※本記事は、AIインパクトサミットで開催されたパネルセッション「Global Perspectives on Openness and Trust in AI」の内容を基に作成されています。本セッションは、コンピュート、データ、モデル、アプリケーションといったAIスタック全体にわたる開放性が、いかに協働、説明責任、イノベーションを支えうるかを検討するものです。商業的・安全保障的利益によって開放性が制約される領域、透明性と再現性が悪用をいかに防ぎうるか、そしてオープンなAIへの実践的アプローチが、とりわけグローバルサウスにおいて、いかに包摂的な参加と利益の共有を可能にするかを探求しています。
本パネルは、AI Now Institute の Amba Kak 氏が司会を務め、登壇者には、元・米ホワイトハウス科学技術政策局（OSTP）副所長の Alondra Nelson 氏、フランス大統領のAIアクションサミット特使、グローバルサウスおよびミドルパワーの視点を語る Aastha 氏、インド競争委員会（CCI）委員長、そして『Empire of AI』の著者である Karen Hao 氏が名を連ねています。動画は以下のURLでご覧いただけます。https://www.youtube.com/watch?v=VFor0DKpaRI
本記事では、セッションの内容を要約・整理しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。
1. パネルの導入と問題設定
1.1 開会挨拶・共催趣旨と全員女性パネルへの言及
Amba： 皆さん、ようこそ。私は AI Now Institute の Amba Kak です。この刺激的な、人によっては「刺激が過剰だった」とも言うであろう一週間の締めくくりに、AI Now Institute と API Institute がこのパネルを共催できることを光栄に、そして嬉しく思っています。ニューヨークとバンガロールというさまざまな意味での距離を越えて API と AI Now を結びつけているのは、AIの政治経済に対する私たちの関心であり、そして技術をめぐる問いはつねに権力をめぐる問いでもあるのだ、という私たちの確信です。
Amba： 今日のパネルは、どの基準で見ても堂々たる顔ぶれです。公共の利益のためのAIを擁護してこられた、それぞれの分野のリーダーたちです。政府での職務、学術界、ジャーナリズムといった複数の領域を横断してこられた方々で、しかもそれが一人の人物のなかで同時に体現されていることもあります。皆さんの経歴はお読みいただければわかりますので、ここでは手短にするため割愛しますが、議論のなかでお一人おひとりの強みには触れていくつもりです。
Amba： それから、口にするのは少しためらわれるのですが、それでもあえて申し上げます。これはこのシンポジウムで唯一の、全員が女性のパネルでもあるのです。願わくは、これを何度も口にしなければならないような事態や、誇りの勲章のように掲げなければならない事態ではなく、むしろ今後の回に向けて取り組むべき課題として受け止めていただければと思います。本日はこのパネルの構想と実現に力を貸してくださった Amlan Mohanty さん、そして長い一週間を支えてくれた、たゆまぬ努力のサミット運営チームの Sanjana Mishra さんと Ishaan Virat さんに感謝を申し上げます。皆さんが今夜こそ、長い一週間のあとでよく眠れますように。
1.2 「オープンネス」概念の再構成——技術的概念から広義の価値へ
Amba： さて、本題に入りましょう。このサミットでは「オープンネス（openness）」をめぐる議論が数多くありました。皆さんもおそらく、そのうち少なくとも一つには参加されたことでしょう。ただ、それらの議論の大半は、オープンソース、オープンウェイトのモデル、オープンハードウェアといった、いわば技術的なアフォーダンスに焦点を当てたものでした。
Amba： しかし、はっきりしているのは、これらの会話のなかで「オープン」という言葉が非常に多くの仕事を背負わされているということです。それは、はるかに広範な価値、すなわち民主化、参加、主体性（agency）、さらには主権（sovereignty）といった価値を指し示す代理表現になっているのです。ですから今日のパネルでは、AIをめぐるこの会話のなかで「オープンネス」とは何を意味しうるのか、その理解を広げていきたいと思います。
2. AIガバナンスにおけるオープンネスへの挑戦（Alondra Nelson）
2.1 オープンネスの「グラデーション」観と社会技術的特性としての再定義
Amba： まず Alondra から伺いたいと思います。Alondra は Biden 大統領のもとで、ホワイトハウス科学技術政策局（OSTP）の副所長を務めてこられました。当時はちょうど、オープンソースの地政学的な、そして安全性の面での含意をめぐって、米国政府の政策がどうあるべきかという非常に白熱した議論があった時期です。現政権のもとでは、全体としてオープンソース推進の方向に落ち着いたように見えます。しかし同時に、多くの意味で、米国のAIガバナンスはかつてないほど閉ざされているようにも感じられます。今日のAIガバナンスにおけるオープンネスへの、より広い意味での挑戦を、あなたはどう見ていますか。
Alondra： このパネルを企画してくれてありがとう、そしてこの刺激的なサミットを皆さんと締めくくれることを嬉しく思います。いくつか申し上げたいことがあります。まず、Biden 政権はオープンウェイトモデルの問題を「グラデーション（gradient）」として、つまりスペクトラムとして捉えていたと思います。オープンであるか否かは、開いているか閉じているかという二者択一ではなく、連続的なものだという見方です。これに対して現政権は、それをはるかに「バイナリ（binary）」として扱っています。オープンというのは達成してしまえばそれで終わりの状態であって、いまや「オープン」は「閉ざされている」のと対置されるものになってしまった、という捉え方です。
Alondra： その違いは、冒頭であなたが指摘してくれた点とも関わります。私たちが Biden 政権でやろうとしていたことの一部は、オープンソース運動に由来する、いわば根源的なオープンネスの感覚に立ち返ることでした。それは、オープンネスを単なる技術的な特性としてではなく、社会技術的（sociotechnical）な特性として捉える考え方です。確かに、オープンなAIモデルをめぐる問いの多くは技術的な事柄をめぐっています。モデルの重み（model weights）は共有されているのか、共有されているのは重みだけなのか、学習データも共有されているのか、APIはある程度開かれているのか閉じられているのか、といった具合です。技術的な側面は確かに存在します。
Alondra： しかし、オープンソースソフトウェアに由来するより広い理解に立ち返れば、オープンネスとは権力を移し替えることであり、説明責任のさまざまな形であり、一つの実践としてのオープンネスであり、共有されたインフラとしてのオープンネスであり、さまざまなコミュニティが利用できる資源としてのオープンネスでした。つまり、技術を改変できる、自分のコミュニティのために、あるいは自分が抱える目的のために技術をただ使える、ということだったのです。その意味で、より古く、より広いオープンネスの定義は、民主主義、透明性、説明責任に深く関わるものでした。ところが今、いわゆるオープンソースモデルと呼ばれる Llama 2 や Llama 3 ですら、実際には真のオープンソースではないのに、私たちは「重みが開かれている」という事実で満足するよう求められているのです。
Amba： つまり、技術的なオープンネスだけが切り出されて、社会的な側面が後退しているということですね。
Alondra： その通りです。私たちがそこに強く反論したいのは、しばしば地政学的な情勢を口実にして、社会技術の「socio」の部分、すなわち説明責任、透明性、民主主義の部分をやらない言い訳にしているからです。「危険すぎる」、あるいは「UNESCO の文脈では中国が」といった言葉が、なぜ物事を変えられないのかという説明の符牒として差し込まれてしまう。けれども、より広い意味でのオープンを思い起こせば、これは二者択一ではないとわかります。もちろん、オープンソースにしたくない領域はあるでしょう。たとえば核を運用するAIをオープンソースにしたいかと言えば、おそらく否でしょう。しかし議論は、あらゆるオープンソースやオープンウェイトの利用が、まるでその核のような用途であるかのように進められてしまう。実際にはそれは、はるかに安全で、しかもコミュニティに恩恵をもたらし、人々が自らの目標を達成するのを助け、システムが世界で何をしているのかについての公共的な透明性と説明責任にとってもはるかに望ましい、用途のグラデーションの一端にすぎないのに、です。
2.2 規制から産業政策・通商政策への移行と反民主性
Amba： 一つ短く追加で伺ってもいいですか。今日の米国政府の政策のもう一つの際立った特徴は、それが私たちの慣れ親しんできた伝統的な規制の形を通じてではなく、はるかに産業政策、通商政策、移民政策を通じて行われているという点です。しかもこれらの領域は、公的な説明責任からより一層免れている、あるいは広範な人々が意見を述べることがより難しい領域でもあります。この点についてどうお考えですか。
Alondra： ええ、私はこのことについて書き、考えてきました。新政権はAIに関して規制緩和的だ、非常に手を入れない「ライトタッチ（light touch）」だとよく語られます。けれども、それを所与の事実として受け入れるのではなく、問いとして立て直し、現政権がAIをめぐって実際に何をしているのかを見れば、実は彼らはAIを非常に重い手つきで操縦しようとしているのです。あなたが挙げてくれたレバー、すなわち関税、通商政策、半導体チップの輸出規制、そして米国の文脈では移民さえもがそれにあたります。
Alondra： ワシントンとの関係次第で、それをかいくぐったり迂回したりしている企業もあります。けれども私たちは、ハイテク人材一人あたりの H-1B ビザが10万ドルだと聞かされています。これは企業にとって、従来の10倍、20倍、あるいはそれ以上の額で、相当な金額です。さらに、科学研究への資金の出し方そのものも変わりました。連邦政府は技術の研究エコシステムを駆動するうえで大きな役割を果たしているわけですが、そうしたものすべてが、現政権のもとで非常に重い手つきで形づくられているのです。ですから、米国の文脈における正式なルールメイキングという意味での「規制」ではないかもしれませんが、それ以外の多くの面で、これはむしろ「ハイパー規制的（hyper regulatory）」だと私は思います。
Alondra： そして、今日の私のキーワードである「民主主義」の話に戻らせてください。正式なルールメイキングの利点は——それは確かに不格好で、時間がかかり、技術の速度に対して歩みが遅すぎることもある、それらはすべて真実です——民主的なインプットがある、という点です。米国連邦政府の文脈でルールメイキングを行えば、必ず公的な告知があり、ルールメイキングを行うという公示があり、意見を募る公的な募集があります。たとえその結果に同意できなくても、民主的なインプットの契機が存在するのです。ところが、AI政策を勅令によって、行政権限だけを通じて行うとき、その限られたインプットすら失われてしまう。ですから現政権の手法は、非常に重い手つきであるだけでなく、残念ながら、これまでの状況と比べて反民主的だと私は考えています。
3. 多国間連帯とミドルパワー論（フランス大統領特使）
3.1 地政学的状況の変化とオープンソースの戦略的活用
Amba： まさにその通りですね。次は、フランス大統領のAIアクションサミット特使であるあなたに伺いたいと思います。あなたはAIガバナンスをめぐる多くのグローバルな調整の中心にいらっしゃいました。この10年ほどは、「オープン対クローズド」という二項対立、あるいはAIに関して世界を特定の陣営に整理する仕方——民主的でオープンな世界とそれ以外の世界——によって特徴づけられてきたと言えるでしょう。しかし、ここ数年で私たちの足元の地盤は大きく動きました。このサミットで特に興味深かったのは、新たな組織原理として「ミドルパワー」という枠組みが浮かび上がってきたことです。オープンネスは、多国間の連帯を築くうえでなお価値を持つとお考えですか。そして、この新しい世界のなかで、それはどこで価値を持つのでしょうか。
特使： ええ、間違いなく価値を持ちます。地政学的な状況は本当に大きく変わりました。パリのAIアクションサミットは、ちょうど一年前の2月のことでした。米国の大統領就任のすぐあとで、Vance 副大統領にとっては最初の外遊であり、しかもミュンヘン安全保障会議の直前という、あの演説がなされた場でもありました。同じ頃、米国はホワイトハウスで Stargate プロジェクトを発表しました。「我々はここにいる、投資している、世界のリーダーだ」という、米国からの非常に力強く大きなメッセージでした。サミットでは Vance 副大統領が、「あなたがた全員に、我々の技術の顧客になってほしい」と非常にはっきりと述べました。
特使： そしてちょうど同じ瞬間に、DeepSeek が世界の地図の上に現れたのです。誰もが、中国がオープンソースを使って「我々にも席がある、実際にこのゲームを戦っているのだ」と言っているのだと気づきました。私がオープンソースの話に立ち返りたいのはこのためです。中国がオープンソースを使っていることは非常に興味深い。オープンソースには数多くの利点があり、同時にリスクもあります。私はそれがすべての答えだとは思いません。しかし明らかに、それは挑戦者がキャッチアップするための一つの手段なのです。これは Android がスマートフォンの世界にやってきたときと同じで、ほかにも例はたくさんあります。中国はこれを、競争に加わるためのてこ（lever）として用いたのです。
特使： では、それは米国と中国以外の国々にとって何を意味するのか。それは、これがほかの国々にも使える道具だということを意味します。だからこそ、フランスでも欧州でも、私たちは競争のための道具として、そして他者の知見や発見をてこにして、その肩の上に立ってさらに技術を発展させる手段として、オープンソースを強く支持しているのです。すべてがオープンソースであるべきだという意味ではありません。ユースケース次第では、慎重であるべき場合もあります。しかし、競争を発展させ刺激する手段としては、非常に強力です。
3.2 ミドルパワーの連帯とガバナンスのレバー
特使： あなたがミドルエコノミー、ミドルパワーと言及されましたね。Davos での Mark Carney による素晴らしい演説がありましたし、最後に触れようと思いますが Macron による演説もありました。そこにあった考え方は、こういうものです。ミドルエコノミーには一定の資源はあるものの、自前のスタックを上から下まで構築し、フロンティアレベルのAIに資金を投じるだけの資源はない。けれども、力を合わせ、「coalitions of the willing（有志連合）」を築くことによって、ミドルエコノミーは多くのことを成し遂げられる。私はカナダ、フランス、ドイツ、スイス、インド、日本、オーストラリアなど、いくつかの国を挙げることができます。それは、これらのミドルパワーが一つの大きなブロックを作らなければならないという話ではなく、状況に応じたアドホックな有志連合であってよいのです。これはガバナンスの進展において、本当に有用なものになりうると私は信じています。
Amba： それは魅力的な見立てですね。そしてそれが浮き彫りにするのは、中国であれ、米国であれ、ミドルパワーであれ、フランスであれ、私たちが議論してきたように、誰もがある限定された意味ではオープンソース推進でありうる、ということだと思います。とすると、差異が生まれるのはガバナンスの層、つまり私たちがこれらの技術をどう統治するかというアプローチの層になる、とお考えですか。
特使： うーん、「わからない」というのが正直な答えです。ガバナンスというのは非常に広い言葉です。たとえば、オープンソースは欧州やほかの国々のスタートアップやスケールアップにとって、実際に道具として用いられています。Mistral、Cohere、そして日本の Sakana など、多くの企業によってです。それはガバナンスなのか。私にはわかりません。しかし明らかなのは、どのように有志連合を形づくるのか、どのように公的資金や公的に資金提供されたコンピュートへのアクセス、あるいは国々が協力してまとめられるデータセットへのアクセスを用意するのか、それをどのように、どんな形で活用するのか、という点で、国家や制度には果たすべき役割があるということです。デジタル主権とレジリエンスを強化するために、どのようなガバナンスのレバーを用いるのか——それが問われているのです。
Amba： まさに、私が言いたかったのはそこです。
4. グローバルサウス／ミドルパワーの視点（Aastha）
4.1 枠組みの転換と「採用」を駆動するオープンネスの危険性
Amba： では次に、手早く Aastha に移りたいと思います。私たちがいま議論したように、「ミドルパワー」というのは非常に幅広い言葉で、そこに覆い隠されているのは、その枠組みのなかに束ねられた国々の経済的・政治的な抱負が実に多様だということです。とりわけインドのような国、あるいはグローバルサウスのほかの国々にとって、この現在の環境のなかで、てこ（leverage）と依存（dependence）のどちらにもなりうる固有の形とは何でしょうか。
Aastha： ありがとう、Amba。私たちがこの数日間格闘してきたのは、ほんの数日のうちに「グローバルサウス」から「ミドルパワー」へと、あまりにも急速に移ってしまったことなのです。それは私たちの立ち位置を少し変えますし、私たちの抱負も変えてしまいます。そして私たちが向き合わなければならないのはまさにこの点です。グローバルサウスとしての私たちのニーズは大きく異なります。私たちには健康をめぐる、教育をめぐる構造的な課題があり、それらに取り組まなければなりません。また、技術によって媒介される進歩だけにとどまらず、国を前に進めるためにやらなければならないことがあります。
Aastha： ところが、この5日間ほど私たちが耳にしてきたのは、オープンデータや多言語データセットといったものこそが、その推進力になるのだ、という話です。つまり、私たちの言語がこれからオンラインに乗る、と。しかし同時に私たちは、AIスタック全体にわたるオープンネスや統制、主体性、あるいは摩擦（friction）を持たないままでは、私たちは基本的に、グローバルサウスの人々を、人々をオンラインに乗せるための労働をさせることでリスクにさらしているのだ、ということも認識しなければなりません。ですから、採用（adoption）の駆動力としてのオープンネスというのは、グローバルサウスの国々にとっては実はかなり危険な枠組みなのです。なぜなら、それは私たちが資源を投じるべき場所から注意をそらし、歴史的な問題を解決する唯一の道は採用なのだ、と思い込ませてしまうからです。
4.2 大規模市場としての立場と価値分配としてのオープンネス
Aastha： そして私たちは、ガバナンスが欠如した状態でそれが起きることも目にしてきました。インドはオープンネスの言説に不慣れなわけではありません。私たちにはデジタル公共インフラ（DPI）について、この12年、15年の歴史があります。しかし同時に、いったん採用が起きたあとの限界も見てきました。イノベーションが起きると、最も懐の深い者たちがそこにイノベーションをしにやってくるのです。なぜなら、ここは巨大な市場だからです。先ほど Carney の話が出ましたが、もし私たちがミドルパワーであるなら、私たちは市場として間違いなく「メニューに載っている」存在です。そして、もし私たちがグローバルサウスの国であるなら、その連帯とは何かを考えることに価値があると思います。あなたが言うように、そこに同質性はありません。私たちは、大きな市場である私たちが何を多様化するのか、という問いをいくつか取りこぼしてきたと思います。私たちは、ほかのどこかで作られたモデルをテストするための実験台となる労働をしにここにいるのではありません。
Aastha： ですから、対話としてのオープンネス、価値の分配としてのオープンネスこそ、私たちが考えるべきものなのです。
Amba： いま述べてくださったことのなかには、切り取って引用したくなる言葉がいくつもありました。本当に見事でした、ありがとうございます。
5. 競争政策と主権（インド競争委員会委員長）
5.1 デジタル経済の反競争的慣行とAI市場調査の知見
Amba： Aastha がいま述べてくれたことは、次に委員長に伺いたい問いにうまくつながります。インド競争委員会（CCI）の委員長として、あなたはこの市場における反競争的な傾向を見極めるうえで、いわば時代の先を行く規制当局でいらっしゃいました。あなたの視点から、AI市場における競争の主要な含意について、そして競争がいわゆる主権のためのツールキットの一つのレバーになりうるとお考えかどうか、少しお話しいただけますか。
委員長： ありがとうございます。私たち CCI は、インターネット経済で起きている多くの動きを注視してきました。こうした動きは、ビジネスのあり方、消費者と市場の関わり方、そして価値の創出のされ方を変えてきました。デジタルの領域では物事が非常に急速に動いています。委員会として私たちは、何が反競争的な慣行になりうるかを見てきました。デジタル経済からもたらされる便益、たとえば規模の経済、ネットワーク効果、そこから生まれる効率性といった数多くの恩恵がある一方で、リスクも存在し、そのいくつかはすでに委員会によって観察されています。
委員長： デジタル市場で私たちが見出した主なものは、自己優遇（self-preferencing）です。また、抱き合わせ（tying）やバンドリングも数多くの事例で起きています。レバレッジが行われ、不公正な条件が課される排他的合意があり、パリティ条項・パリティ取り決めが設けられています。委員会はこうした行為を、検索エンジン、モバイルのエコシステム、ホテル予約・フードデリバリー・電子商取引といったオンライン仲介サービス、そしてSNSプラットフォームに至るまで、全領域にわたって見てきました。そして非常に興味深いことに、私たちがAIとその影響を調べ始めたとき、「AIと競争」に関する市場調査を行いました。その報告書は最近、2025年10月に公表され、私たちのウェブサイトで閲覧できます。
委員長： そこで私たちは、AIにも非常に多くの類似点があることを見出しました。AIは多くの便益をもたらします。ヘルスケア、教育、ロジスティクス、サプライチェーン管理、そして農業の分野で、数多くの恩恵が見られ、良いことが起きています。しかし同時に、AIのバリューチェーン全体にわたって集中が生じうるという潜在的な可能性やリスクもあります。エコシステムのロックインが起きるかもしれない。所在地や経済状況などに基づく、人々をねらった価格差別が起きるかもしれない。排他的なパートナーシップ、そしてシステムの不透明性も挙げられます。これらが市場調査で特定された事柄です。
5.2 アクセス・透明性・主権ツールとしての競争
委員長： そこで第一歩として、私たちはまず誰もに気づいてもらう必要があると考えました。なぜなら重要な論点の一つは「アクセス」だからです。誰がアクセスを持つのか、それが将来何が起きるかを決める人物になります。データへのアクセス、コンピュート・インフラへのアクセス、そしてスキルセットへのアクセスです。私たちが効果的に競争するために、国内で必要なスキルセットを構築できるかどうか、ということです。こうした論点から、私たちはAIシステムのライフサイクル全体において、どうすれば透明性をもたらせるか、どうすれば説明責任をもたらせるか、という枠組みづくりに向かっています。
Amba： それはとても重要だと思います。というのも、私たちは巨大テック企業によるインフラの支配や、よく知られた入力（インプット）への支配に注目しがちですが、あなたが指摘されているのは、消費者へのアクセス、つまり収益化への経路が「流通（distribution）の層」で生じているということですね。ですから、その層での自由で開かれた競争を確保し、企業がある市場での支配を別の市場へ持ち込めないようにすることに細心の注意を払うことが、本当に重要に思えます。私のもう少し挑発的な二つ目の問いは、競争を、とりわけグローバル・マジョリティの国々がAI時代において主権を保持し行使するための道具と見ておられるか、ということです。
委員長： AIを見るとき、私たちは自分たちが導入するAIシステムを、どこまで自分たちで開発・展開・監視できるかを見ています。そこで出てくるのが、自分たちの経済的・戦略的・社会的な優先順位に沿ってシステムを展開できる自律性を持つ必要がある、という論点です。そこで競争は非常に重要な側面となります。私たちはそれを忘れることはできません。なぜなら競争こそが、参入障壁が存在しないこと、すでに存在するプレイヤーが自らの支配的地位を使って競争を締め出し市場を閉ざしたりしないこと、そして消費者がデータやAIシステムから得ているさまざまな便益をほかのアプリケーションへ移せずに特定のシステムにロックインされたままにならないこと、を保証するものだからです。
委員長： ですから競争はこの問題の核心にあり、市場を抜きにする道はないと私は考えています。市場は競争可能（contestable）で、公正で、競争的でなければなりません。そのために、私たちの調査がはっきりと打ち出したのは、技術を展開する人々は技術的な透明性（technical transparency）を持たなければならない、ということです。ステークホルダーが何が起きているのかを理解できなければなりません。この技術、このアプリケーションが何のために使われているのか、と。そして、そのシステムをどう統治しているのかというガバナンスの透明性（governance transparency）も必要で、それも透明でなければなりません。こうしたシステムを展開する人々がこれらすべての側面に目を配り、自己監査（self-audit）が行われるようになって初めて、私たちは競争を守れるのです。なぜなら、すべての本当の核心は、競争を維持することにあるのですから。
6. 「Empire of AI」とオープンなアプローチの対抗可能性（Karen Hao）
6.1 知識独占としての帝国とBloomプロジェクトの事例
Amba： ありがとうございます。Karen、あなたに移りたいと思います。開始前にあなたと一緒に自撮りをしようと長い列ができていたことからして、客席の多くの方が Karen の素晴らしい著書『Empire of AI』をご存じだと思います。あなたの仕事は、AIのグローバルなサプライチェーンに埋め込まれた世界的な不平等に深く分け入ってきました。あなたの本は豊かな事例にあふれていますが、オープンなAI開発のアプローチが、この「帝国型」のAIモデルに挑戦を突きつけうるのは、どこにおいてだとお考えですか。
Karen： ありがとう、Amba。素晴らしいパネリストの皆さんを前にして、少し気後れしています。私には珍しいことですが、緊張しています。先ほど委員長が提起された「アクセス」という論点の上に積み重ねたいと思います。私は自分の本のなかで、これらの企業は帝国として捉えるべきだと論じています。その帝国たるゆえんの主要な特徴の一つが、知識と知識の生産を独占しているという点です。どういうことかと言うと、彼らはしばしば「フロンティアモデルを作っているのは自分たちだけだ、だからそれを調査し精査できるのも自分たちだけだ、ゆえに政策立案者に助言し、これらの技術がそもそもどう機能するのかを公衆に伝えられるのも自分たちだけだ」と言うのです。つまりこれは、知識へのアクセスの問題なのです。これらのモデルの表層の下で何が起きているのかを、誰が知ることを許されるのか、と。
Karen： 長年の取材のなかで私が本当に好きな例の一つが、2022年の Bloom という大規模言語モデルのプロジェクトです。これは「BigScience」プロジェクトでした。70か国から1,000人を超える研究者、250の機関を集めて、オープンソースの大規模言語モデルを作ろうとしたのです。それは、多くの異なる研究者が大規模言語モデルの表層の下で実際に何が起きているのかを精査できるようにするためだけでなく、これらの技術を根本的により有益なやり方で開発するには何が必要かを、まったく考え直すためのものでもありました。たとえば、より良いデータガバナンスの実践のもとで、実際にデータをキュレーションし、クリーニングし、人々にとって透明なものにする。どのデータの持ち主が、モデル内の価値生成のどの側面に貢献しているのかを追跡できるようにする、といったことです。
Karen： これはまさに先ほど Alondra が述べた論点にもつながります。私たちはオープンネスを、はるかに広い概念として理解する必要があるのだ、と。それは単に技術的なオープンネスではありません。このプロジェクトはそれを体現していて、彼らは多くの異なる文化機関、図書館、歴史機関と協働し、自分たちが持つ豊かなデータをより良いやり方で取り込む方法を探りました。しかも、その機関への敬意をもって、そしてその機関へ価値を還元するやり方で、です。つまり価値の連鎖が、モデルの作り手だけに流れていくのではないようにしたのです。
6.2 Te Hiku Media の事例と参加型オープンネス
Karen： 私が本当に大好きなもう一つのプロジェクトは、本のエピローグで取り上げた、Te Hiku Media のAI音声認識モデルです。Te Hiku Media は、ニュージーランドの非営利のラジオ局で、先住民であるマオリの人々の言語、テ・レオ・マオリで放送しています。数年前、ニュージーランドでは植民地化の過程でほとんど失われかけたマオリ語を復興させようという大きな運動が起きていました。Te Hiku Media は、テ・レオ・マオリの豊かなアーカイブ音声を持っており、これをコミュニティに開放して、より多くの言語学習を後押しする独自の機会があると考えました。
Karen： 彼らは、ただ人々に音声を聴かせるよりも、もっとアクセスしやすいものにしたいと考えました。音声を聴きながらその文字起こしを見られるアプリケーションを作り、文字起こしをクリックすると自動翻訳が得られ、その言語が実際にどう機能するのかがわかる、というものです。ところが、彼らにはこれを文字起こしするだけの能力が足りませんでした。十分に堪能なマオリ語話者がそもそも足りなかったのです。ですからこれは、その作業を担うAI音声認識ツールを構築するてことして活用できる、まさに格好のユースケースでした。
Karen： しかし彼らは、このプロジェクトをまったく異なるやり方で進めました。技術的な意味だけでなく、社会的な意味でも、極めてオープンで参加型のものにしたのです。まず彼らはすぐにコミュニティと関わり、「あなたがたはこのAIツールを望みますか」と問いました。そしてコミュニティが「はい」と答えたあと、公開の教育キャンペーンを行い、そもそもAIとは何か、私たちには実際に何が必要なのか——モデルが必要で、データが必要だ、必要なのはこういう種類のデータで、これがあなたがたから提供してほしいデータだ——ということを皆に教えたのです。そうしてそのプロセスに関わり、コミュニティとの間に大きな信頼を築いた結果、彼らはわずか数日のうちに、完全な同意のもとで、音声認識モデルを訓練するのに十分なデータをコミュニティから集めることができました。
Karen： そして彼らはコミュニティのもとへ戻り続け、「このモデルができたいま、これを使ってどんなアプリケーションを開発してほしいか、どんな新しいAIモデルを開発したいか」と尋ねました。そしてこのすべてが、もう一つのオープンソースプロジェクト、すなわち Mozilla Foundation の DeepSpeech モデルの上に築かれていました。これも同様に、あの広い意味でのオープンネスを備えたもので、やはり同意に基づくデータの寄付だけで開発されたモデルでした。こうしてスタック全体が、協働の精神、皆の参加、対等な価値交換のもとに成り立ち、データを提供した人々が、そのモデルが最終的に自分たちの言語学習の旅をどう支えるかについて、投票権を、発言権を持てるようになったのです。これら二つの例は、私が「私たちが本当に支えたいAIのビジョンとは何か、支えたいオープンスペースのAIのビジョンとは何か」を考えるとき、いつも頭のなかに置いているものです。
6.3 スケールの再定義と小規模AIの構想
Amba： あなたが話しているあいだ、私はこう考えていました。これらの例は、いまおっしゃったすべての意味でオープンで参加型であるだけでなく、「すべてを支配する唯一のモデル（one model to rule them all）」という発想——単一の技術タイプに単一の賭けをするという、あの非常に大規模な言語モデル的なアプローチ——への対比にもなっていますね。ただ、こうした実験への一般的な反論の一つは、「それは規模(スケール)では実現できない」というものです。こうしたガバナンスの構造とスケールとの間の緊張を、あなたはどう見ていますか。そこにはトレードオフがあるのでしょうか。
Karen： 私なら、私たちが「スケール」で何を意味しているのかを捉え直します。シリコンバレーから私たちが教え込まれているのは、スケールとは彼らが全員に配布することだ、しかし彼らが唯一の配布者である、という考え方です。けれども私に言わせれば、それはスケールではありません。それは独占（monopoly）です。私たちがスケールに本当に求めるべきなのは、世界中の異なるコミュニティ、異なる産業、異なる企業が、それぞれ自分たち自身のために、自分たち自身の手でモデルを開発する——そういう形こそが、私にとってスケールのはるかに適切な捉え方です。
Karen： そして非常に興味深いのは、大規模言語モデルにはデータの要請があり、現在主要な企業が訓練しているやり方ではコンピュートの要請があるために、この技術を多くの異なる産業や多くの異なるコミュニティへ拡散させる良い能力が、実は備わっていないということです。ほとんどの産業は「データに乏しい(data poor)」産業です。インターネット産業のようではなく、膨大な量のデータの上に座っているわけではないのです。ですから、もし私たちが本当にAIを世界中のより多くの人々へ、世界中のより多くのユースケースへと拡散させたいのであれば、実のところ私たちは、小規模AIの観点から、コミュニティ主導の観点から、アプリケーション特化の観点から、スケールを考える必要があります。そしてそうすることでこそ、私たちはスケールを実現できるのです。
7. ラウンド2——相互応答と総括的省察
7.1 閉ざされたスタックとコミュニティを含む初のカンファレンス（Alondra Nelson）
Amba： これまで、豊かな視点の数々を伺ってきました。パネリストの皆さんが、互いの発言に積極的にメモを取り、関わり合っているのを良い兆しと受け取りたいと思います。そこで第2ラウンドとして、いま交わした会話を踏まえて、一人ひとりに伺ってみたいのです。Alondra、いま心に引っかかっていること、あるいは応答として考えを巡らせていることは何でしょうか。
Alondra： ええ、「コミュニティ」ですね。Karen がそれを私のために用意してくれた格好で、私がちょうどここに書きとめていたメモもそのことについてでした。私が考えていたのは、私たちがいま築きつつあるスタックが、いかにコミュニティに対して明示的に閉ざされているか、ということです。とりわけ、データセンターとクラウドの層について考えていました。米国の文脈では、データセンターをめぐって、コミュニティのなかに多くの対立があり、その対立は増大しています。皆さんがご存じないかもしれないのは、その対立の一因が、選出された公職者たちが秘密保持契約(NDA)に署名させられ、データセンターを立ち上げる契約が夜の闇のなかで結ばれ、コミュニティはそれを知らされてさえいない、という点にあることです。ですから、AIスタックのなかでもこのインフラ的な部分をめぐるオープンネスの欠如は、実のところかなり根深いのです。
Alondra： そして私はその反対のことも考えていました。ここで過ごした時間についての私の省察は、これからもかなり長いあいだ咀嚼し続けることになるでしょう。ニューデリーは初めてで、インドも初めてでした。本当に素晴らしい経験でした。私はこれまで NeurIPS をはじめ、専門的なものもそうでないものも含めて、数多くのAIカンファレンスに参加してきました。しかし、コミュニティをこれほど相当な形で含んだものに参加したのは、これが初めてです。これは、私が思うに、革命的なことです。もし私たちが民主主義やコミュニティ、そして人々の声を持つことに本当に真剣であるなら、AIカンファレンスは、私たちがふだん多くの時間を費やして参加しているものよりも、はるかにこのカンファレンスに近いものでなければなりません。この一週間が何をもたらすことになるかは誰にもわかりませんが、これは並外れた、そしておばさん世代から大学生、そしてその間にいる多くの人々まで含めた、その包摂において際立ったものでした。
7.2 摩擦・共同設計・信頼・エンフォーサーの参加（Aastha／CCI委員長／モデレーター）
Amba： Aastha、締めくくりの省察をお願いします。
Aastha： ええ。まず、その捉え直しに感謝します。16日からここにいた者として、私は圧倒されるような感覚があり、最初の直感は「人が多すぎる」というものでした。けれども、この場こそが、私たちが語り続けてきた仕事を実際に築き、問い、担っていくコミュニティなのだ、というその捉え直しは、本当にありがたいものでした。そこから出てくる私の言葉も、やはり「コミュニティ」です。ただ、それに加えて「摩擦（friction）」です。どうすれば、寄り集まることと、対話や問い、そして「私にとっての価値はどこにあるのか」という部分の両方を可能にできるのか。昨日紹介された AMU 協同組合(co-op)の例を挙げたいと思います。私たちは協同組合と多くの仕事をしてきましたが、そこは私にとって良い場です。なぜなら、それは「一人一票(one member, one vote)」というガバナンスの問いそのものだからです。物事を持ち寄ることができる。では、この数日間に聞いてきたことのなかで、人々がどうすれば単なる受け手ではなく、共同設計者(co-designer)になれるのか、ということです。
Amba： 委員長、締めくくりの省察を、そしてこの一週間を経て心に残っている持ち帰りの一点も含めて、お願いできますか。
委員長： ええ。私にとってこのAIインパクトサミットから出てきた非常に重要なことは、政府はAIの展開がどのように行われるかを確保することについて、極めて能動的でなければならない、ということです。その点で私は、私たちが進んでいる方向に非常に満足しています。私たちはデジタルIDとデジタル決済については素晴らしい仕事をしてきました。いまや私たちは、デジタル公共インフラに目を向けています。資源を持たないスタートアップや人々に、どうやってコンピュート・プラットフォームを提供するか、どうやってデータを利用可能にするか、ということです。そして小規模言語モデルへの注目です。すべてが大規模である必要はありません。とりわけ、言語に強く依存するもの、私たちの国や私たちの解決策に深く関わるものについては、なおさらです。これが私の持ち帰る重要な気づきの一つです。
委員長： そしてもう一つは、私たち競争委員会の全員が、どのようなシステムが整えられつつあるのかに非常に注意深くあらねばならない、透明性はあるか、説明責任はあるか、と問わなければならない、ということを胸に持ち帰る、ということです。なぜなら結局のところ、これは信頼の問題だからです。もし信頼を築けるなら、もしあなたのシステムが不透明でないなら、人々をあなたのアプリケーションやシステムに引き込むことができます。そこにこそ成功があり、価値があるのです。
Amba： 委員長、私の持ち帰りの一つを申し上げます。来年に向けて、スイス政府のどなたかが聞いていてくださることを願いますが、私たちは執行者(エンフォーサー)からの声、つまりこの空間のプレイヤーたちが公衆に対して説明責任を負い、法の上に立つことがないよう確かめる人々の声を、もっとずっと多く見る必要があります。ですからあなたがここにいてくださることに深く感謝していますし、今後のサミットでは、より多くの執行者がテーブルに着くことを願っています。
7.3 洗練された「企業スピーク」への警鐘と問題の再定義（Karen Hao）
Amba： では Karen、最後の言葉をあなたに。そのあと質問を受け付けますので、皆さん考え始めておいてください。
Karen： このサミットから私が得た最大の省察は、昨夜のイベントでも共有したのですが、こうした空間における「企業スピーク（corporate speak）」を観察するのが実に興味深い、ということです。このサミットで私を最も強く打ったのは、その企業スピークが非常に洗練されてきているという点です。彼らは、包摂(inclusion)、多様性、周縁化されたコミュニティのエンパワーメントといった言語を採用しながら、結局のところ自分たちの技術を売り込み、皆さんが彼らの閉鎖的なプラットフォームを固定化するのを手伝うよう仕向けているのです。
Karen： けれども私は、こうした非常に洗練された企業スピークと並行して、より多くのコミュニティの関与があり、この場で起きている多くの議論のなかにより多くのオープンネスがあるからこそ、皆さんがこのサミットから、より広い意味での「AIが人々を本当にエンパワーする未来を築くとはどういうことか」という考えを持ち帰ってくれることを願っています。それは、企業が私たちに差し出す「民主主義」を意味するのではありません。それはむしろ、私たちが個人として、家族として、コミュニティとして、企業として、そして自分の置かれた文脈のなかで、本当に解決する必要のある問題とは何か、そしてそもそもAIがその問題にとって適切な解なのかどうかを、深く考えるべきだということです。そのうえで、どうやって地に足のついたところから、本当にエンパワーし、可能にし、それらの問題に取り組むのを助け、皆を共に連れていくようなAIの解を設計し開発していくか、ということなのです。
Amba： なんと素晴らしい締めくくりでしょう。そして正直なところ、楽観の調べであり、私たちが見たいと願う未来へ向けて築いていこうという調べです。
8. 質疑応答
8.1 個人の主体性——搾取と日常的なAI利用の調停
Amba： さて、どなたか質問はありますか。最初にあなたが見えました、どうぞ。
質問者（1）： こんにちは。私はサインの列に並んでいた者の一人です。Karen の本を読みました。質問はあなたに向けたものです。これまでの議論はすべて筋が通っているのですが、それはどちらかと言えばマクロな話です。ミクロな視点から見ると、一人の個人は職場などでAIにさらされ、それを使うことを期待され、もう逃れようがない状態にあります。私たちが使っているモデルの背後にはおそらく膨大な搾取があるという事実と、それでも日常的に使わないわけにはいかないという事実とを、どうやって折り合わせればいいのでしょうか。
Karen： 私は使いません。
質問者（1）： ええ（笑）。そのあたりをもう少し伺いたいのです。
Karen： いえ、実のところ、これらのツールを使わないことは十分に可能だと思います。ただそれに加えて言いたいのは、AIの採用をめぐる私たちの会話は、しばしば二者択一として立てられているということです。完全に全面的に取り入れるか、まったく使わないか、というように。けれども実際には、その間に無数の可能性があるのです。ある文脈ではAIを使うのを控えつつ、別のやり方では役立てる、という方法がたくさんあります。どんな種類のAIツールを、どんな種類の企業から取り入れるのか、もっと意図的になることもできます。私たちはオープンネスについて多く語ってきましたが、たとえば閉鎖的なものではなく、よりオープンなAI技術を選ぶこともできるでしょう。
Karen： いま私がAIのエコシステムに欠けていると感じていて、それが消費者の負担を非常に高くしているのは、第三者機関による分析がなされていないことです。異なる種類のAIモデルを開発するのにどんな価値観が、そしてどの程度の資源が使われているのかを、消費者がはっきりと、たやすく判断できる明快なラベルにする——そういう作業が今は存在しないのです。けれども、ファッションのサプライチェーンや食品、コーヒーといったほかの産業では、これが行われてきた前例がたくさんあります。ですから、これを聞いている誰かがそこに取り組み始めてくれることを願っています。消費者が実際により情報に基づいた選択を始められるよう、何らかの第三者によるラベリングの仕組みを作ってほしいのです。
Karen： もう一つ言いたいのは、個人は単なる消費者ではない、ということです。消費者であることは、個人がAIの「不可避だ」という物語に抗える唯一の方法ではありません。私たちは、データセンターに抗うために世界中で起きた驚くべき抗議を目にしてきました。子どもが害を受けていると感じる親たちからの抗議、そしてこのAIの急速な進展が制御不能になりつつあることへの抗議を見てきました。アーティストや作家たちが、これらの企業が自分たちの容認できないやり方で知的財産を侵害しているとき、訴訟という手段を使ってそれに対抗するのも見てきました。ですから、あなたの人生のなかには多くの異なる方法があるのです。AIはあらゆるところにあります。けれどもそれは同時に、あなたが個人として、そして自分のコミュニティのなかで、AIのサプライチェーンとどう関わるかについて、何千もの異なる接点を持っているということを意味します。そしてそれぞれの接点で、抵抗するか、取り入れるか、中立でいるかを選ぶことができるのです。ですから、人々が今日一般に感じているよりも、はるかに大きな主体性を実感してくれることを、私は願っています。
8.2 「all-inclusive」が含むのは誰か——ジェンダー・中国・知的財産
Amba： では、いくつか質問を受けましょう。あなた、あなた、そしてあなた、の順で。三つの質問をまとめて受けてから答えます。
質問者（2）： ありがとうございます。これはサミット全体で私のいちばんお気に入りのパネルでした。しかも全員女性のパネルで、素晴らしいと思います。私の質問はある気づきとも結びついています。この空間では、女性が男性に比べて圧倒的に少ないと感じました。先ほどおっしゃったように、これは唯一の女性パネルです。私たちはドイツから15人のグループで来ていて、半分が男性、半分が女性です。それでも、しばしば男性の側だけが話しかけられ、たとえばビジネスのアイデアを売り込む相手として扱われたりします。ほかにも気づいたことがあります。テーマは「AI、all-inclusive」ですが、この具体的な文脈で、これは誰を含んでいるのか、どんなビジョンなのか、と思うのです。このサミットから、あなたは誰がこの「all-inclusive」のビジョンに含まれていると思いますか。そしてもう一つ、ほかの方も気づいたかわかりませんが、中国はAIガバナンスの空間で非常に重要な大国だと思うのに、ここで見かけた中国人の数はとても少ない、ということに私は気づきました。これをどう見ておられますか。
質問者（3）： 私はオープンソースの中国製モデルについて、あなたの役割という観点で伺いたいのです。それらはオープンソースの空間では明らかに最も賢いモデルですが、明確に中国共産党(CCP)の視点を深く帯びています。それがこのエコシステムのなかでどう一つにまとまり、どうすれば適切に活用できるのか、知りたいのです。
質問者（4）： こんにちは、素晴らしい議論をありがとうございました。私は知的財産とビジネスの弁護士です。私の質問は、委員長に向けた知的財産に関するものです。オープンネスは知的財産の文脈ではある種の制約を与える側面があると思うのですが、知的財産の文脈において、AIのオープンネスをどう見ておられますか。
Amba： では、その質問から始めましょう。
委員長： ええ。知的財産について見るとき、その技術の開発には多くの研究開発とイノベーションが注ぎ込まれていて、そこに置かれているものを守るための著作権や特許法が存在します。競争委員会として私たちが登場するのは、なされたイノベーションが、ほかの誰もが同じ市場に参入できないようにするために使われたり、不公正な条件を強いるために使われたりする「濫用」を見出したときだけです。それが私たちが介入する唯一の領域であって、それ以外では、委員会の目的はイノベーションを抑え込むことではありません。むしろ私たちはイノベーションを守るのです。なぜなら、それこそが成長の道だからです。市場がさらに育ち、競争が増し、新しいプレイヤーが入り続け、より良い技術、顧客にとってのより良い価値が生まれる。消費者の福祉(consumer welfare)は、私たちが見ている非常に重要なものの一つで、そのようにしてこれらの問題に対処しています。
Amba： Aastha、ジェンダーと、より広い包摂の問いについてお話しいただけますか。
Aastha： ええ、ありがとうございます。それは私たち全員が感じていたことでもあると思います。私がここで理解した、ごく初期の圧倒されるような感覚から言えば、Karen が言っていたように、包摂(inclusion)は「採用(adoption)」の言い換えとして使われているということです。それが、私がこの「inclusion for all」から受け取っている主要な枠組みです。ご覧になればわかるように、民主化とは市場アクセスのことであり、ワーキンググループもそう言っています。そしてジェンダーの視点もそうなのですが、これは以前のテクノロジーの反復でも見てきたことです。「テクノロジーが私たちを救う」という、デジタル金融包摂のような筋書きです。要するに、人々をオンラインに乗せる、と。ところが、いざ最下層の80％の人々から収益を上げられないと気づくと、そこで脱落(drop off)が始まるのです。ですから、今は皆をオンラインに乗せようというハイプ・サイクルの真っ最中で、そのあとで私たちがこれらの人々から価値を抽出できるかどうかが、それが「誰のためのものか」を決めることになるのです。
Amba： Alondra、中国製オープンソースAIと、それを私たちがどう受け止めるかという質問をお願いできますか。
Alondra： やってみます。一つ言えるのは、報道でもいくつか触れられていますが、今週は旧正月(lunar new year)と重なっていて、それが参加にいくらか影響を与えた可能性がある、ということです。ラマダンも同様です。包摂というこの問いにとって、それは私たちの誰にとっても見落とすべきでないことだと思います。中国製のモデルについては、私自身は扱ったことがないのでわかりません。けれども、もしそれらがオープンソースのモデルであるなら、CCP のイデオロギー的な統制を、少なくともある程度は取り除けるようにチューニングできるはずです。それを学習データの段階でやるのか、推論の段階でやるのか、どこでやるのかは私にはわかりませんが。そして、多くの企業が中国製モデルの上に構築しているようですから、エンタープライズの領域においてさえ、それは人々が構築したいエンタープライズ用途やアプリケーションにとっての障害には明らかになっていない、ということのようです。
8.3 労働・データ保護・オープンウォッシングと競争評価
Amba： あと二つ質問を受けられると思います。では、そちらの手を挙げている方と、真ん中の方をお願いします。アラームが鳴ってしまいましたので、答える時間も残るよう、簡潔な質問をお願いします。
質問者（5）： はい。私はAIが労働にどう影響するかに強い関心があります。この領域での最大の懸念の一つは、AIが非常に多くの人々の知的労働を、クレジットも報酬も与えずに学習できてしまう、という事実です。これには当然、規制によるアプローチもありますが、私がより関心を持っているのは、公開されているデータ——画像であれ、ウェブサイトであれ、書かれたコンテンツであれ——を、AIに直接使われたときにそのAIにとって役に立たない、あるいは有害になるような形で保護する、という新しい研究です。シカゴ大学などで、そうした研究が進んでいると思います。私の質問は二つあります。一つは、これは知的財産やデータを「設計による保護(protection by design)」で守る良いアプローチなのか。もう一つは、それがオープンネスという考え方とどう折り合うのか、ということです。
Amba： ありがとうございます。ほかの方の時間も確保したいので——この部屋から追い出されてしまいますから——次が最後の質問です。そのあと Karen に労働の質問にも答えてもらいましょう。
質問者（6）： こんにちは。私は「オープンウォッシング(open washing)」について伺いたいのです。オープンネスと競争に関するこれまでの議論で、この言葉を耳にしてきました。執行という観点で、このオープンネスが本当に参入障壁を下げているのか、それとも根底にある依存関係が依然として存在しているのかを、競争当局はどう評価すべきなのでしょうか。新しい分析ツールが必要なのでしょうか。競争をめぐる枠組みを作り直す必要があるのでしょうか。それが私の質問です。
Amba： では Karen、そのあと委員長に最後の言葉をいただきます。Karen、労働の質問をお願いします。
Karen： あなたがおっしゃったことすべてに、基本的に同意します。そう、これは大きな問題です（笑）。労働の搾取は、データを生み出すために使われている労働の搾取としても、そしてデータをクリーニングするデータワーカーの労働の搾取としても、間違いなく起きています。労働の搾取がサプライチェーンの隅々で起きているという事実そのものが、これらのモデルが作られているやり方の論理に、それが本質的に組み込まれていることを示しています。私たちはそれを、根本から、地に足のついたところから考え直す必要があるのです。
Amba： ありがとうございます。では委員長、オープンウォッシングと競争評価について。
委員長： 私たちが競争評価を行うとき、数多くの経済的な要因も考慮に入れます。それは私たちに提出されたものだけに基づくのではなく、競争上の害があるかどうかを理解するために、非常に詳細な分析が行われます。そしてもう一つ見るのは、どのような効果があるのか、競争に対する重大な悪影響(appreciable adverse effect on competition)があるのか、という点です。私たちはこの両方を立証しなければなりません。これは、公開領域で得られるデータと、私たちの内部チームによる分析の双方について、非常に厳密な分析を行ったうえで、個別事案ごとに(case-by-case)行われます。そうして初めて、私たちは競争への害があるかどうかを判断できるのです。
9. 閉会
9.1 結びの言葉
Amba： 皆さん、ここにいてくださって本当にありがとうございました。これほど豊かな会話になりました。そして、それを支えてくださった会場の皆さんにも感謝します（拍手）。ベルが鳴りましたね。お時間です。