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、警備の六分野を先行的に社会実装を進める分野として位置づけています。
これの裏にある考え方でもないんですが、加えて、私自身は、ビッグデータ掛けるＡＩの時代なので、勝ち筋はかなりはっきりしていて、一言で言えば、我が国が超高齢社会で、かつ災害大国だということだと思います。
高齢者、あるいは災害。高齢者の方が多いということは、これ自体はハッピーですけれども、財政負担という意味でいえばピンチかもしれない。災害大国であること、これは明らかにピンチでありますが、そこのビッグデータは他国を圧倒できるということだと思うんです。あと、世界一の製造現場があり、あるいは世界で唯一の過酷環境の廃炉の現場がある。あれだけ線量が高いところで自由に動くロボットとかセンサー、カメラのすり合わせとかそういうことというのは、あそこでしかある意味できない。
こうした様々な現場で蓄積されたデータ、産業用ロボット等の技術基盤は我が国のまさに勝ち筋であって、ＣＯＥでは、こうした観点も踏まえて対象とする領域の選定を進めているという考え方であります。
詳細については、産官学の関係者とよく議論をしながら、世界に誇れるＡＩロボティクスの中核拠点となるよう、更に検討してまいりたいと考えております。
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…
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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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- （上の発言）
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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、警備の六分野を先行的に社会実装を進める分野として位置づけています。
これの裏にある考え方でもないんですが、加えて、私自身は、ビッグデータ掛けるＡＩの時代なので、勝ち筋はかなりはっきりしていて、一言で言えば、我が国が超高齢社会で、かつ災害大国だということだと思います。
高齢者、あるいは災害。高齢者の方が多いということは、これ自体はハッピーですけれども、財政負担という意味でいえばピンチかもしれない。災害大国であること、これは明らかにピンチでありますが、そこのビッグデータは他国を圧倒できるということだと思うんです。あと、世界一の製造現場があり、あるいは世界で唯一の過酷環境の廃炉の現場がある。あれだけ線量が高いところで自由に動くロボットとかセンサー、カメラのすり合わせとかそういうことというのは、あそこでしかある意味できない。
こうした様々な現場で蓄積されたデータ、産業用ロボット等の技術基盤は我が国のまさに勝ち筋であって、ＣＯＥでは、こうした観点も踏まえて対象とする領域の選定を進めているという考え方であります。
詳細については、産官学の関係者とよく議論をしながら、世界に誇れるＡＩロボティクスの中核拠点となるよう、更に検討してまいりたいと考えております。
179河河合道雄(みらい)
大臣、御答弁いただき、ありがとうございます。
日本の置かれている状況をまさに課題先進国として捉えて強みとしていくというアプローチ、非常に共感をいたします。
重ねて、データの観点でちょっとお伺いをしていきたいんですけれども、まさにこういった難しい現場でのデータもありますし、まさに強みとして伸ばしていこうという製造業の現場におけるデータ活用も非常に大きな課題があるというふうに認識をしております。まさに大臣がおっしゃっていただいたように、フィールドとしての日本は非常に豊かな可能性があると思いますけれども、世界に目を向けてみますと、フィジカルＡＩの領域におけ…
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180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。
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。…
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181河河合道雄(みらい)
ありがとうございます。
マルチモーダル基盤モデルに使っていくことを条件にしつつというところで、積極的に集めていくような取組を目指されているということで、方向性、非常に共感いたしますので、一層ここを推進いただければと思います。
加えまして、こういったデータだとか研究の観点でいうと、先日、アメリカの取組であるジェネシス・ミッションのパートナーシップに日本も参加したことについてお伺いをしたいと思います。
ジェネシス・ミッションは、米国が二〇二五年十一月に大統領令で立ち上げたものでございますけれども、ＡＩで科学の発見を加速するための国家的な取組です。日本は…
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