なぜ日本からDeepSeekのようなAI企業が生まれなかったのか？そして、変われない日本でどうすれば生み出せるのか？

ソフトバンクは莫大な資金を持ち、パークシャやプリファードネットワークスといったAI企業も存在していました。
しかし、それでもDeepSeekのような大規模言語モデル（LLM）を開発する企業は日本から生まれませんでした。

日本には技術力がありながら、なぜこのような状況になってしまったのでしょうか？

そして、「日本は変われない」ままでも、この状況を打開し、AI企業を生み出す方法はあるのでしょうか？

1. 日本は変われない——既存の構造的な問題

日本がAI分野で遅れを取っている要因として、以下のような構造的な問題が挙げられます。

日本の投資環境では、短期的な収益を求める傾向が強く、「失敗を前提としたリスクマネー」がほとんど存在しないのが問題です。

例えば、ソフトバンクは多額の資金を持っていますが、日本国内のAIスタートアップにはほとんど投資せず、海外のOpenAIやAnthropicに資金を提供しました。

これは、日本国内にはDeepSeekのような企業を育てるだけのリスクマネーの仕組みがなかったことを示しています。

DeepSeekのようなLLMを開発するには、数百億〜数千億円規模の計算資源と継続的な資金投入が必要です。

しかし、日本ではAI研究に十分な資金が投じられず、多くの研究者が限られたリソースの中で「効率の良いモデル」開発にとどまってしまうのが現状です。

世界では「規模の経済」がAI競争を左右する中、日本は「効率重視」の戦略を取っており、結果としてグローバルな競争から取り残されています。

日本のAI研究者は世界でも評価が高いですが、待遇や研究環境の差により、優秀な人材が米国や中国へ流出しています。

例えば、OpenAIには日本人の研究者が複数在籍していますが、彼らが日本企業に残っていたら、果たして同じ成果を上げられたでしょうか？

日本の環境では、研究者が思う存分チャレンジできる土壌がないのが現実です。

米国や中国では、政府がAI開発に積極的に関与し、民間企業との連携を強化しています。

一方、日本では政府の支援が限定的であり、特にデータ活用に関する規制が厳しく、AIの学習データを自由に集めることが難しい状況にあります。

AI開発において、「データの量」は決定的に重要です。日本は規制の影響で、そもそも競争のスタートラインに立てていない可能性が高いのです。

「日本は変われない」という前提のもと、それでもAI企業を生み出す方法を考える必要があります。

日本国内ではリスクマネーが不足しているため、海外資本を活用するのが現実的な選択肢です。

例えば、ソフトバンクのような企業が日本のAIスタートアップに直接投資するのではなく、海外資本と共同でファンドを設立し、日本の企業がそこから資金調達できる仕組みを作ることが考えられます。

また、海外のAI企業との共同研究やジョイントベンチャーを増やし、日本の技術を活かしながらグローバル市場にアクセスすることも重要です。

日本はLLMの開発競争では規模の面で勝てません。しかし、特定の分野に特化したAI開発なら可能性があります。

など、日本が強みを持つ分野に絞り込むことで、世界で戦える可能性が高まります。

日本からの人材流出は止められないかもしれませんが、逆に海外の優秀な研究者を日本に呼び込む施策を進めることで、競争力を維持できます。

といった施策が考えられます。

これは、シンガポールやUAEなどが既に実践している戦略であり、日本でも応用可能でしょう。

日本の大企業はスピード感が遅く、リスクを取らない傾向があるため、AI開発を主導するのは難しいでしょう。

むしろ、スタートアップが中心となり、独自のアプローチで開発を進める方が現実的です。

このためには、

といった戦略が求められます。

日本は構造的な問題を抱えており、この先も変わらないままです。

しかし、それでも海外資本の活用、特化戦略、人材獲得、新興企業の支援といった方法を駆使すれば、DeepSeekのような企業を生み出すことは可能だったはずです。

日本が変われないことを前提に、どうすればその中で勝てるのかを考えると、国内ユーザーを増やして、育てることしかなさそうです。