米中がAIの未来を争うなか、日本は何を失いつつあるのか

日本はAI競争の持ち札をすべて失ったわけではない。上流工程と産業の現場は、まだ日本の手にある。しかし、誰が技術を決め、誰が稼ぎ、誰が自律できるかという3点で、証拠は同じ方向を指している。日本はルールを決める側から、高価値の供給者へと退きつつある。これは衰退が確定したという主張ではない。「製造業の強さは次世代へ自動的に引き継がれる」という前提が、データによって否定されたという主張だ。

問いをはっきりさせてから、日本に何が残っているかを見る。

2025年、米国は重要なAIモデルを59、中国は35、日本は0発表した。ここでいう「重要」はEpoch AIの選別基準（第2節参照）だ。同年の工場では、中国の産業用ロボット導入が世界の約59%を占め、日本は前年比19%減で、何十年も守ってきた世界2位の市場の座を明け渡した。企業の側では、調査対象の日本企業の27.0%がAIに組織的な取り組みを一切しておらず、4か国の中で桁違いの異常値だった（全量の数字は各節と付録に）。

米国と中国が固めつつある優位を前に、日本は次の産業競争でなお重要な地位を占められるのか。半導体材料、装置、製造業の強さは、それに足りるのか。

ここで言う衰退は、産業全体が縮む話ではない（装置メーカーは今も成長し、ロボット生産は世界最大を保つ）。本稿が扱うのは相対的衰退だ。日本も前進はするが、米中が成長、技術の定義権、価値の獲得でより大きく前進するため、日本の位置は受動的に下がっていく。「日本は終わった」と「日本はまだ強い」の双方の語りが共有する誤りは、この2つを混同することにある。

一、「AIの競争的地位」とは何か

モデル数や投資額だけでは、一国に地位があるかどうかは判断できない。本稿は3つの問い——誰が技術を決め、誰が稼ぎ、誰が自律できるか——を、三国すべてに当てる。

本稿の問いは一文に圧縮できる。伝統的な半導体上流では今も重要な日本——その重要性は、AI時代の技術リーダーシップ、経済的価値、戦略的自律へと変換できるのか。以下の第2節から第5節が証拠、第6節が3つの未来、第7節が本誌の判断だ。

二、フロンティアの差は広がりうる

まず「0」を正確に読む。 Stanford AI Index 2026が数えた2025年の重要（notable）モデルは、米59・中35・韓8・日0。2024年は米40・中15・日はやはり0だった。Epoch AIの「重要」は顕著性による選別で、画期的な成果、広い引用や利用が基準になる。限界もある。公開された成果に偏り、企業内部のモデルや非英語圏の生態系は拾いにくい。したがって「0」の正確な意味は、日本のモデルが世界のフロンティア層に入らなかったことであって、日本がモデルを開発していないということではない。GENIACはモデルを生み、デジタル庁が選んだ国産7モデルのうち4つはゼロから学習され、楽天は671BパラメータのAI 3.0を発表した。どれも存在する。ただ、どれもこの層にはいない。2017–2025年の累計で日本のnotableモデルは6、韓国は23だ。

差のもう一方の側では、米中が互いに迫っている。 米中の首位モデル同士の性能差は、Arenaリーダーボードの尺度で2026年3月に2.7%まで縮小した。2025年2月にはDeepSeek-R1が一時首位に並び、その後も首位は入れ替わっている。フロンティアは2者の競争になり、2番手が加速している——中国の重要モデルは1年で15から35に増えた。

なぜこの差は自己強化されうるのか。 フロンティアモデルには flywheel がある。資本（2025年の民間AI投資は米2,859億ドル・中124億ドル・日11.1億ドル）が計算資源を買い、計算資源がモデルを生み、モデルがプラットフォームになり、プラットフォームが賃料を取って次の資本を賄う。中国には国家資本という第2のエンジンもある（政府引導基金が2000–2023年にAI企業へ累計約1,840億ドルを投じたと推計され、2025年には600.6億元の国家AI産業投資基金が新設された）。日本はこの flywheel のどの環にもいない。ソフトバンクの646億ドルはOpenAIの株式を買ったのであって、日本の flywheel を作ったのではない。

反例は特許だ。 日本の研究産出はゼロではない。WIPOの統計では、2014–2023年の生成AI特許ファミリーで日本は3,409件、世界4位（中国38,210、米国6,276、韓国4,155）。ただし特許ファミリーは出願量を測る物差しであり、中国の数の優位もそのまま能力の優位とは読めず、米国の特許は前方引用の影響力で勝る。この反例が証明できるのは日本の研究体制が今も回っていることだけで、特許とフロンティアモデルの間には資本、計算資源、製品化という3つの門がある。

この問いの核心：一国が長期に外国のモデルへ依存するとき、重要な技術路線への影響力に何が残るのか。 現在の証拠では、進路もインターフェースもオープンソースの生態系も、モデルを作る場所に蓄積していく。

三、日本が今も握っているもの：上流の6工程

悲観の前に、日本の強みを最も厳しい基準で棚卸しする。選定基準は本誌が定めた3つだ。工程が選ばれるには、①先端AIチップ（EUVロジック＋HBM＋先端パッケージ）の製造に不可欠であること、②世界首位が日本企業で、日本勢の合計シェアが過半であること、③先端ラインで量産採用された代替がまだ存在しないこと、の3つを同時に満たす必要がある。通過するのはちょうど6つ、装置と材料の2群に分かれる。

装置——3工程

材料——3工程

同じ基準で落選したものが、日本の境界を示す。エッチング（東京エレクトロンは3位で約15%、市場調査推定）、成膜（アプライド・マテリアルズが首位）、露光装置（ArF液浸でASMLが97%、ニコンは約3%。2024年）、洗浄（SCREENが各细分で首位だが、中国製の代替は量産され、自給率は約50%とされる）。産業基盤も実在する。世界のロボット生産の38%（IFR）、稼働ストック約450,530台で世界2位（2024年末）。

このリストは本物だ。ただし、それが何を測っているかに注意してほしい。これが示すのは、シェアが過半で、今のところ代替がないということだ。誰が主導権を持つかまでは示していない。 6工程のうち支配力の色彩を持つのは、国家系のJICに約9,000億円で非公開化された（2024年）JSRだけで、残りは商業上のシェアにすぎない。シェアは技術世代が替われば無効になりうる。支配力こそが、無効になるとき誰に発言権があるかを決める。

重要性と交渉力が切り離されつつある証拠は、このリストの最大の顧客のところにすでに現れている。日本の半導体装置大手5社（東京エレクトロン、アドバンテスト、SCREEN、ディスコ、国際電気）の対中売上は、2025年度に合計約1.47兆円で、前年比およそ1割減——記録のある限り初めての減少となった。SCREENの対中売上は純売上高の38%（前年度42%）、東京エレクトロンの対中収入比率はFY2024の44%から約3割へ下がった。つまり、日本の最も代替しにくい製品は、代替の速度が最も速い顧客に売られている。その顧客が国産化に成功するほど、このリストの賃料は薄くなる。過去のシェアの高さが将来の交渉力を証明したことはない——1988年、日本は世界の半導体市場の約半分を持っていた。その後の30年は周知の通りだ。

四、圧力：4つの動的な線

第1の線——中国の代替。 中国の装置自給率（CSIA集計）は2024年の25%から2025年の35%へ跳ねた。北方華創の2025年の売上は393.5億元（+30.9%）、中微は123.8億元（+36.6%）。同時に境界も言わなければならない。最も深い所はまだ破られていない。先端光刻の自給率は「ゼロに近い」と定性的にしか言えず（TrendForce）、中芯の最も先端の量産ノードは7nm級（TechInsightsの分解で確認）でEUVは使えず、中国のICはなお大幅な輸入超過（2025年の輸入は約4,240億ドル、輸出は約2,019億ドル）だ。代替もその速度も本物だが、最も深い所にはまだ届いていない。

第2の線——中国の導入。日本の産業の強みが正面から試される線だ。 IFR World Robotics 2026（2026年9月公表）の2025年データ：

1. 中国354,000（約59%）
2. 米国約38,500
3. 日本36,219（−19%）
4. 韓国30,000

IFR World Robotics 2026。世界の年間導入は60万台を超え、稼働ストックは500万台に達した。

総量より重要な細部が3つある。第1に、日本は2位から落ちた。米国が約38,500台（+12%）で日本を上回り、IFRの日本への判断は「需要は小幅な伸びが見込まれるが、短中期に大きな回復は見込みにくい」だ。第2に、中国メーカーは2025年に自国市場で195,000台を導入し、シェアは55%（2024年は57%、IFR集計）——世界最大の市場で、地元メーカーがすでに主たる供給者になっている。第3に、このデータには冷却が必要だ。導入台数は需要と導入速度の指標であり、フィジカルAIの能力そのものの直接の指標ではない。多く入れることが、そのまま賢いロボットを意味しない。ただし、訓練の場がどこにでき、応用の生態系が誰の周りに育つかは決める。

では、日本のロボットメーカーの競争力は本当に損なわれているのか。供給の端はまだ否定されていない。日本メーカーは世界のロボット生産の38%を今も占め（2024年、IFR）、ファナックや安川電機の競争力を1年の国内導入で断罪はできない。中国市場の端では圧力は最も具体的だ。ファナックは中国の産業用ロボットで首位を失い（日経）、中国は世界の需要の約59%が集まる場所だ。結論：先に打撃を受けるのは需要と中国市場のシェアで、製造能力そのものは否定されていない——しかし方向は一様に下向きだ。 フィジカルAIの新しい一巡でも構図は繰り返す。2025年のヒューマノイド出荷は、宇樹が5,500台超（目論見書で開示）、智元が5,168台（Omdia推計）。米国のTesla Optimusは数百台にとどまり、年央に設計変更のため生産を止めた。日本には引用できる出荷系列がない。「量」がまず現れたのは、また中国だった。

第3の線——米国のプラットフォーム。 米国の優位は工場ではなく生態系にある。モデル（59）、プラットフォーム（クラウドとエージェントのインターフェース）、設計（チップ設計収入のシェア46%、2021年、SIA/BCG）、EDA（SynopsysとCadenceで61%、2024年）が噛み合っている。日本企業がAIを導入するとき、みずほのエージェント実証はClaudeのSDKの上で動き、デジタル庁の災害対応アプリの土台はClaudeとAmazon Novaだ。導入が1層深まるごとに、プラットフォームの賃料が1層増える。この線に「追い上げ」の物語は要らない。すでに完成した構造だ。

第4の線——日本自身の折旧。 関門メーカーの研究開発の原資は、中国市場という同じ金だ（前節）。半導体の技術者不足は約4万人（JEITA）。国内ロボット市場はIFRに中期的な回復は見込みにくいと判断されている。圧力のすべてが外部から来るわけではない。元手そのものが目減りしている。

五、AIを使うことと、AIで稼ぐことは違う

稼ぐ力では、日本が3国で最も弱い。証拠は総務省『情報通信白書2026』の4か国同一設問調査（2026年1–2月。日本企業477社、米・独・中は各308社、自己申告——以下の数字はサンプル内の割合で、各国の全企業の姿ではない）。

広がりでは日本は大きく遅れていない（上の表）。差は深さに出る。4分の1を超える企業が「使っているが、組織的な取り組みは一切ない」——この27.0%は4か国の中で桁違いの異常値だ（ドイツは4.9%）。別の国内調査（帝国データバンク、2026年3月、有効回答10,312社）は設計が異なり直接比較はできない：生成AIを活用している企業は34.5%、サービス業47.8%に対し建設業は26.4%——普及は業種と企業規模で大きくばらつく。

世界的に見ても「使ったが稼げていない」は日本だけの話ではない。McKinseyの2025年調査（世界の1,993組織）では88%がAIを使う一方、EBITへの影響を報告したのは39%で、その大半は5%未満と答えた。違いは、他国がプラットフォームとモデルで稼ぎながら転換が遅いのに対し、日本はまず他人のプラットフォームへ賃料を払うところから始まる点にある。そして境界もはっきりしている。「組織的取り組みなし27%」から生産性や経済の損失額は計算できない——AIに帰属する生産性統計は、どこの国の統計機関もまだ公表していない。

導入の土台は、同じ硬貨の裏側だ。デジタル庁が選んだ国産7モデルのうち、ゼロから学習したのは4つ、海外の土台に基づくのは2つ（1つはMetaのLlama、1つはカナダのCohereとの共同開発）、未公開が1つ。法則は「モデルが大きいほど土台を借りる」だ。楽天AI 3.0（671B）の公開設定ファイルは、自身の構造をDeepSeek-V3と同系統と記している（コミュニティの分析で、会社は確認していない）。国は調達で需要を作り（デジタル庁は2027年4月から有償利用）、44社が出資するNoetraは2028年6月に27,500基のGPUクラスタの稼働を目標にする。需要と現場は日本のものだが、GPUとプラットフォームは日本のものではない。

六、3つの未来、どれが来るのか

シナリオA：高価値の供給者（何もしなければ漂着する先）。 上流の6工程はおおむね保たれ、装置と材料は堅調な収益と利益を生み続ける。しかしモデル、プラットフォーム、標準、最終顧客との関係は他国にあり、日本は技術の議題設定のたびに不在だ。

• そう言う根拠：6工程の現時点の代替不可能性と、装置・ロボットメーカーの現存する収益力（棚卸しは前節）。
• 最大の障害：代替の速さ（中国の自給率は年+10ポイント）とボトルネックの世代交替——このリストは前の世代のボトルネックの産物だ。
• 見るべきサイン：2028年末に同じ基準で棚卸しし、6工程がすべて残っているか。日本の装置メーカーの対中売上が下げ止まるか。
• これが出たら覆る：いずれかの工程で中国メーカーが中国以外の先端ラインへ量産供給を始める（AはCへ悪化する）。あるいは日本メーカーが先端パッケージやHBM関連など新しいボトルネックで首位を取る（Aは格上げされる）。

シナリオB：フィジカルAIのニッチな主场。 ロボットのストック、現場データ、介護をはじめとする硬い需要、社会の受容度（AIによる診断支援への支持72.4%、介護ロボットへの支持73.7%。厚生労働省調査）を土台に、産業と介護の領域で競争力のある応用生態系を育て、導入の借り手からニッチな主场の担い手へ移る。

• そう言う根拠：ストックと生産シェア、国の調達とNoetra、社会の受容度（第4・5節）。
• 最大の障害：土台はなお借り物（GPU、基盤モデル）。ロボットのハードウェアとコストでの中国の速さ（ヒューマノイド出荷はすでに規模を持つ）。縮む国内導入市場。
• 見るべきサイン：2027年4月の有償調達が予定通り、縮小なく実現するか。2028年6月にNoetraのクラスタが稼働するか。日本のロボット導入が下げ止まるか。
• これが出たら覆る：調達が見送られる、クラスタが遅れる、中国メーカーが日本国内のフィジカルAIの現場で象徴的なシェアを取る——いずれかが出れば、Bは標語に格下げされる。

シナリオC：相対的地位の低下が続く。 上流が一工程ずつ侵食され、応用の生態系は海外のプラットフォームとモデルへの依存を深め、日本は3つの問いすべてで後退する。産業は残り、収入も残るが、「欠かせない」が一項目ずつ期限切れになっていく。

• そう言う根拠：4つの動的な線が同じ方向を向いていること（第4・5節）。
• シナリオCにとっての壁：日本の蓄積の厚さと、国家の意思の実証——JSRの托管と10兆円の枠組みは、東京が真剣に防衛していることを示す。中国の代替は最も深い所（光刻、EUV材料）にはまだ届いていない。
• 見るべきサイン：6工程のいずれかで日本勢の合計が50%を割る。中国の新設先端工場への導入で国産コータ・デベロッパが25%を超える（CSIA/TrendForce集計）。日本のnotableモデルがゼロのままで米中の差が保たれる。
• これが出たら覆る：日本のモデルがフロンティア層に入る、Rapidusが量産し名のある大口顧客を取る、関門のリストが新しいボトルネックで広がる——いずれかが出れば、Cの傾斜の前提は再推計が要る。

3つのシナリオに確率の数字は作らない。言えるのは、Aは証拠が最も厚く、Bは上限が最も高く、Cは方向の信号が最も密だ、ということだけだ。

七、判断：まだ答えのない問い

4つの検証を束ねると、ひとつの暫定判断に行き着く——技術ではフロンティアに不在、稼ぐ力では価格決定権から最も遠く、自律では上流は自国に、土台は他国にある：

日本はAI競争の持ち札をすべて失ったわけではない。しかし、かつての製造業の強さが次世代の地位を保証するわけでもない。米中に比べ、日本が高価値の供給者にとどまり、中核のルール作りから遠ざかるリスクは、真剣に受け止めるべきだ。

これは予言ではない。この判断を変えうる証拠は具体的だ。2027年4月の有償調達、2027年度下半期のRapidusの量産、2028年6月のNoetraクラスタ、2028年末の関門リストの棚卸し——4つのうち2つが想定を超えて実現すれば、本誌は悲観を下方修正する。すべてが同時に外れれば、「高価値の供給者」というシナリオA自体を書き直さなければならない。事実が先、判断は事実を待つ。

最後に、ここまで読んだあなたへ問いを残す。

日本は、世界が欠かせない材料と装置とロボットを作り続けられるかもしれない。しかしモデル、プラットフォーム、次の産業ルールがますます他の国に決められていくとき、「欠かせない供給者」は「影響力を持つ競争者」と同じだろうか。

これからの10年、日本はAI時代の価値を生む側にいるのか。それとも、価値がどう分配されるかを決める力を、静かに失っていくのか。

付録：三国の主要データ総表