2026年5月21日・第221回国会 衆議院 地域活性化・こども政策・デジタル社会形成に関する特別委員会 第8号（外部サイト、新しいタブで開きます） の 19 番目の発言（外部サイト、新しいタブで開きます）（全 200 発言）
お答えいたします。
大規模言語モデルなどの汎用ＡＩの性能が急速に向上している中で、多くの産業などの現場では、より使い勝手がよく、現場の課題解決を可能とするＡＩが求められておりまして、こうした観点から、領域に特化することで正確性と専門性を高めたいわゆるバーティカルＡＩの開発、活用が今後拡大すると見込まれてございます。
こうしたバーティカルＡＩの開発には、現場データの活用が鍵でございまして、暗黙知を含めた現場データを豊富に有する日本は、この分野で世界をリードできる可能性は十分にあると考えてございます。すなわち、国内のみならず、世界各国の現場の課題解決にも有効なものを開発することで、その輸出も期待できるところでございます。
こうしたことを踏まえまして、バーティカルＡＩは日本の勝ち筋の一つであると考えておりまして、日本成長戦略の議論の中で、まさにこの分野の官民投資ロードマップを検討し、整理しているところでございます。今後、この官民投資ロードマップに基づきまして、バーティカルＡＩの開発、実装を強力に推進してまいります。
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西野太亮(自民)
おはようございます。熊本二区、自由民主党の西野太亮でございます。 私も、三法の改正案につきまして御質問をさせていただきたいというふうに思います。 これまでずっと審議を私も拝聴しておりましたけれども、これまでの議論は、今回の法改正によってどういった懸念があるのか、そして、その懸念に対して政府としてどう考えているのか、こういったやり取りが中心だったかというふうに思います。もちろん、これはこれで非常に重要な課題だと思いますし、懸念がないということが確認できなければ、法律を認める、法律に賛成するということにはならないわけですから、非常に重要な課題だというふう…
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川崎ひでと(自民)デジタル大臣政務官・内閣府大臣政務官
お答えいたします。 西野委員御指摘のとおり、データは現代の社会的資源としてその有用性が広く認知されており、データの連携、利活用、中でも組織を超えた社会全体でのデータ利活用の促進は、新たな産業を育成し、我が国の競争力強化につながる取組として非常に重要であると認識しております。特に、近年では、国力を左右するものとして、各国でＡＩの開発、活用の取組が強化されておりますが、まさにこのＡＩの性能向上には、データ、こうしたものの学習が不可欠となっております。 そのため、政府として、企業経営者や学識経験者を構成員とする国際データガバナンスアドバイザリー委員会におけ…
18西野太亮(自民)
政務官、ありがとうございました。 皆さん方も御案内のとおりかというふうに思いますが、ありとあらゆる分野で存在感を増しているこのＡＩについては、やはり国際的に非常に競争が激化しております。 ただ、ＡＩと一口で言っても、多分様々な切り口があろうかと思いまして、例えば、我々になじみが深いチャットＧＰＴですとかＧｅｍｉｎｉとか、こういったものは生成ＡＩと言われるものでございます。 一方で、フィジカルＡＩと言われるものは、ＡＩとロボットとか機械を結びつける。ちょっと私の選挙区の例でいうと、恐縮ですけれども、私の選挙区はトマトの一大産地でありますので、トマトの…
お答えいたします。
大規模言語モデルなどの汎用ＡＩの性能が急速に向上している中で、多くの産業などの現場では、より使い勝手がよく、現場の課題解決を可能とするＡＩが求められておりまして、こうした観点から、領域に特化することで正確性と専門性を高めたいわゆるバーティカルＡＩの開発、活用が今後拡大すると見込まれてございます。
こうしたバーティカルＡＩの開発には、現場データの活用が鍵でございまして、暗黙知を含めた現場データを豊富に有する日本は、この分野で世界をリードできる可能性は十分にあると考えてございます。すなわち、国内のみならず、世界各国の現場の課題解決にも有効なものを開発することで、その輸出も期待できるところでございます。
こうしたことを踏まえまして、バーティカルＡＩは日本の勝ち筋の一つであると考えておりまして、日本成長戦略の議論の中で、まさにこの分野の官民投資ロードマップを検討し、整理しているところでございます。今後、この官民投資ロードマップに基づきまして、バーティカルＡＩの開発、実装を強力に推進してまいります。
20西野太亮(自民)
ありがとうございました。 それでは、個別の分野について少し見ていきたいというふうに思います。 金融の例等をちょっと用意しておりましたけれども、時間の都合上、ちょっと割愛をさせていただいて、いろいろな分野でバーティカルＡＩが活用される、そういった分野が想定されます。今申し上げた金融、医療、介護、製造業、運輸、物流、本当にいろいろな分野があるわけですけれども、先ほど冒頭に少し申し上げた自動車産業、自動運転走行、こういったものがこれから必要になってくるわけでございますけれども、これの関係について少し伺っていきたいと思います。 自動運転技術の開発に関しまし…
お答え申し上げます。 委員御指摘のとおり、自動運転の技術開発においては、データ利活用が大変重要でございます。特に、近年では、自動運転においてＡＩの活用が進んでおることから、質の高いＡＩの学習データを多く集めることが重要です。 具体的なデータとしては、例えば、周辺の環境認識に必要なカメラやＬｉＤＡＲなどのセンサーから取得した画像、動画などのデータ、車両の位置情報の推定に必要な高精度三次元地図データ、優秀なドライバーがどのように運転するかの走行データなどが必要であると認識しております。 国が保有するデータの活用についても御指摘ございましたが、今の現時点…
22西野太亮(自民)
ありがとうございます。 今政府側から答弁ありました、今は想定しているものはないというふうにおっしゃいましたが、私が個人的にイメージするのは、やはり国土交通省が持っている道路の凸凹の情報とかあるいは気象情報とか、こういったものをしっかりと自動運転走行に学ばせるということも技術開発の加速化につながるんだろうというふうに私は勝手に想定しているところでございます。 そんな中で、やはりこの自動運転走行の技術開発、アメリカ、中国に随分後れを取ってきたという印象があります。その背景には、我が国においてデータの利活用がなかなか進んでこなかったという事情があるというふ…