経済産業委員会

そのとおりでございます。

ありがとうございます。 　この消費税というものに関しまして、消費税は消費者が負担する間接税というふうなイメージが流れていますが、公正取引委員会が認めてくださったとおり、あくまで売価の一部として設定されているものでございまして、実質的には事業者の粗利益にかかる第二の法人税として、特に体力の弱い中小企業の経営を圧迫した上で、さらに賃上げを妨害するような側面があるというふうに我々参政党としては認識しております。 　なので、私たちとしては、消費税というものを食品だけではなくて全ての品目できちんと下げることによって、いわゆる物価高対策という側面だけではなくて、中小企業支援そして賃上げ促進のためにこそ、それが最もいいんじゃないかと思っていますが、昨年、トランプ大統領が世界的に追加関税をかけることを宣言されて、赤澤大臣が何度も対米関税交渉に赴いていらっしゃいましたけれども、アメリカから見れば、この日

御質問にお答えする前に、先ほど、第七次エネ基の数字でちょっと私が言い間違えたところがあるので。正しくは、原発二割に対して、再エネは四割から五割、火力が三割から四割です。再エネと火力を私ちょっと逆に申し上げたようでありまして、そこをちょっと間違えると大ごとですので、済みません。再エネで四割から五割を実現していく中で、委員が御指摘のあの目標が出てきているということです。 　消費税ですが、昨年四月、当時の石破総理から御指示を受けて私が関税協議を担当することとなり、国益を懸けたぎりぎりのやり取りといいますか、やった結果、昨年七月、米国と合意に至りました。 　ただ、その過程で消費税の話が出たことは実はありませんで、私自身、委員の御指摘は理解をいたしますが、我が国の消費税は国産品と輸入品に対して一律に課されるので、消費税を課していること自体が、それをやめたら急に輸入品の競争力が増すというような関係

お答えありがとうございます。 　国内の競争力等を含めて、輸出業者に対して還付金という形で補助が入っているというふうなアメリカ側の見方もあると思いますので、引き続きこの点は交渉をしっかり進めていっていただきたいと思います。 　以上で、時間になりましたので、私の質問を終わりたいと思います。ありがとうございました。

次に、河合道雄君。

チームみらいの河合道雄です。 　本日が経済産業委員会での初めての質疑となります。このような機会をいただき、誠にありがとうございます。皆様におかれましても、どうぞよろしくお願いいたします。 　それでは、早速入らせていただきます。 　少子高齢化や労働人口の減少という構造的な課題を抱える日本では、しっかりと技術に投資をしていくことが必要条件となります。特に、技術革新がすさまじいスピードで進むことで生じる環境変化にいち早く対応していくこと、そして、日本の勝ち筋がある分野で、官民連携の下で大胆に投資していくことを一層進めなくてはならないと考えております。 　本日は、その課題意識の下、フィジカルＡＩの社会実装、二〇四〇年就業構造推計について、そしてコンテンツ産業への投資の三点をテーマにお伺いをいたします。どうぞよろしくお願いいたします。 　まず、フィジカルＡＩの社会実装についてお伺いをいたし

現在、成長戦略のＡＩ・半導体分野において、フィジカルＡＩ、特にＡＩロボットを主要な対象製品に選定をし、ＡＩロボティクス産業を我が国の中核産業へ飛躍させることをまとめた官民投資ロードマップの策定を進めております。 　官民投資ロードマップでは、ＡＩロボットの開発や社会実装を加速するための諸課題の整理と、講ずるべき政策の方向性を明確化するため、ＡＩロボティクス戦略を策定、公表したところでございます。 　当該戦略においては、製造業、物流業、建設業といったような、委員御指摘の業界を所管する関係省庁と連携して、取り組むべき制度課題についても整理をしているところでございます。 　具体的には、自律的に動くＡＩロボットと人との協働、接触を前提とする安全確保に関する規制でありますとか安全基準の整理の必要性といった内容を取り上げております。 　こうした制度的課題とその取り組むべき方針を官民投資ロードマッ

大臣、御答弁ありがとうございます。 　この分野では、やはり機動的にどういった課題があるかを民間事業者の声も踏まえながらアップデートしていくことが重要かと考えておりますので、引き続きの対応をお願いしたいと思います。 　続いて、データの活用について御質問をさせていただきます。 　これまで、インターネット上の大量のテキストデータを学習し、あらゆる場面で活用されつつある生成ＡＩについても、昨今では学習データの枯渇という問題が直面しつつある状況でございます。そして、その打ち手として約六割を占めるとされる企業データをどのように活用していくかということがポイントとされています。 　実際、政府戦略の中では、製造業等の豊富な現場データが日本の強みと位置づける一方、ワーキンググループでは、ＡＩレディー化されたデータの整備であるとか、業界横断のデータ連携が重要と指摘されています。実際、製造、物流の現場デ

お答え申し上げます。 　フィジカルＡＩ、これを日本の強みとしていくため、そして、日本が強みを持つ製造業等の現場データをＡＩに学習させてできるだけ早くＡＩを実装するためにも、製造現場などのそういった、日本が豊富に収得しているデータ、これを意味づけ、関係づけなどを行いながら、ＡＩが理解しやすいデータとして整備していく、これが必要であります。 　委員御指摘のとおり、これまで各企業はデータに関する連携については慎重であったわけですけれども、フィジカルＡＩの可能性が少しずつ理解されてきているなと思います。姿勢に変化の兆しも見られてきているところでありまして、今こそ、データを持つ企業にもメリットがある形でデータの取得、利活用を進めるユースケースづくりが重要になっているなというふうに考えています。 　そういった観点から、経済産業省といたしましては、ＡＩ開発の支援プログラムにおいて、現場データの整備

御回答いただき、ありがとうございました。 　引き続き、このデータセットをどうつくっていくかであるとか、そういったところのエコシステムをつくっていくことの重要性が非常に高いと思いますので、引き続きのお取組をお願いいたします。 　続いては、国内の社会実装について御質問いたします。 　マイクロソフトの調査では、日本の生成ＡＩ利用率は一九・一％で世界五十三位とされました。政府資料でも、この結果を受けつつ、ＡＩの利活用において諸外国に比して劣後にあるという指摘もございました。フィジカルＡＩの本格展開を実現するためには、その前段として挙げられた製造業、物流、医療又は介護、建設といったいわゆる現場産業の中でＩＴ化、ＤＸ化が先んじて進んでいく必要があると考えます。 　特に、従前のロボット戦略においては、二〇一五年に定められたロボット新戦略や二〇一九年に定められたロボットによる社会変革推進計画等の下