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OpenAI

OpenAI for India の発表

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本日、デリーで開催されるインド AI インパクト・サミット 2026 にて、OpenAI は「OpenAI for India」を発表します。これは、インドの主要パートナーと連携し、世界最大の民主主義国家で AI へのアクセスを拡大するとともに、その経済的・社会的恩恵を引き出す全国規模の取り組みです。 

今月時点で、インドでは学生や教員から開発者、起業家まで、週間 ChatGPT ユーザー数が 1 億人を超えています。OpenAI for India はこの勢いを土台に、まずタタ・グループをはじめとする主要パートナーと連携し、ソブリン AI 能力の構築、企業導入の加速、人材のスキル向上への投資、そして成長を続けるインドの AI エコシステムの強化を進めます。

インドのソブリン AI インフラの基盤構築

OpenAI とタタ・グループは、グローバルなスターゲート構想の一環として、データレジデンシーとセキュリティに対応し、国内で長期的に運用できる AI 対応データセンター容量の整備に向けて提携します。OpenAI は、タタ・コンサルタンシー・サービシズの HyperVault データセンター事業における最初の顧客となります。当初は 100 メガワットの容量から開始し、将来的には 1 ギガワットまで拡張できる見込みです。

このインフラにより、OpenAI の最先端モデルをインド国内で安全に運用できるようになります。ミッションクリティカルな業務や政府機関のワークロードに求められるデータレジデンシー、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たしながら、レイテンシーを低減します。

タタのエコシステム内外における企業変革の推進

OpenAI とタタ・グループは、AI ネイティブな変革を世界規模で加速するための戦略的な企業連携も発表しました。タタ・グループは今後数年をかけて、まず数十万人の TCS 従業員を皮切りに、グループ全体へ ChatGPT Enterprise を導入する予定です。これは世界最大規模の企業向け AI 導入事例の一つとなる見込みです。TCS はまた、OpenAI の Codex を活用し、チーム横断で AI ネイティブなソフトウェア開発を標準化する方針です。

これは、JioHotstar、Eternal、Pine Labs、Cars24、HCLTech、PhonePe、CRED、MakeMyTrip など、インドの主要企業と最近締結したパートナーシップをさらに発展させるものです。

認定資格とカリキュラム開発によるインドの人材育成と教育の推進

OpenAI はインドで OpenAI 認定資格を拡充し、TCS が米国外で初の参加組織となります。これらの認定資格は、さまざまな職種や業界で活用できる実践的な AI スキルを専門人材が身につけられるよう設計されています。

また、主要教育機関との提携も発表しました。学生が就業に役立つスキルを身につけられるよう、10 万件を超える ChatGPT Edu ライセンスを提供します。提携先には以下が含まれます。

  • インド経営大学院アーメダバード校
  • 全インド医科大学ニューデリー校
  • マニパル高等教育アカデミー
  • 石油エネルギー研究大学
  • パール・アカデミー

インドでの地域拠点の拡大

インドのユーザーとパートナーをより適切に支援するため、OpenAI は既に拠点を置くニューデリーに加え、今年後半にムンバイとベンガルールにも新たなオフィスを開設する予定です。

「これらの高度に縮退した散乱プロセスの物理学は、私が約15年前に初めて出会って以来、ずっと興味を持っていたものなので、この論文で驚くほど単純な数式を見て興奮しています。

物理学のこの分野では、教科書的な手法で計算された物理的観測量の数式が非常に複雑に見えることが多いですが、実際には非常に単純であることがよくあります。これは重要です。なぜなら、単純な公式がしばしば私たちを深い新しい構造を発見し理解する旅へと導き、出発点に見られる単純さが解明されるような、新たなアイデアの世界を切り開くからです。

私にとって「シンプルな公式を見つけること」は常に厄介で、コンピューターで自動化できるのではないかと長い間感じてきました。いくつかの分野でこの現象が見られ始めています。この論文の例は、現代の AI ツールの力を最大限に活用するのに特に適しているようです。近い将来、この傾向が汎用的な「シンプルな公式パターン認識」ツールへと進んでいくのを楽しみにしています。」

—Nima Arkani-Hamed(プリンストン高等研究所の物理学教授。専門は理論高エネルギー物理学)

「これらの高度に縮退した散乱プロセスの物理学は、私が約15年前に初めて出会って以来、ずっと興味を持っていたものなので、この論文で驚くほど単純な数式を見て興奮しています。

物理学のこの分野では、教科書的な手法で計算された物理的観測量の数式が非常に複雑に見えることが多いですが、実際には非常に単純であることがよくあります。これは重要です。なぜなら、単純な公式がしばしば私たちを深い新しい構造を発見し理解する旅へと導き、出発点に見られる単純さが解明されるような、新たなアイデアの世界を切り開くからです。

私にとって「シンプルな公式を見つけること」は常に厄介で、コンピューターで自動化できるのではないかと長い間感じてきました。いくつかの分野でこの現象が見られ始めています。この論文の例は、現代の AI ツールの力を最大限に活用するのに特に適しているようです。近い将来、この傾向が汎用的な「シンプルな公式パターン認識」ツールへと進んでいくのを楽しみにしています。」

—Nima Arkani-Hamed(プリンストン高等研究所の物理学教授。専門は理論高エネルギー物理学)