国際競争における欧州の AI への野望: 包括的な分析 – デジタルコロニーか、それともブレークスルーの兆しか?
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公開日: 2025年4月10日 / 更新日: 2025年4月10日 – 著者: Konrad Wolfenstein
国際競争における欧州の AI への野望: 包括的な分析 – デジタルコロニーか、それともブレークスルーの兆しか?
EUはいかにして人工知能の世界的リーダーになりたいのか
人工知能：EUは米国や中国と競争できるか？
欧州連合（EU）は、人工知能（AI）分野における世界的なリーダーシップを発揮するという野心的な目標を掲げています。その焦点は、信頼性の高い人間中心のAIにあります。この目標は、優れた研究環境と倫理的価値への強いコミットメントという、ヨーロッパの強みを基盤としています。EUは、技術主権の確立と同時に、AIの経済的可能性を最大化することを目指しています。
しかし、現実はより複雑です。欧州は、米国や中国との世界的なAI競争における競争力を著しく損なう構造的な課題に直面しています。これらの課題は、デジタル単一市場の分断から研究成果の商業化の難しさまで、多岐にわたります。
に適し：
主な課題の概要
デジタル単一市場の分断
国によって異なる規制、基準、データアクセス規則、言語の壁により、AI 企業がヨーロッパ全体で成長し、規模の経済を達成することは困難になっています。
「ヨーロッパのパラドックス」
優れた研究と市場性のある製品への実装の遅れとの間の矛盾は、AI 分野で特に顕著です。
資金ギャップ
米国や中国と比較すると、特に AI スタートアップ企業の成長後期段階におけるベンチャーキャピタルの資金調達には大きな格差があります。
協調性の欠如
EUレベルと加盟国間の調整は、断片化された国家アプローチと不適切な統治構造を特徴とし、効果がないことが多い。
規制上の課題
AI法のような取り組みは、データの調和と可用性の向上を通じて問題に対処することを目的としています。しかしながら、特に中小企業やスタートアップ企業にとって、イノベーションの潜在的な障壁や高いコンプライアンスコストが懸念されています。
人材流出
ヨーロッパは高度なスキルを持つ AI 専門家を米国やその他の地域に流出させており、革新能力がさらに弱まっています。
出発点：野心と現実
欧州連合（EU）は、数多くの戦略文書やイニシアチブにおいて、AIの開発と応用において主導的な役割を果たすという目標を再確認しました。この戦略は、欧州を信頼できる人間中心のAIのグローバルハブにすることを目指しています。
このビジョンは、優れた研究環境と倫理原則への強いコミットメントといったヨーロッパの強みが成功の基盤となり得るという前提に基づいています。「人工知能への欧州アプローチ」などの戦略は、研究能力と産業能力を強化し、AIの導入を促進するための明確な目標を策定しています。
しかし、現実は異なります。ヨーロッパは、世界のAI市場における競争力を脅かす重大な課題に直面しています。最大の課題の一つは、米国や中国と比較したベンチャーキャピタル投資の大きな格差です。この資金不足は、有望なAIスタートアップの事業拡大を阻害しています。
さらに、デジタル単一市場の継続的な断片化により、企業が国境を越えて迅速かつ効率的にソリューションを提供することが困難になっています。これはコストの上昇と市場投入までの時間の長期化につながり、欧州のAI企業の競争力を損ないます。
AI分野における欧州のパラドックス
欧州は長年、いわゆる「欧州パラドックス」に悩まされてきました。これは、基礎研究と科学論文における強みを、商業的に成功する製品、サービス、そして市場をリードする企業へと転換することが難しいという問題です。この現象は、急速な成長、大規模なデータセット、そして多額の資本投資に特に依存しているAI分野で、より深刻化しているようです。
ヨーロッパの構造的な弱点、すなわちベンチャーキャピタルの不足、市場の分散化、そして商業化の遅れは、AI分野において特に大きな悪影響を及ぼしています。米国や中国といったグローバルな競合国は、広大な国内市場、巨額のベンチャーキャピタル、そして優位な技術プラットフォームといった、AI開発の需要に適したエコシステムを有しています。
デジタル単一市場の断片化：拡大への障害
欧州連合（EU）における統一されたデジタル単一市場の夢は、欧州全域への展開を目指すAI企業にとって、未だ実現には程遠い。均質な市場ではなく、欧州はしばしばパッチワークのような様相を呈しており、各国がデジタル分野において独自のルールと優先事項を追求している。こうした分断はAIソリューションの拡張に大きな障害をもたらし、欧州企業のグローバルな競争力に悪影響を及ぼしている。
この断片化の原因は数多く、根深いものです。
規制の相違
一般データ保護規則（GDPR）のようなEU全体の法令は存在するものの、27の各国当局による解釈と執行の違いは、企業にとって重大な法的不確実性と複雑性をもたらしています。デジタル市場法（DMA）などの近年の調和化の取り組みでさえ、一貫性のない執行によって分断を軽減するどころか、むしろ悪化させるリスクがあります。AIを規制する中心的な法律であるAI法は、まさにこのような各国間のばらつきを防ぐため、完全な調和を目指していますが、各国の実施状況、監督能力、そして場合によっては仕様や解釈の違いが、再び事実上の分断につながる可能性があるという懸念があります。
基準の欠如
AIシステム、データフォーマット、インターフェースに関する欧州全体で統一された技術標準が存在しないことが、相互運用性を阻害し、新しいソリューションの市場アクセスを複雑化させています。AI法はこの問題を認識し、欧州標準化団体による統一規格の策定に依存しています。しかし、このプロセスは時間がかかり、遅延や意見の相違が生じるリスクがあり、革新的なAIアプリケーションの急速な拡大をさらに遅らせています。
データへのアクセスと使用
AIモデル、特に機械学習分野は、学習と検証のために大規模かつ多様なデータセットへのアクセスを必要とします。GDPR以外にも、データアクセスに関する各国の規則や慣行が異なり、これが障壁となっています。さらに、GDPR自体にも曖昧な条項が含まれており、AI分野への適用には解釈が必要となることが多く、不確実性が生じています。データ法やデータガバナンス法といった取り組みは、特に産業データやIoTデータへのアクセスと共有を改善することを目的としています。しかしながら、これらの取り組みは、AIアプリケーションのデータ可用性への実質的な影響が未だ不明瞭な、新たな複雑な規制も導入しており、コンプライアンス上の新たなハードルとなる可能性があります。
言語の壁
24の公用語を有するヨーロッパの言語的多様性は、特に自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM）の分野において、AIアプリケーションの開発と拡張において大きな課題となっています。モデルやサービスを異なる言語や文化的文脈に適応させるには、多くのリソースが必要となり、市場参入コストを大幅に増加させます。
国家利益と「利己主義」
多くの加盟国は、欧州全体で協調的な戦略を採るのではなく、主に自国のAIアジェンダを推進し、自国のリーダーを育成することに注力しています。これは、努力の重複、非効率的な資源配分、そして国際競争に必要な資源のプール化を阻害する要因となっています。EU内でのAIの専門知識と資源の不平等な配分は、この問題をさらに悪化させています。
さらなる障壁
異なるVAT率、ジオブロッキング慣行、複雑な消費者保護規制など、国境を越えたデジタルビジネスを困難にする従来の国内市場障壁も依然として存在しています。
AI企業にとって、こうした多様な断片化がもたらす直接的な影響は深刻です。AIソリューションの開発、導入、マーケティングにかかるコストが大幅に増加し、市場投入までの期間が長期化し、グローバル競争に必要な規模の経済性を達成することが極めて困難になります。これは投資家の意欲を削ぎ、野心的なAIスタートアップ企業にとって欧州市場の魅力を弱めます。
に適し：
EUのAI研究の商業化の遅れ
AI分野における欧州の競争力を阻む大きな障害は、強固な研究基盤の成果を市場性のある製品やサービスへと転換することが依然として難しいことです。「ヨーロッパのパラドックス」として知られるこの現象、すなわち科学的卓越性と商業的成功のギャップは、特にAI分野で顕著です。欧州は長年にわたりAI分野の科学論文発表において世界をリードし、世界トップクラスの研究機関を擁していますが、その強みを世界的に競争力のあるAI企業へと転換する能力が欠けています。
商業化が遅れている理由は多岐にわたります。
ベンチャーキャピタルのギャップ
重要な要因の一つは、米国や中国と比較して、欧州のAIスタートアップに対するベンチャーキャピタル（VC）が著しく不足していることです。特に基礎モデル向けの大規模資金調達ラウンドにおいて、米国の優位性が続いています。特に資本集約型のスケールアップ段階における十分な資金の不足は、有望な欧州のAI企業の成長を阻害し、EU域外での資金調達（場合によってはEUからの移転）を余儀なくさせ、投資家にとっての魅力を低下させています。
科学とビジネスのギャップ
優れた研究機関が存在するにもかかわらず、科学的知見の産業応用への転換は遅れています。初期の研究資金投入後の商業化を支援するための確立されたメカニズムやインセンティブが欠如しているケースが多いのです。対照的に、米国はダイナミックなエコシステムを有しており、研究成果を迅速にスタートアップ企業に移転し、大手テクノロジー企業がプラットフォームや顧客として統合することができます。一方、欧州には、AIイノベーションの起点となり得る大規模デジタル企業が米国ほど密集していません。
文化的および構造的な障壁
米国と比較してリスク回避傾向が一般的に高いことが、欧州の投資家、既存企業、そしてある程度は規制当局の行動に影響を与えています。そのため、野心的で潜在的に破壊的なアイデア（「ムーンショット」）への資金調達が困難になり、新技術の導入が遅れています。起業の失敗は米国よりも烙印を押されやすく、ハイリスクなスタートアップ企業設立への意欲が削がれています。知的財産（IP）管理戦略の一貫性のなさや、EU資金による研究プロジェクトの成果の商業化に関するフォローアップの欠如は、その商業利用を阻害しています。中小企業（SME）は、AIの導入と拡大において、資金的制約や専門知識の不足など、特有のハードルに直面しています。市場の細分化と、特にAI法による規制負担は、さらなる課題をもたらしています。
AI人材の「頭脳流出」
もう一つの重大な問題は、高度なスキルを持つAI専門家の欧州からの頭脳流出です。欧州で育成された人材は、より良いキャリア機会、より高い給与、そしてより魅力的な研究開発環境を求めて欧州を離れ、主に米国へと向かっています。この流出の主な理由は、より高い給与、より野心的なプロジェクト、より良い研究環境とエコシステム、そして官僚的な障壁の少なさです。欧州は人口当たりのAI専門家の密度が高く、多くの研究者を育成しているものの、グローバルな競争の中でトップクラス／エリートの人材を維持するのに苦労しています。優秀な人材の育成において、中国は急速に追い上げを見せています。こうした人的資本の流出は、欧州のイノベーション力と商業化力を直接的に損なうものです。
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人工知能と EU プログラム: 私たちの本当の立場は?
EUのAI資金提供制度の影響
欧州連合（EU）は、人工知能（AI）の研究、イノベーション、そして応用を促進するために、様々な資金提供手段を活用しています。この文脈において最も重要な2つのプログラムは、ホライズン・ヨーロッパとデジタル・ヨーロッパ・プログラム（DEP）です。EUは、公的資金によるAI研究とイノベーションへの大幅な増額を約束しています。しかし、これらのプログラムとそのこれまでの成果を詳しく見てみると、状況は複雑で、大きな課題が存在します。
AI分野におけるホライズン・ヨーロッパの成果は、明暗が分かれています。多数のプロジェクトに資金が投入され、高い参加率を達成している一方で、欧州会計検査院（ECA）は、ホライズン2020（前身プログラム）における特定のAIプロジェクトの特許取得率の低さを明確に批判しています。さらに深刻なのは、研究成果の商業化に対する体系的な監視と支援が不足しているとECAが指摘していることです。
デジタル・ヨーロッパ・プログラム（DEP）は、デジタル技術の導入、能力開発、そしてデジタルインフラへの資金調達に重点を置いています。AI分野では、AIオンデマンド・プラットフォーム、欧州データスペース、試験・実験施設（TEF）、欧州デジタル・イノベーション・ハブ（EDIH）といった主要要素に資金を提供しています。しかし、ECAによると、これらのインフラプロジェクトの実施は遅れており、一部の施設は開始が遅れたり、レビュー時点ではまだ完全には稼働していなかったりしています。
欧州イノベーション評議会（EIC）アクセラレーターは、中小企業やスタートアップ企業による、リスクは高いものの画期的なイノベーションの可能性を秘めたイノベーションを支援するために特別に設計されています。しかしながら、このプログラムは非常に競争が激しいです。EICはAI企業に資金提供を行ってきましたが、ECAは、この制度が画期的なAIイノベーターへの支援に十分ではなく、より大規模なスケールアップ企業への資金支援も提供していないと判断しました。
ECA の特別報告書は、AI エコシステムを促進するための EU の施策について、調整不足、インフラの遅れ、不十分な影響力、監視の欠如、商業化の欠如など、全体的な重要な評価を示しています。
に適し：
EUと加盟国の連携：統一されたAI戦略に向けて？
欧州AI戦略の成功には、EUレベルと個々の加盟国間の効果的な連携が不可欠です。共同行動を通じてのみ、リソースをプールし、分断を回避し、国際競争に臨むためのクリティカルマスを達成することができます。しかしながら、既存の連携メカニズムは不十分であることが判明しています。
AI法の導入以前は、調整は主に「AIのための調整計画」に基づいて行われていました。しかし、分析の結果、この調整には重大な欠陥が明らかになりました。具体的には、有効性の限界、ガバナンス手段の不十分さ、目標の時代遅れ化とコミットメントの欠如、不十分なモニタリング、そして国家間の分断が挙げられます。
AI法は、これらの弱点に対処し、EUにおけるAI政策のより一貫した管理を可能にするために設計された、より包括的な新しいガバナンスフレームワーク（欧州AIオフィス、欧州AI委員会、および各国の管轄当局）を確立します。
この新たな構造は、EUレベルで明確な責任体制を確立し、加盟国間の交流と調整のための中心的なフォーラムを創設することで、連携を大幅に改善する可能性を秘めています。しかしながら、この新たなガバナンス構造の成功は、加盟国の積極的な参加とコミットメント、そして各国レベルでの十分な資源に大きく依存しています。
EU政策手段セット：主要な規制とプログラムの分析
近年、欧州連合（EU）は、AIセクターの形成、イノベーションの促進、リスク管理を目的とした包括的な規制および資金調達手段を整備してきました。その主要な要素には、AI法、データ戦略（特にデータガバナンス法とデータ法）、そしてホライズン・ヨーロッパとデジタル・ヨーロッパの資金調達プログラムが含まれます。
AI法は、AIを規制する世界初の包括的な法律です。その主な目的は、市民の基本的権利、健康、安全を守りながら、信頼できるAIにおけるイノベーションを促進する、調和のとれた法的枠組みを構築することです。EU全体で統一されたルールを確立することで、AI法は各国間の規制の相違を防ぎ、AI技術のための単一市場が機能することを目指しています。しかし、特にスタートアップ企業やベンチャーキャピタリストは、深刻な懸念を表明しています。彼らは、厳格な要件がコンプライアンスコストの増大、技術的および組織的な複雑さの増大につながり、最終的にはイノベーションの減速と欧州のAI企業の競争力の低下につながることを懸念しています。
デジタル・AI分野における欧州の規制ネットワークの密度は前例のないほど高くなっています。それぞれの法律は正当な目的を追求しているものの、それらが全体として積み重なることで、中小企業やスタートアップ企業に不均衡な影響を与える、累積的なコンプライアンス障壁が生じる可能性があります。これらの企業は、この複雑で重複する規制環境を乗り越えるためのリソースが限られています。
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世界のAI競争：ヨーロッパと米国、中国の比較
AI分野におけるEUの課題と機会を現実的に評価するには、世界をリードする地域である米国と中国との比較が不可欠です。この比較により、投資、研究、人材、市場規模、そして政策アプローチにおいて、EUとEUの間には大きな違いがあることが明らかになります。
前述の通り、AI分野におけるベンチャーキャピタル投資は、EUと米国/中国の間で大きな差があります。米国は、特に基本モデル開発者への数十億ドル規模の投資を通じて、市場を支配しています。中国もまた、EUを大きくリードしています。この資金面での優位性により、米国と中国の企業は、研究開発、人材獲得、そして市場浸透により積極的に投資することが可能になっています。
EUは伝統的に科学研究の基盤が強固で、論文出版数も豊富ですが、AI関連の論文出版数においては中国がEUを追い抜いています。研究の質と引用頻度の平均値では米国が依然としてリードしていますが、中国もこの分野で追い上げを見せており、引用数の多い論文では米国をリードするケースさえあります。EUの大きな弱点は、研究成果を特許取得済みのイノベーションにつなげることです。
AI人材獲得のための世界的な競争は熾烈を極めています。米国は、近年やや魅力が低下しているとはいえ、依然として世界トップクラスのAI研究者にとって最も魅力的な就業場所となっています。しかしながら、米国は中国や欧州を含むからの人材の移民への依存度を高めています。これは、欧州がAI専門家にとってより魅力的な環境を整備し、人材流出を食い止め、自らのイノベーション力を確保する必要性を強く示唆しています。海外から優秀な専門家を惹きつけ、同時に欧州の人材を国内に留めるための、的を絞った対策が必要です。
中国は自国のAI専門家の育成に多額の投資を行っており、世界の人材育成におけるシェアを急速に拡大しています。一方、EUは多くのAI専門家を育成し、専門家の密度も高いものの、優秀な人材が米国に流出し、深刻な問題を抱えています。
米国と中国は、技術とビジネスモデルの急速な拡大を可能にする、巨大でほぼ均質な国内市場の恩恵を受けています。対照的に、EU市場は非常に細分化されています。さらに、中国はビジネスにおけるAI技術の導入率でリードしているのに対し、EU、特に中小企業における導入は遅れています。
3つの地域はそれぞれ異なる戦略を追求しています。EUは、高い倫理基準と安全性の確保を目指すAI法に体現される、価値観に基づいた規制中心のアプローチ（「信頼できるAI」）を採用しています。米国は伝統的に、より市場主導型でイノベーションを重視したアプローチを採用しており、包括的な規制は比較的緩やかですが、個々の機関が具体的なガイドラインを策定しています。中国は、政府の投資とイニシアチブを通じてAIを戦略的技術として積極的に推進し、ビッグデータへのアクセスを容易にし、中央集権的な開発体制を採用しています。
世界的なAI競争における決定的な要因の一つは、米国（Google/Alphabet、Amazon、Facebook/Meta、Apple、Microsoftなど、通称GAFAまたはBig Tech）と中国（Baidu、Alibaba、Tencent、Xiaomiなど、通称BATX）の巨大テクノロジー企業による支配力です。これらの企業は、プラットフォームサービスから得られる膨大なデータ、最先端のクラウドインフラ、莫大な資本、そして世界的なリーチといった、莫大なリソースを保有しています。これらの資産は、AIモデルやアプリケーションの開発、トレーニング、そして拡張において決定的な優位性をもたらし、優秀な人材を引きつけ、買収を通じて潜在的な競合企業を獲得することが可能です。
欧州のAI企業にとって、この優位性は極めて大きな競争上の課題となっています。欧州が技術依存に陥り、これらの企業の「デジタル植民地」と化してしまうリスクがあります。デジタル市場法（DMA）などの規制は、これらの「ゲートキーパー」の市場支配力を制限することを目的としていますが、ダイナミックなAI市場におけるその有効性については依然として議論の余地があります。
EUが差別化要因として「信頼できるAI」に戦略的に注力していることは、世界市場のダイナミクスを考えるとリスクの高い取り組みと言えるでしょう。この戦略は、規制（AI法）によって信頼を構築し、欧州のAIソリューションに対する市場の選好を喚起することを目指しています。しかしながら、世界のAI市場は現在、パフォーマンス、スケーラビリティ（特に基本モデル）、そして導入スピードによって支配されており、これらの分野では、米国と中国の巨大企業がデータ、資本、そして市場力によって明確な優位性を築いています。
欧州のAIエコシステムをナビゲートする：企業のケーススタディ
市場の細分化、資金不足、規制の複雑さといった抽象的な課題は、欧州のAI企業の日常の現実に具体的に現れています。具体的な事例を検証することで、企業がこれらの状況にどのように対処し、どのような戦略を追求し、どのような成功要因が重要かを理解するのに役立ちます。
ケーススタディ1：ミストラルAI（フランス）
Mistral AIは、ヨーロッパで最も有力な大規模言語モデル（LLM）開発企業の一つとして急速に成長し、欧州の有力企業の一つとなる可能性を秘めていると目されています。パリに拠点を置く同社は、差別化要因としてオープンソースモデルに大きく依存しています。多額の資金調達ラウンドを確保しているものの、企業価値は米国の主要競合他社と比べると依然としてかなり低い水準です。Mistralは、SAPやMicrosoftといった企業に加え、防衛分野のHelsingのような他の欧州のAI専門企業とも戦略的提携を進めています。
ケーススタディ2：アレフ・アルファ（ドイツ）
Aleph Alphaは、法学修士（LLM）分野におけるヨーロッパの主要企業の一つであり、特にAIの主権、説明可能性、信頼性に重点を置いています。このドイツ企業は、シュワルツ・グループ（LidlとKauflandの親会社）やSAPといった大手産業企業の支援を受けています。
ケーススタディ3：ヘルシング（ドイツ – 国防AI）
Helsingは、防衛・安全保障分野向けのAIアプリケーション開発を専門としています。同社はMistral AIと戦略的パートナーシップを締結し、この分野における視覚・言語・行動モデルなどの機能を共同開発しています。
これらの個別の事例以外にも、ヨーロッパの AI スタートアップには一般的なパターンが現れています。
課題
特に後期段階におけるベンチャーキャピタルの不足と投資家のリスク回避は、依然として大きな障壁となっています。多くのディープテック系スタートアップは、自社の技術価値を効果的に伝えることに苦労しています。分断された欧州市場への進出は複雑であり、特にAI法による規制の負担は大きな障害と認識されています。
成功要因
コミットメントと関連する専門知識を備えた強力な創業チームが不可欠です。同様に重要なのは、明確な市場ニーズの特定、堅牢な技術ソリューションの開発、そして綿密に練られた事業戦略とマーケティング戦略です。戦略的なパートナーシップ、明確なニッチ市場へのフォーカス、そして事業拡大のための効果的なプロセス管理も成功に貢献します。中には、EU規制への準拠を品質と信頼性の証として積極的に活用しようとする企業もあります。
これらの事例と一般的な傾向を分析すると、欧州のAIスタートアップ企業は、米国や中国の競合他社と比較して、資本、市場規模、そして均一性といった面で不利な状況に直面しており、特定の戦略を追求せざるを得ない状況にあることが示唆されます。成功している企業は、単に一般的な法学修士号（LLM）の獲得競争にとどまらず、新たな分野に注力しています。既存の業界や他のスタートアップ企業との提携は、非常に重要な役割を果たしています。
に適し：
方向性を定める：競争力のある欧州のAIの未来に向けた戦略的提言
分析によると、研究と人材育成における強みにもかかわらず、欧州は世界的なAI競争における野望の実現において大きな課題に直面しています。単一市場の断片化、研究の商業化におけるギャップ、連携の欠如、人材流出、そして不十分な資金調達環境といった問題が相まって、この重要な技術分野におけるEUの経済競争力と戦略的自立性を損なっています。米国と中国にさらに後れを取るリスクは現実のものです。進路を転換し、欧州の潜在能力を最大限に引き出すためには、あらゆるレベルでの断固とした協調的な行動が必要です。
行動に関する推奨事項:
EUの政策立案者にとって
- AIのためのデジタル単一市場の深化
- 規制とイノベーション促進のバランス
- 資金調達戦略の再構築
- AIインフラの拡張
- 戦略的公共調達
加盟国にとって
- 国家戦略を調整する
- 国家当局の強化
- 国家のエコシステムの促進
業界と投資家向け
- より多くのベンチャーキャピタルを動員する
- 協力を強化する
- 戦略的リスクを取る
研究機関向け
- 商業化への注力を強化する
- 適応トレーニング
欧州のAIの可能性：イノベーションへの重点的な取り組みが世界競争をいかに促進するか
欧州は、幅広い研究基盤、貴重な業界データ、膨大な人材プール、そして確立された倫理的枠組みといった、大きな強みを有しています。しかし、AI分野における野心を実現し、国際競争力を維持するには、政策、資金、そして文化の分野において、協調的かつ組織的かつ、より積極的な取り組みが必要です。焦点は、AIを単に規制することから、ダイナミックで国際競争力のある欧州のAIエコシステムを積極的に構築することへと移行する必要があります。そうして初めて、既存の可能性と市場の現実との間のギャップを埋めることができるのです。
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