのかを分析する上で、有用な分析的枠組みを提供する。

<表1> AI国家戦略の理念型

1. 市場主導型・攻勢型戦略（market-led offensive strategy）

市場主導型・攻勢型戦略とは、AIを国家権力競争の核心的戦略資産と認識しつつも、その発展の主たる原動力を国家の直接的統制や中央集権的な計画ではなく、市場競争と民間の革新能力に置く戦略類型を意味する。この戦略において、国家は技術開発を細部まで指揮する統制者ではなく、長期的なビジョンと規範的な方向性を示し、制度的・財政的基盤を設計する調整者および促進者として機能する。革新の実行主体は、企業、大学、研究機関、ベンチャーエコシステム、資本市場など、分散化されたアクターであり、国家は研究開発投資の拡大、データおよびコンピューティングリソースの開放、規制整備、標準戦略の策定、サプライチェーンの安定化、選択的な安全保障措置などを通じて、これらの競争力を戦略的に強化する。したがって、この戦略は自由市場秩序を標榜しつつも、技術覇権の確保、国際標準の先取り、軍事的優位の達成という攻勢的な目標を追求する「戦略的リベラリズム（strategic liberalism）」の性格を帯びる。

AI分野は、このような戦略的リベラリズムが特に適した領域である。AIは、1970年代のいわゆる「AIの冬」を経て公的支援が縮小された後、民間企業が発展を主導してきた。産業用ロボット、データマイニング、クラウドベースAI、大規模言語モデルなど、核心的な革新は主に民間企業を中心に 이루어졌다。今日でも、Microsoft、Google、Amazon、Meta、OpenAIなどの巨大テクノロジー企業が、膨大なデータとコンピューティングリソース、グローバルプラットフォームを基盤にAI発展をリードしている。[5]したがって、AIは企業間競争が革新の速度と方向性を左右する典型的な市場中心技術と評価される。このような民間主導の構造は、市場主導型・攻勢型戦略がAI分野で高い整合性を持つ核心的な理由でもある。

米国はこの戦略の最も代表的な事例である。2019年にトランプ第1期政権で発表された「American AI Initiative」は、米国のAIリーダーシップの維持と強化を国家目標として設定したが、そのアプローチは中央集権的な産業統制ではなく、革新環境の 조성에焦点を当てた。連邦AI研究開発投資の拡大、質の高い連邦データおよびコンピューティングリソースの開放、革新を阻害する規制障壁の最小化、STEM人材の育成、国際規範形成への参加などが核心内容であった。特に、過度な事前規制を避け、費用便益分析に基づいた成果中心の規制を強調することで、民間革新の自律性を制度的に保障しようとした。これは、攻勢的な目標を設定しつつも、政策手段の側面ではエコシステムの 조성と制度的基盤構築に重点を置いた促進型戦略と評価できる。[6]

2025年にトランプ第2期政権で発表された「Winning the Race: America’s AI Action Plan」は、より明確で構造化された攻勢戦略へと進化を遂げた。この計画は、AI革新の加速化、米国AIインフラの構築、国際AI外交および安全保障の主導という3つの軸を中心に構成され、米中戦略競争の構図を前面に配置する。規制の見直しと規制緩和の強化、オープンソースエコシステムの促進、半導体・データセンター・エネルギーインフラの拡充、軍事・情報機関用高セキュリティAIインフラの構築、輸出統制の強化、同盟基盤の技術ブロック形成など、産業・安全保障・外交を統合した実行戦略を含む。すなわち、2019年の戦略が革新エコシステムの制度的土台を 마련することに重点を置いていたとすれば、2025年の戦略はサプライチェーンの再編と技術統制、同盟ネットワークの拡大を通じて、その革新の成果を指定学的な優位へと転換しようとする包括的な実行フレームワークと言える。2025年のAmerica’s AI Action Planは、AI覇権競争の明確化、AIの安全保障化（securitization）の強化、競争国に対する技術統制とブロック化戦略の制度化などを通じて、国家の戦略的役割を一層強化した。[7]それにもかかわらず、両戦略とも政府がAI産業を計画経済的に運営せず、革新の中心を民間企業と研究コミュニティに置いているという点で、市場主導的性格は一貫して維持されていると評価できる。

＜表2＞ American AI Initiative vs. America’s AI Action Plan 比較

市場主導型・攻勢型戦略の強みは、何よりもAIの民間中心の発展構造と構造的に整合的である点にある。競争的な市場構造は、多様な技術経路の実験を可能にし、失敗を迅速にふるい分け、資本と人材の大規模な流入を促進する。グローバルプラットフォームを保有する企業は、ネットワーク効果を通じて国際標準と技術スタックを拡散させることができ、国家はサプライチェーン・安全保障・標準といった戦略的な地点に選択的に介入することで、地政学的なリスクに柔軟に対応できる。言い換えれば、技術発展の速度と規模は市場で確保し、その成果の戦略的転換は国家が担当するという構造的な分業が行われる。しかし、この戦略は構造的な限界も内包する。企業はリスクと収益を基準に意思決定を行うため、長期的な安全保障、倫理、社会的責任が後回しにされる可能性がある。プラットフォーム企業の市場支配力の強化とデータ独占は、競争を阻害し不平等を深化させる可能性があり、また民間企業の商業的利害と国家の長期戦略が常に一致するわけではないという点で、戦略的整合性の問題が発生しうる。[8]

市場主導型・攻勢型戦略は、国家が直接産業を統制するのではなく、制度的環境と戦略的インセンティブを設計することによって、民間の革新能力を最大限に動員し、国際技術覇権競争で優位を確保しようとするハイブリッド戦略と言える。米国の事例は、開放的な革新エコシステムを維持しつつも、技術を中心とした地政学的な秩序再編を積極的に推進する方向へと発展していることを示している。

2. 国家主導型・攻勢型戦略（state-led offensive strategy）

国家主導型・攻勢型戦略とは、AIを単なる産業革新手段ではなく、国家権力の構造的再編と直結した核心的戦略資産と規定し、中央政府が長期的なビジョン設定と資源配分、制度設計、産業組織、安全保障統合を包括的に主導することによって、国際技術競争で先導的地位を確保しようとする戦略を意味する。このような戦略では、中央政府が発展ロードマップと重点技術、産業配置、データ管理体制、標準と規制の方向などを主導し、市場と企業は国家戦略の枠内で動員され、調整される。

このイデオロギー型を最も典型的に示す事例は中国である。中国は2017年に国務院が発表した「A New Generation Artificial Intelligence Development Plan」を通じて、AIを国家戦略の最優先事項に格上げし、2030年までに世界のAI革新の主要な中心および先導国へと跳躍するという長期目標を提示した。この計画は、AIを未来をリードする戦略的技術と規定し、核心アルゴリズム、高度AIチップ、データリソース、知能システムなどの戦略資産の国内確保を強調し、技術自立とグローバル競争優位の確保を同時に追求するという点で、明確な攻勢的指向性を持つ。特に軍民融合戦略との結合を通じて、AI発展を軍事現代化と直接連携させることで、技術・産業・安全保障を統合する国家的プロジェクトへと発展させた。

政策主導構造の側面でも、中央政府は国家級重点実験室と革新基地の再編、大規模な財政および政策金融の投入、戦略産業の指定と補助金支援、データガバナンス体制の構築などを通じて、発展の方向性を総括する。Alibaba、Tencent、Baidu、Huaweiなどの主要プラットフォーム企業は、自律的な革新主体であると同時に、国家戦略の実行パートナーとして機能する。これは、民間企業が独立した市場アクターとして中心となるモデルとは異なり、国家戦略の下で統合された技術・産業複合体の性格を示す。また、データは市場競争要素を超え、国家安全保障と直結した戦略資産として再定義され、収集・流通・活用・国境間移転まで、次第に国家管理の範疇に取り込まれる。法・倫理・標準・知的財産・安全保障監督体制も、先制的に整備され、アルゴリズム設計から応用段階までを包括する監督構造を形成することで、大規模な技術拡散を管理可能な範囲内で推進しようとする体系的なアプローチを特徴としている。[9]

国家主導型・攻勢型戦略は、このような構造的特徴のおかげで、集中的な資源動員と長期戦略の一貫性維持、技術・産業・軍事の統合的調整、大規模インフラの迅速な構築という強みを持つ。特に技術追撃段階で、国家が財政・金融・産業政策を統合して戦略産業に資源を集中できる点は、迅速な能力蓄積に有利に作用する。しかし同時に、中央集権的な官僚構造は、急進的で破壊的な革新の多様性を制約する可能性があり、戦略産業の指定と大規模な補助金は、資源の配分ミスと政治的判断エラーのリスクを伴う。企業の自律性が国家戦略に過度に依存するようになると、グローバル市場競争における柔軟性と創造性が弱まる可能性があり、データ統制の強化と国家介入の拡大は、国際協力と信頼形成の制約要因となりうる。また、技術発展が国家戦略と密接に結びつくほど、国際政治の対立が技術領域に移転する傾向が強化されるという点も、構造的な限界として指摘される。[10]すなわち、国家主導型・攻勢型戦略は、高い動員能力と長期的な戦略推進という強みを持つと同時に、制度的な柔軟性と国際的な開放性をいかに確保するかにかかって、その持続可能性が左右される戦略類型であると評価できる。

3. 市場調整型・防御型戦略（market-shaping defensive strategy）

市場調整型・防御型戦略とは、AIを戦略的コア技術として認識しつつも、国際技術覇権競争で攻勢的な優位を確保するよりも、市場の制度的条件と規範を再設計することによって、自国の価値、制度、社会的な安定性を防御しようとする戦略類型を意味する。この戦略において、国家は単なる産業促進者ではなく、規範設計者およびリスク管理者として機能する。技術革新の原動力は依然として民間部門に存在するが、国家は法的規律、標準化体制、データガバナンス、競争政策、責任メカニズムを通じて、技術発展の経路を構造的に形成する。すなわち、市場を閉鎖したり、国家が直接生産を統制したりする方式ではなく、市場の作動規則を再構成することによって、技術発展が民主主義、人権、個人情報保護、社会的信頼と衝突しないように、制度的な境界を設定する戦略である。

この戦略の代表的な事例は、欧州連合（EU）が採用したEU AI Actである。2024年に採択されたこの規則は、世界初の包括的なAI規制体系であり、「リスクベースアプローチ（risk-based approach）」を核心原則としている。AIシステムをリスクレベルに応じて「許容不可能なリスク」「高リスク」「限定的リスク」「最小リスク」に区分し、リスクの強度に比例して規制の強度を差別化する。社会的信用評価、脆弱層の操作、広範なリアルタイム遠隔生体認証などのシステムは禁止され、教育・雇用・信用・法執行・移民・司法領域などで活用される高リスクAIは、厳格なリスク管理、データ品質確保、技術文書化、人間による監督、正確性・堅牢性・サイバーセキュリティ要件を満たさなければならない。また、汎用AI（General Purpose AI）に対しても、一定基準以上の演算規模を持つモデルには追加的な評価と報告義務を課し、システム的なリスクを事前に管理するように設計されている。EUのアプローチは、AI単独規制ではなく、デジタル秩序全体を再構成する包括的な市場調整戦略の一部であるという点でも特徴的である。General Data Protection Regulation（GDPR）を通じた個人情報保護の強化、Digital Markets Act（DMA）を通じたプラットフォーム市場支配力の規律、Digital Services Act（DSA）を通じたオンラインプラットフォームの責任性強化は、AI規制と結合し、一つの一貫した規範的フレームワークを形成する。[11]これにより、EUは技術覇権競争で直接的な産業優位を確保するのではなく、規範と標準を通じてグローバル市場の運営原則を形成する「規範的権力（normative power）」戦略を追求している。

市場調整型・防御型戦略の強みは明確である。第一に、技術発展がもたらしうる社会的・政治的リスクを事前に制度化することによって、長期的な安定性と民主的な正当性を確保できる。第二に、明確な規制フレームワークは、企業と投資家に予測可能性を提供し、消費者信頼を高める。第三に、国際的には規範と標準を先取りすることによって、グローバル技術秩序形成プロセスで影響力を行使できる。これは単なる産業競争を超え、規範競争の次元で戦略的自律性を確保しようとする試みと評価できる。しかし、この戦略は構造的な限界も同時に内包する。最も核心的な問題は、技術成熟以前の段階で包括的な規制を導入することによって生じる「先制的過剰規制」のリスクである。厳格な事前規制は、遵守コストを増加させ、特に資本と法律能力が制限されたスタートアップや中小企業に相対的に大きな負担を与える。これは、革新実験と迅速な商業化を阻害し、産業エコシステムのダイナミズムを弱体化させる可能性がある。

また、複雑な規制体系は、逆説的に大手企業に有利に作用する可能性もある。十分なリソースを持つグローバル企業は、規制遵守コストを吸収できるが、新規企業は市場参入を断念したり、EU域外へ移転する誘因を持つ可能性がある。さらに、EUは規範設定能力では先導的な地位を確保したが、超大規模モデルの開発と大規模なコンピューティングインフラの側面では、米国と中国に比べて相対的に脆弱な産業基盤を持つ。[12]このような状況で、強力な規制を早期に導入した場合、「ルールを作る権力」は行使できても、「技術を生産する権力」は制限されるという構造的な不均衡が深化する可能性がある。これは、長期的に戦略的自律性（strategic autonomy）確保という目標と緊張関係を形成しうる。

市場調整型・防御型戦略は、市場を全面的に統制することなく、法と制度を通じて技術発展の方向を構造的に形成することによって、社会的価値と制度的な安定性を防御しようとするアプローチである。EU AI Actは、このような戦略を最も体系的に実装した事例であり、技術競争を単なる産業覇権競争ではなく、規範競争へと再定義しようとする試みと言える。ただし、この戦略は規範的な正当性と産業的な競争力の間の持続的なバランス調整を要求しており、そのバランスをいかに設計するかにかかって、長期的な成果が決まるだろう。

4. 国家主導型・防御型戦略（state-led defensive strategy）

国家主導型・防御型戦略とは、AIを国家安全保障と経済発展の核心的戦略技術として認識しつつも、グローバル技術覇権競争で直接的な攻勢的拡張よりも、国家が主導的に産業基盤を保護し、自立性を確保することに焦点を当てる戦略類型を意味する。この戦略において、国家は産業育成の主導者であり、市場保護の執行者として機能する。市場の自律的な競争に全面的に依存するのではなく、政府が補助金、公共調達、研究開発支援、外国企業規制、データ統制、インフラ投資など、多様な政策手段を動員して国内AIエコシステムを外部の競争圧力から保護する。これは、グローバルな先端企業が技術・データ・プラットフォームを独占することによって発生しうる産業的従属を防ぎ、自国産業が成長できる「戦略的緩衝空間（strategic buffer space）」を制度的に構築しようとする試みと言える。

このような防御戦略は、単なる市場保護の次元を超え、Sovereign AIの概念と結合することで一段階進化している。Sovereign AIとは、データが国内法体系に従って管理されるデータ主権を超え、AIモデルの設計・訓練・展開・運用、そしてそれを支えるコンピューティングインフラとガバナンス体制全般を自律的に構築しようとする戦略的アプローチを意味する。「誰がデータを統制するのか」という問題を超え、「誰がアルゴリズムとモデルを設計し、どのような規則と価値に基づいてAIが運用されるのか」という、より根本的な主権の問題へと拡張されたものである。国家主導型・防御型戦略は、このようなAI主権を確保することによって、長期的な技術内製化と戦略的自律性（strategic autonomy）を達成しようとするアプローチと言える。[13]

インドは、このような国家主導型・防御型戦略の代表的な事例として分類できる。インドはAIが経済成長とデジタル変革の核心的動力であることを認めつつも、自国のAIエコシステムが米国および中国のプラットフォーム企業に構造的に従属することを警戒してきた。このような問題意識の中、NITI Aayogは2018年に「National Strategy for Artificial Intelligence: AI for All」を発表し、国家レベルの戦略ビジョンを提示した。この戦略は、表面的には包摂的成長（inclusive growth）を強調するが、その内容は技術自立と主権確保を目指す国家主導型・防御型戦略の性格を明確に示している。[14]

インドのAI for All戦略は、第一に、公共部門中心の需要創出を通じてAI発展の方向性を国家が主導するように設計されている。インドは、保健、農業、教育、スマートシティ、スマートモビリティなど、社会的外部効果が大きい分野を優先適用領域として選定した。これは、短期的な収益最大化よりも社会的最適化（social optimization）を優先するアプローチであり、AI産業が外国プラットフォーム企業中心の商業的消費市場へと再編されることを防ぐ意図を内包する。特に、農業や保健のように民間単独では投資誘因が低い領域で、国家が直接需要を創出することによって、産業発展の方向性を公共目的中心に誘導しようとしている。

第二に、この戦略は基礎研究能力強化のためのCORE（Centres of Research Excellence）と、応用・産業適用中心のICTAI（International Centres for Transformational AI）という二重構造を通じて、研究エコシステムを国家レベルで体系化しようとしている。これは、単に外国技術を導入するだけでなく、学習（adaptation）と応用を経て、長期的には技術を内製化（indigenization）しようとする段階的な戦略である。後発走者としての制約を認めつつも、「late-mover advantage」を活用して独自の能力を蓄積しようとする選択と評価できる。

第三に、データ主権とプラットフォーム統制権の確保を重視する。インドは、データ現地化要求、個人情報保護体制の整備、部門別規制フレームワークの構築などを通じて、データ統制権を国内に維持しようとしている。また、National AI Marketplace（NAIM）構想を通じて、データ収集・アノテーション・モデル展開を統合する公共プラットフォームを設計することによって、グローバルなビッグテックプラットフォームへの構造的依存を緩和し、国家がエコシステムの調整者および設計者として機能するようにする。これは、Sovereign AIの制度的基盤を構築しようとする試みと解釈できる。

第四に、人的資源と制度的基盤の整備を並行する。大規模な再教育プログラム、分散型教育モデル、データアノテーションのような新しい雇用創出戦略は、自動化の衝撃を緩和し、社会的対立を最小化しようとする防御的な措置と理解できる。同時に、AI特許とデータ基盤モデルの特殊性を反映した知的財産（IP）制度の改善は、外国企業中心の知的財産構造に依存しないための制度的な備えと言える。

この国家主導・防御型戦略の強みは以下の通りである。まず、外部技術への依存度を低減し、長期的な産業自立基盤を構築できる。保護的な政策は、初期段階の国内企業がグローバル巨大企業との直接競争で淘汰されるのを防ぎ、技術蓄積のための時間を確保する。また、データとインフラを国内管理下に置こうとするSovereign AIアプローチは、安全保障上のリスクを緩和し、政策の自律性を維持することに貢献する。さらに、公共目的中心のAI発展モデルは、社会的な正当性を確保し、デジタル変革過程で生じうる不平等や排除の問題を緩和するのに役立つ可能性がある。しかし、国家主導・防御型戦略には構造的な限界も存在する。過度な保護主義は競争圧力を弱め、国内産業の効率性と革新能力を低下させるリスクがある。外国企業に対する規制強化は、短期的には市場防衛効果をもたらしうるが、長期的には外国人投資の減少と技術協力の縮小につながる可能性も存在する。また、Sovereign AIの構築には、大規模なコンピューティングインフラ、エネルギー資源、熟練人材の確保など、莫大な費用が伴い、後発国家が独自のモデルを構築するには技術的な制約が伴う。さらに、国家主導の資源配分は、政治的判断と官僚的な非効率性という問題を伴うリスクも排除できない。

国家主導・防御型戦略は、グローバルAI競争において後発国家が選択しうる現実的な対応方式であり、外部技術権力への構造的な従属を防ぎ、技術主権を確保するための防御的・主権中心戦略と言える。インドの戦略は、包摂的成長という言説の下でSovereign AIの構築を目指しており、市場開放よりもエコシステム管理と技術内製化を優先するアプローチを示している。これは、攻撃的な覇権戦略とは区別される、技術的生存と戦略的自律性を核心目標とする国家主導型AI発展戦略の典型と評価できる。

5. AI国家戦略の多様性

これまで見てきた4つのAI国家戦略は、グローバル技術競争に対する姿勢と、国家と市場の関係設定方式によって区分できる。前者はAIを通じて国際秩序における影響力を拡大しようとするのか、それとも従属とリスクを管理しようとするのかという戦略的志向の問題であり、後者はイノベーションを主導する主体が誰であるかという問題である。

市場主導・攻勢型戦略は、民間企業の革新能力と資本蓄積能力を核心動力としてグローバルAI覇権を追求する類型である。この戦略において国家は、直接産業を管理するよりも、規制緩和、研究開発支援、人材誘致、税制優遇などを通じてイノベーションに親和的な環境を 조성する促進者の役割を果たす。国家主導・攻勢型戦略は、攻勢的な目標を維持しつつ、それを国家中心の産業政策と資源動員を通じて達成しようとする類型である。この場合、国家は単なる調整者ではなく、産業の方向性を設計し、戦略分野に資源を集中配分する核心主体として登場する。市場調整・防御型戦略は、市場経済の基本構造を維持しつつも、AI技術がもたらしうる社会的リスクを強力な規制と制度設計を通じて管理しようとするアプローチである。この類型は、グローバル覇権競争における攻勢的な拡大よりも、安全性、倫理性、人権保護、データ保護といった価値の擁護を優先する。国家主導・防御型戦略は、国家が産業発展を主導するが、その目的はグローバル覇権よりも技術的従属の防止と戦略的自律性の確保にある。この戦略は、産業保護、データ管理、公共需要創出、インフラ自立などを通じて自国AIエコシステムの内製化を追求する。

<表3> AI国家戦略の多様性

このような4つのAI国家戦略は、国家能力、産業構造、政治体制、国際的地位に応じて異なって選択される戦略的な組み合わせである。これらは相互排他的であるよりも、各国家が置かれた構造的条件に応じて混合的に現れる可能性もある。しかし、この類型化は、グローバルAI競争の構造を理解し、各国家の戦略的選択が持つ含意を比較分析する上で有用な分析的枠組みを提供する。

Ⅲ. AIグローバル競争と国家戦略の相互作用

AI発展戦略は個別の国家の政策選択から出発するが、実際には孤立した環境の中で作動するわけではない。AIは汎用技術（General Purpose Technology）として経済・産業・軍事・社会の全領域に波及効果を及ぼし、その発展速度と拡散範囲は国家競争力と国際秩序の階層構造を再編しうる潜在力を持つ。また、大規模なデータ蓄積、コンピューティング資源の確保、アルゴリズム性能の累積学習効果、ネットワーク効果、プラットフォームエコシステムへの従属性などは、先行者がさらに急速に格差を拡大させる構造を形成する。このような構造では、勝者独占あるいは勝者優位の現象が生じやすい。先に市場を先取した国家または企業は、データと資本、人材をさらに吸収しながら自己強化的な優位を形成し、後発者は同水準に到達するために指数関数的な費用と時間を要する。このようにAI産業は遅延費用（delay cost）が非常に大きい競争構造を持ち、「一度遅れをとると追いつくのが難しい」という認識が国家レベルの戦略選択に強い圧力を作用させる。

このような競争的圧力の中で、各国のAI戦略は相互作用を通じて収斂（convergence）の様相を見せるようになる。まず、AI覇権競争が激化するにつれて、米国の市場主導・攻勢型戦略と中国の国家主導・攻勢型戦略の間で収斂が現れ、それを通じて技術ブロック化とサプライチェーンの分断化が促進される可能性が高い。また、競争圧力による技術速度競争は、市場調整・防御型戦略の実現を困難にし、労働市場の衝撃、情報不均衡、格差の深化など、社会的外部効果を十分に管理できないリスクを高める。Sovereign AI戦略の無分別な推進もまた、資源の浪費と戦略的な非効率を招く可能性がある。このようにAI競争と技術拡散が加速化するほど、世界経済と社会の安定性、国家戦略的資源の効率的な活用という側面でリスクが増加し、これは単一国家レベルの対応だけでは管理困難な問題である。したがって、国際的なレベルでのAIガバナンスを構築することが求められる。

1. AIグローバル競争

2017年9月1日、ロシア大統領ウラジーミル・プーチンは学生たちとの公開授業で「AI分野のリーダーが世界の支配者になるだろう」と述べた。[15]彼の発言は単なる修辞を超え、AIが国家権力と国際秩序の行方を左右する戦略的技術であるという認識を圧縮的に示したものである。今日、AIは産業イノベーションの道具を超え、軍事力、情報戦、経済生産性、規範設定能力に至るまで広範な影響力を行使する技術とみなされており、これによりグローバル競争は次第にゼロサム的性格を帯びている。

何よりもAI競争の性格を規定する核心要素は、AIが汎用技術であるという点である。歴史的に蒸気機関、電気、情報通信技術（ICT）のような汎用技術は、特定の産業を超えて経済全般の生産方式と組織構造を根本的に再編してきた。AIもまた、製造業、金融、国防、医療、教育、行政など、ほぼ全ての分野に適用可能であり、データ処理と意思決定、自動化を通じて既存産業の効率性と構造を全面的に変化させる潜在力を持っている。このような汎用性により、初期には生産性向上の効果が限定的に現れることもあるが、組織構造と制度がこれに合わせて再編される場合、その波及力は指数関数的に拡大する可能性が高い。[16]このようなAIの汎用的性格は、競争の範囲を全面化させる。これは特定の産業内の企業間競争にとどまらず、国家全体の産業エコシステム、データインフラ、人材育成体系、軍事戦略、国際標準設定能力までを包括する「総体的競争」を誘発する。言い換えれば、AI競争は研究開発（R&D）競争であり、資本動員競争であり、人材確保競争であり、プラットフォームと規範をめぐる秩序競争である。このような多層的な競争構造の中で、政府と企業はAI開発を単なる経済的機会ではなく、国家競争力の基盤を再構成しうる戦略的優位確保の手段として認識している。

さらに、AI産業は勝者独占あるいは勝者優位の構造的特性を強く帯びている。デジタルプラットフォーム産業全般で見られるネットワーク効果とデータ蓄積効果は、AI分野でさらに強化される。アルゴリズムはより多くのデータを通じて性能が改善され、性能が改善されるほど、再びより多くのユーザーとデータを吸収する自己強化的な構造を形成する。[17]一度、先導的な地位を確保した企業や国家は、資本、人材、エコシステムをさらに吸収し、格差を拡大することができる。逆に後発者は、同水準に到達するために莫大な費用と時間を投入しなければならず、その過程で技術的・市場的な従属に陥るリスクが大きくなる。このような構造は、AI開発を抑制するよりも加速化させようとする強い誘因を形成し、結果的に競争をさらに激化させる。

結局、AIグローバル競争は、汎用技術という構造的特性と勝者独占的な市場構造が結合することで、国家と企業双方に「遅れをとるわけにはいかない」という圧力をかける総力戦的性格を帯びるようになる。これは冷戦時代の核兵器競争に匹敵するほどの戦略的含意を持つが、その影響範囲が軍事領域を超えて経済・社会全般にわたる点でより広範である。したがって、AI競争は単なる技術革新の問題ではなく、速度と規模、エコシステムと規範をめぐる全面的な権力競争へと進化していると言える。[18]

2. AI覇権競争と国家戦略の収斂化

AIグローバル競争が激化するにつれて、国家別のAI発展戦略は相互牽制と模倣、制度的学習を経て、次第に収斂する傾向を見せている。特に攻勢的な戦略を採用した米国と中国の間でのAI覇権競争の強度が上がるほど、長期的なエコシステム構築や開放的な協力よりも、短期的な優位確保と戦略的な管理がより重要になる現象が現れる。

まず、市場主導・攻勢型戦略と国家主導・攻勢型戦略の間での収斂現象は、米中競争構図の中で明確に現れている。伝統的に市場主導・攻勢型戦略は、民間企業の革新能力と開放的な市場秩序を基盤に技術的優位を確保することに焦点を当てていた。一方、国家主導・攻勢型戦略は、大規模な国家投資と産業政策を通じて戦略産業を集中的に育成する方式であった。しかし、AI競争が安全保障と直結した戦略産業競争として認識されるようになり、両戦略は次第に類似した政策手段を活用し始めている。特に現在AI分野で相対的に優位に立っている米国は、半導体輸出統制、先端技術に対する投資制限、大規模な公共補助金政策などを通じて、次第に国家主導的で市場保護的な性格を強化している。これは単なる技術保護を超え、競争国の追撃を遅延させ、自国の技術的優位を構造的に固定化させようとする戦略と解釈できる。その結果、市場主導・攻勢型戦略は次第に国家主導・攻勢型戦略と収斂し、開放的な世界経済秩序よりもブロック化された技術圏域の形成へと移行する傾向を見せる。

また、このような収斂は、対外的な保護主義強化にとどまらず、内部的にも中央集権化と産業集中の深化という傾向として現れている。一般的に市場主導・攻勢型戦略は、民間企業の革新能力と開放的な市場秩序を基盤に技術的優位を確保することに焦点を当てており、多数の企業とスタートアップが競争する分散的なエコシステムをイノベーションの源泉とみなしてきた。しかし、AI性能が大規模データと莫大なコンピューティング資源の「スケール（scale）」によって向上するという認識が広がるにつれて、AI競争は少数の「国家チャンピオン」あるいは巨大プラットフォーム企業によって主導されるのが効率的であるという論理が力を得ている。しかし、このような中央集権化は、長期的にはイノベーションの動力を弱めるリスクを内包する。イノベーションは通常、多様な実験と参入障壁の緩和、人材の自由な移動と創業を通じて促進されるが、過度な集中はこうした競争的ダイナミズムを制約しうるからである。[19]

結果的に米中競争は、短期的な競争優位を確保するために国家介入と産業集中を強化する方向へと戦略を収斂させている。これは短期的に見れば技術格差を拡大し、戦略的統制力を強化することに寄与しうるが、長期的にはイノベーションの多様性と実験の幅を縮小させ、生産性向上の潜在力を制約する可能性を内包する。同時に、このような中央集権化とブロック化は、グローバルサプライチェーンとデジタル経済の分断化を加速させ、開放的な世界経済秩序を萎縮させる構造的効果をもたらしうる。AI競争は、このように外部的には保護主義と技術ブロック化を、内部的には産業集中と中央集権化を強化する方向へと国家戦略を収斂させている。

3. AI競争と社会経済的安定性

AI技術拡散の社会経済的効果は、まだ十分かつ時期を得たデータによって明確に検証されていない。しかし、産業革命初期にも労働者一人当たりの産出が増加したにもかかわらず、実質賃金は長期間停滞し、技術進歩が労働者の厚生につながるまで相当な時間がかかったという点を考慮すれば、AIは生産性と成長率を高める潜在力を持っているにもかかわらず、短期的には「代替効果（displacement effect）」を通じて労働需要を減少し、所得分配を悪化させる可能性が高いと評価できる。特に、既存のロボット自動化が主に「低学歴・低熟練・低賃金」労働を代替したのに対し、AIは「高学歴・高熟練・高賃金」職種における作業まで相当部分自動化できる潜在力を持っている。これはAI拡散が先進国の専門職・事務職労働者にも大きな衝撃を与えうることを示唆しており、労働所得分配率の低下と賃金・生産性間の乖離拡大の可能性を排除できない。もちろん、技術は新たな課題を創出する「再定立効果（reinstatement effect）」を通じて労働需要を回復させることもできる。19～20世紀の間、蒸気機関、電気、コンピューターが登場する中で、過去には存在しなかった職業が新たに創出され、これは長期的に賃金と生活水準の上昇を牽引した。しかし、最近のICTとAIイノベーションの場合、一部の学者は新たな課題創出よりも自動化に集中しており、その結果、労働需要の停滞と格差の深化が現れていると指摘している。[20]

市場調整・防御型戦略は、このような分配問題と社会的衝撃を事前に管理しようとする試みと見ることができる。AIの急速な拡散によって発生しうる労働市場の衝撃、格差の深化などを管理するためには、規範設定と監督体制の構築が不可欠である。しかし、高強度AI競争圧力の中で、市場調整・防御型戦略は構造的なジレンマに直面することになる。この戦略は、リスク管理、規範設定、社会的信頼確保を優先し、技術拡散過程で発生しうる外部効果を予防的に管理しようとするアプローチに基づいている。しかし、AI産業が勝者独占的な性格と規模の経済を強く帯びており、AI性能がデータ、コンピューティング資源、ネットワーク効果によって非線形的に向上する構造では、初期の速度格差が長期的な技術格差として固定化される可能性が大きい。この場合、規制と安全装置の構築に時間を投じる市場調整・防御型戦略は、短期的にはイノベーション速度を制約し、技術主導権競争で不利な位置に置かれる可能性がある。競争圧力が激化するほど、規範の一貫性を維持することが困難になる理由がここにある。

最近、欧州でもAI競争力確保の必要性がますます強く提起されている。EUは、人口高齢化と生産性鈍化により経済成長と競争力に対する圧力が 증가する状況の中で、グローバルAI競争で遅れをとるリスクに直面しており、これを克服するために民間企業を中心に断固たる措置と野心的な目標設定の必要性が強調されている。すなわち、技術・産業・政策分野の協力、人材と資本の動員、核心インフラの近代化、競争力のある技術エコシステムの 조성などを通じて、EUもAIの競争力確保に焦点を当てるべきだという要求が次第に広がっている。[21]

結局、市場調整・防御型戦略は、技術格差拡大リスクと社会的安定性毀損リスクの間でバランスを模索する、極めて困難な選択問題を内包する。競争圧力が激化するほど、規制緩和と産業支援を並行する誘惑は大きくなるが、これは社会的安全装置を弱める可能性がある。逆に厳格な規制基調を維持する場合、技術的従属と成長鈍化のリスクが大きくなる。このようなジレンマは、AI競争が激化するほど社会的リスク管理措置が推進されにくくなることを示唆している。したがって、AIが引き起こす社会的リスクを管理するために、先制的に行われるべき措置は、AI競争自体を緩和することだと言える。

4. AI競争とSovereign AI

AI競争は「Sovereign AI」戦略の拡散を促進する核心的要因としても作用している。競争が激化するほど、外部プラットフォームや技術への依存は安保上の脆弱性として認識され、各国はデータローカライゼーション、自国クラウドインフラ構築、国産AIモデル開発など、自律性確保のための政策を強化している。こうした傾向は、国家主導・防御型戦略だけでなく、攻勢的戦略を追求する国家においても共通して見られる。すなわち、AI競争は戦略類型に関わらず、技術主権を重視する方向へと国家政策を収斂させる効果を生み出している。

このようにAI競争はSovereign AI戦略を促進しているが、こうした戦略の妥当性と現実可能性にはいくつかの構造的制約と限界が存在する。第一に、Sovereign AIは、コア技術とデータ、コンピューティングインフラ、標準、人材など広範なリソースを自国管理下に置こうとする戦略的アプローチを前提とする。しかし、AI産業のコア分野は既にグローバルな寡占・独占構造へと収斂しており、特定の企業と国家が市場支配力を占有している状況下で、後発国がこれらのコア領域で完全な自立を達成することは、莫大なコストと時間を要する。例えば、商用LLM市場の約70%をMicrosoft-OpenAIが掌握しており、AI学習用GPUの90%以上を少数の企業が供給している現実は、国家が単独でこれらのコアリソースと技術を管理することを困難にしている。

第二に、Sovereign AI戦略の現実可能性は、国内市場規模と産業エコシステムの能力に大きく依存する。大規模な国内市場を有する国家の場合、保護主義的アプローチを通じて一定水準の技術・産業内製化を達成できるが、国内市場が限定的な国家では戦略実行は容易ではない。限定された市場規模は、研究開発（R&D）投資回収、人材確保、実験的イノベーション促進の面で制約となり、戦略的保護主義がむしろイノベーションを阻害し、コストを増大させる逆効果を招く可能性がある。

結果として、Sovereign AI戦略は、競争圧力下で技術主権と国家安全を確保しようとする論理的必要性にもかかわらず、グローバル産業構造、国内市場規模、技術集積度、資本および人材へのアクセス性という現実的制約により、全ての国家が同様に実行できる戦略ではない。したがって、AI競争が激化する状況下でも、各国は戦略的優先順位を定め、コア分野と特化市場で選択的なSovereign AIを追求する形でアプローチすべきであり、完全な自立よりもグローバル協力と内製化の混合戦略が、より現実的で効果的な代替案となり得る。

5. AI競争とガバナンス

AI競争は、国家と企業双方に技術的優位の確保と戦略的自律性の強い動機を提供するが、同時に世界経済と社会、国家戦略全般に構造的な問題を引き起こし得る。第一に、競争が過度に激化することで、市場主導・攻勢型戦略と国家主導・攻勢型戦略との収斂が見られ、米国と中国を中心に、開かれた世界経済よりも技術ブロック化とサプライチェーンの分断化が促進される可能性が高い。これはグローバル貿易とデジタル経済の効率性を阻害し、長期的には世界経済の開放性を弱体化させる効果をもたらし得る。

第二に、競争圧力による技術速度競争は、市場調整・防御型戦略の実現を困難にし、労働市場の衝撃、情報不均衡、格差拡大など、社会的外部効果を十分に管理できないリスクを増大させる。AIの勝者総取り的特性と急速な拡散速度の中で、規制と安全装置の構築に時間がかかる防御型戦略は、短期的にはイノベーション速度を制限しつつも、社会的安定性を十分に保証できない可能性がある。

第三に、Sovereign AI戦略の無分別な推進もまた、リソースの浪費と戦略的非効率を招来し得る。コア技術とインフラにおける自給自足を目標とする過度な保護主義的政策は、莫大な投資と人材動員を要求するが、産業構造と国内市場規模、技術的従属の可能性を考慮すると、全ての国家が成功裏に実行することは困難である。これにより、一部国家ではコスト負担が増加し、イノベーション能力が制限されるリスクが存在する。

このように、AI競争と技術拡散が加速化するほど、世界経済と社会の安定性、国家戦略的リソースの効率的活用という観点からリスクが増大し、これは単一国家レベルの対応だけでは管理困難な問題である。したがって、新たな技術がもたらす副作用と意図せぬ結果を予防するため、国際的なレベルでのAIガバナンスを構築することは、必須の課題となっている。[22]キッシンジャーとアリソンは、「AIの無制限な発展が米国と全世界に破局的な結果をもたらす可能性があまりにも大きいため、政府指導者たちは今直ちに行動しなければならない」と強調し、AIが単なる経済・技術問題ではなく、グローバル戦略的安定と人類の未来を左右する潜在的脅威であることを明確にした。[23]また、AI開発者たちも「AIによる絶滅リスクを、防疫、核戦争と同等の社会的規模のリスクとして、グローバルな優先課題として取り扱うべきだ」と警告し、AIが人間の生活を制御する可能性を指摘したチューリングの懸念を改めて想起させた。彼らは、AIがもたらす根本的変化（GenAI）を管理するために、倫理的で透明、かつ制御可能なイノベーションを保証する強力な監督体制と新たな規制フレームワークが必要であることを強調した。[24]

しかし、こうした警告にもかかわらず、AIガバナンスの構築は国際社会が直面する最も難題の一つと評価されている。[25]AIガバナンスは、単なる技術規制ではなく、AI競争と技術拡散による世界経済の開放性の弱体化、社会的安定性の侵害、Sovereign AI戦略の無分別な推進によるリソース浪費を緩和するための、包括的・多層的な制度として位置づけられなければならない。これは、AI政策が単に技術と産業に限定されず、国際協力、標準調整、倫理的・社会的合意など、複合的な要素を同時に考慮する必要がある問題であることを意味する。しかし、AIが汎用技術（GPT）的性格を持ち、勝者総取り構造を呈し、各国の戦略が相互に絡み合っている状況で、ガバナンスを確立することは極めて困難な課題とならざるを得ない。

AIガバナンスの構築は非常に困難な課題ではあるが、バーゼル合意の事例は有用な参考となり得る。バーゼル合意は、1970年代の銀行危機を契機に、米国をはじめとする主要国が金融市場の安定性を確保するために自国内の金融規制を強化する必要性と、同時に規制強化が自国金融機関の国際競争力を阻害し得るという問題との間で導き出された国際的規範である。すなわち、国内規制が競争力弱化を招き得る問題を国際的規範を通じて解決した事例と言える。バーゼル合意を通じて米国は自国金融市場の安定性を確保すると同時に、他国にも同一基準を適用するよう誘導し、競争環境を均衡あるものにした。[26]

バーゼル合意構築過程で見られた論理は、AIガバナンスにも同様に適用可能である。すなわち、特定の国家が金融市場安定性のために単独で強力な規制を導入した場合、競争力弱化のリスクが存在するが、国際的な標準と規範を通じて安定性と競争力の間の均衡を達成できたという点は、AI分野でも示唆を提供する。急速なAI拡散は、労働市場の衝撃、情報歪曲、格差拡大など、社会的安定性への懸念を高めており、これは規制と安全装置を強化すべきだという圧力として作用し得る。特にAI技術発展を主導する米国国内で、AI拡散による社会経済的不安定性が増幅された場合、こうした状況はAIガバナンス構築のための強力なモメンタムを提供する可能性がある。現在のこうした可能性の一つは、AIバブル問題である。AI産業に対する過度な投資と期待が結びつくことで、金融的・産業的なバブルが形成されたという指摘が継続的に提起されている。[27]こうしたバブルが崩壊した場合、米国国内でAI発展を一定水準規制し、安定性を確保しようという声がより一層強まるだろうし、それはAIガバナンス構築のための機会ともなり得る。

Ⅳ. 結論

現在、韓国政府はAIの大転換を国家経済成長戦略の核心とし、AI3大強国への飛躍を通じて韓国経済を追撃経済から先導経済へと転換しようとしている。このため、政府はAI予算の拡大、国家データセンター構築を通じた「AI高速道路」の形成、高性能GPUとAIデータ集積クラスターの確保、「皆のAI」プロジェクトと規制特例を通じた融合複合産業の活性化、未来人材の育成など、包括的な政策課題を推進している。こうした戦略は、基本的に国家主導型発展戦略の特徴を示しつつも、民間主導のイノベーションを活用するように設計されており、韓国が既存の発展国家型モデルの延長線上で戦略的方向を設定していることを示している。

まず、グローバルAI競争状況を考慮すると、韓国は独自の発展よりも、半導体産業とデジタルインフラを基盤にAI同盟およびグローバル協力に参加し、AIエコシステム内で戦略的リンチピン国家（linchpin state）として位置づけられるアプローチが必要と思われる。また、より重要に、現在の韓国のAI戦略は、技術競争と産業育成には積極的であるが、社会経済的リスク管理には相対的に脆弱である。AIの拡散は、自動化、労働市場の再編、社会的不平等の拡大など、多様な社会的課題をもたらし得るにもかかわらず、それらを緩和するための制度的装置と政策的対応が十分に整備されていない。現実的に、グローバル競争の中で独自の規制強化は競争力低下につながり得るため、短期的には社会的安全網の強化、再教育・労働転換プログラムなど、負の効果を相殺する政策が必要である。長期的には、国際的なAI規制とガバナンスを通じて社会的リスクを共同管理し、グローバル標準と倫理基準の形成に参加することで、技術競争力と社会的安定性を同時に確保できる。

こうした点で、韓国のAI戦略は国内産業の育成と技術インフラ構築には焦点を当てているものの、AI外交と国際的協力戦略がやや欠如していると評価できる。熾烈なグローバルAI競争において、韓国が戦略的核国家として機能し、国際規範とガバナンス形成過程に主導的に参加するためには、技術競争力、産業育成、社会的安定性の確保を統合するAI外交戦略が必要である。特にこうしたアプローチは、単にAIの発展を促進するだけでなく、発展速度を戦略的に管理する役割まで含めるべきである。ポランニーは、「変化の速度（the rate of change）は、変化の方向そのものと同じくらい重要である」と指摘し、経済的領域における政府の核心的な役割は、「変化の速度を調整する」ことにある点を強調した。[28]韓国のAI戦略もまた、技術競争と産業育成だけでなく、外交的・政策的手段を通じてAI発展の速度を管理し、AI拡散のリスクを緩和する均衡戦略が必要であることを示唆している。■

[1]カナダ政府. 2022. 「カナダ政府、汎カナダ人工知能戦略の第2段階を開始」 6月22日.https://www.canada.ca/en/innovation-science-economic-development/news/2022/06/government-of-canada-launches-second-phase-of-the-pan-canadian-artificial-intelligence-strategy.html.

[2]Radu, Roxana. 2021. 「人工知能のガバナンスを推進する：国家戦略の展望」Policy and Society, 40 (2): pp. 178-193.

[3]Dutton, Tim. 2018. "Building an AI World: Report on National and Regional AI Strategies." CIFAR. December 6. https://cifar.ca/cifarnews/2018/12/06/building-an-ai-world-report-on-national-and-regional-ai-strategies/#topskipToContent.

[4]Weber, Max. 1978. Economy and Society. Berkeley: University of California Press. p. 6.

[5]Radu, Roxana. 2021. "Steering the Governance of Artificial Intelligence." Policy and Society, 40 (2): pp. 179-180.

[6]The White House. 2020. “American Artificial Intelligence Initiative: Year One Annual Report.”

[7]The White House. 2025. “Winning the Race: America’s AI Action Plan.”

[8]Khanal, Shaleen, Hongzhou Zhang, and Araz Taeihagh. 2025. 「生成AIの事例：ビッグテックの力が政策プロセスにおいて増大する理由と方法」Policy and Society, 44 (1): pp. 52–69.

[9]State Council of China. 2017. "The New Generation Artificial Intelligence Development Plan." https://digichina.stanford.edu/work/full-translation-chinas-new-generation-artificial-intelligence-development-plan-2017/.

[10]Frey, Carl Benedikt. 2025. 「支配を巡る戦いがAIの約束を打ち砕く可能性」Finance & Development、62巻3号：50-53ページ。

[11]EU人工知能法. 2024. 「AI法ハイレベル概要」. 2月27日。https://artificialintelligenceact.eu/high-level-summary/；欧州連合. 2024. 「欧州議会および理事会規則(EU) 2024/1689」. 6月13日。https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32024R1689.

[12]Rajan, Raghuram R. 2025. 「AI規制のトレードオフ」.Project Syndicate、8月26日。https://www.project-syndicate.org/commentary/ai-regulation-innovation-tradeoff-us-versus-europe-by-raghuram-g-rajan-2025-08.

[13]Letort, Brian and Kadri Linask-Goode. 2025. 「主権AIとは何か、そしてなぜその重要性が増しているのか？」.Digital Reality、4月3日。https://www.digitalrealty.com/resources/blog/what-is-sovereign-ai.

[14]NITI Aayog. 2018年。人工知能のための国家戦略：すべての人々のためのAI。

[15]RT、2017年。「『AIでリードする者が世界を支配するだろう』：プーチン、ロシアの子供たちに知識の日について語る」. 9月1日。https://www.rt.com/news/401731-ai-rule-world-putin/.

[16]Kishtainy, Niall. 2025. 「新たな産業革命か？」.Finance & Development、62巻4号：46-49ページ。

[17]Radu, Roxana. 2021. 「人工知能のガバナンスを舵取りする」.Policy and Society、40巻2号：189ページ。Johnson, Simon. 2025. 「テクノロジーの勝者総取りの罠」.Finance & Development、62巻2号：66-67ページ。

[18]Bremmer, Ian and Mustafa Suleyman. 2023. 「AIガバナンスのための構成要素」.Finance & Development、60巻4号：10-12ページ。

[19]Frey, Carl Benedikt. 2025. 「支配を巡る戦いがAIの約束を打ち砕く可能性」.Finance & Development、62巻3号。

[20]Comunale, Mariarosaria and Andrea Maneara. 2024. 「AIの経済的影響と規制：学術文献と政策行動のレビュー」.International Monetary Fund Working Paper、WP/24/65；Kishtainy, Niall. 2025. 「新たな産業革命か？」.Finance & Development、62巻4号：46-49ページ。

[21]General Catalyst. 2025年。欧州AIのための野心的なアジェンダ。

[22]Radu, Roxana. 2021. 「人工知能のガバナンスを舵取りする」.Policy and Society、40巻2号：180ページ。

[23]Kissinger, Henry A. and Graham Allison. 2023. 「AI軍備管理への道」Foreign Affairs。10月13日。https://www.foreignaffairs.com/united-states/henry-kissinger-path-artificial-intelligence-arms-control.

[24]Tourpe, Hervé. 2025. 「人工知能の約束と危険」Finance & Development。60(4): 8-9頁。

[25]Bremmer, Ian and Mustafa Suleyman. 2023. 「AIガバナンスのための構成要素」Finance & Development。60 (4)。

[26]Kapstein, Ethan Barnaby. 1992. 「権力と目的の間：中央銀行家と規制収束の政治」International Organization。46 (1): 265-287頁。Oatley, Thomas and Robert Nabors. 1998. 「再分配的協力：市場の失敗、富の移転、そしてバーゼル合意」International Organization。52 (1): 35-54頁。

[27]Stiglitz, Joseph E. 2025. 「トランプとアメリカの覇権の終焉」Project Syndicate。12月15日。https://www.project-syndicate.org/magazine/trump-end-of-american-hegemony-by-joseph-e-stiglitz-2025-12.

[28]Polanyi, Karl. 1944.The Great Transformation。ボストン：Beacon Press、36-37頁。

■著者：チョン・ジェファン_仁荷大学校教授。

■担当・編集：イム・ジェヒョン_EAI研究員

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