AIサービスの海外展開を促進するため、人材育成から開発・利用のエコシステム構築を支援。

海外市場への展開促進 日本のAIサービスの海外市場展開、特に成長著しく地理的に近いアジア・太平洋地域への展開を促進するため、各国ごとの人材育成から開発・利用のエコシステム作りに貢献していく基本姿勢が重要。 相手国とのAIフォーラム（仮称）を開催するとともに、教育プログラムの提供や共同開発などに対する支援パッケージを定型化することにより、面的なネットワーキングの構築・深化を図っていく。 日本の AI

半導体・デジタル産業戦略の現状と今後（第13回）

AIと半導体の一体的な開発促進 AI (ソフトウェア) の開発や利用に当たっては、機能やエネルギー効率等の向上に向けて、半導体 (ハードウェア) も含めたシステムとして最適化を図っていく必要。 このため、AI開発に最先端半導体を試験的に使える環境 (テストベッド) の整備事業や、特にフィジカルAIの開発事業に、多様な半導体ベンダーの参画を促すことにより、AIと半導体双方の開発力を向上させていく。

AIロボティクス開発において、ソフトウェアとハードウェアのオープンな開発環境構築を進める。

AI・ソフトウェア起点のロボット開発を促進する オープンな開発環境の構築 ● AIロボティクスの実装領域のスピード感ある拡大に向けて、ロボティクスの機能をモジュール化した 上で、モジュール単位での柔軟なロボットシステム開発が可能となる、ソフトウェアとハードウェアの オープンな開発環境の構築を進める。 従来：ロボット等のハードメーカが 目指す姿：多様な主体が分割化（モジュール化） ハード・ソフトを一

オープンなデータ基盤でフィジカルAI開発を加速し、社会実装を促進する。

フィジカルAIの開発促進 ●フィジカル分野の基盤モデルにより、従来は難しかった汎用・自律的なロボットの動作が可能に。米中では、プロプライエタリにデータを蓄積し、基盤モデルを開発する動きが加速。 ●日本では、オープンなデータ基盤の成長を加速させることにより、基盤モデルの開発や社会実装を促進する。 競争領域 協調領域 社会 実装 個別 モデル 基盤 モデル ハード 製造 運搬 清掃 飲食 医療 開発者

2030年までにトップAIエンジニア1500名、AIエンジニア6000名の人材基盤を構築する見通し。

AGI時代に向けたAIエンジニアの見通し 2030年に一定の人材基盤（海外先行企業の開発体制等を踏まえ、トップAIエンジニア1500名程度、AIエンジニア6000名程度）の見通し。 2025年 100名 トップAIエンジニア 断片情報から先行する最新のAIモデルの仕組みを類推でき、新たにトップレベルの成果を創出できる人材 海外先行企業の開発体制（500名程度）や競争に生き残っている企業の割合（3分

AI開発促進のため、計算資源・AIエンジニア育成環境を提供。

AGI時代に向けて 相応の計算資源を無償利用できる環境を競争的に提供し、フロンティアAIの開発を促進するとともに、海外の一流研究機関との共同研究等を通じて国内外の人的ネットワークを形成し、ナレッジシェアを促進する。 AIエンジニアの育成に向けて、産総研 ABCI 3.0の少量を無償利用できる環境を提供する。 経済産業省 人件費・研究費 を提供 有識者の協力を得て 開発チームを探 採択 民間DC事業

AGIは国民生活・経済活動の基盤となるが、海外依存は競争力低下や文化喪失を招く。

日本としてAGIに対応する必要性・論点 AGI、人間が備える認知能力を全て備えるAIは、人間が生み出す国民生活・経済活動すべての基盤となる。 これを海外に依存する場合、日本が確保しようとしていた各産業領域・各社に特化したモデルの競争力も失い、ひいては産業そのものの競争力が失われるおそれ。 偽情報や偏向情報の拡散、サイバー攻撃、軍事利用など、AIの悪用に自立的に対応する能力を失い、安全保障や治安に悪

AIモデルは従来型から汎用基盤モデルへ進化し、最終的にAIによるAI生成を目指す。

AIモデルの進化 短期的には領域特化モデルが求められるが、領域特化モデルを置き換える汎用基盤モデルが登場する可能性。（2000～） 従来型AIによる 一部業務自動化 （2022～） 汎用モデルの活用 （2025～） 領域・個社ごとに の基幹業務での活用 汎用モデルの 飛躍的性能向上 AIによるAIの生成 製薬企業向け 金融業界向け 製造業向け 製薬企業向け 金融業界向け 製造業向け ・従来型AIの

レガシーシステムがAI活用を阻む現状と、その対策として企業・政府による取り組みを解説。

レガシーシステムのモダン化の促進 AIの活用には、付加価値につながるデータの活用を可能にするモダン化された情報システムが必要。しかし、国内企業の61%が、依然としてそれを阻むレガシーシステムを保有。 「レガシーシステムモダン化委員会」の活動や市場動向調査の分析結果を取りまとめたレポートを5月に公開。 DXとレガシーシステムを取り巻く現状、問題への対処の方針性、企業や政府が取るべき対策を整理。今後、

データの秘匿性を考慮した学習手法を開発し、金融領域等で実証を行う。

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～ 各社のデータの秘匿性を考慮した学習手法を開発し、それぞれの産業領域で高い性能を有する領域特化基盤モデルを開発する。 データの秘匿性に対する要求が特に高い金融領域を含む実環境での実証を行う。 金融 その他の産業 ②実環境での実証 ①データの秘匿性を考慮した学習手法の開発 領域特化基盤モデル A社 B社 C社 D社 E社 各社データ ①

日本の医療現場のニーズに合わせたLLMを開発し、専門家の知見を得て安全性検証を行う。

AIセーフティの取組強化 ～医療特化LLMの安全性検証～ 日本の医療現場のニーズに即したLLMを開発し、かつ安心して利用できるよう、専門家の知見も得ながら、安全性検証を行う。 社会実装に向けた安全性検証 有害情報・偽情報出力制御 医学倫理に反した出力の制御 医療従事者のフィードバックの反映 プライバシー保護 個人情報を学習したLLMの出力内容の検証 個人情報を出力しないよう制御する仕組み ロバスト

半導体・デジタル産業戦略の現状と今後（第13回）

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 ●

生成AIの社会実装を促進するため、テーマに基づき開発・検証したアプリケーションに懸賞金を授与する。

生成AIアプリケーションの開発・社会実装の促進 GENIAC PRIZE 生成AIによる解決が望まれるテーマにおける具体的なニーズに基づき、開発・検証した生成AIアプリケーションを申請してもらい、審査を経て、成果に応じた懸賞金を授与する。 これにより、様々な地域や業種における企業等による生成AIの社会実装を促進する。 テーマ 懸賞金総額 スケジュール 民 国産基盤モデル等を活用した社会課題解決AI

AIの社会実装による経済効果創出とAGI時代に向けたフロンティアAI開発、海外展開を促進。

AIの競争力強化に関する政策の方向性 領域特化モデルの社会実装による経済効果を速やかに創出するとともに、現実世界を理解するAIの実現含め、AGI時代に向けたフロンティアAIを開発していく。また、海外市場への展開も促進する。 アプリケーション 1 領域特化モデルの社会実装によるAI産業創出 各産業領域・各社に特化したモデルを開発する ことで、基幹業務への適用を可能にし、経済効 果の創出を目指す。 3

今後の半導体・デジタル産業の在り方について、総論、情報処理分野、高度情報通信インフラ分野、半導体分野の4点から論じる。

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 90

AI・半導体分野への公的支援枠組みと金融支援の概要を示す図解。

AI・半導体政策の直近の動向 情報処理促進 法等の改正法 案の成立 次世代半導体の量産に向けた金融支援（出資・債務保証等）の新設 2030年度までに合計10兆円以上のAI・半導体分野への公的支援を行う枠組 みの構築 産業競争力強化やそれに向けた 経営基盤の維持に関する基金の点検・見直し 財投特会 一般会計 エネルギー対策特別会計 エネルギー需給勘定 （GX債等） ② 先端半導体・人工知能関連技術勘

情報処理促進法と特別会計法の一部改正により、半導体・AI分野への公的支援を強化。

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 背景・法律の概要 ✓ 生成AIの利活用の急速な拡大に伴い、電子計算機に求められる計算量は大幅に増加していることから、今後情報処理の更なる促進を図るためには、先端的な半導体の確保、生成AIの計算需要を十分 に満たせるだけのサーバーの導入等を併せて進める必要がある。 ✓ また、半導体・AIの成長需要を取り込み、各産業の国際競

チップ技術と製造技術の進化により、各産業に特化した半導体設計と高度AI半導体が実現する。

今後のコンピューティングアーキテクチャ ② 【チップ技術】 ソフトウェア群から求められる ハードウェアの仕様定義 求められるコンピュー タ アーキテクチャ (SIMD, SIMT, MIMD, アレイ型、専用型など) 演算器、メモリ構成の最適化 各産業に特化した専用半導体設計 高度AGI/ASI用AI半導体 現在 10年以内 20年以内 自動運転 通信 ロボティクス IoT AI AGI ASI

AI開発・利活用における課題解決のため、ユーザーニーズを踏まえたソフトウェアとデータセンターの進化。

今後のコンピューティングアーキテクチャ ① 【ユーザー：AI開発・利活用による課題解決】 Text テキストや画像の生成 ・・・政府、防災、教育、医療、自動車、航空、電池、素材、金融、エネルギー、日用品、海運、地図、建設、国際展開・・・ 【5G通信】 移動通信（5G） 基地局 （RAN） 中継器 光ファイバー 海底ケーブル データ データ データ 分野毎のユニークかつ大量のデータを開発に利用 【ソ

半導体・デジタル産業戦略の現状と今後（第13回）

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