御答弁いただきまして、ありがとうございます。
こういった、実際にコンサルティングも含めて、事後にしっかりと生産性が向上し、経営が高度化するところまでコミットする仕組みというところは非常に評価できるところでございますので、ばらまきにならないように、しっかりと成果等も注視していただきたいと思います。
また、従量課金について現時点で制度がないことは理解いたしますけれども、例えば業務効率化による経費削減などを望むのであれば、そういった削減幅に連動するなど、いろいろな仕組みの可能性はあると思いますので、今後の検討に是非のせていただければというふうに考えております。ありがとうございます。
では、続いて、三つ目のテーマとして、フィジカルＡＩのためのＡＩレディーなデータセットについてお伺いいたします。
政府は、ＡＩロボティクス戦略において、我が国の強みである高品質な現場データを核に、データ獲得、モデル改善、横展開の循環を確立することを勝ち筋と位置づけています。
現場データが我が国の強みであることはそのとおりと考えております。また、政府は、マルチモーダル基盤モデル開発事業やＧＥＮＩＡＣを通して、国産基盤モデルそのものの構築にも多層的に取り組んでいると承知しております。
もっとも、そもそも論として、フィジカルＡＩがどのように実用に堪える水準に到達できるのか、その道筋は世界的に見てもまだ見定まっていない状況かと思います。また、基盤モデルの開発においても、現場データを核に据えれば届くのか、それとも、汎用的で多様なデータを大量に用いる方が利くのか、この点についても、いろいろな研究がある中で、後者を支持する研究知見も出てきたところでもあり、専門家の見方も一つに収束していないのが実情と承知しております。
つまり、ここはあらかじめ正解が見えている領域ではございません。だとすれば、特定の勝ち筋に最初から決め打ちするだけではなくて、検証を通じて何が利くのかが見えてきた段階で機動的に戦略を張り替えていくというようなアプローチ、この柔軟さも重要と考えております。本戦略においても、この不確実性を前提に、汎用データの重要性をどの程度重く見ているのかという点が問われると考えております。
ここで、政府参考人にお伺いいたします。
政府が本戦略において高品質な現場データをどのように生かすかを検討してこられたのか、また、基盤モデルを構築する観点に照らすと汎用的なデータも活用すべきとの指摘についてどう考えるか、見解をお伺いいたします。
172
赤澤亮正(自民)経済産業大臣・内閣府特命担当大臣（原子力損害賠償・廃炉等支援機構）
私自身、必ずしも本業がトランプ関税だったり中東情勢対応ではないわけでありまして、本当に国のためになることをやろうと思えば、このＡＩはど真ん中だろうというふうに思っています。
個人的にもいろいろその関係で調べ物をしたり、実際にＡＩを使ってちょっといろいろな調査をかけたりということをやっています。そういうのも若干御披露すると、まず、経営者がやる気になっているところと、下が頑張ってやっているところで、全くその浸透が違うということがありますので、まず、おっしゃったように、ＡＩを活用するイメージができていない、個人利用止まりの企業を洗い出して、そこの経営者に向か…
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173河河合道雄(みらい)
大臣、実際に御自身が手を動かしてやられたことをお伝えいただき、ありがとうございます。
まさに、こういったところで効果実感をしながら、自身がその価値を感じている経営者をいかに増やすかというところがポイントだというふうにおっしゃっていただきましたけれども、そこに向けてアプローチいただきたいというところと、まさに、紙みたいなプロセスが入ると、一気に業務フロー自体を変えていくということが難しいということになると思いますので、そういった一体となった企業風土ですとか業務慣習をどうやって変えていくかというところまで取り組む必要があるというふうに考えております。ありが…
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174山山本和徳中小企業庁次長
お答えいたします。
中小企業のＡＸは、単なる生産性向上ではなく、委員御指摘のとおり、経営そのものを高度化する上で不可欠と認識しております。まずは、より多くの中小企業の経営者にＡＩを試してもらうことが重要であると考えておりまして、その導入のきっかけとなるよう、デジタル化・ＡＩ導入補助金を措置しております。
この際、経営者にとって使い勝手のよいものとすることが重要でありまして、例えばチャットＧＰＴ、Ｇｅｍｉｎｉ、クロードなど、汎用的なＡＩを対象としております。その際、御指摘がございましたけれども、補助金を適切に運用する観点からは、従量制のサービスは対象と…
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- （上の発言）
175河河合道雄(みらい)
御答弁いただきまして、ありがとうございます。
こういった、実際にコンサルティングも含めて、事後にしっかりと生産性が向上し、経営が高度化するところまでコミットする仕組みというところは非常に評価できるところでございますので、ばらまきにならないように、しっかりと成果等も注視していただきたいと思います。
また、従量課金について現時点で制度がないことは理解いたしますけれども、例えば業務効率化による経費削減などを望むのであれば、そういった削減幅に連動するなど、いろいろな仕組みの可能性はあると思いますので、今後の検討に是非のせていただければというふうに考えております。ありがとうございます。
では、続いて、三つ目のテーマとして、フィジカルＡＩのためのＡＩレディーなデータセットについてお伺いいたします。
政府は、ＡＩロボティクス戦略において、我が国の強みである高品質な現場データを核に、データ獲得、モデル改善、横展開の循環を確立することを勝ち筋と位置づけています。
現場データが我が国の強みであることはそのとおりと考えております。また、政府は、マルチモーダル基盤モデル開発事業やＧＥＮＩＡＣを通して、国産基盤モデルそのものの構築にも多層的に取り組んでいると承知しております。
もっとも、そもそも論として、フィジカルＡＩがどのように実用に堪える水準に到達できるのか、その道筋は世界的に見てもまだ見定まっていない状況かと思います。また、基盤モデルの開発においても、現場データを核に据えれば届くのか、それとも、汎用的で多様なデータを大量に用いる方が利くのか、この点についても、いろいろな研究がある中で、後者を支持する研究知見も出てきたところでもあり、専門家の見方も一つに収束していないのが実情と承知しております。
つまり、ここはあらかじめ正解が見えている領域ではございません。だとすれば、特定の勝ち筋に最初から決め打ちするだけではなくて、検証を通じて何が利くのかが見えてきた段階で機動的に戦略を張り替えていくというようなアプローチ、この柔軟さも重要と考えております。本戦略においても、この不確実性を前提に、汎用データの重要性をどの程度重く見ているのかという点が問われると考えております。
ここで、政府参考人にお伺いいたします。
政府が本戦略において高品質な現場データをどのように生かすかを検討してこられたのか、また、基盤モデルを構築する観点に照らすと汎用的なデータも活用すべきとの指摘についてどう考えるか、見解をお伺いいたします。
176奥奥家敏和経済産業省大臣官房審議官
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…
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177河河合道雄(みらい)
御答弁いただき、ありがとうございます。
多様なデータというところで、まさにいろいろなデータを使いながらこれから社会実装を進めていく上で、テストベッドの整備について重ねてお伺いをいたします。
ＡＩロボティクス戦略では、中核拠点にテストベッドを整備するとしています。テストベッドとは、導入現場に近いモックアップや試験設備といった物理の空間と、計算資源、データ基盤、シミュレーションといったサイバー空間を一体で運用し、学習、検証、改善を高速で回すための実証と実験の場です。
実装ロードマップでは、市場規模、導入ニーズ、技術の成熟度、導入の容易性などを総合的に評…
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178赤澤亮正(自民)経済産業大臣・内閣府特命担当大臣（原子力損害賠償・廃炉等支援機構）
なかなか面白い議論だと思っていまして、成功が見込みやすい製造業というおっしゃり方をしたのですが、私自身はちょっとまた別の見方をしているところがあるので、答弁をさせていただきたいと思います。
先月末に改訂版を公表したＡＩロボティクス戦略では、ＡＩロボティクスの社会実装を加速する政策の柱の一つとして、ＡＩロボティクスの中核拠点、センター・オブ・エクセレンス、ＣＯＥの整備を掲げております。
同戦略では、製造、介護、物流などの十八分野において二〇四〇年までに一千万台導入することを目標に掲げ、そのうち今六分野、製造、物流、建設・土木、建築、小売、警備の六分野を…
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