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【中国G20】 中国に学ぶ、日系企業が生き残る「官民連携」の本質2025.09.25

 

 1. 私たちの目の前で急速に進む中国の AI産業の変貌

①今、中国の AI産業はかつてない速度で発展している。

DeepSeekをはじめとする、中国AIスタートアッ
プの急速な台頭を 目の当たりにすると、 私たち
日系企業、 特にBtoBでビジネスを展開する日系
企業は、「今後何で飯を食っていくのか」 という
根源的な問いを避けて通れない。

 

 

②この問いは、中国独特の「官民挙げて」
の投資構造と、産業育成の仕組みを分析
するほどに、その切実さを増してくる。

 

一方で2025年９月現在の日本では自民党が総裁
選出のための政治討論会を 頻繁に行っているが、
「未来の産業戦略」が 十分に議論されない光景
が時に見受けられ、 中国のスピード感と対照的
に映ることがある。

 

 

③今回は、中国の AI産業における官民連携の実態
を深く分析し、それを鏡として、日系BtoB企業が
持続可能な競争力を構築するための 具体的な道筋
について、お話する。

 

これは単なる中国礼賛や日本批判ではなく、
ビジネスの現場で使える「気づき」 として、
皆様と一緒に考えていきたいと考えます。

 

 

 

 2. 中国のAI躍進（DeepSeekが象徴す
　 る「国家プロジェクト」という強み）

①中国における AIの発展は、もはや
単なる企業間競争の域を 超えている。

 

それはまさに「国家戦略」そのものと言える。
　　 ↓
DeepSeekを はじめとする AI企業の背景には、
中国政府が打ち出した「下一代人工智能発展
規劃」 (次世代人工知能発展計画) などの明確
な青図がある。

 

 

②この官民連携の特徴は、以下の３点に集約される。

【特徴❶】巨額かつ長期の資金投入

中国では、ベンチャーキャピタルだけでなく、
政府系ファンドや地方自治体がリスクを取っ
て大胆に投資する。
　　　　↓
これは、短期的な収益を求められがちな民間資
本だけでは実現できない「長期的で基礎研究を
含む投資」を可能にする特徴がある。

 

 

【特徴❷】データへのアクセス環境の整備

AIの生命線は「データ」にある。

 

中国では、 公共データの活用や、特定の産業分野
におけるデータ収集・活用について「政府が主導」
して環境整備を進めるケースが少なくない。
　　　　↓
これは、BtoB企業にとって、製品開発やサービス
改良に不可欠な 「リアルワールドデータ」を入手
する上で、圧倒的なアドバンテージとなる。

 

 

【特徴❸】規制サンドボックスと市場アクセスの確保

新しい技術を、実際の社会実装で試すための
「テストベッド」として、政府が規制を一時
的に緩和する「特区」を設けたり、公共調達
を通じて「自国技術の採用」を後押ししたり
する仕組みが整備されている。

 

 

規制のサンドボックスとは、イノベーション促進のために、一時的に
規制の適用を停止するなど、新たなビジネスの実験場の仕組みとして、
英国などで始められた「規制の砂場（Regulatory Sandbox）」のこと。

 

 

（例❶）深圳のスマートシティ構想（官民連携の事例）

深圳市では、AIを駆使した交通管理、公共
安全、行政サービスが、急速に進んでいる。

これは 単に市政府が 予算を投じているだけでなく、
华为（ファーウェイ）や、 Tencent（テンセント）、
DeepSeekのようなAI専門企業とが連携し、市全体
を 一つの大きな実証実験場としている好例である。

 

具体的には、交通信号制御の最適化 AIが、市内
の至る所に設置されたカメラと、 センサーから
得られる膨大なデータを学習し、 リアルタイム
で渋滞を緩和するシステムが構築されている。
　　↓
このような大規模な社会実装の機会は、企業にとっ
てはかけがえのない「技術研鑽の場」となっている。

( 参照：Shenzhen Government Online-Smart Shenzhen)

 

 

③中国のモデルは「国を挙げてリスク
を分散し、次の産業の芽を育てる」と
いう点に、最大の特徴がある。

これは、特定の企業や技術に過度に依存す
ることなく「国全体の産業基盤を強化する」
という発想に基づいている。

 

 

 

 3. 日本的な「調整」と「完璧主義」が生むジレンマ

①翻って日本はどうか。

もちろん、日本にも優れた技術力を持つ企業は、
数多く存在するが「新たな産業」をゼロから起
こし、世界をリードするまでに育てる「生態系」
という点では、課題が浮き彫りになる。

 

 

②日本のアプローチは、往々に
して、以下のような特徴を持つ。

【特徴❶】リスク回避と過度な調整

新しい挑戦には必ず付き物の不確実性や、失敗
に対する「耐性」が官民ともに低い傾向がある。
　　　↓
関係者全員の合意を重視するあまり、意思決定
のスピードが遅くなり、大きなリスクを取った
投資がしづらい環境があることは否めない。

 

 

【特徴❷】完璧を期すための時間消費

　市場に出す前に、技術やサービスを
「完璧に」磨き上げようとする傾向がある。
　　　↓
これは品質重視の美徳でもあるが、スピードが
命の現代の技術競争では、市場で試行錯誤を繰
り返しながら、改良を加えていく 「アジャイル」
なアプローチに後れを取る原因となる。

 

 

アジャイルとは、日本語では「敏捷」や「素早い」と訳されるよ
うに、変化に素早く適応しながら、価値を生み出す考え方を指す。

 

 

【特徴❸】縦割り行政と産業分類の壁

官民連携と言っても、 従来の産業分類や省庁の
縦割り意識が障壁となり、 異なる分野の技術や
知見を融合させて、 全く「新しい価値」を生み
出すことが難しい面がある。

 

 

③この違いは、例えば「自動運転」
の開発アプローチにも表れている。

中国では、特定区域に限定して技術実証を
急速に進め、社会受容性と技術を同時に育
てようとする動きが活発である。

 

一方日本では、安全性への徹底的なこだわ
りから実証実験は着実に進んでいるものの、
法整備や社会への導入スピードという点で
は、やや慎重過ぎる感が否めない。

 

 

 

 4. 日系企業が今から始める「擬似的官民連携」のススメ

①では、日系企業はどのようにしてこの「壁」を
乗り越え、次の「飯の種」を見つければよいのか。

 

国家規模の大きな官民連携をすぐに変えることは
難しくとも、 企業レベルでできることは多くある。
　　↓
キーワードは「擬似的官民連携」の発想。

 

つまり、大規模な「官民連携のエッセンス」
を、自社のネットワーク内で再現すること
にほかならない

 

 

（例❷）中小製造業A社の挑戦（ケーススタディ）

A社は、地方の中規模な金属加工メーカー。

単独で、AIやIoTを導入する資
金と ノウハウが不足していた。

 

そこで、A社が取った行動は以下。

⑴ 「産学公」連携の活用

　地元の理工系大学と、 共同研
　究プロジェクトを立ち上げた。
　　↓
　大学側「研究の実践の場」を、 A社は
「先端技術の知見」を得ることができた。

 

また、自治体の補助金制度を最大限に活用し、
初期投資の負担を軽減することに、成功した。

 

 

⑵ 競合他社との「共創プロジェクト」

同じ業界で競合する他数社と非競合領域（生産設
備のエネルギー効率化の共同開発や、業界共通の
データ規格策定など）でコンソーシアムを組んだ。
　　↓
これにより、各社単独ではできなかっ
た規模の投資と、開発が可能になった。

 

 

⑶ 顧客を巻き込んだ開発

最も重要な顧客である、大手メーカーに、
新たな部品の「共同開発」を持ちかけた。
　　　↓
自社の技術提案力を示すことで、単なる下請け
ではなく、価値を共創するパートナーとしての
地位を向上させることに成功した。

 

 

■A社の事例は 大規模な国家プロジェクトではな
くとも、大学（学）、地方自治体（公）、同業他社
（産）、顧客（市）を巻き込んだ「小さな生態系」
を自ら構築した成功例と言える。

 

 

 

5.「何で飯を食うか」を決めるのは
 　   他でもない自社の「核心的強み」

①官民連携は、重要な「環境整備」だが、
結局は企業が生き残る根源は「自社が他社に
真似できない 核心的強み (コアコンピタンス)
を持っているか」にかかっている。

 

 

②中国の官民連携が 成功している分野は いずれ
も、既に中国企業が強みを持つ領域（eコマース、
決済、監視技術など）と結びついている。

 

 

③同様に、日本企業が目指すべきは日本の強み
である以下を基盤とし、そこに「デジタル技術」
をどう融合させるかである。

　　・ものづくりの技術
　　・細やかな品質管理
　　・信頼性の高さ

 

 

④例えば、AIを 単なる 効率化のツールとして
見るのではなく、「職人の匠の技」をデータ化
し、AIで継承・発展させることはできないか。

 

または、BtoB取引で蓄積された長年にわたる
信頼関係を土台に、 サプライチェーン全体を
最適化する 新しいデジタルサービスを提供す
ることはできないか。

 

 

⑤つまり「日本では官民連携ができないからダメだ」
と嘆くのではなく、以下の前向きな問いこそが重要。

「日本のBtoB企業が持つ固有の強みを、どのよ
　うな方法で最大限に引き出し、 進化させるか」

 

 

 

 6. まとめ（未来を創るのは生態系を「デザイン」する力）

①中国の AIをめぐる 官民一体の動きは、
一つの重要な「示唆」を与えてくれます。

それはこれからの時代、単独で戦う「孤高の強者」
よりも様々なプレイヤーと有機的に繋がり、価値
を共創する「生態系のデザイナー」となることが、
持続可能な成長のカギだということ。

 

 

②日本には かつて「系列」という形で、
強固な企業間連携の文化が ありました。

その良き部分である「信頼と協調の精神」
を、 今の時代に合わせて、アップデート
する時が来ているのではないでしょうか。

 

 

③大学や、競合他社、顧客、行政を 単なる外部
環境ではなく、 以下として捉え直すことが重要。

「自社の成長を支える拡張されたファミリー」

 

 

④「今後何で飯を食っていくのか」。

この答えは、政府が与えてくれるものではなく、
各企業が自らの核心的強みを起点に、目の前の
パートナーと共に描いていくものです。

 

中国のスピード感に圧倒されるだけで終わらせず、
日本の強みを再定義し、 独自の「共創の生態系」
をデザインしていくことが、日系BtoB企業の生き
残る道となると考えます。

 

 

（参考）官民連携による「AI開発促進モデル」は中国の強みを活かした成功事例

 

 

 

 

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