半導体・デジタル産業に関する最近の政策動向について
２０２３年９月７日
商務情報政策局担当審議官
西村秀隆

DX・デジタル化は全ての産業の根幹：半導体・デジタル産業戦略の必要性⚫ DX、デジタル化は、IT企業、製造業だけでなく、サービス業、農業なども含め、全ての産業の根幹。
グリーン成長や、地方創生、少子高齢化などの課題は、デジタル化無しには、解決出来ない。
⚫ 従って、デジタル社会を支える「デジタル産業」「デジタルインフラ」「半導体／蓄電池」は、国家の大黒柱。

⚫ 我が国が抱える課題を解決し、先進国としての地位を維持していくためには、
何よりも、「デジタル産業」「デジタルインフラ」「半導体／蓄電池」という大黒柱の強化が必要不可欠。
全ての産業（デジタル化は不可避）

クラウド

サイバーセキュリティ

デジタル産業

データセンター・・・
プラットフォーム

デジタルインフラ

・・・
半導体（集積回路）

通信機器

蓄電池

5G

・・・

半導体（集積回路）／蓄電池
2

半導体・デジタル産業による付加価値創出のエコシステム
持続的な経済成長の実現

国内投資
の拡大

イノベーション

DXの実現

３つの好循環GXの実現
所得向上

経済安保の確保

デジタル技術の活用で新たな製品・サービスの創出✓ ユーザー毎に最適化した情報処理基盤を用いたイノベーション
自動走行

自立型
ロボティクス

多機能
エッジ端末

・・・

✓ 高度な情報処理基盤を活用したイノベーション
金融システムイノベーション

バイオ
・革新素材

高度防衛
システム

・・・

✓ スタートアップ支援によるデジタル産業の担い手創出
高度な情報処理能力の提供

産業基盤の整備✓ 人材育成➢ デジタル推進人材の育成➢ 地域特性に合わせた人材育成➢ 次世代技術の開発を担う高度人材の育成✓ 産業インフラの確保➢ 工業用水、土地など➢ 産業道路、物流など

ユーザーニーズを踏まえた基盤開発

最先端／次世代情報処理基盤
高度情報通信インフラ
コンピューティング基盤

事業環境整備✓ 環境規制対応（スパコン、AI、量子コンピュータ）✓ ランニングコスト支援

蓄電池✓ 知的財産の活用促進

半導体

3

半導体・デジタル産業基盤の強化①半導体産業基盤②データ基盤（データセンター）③ＡＩ産業基盤＜ 広く利用される半導体 ＞（参考） 半導体の部素材

様々な半導体シリコンウェハ

マイコン
より単純な計算・
情報処理 30nm台~

メモリ

パワー

アナログ

電流・電圧を制御し、機器を動かす物理現象を、デジタル情報に置き換える

半導体の原料

ＮＡＮＤ SDカード

情報の記憶

SSD

ＤＲＡＭ

パッケージ基板 SiCウェハ
半導体チップを 電力効率に実装する基板 優れたウェハ

ロジック

IT用 ：数nm台
高度な計算・情報処理 産業用：10~20nm台

USB
主記憶装置
（メインメモリ）

自動運転

データセンター５G

データセンター

将来半導体への期待

バイオ／材料研究

スマート
ファクトリー

安全保障/災害対策

次世代光データセンター
5半導体市場の見通し⚫ 半導体市場は、デジタル革命の進展に伴い今後も右肩上がりで成長（2030年約100兆円）。

⚫ ボリュームゾーンは、スマホ・PC・DC・5Gインフラに使われるロジックとメモリで、米韓台が市場席巻。
⚫ 今後、5G・ポスト5Gインフラの基盤の上に、エッジコンピューティング・アプリケーション・デバイス（自動運転、FA等）での新たな半導体需要の成長が見込まれる。
世界の半導体市場
AI
兆円

自動走行
ﾛﾎﾞﾃｨｸｽ

市場規模
2018年

製品例

主要企業

スマートシティプロセッサ

5Gインフラ
電動車
DC/HPC

ロ
ジ
ッ
ク

ロジック
(制御用)

21兆円

GPU

SoC

IoT
出
荷
額

メ
モ
リ

スマホ

メモリ
(データ記
憶用)

DRAM
18兆円
NAND
アナログLSI

PC

そ
の
他

日本

その他

15兆円

パワー
半導体
イメージ
センサ

予測

（出典）Omdiaのデータを基に経済産業省作成

6日本の凋落 －日本の半導体産業の現状（国際的なシェアの低下）－⚫ 日本の半導体産業は、1990年代以降、徐々にその地位を低下。

億ドル

世界の売上高1988年のシェア
日 本：50.3%
米 国：36.8%
アジア： 3.3%

10,0009,000

日本の売上高60%

2019年の売上ランキング
1位
2位
3位
4位
5位
6位
7位
8位
9位
10位

8,000
7,000

6,000
5,000
4,000
3,000
2,000

日本企業のシェア推移

1992年の売上ランキング
1位
2位
3位
4位
5位
6位
7位
8位
9位
10位

インテル
NEC
東芝
モトローラ
日立
TI
富士通
三菱
フィリップス
松下

インテル
サムスン
SK
マイクロン
ブロードコム
クアルコム
TI
STマイクロキオクシア
NXP

2019年のシェア
日 本：10.0%
米 国：50.7%
アジア：25.2%

50%

40%

30%

20%

将来的に
日本シェアはほぼ0%に!?

10%

1,000

1987年
台湾TSMC設立

1992年
韓国サムスン電子がDRAMシェア第１位

1999年
エルピーダ
メモリ設立

2001年
NEC、東芝等各社がDRAM事業撤退

2003年
ルネサステクノロジ設立

2008年
台湾TSMCが世界ファウ
ンドリシェアの50%を獲得

2013年
エルピーダメモリがマイクロンに買収

2030

2029

2028

2027

2026

2025

2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

1989

1988

1987

1986

0%
1985

0

予測

（出典）Omdiaのデータを基に経済産業省作成

7日の丸半導体凋落の主要因⚫ 日米貿易摩擦によるメモリ敗戦⚫ 設計と製造の水平
分離の失敗⚫ デジタル産業化の遅れ➢ 1980年代、世界を席巻した日の丸
半導体メーカーは、日米半導体協定
による貿易規制が強まる中で衰退➢ 1990年代後半以降、ロジックの設計・製造が垂直統合型から、オープンなアーキテクチャ(ARM)を用いたファブレス企業／ファウンダ
リ企業の水平分離型の新潮流へ➢ 21世紀に入り、PC、インターネット、
スマホ、データセンタの普及など、世界的にデジタル市場が進展する
中で、国内のデジタル投資が遅れ、半導体の顧客となる国内デジタル
市場が低迷➢ 1990年代、半導体の中心が、メモリ(DRAM)から、ロジック（CPU）
へと変わる潮流を捉えられず➢ しかしながら、日の丸半導体メーカ
は電機・情報通信機器の親会社が競争力を失う中で、半導体製造部門の切り出し・統合が難航
設計

設計

ファブレス

製造

製造

ファウンダリ⚫ 日の丸自前主義の陥穽➢ 1990年代後半以降、多額の研究開発・
技術開発予算を投じてきたものの、日の丸自前主義に陥り、供給側（設計・製造・
装置・素材）の担い手はもとより、需要側（デジタル産業）も含め
世界とつながるオープンイノベーションのエコシステム（欧州Imec、米国Albany）や国際アライアンスを築けず➢ 必要な半導体の国内設計体制を整えられず、現状、先端半導体は海外からの輸入に依存⚫ 国内企業の投資縮小と韓台中の国家的企業育成➢ バブル経済崩壊後の平成の長期不況により将来に向けた思い切った投資ができず、国内企業のビジネスが縮小➢ 一方で、韓国・台湾・中国は、研究開発のみ
ならず、大規模な補助金・減税等で長期に亘って国内企業の設備投資・支援して育成してきた8デジタル産業基盤を取り巻く世界の経済安全保障環境の変容⚫ 軍民融合戦略の下、効率的かつ非対称的に軍事能力を高める中国に対して、米国は安全保障に直結する重要技術（半導体、AI等の一部）は厳重に管理する”small yard, highfence”の方針を採っている。
⚫ また、ロシアによるウクライナ侵攻では、半導体のもたらすコンピューティングパワーがロシアに対抗する重要な戦術を可能とし、また、サイバー攻撃から政府機能を防護するなど、半導体をはじめとしたデジタル技術が安全保障の確保に直結する時代に。
エマージング技術による経済安全保障の変化

デジタル技術が変える安全保障の確保

量子・AI等のゲームチェンジをもたらし得るエマージン
グ技術の進展により、経済安保の外延が拡大、R&Dの在り方が変容→ 先端の安全保障技術はもはや軍ではなく民が創出■AI・機械学習

ディープフェイク

• AI兵器への適用• ディープフェイク（偽画像）による社会混乱

GettyImages■量子コンピュータ・量子暗号• 現在使われている全ての公開鍵暗号の解読• 量子暗号による通信の秘匿
量子コンピュータ

■極超音速• 地対地ミサイル、空対地ミサイルへの適用• 高速移動可能な軍用偵察機

OFFICEOFTHEPRESIDENTOFUKRAINE提供
ロシアの侵攻開始から100日が経過する中で、首都キーウの大統領府外でウクライナ政府幹部が撮影した写真
極超音速技術SpaceXが提供する「Starlink」はウクライナの国民に対し、インターネットサービスを提供。戦時下においても、世界への情報発信や国内の情報共有を実現。

ウクライナ政府は、ロシアによる侵攻に際し、政府および民間保有データのクラウド移行を認める法案を可決。
データのクラウド化により、ロシアによるサイバー・フィジカルの攻撃の中でも政府機能を維持。
9

各国・地域の半導体に関する政策動向⚫ 各国・地域が、経済安全保障の観点から重要な生産基盤を囲い込むため、異次元の支援策等を実施。

国・地域

政策動向
•

米国
•

中国

•
•
•

•
•
•

欧州
•

•

台湾
韓国

•

「The CHIPS and Science Act of 2022」が成立。半導体関連（半導体及び関連材料・装置）のための設備投資等への補助基金（５年で390億ドル(約5.3兆円)）やR＆D基金（５年で110億ドル(約1.5兆円)）、半導体製造・装置の設備投資に対する25%の減税等が措置。(2022.8) 商務省は目標などを記したVision for Success及び、CHIPS法における半導体関連投資等補助基金（390億ドル）に関する詳細を公開。また、最先端・現世代・成熟ノードの半導体（後工程含む）について、申請受付を開始。
（2023.2）NSTCのビジョンと戦略を発表。（2023.4）製造装置・材料（大規模投資）の設備投資についても、申請受付を開始。（2023.6）
中国向けに輸出される、①AI処理やスーパーコンピュータに利用される半導体、②先進的な半導体製造に利用される半導体製造装置等、に対する新たな半導体輸出管理措置の導入を発表（2022.10）「国家集積回路産業投資基金」を設置(’14年, ’19年)、半導体関連技術へ、計５兆円を超える大規模投資
これに加えて、地方政府で計5兆円を超える半導体産業向けの基金が存在（合計10兆円超）集積回路生産企業に10年間の法人税免除・減免などを含む支援策を設定。（2020.9）法人税免税措置の延長を決定。（2023.3）「国家車載半導体の標準システム構築のガイドライン」に関するパブリックコメントを実施。（2023.3)
2030年に向けたデジタル戦略「デジタル・コンパス2030」を発表。次世代半導体の欧州域内生産の世界シェア
20%以上を目指すこととしている。（2021.3）
半導体の域内生産拡大や研究開発強化を図る「欧州半導体法案」を発表。2030年までに累計430億ユーロ（約6.2兆円）規模の官民投資を計画。①ヨーロッパイニシアチブ設置、②安定供給確保のための新たな支援枠
組設定 、③半導体市場の監視と危機対応の３本柱から構成。 (2022.2)
EU理事会と欧州議会が、欧州委員会提案の「欧州半導体法案」の暫定的な政治合意に達し、今後正式な採択を経て成立する見込み。また、②の安定供給確保のための新たな支援枠組の対象を、半導体の生産に必要な設備の製造拠点や設計拠点にも拡大。(2023.4) EU理事会が「欧州半導体法案」を正式に採択。(2023.7)
台湾への投資回帰を促す補助金等の優遇策を始動。（2019.1）「台湾投資三大方案」を活用した台湾企業の投資金額は累計で2.1兆台湾元（約9.4兆円）に。（2023.5）
産業創新条例（台湾版CHIPS法）の改正案が可決。半導体関連のR&D費用に最大で25%の税額控除を適用。(2023.1)• 「半導体超強大国達成戦略」を発表。インフラ支援、規制緩和、税制支援等により、2026年までに、340兆ウォン以上（約35.7兆円以上）の投資を達成する方針。（2022.7）• 半導体関連等の設備投資に対し、大企業・中堅企業で8～15％、中小企業では16～25％に税額控除率を引上げることなどを盛り込んだ租税特例制限法改正案が可決。（2023.3）

2022年8月、バイデン米大統領がCHIPS法に署名し、同法が成立。
（出典）Bloomberg※以下の為替レートで計算
1USドル=135円
1ユーロ=145円
100ウォン=10.5円
1台湾ドル=4.4円（出展）各国政府HP・報道等 10我が国半導体産業復活の基本戦略⚫ IoT用半導体生産基盤の緊急強化（Step:１）⚫ 日米連携による次世代半導体技術基盤（Step:２）⚫ グローバル連携による将来技術基盤（Step:３）
引用：OMDIAのデータを基に経済産業省作成

Step 1：IoT用半導体生産基盤⇒生産ポートフォリオの緊急強化

2030年
2025年

2020年

産業機器
（スマートシティ、
スマートファクトリー 等）

産業機器

産業機器

市場規模全体：約50兆円

市場規模全体：約75兆円

Step 2：日米連携強化⇒日米連携プロジェクトで次世代半導体技術の習得・国内での確立

市場規模全体：約100兆円

Step 3：グローバル連携⇒グローバルな連携強化による光電融合技術など将来技術の実現・実装時期の前倒し
11

今後の半導体戦略の全体像①
ステップ１

ステップ２

ステップ３

足下の製造基盤の確保

次世代技術の確立

将来技術の研究開発

先端ロジック半導体✓ 国内製造拠点の整備・技術的進展✓ ２nm世代ロジック半導体の製造技術開発→量産の実現✓ Beyond2nm実現に向けた研究開発（LSTC)✓ Beyond2nm実現に向けた研究開発（LSTC)✓ 光電融合等ゲームチェン
ジとなる将来技術の開発

先端メモリ半導体✓ 日米連携による信頼できる
国内設計・製造拠点の整備・技術的進展✓ NAND・DRAMの高性能化✓ 革新メモリの開発✓ 混載メモリの開発

産業用
スペシャリティ半導体✓ 国内での連携・再編を通じたパワー半導体の生産基盤の強化✓ エッジデバイスの多様化・多機能化など産業需要の拡大に応じた用途別従来型半導体の安定供給体制の構築✓ SiCパワー半導体等の性能向上・低コスト化✓ GaN・Ga2O3パワー半導体の実用化に向けた開発

先端パッケージ✓ 先端パッケージ開発拠点の設立✓ チップレット技術の確立✓ 光チップレット、アナデ
ジ混載SoCの実現・実装

製造装置・部素材✓ 先端半導体等の製造に不可
欠な製造装置・部素材の安定供給体制の構築✓ Beyond 2nmに必要な次世代材料の実用化に向けた技術開発✓ 将来材料の実用化に向け
た技術開発
12

今後の半導体戦略の全体像②

人材育成✓地域の特性に合わせた地域単位での産学官連携による人材育成（人材育成コンソ等）✓次世代半導体の設計・製造を担うプロフェッショナル・グローバル人
材の育成

国際連携

✓日米関係では、日米半導体協力基本原則に基づき、共同タスクフォー
ス等の枠組みを活用し、米NSTCとLSTCを起点に連携を深め、次世代半導体の開発等に取り組む✓EU・ベルギー・オランダ・英国・韓国・台湾等の諸外国・地域と、次世代半導体のユースケース作りや研究開発の連携等に関し、相手国・地域のニーズ等に応じて進める

グリーン✓ PFAS規制への対応✓ 半導体の高集積化・アーキテクチャの最適化・次世代素材開発により、半導体の高性能化・グリーン化を実現

13令和４年度補正予算 半導体関係の全体像
Step1：半導体サプライチェーンの強靱化支援（3,686億円） シリコンウェハ
マイコン

パワー

より単純な計算・
情報処理 30nm台~

電流・電圧を制御し、機器を動かすアナログ

半導体の原料

物理現象を、デジタル情報に置き換える

先端半導体の製造基盤整備（4,500億円）
メモリ

ＮＡＮＤ SDカード

情報の記憶

SSD

ＤＲＡＭ

パッケージ基板 SiCウェハ
半導体チップを 電力効率に実装する基板 優れたウェハ

ロジック

IT用 ：数nm台
高度な計算・情報処理 産業用：10~20nm台

USB

主記憶装置
（メインメモリ）

自動運転

データセンター５G

データセンター

Step２：次世代半導体の製造技術の確立（4,850億円の内数）
Beyond 2nm ロジック半導体
超高性能
CPU

AI
アクセラレータ

次世代の計算環境の整備に不可欠な非常に高度な情報処理能力を発揮する半導体センサー×AI
AI
半導体
半導体
実装
バイオ／材料

ハイスピード・高機能かつローパワー半導体

安全保障/災害対策

スマート
ファクトリー

Step３：将来技術の研究開発（ 4,850億円の内数）
光電融合技術および次世代メモリ技術の開発

次世代グリーンデータセンターやメモリを中心
次世代光データセンターとした新たな情報処理システムの実現
14半導体国際協力に関する主な近況
国

米国

半導体協力基本原則(2022年5月4日)

日米商務・産業パートナーシップ(JUCIP)閣僚会合共同声明(2023年5月26日)

協力内容✓ 以下の基本原則に沿って、二国間の半導体サプライチェーンの協力を行う
1. オープンな市場、透明性、自由貿易を基本とし、
2. 日米及び同志国・地域でサプライチェーン強靱性を強化するという目的を共有し、
3. 双方に認め合い、補完し合う形で行う✓ 特に、半導体製造能力の強化、労働力開発促進、透明性向上、半導体不足に対する緊急時対応の協調及び研究開発協力の強化について、二国間で協力していく。
✓ 「半導体協力基本原則」に基づき設置された日米共同タスクフォースのもと、日米の次世代半導体分野での連携を進め、今後設立が予定される米国のNSTCと、日本のLSTCの間の協力促進を意図することを合意。
✓ サプライチェーンの混乱に対処するための早期警戒メカニズムの構築、次世代半導体に関する研究開発、人材育成、最先端半導体のユースケースの創出、及び半導体分野における補助金の透明性確保に向けた取組に関して協力することを合意。

英国

広島アコード及び半導体パートナーシップ(2023年5月18日)✓ [広島アコード] 半導体パートナーシップの創設とそれに基づく共同研究開発やサプライ
チェーン強化に向けた連携について明記。
✓ [半導体パートナーシップ] 経産省と英・科学・イノベーション・技術省の間で、最先端半導体設計、製造、先端パッケージング等互いに強みを有する分野での共同研究開発、官民による日英半導体産業対話、産学官連携強化のための専門家ミッションの派遣、半導体
サプライチェーン強靱化に向けた二国間協力等の推進、等の協力を進める。

オ
ラ
ン
ダ

半導体に関する協力覚書(2023年6月21日)✓ 経産省と蘭・経済・気候政策省の間で、Rapidus社の研究開発プロジェクトの重要性を共有した上で、半導体・フォトニクス等の関連技術分野における政府・産業界・研究機関による協力の促進や、LSTCとオランダCompetence Centresとの協力促進等に取り組む。

イン
ド

半導体SCパートナーシップに関する協力覚書(2023年7月20日)✓ 経産省と印・電子・技術省の間で、半導体サプライチェーン政策対話を立ち上げ、①両国が有する強みに基づく半導体サプライチェーン強靭化に向けた取組の検討や、②人材教育・開発の促進、③双方に裨益する共同研究開発領域の模索、④知財保護の促進、等に取
り組む。
15
15

EU

半導体に関する協力覚書（2023年7月4日）

グローバル半導体企業トップとの意見交換会⚫ 2023年5月18日、半導体や次世代コンピューティング分野の海外企業トップとの意見交
換会を官邸で開催し、岸田総理と西村経済産業大臣が出席。
⚫ 各社からは、AIをはじめとした最先端技術を支える半導体の重要性について説明があったともに、各社の日本での前向きな取組の意思表明があった。
＜出席企業（出席者）及び発言概要＞
TSMC（マーク・リュウ会長）✓ 顧客ニーズ、政府支援を前提に、日本での投資の拡大を検討。日本の半導体サプライチェーンと協力をしていきたい。

Intel（パット・ゲルシンガーCEO）✓ non-PFASをはじめとしたサステイナブルな半導体製造や先端パッケージングや後工程の自動化に向けて、日本の装置・素材メーカとの連携を更に拡大。

Micron（サンジェイ・メロトラCEO）✓ 政府支援を前提とした、広島におけるEUVを用いた次世代メモリの開発・量産投資を表明。

Applied Materials（プラブ・ラジャ プレジデント）✓

Rapidusへの協力や、日本の半導体および材料・素材メーカや人材開発への更なる協力を表明。

IBM（ダリオ・ギル副社長）✓ Rapidusとの協力を深め、ハード面に加え、半導体の新たなユースケース開発や人材開発にも取り組む。量子について、東大や日本企業と協力を深化。

Imec（マックス・マス―・ミルゴリ副社長）✓ 日本拠点設立に向けた計画を進めており、
Rapidusとの連携を強化していく。

Samsung（ケ・ヒュン・キュンCEO）✓ 日本での後工程の研究開発に関する投資検討を行っており、中長期的な協力関係の拡大を表明。

総
理
御
発
言

（前略）日本に対する投資に関しての前向きな姿勢を大変うれしく思っております。
本日お伺いした話も参考にさせていただきながら、政府を挙げて、対日直接投資の更なる拡大、また、半導体産業への支援に取り組んでいきたいと考えております。
こうした方針については、我が政府の基本的な方針であります、骨太の方針に盛り込んでいきたいと考えております。（後略）16我が国の半導体にかかる売上高の増加目標⚫ 2030 年に、国内で半導体を生産する企業の合計売上高（半導体関連）として、15 兆円超を実現し、我が国の半導体の安定的な供給を確保する。
(% / 兆円)
20

国内で半導体を生産する企業の合計売上高（半導体関連）（兆円）

18

国内で半導体を生産する企業の合計売上高（半導体関連）のシェア（%）

15兆円

16
14
12
10
8

約5兆円

6
4
2
0
2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

（出典）実績分について、世界全体の売上はOMDIA、日本国内売上は経済産業省「工業統計調査」の品目別出荷額の値を集計。出荷額については、半導体関連（半導体素子、光電変換素子、集積回路）及び、「他に分類されない電子部品・デバイス・電子回路」のうち半導体関連品目を出荷額ベースで按分した値の合計。

2030

17

先端半導体の製造基盤確保⚫ 先端半導体の製造基盤整備への投資判断を後押しすべく、5G促進法およびNEDO
法を改正し、令和4年3月1日に施行。同法に基づく支援のため、令和3年度補正予算
で6,170億円を計上。
⚫ 2022年9月までに、先端半導体の生産施設の整備および生産を行う計画につき、経済産業大臣による認定を、３件実施。
関連事業者（※）JASM の株主構成：TSMC（過半数）、ソニーセミコンダクタ
ソリューションズ株式会社（20％未満）、株式会社デンソー（10％超）

計
画
の
概
要

認定日

2022年6月17日

2022年7月26日

2022年9月30日

最大助成額

4,760億円

約929億円

約465億円場所

熊本県菊池郡菊陽町

三重県四日市市

広島県東広島市

主要製品

ロジック半導体（22/28nmプロセス・12/16nmプロセス）

３次元フラッシュメモリ（第６世代製品）

DRAM（1β世代）

生産能力

5.5万枚/月（12インチ換算）

10.5万枚/月（12インチ換算）

4万枚/月（12インチ換算）

初回出荷

2024年12月

2023年2月

2024年3～5月

日本の顧客が中心

メモリカードやスマートフォン、タブレット端末、パソコン／サーバー向けのＳＳＤの他、
データセンター、医療や自動車等分野

自動車、医療機器、インフラ、
データセンター、５Ｇ、セキュリティ等

86億ドル規模

約2,788億円

約1,394億円

製品納入先
設備投資額
※操業に必要な
支出は除く（※）いずれも10年以上の継続生産

18

（参考）ＪＡＳＭによる熊本への投資による各種効果
経済波及効果試算（九州フィナンシャルグループによる試算）✓工場稼働の2024年から2年間の経済波及効果を1兆8,000億円と試算。

✓2022年から31年までの10年間の経済波及効果を4兆2,900億円と試算。
• 約80社が熊本県内に拠点施設・工場増設• 新工場の設備投資波及効果約9,300億円、操業後５年間の関連産業の生産や就業者の日常消費効果約2兆円、関連産業の工業団地開発359億円、住宅関連投資713億円など• 雇用効果：JASMの直接雇用1,700人を含めて、全体で約7,500人

賃金✓TSMCの月給は大学学部卒で28万円、修士卒で32万円、博士卒で36万円。
✓新規大卒者の平均給与は約22万5000円、大学院卒で約25万3000円。全国平均より、5万円以上高い水準。
（出典）賃金構造基本統計調査（令和３年、厚生労働省）等【参考】菊陽町におけるTSMCの建設現場（2023年8月）◆日本経済新聞（2022年10月）
TSMC子会社で、新工場を運営するJASM（熊本市）の堀田祐一
社長は「基礎工事はほぼ終わり、日本では今までにないようなスピー
ドで進んでいる」と話した。
19

（参考）半導体関連企業の主な設備投資計画・立地協定 （※JASM進出発表後に公表）●三菱電機㈱パワーデバイス製作所
福岡工場●㈱SUMCO【シリコンウエハ】①場所：佐賀県伊万里市・長崎県大村市②内容： 新棟建設（300mmシリコンウエハ製造、
ユーティリティ設備、製造設備）【パワー半導体】①場所：福岡県福岡市②内容：新棟建設（パワー半導体の開発試作）●伸和コントロールズ㈱【真空チャンバー等の開発・設計・製造・販売】①場所：長崎県大村市②内容：拠点新設（半導体製造装置修理サービス）●ソニーセミコンダクタマニュファクチャリ
ング㈱ 長崎テクノロジーセンター

大分県

佐賀県

●第一電材エレクトロニクス株式会社●東京エレクトロン九州株式会社

熊本県●荏原製作所

宮崎県【製造装置】①場所：熊本県南関町②内容：新棟建設（半導体製造装置生産）【製造装置】①場所：熊本県合志市②内容：新棟建設（半導体製造装置開発）●Japan Advanced Semiconductor
Manufacturing㈱●東京応化工業株式会社

JASM進出以降、熊本へ進出又は設備拡張を公表した企業は39社（2023年7月時点）●㈱ジャパンセミコンダクター【電線・ケーブル】①場所：熊本県山鹿市②内容：立地協定（山鹿市）
新工場建設（電線・ケーブル加工）【CMOSイメージセンサー】①場所：長崎県諫早市②内容：増設（CMOSイメージセンサー量産棟）【高純度化学薬品】①場所：熊本県菊池市②内容：新工場建設（高純度化学薬品製造）立地協定（熊本県）【パワー半導体】①場所：福岡県筑後市②内容：新棟建設（パワー半導体の製造）【パワー半導体】①場所：大分県大分市②内容：設備増強（パワー半導体の製造設備）

福岡県

長崎県

●ローム・アポロ㈱鹿児島県【ファウンドリー】（ソニーセミコンダクタソリューションズ、デンソーが少数持分出資）①場所：熊本県菊陽町②内容：新工場建設（22/28 、12/16 nmの半導体生産）●ジャパンマテリアル株式会社●カンケンテクノ株式会社【製造装置】①場所：熊本県玉名市②内容：新工場建設（排ガス処理装置）
立地協定（玉名市）【ガス供給】①場所：熊本県大津町②内容：三井ハイテックから熊本県内の工場を取得。

出所）各社・各県のホームページ、各種報道

20

３．半導体・デジタル産業戦略（令和３年６月公表）の実施状況（１）半導体分野

Step１

先端半導体の製造拠点整備に係る経済効果

2022年夏までに５G促進法に基づいて、経済産業大臣による認定を行った２つの事業について、
EBPMプロジェクトとして、経済面から評価を行う経済効果分析を実施。具体的には、①直接評価モ
デル、②産業連関分析、③CGEモデルの三つのモデルで分析。
産業連関分析におけるGDPへの正の影響は約4.2兆円と試算。また、結果が保守的に出る傾向にあるCGEモデルにおいても、GDPへの影響額は約3.1兆円と試算。加えて、税収効果は直接的な効果のみで最大助成額と同等程度と見込まれる。
分
析
対
象

事業者

生産対象

場所

設備投資額

最大助成額

TSMC・JASM

先端ロジック

熊本県菊陽郡菊陽町

86億ドル規模

4760億円キオクシア等

メモリ（NAND）

三重県四日市市

2,788億円

929.3億円（※）対象期間：事業実施期間（設備投資期間＋継続生産期間（10年間））

結
果
概
要

経済モデル

GDP影響額

雇用効果（延べ）税収効果等①直接評価モデル‐

約3.6万人

約6,000億円②産業連関分析

約4.2兆円
経済波及効果は9.2兆円

約46.3万人

約7,600億円

約3.1兆円

約12.4万人

約5,855億円
約9,793億円（社会保障負担含む）③CGEモデル※割引前の効果（※）現状の日本経済を前提とした分析であり、実際の経済波及効果は今後の市場等によって変動する点に留意。 CGEモデルについては、助成による「国内での技術革新及び将来の追加的投資等」を加味したシナリオの結果を記載。
分
析
モ
デ
ル
概
要

①直接評価モデル✓

生産投資及び継続生産による税収等への直接的なインパクトを評価。

②産業連関分析✓

産業連関表※を基に、プロジェクトによる周辺地域・産業への経済波及効果を評価。国内の経済波及効果に関する分析の大半で使われる手法。なお、ある時点の産業構造で固定されていること、供給制約が無い等には留意が必要。
※総務省より公表されている日本国内の平成27年（2015年）の産業連関表を使用✓

産業連関分析の発展形。産業連関分析では捨象されている、各経済主体の相互作用を通じた産業構造の変化や、労働市場等の供給制約を踏まえた現
実経済に近いモデルを活用した分析であり、産業連関分析と比較して結果が保守的に出る傾向があるが、長期的な分析が可能。現時点での日本経済に基づいた試算となる点等には留意が必要。

③CGEモデル（出典）令和４年度産業経済研究委託事業（先端半導体の生産施設整備施策の効果検証等に関する委託調査事業）による調査結果

21半導体人材の育成に向けた地域の取組⚫ 全国に先駆けて、九州において、JASM・九州大学・熊本高専など76機関が参加する産学官連携の半導体人材育成等コンソーシアムを組成。
⚫ 九州が目指す2030年の姿や、必要となる人材像の可視化等について議論するとともに、具体的な取組として、地元高専において半導体に関するカリキュラムを作成した上で、参画企業・機関による「出前授業」や工場見学等を実施。
⚫ 続いて、東北ではキオクシア岩手・東北大学・一関高専など71機関、中国ではマイクロン・広島大
学・呉高専など95機関、中部ではキオクシア・名古屋大学・岐阜高専など25機関が参加する同様のコンソーシアムを組成。
⚫ 今後も、同様の取組を全国に展開し、半導体の人材育成強化に取り組んでいく。
九州における半導体人材のニーズと対応の方向性
人
材
ニ
ー
ズ

対
応
の
方
向
性

⚫ 設計やプロセスインテグレーションのエンジニア⚫ 設備・装置保全のエンジニア⚫ オペレーター⇒具体的な人材像やスキルセットを整理⚫ 九州・沖縄の９高専でエンジニア・プログラマ等を育成⇒モデルカリキュラムを策定し、横展開⚫ 熊本大学「半導体・デジタル研究教育機構」の設置（R5fy）⇒企業ニーズと大学シーズを繋げるコーディネート研究
人材等を招聘し、半導体分野の教育・研究を統括⚫ 熊本県立技術短期大学校「半導体技術科」の新設（R6fy）⇒熊本大学や熊本高専との連携⇒熊本大学への2年次編入学（R6fy予定）※参画機関数は、令和5年3月末時点

九州における半導体人材育成等コンソーシアムの連携体制
九州の大学・高専

企業
人材ニーズの
伝達（JASM）
他

ニーズを踏まえた
人材供給

支援

政府・九州の地方自治体
22

次世代半導体プロジェクトに関する政府の方針
骨太方針（経済財政運営と改革の基本方針2022）（2022年6月7日）〇第３章 内外の環境変化への対応
１．国際環境の変化への対応（２）経済安全保障の強化（中略）
先端技術・機微技術を保有するなど、次世代に不可欠な技術の開発・実装の担い手となる民間企業への資本強化を含めた支援の在り方について検討を行う。日米首脳での合意に基
づき、先端半導体基盤の拡充・人材育成に加え、2020年代後半に次世代半導体の設計・製造基盤を確立する。
【参考】第210回国会における岸田総理の所信表明演説

2022年10月3日【成長のための投資と改革】

そして、「成長のための投資と改革」です。
第四に、デジタル・トランスフォーメーション、ＤＸへの投資です。（中略）
産業のコメと言われ、大きな経済効果、雇用創出が見込まれ、経済安全保障の要でもある半導体は、今後特に力を入れていく分野です。 熊本に誘致したＴＳＭＣの半導体工場は、地域に十年間で四兆円を超える経済効果と、七千人を超える雇用を生む、と試算されています。 我が国だけでも、十年間で十兆円増が必要とも言われるこの分野に、官民の投資を集めていきます。
今回の総合経済対策では、中核となる日米共同での次世代半導体の技術開発・量産化や、Ｂｅｙｏｎｄ５
Ｇの研究開発など、最先端の技術開発強化を進めます。（中略）23（参考）Beyond 2nmの次世代半導体の確保⚫ 半導体トップメーカーを有する米国、韓国、台湾に加えて、欧州もドイツにIntelの工場を誘致するなど、世界中で次世代半導体の開発が加速。
⚫ 最先端半導体はFin型からGAA型に構造が大きく変わり、量産に向けて高度な生産技術が必要となる転換期。
⚫ 10年前にFin型の量産に至らなかった日本が改めて次世代半導体に参入するラストチャンス。
⚫ その実現には、TSMC誘致、拠点拡大によるキャッチアップを進めるとともに、10年の遅れを取り戻す、これまでとは異次元の取組が必要。
実用化ロードマップ（★：GAA構造）海外【米国】 4nm ‘22年 【ドイツ】3nm ‘23年 ‘27年
★20A ‘24年 生産開始
18A ‘24年

世界からは10年遅れ
先端ロジック分野では後進国 課題

国内【台湾】 3nm ‘22年
★2nm ‘25年【韓国】★3nm ‘22年
2nm ‘25年

・次世代半導体を活用したユースケース開発
・次世代半導体開発・製造知見の確立
・半導体関連産業を支える人材の教育

JASM熊本の誘致によりキャッチアップ

ルネサス
45nm

28nm

Fin-FET導入
16/12nm
22nm

Planar-FET

Fin-FET

Gate

Gate

ChannelChannel

次世代半導体の確保にどのように取り組むか
7nm

5nm

GAA導入（予定）
3nm
2nm

BeyondGate-All-Around
Gate
Channel
同じゲート幅をより小さい面積で実現＝高集積24

Step2

次世代半導体プロジェクト⚫ 次世代半導体（Beyond 2nm）の短TAT量産基盤体制の構築実現に向け、①先端設計、先端装置・素材の要素技術に係るオープンな研究開発拠点を立ち上げる。
［LSTC※］※Leading-edge Semiconductor Technology Center②将来の量産体制の立上げを見据えた量産製造拠点を立ち上げる。［Rapidus（株）］
将来の量産を見据えた拠点の立上げオープンな研究開発
プラットフォームの立上げ②量産製造拠点［Rapidus］①研究開発拠点［LSTC］

量産設計環境先端設計技術

共同研究プロジェクトの組成■海外学術研究機関・企業✓米・NSTCや白・IMECをはじめとする有志国・地域の研究機関・企業

開発事項

Rapidusパイロットライン

Rapidus
量産製造ライン事業化

量産装置・素材

先端装置・素材技術

連携■国内学術研究機関・企業✓半導体ユーザー機関✓デジタル設計関係機関✓半導体生産、製造装置・
素材関係機関 等
25

量産製造拠点 Rapidus株式会社⚫ 次世代半導体の量産製造拠点を目指すため、国内トップの技術者が集結して設立し、国内主要企業からの賛同を得られた事業会社。
⚫ 2022年11月に2020年代後半の次世代半導体の製造基盤確立に向けた研究開発プロジェク
トに採択先され、12月にIBMとの共同パートナーシップ契約、imecとのMOCを締結。
⚫ 2023年2月28日、北海道千歳市に製造拠点を作ることを発表。
■Rapidus（株） 主要役員
役職

氏名

取締役会長

東 哲郎

代表取締役社長

小池 淳義

専務執行役員 ３Dアセンブリ本部長

折井 靖光

専務執行役員 シリコン技術本部長

石丸 一成

専務執行役員 オペレーション本部長

清水 敦男■ Rapidus（株）社外取締役
役職

苫小牧市

千歳美々ワールド

氏名

社外取締役

東 恵美子

社外取締役

小林 喜光

社外取締役

小柴 満信

社外取締役

西 義雄

社外取締役

ｽﾘﾆﾊﾞｻﾝ・ ｼﾊﾞﾗﾑ

26

次世代半導体プロジェクトの国際連携

Step2⚫ Rapidus社は、 IBMと2nmノード半導体の共同開発パートナーシップを締結（2022年12月13日公表）し、2023年４月から研究者の派遣を開始。
⚫ また、欧州トップレベルの半導体研究開発エコシステムを形成するimecと、次世代半導体開発に係るMOC（協力覚書）を締結（2022年12月6日）し、４月にコアパートナープログラムに参加することを発表（2023年4月4日公表）。
⚫ 今後も、米欧はじめ有志国・地域とのグローバル連携を展開していく。
IBM及びRapidus社のパートナーシップの概要⚫ Rapidus社とIBMは、共同開発パートナーシップを締結し、先端半導体技術の獲得とエコシステムの構築を目指す。
⚫ Rapidus社とIBMは、IBMが開発した２nmノード技術の開発を推進し、Rapidus社の日本国内の製造拠点に導入する。
⚫ Rapidusの技術者は、Albany NanoTech ComplexでIBMの研究者と協働し、そのエコシステムに参画する。
⚫ Rapidus社は、2023年４月からAlbanyへの研究者の派遣を開始した。

Imec及びRapidus社のMOCの概要⚫ 日本の半導体エコシステムを強化することを目標とする。
⚫ Rapidusは、人材育成や、imecとの共同プログラムへの参加のためにimecに技術者を派遣することができる。
⚫ Imecはこうしたパートナーシップの強化を目的としたR&Dロードマップを共同で策定するため、日本におけるR&Dチームの設立を検討する。
⚫ ImecとRapidusは、日本の次世代半導体の研究開発組織であるLSTCとのパートナーシップについて検討する。
⚫ Rapidusは、imecのコアパートナープログラムに参加（2023年４月４日公表）し、EUV露光技術を含む最先端技術の研究に取り組む。

27

国際連携に基づく2nm世代ロジック半導体の集積化技術と短TAT製造技術の研究開発

Step2⚫ Rapidus社は、2022年11月にポスト５Ｇ基金事業※１において次世代半導体の研究開発プロジェクトに採※１ポスト５Ｇ情報通信システム基盤強化研究開発事業
択（2022年度の支援上限：700億円）。
⚫ 今般、本事業におけるRapidus社の2023年度の計画・予算を承認（2023年度の支援上限：2,600億円※２）。
※２ポスト５G基金事業に令和4年度補正予算で計上した4,850億円の一部＜Rapidusの取組＞
2022年度（支援上限：700億円）

2023年度（支援上限：2,600億円）

2020年代後半• 製造拠点の建設予定地として北海道千歳市を選定• IBMと共同開発パートナーシッ
プを締結• ImecとMOCを締結• EUV露光装置の発注• 短TAT生産システムに必要な装置、搬送システム、生産管理シ
ステムの仕様を策定• 北海道千歳市のパイロットラインの基礎工事• IBMアルバニー研究所へ研究員を派遣• Imecのコアプログラムに参加• 短TAT生産システムに必要な装置、搬送システム、生産管理シ
ステムの開発• 2nm世代半導体の短TATパイ
ロットラインの構築と、テストチップによる実証• その成果をもとに先端ロジッ
クファウンドリとして事業化

北海道千歳市28

北海道半導体人材育成等推進協議会⚫ 北海道経済産業局は産業界、教育機関、行政機関等で構成する「北海道半導体人材育成等推進協議会」を立ち上げ、第1回会議（設置会合）を2023年6月2日に開催。
⚫ 本協議会では、Rapidus（株）の北海道千歳市への次世代半導体製造拠点の立地を踏まえ、今後の道内半導体関連産業の活性化に向けて、「半導体人材の育成と確保」及び「半導体関連産業の取引活性化」をテーマに、推進策の検討等を行う。

⚫ 同年3月14日に、地域ブロックでは全国第１号の設置となった「北海道デジタル人材育成推進協議会」と連携しつつ運営。
半導体人材の育成・確保

1.半導体人材の育成と確保• 産業界：企業が求める人材ニーズ調査• 教育界：教育界が目指す人材像の調査/半導体関連カリキュラムの調査

主な取組• 産業界・教育界の連携：双方人材像・ニーズの適合性の確認・調整• 半導体産業の魅力発信：小中高生向けPR 等

2.半導体関連産業の取引活性化• 道内半導体関連企業の基礎情報、製造・取引の現状調査• 道内外企業との取引マッチング・連携の推進• 取引強化・新規参入に向けたセミナー・勉強会の開催

等

道内外企業との連携・取引強化

北海道半導体人材育成等推進協議会＜構成機関＞※今後、協議会活動に積極的に取り組む先を随時追加予定
企業：Rapidus㈱、ミツミ電機㈱、㈱デンソー北海道 ほか
協力機関：道経連、機械工業会 ほか
教育機関：北海道大学、室蘭工業大学、国立高等専門学校機構 ほか
行政機関：経産省、文科省、北海道、千歳市 ほか
事務局 ：北海道経済産業局

連携

北海道デジタル人材育成推進協議会
１．デジタル人材育成機能の強化
２．地域における人材採用、活用の強化

デジタル活用・DXを推進できる人材をはじめ次世代半導体のユースケース創出等を担うデジタル人材の育成

29

レガシー半導体（パワー半導体、マイコン、アナログ半導体）の供給不足

Step１

日本における半導体不足の要因分析結果

半導体需要の増加に対して、供給キャパシティの強化が追いついていない⚫ 2019年比で、2021年の世界半導体需要は20％増加。他方、供給能力については8％の増加に留まる。※参考１⚫ 半導体不足が顕在化した2020年4Q以降、ファウンドリの稼働率は約95％を継続しており生産能力の限界。
（参考：ファウンドリの稼働率は90％を超えると需給逼迫状態と言われる）※参考２【対応に向けた見解】⚫ ファウンドリを中心に生産能力の増強が必須。
⚫ 市場原理の中では投資インセンティブの低いレガシー半導体についても投資促進策が必要

パワー

電流・電圧を制御し、機器を動かす
【用途】

マイコン
単純な計算・情報処理
【用途】

アナログ
物理現象を、デジタル情報に置き換える【用途】

国内半導体生産能力の強化策（Ｒ３補正）「サプライチェーン上不可欠性の高い半導体の生産設備の脱炭素化・刷新事業費補助金」の実施⚫

採択結果： 応募総数36件中、要件を満たした30件、約465億円を採択（予算470億円）
国内に存在するレガシー半導体用81工場中、27工場（約33%）⚫

効果：レガシー半導体の国内生産能力をコロナ前（2019年）比で15％以上向上させる見込み。

特にレガシー半導体について、半導体製造工場はもとより、工場に部素材・装置を提供する
周辺サプライヤも含めた中長期的な支援による、更なる製造基盤の強化が必要

30

経済安保推進法に基づく半導体サプライチェーンの強靭化

Step１⚫ 経済安全保障推進法に基づき、2022年12月に特定重要物資として半導体を指定。従来型半導体及び、半導体のサプライチェーンを構成する製造装置・部素材・原料の製造能力の強化等を図ることで、各種半導体の国内生産能力を維持・強化する。こうした内容が盛り込まれた、半導体の安定供給確保に向けた取組方針について、2023年1月に公表。
⚫ 令和４年度補正予算では、半導体のサプライチェーン強靭化支援事業として、合計3,686億円
を計上。
品目

支援内容

①従来型半導体
パワー半導体マイコン
アナログ✓国内製造能力強化に向けた大規模な設備投資等を支援。投資規模の下限は300億円（パワー半導体は2000億円）✓パワー半導体については、市場が大きく拡大すると見込まれているSiCパワー半導体を中心に、国際競争力を将来にわたり維持するために必要と考えられる相当規模の投資に対して、重要な部素材の調達に向けた取組内容についても考慮しつつ、集中的に支援を実施。

②半導体製造装置✓ 国内製造能力強化に向けた大規模な設備投資等を支援。投資規模の下限は300億円。

③半導体部素材✓ 国内製造能力強化に向けた大規模な設備投資等を支援。投資規模の下限は300億円。
✓ SiCウエハに関しては、パワー半導体産業の国際競争力の確保に資する取組内容であるかについても考慮。

④半導体原料黄リン・黄リン誘導品
ヘリウム、希ガス
蛍石・蛍石誘導品✓リサイクルの促進、国内生産の強化、備蓄、輸送体制の強化に向けた設備投資等を支援。
31

経済安保法に基づく認定供給確保計画（半導体）

Step１⚫ 2023年7月28日までに、従来型半導体１件、製造装置１件、部素材5件、原料9件の供給確保計画を認定済。１6件合計で、事業総額は約6,000億円、助成額は最大約2,000億円。

分類

事業者名

品目

投資場所

供給開始

生産能力

事業総額
(億円)

最大助成額
（億円）

従来型
半導体

ルネサス

マイコン

茨城県ひたちなか市
山梨県甲斐市
熊本県熊本市

2025年3月

10,000枚／月（茨城・山梨）
29,100枚／月（熊本）

477

159

製造
装置

キヤノン

露光装置

栃木県宇都宮市
茨城県阿見町

2026年4月

i線:71台/年
KrF:55台/年

333

111

イビデン

FC‐BGA基板

岐阜県大野町

2025年9月

現状比約12%増強-

405

新光電気工業FC‐BGA基板

長野県千曲市

2029年7月

現状比約6%増強

533

178

RESONAC

SiCウエハ栃木県小山市
滋賀県彦根市
山形県東根市
千葉県市原市

基板：2027年4月
エピ：2027年5月

基板:11.7万/年
エピ:28.8万枚/年

309

103

住友電工

SiCウエハ兵庫県伊丹市
富山県高岡市

基板：2027年10月
エピ：2027年10月

基板:6万枚/年
エピ:12万枚/年

300

100

SUMCO

シリコンウエハ

佐賀県伊万里市
佐賀県吉野ヶ里町

結晶：2029年10月
ウエハ：2029年10月

結晶:20万枚/月相当
ウエハ:10万枚/月

2,250

750

部素材

32

半導体・デジタル産業基盤の強化①半導体産業基盤②データ基盤（データセンター）③ＡＩ産業基盤

データセンターとは⚫ データセンター(DC)とは、サーバー等の各種情報通信機器を集積化して設置・保管・運用することに特化した不動産。
⚫ 大量の電力を消費する情報通信機器を24時間365日稼働させる必要がある。電源
装置、空調設備、ネットワークコネクティビティ、セキュリティ、防災対策等の性能を高い水準で満たす必要がある。

【市場規模】 2018年：約0.7兆円(出典) 日本政策投資銀行HP資料

2026年：約3.9兆円
34

デジタル田園都市国家構想実現におけるデジタルインフラの強化⚫ 社会・産業のデジタル化による新サービスを提供するには、あらゆる場所でデータが収集され、データセンター（クラウド）で処理された上で、また現場に戻っていくという、「データの循環」が必要。

⚫ ５G・DC等のデジタルインフラの抜本的な強化がデジタル田園都市国家構想の実現に不可欠。
デジタルインフラ
国内・今後、日本海側の通信ネットワークが整備さ自動運転（画像センサー（半導体））

れることによる地方のデジタル実装の加速、基幹通信網の増強、レジリエンス強化

海外

海底ケーブル（データを伝達）・拠点の整備・分散化によるレジリエンス強化・データハブ化
・地方分散によるインターネット利用効率化

海底ケーブル陸揚局（データを
受け渡し）

工場
（産業用ロボット）（速度・温度・画像等
センサー(半導体））

スマートフォン
PC・タブレット

５G基地局
（データを
収集・発信）

光ファイバ網
（データを伝達）インターネット
エクスチェンジ（データと接続）

データセンター／クラウド（データを蓄積・処理）・拠点整備によるセキュリティ・レジリエンス強化
・エッジサーバーの格納 等
35

デジタルインフラを取り巻く状況（次世代の計算基盤・システムを巡る技術の進展）⚫ 社会のデジタル実装の進展とも相まって、これまで以上に多様な分野・用途において計算資源活用の需要が拡大していくことが見込まれる。
学習を1日で終わらせるのに必要な計算リソース（推計） 各種推定値は1GBの学習データに対して1日で訓練するためには1TFlops必要だとして計算*

バイオ・ヘルスケア

画像/
映像認識

10P（Image) ～ 10E（Video） Flops

100P ～ 1E Flops

学習データ：1億枚の画像 10000クラス分類
数千ノードで6ヶ月 [Google 2015]

一人あたりゲノム解析で約10M個のSNPs
100万人で100PFlops、1億人で1EFlops

音声認識

自動運転

ロボット/ドローン

10P～ Flops

1E～100E Flops

1E～100E Flops

1万人の5000時間分の音声データ
人工的に生成された10万時間の音声データを基に学習 [Baidu 2015]

自動運転車１台あたり1日 1TB
10台～1000台, 100日分の走行データの学習

1台あたり年間1TB
100万台～1億台から得られたデータで学習する場合

10PF

100PF

2015

2020

（出典）Preferred Networks資料

1EF

10EF

100EF
2030

1ZF

P:Peta
E:Exa
Z:Zeta
F:Flops36

デジタルインフラを取り巻く状況（国内のデータセンターの立地状況）⚫ 我が国におけるデータセンターは大都市部に集中。
⚫ 東日本大震災以降、大阪エリアにおけるデータセンターの整備が進展。
⚫ 今後も我が国において大規模なデータセンターが整備される動きがある一方、その大半が東京・大阪エリアとなっており、今後もこの傾向は続く見込み。
【地域別ＤＣ数、サーバ面積、人口比】【2022年以降のデータセンターの新設計画】
京セラコミュニケーションシステム/石狩市
再エネデータセンター第1号/石狩市※コンテナ型データセンターなど、
小規模のものや増床案件は除く

プリンストン(星)/さいたま市
ESR(香港)/東久留米市
GLP(星)/昭島市
外資系SPC2社/府中市
ESR(香港)/大阪市
デジタルエッジ/大阪市
エクイニクス(米)/大阪市
NTT/大阪市
MCデジタルリアリティ/箕面市

けいはんな地区
三井物産・Colt(英)/精華町(京都)NTT/精華町
ソフトバンク/生駒市(奈良)出典：富士キメラ、人口統計を基に総務省作成

Goodman(豪)/つくば市
Google/印西市
STテレメディア(星)/印西市
エクイニクス(米)/印西市
SCSK/印西市
MCデジタルリアリティ/印西市
大和ハウス・Airtrunk(豪)/印西市
IIJ/白井市
外資系SPC/柏市、流山市
大和ハウス/江東区
アット東京/江東区
SKYYデベロップメント/江東区
Vantage(米)/相模原市

出典：インプレス総合研究所 データセンター調査報告書2022
各社プレスリリース・報道より、具体的な立地が確認できるもの

37

デジタルインフラ(DC等)整備に関する有識者会合 中間とりまとめ 2.0 【概要】
⚫ データセンターなど、デジタルインフラを取り巻く状況や環境変化を踏まえ、今後のデジタルインフラ整備の考え方・方向性等を再整理。
デジタルインフラを取り巻く状況、環境変化
•
•
•
•
•

国内のデータセンターの８割超は東京圏・大阪圏に集中、国際海底ケーブルの陸揚局は房総半島や志摩半島などに集中
AI・量子コンピュータなど次世代の計算基盤・システムを巡る技術の進展
国際情勢の変化などに伴い、アジアにおける我が国のデータセンター適地としての相対的な位置づけの高まり
電力多消費施設であるデータセンターにおける脱炭素電力の確保やGX推進の必要性の高まり
国内各地域のデジタル実装とデータ処理需要に応じたデジタルインフラの整備の必要性 等

（
北
米
・
欧
州
等
と
の
接
続
）

基本的考え方• デジタルインフラは、これまで民間主導を基本として整備。一方、取り巻く環境変化等を踏まえ、中長期的視点を持って国全体としてのグランドデザインを描き、官民で共有し、官民が役割分担を踏まえ相互に連携して対応していく必要。

デジタルインフラ整備の方向性①東京圏・大阪圏を補完・代替する第三、第四の中核拠点の整備• 大規模自然災害等への備えとしてのレジリエンス強化、脱炭素電源活用等の観点に加え、北米やアジア太平洋等をつなぐ我が国の地理的な優位性等を活かし、国際的なデータ流通のハブとしての機能を強化するといった観点から、我が国のデジタル社会を支えるバックボーンとして、戦略的に中核拠点を整備• 中核拠点の整備に向けた取組と連動して国際海底ケーブルの多ルート化等、ハブ機能の強化を促進⇒北海道や九州のエリアにおいて整備を促進②地域における分散型のデータセンターなどの計算資源の整備• 遅延が許容される用途に利用される計算資源やデータセンター等について、脱炭素電源の活用などを含め、地方の適地に分散立地• データが発生する場所の近くにMEC（Multi-access Edge Computing）を配置。MECで処理されるデータを統合して情報処理を行うデータセンター等を地域レベルで配置• 「デジタルライフライン全国総合整備計画」に基づくアーキテクチャも踏まえつつ整備を推進• 2030年頃に実用化が見込まれるオール光ネットワーク技術の活用も視野に入れつつ、データやエネルギーの「地産地消」の事業モデルを実現（アジア・太平洋地域等との接続）

国際海底ケーブル
光ファイバ、
国内海底ケーブル
日本海ケーブル
ハブ機能の強化に資する海底ケーブル
データセンター中核拠点38

半導体・デジタル産業基盤の強化①半導体産業基盤②データ基盤（データセンター）③ＡＩ産業基盤

生成AIに対する反響と今後の取組⚫ 生成AIは、内燃機関やインターネットに並ぶ発明とも言われる。幅広い産業に影響を及ぼす可能性。

⚫ 我が国においても、生成AIが抱えるリスクも踏まえながら、将来にわたるイノベーションの可能性を踏まえ、利活用を促すとともに、AI開発に必要な計算資源を確保し、基盤的な開発能力の醸成に向けた取り組みを進めていく。
サマーズ元米国合衆国財務長官は、Bloomberg TVで以下のように生成AIに関して言及。

“印刷機・電気・車両・火の発明と同等のインパクトがある。”
2022年12月10日 Bloomberg TV

サマーズ元米国合衆国財務長官

ビル・ゲイツ氏は、GateNotesの寄稿で、生成AIに対する評価を以下のように記載。
“AIはインターネット・携帯電話と同様に革命的。”
2023年3月21日 GatesNotes

ビル・ゲイツ氏の寄稿

40

生成AI（Generative AI）の革新性⚫ 従来のAIは、大量のデータから特徴を学んで認識や予測を行っており、医療診断や自動運転、セキュリティゲートでの人物認証などに広く用いられている。
⚫ 生成AIは、同様に大量のデータから特徴を学んでいるが、そのデータセットと同様のまったく新しいデータを生成することができる。対話システム、画像・動画生成、自動作曲などで利用が始まっている。
⚫ 従来のAIでは不可能だった、様々な創造的な作業を人間に代わって行える可能性があることから、産業活動・国民生活に大きなインパクトを与えると考えられている。
⚫ 内燃機関やインターネットの登場と同じく、「歴史の画期」となる可能性。
生成AIの例
生成AI

タスクの種類

機能・特徴

企業名

文章生成

人間を相手にしているときと同じような会話を可能にするなどの機能を備えたチャットボット。
質問に答えたり、電子メールやエッセイ、コードの作成などのタスク支援が可能。

Open AI

Stable Diffusion

画像生成

テキスト入力されたワードから自動で画像を生成する、オープンソースの画像生成AIサービス。
描画させたい画像の内容を文字入力すると、テキストに応じた画像を数秒で作成する。

Stability AI

MusicLM

音楽生成

28万時間におよぶ音楽データを学習しており、文章をもとに、音楽を生成することが可能。

GoogleChatGPT

41

〔生成AＩの可能性①〕 定型業務における生産性向上⚫ 生成AI（大規模言語モデル）によるナレッジ検索機能を用いて、複数の企業でコールセン
ターにおける定型業務の生産性向上を果たした事例が存在。
コールセンターでのナレッジ検索（これまで）

顧客（生成AI活用）

コールセンター

顧客

コールセンター 大規模言語モデル（LLM）
回答マニュアル/対応事例

回答マニュアル/対応事例⚫ コールセンター担当者が、複数の回答マニュアル等のうち
顧客の質問に近いものを1つ1つ確認しながら顧客へ回答。

⚫ 対応事例を全て学習させたLLMに、顧客からの質問を投げかけることによって、類似回答候補を自動的に表示。

⚫ 検索システムを用いる場合もあるが、表記ゆれなどのため、最適な結果を出す仕組みの構築は難易度が高く、個々に対応が必要。

⚫ 1コールでの平均回答時間を従来から50%以上削減することができ、コールセンター業務の生産性が向上。

（出所）ABEJA資料より

42

〔生成AIの可能性②〕 企画業務や自動応答システムにおける活用⚫ 新商品の企画において、多量のWebデータを学んだAIの活用により、エビデンスに基づく企画が可能に。
⚫ Web上での自動応答システムにおいて、前後の文脈を加味しながら顧客に適切な情報を提供し、購買に繋げることが可能に。
新商品企画での活用

Web上での自動応答システム※事前に設定されていない問いに対して適切な回答ができない。

✓ WEB上に存在するデータを集約して、生成AIが新しいアイデアを創出。
✓ 思い付きではなくエビデンスに基づく企画が可能。
（資料提供：PKSHA Technology）✓ 前後の文脈や文化的な背景を理解した、人間の対話に限りなく近い会話。
43

〔生成ＡＩの可能性③〕 医療現場への適用⚫ 生成AI（大規模言語モデル）の活用で、効率化による医療従事者の働き方改革、正確かつ迅速な情報提供による医療安全確保と医療現場での決断支援の効果が提供される。

生成AIによる医師のサポート

生成AIによる高度化・効率化①問診・患者評価②診断

患者の症状、病歴、家族歴などの情報を収集し、患者の状況を把握収集した情報を分析し、病状の特定や原因究明を行い、診断を行う③治療計画の立案

診断結果に基づき個別化された治療法や処方箋の選択、フォローアップ計画を作成④情報収集/文献調査

最新の研究や文献を調査し、他の専門家とのコンサルテーションを実施⑤継続的な学習

医療の進歩や新しい技術に対応するための勉強や研修参加、自己研鑽を行う

大規模
言語
モデル
利用

最新かつ大量の医療知識や治療法を迅速に調査・提供。
医師の労力を軽減するとともに、誤診や見落としのリスクを低減。
最新情報に基づき個別最適化
された治療計画を提案

幅広い最新情報を随時学習し、医師の知識更新を支援

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〔生成ＡＩの可能性④〕映像制作への適用⚫ 映像制作分野では、AIによるコンピュータグラフィックス（CG）の制作作業の効率化が広がっている。

⚫ 更なる技術革新により、AIでリアルな空間や人、モノをスキャンし、アニメーションとの合体CGを創造するなど、従来にはなかった全く新しい映像表現も生まれている。
CG制作作業の効率化
従来の方法

新たな映像表現
・実際に撮影した風景や、人の動きに加え、別に撮影した物体やアニメーションなどを組み合わせて、全く新しいCG映像制作も可能に

素材準備

各物体の
3Dモデル製作

素材感等
調整

アニメー
ション編集

光源・レイアウ
ト等調整

仕上げ

実際に撮影した空間

アニメーション

深層学習を応用した方法♪

撮影

3D形状/色/
素材感/動き等を自動推定仕上げ（出所）Preferred Networks 「PFN 4D Scan」

個々の物体を撮影し、大型化してCGで再生

実際に撮影した人をCGで再生

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中小企業・自治体における生成AIの活用状況⚫ 中小企業や自治体でも生成AIの利活用に向けた検討が進み、一部では実際に活用されている。
⚫ 既に活用している企業・自治体では、主にコンテンツ作成（社内外向け文書、メール、挨拶文等）や情報収集・
リサーチ活動などで活用が進んでいる。神奈川県横須賀市では、職員が試験的に文章の作成や議事録の要約などに利用。約8割の職員が業務効率の向上を実感。
自治体における生成AIの活用について

中小企業における生成AIの活用状況
活用している
5.7%

不明
2.5%
賛成
23.1%

今後活用を検討している
29.6%

活用に前向き35.3％

活用する予定はない
64.7%（出典）東京商工会議所 東商けいきょう2023年４～６月期の集計結果を基に経済産業省作成
対象：東京23区内の中小企業2,847社（回答数：1,096社（回答率38.5%））

どちらともいえない
30.6%

賛成
66.9％

どちらかといえば賛成
43.8%（出典）毎日新聞アンケート 2023年5月の集計結果を基に経済産業省作成
対象：都道府県と政令指定都市、県庁所在市、東京23区の首長（回答数：121人）

46

AI学習のイメージ（文章生成AIの場合）⚫ AIモデルはインプットを基にアウトプットを行うもの。学習時には大量のデータセットから次の言
葉を予測することを繰り返し、その改善を重ねることで、文章を生成することが可能になる。
情報処理のための計算資源

推論（利用）プロセス

インプット「小学5年生の読書感想文を書いて」「私は○○という本を読みました。これはとても面白かったです。・・・・」
学習したモデルを使う学習（開発）プロセス③正解

データセット「米国に憧れるのはやめよう」「我が輩は猫である」「今日の天気は晴れです」
・・・

アウトプット

AIモデル①学習用
データの作成「米国に憧れるのは□ □ 」

情報処理のための計算資源②インプットAIモデル「米国に憧れるのはやめよう」

最初のデータ
セットに照らして③‘不正解「米国に憧れるのは素敵」④改善①～④を大量のデータセットを使って繰り返すこと（ファインチューニング）
で人間が生み出す言葉に近くなっていく
47

大規模言語モデルとは⚫ 「大規模言語モデル（LLM；Large Language Model）」は、膨大なテキストデータを事前に学習した基盤モデルで、様々な言語タスク（文章生成、穴埋め問題、機械翻訳、質問応答など）に応用可能。例えば、LLMに翻訳事例を教師データとして与えること
で、機械翻訳タスクを実現できる。
⚫ 基盤モデルは、今後さらなる大規模化や、テキスト/画像/音声など多様なデータから学習するマルチモーダル基盤モデルへの発展が期待されている。
言語モデルの例とそのパラメータ数等
モデル名

パラメータ数

発表時期

GPT-3

1750億

2020年5月 OpenAI

GShard

6000億

2020年6月 Google

開発元

Switch Transformer

1兆6000億

2021年1月 Google Brain

悟道2.0

1兆7500億

2021年6月 北京智源人工知能研究院

Gopher

2800億

2022年1月 DeepMind

日本語GPT言語モデル

13億2022年1月 rinna

HyperCLOVA

820億

2022年1月 LINE、NAVER…

??????????

…

（出所）NTTデータHP等を基に経済産業省作成

…

…
GPT-4

2023年3月 OpenAI
48

生成AI産業戦略の考え方
１．計算資源の拡充– AIの開発・利用に必要な計算資源は国内に圧倒的不足。可及的速やかに整備・拡充。
– 電力消費が大きな課題。省エネ半導体の開発を促し、早期に社会実装。

２．データの整備– 関係省庁と連携しながら、公的機関が保有する日本語を中心としたデータを利用可能に。
– AI利用の期待が大きい産業分野のデータ整備を進め、その分野に高い性能を持つAI開発を促進。

３．従来型ではないAI開発の促進– 市場原理を尊重し、迅速、柔軟かつ集約的に、基盤モデル開発を行うスタートアップ等を加速支援。
– オープンに利用可能な基盤技術等の環境を整備し、世界からトップ人材が集まり切磋琢磨できる研究・人材育成環境を国研に構築。
49

生成AIに関する基盤的な開発能力の醸成⚫ 生成AIの変革期に、国内における基盤的な開発能力を、官民で有志国連携を図りながら、速やかに醸成する。
モデルを使った様々な応用製品・サービス

…

…
データ収集
学習用データ

個別モデル

学習用データ

個別
モデル

サービス
提供

個別
モデル

個別
モデル

特化型
基盤モデル

…
特化型
基盤モデル

…

学習用データ
学習用データ
学習用データ

個別
モデル

個別
モデル

基盤モデル

基盤モデル

…

計算資源の提供

計算資源

ソフトウェア（利用サポート中心）
ソフトウェア（ハードウェア制御中心）
ハードウェア半導体（GPU）

高度化に向けた取組（AI向け低消費電力半導体、量子等）
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計算資源の拡充に向けた取組⚫ 計算資源の拡充に向けては、昨年度補正予算で、産総研ABCIの拡充、民間の計算
資源整備への支援を実施することとした。
⚫ 民間の計算資源整備への支援としては、経済安全保障推進法に基づく重要物資として「クラウドプログラム※1」が指定されており、その安定供給確保のための民間の取組を支援する予算（基金）として、昨年度補正で200億円を措置。※1：クラウドサービスの提供に必要なシステムに用いられるソフトウェアプログラムのこと。

⚫ AIモデルを含むクラウドプログラムの開発に必要となる高度な計算資源の整備に係る費用の補助が可能。これまでに3件を計画認定したところ。
認定日

事業者名

主な調達物品

性能※2

事業総額

最大助成額

[半精度単位]

[億円]

[億円]

助成率

4/14

東京大学

IBM製 汎用型商用量子コン
ピュータ(127Qbit)

83

42

1/2

6/16

さくらインターネット

NVIDIA H100

2.0EFLOPS

135

68

1/2

7/7

ソフトバンクNVIDIA A100

0.7EFLOPS

160

53

1/3
51

競争力ある基盤モデル開発企業の加速支援⚫ スタートアップを中心に、生成AIに係る基盤モデル開発に意欲を持つ企業は複数存在。
⚫ 変化が速く、開発すべき基盤モデルや体制を予め特定することは困難なため、当初は幅広く支援しつつ、支援結果を踏まえた継続支援対象の絞り込みを通じ、競争力ある開発を加速させていく。

1サイクル目開発 → 成果

2サイクル目開発 → 成果

モデルA

モデルA
v2.0

モデルB

モデルC
v2.0

モデルC
モデルD

派生モデル

モデルC’

新技術を活用したモデル

モデルX

3サイクル目開発 → 成果

モデルC’
v2.0

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AIのリスク対応に向けたガバナンス＜AI戦略会議の論点整理＞⚫ 生成AIの開発・提供・利用を促進するためにも、懸念やリスクへの適切な対応を行うべき。
いわば、「ガードレール」の設置が必要。
⚫ マルチステークホルダー・アジャイル対応が必要。
⚫ 国際的なルール作り・相互運用性が重要。「広島AIプロセス」などを通じ議論をリードすべき。
2019年に策定
人間中心、教育・リテラシー、プライバシー確保、セキュリティ確保、
公正競争確保、公平性・説明責任・透明性、イノベーション

リスクに応じて分野を分類した上で、利用禁止、一定基準の遵守、情報開示義務等を適用？

総務省「AI開発ガイドライン」「AI利活用ガイドライン」、経産省「AIガバナンス・ガイドライン」を統合し、開発・提供・利用等に関する事業者向けに分かりやすいガイドラインに見直す方針

AI戦略会議の論点整理では、リスクの具体例として、「機密情報の漏洩や個人情報の不適正利用」「犯罪の巧妙化・容易化」「偽情報等による社会の不安定化・混乱」「サイバー攻撃の巧妙化」「教育現場における扱い」「著作権侵害」「失業者の増加」

53

事業者向けガイドライン統合・見直し⚫ AIをめぐっては、従来、総務省（開発ガイドライン、利活用ガイドライン）と経産省（ガバナンス・ガイ
ドライン）が個別に存在⚫ 第２回ＡＩ戦略会議（5月26日）における議論を踏まえ、村井総理補佐官より、開発者・提供者・利用者など様々な立場の事業者向けに統一的で分かりやすいガイドラインに見直すよう、速やかな検討開始を、総務省・経産省に対して指示⇒海外の動向や有識者の意見を踏まえつつ、年末までの完成を目指すとともに、統合・見直しを行う上で得た知見等で広島AIプロセスに貢献
総務省
ＡＩ開発ガイドライン

総務省
ＡＩ利活用ガイドライン（平成29年7月28日）（令和元年8月9日）

両省にてシンクタンク等の外注契約を行い、共同事務局体制を構築し、分担して執筆作業

経済産業省
ＡＩガバナンス・ガイドライ
ン Ver.1.1（令和四年1月28日）

有識者（約100名）
・ＡＩネットワーク社会推進会議（総務省）
・ＡＩ原則の実践の在り方に関する検討会（経産省）
・人間中心のＡＩ社会原則会議（内閣府）
・ＡＩ戦略会議 他

新ＡＩ事業者ガイドライン⚫ 全てのＡＩステークホルダーに関する事項（例：ＡＩガバナンス、定義など）⚫ ＡＩのプレイヤーごとの事項
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広島AIプロセス⚫ 2023年５月、G7広島サミットにて、生成AIの国際的なルール作りに向けた検討の枠組みとして「広島
AIプロセス」に合意。年内にも生成AIのリスクなどに関するG7の見解を取りまとめる。
⚫ まずは、生成AIに関するG7共通の立場・原則を確立し、それを通じて、生成AIを含むAIのガバナン
スの枠組みの相互運用性の向上を推進することを目指す。
検討体制
名 称：G7 WG for Hiroshima AI Process
構成員：G7群馬高崎デジタル･技術大臣会合準備会合（AIパート担当）各国代表※OECD等のAI専門家の知見も活用し検討を実施

Ｇ７広島首脳コミュニケ（関連部分抜粋）
・・・我々は、信頼できるＡＩという共通のビジョンと目標を達成するためのアプローチと政策手段が、Ｇ７諸国間で異なり得ることを認識しつつも、ＡＩガバナンスに関する国際的な議論とＡＩガバナンスの枠組み間の相互運用性の重要性を強調する。我々は、マルチ
ステークホルダー型の国際機関を通じて、信頼できるＡＩのためのツール開発を支援し、マルチステークホルダープロセスを通じて、標準化機関における国際技術標準の開発及び採用を促す。我々は、国や分野を超えてますます顕著になっているＡＩの機会及び課題について直ちに評価する必要性を認識し、ＯＥＣＤなどの国際機関が政策展開の影響に関する分析を検討し、人工知能グローバル
パートナーシップ（ＧＰＡＩ）が実践的なプロジェクトを実施することを奨励する。この観点から、我々は、関係閣僚に対し、生成Ａ
Ｉに関する議論のために、包摂的な方法で、ＯＥＣＤ及びＧＰＡＩと協力しつつ、Ｇ７の作業部会を通じた、広島ＡＩプロセス
を年内に創設するよう指示する。これらの議論は、ガバナンス、著作権を含む知的財産権の保護、透明性の促進、偽情報を含む
外国からの情報操作への対応、これらの技術の責任ある活用といったテーマを含み得る。・・・

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広島AIプロセスの今後の進め方⚫ 今後、①9月頃に閣僚級会合（オンライン）を開催、②10月にIGF京都2023において多様なステー
クホルダーからの意見を取り入れるための機会を確保し、③これらの議論を踏まえた上で年末までの間に再度閣僚級会合（オンライン）を開催予定。
首
脳
・
閣
僚
級
プ
ロ
セ
ス

ホマ
ルル
ダチ
ース
プテ
ロー
セク
ス

今秋
Ｇ７首脳テレビ会議
９月頃
閣僚級会合

11月
APEC首脳11ー12月頃
閣僚級会合（オンライン）（オンライン）• 広島AIプロセスの中間報告のとりまとめ• 秋のG7首脳会議に報告

10月９日
マルチステークホル
ダーハイレベル会合（IGF京都2023）• 広島ＡＩプロセスの成果のとりまとめ• G7首脳に報告

11月
WEF
GPAI等、他の国際的議論のインプットを歓迎• 広島AIプロセスを共有• 様々なステークホルダー（G7以外の国、国際機関、産業界、学術界、市民社会等）からの意見を幅広く聴取
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ご清聴ありがとうございました

57