生成AI開発力強化に向けた取組について

令和６年９月
商務情報政策局

AI革命を契機としたデジタル分野の競争力確保に向けて⚫ 20世紀末のインターネット革命で存在感を示せなかった日本は、いまデジタル赤字の拡大に直面。
⚫ AI革命が生じる中、計算資源の構築能力を持たず、また日本が強い現場データさえ有効活用できなければ、AIの全面的な海外依存が進み、デジタル赤字は更に拡大。
⚫ 逆に、AI革命でバリューチェーンが再構築される中、各レイヤーで市場ニーズを捉えられれば、競争力を確保できるチャンス。

インターネット革命時に日本は存在感を示せず
デジタル赤字の拡大
2023年 5.4兆円（前年比0.5兆円増）

AI革命でバリューチェーンが再構築される

様々な分野での利活用
データ✓ 海外企業が提供する動画配信やネット広告等のサービス利用が拡大

ソフトウェア

AI

革命

高度化要求

✓ 様々な分野のデジタル化に不可欠なコンピューティングサービスの海外依存が増加

計算資源
コンピュータ（※）（※）データセンターだけでなく自動車など端末機器への搭載も進む

半導体1

第９回AI戦略会議資料から抜粋

日本でのAI利活用
チャレンジAI学習コーチ（株式会社ベネッセホールディングス）教育

生成AIを活用し、子どもたちが自宅で疑問をすぐに解決できる新サービス「チャレンジAI学習コーチ」を提供。
（出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001239.000000120.html より一部抜粋・追記）

株式会社伊藤園

広告

AIタレントをテレビCMに日本で初めて起用。AI生成で出力された多数の顔から選定し、デザイナー・クリエイターが微調整。
（出典：https://www.itoen.co.jp/news/article/64855/ より一部抜粋・追記）

CoeFont CLOUD（株式会社CoeFont）

ヘルスケア

AI音声生成の技術を、病気による声帯摘出などにより、声を失った方向けのサービスとして活用。自身の声での会話を実現。
（出典：https://coefont.cloud/より一部抜粋・追記）

2

AI利活用の日米比較

第９回AI戦略会議資料から抜粋⚫ PwCの調査によると、米国企業は「顧客体験の創出」「生産性の向上」等の多くの分野で5割以上がAI投資の効果を実感できている一方、日本企業は3割以下とAI投資の効果を感じていない。
⚫ 生成AIの利活用においても、米国企業は92%が利用中または利用予定と日本企業の54%に比べて圧倒的に多い。

AI投資の効果を実感できている企業の割合

生成AIの利用状況

出典：PwC Japan 「2023年AI予測」を基に内閣府作成

3

国内外におけるAI需要見通し⚫ 生成AIの需要は、2023年から2030年にかけて、国内では年平均約47.2％、世界では年平均約53.3％増加する見通しがある。
⚫ それに伴い、生成AIの開発・利活用に必要なインフラ需要は、世界的に大幅に拡大。2030年には国内かつ単年で、サーバ・ストレージだけでも約１兆円、2023年に比べ約3倍となる見通し。
生成AI市場の需要見通し
（日本）
（億円）

生成AI市場の需要見通し
（世界）
（億ドル）

20,000

2,500（億円）
12,000

AIインフラの需要見通し
（日本）

（億ドル）
3,000

10,000

2,500

8,000

2,000

6,000

1,500

4,000

1,000

2,00050000

AIインフラの需要見通し
（世界）

2,000
15,0001,500
10,000
1,000
5,000
500

00
2023 年

2025年

2030年

2023 年

2025年

2030年

生成AI関連ソリューションサービス

生成AI関連ソリューションサービス

生成AI関連アプリケーション

生成AI関連アプリケーション

生成AI基盤モデル

生成AI基盤モデル

2023年
ストレージ

（出所）電子情報産業の世界生産見通しｰ注目分野に関する動向調査（JEITA）を基に、経済産業省作成

2025年

2030年

サーバー

2023年
ストレージ

2025年

2030年

サーバー

4

生成AI（Generative AI）の革新性⚫ 生成AIは、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り、今後の我が国産業における生産性向上やイノベーション創出のカギとなる技術。ホワイトカラー業務を中心に1/4を自動化する可能性があるとの調査結果もある。さらには、ロボットへの適用も進む見通し。
⚫ 生産性成長率と実質GDP成長率には一定の相関関係があり、生成AIによる各産業の生産性向上が、我が国の経済成長を牽引し得る。

◎各業種における、AIによって自動化される可能性がある業務の割合◎実質GDP成長率と生産性成長率の関係性(%)

46 4437 35 33 32 3128 2619 12

オ 法 建 ビ 社 マ 営 医 スア 介
フ 務 築 ジ 会 ネ 業 療 ポー 護・ ネ 福 ジ従 ート
ィエ ス 祉 メ
事 ツ・ス
ン ・ン
者 ・デ／
メザジ 金ト事
デイニ 融
務
ィンア オ
サ
ペ
ア・リ
ポレ
エン
ーーン
グトシタョ
メン
・（出所）Goldman Sachsレポートより一部抜粋

調理・給仕11 9641

旅 製 建 機 ビ
客 造 設 械 ル
・・ 設 ／
運採 置 路
輸
掘 ・ 面保 清
守 掃・ ・修 メ理 ン
テナン
ス

全業種
平均(25%)（出所）BCG作成資料

5我が国における生成AI開発の現状⚫ 生成AIの開発にとって重要なのは、「計算資源」と「データ」。
AI用国内最大のABCI＠産総研の計算能力（0.8E FLOPS）を約3000者で利用⇔ 世界最先端のAI基盤モデル開発には、その10倍以上の計算能力が利用された模様
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）…

…

生成AI開発力強化に向けた計算資源の確保（令和5年度補正予算）⚫ 生成AIの開発・活用には、大規模な計算資源（スパコン）とデータが必要。世界的に、十分な計算資源を確保できる希少なプレイヤーのみが競争力あるAIを開発できている状況。将来の国の競争力を左右することになるAI用計算資源の確保等に対して集中的に支援。
⚫ 圧倒的に不足するAI用計算資源の国内整備 【1,566億円】
国内最大は産総研の0.8EFLOPS規模。拡充に向け、経済安保基金を活用し、計算整備への補助を決定。
→ 引き続き圧倒的に不足しており、民間への補助を拡充【1,166億円（経済安保基金）】するとともに、産総研の計算資源も4.25EFLOPS※に拡充【400億円（産総研施設設備費補助金の内数）】。
※生成AI利用時の計算では、最大8.5EFLOPSの計算性能が発揮される。

⚫ AI開発の加速支援 【290億円】（ポスト５G基金）
AI開発に意欲と能力を持つスタートアップ等は存在するが、計算資源やデータの確保等が課題。
→ 有望なスタートアップ等に対して計算資源の利用を一定期間補助し、開発を加速。
AIの性能向上・活用促進には、WEB上のデータに加え、企業等が保有するデータの活用が重要。情報漏洩や規制面等での課題解決に向けたデータ提供者とAI開発者の連携を実証。

円滑な利用環境
抜本的拡充

有望開発者が優先利用

7

生成AI開発力の強化 ～GENIAC～⚫ 生成AIの開発力強化のため、– コア技術である基盤モデルの開発力強化に向けた計算資源の提供支援– 国内外の開発者同士の交流促進– AIの本格利用を志すユーザーや、モデルの性能に寄与するデータの保有者等との連携促進等を行う。
⚫ 本プロジェクトを、「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」と呼ぶ。
✓ GENIACの構成要素

010203

計算資源

データ

ナレッジ

生成AIのコア技術である基盤モデルを開発する上で確保が課題となる、計算資源の調達を支援します。

イベントのほか、データ利活用に向けた支援を通じ、ユーザーなどデータ保有者との連携を促進します。

イベントやコミュニケーションツールにより、国内外の開発者同士や制度担当者との交流を促進します。

8

基盤モデル開発に係る計算資源の提供支援⚫ 生成AIのコア技術である基盤モデルの開発を促進するため、Google Cloud等の計算資源を一括調達するとともに、その利用料を補助。
⚫ これまでに10者採択者を決定し、8/15まで基盤モデル開発を実施。
⚫ 8月23日まで計算資源の提供支援（2サイクル目）を公募。現在、採択審査中。
計算資源の提供支援（１サイクル目）の概要

計算資源の提供支援（追加公募）の概要

計算資源の提供支援（２サイクル目）の概要

補助率

定額（中小企業・スタートアップ等）
1/2（大企業）

2/3（中小企業・スタートアップ等）
1/2（大企業）

2/3（中小企業・スタートアップ等）
1/2（大企業）

対象経費

計算資源
（Google Cloud）のクラウド利用料

計算資源（Microsoft Azure）のクラウド利用料

計算資源のクラウド利用料、データ整備に必要な費用（外注費に限る）

公募期間

R5/11/10～12/11

R6/2/16～3/18

R6/7/16～8/23

今後のスケジュール

2/2に採択者公表
2/15以降順次開発開始（8/15まで）

5/17に採択者公表
5/24開発開始（8/15まで）

開発期間は10月中旬から6ヶ月間（予定）

9

基盤モデル開発に係る計算資源の提供支援（イメージ図）
分野
特化型
汎用型

社会実装
分野A

分野B

分野C

汎用モデルα分野M

分野N

汎用モデルβ・・・・・・・・・・・・

自動走
行分
野
Y

・・・・・・
2サイクル目で採択する企業群（1サイクル目の開発や国内外の動向を踏まえ、より社会実装を重視したモデル開発を支援）

1サイクル目(2-8月)での採択者
CSP：

社会実装に資する開発

1サイクル目での追加採択者
CSP：

・予算規模:84.5億円

・予算規模:10億円

その他の開発者

音声基盤モデルハルシネーション抑制

開発力の底上げ効率的学習

開発ノウハウやモデル自体の公開を通じた日本全体の開発力の底上げ
大規模・言語モデル

小型・複数モデル

10データ・AIの利活用に向けた取組⚫ 足元の取組として、生成AIの開発から利活用までのバリューチェーン上に存在する課題の解決に資する実証調査を、代表的なプロジェクトで実施し、その成果を広く共有する。
⚫ また、ユニークなデータを利活用したAIアプリケーションの開発を促進するため、産総研のABCI等を活用したハッカソンを実施していく。
データ利活用の好循環

APP

生成AIの利活用

データ・ＡＩの利活用に向けた取組バリューチェーン

生成AIモデル開発（開発者側）

社会実装

利活用（ユーザー側）

データ提供

ボトル
ネック
Data

➢ 生成AIの開発にあたって重要な、良質なデータが十分に存在しない。
➢ 効率的なデータセットの構築手法が定まっていない。

生成AI開発加速に向けたデータセット構築のあり方に関する調査

AI
model
ユニークデータに基づく生成AIの開発対応策• 広く生成AIの開発に資するデータセット（音声、空間データなど）の構築➢ 著作権・プライバシーの課
題や、対価還元・契約のあり方が定まっていないため、データ保有者とモデル開発者との連携が進まない。

➢ ユースケースが定まっていない、自身の業務を代替されるといった不安感等によって、利活用が進まない。

生成ＡＩの開発・利活用に係る先進事例に関する調査
開発者とデータ保有者の連携支援

個別産業の利活用推進に係る先進事例創出• データ保有者と開発者の連携へのインセンティブを与えるような先進事例の創出• 有望産業におけるAI利活用に係る課題を解決し、利活用を広く促進するための実証

11コミュニティの運営⚫ 開発者同士が知見を共有し合い、ネットワークを広め、また開発モデルを多くのユーザーによる利用につなげていくような環境作りを目指すコミュニティを運営する。
⚫ 具体的には、有識者（海外を想定）を招いたセミナーや、開発者ネットワーキングイベント、開発者・ユーザー等の間のマッチングイベントを、オンライン／オフラインで開催するほか、コミュニケーションツールを活用する。
【直近のイベント例】⚫ 計算資源の提供支援事業の採択者同士の顔合わせイベント⚫ 開発者・ユーザー等のマッチングイベント

12

対外PR活動⚫ GENIACの活動をコミュニティ外にも幅広く周知するため、経産省HPでPRしていく。

⚫ URL：https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/geniac/index.html（経産省HP ホーム→政策について→政策一覧→ものづくり/情報/流通・サービス）【HP画面】

13

グローバルサウスにおけるAI利活用への貢献⚫ AIの開発力（人材、計算資源）の強化に向けて取組を進めている日本は、グローバルサウス、特に東南アジア諸国に向けて、その国の文化や言語に根差したAI基盤の構築に貢献していける可能性を持つ。
⚫ 日本の開発者と、各国の言語データの取得やビジネス展開で協業する現地パートナーとのマッチングを図り、協業を支援していく。
グローバルサウス（特に東南アジア諸国）

日本

各国の言語・文化データ
タイの言語・文化データ

マレーシアの言語・文化
データ

BahasaIndonesia

インドネシ
アの言語・文化データ･･･

言語・文化データの確保

Data
エンジニア

各国に根ざしたAI基盤の構築
●

●

●

･･･
AI基盤

各国の言語データを活用したAI（基盤モデル）の共同開発

計算資源

AI基盤

AI基盤

エンジニア
各国が使いやすい形でのアプリケーションを展開
様々なアプリケーションの展開
●

●

●

APP

APP

APP

AI基盤

AI基盤

AI基盤

･･･

APP

14

幅広いAI開発者が利用可能な国内の計算資源の整備⚫ 高度な計算資源を整備し、幅広いAI開発者等に提供する取組について、経済安保基金（クラウドプログラム）において、R４補正予算で支援した５件に加え、R５補正予算を活用し、以下の６件を認定（支援決定）。
⚫ こうした経済安保基金による支援や産総研ABCIの拡充によって、第10回半導体・デジタル産業戦略検討会議において掲げた、「2027年度末までに、累計60EFLOPS規模の計算資源の国内整備」という目標は、達成する見込み。
⚫ 今後の計算資源の整備をモニタリングしていく。
経済安保法に基づく供給確保計画（クラウドプログラム）認定案件 【R5補正:1,166億円】
事業者名

取組種類

最大助成額
[億円]

GMOインターネットグループ

19.3

さくらインターネット

501.0

RUTILEA、AI福島（共同申請）
KDDI

次世代に向けた基盤クラウドプログラムの開発に必要な生産基盤の整備（AI)

25.6
102.4

ハイレゾ、ハイレゾ香川（共同申請）

77.0

ソフトバンク421.0
15汎用・先端的技術

AI開発の計算資源（産総研ABCI）⚫ ABCI（AI Bridging Cloud Infrastructure）は、日本最大のクラウド型計算基盤であり、H28年度補正予算にて整備、2018年8月運用開始（令和元年度補正で拡充）。深層学習の学習速度で世界記録を樹立（18年11月、19年4月・7月、20年11月）。
⚫ 運用開始以来、利用者数は右肩上がりで増加、2023年３月現在の利用者数は約3,000人(うち外部利用が約87%)。AIに関する様々な応用に幅広く利用されている。
ABCI外観ABCIの利用機関

利用者数推移AIスタートアップ～中小企業

外部利用者
内部利用者

大学・国研

–––––––––––

ギリア株式会社*
株式会社高電社*
アイリス株式会社*
Linne株式会社*
株式会社トリプルアイズ*
LeapMind株式会社*株式会社アタリ*株式会社IABC*
株式会社コトバデザイン*
株式会社YAMATO*
株式会社 Laboro.AI*––––––––––––––

株式会社富士通研究所*
パナソニック株式会社*
株式会社リクルートテクノロジーズ*
株式会社パスコ*
オムロンサイニックエックス株式会社*株式会社日立製作所*
ソニー株式会社
日本電信電話株式会社
NHK放送技術研究所
オリンパス株式会社
JFEスチール株式会社
トヨタ自動車株式会社
株式会社東芝ルネサスエレクトロニクス株式会社

大企業

主要分野：AIアルゴリズム、画像・動画認識、自然言語理解、創薬、医療、シミュレーションなど
ロングテールな個別の応用分野にも広がり––––––––

国立研究開発法人 日本原子力研
究開発機構*
国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所*
特定国立研究開発法人理化学研究所AIP
東京工業大学
千葉工業大学
東北大学
東京大学
京都大学

グループ数: 556•
産総研•共同研究•
大学
•企業
•国研
•
財団等
•
無償

164
34140
142
28553

利用者数: 2,973
•
産総研
•外部

392
2,581

2023/3末時点* 利用事例公開(2022/1時点） https://abci.ai/ja/link/use_case.html 16

産総研・産業界との連携による計算資源提供産業の高度化に向けた取組⚫ 海外メガクラウドベンダーに倣い、日本の計算資源提供者も、目先のAI需要の充足に留まらず、将来を見据えて、省電力化をはじめとする高度化・高付加価値化を加速していく必要。
⚫ 我が国の計算資源産業の底上げには、日本のユーザーの要望を踏まえつつ、日本にとって特に注力すべき協調領域については協力しながら、計算資源の高度化・高付加価値化を進めていく必要がある。これは、日本のAI開発・利活用にとっても、継続的に開発・利活用されやすい環境が整備されるという意味で非常に重要。
⚫ こうした背景から、産総研と、経済安保基金の採択事業者からなる検討会を形成し、AI開発者とも連携しながら、計算資源の高度化・高付加価値化に向けた相互の技術共有、技術課題の特定を図るとともに、公的研究機関と民間企業が協力しながら、計算資源産業の底上げと成長を促していく。

検討課題（例）••••••

省エネやCO2排出削減に向けた、技術開発や社会実装の方向性
利用環境の改善点等の特定価値向上に資する機能の特定（ユーザー向け機能、データ等）
共通機能の開発（事業者間の相互運用
性向上、LLM学習・推論に資する共通利用環境）
最新技術開発動向の把握
利用者、提供者の双方にバランスの取れたSLAのあり方
民間と研究機関の連携のあり方

公的研究機関

高度化・高付加価値化

•

民間企業

クラウド
クラウド
プログラ
プログラム
ム
(FY23-27)(2024)ABCI 3.0(FY24)

ABCI 2.0(FY21)

規模の拡大

17

生成AIの普及で急増する計算量と国内での計算資源確保の重要性⚫ 今後、生成AIを普及させていくためには、幅広いAI開発者が利用可能な計算資源を超えて、大規模な計算資源の確保が急務。
⚫ こうした計算資源について、国際収支や経済安全保障、サービスの品質確保の観点から、海外に過度に依存することなく、国内に整備することは重要。
デジタル分野収支

(兆円)
0.0
-1.0
-2.0
-3.0
-4.0
-5.0

-6.0
2010年

2015年

2020年

2023年

著作権等使用料
通信・コンピュータ・情報サービス
専門・経営コンサルティングサービス(出所)日本銀行「国際収支統計（時系列統計データ 検索サイト）」を元に作成

18

データセンターの電力需要の見通しについて⚫ 2024年１月に電力広域的運営推進機関（OCCTO）が公表した需要想定においては、データセンター・半導体工場の新増設により、2024年度で+48万kW、2033年度で+537万kWの最大電力需要の増加を見込んでいる。

（出所） OCCTO 全国及び供給区域ごとの需要想定 （2024年度）

19

（参考）DX進化によるインパクト

出所：GX実行会議（第11回）（2024年５月13日）資料１◼ AIなどのデジタル技術の進化は、我が国が得意としてきた摺り合わせによる高付加価値製品製造ノウハウが計算/設計能力により容易に海外展開が可能となり、計算/設計能力が製造プロセスの鍵を握り、その結果、日本でしか出来ない工程は極小化する可能性（Winner Takes All）。
◼ 更に、世界で時価総額トップの米国IT企業は、クリーンエネルギーで24時間稼働するデータセンター整備など、GXを前提にしたDXに先手を打つ中、脱炭素電源の制約とそれに起因する「デジタル敗戦」は、産業基盤を根こそぎ毀損する危険性をはらんでいる。
◼ デジタル技術で容易に複製できない、製造ノウハウの源泉となるマザー工場や、虎の子の開発拠点を国内に備えるとともに、デジタル技術を使いこなす「頭脳」や、大前提としての脱炭素電力供給が立地競争力上、死活的に重要。
【デジタルで変わるものづくり】
Tesla（米）•【世界をリードする企業はGXでも先行】
Microsoft（米）ソフトウェア重視の自動車を設計。統合ECUの開発に成功し、2022年通期の生産台数は前年同期比で約47％増を実現。

•100%カーボンフリー電源で稼働するデータセンターをスウェーデンに整備。

2030年までの「カーボンネガティブ」（排出量＜除去量）達成を目指し、2022年度は合計150万トンの炭素除去クレジットを購入。
（出所）Microsoftホームページ
Apple（米）• 2018年以来、世界44か国のオフィス、データセンター、直営店の電力を全て再生可能エネルギーにより賄う。
•（出所）Teslaホームページ

ENEOS × Preferred Networks（日）• 独自AI技術を用いた汎用原子レベルシミュレータMatlantisを開発し、クラウドサービスとして提供。従来手法と比べ10,000倍以上の高速計算が可能に。
• 排ガス浄化触媒や水素吸蔵合金等に必要なレアアース、次世代型太陽電池等で使われるハロゲン元素などにも対応し、温室効果ガス削減やクリーンエネルギーの開（出所）ENEOSグループホームページ
発への貢献が期待される。

•これまで総額47億ドルをグリーンボンドで調達し、太陽光などの再生可能エネルギーや低炭素アルミニウム生産などに投資。

（出所）Appleホームページ

20超高効率AI計算基盤の技術開発⚫ AIに関する電力消費の効率化が喫緊の課題となっていることを踏まえ、本プロジェクトでは、AI用半導体の設計能力を持つ国内有数のプリファードネットワークス社がIIJ社等と連携して行う以下の技術開発を支援。
1. 高い電力効率を実現する次世代AIアクセラレータ・システム及びその制御技術
2. 大規模商用サービス向けの高密度データセンター基盤技術
3. AI計算基盤の共同利用における実AIワークロードの効率化

技術開発の概要
１．超高効率AIアクセラレータ・システム及びその制御技術
低電圧化 + ソフトウェア技術（電力制御・コンパイラ等） + 高密度実装システム（水冷高密度サーバー）
他社GPUの予測値に対して圧倒的に優位な電力効率性能を実現
5年後のAIシステム需要を同規模の電力で充足可能な電力効率にプロセス微細化（5nm以下予定）
2023: PFN MN-CoreTM 2 (7nm)

2026: 次世代超高電力効率AIアクセラレータ⇒ AIアクセラレータ・チップ（半導体）とそれを用いた高効率システムの実現

２．大規模商用サービス展開に向けた高密度データセンター基盤技術
大規模商用サービス展開に必要となる実装密度を、直接水冷技術の応用により実現⇒ 実装密度を高め、AI計算基盤をコスト効率良く収容し、大規模商用サービスの展開を可能にするデータセンターの実現

３．超高密度AI計算基盤の共同利用における実AIワークロードの効率化
実AIワークロードとAI計算基盤の協調制御による資源割当て最適化・効率化⇒ ハードウェア・ソフトウェア協調制御によるAI計算基盤全体での最適化と効率化の実現
資源資源

バースト的な需要を調停

効率化により、より多くのワークロードを実行可能に最適化

時間時間

21

AIの普及に向けたデータセンターの立地の考え方⚫ AI用データセンター（DC）は、従来DCと比べ、産業用途の一部の需要を除き、低遅延性への要求が低く、需要地（大都市圏）との距離要件が緩和される一方で、大容量の電力確保が必要。
⚫ 電力インフラ（電源や送電設備）を新規かつ大規模に整備するには時間とコストがかかる。このため、AI用DCについて、省エネを徹底するとともに、計算能力の提供先の省エネにも貢献していくことは前提としつつ、特に大規模なものについては、一部の電力会社が「ウェルカムゾーンマップ」で提示しているような、既存の電力インフラを活用できる場所や、将来的に電源が立地する見込みがある場所の近傍に立地していくことが有効。なお、学習用の計算資源は、推論用と異なり、電力需要の調整に対応することが可能であり、出力が不安定な再エネの活用が期待できる。
⚫ 産業全体のカーボンニュートラルに向けて脱炭素電源の確保を進めていく中、日本の生産性向上を支える大規模なAI用DCの立地は、GX政策とDX政策の両面から政策的に誘導していくことが重要。
電力の供給

大都市圏でのAIの開発・利用

脱炭素電源の確保

大規模AI用DCの整備

H2

計算能力の提供～～

AIの産業利用計算能力の提供
22

レガシーシステムの脱却とAI活用の促進⚫ 各企業において、AIを導入していく上では、新しいテクノロジーが導入しやすい部品化されたITシステムが必要。
⚫ しかし、国内企業の現状は、2018年に公表された『DXレポート～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～』で提起された課題を未だ解決を見ておらず、レガシーシステムが大量に残っている状況であり、上記のような機能・能力を持ったシステムへの移行が進んでいない現状。
⚫ レガシーシステムは、AIを導入する上で様々な阻害要因となり得るため、国内のAI活用を進めていくためにも、レガシーシステムの脱却に向けて、早急に対応していく必要がある。

◎レガシーシステムの状況（出所）DX白書2023（IPA）◎AIの利活用の状況（出所）DX白書2023（IPA）

23

レガシーシステムのモダン化⚫ レガシーシステムの残存率は業種間のばらつきが大きく、業種ごとに抱えている課題が異なる。
⚫ また、システムのモダン化には「クラウドの活用」と「再利用可能な部品化」が重要であり、従来とは異なるソフトウェアエンジニアリングが必要となる。

⚫ ソフトウェアエンジニア不足によってクラウドが活用できない事態や、特定のクラウドへのソフトウェアエンジニアの偏りがボトルネックとなり、本来活用したいクラウドを選択・活用できない事態を避ける必要がある。
⚫ レガシーシステムの現状と業種特有および横断的な課題の把握、モダン化の対応策の検討、およびソフトウェアエンジニアリングの見直しとソフトウェアエンジニアの育成・多様性確保を、IPAを実行の核として実施していく。

業務アプリケーション

AI

業務アプリケーション（SaaS / マイクロサービス・API）

連携可能
データベース

ストレージ

運用／セキュリティ

データ

各種クラウド(IaaS/PaaS)
データベースストレージ

ネットワーク

セキュリティ

運用

ネットワークレガシーシステム

モダン化されたシステム

データサイエンティスト
ソフトウェアエンジニア（クラウドエンジニア等）

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AIのルールメイキング（AI事業者ガイドライン）⚫ 国際的にAIガバナンスの議論が進展する中、我が国も「AIに関する暫定的な論点整理」（2023年5月、AI戦略会議）を踏まえ、総務省・経済産業省が共同で、既存のガイドライン（注）を統合・アップデートし、「AI事業者ガイドライン第1.0版」（2024年4月）を発表。（注）AI開発ガイドライン（2017年、総務省）、AI利活用ガイドライン（2019年、総務省）、AI原則実践のためのガバナンスガイドライン（2022年、経済産業省）⚫ 検討にあたっては、広島AIプロセスの成果を踏まえつつ、マルチステークホルダー・アプローチを重視。産業界、アカデ
ミア及び市民社会の多様な意見を反映。AIを取り巻く環境の変化に合わせ、今後も随時更新予定⚫ 事業活動においてAIに関係する全ての者を、 ①AI開発者、②AI提供者、③AI利用者に大別。それぞれの主体が取り組むべき事項を明らかに。
全ての関係者に共通の事項• 法の支配、人権、民主主義、多様性、公平公正な社会を尊重するようAIシステム・サービスを開発・提供・利用すべきである。また、憲法、関連法令、AIに係る個別分野の既存法令等を遵守、人間の意思決定や感情等を不当に操作することを目的とした開発・提供・利用は行わない• 人間の生命・身体・財産、精神及び環境への配慮、偽情報等への対策、AIモデルの各構成技術に含まれるバイアスへの配慮• プライバシー保護やセキュリティー確保、関連するステークホルダーへの情報提供（AIを利用しているという事実、AIモデルの情報 等）• トレーサビリティの向上（データの出所、開発・提供・利用中に行われた意思決定等）• 文書化（情報を文書化して一定期間保管し、必要なときに、必要なところで、入手可能かつ利用に適した形で参照可能な状態とする等）• AIリテラシーの確保、オープンイノベーション等の推進、相互接続性・相互運用性への留意等• 高度なAIシステムに関係する事業者は、広島AIプロセスで示された国際指針を遵守（開発者は国際行動規範も遵守）• 環境・リスク分析、ゴール設定、システムデザイン、運用、評価、といったサイクルを、マルチステークホルダーで継続的かつ高速に回転させる、アジャイル・ガバナンスの実践 等
AI開発者に関する事項

AI提供者に関する事項• 適切なデータの学習（適正に収集、法令に従って適切に扱う）• 適正利用に資する開発（安全に利用可能な範囲の設定、AIモデルの適切な選択）• セキュリティ対策の仕組みの導入、開発後も最新動向に留意しリスクに対応• 関連するステークホルダーへの情報提供（技術的特性、学習データの収集ポリシー、意図する利用範囲等）• 開発関連情報の文書化• イノベーションの機会創造への貢献 等• 適正利用に資する提供（利用上の留意点の設定、AI開発者が設定した範囲でAIを活用等）• 文書化（システムのアーキテクチャやデータ処理プロセス等）• 脆弱性対応（サービス提供後も最新のリスクを把握、脆弱性解消の検討）• 関連するステークホルダーへの情報提供（AIを利用していること、適切な使用方法、動作状況やインシデント事例、予見可能なリスクや緩和策等）• サービス規約等の文書化 等

AI利用者に関する事項• 安全を考慮した適正利用（AI提供者が想定した範囲内での適正な利用）• バイアスに留意し、責任をもってAI出力結果の事
業利用判断• プライバシー侵害への留意（機密情報等を不適切に入力しない等）• セキュリティ対策の実施• 関連するステークホルダーへの情報提供（業務外利用者等に平易かつアクセスしやすい形で示す等）• 提供された文書の活用、サービス規約の遵守 等 25

AIのルールメイキング（AIセーフティ・インスティテュート）⚫ 国際的にAIガバナンスの重要性が共有される中、AI安全性サミット（昨年11月、イギリス）を契機に「AI安全性」をキーワードにガバナンスの深掘りに関する議論が進む⚫ 我が国も第7回AI戦略会議（昨年12月）における岸田総理からの指示を踏まえ、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）に、本年2月にAIセーフティ・インスティテュート（所長：村上明子氏）を設置⚫ 国内外のAI安全性の知見のハブとして、国内外の関係機関とのネットワーキングを進めるとともに、AISIの安全性評価能力を確立しながら、安全性評価のためのガイダンスの作成等を目指す
日本のAISIの概要
務⚫ 安全性評価に係る調査、基準等の作成⚫ 安全性評価の実施手法に関する検討⚫ 他国の関係機関（英米のAI Safety Institute等）との国際連携に関する業務

関係機関

内閣府、国家安全保障局、内閣サイバーセキュリティセンター、デジタル庁、総務省（情報通信研究機構）、外務省、文科省（理化学研究所）、経済産業省（情報処理推進機構、産業技術総合研究所）、防衛省等※括弧内は所管の組織

業

ネットワークの成果
日米首脳会談（本年4月）
共同声明 ：我々は、広島 AI プロセスを更に前進させ、両国の AI セーフティ・インスティテュート間の連携を強化することにコミットしている
ファクトシート：日米両国は、両国の AI セーフティ・インスティテュートの設立を認識し、相互に支援する意
向であり、また、AI の安全性に係る相互運用可能な基準、手法及び評価等に関する将来的な協力にコミットした。日本の AI 事業者ガイドラインと NISTによる AI のリスクマネジメ
ントフレームワークとのクロスウォークが現在進行中であり、AI のための政策枠組みの相互運用性を促進することを目的としている。
日EUデジタル・パートナーシップ閣僚会合（本年5月）
共同声明 ：双方は、EUのAIオフィスと日本のAIセーフティ・インスティテュートの設立を認識し歓迎するとともに、将来の行政上の取決めに基づく両組織間の将来的協力にコミットする。

村上明子所長
2024年2月１日、内閣府・IPAから内定発表。
2月14日就任⚫ 1999年 日本アイ・ビー・エム株式会社
東京基礎研究所 入社⚫ 2022年 損害保険ジャパン株式会社
執行役員CDO（Chief Digital Officer）DX推進部長（現職）⚫ 京都大学防災研究所客員講師（兼職）26