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。

AI準備指数(AIPI)ランキング

AI準備指数(AIPI)とは?？

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