Skip to main content
  1. Home
  2. 世界のランキング
  3. AI準備指数(AIPI)ランキング

AI準備指数(AIPI)ランキング

AI時代の競争力：世界各国のAI準備指数ランキングと未来への提言

出典：IMF 国際通貨基金

AI準備指数（AIPI）は、各国がAI技術の導入と活用にどの程度備えているかを示す指標であり、ランキング形式で比較が可能です。ランキング上位には、シンガポール、デンマーク、アメリカ合衆国といったデジタルインフラや規制整備が進んだ国々が名を連ねています。一方、日本は12位で、デジタルインフラや規制面でのスコアが高いものの、人的資本や労働市場政策の改善が求められる状況です。下位の国々では、基盤整備の遅れや人材不足が顕著であり、AIの恩恵を享受するための課題が浮き彫りとなっています。

AI準備指数（AIPI）は、デジタルインフラ、イノベーションと経済統合、人的資本と労働市場政策、規制と倫理の4つの主要要素に基づいて評価されています。この指数は、各国がAIを導入する際の強みや弱点を明らかにし、AI技術が経済や社会に与える影響を最大化するための基盤を整備する重要性を示しています。

ランキング1位のシンガポールは、AIのための政策的支援や規制整備が進んでおり、デジタルインフラの整備でも優れた成果を挙げています。規制と倫理のスコアでは、0.216という高得点を達成し、公平で透明性の高いAI利用を推進している点が特筆されます。一方、同国がリーダーシップを発揮しているのは、国内外の企業が安心してAI技術を活用できる環境を整えた結果といえます。

日本は12位と高順位に位置していますが、上位国に比べて労働市場政策や人的資本に課題があります。特に、AIに対応できる人材の育成と再教育の仕組みが他国と比較して限定的であることが、スコアに影響しています。一方で、デジタルインフラや規制整備の分野では堅実な成果を挙げており、社会全体でのAI受容性を高める基盤は十分に整っています。

一方、ランキング下位に位置する南スーダンやアフガニスタンでは、デジタルインフラが極めて未発達であり、人的資本の育成も進んでいないため、AIの導入が遅れる可能性が高い状況です。これらの国々では、まず基礎的なインフラの整備や教育の普及が優先されるべきです。

順位 国名 AI準備指数 デジタルインフラ イノベーションと経済統合 人的資本と労働市場政策 規制と倫理
1 シンガポール 0.801 0.209 0.181 0.195 0.216
2 デンマーク 0.779 0.202 0.182 0.177 0.218
3 アメリカ合衆国 0.771 0.188 0.182 0.183 0.218
4 オランダ 0.766 0.191 0.182 0.169 0.224
5 エストニア 0.764 0.202 0.159 0.185 0.219
6 フィンランド 0.758 0.186 0.173 0.168 0.230
7 スイス 0.757 0.190 0.172 0.188 0.208
8 ニュージーランド 0.754 0.194 0.159 0.181 0.220
9 ドイツ 0.753 0.185 0.179 0.185 0.204
10 スウェーデン 0.748 0.183 0.184 0.171 0.210
11 ルクセンブルク 0.735 0.192 0.150 0.172 0.222
12 日本 0.733 0.177 0.182 0.171 0.203
13 イギリス 0.731 0.182 0.163 0.173 0.213
14 オーストラリア 0.727 0.182 0.162 0.171 0.212
15 大韓民国 0.727 0.181 0.183 0.164 0.199
16 イスラエル 0.725 0.173 0.191 0.172 0.189
17 オーストリア 0.725 0.194 0.174 0.159 0.198
18 カナダ 0.713 0.172 0.161 0.175 0.206
19 ノルウェー 0.706 0.172 0.159 0.167 0.207
20 中国、香港特別行政区 0.701 0.199 0.175 0.161 0.165
21 アイスランド 0.700 0.173 0.150 0.171 0.207
22 フランス 0.698 0.182 0.172 0.162 0.181
23 アイルランド 0.693 0.172 0.158 0.174 0.189
24 ベルギー 0.672 0.175 0.172 0.164 0.161
25 中国、台湾 中国省 0.669 0.162 0.129 0.195 0.183
26 リトアニア 0.665 0.177 0.148 0.168 0.171
27 マルタ 0.659 0.166 0.154 0.154 0.186
28 スペイン 0.648 0.170 0.158 0.150 0.171
29 チェコ 0.646 0.169 0.159 0.155 0.163
30 ポルトガル 0.646 0.155 0.164 0.151 0.176
31 中国 0.635 0.190 0.147 0.150 0.148
32 スロベニア 0.634 0.163 0.142 0.152 0.177
33 ラトビア 0.632 0.162 0.146 0.163 0.162
34 キプロス 0.632 0.000 0.155 0.144 0.165
35 マレーシア 0.632 0.150 0.140 0.169 0.174
36 アラブ首長国連邦 0.628 0.152 0.151 0.154 0.171
37 イタリア 0.621 0.168 0.163 0.135 0.155
38 ポーランド 0.597 0.165 0.141 0.144 0.146
39 スロバキア 0.592 0.166 0.136 0.146 0.143
40 チリ 0.586 0.148 0.124 0.144 0.169
41 ルーマニア 0.584 0.154 0.146 0.133 0.151
42 ギリシャ 0.582 0.154 0.154 0.135 0.139
43 クロアチア 0.582 0.172 0.140 0.126 0.143
44 ブルガリア 0.577 0.149 0.135 0.148 0.145
45 サウジアラビア 0.577 0.144 0.117 0.177 0.140
46 ハンガリー 0.563 0.160 0.140 0.126 0.137
47 ロシア連邦 0.559 0.156 0.124 0.163 0.116
48 カザフスタン 0.552 0.153 0.109 0.157 0.134
49 ウルグアイ 0.549 0.129 0.122 0.130 0.168
50 トルコ 0.540 0.141 0.126 0.139 0.134
51 コスタリカ 0.540 0.120 0.132 0.138 0.150
52 セルビア 0.537 0.149 0.109 0.136 0.143
53 タイ 0.536 0.141 0.124 0.137 0.134
54 カタール 0.535 0.127 0.129 0.144 0.134
55 オマーン 0.533 0.116 0.125 0.158 0.133
56 メキシコ 0.532 0.127 0.131 0.136 0.137
57 セーシェル 0.531 0.114 0.139 0.133 0.145
58 グルジア 0.530 0.121 0.132 0.132 0.144
59 アルバニア 0.527 0.114 0.126 0.141 0.145
60 モーリシャス 0.525 0.119 0.127 0.135 0.145
61 インドネシア 0.516 0.120 0.106 0.130 0.161
62 バーレーン 0.515 0.119 0.142 0.150 0.105
63 ウクライナ 0.512 0.144 0.100 0.146 0.123
64 バルバドス 0.505 0.100 0.124 0.125 0.155
65 モンテネグロ 0.504 0.114 0.111 0.153 0.127
66 ブラジル 0.501 0.139 0.108 0.115 0.139
67 パナマ 0.501 0.106 0.137 0.122 0.136
68 フィリピン 0.498 0.102 0.121 0.152 0.124
69 南アフリカ 0.497 0.124 0.110 0.120 0.143
70 ブルネイ ダルサラーム 0.495 0.119 0.109 0.146 0.122
71 アルメニア 0.493 0.120 0.115 0.123 0.135
72 インド 0.493 0.106 0.111 0.124 0.152
73 ペルー 0.491 0.112 0.124 0.124 0.132
74 コロンビア 0.489 0.117 0.103 0.131 0.138
75 モンゴル 0.484 0.125 0.097 0.142 0.120
76 ヨルダン 0.483 0.093 0.131 0.132 0.126
77 北マケドニア 0.482 0.117 0.118 0.118 0.129
78 ベトナム 0.482 0.141 0.111 0.121 0.109
79 モルドバ共和国 0.481 0.130 0.097 0.128 0.126
80 アルゼンチン 0.474 0.130 0.088 0.117 0.138
81 アゼルバイジャン 0.471 0.111 0.100 0.147 0.113
82 ベラルーシ 0.471 0.146 0.113 0.136 0.075
83 ドミニカ共和国 0.469 0.093 0.131 0.121 0.125
84 チュニジア 0.465 0.109 0.103 0.132 0.122
85 クウェート 0.461 0.115 0.114 0.115 0.117
86 バハマ 0.458 0.112 0.082 0.115 0.149
87 フィジー 0.449 0.087 0.113 0.134 0.115
88 ケニア 0.445 0.097 0.106 0.113 0.130
89 エクアドル 0.442 0.100 0.092 0.121 0.129
90 ブータン 0.442 0.088 0.093 0.115 0.146
91 ルワンダ 0.437 0.084 0.113 0.101 0.140
92 スリランカ 0.436 0.114 0.088 0.127 0.108
93 トリニダード・トバゴ 0.436 0.094 0.112 0.122 0.107
94 ジャマイカ 0.434 0.091 0.095 0.129 0.119
95 カーボベルデ 0.433 0.084 0.112 0.116 0.120
96 モロッコ 0.429 0.098 0.112 0.120 0.099
97 ボスニア・ヘルツェゴビナ 0.428 0.113 0.110 0.117 0.088
98 東ティモール 0.428 0.075 0.125 0.108 0.119
99 キルギスタン 0.426 0.106 0.099 0.124 0.096
100 ガーナ 0.425 0.089 0.089 0.114 0.134
101 ガイアナ 0.424 0.074 0.120 0.123 0.107
102 ベリーズ 0.423 0.093 0.095 0.127 0.108
103 ナミビア 0.420 0.080 0.099 0.123 0.118
104 スリナム 0.418 0.090 0.109 0.118 0.101
105 レバノン 0.418 0.086 0.131 0.120 0.081
106 ボツワナ 0.413 0.081 0.114 0.106 0.111
107 パラグアイ 0.410 0.097 0.098 0.107 0.108
108 中国、マカオ特別行政区 0.407 0.157 0.019 0.087 0.144
109 セネガル 0.396 0.080 0.090 0.101 0.124
110 エジプト 0.394 0.091 0.103 0.116 0.084
111 グアテマラ 0.390 0.077 0.116 0.105 0.093
112 エルサルバドル 0.390 0.084 0.107 0.104 0.095
113 バングラデシュ 0.384 0.087 0.107 0.089 0.100
114 プエルトリコ 0.384 0.079 0.024 0.139 0.141
115 イラン（イスラム共和国） 0.378 0.119 0.087 0.108 0.064
116 ボリビア (多民族国家) 0.377 0.088 0.092 0.121 0.076
117 セントルシア 0.374 0.082 0.046 0.108 0.139
118 ザンビア 0.371 0.065 0.103 0.111 0.092
119 アルジェリア 0.370 0.083 0.075 0.139 0.074
120 リベリア 0.370 0.041 0.150 0.099 0.080
121 カンボジア 0.370 0.081 0.114 0.094 0.081
122 パキスタン 0.369 0.077 0.085 0.101 0.105
123 タジキスタン 0.366 0.065 0.088 0.139 0.074
124 コートジボワール 0.366 0.082 0.081 0.104 0.100
125 ベナン 0.363 0.066 0.097 0.102 0.098
126 ガンビア 0.360 0.050 0.097 0.120 0.093
127 レソト 0.355 0.072 0.082 0.097 0.105
128 ウガンダ 0.354 0.063 0.108 0.093 0.090
129 タンザニア連合共和国 0.352 0.064 0.101 0.093 0.094
130 ネパール 0.351 0.078 0.085 0.102 0.086
131 ウズベキスタン 0.346 0.107 0.004 0.130 0.105
132 セントビンセントおよびグレナディーン諸島 0.342 0.074 0.028 0.095 0.144
133 ホンジュラス 0.342 0.057 0.092 0.113 0.079
134 カメルーン 0.341 0.068 0.091 0.105 0.078
135 マラウイ 0.340 0.047 0.100 0.097 0.096
136 ナイジェリア 0.336 0.080 0.091 0.094 0.072
137 ニカラグア 0.331 0.070 0.108 0.091 0.062
138 ラオス人民民主共和国 0.330 0.059 0.089 0.105 0.077
139 ミャンマー 0.327 0.071 0.087 0.118 0.052
140 ニジェール 0.326 0.040 0.135 0.062 0.089
141 モルディブ 0.324 0.102 0.029 0.078 0.115
142 ギニア 0.324 0.055 0.079 0.116 0.073
143 ガボン 0.323 0.076 0.079 0.096 0.071
144 ジブチ 0.319 0.056 0.120 0.088 0.055
145 トーゴ 0.316 0.063 0.083 0.079 0.091
146 ブルキナファソ 0.312 0.056 0.081 0.079 0.095
147 エスワティニ 0.306 0.064 0.093 0.090 0.059
148 マダガスカル 0.305 0.050 0.074 0.094 0.088
149 ジンバブエ 0.305 0.064 0.092 0.094 0.055
150 シリア・アラブ共和国 0.298 0.065 0.081 0.132 0.020
151 シエラレオネ 0.298 0.046 0.091 0.081 0.080
152 マリ 0.296 0.060 0.080 0.080 0.077
153 ブルンジ 0.295 0.044 0.071 0.108 0.070
154 パプアニューギニア 0.290 0.046 0.103 0.054 0.086
155 コンゴ 0.277 0.046 0.096 0.082 0.053
156 ベネズエラ (ボリバル共和国) 0.275 0.071 0.068 0.114 0.022
157 イラク 0.270 0.066 0.036 0.106 0.062
158 ハイチ 0.268 0.033 0.140 0.056 0.039
159 ギニアビサウ 0.265 0.040 0.119 0.042 0.064
160 アンゴラ 0.260 0.057 0.085 0.069 0.049
161 モザンビーク 0.257 0.046 0.074 0.070 0.068
162 コモロ 0.254 0.036 0.111 0.066 0.040
163 エチオピア 0.254 0.051 0.069 0.062 0.071
164 イエメン 0.253 0.040 0.120 0.074 0.019
165 サントメ・プリンシペ 0.253 0.059 0.035 0.073 0.086
166 コンゴ民主共和国 0.247 0.038 0.074 0.073 0.063
167 リビア 0.245 0.058 0.051 0.108 0.028
168 チャド 0.234 0.030 0.076 0.074 0.053
169 スーダン 0.233 0.053 0.080 0.070 0.030
170 モーリタニア 0.233 0.049 0.073 0.061 0.050
171 ソマリア 0.201 0.041 0.125 0.002 0.034
172 中央アフリカ共和国 0.184 0.018 0.090 0.032 0.044
173 アフガニスタン 0.133 0.045 0.000 0.047 0.040
174 南スーダン 0.105 0.016 0.046 0.036 0.007

全体を通じて、AI準備指数が高い国々は、デジタル技術の活用が進んでいるだけでなく、規制の透明性や人材育成に積極的に取り組んでいます。AIの導入は、国際競争力を向上させるための鍵となる一方で、不平等の拡大や倫理的な課題を引き起こす可能性もあります。例えば、AI技術が一部の先進国に集中することで、途上国がその恩恵から取り残されるリスクがあります。

日本においては、教育機関と産業界が連携し、AIに対応できる人材の育成プログラムを拡充することが必要です。また、中小企業がAIを導入しやすくするための支援策や、地方自治体を巻き込んだAI活用の枠組みを強化することが重要です。国際的には、デジタル技術を共有し、AIに関する知識やノウハウを途上国に提供することで、グローバルな格差を是正する努力が求められます。

AI準備指数のランキングを通じて、各国がどの分野に注力すべきかが明確になります。このデータは、各国の政策立案者や企業にとって、戦略的な意思決定を行うための指針となるでしょう。未来に向けた課題解決に向けて、国際協力と地域ごとの特性を活かした政策が不可欠です。

AI準備指数(AIPI)とは?？

AI準備指数（AIPI）は、各国が人工知能（AI）技術を導入し活用するための準備状況を評価する指標です。この指数は、デジタルインフラ、イノベーションと経済統合、人的資本と労働市場政策、規制と倫理の4つの主要な評価基準をもとに、各国のAI環境の整備状況を比較・分析します。

主な評価基準

AIPIは以下の主要な要素を元に計算されます。

デジタルインフラ

AIを支える基盤であるデジタル技術の整備状況を評価します。これには、インターネットの普及率、データ処理能力、クラウドサービスの活用状況、モバイル技術の進展が含まれます。

イノベーションと経済統合

各国の経済におけるAIの統合度やイノベーションの促進状況を評価します。スタートアップ企業や研究機関の活動、AI関連の特許申請数、グローバル経済への統合度などが含まれます。

人的資本と労働市場政策

AI分野での人材育成や労働市場の適応能力を測定します。これには、AI技術に精通した専門人材の数、STEM（科学、技術、工学、数学）教育の質、労働市場におけるAI対応の職業訓練の実施状況が含まれます。

規制と倫理

AIを導入する際の政策やガバナンス、倫理的基準の整備状況を評価します。これには、AIの利用に関する明確な規制、データ保護法、AI技術の透明性と公平性を確保するための倫理的な指針が含まれます。

AIPIの意義

国際比較が可能

各国のAIに関する準備度を数値で比較できるため、政策立案者や研究者が他国の成功例を参考にできます。

政策改善の指標

各国が自身の弱点を把握し、インフラ整備や教育の改善など、具体的な対策を講じる指標として活用できます。

投資先選定の参考

AI関連ビジネスを展開しようとする企業が、どの国で活動するべきかを判断する材料となります。

国名検索
よく見られる国
モロッコ 南アフリカ 日本 大韓民国 中国 ベトナム トルコ ドイツ イタリア イギリス ブラジル アメリカ合衆国 カナダ オーストラリア
地域から国を探す
人気コンテンツ
ランキング