第221回国会の発言まとめ

前向きな御答弁ありがとうございます。 　そうですね、ＡＩ導入補助金のほか、セットで様々な省庁の補助金を使っていけるような仕組みというのも、後ほどデジタル庁の皆さんにも、Ｇビズポータル、Ｊグランツとか仕組みの中でも是非取り入れて、関連しているものであれば申請可能なんだということができれば、そうしたＡＩ以前の設備投資、更新、当然それには価格転嫁も前提、自分たちの自力でも投資していかなきゃいけないのでそこも当然セットにはなるんですが、そういった、何というんですか、きめ細かい伴走型の支援をしていただけると中小企業の方も、まさに中小企業のところというのは暗黙知、スキルとか塊でありますし、それを読み込んでいくというのは実は大きい大企業よりも大切なことなのかもしれません。 　やはり十七の成長分野、そのほかたくさんの日本が誇る分野の中で、そういう中小企業に働く人たちの技術力をしっかりと捉えていくという

先ほども申し上げましたけれども、ＡＩ技術が進化する中で、それを社会課題の解決や経済成長に結び付けていくためには、社会全体でＡＩの開発と利活用を加速をしていくということが重要でございます。 　そのためには、ＡＩの開発や利活用を進める人材の育成、そして確保が重要でございます。こうしたことから、現在改定に向けて作業しておりますＡＩ基本計画におきましても、ＡＩ研究開発人材やＡＩ実装人材などの必要となる人材像を整理をし、産学官でその質、量の両面からそういった人材の育成、確保に取り組むということにしてございます。 　具体的には、文部科学省におきまして、研究者同士でＡＩに関する知見とか経験を共有して研究開発を進めることができるような環境を整備するなどといったことによる若手のＡＩ研究開発人材などの育成などを進めるということにしているところでございます。 　委員御指摘のとおり、ＡＩが進化をし、広く活用

恐らく、本当にＡＩの開発とかになると、本当にいいように使えば物すごく社会豊かになるんですけど、一方で、悪い使い方というところをしてしまえば本当にとんでもないことになるので、だからこそ恐らくリベラルアーツが必要なんじゃないかということをここに載せたんじゃないかなと思っています。 　昔は三学四科というもの、古代ローマ時代はリベラルアーツだったんですけど、今だと人文科学、社会科学、自然科学、そして実践領域とか、こういう幅広いんですね。ただ、実際、リベラルアーツを掲げながら、掲げている大学のほとんどが文系なんですね。人文社会科学、社会科学の部分で、実はその幅広くやっているところは基督教大学、東京大学、九州大学というところに限られているということなので、もしこれを、この全体を教えていくことになると、恐らく学習指導要領とかそういったところの全体も見直していかなければならないことなんじゃないかと。例え

今御指摘いただきましたコーポレートガバナンス・コードでございますが、上場企業を対象としたコーポレートガバナンス・コードにおきましては、リスク管理体制を整備する際の考慮事項として、サイバーセキュリティーリスクあるいは地政学的要因によるサプライチェーン途絶リスク等への対応が含まれ得るという旨や、そういったリスクへの対応が適切に行われるべき旨が記載されているとは承知をしてございます。 　また、こういったリスクに対して十分な費用を掛けにくい中小企業におけますサイバーセキュリティー対応につきましては、経済産業省において、サイバーセキュリティー対策をワンパッケージで支援をするサイバーセキュリティお助け隊サービスの拡充に向けた検討や、あるいはセキュリティー専門家と中小企業のマッチングの促進を進めているところというふうに認識をしてございます。 　私どもが今改定に向けた、進めていますＡＩ基本計画の改定案

先ほどの補助金もしかり、そういったセキュリティーの担保ができるような体制を是非ガイドライン、ソフトローのところも含めて整えていただけると非常に助かるので、中小企業の皆さんも導入しやすいと思いますし、あとはメーカーの皆さんもそこをしっかりと主導、やっぱり自分たちにも影響を与えますし、その取引先、双方にとってマイナスになるので、そういった意味の信頼、企業の信頼も失墜させることになるので、是非そこについてもフォローをしていただいて、しっかりと構築していただければと思っております。 　続きまして、ＡＩですね、ガバメントＡＩ「源内」の効果検証、補助金データ、あとは不正対策についてデジタル庁の参考人の皆様にお伺いしたいと思います。 　ガバメントＡＩ「源内」については、十八万人への展開、環境整備が進んでいるんですが、肝腎なのは実際に活用されているかどうかというところでございます。役職上位者の利用率が

お答え申し上げます。 　今御指摘いただいたとおり、デジタル庁では、今年度の大規模実証事業としまして、政府職員約十八万人が「源内」を通じて生成ＡＩを利用できる環境を展開し、これを来年度、令和九年度以降の本格展開につなげていきたいと考えてございます。 　この実証事業の目的でございますけれども、利用環境の展開自体にあるのではなく、委員御指摘のとおり、ＡＩのふだん使いを確実に定着させることで行政における業務の効率化や質の向上を実現させることにあると認識してございます。このため、デジタル庁では、本年夏以降に各府省庁の「源内」の利用状況を分析をする、利用ログの分析も含めて分析するとともに、アンケート調査を通じてＡＩ導入による効果を定性、定量の両面から把握をし、その結果を公表してまいりたいと考えてございます。 　特に御指摘ありました管理職層につきましては、確かにデジタル庁内でも、私も人のこと全く言

ありがとうございます。 　これ、民間も同じなんですね。やっぱり我々の世代だと差が出るんですよね。ただ、やはり我々全体、政府、立法府も含めて主導をしていって、そこのノウハウを民間に展開するということこそ我々がやる使命だというところを思いますので、是非共にしっかりと行っていきながら、これを民間に展開する、どうやったら幅広く、すべからく皆さんをＡＩを活用できる皆さんにしていくのかというところも是非一緒に取り組んでいければと思っています。 　ただ、「源内」、オープンソース化行って各自治体のＡＩ導入支援を進めるということなんですが、やはりそこの効果検証が不十分なまま横展開を進めたら、いろんな案件の中で、自治体の職員の皆さんだったり、負担を強いられることになりますので、そこについてはしっかりと検証した後に進めていくというところをお願い申し上げたいと思っております。 　続きまして、補助金申請データ

どうもありがとうございます。 　御指摘いただきましたＪグランツ、これは私どもデジタル庁の方で運用しております補助金の申請システムでございまして、各省庁の補助金に関する公募申請ですとか、あるいは実績の報告を受け付ける汎用的なシステムとなってございます。 　このＪグランツを例えば個別の政策の分野においてアウトカム評価をしていく、分割適用していくということになりますと、それぞれの政策目的を持った所管省庁の方でしっかりとその制度、政策に応じたデータの収集ですとか活用方法について検討、設計いただくことが重要かなというふうに考えておるところでございます。 　一例を挙げますと、これは環境省さんの例でありますけれども、まず、分析をするためにはデータを集積する必要があるということで、まず申請自体をこれ一元管理をするということをやっていただいた部署がございます。それをもちまして事業の実施状況の可視化とい

ありがとうございます。 　これ質問なんですけど、時間もちょっと足りないと思いますので、何というんですかね、要望でちょっと伝えたいんですが、例えば補助金のアウトカムデータがそろえば、どの都道府県でどの業種にどの補助金が効果的かという政策の精度が飛躍的に高まるというところは狙えると思うんですね。これは政府全体の予算配分の質の向上にも直結できるはずなので、是非エビデンスに基づく政策立案を、Ｇビズを柱として、発展を柱として明確に位置付けていただきたいというのと。 　あとは、不正のスクリーニングですね。補助金の不正受給というところもあって、そういったものをこの申請のときにＡＩ等の技術を使っておかしいところがないかというところをスクリーニングするというところも非常に、やはり不正受給による損失というのは物すごく大きいと思いますので、是非そこも今後の展開の中でお願いしたいと思います。よろしくお願いいた

お答えいたします。 　電力広域機関が二〇二六年一月に公表した我が国の電力需要の想定によりますと、二〇二五年度が約八千三十四億キロワットアワー、二〇三五年度が約八千四百六十一億キロワットアワーとなっておりまして、データセンターの新増設などを要因として十年間で約四百二十八億キロワットアワー、約五％の増加ということを想定をしております。 　こうした電力需要の増加に対してあらゆる電源の活用と送電網の増強を進めて、安定供給を確保していく考えでございます。具体的には、長期脱炭素電源オークションを通じて脱炭素電源やＬＮＧ火力の新設、リプレース投資を促進するとともに、現在国会で御審議いただいている電気事業法の改正案に盛り込んでいる財政投融資を活用した貸付制度を通じて、大規模な電源や送電網への投資を促進してまいります。 　また、委員から御指摘ございましたマスタープランでございますけれども、この送電網の