奥家敏和

お答え申し上げます。 　今回開発するマルチモーダル基盤モデルには、汎用的な性能を持たせる必要があると考えております。したがいまして、テキストデータや音声、画像など、様々な汎用性のあるデータは当然学習させます。 　一方で、今回のマルチモーダル基盤モデルは、大規模言語モデルとは異なり、フィジカルＡＩを実現するためのＡＩモデルであります。したがいまして、テキストなどのデータだけでなく、触覚、摩擦などの物理特性データなどの様々なユニークなデータも学習させることが必要だと思っています。 　こうした物理特性などに関するデータについては、日本には、製造業などの現場の高品質なデータ、高齢者のヘルスケア、災害対応、廃炉などのユニークなデータが蓄積しておりまして、こうした様々なデータを活用することで、実社会を理解し、物理的なタスクを行うフィジカルＡＩの実現に結びつけていきたいというふうに考えています。

お答え申し上げます。 　まず、競争力があるフィジカルＡＩの開発には、現場で蓄積された物理特性などの様々なデータの活用が不可欠ということで、るるお話をさせていただきました。 　経済産業省においては、ＡＩ開発の支援プログラム、ＧＥＮＩＡＣなどにおいて、製造業などの現場データをＡＩの学習などに利用することができるようにするためのまずデータの整備手法、これを確立してそれを標準化する、さらに、その手法を活用してデータセットの構築を進める、こういった支援を進めています。この中には、当然のことながら、設備を導入するようなことも含めて支援対象に入ってくるということです。 　これらの事業においては、例えばシート状の特殊な触覚センサーとか、若しくは肩がけ型の画像、音声収集先端デバイス、こういった現場の実データを適切に収集するためのセンサーなどの機材を必要に応じて導入して、データセットを整備するということ

お答え申し上げます。 　まず、日本の生産能力、供給能力ですけれども、二〇二二年策定の蓄電池産業戦略で設定しましたのが、国内製造基盤百五十ギガワットアワーを確立するという、こういう目標を設定していまして、これに対し、足下では、蓄電池の年間製造能力は車載用、定置用を中心に百ギガワットアワーを超える見通しで進捗をしていると、こういう取組が着実に進んでいるというところです。 　その上で、どのように勝っていくのか、こういった点についてでございますけれども、二〇二二年に戦略を策定した当時から蓄電池の市場環境も大きく変化しています。蓄電池需要も多様化しておりまして、今後成長が見込まれますＡＩデータセンターなどそういったところで、いわゆるうまく電池の性能を組み合わせて使っていく、高度な電気制御を可能とする総合的な蓄電ソリューションを提供していく必要が高まっていると。 　こういった状況を踏まえまして、

例えば、データセンターで使う場合には、停電が起きた場合に、長くもたせるためにはどちらかというとエネルギー密度になるんですが、今はＵＰＳという、停電のときに、急に止まったりしたときに、必要な電力がぽこっと減ってしまったりするとデータセンターの状態が良くないので、きちっと出力をぼおんとつないであげて、電気の状態が不安定化しないような形にする。で、電池自体もそういった使い方をするべきところが結構出てきているということで、必ずしもエネルギー密度だけじゃなくて、短期間のうちにぼおんとしっかり電気をつないであげることで電気の利用状況を変わらなくしてあげるような形の使い方、これを、こんなようなものをいろいろ組み合わせて、いわゆる電気の使い方にきちっと合った形の電池を供給できるようにしていくことで市場をしっかり獲得していきたいということを考えています。

特にそういうことは、しっかりと使える環境で、求められる環境のところにしっかり供給をしていくということだと考えています。

お答え申し上げます。 　まず、全固体電池ですけれども、よく言われますとおり、従来の液体リチウムイオン電池と比較しまして小型である、あと、例えば電気自動車であれば航続距離が長くなる、安全性が向上すると、こういったようなことが非常に強いポイントということで、ゲームチェンジャーにつながる技術であろうというふうに考えています。御指摘をいただいたとおり、ここは日本が自動車会社中心にいろいろ取組が進んでございます。 　一応、目標という形で、先ほどの蓄電池・電源産業戦略では、二〇三〇年頃の全固体電池の本格実用化、そして、二〇三〇年代半ばに需要規模に応じた製造基盤を確立して、海外も視野に入れて市場を獲得していくと、こういうことを述べています。 　足下の状況について申し上げますと、支援ということでいえば、グリーンイノベーション基金とか、あと経済安全保障推進法に基づく支援、これを活用しまして、トヨタがい

しっかり勉強させていただきたいと思います。

お答え申し上げます。 　まず、委員御指摘のとおり、ＡＩの利活用を進めていくためにはデータマネジメントのスキルを有する人材が必要であります。このデータマネジメントに求められるナレッジには、個人情報を適切に取り扱うための知識も必須であると考えています。こうした状況を踏まえまして、デジタル技術に関する知識及び技能を客観的に評価する国家試験である情報処理技術者試験、こちらにおいてデータマネジメント試験を新たに設けて、二〇二七年度中に開始することを目指しております。出題内容には個人情報保護に関する内容も含むことを想定しているところであります。 　また、人を育てていくということでございますけれども、独立行政法人情報処理推進機構、ＩＰＡ、こちらが運営しておりますデジタルに関する教育コンテンツ、講座を一元的に集約、提示するマナビＤＸという、こういうプラットフォームがあるんですが、こちらの方ではデータマ

フィジカルＡＩの関係でございますので、経済産業省の方からお答えをさせていただきたいというふうに思います。 　まず、災害対応の現場、これ私たちも実はロボットの適用環境になり得るだろうということでお話いろいろさせていただいております、例えば消防庁さんとかですね。 　災害対応の現場では、被災状況の把握、危険箇所の確認、原因調査、人が立ち入ることが困難な場所での捜索作業支援、こういった危険度が高い作業が現に存在していて、これを消防などの隊員の方が、まさに人が対応している、これどうにかできないかと、これはもう本当に大きい課題です。こうした隊員の方々の負担を軽減するという観点で、フィジカルＡＩやＡＩロボットの開発と実装を加速させる必要があるというふうに考えています。 　本年三月にＡＩロボティクス戦略、こちらを取りまとめておりまして、災害対応分野も実装ロードマップの対象として整理をしています。

お答え申し上げます。 　情報処理技術者試験は、ＡＩを含むデジタル技術に関する知識及び技能を客観的に評価する国家試験であり、ＡＩ時代の人材政策を支える基盤として重要なものであると認識しています。 　足下のＡＩ技術の急速な進展も踏まえまして、ＡＩ利活用の前提となるデータマネジメントに関する試験を創設するなどの試験制度改革も進めているところでありまして、ＡＩ時代の人材育成の基盤となる情報処理技術者試験を適切に実施してまいりたいと考えております。