生成AI市場インテリジェンス・ブリーフィング：2025年10月25日

エグゼクティブサマリー
2025年10月25日、生成AI業界は重大な転換点を迎えている。本日の動向は、単なる技術的進歩の連続ではなく、市場構造、ビジネスモデル、法的枠組み、そして社会との関わり方そのものが根本的に再定義されつつあることを示している。本ブリーフィングは、今日の主要な出来事を分析し、その戦略的含意を明らかにする。
第一に、OpenAIのプラットフォーム戦略が加速している。同社は5,000億ドルという驚異的な評価額を達成し、もはや単一のモデル開発企業ではなく、ChatGPT Apps SDKと新ブラウザ「Atlas」を核としたエコシステム構築者へと変貌を遂げた。これは、検索におけるGoogle、アプリケーション配信におけるAppleの牙城に正面から挑むものであり、AIがユーザーとのインタラクションレイヤーを支配する新時代の幕開けを告げている。
第二に、ハードウェア市場の地殻変動が顕在化している。Nvidiaの独占体制に風穴を開けるべく、AMDがOpenAIとの歴史的な大型契約を締結したことは、半導体業界の勢力図を塗り替える号砲となった。一方でAppleは、プライバシーを重視したオンデバイスAI戦略をM5チップでさらに強化しており、AIのインフラはクラウド集権型とデバイス分散型の二極化が進む。このハードウェア軍拡競争は、エネルギーインフラと労働市場に甚大な二次的影響を及ぼし始めている。
第三に、イノベーションの最前線は「特化」へと移行している。汎用モデルの性能向上競争から一歩進み、特定の高価値領域で具体的な成果を出す特化型AIが次々と登場している。Google DeepMindががん研究で新たな治療仮説を発見した「C2S-Scale 27B」や、DeepSeekが文書処理のコストを劇的に削減する「DeepSeek-OCR」は、AIが抽象的な能力から具体的な価値創出へと進化していることを象徴している。
第四に、著作権に関する「大清算」の時代が到来した。Anthropicが海賊版データの利用を巡り15億ドルという歴史的な和解に応じたことは、「無法地帯」と化していたデータ収集慣行に終止符を打つ画期的な出来事である。この法的判例は、今後のモデル開発におけるデータライセンスの必要性を決定づけ、業界の経済構造を根本から変えるだろう。
最後に、利便性とプライバシーのパラドックスが深刻化している。ChatGPT Atlasのような新製品は、高度にパーソナライズされた強力な支援機能を提供する一方で、ユーザーのオンライン活動を網羅的に収集するという深刻なプライバシーリスクを内包する。この緊張関係は、今後の規制当局の動向やユーザーの信頼を二分する主要な論点となる。
総じて、本日のニュースは、生成AIが実験段階を終え、経済と社会の基盤を再構築する産業インフラへと成熟していく過程で生じる、構造的な変化とそれに伴う摩擦を浮き彫りにしている。
第1章 AIプラットフォーム経済の夜明け：OpenAIの台頭と競争環境
1.1 5,000億ドルのプラットフォーム戦略：チャットボットを超えて
OpenAIの戦略は、もはや最高性能の言語モデルを開発することだけではない。同社は、AIを介したあらゆるデジタルインタラクションのハブとなる、支配的なプラットフォームの構築へと舵を切った。その野心を最も明確に示しているのが、流通市場での株式売却を経て達成された5,000億ドルという歴史的な企業評価額である。この評価額は、単一のAIモデルではなく、同社が構築しつつある広大なエコシステム全体に対して与えられたものだ。
この戦略の中核をなすのが、10月のDevDayで発表された「ChatGPT Apps SDK」である。このSDKは、ChatGPTをスタンドアロンのアプリケーションから、汎用的なソフトウェアエコシステムへと変貌させる。これにより、開発者は「マイクロエージェント」体験や商用ミニアプリを、OpenAIのインフラ上で直接展開できるようになる。すでに週間アクティブユーザー数が8億人に達しているChatGPTは、開発者にとって巨大な配信チャネルとなる。
この動きは、AppleのApp StoreやGoogleのPlayストアが築き上げてきたビジネスモデルへの直接的な挑戦に他ならない。OpenAIは、ChatGPTを新しいオペレーティングシステム、あるいは主要なユーザーインターフェースとして位置づけ、会話型エージェントをあらゆるデジタルサービスへのゲートウェイにしようとしている。この戦略の目的は、モデルへのアクセス料からだけでなく、プラットフォーム上で仲介されるすべての取引やワークフローから価値を収奪することにある。これは、AIがユーザーの主要な「インタラクションレイヤー」を支配する未来に向けた、壮大な布石である。AIモデルそのものの優位性から、そのモデルが稼働するエコシステムの支配力へと、競争の軸足が明確に移行したことを示している。
1.2 Atlas：ブラウザという新たなAIのフロンティア
OpenAIのプラットフォーム戦略を具現化する製品が、新たに発表されたブラウザ「ChatGPT Atlas」である。Atlasは、従来のキーワード検索をChatGPTによる対話型インターフェースに置き換えることで、ウェブブラウジングの体験を根本から変えようと試みている。最大の特徴は、画面上のコンテンツをAIが認識する「コンテキスト認識」機能であり、ユーザーは閲覧中のページについて、サイドバーを通じて要約や分析を即座に求めることができる。
ユーザーからのフィードバックは、この製品が内包する二面性を鋭く映し出している。一方では、そのミニマルなデザイン、シームレスなAI統合、そしてスクロール可能なタブといった機能は、Google Chromeなどの既存ブラウザを凌駕すると高く評価されている。特に、キーワード検索から自然言語での質問へとユーザーの行動が自然に移行する点は、「検索のあり方における根本的な変化」と評されている。
しかしその裏で、Atlasは深刻なプライバシーリスクを提起している。このブラウザは、ユーザーが訪れたサイトやそこでの行動履歴から「記憶（memories）」を生成し、それを将来のインタラクションのパーソナライズに利用する。プライバシー擁護派は、このデータ収集メカニズムを「悪夢」と呼び、Google Chrome以上に侵襲的である可能性を指摘している。さらに、ユーザーに代わってブラウザを操作できる「エージェントモード」は、強力である反面、AIのハルシネーション（誤情報の生成）によるエラーやセキュリティリスクもはらんでいる。その他、極端なバッテリー消費やユーザープロファイルの欠如といった実用上の問題も報告されている。
Atlasは、OpenAIがユーザーの意図データを完全な形で掌握するための戦略的ツールである。最初の検索クエリから最終的な行動に至るまでの全プロセスを自社の管理下に置くことで、モデルの訓練とパーソナライゼーションに不可欠な、他社の追随を許さない独自のデータパイプラインを構築しようとしている。これは、次世代AIの最も強力な機能が、最も侵襲的なデータ収集によって実現されるという、業界が直面する中心的なパラドックスを体現している。利便性を追求するユーザーと、プライバシーを懸念するユーザーとの間で、市場は今後大きく二分される可能性がある。
1.3 競争の激化と各社の戦略的対応
OpenAIの攻勢に対し、競合他社も対応を迫られている。Googleは、自社AIのさらなる統合を進めている。人間のようにウェブのUIを操作（クリック、タイピング、スクロール）できる新モデル「Gemini 2.5 Computer Use」のリリースは、OpenAIのエージェント機能への直接的な対抗策である。この技術は、すでにGoogle検索のAIモードにも実装されており、自社サービスの優位性を確保しようとするGoogleの強い意志がうかがえる。
一方、Metaは社内的な課題に直面しているようだ。同社はAIへの大規模な投資を継続し、元OpenAI幹部を要職に任命するなど人材獲得にも積極的だが、その一方で、精鋭チームであるFAIRを含むスーパーインテリジェンスAI部門で約600人の人員削減を計画している。これは、AI戦略からの後退ではなく、リソースの再集中や戦略的な整理を目的とした動きである可能性が高い。
より広い市場を見ると、AIの利用は爆発的に拡大している。生成AIシステムの使用経験がある人の割合は、昨年の40%から61%へと急増し、週間利用率も18%から34%へとほぼ倍増した。しかし、この利用拡大は一部のブランドに集中しているという課題もある。ユーザーの信頼は依然としてChatGPTに大きく偏っており、他のブランドが追随できていないのが現状である。このことは、技術的な性能だけでなく、ブランド認知度とユーザー体験がいかに重要であるかを示唆している。
第2章シリコンの背骨：AIハードウェア市場の再編
2.1 AMDの躍進：新たなキングメーカーの誕生か
AIハードウェア市場において、地殻変動ともいえる歴史的な出来事が起きた。AMDが、OpenAIとの間で1,000億ドル規模のAIチップ供給契約を締結したのである。さらに、この契約の一環として、OpenAIはAMD製チップを搭載した6ギガワットという巨大なAIインフラを共同で構築する計画も明らかにしている。
これは、単なる大型契約ではない。これまでNvidiaが事実上独占してきたAIデータセンター市場に対して、初めて本格的かつ大規模な挑戦者が現れたことを意味する。OpenAIにとって、この動きはサプライチェーンを多様化し、特定の一社（Nvidia）への依存を軽減するだけでなく、価格交渉やチップのカスタマイズにおいて大きな影響力を持つことにつながる。一方、AMDにとっては、自社の技術力が最高レベルで認められたことを意味し、同社をAIハードウェアプロバイダーのトップティアへと一気に押し上げる、社運を賭けた勝利と言える。
この契約は、AIソフトウェアのリーダー企業が、ハードウェアの独占状態を打破するために能動的に動き始めたことを示す象徴的な出来事である。OpenAIは、その巨大な購買力を背景に、Nvidiaに対する実質的な競争相手を自ら育て上げた形だ。これにより、市場には価格競争と技術革新が促進され、長期的にはAI開発者全体に利益をもたらす可能性がある。
2.2 Appleの要塞：オンデバイスAI戦略
クラウドベースのAI開発競争が激化する一方で、Appleは独自の道を突き進んでいる。同社が発表した新チップ「M5」は、第3世代の3ナノメートル技術で製造され、そのアーキテクチャは明確にAI処理に最適化されている。特に、GPUの各コアに「ニューラルアクセラレータ」を搭載したことで、M4と比較してピーク時のGPU演算性能は4倍以上に向上した。
Appleの戦略は、強力なAIワークロードをクラウドではなく、デバイス上で直接実行することに焦点を当てている。このオンデバイスAIアプローチは、プライバシー、セキュリティ、そして応答速度（レイテンシ）の面で、クラウドベースのモデルに対して大きな優位性を持つ。ハードウェア（M5チップ）とソフトウェアの両方を自社で制御することで、Appleは高度に統合された、プライベートなAIエコシステムを構築している。これは、ユーザーデータを大規模に収集・活用するOpenAIやGoogleのモデルとは一線を画すものであり、プライバシーを重視するユーザー層に対する強力な訴求力となるだろう。
2.3 Intelの苦闘
市場全体が活況を呈する中で、Intelは依然として苦戦を強いられている。同社のAIチップ部門の収益は期待を下回り、2024年にGaudiアクセラレータチップを5億ドル以上販売するという以前の予測を撤回する事態となった。
この苦戦は、AIアクセラレータ市場への参入がいかに困難であるかを物語っている。市場は、Nvidiaの強力なソフトウェアエコシステム「CUDA」によって固められており、そこにAMDが高性能ハードウェアで挑戦状を叩きつけた格好だ。Intelの事例は、AIハードウェアにおける成功が、単なるチップの性能だけでなく、ソフトウェア、開発者ツール、そして戦略的パートナーシップといったエコシステム全体にかかっていることを浮き彫りにしている。
2.4 第二次的影響：エネルギー、労働、そして地政学
AIブームは、デジタル空間だけでなく、物理的な世界にも甚大な影響を及ぼし始めている。OpenAIとAMDが計画する6ギガワットの施設が示すように、AI開発は前例のないレベルのエネルギーを消費する。この需要急増は、データセンター近隣の電気料金を2倍に高騰させ、環境への懸念にもかかわらず石炭火力発電所の延命を余儀なくさせるという事態を引き起こしている。
この巨大なインフラ構築は、労働市場の構造をも変えつつある。AIが知的労働（ホワイトカラー）の職を脅かすと懸念される一方で、データセンターの建設や維持に不可欠な電気技師や建設作業員といった技能労働（ブルーカラー）への需要が急増している。同時に、高度なスキルを持つAIエンジニアの需要も天井知らずで、特に「実行型」のコンサルタントは時給15万円（$900）という高額な報酬を得ている。
さらに、ハードウェア競争は地政学的な緊張と密接に絡み合っている。進行中の米中貿易交渉では、AIチップや関連ソフトウェアの輸出規制を検討する米国と、半導体製造に不可欠なレアアース（希土類）の供給を管理する中国との間で、技術覇権を巡る駆け引きが続いている。AIはもはや単なるソフトウェア産業ではなく、エネルギー政策、労働市場、そして国家安全保障を左右する、物理的なインフラ産業としての側面を強めている。
第3章イノベーションの最前線：新モデルと科学的ブレークスルー
3.1 特化とエージェント化への潮流
本日の新モデル発表を俯瞰すると、業界の明確なトレンドが浮かび上がる。それは、単一の巨大な汎用モデルを追求する時代から、特定の高価値タスクに特化した多様なAIが共存するエコシステムへと移行しつつあるということだ。企業向けワークフロー、科学的発見、高度なデータ処理など、それぞれの目的に合わせて設計された専門的なAIが、イノベーションの主戦場となっている。以下の表は、本日発表された主要な新モデルの概要と、各社がどの領域に戦略的投資を行っているかを示している。
| モデル名 | 開発元 | タイプ／焦点 | 主要なイノベーション／能力 | 典拠 |
|—|—|—|—|—|
| GPT-5 Pro | OpenAI | 高度な推論 | 複雑で多段階のタスクでも論理が破綻しない「拡張推論」能力。 | |
| Sora 2 | OpenAI | Text-to-Video | 時間的一貫性と物理法則の理解が向上。最大60秒の映画品質の動画生成。 | |
| Gemini 2.5 Computer Use | Google | エージェント制御 | 人間のようにウェブUIを操作（クリック、タイピング等）し、タスクを自動化。 | |
| C2S-Scale 27B | Google DeepMind | 科学的発見 | 単一細胞生物学を理解し、新規のがん治療仮説を生成・検証。 | |
| DeepSeek-OCR | DeepSeek | データ処理 | 「文脈光圧縮」：テキストを画像として処理し、トークン数を10分の1に削減。 | |
| Workday Contract Agent | Workday | 企業／法務 | 120以上の事前構築済みモデルを備え、契約書分析を自動化するカスタムAIライブラリ。 | |
| M5 Chip | Apple | ハードウェア／オンデバイス | GPUコアに専用ニューラルアクセラレータを搭載し、オンデバイスAIを高速化。 | |
3.2 ブレークスルー応用：Google DeepMindとがん研究
本日の発表の中で最も画期的と言えるのが、Google DeepMindがイェール大学と共同で開発した「C2S-Scale 27B」である。この270億パラメータのモデルは、Googleのオープンモデル「Gemma」を基盤とし、「個々の細胞の言語を理解する」ことを目的に設計された。
このAIは、4,000種類以上の薬剤を仮想的にスクリーニングし、これまで人知の及ばなかった斬新な科学的仮説を生成した。それは、既存の薬剤であるシルミタセルチブ（CX-4945）を低用量のインターフェロンと組み合わせることで、免疫システムから「見えなく」なっている「冷たい」がん腫瘍を「熱い」状態に変え、免疫療法への反応性を高められる可能性があるというものだった。
驚くべきことに、このAIによる仮説は、その後の実験室での検証によって裏付けられた。人間の神経内分泌細胞を用いた実験で、この薬剤の組み合わせが、免疫システムを活性化させる重要なシグナルである「抗原提示」を約50%増加させることが確認されたのである。
これは、AIが単なるデータ分析ツールから、真の科学的発見を導く「協働者」へと進化しつつあることを示す金字塔的な成果である。AIは既存のデータから相関関係を見つけ出すだけでなく、人間が気づかなかった新たな、そして生命を救う可能性のある科学的仮説を自律的に生み出した。これは、AIが科学研究のパラダイムそのものを変革する可能性を示唆している。
3.3 ブレークスルー技術：DeepSeekの文脈光圧縮
中国のスタートアップ企業であるDeepSeekは、長文文書の処理効率を根本から覆す革新的なマルチモーダルモデル「DeepSeek-OCR」を発表した。
その核心技術は「文脈光圧縮（Contextual Optical Compression）」と呼ばれるアプローチにある。従来のLLMがテキストを1次元のトークン列として処理するのに対し、DeepSeek-OCRはテキストをまず2次元の画像に変換し、それを画像認識用のエンコーダーで処理する。この手法により、同じ情報を表現するために必要なトークン数を7分の1から20分の1にまで劇的に削減することに成功した。10倍の圧縮率でも、97%という高い精度を維持している。
この技術がもたらす実用的なインパクトは計り知れない。単一のGPUで1日に20万ページ以上の文書を処理し、訓練データを生成することが可能になるため、大規模なデータを取り込むためのコストと時間が大幅に削減される。
これは、LLMの主要なボトルネックの一つである「長文コンテキスト問題」に対する、根本的なアーキテクチャレベルでの解決策である。DeepSeekは、データの表現形式そのものを変えることで、モデルが「読む」ための、より効率的な方法を編み出した。この革新は、法務、金融、歴史研究など、膨大な文書アーカイブの処理に依存するあらゆる分野に大きな影響を与えるだろう。基礎的なLLMの能力がコモディティ化しつつある中で、このような独創的なアーキテクチャの革新こそが、次の競争優位性の源泉となることを示している。
第4章大清算の時代：著作権、プライバシー、そして規制の挑戦
4.1 Anthropicの和解：著作権の分水嶺
AI業界のデータ収集慣行に、歴史的な転換点が訪れた。Anthropic社が、同社のAIモデル「Claude」の訓練に際し、いわゆる「影の図書館」から海賊版の電子書籍を不正に利用したとして著者らから起こされた集団訴訟において、15億ドルという巨額の和解金を支払うことに合意したのである。これは、米国の著作権史上、最大規模の和解となる。
この和解は、50万点以上の著作物と50万人以上の著者を対象としており、1作品あたり約3,000ドルの補償額が見込まれている。訴訟の過程で下された裁判所の判断は、今後の業界の指針となる極めて重要なものだ。すなわち、合法的に入手した著作物をAIの訓練に利用することは「変容的利用」としてフェアユースと見なされる可能性がある一方で、海賊版の著作物を利用することは明確な著作権侵害にあたる、という線引きが示された。
全米作家協会（Authors Guild）をはじめとする著者団体は、この和解を歓迎し、「AI企業による著者らの権利侵害には高い代償が伴うという明確なシグナルを送るものだ」と声明を発表した。すでに、著者らが和解金の請求を行うためのウェブサイトが開設され、対象著作物の検索が可能となっている。
この出来事は、AIモデル訓練のための無差別なデータスクレイピング時代の終わりを告げるものである。合法データと違法データの間に引かれた明確な法的境界線と、15億ドルという巨額の和解金は、海賊版コンテンツ利用に対する強力な抑止力となる。これにより、業界はライセンス契約を前提としたデータ収集へと移行せざるを得なくなり、AIモデル開発の経済構造は根本的に変化するだろう。
4.2 OpenAIらを巡る終わらない法廷闘争
Anthropicが和解に至った一方で、OpenAIは依然として数多くの訴訟の渦中にある。複数の訴訟がニューヨーク州の連邦裁判所で併合審理（MDL）されており、同社とMicrosoftに対する法廷闘争の主戦場となっている。
訴訟における重要な争点の一つが、ニューヨーク・タイムズ紙が提起した訴訟に関連して裁判所が下した命令である。この命令は、OpenAIに対し、証拠開示手続きのために全ユーザーのチャットデータを無期限に保持するよう義務付けるものだった。この命令は最近、新規データに関しては解除されたものの、2025年4月から9月までの履歴データについては依然として保持が義務付けられており、法的な証拠開示要求とユーザーへのプライバシー保護の約束との間で、深刻な対立を生んでいる。
法的な挑戦は世界規模で展開されており、AI企業に対する訴訟は現在51件以上にのぼる。インドでは、現地の出版社やボリウッドの音楽レーベルがOpenAIに対する訴訟に相次いで参加し、インドの裁判所が同訴訟に対する管轄権を認める判断を下している。
以下の表は、AI業界が直面する主要な著作権訴訟の現状をまとめたものである。
| 訴訟名／グループ | 被告 | 主要な申し立て／法的論点 | 現状（2025年10月） | 戦略的含意 | 典拠 |
|—|—|—|—|—|—|
| Bartz v. Anthropic | Anthropic | 海賊版「影の図書館」の書籍を訓練に利用したことによる大規模な著作権侵害。 | 15億ドルで和解成立。裁判所による仮承認済み。請求手続きが開始。 | 海賊版データの利用に対して巨額の金銭的ペナルティが課される前例を確立。今後のライセンス契約の基準となる。 | |
| In re OpenAI Copyright Litigation (MDL) | OpenAI, Microsoft | 著作権で保護された作品の無許諾利用を主張する複数の著者らによる訴訟の併合審理。 | 証拠開示手続き中。棄却申し立てに関する口頭弁論が行われ、判事の判断待ち。フェアユースに関する略式判決は2026年半ばまで見込まれない。 | 公開されているが著作権のあるウェブデータの訓練利用がフェアユースにあたるかを判断する中心的な戦場。結果は業界慣行の合法性を左右する。 | |
| The New York Times v. OpenAI | OpenAI, Microsoft | 著作権侵害および証拠開示のためのデータ保持要求。 | データ保持命令は一部解除されたが、過去のデータについては継続中。訴訟は進行中。 | 報道機関の権利を問い、法的証拠開示義務とAI企業のプライバシー保護の約束との間の深刻な対立を生み出している。 | |
| インドにおける各種訴訟（ANI、出版社等） | OpenAI | インドのメディアやコンテンツ制作者のコンテンツをスクレイピングしたことによる著作権侵害。 | インドの裁判所が管轄権を肯定。複数の出版社やメディアグループが訴訟に参加。 | 法的リスクがグローバルなものであることを示している。敗訴した場合、AI企業は国別に訓練データをフィルタリングするか、国別のライセンス契約を迫られる可能性がある。 | |
Anthropicの和解は、AIのデータサプライチェーンの「プロフェッショナル化」を強制するだろう。「とにかく早く動き、既存のルールを破壊する」というこれまでのアプローチは、もはや法的にも財政的にも維持不可能となった。これにより、合法的に権利処理され、品質が保証されたデータセットを提供するデータライセンサーやコンテンツマーケットプレイスといった新たな市場が創出される。これは、AIモデル構築のコスト構造を根本的に変え、データ取得費用が計算資源コストと並ぶ主要な経費項目となることを意味する。
第5章戦略的展望と提言
5.1 主要トレンドの統合分析
これまでの分析を統合すると、2025年から2026年にかけてAI業界を形成する主要な戦略的ベクトルが浮かび上がる。
* プラットフォーム戦争の本格化：今後の競争軸は、個別の「モデル対モデル」ではなく、エコシステム全体を巻き込んだ「プラットフォーム対プラットフォーム」の戦いへと移行する。ユーザーとのインタラクションレイヤーを誰が支配するかが、勝敗を分ける決定的な要因となる。
* ハードウェアの二強体制へ： AIチップ市場は、Nvidiaによる独占状態から、NvidiaとAMDによる二強体制へと移行する。これにより、大規模なAI開発企業（AIラボ）の交渉力が増し、ハードウェアの価格競争と技術革新が加速するだろう。
* 「大ライセンス時代」の到来：モデル開発における主要なコスト要因は、これまでのように計算資源（コンピュート）に偏ったものから、コンピュートとライセンスに基づくデータ取得コストが両輪となる構造へと変化する。データサプライチェーンの適法性が、企業の競争力と存続を左右する。
* 汎用から特化へ：最も高い価値を生み出すビジネス機会は、汎用チャットボットの漸進的な改良ではなく、測定可能なROI（投資収益率）を提供する、特定のドメインに特化したAIの導入からもたらされる。科学研究、法務、医療、金融など、専門知識が要求される分野での応用が加速する。
5.2 ステークホルダーへの提言
以上の分析に基づき、各ステークホルダーに対して以下の戦略的提言を行う。
* 投資家へ：
* 企業の評価軸を、プラットフォーム戦略とデータ取得リスクの観点から再評価すべきである。OpenAIのように「インタラクションレイヤー」を支配する明確な道筋を持つ企業はプレミアム評価に値するが、著作権訴訟のリスクが高い企業については、リスクディスカウントが必要となる。
* 新たなAI経済を支える「つるはしとシャベル」を提供する分野に投資機会を見出すべきだ。具体的には、データライセンスプラットフォーム、特化型ハードウェアメーカー、そしてAIインフラを支えるエネルギー関連企業などが挙げられる。
* 企業リーダーへ：
* AI戦略を、汎用チャットボットの実験的導入から、特定のビジネス課題を解決する企業向け特化型エージェント（Workdayの契約書分析AIなど）の本格導入へとシフトさせるべきである。
* 導入を検討しているすべてのAIベンダーに対し、その訓練データの出所に関する緊急のデューデリジェンス（適正評価）を実施することが不可欠だ。AIサービスプロバイダーとの契約においては、著作権侵害に関する契約上の補償を要求すべきである。
* 政策立案者および規制当局へ：
* 規制の焦点を、AIモデルの出力内容そのものではなく、訓練データの透明性と出所の確保に置くべきである。訓練データソースの開示を義務付けることは、モデルの振る舞いを直接規制しようと試みるよりも効果的である可能性が高い。
* AIが駆動する産業構造の変化がもたらす社会的影響に備える必要がある。エネルギー網への負荷増大を管理するための政策を策定するとともに、AIによって代替される知的労働者と、AIインフラの構築によって新たに創出される技能労働者の双方を対象とした、再訓練プログラムへの投資が急務である。