スマート農業は、ロボットやAIなどの先端技術を活用し、生産現場の課題を解決する。

スマート農業について 「農業」×「先端技術」=「スマート農業」 「スマート農業」とは、「ロボット、AI、IoTなど先端技術を活用する農業」のこと。 「生産現場の課題を先端技術で解決する！農業分野におけるSociety5.0※の実現」 ※Society5.0：政府が提唱する、テクノロジーが進化未来社会の姿 スマート農業の効果 ① 作業の自動化 ロボットトラクター、スマホで操作する水田の水管理システム

AIと人が協働する社会を実現するため、産業・雇用・制度の変革とAI人材育成を進める。

(参考) AI施策の方向性：AI社会に向けた継続的変革（AIと協働する）・人とAIが協働する社会を実現するため、産業や雇用の在り方、制度や社会の仕組みを先導的かつ継続的に変革。・AIを使い、AIを創るAI人材の育成・確保に加え、人とAIの役割分担を模索しながら、AI社会を生き抜く「人間力」を向上できる環境を構築。具体的な取組≫AIを基軸とした産業構造の構築、地域活性化の促進を図り、包摂的成長に貢献

AIの利活用と技術革新の好循環を実現し、信頼できるAIエコシステムを構築するため、国際的なガバナンス構築を主導する。

(参考) AI施策の方向性：AIガバナンスの主導（AIの信頼性を高める） ・人とAIが協働する社会でAIの利活用と技術革新の好循環を実現する環境を構築するため、AIの適正性を確保するガバナンスを構築。 ・国境を越えるAIでは、国内だけでなく国際的なガバナンスが不可欠であり、我が国はその構築を主導。 具体的な取組 ≫ AIイノベーションの好循環を実現し、信頼できるAIエコシステムを構築するため、技術

AI利活用を加速し、イノベーション創出と社会課題解決を目指す。

(参考) AI施策の方向性：AI利活用 の加速的推進（AIを使う） 日本社会全体で、世界最先端のAIに関する技術を能動的に利活用することで、新たなイノベーションを創出。 データの集積・利活用・共有を促進し、AIの利活用、性能向上を実現。 具体的な取組 まず使ってみるという意識を広く社会に醸成。利活用 の阻害要因であるAIによる効果やリスクへの理解不足等の解消に努める。 政府による適正な調達・利活用

信頼できるAIの追求、開発、活用、ガバナンス、社会変革を基本方針とする。

人工知能基本計画（概要） ～「信頼できるAI」による「日本再起」～ 基本構想 ◎「信頼できるAI」を追求し、「世界で最もAIを開発・活用しやすい国」へ。 ◎「危機管理投資」「成長投資」の中核として、今こそ反撃攻勢。 3つの原則 イノベーション促進とリスク対応の両立、アジャイル（柔軟かつ迅速）な対応、内外一体での政策推進 4つの基本的な方針に基づく施策 データの集積・利活用・共有を促進 1. AI利

我が国産業の国際競争力強化と強い経済の実現に向けたデジタルエコシステム。

デジタルエコシステムの全体像 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 我が国産業の国際競争力強化と「強い経済」の実現 産業DX 日本成長戦略本部で決定した１７の戦略分野をはじめとする多様な産業分野 AI-Ready化データの整備 業界横断のデータ連携基盤の構築 サービスの提供・更新 データのフィードバック AI・デジタルサービスの創出 半導体・デジタル分野の人材育成 市場ニーズに合致した人材の育成 高

AI時代におけるDX実現のため、需要と供給の好循環を生み出すデジタル・エコシステム構築に向けた政策方針を検討。

半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 半導体・デジタル産業政策の今後の方向性 1. AIの加速度的な発展を踏まえた「強い経済」の実現 ● AIが加速度的に発展する中、データの価値や利活用ニーズが高まり、産業競争力がデータにより規定される時代が到来。 AIの社会実装とデータの高速・大規模な利活用を起点に、DXを加速する必要性が一層増大。 ● 足下、高市内閣は、社会課題解決に対し先手を打って供給力を強化

2030年度までの7年間で10兆円以上のAI・半導体支援を実施し、今後10年間で50兆円を超える国内投資を目指す。

AI・半導体産業基盤強化フレームの成立 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 2030年度までの7年間で10兆円以上 のAI・半導体支援を実施し、これを呼び水に、今後 10年間で50兆円を超える国内投資を官民協調で実現する (2024年11月22日閣議決定)。 (参考) これまでの予算額: 7,740億円 (FY2021)、約1.3兆円 (FY2022)、約1.1兆円 (FY2023)、約1.5兆円

高市政権は「強い経済」実現のため、AI・半導体等の17分野で官民投資ロードマップを策定。

高市政権の成長戦略について 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 ●「強い経済」実現のため、AI・半導体、デジタル・サイバーセキュリティ、造船、量子等の17の戦略分野ごとに、来年6月頃を目途に投資内容、時期、目標額等を含めた「官民投資ロードマップ」と成長戦略を策定。 ● 2025年11月10日に開催された成長戦略会議の初回では、経済対策に向けた重点施策（大胆な設備投資促進税制の創設等の分野横断施策や

米国はAI分野で競争力強化のため、輸出規制緩和やインフラ支援を推進。

半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 米国のAI関連技術政策・日米協力 2025年7月に「米国AIアクションプラン」を発表。AI分野で米国と同盟国が競争に勝利する必要があることを強調し、産 業振興・イノベーションを中心とした内容。 また、米国AI技術の輸出プログラムに注力。米国発のAI技術のグローバル展開を支援することにより、AI分野における 米国のリーダーシップを維持・拡大し、敵対国が開発したAI

AI学習に必要なデータが枯渇し、生成AIの活用に課題が生じている。

AIの学習データ枯渇問題 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 経済・産業活動のデジタル化が進展し、データそのものの価値やデータ利活用のニーズが高まる中、生成AI等の登場がこの動きを更に加速化する。あらゆる産業の競争力がデータによって規定される時代に入っている。 一方で、これまでインターネット上の大量のテキストデータを学習し、あらゆる場面で活用されつつある生成AIも、昨今では目前に迫っている「学習デ

ロボティクスAIは、ティーチングプレイバックからVLA/VLMへ進化し、学習・制御が高速化・汎用化。

ロボティクスにおけるAI（フィジカルAI）の開発 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 ● 従来のロボティクス（単一作業特化型ロボット）は、ティーチングプレイバック（人間がロボットに直接動作を覚えさせる制御手法）が主流。各動作にティーチングが必要なため、導入コストが高く、環境変化への柔軟性がない。 ● 近年は、VLA（Visual Language Action Model）、模倣学習、強化学習等の

AIは言語、画像、音声など多様なデータを扱い、文脈や因果関係を深く思考する開発が進んでいます。

AIのマルチモーダル化を巡る動向 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 ● AIは、言語のみならず、画像・音声等多様なデータを広く扱うマルチモーダル化に向けた開発が激化。 ● また、文脈・意図・因果関係を踏まえて深く思考することも、開発の重要な要素になっている。 凡例 広さ（扱えるデータの多様性） モデル例 言語 音声 画像 動画 音声 画像 動画 3D ロボット 制御 生体信号 (BCI) 日本語

AIモデルは、従来型から汎用基盤モデルへと進化し、領域特化モデルを置き換える可能性。

AIモデルの進化 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 ●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~) (2022~) (2025~) 従来型AIによる 一部業務自動化 汎用モデルの活用 領域・個社ごとの 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

半導体業界はAIアプリケーションの高性能化に伴い、高付加価値化と工程増が進む。

直近の半導体業界の構造変化 半導体・デジタル産業を取り巻く情勢 アプリケーション 素子4 Enabler (装置・素材) AIアプリケーションが高性能化していくに伴い 半導体も高付加価値化し成長 素子の性能の高度化に伴い先端装置も 高付加価値化、工程が増える等で成長 AIアプリケーション 日本 米国 中国 欧州 その他 ※本社所在地で分類 EUV テスタ マスク検査 生成AI データセンター 自動

造船業再生ロードマップを策定し、官民で1兆円規模の投資実現を目指す。

国土交通省 内閣府 経済安全保障の強化②（造船） 経済産業省 環境省 造船業再生ロードマップを策定し、造船能力の抜本的向上に向けた基金の創設をはじめとす る総合的な対策を講じ、官民で1兆円規模の投資実現を目指す 取組 造船業再生基金の創設 AIを活用した次世代型造船ロボットの研究開発 「船体」を経済安全保障推進法の特定重要物資に指定 溶接等の造船工程について、AIによる環境認識・自律制 御等が可能

AIと半導体産業の強化に向けた取組と成果、将来像について説明。

経済安全保障の強化①（AI・半導体） 内閣府 経済産業省 文部科学省 総務省 AI法※注及び同法に基づく人工知能基本計画及び適正性確保のための指針に則り、イノベーション促進とリスク対応の両立を推進 AIの競争力をハード面で支える半導体について、AI・半導体産業基盤強化フレームに基づき、先端・次世代半導体の量産等に向けた技術開発や設備投資を重点的に支援 取組 半導体 社会課題解決のために、AIエージ

行政業務の流れを「What」「How」「Why」の観点から図解し、AI・データ活用による政策立案、サービス提供、組織変革の実現を示す。

4. 組織の強化 | AI・データ前提組織 デジタル庁 AI・データを活用した 政策立案、サービス提供、組織変革をあたりまえに 行政業務の流れ What How Why 政策立案 行政活動・行政サービス 政策効果 現状把握 課題設定 企画・計画 インプット アクティビティ アウトカム 国民・社会 への影響 活用 データ 活用 データ 活用 データ 活用 データ 活用 データ サービス 行政AIサー

AI・データ活用を前提とした次世代の行政組織は、創る力、変わる力、続ける力の3つの要素で構成される。

4. 組織の強化 | 次世代の行政組織へ デジタル庁 AI・データ活用を前提とした次世代の行政組織へ 創る力 変わる力 続ける力 利用者視点による関係者と共創 変革力の確保 中長期の政策推進と社会実装 利用者視点の徹底 企画・開発の変革 成果の の可視化 関係者連携の推進 業務プロセスの変革 組織の継続改善 活用 ↑↓ データ 活用 ↑↓ データ 活用 ↑↓ データ AI・データ 36

デジタルファーストを発展させ、AI・データを最大限に活用する行政組織を目指す。

4. 組織の強化 | 取組方針 デジタル庁 今後の組織強化 デジタルファーストを発展させ AI・データを最大限に活用する行政組織へ。 世界をリードする官民一体の組織づくりを。 35