人工知能（AI）強国を目指す中国
調査部

要

旨

副主任研究員田谷 洋一

１．経済成長が鈍化し「新常態（ニューノーマル）」に突入した中国では、賃金の上昇
や労働人口の減少による経済の転換期を迎えており、従来の労働集約型産業から知識集約型産業へのシフトが重要な課題となっている。このようななか、人工知能（以下AI）が雇用構造の転換や経済発展に大きく寄与する技術として注目されており、党・政府を挙げた具体的かつ積極的な計画が推進されている。
２．中国においてAIは、新規産業創出や産業発展を実現するための中核技術であり、新たな成長要素であると位置づけられている。2017年７月に公布された「次世代AI発展計画」では、AIによって国家のイノベーション能力を高め、2030年には中国が世界のリーダーになることが目標として掲げられた。官民の役割分担は、民間企業が主体となってAI産業を創出し、政府は資金や規制面から企業を支援する、というものである。
３．労働コストの削減に加え、新産業創出によって、AIは中国の経済成長に大きく寄与すると考えられている。しかし一方で、AIは労働者から雇用を奪う懸念もあり、労働集約的な業務の拡大で発展してきた中国では特にその影響が大きい。AIによる雇用構造の変化に対して、中国政府が迅速に政策対応に着手し、いかに広範囲に労働者を支援出来るかが、AIによる経済成長を左右する鍵であると考えられる。
４．国を挙げて大々的にAI導入を進める中国であるが、同分野での様々な国際競争力を比較すると、アメリカが圧倒的に世界をリードしている状況であり、中国が世界のリーダーになることは容易ではない。もっとも、中国のAIには優位な点も存在する。官民連携体制で計画を推進することに加えて、サービス（アプリケーション）開発分野に主力を置くことや、個人にかかわる利用可能なビッグデータを豊富に有すること等である。これらを考慮すると、中国のAIはアメリカと異なる発展を遂げ、サービス開発分野においてはアメリカを凌駕する可能性がある。中国
国内で開発が進められているスマートシティ等のAIサービスは国外に展開することも見込まれており、中国が東南アジアをはじめとする新興国・途上国などのマーケットを押さえることになれば、世界において中国のAIのプレゼンスが高まる可能性もある。
５．2030年には、米中がAI産業分野において熾烈なトップ争いを展開している可能性がある。一方わが国では、企業内における業務利用や実用化に向けた検証等、AI活用の取り組みが一定の領域に留まっており、他の先進国と比較すると、大きく後れを取っている。日本企業がAI導入を慎重に検討している間に、中国のAI技術は急速に進展する可能性があり、そのビジネスが日本国内へ進出することも考えられる。インターネットビジネスは先行者利益が働きやすく、中国企業のAIサー
ビスが先んじて日本市場を獲得した場合、後発となるわが国企業は十分に市場を拡大出来ない懸念がある。世界の情勢を注視し、わが国においても技術開発のみに重点を置くのではなく、ソリューションの実現に照準を当てた戦略を策定していくことが、AIの発展のために必要ではなかろうか。民間企業が積極的に実験しやすい制度や規制を整備し、AIを活用したソリューションの創出が促進される仕組みを構築することが、わが国のAIが高度発展を遂げるために求められる。

110 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

人工知能（AI）強国を目指す中国

目

次

はじめに
１．中国におけるAIの取り組み（1）これまでに策定されたAIに関する国家計画（2）「次世代AI発展計画」の内容（3）「次世代AI発展計画」の政策評価

はじめに経済成長が鈍化し「新常態（ニューノーマル）」に突入した中国では、賃金の上昇や労働人口の減少に対応した経済構造の転換が求められており、従来の労働集約型産業から知識集約型産業への移行が重要な課題となっている。このようななか、人工知能（以下AI）

２．AIが中国にもたらす影響

が雇用構造の転換や次世代の経済発展に大き（2）長期的には労働力人口を補完政府を挙げて様々な分野で具体的かつ積極的（1）生産性向上と雇用問題（3）経済効果

３．国際競争力の観点から見た
中国のAI（1）AI研究分野の主要大学とAI企業数（2）AI企業の資金調達額（3）AI企業の注力分野（4）巨大IT企業によるAI分野での取組内
容（5）AIに利用可能なビッグデータ

４．今後の展望と課題（1）世界をリードするAI大国となる可能性（2）国家計画実現に向けた今後の課題おわりにく寄与する技術として注目されており、党・な計画が策定されている。当初AIは製造分
野において活用されるツールとして計画に組み込まれていたが、次第にその適用領域を拡大していき、2017年には経済成長力の強化を目指す国家戦略の根幹的な技術と位置づけられるに至った。AIはデジタル時代の産業革命であるとも言われ、大規模な雇用構造の変革を及ぼすと考えられている。特に中国では、
これまで労働集約的な産業の比率が比較的高かったこともあり、その効果が著しいと予測されている。
中国政府はAI活用の高度化に取り組んでいるものの、グローバルな競争力の比較においては、アメリカが同分野で圧倒的にリードしており、中国がアメリカを凌ぐことは容易でない。しかしながら、デジタル変革が急速に進展するなかで、AIは経済の発展や社会課題の解決に寄与する新技術として注目され、単に技術水準の高さだけではなく、応用

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 111

分野の広がりがAIの競争力を測るうえで重要になっている。政府が経済発展の原動力の一つとしてAIを位置づける中国において、AIはどのような効果と影響をもたらし、将１．中国における AI の取り組み（1）これまでに策定されたAIに関する国家計画

来的にどのように発展していくのだろうか。
本稿では、まず、中国におけるAIの取り中国政府は2015年５月から2017年11月まで組みについて整理したうえで（１．）、AIがのわずか２年半の間にAIに関する４つの計

中国経済にもたらす影響について考察する画を策定し、１つの推進機関を設立している。

（２．
）
。次に国際競争力の観点から見た中国AIに関する一連の取り組みをまとめると以のAIについて考察し（３．）、最後に、中国

下の通りである（図表１）。
中国政府がAIの具体的な導入計画を最初のAIに関する今後の展望と課題を検討するに 示 し た の は、2015年 ５ 月 に 公 表 さ れ た

（４．
）
。

「 中 国 製 造2025（ 注 １）」 に お い て で あ る。
「中国製造2025」では、2025年までに強化する製造業の分野が列挙されており、そのなか

図表１
項番計画（発表機関）

AIに関連する計画（2015年～ 2017年）と推進機関の一覧
発表年月

AI活用方針AIに関連する記載①

中国製造2025
（国務院）

2015年
５月

製造分野でのAI活用

・製造業のバリューチェーンにAIを導入する・製造業とネット（AI、クラウド等）の融合②

ロボット産業発展計画（情報産業部、財政部、他）

2016年
３月

高度ロボットにAIを搭載

・AIを活用したロボットのコア技術開発
・ロボット活用を福祉、医療、公共、教育等の分野に拡大③

インターネット
プラス３カ年の行動計画（国家発展改革委員会）

2016年
５月

AI活用領域の拡大

・主要産業分野におけるAIの応用・強化・AI製品（スマートホーム、スマートカー、等）開発
・AI先端企業の支援、標準化、人材育成、等④

次世代AI発展計画
（国務院）

2017年
７月

AIによる国力強化、経済成長

・AIの技術革新により世界の科学技術大国となる・AIにより経済成長の新しいサイクルを創出する
・生活福祉の向上や、国家防衛力の強化、国家安全保障の保護等にAIを活用する

項番

推進機関

設立
年月

内容

・
「次世代AI発展計画」に基づいたAI施策の推進
次世代AI発展計画推進室
2017年 ・政府主導で４つの重点分野を定め、分野ごとに中国IT巨大企業をリード企業に選定（ス⑤ （科学技術部、国家発展改革
11月
マートシティ：アリババ、自動運転：バイドゥ、医療分野：テンセント、音声認識：ア
委員会、財政部、他）
イフライテック）（資料）日本総合研究所作成

112 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

人工知能（AI）強国を目指す中国

で製造業のバリューチェーンへのAI導入にのツール、「ロボット産業発展計画」ではロ

よって生産設備や製造工程を効率化することボットに搭載する知能（ソフトウェア）、「イが示されている。

ンターネットプラス３カ年の行動計画」では次に2016年３月に公表された「ロボット産

インターネットビジネスを発展させるための業発展計画（注２）」では、AIを搭載した高要素であった。つまり、AIは2016年までは度ロボットの開発に取り組むことが謳われ国家計画遂行のための一部品と位置づけられた。ここでは、AIロボットの活用範囲は製ていた。しかし、2017年に公表された「次世造業以外の産業にも拡大し、福祉、医療、公代AI発展計画」では、それまでと大きく位

共、教育等の分野が対象として加えられた。

置づけが異なり、AIは国家の経済成長や国そのわずか２カ月後の2016年５月に公表され際競争力の強化等、国家戦略を推進するためた「インターネットプラス３カ年の行動計のエンジンとなっており、製造業だけでなく、画」
では、主要産業分野におけるインターネッ

交通や医療、教育といった様々な産業分野のトビジネスをさらに発展させるためにAIを成長に大きく寄与する技術と捉えられてい活用する旨が示された。そこでは、2018年まる。すなわち、AIは、新規産業創出や産業での目標としてAI製品の多様化やAI産業の発展を実現するための中核技術であり、中国発展等が挙げられている（注３）。そして、経済にとっての新たな成長分野であると認識

2017年７月に公表された「次世代AI発展計

された。

画（注４）
」では、AI強化が経済発展や国際競争力強化のための主要戦略として位置づけ（2）「次世代AI発展計画」の内容られた。加えて、AIにより国家のイノベー

本項では、2017年に公表された「次世代ション能力を高め、中国が世界の科学技術大AI発展計画」および、その推進機関である「次国になる目標が示された。これを受けて2017

世代AI発展計画推進室」を詳しく紹介する。

年11月には、「次世代AI発展計画」の推進機関として「次世代AI発展計画推進室（注５）」（a）次世代AI発展計画

が設置され、政府主導で４つのAI重点分野「次世代AI発展計画」は2017年７月に国務を定め、分野ごとに中国IT企業をリード企業

院より公布された。前項でも指摘したように、に選定し、AI導入を積極的に推進すること

本計画においてAIは中国の経済発展や企業が決定されている。

の国際競争力強化を通じた経済成長のための４つの計画を比較してみると、「中国製造国家戦略として位置づけられており、AI技2025」ではAIは製造業をサポートするため術の革新によって国家のイノベーション能力

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 113

を高め、中国が世界の科学技術大国になるこ

産業は10兆元（約170兆円）以上の規とが宣言されている。AIを中核としたイノ模を見込む。

ベーションは、あらゆる産業の成長や国民生

最終目標年である2030年には、AIがもた

活の向上、公共インフラの改善等に寄与する

らす経済効果は中核産業と関連産業を合わせとされており、AIの活用が前提となった国

ると11兆元（約187兆円）以上となり、そのづくりが示されている。本計画はそれまでの規模は実に2016年時点での中国のGDPの約国家計画と比較して、より積極的な目標が掲

16 ％、 日 本 のGDPの 約36 ％ に も 相 当 す る

げられている。具体的には次の３つの段階（①（注６）。

〜③）が示されている。
①②「次世代AI発展計画」には中小企業のAI導2020年までにAIの技術水準が世界の入に対する税制優遇政策や、スタートアップ

先進国と並び、AI産業が新しい経済

企業のAIサービス開発に対する研究開発支成長の要となることを目指す。AIの援等、AIを積極的に推進する民間企業への中核産業は1,500億元（約2.5兆円）以上、支援政策も盛り込まれた。加えて、プライバ

AIの関連産業は１兆元（約17兆円）以

シーや知的財産の保護、セキュリティ対策、上の規模を見込む。併せて、高度AI

安全管理基準等の保護措置においても法規制

開発人材を国内に召集してイノベーが整備される予定であり、AI技術の利用とションチームを創設する。

普及を加速させるために中国政府が様々な制

2025年までにAI技術とAIに関連する度対応を行う点も注目される。

アプリケーション分野において先進国になることを目指す。AIは、製造、農③（b）次世代AI発展計画推進室

業、健康、交通、教育など10以上の分「次世代AI発展計画推進室」は2017年11月

野で利用され、AIの中核産業は4,000に科学技術部を中心として設置された組織で億元（約6.8兆円）、関連産業は５兆元あり、「次世代AI発展計画」の遂行とAIを活（約85兆円）以上の規模を見込む。

用したイノベーションの実現に責任を負う。

2030年までにハードウェア製造、ソフ

科学技術部を筆頭に国家発展改革委員会や財トウェア開発、アプリケーション開発

政部、教育部など15の部門と、中国科学アカの全ての分野において先進国となり、デミーや工学アカデミー、中国科学協会等の中国が世界のイノベーションの中心地

AI専門家や学者を含む関係者27名で構成さになることを目指す。2030年のAIのれる。

中核産業は１兆元（約17兆円）、関連

114 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

同室では、民間企業がAI産業をリードす人工知能（AI）強国を目指す中国

る重要な役割を担うことが示されており、「次

億人単位にものぼり、主要サービスを機軸に世代AI発展計画」において最初に実現すべ

した派生事業の展開等、ビッグデータ基盤を

き４つの重点分野を定め、分野ごとに中国IT活用したソリューションのノウハウや実績を企業をリード企業に選定している（注７）。

豊富に有している。

４分野とリード企業はそれぞれ、①自動運転

特に “BAT” は様々な産業分野に進出してがバイドゥ（百度：Baidu）、②スマートシティ

成果を上げ、新規事業の開発能力に長けていがアリババ（阿里巴巴：Alibaba）、③医療分る。バイドゥは検索プラットフォームの開発

野がテンセント（腾讯：Tencent）、④音声認

で培った技術力を活かし、AIの開発と応用識がアイフライテック（科大訊飛：Iflytek）に向けて積極的に取り組んでおり、独BMWとなっている（図表２）。

と公道での自動運転を成功させている。また、

バイドゥは検索エンジンを、アリババは電

アリババは圧倒的なシェアをもつ電子商取引

子商取引のプラットフォームを、テンセント

および金融プラットフォームから得られる

はSNSやゲームアプリケーションなどを、そビッグデータと、それらを支えるクラウド基

れぞれ中核サービスとして展開して成長し、盤を活用し、他分野へのサービス拡大を加速

中国のインターネット業界は３社の寡占状態している（注10）。中国政府はこれら巨大ITにある（注８）。なお、３社は頭文字をとっ企業に国家産業政策を委託することで、AIて “BAT” と呼ばれる。また、アイフライテッ

産業の育成を一気に加速させる狙い（注11）

クは音声認識や画像認識を主要なサービスとがあるとみられる。

して提供している企業であり、今回 “BAT”

中国におけるインターネット企業の発展はに次ぐAI分野の主要企業として選定された。

中国政府の規制の恩恵によるところも大きこれらの巨大IT企業が抱えるユーザー数は数

く、国外大手IT企業が中国から撤退するなか、

図表２

４つの重点分野とリード企業

項番

分野

企業

①

自動運転

バイドゥ

主なサービス

モバイル検索 6.7億人／月 自動運転車の開発

利用者数

内容

②

スマートシティ

アリババ

ネット通販

5.2億人／年

都市インフラ（交通、エネルギー等）のリアルタイム分析・効率化

③

医療

テンセント

対話アプリ

9.8億人／月AI医療画像製品の開発（患者の体内画像データから病気を発見）

④

音声認識

アイフライ
テック

音声認識、
画像認識

N/A

高度な音声認識、音声合成技術の開発（資料）朝日新聞［2018］（注９）などを基に日本総合研究所作成

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 115中国のIT企業は国内に最適化したサービスを置づけ、政府が主導してAI技術の開発を推提供することで成長を遂げてきた経緯がある

進する点において共通している。しかし、両（注12）。そのため、政府が主導するAI産業

国の目的と推進体制は大きく異なる。アメリの育成に巨大IT企業が参画することは当然のカは新技術開発を目的とし、政府が研究開発対応であり、中国政府が推進する産業発展の者を支援する体制を整える一方で、中国は経一翼を担うことは企業にとって大きなアドバ

済成長を目的として政府が民間企業を支援しンテージであると考えられる。

てAI市 場 を 創 出 す る こ と に 注 力 し て い る（図表３）。

（3）「次世代AI発展計画」の政策評価

中国の「次世代AI発展計画」では、民間

世界各国の様々な産業分野でAI活用が注

企業がAI発展の主体となり各産業における目されるなか、中国の「次世代AI発展計画」

新規サービスを創出し、政府は資金や規制対はどのように評価すべきであろうか。ここで応等の面から企業を支援する。経済発展や国は、（a）AI先進国をリードするアメリカとの防力の強化、国民生活の向上等、様々な分野

比較、（b）AI活用を推進する日本との比較におけるAIの活用を謳っており、AI導入にを通して中国のAI推進政策の特徴を考察す

よる具体的な成長目標も掲げている。一方、る。

アメリカの計画では、研究開発者が主体となり、技術開発やセキュリティ対策を推進し、（a）AI先進国をリードするアメリカとの比較

政府が研究資金を支援する。中国と同様、様々

アメリカは中国が「次世代AI発展計画」をな産業におけるAI活用の可能性を挙げてい公表する１年程前の2016年10月に、AIに関るが、その実現には研究開発が必須であるこする国家計画「AI研究開発計画」（注13）をとが示されており、政府が注力するのはAI

公表している。同計画では、アメリカ連邦政研究開発への投資や支援である。研究開発に府が主体となり、AI発展を推進する旨が示投資した資金の回収計画までは示されていなされている。米中はAIを国家戦略として位

い。

図表３

米中AI政策の比較

国

計画

目的

中国

次世代AI発展計画

経済成長

政府が民間企業と連携して市場を創出

アメリカ

AI研究開発戦略

新技術開発

政府が研究開発者と連携して新技術を開発（資料）日本総合研究所作成

116 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

推進方式

人工知能（AI）強国を目指す中国

中国の「次世代AI発展計画」のそのほか

網羅的に示されており、日本のAI活用施策の特徴として、政府が民間企業を指名して官と比較して、より踏み込んだ内容の推進計画

民連携体制のもと、計画を推進する点が挙げとなっている。

られる。中国ではこのように官民連携によっ日本のイノベーション推進施策においてて政府が民間企業をビジネス創出まで誘導すは、アメリカと同様、政府が技術の発展を成るのに対し、アメリカでは政府が関与するの

果目標にあげて取り組むものの、具体的なビはあくまで研究開発の分野であり、AIを活

ジネスの創出までは関与せず、民間企業に委用した新規ビジネスの創出は民間企業が担うねる体制をとる。ただし、日本では新規サーという図式となっている。

ビス参入に対する規制のハードルが高く、既存ビジネスや既得権益に対する手厚い配慮か（b）AI活用を推進する日本との比較

ら、ベンチャー企業等の新しいビジネスモデ

わが国においても政府が提唱するビジョン

ルの展開が困難となる傾向がある。一方、「Society5.0」のなかで、AIやIoT（注14）、ロボッ

中国では政府が全面的に民間企業を支援する

トを活用した社会の構築やイノベーションのことで、ビジネス創出に向けて規制を柔軟化創出が構想されている。
「Society5.0」では、する動きを取ることもあり、日本と比較して国際競争分野への投資や、官民連携による推AIを活用したイノベーションが発展しやす進等は挙げられているものの、AIにおけるい環境となる可能性がある。

具体策には触れられていない。また、サンド

これまで見てきた通り、「次世代AI発展計

ボックス制度（注15）の創設や行政手続きの画」ではAIを中核とした国力強化戦略が示

簡素化、ベンチャー企業支援等の規制対応策

され、中国政府が巨大IT企業と密接に連携しも存在するが、これらもAI分野に特化してて新規産業の創出に取り組む点が特徴的であ言及されているものではない。2017年６月にる。官民連携によって創出されたAIイノベー

内閣府より公表された「科学技術イノベー

ションが中国国内でどのような発展を遂げる

ション総合戦略2017」では、AIによる社会のか、その動向が注目される。

実装に向けた推進戦略が示されたが、AIの（注１）「中国製造2025」は2015年６月に公布された計画で、中国が世界の製造大国として地位を築くための今後10年間のロードマップが示されており、具体的に次の３段
階の目標が掲げられている。第１段階として、2025年までに製造業全体の品質と労働生産性を大幅に向上
し、世界の製造強国入りを目指す。第２段階として、2035年までに製造業が世界の製造強国の中レベルに到達することを目指す。第３段階として、2049年までに「製造強国のトップレベル」になることを目指す。
（注２）「中国製造2025」を実現するために、ロボットを製造業

重点活用分野は「生産性」、「健康、医療、介護」、「空間の移動」等の限定的なものとなっており、今後本格的な検討がなされる状況である。これに対して中国の「次世代AI発展計画」ではAIの戦略分野や制度対応施策が環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 117

の主力要素とすることが示されている。2020年までに達成すべき４つの目標として、①ロボット製造・活用領域の拡大、②技術レベルの向上、③ロボット主要部品の製造能力向上、④ロボット産業の発展が掲げられている。
（注３） AIの取り組み・活用分野がさらに拡大するとともに、2018年までの目標としてAI産業の発展、AI製品の多様化、AI利用に関する保護措置の制定、等が挙げられている。
（注４） 正式名称は「次世代人工智能中長期発展計画」。
（注５） 正式名称は「次世代人工智能発展計画推進弁公室」（注６） IMF ʻWorld GDPʼ 2017年10月12日 http://www.imf.
org/external/datamapper/NGDP_RPCH@WEO/
OEMDC/ADVEC/WEOWORLD（注７） 人民網日本語版「次世代AI発展計画が全面的に始動、４大プラットフォーム明らかに」2017年11月20日
http://j.people.com.cn/n3/2017/1120/c95952-9294694.
html（注８） 北野［2016］「世界水準に迫る中国のインターネット企業」参照。
（注９） 朝日新聞「中国IT 異形のイノベーション」2018年２月18日（注10）“BAT” のなかでも、アリババの事業規模が一番大きく、スーパーや物流、映画事業、広告、音楽配信、旅行、
医療、クラウド等、20以上の事業を展開している。
（注11）アリババはAIのリーダー企業となるために、今後３年間で研究開発費に150億ドル（約1.5兆円）を投資する計
画 で あると報じられ て いる。FINANCIAL TIMES
October 11, 2017https://www.ft.com/content/ac3fd8f8-ae5f-11e7-beba5521c713abf4（注12）2009年頃からSNSが広く普及し、政府にとって不都合な情報がインターネット上に出回りやすくなってきた事態を受けて、情報統制が厳しくなり、Facebook、Twitterなどへのアクセスが遮断されるようになった。また、中国政府から自己検閲の要請を受け続けていたGoogleは2010年に中国本土から撤退した。
（注13）National Science and Technology Council, “THENATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCERESEARCH DEVELOPMENT STRATEGIC PLAN”
October 2016（注14）Internet of Things（モノのインターネット）。様々なモノがインターネットに接続され情報交換することにより相互に制御する仕組み。
（注15）あたかも「砂場（サンドボックス）」のように限られた範囲と期間内で実験的に規制を緩和し、その影響を検討する仕組み。

２．AI が中国経済にもたらす影響
１．で見た通り、中国はAIを国家的な成長戦略のエンジンの一つとして位置づけ、積極的な推進を図る計画を掲げているが、様々な産業におけるAIの導入はどれほどの効果が見込まれるのであろうか。また、中国国内にどのような影響をもたらすのであろうか。

（1）生産性向上と雇用問題
AI導入による効果として、労働作業の効率化、すなわち生産性の向上が挙げられる。
AIは労働集約型産業（注16）において導入効果が高く、とりわけ、製造業のうち、単純労働の割合が高い分野において、AIを搭載したシステムが作業を大幅に効率化する。一方、IoT機器の発展によって、AIが機械の故
障や休止状態をリアルタイムに管理出来るよ
うになり、作業の停止時間を減らすことが出来るため、コスト削減や製品市場投入時間の短縮につながる効果も期待されている（注17）。
生産性の向上は雇用の減少をもたらし、短期的に見れば、多くの失業者を発生させる可能性がある（注18）。労働集約型産業が多く残る中国では、特に自動化による影響が大き
く、AIや ロ ボ ッ ト 化 が 急 速 に 進 ん だ 場 合、
2030年までに約２億４千万人の労働者が職を失うとの予測もある。また、単純作業の需要

118 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

人工知能（AI）強国を目指す中国

減少とAI高度技術の需要増加により、単純

AIの用途を理解すれば適応出来る職種も相作業に従事する労働者と専門技術を有する労当数存在すると筆者は考える。インターネッ

働者の間の所得格差が拡大する点も指摘され

トが普及してきた歴史と同じように、それまている。そのため、政府の政策や支援なしにでにない新たな技術によって発展した業務はは、労働者は雇用構造の変革に十分に対応出

成熟度を増すとともに次第に最適化され、専来ないおそれがある。

門的な職種とオペレーショナルな職種に分か

McKinsey Global Institute［2017］が発表しれていくのではなかろうか。インターネット

た報告書（注19）によると、2030年までに世を活用したビジネスを行う際に、オペレー

界で最大８億人分の労働力がAIやロボット

ションレベルでは、必ずしもインターネット

にとって代わられ、労働者の多くが職種を変の仕組みを熟知する必要はなく、使い方が分える必要に迫られる他、数億人規模の失業がかれば業務が遂行出来る職種は多数存在す発生する可能性があるという。一方で、AIる。同様に、AIが広く浸透する段階では、専の導入拡大と発展によりそれまでの雇用市場

門知識を有しない労働者でも新しく生まれるにはない多くの新しい職種が創出される。た職種に対応することは十分に可能と推測されだし、新たな職種はAIやロボット等に特化る。したがって、上述した新たな職種に対応した専門的な職種であり、職を失った労働者するための生涯学習や職業訓練も、大部分ははAI技術に関するスキルを身につけなけれ新たな業務オペレーションへの習熟という問

ば職種の変換が容易でないことも指摘されて題に収束されるだろう。

いる（注20）。

さらにいえば、雇用へのマイナスの影響が「次世代AI発展計画」では労働者のスキル懸念されるなかで、国民の意識は意外に楽観習得支援として、AIによって生み出される的である。AIがより多くの雇用機会をもた

新たな職種に対応するための生涯学習システ

らすと考える人の割合を各国別に比較してみムや職業訓練システムを確立する事が挙げらると、中国が65％と最も高く、２位のフランれている（注21、注22）。また、将来世代へのスを30％ポイントも上回る（図表４）。

教育として、初等科や中等科へのAI関連の教

これは後述するように、中国ではAIが国育コースの新設が計画されており、プログラ

民生活に既に広く浸透し始めていることか

ミングやゲーム開発技術を習得させることにら、AIが活用される具体的なイメージや新より、ITリテラシーの早期定着を図るという。

規産業の発展による雇用の創出について、国

もっとも、AIによって新しく生まれる職

民の理解度が高いことが背景にあると考えら

種は、
必ずしも専門的な職種ばかりではなく、れる。このため、中国がAI導入を進めるうえ環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 119

図表４

AIがより多くの雇用機会をもたらすと考える人の割合

（％）
70

65

60
50
40

35

33

30

30
26

23

22

22

日本

豪州

20

18

18

イギリス

ドイツ

10
0
中国

フランス

ロシア

スペイン

イタリア

アメリカ

（資料）Dentsu Aegis Network［2018］データを基に日本総合研究所作成

で、欧州などで懸念されている社会的摩擦は比較的小さな範囲に収まるのではなかろうか。

図表５100,000

900,000

90,000800,000

70,000600,000

け、「次世代AI発展計画」の最終目標年であ500,000

る2030年には約8.6億人となり、20年間で約400,000

１割もの労働力が減少する見込みである

300,000（図表５）。
2016年の都市部における労働集約型産業の割合は全産業のおよそ３割（注23）であるが、80,000700,000

60,000日本の労働力人口り、2010年の約9.5億人をピークに減少を続

中国の労働力人口

るが、労働力人口は一人っ子政策の影響もあ（1,000人）

1,000,000（2）長期的には労働力人口を補完
中国は豊富な労働力を擁するイメージがあ

日中両国における労働力人口の推移（1,000人）

50,00040,0001950 55 60 65 70 75 80 85 90 95 2000 05 10 15 20 25 30 35 40 45 50
（年）
中国
（左目盛）
日本
（右目盛）

（資料）World Population Prospects［2017］データを基に日本総合研究所作成

仮に労働集約型産業がAIにすべて代替される場合、労働力人口の減少分の３割はAIでらゆる産業でのAI導入を計画しているため、補完可能となる。中国は製造業を中心に、あAIによる労働力の補完は他の産業にも波及

120 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

人工知能（AI）強国を目指す中国

し、2030年までに減少する労働力の大半をするAIを中心に中国がアメリカに追いつき、AIがカバーすることも考えられる。これに中 国 のGDPが 拡 大 す る と 予 測 さ れ て い る

より、中国経済は将来の労働力人口のマイナスの影響を軽減することが可能になる。

図表６ 2030年のAIによるGDP押し上げ効果（注25）（％）（3）経済効果

30.0
26.1

では、マクロ的な観点からAIは中国経済にどのような効果をもたらすのだろうか。
20.0

PwC［2017］の予測によると、2030年までに14.5

AIの普及によって世界のGDPが14％押し上11.5

げられる。その効果が最も大きいのは中国で

10.4

10.0

あり、26.1％（７兆米ドル）の押し上げ効果

9.9が得られる（注24）。それに次ぐのがアメリ
カの14.5％（3.7兆米ドル）である（図表６）。

0.0
中国

当面はアメリカがAI市場をけん引するものの、2025年以降（注26）は、製造分野に関

図表７

北米

南欧 アジア先進国 北欧（資料）PwC［2017］データを基に日本総合研究所作成

2035年時点のAIによる中国の年間成長率予想

製造業

2.0

農林水産業

1.8

小売業

1.7

金融業界

1.6

ソフトウェアおよび情報技術サービス

1.2

公共経営と社会保障

1.2

健康

1.0

教育
0.0

0.6
0.5

1.0

1.5

2.0

2.5
（％）

（資料）アクセンチュア［2017］データを基に日本総合研究所作成

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 121

（注27）。産業が十分に高度化していない中国
では、AIは様々な産業の効率化をもたらすことに加え、新規産業を創出する効果が大きいと見込まれるため、AIによるGDP押し上げ効果が他国よりも大きいと考えられる。
各産業におけるAIの潜在的な経済的影響を見てみると、製造業、農林水産業、小売業
はAIによる成長率が高い産業であり、2035
年にはそれぞれ年間成長率が2.0％、1.8％、1.7％ずつ上昇し、最も低い教育産業でも0.6％上昇すると予測されている（図表７）。
中国政府が掲げる計画通りにAIが産業横断的に活用されることになれば、製造業等の産業におけるコスト削減や労働力人口減少のマイナス影響の軽減に加えて、新たな産業創出も期待されるため、中国経済の拡大に大きく寄与すると考えられる。ただし、前項でも述べた通り、これらは中国政府の労働者支援
施策が広く行き渡った場合に実現する効果での開発に特化した音声認識エンジニアなど新しい職種も出現すると考える。ただし、新業種に適応出来るのはAIやロボットに関する専門スキルを有する労働者であるだろう。」テンセント網［2018］「人工智能将给我们生活 带 来 什 么 变 化？巴 曙 松 解 读 」2018年２月６日
https://new.qq.com/omn/20180206/20180206A03BHL.
html（注21）AIによってもたらされた新しい職業や雇用について、高等教育、職業学校等による雇用訓練システムを確立するとしている。また、企業や組織にAIスキル訓練を実施することを奨励している。職員の再雇用の訓練と指導を強化して、単純労働に従事する労働者とAIの影響によって失業した労働者を支援することも記載されている。
（注22）アジア開発銀行「アジアの労働者は新たな技術の恩恵を受ける―しかし政府の対応も必要―ADB調査報告」
2018年 ４ 月11日 https://www.adb.org/ja/news/asiasworkers-will-benefit-new-technologies-governmentaction-also-needed-adb-study（注23）中国統計年鑑2017。労働集約型産業（農業、林業、漁業、宿泊業、福祉等）に該当する都市部の労働人口を合計して算出。労働集約型産業には組立作業や縫製作業等の製造業の一部も含まれるが、前提を単純化するために大まかな試算にとどめた。
（注24）アクセンチュア［2017］の予測でも、2035年までにAIは中国のGDPを27％ほど押し上げる可能性があるとされている。また、2035年までにAIは中国の年間経済成長率を1.6％上げると予測されている。
（注25）GDP数値は2016年実質ベースで算出。
（注26）「中国製造2025」の目標が達成される年。
（注27）PwC［2018］「日本企業におけるAI活用の可能性」
2018 年 １ 月。https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/
thoughtleadership/2018/assets/pdf/tmt1801.pdf

ある。労働者支援施策の達成度や適用範囲に
よって、その効果は大きく変わるであろう。
（注16）労働集約型産業とは人間の労働力による業務の割合が大きい産業のことであり、主に農業や林業、宿泊業、福祉等を対象とする。
（注17）卸売業および小売業、芸術・娯楽・レジャー、医療、その他の業種においては、AIは業務従事者のサポートに寄与すると考えられている。
（注18）AIによる雇用削減の影響を受けやすい職種は、工場の作業員、翻訳者、運転手、警備員などの定型的な作業労働であると言われている。
（注19）McKinsey Global Institute［2017］“JOBS LOST,
JOBS GAINED:WORKFORCE TRANSITIONS IN A
TIME OF AUTOMATION”（注20）中国銀行協会のチーフ・エコノミストであるBa Shusongは次のように指摘している。
「AIによって機械的で再現性のある仕事は代替されるが、一方で、自然言語処理

122 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

３．国際競争力の観点から見た中国の AI
国を挙げてAI活用を積極的に推進し、世界各国のなかでも大規模な導入効果が見込まれる中国であるが、国際的な競争力という観点から見ると、AI分野においては現状アメ
リカが世界をリードしており、中国はアメリ
カの後塵を拝する状況である。中国政府は2030年にはAIにおける世界のリーダーにな人工知能（AI）強国を目指す中国ると宣言しているが、果たして実現可能な目な要素である（注28）。大学における技術研標なのだろうか。ここでは、国際競争力の観究の成果は、企業のイノベーション力の強化

点から中国のAIを考察するために、（1）AIやビジネスの創出にもつながり、AI発展の研究分野の主要大学とAI企業数、（2）AI企要となる。世界的にもAIに関する研究は過業の資金調達額、（3）AI企業の注力分野、（4）

熱傾向にあり、特に米中における研究分野の巨大IT企業によるAIへの取り組み内容、（5）競争が激化している。

AIに利用可能なビッグデータ、の５点についてそれぞれ米中の状況を比較する。

（1）AI研究分野の主要大学とAI企業数

まず、AIの研究指導を行う大学に着目してみると、世界各国の大学367校（注29）のうち上位20の大学に、アメリカの大学が13校ランクインしており、１位から８位はアメリ企業にとって、高度なAI開発人材の確保

カが独占している（図表８）（注30）。また、は事業拡大や技術発展を実現するための重要367校のうち、アメリカに拠点を置く大学は

図表８

AI研究における世界の大学ランキング（上位20に含まれる大学リスト）

順位

国

学者数

1

カーネギーメロン大学

大学

アメリカ

111

論文数
638

2

カリフォルニア大学バークレー校

アメリカ

48

285.1

3

ワシントン大学

アメリカ

45

262.5

4

マサチューセッツ工科大学

アメリカ

48

235.2

5

スタンフォード大学

アメリカ

40

226.9

6

コーネル大学

アメリカ

46

212.8

7

ジョージア工科大学

アメリカ

53

208.5

8

ペンシルベニア大学

アメリカ

29

184.4

9

トロント大学

カナダ

39

164.1

10

イリノイ大学アーバナシャンペーン校

アメリカ

44

161.6

11

南カリフォルニア大学

アメリカ

32

161.3

12

北京大学

中国

69

154.9

13

エジンバラ大学

イギリス

47

151.2

14

東京大学

日本

40

145.2

15

ミシガン大学

アメリカ

32

135.2

16

清華大学

中国

45

132.1

17

香港科学技術大学

中国

29

126.1

18

マサチューセッツ大学アマースト

アメリカ

36

122.4

19

メリーランド大学

アメリカ

26

112.6

20

シンガポール国立大学

シンガポール

33

102.3（資料）テンセント研究院［2017］データを基に日本総合研究所作成

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 123

168校であり、AI研究分野における世界の大製品やサービスを提供する、スタートアップ

学の約半数を占める。

を含む全ての企業を指す。世界のAI企業の総これに対し、中国では北京大学、清華大学、数は2017年６月時点で2,542社であり、アメリカ

香港科学技術大学が20位以内に３校ランクイ

1,078社、中国592社と、アメリカの企業数はンしており、アメリカとの差は大きく開いて

中国の約２倍であり、両国で世界全体の約６いる。一方、わが国においては上位20位以内

割を占める（図表９）（注33、注34）。

に入るのは14位の東京大学のみである。AI

米中のAI研究開発の開始時期には差があ

技術の先端研究分野において、中国は日本にる。アメリカのAI研究開発は中国よりも５先行している状況であり、世界におけるAI

年早い1991年に開始され、2013年に実用化レ研究競争は米中２強体制の様相を呈していベルに達し、現在はインフラ開発や基礎研究る。

の分野において世界をリードしている。一方、アメリカの大学が研究分野において上位を中国は、AIに関する研究開発を1996年に開占める背景として、潤沢な研究資金を有する

始し、2015年に実用化レベルに達している。

点などが挙げられるが、巨大AI企業によるAI研究開発の進展度や研究者数において、大学研究者の獲得競争も要因の一つであるとアメリカは中国を上回り、その差が米中AI考えられる。アメリカのAI企業は、先進技企業の規模に反映していると言える。AI研術に精通する研究者が多く在籍している大学の近くにサテライト研究所を設立し、高度IT

図表９

人材を獲得している。また、アメリカの大学

世界のAI企業数
n＝2,542から巨大IT企業に多くの研究者が移籍している実績もあり（注31）、研究者にとっては魅590

力的な環境に映ると考えられる。一方で、中国の大学は基礎技術を研究する拠点が十分に整っておらず、ソフトウェアや応用機能の

1,078

70
74
138

研究に主眼を置いているため（注32）、AIに関する体系的な技術を習得したい研究者はアメリカを目指す傾向があるとされる。
次にAI企業の数に着目してみよう。ここでAI企業とは、ハードウェア製造やソフトウェ
ア開発、ソリューション提供等、AIに関する

124 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

592
アメリカ

中国

イギリス

イスラエル

カナダ

その他

（資料）テンセント研究院［2017］データを基に日本総合研究所作成

人工知能（AI）強国を目指す中国究者数とAI企業数における米中の差は大き

額の差は1,000億元（約1.7兆円）程度と予測

く、現状ではアメリカが中国を圧倒的にリーされている（図表10）

ドしている。

このような差が生じる背景として、投資機
関数やAI企業数の差が挙げられる。アメリ（2）AI企業の資金調達額

カの投資機関は中国の投資機関よりもAI分

米中AIスタートアップ企業の資金調達額

野に関心が強く、AI分野に対する投資機関（注35）について、テンセント研究院［2017］の数は中国の３倍ほど（注39、注40）である。

が分析した結果をみると、2016年時点では両また、前項で述べた通り、アメリカのAI企国に大きな差が見られないものの、2017年以

業数は中国のおよそ２倍である。技術革新の降にアメリカの資金調達額が大幅に増加し担い手が、アメリカではスタートアップ企業（注36）、2019年までには2,000億元（約3.4兆円）

が中心である一方で、中国ではアリババ等の（注37）を超えると予測されている。一方、巨大IT企業が中心であることも、アメリカの中国の資金調達額も増加傾向にあり、2019年

スタートアップ企業の資金調達額が中国を上までに1,000億元（約1.7兆円）に到達する見回る要因として挙げられる（注41）。

込みである。アメリカと比較すると伸びは緩CB Insights［2018］のレポートによると、

やかであり、2019年時点では米中の資金調達

AI企業の資金調達額において、アメリカ企

図表10 米中AIスタートアップ企業の累積資金調達額
（億元）
2,500
2,000

2,000
1,650
1,500

1,350

1,000
745
527
500
94
0

11

2011

124
16

180

12

13

30

266
105
14
アメリカ

383
255

15

880

1,000

493

16

17E

中国

18E

19E
（年）

（資料）テンセント研究院［2017］データを基に日本総合研究所作成（注38）

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 125図表11グローバルAI企業の資金調達の割合

図表12 米中が相互に投資するAIスタートアップ企業数
（企業数）

（％）

40

100
23

25

80

32

38

31

50

60
20
40

77

75

68

19
14

62
50

20

0
0
14
アメリカ企業1516
その他国の企業

17
（年）

6
4

1
2013

2013

20

14

5
3
15

16

中国企業が投資するアメリカ企業数
アメリカ企業が投資する中国企業数

17（年）（資料）CB Insights［2018］データを基に日本総合研究所作成（資料）CB Insights［2018］データを基に日本総合研究所作成業のシェアは2013年には約８割であったもの

企業を中心としたAI発展計画を遂行していの、2014年以降次第にシェアが低下し、2017

るため、スタートアップ企業の資金調達の規年には５割程度に低下した（図表11）。この模においてはアメリカが中国を大きく引き離要因として中国企業のシェアの拡大（注42）している。しかし、中国AIスタートアップ

が挙げられ、背景として中国AI企業のR&D

企業によるサービス開発規模の拡大等、中国や獲得特許数の増加が投資家の評価を高めたのAIが成長する要素も見込めるため、企業点がある（注43）。AIスタートアップ企業への資金調達規模における米中の差は今後数年の投資を見てみると、2017年時点で中国企業間で縮まる可能性がある。

が投資するアメリカAIスタートアップ企業
数が31であるのに対し、アメリカ企業が投資（3）AI企業の注力分野

す る 中 国AIス タ ー ト ア ッ プ 企 業 数 は20とAIの競争分野は大きく３つに分けられる。

なっている。現時点では米中における差は開

すなわち、①センサーやチップ等の基礎層

いているものの、今後、中国AIスタートアッ（ハードウェア層）、②画像認識、自然言語処

プ企業の資金調達額も増加していくことが予理等の技術層（ソフトウェア層）、③自動運

想される。
（図表12）。

転やスマートシティ等の応用層（アプリケー

以上を考慮すれば、現状では中国が巨大IT

126 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

ション層）である。各分野に携わる米中AI

人工知能（AI）強国を目指す中国

民間企業の従業員数の割合をみると、両国はタが必要不可欠であるが、実践的なAIを作異なっており、アメリカは基礎層と技術層のり上げるためには投入するデータの選定や開発に従事する割合が中国よりも高く、中国

AIがデータを正しく認識するためのチューは応用層の開発に従事する割合がアメリカよ

ニング等、アプリケーションに関する知識やりも高い。ハードウェアやソフトウェアの分経験を有する人材が必要となる。AIを活用

野は、一度製品が完成すれば量産が容易であした革新的なサービスを迅速に生み出すにり、一定の労働資源で大量の生産が可能となは、中国のようにアプリケーション分野に人る。これに対して、アプリケーション分野は材を多く割り当てて、効率的に開発を進める

労働資源の投入量がサービスの多様化に反映ことは極めて効果的であると考えられる。

される。これら３つの分野の特性を考慮する

たしかに、アメリカが重要視する基礎層やと、アメリカは一定の資源で大量の生産が可技術層の領域を押さえることが出来れば、そ

能なハードウェアやソフトウェアに注力するの後発展するAI関連のサービスにはアメリ割合が高く、中国はサービスの多様化が図りカ製の製品や機能が搭載され、アメリカがプやすいアプリケーションに注力する割合が高ラットフォーマーの立場として市場を獲得すいということが出来る。（図表13）。

ることは十分に可能であろう。しかし、ハー

中 国 に お け るAIの 位 置 づ け は イ ノ ベ ー

ドウェアの低コスト化やソフトウェアのオーションを創出するエンジンであり、新たなプンソース化等により基礎層や技術層の分野

サービスやビジネスモデルを開発することがにおいてはコモディティ化が進み、付加価値主な目的とされている。そのため、サービスが生み出しにくくなると予想される。

の根幹となるアプリケーション開発に主軸が一方、中国が注力する応用層は顧客が利用置かれ、応用層に人員が集中すると考えられするサービスに直結し、企業が保有する独自る。また、AIの性能強化には学習させるデーのデータを活用することにより、機能の差別

図表13

米中におけるAI分野ごとの民間企業従業員数の割合
（人、％）

項番

項目

内容

アメリカ

中国

従業者数

割合

従業者数

割合

①

基礎層
（ハードウェア層）

センサー、チップ、サーバ等の開発・
製造

17,900

22.7

1,300

3.5

②

技術層
（ソフトウェア層）

画像認識、音声認識、自然言語処理等のAI実用化に必要な機能開発

29,40037.4

12,000

31.9

③

応用層
（アプリケーション層）

自動運転、スマートシティ、医療サポート、等の新製品・サービス開発

31,40039.9

24,30064.6（資料）テンセント研究院［2017］データを基に日本総合研究所作成

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 127

化やビジネスモデルの多様化が図りやすい分

AI分野での取り組みについて、ビッグデー

野である。また、アプリケーション開発は収タを保有するアメリカの巨大企業（Google、

穫逓増の法則（注44）が働きやすく、収益をAmazon、Microsoft）と中国の巨大企業 “BAT”

生み出しやすい分野でもあることから、中国（バイドゥ、アリババ、テンセント）の主要のAIは独創的かつ多様なサービスを生み出なAI活用領域における製品やサービスにつし、新規市場を拡大し国際競争力を強める可いて比較を行い、その推進状況や特性の違い能性がある。

を考察する（図表14）。

（4）巨大IT企業によるAI分野での取り組み
内容

AIスピーカー、チャット等の製品分野である。自動運転ではGoogleが累計350万マイル（a）米中IT巨大企業のサービス比較を走破しており、2020年に完全自動運転車の

ここで米中の民間企業における具体的な

図表14
分野

アメリカがリードする分野は自動運転や

活用領域
自動運転

製品

実用化を目指している。中国においてもバイ

米中巨大企業の製品・サービス比較

アメリカ

中国

Google（Waymo）

バイドゥ（Apollo）

・累計350万マイル走破
試行中・2020年の実用化を目指す（2009年〜）・自動運転レベル４
Google（GoogleHome）／Amazon（AmazonGo）

Google：AI
スピーカー 2017年10月〜 ・家電の操作等が可能
Amazon： ・国外に展開
2017年11月〜
製品／
サービス

・北京での公道試験を実施
試行中・2019年の実用化を目指す（2013年〜）
・自動運転レベル３

チャット
ボット

アリババ（Tmall Genie）
2017年７月〜

Microsoft（Tay、Zo.ai、Azure他）
・チャットアプリ等での会話
2016年３月〜 ・企業における顧客対応、等
・国外に展開・家電の操作等が可能
・国内ユーザーがターゲット
テンセント（BabyQ）

・Microsoftと共同開発
2017年３月〜 ・チャットアプリ等での会話
・国内ユーザーがターゲット

Amazon（AmazonGO）

アリババ（盒馬鮮生）

・全国20カ所以上に展開
スーパー・シアトルに一号店
・アプリをインストール、支払いはアリマーケット 2018年１月〜 ・アプリをインストールし商品を手に 2016年１月～
ペイ
取るだけで買い物が可能（レジ無し）
・ネット販売の場合、商品を３キロ以内の配送範囲に最短30分以内に宅配サービス
Google（Sidewalk Toronto）
アリババ（都市の脳）
スマート
シティ

構想中

・トロントの「スマートシティ」化
・都市サービスの改善
・効率的な家屋、ビルなどの建築

2016年３月～（資料）ウェブサイト、各社ホームページ、報道記事等を基に日本総合研究所作成

128 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

・杭州市をターゲットにAIを都市に導入
・都市のビッグデータを用いて交通、エネルギー等のインフラをデジタル化
・都市機能の効率化を実現

人工知能（AI）強国を目指す中国

ドゥが公道走行や様々な状況での自動走行試から、中国国内で急速にAIが発展し海外に験を実施し、2019年の実用化を目指している展開される等、中国が世界をリードする可能も の の、 走 行 距 離 や 自 動 運 転 レ ベ ル 等、性がある。

Googleには及ばない点もある。AIスピーカー

アメリカがリードしている製品分野は個人

においてはAmazon、Googleが2017年に製品に関するデータの収集や同意が不要であるたを販売し海外展開を進めているのに対し、め、アメリカ企業もビッグデータを活用した

中国ではアリババ等が主に国内ユーザーを開発を進めやすいと考えられる。一方、中国

ターゲットにした製品を販売している状況では官民連携による推進体制を敷くため、AIある。

導入に関する規制や法制度も柔軟な対応が可

一方、中国がリードする分野はスーパー能であり、民間企業のデータ活用に対する裁マーケットやスマートシティ等のリアルな世量も大きいものと推察される。個人に関する界で個人や利用者に関するビッグデータが必

ビッグデータの活用が比較的容易である中国要となるサービス分野である。スーパーマー

にとっては、サービス分野におけるAI導入

ケットにおいては、アリババがスマホアプリ

や実践のハードルも低く、試験的に導入し、で発注と決済が出来る新形態の店舗（注45）

効果検証や軌道修正を繰り返しながらサービ

を国内20箇所以上に展開しており、今後も増ス品質を向上し、拡充することが可能である。

加 す る 予 定 で あ る。 対 す る ア メ リ カ で は

これらのことから、中国の巨大企業３社はAmazonがレジ無しスーパーの出店を計画しサービス分野において世界のリード企業となていたものの、認証の課題等から開始が延期

ることも考えられ、その動向には注視が必要となり、2018年１月にようやく１号店を出店である。

した。また、スマートシティではアリババが杭州市にAIを導入し、都市のビッグデータ（b）中国AIの先進事例を活用して交通やエネルギー等のインフラのサービス分野において大規模なAI導入を

効率化を実現しており、国内他都市への展開進める中国であるが、ここで中国国内におけも進めている（注46）。対して、GoogleもカるAIの先進的な導入事例を２つ紹介しておナダのトロントでのスマートシティ化を計画

きたい。両事例とも都市や交通機関等を対象

しているものの、現状は構想段階にとどまる。

にした大規模なAIの適用事例であり、国民サービス分野においては、アリババが個人の生活にAIが広く浸透していることが分かやインフラに関するビッグデータを保有してる。

おり、市場を拡大する意思も示していること

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 129

（事例１）スマートシティ「都市の脳」

は 警 察 官 がGoogle Glass（ 注48） を か け て、

「都市の脳」とは、2016年３月に杭州市（浙市民一人ひとりの顔を監視している。Google

江省）で開始された、AIを都市に導入する

Glassには顔認識ソフトが組み込まれ、撮影

プロジェクトの名称である。杭州市の交通、した顔の画像データを元にデータベースの中エネルギー、水道等、都市に関するあらゆるのデジタルイメージと照合し、２〜３分程でインフラのデータをデジタル化し、様々な企個人を特定出来るという。交通ルール等の違業や部門に散在するデータリソースをAIに反をした場合は、後日警察から本人宛に連絡

よって結びつけて、都市機能の効率化を図るが届く。同様のシステムは西安や深圳などことを目的としている。「都市の脳」の開発

中国各地に広がっており、旅行の繁忙期や移には杭州交通警察、都市管理建設委員会など

民の移動等、街中に大勢の人が集まるタイミ

11の市政府機関や、アリババ、華山コミュニ

ングで利用されている。また、顔認識システ

ケーションズ、フォックスコンなど13の企業

ムは小売や旅行、銀行、交通等の分野でも広が携わった。「都市の脳」は、何十億もの交く活用されている。ケンタッキーフライドチ

通管理データ、公共サービスデータ、インター

キンではアリババが開発した “smile to pay”

ネットデータを一元的にAIに取り込むことという顔認証システムが導入されており、利で、仮想デジタル空間で都市機能を効率化す

用者はタッチパネルで商品を選んで顔を画面るためのシミュレーションを行い、機能の最に向けるだけで購入が完了する。他にも中国適化に向けて設定値（注47）を算出するとい招商銀行では顔認識による窓口受付サービスう。たとえば、信号の点滅時間や交差点の設を開始したり、上海地下鉄では駅の入り口に置場所等、交通における機能の改善や、洪水

顔認証システムが搭載されて乗客はチケット

予測やダム建設等、都市環境における機能のレスで乗車出来るようになる等、顔認識シス改善に役立てることが想定されている。交通

テムが人々の様々な生活の場面に浸透し始め機能の最適化により、道路の混雑緩和や、交ている。

通事故対応の迅速化、違法駐車の即時検知等の効果がもたらされたという。

（5）AIに利用可能なビッグデータ
AIは学習データが多いほど精度が向上し、（事例２）顔認識システム

実用性が増すため（注49）、AIの強化におい中国国内では様々な分野で顔認識システムては、データ量とその活用可能性が肝要であが登場している。鄭州市では犯罪防止のためる。先に述べた通り、中国は個人に関するビッに顔認識システムが活用されており、街中でグデータの収集や蓄積が比較的容易であり、

130 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

人工知能（AI）強国を目指す中国

図表15 モバイルによるインターネットアクセス数（2015）
（％）
100

図表16

米中モバイル決済額（2016）（10億ドル）
10,000
90
8521

78
8,000

6,000

50

4,000

25
11

2,000
0
モバイルでのインターネット利用
中国

モバイルのみでのインターネット利用
アメリカ

112
0
中国

アメリカ

（資料）The Boston Consulting Group［2017］ デ ー タ を 基 に
日本総合研究所作成（資料）The Boston Consulting Group［2017］ デ ー タ を 基 に
日本総合研究所作成

民間企業がAIに活用出来るデータ量はアメの行動履歴が第三者に詳細に把握されること

リカを上回る（注50）。また、中国はスマーになり、プライバシー保護に対する懸念や批

トフォンによるインターネット利用率が９割

判が高まる要素にもなりうる。

とアメリカより高い。中国のモバイル決済額

そうしたなか、中国においては、2017年６は年間8.5兆ドルに上り、アメリカの年間決

月 に 施 行 さ れ た「 イ ン タ ー ネ ッ ト 安 全 法

済額の約76倍に当たる（図表15、16）。

（注52）」によって、ネット事業を運営する企

スマートフォンはパソコンよりも、利用者業に対し、収集した個人情報を中国国内に蓄の行動に即したビッグデータを生み出す傾向

積することや、個人情報収集の目的や利用方が強く、利用者の行動履歴や購買行動を把握

法を明示すること等が義務づけられたしやすいツール（注51）である。それもあっ（注53）。データ利用に関する制度整備が進むて、中国はアメリカと比較して、個人に関す（注54）中国では、企業が扱う個人情報の管る実用的なビッグデータを多く保有してい理や利用に対して透明性が高いと考える人のる。

割合が多く（注55）、企業によるビッグデー

一方で、AIの発展においてビッグデータ
を大量に取得出来ることは企業や国にとって有益ではあるものの、利用者にとっては個人

タ取得の動きが円滑に行われる背景になっていると考えられる（図表17）。
ビッグデータを生み出す環境や、個人情報

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 131

図表17

企業が扱う個人情報利用に透明性があると考える人の割合

（％）
50

47

40
33
30

26

25

24

23

23

22
19

20

17

10

0
中国

イタリア

ロシア

ドイツ

豪州

スペイン

アメリカ

イギリス

フランス

日本

（資料）Dentsu Aegis Network［2018］データを基に日本総合研究所作成

利用に対する国民理解度の高さ等、中国にはAIの成長を後押しする要素が多いことから、
今後、各産業においてAI活用は急速に発展を遂げ、利用者のニーズに細かく対応するサービスを多く生み出す可能性がある。現状
はハードウェアやソフトウェアにおける開発力が高いアメリカに優位性が見られるが、実用的なビッグデータを保有する中国がアプリ
ケーションの分野において多様なAIサービスを展開し、世界をリードする事例も現れるであろう。
（注28）日経新聞「紅く染まる米AI学会 中国ネット大手が学生 争 奪 」2018年２月６日 https://www.nikkei.com/
article/DGXMZO26583700W8A200C1000000/?nf=1（注29）世界にはAI研究に携わる大学が367校あり、AI研究人
員は10万人ほどいると言われている。
（注30）AI関連技術で最高峰とされる国際学会「NIPS（Neural
Information Processing Systems）2017」の論文採択数の上位40位においても、アメリカの大学や企業が占132 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

める割 合は半数に上る。
『日経Tech』2018年２月
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00132/
020600001/?P=1（注31）Andrew Moore教授はカーネギーメロン大学からGoogleに招聘された。また、Uberは同大学のロボティクス学部に目をつけ、そこから科学者とリサーチャーを40人採用した。
（注32）テンセント研究院［2017］。北京大学ではコンピュータ
技術やソフトウェア工学や電子工学等に関するカリキュ
ラムはあるものの、ハードウェアまで含めた体系的な研究のカリキュラムがなく基礎技術を習得出来る環境が不十分であるという。
（注33）アメリカ1,078社の企業内には合計78,700人のAI人材が在籍しているのに対し、中国592社の企業内には
39,200人が在籍しており、AI開発人材数においてもアメリカは中国の２倍程度の人員を有している。
（注34）AIのリーダー企業の割合を見ても、アメリカが53％であるのに対し中国が24％であり、２倍以上の差がある。
（注35）ベンチャーキャピタルからの資金調達額。
（注36）トランプ大統領の経済回復改革措置によりアメリカに急速に資金が流入し、将来的にAI企業への投資を増やすとの見込みによる。
（注37）2020年に予 測されるアメリカのAI企 業の累 積 数は1,200以上である。一方の中国は2018年以降に伸び率が上がると予測されている。
（注38）2017年以降はテンセント研究院による予測額。
（注39）ベンチャーキャピタルを通じたスタートアップへの投資額
は、全体で見ても中国よりアメリカの方が大きく、CB人工知能（AI）強国を目指す中国

Insightsによると、アメリカ企業の投資額（2016年）が167億ドル（約１兆9,000億円）であるのに対し、中国企業は30億ドル（約3,400億円）であった。
（注40）AI関連分野に投資をする投資機関の総数は中国が約620であるのに対し、アメリカは約1,800である。また、そのうちAI関連企業に２回以上投資した投資家の数は中国が203人であるのに対し、アメリカは596人であった。
テンセント研究所［2017.8］「2017中米人工知能ベン
チャーキャピタルの現状と動向」。
（注41）CB Insightsによると、2018年３月時点のAIスタートアップ
企業上位100位の内、アメリカ企業が占める割合は75％に上り、中国企業が占める割合は９％であった。
https://www.CB Insights.com/research/artificialintelligence-top-startups/（注42）テンセント研究院の報告によると、2017年時点でアメリ
カが約50％、中国が約34％、その他が約16％のシェアであるという。
（注43）2017年時点のAIに関連する特許の出版物数が中国
企業は641であるのに対し、アメリカ企業は130であり、中国がアメリカを上回る結果となっている。
（注44）特定の生産要素の投入量を追加的に等量ずつ増加していくとき、追加的に得られる産出量の増分が次第に増加する法則。ITによる商品やサービスは量産が容易で販売量が増えれば増えるほど、利益が加速度的に増加する。
（注45）盒馬鮮生。アリババが重要戦略として展開するニューリテール戦略の店舗。利用者は事前に会員登録しアプリをダウンロードする。店舗では商品を選んでアリペイで購入する。商品にはQRコードがついており、スマホでスキャンすることでオンラインサイトのかごに入れることも出来る。即時に購入したいものは店舗で購入し、急を要しないものはオンライン購入にすることが出来る。オンライ
ン購入をした場合、店舗から３キロ圏内であれば商品が最短30分以内に配送される。
（注46）AIによって最適化された都市機能はモジュール化され、中国の他の都市や東南アジア、欧州にまで展開出来る準備があるという。
（注47）パラメータ。プログラムの動作を決定する数値や文字。
（注48）Googleが開発した眼鏡型のコンピュータ。音声でイン
ターネットを使用することが出来るようになっている他、写真や動画撮影機能、翻訳機能、道案内機能等、複数の機能が搭載されている。
（注49）AI開発者として著名な米Robert Mercer氏も「AIの成長・強化にはデータが最も重要である」と述べている。
（注50）中国は2017年９月現在、携帯電話契約数は13億9,000
万件、インターネットユーザーは８億人で、アメリカやインドの約３倍の規模である。中国の食品配送サービス利
用量はアメリカの10倍で、シェア自転車はアメリカの300倍である。
（注51）平成27年版 情報通信白書。クラウドサービスとスマートフォンの普及は、利用者の行動履歴というパーソナル
データをインターネット上に蓄積することを可能にした。ス
マートフォンによってパーソナルデータのインターネット上への蓄積が容易になり、ビッグデータの可能性をさらに大きなものとしている。
（注52）正式名称は「網絡安全法」（注53）他にも企業に対するネットワークセキュリティ対策強化等が義務づけられている。
（注54）2013年１月に制定された「征信業管理条例」では、個
人信用情報に関する保護措置や信用機関のデータ共有（信用情報データベースの構築）等が定められている。また、2014年６月に公布された「社会信用体系建設計画概要」では、電子商取引、交通、医療、社会保障等の15の分野における信用情報管理システムの構築が掲げられている。
（注55）中国国民は個人情報の流出に寛容である。日本経済
新 聞2018年２月５日 https://www.nikkei.com/article/
DGXMZO26362190R30C18A1I00000/

４．今後の展望と課題
これまで見てきた通り、AI分野での国際競争においては米中二強体制といわれている
ものの、アメリカと中国の差は大きく、研究や企業の規模等については世界のなかでもアメリカが突出している。しかし、中国のAIにはいくつもの優位な点がある。官民連携体
制で計画を推進する点や、アプリケーション
開発分野に主力を置く点、実用的なビッグデータを保有する点などを考慮すると、中国
はアメリカとは異なる発展を遂げ、サービス開発競争において中国はアメリカを凌駕する可能性がある。本章では、AI強国を目指す
中国AI分野の展望と課題について考察する。

（1）世界をリードするAI大国となる可能性
これまで見てきた通り、中国はAIを国力強化のための戦略に据え、AIを起点とした産業発展を計画している。現状では、直ちに

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 133

中国が世界のリーダーになることは容易ではれらの点を考慮すると、中国から革新的なないものの、掲げる目標は必ずしも非現実的

AIサービスが世界に発信され、中国が世界なものではないと思われる。

のAIイノベーションの中心地となることはアメリカと中国の注力分野は異なってお決して遠い目標ではないだろう。

り、中国はサービスの根幹となるアプリケー

これに対してアメリカはハードウェアやソション開発分野に注力している。また、国がフトウェアの分野において世界をリードして民間企業を全面的に支援するかたちでの取りおり、グローバルなプラットフォーマーとな組みとなるため、個人に関するビッグデータ

りうるが、個人データに関する規制が厳しいを民間企業が活用することも比較的容易であ

国内コンシューマー向けのサービス分野におり、サービス分野においては個人の行動履歴

いて大きく発展出来るかどうかは現時点で見や購買行動等が詳細に反映された多様なビジ

通しがたい。ただし、アメリカはIT企業向けネスが生じることが考えられる。加えて、教のクラウドサービスやソフトウェアサービス

育や医療、保健等の公共データのオープン化

を幅広く提供しているため、自社のプラットも推進される等、機微情報の利活用に関する

フォームにAI機能を搭載することによって

柔 軟 性 も 高 く（ 注56、 注57）
、研究者には収益を得られる可能性はある。現にAmazon

中国がAI実証をするための魅力的な環境にやGoogle等はAIを搭載したクラウドサービス

映り、世界から優秀なアプリケーション開発を展開しており、アメリカにおいてはAIの研究者の招聘が実現する可能性もある

プラットフォームサービスが拡大することも

（注58）
。

考えられる。

民間企業のもとで進められているAIの実

これらのことから、中国とアメリカでは用化は、中国で電子商取引システムが普及しAIが発展する領域やサービスを利用する対た時のように、データを生み出すインフラが象者が異なる可能性がある。アメリカがB to

未成熟な地域で発展している。国内で成長をB（Business to Business）（注61）を中心とし遂げたAIは国内各地への展開に留まらず、将たプラットフォームサービスを展開する一方

来的には東南アジアなど、インフラが十分にで、 中 国 が B to C（Business to Consumer）

整備されていない新興国や途上国に導入さ（注62）を中心としたコンシューマー向けサー

れ、市場を拡大していくことも見込まれる

ビスを新興国・途上国に展開した場合、中国（注59）。中国が新興国・途上国のデータ・マー

がアプリケーション分野において世界をリー

ケットを押さえることになれば（注60）、世ドする存在となる可能性は十分にある。

界においてAI優位国となる可能性もある。こ134 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

人工知能（AI）強国を目指す中国（2）国家計画実現に向けた今後の課題

ターネット安全法」により、外資企業による個人情報の取り扱いを制限するなど中国企業

中国では官民連携による国家戦略の推進にによる国内データの囲い込みを始めている。

より、今後AIが急速に発展する可能性があ

これらのことから、中国国内ではAIが発展るが、その実現には課題もある。具体的には、するためのビッグデータ利用に関して、好条（a）ビッグデータ活用におけるプライバシー

件が揃っている状態とも言える。

保護対策や（b）ハードウェア分野の開発力

しかし、個人に関するビッグデータの活用強化が挙げられる。これらは中国がAIを発は国益や国民の利便性を高める一方で、様々展させるために不可避な重要課題であり、そな場面において国民生活の監視を助長するこの動向が注目される。

とにもつながる。現状、中国政府が扱う個人情報管理に関しては規制がないものの、国民（a）ビッグデータ活用におけるプライバシー
保護対策

が個人情報を提供することにメリットを感じていることから、不満が表面化していないよ

前述したように個人情報を管理する企業へ

うに見受けられる。しかし、国民に対する過の信頼性の高さは中国におけるビッグデータ

度な監視によって、資産損失や身体の危険等、

活用の追い風となっている。加えて、国家が実害が発生すると、世論が急変する可能性も

個人情報管理に強く介在していることも、あり、国民の反発や国際批判によってビッグデータ提供に対する国民の抵抗感が少ない背データ取得に制限がかかり、AIの成長環境景になっていると考えられる。中国では、国を維持出来なくなるリスクもはらんでいる。

民一人ひとりの経歴や懲罰等の個人情報が今後ますます加速するビッグデータの活用に

中国政府の管理する「人事档案（タンアン）」

ついて、国民が納得するデータ管理に関すると呼ばれるファイルに記載されており、もとルールや施策が必要である。また、将来の海もと個人情報は誰かに見られているという意

外展開においても、個人情報管理への措置は識が強い（注63）。現在の中国においては、避けられない課題である。中国企業がAIサー

個人情報を提供したうえで成り立つ生活の利

ビスを国外へ拡大するためには、各国の制度

便性向上によるメリットが、プライバシーをや法令に則った適切かつ丁寧な対応が求めら侵されるデメリットよりも大きいと考えられれるであろう。

る傾向があり（注64）、AI発展には都合の良い環境となっている。
また、中国政府は2017年に施行した「イン（b）ハードウェア分野の開発力強化
中 国 の 研 究 機 関 や 企 業 はAIに 関 連 す る

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 135

ハードウェアの開発分野において、国際的なして、中国企業が先端技術を保有するアメリ

影響力を十分に持っていない（注65）。アリカの企業を買収する可能性はどうか。しかし、

ババが提供するクラウドサービスにおいてアメリカ政府は中国企業による民間企業の買も、インフラとなるAIのチップやハードウェ

収を阻止する（注68）等、中国への警戒心を

アはアメリカ製を利用しており、サービス開強めており、今後さらに規制が強化される可発を実現するためにはアメリカのプラット

能性も踏まえると、現実的な解決策とはならフォームに頼らざるを得ないのが現状であないであろう。ただし、一方では、外国人技る。

術者に対するアメリカの専門職ビザの厳格化

AIにおける市場獲得競争において、中国や、中国企業でのデータ活用の自由度の高さは当面サービス分野における勢力拡大に注力が魅力となり、アメリカの大学で最先端のすると考えられる。たしかに現状は、外国製AI技術を学んだ中国人学生が本国に戻る見のハードウェアを利用してサービス開発の差込みも高く、中国国内の技術力が今後高まる別化を図ることは十分に可能であり、最も効ことも期待される（注69）。AI高度技術を有率的な市場拡大方法である。

する人材を囲い込み、いかに中国企業に定着

しかし、AI産業の成長に伴い、AI関連のさせるかが今後の成長を占う鍵と言える。こ半導体やハードウェアの性能が今後もさらにれまで見てきた通り、アプリケーション分野向上した場合（注66）、ハードウェアはAI発においては世界をリードする可能性も十分に

展における重要な競争要素となってくるだろ考えられるため、対外的に研究や開発の成果

う（注67）。中国がアプリケーション分野にを発表することで研究者の誘致を進められる

おける優位性を発揮する可能性がある一方可能性がある。また、収益性の高い分野で稼で、このままアメリカに研究者が集中する状

いだ資金を半導体製造やハードウェア開発の

況が続けば、技術が進化する将来において、投資に充てる（注70）こと等も、技術開発力

中国では高度な技術力を有する研究者を十分を向上させる有効な手段になると考えられに確保出来なくなるおそれがある。さらにる。

中国国内の研究者が体系的な技術習得を目的（注56）次世代AI発展計画。教育、医療、保健等の分野におけるAIの導入促進や公共データの商業価値を高める
目的で、オープンデータに関するポリシーを策定し、民間企業等が公共データに容易にアクセス出来る環境を整備し、データ利活用に関する柔軟性を強化するという。
（注57）アメリカではAIに対する道徳的な問題、法的問題、個
人情報の問題は大きな課題となっており、企業のなかにも人工知能倫理委員会を設置する等、あらゆる産業でのAI実用化に向けたハードルは高い。一方、中国ではとしてアメリカへ流出することになれば、中国は次世代の開発競争に勝つことが出来ず、AIサービス分野においても成長を見込
めなくなる可能性がある。
技術力を向上させる迅速かつ確実な手段と136 環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69

人工知能（AI）強国を目指す中国

AI研究開発が道徳や個人情報の課題よりも先行して進められるため、AIの実用化が他国よりもスピーディーに推進される可能性がある。
（注58）実際にGoogleのAI開発部門が中国に拠点を移している。
（注59）アリババが手掛けるスマートシティはマレーシアに展開されることが発表されている。毎日新聞2018年３月３日「新時代の中国」（注60）一帯一路による統制の拡散。アメリカはAI、ビッグデー
タ技術を持つ米企業を次々に買収する中国に危機感を持っている。日本経済新聞「データ資源 米中攻防」
2018年１月14日 https://www.nikkei.com/article/DGX
MZO25666290U8A110C1MM8000/（注61）企業（Business）が企業（Business）にモノ・サービスを売る業態（注62）企業（Business）が個人（Consumer）にモノ・サービ
スを売る業態（注63）集められる情報は、企業に蓄積されるだけとは限らず、
芝麻信用等は政府が設立した金融協会と個人情報を共有する仕組みを立ち上げている。朝日新聞「中国IT
異型のイノベーション」2018年２月18日（注64）日本経済新聞「個人情報流出に「寛容」な中国社会（グローバルViews）」2018年２月５日 https://www.
nikkei.com/article/DGXMZO26362190R30C18A
1I00000/（注65）「次世代AI発展計画」のなかでも基礎層（ハードウェ
ア層）の強化が課題であるとしている。
（注66）ムーアの法則。米インテル社のゴードン・ムーアが1965年に予測した、半導体の集積度は２年で倍増するという法則。
（注67）AIサービス開発はアプリケーションに焦点が当てられる傾向があるが、指数関数的に増加していくビッグデータ
を短時間で効率的に処理するためにはハードウェアの性能向上も必要不可欠である。Nature “Big data needs
a hardware revolution” 2018.2.6 https://www.nature.
com/articles/d41586-018-01683-1（注68）アリババ傘下の金融会社アント・フィナンシャルが米マ
ネーグラム社の買収を計画していたものの、アメリカ人の資産や送金情報等の流出を懸念した「CFIUS（対米外国投資委員会）」が買収を阻止した。アメリカは、中国政府と密接に連携する中国企業が、AIやビッグデータなど先端分野の技術や情報を持つ米企業を続々と買収していることに危機感を示し、規制を強化している。日本経済新聞「データ資源、米中攻防」2018
年１月14日 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO
25666290U8A110C1MM8000/（注69）日本経済新聞「紅く染まる米AI学会 中国ネット大手
が 学 生 争 奪 」2017年２月６日 https://www.nikkei.
com/article/DGXMZO26583700W8A200C1000000/?
nf=1（注70）中国国内の半導体製造企業やハードウェア開発企業
への投資等

おわりに
これまで見てきた通り、中国政府は積極的なAI戦略を採用し、トップであるアメリカに迫る勢いである。中国の「次世代AI発展計画」の目標が達成される2030年には、米中がAIによって創出された産業において熾烈なトップ争いを展開している可能性がある。
中国の取り組みと比較すると、わが国企業はAI活用分野において大きく後れを取っており、大半が企業内でのAI活用や実用化検証に留まる。日本企業がAI導入を慎重に検討している間に、中国におけるAIサービスが急速に進展する可能性があり、そのビジネスが日本へ進出することも考えられる。インターネットビジネスは先行者利益が働きやす
いため、国内AIサービスが十分に発展していない段階で、中国のAIサービス企業が先んじて日本市場を獲得した場合、後発となる
わが国企業は自国においても十分に市場を拡大出来ない懸念がある。
政府が果たす役割について考えてみると、中国は官民連携体制によるAI産業創出を推進するなかで、わが国のイノベーション推進
施策において取り入れるべきヒントとなるものがあるのではなかろうか。現在、世界のIT
情勢は中国勢の存在感が小さかった10年前とは全く異なり、中国抜きにITを語ることが出来なくなっている。そして世界の中国に対する見方も大きく変化している。

環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 137

わが国においてイノベーション創出のための施策を講じるうえでは、中国政府のように、ソリューションの実現に照準を当てた戦略を示すことが必要ではないだろうか。具体的にはAIを活用した成長戦略分野の提示や、AI導入企業に対する税制優遇政策、企業間デー
タ活用に関するルールの柔軟化等、企業が積極的に実験しやすい制度や規制を整備することが検討されるべきである。日本の強みとされる技術開発施策に重点を置くだけでなく、AIを活用したソリューションの創出、社会が新しいソリューションを受容しやすい仕組
みの整備も、わが国でAIが高度な発展を遂げるために必要な取り組みとなるのではないか。
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https://esa.un.org/unpd/wpp/

本誌は、情報提供を目的に作成されたものであり、何らかの取引を誘引することを目的としたものではありません。
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環太平洋ビジネス情報 RIM 2018 Vol.18 No.69 139