奥家敏和

お答え申し上げます。 　デジタル赤字はデジタル分野の競争力が十分でないことの裏返しということであります。 　クラウド、ＡＩなどのデジタルサービスが社会活動の基盤としての役割を増しております。その利用を拡大していくことで、経済活動の生産性や国民生活の利便性が向上していく。その一方で、それを享受すればするほど国富が海外に流出していくことは政府全体として危機意識を持って対処すべき課題と認識しています。 　委員からお褒めをいただきましたデジタル経済レポートは、こうした課題認識の下で、いわゆるデジタル赤字の背景にある我が国産業と市場の構造問題に着目した報告書であります。今回のレポートも踏まえつつ、日本のデジタル産業の競争力強化に向けて、ＡＩ、量子、それを支えるクラウドサービスといった革新的な技術の開発、利活用の促進、こういったことの取組を充実させてまいりたいと考えています。

お答え申し上げます。 　ラピダスが量産実現を目指しております二ナノの次世代半導体は、生成ＡＩや自動運転などに不可欠なものということでございます。しかしながら、現在、最先端のロジック半導体は、そのほとんどが台湾で生産をされています。こうした非常に重要な半導体を他国に依存して購入しなければ生きていけない国になるのか、あるいは、日本の中でこれを生産することによって国内に富を生み、世界にも貢献できるようになるのか、まさに今その分岐点に立っていると認識しています。 　二ナノ世代の次世代半導体の量産は、海外のトップ企業もまだ実現に至っていない野心的な取組です。ただ、これを諦めては我が国の国益を大きく損ねることになりかねないという、こういう強い問題認識の下で、国として一歩前に出る形で本プロジェクトを推進しています。 　こうした国内製造基盤の強化に加えまして、委員御指摘のとおり、需要の創出、これ両輪

お答え申し上げます。 　本法案に基づく金融支援につきましては、産業構造審議会の次世代半導体等小委員会における外部有識者の方々の意見も踏まえまして、事業計画や民間資金調達の状況等を精査した上で、支援の要否や手法、さらに支援規模などを決定していくということでございます。 　また、御指摘をいただきました短期的なリターンということでございますけれども、本法案に基づく出資については、短期的なリターンを追求するという目的ではなく、次世代半導体の量産に向けて、事業者の財政、財務基盤を強化しつつ、民間からの資金調達を促進、補強することを目的とした措置です。 　その上で、出資の対価として取得した株式につきましては、例えば、ＩＰＯ直後に売却するのではなくて、公的資金回収の観点も踏まえまして、事業者の経営、財務状況や株式市場の動向なども勘案しながら適切なタイミングで売却していくことを想定しています。

お答え申し上げます。 　半導体に係る大規模投資は、地方経済に広範な波及効果をもたらす起爆剤という役割を果たすことができると考えています。 　御指摘をいただきましたＴＳＭＣの熊本県への進出を契機とした波及効果、影響ですけれども、例えば九州地域、九州地域において二〇二三年度の全産業の設備投資の伸びが過去最大の四六・二％を記録しています。また、ＴＳＭＣの進出決定以降、公表されている情報だけでも、熊本県では八十六社の企業進出や設備拡張、この決定がなされています。さらに、熊本県では、賃金の観点で申し上げますと、一人当たり雇用者報酬が年三十八万円増加するとの試算もございます。投資と賃上げの好循環が半導体投資をきっかけとして生まれ始めているというふうに評価しています。 　今後も半導体関連投資が地域経済の活性化につながるよう、引き続き関係自治体などと連携しながら取り組んでいきたいと考えています。

お答え申し上げます。 　まず、ラピダスが立地する千歳市によりますと、半導体製造装置メーカーのラムリサーチを始めとしまして、昨年末時点で既に三十七社の半導体関連企業がオフィスなどの拠点設置を決定するなど、地元である千歳市においては産業集積が進みつつあります。御指摘いただいたとおりであります。また、周辺地域では、飲食店や商業施設の建て替え、道路のインフラの整備なども進んでいます。民間の試算によりますと、こうした効果は必ずしも千歳市に限るものではございませんで、北海道全域で今後十四年間で十九兆円程度の経済波及効果が期待されているというふうに示しています。 　足下では、御指摘をいただきました地元企業との、ラピダスと道内企業とのマッチングも進んでおります。例えば、ラピダスのパイロットラインに関連するソフトウェア開発に関する業務を地元企業と結ぶ、従業員などの輸送に関する業務などの契約が既に成立して

お答え申し上げます。 　生成ＡＩがあらゆる分野に導入される中、委員御指摘のとおり、産業競争力の強化や経済安全保障の確保の観点から、日本国内の事業者が競争力あるＡＩモデルを開発することや、その開発、利活用に必要なデータセンター、これを整備するということは極めて重要であります。 　まず、日本国内でＡＩモデル、データセンターを必要とする環境、これを速やかに立ち上げていく、ユーザー、ニーズをしっかりと生んでいくということは重要でございます。すなわち、ユーザー側でＡＩを使いこなせるようにしないといけないということで、一つ鍵になるのはデジタル人材の育成。 　今般、今回の法改正でも、ＩＰＡ自らがコンテンツの作成などを取り組んでいけるようにしていますけれども、まさにデータをマネジメントする人材とか、そういった人を育てていくためのいわゆるモデルカリキュラムのようなものがないというようなことなどに対応し

お答え申し上げます。 　まず、デジタルスキルの関係ですけれども、開発側につきましては、従来より、ＩＴＳＳ、これソフトウェアのエンジニアの能力、例えばアーキテクト、アーキテクチャーをつくる人はどういうスキルが、能力が必要なのかとか、データベースの人はどういう能力が必要なのかというのをスキル標準としてまとめていたり、組み込みというエリアではＥＴＳＳというような形でスキル標準というのをつくってきていました。 　ただ、今ＡＩをどう使っていくのかと、そういうようなこととかを考えていくと、ユーザー側も含めてデジタル人材、つくる側だけじゃなくて使う側の中で、どういう人ならこれを使えるのか、実装できるのか、その役割に応じてどのスキルが必要なのかということを明確にする必要があるだろうということで、まさにデジタル人材に求められるスキルの定義、これを明確化するということを取り組んできています。 　経済産業

お答え申し上げます。 　まさにデジタルスキル、一般的なものから特定のもの、さらに特定分野におけるデータをどう使うのかとか、データサイエンス的なものについては、あるドメインごとの特徴はやっぱりございます。 　そういった意味で、先ほど御紹介をさせていただきました教育ポータルサイト、マナビＤＸ、こちらの方で、民間企業がいわゆるスキル標準に応じた、対応した形で教育ができる、学ぶことができるコンテンツ、先ほど約七百六十講座というふうに御紹介しましたが、この中で実は、委員御指摘のような形で、例えば製造業に特化したデータサイエンス講座とか、医療領域でのＡＩを実装するためのどうするのか、卸、小売などの流通業においてＡＩをどう活用するのかといったいわゆる個別の産業を意識した講座というのも実際提供されております。 　こうした業種特化型の講座の拡大も含めまして、マナビＤＸ、順調に利用も広がってきています。

お答え申し上げます。 　ＧＸ経済移行債を活用した先行投資支援は、基本原則として、民間のみでは投資判断が真に困難で、産業競争力強化、経済成長及び排出削減のいずれの実現にも貢献する分野を対象としています。この考え方を踏まえまして、これまでもパワー半導体や関連部材の設備投資、ＡＩ、半導体の設計、そういったものへの支援予算として、こうした基本原則に合致するものと判断され、ＧＸ経済移行債を活用してきています。 　今後、ＡＩ、半導体の活用を通じまして、ＤＸの加速がＧＸの効果を最大限に引き出すということが想定されます。また、先ほど来御議論いただいていますけれども、今後増大するデータセンターの電力需要への対応に半導体の高度化は不可欠だというふうに考えています。これらが基本原則に合致すると考えられるため、ＡＩ・半導体産業基盤強化フレームでＧＸ経済移行債を活用することとしたところであります。

お答え申し上げます。 　ＡＩ・半導体産業基盤強化フレームにおきまして、補助などに使うもの、そういったものに、ＧＸ経済移行債等、基金の点検、見直しにより二・二兆円程度を確保するということ、そういったことを決めています。 　そのうち、ＧＸ経済移行債の活用額につきましては、有識者の意見を聞きつつ、毎年度の予算編成において財政当局との調整を行い、国会での御審議を経て決定された上で個々の投資プロジェクトの支援額を判断していくということになります。現時点で具体的に申し上げることは難しいところです。