経済産業省と地方の経済産業局がDX推進に関する取組を紹介する地域別説明会を5・6月に実施。

DX推進に向けた地域別説明会（2025年度） 経済産業省及び地方の経済産業局が共同で地域毎にDXやDX支援に関する取組を紹介する地域別説明会を 本年5・6月に実施。 開催日程及び登壇企業・支援機関 地域 日時 登壇企業・支援機関 地域 日時 登壇企業・支援機関 北海道 6/26 (木) 13:30~16:30 (株)近藤商会 (DXセレクション2025準グランプリ) (株)NTT DXパートナー

中堅・中小企業等へのDX支援事例32件を掲載し、支援機関の取組やメッセージを紹介。

DX支援取組事例集 -DX支援ガイダンス別冊- 中堅・中小企業等へのDX支援に取り組む支援機関の事例を32件掲載。「DX支援の取組」 「支援機関同士の連携」 「DX支援人材」における支援機関の取組と、実際のDX支援事例や支援機関に向けたメッセージで構成。 各支援機関事例の構成 掲載事例の地域分布（全32件） ① DX支援への考え・全体像 北海道地方（1件） 支援機関としての沿革や支援実績、自社内の

DXで成果を残し、中堅・中小企業等の優良事例を選定し、地域活性化につなげる。

DXセレクション デジタルガバナンス・コードに沿った取組を通じてDXで成果を残し、中堅・中小企業等のモ デルケースとなる優良事例を選定。 優良事例として地域内や業種内での横展開を図り、中堅・中小企業等のDX推進及び各地域で の取組の活性化につなげていくことが目的。 「DXセレクション2025」 企業一覧 グランプリ 優良事例 # 企業名 所在地 # 企業名 所在地 1 株式会社後藤組 山形県 5

DX銘柄2025では31社が選定され、DXのベストプラクティスを広めることが目的です。

デジタル・トランスフォーメーション銘柄（DX銘柄） DX銘柄 Digital Transformation 経済産業省・東京証券取引所・IPAが共同で、企業価値の向上につながるDX推進体制を構築し、優れた デジタル活用の実績が表れている企業を、DX銘柄として業種ごとに毎年選定（DX銘柄2025ではDX銘 柄31社、DX注目企業19社を選定）。 DXのベストプラクティスを広く波及し、経営者のDXに向

中堅・中小企業向けDX推進の手引き2025は、DXの進め方、成功のポイント、選定企業の取り組みを紹介。

中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025 ・中堅・中小企業等の経営者が実際にデジタルガバナンス・コードに沿って自社のDXの推進に取り組む際に参考としていただきたい「DXの進め方」、「DXの成功のポイント」と「DXセレクション2025選定企業レポート」をまとめた手引きを整備。 本手引きの主な内容 DX実現プロセスの各段階における成功のポイント 1 DXの進め方 DX実現プロセスやDX実現プロセス

DX推進に課題を持つ中小企業と受講生が協働し、デジタル技術実装等に取り組むプログラム。

マナビDX Quest (地域企業協働プログラム) DX推進に課題を有する地域中小企業等の参加を得て、受講生チームと企業が協働し、デジタル技術の実装等に取り組むプログラム。 概要 実施時期：概ね11月～2月頃（約2ヶ月間） 受講対象：ケーススタディ教育プログラム修了生など 受講料：無料 特長 受講生チーム (1チーム4～6人程) 自社のDX推進を 希望する地域企業 地域ハブ団体 (全国10団体)

民間講座をスキル標準に紐付け、DX推進人材育成を支援するポータルサイト。

ポータルサイト「マナビDX（デラックス）」マナビDX MANABI DELUXE 民間が提供する講座をスキル標準（スキル・レベル）に紐付け一元的に提示するポータルサイト。（現在：約250社 約770講座）情報処理推進機構（IPA）が審査・運営。 一定レベル以上の認定講座について、厚生労働省が定める要件を満たした場合は、専門実践教育訓練給付（個人向 け）、人材開発支援助成金（企業向け）の対象となる。

DX・AI時代に必要な人材像をデジタルスキル標準として整理し、企業内人材育成を加速。

デジタルスキル標準（DSS） DX・AI時代に必要な人材像をデジタルスキル標準（DSS）として整理。①DSS準拠の学習コンテンツやスキル評価サービス拡大、②DSSに基づく企業内人材育成が加速。 生成AIの登場を踏まえ、プロンプトの習熟等の必要性や、新技術への向き合い方を追記。 ※活用企業をIPAにて集約中 https://www.ipa.go.jp/jinzai/skill-standard/ds

AIの利活用促進のため、当事者間の利益・リスク配分を目指すチェックリストを策定。

AIの利用・開発に関する契約チェックリスト ●「AI・データ契約ガイドライン」公表後の市場環境の変化を踏まえ、当事者間の適切な利益及びリスクの分 配を目指し、ひいてはAIの利活用を促進することを目的として、我が国の事業者が使いやすい形式のチェックリストを策定。 2022年頃より、基盤モデルに代表される生成AI技術を用いたサービスが急速に普及 AIモデルの開発だけでなく、その利活用の局面における契約

AISIはAIセーフティに関する日本の中心機関として、評価ガイド等を公開し、産総研等が技術面から支援。

生成AIの社会実装を促進するためのAIセーフティの取組 AIセーフティ・インスティチュート（AISI）は、AIセーフティに関する日本の中心機関として、これまで、海外機関とも連携し、「評価観点ガイド」「レッドチーミング手法ガイド」等の成果を公開。 また、産総研等が、AISIのパートナー機関として、主に技術面から支援。 AISIの取組 産総研等の取組 評価観点ガイド レッドチーミング手法ガイド 技術面

GENIACのエコシステムは、基盤モデル開発者、アプリケーション開発企業、ユーザー企業から構成され、計算資源提供者と資金・ビジネス支援等によって支えられています。

GENIACのエコシステム 基盤モデル開発者 EQUES SYNTHETICGESTALT ABEJA TURING AI inside DATAGRID Humanome Lab FUTURE AldeaLab AiHUB Innovate through AI 松尾・岩澤研究室 Stockmark NABLAS Kotoba Technologies Preferred Elements sa

海外エンジニアを招いたセミナーや開発者同士の勉強会、マッチングイベント等をオンライン/オフラインで開催し、情報共有のためにコミュニケーショ ツールを活用。

コミュニティの運営 海外ビッグテックのエンジニアを招いたセミナーや、開発者同士の勉強会、開発者・ユーザーのマッチングイベント等を、オンライン/オフラインで開催するほか、日々の情報共有のためにオンラインコミュニケー ションツールを活用。 採択者同士の顔合わせイベント 開発者・ユーザーのマッチングイベント 10

データ提供者とAI開発者間のデータ流通を促進し、エコシステムを構築する。

データを起点にしたエコシステム作り 様々なデータ提供者に対する適正な利益分配や、信頼性の高いデータ流通等を確保することにより、特定の領域におけるデータを次々と収集し、活用を促すデータスペースを構築する取組を支援する。 これにより、データを起点にしたエコシステムのモデル事例を創出する。 実施者と収集データ AI利用者 /データ保有者 AI開発者 データスペース データ SoftBank ソフトバンク

計算資源の調達支援における採択者、分野、開発概要のリスト。

計算資源の調達支援（2期目②） 採択者名 分野 開発概要 ウーブン・バイ・トヨタ 株式会社 自動車 都市のリアルタイム情報提供を可能とするマルチモーダル基盤モデルの開発 WOVEN by TOYOTA KARAKURI カラクリ株式会社 サービス カスタマーサポートの業務効率化を支援するAIエージェントの開発 国立研究開発法人海洋研究開発機構 JAMSTEC 環境 AIによる防災計画策定を実現する

計算資源の調達支援に関する企業と開発概要のリスト

計算資源の調達支援（2期目①） 採択者名 分野 開発概要 株式会社ABEJA ビジネス業務 ビジネス支援に向けた、日本語特化で小型高性能なAIプラット ABEJA （営業・バックオフィス） フォームの開発 株式会社AIdeaLab AIdeaLab アニメ 実写動画・アニメ動画作成に向けた動画生成AIモデルの開発 Innovate through AI AiHUB株式会社 AiHUB アニメ アニ

計算資源調達支援の1期目における、各社・各研究機関の成果概要。

計算資源の調達支援（1期目）の成果概要 ABEJA 既存モデルを活用しGPT-3.5を超える性能を達成 sakana.ai GPT-3.5級の小型で効率的なモデルを開発 NII 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所 National Institute of Informatics スクラッチで国内最大級モデルを開発 Stockmark スクラッチで100Bモデルを開発

計算資源の調達支援は、基盤モデル開発促進のため補助金で行われ、3期にわたる。

計算資源の調達支援 基盤モデルの開発を促進するため、計算資源の調達等を補助金で支援。 1期目では、開発ノウハウ等の公開を重視して支援し、大規模言語モデル開発に関する日本としての基礎体力作りを行った。300名超が開発を経験。世界レベルの成果も。 2期目では、マルチモーダル化や推論の効率化、領域特化など、社会実装を重視した基盤モデルの開発を支援。 現在、3期目の採択審査中。 目的 1期目 生成AI基盤

半導体・デジタル産業戦略の現状と今後（第13回）

GENIAC ~Generative AI Accelerator Challenge~ ● 生成AIについて、エンジニアリング能力の向上を図るとともに、専門データの確保やユースケースを踏まえ た付加価値を創出し、社会実装を目指す。 01 02 03 計算資源 データ ナレッジ ● 生成AIのコア技術である基盤モ デルを開発する上で必要な計算 資源の調達を支援する。 ユーザーなどデータ保有者との

半導体・デジタル産業戦略の実施状況について、情報処理分野、通信インフラ分野、半導体分野、その他の項目別に説明しています。

1. 半導体・デジタル産業戦略の実施状況 (1) 情報処理分野 (2) 高度情報通信インフラ分野 (3) 半導体分野 (4) その他 3

本スライドは、半導体・デジタル産業戦略の実施状況と今後の在り方について、分野別に概説する。

<全体目次> 1. 半導体・デジタル産業戦略の実施状況 (1) 情報処理分野 (2) 高度情報通信インフラ分野 (3) 半導体分野 (4) その他 2. 今後の半導体・デジタル産業の在り方 (1) 総論 (2) 情報処理分野 (3) 高度情報通信インフラ分野 (4) 半導体分野 2