Society 5.0実現に向け、大型研究施設整備、先端研究強化、産学官連携推進等を進める。

教育・研究開発 ③Society 5.0実現のための研究開発 第3章 Society 5.0の実現に向け、第6期科学技術・イノベーション基本計画に基づき、総合知やエビデンスを活用しつつ、バックキャストにより政策を立案し、イノベーションの創出により社会変革を進めていく。 <最先端の大型研究施設の整備・活用の推進> 大型放射光施設 (SPring-8)、X線自由電子レーザー施設 (SACLA)、3Ge

ものづくり人材育成のため、大学・専門高校等での教育改革や支援拡充が重要。

教育・研究開発 ②ものづくり人材を育む教育・文化芸術基盤の充実 第3章 我が国の競争力を支えるものづくりの次世代を担う人材を育成するため、ものづくりへの関心・素養を高める小 学校、中学校、高等学校における特色ある取組の実施や、大学における工学系教育改革、高等専門学校 における人材育成など、ものづくりに関する教育の一層の充実が必要。 大学における工学関係学科、高等専門学校、専門高校（工業に関する学科

デジタル等の成長分野における人材育成のため、数理・データサイエンス・AI教育、半導体人材育成、専門高校のシステム構築、リカレント教育のエコシステム構築を推進。

教育・研究開発 ①デジタル等の成長分野を中心とした人材育成 第3章 <数理・データサイエンス・AI教育の推進> 数理・データサイエンス・AI教育に関するモデルカリキュラムや教材等をコンソーシアム活動を通じて全国へ普及・展開させるとともに、大学院教育におけるダブルメジャーの学位プログラム構築等を推進。 <半導体人材の育成等> 半導体産業の将来を担う人材の育成・確保に向けて、各地域の産官学連携コンソー

ものづくり企業におけるDXの取組状況について、導入のきっかけや人材確保の方法を分析。

第2章 ものづくり企業におけるDXの取組状況 デジタル技術の導入のきっかけは、従業員規模が小さい企業は、経営者・役員のТакの割合が最も高く、従業員規模が大きい企業は、社内からの要望（経営者、役員以外）の割合が最も高い。また、従業員数301人以上の企業では、様々な導入の契機がうかがえる。 デジタル技術の導入に際しては、約6割の企業が社内人材の活用・育成により人材確保を行っており、約2.5割が新たな

技能五輪国際大会と人材開発支援助成金について説明しています。

ものづくり産業の人材育成への支援・技能の振興 第2章 技能五輪国際大会 企業内における労働者のキャリア形成を効果的に促進するため、 青年技能者を対象に、技能競技を通じ、参加国・地域の職業 雇用する労働者を対象に職業訓練などを計画に沿って実施した 訓練の振興及び技能水準の向上を図るとともに、国際交流と親善 事業主等に対して、訓練経費や訓練期間中の賃金の一部等を 事業主等に対して、訓練経費や訓練期間中

製造業のOFF-JT実施率はコロナ禍で回復し、企業規模が大きいほど実施率が高い。

第2章 ものづくり企業の能力開発の現状 製造業における正社員員へOFF-JTを実施した事業所の割合は新型コロナウイルス感染症拡大前の水準に戻っていない。 製造業におけるOFF-JTの事業所規模別実施状況をみると、企業規模が大きいほど実施率が高く、企業規模により差が大きい。 従業員の自己啓発に対する支援を行っている事業所の割合は80.7%であり、「受講料などの金銭的援助」が最も多い。事業所の 規模別

製造業の持続的成長のため経済安全保障への対応が必要であり、取組の必要性を感じない理由や効果について調査した。

経済安全保障の取組を踏まえた製造事業者の持続的成長に向けて 第4章 取組を実施していない理由として、「自社の経営において必要性を感じない」、「何をすべきかわからない」との回答が多い反面、実施している事業者は、安定的な「事業の継続」を中心にその効果を感じている。 製造事業者の持続的な成長の実現に向けて、まずは自社にとっての経済安全保障への対応の必要性を理解することが必要。その上で、自社に適した社内体

製造業者の9割強が、サプライチェーンの把握を自社起点で1～3社先に限定している。

経済安全保障に取り組む製造事業者の実態② 製造事業者がリスク分析を実施する際、意識しているサプライチェーンの範囲について、自社を起点として川上・川下側ともに、直接の取引先及び2、3社先までの把握にとどまっている事業者が9割強と大宗を占める。 図1: リスク分析上意識しているサプライチェーンの範囲 (n=146) 川上側 45.9 47.9 6.2 川下側 44.5 46.6 8.9 0 20 40

製造事業者の経済安全保障の認知度は高いが、具体的な取り組みは浸透していない。

第4章 経済安全保障に取り組む製造事業者の実態① 経済安全保障に関する我が国製造事業者の理解度について、「聞いたことがない」と回答した事業者は約 6%にとどまる一方、「聞いたことはあるが、具体的なイメージが分からない」との事業者が約7割と最も多い。 また、「経済安全保障」、「脱炭素」といった「環境適合」、「DX」の各取組状況を確認したところ、経済安全保障 取組 に関して、「行っていない」との回答が

DXは製造業の稼ぐ力向上とGX推進に資する重要な取組であり、サプライチェーン連携やデータ活用が鍵となる。

製造業の競争力強化に向けたDX 第4章 DXは、産業競争力の強化に向けて製造事業者の稼ぐ力 の向上やGXの推進等に資する重要な取組。 稼ぐ力 の向上に資するDX 図1:DXの具体的な取組項目における取組割合と成果割合の関係 80.0% 成果割合 (%) 70.0% 60.0% 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 0.0% 75.0% 80.0% 85.0% 90.0% 95

製造業の競争力強化には、脱炭素と経済安全保障を複合的に考慮した中長期的な成長投資が重要。

製造業の競争力強化において考慮すべき要素：産業競争力 x 脱炭素、経済安全保障 第4章 近年、世界各国で産業政策の展開が加速し、その目的も多様化。欧州ドラギレポートの発表や米国トランプ政権の施策転換等、世界各国の経済産業政策では、産業競争力と脱炭素、経済安全保障といった要素とを複合的に捉える動きが進む。 事業環境の不確実性が高まる中、製造事業者脱炭素、経済安全保障を複合的に考慮した中長期的な成長投

2025年版ものづくり白書は、ものづくり基盤技術の現状と課題、振興施策をまとめたもの。

2025年版ものづくり白書について 1999年議員立法にて、「ものづくり基盤技術振興基本法」が成立・施行。同法に基づく法定白書として、2001年より「ものづくり白書」を、毎年国会に報告。2025年で25回目。 経済産業省、厚生労働省、文部科学省の3省連名で作成。 ものづくりに関するその年の課題や政府の取組を掲載する第1部と、ものづくり振興施策をまとめた第2部からなる。 目 次 第1部 ものづくり基

2025年版ものづくり白書（令和6年度ものづくり基盤技術の振興施策）の概要が示されている。

2025年版 ものづくり白書 (令和6年度 ものづくり基盤技術の振興施策) 概 要 令和7年5月 経済産業省 厚生労働省 文部科学省 経済産業省 厚生労働省 文部科学省

AI事業者ガイドライン v1.1（概要）

総務省 Ministry of Internal Affairs and Communications MIC 経済産業省 Ministry of Economy, Trade and Industry 25

AI利用者はAI提供者の意図した範囲で適正利用し、知見を習得することが期待される。

本編 別添 第5部 AI利用者の事項 AI開発者 AI提供者 AI利用者 データ前処理・学習 開発 システムへの実装 提供 利用 ・ AI利用者は、AI提供者が意図した範囲内で継続的に適正利用、必要に応じたAIシステムの運用を 行うことが重要であり、より効果的なAI利用のために必要な知見を習得することが期待されます U-2) i. 安全を考慮した 適正利用 AI提供者が定めた利用上の留意点を遵守し

AI提供者はAIの稼働と適正利用を前提に、AIシステム・サービスの提供を実現することが重要です。

本編 別添 第4部 AI提供者に関する事項 [2/2] AI開発者 AI提供者 AI利用者 データ前処理・学習 開発 システムへの実装 提供 利用 ・ AI提供者は、AIの稼働と適正な利用を前提としたAIシステム・サービスの提供を実現することが重要です P-2) ii. 適正利用に資する提供 - 適切な目的でAIシステム・サービスが利用されているかを定期的に検証する P-4) ii. プライバシー

AI提供者は、AIの稼働と適正利用を前提に、リスク、バイアス、プライバシー、セキュリティ対策を講じることが重要です。

本編 別添 第4部 AI提供者に関する事項 [1/2] AI開発者 AI提供者 AI利用者 データ前処理・学習 開発 システムへの実装 提供 利用 ・ AI提供者は、AIの稼働と適正な利用を前提としたAIシステム・サービスの提供を実現することが重要です AIシステム 実施時 P-2) i. 人間の生命・身体・ 財産、精神及び環境に 配慮したリスク対策 P-2) ii. 適正利用に資する提供 P-3

AI開発者は、AIモデルの設計・変更による影響を検討し、対応策を講じることが重要です。

本編 別添 第3部 AI開発者に関する事項 [2/2] AI開発者 AI提供者 AI利用者 データ前処理・学習 開発 システムへの実装 提供 利用 ・ AI開発者は、AIモデルを直接的に設計・変更ができるため、AIが提供/利用された際にどのような影響を与えるか、事前に可能な限り検討し、対応策を講じておくことが特に重要です 開発後 D-5) ii. 最新動向への留意 - AIシステムに対する攻撃手法

AI開発者はAIモデルの影響を考慮し、事前に検討・対応策を講じることが重要。

本編 別添 第3部 AI開発者に関する事項 [1/2] AI開発者 AI提供者 AI利用者 データ前処理・学習 開発 システムへの実装 提供 利用 ・ AI開発者は、AIモデルを直接的に設計・変更ができるため、AIが提供/利用された際にどのような影響 を与えるか、事前に可能な限り検討し、対応策を講じておくことが特に重要です データ前処理 学習時 D-2) i. 適切なデータの学習 プライバシー・バ

AIを安全安心に活用するため、経営層のリーダーシップのもと、複数主体間の連携確保、データ流通、経営層のコミットメントが重要。

本編 別添 第2部 AIガバナンスの構築 ・ AIを安全安心に活用していくために、経営層のリーダーシップのもと、下記に留意しながら適切なAIガバナンスを構築することで、リスクをマネジメントしていくことが重要となります - 複数主体に跨る論点について、バリューチェーン/リスクチェーンの観点で主体間の連携確保 - 上記が複数国にわたる場合、データの自由な越境移転の確保のための適切なAIガバナンスの検討