フィジカルAIの開発促進

AGI時代に向けたAIエンジニアの見通し

AGI時代に向けて

日本としてAGIに対応する必要性・論点

AIモデルの進化

レガシーシステムのモダン化の促進

AIセーフティの取組強化 ～データの秘匿性を考慮したモデル開発～

AIセーフティの取組強化 ～医療特化LLMの安全性検証～

AIセーフティの取組強化 〜AISIを中核とした標準化活動〜 ● AISIは、これまでの取組を発展させ、ドキュメントの策定や国際連携に加え、汎用/分野別のAI セーフティ評価環境の構築等を目指す。 ● その際、経産省としては、国研等のアセットも活用しながら、主に技術面からAISIを支援する。 AISIの取組方針 ● 最新の動向を反映した「評価観点ガイド」「レッドチーミング 手法ガイド」の改訂 ● 汎用的なAIセーフティ評価環境(自動レッドチーミングツール、 データセットなど)の構築 ● 分野別(ヘルスケア、ロボティクス、データ品質、適合性評価 等)の取組(分野別AIセーフティ評価に関するドキュメント、 評価シナリオ、データセット等の策定) ● AIセキュリティに対する取組(AIシステムに対する特有の攻撃 手法の調査、AIセキュリティインシデントの分類体系の検討) ● 国際連携の強化 等 技術面から の貢献 国研等を活用した取組 AIの高度化に伴うリスク の変容への対応 AIセーフティの評価・管理の 基盤となる技術 生活空間における AIセーフティの評価・実装 のための技術 AIセーフティの 標準化活動 適用領域の拡大 (ヘルスケア、ロボティクス等) 標準化のための活動 93

生成AIアプリケーションの開発・社会実装の促進

AIの競争力強化に関する政策の方向性

今後の半導体・デジタル産業の在り方

AI・半導体政策の直近の動向

情報処理の促進に関する法律及び特別会計に関する法律の一部を改正する法律の概要

今後のコンピューティングアーキテクチャ ②

今後のコンピューティングアーキテクチャ ①

AI・最先端半導体技術を起点にした経済成長実現に向けたエコシステム構築 クラウドを利用した生成AIの提供・利活用拡大と、自動車をはじめとするエッジ領域でのAI機能の搭載の両面で、「AI の高度化」と「消費電力の削減」を最適化するハード・先端半導体の産業基盤の確保とソフト・生成AIの開発力を 向上が設計プロセスを通じて相互円滑に機能していくためのエコシステム作りこそが、今後の産業の国際競争力にとっ ては不可欠。特に人口減少・少子高齢化により人手不足経済化に直面する我が国は、AIの活用による自動化の進 展が急務。 我が国の産業の国際競争力強化 AIクラウドサービス利用産業 バイオ・ライフサイエンス、材料、金融など データ フィードバック アプリ AIサービス エッジ側でのAI機能の搭載 自動車、ロボティクスなど データ フィードバック AIサービス AIサービス プロバイダー 設計 フィード バック 半導体メーカー 基盤モデル 大規模言語モデル 非言語モデル (画像、動画、音声など) 特化型 (ロボティクスなど) 計算基盤(クラウドサーバ、エッジ端末) 最先端半導体(ロジック・メモリ・パッケージ) 85

今後の政策の方向性についての基本的な考え方

2. 今後の半導体・デジタル産業の在り方

先端電子部品における技術管理の必要性について