参議院

長峯先生、ありがとうございます。 　極めて重要なことだと思います。私どもの大事なビジネスモデルの一つの核を成す形になっておりまして、今まで、やっぱりこのファブレス、ファウンダリー、ＯＳＡＴモデルという、三つ分割して、分業作業で最高のパフォーマンス出すというのが今主流のビジネスモデルであります。ですから、ほとんどの企業は前工程、日本もよく、御存じのように、後工程を海外に出すというような形でやっておりまして、こちらの方は人件費がコストのほとんどを占めておりましたので、そういう時代もあったわけでございます。 　ところが、先ほど黒田先生からございましたように、ここが重要な部分になってきたわけです。自動化も進んでおります。そういう形からしまして、私どもは、このスピードを速くする、そういった観点から、このＩＩＭ、我々の工場の方に世界で初めて前工程と後工程を一貫で行う、こういうようなシステムを考えた

大変興味深いお話でございました。ありがとうございます。 　続きまして、今井参考人にお伺いしたいんですが、先ほどのＡＩに対する投資額を見ますと、ＧＡＦＡとの差は余りにも大き過ぎて、これってこれからどんどん開いていく一方なのではないかという気がするんですが、それを例えば国費で賄っていくというのはなかなか難しいんだろうというふうに思っています。そういう中で、どういったことをしていけばいいのかというのをちょっとお伺いしたいと思います。

御質問ありがとうございます。 　それはおっしゃるとおりでして、実際研究している身としても、ＧＡＦＡなどのビッグテックとの差は非常に大きいというのを痛感しております。 　ただ、これは少し歴史を振り返っていただく必要があるんですけれども、技術というのは、コモディティー化、小型化、オープン化など、サイクルがあります。最初、技術というものが登場したときは大体非常に大きくて、普通の人から見ても、これ何が有り難いのか分からない、使いにくいという、そんな感じになっています。これ昔、インターネットがそうでした。一九〇〇年代の中盤に出てきて、一般家庭に普及していなかったと。これが結局普及するのは一九九〇年代頃ですけれども、ようやくその時期にパーソナルコンピューターというものが一般家庭にも普及して、その時期にようやく、先ほど言ったＧＡＦＡという企業群、アマゾンとかグーグルとかの企業がその技術をもってして天

最後の質問になりますが、今井参考人、そうなったときに、やっぱりＡＩ人材というののボリュームがある程度ないといけないと思うんですね。今、日本の現状がどうなっているのか、そして、これから政策として、国が政策としてやるとしたら何をやっていくべきなのかをお伺いしたいと思います。

日本の人材は優秀です。私自身はこれまで一万人ぐらいのＡＩ教育に関わってきましたけれども、皆さん非常に研究できますし、別に私は教育関わっていない、いろんな機関の研究者はもちろん私よりも優秀な人も非常に多くいらっしゃいます。 　基本的に研究者は、これは私だけではなくて共通のせりふですけれども、必要なだけのお金を投資すれば、研究者は非常に、私はともかくとして、優秀ですので、お金を与えて、あとは放っておくという言い方はちょっとどうかと思いますけれども、前提となるものさえ与えていただく、あるいは、もう少し踏み込んだ発言をすると、海外、まさに研究の最先端が行われている海外、シリコンバレーとかとの交流を増やす。これは、日本で学会を開くだけの予算が必要とか、そういうお話になると思いますけれども、そういうところをやっていただければ、日本の人材は非常にＡＩに関して良いものになっていくのではないかなというふう

ありがとうございました。

三人の参考人の方々、大変貴重なお話をありがとうございました。立憲民主・社民・無所属の古賀之士と申します。 　お話を伺っていまして、国内で次世代の半導体を量産していくということは、もう成功してほしいというのはもう重々、やまやまだということをまず大前提に様々な観点からお尋ねをいたします。 　まず、長峯委員からも結びの質問にございました人材の育成について、これはお話をしていただいた順番にお尋ねをしようと思っております。 　まず、黒田参考人にお尋ねをいたします。 　大きな面でいきますと、全国で今後四万人の半導体の人材が不足するとも言われております。この辺の現状、そして、特に遅れてしまっては大変困る、可及的速やかに是非育っていただきたいという人材はこういう分野だというものがありましたら教えていただけないでしょうか。

大変重要な御質問をいただきまして、ありがとうございます。 　まず、端的に申し上げるならば、今の足りない人材を世界で取り合っている状況の中で、この同じパイの中で取り合っているのでは解決になりません。いかにこのパイを大きくするかという観点で考えたときに、幾つかポイントがありますが、ここでは一点だけまず申し上げると、やはり私は女性の活躍だと思っています。 　これは、かつて東京大学に国会議員の先生方が視察に来られて、それで説明申し上げた後、ある女性議員の方から質問が出まして、何でこの集合写真に男の人ばっかり写っているんですかと言われて、あっ、なるほど、それは気が付きませんでしたと。調べてみると、日本の電子メーカーの新卒技術系採用の中に占める女性の割合って確かに一〇％ぐらいなんですね。台湾のＴＳＭＣを見ますと、これが二〇％あるんです。それから、私たちが教えている現場、工学部電気電子工学科のような

古賀先生、ありがとうございます。 　今まさに黒田先生がダイバーシティーのお話をしていただきましたけれども、私も全く同じ考え方を持っております。 　ちょっと違った視点でいいますと、例えば、女性は我々もどんどん増やそうと思って頑張っているわけですが、違った観点から見ますと、一つは、やっぱり自分の人生を決めるのはいつなのかという形だと思うんですね。皆さんもそうだと思いますけれども、私も幼稚園のときに大工になろうと思っていました。ですから、もちろん大学で自分の将来を決めるということも当然あると思うんですが、もっと早い時期に自分の興味であるとか自分の向かうべき方向性を考え始めているんだと思います。 　問題は、そういう機会が与えられるかどうかだと思うんですね。ですから、先ほど北海道の小学生にいろんな半導体の応用であるとかすばらしさを伝えるということをお話しいたしました。ですから、是非とも国の方々

僕の方からはもうちょっと、結構突っ込んだようなお話をさせていただきます。 　必要な人材というのは、もちろん先ほどの二人の参考人がおっしゃった女性の方ですとかドクターを取った方ってもちろん重要だと思いますけれども、私の方からちょっと意識のところで、こういう人材を欲しいというところで、ステージを変えてしまうような発想ができる人というのが必要かなと思います。 　ステージというのは、まさに今、研究のある土壌みたいな話ですね。今、人工知能という世界においてニューラルネットワークというものをみんな使って研究している、生成ＡＩというものを使って、チャットＧＰＴの基盤技術となっているものを使ってみんな研究しているという、もうみんなが立っているような研究の地盤があるわけで、これをステージというんですけれども、これをそもそも変えてしまうような発想ができる人というのは非常に重要かと思います。 　先ほど、長