それでは、続きましての質問に移らせていただきます。
こちらも重要な技術開発に関してでございます。
ＡＩに関する研究の世界情勢、歴史的には欧米が主導してきたわけでございます。第一次のブームも第二次のブームもそうでありました。
しかしながら、今ですけれども、第三次ブームにおきまして、徐々に状況が変わってきております。私が現役の研究者であった頃参加しておりました国際会議の受賞者、徐々に中国系の研究者が入ってこられるようになりました。それも、当初は所属が欧米の大学であったわけですけれども、徐々に中国本土の大学の所属になっていった、こんなような変化を目の当たりにしてまいりました。今はまさに米国と中国が覇権を争っている、そんな状況にあると認識をさせていただいております。
言うまでもなく、ＡＩの開発に必要な三要素は、データであり、計算パワーであり、それと計算モデルである、このように認識をしております。二〇〇〇年代以降のビッグデータと呼ばれる大量データは、当初アメリカの巨大ＩＴ企業が独占をしてこられたわけですけれども、それが、二〇一〇年代に入ってからは中国も所有をされる、こんなような状況になってきているというふうに考えております。
また、計算パワーに対しましては米中共に巨額の投資を行っておられる。東大の松尾先生の資料によりますと、ＧＰＴ―３の学習に数億円から数十億円のコストというふうに言われておりまして、今や最新の４・５でありますとか５でありますとか、こういったモデルに関しましてはもっともっと巨額のコストがかかっていると推測をするというところでございます。
データと計算パワー、これらの二大要素がＡＩ開発において支配的であり、だからこそ米中が覇権を争っている、こんな状況かなと思うわけでございますが、日本はこれら二要素においてどうしても見劣りをしている、こんな状況にあるんじゃないかなというふうに思うわけです。
では、日本はどうしていくのか。ここで重要になるのが、第三の要素であるモデルというところでございます。これは、もっと平たく言えば、工夫であり、知恵であるというふうに思います。
例えば、データが大量にあればいいんですけれども、なければどうするか。猫の画像は幾らでもあるので、猫が映っている画像と映っていない画像をラベルづけしてモデルに提示をすれば、モデルは徐々に猫を判断できるようになっていくわけですけれども、では、難病データ、これは元々少ないわけですね。そういった病気であっても判定できるようにするにはどうすればいいか。こういった部分で工夫することによって認識精度を上げるという研究テーマがあるわけですけれども、これは日本の研究者はこれまでもずっと取組を進めているところでございます。
つい先日、中国浙江省のディープシークが低コストで高性能のＡＩを開発したことが世界に衝撃を与えたわけでございますけれども、いろいろなことを言われておりますけれども、私、方向性には非常に興味を持っております。低コストに加えて、ディープシークは低コストなわけですけれども、更にそれに、データが少ない、こんな制約も加えながらも高性能なモデルを開発できればすばらしいのではないかな、こんなふうにも考えるわけでございます。
ちょっと話は変わりますけれども、例えば米作り。広大な国土がある米国や中国と、平地が限られた傾斜地ばかりの日本とは、おのずと違いが出てくるわけですね。日本には日本にしかない知恵があり、発想がある。こういったところをどんどん伸ばしていって、ＡＩ分野においても日本らしさを発揮して日本の競争力を高めていく、こんな必要があるんじゃないかなというふうに考えております。
今次予算では、ＡＩ関係で百三十八億円が計上されているところでございます。この予算を使って今後どのような方向性で研究開発を進めていかれるのか、文部科学省に伺います。
180
あべ俊子(自民)文部科学大臣
平林委員には、しっかり応援をいただいて、ありがとうございます。
我が国の自律性の確保、さらには国際競争力の強化等に向けまして、基幹ロケットの開発及び安定的な運用は極めて重要であるというふうに、委員と同じ考えを持っているところでございまして、Ｈ３ロケットにつきましては、一号機の失敗以降、二号機から四機連続で成功しておりまして、実績を積み重ねているところでございます。
今後、段階的な高度化、さらには打ち上げのいわゆる高頻度化を図らせていただきつつ、安定的な運用にしっかり努めてまいります。
固体燃料ロケットであるイプシロンＳロケットにつきましては、昨年十…
この発言のページ
181平平林晃(公明)
ありがとうございます。
大臣、本当に熱を込めて今御答弁をいただきまして、本当に感謝を申し上げます。
本当に私も、Ｈ３頑張れ、イプシロン頑張れ、そういう思いでこれからも応援をさせていただきたいというふうに思いますので、是非よろしくお願いいたします。
大臣への質問はここまでですので、よろしかったら御退席いただけたらと思います。
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182高高木啓(自民)
あべ文科大臣、御退出ください。
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- （上の発言）
183平平林晃(公明)
それでは、続きましての質問に移らせていただきます。
こちらも重要な技術開発に関してでございます。
ＡＩに関する研究の世界情勢、歴史的には欧米が主導してきたわけでございます。第一次のブームも第二次のブームもそうでありました。
しかしながら、今ですけれども、第三次ブームにおきまして、徐々に状況が変わってきております。私が現役の研究者であった頃参加しておりました国際会議の受賞者、徐々に中国系の研究者が入ってこられるようになりました。それも、当初は所属が欧米の大学であったわけですけれども、徐々に中国本土の大学の所属になっていった、こんなような変化を目の当たりにしてまいりました。今はまさに米国と中国が覇権を争っている、そんな状況にあると認識をさせていただいております。
言うまでもなく、ＡＩの開発に必要な三要素は、データであり、計算パワーであり、それと計算モデルである、このように認識をしております。二〇〇〇年代以降のビッグデータと呼ばれる大量データは、当初アメリカの巨大ＩＴ企業が独占をしてこられたわけですけれども、それが、二〇一〇年代に入ってからは中国も所有をされる、こんなような状況になってきているというふうに考えております。
また、計算パワーに対しましては米中共に巨額の投資を行っておられる。東大の松尾先生の資料によりますと、ＧＰＴ―３の学習に数億円から数十億円のコストというふうに言われておりまして、今や最新の４・５でありますとか５でありますとか、こういったモデルに関しましてはもっともっと巨額のコストがかかっていると推測をするというところでございます。
データと計算パワー、これらの二大要素がＡＩ開発において支配的であり、だからこそ米中が覇権を争っている、こんな状況かなと思うわけでございますが、日本はこれら二要素においてどうしても見劣りをしている、こんな状況にあるんじゃないかなというふうに思うわけです。
では、日本はどうしていくのか。ここで重要になるのが、第三の要素であるモデルというところでございます。これは、もっと平たく言えば、工夫であり、知恵であるというふうに思います。
例えば、データが大量にあればいいんですけれども、なければどうするか。猫の画像は幾らでもあるので、猫が映っている画像と映っていない画像をラベルづけしてモデルに提示をすれば、モデルは徐々に猫を判断できるようになっていくわけですけれども、では、難病データ、これは元々少ないわけですね。そういった病気であっても判定できるようにするにはどうすればいいか。こういった部分で工夫することによって認識精度を上げるという研究テーマがあるわけですけれども、これは日本の研究者はこれまでもずっと取組を進めているところでございます。
つい先日、中国浙江省のディープシークが低コストで高性能のＡＩを開発したことが世界に衝撃を与えたわけでございますけれども、いろいろなことを言われておりますけれども、私、方向性には非常に興味を持っております。低コストに加えて、ディープシークは低コストなわけですけれども、更にそれに、データが少ない、こんな制約も加えながらも高性能なモデルを開発できればすばらしいのではないかな、こんなふうにも考えるわけでございます。
ちょっと話は変わりますけれども、例えば米作り。広大な国土がある米国や中国と、平地が限られた傾斜地ばかりの日本とは、おのずと違いが出てくるわけですね。日本には日本にしかない知恵があり、発想がある。こういったところをどんどん伸ばしていって、ＡＩ分野においても日本らしさを発揮して日本の競争力を高めていく、こんな必要があるんじゃないかなというふうに考えております。
今次予算では、ＡＩ関係で百三十八億円が計上されているところでございます。この予算を使って今後どのような方向性で研究開発を進めていかれるのか、文部科学省に伺います。
184塩塩見みづ枝文部科学省研究振興局長
お答え申し上げます。
文部科学省といたしましては、我が国の国際的な研究力、産業競争力を強化していくため、国内の基礎的、基盤的なＡＩ研究開発力を高めていくということが必須であると考えております。
このため、昨年六月に閣議決定されました統合イノベーション戦略二〇二四等に基づきまして、関係府省とも連携しながら、ＡＩイノベーションの加速に向けまして、アカデミアを中心としたオープンな生成ＡＩモデルの研究開発を通じた透明性、信頼性の確保、また、生命科学や材料分野など我が国の強みを有する特定の先端科学分野で活用する科学研究向けＡＩ基盤モデルの開発、共用、ＡＩ・フォ…
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185平平林晃(公明)
ありがとうございます。
今様々御言及がありましたけれども、ＡＩ・フォー・サイエンスは科学を変えるのではないか、こんなような期待もあるところでございますので、本当にしっかりと進めていっていただきたいというふうに思いますので、よろしくお願いを申し上げます。
続きましての質問になりますけれども、今言及させていただきました日本らしさ、これは目指すというものよりも、自然にそうなっていくものなのかもしれないとも思うところでございます。研究者の自発的な、自由な発想によりにじみ出てくる、そういったものかもしれないと思います。そのために必要なものが、やはりお金と時間で…
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186井井上諭一文部科学省科学技術・学術政策局長
お答え申し上げます。
平林先生御指摘の調査によりますと、研究時間の確保に当たりまして、大学運営業務、まさに御指摘いただいたような教育専門教員の不足、それが制約になっている、そういったことが明らかになっております。
このため、文部科学省におきましては、創発的研究支援事業や、地域中核・特色ある研究大学強化促進事業、また国際卓越研究大学制度などを通じて、大学におけるマネジメント改革を促し、研究時間の質、量の向上を図っております。また、競争的研究費の直接経費から研究以外の業務代行経費を支出できるバイアウト制度を可能とする見直し、また研究開発マネジメント人材の…
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