経産省が支援する生成AIの開発力強化に向けたプロジェクト「GENIAC」始動
経済産業省は、2024年2月2日に、国内の生成AI技術の開発力を大幅に向上させることを目指す新たなプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の開始を発表しました。
本プロジェクトは、技術革新の波を牽引する生成AIの基盤モデル開発に必要な計算資源の提供や、産学官の関係者間での連携強化、さらには国内外への対外発信を積極的に行うことを目的としています。
生成AI技術の社会的意義
生成AIは、労働力不足の解決や新たな産業の創出など、さまざまな社会課題への貢献が期待されている技術です。
従来のAI技術では困難だった創造的な作業を自動化し、人間の能力を拡張する可能性を秘めています。そのため、生成AIの開発力は、日本の産業活動や国民生活に直接的な影響を及ぼすと考えられています。
GENIACプロジェクトの主な取り組み
GENIACプロジェクトの主な取組を紹介します。
計算資源の提供支援：
基盤モデルの開発には膨大な計算資源が必要です。経済産業省は、NEDOが実施する「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」と連携し、計算資源の確保と利用料の補助を行います。
関係者間の連携促進と対外発信：
開発者間のネットワーク構築、知見の共有、海外有識者を招いたセミナー、マッチングイベントなどを通じ、生成AIの利活用を促進します。
生成AIの開発力強化に向けたプロジェクト「GENIAC」
2024年3月からは、採択事業者以外の開発者も参加できるコミュニティが形成されます。このコミュニティでは、Slackを通じた情報交換や、セミナー、オンラインイベントなどを通じて、生成AIの最新情報や知見を共有するといった取組を予定しています。
採択された事業者
株式会社ABEJA、Sakana AI 株式会社、国立情報学研究所など、多岐にわたる分野での基盤モデル開発に挑む企業や研究機関が採択され、生成AI技術の社会実装に向けた研究開発に取り組んでいくとしています。
採択された事業者の中で、Sakana AI 株式会社の取組を紹介します。
Sakana AI 株式会社は、AIモデルの高効率化を目指し、蒸留、Mixture of Experts（MoE）、強化学習などの重要なモデルを開発しています。これらの技術を用いることで、高性能かつ低コストな小規模モデルの開発を可能にし、さらに、これらの小規模モデルを連携させることにも注力しています。このアプローチは、リソースの制約が大きな課題となっている現代において、特に重要な意味を持ちます。
また、社会実装に向け、国内でのビジネス展開に加え、一部モデル・ノウハウ等の成果物も公開・提供。 国内主軸に、各産業分野ごとに特化した製品を開発・販売• 開発で得られた成果物(ソースコード・モデル・開発ノウハウ)を公開していく計画です。
Turing株式会社は、完全自動運転を見据え、日本の運転環境に強い適応力を持つ、マルチモーダル(言語・画像・映像)基盤モデルを開発し、本事業後に車体へ搭載し、改良を実施予定となっています。
＜採択された事業者＞
株式会社 ABEJA：
LLMの社会実装に向けた特化型モデルの元となる汎化的LLMに関する研究開発
Sakana AI 株式会社：
自律型エージェントシステム向け高効率基盤モデルの開発
大学共同利用機関法人情報・システム研究機構（国立情報学研究所）：
オープンかつ日本語に強いGPT-3級大規模言語モデルの構築
ストックマーク株式会社：
厳密さが要求されるビジネス用途におけるハルシネーションを大幅抑止した基盤モデル
Turing株式会社：
完全自動運転に向けたマルチモーダル基盤モデルの開発
国立大学法人東京大学：
多様な日本語能力の向上を目指した公開型の基盤モデル開発
株式会社Preferred Elements：
100B/1Tパラメータからなる大規模マルチモーダル基盤モデルの構築
今後の展望
経済産業省による「GENIAC」プロジェクトの立ち上げは、生成AI技術の開発競争が激化する国際的な状況の中で、日本の技術力向上と国際競争力の強化を目指す重要な一歩です。
このプロジェクトを通じて、生成AIの潜在能力を最大限に引き出し、産業活動や国民生活に革新的な変化をもたらすことが期待されます。
コメント
注目のコメント
選ばれたスタートアップには納得感があります。研究開発を加速して欲しいです。
日本のAI開発に足りないものは、強力な計算環境と良質なデータセット、厚い研究人材層です。なので数社に絞って重点投資する施策は良いです。
あとは研究成果を事業化する人材と新サービスを積極的に採用するユーザ企業マインドでしょうか。開発しても、実務に導入して適切な運用が出来なければ意味がない。
その意味では、内部統制の専門家を入れて、生成AIを導入・運用するプロセスやサービスが内部統制として有効的な状態であるかどうかをどうやって評価すべきなのか、そこも合わせて検討きた方が良いと思うのですがね。
いつもそういう監査とか評価の概念って海外から日本に輸入されてくるイメージですが、日本としてもそういうのを海外に先んじて作っていくことをしていかないと。
監査・評価の枠組みって、要はルール作りに近いので、コレを作るところがその業界・分野・領域でのリーダーなんですよね。日本はその位置を狙わないと。「地域全体を活性化するための中小企業DX支援の方向性」
に基づいて、ChatGPTのペルソナを「地方創生経済」に設定し、地方藩主コイン（仮想通貨）の要素を取り入れるアプローチを考えます。
このプレゼンテーションでは、以下のポイントに焦点を当てることができます
1. 地方創生経済とDXの関連性
- 地方経済の活性化と地方創生におけるDXの役割
- 地域特有の課題へのデジタル技術を活用した解決策
2. 中小企業のDX支援の重要性
- 地域経済における中小企業の重要性とその挑戦
- DXを通じた中小企業の競争力強化とイノベーション促
進
3. 地方藩主コインの役割と可能性
- 地方藩主コイン（仮想通貨）を用いた地域経済の活性化
- 仮想通貨を活用した新たな地域経済モデルの提案
- 地域通貨としての地方藩主コインのメリットとデジタ
ルトランザクションの促進
4. 支援機関との協力
- 支援機関と中小企業との連携によるDX推進
- 支援機関による知識共有、資金調達、技術サポート
5. ケーススタディと将来の展望
- DXを取り入れた地方の成功事例の紹介
- 地方創生とDXの将来的な方向性
このプレゼンテーションを通じて、中小企業のDX支援が地域経済全体の発展にどのように貢献できるか、また地方藩主コインなどの革新的なアプローチが地方創生にどのように影響を与える可能性があるかについて、詳細に説明することができます。
