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ソフトバンクCIOが明かす「国産AI」が必要な真の理由、 “日本独自の壁”を越える条件
「機密データを海外製AIに送っても大丈夫なのか」「AIが間違えたら誰が責任を取るのか」生成AIの導入が進む中、企業の間ではこうした運用や責任をめぐる課題が浮上している。この問題を根本から解決しようとしているのがソフトバンクだ。同社が進めているのは単なるAIツールの導入ではなく、日本独自のAIインフラづくりである。ソフトバンクはAIとどう向き合い、日本のビジネス基盤をどう作り替えようとしているのか。国産に根差した基盤がもたらす「安全」と「価値」
生成AIの技術革新が「実験」から「社会実装」のフェーズへと移行する中、多くの企業が直面しているのが「理想と現実」のギャップだ。
特に企業や行政が実業務でAIを活用しようとする際、データの取り扱いは死活問題となる。ChatGPTやGeminiなどの海外製LLM（大規模言語モデル）は極めて高性能だが、多言語データが中心であるためデータの越境リスクが伴う。
また、流ちょうな日本語を生成できても、日本固有の文化や文脈、「空気を読む」といったハイコンテクストなコミュニケーション、さらには独自の倫理観や法規制を正確に理解しているとは限らない。
しかし、真の課題はさらにその先にある。AIが高度化し、自律的に業務を連携・遂行する「AIエージェント」が普及したとき、「AIが下した判断の『責任』を一体誰がどう負うのか」という根本的な問いだ。従来の業務フローを支えていた人間同士の暗黙の了解は通用しなくなる。
以降では、こうした課題に正面から挑むソフトバンクの取り組みの全貌を、同社の専務執行役員 兼 CIOである牧園啓市氏が語る。日本独自の商習慣に即した「国産生成AI」の構築から、AIと人間が協調するための新たな「組織論・責任の再定義」まで、AI共存社会を生き抜くための実践的な知見とは何なのか、本質に迫る。
特に企業や行政が実業務でAIを活用しようとする際、データの取り扱いは死活問題となる。ChatGPTやGeminiなどの海外製LLM（大規模言語モデル）は極めて高性能だが、多言語データが中心であるためデータの越境リスクが伴う。
また、流ちょうな日本語を生成できても、日本固有の文化や文脈、「空気を読む」といったハイコンテクストなコミュニケーション、さらには独自の倫理観や法規制を正確に理解しているとは限らない。
しかし、真の課題はさらにその先にある。AIが高度化し、自律的に業務を連携・遂行する「AIエージェント」が普及したとき、「AIが下した判断の『責任』を一体誰がどう負うのか」という根本的な問いだ。従来の業務フローを支えていた人間同士の暗黙の了解は通用しなくなる。
以降では、こうした課題に正面から挑むソフトバンクの取り組みの全貌を、同社の専務執行役員 兼 CIOである牧園啓市氏が語る。日本独自の商習慣に即した「国産生成AI」の構築から、AIと人間が協調するための新たな「組織論・責任の再定義」まで、AI共存社会を生き抜くための実践的な知見とは何なのか、本質に迫る。
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・ソフトバンクが注力する、日本語特化LLM「Sarashina」とは？
・コストセンターが利益を生む？「無線最適化AI」に見るビジネス反転のシナリオ
・AI導入の最大の壁「非構造化データ」をどう突破するか
・AIエージェント時代に必須となる「2つのこと」
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