危機感を共有いただいているというところで、是非今後もリーダーシップを発揮いただければと期待をしております。
こちらは、国としてＡＩを保有していくということが非常に重要な話であるという中で、特に重要なプロジェクトとなってくるのが、本日御質問予定の経産省がやっているＡＩロボット・フィジカルＡＩを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業でございます。
本プロジェクトは、フィジカルＡＩの実現に向けた国産ＡＩ基盤開発モデルの開発を目指すものでございます。報道によると、約五年間で一兆円の予算が計上されると承知しております。大規模な国家予算を投下する以上、プロジェクトを成功に導くための制度設計、極めて重要ではないかと考えておりますが、その観点から幾つかお伺いしたいと思います。
ＡＩ開発の国際競争激化する中で、日本の製造業が持つ質の高い産業データを生かしてフィジカルＡＩに投資していくという方向性、これは私も、先ほど申し上げたように非常に重要なところでございまして、大いに賛同するところでございます。一方で、我が国には過去にこうした大規模な国家プロジェクトで、例えばシグマプロジェクトであるとか三菱スペースジェットといった多額の国費を投じながら十分な成果を得られなかったような事例もございます。他方で、「はやぶさ」やスーパーコンピューター「富岳」など世界的な成功を収めた事例もございます。
そこでお伺いしたいのですが、本プロジェクトの設計に当たって、過去の大規模国家プロジェクトの成功要因と失敗要因、どのように分析されたのか、今回の制度設計にどう反映されているかお聞かせください。
141
伊波洋一政府参考人など
もう時間になりましたけれども、ちょうど二〇〇〇年から、二〇〇一年かな、韓国は電子政府へといって、もうそれが動いていたんですよ。実際、私のところは単独でやりましたからね。でも、それでも、協力を得た、できたんですよ。その共同というの、それやられたんです、各グループごとに。でも、そのメリットは共同運用だからなんですよ。今の宜野湾市は移っています。移って、費用が落ちているんですよね。でも、それだけの話じゃなくて、分散システム外に出すことで、出力帳票も含めて自治体の負荷が減るんですよ。負荷が減って無駄が減る、そういうところに自治体は注目しなきゃいけないと思うんです…
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142
安野貴博(みらい)
チームみらいの安野貴博でございます。
冒頭、ちょっと通告外となるのですが、本日、ＡＩ分野で大きな報道数点ございましたので、そちらについて一点、大臣にお伺いしたいと思います。今、ＡＩによって日本のサイバーセキュリティーの状況大きく変わってきておりまして、大変な危機感を持たなければならないのではないかというお話でございます。
今から八時間ほど前になりますが、本日、四月の十五日、オープンＡＩが防衛的なサイバーセキュリティー業務向けに調整を加えたＧＰＴ５・４サイバーというものを発表したと。これは、先週の四月七日にアンソロピック社がクロード・ミュトスと呼ばれる…
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小野田紀美(自民)内閣府特命担当大臣（クールジャパン戦略・知的財産戦略・科学技術政策・宇宙政策・人工知能戦略・経済安全保障）
危機の認識は共有しているところなんですけれども、多分、木原官房長官は国家安全保障の法案の中での答弁だったと思うので、そのときに官房長官としてお答えしたものを私が同様の認識ですというのはちょっと、所管外かなというのでなかなかお答えしづらいところでありますが、危機感は非常に共有しております。
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- （上の発言）
144安野貴博(みらい)
危機感を共有いただいているというところで、是非今後もリーダーシップを発揮いただければと期待をしております。
こちらは、国としてＡＩを保有していくということが非常に重要な話であるという中で、特に重要なプロジェクトとなってくるのが、本日御質問予定の経産省がやっているＡＩロボット・フィジカルＡＩを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業でございます。
本プロジェクトは、フィジカルＡＩの実現に向けた国産ＡＩ基盤開発モデルの開発を目指すものでございます。報道によると、約五年間で一兆円の予算が計上されると承知しております。大規模な国家予算を投下する以上、プロジェクトを成功に導くための制度設計、極めて重要ではないかと考えておりますが、その観点から幾つかお伺いしたいと思います。
ＡＩ開発の国際競争激化する中で、日本の製造業が持つ質の高い産業データを生かしてフィジカルＡＩに投資していくという方向性、これは私も、先ほど申し上げたように非常に重要なところでございまして、大いに賛同するところでございます。一方で、我が国には過去にこうした大規模な国家プロジェクトで、例えばシグマプロジェクトであるとか三菱スペースジェットといった多額の国費を投じながら十分な成果を得られなかったような事例もございます。他方で、「はやぶさ」やスーパーコンピューター「富岳」など世界的な成功を収めた事例もございます。
そこでお伺いしたいのですが、本プロジェクトの設計に当たって、過去の大規模国家プロジェクトの成功要因と失敗要因、どのように分析されたのか、今回の制度設計にどう反映されているかお聞かせください。
145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。
ソフトウェア関連ですと、例えば、過去、ソフトウェア開発支援システムの構築を目指した国家プロジェクトでシグマプロジェクト、御指摘のものあるわけですけれども、十分な成果が得られなかったという評価です。
一つは、ユーザーのニーズとちょっとマッチしていない部分があった。更に言うと、技術動向がＵＮＩＸをめぐってかなり変わっていた、そういった中で計画を見直さないでそのまま事業を継続してしまった。それがかなり大きい問題だったんじゃないかというふうに認識をしています。
一方で、御指摘をいただきました「富岳」プロジェクト、これ技術動向に応じた設…
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146安野貴博(みらい)
おっしゃっていただいた点、非常に重要なポイントだと思います。ユーザーニーズの把握と、あとは変わっていく技術環境にいかに迅速に対応できるような柔軟な変更ができるのかというところだと思っています。
続いて、こちらデータの確保についてもお伺いしたいと思います。
ロボット等の学習のためには大量のデータ収集必要だと考えておりまして、特にフィジカルＡＩの領域では、実世界での動作データというものを専用に収集していくということも不可欠だと考えております。例えばロボットの視点から撮影したエゴセントリックなデータというものであるとか、あとＡＬＯＨＡというものがありますが…
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147奥奥家敏和経済産業省大臣官房審議官
競争力あるフィジカルＡＩ、ロボットでも汎化させた形で使えるようにするためには、かなり物理に関するいろいろなデータ使う必要があると思っています。逆に、日本はここは強みがあるかなと。高齢者のそれこそヘルスケアのようなところも物理的なデータになります。災害対応、製造現場、あと福島第一原発の廃炉の現場、こういったところで蓄積されたデータというのは非常に有望、これを活用していきたいということです。
一方で、こうした現場データはそのままＡＩに学習させるのは難しいものですから、データの意味付けとかそれぞれのデータの関係性を整理して、いわゆるＡＩレディー化させて使える…
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