日本のAI政策は米中にどう対抗すべきか？

TL;DR

日本は米中と同じ汎用AIの首位競争を追うより、領域特化モデル、データ整備、フィジカルAI、半導体供給網へ重点投資すべきである。政府は規制緩和や公共調達、健全な評価制度を整え、行政と国会のDXも同時に進める必要がある。

Transcript

TBSクロスデグ周院戦ライブ。ここから はAIは税金で進化するのか。日本のAI 政策の行方をテーマにお送りします。ま、 今回の主院戦自民党の圧勝となる情勢なん ですけれども、高一政権はAIや反動隊へ の投資をこれからの成長投資を筆頭に 位置づけています。ま、しかし今やるAI の研究開発の中心はアメリカや中国です。 ま、日本の存在感は薄いと言わざる終え ません。これからの日本はAI にどう向き合うべきなのか選挙の日に改めて考えてみたいと思います。ゲストをご紹介します。 AI 研究者で北陸先端科学技術大確客員教授の今井翔太さんです。よろしくお願いします。 よろしくお願いします。 ま、今井さんとは普段クロスディグのワンワテックという番組で世界の AI の同行についてお届けしているわけなんですが、今... Read More

Key Insights

• 日本のAI政策は、既存規制への上乗せよりも個人や企業による理解と活用を促し、問題発生時には国が調整するAIフレンドリーな設計である。
• 約1兆2400億円のAI・半導体関連予算は、米中の最先端汎用モデルに並ぶためではなく、日本が技術基盤を失わないための投資である。
• 政府支援の重点は、法務、金融、医療などの領域特化モデル、AI向けデータ整備、ロボット基盤モデル、人材育成に置かれている。
• 半導体の国内生産能力は、台湾のTSMCに最先端AI向け半導体の生産が集中する状況で、研究開発を止めないための経済安全保障である。
• ラピダスへの支援は、技術的な製造可能性だけでなく、完成した半導体に十分な需要があり、実際に売れるかまで検証する必要がある。
• 日本の大規模言語モデル戦略は、米中との首位争いではなく、中国のモデルから何カ月の遅れを許容するかという現実的な目標設定が必要である。
• 政府の役割は、自動運転など民間だけでは展開しにくい領域で、規制緩和や公共調達を通じてサービス普及を後押しすることである。
• 国会DXは、本会議場にノートパソコンを持ち込む合意すらない段階であり、AI活用を論じる前提として足元のデジタル化が急務である。

Questions & Answers

Q: 日本のAI政策は米中にどう対抗すべきですか？

日本は米国や中国と同じ規模で汎用の大規模言語モデルを競うのではなく、法務、金融、医療などの領域特化モデル、AI向けデータ整備、フィジカルAI、半導体の国内供給能力に重点を置くべきである。米中との差を前提に、どの程度の遅れを許容するかも明確に設定する必要がある。

Q: 約1兆2400億円のAI・半導体予算でChatGPT級のAIは作れますか？

約1兆2400億円の予算は、ChatGPTのような世界最先端の汎用モデルを直接作る規模や目的ではない。番組では、ソフトバンクがOpenAIへ振り込んだ額が4兆円台と紹介され、政府予算はその3分の1以下だと比較された。主眼は特化型モデル、データ、計算基盤、人材への投資である。

Q: 日本政府のAI投資は具体的に何へ使われますか？

主な対象は、基盤モデル開発に必要なクラウドなどのインフラ支援、法務、金融、医療といった領域特化モデル、学習や開発に利用できる形へのデータ整備、AIロボット向け基盤モデル、人材育成である。何でもできる汎用モデルの首位を目指すより、日本の成長に必要な基盤を整える構成である。

Q: なぜ日本は半導体へ政府資金を投入する必要があるのですか？

最先端AIの研究に必要な半導体の生産が台湾のTSMCに集中し、政治的な不安定さによって供給が止まれば、AIの研究や開発も進められなくなるためである。日本国内に物理的な生産能力を確保することは、供給網の弱点を減らし、経済安全保障と危機管理を強化する意味を持つ。

Q: ラピダスへの1500億円出資にはどんな課題がありますか？

ラピダスへの支援には、日本国内でAI向け半導体を作れる存在を確保する意義がある。今井氏は技術面では製造できるとの見方を示す一方、作った半導体が実際に売れるかは確定できないと述べた。したがって、製造技術だけでなく、需要や販売先を含む事業性の検証が課題となる。

Q: 政府と民間は国産AI開発でどう役割分担すべきですか？

民間で開発できる分野と、防衛や行政のように国産モデルが必要な分野を切り分けるべきである。政府が大きな資金を出すだけでなく、良い成果を作れば適切なリターンが得られるインセンティブ構造、ジョイントベンチャーのガバナンス、モデル性能を正当に判定できる評価方法を設計する必要がある。

Q: 日本で自動運転を普及させる方法は何ですか？

安野氏は、カリフォルニアや中国の深圳でロボタクシーが運行し始めている状況を踏まえ、日本では政府が規制緩和と公共調達を活用して普及を主導できると述べた。民間企業の技術開発だけに任せず、全国へサービスを展開しやすい制度と需要を政府が作ることが重要である。

Q: なぜ国会と行政のDXが急務なのですか？

行政ではIT化が一定程度進んだものの、今後は既存システムの導入とは異なるAI活用まで進める必要がある。国会では本会議場へのノートパソコン持ち込みにも合意がなく、安野氏は実現したいことの1％もできていないとの認識を示した。DXを訴える国会自身が、まず業務環境を改める必要がある。

Summary & Key Takeaways

• 日本政府はAIを「使う、作る、信頼性を高める、協働する」の4テーマで推進し、AI・半導体関連予算を前年の約4倍に拡大した。今井翔太氏は、規制を上乗せするEUとは異なり、日本はAIの利用や研究を促す環境を維持していると評価する。一方、約1兆2400億円の予算だけで米中の最先端モデルに追いつく構想ではないと指摘した。

• 政府資金の現実的な用途は、何でもできる汎用モデルの開発ではなく、法務、金融、医療などの領域特化モデル、AI開発に使えるデータの整備、ロボット向け基盤モデル、人材育成である。半導体では、台湾のTSMCへの集中を経済安全保障上の弱点と捉え、日本国内で生産能力を確保するため、ラピダスへの出資には意味があると論じられた。

• 安野貴博氏は、現在の大規模言語モデルで日本が米中と同じ競争をするのは現実的ではなく、中国の水準から何カ月の遅れまで許容するかという目標設定を提案した。自動運転では規制緩和と公共調達、防衛や行政では国産モデルが必要だとする。また、国会は本会議場へのノートパソコン持ち込みにも合意がなく、行政と国会のDXは急務だと訴えた。