米中間のAI競争は激化しているが、責任あるAIの実現に向けた隔たりは依然として残っている

このデータは、AIモデルの性能において米国が長期的に優位に立つという仮定を強く裏付けるものではない。これは、今週発表されたスタンフォード大学の「2026年AIインデックス・レポート」が示した、厳しい現実を突きつける結論の一つに過ぎない。

スタンフォード大学人間中心人工知能研究所が発行したこの423ページに及ぶ年次報告書は、AIの現状について包括的な評価を行っている。研究成果、モデルの能力、投資動向、世論、そして責任あるAIの実践について検証し、いくつかの注目すべき主要な知見を明らかにしている。

しかし、最も重要な知見は、あまり注目されていないセクション、特にAIの安全性に関する部分に見出される。そこでは、モデルの能力と厳格な危害評価との間のギャップが、狭まるどころかむしろ拡大している。

とはいえ、3つの主要な知見にはより一層の注目が集まるべきだ。

米中間のモデル性能格差は事実上解消された

AI開発において米国が明らかにリードしているという通説は、見直しが必要だ。同報告書によると、2025年初頭以降、米国と中国のモデルはトップの座を繰り返し入れ替えている。2025年2月には、DeepSeek-R1が一時的に米国のトップモデルに並んだ。2026年3月現在、Anthropicのトップモデルがリードしているのはわずか2.7%に過ぎない。

米国は依然としてより多くのトップクラスのAIモデルを開発しており（2025年時点で米国50モデルに対し中国は30モデル）、影響力の大きい特許を保有している。しかし、論文発表数、被引用シェア、特許登録数においては、現在中国がリードしている。 AI論文の被引用数トップ100における中国のシェアは、2021年の33件から2024年には41件へと増加した。特に注目すべきは、一人当たりのAI特許数において韓国が世界一である点だ。

実用的な教訓として、AIモデルの性能において米国が持続的な技術的優位性を維持するという仮定には、強力なデータによる裏付けが欠けている。2年前の差は、主要なモデルがリリースされるたびに変動する僅差にまで縮まっている。

本報告書は、さらなる構造的な脆弱性も指摘している。米国には5,427カ所のデータセンターがあり、これは他国を10倍以上上回る数だが、その内部で使用される主要なAIチップのほぼすべてを、TSMCという単一の企業が製造している。2025年にTSMCの米国拠点が操業を開始したとはいえ、世界のAIハードウェアサプライチェーン全体が、台湾にある1つのファウンドリに依存している状況だ。

AIの安全性に関するベンチマークは遅れており、データがそれを証明している

最先端モデルの開発者のほぼ全員が能力ベンチマークの結果を報告している一方で、責任あるAI（RAI）ベンチマークについてはそうではない。2026年版インデックスは、この格差を明確に記録している。

同レポートの安全性および責任あるAIベンチマーク表を見ると、ほとんどの項目が単に空白であることがわかる。追跡対象の責任あるAIベンチマークのうち、3つ以上の結果を報告しているのはClaude Opus 4.5のみである。StrongREJECTの結果を報告しているのはGPT-5.2のみだ。公平性、セキュリティ、人間の主体性を測定するベンチマークにおいて、最先端モデルのほとんどはデータを報告していない。

これは、最先端の研究機関が内部の安全性に関する取り組みを怠っていることを意味するものではない。同レポートは、継続的なレッドチーム活動やアラインメントテストが行われていることを認めているが、「これらの取り組みが、共通の、外部から比較可能なベンチマークセットを用いて開示されることは稀である」と指摘している。その結果、ほとんどのモデルにおいて、AIの安全性機能の外部比較は事実上不可能となっている。

AIインシデント・データベースによると、記録されたAIインシデントは2024年の233件から2025年には362件に増加した。より広範な自動化パイプラインを採用するOECDの「AIインシデント・ハザード・モニター」では、2026年1月に月間インシデント数が435件のピークを記録し、6ヶ月移動平均は326件となった。

組織のガバナンスは、このペースに追いつくのに苦戦している。AI Indexとマッキンゼーによる共同調査によると、自社のAIインシデント対応を「優秀」と評価する組織の割合は、2024年の28％から2025年には18％に低下した。「良好」と回答した組織も、39％から24％へと減少した。 一方、3件から5件のインシデントを経験した組織の割合は、30％から50％に上昇した。

また本レポートは、責任あるAIの改善における構造的な課題を指摘している。ある分野での改善は、しばしば別の分野を犠牲にして達成される。例えば、安全性を高めることは精度を低下させたり、プライバシーを強化することは公平性を損なったりする可能性がある。こうしたトレードオフを管理するための確立された枠組みは存在せず、公平性や説明可能性を含むいくつかの側面において、経時的な進捗を追跡するために必要な標準化されたデータは依然として不足している。

普及に伴い高まる一般市民の不安、専門家と一般市民の認識の隔たりが浮き彫りに

世界的に見て、調査対象者の59％がAIの利点は欠点を上回ると考えており、これは2024年の55％から増加している。一方で、52％がAI製品やサービスに不安を感じると回答しており、これは1年間で2ポイントの増加である。両方の数値が同時に上昇していることは、AIの利用が増える一方で、その将来像に対する不確実性も高まっている一般市民の状況を反映している。

AIが雇用に与える影響に関する専門家と一般市民の間の隔たりは特に顕著だ。報告書によると、AI専門家の73％がAIが人々の働き方にプラスの影響を与えると予想しているのに対し、一般市民ではわずか23％にとどまり、50ポイントの差がある。経済への影響については、その差は48ポイント（専門家の69％が肯定的であるのに対し、一般市民は21％）に及ぶ。 医療分野に関しては、専門家の84％が楽観的であるのに対し、一般市民は44％にとどまっている。

こうした格差は重要な意味を持ちます。なぜなら、一般市民の信頼は規制の行方に影響を与え、それがひいてはAIの導入を左右するからです。この点に関して、報告書は驚くべき調査結果を指摘しています。調査対象国の中で、自国政府がAIを責任を持って規制できるとの信頼度が最も低かったのは米国で、わずか31%でした。世界平均は54%でした。東南アジア諸国が最も信頼度が高く、シンガポールは81%、インドネシアは76%でした。

世界的に見ると、AIを効果的に規制する能力については、米国や中国よりもEUの方が信頼されている。2025年にピュー・リサーチ・センターが25カ国で実施した調査によると、EUのAI規制能力を信頼すると答えた回答者の割合の中央値は53％であったのに対し、米国は37％、中国は27％にとどまった。

同報告書は、世論に関する章の締めくくりとして、東南アジア諸国が依然としてAIに対して世界で最も楽観的な姿勢を示していると指摘している。中国、マレーシア、タイ、インドネシア、シンガポールでは、回答者の80％以上が、AIが3年から5年以内に自分たちの生活を大きく変えるだろうと考えている。この見解の増加幅が最も大きかったのはマレーシアであった。

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