AIエコシステム強化と信頼できるAI開発で日本の強みを活かし、技術革新につなげる好循環を目指す。

(参考) AI施策の方向性：AI開発力の戦略的強化（AIを創る） ・ AIエコシステムの各主体（アプリ・モデル・計算基盤等）での開発と組合せ促進で、日本の強みとして「信頼できるAI」を開発、海外にも積極的に展開。 ・ AIを社会全体で使い、そこで生じた課題を解決するAIを創ることで、広範な技術革新につなげる好循環を実現。 具体的な取組 ≫≫ 我が国が独自にAIを研究開発、自律的運用できる能力を強化

日本のAI開発力は世界と比較して評価は高くないが、LLM開発は盛ん。技術進展と政府支援が後押し。

(第Ⅰ部 特集) AIの爆発的な進展の動向（日本のAI開発等の動向） 5 ●AIの研究開発力や活用に関して、世界的にリードする国と比べると、日本への評価は高くない。 ●その一方で、日本発のLLMの開発も盛ん。 技術進展による小型モデルの高性能化や、政府の支援策も開発を後押し。 「AI活ランキング」 (2023年) 日本の組織によるLLMの開発事例 【総合】 R&D Responsible AI E

AKATSUKIプロジェクトの2024年度採用事例として、産学連携機構九州とWashoi Labの取り組みを紹介。

AKATSUKIプロジェクト 採用事例 (2024年度) 株式会社産学連携機構九州 株式会社Washoi Lab ("福岡未踏的 人材発掘・育成コンソーシアム") ("MITOHOKU Program") 九州大学、九州工業大学、北九州市立大学等の教員、特にIPA未踏修了生 東北大学を中心に、前人未踏なアイデアを実現したい人材を発掘・育成 を中心に設立された福岡県の未踏的な人材発掘を目的としたコン

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

AIロボティクス施策として、オープンな開発基盤構築とデータプラットフォーム構築を進める。

製造業の競争力強化に向けたDX＜事例②＞ 【事例】AIロボティクス施策 図1：ロボットの導入市場 ロボットシステムの数・量 伝統 的市場 多品種少量製造 建築 ホテル・宿泊 小売 【未活用領域】 ロボットの 需要種別 ロボットによる 判断・処理 は限定的 少量多品種市場 ロボットに様々な機能、複雑な判断・処理が求められる 図2：ロボティクス分野におけるデータプラットフォーム 第4章 AI 人手不足

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

本ガイドラインはAI開発・提供・利用の基本理念と取組指針を示す。

全体構成 ・本ガイドラインは、AI開発・提供・利用にあたって必要な取組についての基本的な考え方を示しています 本編 ：「どのような社会を目指すのか（基本理念=why） 」及び「どのような取組を行うか（指針=what） 」 別添（付属資料）：「具体的にどのようなアプローチで取り組むか（実践=how） 」 本編（why, what） 別添（付属資料）（how） 第1部 AIとは 1. 第1部関連 A.