奥家敏和

お答え申し上げます。 　委員御指摘のとおり、中小企業のサイバーセキュリティー対策は、サプライチェーンを守るという観点からも非常に重要でございまして、経済産業省では、中小企業向けのセキュリティーガイドラインを策定して示し、各種補助金の申請の要件などに、セキュリティー対策に取り組むことを中小企業自らが自己宣言するセキュリティーアクションというものを位置づけることで、自らの取組を促すということをやってきております。 　さらに、委員から御指摘いただきました、異常監視、またサイバー攻撃を受けた際の初動対応、さらに保険、こういったものの必要なサービスを安価でワンパッケージにまとめたサイバーセキュリティお助け隊サービス、こちらの普及に取り組んでいます。 　御指摘いただきましたとおり、これをどう普及させていくかというのが大きい課題でございまして、二〇二二年以降は、ＩＴ導入補助金において、中小企業がこ

お答え申し上げます。 　委員御指摘のとおり、サイバーセキュリティーの取組については、異なる取引先から異なる対策を求められるですとか、あと、外部からそれぞれの企業の対策状況がどうなっているか判断が難しいという課題があるというふうに承知しています。 　こうした中で、特にサイバーセキュリティーの取組が進んでいる産業分野というのは実はございまして、そこの分野では、そろそろ各企業の取組状況を可視化するなどの必要性があるんじゃないかという指摘をする声も出てきています。 　こうした状況を踏まえまして、経済産業省では、内閣サイバーセキュリティセンターと連携しまして、サプライチェーンにおける重要性を踏まえた上で満たすべき各企業の対策を提示して、対策状況をいろいろ評価する、可視化して確認することができる仕組みの検討を進めてきておりました。 　先月、四月ですね、可視化に関する制度の概要を整理した中間取り

お答え申し上げます。 　我が国企業が生産性や付加価値の向上を図るためには、データを戦略的に活用してビジネスを革新していくということが必要であります。そのための重要な鍵の一つが、委員御指摘のデータ連携、産業分野でのデータ連携をいかに推進していくかということだと認識しています。 　経済産業省の方では、データ連携を通じて新しい価値を生み出す、こういう企業間連携の取組をウラノス・エコシステムと名づけまして、官民で連携して推進しています。 　具体的には、ＣＯ2排出量の管理などを実現するための、自動車、蓄電池のデータ連携基盤を関係業界において構築し、実際にサービスが開始されたところです。 　今後は、この取組を、化学物質の管理とか他分野、あとさらに、国際連携を進めていくというようなところにつなげていきたいと考えています。 　さらに、データ連携の課題を持つ業界の対応を広く支援するための体制を整備

お答え申し上げます。 　人手不足が深刻化する中、現実世界の領域であるフィジカル分野とＡＩを融合させた技術を用いた製品、サービス、これは重要です。例えば、ＡＩと融合したロボットは、地域の中小製造業の人手不足、あと、介護、物流分野など、こういった分野に導入することで人手不足の解消につながると考えています。 　他方、フィジカル分野とＡＩの融合のためには、製造現場などの実験で得られた物理現象などの多様なデータを活用できる環境、これが必要になります。 　先ほど御答弁させていただきましたけれども、経済産業省の方では、産業分野におけるデータ連携を加速させるための体制を整えたところであります。こうした取組を通じまして、製造現場に蓄積された物理データなどの非構造化データをフィジカル分野とＡＩの融合のためのデータセットとして使えるようにしていきたいと考えています。 　まずは、委員御指摘いただきましたロ

お答え申し上げます。 　国内の事業者により開発されたＡＩを海外に展開していくことは、若い技術者などの活躍の場を広げるとともに、我が国の産業競争力の強化の観点からも重要であるというふうに認識しています。 　御指摘のとおり、特に東南アジアは有望な市場と認識しております。経済産業省では、これまで、マレーシア工科大学やバンドン工科大学における日本のトップＡＩ専門家によるＡＩ人材育成プログラムの実施、また、アジアのＩＴサービス関連業界団体の全体会合、こちらにおいて日本のトップＡＩスタートアップを紹介し、協業を提案すると。さらに、グローバルサウス補助金を活用しまして、我が国の優れたＡＩ開発企業と東南アジアの現地ユーザー企業とのマッチング、そして実証、こういった取組をしています。 　具体的な実証事業の一例としまして、日本のフィンテック企業のココペリ、こちらがＡＩスタートアップのイライザと連携しまし

お答え申し上げます。 　まず、計算資源の確保、データの不足、グローバル競争力の強化、そして産業との連携と、こういったところがまさに日本のＡＩ開発環境の課題ということでございまして、これに、この課題を乗り越えていくための取組がＧＥＮＩＡＣということになります。 　まず、計算資源の確保につきましては、ＧＥＮＩＡＣを昨年立ち上げた当初の最大の課題でありましたが、現在は、海外のクラウド事業者の協力なども得て、開発者が希望する計算資源は確保しています。さらに、他の施策と組み合わせて、他の施策によりまして国内の事業者を支援して計算資源の拡充を進めていると、こういう状況でございます。 　データの不足につきましては、スタートアップを始めとしたＡＩ開発事業者と多くのデータを保有するユーザー側の企業などとの連携を進めておりまして、専門分野で高い性能を発揮するＡＩ、これを開発するためのデータの確保を支援し

お答え申し上げます。 　データセンターは、委員御指摘のとおり、生成ＡＩなどがあらゆる分野で活用されるようになる中、質、量共に確保していくことが、産業競争力の強化のみならず、経済安全保障の観点などからも重要だというふうに認識しています。 　こうした認識の下、これまで、大規模自然災害への備えの観点も踏まえまして、地方へのデータセンターの整備でありますとか、ＡＩ開発に不可欠な計算資源の整備に対する支援を通じて、事業者によるデータセンターに向けた投資を後押ししてきています。 　今後、ＡＩの普及を考えますと、それを支える計算資源の整備には多額の投資が必要になるだろうということで、民間だけで十分な資金調達が簡単ではないだろうなということで、先日国会で可決をいただきました改正情報処理促進法等などに基づきまして、債務保証を活用した資金調達の円滑化にも取り組んでいきます。 　また、御指摘いただきまし

お答え申し上げます。 　日本のセキュリティー製品のユーザーは、利用実績があることなどを求める傾向が強いです。したがいまして、例えば米軍が使っているとかですね、そういったような形で外国製品が使われるケースが多い。したがって、国内で流通するセキュリティー製品は実績があるアメリカとかイスラエルとかそういった海外製が中心でありまして、国内の結構技術力があっていい製品開発しているスタートアップなんかの事業者にとっては、どうマーケットインするか、販路開拓、事業拡大、これが難しい課題であるというふうに認識をしています。我が国における様々な攻撃に対する対処能力を高める観点からも、これもうまさに委員御指摘のとおり、こうした状況を打破する必要があるだろうと。 　したがいまして、経済産業省では、国内で有望なセキュリティー製品やサービスが創出されるための検討を進め、必要な政策対応の考え方を三月に取りまとめたと

まず、一般的にセキュリティーの課題というのは常に存在するということでございますが、特にサイバーリスクにつきましては、デジタル化が進展する、地政学リスクが高まっていると。こういう状況の中で、攻撃者は、特に技術オリエンテッドな分野なものですから、攻撃者は新しい技術を次々に投入してくるということなので、世界的にもサイバーセキュリティーに対する需要というのはやっぱり増加する方向にはこれはなるというふうに考えます。 　こうした背景も踏まえまして、まずその対処能力を身に付けるというのは、マーケット、日本のマーケットを広くするということでもあります。関係省庁とも連携しながら、まずサイバーセキュリティーの取組進めましょうということで各種ガイドラインを作って提示したりとか、中小企業対策のところで御紹介させていただいていますけれども、もっとみんなでやりましょうと、一括したパッケージにしてサービスをしますよと

お答え申し上げます。 　サイバーセキュリティー人材につきましては、非常に高度な攻撃が増える中で、我が国においても、相応に高度な技術を有する人材が実際にヘッドハントされ、高額な報酬を受け取っているという実態も見られるようになってきています。 　一方で、委員御指摘のとおり、セキュリティー人材は依然としてやはり不足しているというふうに認識しています。高度な技術を有するセキュリティー人材が稼げることも含めまして広く活躍できるようにすることで、セキュリティーの専門家を目指す人材を増やすということが重要だというふうに認識しています。 　そのためには、まず、こうしたセキュリティー専門人材の仕事、役割、これが明確になっている必要があるということで、経済産業省の方では、二〇一五年にサイバーセキュリティ経営ガイドライン、こちら策定しているんですけれども、ここで、企業に対して、セキュリティー人材をしっかり