AI ホワイトペーパー 2024
ステージⅡにおける新戦略
― 世界一 AI フレンドリーな国へ ―

自由民主党デジタル社会推進本部
AI の進化と実装に関するプロジェクトチームの提言を箇条書きにしてまとめます。
業が取るべき行動についての提言も記述します。

以下は、添付されたPDFファイルから、日本のAI競争力強化に関する主要なポイントを箇条書きにまとめたものです。

日本のAI競争力強化のための戦略

1. 研究開発力の強化：

   • AIの研究開発において、国と協力して高度な人材やインフラ（計算基盤、通信基盤など）を活用する。

   • 国際共同研究や利活用促進を推進し、グローバルな視点での研究開発エコシステムを構築する。

2. インフラの高度化：

   • 国内での計算資源の全体像を整備し、科学技術計算、シミュレーション等のための大規模計算インフラを確保する。

   • データストレージやWebサービス等のクラウドサービス用インフラを拡充する。

3. 適切なガバナンスと政策の強化：

   • AIの安全性を確保しながら、AI利活用のガイドラインを策定し、適切な利用を促進する。

   • 知的財産権を尊重しながら、AI時代に即した対応を行い、AIの利活用を促進する。

4. 国際協調とリーダーシップの強化：

   • 広島AIプロセスの実績をベースに、安全で信頼性のあるAIに関する国際的なルールメーキングを引き続き主導する。

   • アジア諸国やグローバルサウスとの協調関係を強化し、国際的なリーダーシップを発揮する。

日本が「世界一AIフレンドリーな国」を目指し、AIに理解があり、研究開発・実装がしやすい国になるための基盤を形成しています 。

日本はAI論文の発表がアメリカ、中国、イギリス、韓国に比べて遥かに劣っています。
自民党から研究費を増額する動きをにらみ、研究者がAIシフトする分野をまとめました。
日本の大学の研究者がAI競争力を強化し、実績を上げるために取り組むべき具体的なアクションは以下の通りです。

1. 国際共同研究の推進：

   • 国際的な研究協力を積極的に行い、グローバルなネットワークを構築する。

   • 海外の研究機関や大学との共同研究を通じて、最新のAI技術や知見を共有する 。

2. 先端技術の研究開発：

   • 「AI for Science」などのプロジェクトに参加し、科学研究にAIを活用する。

   • 特定の分野での競争力を高めるための専門的なAI技術の開発に注力する 。

3. データ基盤の整備と活用：

   • 大学内のデータ基盤を強化し、研究に必要な大量のデータを効率的に扱えるようにする。

   • 産業界や他の研究機関と協力し、データ共有や利活用を進める 。

4. 研究資金の確保と活用：

   • 国内外の研究助成プログラムや基金を積極的に活用し、研究プロジェクトの資金を確保する。

   • 私企業や政府からの資金提供を受けて、具体的な研究テーマに取り組む 。

5. 若手研究者の育成とサポート：

   • ポスドクや若手研究者に対する研究支援を充実させ、次世代の研究リーダーを育成する。

   • 学内でのメンタリングプログラムを充実させ、若手研究者のキャリア開発を支援する 。