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総務省国際戦略局長

総務省国際戦略局長に関連する発言29件(2023-02-20〜2025-12-15)。登壇議員3人。関連する会議録を横断的に参照できます。

最近のトピック: 開発 (75) 研究 (67) 技術 (51) 通信 (45) 我が国 (39)
発言一覧
発言者 肩書 日付 会議名
竹村晃一 衆議院 2025-02-27 予算委員会第二分科会
御指摘のとおり、我が国の経済成長を促進するとともに、安全保障を確保する観点からも、情報通信産業の競争力の強化に向けて取り組むことが必要だというふうに考えてございます。  具体的には、特に安全保障の観点から重要な国際海底ケーブル、無線通信ネットワーク、セキュリティーなどの分野において、海外企業への依存度を減らし、自律性の確保を図るとともに、将来のゲームチェンジャーとなり得る光電融合、生成AI等の事業化に取り組む企業への支援を強化することが必要と考えております。  このため、関係業界、企業などから十分御意見を伺うとともに、関係府省とも緊密に連携しまして、研究開発などへの支援、データセンターや通信ネットワークなどのインフラ整備、それから内外の市場の拡大などに積極的に取り組んでいきたいというふうに考えてございます。
竹村晃一 衆議院 2025-02-13 総務委員会
お答え申し上げます。  生成AIは、大きな社会変革をもたらす技術として世界中で活発な開発競争が行われており、我が国の国際競争力の強化が必要と認識しております。  そのためには、委員御指摘のとおり、高品質な日本語データを学習に用いて、より信頼性の高いAIを開発することが必要であると考えております。  このため、情報通信研究機構、NICTでは、令和五年度補正で計上した百億円の予算により、NICTが保有する大量の日本語データをAIの学習に適した高品質なデータとして整備、拡充し、民間企業やアカデミアに提供する取組を行っております。  令和六年七月には、共同研究の形で民間企業への提供を開始しております。  また、令和六年度補正予算では、データを更に拡張するための経費として百十九億円を計上しており、NICTへの交付に向けて準備をしているところです。  総務省としては、引き続きこうした取組を
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竹村晃一 衆議院 2024-12-10 予算委員会
○竹村政府参考人 お答え申し上げます。  総務省で措置した分については、令和五年度末時点での支出額は約十四万円、残高は約二百四十億円となっております。  また、本年十一月には、国会に対して、令和六年度末時点での見込額として、支出額は二十四億円、残高は約二百十六億円と報告させていただいております。  なお、令和五年度補正予算分については、全てのプロジェクトの公募を完了しておりまして、今年度中にはほぼ全額について資金需要のめどがつく予定でございます。
田原康生 参議院 2024-04-16 総務委員会
○政府参考人(田原康生君) お答え申し上げます。  委員御指摘のとおり、IOWN構想が目指すオール光ネットワークは、総務省が推進するビヨンド5Gの重点技術の一つでございます。特に、今後、AIの爆発的普及が見込まれる中で、AIの利用などに伴う大量のトラフィックを高信頼、低遅延、かつ低消費電力で流通させることが可能な次世代情報通信基盤の実現の必要性が一層高まっていると考えております。  また、社会で利用される多数のAI同士をネットワークでつなぎ、相互に連携させることによってAIからより適切な出力を得ようとする構想も提唱されていると承知しており、健全なAI社会の実現に向けて、インフラとしての情報通信基盤の重要性はますます高まると認識しております。  総務省におきましては、次世代情報通信基盤、ビヨンド5Gにつきまして、令和五年三月に、NICTに造成した基金を活用しまして我が国発の技術の確立と
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田原康生 参議院 2024-04-16 総務委員会
○政府参考人(田原康生君) お答え申し上げます。  社会経済活動のグローバル化が進展する中、日米を始め国際的な情報の流通も拡大しており、私たちの日々の生活ですとか経済活動を維持する上で高速大容量な国際通信を安定的に確保することが重要な課題となっております。特に、四方を海洋に囲まれた我が国にとりまして、大容量、低遅延の通信を可能とする国際海底ケーブルは、欠くことのできない重要な情報通信インフラとなっております。  こうした状況も踏まえまして、政府といたしましては、民間企業などとも連携いたしまして、太平洋地域などにおける国際海底ケーブルの多ルート化の促進ですとか陸揚げ局の分散など、安全かつより強靱な海底ケーブルの実現に向けた取組を推進しているところでございます。
田原康生 衆議院 2024-04-04 総務委員会
○田原政府参考人 お答え申し上げます。  総務省におきましては、国立研究開発法人であるNICTを通じて基礎的、基盤的な研究開発やその成果の民間移転を進めるほか、ソサエティー五・〇の早期実現などに向け、ビヨンド5G、AI、量子情報通信などに関する研究開発プロジェクトを戦略的に推進するとともに、NICTに設置したビヨンド5G基金等を通じて、民間企業などが行う研究開発を強力に支援するなどして、我が国全体のICT分野における研究開発力の強化に取り組んでいるところでございます。  IOWNについても言及がございましたけれども、とりわけビヨンド5Gの時代に向けましては、これらの研究開発を我が国の国際競争力につなげるという観点から、研究開発成果を着実に社会に実装するとともに、国際標準化などを通じてグローバルな市場獲得を目指すことが大変重要と認識しております。  このため、ビヨンド5G基金におきまし
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田原康生 衆議院 2024-02-27 予算委員会第二分科会
○田原(康)政府参考人 お答え申し上げます。  ただいま御指摘のありましたとおり、生成AIは、ビジネスですとか私たちの生活に大きな変革をもたらして、新たな社会基盤となり得る技術であると考えております。我が国としても、国内における基盤的な開発力を確保し、その適切な利用を進めていくことが重要であると承知しております。  私ども総務省及び情報通信研究機構、NICTでは、従来から多言語翻訳技術などのAI技術を活用した翻訳技術の開発に取り組んできた知見を生かしまして、我が国の文化に根差し、日本語において高い性能を発揮する生成AIの開発に必要となる高品質な言語データの整備に向けた取組を進めているところでございます。  具体的には、NICTと民間企業やアカデミアなどとの共同研究を通じて、日本語を中心とした大規模かつ良質なAI学習用の言語データの共同開発を進める予定でございます。  現在、NICT
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田原康生 衆議院 2024-02-27 予算委員会第二分科会
○田原(康)政府参考人 お答え申し上げます。  御指摘がありましたが、生成AIが、グローバルサウスの言語を含めて特定の言語において高い性能を発揮し、当該言語の文化に根差した出力を行うためには、高品質なその言語の学習用データというものが必要となってまいります。  このため、現在、日本語においても、やはり一般的に使われる英語に比べると圧倒的に少ないということで、先ほど御答弁させていただきましたとおり、このNICTにおいて、日本語を中心にした学習用データの整備を推進させていただいているところでございます。  この際、NICTでは、ウェブ上から収集したデータからAI学習には適さないデータを削除して、安全で高品質な学習データを構築するための技術に関するノウハウというものを持っております。こういったものを更に民間企業等との共同研究を通じて向上を図っていくこととしておりますが、こうした取組はグロー
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田原康生 衆議院 2024-02-27 予算委員会第二分科会
○田原(康)政府参考人 お答え申し上げます。  ただいま御指摘がありましたとおり、AIの活用が進むという中で、高速通信ということ、それを支えるビヨンド5G、これは大変重要な、将来の重要なインフラであると考えております。  一方で、このビヨンド5Gは国際競争力が大変激しい分野でございます。我が国が勝ち残っていくためには、限られた研究開発予算を効果的に活用して国際的な市場獲得を狙える有望な技術をまず育成、支援していくことが不可欠ということでございますが、私ども、ビヨンド5Gの研究活動を支援するビヨンド5G基金事業を進めるに当たりまして、支援プロジェクトの採択に当たりましては、従来の技術的な評価だけではなく、研究開発計画と一体となった事業戦略についてもしっかりと評価させていただくことによって、海外市場の開拓や獲得に向けて覚悟を持って取り組もうとしている企業の取組を積極的に支援したいと考えてい
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田原康生 参議院 2023-12-07 総務委員会
○政府参考人(田原康生君) 総務省からまとめてお答えさせていただきます。  委員御指摘のとおり、大規模言語モデルを始めとする生成AIは、大きな社会変革をもたらす技術といたしまして、世界中で開発競争やルール形成に向けた議論が活発化しているところでございます。我が国におきましても、AI戦略会議を中心に様々な議論が行われているところでございます。  AI開発力の強化につきましては、本年五月にAI戦略会議が取りまとめたAIに関する暫定的な論点整理において、計算機資源とデータの整備拡充が重要であるとの提言がなされているところでございます。  委員御指摘のとおり、NICT自身におきましても、これまでの研究開発で培った技術力を生かしまして、日本語に対応した大規模言語モデルについて試行的な研究開発を行っているところでございます。  これに加えまして、総務省、NICTでは、大規模言語モデルの基盤的な
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