Comparative study of AI adoption strategy using Hofstede model between Kazakhstan and Uzbekistan

人工知能は、もはやSFの世界に限定された遠い概念ではなく、国家が経済を運営し、サービスを提供する方法を再構築している実用的なツールとなっています。しかし、これらの技術を採用する道のりは、すべての国で同じではありません。市場の力に基づいて迅速に動く国もあれば、政府の指示に大きく依存する国もあります。なぜそうなるのかを理解するために、研究者たちはしばしば文化に着目します。文化の違いを測定する最も確立された方法の一つは、社会がいかに権力、リスク、そして集団への忠誠心に対処するかを検証する、ヘールト・ホフステードによって開発されたフレームワークです。例えば、「パワーディスタンス（権力格差）」が高い文化では、人々は一般的に、権威ある人物がルールを作り、指示を受けることを期待します。「不確実性の回避」が高い文化では、人々は曖昧さに不安を感じ、リスクのある実験よりも厳格なルールや実証済みの手法を好みます。これらの文化的特性が急速に台頭する人工知能と出会うとき、それらは単なる経済やテクノロジーを超えた、独自の課題と機会を生み出します。

ナザルバエフ大学とアスタナIT大学の研究者による最近の研究は、中央アジアにおけるまさにこの接点を調査しており、この地域における二大経済国であるカザフスタンとウズベキスタンを比較しています。両国とも、公共サービスや産業に人工知能を統合するための野心的な国家計画を開始しています。しかし、研究者たちは、目標は似ているものの、そのアプローチは根本的に異なることを発見しました。政府の報告書、投資データ、および文化的枠組みを分析することで、研究チームは、カザフスタンがハードウェアとデジタル・インフラストラクチャの基盤を構築している一方で、ウズベキスタンは進歩を推進するために強力なトップダウン型の政府による調整に依存していることを明らかにしました。この研究は、どちらのアプローチも本質的に優れているわけではなく、どちらもそれぞれの国の特定の文化的および制度的な現実に深く根ざしていることを示唆しています。

研究者たちはまず、具体的な数値の検討から始めました。彼らは、各国がテクノロジーにいかに投資しているか、どれほどの熟練労働者がいるか、そして政府がいかに人工知能を使用する準備ができているかを調査しました。データは明確な分裂を明らかにしました。カザフスタンは、デジタル作業のための強固な物理的バックボーンを構築してきました。同国は、膨大な量のデータを処理できる強力なスーパーコンピューティング・センターを設立し、テクノロジー部門への多額の民間投資を呼び込んできました。対照的に、ウズベキスタンはこれらの物理的リソースが少なく、テクノロジー分野への民間資金の流れも少ない状況にあります。その代わりに、ウズベキスタンは統一された国家戦略の策定にエネルギーを集中させました。同国の政府は主導的な役割を担い、医療から汚職防止対策に至るまで、人工知能が公共サービスにおいてどのように使用されるかを導くための厳格なタイムラインと法的枠組みを設定しています。

この戦略の違いは、研究者が観察した文化的パターンと密接に一致しています。研究は、「パワーディスタンス」と「不確実性の回避」を主要な要因として指摘しています。階層を尊重する傾向が強く、リスクを最小限に抑えたいという欲求があるウズベキスタンでは、政府による中央集権的なアプローチが理にかなっています。人々や企業は、新しいテクノロジーが国家による明確な後押しを伴う場合、誤った選択をするという恐怖が軽減されるため、それを採用しやすくなります。データもこれを裏付けています。ウズベキスタンの政府は、人工知能を管理する準備において高く評価されていますが、民間部門は遅れをとっています。多くの小規模事業主は、これらの新しいツールが自分たちの仕事を奪うのではないかと懸念しており、政府が明示的に変化を指示しない限り、伝統的な手法に固執する傾向があります。

一方、カザフスタンは異なるパターンを示しています。同国も強力な政府の役割を担っていますが、その文化と経済構造により、よりインフラ重視の戦略が可能となりました。同国は、高速インターネット、データセンター、スーパーコンピューターといった、デジタル世界の「配管（プラミング）」に多額の投資を行ってきました。このアプローチは、もしツールが利用可能で信頼できるものであれば、企業や組織はそれを使う方法を見出すだろうという前提に基づいています。研究によれば、カザフスタンは隣国と比較して、人口あたりのテクノロジー専門家の数が多く、情報技術に割かれる経済シェアも大きいことが分かりました。しかし、ここにおいても、民間部門はまだ十分に成熟していません。研究者たちは、政府が「舞台」を整えた一方で、役者である民間企業はまだ「演技」の方法を学んでいる最中であると指摘しました。

この研究の重要な発見は、両国において、民間部門が人工知能の導入を牽引しているわけではないということです。研究者たちは、小規模な企業がこれらの技術を独自に実験しているような活気あるエコシステムを、どちらの国にも見出すことはできませんでした。むしろ、進展はほぼ完全に、政府の命令と公共部門のプロジェクトに依存しています。この研究は、これが計画の失敗ではなく、現在の現実を反映しているのだと示唆しています。制度への信頼が不可欠であり、新技術のリスクが深く感じられる移行期経済においては、政府が変化の主要なエンジンとして機能しなければなりません。研究者たちは、個々の企業が道を切り拓くような「ボトムアップ」型のアプローチを強制しようとしても、文化的な環境がそのような独立したリスクテイクに対してまだ準備ができていないため、失敗する可能性があると主張しています。

研究者たちは、自らの研究が、文化がこれらの違いの唯一の理由であることを証明するものではないことに注意を払いました。彼らは、利用可能な資金、教育水準、既存の法律などの要因も大きな役割を果たしていることを認めています。また、彼らの研究は、新しい調査やインタビューではなく、既存の報告書やデータに依拠しているため、その結論はすべての仮説を直接テストしたものではなく、利用可能な情報から観察されたパターンに基づいていることを指摘しています。それにもかかわらず、文化的枠組みと観察された戦略との間の整合性は驚くべきものです。研究は、人工知能が真に中央アジアに根付くためには、政策がこれらの特定の文化的文脈に合わせて調整されなければならないことを示唆しています。ウズベキスタンにおいては、信頼を築き恐怖を軽減するために、引き続き強力な政府のリーダーシップを活用することが意味されるかもしれません。カザフスタンにおいては、その強力な技術的インフラを、日常的なビジネスで使用できる実用的なツールへと転換することに焦点を当てることが意味されるかもしれません。

最終的に、この論文は、テクノロジーが世界の異なる地域でどのように広まるかを理解するための明確なロードマップを提示しています。それは、人工知能を採用するための単一の普遍的な方法が存在するという考えに異を唱えています。代わりに、成功する戦略は、現地の文化を尊重しなければならないことを示しています。人々が指導を求めて権威を見出し、不確実性を恐れる場所では、政府が道を導かなければなりません。技術的能力が高い場所では、その能力を開花させるためのツールを構築することに焦点を当てるべきです。中央アジアの政策立案者やビジネスリーダーにとってのメッセージは、「万能な解決策（ワンサイズ・フィッツ・オール）」は存在しないということです。前進するための道は、これらの新しいテクノロジーが日常生活の一部となるのか、あるいは遠い約束のまま終わるのかを最終的に決定するのは人間とその制度であるという、深い理解を必要としているのです。