Stanford AI Index 2026、米投資$285.9Bの熱狂と安全指標の遅れ

4月13日に出た Stanford HAI の 2026 AI Index は、AI産業のボトルネックが model の性能そのものではなく、測定と統治の仕組みに移っていることをはっきり示した。レポートは、technical performance と導入、資金流入はなお加速しているのに、safety、transparency、governance を追う枠組みはその速度に追いついていないとみる。この視点が重要なのは、「今週どの model が勝ったか」より、「その進歩がどんなコストと risk の上に積み上がっているか」を独立に語れるかどうかが、すでに本題になっているからだ。原文は Stanford HAI の 2026 AI Index で直接確認できる。

数字はかなり大きい。Stanford によると、米国の 2025 年の民間 AI 投資は $285.9 billion に達し、中国の $12.4 billion の 23 倍超だった。新たに資金を得た AI 企業も米国が 1,953 社で、次点の国の 10 倍以上だ。これだけ差がつけば、compute の整備、人材獲得、製品投入が同時に加速する。一方で同じレポートは、米国へ移る AI researchers と developers の数が 2017 年から 89% 減り、直近 1 年だけでも 80% 落ちたと書く。資本の優位と人材流入の鈍化が、同じ年に並んでいるわけだ。

いちばん重いのは responsible AI の章だ。Stanford は、主要な frontier model 開発企業のほぼすべてが capability benchmark は公表している一方、responsible AI benchmark の報告はまだ穴だらけだとみる。そのあいだに、文書化された AI incident は 2024 年の 233 件から 2025 年は 362 件へ増えた。しかも論点は単なる「データ不足」ではない。レポートは、safety のような一つの responsible AI 軸を改善すると、accuracy のような別の軸が弱くなる可能性を示す recent research にも触れている。何を最適化するか自体が、以前よりずっと難しくなっている。

だから今回の Index は年次集計というより、次の局面への warning label に近い。資本、open-source 参加、各国の AI strategy は、誰が AI を作れるかを確かに広げている。だが独立した measurement が model marketing より弱いままなら、市場は speed を risk より先に値付けし続ける。2026 年に見るべきなのはランキング表そのものではなく、そのランキング表を信じていいのかを検証するインフラが本当に整っているかどうかだ。