サウジアラビアのAIリーダーシップ：公共セクターのイノベーションを守る

このインデックスに掲載されている他の国々は、公務員にAIの利用を促すことに苦戦しています。しかしサウジアラビアが直面しているのは、すでに大規模に進んでいるAI活用を、いかに安全に、ガバナンスを効かせ、持続可能なものにするかという課題です。

主なポイント

1. サウジアラビアは公共部門のAI導入で世界一。サウジアラビアは公共部門AI導入インデックスで100点中66点を獲得し、2位のシンガポールとインド（ともに58点）に8点差をつけてトップとなりました。KSAは熱意、権限付与、実現力、定着度、教育のすべての指標で1位を獲得。他国はこの総合的なパフォーマンスに遠く及びませんでした。
2. サウジの公務員の98%が職場でAIを利用—3分の2は毎日利用。サウジ公共部門でのAI利用は実験段階ではなく、日常業務の一部です。公務員の3分の2が毎日AIツールを使っており、これはインデックス内で最も高い日次利用率です。約半数は1年以上AIを使い続けています。これはパイロットプログラムではなく、全社的な本格導入です。
3. KSAのトップダウンアプローチは、他国が議論中の課題をすでに解決。SDAIAと国家データ・AI戦略を通じて、サウジアラビアは強力な政治的意思決定、中央集権的な投資、全社的なツール展開、明確なリーダーシップによる許可を組み合わせました。77%が自組織でAIに投資したと回答。84%が雇用主からのAI研修を受け、95%が公共部門でのAIに楽観的です。教訓は「トップからの明確な指示は効果的」ということです。
4. しかし、サウジの公務員の半数はAI研修が「形だけ」と感じている。50%が「自組織のAI研修は実質的な能力構築ではなく、コンプライアンス重視だ」と回答。52%が「研修のタイミングが遅い」、51%が「AI研修に集中する時間や余裕がほとんどない」と答えています。AI活用が基本的な業務から高度なエンタープライズ用途へ、またエージェント型AIによる自律的意思決定が進む中、この質のギャップはスキルだけでなくガバナンス上のリスクとなります。
5. 次なる課題は「導入」ではなく、「構築済みAIのセキュリティ確保」。サウジアラビアは他国が停滞する「導入の壁」を突破しました。今問われているのは、データガバナンス基盤が、公共部門で日々膨大な量・速度・機密性で行われるAI-データ連携に追いつけるかどうかです。労働者の3分の2が毎日AIを使う国では、攻撃対象領域、コンプライアンスリスク、データ保護要件は、導入が進んでいない国とは根本的に異なります。

Public Sector AI Adoption Index 2026は、Googleの協賛のもと、Center for Data InnovationのためにPublic Firstが実施した最新調査です。10カ国の公務員3,335人（うちサウジアラビアは324人）を対象に、政府職場でのAI体験を調査。KSAは100点中66点で大差をつけて1位。シンガポールとインドが58点で2位、南アフリカが55点で4位。米国は45点で7位でした。

サウジアラビアは単に総合1位というだけでなく、熱意（79）、教育（68）、権限付与（69）、実現力（55）、定着度（60）のすべてでトップ。5つ全てで1位は他国にはありません。主な統計も際立っています：98%が職場でAIを使い、3分の2が毎日利用、95%が楽観的、89%がAIを「力を与えてくれる」と表現しています。

これが、政府が本気でAI導入を推進した場合の公共部門の姿です。次に問われるのは「この先何が必要か」—なぜなら、リーダーであることの課題は、追随する立場の課題とは根本的に異なるからです。

KSAが他国と違って成功した理由

インデックスのデータは、なぜサウジアラビアがこれほど先行しているのかを明確に示しています。それは技術力でも予算規模でもありません。5つの要素を同時に実現したこと—他国が個別には苦戦しているこの5つを、KSAは一気に達成しました。

第一に、明確な政治的意思決定。AIはVision 2030の中核的推進力として位置付けられ、実験やリスク管理の対象ではありませんでした。サウジデータ・AI庁（SDAIA）と国家データ・AI戦略が制度設計を担い、リーダーシップからは「AIは期待され、支援され、国家近代化の中心」という明確なメッセージが発信されました。

第二に、全社的なツール展開。77%の公務員が「自組織はAIに投資した」と回答。KSAはエンタープライズレベルのツール、内製・カスタマイズAIシステム、公認のパブリックツールへのアクセスで常にトップ。これは、熱意は高いが実現力が最下位のブラジルや、ツールはあるがアクセスに格差のある英国との決定的な違いです。

第三に、明確なルールと強力な許可体制。KSAの権限付与スコア（69/100）は他国を大きく引き離しています。多くの公務員が「自組織にAI活用を推進する正式な方針がある」と回答。ルールはバランスが取れており、リーダーが効果的なAI活用の模範となっています。米国では3人に1人以上が「自組織にAI方針があるか分からない」と答えているのと対照的です。

第四に、充実した研修体制。84%が雇用主によるAI研修を受講。3人に1人以上が「自組織がAI活用の指導や支援で主導的役割を果たした」と回答。管理職やIT部門主導でのAI導入教育でも国際的にトップです。

第五に、文化的な勢い。79%が「AIによる業務変革を強く望む」と回答し、これはインデックス内で最高。95%が楽観的で、同僚も前向き。AIは脅威ではなく「進歩」として受け止められています。

その結果、AIが公共部門で「当たり前」になっています。パイロットでも議論の的でもなく、専門部署に限定されることもなく、完全に日常化。他国が到達できていない成果です。

リーダーであるがゆえのリスク

しかし、リーダーであることは独自のリスクも生み出します。インデックスのデータは、AI活用が深化する中でサウジアラビア政府とセキュリティ担当者が対処すべき3つの課題を示しています。

第一は研修の質。カバー率と深度のギャップが顕著です。84%が研修を受けていますが、50%は「内容は形だけ」と感じ、52%は「研修のタイミングが遅い」、51%は「AI研修に集中する時間や余裕がほとんどない」、45%は「研修が後付けのように感じる」と回答。

日常的な単純作業でAIを使う段階なら、表面的な研修でも対応可能です。しかし、高度な分析やシステム統合、自動化、AI活用サービスへと進むと、コンプライアンス重視の研修と本質的な能力構築のギャップがガバナンスリスクになります。批判的評価力を持たないままAIツールで重要な意思決定を行うと、生産性だけでなく精度・バイアス・説明責任のリスクも高まります。

第二は大規模なデータガバナンス。98%がAIを使い、3分の2が毎日利用するKSAでは、AI-データ連携の量が他国の比ではありません。すべてのやり取りがデータ接点となり、市民情報がAIシステムで取り込まれ、処理・要約・分析されます。KSAのデータガバナンス基盤がAI導入のペースに追いついているかが問われます。

この課題は、AIが受動的ツールから能動的エージェントへと進化する中で深刻化しています。エージェント型AIは指示を待たずに複数工程を自律実行し、データベースや外部APIに独立してアクセスします。KSAの規模では、各部門にAIエージェントが大量に導入され、APIアクセスやマシン間認証、リアルタイムポリシー適用など、従来のID管理システムでは対応できない非人間IDが急増。データ層でのゼロトラストガバナンスと、すべてのやり取りの統合可視化が不可欠なインフラとなります。

ここで課題は「どうやってAI利用を促すか」から「日々数百万回行われるAI-データ連携をどう可視化・制御・コンプライアンス管理するか」へと移ります。多くの国は導入率が低いため、こうしたデータ露出の問題が発生していませんが、KSAは違います。

第三は、個人の生産性からエンタープライズレベルへの移行。インデックスによると、KSAのAI活用は依然として個人のタスク（文書作成、分析、要約）中心。国家戦略は、システム統合、高度分析、自動化、AI活用公共サービスへの移行を目指しています。この転換は、AIが構造化データベースにアクセスし、部門横断データを処理し、市民に影響を与える意思決定を支援・実行するという、根本的に異なるデータガバナンス要件をもたらします。エンタープライズAIには、個人がChatGPTでメモを作成する場合とは異なる、データ保護・可監査性・説明責任が求められます。

KSAが今必要とするデータガバナンス基盤

サウジアラビアはAI導入のインフラを構築しました。今必要なのは、それに見合うデータガバナンス基盤です。

多くの国はまず導入促進が課題ですが、KSAはすでにその段階を超えています。今の課題は、日々全部門で膨大に発生するAI連携を「可視化・ガバナンス・記録・コンプライアンス対応」できるかどうかです。

これは、他国が構築しているものとは本質的に異なるアプローチが必要です。導入を促す方針（KSAは既に保有）、認知向上のための研修プログラム（これも既に保有）ではなく、KSAに必要なのは「運用レベルのデータガバナンス基盤」—AIツールと機密データの間に介在し、リアルタイムでポリシーを適用し、すべてのやり取りを記録し、問題発生時にはフォレンジック対応できるシステムです。

データセキュリティポスチャーマネジメント（DSPM）機能は、AIシステムに取り込まれるデータも含め、リポジトリ全体で機密データを発見・分類できます。自動ポリシー適用により、分類ラベルに基づき特権・機密データのAI取り込みをブロック—KSAのような大量AI連携環境では不可欠です。包括的な監査ログは、ユーザーID、タイムスタンプ、アクセスデータ、利用AIシステムまで全てを追跡。AIデータ露出特有のインシデント対応機能は、全政府が必要としながら構築できていないフォレンジック基盤を提供します。

必要な機能は明確です：DSPMと自動ポリシー適用、不変の監査ログ、AIによる異常検知（例：通常アクセスしない大量データを突然要求するエージェントの検出）の統合。KiteworksのプライベートデータネットワークとセキュアMCPサーバーはこのアプローチを実現し、Claude、ChatGPT、CopilotなどのツールでAI生産性を維持しつつ、機密データをプライベートネットワーク内にとどめます。既存のガバナンスフレームワーク（RBAC/ABAC）はすべてのAI連携—自律エージェントによるものも含め—に拡張され、全AI操作がコンプライアンス・フォレンジック目的で記録され、機密コンテンツは信頼できる環境から外に出ません。KSAにとって、こうしたインフラは「導入段階」ではなく「スケール段階」でのAIガバナンスという独自課題への解決策です。

逆に、方針・研修・文化的熱意だけに頼って、日々数百万回発生するAI連携でのデータ露出を防ごうとするのは、世界一のトップダウンAI戦略を実現したKSAらしからぬ姿勢です。

世界がKSAから学ぶべきこと

このインデックスに掲載された他の9カ国は、いずれも「公務員にAIを使わせる」課題のバリエーションに苦しんでいます。サウジアラビアは、答えは複雑ではない—ただし実行は困難—であることを示しました。

トップからの明確な指示。個人アカウントではなくエンタープライズツール。利用を促進する正式な方針、曖昧さで抑制しない。必要になる前に提供される研修、事後ではなく。AIをリスクではなく進歩と位置付ける文化的メッセージ。

KSAより下位の国々—シンガポール（58点）からフランス（42点）まで—は、この5条件のうち少なくとも2つで失敗しています。米国（45点）はツールはあるが明確さがない。英国（47点）は野心はあるが実行にムラがある。ドイツ（44点）は自信はあるが許可がない。フランス（42点）は戦略はあるが現実性がない。ブラジル（49点）は熱意はあるがインフラがない。

サウジアラビアは5つすべてを同時に実現しました。それが1位の理由です。

ただし、KSA自身のデータもトップダウンモデルの限界を示しています。形だけの研修、AIの高度化による能力ギャップ、他国が経験したことのない規模でのAI連携ガバナンス課題。

他国への教訓は、KSAが「何を構築したか」だけでなく「次に何を構築すべきか」—AIの大規模データガバナンスを解決できた国こそが、単なる導入競争の勝者ではなく、リードを持続できる国となるということです。

KSAがリードを維持するための3つの優先事項

インデックスは、公共部門でAI活用が深化する中でKSAがリードを維持・拡大するための3つのアクションを示しています。

第一に、入門的な研修から職務別能力構築へ—データガバナンスを中核に。KSAのAI研修は広範ですが、現状維持の「天井」になりかねません。今後は、AIが各職務・業務フロー・意思決定をどう変革するかを示す研修が優先事項です。これにはデータガバナンス研修—AI利用時の機密データの扱い方、適切・不適切なAI-データ連携の区別、問題発生時のエスカレーション方法—も含むべきです。AIツールがエージェント型に進化する中で、自律システムと安全に協働する方法、AIエージェントがアクセスできるデータやガードレールの理解も研修に組み込む必要があります。外部プロバイダーやテクノロジーパートナーとの連携（KSA公務員自身も提案）により、内部コンプライアンス教材を超える最新・職務別コースへのアクセスが広がります。

第二に、導入規模に見合う運用レベルのデータガバナンス基盤を展開。KSAのAI利用規模は他国の比ではありません。データガバナンス基盤もそれに見合う必要があります。具体的には、DSPMによるリアルタイム機密データ分類・保護、全AI-データ連携への自動ポリシー適用、すべての接点を記録する不変の監査ログ、AIデータ露出特有のインシデント対応機能が求められます。特にエージェント型AIが政府業務に入ると、自律エージェントにも人間ユーザー同様のゼロトラストガバナンスが必要—加えてマシン間認証、サンドボックス実行、リアルタイム異常検知も不可欠です。KiteworksのセキュアMCPサーバーのようなプラットフォームは、ガバナンス制御・コンプライアンス記録・データ保護を維持しつつ、KSA公務員がすでに受け入れているAI生産性を実現します。KSAにとって、これは導入促進ではなく「構築済みAIのセキュリティ確保」です。

第三に、個人の生産性からエンタープライズAI活用への明確な道筋を作る。KSA公務員の79%が「AIによる業務変革」を強く望んでいます。リーダーシップはこの勢いを活かし、個人タスクを超えたエンタープライズ用途—システム統合、高度分析、自動化、AI活用サービス—に注力できます。実験から本格展開への明確な道筋、高度活用のためのガバナンス付きサンドボックス、部門横断での知見共有の仕組みが、KSAの先行リードを持続的・高インパクトなAI能力に結び付けます。前述のデータガバナンス基盤はその前提条件—エンタープライズAIはこれなしでは安全に拡大できません。

世界をリードするAI政府の課題

このインデックスでのKSAの1位は、他国が成し得なかった戦略・政治的意思・制度実行・文化的勢いの結実です。しかしランキングは「今」を測るもの。持続可能性は「次に何が起こるか」で決まります。

KSAの公共部門の3分の2が毎日AIを使うたび、価値とリスクが同時に生まれます。パイロットから本番運用へ移行するたび、新たなデータフロー・分類要件・コンプライアンス義務が発生します。単純作業から高度分析へ移る公務員には、形だけでない研修が必要です。AIエージェントが自律化・普及するほど、攻撃対象領域も拡大します。

サウジアラビアは導入の壁を突破しました。次の課題—AIをスケールでガバナンスし、1位に導いたスピードと野心を維持すること—はより困難です。しかし、国家AI戦略を10年足らずで世界トップの公共部門導入に変えた政府にとって、これはむしろ強みを発揮できる課題です。

本インデックスで調査された324人のサウジ公務員は、すでにAIを活用し、熱意と自信、生産性を持っています。今彼らに必要なのは、許可やツールではなく、「データガバナンス基盤」「職務別研修」「エンタープライズレベルのセキュリティ」—政府の卓越したAI推進力を永続的に守るための仕組みです。