経済産業省大臣官房審議官

お答え申し上げます。 　原油や石油製品については、代替調達や備蓄石油の放出により日本全体として必要な量を確保できているわけでございますけれども、今御指摘ありましたシンナーの原料でもありますナフサにつきましては、川中製品の在庫の活用、国内での精製、それと合わせまして、少なくとも化学品全体の国内需要の四か月分を確保できております。原油や石油製品全体のみならず化学品としても、これは日本全体として必要となる量を確保しております。さらに、中東以外からのナフサを輸入する量、これを増加させることによりまして、今あります川中製品の在庫の使用期間を半年以上に延ばすことが可能となっております。 　しかしながら、一方で、足下では、御指摘にありましたとおり、一部で供給の偏り、それから流通の目詰まりというのが生じているのも認識をしておりまして、こうしたものにつきましては、関係省庁に設置をされた情報提供窓口を通じ

お答えを申し上げます。 　今回の取組におきましては、農林水産物、食品の輸出拡大、これに向けて、地方経済産業局、それから地方農政局を始めとしまして、地方組織を有する経産省と農水省がまずは連携を強化する、これによりまして、海外の新たな需要開拓はもとより、特に地方において、新たに輸出に取り組む事業者の方々の掘り起こし、それから産品の加工度を上げて付加価値の向上を促す、こういったことを目指しております。 　その際に、海外での需要開拓、それから商流構築におきましては、在外公館の協力、それから一緒にやっていくということが必要不可欠と考えてございます。こうした観点から、今回の取組を進めるに当たっては、外務省、在外公館との連携というものをこれまで以上に一層強化してまいりたいというふうに考えてございます。

お答えを申し上げます。 　事業者の方々の直面する様々な課題、これに応じられるように、ジェトロ、海外の輸出支援窓口、農水省の輸出相談窓口、様々設けておるわけでございますが、御指摘いただいたとおり、そもそもどこに何から相談すべきかお悩みの方もいらっしゃるというふうに承知しています。 　したがいまして、今回新たな取組を始めるに当たりましては、各都道府県に事務所を設置するジェトロ、ここが、経産省だけじゃなくて農水省等、各種の施策について、事業者さんの準備状況に応じて適切な情報を案内する役割を担いたいというふうに考えております。これによりまして、どこに相談すべきかお悩みの場合に、最寄りのジェトロにお問い合わせいただければ適切な御助言をさせていただきたいと思います。 　今後、こうしたことをウェブサイトなどにおいても掲載をしまして、周知それから広報を強化していきたいと思います。その際に、事業者の利

お答え申し上げます。 　委員御指摘の、ＡＩが現実世界を理解して行動を生成することで物理的タスクを遂行するフィジカルＡＩ、これは日本が持ちます世界に誇れる製造業等の現場に蓄積されたデータ、それと産業用ロボットなどの技術基盤が生かせる領域であり、日本の勝ち筋だと考えています。 　まず、フィジカルＡＩの実現に不可欠なデータ、これをデータセットとして整備を進めます。それとともに、こうしたデータを活用してフィジカルＡＩモデルを開発する取組であって、ＡＩロボットとしてハードウェアの開発も一体として行う取組、これに対する支援を事業として開始します。 　こうしたフィジカルＡＩを活用したＡＩロボットを様々な分野で実装していくために、先般、ＡＩロボティクス戦略を取りまとめて公表したところでもあります。当該戦略では、国土交通省とか農林水産省とかそういったいわゆる事業分野、これを担っている各省庁とも連携して

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