タイトル：「次世代計算基盤を利⽤した成果の最⼤化に向けて」
⽬次
1. はじめに2. 次世代計算基盤の整備・運⽤の⽅向性
2.1 背景と課題
2.2 シームレス化を軸としたユーザビリティ向上
2.3 次世代計算基盤の戦略的な整備・運⽤
2.4 産業利⽤の強化
2.5 分野拡⼤（AI・データサイエンス、量⼦コンピュータ関係、その他応⽤分野）2.6 ⼈材育成・分野振興
3. 次期フラッグシップシステムの⽅向性
3.1 アーキテクチャの⽅向性
3.2 コデザイン
3.3 アプリケーション・ソフトウェアと計算機の適合性
4. おわりに11. はじめに我が国における HPCI(⾰新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ)は、
世界トップクラスのスーパーコンピュータ（以下スパコン）であるフラッグシップ計算機を頂点とし、⼤学情報基盤センター等が運⽤するスパコン(第⼆階層計算機)を⾼速ネットワー
クで接続して、全ての計算資源へのシングルサインオン、共⽤ストレージ、ユーザからの共通窓⼝を運⽤するインフラであり、平成 24 年 9 ⽉の運⽤開始以来、卓越した成果の創出を通じて、我が国の計算科学・計算機科学の振興に貢献してきた。
HPCI の中⼼的な存在であるフラッグシップ計算機としては、⼆代⽬である「富岳」の共⽤が 令和 3 年 3 ⽉に開始され、成果創出加速プログラムや政策対応利⽤課題、Society 5.0
推進利⽤課題をはじめとした戦略的な活⽤の成果として、コロナ対策の⾶沫シミュレーシ
ョンや豪⾬防災のための数値気象予測の⾼度化、創薬 DX プラットホームの構築などが出ている。さらに、公募による⼀般・若⼿課題や産業課題でも様々な成果が創出されている。
HPCI を取り巻く我が国の状況としては、第 6 期科学技術・イノベーション基本計画が策定され、国が推進する⻑期的な科学技術政策として Society5.0 の実現、持続可能な社会への変⾰、研究⼒強化、教育・⼈材育成などが謳われており、これらの事業に対して「富岳」
を中⼼とした HPCI を活⽤した計算科学が⾮常に重要な役割を担うことが期待されている。
近年、AI・機械学習を⽤いた⼤量かつ多様なデータの収集・活⽤が進展し、データ駆動科
学においてより⼤規模なデータ処理能⼒が求められるとともに、⼤規模シミュレーション
結果を学習データとして活⽤したり、AI・機械学習を使ってシミュレーションを加速したりというように、⼤規模シミュレーションとデータ駆動科学が両輪となって、新たなサイエンスの成果を創出するとともに、社会的な課題を解決する時代になってきている。
このようなデータサイエンスや AI 技術とシミュレーションの融合、リアルタイムデータ
処理といった先進的な処理⽅法等やデータ駆動型科学、研究 DX（研究活動のデジタルトラ
ンスフォーメーション）の進展を踏まえ、次世代計算基盤検討部会の中間取りまとめ（令和3 年 8 ⽉ 27 ⽇）では、ポスト「富岳」時代においては、次期「フラッグシップシステム」
及び第⼆階層計算機をはじめとする国内の主要な計算基盤、データ基盤、ネットワークが⼀
体的に運⽤され、総体として持続的に機能する基盤となることが望ましいとされている。この中間取りまとめを受けて、次世代計算基盤に係る調査研究（以下 FS）が令和 4 年度から開始されており、そこではシステム開発や運⽤技術、新計算原理等の検討が進められている。
HPCI コンソーシアムは、我が国の計算科学技術振興の中⼼となり、世界最⾼⽔準の成果
創出と成果の社会還元を⽬指して活動することを理念とし、その実現に向けて、計算科学技術に関わるコミュニティの幅広い意⾒を集約し、国への提⾔を⾏なってきた。本提⾔は、
HPCI システムの今後の運営の在り⽅に関する調査検討ワーキング・グループ（以下、WG）
において、FS の研究代表や「富岳」開発関係の⽅々、WG 委員等へのヒアリングや HPCIのユーザや HPCI システム構成機関（以下、構成機関）の意⾒を踏まえて、将来、次世代計

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算基盤を利⽤することになるユーザ、ならびに構成機関としての⽴場として、成果を最⼤化するために、どのようなことが次期フラッグシップを含む次世代計算基盤の整備・運⽤の上で求められるかについての議論と提⾔をまとめたものである。
第 2 章では、次世代計算基盤全体の整備・運⽤の⽅向性に関して提⾔する。ここでは、運⽤技術 FS 関連の内容に加えて、産業利⽤の強化や AI・データサイエンス、量⼦コンピュー
タ関係の分野拡⼤についても扱う。第３章では、次世代計算基盤の中で、特に次期フラッグ
シップシステムの⽅向性に関して提⾔する。

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2. 次世代計算基盤の整備・運⽤の⽅向性
2.1 背景・課題「はじめに」で触れた通り、次世代計算基盤検討部会の中間取りまとめで、次世代計算基盤の整備にあたっては、次期「フラッグシップシステム」及び第⼆階層計算機をはじめとする国内の主要な計算基盤、データ基盤、ネットワークが⼀体的に運⽤され、総体として持続的に機能する基盤となることが望ましいとされている。これを受けて運⽤技術 FS では、フラッグシップシステムに加えて、第⼆階層計算機群、mdx（情報基盤センター群を含め 1 1
機関で共同運営しているクラウドライクなデータサイエンス向けスパコンシステム）をはじめとする各種データプラットフォーム、NII Research Data Cloud (RDC)といった研究データ基盤（NII が運営している研究データの管理・公開・検索に必要なプラットフォーム）、
これらを統合する学術情報ネットワーク SINET6、これらがより有機的に結合した、持続可能な次世代計算基盤の実現を検討するとしている。その⽬的は、様々なユーザのニーズに対し、求める適切な資源を提供し、平易で柔軟な利⽤を実現することであり、これらによって、次世代計算基盤の使い勝⼿の良さ、すなわち、ユーザビリティを向上し、ユーザの裾野を広げることを⽬指している。
運⽤技術 FS で扱われているユーザビリティ向上の中⾝は、まずはクラウドで使えることがベースとなっていること、その上で、複数の計算資源や複数のストレージを、GakuNin
RD や Open OnDemand 等による web ベースのユーザポータルを通して GUI で使えること、データ解析や機械学習でデファクトスタンダードとなっている Python の実⾏環境である Jupyter Lab が mdx などのクラウドライクなスパコンシステムでも使えること、クラウドからスパコンにジョブを投げられること、などが挙げられる。また、それらを実現するためのシームレス化として、構成機関のセンター間、商⽤クラウド、外部データサーバ等の認証の連携、複数のスパコンのストレージや共⽤ストレージの連携やリアルタイム取得を含めた HPCI 外部データへの⾃由かつセキュアなアクセス、などが挙げられる。これらは、我々が求める次世代計算基盤の利⽤成果の最⼤化にとって不可⽋な要素であり、2.2 節のユーザビリティ向上やシームレス化で取り上げる。
また、運⽤技術 FS では、上記のようなセンター間での協調・連携や外部データ利⽤等を進めていくための運⽤体制や「富岳」から次期フラッグシップへの移⾏期間、いわゆる端境
期の資源不⾜対策等の検討も⾏なっている。これらの検討は、HPCI 運営に協⼒している第⼆階層の構成機関の運⽤や計算機導⼊計画などに関わるものであり、各⼤学や国研における独⾃のミッションや予算のもとで⾏われているため調整は難しいが、次世代計算基盤の利⽤成果の最⼤化にとっては避けられない課題であり、2.3 節の次世代計算基盤の戦略的な整備・運⽤で扱う。
次世代計算基盤の利⽤成果の最⼤化においては、ユーザのニーズをいかに把握して、今後の整備・運⽤に反映させるかが重要な課題である。その意味で、産業利⽤の観点でのニーズ
や産業界からの提⾔などを 2.4 節の産業利⽤の強化で取り上げる。また、2.5 節の分野拡⼤

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では、従来の HPCI の計算科学分野の枠を超えて、AI・データサイエンス、量⼦コンピュー
タ関係、その他応⽤分野で次世代計算基盤が利⽤されるための課題・提⾔を述べる。そして、成果最⼤化にとって不可⽋であり、以前からの課題である⼈材育成・分野振興を 2.6 節で扱う。
2.2 シームレス化を軸としたユーザビリティ向上

Society 5.0 の実現や産業競争⼒の⼀層の強化のため、AI・データサイエンスや産業利⽤のニーズの多様化に応え、HPCI の利⽤分野を拡⼤していくためには、AI やデータサイエン
スを活⽤している⼈たちが現在享受している、あるいは本当に求めているユーザビリティ
を、次期フラッグシップシステムを含む次世代計算基盤として実現することが必要不可⽋である。そのためには、認証の連携、⼿元の PC と同じ作業環境の提供、⼤規模データの共有、外部からのリアルタイムでのデータ収集・集積等の連携といった、様々なレベルのシー
ムレス化が必要である。また、AI・データサイエンス分野等で進んでいるクラウドの利⽤⽅法やライブラリの共通化等のシームレス化のノウハウを導⼊する観点も重要である。2.1 節
で触れたように、こうしたユーザビリティ向上やシームレス化に向けた取り組みは始まっており、運⽤技術 FS でも検討されている。ここでは、これらの取り組みの課題を取り上げるとともに、次世代計算基盤の利⽤成果最⼤化の観点で必要と考えられる、他のユーザビリ
ティ向上やシームレス化の課題についても取り上げ、それらに対する提⾔を述べる。
ユーザビリティ向上の取り組みは、mdx での Jupyter Lab や「富岳」への Open OnDemand
導⼊などで進んでいる。しかし、スパコンを使う場合、通常は管理者権限がないので、⼿元の PC では問題なく使える、管理者権限が要るようなパッケージが⼿軽には使えない。
Jupyter Lab などが使えるのは、あくまでスパコン管理者の側で⽤意した環境を使うということであって、ユーザが⾃由に環境構築できるわけではない。また現時点では、IP リーチ
ャブルではないために計算ノードからは外に出られない、あるいは、データを送り込むのに⼀々ログインノードを経由する必要があるなどの制約がある。これらは、技術的な問題だけ
でなく、スパコンの使い⽅やセキュリティ等の考え⽅の議論や検討が必要であり、ユーザビ
リティの考え⽅やフラッグシップを含む次世代計算基盤のあり⽅に関わる重要な検討課題である。
⼀⽅、「富岳」の利活⽤として、⺠間サービスプロバイダを活⽤したクラウド的利⽤の試験として、４つの実証サービスが⾏われ、ユーザ１００名以上、⺠間企業 35 社以上、
「富岳」
利⽤資源４００万ノード時間以上と、その利便性の実証がなされている。その後、「富岳」
を円滑に利⽤するための付加サービスとして、サービスプロバイダによる「富岳」のクラウ
ド的利⽤が開始されている。⽀援を担うサービスプロバイダは増加しつつあるが、ユーザやサービスプロバイダの要望・ニーズを踏まえ、利⽤拡⼤を図るべきである。
上記のユーザビリティ向上は、どちらかといえば、並列計算等の経験のない⾮ HPC ユー
ザ向けといえる。
⼀⽅で、従来の HPC ユーザ向けのユーザビリティ向上も当然重要である。

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アプリケーションを利⽤する側として並列計算の経験がある HPC ユーザの場合は、HPCI関係で開発されたアプリケーション、商⽤アプリケーション、OSS などがスムーズに次世
代計算基盤上に移植されていて、コンパイル等も問題なく通ることなどが保証されている
こと、さらには、アプリケーションのバージョンアップに応じて継続的にアップデートされることが求められる。このような移植や継続的な⽀援が、「富岳」向けのアプリケーション
から、次世代計算基盤の次期フラッグシップはもちろんのこと、第⼆階層計算機や産業利⽤している企業の⾃社クラスタのアーキテクチャに対して実現すれば、「富岳」の産業利⽤でこれまで活⽤してきたアプリケーションを、次世代計算基盤でもシームレスに実⾏できるようになり、その利⽤の成果最⼤化に貢献することになる。なお、アプリケーション開発者
にとってのユーザビリティ向上は、フラッグシップシステムを扱う 3 章で取り上げる。
ユーザビリティ向上に向けた様々な取り組みは、現時点では個別的・ボランティア的なものであり、統合的な取り組みに強化する必要がある。例えば、ユーザビリティ向上の実証実
験の鍵となる mdx の運⽤費の担保はなく、利⽤負担⾦＋運営機関の持ち出しである（令和5 年 12 ⽉ 18 ⽇ HPCI 計画推進委員会）。このような状況は、実は HPCI 設⽴前の状況と類似している。HPCI の運⽤開始は平成 24 年だが、その前の平成 22 年度・23 年度に、HPCIの仕様設計や詳細仕様設計に関わる 2 つのプロジェクトが⽴ち上がり、理研と基盤センター等で設計・構築が⾏われた。そのさらに前には、⼿弁当のプロジェクトで、9 ⼤学の基盤センター＋NII によるグリッド実証実験、すなわち今の HPCI の原型である、基盤センターの計算機群を連携させたシングルサインオン・共⽤ストレージ・申込みワンストップ等の実証実験が⾏われていたのである。この⼿弁当での実証実験が、現在の段階に相当すると⾔える。つまり、次世代計算基盤の構築に向けて、今後実証実験を本格的に⾏ない、その仕様の概念設計、詳細設計、整備等を進めていくためには、そのためのプロジェクトを⽴ち上げて取り組む必要がある。その際、次世代計算基盤には次期フラッグシップシステムも含まれており、ハードウェアからソフトウェアの開発、アプリケーション開発・活⽤、運⽤⽅針等に⾄るまで、すべてが整合した形でなければならないことは⾃明である。実際、運⽤技術 FS
では、システム開発 FS と連携して、ユーザビリティ向上やシームレス化を⽀えるツールの研究開発について検討している。したがって、令和 6 年度まで⾏われる予定の FS の後の開発期には、次期フラッグシップ開発プロジェクトと併せて、次世代計算基盤におけるフラグ
シップ以外の構成要素についても開発プロジェクト（次世代計算基盤開発プロジェクト）を⽴ち上げる必要があると⾔える。
2.3 次世代計算基盤の戦略的な整備・運⽤

2.1 節で触れたように、運⽤技術 FS では、次世代計算基盤のユーザビリティ向上やシームレス化の実現には、構成機関の各センター間での協調・連携や外部データ利⽤等を進めていくための運⽤体制の検討が必要になる。また、「富岳」から次期フラッグシップへの移⾏期
間の資源不⾜は、これまでの提⾔でも繰り返し課題として挙げていた問題である。いずれ6

も、次世代計算基盤の利⽤成果の最⼤化にとって不可避な課題であるとともに、第⼆階層計算機群の整備・運⽤を担う⼤学や国研の構成機関の理解と協⼒無しには解決することができない。⼀⽅、第⼆階層の構成機関は、各機関ごとの独⾃のミッションのために、限られた予算・体制のもとで運⽤を⾏なっている。そのため、各機関にとって次世代計算基盤の⼀翼を担うことが、当該機関の経営陣にとっても、運⽤現場にとっても、メリットが明確である
ことが必要となる。
例えば、2.2 節のアプリケーションのシームレス化で述べたような、「富岳」の産業利⽤向けのアプリケーションを次世代計算基盤の第⼆階層で実⾏する課題では、移植や利⽤環境の移⾏、移⾏後の継続的な更新等への⽀援が必要になる。移植については、HPCI 内に開発者のいるアプリケーションと商⽤アプリケーションや OSS とで状況は異なるが、いずれにしても、アプリケーション開発側の⾃助努⼒や第⼆階層の構成機関の独⾃の⽀援体制に頼るのは、それぞれに負担が⼤きいだけでなく、共通する技術や知⾒が多い移植や⽀援であっても個別に⾏うことになり、効率が悪くなる。そこで、経営陣から⾒たメリットとして、産業利⽤ニーズの⾼いアプリケーション群の移植性を⾼めることで当該機関における産業利⽤が広がるということがあり、また運⽤側からのメリットとして、利⽤⽀援を当該機関単独で負担するのではなく、同じ「富岳」向けアプリケーション群を⽀援してきた機関や複数の類似アーキテクチャの構成機関で協⼒して⽀援するような体制をつくることができれば、複数の構成機関が協⼒して、「富岳」と同様、あるいは近いアーキテクチャを採⽤する⽅向で調整ができるかも知れない。
いずれにしても、次世代計算基盤を構成する計算機として、次期フラッグシップシステム
だけでなく、第⼆階層計算機も含めて、どのようなアーキテクチャでどのようなスペックのシステムをどのようなタイミングで導⼊するかについて、各構成機関の事情・利益と、次世
代計算基盤全体の利⽤の成果最⼤化とを考慮しつつ、端境期に⼊る前に検討する場が必要と考えられる。それをトップダウン的な国の委員会だけでなく、前述の次世代計算基盤開発
プロジェクトの課題の中で、関係する構成機関が分担者として参加するとともに、連携体制構築等に必要な予算も配分されることが望ましい。
また、次世代計算基盤の運営体制については、ユーザや運⽤者の問題意識を利⽤制度の改善に迅速に反映させる体制の整備が必要等の改善提案が運⽤技術 FS 等でなされているが、こうした運営体制の改善についても、同プロジェクトの課題として、関係機関で議論・検討
していくことが期待される。
なお、フラッグシップシステムは、本来のその卓越した計算性能から、⼊れ替わりに伴う端境期が⽣じると、第⼆階層の計算資源で代替ができるものではない。このため、次世代計算基盤として、どうすれば端境期が⽣じないようなシステムを将来的に実現できるかについて、現在の FS の中で、様々な観点から議論・検討されることが望まれる。
2.4 産業利⽤の強化

7産業利⽤は、HPCI 設⽴当初から取り組みがあり、発展してきた実績がある。
「京」での産業利⽤枠は、⾼並列計算機の産業課題への適⽤性検証が主な⽬的だった（HPCI 準備段階コンソーシアム最終報告書第 3 章、平成 24 年 1 ⽉ 30 ⽇）が、「富岳」では実証課題に⾄るようになった。産業界が「富岳」のような公的計算資源を使うメリットは、アカデミアの研究
⼒と最先端計算環境、基礎的研究段階における数値的検証、アカデミアも含めた協調領域での連携の場としての計算環境が得られるためである。⼀⽅、産業界ではクラウド活⽤の進展と、AI・データサイエンスの急速な展開は産業構造そのものを変⾰しつつある。こうした、産業界を取り巻く状況の変化を受けた制度や仕組みの⾒直しが必要と考えられる。
「京」や「富岳」で開発されたアプリケーションに関して、次世代計算基盤でも効率的に使えるのみならず、ソフトウエアの将来にわたる継続的な維持・発展の担保、各社の戦略に沿った商⽤クラウド等の計算資源へのスムーズな展開を可能とする技術・新たな産業利⽤制度を整備する必要がある。産業競争⼒の⾰新を⽬指す戦略的利⽤制度の対象としては、産学連携利⽤・コンソーシアム利⽤の推進、スタートアップ・ベンチャーの育成・助成、デー
タ創出・資源としての活⽤推進等が挙げられる。
実装すべき仕組みとしては、官⺠システムのシームレス化がある。フラッグシップシステ
ムや第⼆階層計算機のような公的設備と商⽤クラウドや⾃社計算機のような⺠間設備の間の認証連携を実現し、いずれの計算機にもコンテナ型仮想化環境が⽤意されていて、それらのいずれにもポータルサイトからユーザがアクセスして計算・解析ができるといったことが理想である。また、AI for Industry のためのデータ資源と活⽤システムの仕組み、すなわ
ち、学習・推論計算基盤のみならずデータ基盤とのやり取りがシームレスにできる環境も実装すべきである。公的計算環境での共通基盤的⼤規模⾔語モデル・汎⽤的機械学習モデルやものづくり分野における⼤規模シミュレーション結果等を⽤いて⽣成されたデータと、⺠
間計算環境での企業内データとを組み合わせるのであれば、個社の差別化のためのモデル構築が必要となる。ここで、企業が保有するデータの取り扱いが必要になることや、⼤規模シミュレーション結果をデータとして学習することが必要になってくること等から、計算基盤の視点のみならずデータ基盤の視点を取り⼊れることが要求される。そこでは、経済安全保障を念頭においたセキュリティの強化も必要となる。また、学習に⽤いる⼤規模データ
としては、フラッグシップシステムでの超⼤規模計算や多数回⾏った計算のアウトプット、
外部にある⼤規模実験施設や IoT 技術を通して得られる研究室レベルでのデータも対象とできることが望まれる。
その他に考慮すべきこととしては、テストベッド機能の充実、すなわち、産学連携、ベンチャー⽀援を戦略的に実施する⼀⽅で、個社の⽅針に沿った試⾏を希望するユーザの利便性を向上させることが望まれる。また、他省庁との連携、特に経産省等の設備・事業との接続を滑らかにすることで、企業としては産業競争⼒強化に繋がりやすい⾯がある。
これらはいずれも、2.2 節で取り上げたユーザビリティ向上やシームレス化として対応が可能なものであり、次期計算基盤開発プロジェクトとして取り組むことが望まれる。

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最後に、産応協（http://www.icscp.jp/）の令和 4 年度提⾔書（令和 5 年 7 ⽉ 12 ⽇）で述
べられている HPCI の産業利⽤促進の観点からの提⾔を取り上げる。以下のように本提⾔と共通点が多い。開発⽅針への期待・要望として、従来の⼤規模解析（Capability Computing）
における計算能⼒の向上に加えて、データ駆動型の各種設計に向けた AI や機械学習のデー
タ⽣成に資する⼤量計算（Capacity Computing）による⼤規模データを、計算機間でシームレスに扱うことができるデータ基盤の構築などの必要性が提⾔されている。さらに、活⽤普及に対する期待・要望として、産業競争⼒の観点で汎⽤デファクトスタンダードな OSS や商⽤のアプリケーションが、コンパイラやライブラリ等により性能向上が図れることが期待され、運⽤後もそれらの継続的な⽀援が必要と考えられている。さらに、汎⽤的な AI や
機械学習が使えるようなポータブル・シームレスな環境とユーザ・エクスペリエンスの整備が求められている。
2.5 分野拡⼤（AI・データサイエンス、量⼦コンピュータ関係、その他応⽤分野）

ユーザビリティ向上のための次世代計算基盤開発プロジェクトの課題として、クラウドサービスや web ベースでのユーザビリティ向上に向けた開発を進めるための試⾏機会の提供と結果のフィードバックを、AI・データサイエンスや量⼦コンピュータ関連、産業利⽤を含めた様々な分野を対象に実施すれば、分野拡⼤の促進につながると期待される。
AI・データサイエンス分野の専⾨家及びユーザがより使いたくなるシステム、つまり、普段使っている商⽤クラウド等におけるユーザビリティの⾼さを満たしつつ、GPU クラスタ等を駆使しているユーザが、⼤規模シミュレーション結果や外部からのリアルタイムデー
タ等の様々なデータをシームレスに使って⼤規模解析できるということでの商⽤クラウド等との差別化が必要である。さらに、これまで HPC を活⽤してきた⼈たちが、⼤規模シミュレーション結果の機械学習、物理法則を満たす機械学習、AI を活⽤したシミュレーショ
ン中の収束計算の⾼速化等のような AI for Science を実践するために活⽤しやすいシステム
であることも必要である。
これらのいずれにおいても、現在 GPU をはじめとした様々な加速機構を駆使して⾏われている AI・機械学習の⼤規模データ解析を、さらに⼤規模・⾼速化することが必要である。
これは、量⼦コンピュータ関連技術における疑似量⼦アニーラや量⼦コンピュータのシミ
ュレータに対しても該当する。この⼤規模・⾼速化は、まさに次期フラッグシップが担うべきところである。そこで動かすコード群は、コデザインのターゲットアプリケーションと考える必要があり、これまで HPC を活⽤してきたユーザの利⽤については、コードの加速機
構等への対応という意味で、3 章で取り上げる。⼀⽅、これまで HPC から遠かった AI・データサイエンス分野の専⾨家が⼤規模計算を⼿軽にできるようにするためには、OSS の移植・継続的更新やライブラリの並列処理対応など、システム開発側での研究開発とその継続が不可⽋である。
量⼦コンピュータは、次世代計算基盤の計算資源における多様性の⼀つである。将来的に

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は、複数の量⼦コンピュータと次期フラッグシップシステムや第⼆階層計算機群が、直結やSINET 経由等の様々なレベルでネットワークに接続されたハイブリッド環境の構築が望まれる。そのため、次世代計算基盤のネットワーク開発においては、量⼦コンピュータ関係との接続も視野に⼊れる必要がある。そこでは、量⼦コンピュータやそのシミュレータは、従来の HPC が苦⼿とする特定の課題解決のための道具、つまり⼀種の加速機構、としての活⽤が期待される。また、量⼦コンピュータのシミュレータ、最適化アルゴリズム、量⼦機械
学習等の活⽤は、クラウドからの利⽤が標準的であり、2.2 節で述べたユーザビリティ向上の取り組みによって、量⼦コンピュータ関係のユーザが次世代計算基盤を活⽤する道も拓けると期待される。
分野拡⼤に向けて、エンドユーザのニーズを取り込むことが運⽤技術 FS の中で課題とされている。ユーザのニーズをどう調べるかは、⾮常に重要かつ難しい問題である。ユーザニーズ志向であることは重要だが、ユーザのニーズは今できているところからしか出てこな
いので、システム側でシーズを提供した上で、新たなニーズも開拓しながら進めていく必要がある。その意味で、次世代計算基盤に向けての実証試験的な取り組みである mdx とスパコンの連携や商⽤クラウドとの連携等を積極的に活⽤して、幅広いユーザのニーズを引き出すことが効果的と考えられる。その際、「富岳」や BDEC、ABCI などのスパコンを mdx
から利⽤することを通して、HPC を⼗分に活⽤するために必要なハードウェア・ミドルウェア・アプリケーションに求められる機能やプロトタイプの開発・試⾏・改善を⾏い、次世
代計算基盤の設計・開発に反映することも必要となる。
mdx を活⽤するためには、⼤学等での認証連携を実現している学術認証フェデレーション（学認）に現時点で直接加わっていない HPCI 関係の研究機関や企業のユーザ、AI・デー
タサイエンス分野や量⼦コンピュータ関連分野、⾼エネ・天⽂等の⼤規模実験・観測分野、
IoT を活⽤する応⽤分野や産業界等のユーザも、mdx をトライできる環境を整備・宣伝する必要がある。その上で、活⽤事例を増やしつつ、活⽤のために必要なニーズに応えるための開発を、次世代計算基盤開発プロジェクトの中で実施することが望まれる。また、産学ある
いは国際間で柔軟な認証連携を可能とするための次世代認証連携への対応も同プロジェク
トの中で取り組むべき課題である。さらに、様々なサイエンス分野や企業のデータを扱う上で、データマネジメントプランに従った研究データ管理を実践することも同様に取り組むべき課題である。
幅広いニーズを引き出す上で、mdx、次世代認証連携、研究データ基盤など HPCI の外の活動との連携、⾼エネ、天⽂等の⼤規模実験・観測分野、IoT を活⽤する応⽤分野や産業界とのコミュニケーションも重要である。例えば、WLCG(https://wlcg.web.cern.ch/)は、
CERN と呼ばれる加速器が出してくる巨⼤なデータを世界の研究者が解析しなければならないという明確な⽬的に応えるための機能が情報系から提供され、うまくかみ合って動いている。このような応⽤分野との連携をしっかりとりながら進めていくことも重要であろう。このためには、次世代計算基盤開発プロジェクトにおいて、ユーザビリティ向上の課題

10におけるニーズ把握や反映のための試⾏の実施機関として、こうした機関にも加わってもらうなど、より積極的な外部との連携が有効と思われる。
2.6 ⼈材育成、分野振興

⼈材育成や分野振興における課題は、前回の提⾔（令和 4 年 6 ⽉ 21 ⽇）と同様な状況にあり、ここに引⽤する。
HPCI 戦略プログラムやポスト「京」重点課題を通じて若⼿研究者の育成が⾏われ、育成された若⼿研究者等による成果創出への貢献が多く⾒られた。
「富岳」成果創出加
速プログラムにおいては⼤幅な予算削減により、折⾓育った若⼿研究者の雇⽤を⼤幅に減らさざるを得ず、「富岳」が稼働して研究が本格化した段階で貴重な⼈材を失った
課題もある。当然のことながら「富岳」があるだけでは、科学的・社会的成果を出すことはできず、「富岳」の成果を創出する多様な⼈材(⼤学、研究機関における研究⼈材、
ソフトウェアベンダーにおける開発⼈材、産業界における活⽤⼈材)が必要であり、どのタイプの⼈材が⽋けても継続的に成果が創出できる所謂エコシステムにはならない。
結局のところ計算機を使って成果を挙げるのは⼈であり、研究プロジェクトでは基本
的に⼈への投資が重要である。また、優秀な⼈材を育成するには時間が必要であり、戦略的な取り組みが必要となる。特に、アプリケーション・ソフトウェアの開発やチュー
ニングを⾏える⼈材の育成は、これまでもフラッグシップ計算機開発プロジェクト(HPCI 戦略プログラムやポスト「京」重点課題)で⾏われてきたが、現在のようにフラッグシップ計算機開発の端境期(運⽤期)において、⼈材育成を主眼としない成果創出加速プログラムだけが実施されている状況では、⼈材育成のための予算が⾮常に少なく継続的な⼈材育成が困難な状況である。
上記の通り、これまでは「フラッグシップ計算機開発の端境期(運⽤期)」であったが、今後は、次期フラッグシップと次世代計算基盤のための「開発期」に⼊ることになる。したがって、その開発プロジェクトの中で若⼿研究者の⼈材育成をどのように進めるのが効果的
か、さらには、運⽤期において、それらの育成された研究者のキャリアアップをどのように実現するかを考えることが喫緊の課題である。先に述べた次期フラッグシップを含む次世
代計算基盤の⼀体的な開発を進めるためには、演算・メモリ・計算機内外のネットワーク・
ストレージといったハードウェア開発、OS、コンパイラ、ライブラリ等のソフトウェア開発、アプリケーション開発、さらにはユーザビリティ向上のためのクラウド環境やユーザイ
ンターフェース開発など、あらゆる開発が必要になる。これらの開発のための⼈材育成を、開発主体の企業だけでなく、⼤学・国研・産業界等のユーザ、構成機関でも開発できるように、次世代計算基盤開発プロジェクトの中で課題を設定し、⼈材育成のための予算を配分することが求められる。その際に、最初から開発期間後の「運⽤期」の継続性を考慮した制度
設計も併せて⾏う必要がある。開発期間後のフラッグシップを含めた次世代計算基盤の運⽤期間においても、これらの開発・活⽤⼈材がキャリアアップして、幅広い分野におけるコ

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デザイン更新・成果創出のための開発を担う⼈材として雇⽤先が保証されることが求められる。育った後にキャリアアップできるかどうかは、HPCI コミュニティだけで閉じた問題
ではなく、Society5.0 などの⼤きな社会的仕組みの中でキャリアアップできていくことが必要と⾔える。⽣成 AI で雇⽤の問題が取り沙汰されるが、⼀⽅で、⽣成 AI は新たな雇⽤を⽣むものでもある。次世代計算基盤の構築によって、関係する⼈材にとっての雇⽤が拡⼤するような仕掛けが必要である。例えば、産業利⽤の強化に関わる開発で育成された若⼿研究者が、産業利⽤を⾏う企業側で雇⽤され、活躍するといったことが考えられる。また、AI の進展とシミュレーションの融合で新たなサイエンスを⽣み出すことで、新たな雇⽤を⽣み出せることにも期待したい。
また、計算科学の分野振興についても、「京」時代の HPCI 戦略プログラムやその後のポスト「京」 研究開発枠重点課題の後は分野振興を含むプロジェクトがなく、⼀部の分野を除けば、分野別のコミュニティ活動が停滞している。⼈材育成でも述べた通り、今後は開発期に⼊るので、その開発プロジェクトの中で、現在の「富岳」成果創出加速プログラムのよ
うなフラッグシップでの新たな課題開拓に加えて、計算科学の様々な分野振興や分野間交流を促すためのコード開発・活⽤を推進するための課題も設定されることが望まれる。その際には、従来の計算科学分野だけでなく、AI・データサイエンスや量⼦コンピュータ関係、その他の応⽤分野も対象とすべきであることは⾔うまでもない。

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3. 次期フラッグシップシステム検討にあたって
3.1 アーキテクチャの⽅向性

前章では、次世代計算基盤全体の開発・整備・運⽤について取り上げたが、ここでは次世
代計算基盤のうちの次期フラッグシップシステムについて取り上げる。フラッグシップシ
ステムは、その卓越した計算性能を⽤いることで、サイエンスにおいてこれまで解けなかった問題を初めて解けるということに加えて、Soceity5.0 実現に貢献することが求められるた
め、データも計算も⼤規模・⾼速に対応できる必要がある。そのため、⼤規模シミュレーシ
ョン向けと AI・データサイエンス向けが⾼いレベルで両⽴することが次世代計算基盤に求められる重要な⽅向性である。
その実現のため、２つのシステム開発 FS では、電⼒制約のもとでデータ移動を効率よく⾏える、相対的に⾼いメモリバンド幅のアーキテクチャを⽬指している。サイエンスのブレークスルーを実現する道具としてのフラッグシップマシンが、AI for Science を加速できる性能を備えるためには、加速機構をフルに活⽤するような AI・データサイエンス向けの主要なアプリケーションで、現状の AI・データサイエンス向けアーキテクチャでの実効性能と⽐較しても⼗分な性能向上が期待できることが望ましい。また、いずれのシステム開発
FS でも、より⾼い実効性能を実現するには、ムーアの法則の終焉による演算性能の頭打ち
や満たすべき電⼒性能等を踏まえると、加速機構が不可⽋とされている。そのことを踏まえて、様々な分野を含むアプリケーション調査研究グループと協⼒して、ベンチマークプログ
ラムの整備も進められている。なお、アプリケーション開発側としては、加速機構が加わる
ことを含めて、どのようなアーキテクチャになるとしても、OS やプログラミング⾔語として標準的なものが採⽤されることを期待している。
ここで重要なことは、アーキテクチャの持つ性能だけでは実効性能は決まらず、アプリケ
ーション開発側との協調設計（すなわちコデザイン）があって初めて期待されるような実効性能が得られるということである。これまでのフラッグシップ「京」、「富岳」は汎⽤プロセッサのみであったが、加速機構への対応が必要となれば、アプリケーションの中には⼤幅なアルゴリズム改変を含む開発が必要になるものが出てくる。開発にあたっては、アプリケー
ション開発側の⾃助努⼒だけではなく、アルゴリズムの⼯夫や実際のコーディングまで含めたフォローを、FS や開発期からコデザインとして実施することが不可⽋である。これがHPC アプリケーション開発側にとってのユーザビリティの向上であり、次期フラッグシッ
プ利⽤の成果最⼤化にとって必要不可⽋な要素である。アプリケーション開発側も、新しい
プログラミングモデルを取り⼊れる等、コデザインに積極的に参画して柔軟に取り組むことが必要である。
3.2 コデザイン「富岳」におけるコデザインの振り返りから⾒出された課題とそれにもとづく提⾔をここでは取り上げる。
「富岳」でのコデザインにおけるシステム開発上の課題としては、設計開13始時点ですでにハードウェア設計上の⾃由度がある程度限られていたことが挙げられる。
アプリケーションにとって使いやすいハードウェア機構を加えたいと要望があった際に、コストの問題や電⼒制限の問題から、ベンダーとの協議で不採⽤となるケースもあった。また、実際のハードウェアがない状態での設計選択の問題もある。例えば、物理レジスタを含む Out of Order 実⾏のリソースを増やすことでアプリケーション性能が出しやすいことは定量的に⽰されていたが、電⼒性能が実際にどうなるかがまだわからない段階でどこまで増やすかを決めなければならず、より安全側、すなわち、電⼒消費を抑える側、アプリケー
ションから⾒れば性能が出しにくい側の選択をすることになった。最終的な電⼒性能から考えれば、より増やすこともできた可能性はあるが、決定段階では難しい選択だったと⾔える。もしプロトタイプチップがあり、カーネルだけでなく通信等も含むアプリケーションを使って、より現実的な性能評価までできれば、より適切な選択ができる可能性がある。したがって、設計の⽅向性の⼤枠が決まるよりも前の段階、つまり FS における概念設計の段階
で、アプリケーション性能を向上するために満たすべき項⽬を整理して⽰し、それがハードウェア的に実現可能なものかの検討を進め、実際の設計の⽅向性に反映させるようにする
ことが望まれる。また、電⼒効率などの制約が厳しい中での適切な性能評価のためには、プ
ロトタイプチップを製造して、その上で、通信等も含んだ様々なアプリケーションでのベン
チマークテストを⾏えるかどうかが鍵を握ると考えられる。プロトタイプチップの製造は予算的に⼤きな負担になるが、実機での電⼒効率とアプリケーション性能や性能を出す効率に⼤きく影響すること、すなわち運⽤時点の成果に対するコストパフォーマンスに直結することを考えれば、検討すべき課題の⼀つと考えられる。あるいは、性能予測のためのシミュレータで⼗分に⾼速かつ⾼信頼性のものを開発することがもしできれば、プロトタイ
プチップのコストを削減できる可能性はある。
アプリケーション開発については、コデザインをしている段階まではベンダー協⼒のもとでコンパイラやライブラリ等の開発・性能向上ができていた。⼀⽅、共⽤開始後は、RIST による⾼度化⽀援によるチューニング等の⽀援は⾏われたものの、コデザイン時と同様の⽀援という訳にはいかず、すべてのユーザのアプリケーション性能向上にはある程度限界があり、開発時間も必要となる場合があった。また、コデザインをしている中で、ハードウェアの制約の下ではあったがアプリケーションの性能向上のための知⾒が様々に得られていたが、共⽤開始後すぐに、アプリケーション開発者にそれらの知⾒が広く提供されたり、⼗分活⽤されたりしたとは残念ながら⾔えない。なお、コデザインの成功とされるターゲットアプリケーションの性能⽬標達成は、コンパイラの開発やライブラリの最適化等によって、アプリケーションの性能がより出しやすくなったことはあるものの、各
アプリケーションの開発グループが、ベンダーや理研のソフトウェア開発チーム等と密接に連携して、アーキテクチャの特性に合わせたチューニング、場合によってはアルゴリズ
ムの⼤幅な変更を含むコード改変を⾏なったことによることも明記しておく必要があると思われる。以上のことから、アプリケーション性能を引き出すためのコンパイラの開発・

14改良や、アーキテクチャの特性に合わせたアプリケーション開発に対する⽀援が、可能な限り様々なタイプのターゲットアプリケーションに対して⾏われるとともに、コデザイン
段階からはもちろんのこと、運⽤開始後にも継続して⾏われることが不可⽋である。
なお、ターゲットアプリケーションとして様々なタイプを調べる上で、現在のシステム
開発 FS のアプリケーションチームに加えて、AI for Science のロードマップで取り上げられるアプリケーションや新技術 FS で取り上げられている疑似アニーリングや量⼦シミュ
レータのアプリケーション、さらには、HPCI や JHPCN の課題のアプリケーションで、FS のアプリケーションチームに含まれない分野やアルゴリズムも検討対象とすることが望まれる。
HPC の世界における性能向上の速さは依然として⾼く、次期フラッグシップシステム
が、その計算性能で世界と勝負できるのは最初の 3-4 年程度までであると思われる。したがって、稼働開始当初からシステムの性能を⼗分に発揮させることが、次期フラッグシッ
プシステムを利⽤した成果の最⼤化に直結するといえる。その意味で、コンパイラを含めたシステムソフトウェアの整備が、システムの稼働開始までに⾼い⽔準でなされることが不可⽋である。
3.3 アプリケーション・ソフトウェアと計算機の適合性

アーキテクチャの検討は、予算、電⼒、技術、スケジュール等のハードウェアの設計を⾏う上での制約条件のもとでのトレードオフの中で進められるが、アプリケーション開発側
からは、そのトレードオフの幅が、FS の段階である現時点でも、狭く限定されているように⾒える。例えば、総容量だけでなく、ノード単位やコア単位でのメモリ容量の制約等である。FS の概念設計段階では、まず、演算性能、メモリ性能等の各ハードウェアの特性に対して、どのような制約条件からどのようなトレードオフがあるのかを、できるだけ広い範囲のパラメータに対して⽰されることが望ましい。それらのトレードオフが、様々な特性をもつアプリケーションに対してその特性を再検討しつつ、どのような性能の出し易さ・出しにくさに関係しているのかを網羅的に整理し、提⽰されることが必要である。
また、詳細設計でアーキテクチャの特性が取捨選択された後には、トレードオフにおいてどの選択が⾏われ、何が捨てられたのかを明確に⽰すとともに、アプリケーション側でそれを補うためにどのような⼯夫が必要とされることになるかを⽰す性能向上指針が与えられることが不可⽋である。特に、加速機構をはじめとして、⼀部あるいは多くのアプリケーシ
ョンにとって、性能を引き出すための⼤幅なアルゴリズムの改変が求められる選択がなされる場合には、NDA に抵触しない範囲で、できるだけ早い段階で、定性的にでも情報が開⽰される必要がある。3.1 節や 3.2 節でも述べた通り、加速機構への対応をはじめとして、⼤幅なアルゴリズム改変が必要となるアプリケーションについては、アルゴリズムの⼯夫
や実際のコーディングまで含めた⽀援を、コデザインとして実施するとともに、運⽤開始後も継続した⽀援が不可⽋である。

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4. おわりに

本提⾔は、次世代計算基盤の調査研究 FS の研究代表や「富岳」開発関係の⽅々、WG 委員等へのヒアリング、HPCI のユーザや構成機関の意⾒を踏まえて、次世代計算基盤を利⽤した成果を最⼤化するために、どのようなことが次期フラッグシップを含む次世代計算基盤の整備・運⽤の上で求められるかについての議論と提⾔をまとめたものである。次世代計
算基盤が、様々な科学的・社会的課題の解決を通して、より良い次世代社会の実現に貢献することが期待される。

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附録

本報告書は、HPCI 計画推進委員会における決定を受けて、⾼度情報科学技術研究機構内に設置された「HPCI システムの今後の運営の在り⽅に関する調査検討ワーキンググルー
プ」において、⼀般社団法⼈ HPCI コンソーシアムが中⼼となり、調査・検討した結果を報告するものであることを付記する。
HPCI システムの今後の運営の在り⽅に関する調査検討ワーキンググループ委員リスト
国⽴研究開発法⼈海洋研究開発機構

主査

堀 ⾼峰

副主査

⼩林 広明

東北⼤学⼤学院情報科学研究科

副主査

藤堂 眞治

東京⼤学⼤学院理学系研究科

委員

合⽥ 憲⼈

国⽴情報学研究所

委員

⻘⽊ 尊之

東京⼯業⼤学 学術国際情報センター

委員

伊藤 聡

公益財団法⼈ 計算科学振興財団

委員

上⽥ 修功

理化学研究所 ⾰新知能統合研究センター

委員

塩原 紀⾏ 1)

⼀般財団法⼈ ⾼度情報科学技術研究機構

委員

⽥浦 健次朗東京⼤学 情報基盤センター

委員

⾼⽊ 亮治

宇宙航空研究開発機構 宇宙科学研究所 学際科学研究系委員

野澤 剛⼆郎清⽔建設株式会社 技術研究所委員

森 雅博 1)

⼀般財団法⼈ ⾼度情報科学技術研究機構

海域地震⽕⼭部⾨ 地震津波予測研究開発センター※50 ⾳順※オブザーバ：⽂部科学省研究振興局参事官（情報担当）付、富⽥浩⽂（HPCI コンソ
ーシアム理事⻑）、⻄⼀成（HPCI コンソーシアム・事務スーパーバイザー）、その他
HPCI コンソーシアムメンバで希望する者
1) 令和５年 6 ⽉ 1 ⽇付けで森委員から塩原委員に交代

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・検討の記録
令和 4 年（2022 年）5 ⽉ 10 ⽇（⽕）

HPCI コンソーシアム第 72 回理事会

・HPCI コンソーシアム新理事体制の確定
・「将来のスーパーコンピュータの在り⽅の検討」業務体制の継続、及び HPCI システ
ムの今後の運営の在り⽅に関する調査検討ワーキンググループ（以下、「調査検討
WG」）の設置を決定令和 4 年（2022 年）7 ⽉ 14 ⽇（⽊）

HPCI コンソーシアム第 74 回理事会

・令和 4 年度 HPCI コンソーシアム理事の業務分担の決定
令和 4 年（2022 年）10 ⽉ 5 ⽇（⽔）

HPCI コンソーシアム第 75 回理事会

・調査検討 WG の実施⽅針（テーマ、検討期間、検討委員）を確認
令和 4 年（2022 年 11 ⽉ 9 ⽇（⽔）

第 1 回調査検討 WG

・次世代計算基盤に係る検討状況について⽂科省からヒアリング
・過去の検討の成果（HPCI コンソーシアムの提⾔）の確認
・調査検討項⽬及びスケジュールを決定
令和 4 年（2022 年）12 ⽉ 22 ⽇（⽊） 第 2 回調査検討 WG
・計算科学ロードマップについてのヒアリング
・「富岳」コデザインの経験について〜システムの視点からのヒアリング
・「富岳」コデザインの経験について〜アプリケーションの視点からのヒアリング
令和 5 年（2021 年）1 ⽉ 12 ⽇（⽔）

HPCI コンソーシアム第 76 回理事会

・調査検討 WG の進捗を確認
令和 5 年（2023 年）1 ⽉ 25 ⽇（⽔）

第 3 回調査検討 WG

・次世代計算基盤に係る調査研究（近藤チームリーダー）の検討状況のヒアリング・次世代計算基盤に係る調査研究（牧野チームリーダー）の検討状況のヒアリング
・現在の HPCI の課題の洗い出し
令和 5 年（2023 年）2 ⽉ 17 ⽇（⾦）

第 4 回調査検討 WG

・意⾒交換会の計画について・中間取りまとめ案について
令和５年（2023 年）3 ⽉ 6 ⽇（⽉）

意⾒交換会・中間取りまとめについての意⾒聴取
令和５年（2023 年）3 ⽉ 13 ⽇（⽉）

HPCI コンソーシアム第 77 回理事会

・意⾒交換会の報告

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令和 5 年（2023 年）3 ⽉ 15 ⽇（⽔）

第 5 回調査検討 WG

・中間取りまとめの確認について
令和 5 年（2023 年）4 ⽉ 24 ⽇（⽉）

HPCI コンソーシアム第 78 回理事会

・令和４年度 WG 報告書（提⾔に向けた中間取りまとめ）として提出することの承認
・令和５年度 WG 年間計画の承認
令和 5 年（2023 年）５⽉８⽇（⽉）

第１回調査検討 WG

・令和 4 年度 WG 報告書（提⾔に向けた中間取りまとめ）の確認
・令和５年度 WG 年間計画の確認
令和 5 年（2023 年）5 ⽉ 19 ⽇（⾦）

HPCI コンソーシアム総会

・令和４年度 WG 報告書（提⾔に向けた中間取りまとめ）の報告
令和 5 年（2023 年）６⽉ 13 ⽇（⽕）

第２回調査検討 WG

・次世代計算基盤に係る調査研究（塙チームリーダー）の検討状況のヒアリング・シームレス化（合⽥委員）に関するヒアリング
令和 5 年（2023 年）７⽉５⽇（⽔）

HPCI コンソーシアム第 79 回理事会

・調査検討 WG の進捗を確認
令和 5 年（2023 年）７⽉ 25 ⽇（⽕）

第３回調査検討 WG

・クラウド（RCCS ・庄司運⽤部⾨⻑）に関するヒアリング・次世代計算基盤に係る調査研究（天野チームリーダー）の検討状況のヒアリング
令和 5 年（2023 年）８⽉ 25 ⽇（⾦）

第４回調査検討 WG

・AI ・データサイエンス（上⽥委員）に関するヒアリング
令和 5 年（2023 年）９⽉ 27 ⽇（⽔）

第５回調査検討 WG

・産業利⽤産応協（みずほ池⽥業務推進役、富⼠通松本エキスパート）に関するヒアリ
ング
・産業利⽤中⼩企業（伊藤委員）に関するヒアリング・産業利⽤バイオ創薬（バイオグリッド関⻄志⽔理事）に関するヒアリング
令和 5 年（2023 年）10 ⽉４⽇（⽔）

HPCI コンソーシアム第 80 回理事会

・令和５年度 WG 報告書案（提⾔案）のまとめ⽅の確認
令和 5 年（2023 年）10 ⽉ 17 ⽇（⽕） 第６回調査検討 WG
・令和５年度 WG 報告書案（提⾔案）の検討（１）19令和 5 年（2023 年）11 ⽉ 20 ⽇（⽉） 第７回調査検討 WG
・令和５年度 WG 報告書案（提⾔案）の検討（２）
令和 5 年（2023 年）12 ⽉ 11 ⽇（⽉） 第８回調査検討 WG
・令和５年度 WG 報告書案（提⾔案）の検討（３）
令和 5 年（2023 年）12 ⽉ 20 ⽇（⽔） HPCI コンソーシアム第 81 回理事会
・令和５年度 WG 報告書案（提⾔案）の確認
令和 5 年（2024 年）１⽉ 15 ⽇（⽉）

意⾒交換会

・令和５年度 WG 報告書案（提⾔案）についての意⾒聴取

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