経済産業省商務情報政策局長

ＡＩに関して、最先端の半導体、それを使った計算資源、それを使って開発するモデルということで一気通貫で、日本の国内に一定の能力を持つということで一体的に支援をするというフレームでございます。 　このフレームの中では、産業競争力や経済成長につながること、経済安保上の重要性、公的支援がなければ投資を行えないことを条件に優先順位を判断する、それで支援対象を決定するため、あらかじめＡＩ用の枠が幾らというふうには決めていないということでございます。 　ただ、令和六年度補正予算それから七年度の当初予算案合わせて一・八兆円の予算案を考えているわけでございますが、この支援を想定している案件にはやはりＡＩに関連し得る事業が大変多いわけでございまして、今後もＡＩ関連の案件が増加していくことが想定されることから、実際に、ＡＩ関連の支援に対して十分な支援額を確保できる、そのように考えております。

お答え申し上げます。 　これまでの実績で少しイメージをお示しできればと思いますが、令和五年度の補正予算において千九百億円確保いたしまして、生成ＡＩの基盤モデル開発とか計算資源の整備に対する支援を行ってまいりました。 　その結果、三百名を超える人材が大規模言語モデルの開発に実際に携わって経験をした、それで世界の最先端モデルよりも高い日本語性能を持つモデルを開発するなどの成果が出ております。 　また、計算資源についても、二〇二七年度末までに累計で六十エクサＦＬＯＰＳ、エクサＦＬＯＰＳというのはコンピューターの性能を示す指標でございますが、規模を整備するとの目標実現に向けて着実に整備が進んでいる、そういう成果が上がっているところでございます。

何点か、委員から御指摘ありました。 　まず、ＡＰＢ社についての技術開発の状況なんですけれども、昨年十一月にステージゲート審査をしまして、外部有識者の委員の方々が進捗点検をされました。そのときに、車載用電池としてのエネルギー密度の達成が十分じゃないことだけでなく、量産化のための製造プロセスや製造ラインの見通しが立っていないとか、事業実施のための体制が十分でないとか、いろいろ、数々の指摘を受けておりまして、目標達成が困難な状況にある、それで支援継続の基準を満たさないとして審査委員会の全委員が事業の終了、中止というのを合意した、そういう状況でございます。 　一方、研究開発支援をして形成した資産が流出してしまうと困るわけでございまして、この点については、グリーンイノベーション基金におきまして取得した、形成した、実際、全樹脂電池を開発するためには研究開発した設備を使わなければいけませんので、その

御指摘のとおり、半導体の設計は大変重要でございます。特に、トップ人材の育成のところが鍵になってまいります。 　経済産業省が二〇〇〇年から実施してきた未踏事業という事業がございまして、この事業の中から輩出された方として、半導体の設計会社であるプリファードネットワークスの西川ＣＥＯでありますとか、東大でＡＩの人材育成をやっておられます松尾豊先生とか、この未踏事業から出てこられた方で、御出身でございまして、半導体の設計あるいはＡＩ分野の人材育成にこれまでも取り組んできたんですけれども、更に強化していく必要がございまして、昨年十一月から三つの人材育成プログラムをスタートさせたところでございます。 　テンストレントというアメリカの半導体設計のスタートアップがございますが、このテンストレントに御協力いただきまして、テンストレントに派遣して日本人の半導体設計人材を育成するプログラム、これをスタートい

委員御発言のとおり、二〇二七年度までに六十エクサＦＬＯＰＳの整備を目指すという目標を掲げ、これは達成が大体見通しがついておりますが、更なるデータセンターの立地に当たって、豊富なデータ処理需要、地盤の強固さ、電力、通信ネットワーク、産業用水の充実などの考慮要素がございます。 　ＧＸ二〇四〇ビジョンを今朝閣議決定したところでございますが、そこのビジョンにおいて、これらの考慮要素を踏まえて、レジリエンスと電力、通信インフラの有効活用の観点からデータセンターの立地促進策の具体化を進める方針を示しているところでございます。 　この方針に基づきまして今後検討を加速させる中で、可能な限りより具体的な目標を設定してまいりたいと考えております。

委員御指摘の点でございますが、独立行政法人の情報処理推進機構、ＩＰＡのＤＸ動向調査二〇二四という調査があるんですけれども、これで各企業、日本企業の各レイヤーでどうＡＩ人材が足りているか足りていないかというのを調べております。 　例えば、ＡＩツールで分析を行って自社の事業に生かせる従業員が十分いるという日本企業は一・五％しかいない。経営層も、ＡＩに理解ある経営、マネジメント層が十分いる日本企業というのは一一・五％しかいないということなので、相当絶対量として不足しているというふうに考えられます。 　政府全体では、ＡＩ人材も含めたデジタル人材の育成について、二〇二二年度から二〇二六年度まで二百三十万人育成するという目標を掲げております。 　今日、デジタル人材だけれどもＡＩは一切分かりませんという人が必要とされているかというのはありますので、そういう意味では、相当程度の、この二百三十万人とい

アメリカの場合、国防総省が先端技術の研究開発、ＤＡＲＰＡというプログラムを持っておりまして、産業政策を、安全保障の名の下にずっと開発をしてきたという歴史がございます。アメリカのＣＨＩＰＳ法でも、国防総省のマイクロエレクトロニクスのＲアンドＤであるとか人材育成とかが全体のプログラムの中に位置づけられておりまして、そういう半導体政策の研究開発とか人材育成について、通常から国務省やホワイトハウス、ほかともやっていますけれども、国防総省とも意見交換をしております。 　そういう文脈で意見交換を行ったものでございまして、軍事目的について、ラピダスのチップを使用する、しないという議論は一切出ておりません。

これまでも国会で御質問いただきまして、ラピダスが具体的に米国から国防用のチップの供給というのを打診されているとか、そういう話があるかというと、それはないというふうに繰り返し答弁を申し上げておりまして、現時点、直近の情報も確認いたしましたけれども、それはないということでございます。

お答え申し上げます。 　ラピダスプロジェクトの成功に向けましては、主に三つ、委員の御指摘によると四つ課題があるということになりますが、三つにまとめますと、量産技術の確立、それから顧客の獲得、資金調達、この三つであるというふうに考えております。 　量産技術の開発は、アメリカのＩＢＭ、それからベルギーのｉｍｅｃなど、海外のトップ機関等と連携して進めております。昨年十月には、外部有識者から、これまでの開発は、その時点でですね、順調に進んでいるというふうな評価を受けております。 　今後焦点になってくるのは、委員御指摘の量産に向けた歩留りの改善でございます。ラピダスのビジネスモデルの特徴である一枚ずつ処理する枚葉式、短納期の製造プロセスを通じまして、収集できるデータ量が多くなりますので、そのデータ量が多いことを活用して歩留りの改善のラーニングカーブを速くするということを目指して取り組んでいくと

委員御指摘のとおり、一般的に、半導体の製造においては大量の電力が必要になります。ラピダス社の量産に必要な電力需要に関しまして、ラピダス社によりますと、二〇二七年量産時に十万キロワット前後の電力需要が発生すると見込まれております。量産開始に伴いまして北海道内の電力需要が増加しても、必要な電力の供給量を確保できる見込みであり、電力の安定供給自体には支障がないものと認識しております。