日本政府がついに、AI時代の「反転攻勢」に向けて大きな舵を切りました。政府は本日、12月23日の閣議で、AIの開発や活用に関する初の方針となる「AI基本計画」を決定しました。

この計画の核心は、GoogleやOpenAIといった米国のテック巨人が支配する「言語モデル（LLM）」の土俵で正面から戦うのではなく、日本が勝てる「物理AI（フィジカルAI）」の領域で覇権を握ろうという戦略にあります。日本にはファナックや安川電機といった世界的なロボット企業があり、工場の製造ラインや介護現場には、正確で高品質な「現場データ」が大量に眠っています。政府はここに勝機を見出し、これらのデータを学習させたAIで、産業用ロボットや自動運転の知能化を世界に先駆けて進める狙いです。

これを財政面で支えるのが、高市早苗首相が肝いりで進める「1兆円規模の投資」です。先日19日に開かれた戦略本部での表明通り、AI開発用のスーパーコンピュータ整備や、スタートアップ支援に巨額の予算が投じられます。これは、かつての「半導体復活」に向けた投資に続く、国家プロジェクト級の動きと言えます。

また、我々にとっても興味深いのが、政府自身が変わろうとしている点です。デジタル庁が開発した政府専用AI「源内（げんない）」が、全省庁の職員に配布されます。これは外部のインターネットとは遮断された安全な環境で動くAIで、膨大な資料の審査や、国会答弁の下書きなどを担います。いわば「デジタル官僚」とも呼べるこのAIが、霞が関の長時間労働を解消し、行政サービスをスピードアップさせることが期待されています。

一方で、技術の暴走を防ぐためのガードレールも強化されます。AIの安全性を評価する「AISI」の人員を、現在の約30名から倍増させ、生成AIが作り出す「ディープフェイク」やサイバー攻撃のリスクに対処する体制を整えます。

「モノづくり」で世界をリードした日本が、「AI×モノづくり」で再び輝けるのか。2026年は、この「AI基本計画」が絵に描いた餅で終わるか、実を結ぶかの正念場となりそうです。

2025年も残すところあとわずか、12月22日にGoogleの親会社Alphabetから、AIインフラの未来を占う大きな発表がありました。Alphabetは、米国のクリーンエネルギー開発企業「Intersect Power」を約47.5億ドル、日本円にして7000億円規模で買収することで合意しました。

生成AIブームの影で、今、最も深刻な懸念事項となっているのが「電力不足」です。NVIDIAのGPUを大量に並べたデータセンターは、いわば“電気を食べる怪物”であり、その食料を確保できなければ、どんなに優れたAIモデルも動かすことができません。

これまで、GoogleやAmazon、Microsoftといったテック巨人は、発電会社と契約（PPA）を結んで電気を「買う」立場でした。しかし、今回のAlphabetの決断は、電気を作る会社そのものを「買う」という、一歩踏み込んだ垂直統合戦略です。これは、単に既存の発電所を手に入れるだけでなく、Intersect Powerが持つ「将来の建設予定地（パイプライン）」と、複雑な電力網に接続するための「開発チーム」を丸ごと獲得することを意味します。

Web上の報道やアナリストの反応を見ると、この動きは競合他社とのアプローチの違いを鮮明にしています。MicrosoftやAmazonが、スリーマイル島などの「原子力発電所」の再稼働に巨額を投じてベースロード電源を確保しようとしているのに対し、Googleは太陽光と大規模蓄電池、そして地熱などを組み合わせた「再エネの安定化」に軸足を置いています。

買収完了は2026年前半を見込んでおり、これによりGoogleは2028年までに約10ギガワット規模の新規電源を確保できる見通しです。かつて石油メジャーが油田を求めて世界を巡ったように、今のテック企業は「クリーンな電力」を求めて、エネルギー業界そのものを飲み込み始めています。

2025年の瀬戸際、12月22日に中国から驚くべきニュースが飛び込んできました。北京に拠点を置くAIユニコーン、Zhipu AI（国際的にはZ.aiとしてリブランド）が、最新フラッグシップモデル「GLM-4.7」をリリースしました。

このモデルの最大の特徴は、徹底的に「コーディング・エージェント」としての能力を磨き上げた点にあります。GitHub Copilotのような単なるコード補完ツールを超え、Claude CodeやClineといった自律型開発ツールの中で、「自分で考え、計画し、実行するエンジニア」として振る舞うことに特化しています。

Web上の開発者コミュニティRedditやX（旧Twitter）での反応を見ると、特に評価されているのが「Vibe Coding」と呼ばれる能力です。これまでAIにWebサイトを作らせると、デザインがどこか古臭かったり崩れていたりすることがありましたが、GLM-4.7は「今風の」洗練されたUI/UXを一発で出力するセンスを持っています。これは、AIが単なるロジックだけでなく、視覚的な美意識までも学習し始めたことを示唆しています。

技術的なブレイクスルーとしては、「Preserved Thinking（思考保持）」機能が挙げられます。OpenAIのo1モデルなどが得意とする「思考の連鎖（CoT）」を、一問一答で終わらせず、会話全体を通して維持する技術です。これにより、数十回に及ぶやり取りが必要な大規模なアプリ開発でも、AIが「あ、さっきの話忘れてました」となることなく、文脈を完璧に理解したまま作業を完遂できるようになりました。

ベンチマークスコアも衝撃的です。難関とされる「SWE-bench」や「HLE」において、GLM-4.7はGPT-5.2やClaude 4.5 Sonnetといった西側のトップモデルと肩を並べる、あるいは一部で上回る数字を叩き出しています。3550億パラメータという巨大なサイズながら、必要な部分だけを使うMoE（Mixture of Experts）技術により、一般のPCでも動作する軽快さを兼ね備えている点も驚異です。

米国による半導体規制が続く中、中国企業が独自のアルゴリズムと最適化技術でここまでの性能に到達した事実は、2026年のAI覇権争いが米中二強の時代へと完全に突入したことを告げています。