企業と政府の双方が人工知能（AI）の潜在力を認識しており、その認識は、この技術への数十億ドル規模の投資に表れている。
国家AI戦略を成功裏に実行するには、社会経済的なバリューチェーン上の施策に加え、ソフトウェアおよびハードウェアのインフラにおける長期的な能力の開発が求められる。
国家AI戦略が策定されたら、SMART指標を用いて実施の進捗を追跡することが重要である。
さまざまな市場シグナルは、人工知能（AI）が企業の最優先事項の一つであることを示している。世界の企業によるAIへの投資は増加し、2019年から2020年にかけて40％増加して679億ドルに達した。しかし近年では、政府によるAIへの注力や支出も増加している。OECDの調査によると、米国のAIへの投資は2001年から2019年の間に17倍に増えた。別の報告書では、欧州連合（EU）のAI投資は2025年までに224億ユーロに達すると示されている。AIは複数の産業にわたって変革をもたらす可能性を持つことに加え、各国は防衛・安全保障分野における多くのAIユースケースを検討する傾向を強めており、これによりAIは、国家の防衛主権と経済力をめぐる議論の中心に位置づけられるようになっている。
AIの先進国は、断片化されつつも本質的に相互に結びついた世界のサプライチェーンにおいて、AIを競争優位の源泉とみなしている。途上国は、AIを段階を飛び越える手段とみなし、自国の中核的な開発分野の課題に取り組み、国民の生活を向上させる手段として活用しようとしている。
責任ある統治を伴う国家AIエコシステムを構築するため、各国政府は国家AI戦略をますます公表している。スタンフォード大学の人間中心の人工知能研究所によれば、32か国が国家AI計画を公表し、22か国が策定中である（2021年時点）。
AIのバリューチェーン
近年の半導体サプライチェーンの課題および地政学的な施策、米国のCHIPS及び科学法などは、成功する国家AI戦略の構築と実行には二つのアプローチが必要であることを示している。一つは、以下の節で詳しく述べる社会経済的なバリューチェーン上の施策であり、もう一つは、ソフトウェアとハードウェアの両面からバリューチェーン全体にわたって長期的な能力を開発することである。これには、整理されたデータ、データストレージ、計算能力、クラウドシステム、そして拡張可能なAIアプリケーションを可能にするプラットフォームが含まれる。
AIバリューチェーンのハードウェア／インフラ部分は、依然として少数の国やチョークポイントに集中しており、この点はさまざまな文献に明確に示されている。したがって政府は、ハードウェアにおける長期的な能力を開発するか、二国間協定や貿易協定などを通じてバリューチェーンを確保する必要がある。台湾積体電路製造（TSMC）の工場の現状は、米国において、同国の産業が、AI研究開発の複数の側面で既存の主導的地位を保ち、世界最大級のAI企業の拠点でもありながら、ハードウェアと基盤的能力を強化しようとしていることを、中長期的な視点から示している。
この集中は、AIの公平性における格差に関する重要な問いを提起している。これは、デロイトの報告書やその他の指標で示された数値に表れており、これらは各国のAI戦略と投資を評価するものであり、米国、中国、英国がこの分野をリードしていることを示している。
AI戦略：構成要素
国家AI戦略を策定するための当機関の公表済みの枠組みは、市民の生活を守り、その生活にプラスの影響を与える戦略を設計するための重要な構成要素を示している。
まず何よりも、国の戦略的優先事項、ならびに強みと弱みに沿った国家AIエコシステムを形作ることが重要である。上記の節で示した要因に加え、これには国家が抱える基盤的な課題や現実も含まれる。例えば、高齢化に直面している国は、AIを異なる形で活用するかもしれず、例えば、AIによる自動化を奨励することが考えられる。若年人口が多い別の国は、リスキリング、アップスキリング、人材育成、または労働力の補完に注力するかもしれない。
同様に、STEM（科学、技術、工学、数学）人材の層が厚い国は、STEM人材が不足している国に比べ、「AIに対応できる」労働力について心配することは少ないかもしれず、後者の国は外部人材の誘致に注力し、教育プログラムを見直すことが考えられる。この国家分析には、産業分野の優先順位付けも含まれる。つまり、製造業が強い国は、その分野へのAI投資を優先するかもしれず、一方で、精密農業のようなAIを活用したイノベーションを通じて強みのある農業分野を発展させたい国は、それとは異なる優先順位を取ることになる。
国際協力および多様な利害関係者による協力は、AI対応国家になるための加速要因である。
Hubert Halopé、Platform Curator Artificial Intelligence & Machine Learning、世界経済フォーラム｜Jayant Narayan、Project Lead Artificial Intelligence & Machine Learning、世界経済フォーラム
確かな AI 戦略には、人材、インフラ、研究開発、産業変革、官民連携、標準・規制（AI倫理とソフトロー（ソフト・ロー）を含む）に関する、具体的で測定可能、達成可能、関連性があり、期限が定められた（SMART）目標と投資目標が必要である。
法律と規制に関しては、国家AI戦略は最終的には、国のデジタル・データ戦略および関連法の延長線上にある。これには既存のデータ保護法、プライバシー法、ならびにその他の関連する倫理的懸念への対応が含まれ、これらすべてが、国民のために機能するAI経済の基盤を形成する。
同様に重要なのは、国家AIエコシステムを促進するため、学術界、産業界、政府の間で強力な研究協力を構築することであり、英国のアラン・チューリング研究所やカナダのCIFARなどがその例である。最後に、AIバリューチェーンの世界的な相互接続性と、能力や専門知識の世界的な分布を踏まえると、成功には国際協力が不可欠である。
進捗の測定
堅牢な国家AI戦略を策定することは大きな取り組みであるが、実施が計画通りに進んでいるかを確認し、進捗を測定することは困難な場合がある。英国の国家AI戦略もこの点を認識しており、より詳細なロードマップを、近く公表される監視・評価指標とともに策定することに言及している。
「明らかに、国家AI計画を持つことは、世界中で出回っているさまざまなAI計画の目標を達成するための必要条件ではあるが、十分条件ではない（…）」と、ブルッキングス研究所のTechTankブログの記事は述べている。
したがって、進捗を追跡するためには、指標を時系列で監視することが重要である。各国のAI成熟度と対応力を測定するTortoise IndexやOxford Insights Indexなどの各種グローバル指標は、時系列で追跡する国家的な指標の候補を検討する良い出発点となる。さらに、SMART指標と各次元・優先分野の代替指標が、国家AI戦略を形成する。例としては次のようなものがある。
AI関連の博士号取得者および科学者の数。
AI関連の論文および学会発表の数。
AI関連特許の数。
AI関連の大学卒業者。
計算能力。
AI企業へのベンチャーキャピタル投資。
これらはすべて、研究、人材、インフラ、投資といった重要な柱に結びついている。
今後の展望
AIとその応用の急速な発展を踏まえ、各国は計画を立て、準備を整え、機敏さを保つ必要がある。国家AI戦略は良い出発点であるが、政府は技術の進歩と応用の変化に対応しなければならない。進捗を追跡し、国が自国の目標に向かって取り組んでいることを確実にすることは、機能する国家AI戦略において最も重要な部分である。
ここでは、機敏なガバナンスが鍵となる。その一例が、各分野における生成AIの近年の急速な台頭であり、クリエイティブ分野の労働市場を混乱させ、コンテンツやデザインにおけるAIによって拡張された、あるいはAIによって代替されたスキルに関する新たな指標の必要性を生んでいる。
国際協力および多様な利害関係者による協力は、AI対応国家になるための加速要因である。こうした文脈の中で、当フォーラムは昨年、国家AI戦略ピア・ネットワークを立ち上げ、これは公表済みのブループリント「支援」を実行に移すものであり、各国政府が国家AI戦略を設計するのを支援している。その目的は、政府と専門家が、国民のために機能する国家AI戦略を設計・実施する際のベストプラクティスや知見を共有することである。
