生成AIの産業における可能性（ＡＩ戦略会議第９回）

5月22日に行われた「AI戦略会議第9回」についてのマスコミの取り上げ方は、「AI法規制、検討開始へ」など、欧米で法規制の動きが広がる中、４月に策定した事業者向け指針を補完する法整備の必要性を議論する点しか取り上げていないのは残念です。
今回は、松尾豊座長自らまとめた「生成Aの産業における可能性」（資料1－4）が重要です。
5月23日NexTech Week2024の特別講演「AI活用の展望と日本のとるべき戦略」で、「AI戦略会議第9回」で報告された「生成Aの産業における可能性」（資料1－4）の話を聞く機会を得ました。
「我が国のAIを巡る状況は厳しい状態からスタートしているが、ここ１年、日本は最善手を指し続けている」（将棋に例えると1年前は20:80だったのが30:70くらいまできている）と評価しています。そして、東南アジア市場への展開が重要と、東南アジアLLM計画への参画を通じて、日本企業のビジネスチャンスを拡大する戦略が提案されています。さらに、医療分野、リーガル分野、製造業、行政分野、防衛分野、金融分野、コンテンツ分野、メディア分野、電力分野、半導体分野など、分野別に戦略が提案されています。
政府の戦略に、こうしたAI戦略の方向性をしっかりと盛り込んでほしいと思います。
 
ＡＩ戦略会議　第９回
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/9kai/9kai.html
 
資料1-4松尾座長資料（生成AIの産業における可能性）
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/9kai/shiryo1-4.pdf
 
 
ChatGPTに、「生成Aの産業における可能性」（資料1－4）を要約させました。
 
この資料は、日本の生成AI技術の発展とそれに基づく産業応用の可能性を示しています。
まず、生成AIの登場により、国内外で広範な利用が進んでいます。事務作業の効率化や顧客向けの投資アドバイスなど、具体的な利用例が紹介され、日本のAI政策が急速に進展していることが強調されています。政府の予算増額や計算資源の整備、AIセーフティーインスティチュートの設立、グローバルな議論へのリーダーシップが示されており、日本はAI戦略を積極的に推進しています。
さらに、デジタル領域における日本の出発点として、厳しい競争の中でのスタートが述べられ、ここ1年での具体的な動きや成果が強調されています。特に、東南アジア市場への展開が重要視されており、東南アジアLLM計画への参画を通じて、日本企業のビジネスチャンスを拡大する戦略が紹介されています。
医療分野においては、生成AIを活用して電子カルテのフォーマット変換やデータベースの標準化を進め、医療データの効率的な管理を目指しています。また、ロボット分野では、GoogleのRT-Xプロジェクトを通じて、複数の研究機関がデータを共有し、ロボットの性能向上を図る取り組みが進行中です。
リーガル分野では、生成AIを活用して他国の法制度をベンチマークし、立法時の制度設計を高度化することが期待されています。製造業では、サプライチェーンのデータ統合を通じて効率化・自動化を進め、高付加価値の創出を目指しています。
行政分野では、生成AIの導入が進んでおり、先行事例を共有し、組織内ルールやリスクヘッジの方法を整備することが重要とされています。防衛分野でも生成AIの利用が進み、SNSからの情報整理や避難所チャットボットの活用など、AIの活用範囲が広がっています。
金融分野では、生成AIを活用して企業活動をハイサイクル化し、融資先のDXをサポートすることで、企業の成長を促進しています。コンテンツ分野では、生成AIを前提とした二次創作・三次創作が可能なプラットフォームの構築が求められています。
メディア分野では、共通知識の醸成を目的とし、取材の価値を維持しながらAIを活用して効率化を図る新しいビジネスモデルが提案されています。電力分野では、再生可能エネルギーの余剰電力を生成AIの学習に活用する提案がなされ、半導体分野では、生成AIの応用を前提にした設計が重要視されています。
最後に、デジタル・AIリテラシの向上が全国民的な課題として挙げられ、リスキリングのための学びのパスを整備することが重要とされています。また、日本のAIスタートアップがグローバルサウスに進出し、地域企業のDXを支援することで、グローバル展開を目指すシナリオが有望とされています。
この資料は、生成AI技術が日本の産業をエンパワーし、人材の能力を引き出し、人々の生活を豊かにするための具体的な戦略と可能性を示しています。
 
各ページの要約を示します。
1. 生成AIの産業における可能性
生成AIは国内外で幅広く活用されており、効率化・自動化を進める一方で、新たな価値の創造にも寄与しています。例えば、事務手続きの照会、メールの文案作成、リポートの要約、ナレッジワーカーのサポートなどが挙げられます。また、顧客向けには投資ニーズに応じた最適な投資対象の選定が可能です​​。
2. これまでの日本のAI政策
日本はAI政策を急速に進めており、政府予算の増額や計算資源の整備が行われています。リスク対応としてはAIセーフティーインスティチュートの設立やAI事業者ガイドラインの策定が進められています。また、グローバルな議論のリーダーシップもとり、国内のLLM開発やGENIACプロジェクトも進行中です​​。
3. 日本のAI政策の出発点
デジタル領域におけるグローバルな競争の中で、日本のAI政策は厳しい状況からスタートしています。政府は計算資源の増強やリスク対応、グローバルな議論のリーダーシップをとることで、AI戦略を推進しています​​。
4. ここ１年の動き
日本はこの1年でAI関連予算を大幅に増額し、計算資源の整備やAIセーフティーインスティチュートの設立など、多くの施策を講じてきました。また、広島AIプロセスやGPAI東京センターなど、グローバルな議論にも積極的に参加しています​​。
5. グローバルな立ち位置としての日本
日本はAI推進において存在感を増しており、OpenAIがアジア初のオフィスを日本に設置するなど、海外のAI事業者も日本での活動を進めています。政府や企業間の連携が進み、日本のAI環境が整備されています​​。
6. 日本が注目される理由
日本はAIに対してポジティブな反応を示しており、高齢化社会においてAI活用が不可欠となっています。また、人件費の安さや大企業のDX余地の大きさもあり、AIの導入が進みやすい環境です​​。
7. 日本のAI活用の可能性：伸びしろが大きい
日本のDX未実施企業の割合は高く、DX余地が大きいことが示されています。GDP比では16%ですが、DX余地の面積比では37%となっており、今後の成長可能性が大きいです​​。
8. （参考）日本とシンガポールのAI戦略比較(1/2)
シンガポールのAI戦略NAIS2.0と日本政府のAI戦略を比較すると、産業ごとのAI活用やスタートアップ支援、行政サービスの生産性向上など、多くの点で共通しています​​。
9. （参考）日本とシンガポールのAI戦略比較(2/2)
シンガポールと日本のAI戦略を比較した際、日本は計算資源の整備やデータ関連サービスの進展、AI関連規制の整備において多くの取り組みを行っています。また、AIセキュリティ耐性の向上や国際的な地位の確立も目指しています
10. グローバルへの展開
日本は特にアジア市場への展開に注力しており、東南アジアLLM計画への参画を通じて、東南アジア諸国と協力し、日本企業のビジネスチャンスを拡大することを目指しています 。
11. 東南アジアLLM計画への参画
シンガポール政府と連携し、日本が東南アジアLLM開発に参画することで、日本語と諸言語との対応性能を向上させ、多言語間でのコンテキスト・価値観の変換基盤を開発しています 。
12. 医療LLM
医療分野での生成AI活用は大きな可能性を秘めており、電子カルテのフォーマット変換やデータベースの標準化が進められています。LLMは異なるフォーマットのデータを統一する能力を持ち、医療データの効率的な管理が可能です 。
13. ロボット×生成AI(1/2)
ロボットのための大規模モデル開発が進んでおり、GoogleのRT-Xプロジェクトを通じて、複数の研究機関がデータを共有し、ロボットの性能向上を図っています。日本からも複数の研究室が参加しています 。
14. ロボット×生成AI(2/2)
ロボットの外界とのインタラクションデータを共有するプラットフォームの構築が提案されています。これにより、高精度、安全性、信頼性の高いモデルを学習し、開発者の増加とデータの増加の好循環を生み出すことが期待されています 。
15. リーガルLLM
リーガル分野での生成AIの活用により、他国の法制度をベンチマークし、立法時の制度設計を高度化します。企業の法務チェック基盤としても活用が期待されています 。
16. 製造LLM（マルチモーダル）
サプライチェーンのデータを統合し、戦略的分析を行うことで、効率化・自動化によるコスト削減や高付加価値の創出が可能です。データ統合により、販売と商品開発・設計の距離が縮まることが期待されています​​。
17. 行政での生成AI活用
行政機関や自治体での生成AIの導入が進んでおり、先行事例を共有し、組織内ルールやリスクヘッジの方法を整備することが重要です。良い前例を作り、前例やガイドラインを参照しながらプロジェクトを進める仕組みが求められています​​。
18. 防衛×生成AI
防衛分野における生成AIの利用は、他国でも試行されており、日本もスタートアップとの連携が必要です。SNSからの情報整理や、避難所チャットボットの活用、防衛作戦の提案、画像AIによる空撮画からの住所抽出など、AIの活用範囲は広がっています。防衛省とスタートアップを仲介する企業の設立により、協業を加速することが求められます​​。
19. 金融×生成AI(1/2)
生成AIの活用は金融分野でも進んでおり、Bloombergは金融特化型のBloombergGPTを開発、Morgan Stanleyは世界中の企業や資本市場を分析し、フィナンシャルアドバイザーをサポートしています。JP Morgan Chaseも顧客の投資ニーズに応じた最適な投資対象を分析する実験を行っています​​。
20. 金融×生成AI(2/2)
企業活動をハイサイクル化し、複利効果を最大化することが競争の主流となっています。金融機関が融資先のDXをサポートし、データで把握し、ハイサイクル化を加速させることが重要です。例えば、Amazon Lendingや三菱UFJ銀行のMars Growth Capitalの事例があります​​。
21. コンテンツ×生成AI
生成AIの利用を前提とした二次創作・三次創作が可能なプラットフォームの構築が求められます。クリエイターの権利を尊重し、新たな創作機会を生む仕組みを日本がリードすることが重要です。コンテンツ生成プラットフォームは、AIの学習を通じて新しいコンテンツを生み出す可能性を秘めています​​。
22. メディア×生成AI
メディアの役割は、共通知識の醸成です。取材の深い価値、AIを活用した編集の効率化、信頼性のスタンプ付与など、生成AIを活用することで、新しいビジネスモデルを構築できます。メディアの社会的価値を再認識し、生成AI時代に適した新しい仕組みを作ることが求められます​​。
23. 電力×生成AI
生成AI時代には、計算資源と同時に電力の確保が重要です。データセンターにおけるLLMの学習は、再生可能エネルギーの余剰電力を活用し、地産地消を促進することが可能です。生成AIの学習は、いつでも停止可能な計算であり、需要調整に活用できます​​。
24. 半導体×生成AI
生成AIの応用を前提にした半導体設計が重要です。エッジ側と学習側の開発があり、最適な設計を行うためには、生成AIのアルゴリズムや応用事例を理解することが必要です。NVIDIAの成功事例に学び、国内でも同様の取り組みを進めるべきです​​。
25. デジタル・AIのリテラシの向上
デジタル・AIリテラシの向上は全国民的な課題です。リスキリングのための学びのパスを整備し、誰もが何を勉強すれば良いかを明確にすることが重要です。情報処理技術者試験や未踏プログラムなど、既存の取り組みを拡大し、全国規模でのリスキリングを進める必要があります​​。
26. AIスタートアップのグローバルサウスへの展開
日本のAIスタートアップが東南アジアなどのグローバルサウスに進出し、DXニーズの高い地域で事業を展開することが重要です。成功事例を共有し、技術交流を促進することで、日本の技術力を活かしてグローバルに展開することが求められます​​。
27. ローカルからグローバルへ： “街の電気屋さん”構想
地域のDXをサポートするAIスタートアップの取り組みを全国で展開し、地域企業と共にグローバルに進出するシナリオが有望です。地域のニーズを満たしつつ、地域企業のDXを支援することで、自然と世界に進出することが可能です​​。
28. まとめ
この1年、生成AIに関する国の取り組みは急速に進んでおり、各産業での活用を進める適切な手を打つことが必要です。中長期的な見通しを持ち、生成AI技術が日本の産業をエンパワーし、人材の能力を引き出し、人々の生活を豊かにすることを目指しています​​。
 
ＡＩ法規制、検討開始へ　戦略会議で決定―政府
2024年05月22日
https://www.jiji.com/jc/article?k=2024052201015&g=eco
 
AI戦略会議、法規制の検討着手　人権侵害や犯罪のリスクに対応へ
2024年5月22日
https://digital.asahi.com/articles/ASS5Q21TCS5QULFA015M.html
 
政府 生成AIの新たな法規制の導入するかどうか 夏以降に検討へ
2024年5月22日
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240522/k10014457521000.html
 
AI普及へリスク規制　開発者に報告義務
安全性評価など、法整備検討　大規模事業者が対象
2024年5月23日
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO80867350T20C24A5EA2000/
 
 
 
Potential of Generative AI in Industry (9th AI Strategy Meeting)
 
The media coverage of the "9th AI Strategy Meeting" held on May 22 primarily focused on topics like "Initiating AI Regulatory Review," highlighting the need for legal frameworks to supplement the guidelines for businesses established in April, especially in the context of expanding regulatory movements in Europe and the United States. It is unfortunate that this was the only aspect emphasized.
What is truly significant is the report titled "Potential of Generative AI in Industry" (Document 1-4) compiled by Chair Yutaka Matsuo himself. On May 23, at a special lecture during NexTech Week 2024 titled "Prospects for AI Utilization and Japan's Strategic Direction," I had the opportunity to hear about the "Potential of Generative AI in Industry" (Document 1-4) presented at the "9th AI Strategy Meeting."
Japan's situation concerning AI has started from a challenging position, but over the past year, the country has been making the best possible moves (in Shogi terms, moving from a 20:80 to a 30:70 position). The strategy emphasizes the importance of expanding into the Southeast Asian market, proposing that Japan should participate in the Southeast Asia LLM (Large Language Model) development plan to increase business opportunities for Japanese companies.
Additionally, the strategy outlines specific approaches for various sectors, including the medical, legal, manufacturing, administrative, defense, financial, content, media, energy, and semiconductor fields.
I hope the government will incorporate these strategic directions for AI comprehensively into its overall strategy.
 
 
This document highlights the development of generative AI technology in Japan and its potential industrial applications.
First, it discusses the widespread use of generative AI both domestically and internationally, emphasizing its role in streamlining administrative tasks and providing investment advice to customers. It underscores the rapid progress of Japan's AI policy, with increased government budgets, the establishment of computational resources, the creation of the AI Safety Institute, and leadership in global discussions. Japan's proactive approach to advancing its AI strategy is evident.
The document then addresses Japan's starting point in the digital domain, noting the tough competitive landscape and the significant progress made in the past year. The focus on expanding into Southeast Asian markets is highlighted, particularly through participation in the Southeast Asia LLM (Large Language Model) development plan, which aims to enhance business opportunities for Japanese companies.
In the medical field, generative AI is being leveraged to standardize electronic medical records and databases, making medical data management more efficient. In the robotics sector, Google's RT-X project is showcased, where multiple research institutions, including those from Japan, share data to improve robotic performance.
In the legal sector, generative AI helps benchmark foreign legal systems and refine legislative design. The manufacturing sector benefits from integrating supply chain data to streamline operations and create high value-added products.
The administrative sector is also rapidly adopting generative AI, with the importance of sharing best practices and establishing organizational rules and risk mitigation methods emphasized. In defense, the application of generative AI extends to real-time data analysis from social media, disaster response chatbots, and strategic planning.
In finance, generative AI accelerates corporate activities by supporting the digital transformation (DX) of loan recipients, thereby promoting corporate growth. In the content industry, the creation of platforms that facilitate secondary and tertiary creations using generative AI is proposed.
The media sector is advised to leverage AI for efficient content editing while maintaining the value of in-depth reporting, aiming to create shared knowledge within communities. In the energy sector, utilizing surplus renewable energy for AI training is suggested, while in the semiconductor sector, designing semiconductors based on AI application requirements is deemed crucial.
Finally, the document emphasizes the national challenge of improving digital and AI literacy, advocating for structured reskilling pathways. It also highlights the potential for Japanese AI startups to expand into the Global South, supporting local businesses' DX and aiming for global market penetration.
This document outlines strategic measures and the potential of generative AI technology to empower Japanese industries, enhance human capabilities, and enrich people's lives.
 
Here are the summaries of each page translated into English:
1. Potential of Generative AI in Industry
Generative AI is widely utilized both domestically and internationally, contributing to efficiency and automation while also creating new value. Examples include handling administrative inquiries, drafting emails, summarizing reports, and supporting knowledge workers. Additionally, it helps in selecting the best investment targets based on customer needs.
2. Japan's AI Policy to Date
Japan has been rapidly advancing its AI policy, with increased government budgets and the development of computational resources. Risk management initiatives include the establishment of the AI Safety Institute and the formulation of AI operator guidelines. Additionally, Japan leads global discussions and is advancing domestic LLM development and the GENIAC project.
3. Starting Point of Japan's AI Policy
Amid global competition in the digital domain, Japan's AI policy started from a challenging position. The government promotes AI strategy by enhancing computational resources, managing risks, and leading global discussions.
4. Developments Over the Past Year
In the past year, Japan significantly increased its AI-related budget, established computational resources, and set up the AI Safety Institute. Japan has also actively participated in global discussions, such as the Hiroshima AI Process and the GPAI Tokyo Center.
5. Japan's Global Position
Japan is increasing its presence in AI promotion, with OpenAI establishing its first Asian office in Japan. Overseas AI companies are also expanding their activities in Japan. Collaboration between the government and businesses is progressing, creating a well-established AI environment in Japan.
6. Reasons for Japan's Recognition
Japan has shown a positive response to AI, essential in an aging society. Additionally, the low labor costs and significant potential for DX in large companies make Japan an attractive environment for AI adoption.
7. Potential for AI Utilization in Japan: Large Room for Growth
The high proportion of companies in Japan that have not yet implemented DX indicates significant potential for growth. While the GDP ratio is 16%, the area ratio for DX potential is 37%, indicating a substantial opportunity for future growth.
8. Comparison of AI Strategies Between Japan and Singapore (1/2)
Comparing Singapore's NAIS2.0 AI strategy with Japan's government AI strategy reveals many similarities, such as cross-industry AI utilization, startup support, and improving the productivity of government services.
9. Comparison of AI Strategies Between Japan and Singapore (2/2)
In comparison with Singapore, Japan has undertaken many initiatives in areas such as the development of computational resources, data-related services, and AI-related regulations. Japan also aims to improve AI security resilience and establish an international standing.
10. Global Expansion
Japan focuses on expanding into the Asian market, aiming to enhance business opportunities for Japanese companies by collaborating with Southeast Asian countries through the Southeast Asia LLM development plan.
11. Participation in the Southeast Asia LLM Plan
By collaborating with the Singaporean government, Japan aims to enhance the performance of handling Japanese and other languages, developing a foundation for cross-cultural and contextual conversion among multiple languages.
12. Medical LLM
Generative AI in the medical field holds great potential, including the conversion of electronic medical records formats and the standardization of databases. LLMs can unify various data formats, enabling efficient management of medical data.
13. Robotics × Generative AI (1/2)
Large-scale model development for robots is progressing, with Google’s RT-X project involving multiple research institutions sharing data to improve robot performance. Several Japanese research labs are also participating.
14. Robotics × Generative AI (2/2)
A platform for sharing interaction data between robots and their environment is proposed in Japan. This would enable the development of high-precision, safe, and reliable models, creating a virtuous cycle of increasing developers and data.
15. Legal LLM
Generative AI in the legal field can benchmark foreign legal systems, enhancing legislative design during lawmaking. It also shows promise as a foundation for legal checks in corporate settings.
16. Manufacturing LLM (Multimodal)
Integrating supply chain data allows for strategic analysis, leading to cost reductions through efficiency and automation, and creating high value-added products. Data integration bridges the gap between sales and product development/design.
17. Generative AI Utilization in Administration
The adoption of generative AI in administrative agencies and local governments is advancing. It is crucial to share precedents, establish organizational rules, and develop risk mitigation methods. Creating good precedents and using guidelines to move projects forward smoothly is essential.
18. Defense × Generative AI
The utilization of generative AI in defense is being tested in other countries, and Japan needs to collaborate with startups. The applications range from real-time data analysis from social media, disaster response chatbots, and strategic planning to extracting addresses from aerial images using AI. Establishing intermediary organizations between the Ministry of Defense and startups is necessary to accelerate collaboration.
19. Finance × Generative AI (1/2)
Generative AI is advancing in the finance sector, with Bloomberg developing BloombergGPT tailored for finance, and Morgan Stanley using AI to analyze global companies and capital markets. JP Morgan Chase is also experimenting with analyzing investment targets based on customer needs.
20. Finance × Generative AI (2/2)
Accelerating corporate activities through DX support from financial institutions maximizes the compounding effect of growth. Institutions like Amazon Lending and Mitsubishi UFJ Bank’s Mars Growth Capital provide examples of supporting DX in loan recipients through data-driven credit assessments.
21. Content × Generative AI
There is a need to build platforms enabling secondary and tertiary creations using generative AI. Respecting creators' rights while creating opportunities for new creations is crucial. Content generation platforms have the potential to produce new content through AI learning.
22. Media × Generative AI
The role of media is to cultivate shared knowledge. Utilizing AI for efficient editing while maintaining the value of in-depth reporting can create new business models. The importance of media in society should be re-emphasized, creating new mechanisms suited to the AI era.
23. Energy × Generative AI
Securing both computational resources and electricity is crucial in the generative AI era. Utilizing surplus renewable energy for AI training and promoting local production for local consumption by placing data centers near power sources is proposed.
24. Semiconductors × Generative AI
Designing semiconductors based on AI application requirements is essential. Understanding AI algorithms and application examples is necessary for optimal design. Learning from NVIDIA’s success, similar initiatives should be advanced domestically.
25. Improving Digital and AI Literacy
Improving digital and AI literacy is a national challenge. Establishing clear reskilling pathways and expanding existing programs like the Information Technology Engineers Examination and the Unexplored Project are crucial. Nationwide reskilling efforts are necessary.
26. Expansion of AI Startups to the Global South
Supporting the expansion of Japanese AI startups into the Global South, where DX needs are high, is essential. Sharing success stories and promoting technical exchanges can leverage Japan's technological strengths for global deployment.
27. From Local to Global: The “Neighborhood Electrician” Concept
Expanding AI startups' initiatives to support regional DX nationwide and collaborating with local companies to venture globally is promising. Meeting local needs while supporting local companies' DX can naturally lead to global expansion.
28. Summary
In the past year, national initiatives in generative AI have rapidly advanced, requiring appropriate measures to promote utilization in various industries. A long-term outlook is essential to ensure generative AI technology empowers Japanese industries, enhances human capabilities, and enriches people’s lives.