AIの導入は、データ、インフラストラクチャ、およびシステム運用をより厳しく管理する環境へ移行しています。組織は複数のプロバイダー、プラットフォーム、コンピューティング環境全体でAIシステムを構築しながら、定義された境界内でガバナンス、セキュリティ、およびコンプライアンスの義務を管理しています。NTT DATAの2026グローバルAIレポート：プライベートおよび主権AIのプレイブックは、2,500以上の組織においてこれらの状況を調査しました。
CAIOの約35%が、プライベートおよび主権AIの実現を採用への最大の障壁として特定しており、多くの場合、インフラストラクチャへの大幅な変更が必要となります。
プライベートAIと主権AIの定義
プライベートAIは、機密データへのアクセスを制御し、そのデータを組織の境界内に保つことに焦点を当てています。主権AIは、データがどこに存在するか、データが地域間をどのように移動するか、およびAIシステムがそれを処理できる場所に関する要求を追加します。
「AIが進化するにつれて、プライベートおよび主権アプローチは企業の準備態勢をテストしている」と、Abhijit Dubey（NTT DATAのCEOおよびチーフAIオフィサー）は述べています。「成功している組織は、規制要件への準拠とリスク軽減を超えています。彼らは市場、法域、ビジネス環境全体で機能できるAIの運用基盤を構築しています。私たちの調査では、AIリーダーがアーキテクチャ、インフラストラクチャ、ガバナンスを戦略的要件として扱うことで先を行っていることが示されています。」
クロスボーダーデータ制限は、データがAIアーキテクチャが想定するより遅い速度で法的に移動できるため、主要な課題になっています。これにより、パフォーマンス、コンプライアンス、効率、制御に関する競合する優先順位が生じます。
組織は、プライベートおよび主権AI要求を運用モデルとアーキテクチャに継続的に翻訳しています。AIリーダーは、展開計画の初期段階でそれらの条件をインフラストラクチャおよびガバナンス決定に組み込みます。彼らの運用環境は、パイロットプロジェクトから規制設定での大規模な展開への移行をサポートしています。
組織がAI制御の周辺計画を拡張
約95%の組織は、プライベートまたは主権AIをAI戦略にとって重要と考えており、96%は地政学的圧力と供給チェーンの懸念のため、AIインフラストラクチャを特定の地域に移転することを検討しています。
これらの考慮は3つのカテゴリに分類されます。義務付けられたAI主権は、国内管理の法的または地政学的要件を指します。規制されたプライバシーは、組織がデータ、モデル、および操作の監査可能な制御を実証することを要求します。戦略的AI自律性は、知的財産、コスト、およびベンダー依存性に対するより大きな制御を得るための努力を反映します。
C-suite経営幹部の約98%が、公的にトレーニングできないGenAIモデルを通じて専有知的財産と機密データを保護するプライベートドメインを確立することが不可欠であると述べています。
インフラストラクチャとデータは設計制約になる
ほぼすべての企業は、AIをレガシー環境に統合する方法を検討しており、96%はそのインフラストラクチャがAI採用を遅らせていると述べています。
組織は、プライベートおよび主権AIに関連する異なるデータ、規制、インフラストラクチャ制約を持つ複数の法域をサポートするようにAIアーキテクチャを設計しています。
世界中の企業は、AIおよびGenAIに関連するプライバシー侵害と顧客データの悪用を主要な懸念として引用しています。これは、データをローカルに保つには、定義された境界内のストレージ容量、処理能力、および回復力のあるネットワークが必要だからです。
地域および環境全体のデータプライバシーと主権は、最高のセキュリティまたはコンプライアンスガバナンスの懸念と見なされており、CEOの57%はそれらを組織のリスクとしてランク付けしています。
インフラストラクチャ、データ、およびモデル設計は主権戦略の中心に位置し、組織はデータをインテリジェンスから分離し始めています。
異なるAIワークロードは、計算密度、ネットワーク設計、回復力、およびデータ重力に対する異なる要求を生成します。規制およびコンプライアンス義務により、ワークロード配置がパフォーマンス考慮と同じくらい重要になる可能性があります。組織は、機密データ、予測可能なパフォーマンス、規制上の監視のために制御された環境を予約するハイブリッドアーキテクチャを採用しています。リスクの低いワークロードは他の環境で実行されます。
実行ギャップとガバナンスの課題
ほとんどの組織は、AIが制御およびコンプライアント環境で運用される必要があることを認識しており、多くの組織はそれらの要求の周辺でスケーラブルなアーキテクチャおよび運用モデルを構築する方法を継続的に判定しています。プライベートおよび主権AI条件は複雑さを追加し、実行および信頼ギャップを作成します。
欧州連合での主権AI投資は、主に規制によって駆動されています。中東の一部では、政治的優先順位と国家戦略が投資決定に影響を与えることが多くあります。公的部門組織、医療、天然資源、製造など、失敗に関連する重大な結果を伴う産業は、今後2年間でAIソリューションの設計および展開に対する主権アプローチを採用する可能性が高くなります。
AIリーダーは、AI始まりから埋め込むことによって、ガバナンスへのより構造化されたアプローチを採取しています。彼らは、中央集権化されたガバナンス構造を採用し、連合運用モデルをサポートする可能性が高くなります。彼らはまた、ビジネス、法律、セキュリティの利害関係者をまとめた経営幹部が支持する委員会を通じてアカウンタビリティを形式化する傾向があります。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/05/19/ntt-sovereign-ai-strategy-report/
