P18004
2020 年度実施方針
IoT 推進部
イノベーション推進部
１．件

名（大項目）
AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業
２．根拠法
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構法第 15 条 2 号、3 号及び 9 号
３．背景及び目的・目標
IoT、人工知能（AI）、ビッグデータ、ロボット等の技術革新により、これまで実現不可能と思われていた社会の実現が可能になりつつある。また、これら技術革新の掛け合わせによって、革新的な製品やサービスが生み出されることも期待できる。例えば、無人自動走行車、ものづくり現場における多品種少量生産、個人に最適化された医薬品の提供、介護現場の労働力不足解消、インフラ保安の効率化等の実現が期待され、産業構造や就業構造を劇的に変える可能性を秘めている。
「必要なもの・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供し、社会の様々なニーズにきめ細かに対応でき、あらゆる人が質の高いサービスを受けられ、年齢、性別、地域、言語といった様々な違いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすことのできる」超ス
マート社会（Society 5.0）の実現には、上記のような第 4 次産業革命技術やそれらを用いて創造される製品やサービスを次々と社会実装していかなくてはならない。
これら社会実装を実現するためには、大量データの効率的かつ高度な利用を可能とする情報の収集、蓄積、解析、セキュリティなどの技術に加え、AI・次世代コンピューティング技術がエッジやクラウド領域において求められている。中でも、自動走行やロボティク
スを始めとする分野では、従来のクラウドコンピューティングからネットワークの末端（エッジ）で中心的な情報処理を行うエッジコンピューティングへの分散が不可欠になると考えられており、エッジにおける処理の重要性や価値が高まると推察されている。特にエッジにおいては限られた資源を用いて効率的に処理を行う必要があるため、性能を飛躍的に向上させられる AI 技術の活用が期待されている。この転換期を日本の IT 産業が大幅に成長するチャンスと見据え、産学官の体制による野心的な技術開発を推進することが重要である。
日本にはベンチャー企業を中心に AI に関する高度な技術が存在するが、当該 AI をエッジ側で効率的かつ高速に動作させるためには、AI の動作専用に設計開発した専用デバイス（AI チップ）が必要となる。しかし、AI チップの開発には高額利用料が必要となる専用の設計ツール（EDA ツール）、検証装置等が必要であると共に、試作にかかる費用も高額であるため、革新的な構想が企業にあったとしても AI チップの設計開発を行う事が出来ずにいる。
専用の設計ツールを用いなければならない背景には、微細化が進む事での回路設計の高度化に対応する必要があることと、EDA ツールを使わなければ設計した回路の性能が保証されないという面がある。そのため、アイディア段階ではビジネス化までの事業化計画が不明確となり、民間資金の獲得も困難となる。これが AI チップビジネスに参入しようとする企業、特に中小・ベンチャー企業にとって、開発とビジネス化の間を隔てる高いハードルとなっている。このため、ベンチャー企業等が有する革新的アイディア等の開発を支援しビジネス化を加速する、新たな共通基盤が求められている。
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本事業では、大学や研究機関等による高度な AI チップ開発のための共通基盤技術の開発を進めると共に、その知見や AI チップの設計・評価・検証等の開発環境を民間企業等に提供する。
また、中小・ベンチャー企業等における AI チップに関するアイディアの実用化に向けた研究開発を支援するとともに、AI チップ開発を加速するために整備した設計検証拠点で開発を実施させることにより、AI チップ開発スキームにおける設計、検証をシームレスに実施することで、革新的なアイディアの実現を加速する研究開発を進めさせ、世界における存在感を再び獲得することを目指す。
[助成事業]
研究開発項目① AI チップに関するアイディア実用化に向けた開発最終目標（各事業次年度）
・ 設計した回路等を、シミュレーション等により、現状以上の性能を有することを検証する。
・ 検証した AI 向けチップのビジネス化の道筋を立てる。
中間目標（各事業初年度）
・ 現状以上の性能を有する AI 向けチップの設計を行い、シミュレーション等により評価・検証が可能な段階まで到達することを目標とする。
・ 設計した AI 向けチップのビジネス化に向けたシナリオを作成する。
上記の取り組みを通して、2023 年以降、順次技術の実用化率 50%以上を目指す。
なお、事業初年度に設定する中間目標は、事業開始時期に応じて適宜修正、変更する。
[委託事業]
研究開発項目② AI チップ開発を加速する共通基盤技術の開発
最終目標（2022 年度）
・ 本事業を通じて開発、整備した AI チップ設計のための共通基盤技術、学習環境、設計環境の活用件数 15 件以上を目標とする。
中間目標（2020 年度）
・ 本事業を通じて開発、整備した AI チップ設計のための共通基盤技術、学習環境、設計環境の活用件数 10 件以上を目標とする。
４．実施内容及び進捗（達成）状況
プロジェクトマネージャーに NEDO IoT 推進部 波佐 昭則を任命して、プロジェクトに求められる技術的成果及び政策的効果を最大化させるため、プロジェクトの進行全体の企画・管理を行わせた。
また、各実施者の研究開発能力を最大限に活用し、効率的かつ効果的に研究開発を推進する観点から、NEDO は国立大学法人東京大学 大学院情報理工学系研究科 教授 中村宏をプロジェクトリーダー（以下「PL」という。）とし、PL の下で以下の研究開発を実施した。
４．１

研究開発項目①

AI チップに関するアイディア実用化に向けた開発（助成）（１）2018 年度に採択した 5 テーマ（一期生）について、10 月にステージゲート審査を実施し、2 年目への継続可否を判断し、結果以下の 3 テーマの継続を決定した。
2採択テーマ
AI 機能を有する CMOS イメージセンサおよびセンサ装置の開発
AI を用いた高性能リアルタイム対話インターフェースの開発
サイクリック学習機能を有する超低電力 AI チップの開発

実施者名
株式会社テックイデア
株式会社レイトロン
東北マイクロテック株式会社（２）第二回目の公募を実施し、以下の 4 テーマを二期生として採択、AI チップに関する研究開発に着手した。
採択テーマ
実施者名
癌コンパニオン診断用 AI 病理画像シス 株式会社ディジタルメディアプロフェッテム向け AI ハードウェア研究開発
ショナル、株式会社カイ ※スパースモデリング技術を用いた学習・ 株式会社ハカルス ※推論エンジンを搭載するＡＩチップ開発AI 技術でメモリの通信速度を高速化す 株式会社シグリード ※るメモリコントローラの開発
画像集合演算プロセッサ（2D-SOP）に 株式会社エイ・オー・テクノロジーズ
よる高度画像認識基盤の開発
二期生においては、2020 年 1 月にステージゲート審査を実施し、2 年目への継続可否を判断、結果上記※印の 3 テーマの継続を決定した。ただし、株式会社ハカルスは、研究開発テーマの事業化を前倒しで図るため、1 年目で終了となった。
（３）第三回目の公募を開始した（採択選考は 2020 年度実施予定）。
４．２

研究開発項目②

AI チップ開発を加速する共通基盤技術の開発（委託）実施項目①－１「ＡＩチップ向け設計フローの研究開発」（実施体制：国立大学法人東京大学）
エミュレータ利用マニュアル（エミュレータ利用モデル）を電子的に作成しＨＰにて公開した。ＲＴＬ記述を用いたエミュレータ・シミュレータ協調設計検証フローを構築・確立し、電子的にマニュアルを作成してＨＰにて公開した。
実施項目①－２「ハードウェア開発垂直立ち上げ実現のための研究開発」（実施体制：国立大学法人東京大学）
導入したＥＤＡツールを用いたモデル設計フロー（ツールチェイン）を構築し電子的にマニュアルを作成してＨＰにて公開した。
実施項目①－３「ＡＩチップ設計に向けたリファレンスデザインの研究開発」（実施体制：国立研究開発法人産業技術総合研究所）
エミュレータ上で使用できる畳み込みニューラルネットワーク用のアクセラレータリファレンスデザインを作成し、エミュレータ上で、ニューラルネットワーク用フレームワークの chainer によって基本的なネットワークの少なくとも１層の演算結果が正しく行われる、すなわちソフトウェア処理と矛盾しないことを確認した。ソフトウェアとハードウェアすべてを含めたシステムをエミュレータ上で動作させる方法をマニュアルとしてまとめ、ＨＰにて公3

開した。
実施項目①－４「センサ機能を含むチップのための新規デバイスモデルの研究開発」（実施体制：国立研究開発法人産業技術総合研究所）
簡単なデバイス構造（CMOS イメージセンサの 1 画素）でのシミュレーションを試せるプロトタイプを開発し、シミュレーション例を示した。
実施項目①－５「国内外ＦＡＢの活用と最適化ライブラリの研究開発」（実施体制：国立大学法人東京大学、国立研究開発法人産業技術総合研究所）
前年度策定した初版のリストを改版することで整備すべきＩＰコアカタログを作成するとともにＩＰコアの整備順を策定してリスト化した。リストに沿ってＩＰコアを整備し、ＨＰに掲載した。ＡＩチップ向け独自ＩＰの評価手法構築のために評価チップの基本機能ブロックを設計した。
実施項目②－１「ＡＩチップの研究開発に必要なＥＤＡツールの整備」（実施体制：
国立大学法人東京大学、国立研究開発法人産業技術総合研究所－共同実施 公益財団法人福岡県産業・科学技術振興財団）
利用動向監視の開始と利用状況の可視化ができるようシステムを構築した。
ユーザーニーズを把握し、ＥＤＡツール群の最適化を図った。また、セキュリティを確保した上で、拠点の規模、及び能力拡充を図った。
実施項目②－２「人材育成と拠点機能の整備」（ 実施体制：国立大学法人東京大学、国立研究開発法人産業技術総合研究所－共同実施 公益財団法人福岡県産業・科学技術振興財団）
ＡＩチップ設計の一般的な教育カリキュラム及び、導入したＥＤＡツールを用いたＡＩチップ設計カリキュラムを構築し、その教育マテリアルを電子的に整備して、ＨＰにて公開した。整備した教育マテリアルに基づいた教育コースを実施した。国内外の代表的なＦＡＢと契約を締結し、設計環境を導入するとともに、当該プロセス、設計環境に準拠した設計フローを電子的に整備し、ＨＰにて公開した。拠点運営について勉強会等を実施して方向性を決定した。
４．３

実績推移（2020 年 7 月時点）
2018 年度
委託

2019 年度
助成

委託

助成実績額推移一般勘定（百万円）

63153

1,658278

特許出願件数（件）0－0－

論文発表数（報）0－0－フォーラム等（件）0－8－５．事業内容プロジェクトマネージャーに NEDO IoT 推進部 波佐 昭則を任命して、プロジェクトの進行全体を企画・管理し、プロジェクトに求められる技術的成果及び政策的効果を最大化させる。
また、各実施者の研究開発能力を最大限に活用し、効率的かつ効果的に研究開発を推進する観点から、NEDO は国立大学法人東京大学 大学院情報理工学系研究科 教授 中村宏をプロジェクトリーダー（以下「PL」という。）とし、PL の下で以下の研究開発を実施する。実施体制については、別紙を参照のこと。
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５．１ 研究開発項目① AI チップに関するアイディア実用化に向けた開発（助成）原則研究開発項目②で構築する共通基盤を有効活用し AI チップに関するアイディアの具現化を行う実施者を選定し、研究を実施する。
テーマ 1 年目では AI チップに関するアイディアを実用化するため、専用の設計ツールを用いて論理設計等の基礎設計を行う。また、設計した AI 向けチップをビジネス化するためのシナリオを作成し、成果を活用する企業との連携を進める。
テーマ 2 年目では、設計した回路等を、シミュレーション等により、現状以上の性能を有することを検証する。また、検証した AI 向けチップのビジネス化の道筋を立てる。
本年度は、一期生及び二期生の二年目の研究開発を実施する。また、三期生として本年度に採択するテーマに関しては一年目の研究開発を開始し、2021 年 1 月頃ステージゲートを実施する。
加えて、各種専門家の派遣等、採択者等へのハンズオン支援を実施する。
また、本年度も、実用化加速の観点から助成事業として第四回目、第五回目の公募を実施する。公募内容については６．事業の実施方式を参照のこと。
※本研究開発は中小・ベンチャー企業に加え、みなし大企業、中堅企業も対象とする。
※中小企業とは、中小企業基本法に定められている資本金基準又は従業員基準のいずれかを満たす中小企業者に該当する法人※みなし大企業とは、中小企業者であって、以下のいずれかを満たすものをいう。
・発行済株式の総数又は出資の総額の２分の１以上が同一の大企業の所有に属している法人
・発行済株式の総数又は出資の総額の３分の２以上が、複数の大企業の所有に属している法人
・大企業の役員又は職員を兼ねている者が役員総数の 2 分の 1 以上を占めている法人※中堅企業とは、売上高 1,000 億円未満又は従業員が 1,000 人未満の企業であって、中小企業及びみなし大企業に該当しない法人
５．２ 研究開発項目② AI チップ開発を加速する共通基盤技術の開発（委託）2020 年度は、前年度に引き続き以下の研究テーマを実施する。
実施項目①－１「ＡＩチップ向け設計フローの研究開発」（実施体制：国立大学法人東京大学）
小・中規模の回路に対して前年度累計で５件以上、ＲＴＬ記述を用いたエミュレータ・シミュレータ協調設計検証フロー（手法）で実証する。ネットリスト
レベル記述を用いたエミュレータ・シミュレータ協調設計検証フローを構築・確立し、電子的にマニュアルを作成、公開する。ネットリストレベル記述を用いたエミュレータ・シミュレータ協調設計検証フローの有効性を実証するた
めに、小・中規模の回路ＲＴＬを用いたエミュレータ・シミュレータ協調設計検証フローの利用実績５件のうち３件程度を用いて設計検証を行う。エミュレータ・シミュレータ協調設計検証フローを用いることによる設計検証効率の向上をエミュレータのみを用いた設計検証フローと比較することで効果の可視化（検証時間・検証カバレージ等）を行うとともに結果を電子的に公開する。
実施項目①－２「ハードウェア開発垂直立ち上げ実現のための研究開発」（実施体5

制：国立大学法人東京大学）
モデルベースのエミュレータ・ＥＤＡ協調設計ツールチェインを開発し、実証、公開する。前年度累計で３件程度のモデルベース設計ツールチェインを活用した設計を行うことを目指す。実施項目①－１において実現されたエミュ
レータ・シミュレータ協調設計フロー及び、本実施項目の成果によるツール間の接続を活用し、ＲＴＬ-エミュレータ論理設計から物理設計にいたる最適設計フローを実現する。拠点利用者の設計を例題とし、フローの有効性を実証する。
実施項目①－３「ＡＩチップ設計に向けたリファレンスデザインの研究開発」（実施体制：国立研究開発法人産業技術総合研究所）
畳み込みニューラルネットワーク用のアクセラレータ向けリファレンスデザ
インを再帰型ニューラルネットワーク用のアクセラレータに拡張し、エミュレータ上でこの演算が正しく行われることを確認する。すなわち同一のネットワークに関するソフトウェア処理結果と矛盾しない演算結果が得られることを確認する。その際、使用するモデルについては、最新の技術動向を踏まえて妥当性を判断する。また、ソフトウェアとハードウェアすべてを含めたシステムをエミュレータ上で動作させる方法をマニュアルに追加し、ＨＰにて公開する。センサフロントエンドマクロを追加する等し、エッジ用の低消費電力システム検証に適用可能なポートフォリオとして仕上げる検討を開始する。
実施項目①－４「センサ機能を含むチップのための新規デバイスモデルの研究開発」（実施体制：国立研究開発法人産業技術総合研究所）
拠点利用者がＴＣＡＤを簡単に使いこなすことができるよう、インターフェースプロトタイプ環境を活用し、実用上の課題を抽出、改良版インターフェース設計仕様などを策定する。また、デバイスモデルの精度の向上を図るため、ファブ連携を検討する。
実施項目①－５「国内外ＦＡＢの活用と最適化ライブラリの研究開発」（実施体制：国立大学法人東京大学、国立研究開発法人産業技術総合研究所）
リストに沿ってＩＰコアを整備し、整備したＩＰコアの種類をＨＰに掲載する。拠点利用者と協力することで、整備したＩＰコアを用いたテストチップの設計フローを構築する。昨年度設計した基本機能ブロックと拠点利用者のＡＩ向け独自ＩＰを組み込んだ評価チップの設計を進め、チップの試作を開始する。
実施項目②－１「ＡＩチップの研究開発に必要なＥＤＡツールの整備」（実施体制：
国立大学法人東京大学、国立研究開発法人産業技術総合研究所－共同実施 公益財団法人福岡県産業・科学技術振興財団）「ＡＩチップ開発加速のためのイノベーション推進事業／研究開発項目①：ＡＩチップに関するアイディア実用化に向けた開発」の助成事業者等へのヒアリングを実施することで、ＥＤＡツール利用見込みを作成し、この見込みと２０１９年度の利用実績などに基づいて四半期ごとのＥＤＡツールライセンス数を最適化する。ツール群安定最新バージョンへのアップデート及びアップデート後の動作を確認する。
実施項目②－２「人材育成と拠点機能の整備」（ 実施体制：国立大学法人東京大学、国立研究開発法人産業技術総合研究所－共同実施 公益財団法人福岡県産業・科学技術振興財団）
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実施項目①－１、①－２において確立されたエミュレータ・シミュレータ協調設計フローに即した、エミュレータ・ＥＤＡ協調設計検証カリキュラム（初級編）を構築する。また、その教材を電子的に整備し、ＨＰにて公開する。整備した教材に基づき、１項目あたり年間１回以上の教育コースを拠点利用者等に対して実施する。必要に応じて内容の見直しを図る。実施項目①－１中間目
標のネットリスト検証フロー利用目標３件のうち１件程度が本設計試作ゲー
トウエイ機能を利用する。そのフィードバックを通じて本設計試作ゲートウ
エイ機能の整備を行う。
拠点運営について運営形態等の検討を行うコンソーシアム等を立ち上げる。
５．３ その他
上記項目５．１、５．２に加え、技術シーズの発掘・育成に加え、ビジネスマッチングの推進等を目的とする成果普及活動、並びに国際連携等を目的とした調査等を必要に応じて実施する。
５．４

2020 年度事業規模
一般勘定

助成事業
委託事業
346 百万円（継続、追加）
1,674 百万円（継続）※事業規模については、変動があり得る。

６．事業の実施方式（研究開発項目①の助成事業者の追加における実施方式）
６．１ 公募（１）掲載する媒体
NEDO ホームページで行う。
（２）公募開始前の事前周知
公募開始の遅くとも 1 か月前に NEDO ホームページで行う。
（３）公募時期・公募回数
必要に応じて複数回行う。
第一回：2018 年 7 月
第二回：2019 年 2 月
第三回：2020 年 2 月
第四回：2020 年１０月（予定）
第五回：2020 年度中（予定）（４）公募期間
原則 30 日間以上とする。
（５）公募説明会
NEDO 事務所等で開催する。
（６）公募するテーマの事業規模・期間等
助成額（NEDO 負担額）は 1 件あたり下記の通りとする。
【中小企業】
枠として二つ設ける。
Ａ：助成額上限 3,300 万円／年 （想定助成対象費用額 1,000 万円～ 5,000 万円）
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Ｂ：助成額上限 6,600 万円／年 （想定助成対象費用額 5,000 万円～10,000 万円）【みなし大企業・中堅企業】
枠として二つ設ける。
Ａ：助成額上限 2,500 万円／年 （想定助成対象費用額 1,000 万円～ 5,000 万円）
Ｂ：助成額上限 5,000 万円／年 （想定助成対象費用額 5,000 万円～10,000 万円）

また、助成期間は 2 年以内とする。
※研究開発を効率的に推進するため 1 年を超える事業においてはステージゲート方式を適用する。
ステージゲート審査では、1 年目の研究開発の進捗状況を評価し、継続可否を判断する。
（７）助成率
助成率は、以下の比率で助成する。
・中小企業：2/3 以内
・みなし大企業、中堅企業：1/2 以内
６．２ 採択方法（１）審査方法
事業者の選定・審査は、公募要領に合致する応募を対象に NEDO が設置する審査委員会（外部有識者で構成）で行う。当該委員会の結果を参考とし、本事業の目的の達成に有効と認められる事業者を選定した後、NEDO 内に設置した契約・助成審査委員会において採択の可否を決定する。申請者に対しては、必要に応じてヒアリング等を実施する。審査委員会は非公開のため、審査経過に関する問合せには応じない。
（２）公募締切から採択決定までの審査等の期間
原則 80 日以内とする。
（３）採択結果の通知
採択結果については、NEDO から申請者に通知する。なお不採択の場合は、その明確な理由を添えて通知する。
（４）採択結果の公表
採択案件については、申請者の名称、研究開発テーマの名称・概要を公表する。
７. その他重要事項
７．１ 複数年度契約の実施
研究開発項目①において、原則として単年度交付決定または最長1年の複数年度交付決定を行う。
７．２ 知財マネジメントに係る運用
本プロジェクトは「NEDOプロジェクトにおける知財マネジメント基本方針」を適用する。
７．３ データマネジメントに係る運用
本プロジェクトは「NEDOプロジェクトにおけるデータマネジメントに係る基本方針（委託者指定データを指定しない場合）」を適用する。
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本適用は、委託事業である研究開発項目②のみであり、助成事業である研究開発項目①の事業者へは適用しない。
７．４ 評価の方法
NEDOは、技術的及び政策的観点から、研究開発の意義、目標達成度、成果の技術的意義並びに将来の産業への波及効果等について、技術評価実施規程に基づき、プロジェクト評価を実施する。中間評価を2020年度に実施する。
８．スケジュール
（研究開発項目①における助成事業者の追加公募）
８．１ 本年度のスケジュール
・第三回目
2020 年 2 月～ 公募開始
2020 年 2 月～ 公募説明会
2020 年 3 月～ 公募締切
2020 年 5 月～ 採択審査委員会、契約・助成審査委員会
2020 年 5 月～ 採択決定
・第四回目
2020 年 10 月～
2020 年 10 月～
2020 年 11 月～
2020 年 12 月～
2020 年 12 月～

公募開始
公募説明会
公募締切
採択審査委員会、契約・助成審査委員会
採択決定※スケジュールについては、変動があり得る。

８．２ 来年度の公募について事業の効率化を図るため、必要に応じ、2020年度中に第五回目公募を開始する。
９．実施方針の改定履歴
９．１ 2020 年 2 月、制定
９．２ 2020 年 7 月、予算額確定による事業規模の変更及び体制の変更等
９．３ 2020 年 10 月、研究開発項目①における第四回目の公募追加とそれによる公募回数の変更、及び助成対象拡大による変更等、研究開発項目②における加速（事業内流用含む）による事業規模の変更、及び実施内容の変更

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（別紙）テーマ及び実施体制（2020 年度）●研究開発項目①

AI チップに関するアイディア実用化に向けた開発(2018 年度採択分)
ＮＥＤＯ

ＰＭ（プロジェクトマネージャー）・ＩｏＴ推進部・波佐 昭則助成

プロジェクトリーダー
国立大学法人東京大学大学院情報理工学系研究科
中村宏教授

株式会社テックイデア
株式会社シンコム※
株式会社レイトロン株式会社 Trigence Semiconductor※
東北マイクロテック株式会社※2019 年 11 月に事業終了

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●研究開発項目①

AI チップに関するアイディア実用化に向けた開発(2019 年度採択分)
ＮＥＤＯ

ＰＭ（プロジェクトマネージャー）・ＩｏＴ推進部・波佐 昭則助成

プロジェクトリーダー
国立大学法人東京大学大学院情報理工学系研究科
中村宏教授

株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル・株式会社カイ株式会社ハカルス※
株式会社シグリード
株式会社エイ・オー・テクノロジーズ※※2020 年 3 月に事業終了

11

●研究開発項目①

AI チップに関するアイディア実用化に向けた開発(2020 年度採択分)

ＮＥＤＯＰＭ（プロジェクトマネージャー）・ＩｏＴ推進部・波佐 昭則助成

プロジェクトリーダー
国立大学法人東京大学
大学院情報理工学系研究科
中村宏

教授

株式会社ネフロック
AMI 株式会社
株式会社 AnchorZ

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●研究開発項目②

AI チップ開発を加速する共通基盤技術の開発
ＮＥＤＯ

ＰＭ（プロジェクトマネージャー）・ＩｏＴ推進部・波佐 昭則委託
プロジェクトリーダー
国立大学法人東京大学
大学院情報理工学系研究科
中村宏

教授

国立研究開発法人産業技術総合研究所
国立大学法人東京大学

共同実施
公益財団法人福岡県産業・科学技術振興財団

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