生成AIは“競争政策”の時代へ：公取委レポートが示す次の論点
公正取引委員会（公取委）が公表した「生成AIに関する実態調査報告書 ver.2.0」は、生成AIを“技術”ではなく“市場”として捉え、独禁法・競争政策の論点を整理。計算資源（GPU/クラウド）・データ・OS制約・既存サービス統合・自社優遇・ロックインまで、企業が備えるべき実務ポイントを具体化する。
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日本でAI悪用に“罰則”議論：ディープフェイク時代の企業防衛とは
自民党がAI法に“罰則”を含む実効性強化を政府へ提言。ディープフェイクや著作権侵害が拡大する中、企業は「なりすまし・詐欺・ブランド毀損」をどう防ぐべきか。法制度の背景と、現場で使える防衛策（人・プロセス・技術・危機対応）を具体的に整理する。
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自動運転はまだ先”ではなく、東京で現実のサービス設計が始まった：Wayve×Uber×日産のロボタクシー計画
Uberが日本での自動運転展開に向け、Wayve（AI）と日産（車両）と協業し、2026年後半に東京でロボタクシー実証を計画すると明記した。Wayveの自動運転ソフト「AI Driver」を搭載した日産リーフをUberのプラットフォームに統合し、関係当局との協議を前提に試験運行準備を進める。企業・自治体・交通事業者が押さえるべき論点を、①規制・許認可、②運行設計（ODD、遠隔監視、事故時対応）、③都市交通・人手不足との接続、の3つで整理する
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AIのボトルネックはGPUではなく電力と立地：日本の現場で何が起きているか
生成AIの普及でデータセンター需要が拡大する一方、日本では都市部の電力接続や用地制約が現実のボトルネックとして語られ始めている。経産省資料は、データセンター等の大規模需要が局地的に立地し、系統接続に長期間を要するケースがあることや“仮押さえ”問題を指摘し、需要家の立地誘導を含む検討が必要と整理する。経産省資料
。加えて、都市部ではスペース制約に対応する新しい形として、東急線高架下にモジュール型小規模DCを置く実証も始まる。東急のニュースリリース
。
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日本のAI規制は“罰則より推進”が基本：企業はどう備えるべきか
日本の「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法／通称AI推進法）」は、AIの研究開発・活用を総合的に推進しつつ、リスク事案の分析や指針整備、事業者への助言などで対応する枠組みとして整理されている。内閣府のAI法ページ
と AI法概要PDF
を基に、EU／米国との違いと、企業が整備すべき実務（ガバナンス・ログ・インシデント対応）をチェックリスト化する。
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日本のAIガバナンスが“実務モード”へ：「AI事業者ガイドライン」とライフサイクル型リスク管理のチェックリスト
経産省・総務省が取りまとめた**「AI事業者ガイドライン」は、AIの利活用に伴うリスクを認識し、開発から運用までライフサイクル全体で対策を講じる実務フレームを提示する。企業が“今すぐ実装すべき”人の関与、ログ、データ管理、インシデント対応をチェックリスト形式で整理する。ガイドライン（METI）
**
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AIがネットワーク運用を“実行”する時代：通信は最初の本命ユースケースになる
ソフトバンクは、通信業界向け生成AI基盤モデル「Large Telecom Model（LTM）」上で、複数のAIエージェントが連携してネットワーク運用の分析→判断→実行までを自律化する「マルチAIエージェント基盤」を構築し、基地局インテグレーション業務で検証を開始した。ソフトバンク公式発表
を起点に、ミッションクリティカル領域でAIが“実行”に踏み込む際の論点を整理する。
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国産ソブリンAIが本格化：AIサーバー “Made in Japan” の狙い
富士通は「Made in Japan」のソブリンAIサーバーを日本国内で製造し、2026年3月に生産開始予定と発表した。ミッションクリティカル用途と「デジタル主権」を背景に、公共・民間の調達要件として“ソブリンAI”が重視される流れを、セキュリティとサプライチェーンの観点から整理する。富士通の発表
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通信網はAIが運用する時代へ：マルチAIエージェントが現場を変える — ソフトバンクが自律運用の検証を開始
ソフトバンクが通信業界向け生成AI基盤モデル「Large Telecom Model」を土台に、マルチAIエージェント基盤を構築し、自律運用の検証を開始した。分析だけでなく、判断・実行まで担う“通信グレード”のAI運用が現実味を帯びる中、日本の読者が知っておくべき信頼性、安全性、人手不足対策の論点を整理する。
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Nuroの自動運転技術が東京の道路でテスト開始
米国の自動運転技術企業Nuroが、東京の公道で自動運転車のテストを開始しました。これは同社にとって初めての海外展開であり、世界でも複雑な都市交通環境の一つである東京で、自動運転技術の実用性を検証する取り組みです。
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