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デジタル・IT複数プロジェクトが採択・開発中---
政府生成AI基盤（国産LLM）開発支援とスーパーコンピュータABCI拡充
AI主権を守る！経済安保基金による国産大規模言語モデル（LLM）開発と計算資源の公的整備
施行時期: GENIACプロジェクト等により2024年〜本格化
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これだけ押さえる！3つのポイント
- 1GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）➔ 外資系IT大手に依存しない国産の大規模言語モデル（LLM）開発を後押しするため、経済産業省・NEDOが計算資源や開発費を集中助成
- 2スーパーコンピュータABCI・富岳の計算環境開放➔ 数千基規模の最新GPUクラスター（ABCI 3.0）を官民で整備し、国内スタートアップや研究機関へ安価に計算リソースを提供
- 3日本語・日本文化に特化した主権AI（ソブリンAI）➔ 公文書、医療、法律、製造業の匠の技術など、日本独自のデータセットに基づいた高精度で安全な生成AI基盤を構築
政策の背景とねらい
生成AIが国家の産業競争力と安全保障を左右する中、海外製AIへの過度な依存は機密情報の国外流出や技術的従属を招く『AI主権の喪失』が懸念されています。経済産業省は経済安全保障重要技術育成基金などを活用し、数十社以上の国内AI開発チームに巨額の計算資源を補助する『GENIAC』を立ち上げました。
4つの主な注目ポイント
ひと目でわかる重要ポイント計算資源（GPU）を国が集中支援
AI学習用計算資源の提供
計算資源（GPU）を国が集中支援
これまで: 最新GPU（NVIDIA製等）の調達難と巨額費用で国内開発が立ち往生
国費数十億円〜百億円超を投じ、最新GPUクラウド環境を開発者へ直接補助
日本の制度・文化に特化した学習
日本語・日本文化の理解力
日本の制度・文化に特化した学習
これまで: 英語データ中心の学習により、日本の法律や商習慣での誤答（ハルシネーション）多発
国会図書館データや公的判例、高品質な日本語テキストを集積して学習
国内DC完結でデータ主権を死守
データ主権と情報管理
国内DC完結でデータ主権を死守
これまで: 入力した機密データが海外サーバーへ送信され再学習されるリスク
日本国内のデータセンターで完結し、国外へデータが出ないソブリンAIを確立
ABCI 3.0などAIスパコン増強
公的スーパーコンピュータの性能
ABCI 3.0などAIスパコン増強
これまで: 産総研のABCI 2.0等では生成AIの大規模モデル学習にパワー不足
ABCI 3.0の新設など、国内最高峰のAI特化型スパコン基盤を増強
両論の整理（メリットと検討課題）
どちらか一方を正解と決めつけず、どんな意見や論点があるのかを市民目線でまとめました。
期待・推進側の主な視点2つの視点
経済安全保障
「海外のAIサービスが突如利用停止や大幅値上げされた場合でも、国内の産業・行政が自立して機能し続けられます。」
人材育成
「高価なGPUを持てない若い研究者や起業家が最先端モデルを開発でき、海外への人材流出（ブレインドレイン）を防ぎます。」
期待される主な効果期待されている効果・メリット（賛成側の視点）
慎重・検討課題の主な視点2つの視点
巨額格差
「米大手企業が年間数兆円規模を投資する中、日本の百億円規模の予算では性能差が開き続け、太刀打ちできないという現実論があります。」
著作権問題
「著作権法30条の4によりAI学習が広く容認されている日本において、漫画家やイラストレーターからの強い反発が続いています。」
主な検討課題・論点検討されている課題・懸念点（慎重側の視点）
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