情報系若手研究者への日本政府から期待と支援

平成２８年１２月２２日

文部科学省研究振興局
栗原 潔

お伝えしたいこと

１．現状の分析と、それを踏まえた政府の新たな体制
・科学技術基本計画、経済成長戦略、総理指示
・文科省・総務省・経産省他 政府一体の体制

２．本日朝９時の閣議で決定された政府予算案
・2017年以降も、さらなる充実 (研究、人材育成)

３．情報系若手研究者を全力で応援したい！
・我が国の研究の経験と蓄積の上で、若手による変革を期待
2

計算機科学/数学分野の論文（１９９１－１９９３）「科学研究のベンチマーキング2015」科学技術・学術政策研究所

3計算機科学/数学分野の論文（２００１－２００３）「科学研究のベンチマーキング2015」科学技術・学術政策研究所

4計算機科学/数学分野の論文（２０１１－２０１３）「科学研究のベンチマーキング2015」科学技術・学術政策研究所

5

内閣府作成6

内閣府作成7

科研費（情報系）の配分状況○情報学については、新規採択・継続分を合わせて約3,300件が採択されており、研究経費総額は、約89億円（うち直接経費（研究費）：約77億円）○研究分野全体に占める割合は、採択件数ベース：4.5％、配分額（直接経費）ベース：4.8％○とりわけ、認知科学、知覚情報処理等の「人間情報学」が約1,400件（約39億円）と最も割合が大きい。
(単位：千円）

研究分野

分科

細目

応募件数

採択件数

配分額
（直接経費）

１課題当たりの
平均配分額（直接経費）

708.5(430.5)408.5(130.5)730,950(213,500)

1,789(1,636)

計算機システム、ソフトウエア、情報ネットワーク、マルチメディア・データベース、高性能計算、情報セ
キュリティ

1,529.5(1,015.0)

786.0(273.5)

1,631,500(569,500)

2,076(2,082)

人間情報学

認知科学、知覚情報処理、ヒューマンインタフェー
ス・インタラクション、知能情報学、ソフトコンピュー
ティング、知能ロボティクス、感性情報学

2,911.0(1,996.5)

1,427.0(517.5)

3,853,150(1,429,700)

2,700(2,763)

情報学フロンティア

生命・健康・医療情報学、ウェブ情報学・サービス情報学、図書館情報学・人文社会情報学、学習支援システム、エンタテイメント・ゲーム情報学

1,381.5(919.0)706.0(244.5)

1,473,700(503,850)

2,087(2,061)

情報学 計

6,530.5(4,361.0)

3327.5(1,166.0)

7,689,300(2,716,550)

2,311(2,330)194.0(123.0)107.5(36.5)

188,400(87,650)

1,753(2,401)

3,074.5(2,108.5)※2

1,504.0(540.0)※2

4,064,050(1,682,450)
※2

2,702
(3,116)※2

6,724.5(4,484.0)

3,435.0(1,202.5)

7,877,700(2,804,200)

2,293(2,332)

情報学基礎

情報学基礎理論、数理情報学、統計科学

計算基盤
情報学

総合理工

計算科学

計算科学

工学

電気電子工学

電力工学・電力変換・電気機器、電子・電気材料工学、電子デバイス・電子機器、通信・ネットワーク工学、計測工学、制御・システム工学

合 計（情報学４分科＋計算科学） ※3※1 平成２７年度科学研究費のうち、「特設分野研究」及び「奨励研究」を除く研究課題（新規採択分）について分類したもの。（ ）内は新規採択分。
※2 「電子デバイス・電子機器」が最も情報系に近いと考えられるが、細目別データは算出していないため「電気電子工学」全体の計数を入力している。
※3 「電気電子工学」については※2の理由により合計値から除いている。
※【出典】日本学術振興会HP「科研費データ III.科研費の配分状況」（https://www.jsps.go.jp/j-grantsinaid/27_kdata/index.html）

8

博士号取得者の専攻分野別構成の国際比較○日本における人口100万人当たりの博士号取得者数は、諸外国と比べて少ない。
※ 人口100万人当たりの人数323

イギリス（2010）

＋４９人

274

イギリス（2005）
ドイツ（2010）

313

ドイツ（2005）

315

－２人

238

韓国（2010）

＋５３人

185

韓国（2005）220

アメリカ（2010）

＋３１人

189

アメリカ（2005）
174

フランス（2010）

＋１８人

156

フランス（2005）131

日本（2010）136

日本（2005）
0

50

人文・芸術

100

150

－５人
200

（人）
250

300

法経等

理学・工学・農学
理学
工学
医・歯・薬・保健教育・教員養成（韓国、フランスについては、理学・工学・農学の3分野をまとめた数値である。）
日本：当該年度の４月から翌年３月までの取得者数を計上したものである。
アメリカ：標記年9月から始まる年度における学位取得者数。第一職業専門学位は除く。
イギリス：標記年（暦年）における大学など高等教育機関の上級学位取得者数。
フランス：標記年（暦年）における国立大学の授与件数。本土及び海外県の数値。
ドイツ：標記年の冬学期及び翌年の夏学期における試験合格者数。
韓国：当該年度の3月から翌年2月までの取得者数を計上したものである。
出典：文部科学省「教育指標の国際比較」（平成２１，２５年版）、
文部科学省「諸外国の教育統計」（平成２６年版）を基に文部科学省大学振興課作成

350

400

その他

9

人材の需給の現状【人材需給に係る数値】（作業中）
現在：
約1.5万人
不足

2020年：
約4.8万人不足※2・3【RU11の人材育成（試算）】※１ 筑波大・早大は、平成２７年度入学者数、その他は、平成２７年度修了者数を母数とした。
※２ 各大学の人工知能技術関係の研究科・専攻等を対象に、「当該研究科・専攻等の入学者又は修了者数」×「当該研究科・専攻等のうち人工知能に関する研究を行っている研究室の割合」をもとに、人工知能技術に係る人材数を試算（人工知能技術関係の研究室に所属する学生の実数が把握できたものは実数をもとに計算）。
※３ 博士人材数も、修士と同様の方法で算出。

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AAAI:

暫定データ

Association for the Advancement of Artificial Intelligence
AAAI：（読み）トリプルエーアイ

国間の共著関係（期間全データ利用）
USA

300

China

200

400

100

200

0

0
2010

2011

2012

開催年

2013

総数

2014

総発表数

国別発表数

600

Japan

2015

Japan

China

USA

Korea

所属に記載の国名ベース※科学技術・学術政策研究所作成資料（第94回情報科学技術委員会資料より抜粋）

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KDD:

暫定データ

Knowledge Discovery and Data Mining
国間の共著関係（期間全データ利用）
USA
250

China

200
150

100

100
50

総発表数

国別発表数

150

Japan

50

0

0
2010

2011

2012

開催年

2013

総数

2014

2015

Japan

China

USA

Korea

所属に記載の国名ベース※科学技術・学術政策研究所作成資料（第94回情報科学技術委員会資料より抜粋）

12

グローバルネットワークからの孤立(1/3)（技術）
2003年から2013年にかけて、世界全体で国際共著論文が大きく増えている。欧米中
各国間の共著関係が増加している一方、我が国の共著関係の伸びは相対的に少ない。

出所: 中央教育審議会審議まとめ「未来を牽引する大学院教育改革」参考資料より抜粋

13

グローバルネットワークからの孤立(2/3)（人材）
世界の研究者の主な流動を見ると、米国が国際的な研究ネットワークの中核に位置している。一方、我が国は、国際的な研究ネットワークから外れている。

出所: 中央教育審議会審議まとめ「未来を牽引する大学院教育改革」参考資料より抜粋

14グローバルネットワークからの孤立（3/3）（資金）
我が国で使用した研究費に占める海外からの資金の割合は増加傾向にあるものの、依然全体に占める割合は主要国に比べて、大幅に低くなっている。

研究費・・・ 人件費、原材料費、有形固定資産の購入費、無形固定資産の購入費、リース料など（出典）平成２５年度総務省統計 科学技術研究調査15JST-CREST、NEDO事業（分野－フェーズ）俯瞰図
CREST

フェーズ
応用

システム化

CPS/IoT
エッジ処理、ストリーム処理、M2M、NFV,SDN、センサーNW

技術領域

NEDO等

既存技術を使った社会システム（スマートグリッド、スマートシティ・・・）知的情報処理・自然言語処理、
インフラ維持管理・更新等の社会課題対
セキュリティー（SIPでも実施）
応システム開発（SIPでも実施）
・エージェント技術
・暗号、認証・ID連携、攻撃検知・防御、・モニタリング/センサシステム
・言語、行動意味理解
プライバシー保護、・調査用ロボ・非破壊検査技術
ビッグデータ応用
フォレンジック

DEOS

IoT推進のための横断技術
開発
・IoTセキュリティ、センシング
システム、分散データ処理

DVLSI

・オープンシステムのディペンダビリティ
・D-Case・データ同化・数値シミュレーション
・機械学習
・統計数理

Software Defined
Infrastructure

ソフトウェアエンジニアリング・ディペンダブルVLSI、SSD
・高信頼化設計技術

・SDN、NFV、DeｖOps、SoA、
APIエコノミー、VM、ハイパーバイ
ザー、マイクロサービス、
コンテナ

・形式検証、エンピリカル、要求工学、
DevOps、アジャイル開発、UX、XP

仮想化
・VM,ハイパーバイザー、SDN、NFV

ポストペタスケール

・データ統合、管理、分析
・セキュア情報処理・アルゴリズム

基礎

要素開発

・高速計算基盤、超並列計算技
術、計算機電力マネジメント、スパ
コン用ソフトウェア技術

ビッグデータ基礎

機器

OS

ミドルウエアアプリケーション

クラウド

16 分野

JST-CREST、NEDO事業（時間－フェーズ）俯瞰図

フェーズ

CREST

技術領域

NEDO等

応用

システム化

既存技術を使った社会システム（スマートシティ、スマートグリッド・・・）

CPS/IoS
知的情報処理H26～33
インフラ維持管理・更新等の社会課題対応システム開発H26～30

セキュリティー
DEOS H18～25

ビッグデータ
応用H25～32

DVLSI H19～26

IoT推進のための横断技術開発 H28～H33

Software Defined
Infrastructure

ソフトウェアエンジニアリング

仮想化

ビッグデータ基礎H25～32

～
～

基礎

要素開発

2000年

ポストペタスケールH21～29

2010年

2020年

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NISTEP「サイエンスマップ」における関連領域の変化• 被引用回数の多い（高インパクトの）関連研究領域は明確な増加傾向。（注）サイエンスマップにおける分析では、論文研究成果のみが対象（会議録、プログラム等は対象外）

２０１２• 画面左上～中央部にかけて、リモー
トセンシング、画像認識、音声認識
等の社会実装技術の成熟がみてとれる。

認証方式
SNS、ソーシャルメディア

リモートセンシング

ニューラルネットワーク
高分解能

次元圧縮

• ＡＩ関連領域の高まり（サイエンス
マップ2014報告書による）とともに、ＩｏＴ・ビッグデータ等に関連する領域が立ち現われ、関連領域の“ＡＩ・ＩｏＴ・ビッグデータ多島海”形成の兆し。

センサネットワーク

ハイパースペクトル画像分類、空間情報最適化問題

スパース表現、顔認識

進化的アルゴリズム

画像評価、視覚システム

多目的最適化
ディープニューラルネットワーク（DNN）、
自動音声認識進化アルゴリズムエネルギーシステム
複雑ネットワーク

分散型電源

数値シミュレーション

スマートグリッド

多入力多出力
遺伝的アルゴリズム
物理層セキュリティ
ワイヤレスネットワーク
グループ意思決定

サプライチェーン

モデル予測制御
最小二乗サポートベクターマシン・人工ニューラルネットワーク

２０１４• （出典）文部科学省 科学技術・学術
政策研究所, サイエンスマップ
2014, NISTEP REPORT No.169,
2016年9月をもとに参事官（情報担当）付にて加工・作成。

18

お伝えしたいこと

１．現状の分析と、それを踏まえた政府の新たな体制
・科学技術基本計画、経済成長戦略、総理指示
・文科省・総務省・経産省他 政府一体の体制

２．本日朝９時の閣議で決定された政府予算案
・2017年以降も、さらなる充実 (研究、人材育成)

３．情報系若手研究者を全力で応援したい！
・我が国の研究の経験と蓄積の上で、若手による変革を期待
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20

21

22

政府の各種関係文書＜日本再興戦略２０１６＞ （平成２８年６月２日 閣議決定）
第２Ⅰ１，第４次産業革命の実現（２）ⅰ）第４次産業革命の鍵を握る人工知能技術の研究開発と社会実装を加速するための司令塔機能の確立と規制・制度改革、企業や組織の垣根を超えたデータ利活用プロジェクト等の推進① 産学官を糾合した人工知能技術に係る司令塔機能「人工知能技術戦略会議」の設置と人工知能技術の研究開発・社会実装の推進等
ロボット技術や先端計測分析技術、微細加工技術など我が国が強みを有する技術と人工知能技術との融合分野に関するグローバル研究拠点の整備及び研究開発の実施、革新的な基盤技術の構築、人工知能等のソフトウェアモジュール等のツールの提供や標準化等による人工知能の社会実装の加速、研究環境の向上等を含め、本年中を目途に世界レベルの研究・産業化を行うために必要な施策を具体化することで、研究開発から社会実装までを一元的に推進する。
② 規制・制度改革、データ利活用プロジェクト等の推進
第４次産業革命の第１幕は、ネット上のデータを巡る競争であったが、第２幕は、製造現場など我が国が強みを持つリアルな世界のデータをめぐる競争となる。このため、「IoT推進コンソーシアム」や「ロボット革命イニシアティブ協議会」の活用等を通じて、ビジネスの協調領域の特定を進め、企業や組織の垣根を超えてデータを集め、分析し、集積したデータを資産として活用することを含め、ビジネスにつなげていく取組を強化する。
第２Ⅲ１．イノベーション・ベンチャー創出力の強化（２）ⅱ）組織トップが関与する「組織」対「組織」の本格的な産学官連携の推進③ 特定国立研究開発法人等の取組の強化
ナノテク・材料分野など我が国が強みをいかせる分野においてビッグデータ等の戦略的な共有・利活用を可能にするための国際研究拠点を形成し、人的・研究ネットワークの構築を図る。

＜科学技術イノベーション総合戦略２０１６＞ （平成２８年５月２４日 閣議決定）
はじめに（３）「Society 5.0」（超スマート社会）の深化と推進に向けて（人工知能関連の取組強化）
ＡＩの取組を強化するためにはビッグデータの活用が重要であり、行政機関、民間事業者、個人が保有するデータを社会全体で共有し、活用できる流通環境の整備が必要である。
第１章 （２）新たな経済社会としての「Society 5.0」（超スマート社会）を実現するプラットフォーム
２）データ利活用の促進
ＩｏＴによる効率的なデータ収集・利活用による新たな価値創出を支えるＡＩ、ビッグデータ解析、様々なデータの統合解析のための技術開発を推進する。
第１章（３）「Society 5.0」（超スマート社会）における基盤技術の強化
自ら特徴を捉え進化するＡＩを視野に、革新的な基礎研究から社会実装までの研究開発を推進する。また、脳科学やより革新的なＡＩ研究
開発を推進させるとともに、府省連携による研究開発成果を関係省庁にも提供し、政府全体として更なる新産業・イノベーション創出や国際
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競争力強化を牽引する。

政府の各種関係文書＜経済財政運営と改革の基本方針２０１６＞ （平成２８年６月２日 閣議決定）
第２章 ２．（１）③ 研究開発投資の促進「第５期科学技術基本計画」に基づき、ＩｏＴ、ビッグデータ、人工知能に係る研究開発等について、将来必要となる技術を特定し今後の展望をロードマップとして描き、一元的な司令塔の下、官民を挙げて推進するとともに、新たな価値創出のコアとなる強みを有する基盤技術の強化・基礎研究の推進、企業・大学・国立研究開発法人等におけるオープンイノベーションの推進や機能強化、及び民間における研究開発
投資の促進を図る。

＜世界最先端ＩＴ国家創造宣言＞ （平成２８年５月２０日 閣議決定）
II –２– (１) 利用者志向のデータ流通基盤の構築
様々な分野におけるデータ利活用の促進に技術的な側面から貢献するため、関係府省庁が連携し、ＡＩ等に係る革新的な基盤技術の研究開発を強力に推進。

＜自由民主党 人工知能未来社会経済戦略本部 緊急メッセージ＞ （平成２８年４月２６日）
２． 世界の先を見据えた人工知能研究開発の強化、研究 開発資金の桁違いの拡充（研究開発）
欧米の後追いではなく、世界の先を見据えた革新的な人工知能技術の開発、世界の研究者を惹き付ける基盤技術の研究開発、これらを活用したサイエンスの革新と社会実装に挑戦すべきである。そのため官民併せて人工知能関連の研究開発資金を桁違いに拡充すべきであり、民間投資を誘発させるためにも関連する政府の研究開発予算を１０００億円規模に拡充すべきである。
３． 質の高いリアルタイムデータを含めたビッグデータの利活用環境整備（データベース整備）
人工知能の効果を最大限に発揮させるためには、ダイナミックに変化するリアルタイムデータも含めたビッグデータに対応する質の高いデータベースの整備が必要であり急務である。国、企業、大学及び研究機関が有する全ての分野のリアルタイムのデータを機械可読にして、準天頂衛星によるデータなども含めて共通的に利用できる論理的に一つとして使えるデータベースを整備すべきである。
交通、エネルギー、インフラ管理など様々な分野が共通に利用できる３次元地図情報、映像情報、地球環境情報、ヒト・モノ・車情報、異業種間データ流通促進情報の５つのデータベースを整備すべきである。
また、国や地方自治体などが有しているデータの戦略的なオープン化を進めるとともに、データ形式や交換方式などの国際標準化を知財戦略と一体化して推進すべきである。

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総務省・文部科学省・経済産業省

次世代の人工知能技術の研究開発における３省連携体制
インフラ・
運輸

セキュリティ
技術研究
ネットワーク
技術研究
コミュニ
ケーション
技術

医療・介護

デバイス
技術研究

…

エネルギー

○総理指示を受け、「人工知能技術戦略会議」を設置。一体的に事業を推進。

文部科学省

（例）
○脳情報通信
○音声認識、多言語音声翻訳○社会知解析
○革新的ネットワーク …

情報通信技術の統合的なプラットフォームの
構築

製造業・
サービス

情報通信
研究機構

学習

科学技術

データ工学

理化学
研究所

ロボット
工学

○計算機資源・ソフトウェアモ
ジュール、ネットワーク基盤、研究開発成果等のリアルタイムでの共有、他省庁への提供

経済産業省

（例）
○基礎研究
○革新的な科学技術成果の創出○次世代の萌芽的な基盤技術の創出○大型計算機資源、人材育成 …

卓越した科学技術研究を活用するためのプラットフォームの構築農林漁業…

AIを核としたIoTの社会・ビジネスへの実装に向けた研究開発・実証○３省合同のシンポジウムを開催。
○合同のAIポータルサイトを設置。
○研究開発戦略を３省で情報発信。

総務省

情報通信

コンピュータ・ストレージ技術

センシング
技術研究

（例）
○応用研究、実用化・社会への適用○標準的評価手法等の共通基盤技術の整備○標準化○大規模目的研究 …

産業技術
総合研究所

…

基礎研究を社会実装につなげるセンター25

総理指示による、指令塔の発足• 平成２８年４月１２日に開催された第5回「未来投資に向けた官民対話」で、安倍総理から次の発言あり。
– 人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップを、本年度中に策定します。そのため、産学官の叡智を集め、縦割りを排した『人工知能技術戦略会議』を創設します。

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『人工知能技術戦略会議』について○ 安西議長（(独)日本学術振興会理事長）と、総合科学技術・イノベーション会議の久間議員の下、産学のトップを構成員とするAI技術戦略の司令塔。

◎ 議長
安西 祐一郎（独立行政法人日本学術振興会 理事長）
○ 顧問
久間 和生（内閣府総合科学技術・イノベーション会議常勤議員）○ 構成員

４月１８日（月）第１回人工知能技術戦略会議

内山田 竹志(日本経済団体連合会未来産業・技術委員会共同委員長)

小野寺 正(日本経済団体連合会未来産業・技術委員会共同委員長)

五神 真(国立大学法人東京大学総長)

西尾 章治郎(国立大学法人大阪大学総長)

坂内 正夫(国立研究開発法人情報通信研究機構理事長)

松本 紘(国立研究開発法人理化学研究所理事長)

中鉢 良治(国立研究開発法人産業技術総合研究所理事長)

濵口 道成(国立研究開発法人科学技術振興機構理事長)

古川 一夫(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構理事長)※上記のほか、総務省、文部科学省、経済産業省より局長級が参加

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人工知能の開発 国を挙げて取り組み加速を| NHKニュース
世界で急速に進む「人工知能」の研究開発に、日本も国を挙げて取り組みを加速させようというシンポジウムが、東京で開かれました。
このシンポジウムは、文部科学省と総務省、経済産業省が合同で開いたもので、「人工知能」の研究者や経済団体の関係者などおよそ４５０人が参加しました。 この中で、東京大学の杉山将教授は「人工知能の研究で日本の存在感はかなり低いが、欧米の後追いではない日本独自の技術開発を目指したい」と呼びかけました。 人工知能の研究を巡っては、アメリカのＩＴ企業が大きく先行するなか、日本も国を挙げて取り組みを加速させようと、
これまで個別に進めてきた３つの省がことしから連携を強めることになっています。ただ、３つの省を合わせた今年度の研究開発費はおよそ１００億円で、アメリカのＩＴ企業が数兆円規模で進めている研究開発とは差が大きいのが現実です。 このため、シンポジウムでは、日本が比較的得意としている「少ない電力で動く人工知能の開発」により力を入れるとともに、開発した技術を自動車の自動運転や、医療、災害などの分野でできるだけ早く実用化し、企業の研究開発を活発化させる必要があるという意見が相次ぎました。

NHKニュース（H28.4.25）

日本経済新聞（H28.5.16）

日本経済新聞（H28.4.27）

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３省の人工知能研究開発に関する予算（H28補正・H29当初）連携イメージ 総務省・文部科学省・経済産業省
・総務省は、脳情報通信、音声認識、多言語音声翻訳、社会知解析及び革新的ネットワーク等の研究開発及び社会実装を推進。
・文科省は、革新的基礎研究を主軸として、JSTも連携した幅広い分野での基礎研究を、経産省等の行う応用研究も見据えて推進。
・経産省は、実用化・社会への適用を目的とした応用研究を推進。モジュール開発、標準化、実証環境の整備等により、社会実装を促進。
・複数の具体的な連携テーマを一体で実施し、共同チームによる研究開発を実施。

基礎研究

社会応用・産業応用

経産省
次世代人工知能・ロボット
中核技術開発

産総研

経産省
文科省

○応用研究、実用化・社会への適用○標準的評価手法等の共通基盤技術の整備○標準化○大規模目的研究

理研

文科省 JSTによるファンディング○基礎研究○革新的な科学技術成果の創出○次世代の萌芽的な基盤技術の創出○大型計算機資源、人材育成

データプラットフォーム
拠点形成事業AIP：人工知能/ビッグデータ/IoT/
サイバーセキュリティ統合プロジェクト

ＮＩＣＴ

総務省
次世代人工知能技術の研究開発

黒字：H28補正

赤字：H29当初○脳情報通信
○音声認識、多言語音声翻訳○社会知解析
○革新的ネットワーク

多様な経済分野でのビジネス創出に向けた『最先端ＡＩデータテストベッド』の整備

ＡＩとものづくりの融合のための人工知能に関する
グローバル研究拠点整備事業「IoT/BD/AI情報通信
プラットフォーム」
社会実装推進事業

３省による研究開発の成果は、関係省庁と幅広く共有・連携して、その成果の社会応用・産業応用を実現する。

29

『未来投資会議』について『産業競争力会議』及び『未来投資に向けた官民対話』を発展的に統合した成長戦略の司令塔として、『未来投資会議』が設置。
9月12日に第1回会合が開催された。本会議は第４次産業革命官民会議の役割も果たす。
未来投資会議の開催について
１．日本経済再生本部の下、第４次産業革命をはじめとする将来の成長に資する分野における大胆な投資を官民連携して進め、「未来への投資」の拡大に向けた成長戦略と構造改革の加速化を図るため、産業競争力会議及び未来投資に向けた官民対話を発展的に統合した成長戦略の司令塔として、未来投資会議（以下「会議」という。）を開催する。会議は、「日本再興戦略2016」（平成28年６月２日
閣議決定）における「第４次産業革命官民会議」の役割も果たす。
２．会議の構成員は、次のとおりとする。ただし、議長は、必要と認めるときは、構成員の追加又は関係者の出席を求めることができる。
議長
内閣総理大臣議長代理 副総理
副議長
経済再生担当大臣兼内閣府特命担当大臣（経済財政政策）、
内閣官房長官、経済産業大臣
構成員
内閣総理大臣が指名する国務大臣及び「未来への投資」に関し優れた識見を有する者のうちから内閣総理大臣が指名する者
３．会議の庶務は、経済産業省等関係行政機関の協力を得て、内閣官房日本経済再生総合事務局において処理する。

未来投資会議 議員名簿
議長 安倍 晋三

２ 本会議の開催に伴い、「未来投資に向けた官民対話の開催について」（平成27年10月13日日本経済再生本部決定）は廃止し、これまで同対話において決定した事項及び検討した事項等については、本会議に引き継がれるものとする。

内閣総理大臣議長代理 麻生 太郎

副総理

副 議 長 石原 伸晃

経済再生担当大臣
兼 内閣府特命担当大臣（経済財政政策）

同

菅 義偉

内閣官房長官同

世耕 弘成

経済産業大臣議員 高市 早苗

総務大臣

同

松野 博一

文部科学大臣同

鶴保 庸介

内閣府特命担当大臣（科学技術政策）

同

山本 幸三

内閣府特命担当大臣（規制改革）

同

金丸 恭文

フューチャー株式会社代表取締役会長兼社長
グループＣＥＯ

同五神

東京大学総長同榊原 定征

一般社団法人日本経済団体連合会会長

同

竹中 平蔵

東洋大学教授、慶應義塾大学名誉教授

同

中西 宏明

株式会社日立製作所取締役会長 代表執行役

同

南場 智子

株式会社ディー・エヌ・エー取締役会長

４．前各項に定めるもののほか、会議の運営に関する事項その他必要な事項は、議長が定める。
附 則
１ 本会議の開催に伴い、「産業競争力会議の開催について」（平成25年１月８日
日本経済再生本部決定）は廃止し、これまで同会議において決定した事項及び検討した事項等については、本会議に引き継がれるものとする。

（平成28年9月12日現在）

真30

お伝えしたいこと

１．現状の分析と、それを踏まえた政府の新たな体制
・科学技術基本計画、経済成長戦略、総理指示
・文科省・総務省・経産省他 政府一体の体制

２．本日朝９時の閣議で決定された政府予算案
・2017年以降も、さらなる充実 (研究、人材育成)

３．情報系若手研究者を全力で応援したい！
・我が国の研究の経験と蓄積の上で、若手による変革を期待
31

来年度の総務省予算案：

本日の総務省報道発表資料より抜粋

32

来年度の経済産業省予算案：

本日の財務省報道発表資料より抜粋

33

本年度の文部科学省予算：

昨年の文科省報道発表資料より抜粋

34

来年度の文部科学省予算案：

本日の文科省報道発表資料より抜粋

35

来年度の文部科学省予算案：

本日の文科省報道発表資料より抜粋

36来年度の文部科学省予算案：

本日の文科省報道発表資料より抜粋

37文部科学省２８補正②38

AIP: Advanced Integrated Intelligence Platform Project

平成２９年度予算額（案）： 7,109百万円（平成２８年度予算額： 5,448百万円）※運営費交付金中の推計額含む【国際的な動向】

人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト○ 人工知能に50年来の大きな技術的ブレークスルー（自ら特徴を捉え進化する人工知能が視野）○ 各分野でのビッグデータの集積、センサーの量的・質的拡大（IoT: Internet of Things）○ 一方、高度化する脅威に対するサイバーセキュリティの確保 （ますます巧妙化）「未来投資に向けた官民対話」（平成28年４月12日）における総理指示※を受け、政府全体の司令塔である「未来投資会議」の下に位置付けられた「人工知能技術戦略会議」を通じて、総務省・文科省・経産省の３省が連携して人工知能技術の研究開発・社会実装に向けた取組を推進。

※ 「人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップを、本年度中に策定します。そのため、産学官の叡智を集め、縦割りを排した 『人工知能技術戦略会議』 を創設します。」

理研AIPセンター（理化学研究所）【拠点】

データプラットフォーム
拠点の形成
平成２９年度予算額（案）：1,722百万円（新規）※運営費交付金中の推計額含む

ＮＩＭＳ

理研
NIED

特定国立研究開発法人をはじめとした国立研究開発法人（物質・材料研究機構、理化学研究所、防災科学技術研究所）において、我が国が強みを活かせるナノテク・材料、
ライフサイエンス、防災分野
で、膨大・高品質な研究デー
タを利活用しやすい形で集積。
産学官で共有・解析すること
で、新たな価値の創出につな
げるデータプラットフォーム拠
点を形成。

各研究
機関等
と連携

平成２９年度予算額（案）（平成２８年度予算額

戦略的創造研究推進事業（一部）（科学技術振興機構） 【ファンディング】
平成２９年度予算額（案）：4,159百万円（平成２８年度予算額：3,998百万円）※運営費交付金中の推計額：2,950百万円：1,450百万円）
一体的に実施

世界をリードする革新的な人工知能基盤技術を構築。
（現在の人工知能技術では高度に複雑・不完全なデータに対応できておらず、幅広い分野に適用可能な統合基盤技術を実現。）
総務省・経済産業省等の関係省庁や、データプラットフォー
ム拠点、COI拠点等との連携により、サイエンスや実社会などの幅広い“出口”に向けた応用研究を推進。

JST AIPネットワークラボ
ACT-I
新しい社会システム
デザインに向けた情報基盤技術の創出（黒橋総括）

情報と未来（後藤総括）

知的情報処理（萩田総括）
社会情報基盤（安浦総括）

ビッグデータ基盤（喜連川総括）ビッグデータ応用（田中総括）
ビッグデータ基盤（喜連川総括）人工知能やビッグデータ等における独創的な若手研究者や、新たなイノベーションを切り開く挑戦的な研究課
題を支援。

３省
連携
総務省

イノベーション創発に資する人工知能
基盤技術の創出と統合化（栄藤総括）

経産省「AIPネットワークラボ」としての一体的な運営により、課題選考から研究推進まで幅広いフェーズでの研究領域間の連携を促進。

39

JST戦略事業における戦略目標・研究領域（情報通信分野）● JST戦略的創造研究推進事業（CREST/さきがけ/ACT-I） のうち、平成28年度に実施されている情報通信分野の研究領域等は以下の通り。
※ AIP：人工知能／ビッグデータ／IoT／サイバーセキュリティ統合プロジェクトに係る公募を実施した研究領域は５領域（赤字）

急速に高度化・複雑化が進む人工知能基盤技術を用いて多種膨大な情報の利活用を可能とする統合化技術の創出

キーワード

研究領域名

研究総括
副研究総括

プログラ
ム
種別

課題数

戦略目標

実施年度（●は公募年度）

13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34-

イノベーション創発に資する人工知能基盤
技術の創出と統合化

栄藤稔

CREST

-

●

-

新しい社会システムデザインに向けた情報基盤技術の創出

黒橋禎夫

さきがけ -

●

情報と未来

後藤真孝

ACT-I

-

●

数理モデリン 現代の数理科学と連携するモデリング手法
グ
の構築

坪井俊

CREST

7

社会的課題の解決に向けた数学と諸分野
の協働

國府寛司

さきがけ 9●●●

知的情報処 人間と調和した創造的協働を実現する知的理
情報処理システムの構築

萩田紀博

CREST

4

●●●

社会情報基
社会と調和した情報基盤技術の構築
盤

安浦寛人

さきがけ 11●●●

田中譲

CREST 6

●●●

CREST

8

●●●

さきがけ 10

●●●

桜井貴康

CREST

●●●

横山直樹

さきがけ 23

分野を超えたビッグデータ利活用により新たな知識や洞察を得るための革新的な情報技術及びそれらを支える数理的手法の創出・高度化・体系化
人間と機械の創造的協働を実現する知的情報処理技術の開発

加速 加速
フェ フェ
ーズ ーズ

●●

社会における支配原理・法則が明確でない諸現象を数学的に記述・解明するモデルの構築
数学協働
人間と機械の創造的協働を実現する知的情報処理技術の開発

科学的発見・社会的課題解決に向けた各分
ビッグデータ野のビッグデータ利活用推進のための次世
応用分野を超えたビッグデータ利活用により新たな知識や洞察を得るための革新的な情報技術及びそれ
代アプリケーション技術の創出・高度化らを支える数理的手法の創出・高度化・体系化
ビッグデータ ビッグデータ統合利活用のための次世代基
基盤
盤技術の創出・体系化

喜連川優
柴山悦哉

6

情報デバイスの超低消費電力化や多機能化の実現に向けた、素材技術・デバイス技術・ナノシステ ナノエレクト 素材・デバイス・システム融合による革新的
ム最適化技術等の融合による革新的基盤技術の創成
ロニクス
ナノエレクトロニクスの創成
分散協調型エネルギー管理システム構築のための理論及び基盤技術の創出と融合展
藤田政之
CREST 28
開佐藤三久
メニーコアをはじめとした超並列計算環境に必要となるシステム制御等のための基盤的ソフトウェア ポストペタス ポストペタスケール高性能計算に資するシ
米澤明憲（～ CREST 14
技術の創出
ケール
ステムソフトウェア技術の創出
27.3）
西田豊明
共生社会に向けた人間調和型情報技術の情報環境
東倉洋一(～ CREST 17
構築25.12)
人間と調和する情報環境を実現する基盤技術の創出●●

再生可能エネルギーをはじめとした多様なエネルギーの需給の最適化を可能とする、分散協調型エ
EMS
ネルギー管理システム構築のための理論、数理モデル及び基盤技術の創出

情報環境

情報環境と人石田亨

さきがけ 36

●●●

●●●

●●●

●●●

40

JST戦略的創造研究推進事業AIPネットワークラボ

要素技術を統合して実社会へと繋げる仕組み

具体的な社会実装につなげるための制度的枠組みを
CRESTにおいて構築、迅速な応用展開をめざす
融合加速方式による研究推進※本研究領域では企業・自治体等との連携や起業を前提

課題解決と広範な分野に適応可能な要素技術の高度化とシステム化

イノベーション創出型
ビジネスモデル設計と同時にベストプラクティスの最新技術を組み合わせた統合システムを構築

Sciety5.0の実現

スピーディーな応用展開へ

革新的なインタラクション
基盤技術

基盤研究実証型

スピーディな応用展開へ

41

JST戦略的創造研究推進事業AIPネットワークラボ

実社会へとつなげる展開枠組の実装• 研究開発成果として得られた要素技術を統合し、進捗評価・加速
フェーズ等の枠組みを導入することで、実社会における課題・ニーズを踏まえた具体的かつ迅速な応用展開をめざす

スピーディな応用展開
イノベーションの実現

30件程度採択

進捗評価結果によっては、その1/3程度が加速
フェーズの支援を受けることが可能

加速フェーズ支援対象となった場合、新たに最長2年間、予算を増額した研究（年間最大1000万円程度）を実施可能“加速フェーズ”方式による研究開発 ACT-I「情報と未来」
独創的・挑戦的なアイデアに基づく提案であり、国際的に高水準の発展が将来的に見込まれる研究であって、科学技術イノベーションの創出につながる新しい価値の創造が期待できる情報学
分野の研究を推進
42

データプラットフォーム拠点の形成

平成２９年度予算額（案）：1,722百万円（新規）※運営費交付金中の推計額含む

事業概要○各研究分野において、我が国発の質の高い大量の研究データが日々産生され、蓄積。これら急速に増加するビッグデータが有する価値を十分に利活用するために、ＡＩ等の手法によるデータ主導型研究の重要性が指摘されている。
○このため、特定国立研究開発法人をはじめとした国立研究開発法人（物質・材料研究機構、理化学研究所、防災科学技術研究所）において、我が国が強みを活かせるナノテク・材料、ライフサイエンス、防災分野で、膨大・高品質な研究データを利活用しやすい形で集積し、産学官で共有・解析することで、新たな価値の創出につなげるデータプラットフォーム拠点を構築。
○当該拠点において、研究データを利活用するためのシステム及びデータを解析するための体制を整備することにより、我が国のデータ主導型研究を飛躍的に発展させ、基礎から実用化研究までの新たな価値の創造を図る。
（参考１） 日本再興戦略2016： 「ナノテク・材料、地球環境分野など我が国が強みをいかせる分野においてビッグデータ等の戦略的な共有・利活用を可能にするための国際研究拠点を形成」（参考２） 特定国立研究開発法人の役割： 「我が国のイノベーションシステムを強力に牽引する中核機関」「大学と民間企業等の橋渡し役として、オープンイノベーションの実践」 （「特定国立研究開発法
人による研究開発等を促進するための基本的な方針」より）（参考３） データ利活用が求められる分野と、これによる社会への貢献の例
・ナノテク・材料分野 → 新材料開発 ・ライフサイエンス分野 → 健康予測・生命システムの理解 ・防災分野 → 地震被害把握・災害対応

国立研究開発法人（物質・材料研究機構、理化学研究所、防災科学技術研究所）＜データプラットフォーム拠点＞

・データの共有・共同の基礎研究 等

大学等

連携

・質の高い研究データを蓄積。
・データを利活用しやすい形で整理したデータベースを構築
・関係機関とも連携しながら、ＡＩの手法等を用いたデータ解析システ
ムを整備
・データ等を産学官で共有・解析し、データ主導型研究を進展

・ＡＩ関連プロジェクト
・他府省の取組 等

・データの利用
・共同の産業化開発 等

産業界

データプラットフォーム拠点を中核とした
オープンイノベーション
基礎から実用化までのデータ主導型研究を加速し、新たな価値を創造43

平成２９年度予算額（案）：228,350百万円（平成２８年度予算額：227,290百万円）【平成２９年度予算案の概要】
我が国の研究力強化に向け、多様で独創的な学術研究を振興し、質と量の両面から科研費改革を断行。
第５期科学技術基本計画を踏まえ、助成水準を確保しつつ、学術の体系の変革を志向した挑戦的な研
究や若手研究者の独立に係る支援を強化。
課題・背景○国際的な研究力競争の激化、科研費をはじめとする研究資金需要の増大○研究環境の劣化（基盤研究費の縮減、研究者の独立基盤の脆弱化）○研究者の研究テーマの短期志向、リスク回避傾向

１） 挑戦的な研究の強化・充実
学術に変革をもたらす大胆な挑戦を促すため、「挑戦的研究」によりいっそう長期かつ大規模な支援を実施。

学術の変革への挑戦を促す科研費改革－新たな種目体系のイメージ－「基盤研究」種目群「学術変革研究」種目群

これまでの蓄積に基づいた学問
分野の深化・発展を目指す研究を支援し、学術研究の足場を固めていく種目群「特別推進研究」
上限なし

斬新な発想に基づく研究を支援し、学術の体系や方向性の変革・転換、新領域の開拓を先導する潜在性を有する種目群「新学術領域研究」
３億円程度（年間）【「挑戦的研究」の基本的な枠組み】○大括りした審査区分の下、より多角的な合議を重視した「総合審査」
を全分野展開し、真に挑戦的な研究課題を厳選「基盤研究（Ｓ・A・B・C）」「挑戦的研究]500万～２億円程度（開拓）３～６年 500～2,000万円（萌芽）２～３年～500万円○論文等の実績よりも発想の斬新性等を重視

２） 若手研究者の独立支援の試行「若手研究（Ｂ）」の新規採択者のうち、研究室を主宰して研究活動を開始する者に対し、所属研究機関との連携により、科研費による重点配分を行う枠組みを試行。

「若手研究」種目群「若手研究」
500万円「研究活動スタート支援」
150万円（年間）

若手研究者に独立して研究する機会を与え、研究者としての成長を支援
し、「基盤研究」種目群等へ円滑にステップアップするための種目群◆上記の取組を着手点として、審査システム改革（平成30年度助成から新システムへ移行）と連動した種目体系の見直しを推進。

44

「第4次産業革命に向けた人材育成総合イニシアチブ」～未来社会を創造するAI/IoT/ビッグデータ等を牽引する人材育成総合プログラム～※平成28年4月19日の産業競争力会議にて大臣より発表•「第５期科学技術基本計画（平成28年１月閣議決定）」において謳われている「超スマート社会」の実現、及び「理工系人材育成に関する産学官円卓会議における行動計画」等を踏まえ、関連施策の一体的な推進が求められている•

生産性革命や第4次産業革命による成長の実現に向けて、情報活用能力を備えた創造性に富んだ人材の育成が急務•

日本が第4次産業革命を勝ち抜き、未来社会を創造するために、特に喫緊の課題であるAI、IoT、ビッグデータ、セキュリティ及びその基盤となるデータサ
イエンス等の人材育成・確保に資する施策を、初中教育、高等教育から研究者レベルでの包括的な人材育成総合プログラムとして体系的に実施
ビッグデータ

参考：必要とされるデータサイエンス人材数(※)

AI

セキュリ
ティ

産業界

•

世界トップレベルの育成（5人/年）•

業界代表レベルの育成（50人/年）•

棟梁レベルの育成（500人/年）

トップレベル人材の育成•

独り立ちレベルの育成（5千人/年）• 理研AIP※1センターにおける世界トップレベルの研究者を惹き付け・育成• 若手研究者支援（卓越研究員制度や競争的資金の活用を含む）、国際研究拠点形成•

見習いレベルの育成（5万人/年）
現状（MGIレポート）
日本：3.4千人
US:25千人、中国：17千人•

リテラシーの醸成（50万人/年）
大学入学者/年: 約60万人•

小学校における体験的に学習する機会の確保、中学校
におけるコンテンツに関するプログラミング学習、高等学校における情報科の共通必履修科目化といった、発達の段階に即したプログラミング教育の必修化•

全ての教科の課題発見・解決等のプロセスにおいて、各教科の特性に応じてICTを効果的に活用•

文科省、経産省、総務省の連携により設立する官民コン
ソーシアムにおいて、優れた教育コンテンツの開発・共有等の取組を開始
高等学校：約337万人（３学年）
中学校：約350万人（３学年）
小学校：約660万人（６学年）

IoT

産業界への人材輩出

数理、情報関係学部・大学院の強化• 社会実装の方向性を共有• 実社会における情報技術の活用手法を学ぶ機会を確保

情報スキル• 新たな学部等の整備の促進、enPiT※2等で養成するIT人材の増大• 情報コアカリ・理工系基礎となる数学教育の標準カリキュラム整備• 新たな社会を創造・牽引するアントレプレナーの育成

全学的な数理・情報教育の強化• 教育体制の抜本的強化(数理・情報教育研究センター(仮称)等)など

情報
リテラシー

高等教育（大学・大学院・高専教育）
情報活用能力の育成・教育環境の整備• 次世代に求められるプログラミングなどの情報活用能力の育成• アクティブラーニングの視点に立った指導や個の学習ニーズに対応した「次世代の学校」 創生（スマートスクール構想の推進 等）• 学校関係者や関係企業等で構成する官民コンソーシアムの設立

初等中等教育※１ Advanced Integrated Intelligence Platform Project（人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト）※２ Education Network for Practical Information Technologies（情報技術人材育成のための実践教育ネットワーク（形成事業））45※注：左吹き出しの人数は「ビッグデータの利活用のための専門人材育成について」（大学共同利用機関法人情報・システム研究機構、平成27年7月））から引用

データ関連人材育成プログラム

平成２９年度予算額（案）：213百万円（新規）○我が国が第4次産業革命を勝ち抜き、未来社会を創造するためには、AI、IoT、ビッグデータ、セキュリティ等を扱うデータ関連人材の育成・確保が喫緊の課題。
○博士課程学生・博士号取得者等の高度人材に対して、データサイエンス等のスキルを習得させる研修プログラムを実施することにより、
我が国社会で求められるデータ関連人材を育成し、社会の多様な場での活躍を促進。
○研修プログラムの開発・実施を行う育成機関が、データ関連人材の雇用を希望する企業、大学等とコンソーシアムを形成し、博士課程学生・博士号取得者等に対して、インターンシップ・PBL※等による研修プログラムを開発・実施することで、各々の専門性を有しながら、データサイエンス等のスキルを習得させるとともに、キャリア開発の支援を実施。 ※(Project-Based Learning：課題解決型学習)
企業（データ提供等）
博士課程学生・博士号取得者等【コンソーシアム】

企業（データ提供等）

研修内容イメージ（例：研修期間２～３ヶ月程度の場合）
前半（１ヶ月程度）：コアカリキュラムの修得（半年程度をかけて、週末等を利用した研修の活用も可）
後半（１ヶ月程度）：中長期インターンシップ、ワークプレイスメント＜多様なキャリア＞
コンソーシアムに参加する
企業等における雇用を通じて、博士課程学生・博士号取得者等のデー
タ関連人材としての多様なキャリアを実現

大学等（データ提供等）
企業（データ提供等）
育成機関（研修プログラムの開発・実施）
事業スキーム・ 育成機関が、データ関連人材の雇用を希望する複数の企業、大学等の他機関とコンソ－シアムを形成・ 育成機関が博士課程学生・博士号取得者等を募集・選定し、コンソーシアム参加機関からデータの提供等を受けながら、データサイエンス等のスキルを習得させるための研修プログラムを開発・実施
・ 研修プログラム修了者のコンソーシアム参加機関を含む社会の多様な場での活躍を促進
・ 研修プログラムの開発に当たっては、AIPプロジェクト（※）による成果も活用※AIPプロジェクト（人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト、平成28年度開始事業）
・ 人工知能の革新的な基盤技術の研究開発等を一体的に実施《支援対象経費》
研修プログラムの開発・実施経費（補助率１／２、補助金上限額70百万円）《事業期間》
８年間（補助対象期間は５年間）※３年目に中間評価を実施《支援拠点数》３拠点（コンソーシアム）程度《研修対象人数》
46
70人程度/年・拠点

成長分野を支える情報技術人材の育成拠点の形成（enPiT）
平成29年度予算額（案） 9億円 （平成28年度予算額 7億円）

背景

サイバーセキュリティ、IoT、ビッグデータ、人工知能、組込みシステムなど、情報技術を高度に活用して、社会の具体的な課題を解決することのできる人材の育成は急務であり、我が国の極めて重要な課題
今後のIT需要の拡大にもかかわらず、労働人口の減少から、IT人材不足が今後一層深刻化する可能性が高い
例えば、東京オリンピック・パラリンピック競技大会を成功に導くためにもセキュリティ技術者等の高度のIT技術者の育成は不可欠
Society5.0を実現するためには、ビッグデータ、人工知能等の情報技術の利活用が重要な鍵を握る
また、長期的視点からも、学部教育でのアクティブラーニングの推進や、大学における社会人学び直し機能の強化は喫緊の課題＜産業界に期待する役割（例）＞高等教育機関の役割
改革の好循環① 学生に対する実践的教育の推進：大学教育改革により、質の高い情報技術人材を多く輩出すること② 社会人学び直しの推進：個々の情報技術人材の生産性を高めるための学び直しに貢献すること
enPiTの概要

第四次産業革命や働き方改革に貢献

Education Network for Practical Information Technologies （エンピット）

産業の魅力向上（処遇・キャリア）
流動性向上により高付加価値領域への人材
配置
高い競争力の実現→企業収益の確保→優秀な情報技術者に対する高い処遇という好循環の実現

産学連携による課題解決型学習（ＰＢＬ）等の実践的な教育の推進により、大学における情報技術人材の育成機能強化を目指す取組① 学生に対する実践的教育の推進② 社会人学び直しの推進
社会で活躍するIT技術者の学び直しを推進するenPiT-Pro
平成29～33年度（５年間）

学術団体

社会人
IT技術者

ユーザー企
業

・実践演習
・理論 など大学

ベンダー企業

大学間連携により、PBL中心の実践的な情報教育を行う
教育ネットワークを構築し、開発した教育方法や知見を広く全国に普及させる
産業界と強力な連携体制を構築する

大学

拠点大学

大学

研究機関

大学が有する最新の研究の知見に基づき、情報科学分野を中心とする高度な教育（演習・理論等）を提供する
拠点大学を中心とした産学教育ネットワーク構築し、短期の実践的 47
な学び直しプログラムを開発・実施する

お伝えしたいこと

１．現状の分析と、それを踏まえた政府の新たな体制
・科学技術基本計画、経済成長戦略、総理指示
・文科省・総務省・経産省他 政府一体の体制

２．本日朝９時の閣議で決定された政府予算案
・2017年以降も、さらなる充実 (研究、人材育成)

３．情報系若手研究者を全力で応援したい！
・我が国の研究の経験と蓄積の上で、若手による変革を期待48

海外メインプレーヤーのグローバル戦略

ネットから
リアルへ

リアルから
ネットへ

グーグル
アマゾン
フェイスブック

GE
シーメンス
ボッシュ
IBM
インテル

等

等

製造分野
の事例

出所：平成２６年度ものづくり基盤技術の振興施策

49

米国企業の動向

https://www.cbinsights.com/blog/top-acquirers-ai-startups-ma-timeline/50

現状放置シナリオ
我が国産業が海外のプラットフォーマーの下請けに陥ることにより、付加価値が海外に流出。
社会課題を解決する新たなサービス付加価値を生み出せず、国内産業が低付加価値・低成長部門化。
機械・ソフトウェアと競争する、低付加価値・低成長の職業へ労働力が集中し、低賃金の人が多い社会。

変革シナリオ
社会課題を解決する新たなサービスを提供し、グローバルに高付加価値・高成長部門を獲得。
技術革新を活かしたサービスの発展による生産性の向上と労働参加率の増加により労働力人口減少を克服。
機械・ソフトウェアと共存し、人にしかできない職業に労働力が移動する中で、人々が広く高所得を享受する社会。

【試算結果】

現状放置シナリオ

変革シナリオ

実質GDP成長率

＋0.8％

＋2.0％

名目GDP成長率
賃金上昇率

＋1.4％
＋2.2％

＋3.5％
＋3.7％

名目 （2020年度）

547兆円※2015～2030年度（年率）

GDP （2030年度）

うち第４次産業革命による付加価値創出額 30兆円

624兆円

※この試算結果は、変革の「将来像」が時々刻々と変化することに応じて検討を継続すべきものである。

経済産業省作成

592兆円
846兆円

51

ＡＩチャレンジコンテストの開催について
１．概要
平成28年4月の官民対話での総理指示により設置した「人工知能技術戦略会議」として、次世代のAI技術の研究開発と成果の社会実装を加速する観点から「AIチャレンジコンテスト」を実施する。
第１回は、我が国における食文化への高い関心と、その経済成長への可能性を踏まえ、料理画像を用いたデータ分析に関するコンテストを実施する。
２．コンテストの概要
・名称： 「AIチャレンジコンテスト（第1回）」
・主催： 人工知能技術戦略会議、内閣府、文部科学省・後援（予定） ： 総務省、経済産業省、情報通信研究機構、理化学研究所、産業技術総合研究所、科学技術振興機構、新エネル
ギー・産業技術総合開発機構、情報処理学会、電子情報通信学会（パターン認識・メディア理解研究会）
・協賛： エヌビディア合同会社、クックパッド株式会社、株式会社オプトホールディング、株式会社IDCフロンティア
３．参加資格・対象課題
・コンテスト参加資格： 18歳以上
・コンテスト対象課題： クックパッド社提供の料理画像データを用いて、以下の課題を設定。
（1） 領域検出部門
料理画像（1,000画像）中の座標情報から料理領域を検出（2） 料理分類部門
料理画像（2,500画像）を25の料理カテゴリに分類
４．スケジュール
1月10日（火） ： コンテスト発表
3月 9日（木） ： コンテスト受付終了
3月13日（月） ： 予測モデルの提出締切（※入賞連絡を受け取った方）： 審査委員会（受賞者の決定）
3月末5月23日（火） ： 「第2回 次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウム」で表彰
52