AIモデル依存への警告が相次ぐ
2026年6月から7月にかけて、米国を代表するテクノロジー企業のトップが、AIモデルへの過度な依存に警鐘を鳴らす発言を相次いで行った。Microsoftのサティア・ナデラCEOは6月14日、X（旧Twitter）に投稿した長文エッセイ「エコシステムなきフロンティアは安定しない」で、企業がAI時代に備えるために必要な2種類の資本について詳説。この投稿は6600万回以上閲覧され、世界の経営陣やAI業界関係者の間で大きな議論を呼んだ。
約2週間後の6月30日、今度はデータ分析大手のPalantir TechnologiesがXに9項目からなる「AI主権」マニフェストを掲げ、翌7月1日には同社CEOのアレックス・カープ氏がテレビ番組で「経営者たちは錯乱している」とまくし立てた。
ナデラCEOが説く「2つの資本」と学習ループ
ナデラ氏のエッセイの核心は、AI時代の企業は「2種類の資本を並行して育てなければならない」という枠組みの提示にある。一つは「人的資本」。社員の知識、判断力、人間関係、創造性、そしてパターン認識力だ。もう一つが同じく重要な「トークン資本」。企業が自ら構築し、所有するAI能力を指す。
「借り物のモデルをそのまま使う能力ではなく、自社のワークフローやドメイン知識をAIシステムに組み込み、自社専用の評価基準や強化学習で磨き込んだ『自社だけのAI能力』のことだ」とナデラ氏は説明する。
真の勝負所は、この2つの資本を複利で増やしていく「学習ループ」の構築にあると、同氏は説く。「本当の機会は、最良のモデルを選ぶことではない。モデルの上に、人的資本とトークン資本が複利で増えていく学習ループを描くことにある」。同氏はこの学習ループこそが「企業の新しい知的財産」だと断言する。
「トークンを売る者」への強烈な皮肉
ナデラ氏はさらに、企業が主導権を保っているかどうかの判断基準として、ある象徴的なテストを示した。汎用モデルを別のものに交換しても、学習システムに蓄積されたベテラン社員のような専門知識が失われないかどうか――これができる企業はモデルに依存していない。できない企業は、すでに主導権を明け渡しているというわけだ。
エッセイの後半は、警告に転じる。「誰も望まないのは、あらゆる業種のあらゆる企業が、目にしたものを何でも食べてしまう少数のモデルに価値を明け渡していく世界だ」。少数のフロンティアモデルが各業界の専門知識を収奪し、コモディティとして売り直すようになれば、産業の空洞化が起きる。同氏はこれを、グローバル化の第一波が製造業経済を空洞化させた歴史になぞらえ「GDPの数字は表面上問題なく見えたが、雇用の喪失は現実であり、その傷跡は今も残っている。あの力学をAI時代に持ち込んではならない」と述べた。
さらに「すべての価値が少数のモデルに集まれば、政治経済がそれを容認しない。産業を次々と空洞化させるAIの未来に、社会からの許しは下りない」とまで踏み込んでいる。
Palantirの9項目マニフェスト「重みを制する者が運命を制す」
ナデラ氏のエッセイが経営学の講義のような冷静な筆致だとすれば、その約2週間後にPalantirが公式Xアカウントに投稿した9項目のマニフェストは、完全な檄文である。「AI主権の重要性についてのわれわれの考え」と題された投稿は、企業や政府機関に向けて、命令形に近い断罪を浴びかける。
第1項は「あなたのAI主権が、あなたの組織の未来を決める」。主権とは選択の自由の前提条件であり、それを手放すことは「組織の将来の選択権を他者に委ね渡すことだ。彼らはそれを、自らの利益とあなたの損失のために使うだろう」と警告する。
第2項は「データの保持はあなたの富だ。移転するなら自己責任で」。企業の勝ちパターンはデータを複利で積み上げることから生まれるのであり、データを外部に渡すことは「既存の勝ち筋への接続と、新しい勝ち筋の生産手段を明け渡すこと」だと断じる。
最も際立つのが第3項だ。Palantirは「トークンマキシング」（トークン消費量を最大化するようなAIの使い方）という言葉を掲げ、これが「使い捨てのスクリプトを量産させ、進歩したような錯覚に沈ませる」と切り捨てる。
そして一文でAIモデル大手を刺す。「トークンを売る者たちが、価値に基づく課金をかたくなに拒むのには理由がある」。トークン課金は使った量に応じて請求する仕組みであって、顧客が得た価値に応じて請求する仕組みではない。本当に価値を生んでいる自信があるなら成果報酬で売ればいい――そういう強烈な挑発である。
「重みを制する者が運命を制す」
第4項は、このマニフェストで最も引用された一節だろう。「重み（ウェイト）を制する者が、運命を制する」。重みとはAIモデルの内部を構成するパラメータのことで、モデルが学習した知識の結晶体だ。Palantirはこれを「苦心して蓄積した組織知が詰まったもの」と位置付け「重みのコントロールを他人に許せば、あなたのビジネスのアルファ（競争優位の源泉）が、向こうのビジネスへ移っていくのを許すことになる」と警告する。
その上で第5項は「主権とアルファの間に矛盾はない」と念を押す。主権を握ることと成果を出すことはトレードオフではなく、組織の暗黙知を自ら所有し複利で増やす設計こそが、最も高い成果を生むという主張だ。
このマニフェストは、翌日のカープ氏のCNBC出演と連動した、綿密に計算された情報発信だった。番組でのカープ氏の発言は「経営者たちは錯乱している」という直言に象徴される。マニフェストの理論をCEO自らの雄弁で具現化してみせた形だ。投稿は閲覧数約726万、ブックマーク7500超と、同社の投稿としては異例の拡散を記録した。
「データは富」か「営業トーク」か
もっとも、X上の反応は真っ二つに割れた。「データは富」「重みのコントロールが命」という主張への強い共感が集まる一方で「結局は自社プラットフォームを使えという営業トークではないか」という冷ややかな指摘も相当数に上る。Palantirは政府機関向けに、膨大な個人データを収集・分析する監視システムを提供してきた企業だ。人のデータをのぞき商売をしてきた会社が、あなたのデータは誰にも渡すなと説教するのか――そんな皮肉な批判も少なくない。
そして、この正論か営業トークかという問いは、実はナデラ氏のエッセイにもそのまま突き付けられている。
主張は正しいが、自社の受け皿も用意
なぜ今、この主張がこれほど響くのか。背景には、AIエージェントの業務活用が本格化したことで、企業のAI利用料が急騰している現実がある。エージェントは、計画を立て、情報を検索し、成果物を作り、自ら検証するというサイクルを回すたびにAIモデルを呼び出す。人間がチャットで質問していた時代とは桁違いの膨大なトークンを消費するのだ。
象徴的な事例が米配車大手のUberで、社内ランキングを設けてまでAIコーディングツールの利用を奨励した結果、年間予算をわずか4カ月で使い切り、急遽社員1人当たり月1500ドルの上限を設けたという。米Metaでは、どの社員が最も多くトークンを消費したかを追跡する「Claudeonomics」なるランキング表を、社員が自発的に作った。一方の米Amazonは今も社員に「トークンを使い倒せ」と発破をかけているといい、トークン消費を成長のエンジンとみるか、統制すべきコストとみるかで、企業の姿勢は完全に割れ始めている。
生産性が上がったのは事実だが、請求書は天井知らず。しかも投じた費用に見合う価値が返ってきているのか確信が持てない。この不満が経営陣に蓄積していたところに「トークンを売る者たちが価値ベースの課金を拒むのには理由がある」（Palantir）「学ぶことだけは他人に任せられない」（ナデラ氏）という言葉が刺さった。大合唱が生まれた土壌は、想像ではなく「リアルな請求書」だったのである。
ただし、この大合唱を額面通りに受け取るわけにはいかない。2人とも、モデルに主導権を渡すなと説いた先に、ちゃんと自社の受け皿を用意しているからだ。ナデラ氏の言う学習ループを企業が構築しようとすれば、その置き場所として想定しているのは当然、Microsoftのクラウド基盤「Microsoft Azure」とAI開発基盤「Microsoft Foundry」である。特定のモデルにロックインされるなという助言は、裏を返せば「モデルは交換可能な部品にして、その部品を差し替える基盤――つまりMicrosoft――に主権を置け」という営業でもある。
しかもMicrosoftは6月、他社モデルからの収奪に頼らず、一から学習した自社推論モデル「MAI-Thinking-1」を発表し、モデル戦略でも「脱OpenAI依存」を着々と進めている。モデルはコモディティだと言いながら、自らはモデルも基盤も両方押さえにいく周到さだ。
Palantirも同様である。マニフェストが説く、主権を握りながらアルファを複利で増やす設計とは、具体的には同社の中核製品「オントロジー」――企業のデータ、業務ロジック、実行権限を一元モデル化する仕組み――の上に、交換可能な部品としてAIモデルを載せる構成のことだ。つまり9項目の檄文は、一皮むけば同社プラットフォームの仕様書である。X上で「結局Palantirを買えという話か」という冷笑が飛び交ったのは、この構造を見抜かれてのことだ。
それでも、である。発信者に思惑があることと、主張が的外れであることは違う。トークン費用の急騰も、業務ノウハウがモデル提供側に吸い上げられかねないという懸念も、企業が現実に直面している深刻な問題であり、だからこそ6600万ビューという数字が付いた。そして、この機運の変化を最も敏感に察知しているのは、名指しで批判された側――OpenAIをはじめとするAIモデル大手そのものである。
