生成型人工知能企業アンソロピック（Anthropic）がアメリカ国家安全保障機関専用AIモデル「クローズ・ガブ（Claude Gov）」を正式に発表しました。すでにアメリカ国内最高のセキュリティ環境で実戦配備されたこのモデルは、国防文書の分析、サイバー脅威の検知、情報作戦の支援など国家安全保障の現場で活用されています。民間用AIとは異なり、機密情報を扱うことに特化した機能を備えています。 アンソロピックが発表したアメリカ国家安全保障機関専用AIモデル「クローズ・ガブ」。 アンソロピックはクローズ・ガブを「機密情報と相互作用する際に拒否反応を最小限に抑えるように設計されたAI」と紹介しました。一般的なAIモデルは敏感なコンテンツに対して応答を拒否したり偏った結果を出すことがある一方で、クローズ・ガブはアメリカ政府機関と共同開発して実戦環境に合わせた解釈能力と安定性を備えているとの説明です。 クローズ・ガブは分類された文書や国防の文脈の解釈、サイバーセキュリティデータの分析、特定の言語と方言の理解度などで従来のモデルを凌ぐ性能を示しています。政府専用ネットワーク内で安全に運用され、リアルタイムの脅威検知、敵対的な戦術の分析、脅威インテリジェンスの統合処理など複合作業をサポートします。 アンソロピックは、クローズ・ガブが自社の他のモデルと同じ安全性テストをクリアしていることを強調し、責任あるAI開発の原則を国家安全保障分野にも同様に適用したと明らかにしました。アメリカ国内の情報機関や国防関連部署の意見を反映して設計され、実際の作戦環境で求められる機能に重点を置いて最適化されています。 これは単なる技術発表を超えて、‘政府専用生成型AI’という新たな市場の本格的な幕開けを意味します。OpenAIが今年1月に発表した‘ChatGPT Gov’に続き、主要なAI企業が政府顧客向けに特化したモデルを次々と投入しています。従来の消費者中心のAIエコシステムが安全保障・軍事・公共分野へと拡張される流れです。 果たして韓国は準備ができているのでしょうか。韓国は現在、公的AIの活用が顧客対応や行政業務の自動化にとどまっていますが、アメリカの事例に見るように、AIは今や国家戦略と直接つながるレベルに進化しています。サイバー脅威と情報戦に対応する‘国家単位AIインフラ’の必要性が高まっています。 現在韓国は、国防AI開発のための予算を一部割り当てているものの、生成型AIを情報・安全保障分野に本格的に統合するための構造的な議論はまだ十分ではありません。技術開発はもちろん、AIの機密情報アクセス権の問題、セキュリティ性の検証、国際基準との整合性など多層的な準備が必要です。 国家単位の危機対応、リアルタイムの脅威評価、戦略的情報の分析。生成型AIがこれらすべての工程に導入される時代です。クローズ・ガブはその方向性を明確に示しています。韓国ももはや‘AI政策’だけでは対応できません。‘AI安全保障戦略’が求められる時期です。

生成型人工知能（AI）ツールが急速に多様化しています。チャットボット、ドキュメントサマリーツール、コード補助ツール、イメージジェネレーターなど、新しい形態のツールが次々と登場しています。クロード（Claude）、ジェミナイ（Gemini）、チャットGPT（ChatGPT）、コパイロット（Copilot）などの主要モデルも続々とアップデートを繰り返しています。 しかし、専門家は今やどのモデルが優れているかを競う質問は効果が低いと述べています。重要なのは、各AIの特性と強みをどのように組み合わせて業務に適用するかです。代表的な例がクロード4とジェミナイ2.5の並列活用です。 両モデルは機能と特性がはっきりと異なります。一方は論理的な文章作成と感情的な説得に強く、他方は膨大なデータを迅速に処理するのに最適化されています。これらを業務フローに沿って役割分担をすると、AIの活用精度と完成度を同時に高めることができます。 グーグルのジェミナイ ジェミナイは、グーグルが開発した大規模言語モデルです。1～2百万トークン規模の入力を受け取り、大規模な文書を一度に処理できます。これは一般的なオフィス文書数十個分に相当します。顧客レビュー、アンケート、チャットログ、PDFレポートなど、数千件のデータを入力し要約したり、パターンを抽出するのに強みを持っています。 例えば、マーケティングチームが顧客レビュー5000件を収集した場合、ジェミナイはそれを迅速に分析して、不満の種類、繰り返し使用されるキーワード、感情スコアなどを抽出します。別途の前処理プロセスなしでも、精緻化されたデータの要約が可能になります。 またジェミナイは、単純な数値の要約を超え、関連キーワード分析や分類ごとのクラスタリングまで可能です。例えば「配送遅延」問題が特定ブランドの製品で繰り返し発生しているかを確認したり、レビューの感情傾向が地域別にどう異なるかも確認できます。 アンソロピック社のクロード クロードは、アンソロピック（Anthropic）が開発した言語モデルです。自然な文の構成と、人と同様に思考する推論能力に優れています。特に感情と文脈を考慮したストーリー構成に強みを持っています。 ジェミナイで要約された分析結果をクロードに渡すと、クロードはそれを基に戦略報告書、スライドプレゼンテーション、マーケティング文句を高い完成度で作成できます。単なる情報の羅列ではなく、論理的な展開と感情的な説得を含む文章で構成されます。 例えば、製品企画チームはジェミナイで抽出した顧客不満データを基に、クロードに「顧客の不満を反映した新製品企画案の草案」を依頼できます。クロードはそのデータを基に顧客心理分析を通して「顧客がなぜそう感じたのか」、「何を改善すると良いのか」を整理して提案書を作成します。 さらにクロードはメモリ機能を通じ、長期プロジェクトにも適しています。特定ブランド、特定製品群に関する情報を記憶し、以前の文書を参考に一貫した文書トーンを維持することができます。 企業現場での生成型AIの活用は、単なる文書作成のレベルを超え、部門ごとに業務全般に渡って具体的に拡張されています。特にジェミナイとクロードの組み合わせは、各職務で明確な役割分担に基づき、活用範囲を広げています。 マーケティング部門はジェミナイを活用して、オンラインレビュー、顧客フィードバック、ソーシャルメディアでの言及など、様々なチャンネルからデータを集め、重要なキーワードを抽出します。これをベースにクロードは消費者の感情を反映したキャンペーン文句とターゲティング戦略を構築します。データベースの統計と感情ベースのメッセージが結合される構造です。 人事部門は社内満足度調査や組織文化アンケートデータをジェミナイで整理した後、クロードを通じて改善案と政策方向を文書化します。 内容制作部門ではジェミナイでアイデアを構造化し、クロードがそれをスクリプトや台本の形に再構成します。YouTubeコンテンツ、広告台本、顧客教育映像などの制作の初めから終わりまでモデル間での協力が続きます。 ジェミナイを通じ大規模な情報を整理し、クロードで伝達力のあるメッセージを完成します。このような並列活用構造は、単一AIに依存する方式より生産性と一貫性の両面で高く評価されています。 多くのユーザーはまだ単一モデルの性能にしか依存していません。しかし、業務の自動化や文書化、顧客分析などの複合的な作業を行うには、一つのモデルだけでは限界が明確です。繰り返し作業と感情的な説得は異なる能力を必要とするからです。 専門家は、AIをチームメンバーのように役割を分担する方式を「多重エージェント協力構造」と呼んでいます。実際にクロードとジェミナイをお互いに批評とフィードバックを与える方式で連動させると質はさらに高まります。例えば、ジェミナイが生成した要約結果をクロードが論理的に検討した後、修正を要求し再度ジェミナイが反映する方式です。 生成型AIの進化はモデルの競争ではなく、活用戦略の競争に移行しています。単一モデルの優越性ではなく、組み合わせ戦略の精巧さが実質的な成果を左右する時代です。AIを活用する人の戦略と演出が結果を変えます。