情報通信政策の動向

令 和 ６ 年 ６ 月
官 房 総 括 審 議 官
湯
本
博
信

目

次

１．生成ＡＩについて
２．生成ＡＩに関する政府の取組について
１） AI戦略会議
２） 広島AIプロセス/OECD
３） 事業者ガイドライン
４） その他
３．我が国が抱える課題とＡＩの活用
４．情報流通の健全性の確保

AIの技術的進展の歴史2

 AI（人工知能）の研究は1950年代から開始。
 2000年代にはビッグデータを活用しAI自身が知識を獲得する機械学習が一般化。
 2010年代以降は実用性の高いディープラーニングが主流となる。

（ダートマス会議）

出典）自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム（令和５年２月３日）
内閣府資料「AI戦略と政府の取り組みについて」より抜粋、一部加工

生成AIのメリットとリスク

3「生成AI」は、大量の学習データから、文章、画像、動画、音声、コードなどを「生成」することが可能（生成AIの概要）（アウトプットイメージ）「生成AI」は「従来型AI」と比較して汎用性が高く創造的であるなどの特徴がある一方、固有のリスクも指摘
生成AIのメリット

生成AIのリスク

労働力不足の解消（問合せ対応、点検・監視など）

犯罪増加リスク

事務作業の効率化（文献調査、要約・翻訳、資料原案作成など）

誤情報提示のリスク

イノベーションの創出（新たな素材、新たな薬等の開発など）

著作権侵害のリスク

地球規模課題の解決（災害予測・対策、・パンデミック対策など）

差別・偏見の増幅リスク

従来型AIと生成AI

4

 基盤モデル（Foundation Model）により、生成AIの性能が著しく向上
 専門分野で活用されていたAIが、自然言語を使用して誰でも利用可能に 様々な分野で利用が進展（テキスト、画像、音楽、コードも書ける）
従来型AI

生成AI

特徴

 情報の分類や文章翻訳など特定タスクの自動化･高精度化を行うもの。タスクに応じた学習データが必要。

 様々なタスクに対応可能な汎用性を有しており、新たな情報を創造可能

領域

翻訳、検知、予測等

様々な領域に適用可能

ビジネス
インパクト

決められた行為の自動化

新しいコンテンツの生成

学習データ

具体的なデータセット

構造化されていないデータセット（Webデータが活用）

学習の視点

情報の整理・分類・検索パターンと関係を学習

学習
アルゴリズムニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク

出力例

データ

テキスト、画像、音声

 特定タスクの処理に特化しているため、生成AIよりも高速・低コスト 学習には大量のデータが必要であり、特定のタスク処理に特化し従来型AIよりも低速で高コスト

出典：野村総合研究所資料等

（参考）主な生成AIサービス

5 テキスト、画像、音楽、音声、動画などの分野で生成AIサービスが提供。また、OpenAIの「GPT-4」やGoogleの「Gemini」など、テキストに加え、画像や音声など、複数の情報形式に対応したマルチモーダルモデルも登場。
テキスト

生
成
AI

ChatGPT（米OpenAI）、Gemini（米Google）、
Llama（米Meta）、Claude（米Anthropic）

画像

DALL-E（米OpenAI）、Stable Diffusion（英Stability AI）、
EMU（米Meta）

音楽

MusicLM（米Google）、Amper Music（米Amper Music）

音声

VALL-E（米Microsoft）、Amazon Polly（米Amazon）

動画

Make-A-Video（米Meta）、Gen（米Runway）、Phenaki、Dream Machine（米Luma AI）、Sora（米OpenAI）※ 代表的な
マルチモーダルGPT-4（米OpenAI）、Gemini（米Google）、Claude（米Anthropic）

最新の生成AIサービスの発表①

6

 GPT-4o（oはomni）（4/13発表）
高度な音声認識で、人間を相手にしているかのように対話利用者の状態を音声から推測してアドバイスするデモ人間とほぼ同じ0.3秒で応答（従来モデルでは3～5秒）
スマホで撮影した手書き文章を理解して音声で回答する機能もあり、近々サービス開始予定

https://openai.com/index/hello-gpt-4o/最新の生成AIサービスの発表②7

 Gemini 1.5 Pro（5/15 日本語を含む35以上の言語で提供開始）
100万トークン以上のコンテキスト・ウィンドウが利用可能（一般ユーザー向けの会話型AIで最長）
1,500ページの複数ドキュメントの処理が可能今後、1時間の動画コンテンツや3万行を超えるコードベースの処理にも対応

 AI Overview（５/14 発表、試験提供されていたSGEの正式版）
Googleの検索結果に、Gemini等の技術を活用してAIの回答を表示
長くて複雑な質問を一度に入力可能、動画や音声での検索も可能、 Gmail等とも連携

 Project Astra（4/14 発表）
本格的なマルチモーダル機能が評判

最新の生成AIサービスの発表③

8

 Claude 3（3/4 発表）
 Opus、Sonnet、Haikuの3バージョン、一部用途で100万トークンのプロンプトにも対応 安全性や倫理面が厳格と言われる（元OpenAIの研究者が2021年に設立）

 Llama 3（4/18 発表）
 80億パラメータ、700億パラメータの2モデル
 Llama2からパワーアップ、オープンソース型モデルの代表格

 Phi-3（4/23 発表）
 SLM（mini、small、mediamの3モデル）（38億、70億、140億パラメータ） Copilot + PC（5/20 発表）
 エッジAIに対応したWindowsPCシリーズ、
クアルコムのチップセットを搭載

目

次

１．生成ＡＩについて
２．生成ＡＩに関する政府の取組について
１） AI戦略会議
２） 広島AIプロセス/OECD
３） 事業者ガイドライン
４） その他
３．我が国が抱える課題とＡＩの活用
４．情報流通の健全性の確保

政府全体でのAIに関する取組の推進

10＜出典＞（令和5年9月14日 内閣府作成資料） 「統合イノベーション戦略2023」について
https://www.ieice.org/jpn_r/activities/kikakusenryakushitsuevent/assets/pdf/20230914_01.pdf

AI戦略会議の概要
○構成員

11

江間 有沙 東京大学国際高等研究所東京カレッジ 准教授
岡田 淳
森・濱田松本法律事務所 弁護士
川原 圭博 東京大学大学院工学系研究科 教授
北野 宏明 株式会社ソニーリサーチ 代表取締役CEO
佐渡島庸平 株式会社コルク 代表取締役社長
田中 邦裕 さくらインターネット株式会社 代表取締役社長
松尾 豊
東京大学大学院工学系研究科 教授 【座長】
山口 真一 国際大学グローバル・コミュニケーション・センター 准教授※このほか、村井英樹内閣官房副長官、関係省庁（内閣府、デジタル庁、総務省、文部科学省、経済産業省）の閣僚が参加
開催日

議事

第1回（令和5年5月11日）

１．AIを巡る主な論点について

第2回（令和5年5月26日）

１．「AIに関する暫定的な論点整理」について

第3回（令和5年6月26日）

１．AIに関する取組状況について

第4回（令和5年8月4日）

１．広島AIプロセスの今後の進め方

第5回（令和５年9月8日）

１．広島 AIプロセスの報告と統合ガイドライン
３．その他の報告事項

第6回（令和5年11月7日）

１．広島AIプロセス及びAI事業者ガイドライン ２．AI学習データの提供促進
３．人材育成 ４．経済対策におけるAI施策

第7回（令和5年12月21日）

１．広島AIプロセス及びAI事業者ガイドライン① 広島AIプロセスの報告② AI事業者ガイドラインの報告
２．来年のAI戦略会議の課題について

第8回（令和6年４月19日）

１．AI事業者ガイドラインの報告

第9回（令和6年５月22日）

１．AI戦略の課題と対応について※持ち回り開催

２．広島AIプロセスにおける今後の対応に関する討議
２．AI開発力の強化
２．AI開発力の強化の報告

目

次

１．生成ＡＩについて
２．生成ＡＩに関する政府の取組について
１） AI戦略会議
２） 広島AIプロセス/OECD
３） 事業者ガイドライン
４） その他
３．我が国が抱える課題とＡＩの活用
４．情報流通の健全性の確保

広島AIプロセスのこれまでの経緯

13

 2023年５月のG7広島サミットの結果を受けて、生成AIに関する国際的なルールの検討を行うため、「広島AIプロセス」を立ち上げ。
 ９月の「G7デジタル・技術閣僚級会合」や10月の京都IGFでの「マルチステークホルダーハイレベル会合」等を経て、10月30日に「広島AIプロセスに関するG7首脳声明」が発出。
 G7首脳からの指示を踏まえ、12月１日に「G7デジタル・技術閣僚会合」を開催し、本年の広島AIプロセスの成果として、「広島AIプロセス包括的政策枠組」及び「広島AIプロセスを前進させるための作業計画」をとりまとめ。12月6日に発出されたG７首脳声明でこれらの成果をG7首脳が承認。
 上記「作業計画」に基づき「広島AIプロセス」を更に推進。

Ｇ７プロセス

９月７日
閣僚級会合（オンライン）

10月9日
非公式会
合＠IGF
京都2023

・閣僚声明とりまとめ

・指針パブコメ案に合意

10月30日Ｇ７首脳声明12月１日
閣僚級会合（オンライン）

12月６日
Ｇ７首脳声明• AI開発者向け国際 • 広島AIプロセス包括 • G７首脳が12月1日
指針及び国際行動の閣僚級会合の成果
的政策枠組及び広島
規範の公表
を承認
AIプロセス推進作業• アウトリーチ及び協議
計画をとりまとめの実施の指示 等

拡大プロセス

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プロセスの議論を共有• マルチステークホルダー
協議の実施

Ｇ７外へのアウトリーチの実施
・GPAIサミット（12月13日）等の国際会議を活用
マルチステークホルダー協議の実施

広島AIプロセス G7デジタル・技術閣僚声明における主な成果①

14

 2023年12月1日（金）、総務省、経産省及びデジタル庁共同で「G7デジタル・技術大臣会合」を開催。G7構成
国・地域のほか、関係国際機関が参加。
 広島AIプロセス（議長：鈴木総務大臣）及びDFFT（議長：河野デジタル大臣）について議論を行い、成果文書として、「広島AIプロセス G7デジタル・技術閣僚声明」及び「DFFT の具体化に関する閣僚声明」が採択。

広島AIプロセス包括的政策枠組み
 本会合の結果、2023年の広島AIプロセスの成果として、「広島AIプロセス G7デジタル・技術閣僚声明」を採択。
生成AI等の高度なAIシステムへの対処を目的とした初の国際的枠組みとして、次の４点を内容とする「広島AIプロセス包括的政策枠組み」に合意。
１．生成AIに関するG7の共通理解に向けたOECDレポート
 G7共通の優先的な課題・リスクとして、透明性、偽情報、知的財産権、プライバシーと個人情報保護、公正性、セキュリティと安全性等が例示。また、機会として、生産性向上、イノベーション促進、ヘルスケア改善、気候危機の解決への貢献等が例示。
 広島プロセス国際指針及び国際行動規範に関する議論のインプットとして重要な役割を果たしたことを確認。
２．全てのAI関係者向け及びAI開発者向け広島プロセス国際指針
 「全てのAI関係者向けの国際指針」について、・ 「AI開発者向けの国際指針」（2023年10月30日公表）の11項目が高度なAIシステムの設計、開発、導入、提供及び利用に関わる全ての関係者に適宜適用し得ることを確認。
・ 偽情報の拡散等のAI固有リスクに関するデジタルリテラシーの向上、脆弱性の検知への協力と情報共有等、利用者に関わる内容を12番目の項目として追加。
※ 公表済みの「AI開発者向けの国際指針」の文言は修正せず、全ての関係者向けの国際指針と並立。

広島AIプロセス G7デジタル・技術閣僚声明における主な成果②

15

３．高度なAIシステムを開発する組織向けの広島プロセス国際行動規範
 10月30日に公表した国際行動規範を支持する声明を発出している組織をG7として歓迎。
 幅広い支持を得るために、より多くの組織への働きかけを継続することを確認。
４．偽情報対策に資する研究の促進等のプロジェクトベースの協力
 OECD,GPAI及びUNESCO等が実施する「生成AI時代の信頼に関するグローバルチャレンジ」の取組を歓迎。
生成AIを用いて作成される偽情報の拡散への対策に資する技術等の実証を実施。
 設立予定のGPAI東京センターを含め各国政府や民間企業等による広島AIプロセス国際指針及び行動規範の実践をサポートするための生成AIに関するGPAIプロジェクトの実施を歓迎。（例：コンテンツの発信元の識別を可能とするコンテンツ認証・来歴管理メカニズム）

広島AIプロセス推進作業計画
 G7として、以下の項目の「広島AIプロセスを前進させるための作業計画」についても合意。
１．広島プロセス国際指針及び行動規範への賛同国増加に向けたアウトリーチ
２．企業等による国際行動規範への支持拡大及び企業等による国際行動規範履行確保のためのモニタリングツールの導入に向けた取組の実施
３．グローバル・チャレンジやその他の潜在的な機会を通じた、OECD、GPAI、UNESCOとのプロジェクトベースの協力の継続
これらの他、以下の取組を推進。
• 関連国の政策動向及び国際行動規範にコミットする組織のリストに関する最新情報等を提供する
広島AIプロセス専用ウェブサイトの立ち上げ• マルチステークホルダーコミュニティとの対話促進を通じた、広島AIプロセスの成果の推進• OECDに対して既存のAIの取組みにおいて広島AIプロセスの成果を考慮するよう奨励• OECD、GPAI及び国連等の多国間の場における協調と協力の強化による広島AIプロセスの更なる前進

（参考） 「全てのAI関係者向けの広島プロセス国際指針」の概要

16 安全、安心、信頼できるAIの実現に向けて、 AIライフサイクル全体の関係者それぞれが異なる責任を持つという認識の下、12の項目を整理。
 「AI開発者向けの広島プロセス国際指針」の11の項目が、高度なAIシステムの設計、開発、導入、提供及び利用に関わる全ての関係者に適宜適用し得るものとして整理した上で、偽情報の拡散等のAI固有リスクに関するデジタルリテラシーの向上や脆弱性の検知への協力と情報共有等、利用者に関わる内容が12番目の項目として追加。
全てのAI関係者向けの広島プロセス国際指針の12項目
１．高度なAIシステムの市場投入前及び、高度なAIシステムの開発を通じて、AIライフサイクルにわたるリスクを特定、評価、低減するための適切な対策を実施する。
２．市場投入後に脆弱性、インシデント、悪用パターンを特定し、低減する。
３．十分な透明性の確保や説明責任の向上のため、高度なAIシステムの能力、限界、適切・不適切な利用領域を公表する。
４．産業界、政府、市民社会、学術界を含む関係組織間で、責任ある情報共有とインシデント報告に努める。
５．リスクベースのアプローチに基づいたAIのガバナンスとリスク管理ポリシーを開発、実践、開示する。特に高度AIシステムの開発者向けの、プライ
バシーポリシーやリスクの低減手法を含む。
６．AIのライフサイクル全体にわたり、物理的セキュリティ、サイバーセキュリティ及び内部脅威対策を含む強固なセキュリティ管理措置に投資し、実施する。
７．AIが生成したコンテンツを利用者が識別できるように、電子透かしやその他の技術等、信頼性の高いコンテンツ認証および証明メカニズムを開発する。またその導入が奨励される。
８．社会、安全、セキュリティ上のリスクの低減のための研究を優先し、効果的な低減手法に優先的に投資する。
９．気候危機、健康・教育などの、世界最大の課題に対処するため、高度なAIシステムの開発を優先する。
10 ．国際的な技術標準の開発と採用を推進する
11 ．適切なデータ入力措置と個人情報及び知的財産の保護を実施する。
12 ．偽情報の拡散等のAI固有リスクに関するデジタルリテラシーの向上や脆弱性の検知への協力と情報共有等、高度なAIシステムの信頼でき責任ある利用を促進し、貢献する。

OECD AI原則の改定について




17

2016年G7香川・高松情報通信大臣会合における、AIの研究開発等に関する国際的なガイドラインの必要性に係る我が国の提案を契機としてOECDは調査・分析に着手。策定過程において、総務省のAI開発ガイドラインやAI利活用原則案など
国内の検討成果をインプットし、2019年5月、AIに関する最初の政府間スタンダードとなるOECD AI原則を公表。
同原則は、履行状況を採択後５年以内に報告することとされており、2023年中頃より、OECDは改定に向けた作業に着手。
改定案には、広島AIプロセスの成果を踏まえ、生成AIによる偽・誤情報への対処に関する追記等が含まれ、 我が国が議長を務めた2024年5月のOECD閣僚理事会において採択・公表。
主な内容

AI原則（改定版）の項目
1.1 包摂的な成長、持続可能な開発及び幸福AIに関わる全ての人は、創造性の向上、包摂性の促進、格差の改善、持続可能な開発といった人々と地球への有益な結果を追求するために、AIの責任ある管理・運用に積極的に取り組むべき。

1.2法の支配、人権並びに公平性及びプライバシーを含む民主主義的価値の尊重

AI展開・運用者は、法の支配、人権及び民主主義的・人間中心的価値観を尊重すべき。これにはプライバシーとデータの保護やAIにより増幅される偽・誤情報への対処も含まれる。さらに、目的外や不適切な利用に起因するリスクへの対処のためのメカニズムと予防措置を備えるべき。

1.3 透明性及び説明可能性

AI展開・運用者は、AIシステム自体やAIから受ける影響、AIが予測や推奨、決定やコンテンツを出力する仕組みや入力データへの理解を促進し、異議申立を可能とする情報を提供すべき。

1.4 頑健性、セキュリティ
及び安全性

AIシステムは、通常時のみならず悪条件下における利用においても安全やセキュリティ上のリスクをもたらさず正常に機能すべき。不当な危害や望ましくない挙動を安全に制御し、表現の自由を尊重しつつも情報インテグリティを強化する仕組みが具備されるべき。

1.5 説明責任AI展開・運用者は、AIシステムの適正な作動や上記原則の尊重について説明責任を果たすため、AIシステムの出力や応答を分析可能とする追跡可能性を確保すべき。また系統化されたリスク管理手法を適用し、リスクに対応する責任ある企業行動を採用すべき。

推奨される
政府の取組

2.1 AIの研究開発への投資

2.2 包摂的なAIを推進する
エコシステムの整備

2.3 相互運用可能なガバナンス及び政策環境の形成2.4 人材育成及び労働市場の変化への備え

2.5 信頼できるAIのための国際協力※下線太字：広島AIプロセスの成果を踏まえた追記

GPAIについて

18

GPAI概要 GPAI（The Global Partnership on Artificial Intelligence)は、人間中心の考え方に立ち、｢責任あるＡＩ｣の開発・利用をプロジェクトベースの取組で推進するために設立された、政府・国際機関・産業界・有識者等のマルチステークホルダーによる国際連携イニシアティブ。
 2019年ビアリッツサミット（フランス）において立ち上げが提唱され、2020年5月のG7科学技術大臣
会合（アメリカ）においてG7の協力に合意。同年6月15日に設立。事務局はOECDが担う。
 参加国は、28ヶ国＋EU（2024年４月時点）。

(日本、アルゼンチン、オーストラリア、ベルギー、ブラジル、カナダ、チェコ、デンマーク、フランス、ドイツ、インド、アイルランド、イスラエル、
イタリア、韓国、メキシコ、オランダ、ニュージーランド、ポーランド、セネガル、セルビア、シンガポール、スロヴェニア、スペイン、スウェーデン、
トルコ、英国、米国、EU）

 責任あるAI、データガバナンス、仕事の未来、イノベーションと商業化といったテーマに関するプロジェクトを実施。
 日本は、GPAI発足当初より参画し、2022年11月～2023年12月には議長国を務めた。

目

次

１．生成ＡＩについて
２．生成ＡＩに関する政府の取組について
１） AI戦略会議
２） 広島AIプロセス/OECD
３） 事業者ガイドライン
４） その他
３．我が国が抱える課題とＡＩの活用
４．情報流通の健全性の確保

AI事業者ガイドラインの検討状況

20

 「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・経済産業省が共同事務局として、既存のガイドライン（注）を統合・アップデートし、広範なAI事業者向けのガイドライン案を取りまとめ（注）既存のガイドラインは次の３つ：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プロセスの議論やマルチステークホルダー・アプローチを重視。総務省の「AIネット
ワーク社会推進会議」、経済産業省の「AI事業者ガイドライン検討会」及び各検討会下のWGを活用して、産業界、アカデミア及び市民社会の多様な意見を反映 パブリックパブコメ（2024年1月20日から2月19日まで実施）等を踏まえ修正し、AI事業者ガイドライン第1.0版は
AI戦略会議に報告後、４月に公表（今後も随時、適宜更新）
参考（これまでの主な経緯）
G7香川・高松
情報通信大臣会合（総務省、2016年）

AI開発ガイドライン（総務省、2017年）

G7広島サミット（5月）⇒ 広島AIプロセス立ち上げ
G7首脳声明（10月）

G7デジタル・技術閣僚会合（12月）
G7首脳声明（12月）

2023年

AI原則実践のためのガバナンス
ガイドライン（経産省、2022年）

以降、随時更新予定

2024年
パブリックコメント（1月20日～2月19日）人間中心のAI社会原則（内閣府、2019年）
AI利活用ガイドライン（総務省、2019年）

広島AIプロセス包括的政策枠組み等とりまとめ

AI事業者ガイドライン案
公表（12月）AIに関する暫定的な論点整理（AI戦略会議、5月）

AI事業者ガイドライン
公表AI事業者ガイドラインの概要

21 事業活動においてAIに関係する全ての者（公的機関等も含む）を対象
 事業者を ①AI開発者、②AI提供者、③AI利用者（注）に大別し、３つの事業者カテゴリに共通の指針を括りだした上で（第２部C）、各カテゴリに特有、重要となる事項を整理（第３部～第５部）（注）事業活動以外でAIに関係する者は含まない 簡潔な本編を補完するため、別添において詳細に解説
別添

本編の構成

本編を補完する位置付け、次の事項を盛り込み

第１部 AIとは総論

第２部 AIにより目指すべき社会と各主体が取り組む事項
A 基本理念
B 原則
C 共通の指針
D 高度なAIシステムに関係する事業者に共通の指針
E AIガバナンスの構築

第３部 AI開発者に関する事項（データ前処理・学習時、AI開発時、AI開発後、
国際行動規範の遵守等）

各論

第４部 AI提供者に関する事項（AIシステム実装時、AIシステム・サービス提供後、国際指針の遵守等）

 AIシステム・サービスの例（各主体の関係性等を含む）
 AIによる便益や可能性、具体的なリスクの事例
 ガバナンス構築のための実践ポイント、具体的な実践例
 本編の各項目に関するポイント、具体的な手法の例示、分かりやすい参考文献 等（上記に加えて） 「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を参照する
際の主な留意事項
 チェックリスト
 主体横断的な仮想事例 等

第５部 AI利用者に関する事項（AIシステム・サービス利用時、国際指針の遵守等）

参考
AI事業者ガイドライン案を検討する
総務省、経済産業省の関連会議体

総務省• AIネットワーク社会推進会議（議長：須藤 修 中央大学国際情報学部教授）• 同 AIガバナンス検討会（座長：平野 晋 中央大学国際情報学部教授）

経済産業省• AI事業者ガイドライン検討会（座長：渡部 俊也 東京大学未来ビジョン研究センター教授）

対象範囲

22

 広島AIプロセスで取りまとめられた高度なAIシステムに関する国際指針及び国際行動規範を反映しつつ、一般的なAIを含む（想定され得る全ての）AIシステム・サービスを広範に対象
 実際のAI開発・提供・利用においては、本ガイドラインを参照し、各事業者が指針遵守のために適切なAIガバナンスを構築するなど、具体的な取組を自主的に推進することが重要
広島AIプロセスの成果（包括的政策枠組み）を反映

高度なAIシステム*1に関する
取組事項

あらゆる
AIシステムに関する取組事項
基本理念・原則• 全てのAI関係者向け及び高度なAIシステムを開発する組織向けの広島プロセス国際指針• 高度なAIシステムを開発する組織向けの広島プロセス国際行動規範
第2部 D.「高度なAIシステムに関する事業者に共通の指針」、第３部

原則を元に、各主体が取り組むべき指針や事項を整理
AI開発ガイドライン、AI利活用ガイドライン(総務省)も取込み
1) 人間中心、2) 安全性、3) 公平性、4) プライバシー保護、5) セキュリティ確保、
6) 透明性、7) アカウンタビリティ、8) 教育・リテラシー、9) 公正競争確保、10) イノベーション
第2部 C.「共通の指針」、 第3部～第5部「人間中心のAI社会原則」の基本理念を土台とし、OECDのAI原則等を踏まえ、基本理念・原則を構成

第2部 A.「基本理念」 B.「原則」

AIガバナンス*1: 最先端の基盤モデル及び生成AIシステムを含む、最も高度な AI システム

AI原則実践のためのガバナンス・ガイドライン(経済産業省)を元に整理
第2部 E.「AIガバナンスの構築」

各主体が取り組む主な事項の例（抜粋）23

第２部
AIにより目指すべき社会及び各主体が取り組む事項• 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・利用し、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ていく、「アジャイル・ガバナンス」の実践 等

第３部
AI開発者に関する事項

第４部

第５部

AI提供者に関する事項

AI利用者に関する事項• 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• 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

目

次

１．生成ＡＩについて
２．生成ＡＩに関する政府の取組について
１） 政府全体の取組
２） AI戦略会議、広島AIプロセス、OECD
３） 事業者ガイドライン
４） その他
３．我が国が抱える課題とＡＩの活用
４．情報流通の健全性の確保

AI利活用の状況（日米比較）

25

 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。
 政府保有データのAI学習に関する相談受付のため、令和５年12月に内閣府にコミュニケーション
窓口を設置したが、問合せは4件にとどまっている。
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＜出典＞（令和6年5月22日 内閣府作成資料） 「AI戦略会議第9回」について https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/9kai/shiryo1-1.pdf

大規模言語モデル（ＬＬＭ）

26

 AIのパラメータ数を増やしても必ずしも性能は向上しないと考えられていた※が、「計算量」、「データ量」、「モデルサイズ（パラメータ数）」を増やすことで、AIの性能が向上する「スケール則（Scaling law）」が見出され、世界各国で開発競争が激化（テキスト
系生成AIは、大規模言語モデル Large Language Model、LLM と呼ばれる）。
※ これまでは、パラメータ数を増やすと逆に性能が低下することもあり、適切なパラメータ数の設定が必要とされていた。

 従来型AIのパラメータ数は数億程度だったが、生成AIでは、数百億から数千億に増加。
 大規模なLLMは、高い汎用性を有するが、学習や運用コストも膨大となる。このため、データ量とパラメータ数を工夫し、小さなLLM
で性能を上げる取り組みも行われている。
LLMの性能＝ 「データ量」 × 「計算量」 × 「パラメータ数」

計算量 増

データ量

AIの予測誤差

計算量（学習時間）（下ほど高性能）：
計算量、データ量、パラメータ数の増加に伴いAIの性
能が向上。

性能向上

計算量（PF-days）

データ量 増パラメータ数 増

性能向上

性能向上

データ量（トークン）

パラメータ数（出典）Scaling Laws for Neural Language Models（https://arxiv.org/abs/2001.08361）

パラメータ数（AIのサイズ）国内で開発されているLLMのパラメータ数
開発者

GPTシリーズのデータ量とパラメータ数
モデル

学習データ

パラメータ数処理可能な情報

GPT-1（2018）

4.5GB

1.2億

言語

GPT-2（2019）

40GB

15億

GPT-3（2020）

3.5TB

GPT-3.5（2022）
GPT-4（2023）

ABEJA
サイバーエージェント

概要
2022年7月：最大130億パラメータの大規模GPTモデルを開発
2023年5月：130億パラメータの独自の日本語LLMを開発

NEC

2023年7月：130億パラメータのLLMを開発

言語

NICT

2023年7月：400億、1,790億パラメータのLLMを試作

1,750億言語LINE

2023年8月：36億及び17億パラメータの日本語LLMをOSSで公開

数TB？

3,550億？

言語

東大松尾研

2023年8月：100億パラメータの日英対応LLMを開発、公表

数TB？

数千～数兆？

言語、画像

Preferred Networks

2023年9月：130億パラメータのLLM「PLaMo-13B」を公開※GPT-3.5以降、学習データやパラメータ数等が非公開。GPT-3.5以降は推定

NTT tsuzumi

2023年10月：70億（軽量版）、6億（超軽量版）

総務省におけるAIの開発力強化に向けた取組

27

 総務省では、我が国で開発されるAIの安全、安心を確保するとともに、基盤的な開発力を国内に醸成するため、① NICTが整備する学習用言語データを拡充し、民間企業やアカデミア等へ提供するとともに、偽・誤情報への対応等を実施（令和５年度補正予算 100億円）。
② 学習用言語データについては、Web上から収集したデータを基に、差別的な発言・トップ画面に戻る・HTMLタ
グ等を削除した「AI学習に適した高品質な日本語データ」を整備し、当該データを国内AI開発企業等に提供することで、高性能な日本語LLM開発に貢献。

学習用言語データ
現状

米国団体のデータに依存

実
施
施
策

〇 NICTにおいて、LLM開発に適した高品質な日本語を中心とする学習用言語データを整備・拡充し、我が国のLLM
開発者等に提供

偽・誤情報への対応等

計算機

生成AI（LLM）

計算機の整備補助や産総研による計算機の共同利用等

我が国の一部民間企業がLLM
開発に着手

LLMの開発に必要な大規模計算機資源の整備は経産省が支援

民間企業等がLLMを開発生成AIの普及により様々なリスクが顕在化〇 偽・誤情報をはじめとした生成AI等に起因する様々なリスクに対応するための技術の開発・実証を実施

NICTが保有する高品質な日本語データ （延べ660億以上のWebページから収集し、良質な日本語を抽出）
良質な日本語

良質な日本語

良質な日本語

良質な日本語

良質な日本語

良質な日本語

良質な日本語AIセーフティ・インスティテュートの設立

28

第7回 AI戦略会議（2023年12月21日）での岸田総理発言より「 また、AIをめぐる安全性に対する国際的認識が高まっています。英国や米国ではAIの安全性研究を行う機関が創設されています。日本としても、これらの海外機関と連携し、AIの安全性の評価手法の研究や規格作成などを行う機関が必要との考えに立ち、AIセーフティ・インスティテュートを来年１月めどで設立することとします 」
AIの安全性に対する国際的な関心の高まりを踏まえ、 2024年2月14日、AIの安全性の評価手法の検討等を行う機関として、
AIセーフティ・インスティテュートを設立 （ → 2月29日に、第１回 AISI関係府省庁等連絡会議 を開催）
１．概要
 AIの安全性に対する国際的な関心の高まりを踏まえ、AIの安全性の評価手法の検討等を行う機関として、米国や英国と同様に、日本においても、AIセーフティ・インスティテュートを設立。
内閣府をはじめ関係省庁、関係機関の協力の下、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）に設置され、諸外国の機関とも連携し、AIの安全性評価に関する基準や手法の検討等を進めていく。
 所長には村上明子氏（元日本IBMのAI研究者、現在は損保ジャパンCDO、京都大学防災研究所客員講師）が就任。
２．AIセーフティ・インスティテュートの主な業務内容（暫定） 安全性評価に係る調査、基準等の検討
 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セーフティ・インスティテュート等）との国際連携に関する業務
３．関係省庁・関係機関
関係省庁：内閣府（科学技術・イノベーション推進事務局）、内閣官房、警察庁、デジタル庁、
総務省、外務省、文部科学省、経済産業省、防衛省
関係機関：情報通信研究機構、理化学研究所、国立情報学研究所、産業技術総合研究所

村上明子所長

米国
DOC

商務省

NIST

英国
DSIT

科学イノベーション
技術省

標準技術研究所

米国AISI

英国AISI（参考）海外のAISI

目

次

１．生成ＡＩについて
２．生成ＡＩに関する政府の取組について
１） AI戦略会議
２） 広島AIプロセス/OECD
３） 事業者ガイドライン
４） その他
３．我が国が抱える課題とＡＩの活用
４．情報流通の健全性の確保

我が国が抱える課題（４つの1/3）○ 足元の事態がこのまま推移すれば、我が国の社会・経済の抱える課題や地政学リスク・環境リスクはさらに深刻化。
〇 2030年時点で 「4つの1/3」 に直面し、身動きが取れなくなる懸念がある。

• “超・超高齢化”：総人口の約1/3を高齢者が占める社会となり、地方の過疎化、医療費の増大、企業の人材不足といった問題が深刻化。現状の “超高齢化社会”（高齢化率21%超）の水準をさらに一段上回る• “ゼロ成長経済”：人口減少に加え、企業投資や全要素生産性（TFP）の伸びが回復しない場合、GDP潜在成長率は2030年台に0%前後まで低下。PPPベースの相対規模は、
インドの約1/3、インドネシアと同水準に• “危機の常態化”：すでに世界の多数派となった権威主義的な体制が勢いを増し、我が国を含めた民主主義的な国は世界の約1/3を占めるにとどまる。デカップリング / デリスキン
グの結果、各産業でサプライチェーンは寸断・再編• “持続化の失敗”：SDGsやCO2排出量の半減目標は、基準年の2030年でも世界全体で達成されておらず、自然災害が激化・頻発化。世界の食料需給はマイナスに転じ食料危機が現実化。我が国の食料自給率は約1/3に30

地域社会が抱える課題○ 社会の変革に伴い、地域社会では様々な課題に直面。
課題①

人口減少・少子高齢化• 生産年齢人口の減少• 都市部への人口流出• 就業機会の減少

課題②

経済構造の変化• 地域産業の衰退• 消費の減少• インバウンド需要の増加

課題③

インフラ老朽化・自然災害リスクの増大• インフラ維持コストの増大• 公共・準公共サービスの維持困難化• 自然災害の激甚化

31

都市部への人口流出

32○ ７割近い自治体で転出超過が発生。
○ 背景には公共サービスの整備不足や地域産業の衰退があげられる。
転出・転入超過自治体の割合推移

中小自治体での転出理由 (神奈川県葉山町の例)
前年度比で転入超過となった自治体の割合

割合(自治体数ベース、%)

前年度比で転出超過となった自治体の割合

100

69.6%

買い物がしにくい

29%

25%

24%

24%

24%

25%

24%

28%

26%

29%

80

40
71%

75%

76%

76%

76%

75%

76%

72%

74%

72%

33%

35%

67%

65%

20

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

55.0%

医療施設、サービスが不足している

60

0

交通の便が悪い

2021

33.7%

道路や公園などが整備されていない

24.2%

産業（農業、漁業、商工業など）に活気が無い

15.3%

自然災害への対策が不十分

13.8%

子育て環境が充実していない

11.6%

福祉施設、サービスが不足している

11.2%

教育環境が充実していない

8.9%

街並みが雑然としている

7.6%

近隣住民とのつながりが弱い

7.2%

芸術・文化に触れる機会が少ない

5.6%

2022

0

出典：総務省「住民基本台帳人口移動報告」

20

40

60

80 (%)

出典：葉山町 第五次葉山町総合計画の策定に向けたアンケート調査報告書

デジタル人材の都市部偏在

33○ 全国のIT技術者（約100万人）のうち、58.1％が東京圏に集中。
（人）■IT技術者数と割合（都道府県別）

2500004.50%

全国のIT技術者（1,000,960人）のうち、58.1%（581,470人）が東京圏に集中

225000200000

4.00%
3.50%

175000

約６割が東京圏

3.00%

1500002.50%
1250002.00%
100000
1.50%

75000

1.00%

50000

0.50%

0

0.00%
北海道
青森県
岩手県
宮城県
秋田県
山形県
福島県
茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
東京都
神奈川県
新潟県
富山県
石川県
福井県
山梨県
長野県
岐阜県
静岡県
愛知県
三重県
滋賀県
京都府
大阪府
兵庫県
奈良県
和歌山県
鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
徳島県
香川県
愛媛県
高知県
福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県

25000

IT技術者数

各都道府県内における総就業者数に占めるIT技術者の割合
出典：国勢調査（平成２７年）より作成※IT技術者＝職業（小分類）における「システムコンサルタント・設計者」及び「ソフトウェア作成者」及び「その他の情報処理・通信技術者」の数を合算※就業者総数＝15歳以上就業者数
出典：デジタル田園都市国家構想実現会議（第３回）資料７若宮大臣提出資料

インフラの老朽化

34○ 高度経済成長期に整備した社会インフラの老朽化が急速に進行。
○ 地方における一人当たりのインフラ維持コストは増大し、地方財政への負担。
人口減少等により、地方のインフラコスト負担
は増加の見込み

老朽化した社会インフラは今後加速
度的に増加
今後、建設50年以上経過する施設

(%)

100
80
60
40
63

20

42

39
25

0

62

20

27

32

58

42
21
4

2018

2023

2033

道路橋

8

32
17

2018 2023 2033

2018 2023 2033

2018 2023 2033

2018 2023 2033

トンネル

河川管理施設
（水門等）

下水道管

港湾岸壁

出典：国土交通省「インフラメンテナンス情報」ウェブページ「社会資本の老朽化の現状と将来」

出典：内閣府「令和3年度経済財政白書」

運転手不足など公共サービス維持の問題○ 人口減少に伴う利用者の減少、厳しい経営環境、労働時間の長時間化等を背景としたドライバの減少などにより、公共・準公共サービスの維持が困難化。
地方でバスの利用割合が減少
地域特性別の交通手段利用割合 (平日)
三大都市圏1

(%)

その他

バス

自動車

鉄道

タクシーの運転手の減少、高齢化

地方都市圏1

100
80

48

33

41

53

60
40
20
0

26

32

3

2

22

25

61
41

3
1987

2021

5

1987

4

3

2021

1. 定義は都市交通調査のものを援用。
三大都市圏例：さいたま市、千葉市、東京区部、横浜市、川崎市、名古屋市、 京都市、大阪市、神戸市 、地方都市圏例：湯沢市、伊那市、上越市、長門市、今治市、人吉市

出典：国土交通省「都市交通特性調査」

出典：デジタル行財政改革会議（第4回）事務局資料35

デジタル技術に期待される役割と課題解決に向けた方策（総論）○ デジタル技術の活用を通じた「労働生産性の向上」や「産業の高度化・合理化」等は、我が国の抱える課題に対する一つのソリューションとなる可能性があるが、それを阻害する要因も存在。
社会が
抱える課
題

課題の
解決に
向けた
方策

課題①

課題②

人口減少・少子高齢化

経済構造の変化•生産年齢人口の減少•都市部への人口流出•就業機会の減少

課題③
インフラ老朽化・
自然災害リスクの増大•地域産業の衰退、消費の減少•インバウンド需要の増加•先端技術・新通信技術の登場•インフラ維持コストの増大•公共・準公共サービスの維持困難化•自然災害の激甚化(1) 通信環境の整備支援(2) デジタル技術の徹底的な活用(3) DX推進体制/人材確保支援

ネットワーク需要の増に伴う通信環境の整備
社会機能の維持・発展に不可欠な通信環境の整備や非常時の対応など、光ファイバ、キャリア網やローカル５Ｇ、
Wi-Fi等の自営網の整備を推進

デジタル技術を活用したソリューション実証の支援
様々な社会課題解決に資するAI等先端技術の活用
モデルの確立や利用用途に応じた通信技術等の最適な組合せの検証・類型化を推進、スマートシティの推進

ＤＸ推進体制構築/デジタル人材確保支援
都道府県主導でのDX推進体制構築への支援拡充や
外部人材リスト、アドバイザー派遣制度等の拡充を通じたデジタル人材供給

デジタル技術の活用が地域課題解決に結びつかない要因例

デジタル技術に期待される役割• 利用者端末までを繋ぐ利用環境が整っていない• デジタル化の目的が不明確／
関係者で共有できていない• 収益化できない／自走モデ
ルがない• デジタル化を担う人材がいない／定着しないⅠ• デジタル技術の実装を支えるべきローカル５G等の地域のデジタル基盤が未整備

Ⅴ• 技術・ソリューションが先行し、地域課題の洗い出しが不十分• 実証が目的化してしまい、終Ⅶ
了後にビジネスとして自走させられない

Ⅲ• ＤＸについて十分な知見・経験を有するデジタル人材が不足• 小規模自治体等が整備した
Ⅱ
情報通信インフラが耐用年数を超過し老朽化が進行• 関係者間の連携不足により、Ⅵ
サービスを維持・継続できな
い

Ⅷ• 各主体が保有するデータがサイロ化していて連携できず、サービスが広がらない

Ⅳ デジタル人材が偏在しており、首都圏に集中•省人化・省力化•サスティナビリティ•データ利活用やサービス創出•労働生産性の向上•産業の高度化・合理化•公共・準公共サービスの効率化

36デジタル技術を活用した基盤構築推進の必要性○ 様々な社会課題解決に資するため、利用用途に応じた通信技術等サービスの最適な組合せの検証・類型化を一層推進することが重要● AI、ドローン、自動運転等先端技術の社会課題解決に資する活用モデルの確立● 利用用途に応じた通信技術等の最適な組み合わせ（例：自動運転の安定的な遠隔監視を可能とする公衆LTEとローカル5Gの組合せ等）の検証・類型化● サービスの横展開を見据えたSaaS型サービスモデルの促進（AIを活用した農作物の管理）（自動運転を支える通信環境）

37

駅におけるローカル5G・鉄道保全実証

R5年度「地域デジタル基盤活用推進事業（実証タイプ）」
採択事業

38

・鉄道線路や車両のメンテナンス業務は、就業者不足に直面。熟練技術者の減少による対応力低下、
設備・車両等の老朽化の進行に伴う運行支障原因の増加、収益縮減へ対応が求められている。
・伊豆急行等の複数の鉄道駅にローカル5G環境を構築、車載カメラとAIを活用し、沿線の異常を自動検知することで保守関係係員がタイムリーに確認可能とし、鉄道事業者と合同で、汎用的なAIモデ
ルの構築実現に向けて私鉄含む様々な環境を有した実証フィールドで合同検証。
現状
時間基準保全導入効果

実装時
状態基準保全
AIサーバー

 添乗点検、線路巡視の頻度低減することで保守関係係員の作
業負担軽減

異常検知！

入構時にローカル5G通信 省人効果及び人件費の低減
三台のカメラで
前方・上方・下方を撮像

検知物一例
レール傷

差分検知

異常確認！

● 頻度の高い目視による線路巡視点検● 車載カメラソリューションによる線路内検査、目視の省力化※
地域毎に特徴の異なる実証フィールドでAI汎用化・運用検証

 列車安全・安定輸送へ寄与

プラント遠隔監視による設備異常検知

R3年度「課題解決型ローカ
ル５G等の実現に向けた開発実証」採択事業

39

・都市ガス製造工場においては事故防止・保安対策を徹底しているものの、事故の撲滅に向けて安心安
全の更なる追及が求められているという課題が存在。
・ガス工場敷地内にローカル5G環境を構築し、構内におけるカメラ付き走行ロボットによる無人監視、メン
テナンス作業時の画像処理分析を基にした遠隔支援、ローデータの蓄積・AI分析を基にした異常の可視化・検知等の実証を実施。
・ガス工場内における保安レベルの更なる向上、巡回業務の効率化・合理化を実現。
カメラ付き走行ロボットによる遠隔監視・遠隔作業支援

分析AI（ガス漏れ/設備劣化検知）を搭載した走行ロボット
映像のローデータをエッジで処理することで、異常を迅速に検知し、圧縮した映像とアラートを伝送①遠隔監視

4K高精細カメラ：設備異常点検
ガス漏れ可視化カメラ ：ガス特有の赤外線スペクトルを可視化

ローカル5G

４Ｋ高精細カメラ＋
ガス漏れ可視化カメラ

ローデータ
分析ＡＩ
画像圧縮処理動画像圧縮②遠隔作業支援

Edge サーバ

走行部

モバイル
5G ルータ

ガス漏れ検知画面湾内ブリ養殖の自動給餌・自動操船R5年度「地域デジタル基盤活用推進事業（実証タイプ）」
採択事業

40

・ブリ養殖業では、海外向け増産や労働力減少に対応するための給餌効率化が課題。
・ローカル5Gを活用して船舶周囲および湾内周辺から映像やIoTデータを収集し、位置情報とスタートアップ企業が作成する水中の3Dマップを用い、無人操船に必要な状況把握と危険予知機能を実証。
・養殖漁場における給餌業務の完全無人化のため、港から生け簀までの給餌船の自動操船を図る。
船舶周囲情報ﾃﾞｰﾀと湾内映像ﾃﾞｰﾀ、海洋
ﾃﾞｰﾀ、位置情報、水中3Dﾓﾃﾞﾙﾏｯﾌﾟを活用し遠隔監視や自動操船支援など船舶と連携。

【ローカル5G】
船舶周囲の情報を映像やｾﾝｻで収集しｾﾝﾀｰへ送信⇒高速通信、高ｾｷｭﾘﾃｨが確保できるL5Gが最適

4K映像

LiDAR

ﾛｰｶﾙ5G
湾周辺映像

ﾛｰｶﾙ5G
港から生け簀まで自動運航。
本実証では緊急時のみ手動で操船を行うｼｬﾄﾞｰ運航を実施

自動操船検証用船舶

海洋ﾃﾞｰﾀ
収集機器

水中3Dﾓﾃﾞﾙﾏｯﾌﾟ

航行の支障になる恐れのある浅瀬、岩礁などをﾃﾞｰﾀ化。
高精度3次元地図ﾃﾞｰﾀ作成が専門のｽﾀｰﾄｱｯﾌﾟ企業が担当。

ブリ養殖生け簀

自動給餌検証用船舶

自動給餌(R4事業継続)
気象海象状況や季節毎の識別器
開発、ﾃﾞｰﾀ蓄積によるAI判定精度の向上。
給餌量の段階的な増減制御。

自動走行トラクター実装モデルの高度化

R5年度「地域デジタル基盤活用推進事業（実証タイプ）」
採択事業

41

・人手不足・高齢化が著しい農業分野では、自動走行農機監視方法の距離制限および安全監視機能の向上、LTE不感地域における高精度位置情報の活用という課題が存在。
・ローカル5G、自営等BWA等の通信技術を活用し、自動走行トラクターの完全自動走行に向けた監視制御の遠隔対応（映像/異音AI検知による運用省力化）、農機搭載システム機器の構成簡素化・安定性向上、自営等BWA活用による高精度位置情報提供地域の拡大ソリューションを検証し、地域
遠隔監視サービスを見据えた実装を図る。
①ローコストネットワークによるエリア展開（LTE不感地域対策等）✓ 可搬型自営等BWAを用いた自動走行、遠隔監視

遠隔監視連携現地近傍での
農機状況確認
GNSS

光ファイバー

遠隔監視の
多面的活用

地域ネットワーク基盤

RTK受信
遠隔監視、制御
自動走行トラクタ

遠隔監視連携光ファイバー

5G／LTE等

可搬型自営等BWA③搭載機器の簡素化
・安定性向上遠隔監視
地域MaaS②遠隔監視手法の多様化

現地近傍での
農機状況確認

遠隔監視・制御✓ 従来の遠隔監視に加え、現地におけるタブレット等での映像を用いた
自動運転状況確認（目視不可能な場合の遠隔監視）

カメラIF多数装備

GNSS

エンコーダ・デコーダ一体型端末
5G/4G 複数SIM対応
耐熱・耐震性能、省スペース

自動走行トラクタ✓装備・環境対策を施した一体型端末（複数SIM
・耐熱・耐震）導入による遠隔監視の多面的活用✓複数SＩＭ対応機器の導入によるNW切替対応✓複数インタフェース搭載による省スペース化

北海道大学・スマート農業教育研究センターの取り組み①

42

出典：「地域社会DXでえがく北海道のみらい-スマート農業実証成果報告会-（令和6年6月20日開催）」
北海道大学大学院農学研究院長 野口伸 教授講演資料

北海道大学・スマート農業教育研究センターの取り組み②

43

出典：「地域社会DXでえがく北海道のみらい-スマート農業実証成果報告会-（令和6年6月20日開催）」
北海道大学大学院農学研究院長 野口伸 教授講演資料

北海道大学・スマート農業教育研究センターの取り組み③

44

出典：「地域社会DXでえがく北海道のみらい-スマート農業実証成果報告会-（令和6年6月20日開催）」
北海道大学大学院農学研究院長 野口伸 教授講演資料

地域デジタル基盤活用推進事業45○

人口減少・少子高齢化が進展し、地域の労働力人口が減少する中で、持続可能な地域社会を形成するためには先進的なデジタル技術の実装を通じた社会機能の維持・向上が重要。

○

先進的なデジタル技術の実装を推進するため、①地域ＤＸの初期段階における計画策定や推進体制構築の支援、②先進的ソリューションの社会実証の実施、③地域の通信インフラ整備の補助等の段階に応じた総合的な施策を通じてデジタル実装の好事例を創出し、全国における早期実用化を目指す。

①計画策定支援・推進体制構築支援
何から着手すれば良いかわからない…

②実証事業

③補助事業

DXを進めていく
ための計画書を作成したい…
地域課題の
洗い出し、
優先順位を
整理したい

 デジタル実装に必要となる地域課題の整理、導入・運用計画の策定等をコンサルティング
 都道府県を中心とした持続可能な地域ＤＸの推進体制を支援

 新しい通信技術（ローカル５G、
Wi-Fi HaLow等）を活用した先進的なソリューションの実用化に向けた社会実証 遠隔監視システムその他の安全な自動運転のために必要な通信シス
テムの信頼性確保等に関する検証

通信インフラ（ローカル５G、Wi-Fi、
LPWAなど）の整備を伴う、デジタル技術による地域課題解決の取組を支援［補助率 １／２］

令和５年度補正予算額 47.5億円の内数目

次１．生成ＡＩについて
２．生成ＡＩに関する政府の取組について
１） AI戦略会議
２） 広島AIプロセス/OECD
３） 事業者ガイドライン
４） その他
３．我が国が抱える課題とＡＩの活用
４．情報流通の健全性の確保

デジタル空間における情報流通の健全性確保の在り方に関する総合的な検討

47【１】 プラットフォーム事業者による自主的な取組【２】 AI・国際戦略【これまでの主な取組】
 プラットフォーム事業者等による自主的な取組（偽情報の削除等）と、総務省（プラットフォームサービスに関する研究会）によるモニタリング・検証評価【今後の主な取組／課題】
 プ ラ ッ ト フォーム事 業 者 等 に よ る 削 除 等 に 関 す る 透 明 性 ・
アカウンタビリティ確保
 生成AI等の新たなステークホルダーとの連携・協力関係の構築【これまでの主な取組】
 国内のAI事業者向け新ガイドラインや広島AIプロセスによる国際的な指針・行動規範の検討、G7各国の偽情報対策
取組集の共有・公表【今後の主な取組／課題】
 AIの誤用・濫用を通じた巧妙な偽情報による新たなリスクへの対応
 G7/OECDに加え、ASEAN等の国際的な連携・協力関係の構築

デジタル空間における情報流通の健全性確保の在り方に関する総合的な検討が必要に【３】 ICTリテラシーの向上【４】 安心・安全なメタバースの実現【これまでの主な取組】
 ICT活用のためのリテラシー向上に関するロードマップ（目指すべきゴール像、短期・中長期の課題整理等）を策定【今後の主な取組／課題】
 生成AIや偽・誤情報の拡大等を踏まえたコンテンツ開発・
リーチ方法の整理
 教える人材の育成の在り方検討、関係者の連携・協力関係の構築【これまでの主な取組】
 メ タ バ ース等 の拡 大に 伴 い新 たな 課 題が 顕 在 化 、G7においても民主的なメタバースの実現の必要性が提起【今後の主な取組／課題】
 没入感等により、コンテンツモデレーションが既存ソーシャルメ
ディアよりもはるかに複雑化し得るなどの指摘
 民主的価値に基づく原則や信頼性・利便性の向上を図る
観点からの論点を検討、国際的なメタバースの議論に貢献「デジタル空間における情報流通の健全性確保の在り方に関する検討会」
１．検討事項

２．構成員

48※法律（憲法・メディア・情報）、技術、データ分析、認知科学・心理学、ジャーナリズム、プライバシー、サイバーセキュリティ、消費者保護等の専門家。以下、座長・座長代理以外は、50音順。

① デジタル空間を活用したサービスの普及・情報通信技術 ● 宍戸 常寿（東京大学大学院法学政治学研究科教授） 【座長】
● 山本 龍彦（慶應義塾大学大学院法務研究科教授） 【座長代理】の進展等の状況：（例）生成AI、メタバースなど● 生貝 直人（一橋大学大学院法学研究科教授）（例）生成AI等による巧妙な偽・誤情報の生成や拡散に伴う社会的な ● 石井 夏生利（中央大学国際情報学部教授）
影響の深刻化、メタバースにおけるデータの取得・利用に係る対応 ● 越前 功（国立情報学研究所情報社会相関研究系教授）の重要性、国境を越えた情報・データ流通の広域化や迅速化に伴 ● 江間 有沙（東京大学国際高等研究所東京カレッジ准教授）
う国際的な協調の必要性など● 奥村 信幸（武蔵大学社会学部教授）● 落合 孝文（渥美坂井法律事務所・外国法共同事業③ 今後の対応にあたっての基本的な考え方：② 新たな課題と各ステークホルダーによる対応状況：

プロトタイプ政策研究所所長・シニアパートナー弁護士）（例）基本理念：信頼性のある自由な情報流通、表現の自由、知る権利、青少年を含む利用者保護、デジタルシティズンシップなど ● クロサカ タツヤ（慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科特任准教授）
各ステークホルダーの役割：デジタルプラットフォーム事業者、生成 ● 後藤 厚宏（情報セキュリティ大学院大学学長）
AI事業者、仮想空間関係事業者、通信・放送事業者、利用者 ● 澁谷 遊野（東京大学大学院情報学環准教授）など● 曽我部 真裕（京都大学大学院法学研究科教授）④ デジタル空間における情報流通の健全性確保に向けた ● 田中 優子（名古屋工業大学大学院工学研究科基礎類教授）

具体的な方策：● 増田 悦子（公益社団法人全国消費生活相談員協会理事長）（例）多様なステークホルダーによる協力関係の構築、ファクトチェックの推● 水谷 瑛嗣郎（関西大学社会学部メディア専攻准教授）
進、幅広い世代に対するリテラシーの向上、情報発信者側を含む● 森 亮二（英知法律事務所弁護士）
自主的取組の推進、研究開発の推進、国際的な対話の深化、● 安野 智子（中央大学文学部教授）
生成AI・メタバース関連事項など● 山口 真一（国際大学グローバル・コミュニケーション・センター准教授）● 山本 健人（北九州市立大学法学部准教授）● 脇浜 紀子（京都産業大学現代社会学部教授）

３．スケジュール

※ その他、関係団体や関係省庁がオブザーバとして参加

 令和５年11月７日に第１回会合を開催し、ヒアリング・論点整理等を経て、本年夏までに一定のとりまとめを公表予定

これまでに議論された健全性を巡る主な課題

49※ 人々の関心や注目（アテンション）の獲得が経済的価値をもって交換財になる経済モデル《共通》 表現の自由・民主主義の維持《主に伝送者》
 アテンション・エコノミー※が引き起こす課題

 デジタル空間におけるガバナンスの確立

 偽・誤情報の流通・拡散への対応

 自由な言論空間や民主主義の維持に、健全性確保は不可欠
 安全や民主主義への脅威に対し、民主的な理念・手続の整備が必要
 様々なステークホルダーが健全な情報流通の在り方を議論し、主体的・継続的に関与することが可能な仕組みや環境づくりが重要 ステークホルダー同士の連携・協力、国際協力の必要性
 PF事業者、メディア、教育関係者、アカデミア等のステークホルダーが対等の立場で議論を重ねられる会議体が必要《主に発信者》
 生成AI・DF（ディープフェイク）技術の進展に伴うリスクへの対応
 人間の知覚ではリアルかフェイクか全く判別できない 宣伝への不正利用・株価操作・政府高官の記者会見の表情改ざん・
AI音声詐欺など社会的な影響も出始めている

 技術・研究開発の在り方

 OPなど、発信者側で実装可能な対抗技術への研究開発投資が継続的に必要 ファクトチェックの在り方

 他の先進国並みの社会的枠組みや認知度向上が必要

 発信情報の信頼性を得るためのコスト増加への対処

 偽・誤情報の蔓延で、情報の信頼性を確認するための社会的コストが増加していることに対し、伝統メディア等の発信者側を含めた対応が必要

 受信者のアテンションを得やすい刺激的な情報の優先表示
 経済的インセンティブ(広告収入)により偽情報が発信・拡散される構造
 偽・誤情報の受信後に拡散する人は15～35％。中高年が気付きにくい 新型コロナと5G電波との関係を謳う偽情報が基地局の破壊活動を招くなど社会的影響も 事業者の取組の透明性・アカウンタビリティの確保

 事業者への過度の情報削除圧力は表現の自由を脅かすことに繋がるが、透明性と説明責任の確保は必要

 技術・研究開発の在り方（再掲）《主に受信者》
 リテラシー教育・啓発活動の在り方

 利用者の認知的特徴が健全性確保にどのように関わるか、リテラシーの向上施策とともに検討すべき《その他》
 緊急事態への対応

 平時と災害発生時等とを区別し、両方を視野に入れた議論が重要 緊急事態時に政府が法に基づかないインフォーマルなお願いをするのか、
法的枠組みを作ってその中で要請するのかの検討も必要デジタル空間における情報流通の健全性に関する各検討課題への対応の在り方について■WG第23回会合までに検討した論点
大分類
①

小分類

b. マルチステークホルダーによる連携・協力の④

d. 情報伝送PFが与える情報流通の健全性への影響の軽減に向けた方策の在り方⑤

a. 広告の質の確保を通じた情報流通の健全性確保の在り方

２．広告収入b. 質の高いメディアへの広告配信に資する取組⑥ を基盤としたを通じた情報流通の健全性確保の在り方
ビジネスモデルに起因する
c. 情報伝送PFによる発信者への経済的⑦ 課題への対応
インセンティブ付与や収益化抑止の在り方の在り方⑧■引き続き検討が必要な論点

１

a. 災害発生時等における情報流通の健全性確保の在り方② １．情報流通の在り方
健全性を巡る
課題一般への c. 偽・誤情報に対するコンテンツモデレーション③ 対応の在り方
等の在り方

d. 情報流通の健全性確保の観点から見たレコメンデーションやターゲティングの在り方

50

情報伝送PFによる偽・誤情報への対応の在り方（コンテンツモデレーションの実施の促進方策等）
左記③⑦関連２ 情報伝送PFが与える情報流通の健全性への影響の軽減に向けた方策の在り方（情報伝送PFによる社会的影響の軽減措置等）
左記①④⑧関連

３

マルチステークホルダーによる連携・協力の枠組み整備の在り方（協議・決定の実効性担保方策等）

左記②関連

４

広告の質の確保を通じた情報流通の健全性確保の在り方（広告の事前審査の実効性向上方策等）
左記⑤関連

５ 質の高いメディアへの広告配信に資する取組を通じた情報流通の健全性確保の在り方（広告主や広告仲介PFによる取組の促進方策等）
左記⑥関連【出典】ワーキンググループ第25回（2024年6月7日）資料WG25-1-1より抜粋

情報流通プラットフォーム対処法（プロバイダ責任制限法の一部改正）の概要

51

誹謗中傷等のインターネット上の違法・有害情報に対処するため、大規模プラットフォーム事業者に対し、①対応の迅速化、②運用状況の透明化に係る措置を義務づける。
改正事項

大規模プラットフォーム事業者※１に対して、以下の措置を義務づける。
※１ 迅速化及び透明化を図る必要性が特に高い者として、権利侵害が発生するおそれが少なくない一定規模以上等の者。

① 対応の迅速化 （権利侵害情報）・ 削除申出窓口・手続の整備・公表
・ 削除申出への対応体制の整備（十分な知識経験を有する者の選任等）
・ 削除申出に対する判断・通知（原則、一定期間内）② 運用状況の透明化
・ 削除基準の策定・公表（運用状況の公表を含む）
・ 削除した場合、発信者への通知
上記規律を加えるため、法律※２の題名を「特定電気通信による情報の流通によって発生する権利侵害等への対処に関する法律」（情報流通プラットフォーム対処法）に改める。
※２ 特定電気通信役務提供者の損害賠償責任の制限及び発信者情報の開示に関する法律（プロバイダ責任制限法：プロバイダ等の免責要件の明確化、発信者情報開示請求を規定）

施行期日公布の日（令和６年５月17日）から起算して１年を超えない範囲内において政令で定める日

インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証

52① ディープフェイク対策技術の開発・実証 インターネット上で流通する様々な情報について、生成AIにより生成されたコンテンツ（画像・映像）を判別する技術の開発・実証を実施。
【対策技術イメージ（例）】• 人間の目では判別しにくい
不自然な点を自動で判別（山の輪郭や濁流等）

人物に関するディープフェイク
だけでなく、街並み・風景についても判別。
2022年9月静岡水害時に拡散されたAI生成画像

判別技術
を適用

• 生成AIにより生成された
確率を判定
生成AIを利用した疑いがある
範囲を黄・赤色等でマッピング

画像出典：NABLAS株式会社提供資料② 情報コンテンツや発信者の信頼性等確保技術の導入促進 画像・動画等の情報コンテンツに対して来歴※1や発信者に関する情報※2を付与することなど、
情報コンテンツや発信者の信頼性等を確保する技術の導入を促進すべく、技術実証を支援。
【対策技術イメージ（例）】

発信者情報の作成• 法人ごとに発信者情報確認
マークを作成• 法人ごとに実在性・信頼性を証明する発信者情報を作成
各法人が公開する情報コンテンツに発信者情報を付与

発信者情報確認マークが付与された
情報コンテンツがブラウザに表示※1 来歴に関する情報例：写真・動画の撮影日時、場所※2 発信者の「信頼性」に資する情報：
企業姿勢、編集方針、報道責任、編集ガイド
ライン、プライバシーポリシー等の情報発信者の「実在性」を確認できる情報：
情報コンテンツの作成者、配信サイト運営者、広告主等の企業の基本情報（法人名等）

総務省による生成AI活用に係るリテラシーに関する啓発教材の開発

53

 総務省において、生成AIに係るリテラシーに関する啓発教材として「生成AIはじめの一歩～ 生成AIの入門的な使い方と注意点～ver1.0」を開発し、令和６年４月に公表。
（対象者）

今後の生活の中で、生成AIに触れうる国民の方（初心者向け）（目的）

生成AIを自身で利活用できるリテラシーを身に付けること（内容）①生成AIの基礎知識、②生成AIの活用場面や入門的な使い方、③生成AI活用時の注意点（形式）

オンラインでも実施が可能な内容としており、編集が容易なパワーポイント形式にて公表することで、講師の裁量により事例等を追加することが可能。

※総務省HP「上手にネットと付き合おう！安心・安全なインターネット利用ガイド」https://www.soumu.go.jp/use_the_internet_wisely/special/generativeai/ご清聴ありがとうございました
総務省

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