インドは、人工知能（AI）を公共善のために活用する取り組みを支えるため、データ、開発者、政府、研究者をつなぐ機関、パートナーシップ、インフラを構築しています。
インドの取り組みでは、AI対応データセット、多言語リソース、AIサンドボックスを提供しています。これにより、スタートアップや研究者は医療、金融、公共サービスなどの分野で、AIソリューションを安全に試験し、改良できます。
インドでは、イノベーション・チャレンジや官民パートナーシップを通じて、公共善のためのAIソリューション開発を促しています。このエコシステム・モデルは、グローバルサウスの他の国々にとって青写真となる可能性があります。
インドは、人工知能（AI）の開発と導入において、ますます重要な役割を担っています。同国には、6,500社を超えるAI関連スタートアップがあり、民間AI投資額では世界第7位にランクされ、2013年から2024年までに110億ドルを超える投資を集めました。
同時にインドは、公共善のためのAI活用における根強い3つの課題への対応を試みています。すなわち、AI対応オープンデータセットの不足、影響の大きいAI活用事例を特定するための有効な道筋の欠如、そしてAIを活用したソリューションを試験するサンドボックス環境の不在です。
こうした制約は低・中所得国に共通していますが、社会文化的・言語的多様性を抱えるインドでは、いくぶん顕著になっています。
これらの課題に対応するため、インドはエコシステムに基づくアプローチを採用しました。公共善のための自国発AIイノベーションの開発、実装、拡大を支える制度的な仕組みの構築に重点を置いています。
これに加え、官民パートナーシップの強化や、中央政府と州政府の連携改善に向けた幅広い取り組みも進められています。
このアプローチには、いくつかの重要な要素があります。
AI対応データセットへのオープンアクセスを可能にする
インドでは、AIKoshとBhashiniが、民間部門、研究者、学術界がAIソリューションを構築するため、構造化データセットへの安全なアクセスを促進する国家的な取り組みとして展開されています。
AIKoshは、医療、ガバナンス・行政、都市計画、モビリティなどの分野にわたり、官民の組織からデータセットを集約する統合プラットフォームとして機能しています。
このプラットフォームは、データセットの分散やデータ来歴をめぐる課題に対応するため、AI対応度の基準に基づいてデータセットを評価し、標準化されたメタデータを提供します。
一方、Bhashiniは、多言語データセットとモデルへのアクセスを、構造化されたモデル・データセットカード、ライセンス情報、利用ガイダンスとともに提供します。また、言語翻訳のアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）や、クラウドソーシングの取り組みなど、AIを活用したソリューションも支援しています。
重要なのは、これらの取り組みがAI向けオープンデータ・プラットフォームにとどまらず、それ自体が制度として機能していることです。AIKoshはIndiaAI部門が、BhashiniはDigital India BHASHINI部門が運営しており、いずれも電子情報技術省内の独立した事業部門です。
この制度的な体制は、エコシステムの関係者との連携を推進する運営上の柔軟性をもたらし、これらの取り組みの長期的な持続可能性を確保します。
州レベルでは、テランガーナ州のTGDeXの取り組みが、オープンデータ・ポータル、サンドボックス、拡充中のAIイノベーション活用事例ライブラリーの機能を組み合わせています。公共課題に対処するAI活用ソリューションの開発を促進することを目指しています。
中央政府と州政府によるこれらの取り組みは、イノベーションに向けてAI対応データセットへのアクセスを改善する、政府全体での連携した取り組みを示唆しています。
責任ある実験を支える制度的な仕組みとしてのAIサンドボックス
インドのAI戦略のもう一つの重要な要素は、AIを活用したソリューションを拡大するため、国レベルと分野別の両方でAIサンドボックスを設置することです。
AIサンドボックスとは、AIソリューションの開発、試験、改良を行うための管理された環境です。インドのモデルは主にイノベーション主導型で、厳選されたAI対応データセット、補助金付きの計算資源へのアクセス、オープンソースのAIモデル、安全な開発環境などのリソースを開発者に提供することに重点を置いています。
インフラの提供に加え、これらのサンドボックスは責任ある実験を支援することを目的としています。開発者は安全性や有効性に関するリスクを早期に特定し、反復的にイノベーションを進め、堅牢で効果的かつ信頼できるAIシステムを構築できます。
AIKoshとTGDeXはいずれも、研究者、スタートアップ、その他の開発者向けに統合開発環境を備えています。
分野別では、 インド準備銀行が設置した専門家委員会は、金融分野にAIイノベーション・サンドボックスを設けることを提案しました。同様に医療分野では、インドの国家保健庁が学術界と連携し、患者ケアにおけるプライバシーを保護したAIイノベーションを促進するため、医療AIオープンデータ・ベンチマーク・プラットフォーム（BODH）を立ち上げました。
AIイノベーションを通じた公共部門の課題解決に向けたエコシステム・パートナーシップ
公共善のためのAIソリューション開発には、活用事例の特定とAIソリューションの試作も必要です。インドでは、複数の関係者によるパートナーシップを通じて、 AIイノベーション・チャレンジを実施または主催しています。
こうしたチャレンジには、スタートアップ、研究者、開発者が集まり、AIの介入が大きな効果をもたらし得る現実の社会経済課題に関連する、具体的な課題設定に取り組みます。
あるチャレンジは、モノのインターネットおよび人工知能卓越センターが主導し、AIを活用した分析ツールでインフラ事業を監視し、大量の栄養関連データを処理することで、母子の福祉向上に取り組んでいます。これにより、対象を絞った医療介入を支援します。
テランガーナ州のAIイノベーション・チャレンジでは、州政府各部局の6つの優先課題に取り組みました。その一つは、歳入局に提出される不動産登記書類の異常をリアルタイムで検出するAIツールの開発です。
こうしたチャレンジでは通常、イノベーターに厳選された政府データセット、計算能力、資金援助を提供し、導入可能なパイロット・ソリューションの開発を支援します。
これらの取り組みは一体となって、公共善のためのAIイノベーションに向けた、エコシステム全体でのアプローチを示しています。オープンデータ・プラットフォームはAI対応データセットへのアクセスを改善します。イノベーション・チャレンジは、影響の大きい公共部門の活用事例の特定に役立ちます。サンドボックスは、ソリューションが責任あるAIの実践に沿っていることを開発者が確認するための試験環境となります。
グローバルサウスにとって、インドのアプローチが示す教訓は明確です。公共善のためのAIイノベーションには、技術への投資だけでは到底足りません。政府は、データ、イノベーター、機関を効果的につなぐエコシステムの設計を主導しなければなりません。
インドの戦略的な機会は、公共善のためのAIイノベーションの構築にとどまらず、10億人を超える人々に恩恵をもたらす、責任ある大規模導入への道筋を切り開くことにもあります。
インドが次に優先すべきなのは、AIの構想や試験導入から、より広範な展開と包摂的な導入へ進むロードマップを描くことです。そのためには、AI主導の介入が持続的な社会経済的効果をもたらし得る、国および州レベルの導入優先事項を特定する必要があります。
フォーラムは、中国で2026年6月22～25日に開催される「サマーダボス」を前に、イノベーションが画期的な成果から規模拡大、そしてインパクトへと進む過程に注目しています。最新情報をチェック。
