生成AIの動向と日本の展望©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO松尾 豊
1993年 香川県立丸亀高校卒
1997年 東京大学工学部電子情報工学科卒業
2002年 同大学院博士課程修了、博士（工学）
産業技術総合研究所 研究員
2005年 スタンフォード大学客員研究員
2007年 東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻 准教授
2019年 東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 教授
2017年〜 日本ディープラーニング協会 理事長
2019年〜 ソフトバンクグループ株式会社 社外取締役、人工知能学会理事、情報処理学会理事
デジタル市場競争会議 構成員
2021年〜 新しい資本主義実現会議 有識者構成員
2023年〜 AI戦略会議 座長©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO2

世界の生成AI動向
海外のビックテック等から、次々と生成AI・LLMのサービスがリリース
代表的LLM/AIサービス

特徴

ChatGPT, GPT4-o, Sora

ChatGPTをはじめとしたLLM開発をリード
2024年5月には最新のGPT4-oをリリース

Google Gemini

2024年5月の基調講演では自社サービスにGeminiを搭載していくことなどAIに力を入れる

Llama3, Llama2

Llama3をはじめとした、OSSのLLMをリリースしている

OpenELMiphoneへのLLMの搭載など自社プロダクトへのLLM組み込みを進めている

AWS Bedrock,Amazon Titan

AWS Bedrockを通して、セキュアなLLM利用を可能とするサービスを提供

Azure, phi-3

Azure上でセキュアにOpenAIのLLMを利用できる環境を提供.自社サービスへのLLM組み込みも実施©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO3

動画生成AI Soraの登場
2024年2月、テキストで与えた指示に対して、高品質な動画を生成する「Sora」がOpenAIから発表された。
「拡散モデル」と「トランスフォーマー」をベースに大量のデータで時空間の情報を学習し、開発されている。
生成する動画の内容を指示

内容に沿った動画を生成

Prompt: A stylish woman walks down a Tokyostreet filled with warm glowing neon andanimated city signage. She wears a black leather
jacket, a long red dress, and black boots, andcarries a black purse. She wears sunglasses andred lipstick. She walks confidently and casually.
The street is damp and reflective, creating amirror effect of the colorful lights. Many
pedestrians walk about.

シーンのつながりに違和感がなく、高品質な動画が生成されている
https://openai.com/sora©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO4

GPT-4oの登場
2024年5月、OpenAIから現状では最高精度のLLMとしてGPT4を超える精度のGPT-4oが発表された。生成速度が高速でかつ、画像や音声などマルチモーダル性能がさらに高いものとなっているGPT-4oの特徴

2024年5月イベントでのライブデモ- GPT4-Turboと比較し、より高速、高い精度での生成が可能- デモのようなリアルタイムの音声認識、対話をするというようなマ
ルチモーダルでの性能が向上

https://openai.com/index/hello-gpt-4o/©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO52024年5月 Google I/O
Googleでは2024年5月の基調講演で、自社のLLMであるGeminiをサービスにさまざまな形で組み込みを進めることや動画生成AIなどを発表
発表内容

生成AIを用いた検索

AI Overview- AIを用いた検索機能- 動画、音声を用いた検索- Gmailとの連携- カメラとのAI連携
Geminiのアップデート- より長いトークンを扱うGemini Flash- デバイス上で動作できる軽量なGemini Nano
生成AI関連のアップデート- 画像生成AI「Imagen3」- 音楽生成AI「Music AI Sandbox」- 動画生成AI「Veno」
https://io.google/2024/explore/a6eb8619-5c2e-4671-84cb-b938c27103be/intl/ja/©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO6

国の動きが早い
この１年、他の国とひけを取らない対応の早さ• 2022年11月30日 OpenAIによるChatGPTの公開• 2023年2月3日 自民党に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明議員。塩崎彰久議員など）が立ち上がる• 2月24日 MetaからLlamaリリース• 3月14日 Open AIからGPT-4リリース• 3月21日 GoogleからBardリリース• 4月10日 岸田総理がOpenAI社のサム・アルトマンCEOと面会• 5月11日 AI戦略会議（座長：松尾豊 東大大学院教授）での議論開始‒ 関係省庁連携のためAI戦略チームも発足（チーム長：村井英樹 官房副長官）• 5月26日 AI戦略会議「AIに関する暫定的な論点整理」の公表• 7月18日 MetaからLlama 2がリリース• 9月25日 OpenAIからGPT-4Vがリリース• 10月30日 広島AIプロセスに関するG7首脳声明• 11月1-2日 UKにてAI Safety Summit• 11月7日 OpenAIからGPT-4 Turboリリース• 11月17-21日 サム・アルトマンCEO解任劇• 12月6日 広島AIプロセス G7首脳声明• 12月7日 GoogleからGeminiリリース• 12月21日 AI戦略会議にて、AI Safety Instituteの設立が発表• 2024年2月2日 経産省が生成AIの開発力強化に向けたプロジェクト「GENIAC」を開始• 2月14日 AI Safety Instituteが設立• 4月14日 OpenAI Japan設立• 4月19日 AI事業者ガイドライン（第1.0版）取りまとめ©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO7

国内の動き）AI戦略会議
2023年5月に発足し、2023年は７回開催。国内外のAIに関する議論が進んでいるAIに関する暫定的な論点整理（2023/５/26）
リスクへの対応• AI開発者・提供者・利用者等が自らリスクを評価し、ガバナンス機能を発揮する。
• 必要に応じ、政府を含む多様な関係者によるリスク対応の枠組みを検討・実施する。

AIの利用• 生成AIは、デジタル化を加速させ、我が国全体の生産性向上のみならず、様々な社会課題解決に資する可能性• AI利用を加速するため、医療や介護・行政・教育・金融・製造等のデータ連携基盤の構築・DFFT構想の具体化・人材育成・スタートアップの事業環境整備を進めるべき。

AI開発力• 生成AIに関する基盤的な研究力・開発力を国内に醸成することが重要。政府は、AI開発におけるインフラとも言うべき、計算資源とデータの整備を行うことが最も重要。

2023年中の議論• AI開発力の強化、知的財産権、政府のAI利用、学習用言語データのアクセス提供• AI学習データの提供促進、人材育成、経済対策におけるAI施策• 広島AIプロセス• AI事業者ガイドライン• 24年1月にもAIの安全性評価機関(AISI)を設置すると発表©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

8東京大学での生成AIに関するシンポジウム••

2023年7月4日、東京大学工学部主催で生成AIに関するシンポジウムが開催された。
岸田総理大臣は8月に生成AIのプログラミングに関する講義を受けた。

©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYOhttps://www.t.u-tokyo.ac.jp/ev2023-07-04

9国内でも各企業がLLM自体の開発を計画／実行
国内でもLLMの開発は進展。しかし、まだまだ数100億パラメータ程度の開発が多い
会社名

富士通,理研、東工大、東北大

ステータス

概要

23年10月 生成AI向け計算基盤の稼働を開始
24年に3500億パラメータのLLMの開発を目指す.

LINEにおいてGPT-3.0～3.5程度の学習ベースありAIが触れるメンバーを1000人規模でピックアップし、開発メンバーにアサインを検討

24年5月に1000億パラメータのLLMを公開.
日本語の高い性能と速度がある

AWSのLLM開発支援プログラムを通じて,LLMを開発
ビジネス用途での信頼性と速度が高いという特徴がある

23年7/6に130億パラメータのモデルの開発を発
表クラウド／オンプレミス環境での運用が可能。性能面でも、世界トップクラスの日本語処理能力を実現。
GPU1枚で動作する程度にパラメータ数を抑えた上で、多量のデータと膨大な計算時間をかけ開発

23年5月社内で130億パラメータモデルの開発完了を発表

日本語に特化した独自の大規模モデル。チャットボットやRPAをはじめとする業界特化型のLLMの構築や、各企業と連携したLLMを活用したビジネス開発の推進を予定

24年3月から70億パラメータの軽量なLLM「tsuzumi」の商用化を開始

NTTは使い勝手と運用コスト低減を強みとし、汎用的な生成ＡＩを展開する米テック企業とは一線を画す戦略をとる

3/16ABEJA LLM Series（130億パラメーター）商用サービスとして展開

2018年より独自で本領域における研究開発推進。GPT-3をベースに学習した最大130億パラメーターを持つ日本語に特化したモデルの一部をオープン化

24年3月 「Llama2」ベースの7BのLLMを開発し、デモを提供

70億パラメータのモデルで、公開されている日本語のLLMとしては最大級の規模
日本語にてAntropick社のCaude2, GoogleにGemini 1.0Proに匹敵する精度とされる24年5月に富岳を用いて開発した130億パラメータの「Fugaku-LLM」を公開「富岳」の政策対応枠において、LLMの分散並列学習手法の研究開発を予定。東工大が全体統括、東北大はデータの収集とモデルの選択、富士通は、理研は分散並列化/通信高速化を予定（富岳は現状GPUベースではない）

23年9月日英2言語を併せた能力でトップレベル性能を示す言語モデルPLaMo-13Bを公開

約130億個のパラメータからなる言語モデル
Apache License 2.0で公開されたOpen Source Software (OSS)

130億パラメータの大規模言語モデル「LLM-jp13B」を構築

産総研の計算資源であるAI橋渡しクラウド（ABCI）の利用により、より本格的な1750億パラメータ（GPT-3級）のLLMの構築に着手

23年8月に100億パラメータサイズ・日英2ヶ国語対応の大規模言語モデル“Weblab-10B”を公開

公開済みの日本語大規模言語モデルで最高水準
今後Weblab-10Bのさらなる大規模化を進める©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO10

グローバルでの議論
EU、英国、米国、日本などで、AIに関する議論が国際的に進展している
US Executive Order (10/30)•••

EU AI Act (5/11〜)

バイデン大統領は、AIの安全性と技術革新に関する大統領令を発令。
これは、AIの開発と使用を8つの原則と優先事項に従って促進し管理するものである。
これには、NISTによるAIシステムの安全性に関する基準が含まれており、セキュリティやプライバシーにとどまらず、教育や研究の促進など幅広い分野を対象としている。

https://news.biglobe.ne.jp/topics/international/1031/34064.
https://www.jetro.go.jp/biznews/2023/11/495833ae70119dbf.html
lAI Safety Summit (11/1-2 UK)••「ブレッチリー宣言」と題する共同宣言が、アメリカ、イギリス、中国、EU、日本、中東、アフリカ諸国を含む29の国と地域によって発表された。
アメリカとイギリスに設立された研究機関による新技術のAI安全性の事前検証に合意した。

4段階のリスクに分けて、それぞれに対するアプローチを検討する方法がA risk-based approach
大きな特徴となる。
• 欧州連合理事会および欧州議会は、2023年12月9日に、EU全域で統一適用されるAIに関する包括的な規制枠組みの草案（AI法案）について、暫定的な政治合意に達したことを発表。
• このアプローチの主な特徴は、リスクを4つのレベルに分類し、それぞれのアプローチを検討する方法。

httphttps://www.jetro.go.jp/biznews/2023/11/8e2cae60b199e3b1.htmls://www.jetro.go.jp/biznews/2023/11/8e2cae60b199e3b1.
html
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231103/k10014246101000.html©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

11国際的な動き）広島AIプロセス 各国共通の基本的な方針に合意 - 2023年12月
2023年12月、G7主要7カ国は、生成AIの活用や規制に向けた共通のルール作りを目指す「広島AIプロセス」で、各国共通の基本的な方針に合意した。開発者向けの指針や行動規範が主な内容。
12月の閣僚級会合で安全、安心で信頼できる高度なAIシステムの普及を目的とした指針と行動規範からなる初の国際的政策枠組みとして「広島AIプロ
セス包括的政策枠組み」がとりまとまり、G7首脳に承認された。
対象者

項目

指針及び規範の概要

AI開発者

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

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

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。

AI関係者©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYOhttps://www.soumu.go.jp/hiroshimaaiprocess/pdf/document03.pdf

12

AIセーフティ・インスティテュート（2024/2/14）©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYOhttps://www.itmedia.co.jp/news/articles/2402/14/news145.html
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA314O60R30C24A100000

13これまでの日本のAI政策
この１年、他国にひけを取らない早さで、AI政策を進めてきた• 2022年11月30日 OpenAIによるChatGPTの公開• 2023年2月3日 自民党に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長︓平将明議員。塩崎彰久議員など）が立ち上がる• 2月24日 MetaからLlamaリリース• 3月14日 Open AIからGPT-4リリース• 3月21日 GoogleからBardリリース• 4月10日 岸田総理がOpenAI社のサム・アルトマンCEOと面会• 5月11日 AI戦略会議（座長︓松尾豊 東大大学院教授）での議論開始‒ 関係省庁連携のためAI戦略チームも発足（チーム長︓村井英樹 官房副長官）• 5月26日 AI戦略会議「AIに関する暫定的な論点整理」の公表• 7月18日 MetaからLlama 2がリリース• 9月25日 OpenAIからGPT-4Vがリリース• 10月30日 広島AIプロセスに関するG7首脳声明• 11月1-2日 UKにてAI Safety Summit• 11月7日 OpenAIからGPT-4 Turboリリース• 11月17-21日 サム・アルトマンCEO解任劇• 12月6日 広島AIプロセス G7首脳声明• 12月7日 GoogleからGeminiリリース• 12月21日 AI戦略会議にて、AI Safety Instituteの設立が発表• 2024年2月2日 経産省が生成AIの開発力強化に向けたプロジェクト「GENIAC」を開始• 2月14日 AI Safety Instituteが設立• 4月14日 OpenAI Japan設立• 4月19日 AI事業者ガイドライン（第1.0版）取りまとめ• 5月13日 Open AIがGPT-4oを発表• 5月14日 Google I/Oにて、Gemini1.5proや動画生成AI「Veo」などAI関連のプロダクトを多数発表※ 赤字は国としての動き©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO14

日本のAI政策の出発点
デジタルの領域は、グローバルな競争の中で全般に苦しい戦いが続いており、AI政策も厳しい状態からスタートしている

Source: ソフトインフラレポート～DXの本質と産業変革に向けた提言～, 2022年4月©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

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ここ１年の動き
厳しい状態からスタートしているが、ここ１年、日本は最善手を指し続けている•

GPU増強‒ 政府のAI関連予算費1640.9億（昨年度比44%増）‒ 主要な事業者が整備する計算資源経費の1/3〜半額を補助•

リスクへの対応‒ AIセーフティーインスティチュート設立‒ AI事業者ガイドライン•

グローバルな議論のリーダーシップ‒ 広島AIプロセス‒ GPAI東京センター•

活用促進など‒ 日本国内のLLM開発‒ GENIAC•

全体をAI戦略会議で議論©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

16グローバルな立ち位置としての日本日本の存在感が増しており、海外のAI事業者が日本でのAI推進を進めている。OpenAIがアジア初のオフィスとして日本に拠点設置。
海外のビッグテックやSakana AIなどのスタートアップも日本に拠点を置くことを計画。また、海外の要人の来日も多い。

23/4/10 Sam Altman氏(Open AI)来日

24/4/9 Brad Smith氏(Microsoft)来日

24/2/27 Marc Zuckerberg氏(Meta) 来日

24/3/12 Yoshua Bengio氏が松尾研訪問

Source: Open AI プレスリリース, 「ChatGPT開発 オープンAI 東京に新拠点設立 日本のAI事情は︖」(NHK),「サカナAI、異能の群れ 創業1年で企業価値300億円」(日経新聞),(TBS), スミス・マイクロソフト社副会長兼社長による岸田総理大臣表敬(外務省), 「「メタ」のマーク・ザッカーバーグCEOが“極秘来日”」(FNN), 松尾研HP©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO「ChatGPT」トップが総理と面会

17

日本が注目される理由
グローバルに日本が注目されているのは、いくつかの理由がある• AIにポジティブな反応- 国全体でのAIに対する積極的な取り組み- 失業等の懸念が大きい他国と比較すると、日本は高齢化しており、AI活用が待ったなしである- ChatGPTの利用者数が世界で3位• 人件費の安さ- 円安が強まったことも相まって、G7の中で日本は賃金が安い- 優秀なAI人材が、雇用しやすい• 大企業のDX余地が大きい- 世界的な売り上げを誇る企業が数多くある- 内部留保の大きな企業も多く、AIなどDXに使う余地が潤沢にある- 一方で、DXが進んでおらず、それに対しての危機感が高まっている©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO18

日本のAI活用の可能性：伸びしろが大きい
横軸は各国のGDP。縦軸はDX未実施企業の割合[1]面積はDX余地を表す。対米国で、GDP比では16%だが、面積比では37%。

アメリカ
(100)

中国
(60)

日本
（面積比：37）

DX未実施企業の割合
各国のGDPとDX余地︓一覧表
GDP（百万USドル)（※2）

ドイツ
(9)

GDP

インド
(14)

DX未実施企業割合(※1,3) DX余地：GDP×割合

米国

27,966,553

0.21

5,984,842

中国

18,560,013

0.19

3,600,643

ドイツ

4,700,875

0.12

550,002

日本

4,286,187

0.52

2,215,959

インド

3,937,011

0.22

866,142[1] 総務省 各国企業のデジタル化の状況 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd24b210.html[2] 各国のGDPはIMF（国際通貨基金）が発表した2024年の世界各国のGDPより引用[3] インドのDX余地はIDC（国際データセンター） Digital Transformation Adoption — Industry Priorities and Focus Areasより推計©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

19

（参考）日本とシンガポールのAI戦略比較(1/2)
戦略的な国であるシンガポールのAI戦略のアクションアイテムの多くを既に実行し、あるいは議論している。
シンガポールのNAIS2.0

産

日本政府のAI戦略①産業ごとに企業横断のAIのCentres of Excellence (CoEs) を設立する
②AIスタートアップエコシステムやアクセラレータプログラムを強化する

推進体

官学

③行政サービスの生産性を向上し、国民に新しい価値を提供する④特定産業におけるAIのR&D計画を継続的に更新する⑤世界トップレベルのAI開発者を呼び込む

人材 産業ごとのAI活用はAI戦略会議にて議論されている
 SBIR制度にてAI含む研究開発スタートアップへ約1100億円の支出目標を設定(令和5年度)
 国内スタートアップ企業の海外展開支援を行うアクセラレータプロ
グラム「GSAP」を展開
 松尾研で23社のスタートアップを育成し、2社が上場、2社がM&A済 自治体を中心に、AIの業務活用が進んでいる 医療、教育、防災分野での取り組みも進行中
 NEDOにて、12の優先AI技術開発を特定し、アクションプランを策定
 Sakana AIやMicrosoftの日本投資など、グローバル流入が加速⑥AI活用人材を1.5万人育成し、AI需要を高める
人材・ケイパ
コミュニ
ティ
拠点⑦企業でのAI活用を促進し、トランスフォーメーションを推し進める⑧産業特化型のAIトレーニングプログラムを組成し、リスキリングを促進する

 AI戦略会議（あるいは新しい資本主義実現会議）で議論されている⑨シンボリックなAI拠点をつくり、AIコミュニティを育成する

 本郷がひとつの例
 AIの研究室やAIスタートアップが集積 世界のAI研究者が東大を訪問

Source: シンガポール政府HP©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO（参考）日本とシンガポールのAI戦略比較(2/2)
戦略的な国であるシンガポールのAI戦略のアクションアイテムの多くを既に実行し、あるいは議論している。
シンガポールのNAIS2.0

計算資源

日本政府のAI戦略⑩計算機資源を拡張する

 計算機資源の整備・拡充に400億円以上(R5年度)の投入 経産省にて、GENIACなど政府による民間への計算機供給を実施
 NVIDIAと日本企業の協業⑪データ関連サービスやプライバシー保護技術を進展させる

 新規設立したAISIにて取り組む⑫政府が保有するデータを公開し、公共の利益に貢献する

 デジタル庁にて、データの官民連携のためのアクションプランを策定 AI戦略会議でも議論された

データ
インフラ・環境整備⑬AI関連規制を整備する
 「AI事業者ガイドライン」を省庁横断で制定
 履行確保に向けた制度整備など、今後も継続議論

安全性⑭AIのセキュリティ耐性を向上させる
リーダーシッ⑮AIイノベーションの国際的な地位を確立する
プ

予算

5年間で10億シンガポールドル（約1,120億円）の国家予算©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 日米にて、産学連携共同研究プログラムを設立
 MicrosoftやNVIDIAなど、日本へ研究拠点を設立

 2024年度単年で約1,650億円のAI関連予算
21

日本のAI戦略の可能性
今後のAI戦略として、さまざまな形での活用を進めていく必要がある。
ここでは、グローバルへの展開、産業別の生成AI、AIによる関連産業の新展開、AI人材の育成といったテーマで整理する。

グローバルへの展開
特にアジア市場
A-1

東南アジアLLM
計画への参画

産業別の生成AI

AIによる関連産業の新展開

B-1

医療

C-1

防衛

B-2

ロボット

C-2

金融

B-3

リーガル

C-3

コンテンツ

B-4

製造業

C-4

メディア

B-5

行政

C-5

電力

C-6

半導体

©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

AI人材の育成
D-1
D-2
D-3

デジタル・AIのリテラシの向上
若者のグローバルサウス育成“街の電気屋さん”
構想22

松尾研でのAI人材育成︓講座全体像
Web、データサイエンス、ディープラーニング、起業の４領域で年30講座以上を開講

世界モデル寄付講座
Web工学とビジネスモデル

Web工学

基礎プロジェクト

AI経営寄付講座

グローバル消費インテリジェンス寄付講座（データサイエンティスト育成）
Web工学

Python基礎講座

集中講座（スプリング・ サマー）

深層生成モデル・深層強化学習
自然言語処理・画像認識
宝くじ仮説
金融市場取引と機械学習
大規模言語モデル

Web工学

Deep Learning
基礎講座

データ駆動型起業演習

データ駆動型事業立案演習

アントレプレナーシップ
教育デザイン寄付講座

Web工学
ディープテック起業家への招待
GCPセミナー

Web工学
Web工学

データサイエンス
ビジネスモデルDeep Learning©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

アントレプレナーシップ
23受講者数の推移
2022年度の5600人から23年度は12000人超へ倍増。GCI講座（年2回開催）で5000人弱、DL基礎講座で1000人超、新規開講したLLM（大規模言語モデル）講座で2000人超など、講座数とともに受講者数の拡大している。また中高生の受講生の数も増加してきている。
25,000人

人
14000

12,480

12000
10000
8000
5,659

6000
3,748

4000
2000
0

4,923

139 139173 145363 184

20142015

2016

936

258

2017

989

455

2,569

2,497
1,635
1,381
1,1191,404

※2018
全体

2019

2020

GCI

©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

2021

2022

2023
年度

2024年度計画

24

これまでに松尾研から輩出したスタートアップ 23社「松尾研発スタートアップ」とは、松尾研出身者が創業または松尾研の支援を受け創業された企業の内、技術・事業力共に成長可能性が認められる選抜されたスタートアップです。

IPO
M&A

M&A

（スイングバイIPO予定）©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO25

ELYZAのKDDIグループとの連携
ELYZAとKDDIグループが生成AIの社会実装に向け資本業務提携を締結• 提携趣旨- ELYZAの持つLLMの研究開発力とKDDIグループの計算基盤、ネットワーク資源などのアセットを組み合わせ、生成AIの社会実装を加速- KDDIグループの生成AI戦略の中心としてELYZAが連携- ELYZAは将来的にスイングバイIPOを目指す• 提携による協業内容- (1)オープンモデル活用型の日本語汎用LLM開発- (2)領域特化型のLLM開発- (3)生成AIを活用したDX支援・AI SaaS提供

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000043.000047565.html
https://news.kddi.com/kddi/corporate/newsrelease/2024/03/18/7333.html©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO26

ICRAでの日本の存在感
先日ロボット工学とオートメーションの国際学会ICRAが横浜で開催された• ロボット工学とオートメーションの国際学会ICRA （InternationalConference on Robotics and Automation）- Embodiment関連に注目• RT-XプロジェクトがBEST Paper- Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets
and RT-X Models- Google Deepmindと世界21研究機関がオフラインのロボット
データセットを統一のフォーマットに変換し利用- 22種類のロボット，527スキル (160,266タスク)，100万エ
ピソード以上- 日本からは東大3研究室が参加（松尾研、JSK、原田研）- RT-1/RT-2のモデルをこれらのデータで学習するとロボットのmorphologyに（ある程度）汎化するモデルが得られた（個別のデータで学習したRT-1/2よりも良い性能）
https://robotics-transformer-x.github.io/
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/2024-05-21/©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO27

ソフトバンクの投資
ソフトバンクグループは「AI革命」に向けて最大10兆円（約750億ドル）の投資計画を構想。

• AIや半導体、ロボティクスの最新技術を結集し、あらゆる産業に革新をもたらすことを目指す• 主要な要素は、大量のデータを効率的に処理できるAI向け半導体の開発・製造事業- AI向け半導体の開発・製造へ積極的に参入し、2025年には試作品を完成させ、量産体制を目指す- 加えて、26年以降には自社開発の半導体を備えたデータセンターの建設や発電事業にも進出する計画

SBG 2024年3月期 決算説明会 資料より引用

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB110EX0R10C24A5000000/
SBG 24年3月期決算説明会プレゼンテーション資料©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

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AI戦略会議から抜粋
生成AIの活用があらゆる業界で進んでいる

AI戦略会議 田中構成員資料（進化する日本でのAIの利活用）より抜粋 https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/9kai/shiryo1-3.pdf©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

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まとめ
この１年間、生成AIに関する日本の動きは、これまでにないスピード感で取り組んできており、最善手が続いている。
その結果、日本の存在感が増しており、海外のAI事業者が日本でのAI推進を進めている。
日本はグローバルにみても注目されている。
• 国としてAIにポジティブな反応• AI人材とコスト• 大企業のDX余地が大きい等

この１年間の取り組みを通じ、正しい戦略でやるべきことを進めれば、グローバルにもある程度の勝負になると感じている。
ぜひ生成AIの技術が、産業をエンパワーし、人材の能力を引き出し、人々の生活を豊かにする手助けができればと考えている。

©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO30

©MATSUO LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO