経済産業省大臣官房審議官

お答え申し上げます。 　ポスト５Ｇ情報通信システム基盤強化研究開発事業における競争力ある生成ＡＩ基盤モデルの開発事業、いわゆるＧＥＮＩＡＣ事業の令和七年三月公募分において、楽天グループ株式会社に対する支援額は約十二億円となっております。

お答え申し上げます。 　ソフトウェア関連ですと、例えば、過去、ソフトウェア開発支援システムの構築を目指した国家プロジェクトでシグマプロジェクト、御指摘のものあるわけですけれども、十分な成果が得られなかったという評価です。 　一つは、ユーザーのニーズとちょっとマッチしていない部分があった。更に言うと、技術動向がＵＮＩＸをめぐってかなり変わっていた、そういった中で計画を見直さないでそのまま事業を継続してしまった。それがかなり大きい問題だったんじゃないかというふうに認識をしています。 　一方で、御指摘をいただきました「富岳」プロジェクト、これ技術動向に応じた設計変更、例えば半導体の微細加工技術が変化したことを踏まえて即座にそれに対応するとか、あと、ユーザーニーズに応じた試行的な計算資源の提供などをやりながら使ってもらっていく、こういうような柔軟なやり方で、当初決めた計画から必要な見直しを途

競争力あるフィジカルＡＩ、ロボットでも汎化させた形で使えるようにするためには、かなり物理に関するいろいろなデータ使う必要があると思っています。逆に、日本はここは強みがあるかなと。高齢者のそれこそヘルスケアのようなところも物理的なデータになります。災害対応、製造現場、あと福島第一原発の廃炉の現場、こういったところで蓄積されたデータというのは非常に有望、これを活用していきたいということです。 　一方で、こうした現場データはそのままＡＩに学習させるのは難しいものですから、データの意味付けとかそれぞれのデータの関係性を整理して、いわゆるＡＩレディー化させて使えるようにしていかないといけないと。したがいまして、こういったことを踏まえて、ＡＩ開発の支援プログラム、ＧＥＮＩＡＣの中で、製造現場などの現場データの整備手法、いわゆる手法論を確立して標準化する、この手法論を使ってデータセットをつくっていくと

お答え申し上げます。 　まず、今回、マルチモーダル基盤モデル開発ということで取り組みますけれども、物理領域を意識していますので、工場の自律制御とかロボットの自律制御、そういったものに貢献できるものをつくっていきたいと思っています。 　そうすると、特にロボットの自律制御なんかは汎用的な性能必要なので、したがって、かなり汎化させることはやりますが、一方で、例えば過酷環境で稼働できるようにするとか、あと、高信頼性みたいなものになってくると、日本のデータがかなり、日本だけが持っているところ、ここを学習すると、かなり特化したモデルの開発にも貢献できると、こんなようなところでバランスを取られています。 　こういったものをしっかりと軌道修正を掛けながら進めていけるようにしないといけないと思っています。先ほども少し述べましたけれども、四半期ごとにモニタリングをすると。そのモニタリングの中の目標設定の

お答え申し上げます。 　先月の日米首脳会談に合わせて、日米双方に利益のある形で海洋鉱物資源分野での二国間協力を前進させる、こういうことを目指しまして、赤澤経済産業大臣とラトニック商務長官、この間で海洋鉱物資源分野に関する協力覚書が署名をされたというところでございますが、本協力覚書における協力分野として、深海科学及び海底鉱物資源プロジェクト、例えばレアアース泥プロジェクト、また、マンガン団塊プロジェクト等につきまして、情報共有や協力の可能性の検討、それとともに、専門家、研究者、それから産業界との交流を進めていく、このようなことを盛り込んでいるのが、御指摘のあった南鳥島沖のレアアース泥に関する日米共同開発の検討については、覚書には記載されていないということでございます。

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

お答え申し上げます。 　委員御指摘のとおり、半導体やＡＩに関連する人材が不足する見通しとなっております。このため、まず半導体に関しましては、各地域でコンソーシアムを既に設立し、地域の実情に応じた人材育成に取り組んでいるところです。 　また、半導体の特に高度設計人材、こちらにつきましては、最先端半導体の研究開発、人材育成を行う技術研究組合最先端半導体技術センター、ＬＳＴＣと言っていますけれども、こちらで取り組んでいます。 　ＡＩについては、突出した若手の人材を発掘、育成する事業、未踏と言っていますけれども、こういったものやＡＩモデル開発の取組支援などを通じた形でＡＩ開発を進められる人材の育成を進めています。 　文科省の方では、海外の優秀な若手研究者を国内大学に呼び込む取組も進めておりまして、例えばＡＩ分野では、名古屋大学が一流ジャーナルにも掲載実績のある若手研究者を昨年招聘したという

お答え申し上げます。 　本年三月に公表いたしました二〇四〇年の就業構造推計におきまして、生成ＡＩなどの普及によって、プログラミングなどの業務が部分的に代替されると評価しているところでございます。 　その一方で、同推計におきましては、様々な産業におきまして、ＡＩやロボットに関する一定の知見を有しながら、現場での実装を担う人材が大幅に不足するということも示唆してございます。 　これら示唆も踏まえながら、関係省庁とも連携しながら、ＡＩの進展などを含む将来の産業構造の変化に合わせた産業人材育成を実施してまいります。

お答え申し上げます。 　経済産業省としましては、令和四年度補正予算より実施してございますリスキリングを通じたキャリアアップ支援事業を通じまして、在職者に対して、キャリア相談からリスキリング、転職までを一体的に支援しているところでございます。 　また、職種の転換などの労働移動に向けたリスキリングの効果を高めるために、令和七年度補正予算におきまして、戦略分野などで求められるスキルの可視化にも取り組んでいるところでございます。 　こうした取組を通じまして、在職者のリスキリング、労働移動を促進してまいりたいと考えてございます。

お答え申し上げます。 　御指摘の就業構造推計につきましては、経済産業政策新機軸部会でお示ししました、二〇四〇年に向けた経済、産業構造のシナリオ定量化を前提に、足下の生成ＡＩの普及も加味して推計したものでございます。 　本推計を踏まえまして、ＡＩなどの進展を含む将来の産業構造の変化に合わせた産業人材育成につきまして、文部科学省や厚生労働省とも連携して取組を進めているところでございます。 　現時点では、前提となる産業構造のシナリオや就業構造推計を見直すかは未定ではございますが、今後、生成ＡＩなどの更なる普及による影響等も踏まえまして、将来的な見直しの必要性についても検討してまいりたいと考えてございます。