Key Takeaways:
- 米国によるAnthropicのClaudeモデルへの輸出規制が6月12日に発効
- UBSは半導体売りとソフトウェア株上昇を予測
- アマゾンCEOのアンディ・ジャシー氏、規制命令前に安全保障上の懸念を表明
Key Takeaways:

米国によるAnthropicのフロンティアAIモデルへの輸出規制は、半導体株からソフトウェア株へのローテーションを引き起こす可能性があると、UBSは指摘している。
米国政府は6月12日、Anthropicに対し、同社の最も高度な2つのAIモデル「Fable 5」と「Mythos 5」への外国人のアクセスを遮断するよう命じた。これは、サイバーセキュリティの安全策を回避できる脱獄(ジェイルブレイク)手法が発見されたことを受けた措置である。商務省産業安全保障局(BIS)が発行したこの輸出規制により、AnthropicはFable 5の一般公開からわずか3日後に、これらのモデルを世界的に無効化せざるを得なくなった。
「政権は、AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイ氏が脱獄問題の修正やモデルのデプロイ解除を拒否したため、やむを得ずこの輸出規制を発令した」と、トランプ大統領の科学技術諮問委員会(PCAST)の共同委員長を務めるデビッド・サックス氏はソーシャルメディアで述べた。「今後の期待は、Anthropicが安全性の問題を是正し、規制が解除され、Fableが再び一般公開されることだ。」
UBSのアナリストは、AIモデルの展開制限による需要減少期待から半導体株に売りが出る一方、ソフトウェア株は競争上の優位性やコンプライアンス準拠のAIソリューションに対する需要増加から恩恵を受ける可能性があると分析した。この規制の変化は、AI投資環境を大きく変える可能性があると、UBSはリポートで述べている。
規制を巡る背景
Anthropicとトランプ政権との対立は、2025年初頭に政権が同社を「ポリコレAI(woke AI)」と非難し、アモデイ氏を「イデオロギー上の狂人」と呼んだことから激化している。緊張がさらに高まったのは、Anthropicが自社モデルを国防総省が国内監視や完全自律型兵器システムに使用することを断った後だ。国防総省はこれに応じて、Anthropicを「サプライチェーンリスク」に指定すると脅した。これは、軍事請負業者が同社との関係を断つことを義務付ける分類である。
アマゾンのCEOであるアンディ・ジャシー氏は、規制命令が出される前に、Anthropicのモデルに関する安全保障上の懸念を政権高官に提起したテクノロジーリーダーの一人であったと、関係者がロイターに語った。Anthropicのライバルであると同時に主要な投資家でもあるアマゾンは、政府当局者とモデルについて話し合ったかどうかを確認していない。
Anthropicは、政府がFable 5の安全策を回避して悪意ある目的に最も強力な機能を利用されるのを防ぐ方法、すなわち脱獄を認識したと述べている。同社の安全策は、ユーザーリクエストをAIモデルに渡す前に安全または不安全に分類し、不安全なリクエストはより性能の低いモデルに誘導する仕組みだ。今回発見されたバイパス方法は、他の公開モデルでも見つけられる「軽微な」セキュリティ上の欠陥のみを悪用するものだと、Anthropicは説明している。
世界的な影響を持つ輸出規制
一部の専門家は、規制の範囲に疑問を呈している。「これは十分に検討されていなかった」と、カリフォルニア大学グローバル紛争協力研究所の上級研究員ジミー・グッドリッチ氏は述べた。「これはAnthropicに雇用されているカナダ人や英国人が研究開発を行うことさえ禁止している。」
今回の命令は、政権が当初のAIに対するハンズオフ姿勢から、開発者に対しリリース前にモデルをレビュー用に共有するよう求める方針へと転換した中で出された。これは、政府が企業に自社モデルの能力を完全に評価することを信頼していないことを暗に認めるものだ。昨年25カ国で実施された調査では、人々はAIに対して興奮するよりも2倍以上懸念していることが判明した。
Informationは、政権が他のAI企業に対してもAnthropicと同様の制限を課すよう強制する可能性は低いと報じている。2025年の関税引き上げラウンド後の現在の米国による中国製品への平均関税率は約11%であり、これは広範なテクノロジー規制ではなく、標的を絞った規制の前例を示している。
フロンティアAIモデルの不透明性は、規制当局にとって依然として核心的な課題である。オックスフォード大学の経済学者マクシミリアン・カシー氏によれば、大規模言語モデル(LLM)は、数十億の内部パラメータを考慮すると「本来あるべき」性能よりもはるかに優れた動作をしており、現代のAI開発を錬金術になぞらえている。つまり、試行錯誤による成功ではあるが、体系的な理論に基づいていない。このため、企業も政府も包括的な評価を行うことが極めて困難になっている。
本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。