第２章

第２章

我が国におけるＡＩ関連研究開発の取組

我が国におけるＡＩ関連研究開発の取組

前章で見てきたような近年の急速なＡＩ技

企業等において、ＡＩに関する様々な研究開発

術の進展や国際的な議論を踏まえ、新たに設置や社会実装に向けた取組が進められてきておされた「ＡＩ戦略会議」において、「ＡＩに関り、当該分野における研究開発費も増加してきする暫定的な論点整理1」が令和５年（2023年）ています（第１-２-１図）。

５月に取りまとめられ、政府では、ＡＩに関す

この章では、我が国におけるＡＩ研究開発にる国際的な議論と多様なリスクへの対応、ＡＩ

おけるこれまでの主な経緯を振り返りつつ、第の最適な利用、ＡＩ開発力の強化等に向けた取３次ブーム以降の主な取組を紹介します。

第２章

組を進めてきています。また、研究機関や大学、■第１-２-１図／ＡＩ分野の研究主体別研究費2

資料：総務省統計局「令和５年科学技術研究調査結果 」

第１節

我が国におけるＡＩ関連研究開発の歩みと近年の取組

我が国の研究者も、第１次ブームの段階から、ＡＩ技術の進展に貢献してきています。1960年

年代には日本語情報処理の本格的な研究が始まるなど、ＡＩ研究が広がりました。

前後から、我が国の大学でも自然言語処理、音そして、昭和57年（1982年）から大型プロ

声認識、画像処理等の研究開発が始まり、1970

ジェクトとして始まった通商産業省（当時）の

1

ＡＩ戦略会議（令和５年）「ＡＩに関する暫定的な論点整理」

https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/2kai/ronten.pdf

2

総務省統計局「令和５年科学技術研究調査結果」
https://www.stat.go.jp/data/kagaku/kekka/kekkagai/pdf/2023ke_gai.pdf

11

第１部

ＡＩがもたらす科学技術・イノベーションの変革「第５世代コンピュータプロジェクト」等を通柱の下、基礎研究を社会実装につなげるためのじて、第２次ブームを迎え、大学や民間企業で研究開発を進めています。

多くの人材が育てられましたが、実用化の限界が意識され、ブームも終息しました。
その後、2010年代以降の深層学習をはじめ（ＡＩＰセンター）2の設立とする技術の進展を受けて、再び、ＡＩの活用

平成28年（2016年）４月に設置された同セ可能性への関心が高まり、平成29年（2017年）

ンターでは、世界最先端の研究者を糾合し、革３月に「人工知能技術戦略」、平成31年（2019

新的な基盤技術の研究開発や我が国の強みで年）３月に「人間中心のＡＩ社会原則」、令和あるビッグデータを活用した研究開発を推進

４年（2022年）４月に「ＡＩ戦略2022」がそしています。汎用基盤の研究については、深層

れぞれ取りまとめられました。これらの戦略等

学習の原理の解明、現在のＡＩ技術では対応でに基づき、総務省、文部科学省、経済産業省をきない高度で複雑・不完全なデータ等に適用可

はじめとする関係府省や国立研究開発法人等

能な基盤技術の実現を目指しています。また、が連携しながら、ＡＩ技術の研究開発や社会実

我が国の強みをＡＩの活用で伸長しつつ、ＡＩ装に向けた取組が進められるとともに、民間企を用いた社会課題の解決を指向しています。加業やスタートアップ企業においても研究開発

えて、ＡＩと人間の関係としての倫理の明確化が進められてきました。主な取組を以下に紹介

や、ＡＩを生かす法制度の検討などを行ってい

します。

ます。

●産業技術総合研究所人工知能研究セン●情報通信研究機構知能科学融合研究開発

ター1の設立推進センター3の設立

平成27年（2015年）５月に設置された同セ

平成29年（2017年）４月、従来から情報通

ンターでは、これまでＡＩの要素機能の研究開

信研究機構が蓄積してきたデータを含め、産学発で多数の成果を挙げ、使いやすい形のプログ官が利用しやすい形での研究開発環境を整備

ラムに実装したソフトウェアモジュールを構するとともに、知能科学領域における次世代研

築・公開し、「生産性の向上」、「健康、医療・究開発を推進するオープンイノベーション型

介護」、「空間の移動」などの広範な分野で応用の戦略的な研究開発推進拠点として設置され技術を開拓してきています。実世界にＡＩを埋ました。

め込んでいくために更に必要な基盤技術に焦点を当て、人間と協調できるＡＩ、実世界で信頼できるＡＩ、容易に構築できるＡＩの三つの12●理化学研究所革新知能統合研究センター

1

産業技術総合研究所人工知能研究センター
https://www.airc.aist.go.jp/2

理化学研究所革新知能統合研究センター
https://www.riken.jp/research/labs/aip/3

情報通信研究機構知能科学融合研究開発推進センター
https://www2.nict.go.jp/ais/

第２章●株式会社Preferred Networksによる深層学

我が国におけるＡＩ関連研究開発の取組

人々の能力を拡張して生活の質を向上させる

習フレームワーク「Chainer」の開発ことです。モビリティの革新を推進するため、同社は、ＡＩ研究の最前線で活動している、

ＴＲＩはロボット工学、人間中心のＡＩ、相互平成26年（2014年）に設立されたスタートアッ

作用的な運転、エネルギーと素材の分野で世界プ企業です。同社は独自の深層学習フレーム

トップクラスのチームを構築しています。

第２章

ワーク「Chainer」を開発して、平成27年（2015年）６月にオープンソースソフトウェアとして●人工知能研究開発ネットワーク（AI Japan

公開しました1。複雑なニューラルネットワー

R&D Network）3の設立

クを直感的かつ柔軟に構築できることから、研

人工知能研究開発ネットワークは、我が国の究者や開発者から多くの支持を受け、深層学習

英知を糾合し、ＡＩ研究開発の活性化を図るこ

れい めい

に関する技術開発の黎明 期の発展に寄与しまとを目的に、令和元年（2019年）12月、産業した。なお、令和元年（2019年）12月から、同技術総合研究所、理化学研究所、情報通信研究

社は米国Meta社と連携して「PyTorch」の開発機構が中核となり、ＡＩの研究開発などに積極に参加し、PyTorchエコシステムに貢献してい的に取り組む大学や公的研究機関などから構ます2。

成されるコンソーシアムとして設立され、ＡＩの研究開発に関する連携が進められてきまし●トヨタ自動車株式会社によるＡＩ研究開発

た。その後、令和５年（2023年）４月に、任トヨタ自動車株式会社は、平成28年（2016

意団体として新たに設立され、さらに民間企業

年）１月に、米国シリコンバレーに、ＡＩの研も会員に加わり、ＡＩに関する研究開発や成果究開発を行う新会社トヨタ・リサーチ・インス

利用の促進等に係る更なる連携が進められてティテュート（ＴＲＩ）を設立しました。ＴＲいます。

Ｉの使命は、新しいツールや能力を開発し、

1
2
3

株式会社PreferredNetworks「Deep Learning Frameworks」 https://www.preferred.jp/ja/projects/dlf/
株式会社PreferredNetworks「Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行」
https://www.preferred.jp/ja/news/pr20191205/
人工知能研究開発ネットワーク https://www.ai-japan.go.jp/

13

第１部

ＡＩがもたらす科学技術・イノベーションの変革

コラム１-２●岡野原大輔氏
株式会社Preferred Networks 代表取締役 最高研究責任者

ＡＩ研究の第一線を走っていらっしゃる株式会社Preferred Networksの岡野原代表
取締役にお話を伺いました。
ＡＩとは何か、の定義については、著名な研究者の定義でも60～70の定義が存在し、世の中に明確な定義はない、そしてそれは世界的に共通の認識です。
けんいん

現在のＡＩブームは、2022年11月のChatGPTリリースが牽引していることは間違いありません。それまで
は特定のタスク向けのＡＩが多かったものの、こうした基盤モデルは様々な目的に使用可能で、必ずしもＡ
Ｉの専門家ではない一般の人が容易に使えるものであるため、ユーザー数が急激に伸びました。今後もＡＩ
市場は拡大していきます。
一方で、過去にはＡＩに対する過剰な期待と幻滅が定期的に続いてきたので、今回もそうしたことが起こる可能性はあります。ハルシネーション（幻覚）は大きな問題になり得ます。現時点では、影響がクリティカ
ルな領域では最終的に人が見張っておくことが必要と言えるでしょう。
今後のＡＩ発展の戦略について、分野特有の知識を必要とする分野へ、汎用基盤モデルを特化、細分化していくことで、我が国が競争力を持つことができると考えています。特に、材料探索、生命科学、気象、宇宙といった分野の知識が必要な領域は相性が良いです。ほかにも数学やプログラムも相性が良く、これらの分野ではブレークスルーが起きる直前だと思っています。
ＡＩの科学や研究開発への影響について、コンピュータが登場した時に研究の姿が変貌したのと同様に、研究の姿は変わるでしょう。例えば、研究において人間が見つけられない対称性やパターンを見つけられるようになるかもしれません。
ＡＩの研究について、うまくいかない場合も多くあり、後ろ指をさされることもあると思います。過去には実際に難しかったものを今研究する場合にも批判があり得るでしょう。しかし、ＡＩは指数関数的に性能が上がっており、今やってみたらうまくいくことがあるかもしれません。日本の中でもある意味で「空気を読まずに」研究できる環境であると良いと望んでいます。

第２節

OpenAI社のChatGPTをはじめ世界的に大規における先駆け的な取組として挙げられるの

模言語モデルの開発が進む中、日本語を扱う能は、令和２年（2020年）の東京大学発スター

力の高いモデルが少ない1といった課題や、一部

トアップ、株式会社ELYZAによる「ELYZA Brain」の企業による独占への懸念が存在します。こうの開発です。その後、同社は令和３年（2021

した状況を受け、我が国でも、大学や国立研究年）８月、入力したテキストデータを３行に要開発法人、企業等において、日常生活・産業現約する「生成型」の要約モデル「ELYZA Digest」

場での活用も想定した、高度な日本語処理が可

を一般公開し2、さらに令和４年（2022年）３

能な日本語大規模言語モデルや軽量版モデル等

月には、キーワードから約６秒で日本語の文章の生成ＡＩの開発が急速に進められています。

を生成できる大規模言語モデル「ELYZA Pencil」

日本語に特化した大規模言語モデルの開発を一般公開しました3。また、令和６年（2024

1
2
3

14

我が国における生成ＡＩに関する研究開発について

GPT-3における日本語データの割合は0.11%
参考：https://github.com/openai/gpt-3/blob/master/dataset_statistics/languages_by_word_count.csv
株式会社ELYZA「どんな文章でも3行にできる要約ＡＩ“ELYZA DIGEST”、公開５日間で13万人が利用」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000047565.html
株 式 会 社 ELYZA「 国 内 初 。 キ ーワ ー ド か ら 約 6 秒で 文 章 生 成 が でき る 日 本 語 の 文章 執 筆 Ａ Ｉ “ ELYZA Pencil ” を一般 公 開 」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000015.000047565.html※なお、上述の「ELYZA Digest トライアル版」及び「ELYZA Pencil トライアル版」のサービスは終了しており、「ELYZA LLM for JP（デモ版）」にて類似機能が利用できる。

第２章

我が国におけるＡＩ関連研究開発の取組

年）３月には、パラメータ数が700億パラメーとともに5、小型～大規模モデル（パラメータタ（70Ｂ）の日本語大規模言語モデル「ELYZA-

数1,000億クラス）の開発も進められています。

japanese-Llama-2-70b」を開発し、グローバル

ソフトバンク株式会社は、生成ＡＩ開発向けモデルに匹敵する性能を実現したことを発表の計算基盤を整備するとともに（第３節参照）、

しています1。

その子会社であるSB Intuitions株式会社は、こまた、令和５年（2023年）12月、東京工業大の計算基盤を活用して、日本語に特化した国産

学情報理工学院情報工学系の岡崎直観教授とＬＬＭの開発を開始しています。今後、3,900

横田理央教授らの研究チームと産業技術総合

億パラメータの国産ＬＬＭの令和６年度

研究所は、日本語能力に優れた生成ＡＩの基盤（2024年度）内の構築を目指しています6。

である大規模言語モデル「Swallow」を公開しま

日本電信電話株式会社（ＮＴＴ）は、学習時した2。これは、英語の言語理解や対話で高い能に用いる変数の規模を表すパラメータ数が70力を持つオープンソースの大規模言語モデル

億パラメータの「軽量版」と、同６億パラメー（米Meta社 Llama 2）の日本語能力を拡張する

タの「超軽量版」の二つのモデルからなる、軽ことにより開発されました。現在、パラメータ

量で日本語性能の高い大規模言語モデル

数が70億パラメータ（7Ｂ）、130億パラメータ「tsuzumi」を開発し 7 、令和６年（2024年）（13Ｂ）、700億パラメータ（70Ｂ）であるモ

３月に商用化を発表しました8 。tsuzumiは文デルが公開されており、オープンで商用利用も字のほか文書に含む図や表、グラフの内容を読可能となっています3。

み取って回答するマルチモーダルな機能も備

さらに、令和５年（2023年）５月に始動しえており、今後は視覚情報に加えて、音声のた、情報・システム研究機構国立情報学研究所

ニュアンス・顔の表情・ユーザーの置かれていが主宰する「ＬＬＭ勉強会（LLM-jp）4」では、る状況などのモーダル拡張に対応する予定とオープンかつ日本語に強い世界トップレベル

なっています。また、tsuzumiの応用例の一つのＬＬＭの構築の開発を目指しており、その第一歩として、10月には130億パラメータ（13■第１-２-２図／tsuzumiとロボットの連携の様子Ｂ）であるＬＬＭの構築・公開を果たしています。また、現在、1,750億のパラメータ数を持つ大規模言語モデルの構築に取り組んでいます。
民間企業においても様々な取組が進められており、例えば、日本電気株式会社（ＮＥＣ）
は、130億パラメータの高い日本語性能を有す
る軽量な大規模言語モデル「cotomi」を開発し、令和５年（2023年）８月から商用を開始する
1
2
3
4
5
6
7
8

提供：日本電信電話株式会社

株式会社ELYZA「ELYZA、グローバルモデルに匹敵する日本語ＬＬＭを開発、デモ公開」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000047565.html
TokyoTech-LLM「Swallow」https://tokyotech-llm.github.io/swallow-llama
産業技術総合研究所「日本語に強い大規模言語モデル『Swallow』を公開」
https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2023/pr20231219/pr20231219.html
ＬＬＭ勉強会 https://llm-jp.nii.ac.jp/
日本電気株式会社「ＮＥＣ、日本市場向け生成ＡＩを開発・提供開始～業種ナレッジの構築を目指したカスタマープログラムを開始～」
https://jpn.nec.com/press/202307/20230706_01.html
ソフトバンク株式会社「2024年３月期 第３四半期 決算説明会」
https://www.softbank.jp/corp/set/data/ir/documents/presentations/fy2023/results/pdf/sbkk_earnings_presentation_20240207.pdf
日本電信電話株式会社「ＮＴＴ 独自の大規模言語モデル『tsuzumi』を用いた商用サービスを2024 年 3 月提供開始」
https://group.ntt/jp/newsrelease/2023/11/01/pdf/231101aa.pdf
ＮＴＴコミュニケーションズ株式会社「ＮＴＴ 版ＬＬＭ『tsuzumi』を活用したソリューションの提供～同時にパートナーシッププログラ
ムの募集を開始～」https://www.ntt.com/content/dam/nttcom/hq/jp/about-us/press-releases/pdf/2024/0325_2.pdf

15

第
２
章

第１部

ＡＩがもたらす科学技術・イノベーションの変革として、身体感覚を持つロボットと連携し、物に対する計算資源の提供支援や、関係者間の連理的作業の制御についても取り組んでいます

携促進、対外発信等を実施するプロジェクト（第１-２-２図）。

（ＧＥＮＩＡＣ2）を開始しました。その中で、また、Google社出身の研究者等が令和５年

新エネルギー・産業技術総合開発機構の「ポス（2023年）７月に東京に設立したＡＩスター

ト５Ｇ情報通信システム基盤強化研究開発事

トアップSakana AI株式会社は、進化や集合知業」において、競争力があり波及効果が大きい

等の自然界の原理を応用した基盤モデルの開基盤モデルの開発を行う企業等を公募のうえ発を目指して、令和６年（2024年）３月、既

令和６年（2024年）２月に第１-２-３表の７法存のオープンソースモデルを融合（マージ）し人等を選定し3、採択された法人等に対する計て、より高度な新しい基盤モデルを自動的に作算資源の確保と利用料補助という形での支援成する技術「進化的モデルマージ」を開発したを開始しました。また、開発者同士のネットことを発表しました1。

ワーキングや生成ＡＩの利活用促進のため、セ

主要諸外国でも大規模言語モデルの開発がミナーや開発者ネットワーキングイベント、開進められ、国際競争が加速する中、経済産業省

発者・利用者のマッチングイベント等も実施しでは、国内の生成ＡＩの開発力強化を目的とし、ています。

生成ＡＩのコア技術である基盤モデルの開発■第１-２-３表／「ポスト５Ｇ情報通信システム基盤強化研究開発事業」に選定された法人等一覧
実施者
株式会社ABEJA
株式会社Preferred Elements
東京大学
Sakana AI株式会社

ストックマーク株式会社
情報・システム研究機構国立情報学研究所
Turing株式会社

概要
ＬＬＭの社会実装に向けた特化型モデルの元となる
汎化的ＬＬＭを研究開発
100Ｂ/１Tパラメータからなる大規模マルチモーダ
ル基盤モデルを構築
多様な日本語能力の向上を目指した公開型の基盤モ
デルを開発
大きな計算リソースを必要とする基盤モデルを高効率化するための、重要な技術 （蒸留、ＭｏＥ、強化学
習）を用いたモデルを開発
実ビジネス活用において懸念・障害となるハルシネー
ション（もっともらしい噓）を抑制した基盤モデルを開発
オープンかつ日本語に強いGPT-3級（1,750億パラメータ）の大規模言語モデルを構築
完全自動運転を見据え、日本の運転環境に強い適応力を持つ、マルチモーダル（言語・画像・映像）基盤モ
デルを開発

資料：経済産業省作成の「採択事業テーマ概要」を基に文部科学省作成

1
2
3

16

Sakana AI株式会社「進化的アルゴリズムによる基盤モデルの構築」
https://sakana.ai/evolutionary-model-merge-jp/
Generative AI Accelerator Challenge
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/geniac/index.html
経済産業省「『ポスト５Ｇ情報通信システム基盤強化研究開発事業』の採択事業者を決定しました（令和６年２月２日）」
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/post5g/20240202.html

第２章

第３節

我が国におけるＡＩ関連研究開発の取組

基盤モデルの開発を支える計算資源やデータ資源の整備や活用

大規模言語モデル等の基盤モデルの開発・構の成果物は令和６年度（2024年度）の公開が予

築には、大量の学習用データや計算資源が必要

定されており、我が国の多くの研究者やエンジとなり、そのためのコストや環境負荷も課題とニアによる活用を通じて、次世代の革新的な研なっています。このため、研究機関と産業界と究やビジネスの成果につながることが期待されの計算資源の共有、計算資源の開発や利用環境ています。また、理化学研究所では、超伝導方整備の取組に対する支援が進められています。

式の国産量子コンピュータ初号機「叡」と富岳

ふ がく「富岳」に代表される我が国のスーパーコン

えい

ふ がく

との連携に関する研究開発も進めています。

ピュータは、ＡＩ技術の開発や深層学習の計算

また、令和６年（2024年）４月から稼働しにも活用されており、複雑なシミュレーション

た東京工業大学学術国際情報センターの最新や解析を行う際の強力なツールとして利用さスーパーコンピュータ「TSUBAME4.0」は、高

ふ がく

第
２
章

れています。富岳において、ＡＩやデータサイ

性能のＧＰＵを搭載したことなどにより、現存エンスを活用した取組を重点分野として研究する国内のスーパーコンピュータの中では、富開発が推進されるなど、ＡＩとスーパーコン

岳に次ぐ２位相当の演算性能を持ち、科学技術

ピュータの組合せにより、これまでにないス

計算・ビッグデータ解析・ＡＩなど幅広い分野

ケールのデータ解析やモデル学習が可能にで積極的に活用されることが期待されていまなってきています。

す（第１-２-４図）。

ふがく

令和５年（2023年）５月には、東京工業大学、

また、産業技術総合研究所が構築・運用する東北大学、富士通株式会社、理化学研究所は、

ＡＩ処理向け計算インフラストラクチャ「ＡＩ

ふ がく

富岳を活用して、超大規模な並列計算環境にお橋渡しクラウド（ＡＢＣＩ3）4」（第１-２-５

いて大規模言語モデル学習を効率良く実行する

図）では、生成ＡＩの基盤的な開発力強化を目技術の開発に着手しました1、2。今回の研究開発的とした設備の拡張を速やかに進めるととも■第１-２-４図／東京工業大学学術国際情報センターの最新スーパーコ
ンピュータ「TSUBAME4.0」■第１-２-５図／ＡＢＣＩの外観

提供：産業技術総合研究所
提供：東京工業大学

12
34

理化学研究所「スーパーコンピュータ『富岳』政策対応枠における大規模言語モデル分散並列学習手法の開発について」
https://www.riken.jp/pr/news/2023/20230522_2/index.html
令和５年８月より、株式会社サイバーエージェント、名古屋大学、Kotoba Technologies Inc.が参画機関に追加。
AI Bridging Cloud Infrastructure
ＡＢＣＩ https://abci.ai/ja

17

第１部

ＡＩがもたらす科学技術・イノベーションの変革■第１-２-６表／大規模言語モデル構築支援プログラム2023採択課題

第１回
第２回

機関名
株式会社Preferred
Networks
代表機関：情報・システム研
究機構国立情報学研究所
参加機関：産業技術総合研究所、東京工業大学、LLM-jp
株式会社ELYZA

課題名
日本語データを含めた大規模デー
タによる大規模言語モデル学習
オープンソースかつ日本語に強い
GPT-３級（1,750億パラメータ）の大規模言語モデルの構築とそれに関連する研究開発の推進
オープンな英語圏ＬＬＭの日本語化と性能改善時期
８月-９月期

ノード数60

10月-11月期

60

12月-１月期

40

資料：産業技術総合研究所ウェブサイトを基に文部科学省作成に、大規模言語モデルの構築を目指す利用者が、ための産業基盤を早急に国内に確保する必要

高性能かつ最大80ノード1（640GPU）にも及があることから、経済安全保障推進法に基づき、

ぶ豊富な計算資源を最大60日にわたって予約

安定供給確保を図るべき特定重要物資としてして活用できる「大規模言語モデル構築支援プ「クラウドプログラム」を指定し、重要な技術

ログラム2」を提供しました。第１-２-６表のと開発や高度な計算機の利用環境整備に取り組おり、令和５年度には３機関の取組が採択され、む事業者の計画を認定した上で、必要な経費の第２節で紹介した日本語に強い大規模言語モ補助をしています。これまで、東京大学（量子デル「Swallow」や「ELYZA-japanese-Llama-2-

コンピュータを活用したクラウドサービス提70b」の開発にもつながりました。

供）、さくらインターネット株式会社、ソフト

また、クラウドサービスがあらゆる国民生

バンク株式会社、株式会社ゼウレカ（生成ＡＩ

活・産業活動にとって不可欠となる中、基盤的を含む基盤クラウドプログラム向けの計算資

なクラウドサービスの提供に用いられるプロ

源のクラウド提供）等の計画を認定しています

グラム（基盤クラウドプログラム）を開発する（第１-２-７図、第１-２-８図）3。

■第１-２-７図／さくらインターネット
データセンターの設備■第１-２-８図／ソフトバンクの生成ＡＩ計
算基盤の設備

提供：ソフトバンク株式会社
提供：さくらインターネット株式会社

1
2
3

18

ノードとは「結び目」や「節」を意味する単語で、スーパーコンピュータ分野では一つの管理単位をノードと呼ぶことが多い。例えば、一つの基本ソフト（ＯＳ）が動作しているＣＰＵやメモリの塊を指す。
産業技術総合研究所「大規模言語モデル構築支援プログラム」https://abci.ai/ja/link/llm_support_program.html
経済産業省「クラウドプログラムの安定供給の確保」https://www.meti.go.jp/policy/economy/economic_security/cloud/index.html

第２章

我が国におけるＡＩ関連研究開発の取組

また、ＡＩモデルの開発には多様な学習が必2023年）にかけて収集された、約634億ペー

要になります。このため、内閣府は、政府等がジに及ぶウェブのテキストから日本語のテキ

保有するデータについて、ＡＩ開発者からのストを独自に抽出・精錬し、約3,121億文字（約ニーズに応じてＡＩ学習データとしての提供

1.73億ページ）からなる日本語ウェブコーパ
スを構築し、学習させています2。

を促進するため、令和５年（2023年）11月、「ＡＩ学習データの提供促進に向けたアクションプランver1.0」を策定しています1。

日本語の特性から、日本語モデルの開発には、単語の分割や品詞の特定などの言語処理を高OpenAI社のＧＰＴモデルなどの大規模言語精度に行うことも重要になります。株式会社リモデルは、ウェブから集められた情報で学習しクルートのＡＩ研究機関であるMegagon Labsており、日本語での学習量は英語に比べて非常は、人間文化研究機構国立国語研究所との共同に少ないと言われています。このため、日本語研究成果を用いて、全世界のエンジニアやデー

大規模言語モデルの開発等に当たっては、日本

タサイエンティストが目的に応じて日本語のや日本語に関するデータが必要となり、書き言

自然言語処理技術を他の言語とシームレスに葉や話し言葉を体系的に収集した「コーパス」

利用することを可能とする、日本語自然言語処と呼ばれるデータベースの整備も重要となり

理ライブラリ「ＧｉＮＺＡ」 3 を平成31年ます。これまで、人間文化研究機構国立国語研（2019年）４月から公開しています4。

究所において、約１億語の「現代日本語書き言

また、総務省では、我が国における大規模言

葉均衡コーパス」や「日本語話し言葉コーパス」

語モデルの開発力強化に向け、令和６年度などの開発が行われてきましたが、大規模言語（2024年度）から、情報通信研究機構においモデルの構築には、より大規模なデータが必要て大量・高品質で安全性の高い日本語を中心ととなります。第２節で紹介した東京工業大学とする学習用言語データを整備・拡充し、我が国

産業技術総合研究所によるSwallowの開発にの大規模言語モデル開発者等にアクセスを提当たっては、令和２年から令和５年（2020～

供していくこととしています。

第４節

ＡＩの安全性の確保に関する対策や研究開発

ＡＩ技術については、技術の精度や性能の向

ワーク中のリンクの重みになるので、その意味上だけでなく、どのようなアルゴリズムに基づを人間が直感的に理解することは困難であり、いて回答しているかなどの「透明性」や、誤っ

またなぜそう判定したのか、人間に理解可能なた回答をしていないかなどの「信頼性」等の懸形で理由を説明してくれないことから、ブラッ念、さらには倫理的・法的・社会的課題（ＥＬクボックス性が指摘されています。つまり、動ＳＩ5）に対応していくことも重要です。

作保証ができず、事故が発生しても原因解明や深層学習の結果は、多層ニューラルネット

責任判断が不能な状況に陥りかねないリスク

1

内閣府 科学技術・イノベーション推進事務局（令和５年）「ＡＩ学習データの提供促進に向けたアクションプランver1.0」
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/6kai/2aidata.pdf

2
3

TokyoTech-LLM「Swallow Corpus」https://tokyotech-llm.github.io/swallow-corpus
Megagon Labs「ＧｉＮＺＡ：日本語自然言語処理オープンソースライブラリ」
https://megagon.ai/jp/projects/ginza-install-a-japanese-nlp-library-in-one-step/
株式会社リクルート「リクルートのＡＩ研究機関、国立国語研究所との共同研究成果を用いた日本語の自然言語処理ライブラリ『ＧｉＮＺＡ』を公開」 https://www.recruit.co.jp/newsroom/2019/0402_18331.html
Ethical, Legal and Social Issues

4
5

19

第
２
章

第１部

ＡＩがもたらす科学技術・イノベーションの変革があります。
また、大規模言語モデルには、存在しない情国においても、令和６年（2024年）２月にＡ

報を、あたかも本当に存在するかのように作りＩの安全性に関する評価手法や基準の確立を出してしまい、生成された誤った情報が人間や目指して「ＡＩセーフティ・インスティテュー専門家にも本物かどうか区別がつかないほど

ト3」を設立するとともに、総務省及び経済産

正確に見えてしまう「幻覚（ハルシネーション）」

業省は、ＡＩに関係する全ての事業者を対象とと呼ばれる問題があることが指摘されていました、「ＡＩ事業者ガイドライン」を令和６年す1。機械学習では、学習データに含まれてい（2024年）４月に取りまとめ、ＡＩのもたらない未知の事例に対して、学習データから法則すリスクを認識しながらＡＩの利活用を推進

やルールを獲得し対応する能力である「汎化」

していくこととしています。

が目指されていますが、「汎化」が適切になさ

また、総務省では、インターネット上の偽・れなかった場合には、誤った関係性や情報を導

誤情報の流通・拡散等に対し、令和５年（2023

き出すリスクがあります。

年）11月に「デジタル空間における情報流通の

さらに、機械学習の判定結果は学習データの健全性確保の在り方に関する検討会」を立ち上傾向を反映するため、仮に学習データに価値観げ、令和６年（2024年）夏頃の取りまとめにや偏見を持ったデータが含まれていたり、デー

向け、生成ＡＩ・ディープフェイク技術の進展

タの分布に偏りがあったりすると、判定結果にに伴うリスクへの対応の在り方を含め、総合的もそれが反映されるリスクがあることも指摘

な対策の検討を進めています。

されています。

このようなＡＩガバナンスに関する取組とこうした背景を踏まえ、ＡＩ戦略会議では、

ともに、ＡＩの透明性・信頼性の確保を支える懸念されるリスクの具体例として、①機密情報

技術開発も進められています。例えば、外部情の漏えいや個人情報の不適正な利用のリスク、報の検索を組み合わせる技術である「検索拡張②犯罪の巧妙化・容易化につながるリスク、③生成（ＲＡＧ4）」などを活用することで、出力偽情報等が社会を不安定化・混乱させるリスク、

結果の根拠が明確になり、事実に基づかない情④サイバー攻撃が巧妙化するリスク、⑤教育現報の生成を抑制することが期待されています。

場における生成ＡＩの扱い、⑥著作権侵害のリ

また、情報・システム研究機構国立情報学研究

スク、⑦ＡＩによって失業者が増えるリスクが所では、九州大学との連携により、画像識別Ａ

指摘されました2。

Ｉの誤識別リスクを効果的・効率的に低減する

さらに、ＡＩのガバナンスの在り方について技術を開発しました5。また、令和６年（2024は、各国での検討のほか、多国間でも議論がな

年）４月に、同研究所内に「ＬＬＭ研究開発セされています。特に生成ＡＩの技術的な進展をンター」を設置し、生成ＡＩの透明性・信頼性踏まえた国際的なガバナンスの検討を行うたの確保に向けた研究開発に取り組んでいくこ

め、令和５年（2023年）5月に立ち上げられたととしています。

「広島ＡＩプロセス」において議論が深められ、

また、ＡＩが学習するデータに個人情報が含12月には主要７か国（Ｇ７）首脳声明で「広島まれるケースにおいて、プライバシーやデータ

ＡＩプロセス包括的政策枠組み」等の議論の成の利用に関する倫理的な懸念が指摘されてお果がＧ７首脳により承認されました（第３章第り、プライバシーを強化、保護しながらデータ

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２節参照）。また、米国や英国と同様に、我が岡野原大輔（2023）「大規模言語モデルは新たな知能か」岩波科学ライブラリー
前掲 ＡＩ戦略会議（令和５年）「ＡＩに関する暫定的な論点整理」
ＡＩセーフティ・インスティテュート https://aisi.go.jp/
Retrieval-Augmented Generation
情報・システム研究機構国立情報学研究所「画像識別ＡＩの誤識別リスクを効果的・効率的に低減する技術を開発～自動運転システムにおける安全性ベンチマークにて効果を検証～」https://www.nii.ac.jp/news/release/2023/0317.html

第２章

我が国におけるＡＩ関連研究開発の取組分析を可能にする技術も開発されてきていま

庁等と共に作成した「セキュアＡＩシステム開す。具体的には、分析対象データ保護のための発ガイドライン」の「共同署名」に加わるととデータ匿名化技術、データベース問合せ結果保もに、令和６年（2024年）１月に、豪州サイバー護のための差分プライバシー技術、計算過程にセキュリティセンターがカナダ、ニュージーラ

おけるデータ内容保護のための秘密計算（若しンド、英国、米国の関係当局とともに作成した

くは秘匿計算）技術などについて、大学や企業「ＡＩ使用に関する国際ガイダンス」の「共同等で研究開発が進められており、例えば、ＮＴ署名」に加わり、文書を公開しました2、3。

Ｔが開発した秘密計算技術が、2024年３月、

また、経済安全保障推進会議及び統合イノ

ＩＳＯ国際標準に採択1されました。これらのベーション戦略推進会議の下、内閣府、文部科

技術のＡＩ分野への適用が進められています。

学省及び経済産業省が中心となって、府省横断

さらに、セキュアなＡＩシステムの構築に向的に実施している「経済安全保障重要技術育成

けて、内閣府科学技術・イノベーション推進事

プログラム4」において、「人工知能（ＡＩ）が務局及び内閣サイバーセキュリティセンター

浸透するデータ駆動型の経済社会に必要なＡは、令和５年（2023年）11月に、英国国家サイ

Ｉセキュリティ技術の確立」についても、研究

バーセキュリティセンターが米国サイバーセ開発構想の一つとして掲げられ、令和５年度

キュリティ・インフラストラクチャー安全保障（2023年度）に公募が行われました。

第５節

第
２
章

人材育成

最先端のＡＩの知識・技能を持つ人材育成の生活費相当額及び研究費を支援することで、当取組も進められています。文部科学省では、Ａ

該国家戦略分野の研究者層を厚くし、イノベー

Ｉ分野及びＡＩ分野における新興・融合領域

ション創出や産業競争力を強化することを目（次世代ＡＩ分野）の人材育成及び先端的研究的としています。

開発を推進するため、「国家戦略分野の若手研

また経済産業省では「未踏事業」において、究者及び博士後期課程学生の育成事業（ＢＯＯ

ＡＩに限らずＩＴを駆使してイノベーション

ＳＴ）次世代ＡＩ人材育成プログラム5」を創を創出することのできる独創的なアイディア

設し、令和６年（2024年）１月に科学技術振と技術を有するとともに、これらを活用する優興機構で博士後期課程の学生に対し公募を開れた能力を持つ、突出した人材の発掘・育成を始しました。同分野に資する研究開発に取り組進めています（第１-２-９表）。

もうとする博士後期課程学生に対して、十分な

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日本電信電話株式会社「ＮＴＴの秘密計算技術がＩＳＯ国際標準に採択～データ利活用とプライバシー保護を両立する高速な秘密計算技
術を実現～」https://group.ntt/jp/newsrelease/2024/03/21/240321b.html
内閣府（2023）「セキュアＡＩシステム開発ガイドラインについて」https://www8.cao.go.jp/cstp/stmain/20231128ai.html
内閣府（2024）「AI使用に関する国際ガイダンスへの共同署名について」https://www8.cao.go.jp/cstp/stmain/20240124.html
内閣府「経済安全保障重要技術育成プログラム」
https://www8.cao.go.jp/cstp/anzen_anshin/kprogram.html

科学技術振興機構「国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事業（ＢＯＯＳＴ）次世代ＡＩ人材育成プログラム」
https://www.jst.go.jp/jisedai/boost-s/index.html

21

第１部

ＡＩがもたらす科学技術・イノベーションの変革■第１-２-９表／ＡＩ人材育成事業の例
事業名
数理・データサイエンス・ＡＩ
教育プログラム認定制度（文部科学省）

対象
大学及び高等専門学校

Ｋ－ＤＡＳＨ（KOSEN
Mathematics, Data scienceand AI Smart Higher
Educational Community）1（文部科学省、国立高等専門学
校機構）

高等専門学校国家戦略分野の若手研究者及び博士後期課程学生の育成事
業（ＢＯＯＳＴ）次世代ＡＩ人
材育成プログラム（文部科学省、科学技術振興機構）
ＡＣＴ－Ｘ（文部科学省、科学技術振興機構）若手研究者及び博士後期課
程学生

未踏事業（経済産業省、情報処
理推進機構）

概要
数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行うプロ
グラムを文部科学大臣が認定及び選定して奨励する。
令和５年（2023年）８月時点の総認定数はリテラシーレベルが382件、応用基礎レベ
ルが147件である。
旭川高専と富山高専を拠点校とし、全国の国立高専と連携し数理・データサイエンス・
ＡＩ教育を実施。
『ＡＩ×ＤＳ（データサイエンス）で加速する高専生』『ＡＩとデータ
でスペシャリストへ加速する高専生』を全
国高専で育成すべき人材像に掲げ、卒業生の100％にリテラシーレベル、20％以上に専門レベルを習得させ、１％のトップレベ
ルから研究者、起業家などの人材を輩出することを目指している。
次世代ＡＩ分野（ＡＩ分野及びＡＩ分野における新興・融合領域）に資する研究開発に取り組もうとする若手研究者及び博士後期課程学生に対して支援を行う。

博士の学位取得後８年未満の若手研究者（大学院生を含む。）

独創的・挑戦的なアイディアを持つ若手研究者を支援する本プログラムの中で、 ＡＩに関するものとして「数理・情報のフロンティア」、「ＡＩ活用で挑む学問の革新と創成」、「次世代ＡＩを築く数理・情報科学の革新」の領域を設け、令和５年度（2023年度）
末時点で計187人の若手研究者を支援している（終了した課題を含む）。
未踏ＩＴ人材発掘・育成事業： ＡＩに限らずＩＴを駆使してイノベーショ
25歳未満ンを創出することのできる独創的なアイ
未踏アドバンスト事業：
ディアと技術を有するとともに、これらを条件なし活用する優れた能力を持つ、突出した人材
未踏ターゲット事業：を発掘・育成することを目的とし、若い人材
条件なしの発掘・育成を行う「未踏ＩＴ人材発掘・育成事業」、ＩＴを活用した革新的なアイディア等を有し、ビジネスや社会課題の解決につなげる人材を育成する「未踏アドバンスト事業」、次世代ＩＴを活用して世の中を抜本的に変えていける先進分野の人材を育成
する「未踏ターゲット事業」を実施している。

資料：文部科学省作成

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国立高等専門学校機構「高専発！『Society 5.0型未来技術人財』育成事業（GEAR 5.0／COMPASS 5.0）」
https://www.kosen-k.go.jp/about/profile/gear5.0-compass5.0.html

第２章

岐阜大学では、最先端ＡＩ人材の育成を目指しており、「数理・データサイエンス・ＡＩ教

我が国におけるＡＩ関連研究開発の取組■第１-２-10図／ツールキットJetson Nanoを使用している様子

育プログラム認定制度」に認定されたほか、実第２章

践的なＡ Ｉ 教育とし て NVIDIA社の 「Jetson
Nano」を工学部の実験科目に大規模導入しました。Jetson Nanoは小型コンピュータでありながらＡＩを高速で実行できるエッジ端末です。当該科目では、エッジＡＩの仕組みを理解した上で学生自身がＡＩプロジェクトを設計、実装、評価するアクティブラーニングを促します。ＡＩによる画像認識、ロボット制御、音声
認 識 技 術 に つ い て 理 解 し 、 そ れ ら を Jetson

提供：東海国立大学機構岐阜大学

Nano上で組み込みＡＩシステムの開発を行います。成果物をプレゼンテーション、デモンス
トレーションし、最終的にＡＩとJetsonの基礎的な実践スキルを習得した証明であるNVIDIA■第１-２-11図／ＤＸやＡＩ・データ利活用
状況に関する地域企業へのオンライン調査の様子

社の認定資格、Jetson AI Specialistの取得を目指しています（第１-２-10図）。
富山高等専門学校（富山高専）は、地域企業と連携したＤＸやＡＩ・データ利活用状況の調査、報告書をまとめる取組を実施し、「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制
度リテラシープラス」に高専では２校目として選定されています（第１-２-11図）。
また、富山高専の特徴的な取組の一つである
ＡＩ教育に外部人材を登用する「ＡＩ副業先生」

提供：富山高等専門学校

では、株式会社ビズリーチと国立高等専門学校機構との連携により、ビジネスの現場でＡＩを

本章では、我が国でのＡＩ開発の事例を見て活用して働く民間人材を教員として採用し、社きましたが、我が国の強みの一つは、自動車、

会変化やニーズに応えられるＡＩ技術を教えエレクトロニクス、ロボティクスなどの分野でています。

の長年の経験と技術の蓄積です。このような産

香川県三豊市及び東京大学大学院工学系研

業基盤を生かしながら、大学や研究機関による究科松尾豊教授が平成31年（2019年）４月に

高い技術力と研究開発能力により、ＡＩの更な設立した一般社団法人みとよＡＩ社会推進機

る開発とともに、多くの技術分野でのＡＩの活構（ＭＡｉＺＭ）では、香川高等専門学校と連用や第４章で紹介する科学分野での活用によ

携し、ＡＩサマースクールの実施や高専発スるイノベーションの創出が期待されています。

タートアップの支援など、人材育成や地域社会の課題解決に向けた取組が行われています。

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