海外諸国が生成AIの開発や利活用で台頭する中、日本はどういう方針のもとに進み、企業はどこに商機を見出すべきなのでしょうか。

日本における生成AIの利活用推進を政策面からリードする厚生労働省政務官 衆議院議員 塩崎 彰久氏をお招きし、モビルス株式会社 代表取締役社長　石井 智宏とのスペシャル対談を開催。両名は米国・ペンシルベニア大学ウォートン・スクールにてほぼ同時期にMBAを取得した間柄で、現在は政治とビジネスのそれぞれの領域で、お互いにAIの有効的な利活用をテーマに精力的に活動を展開しています。

日本の展望やAI戦略の課題と可能性、国内企業の勝ち筋などを政策とビジネスの両側面から徹底的に議論いたしました。そのほか、対談を聴いたモビルスメンバーから寄せられた質問にも、塩崎議員に回答いただきました。今回は後編をお届けします。前編はこちら。

【前編】

【後編】


地方の中小企業支援や、日本特有の社会課題解決の観点で、AI活用ビジネスに大きなチャンス

石井：
日本は生成AIの領域において、諸外国に比べて出遅れているのでしょうか？

塩崎氏：
率直に言って、基盤モデルの開発においてはもう10周遅れぐらいですよね。これは嘘偽りなく、遅れていると言っても仕方がないと思います。今、日本でもLLMモデルを開発している会社がいくつか出てきていますが、数百億パラメータ程度ものが多く、世界はもう兆の世界に突入していますから。日本がGPT-3や3.5の処理能力にある一方で、海外ではGPT-4や4.5、さらにはGPT-5も開発しようとしており、必要なリソースは2倍、3倍どころか、指数関数的に増していくので、ここで競い合うのはかなり大変ではないかと思います。

では、日本に勝ち筋がないかと言うと、私はそんなに悲観する必要はないと考えています。かつてインターネットが普及した際、当時は米国が牛耳っており、米国は確かに多大な利益を得ました。ですが、日本も大儲けしましたよね。日本でも数え切れないほどのインターネット産業やインターネットサービスが登場して、ものすごくたくさんのビジネスが生まれたわけです。だから、「他国が儲けているから日本は損をしている。残念だ」という発想ではなく、「この新しいテクノロジーを使い倒せば、日本固有のいろんなサービスが生み出せるのではないか」と、利活用の面で無限のフロンティアがあると捉えていただきたいのです。

政治としては、海外諸国と比較したり、安全保障を考えたりすべきところではありますが、個々の企業が米国からの遅れなどを心配する必要は全くありません。新しい技術を活用して、各社それぞれのフロンティアの中でたくさんの利益を上げていただければいいのではないかと、私は思っています。

モビルス社員：
国内外問わず、さまざまな企業が生成AIを活用して戦っている中で、どうすれば勝てるのか、また、どういった企業が勝っていくのか、多くの識者の方々と情報交換をされている塩崎さんからぜひ、アドバイスをいただければと思います。

塩崎氏：
昨年の春に、私の地元である愛媛県松山市で、多くの地元企業を招いて「AI新時代の衝撃とチャンス」をテーマにしたセミナーを開催したところ、中小企業のオーナーの方々が、AIに対して最も高い関心を示されました。理由を聞くと、皆さん「ChatGPTで、初めてビジネスの悩みを相談できる相手ができた」とおっしゃっていたのです。

考えてみると確かに、社長と従業員10人の菓子店で新メニューの商品名を考えるとき、社長が「こんな名前はどうだ？」と発言すると、おそらく他の従業員の皆さんは賛成しがちになってしまいますよね。地方には、社長がビジネスのアイデアを壁打ちできるような取締役仲間がいない中小企業はとても多くあります。AIが社長やオーナーの壁打ち相手になってくれれば、彼らにとって非常に価値が高いのではないかと思うのです。

ですから、実は都市部の大企業など以上に、デジタル化をこれから進める地方の中小企業の生産性向上やビジネス支援といった領域に、より大きなチャンスがあるのかもしれません。

あとはやはり、日本特有の社会課題にアプローチする観点ですね。一例として、超高齢化社会や過疎化の進行が挙げられます。今、一人暮らしの高齢者の見守りや話し相手をするために、民生委員の皆さんが一軒一軒訪問してくださっています。この見守りの取り組みに、例えばGoogleの家庭向けスマートスピーカー「Google Home」に、GoogleのマルチモーダルなAIモデル「Gemini」を組み込んで話し相手になるような仕組みも追加してみるとどうでしょう。より長い時間楽しく話せる相手ができますし、しばらく話しかけてこない場合は緊急通報するなど、こういった安全策も簡単に作れます。

以前、サンフランシスコでWaymo（ウェイモ）の完全自動運転タクシーに乗ったときに、Google幹部の方が「このサービスの肝は、高齢者が乗車してくれるかどうかだ」と教えてくれました。Waymoには雑談相手をする機能がオンできるボタンが付いているのですが、彼の知人の95歳のおばあさんは、Waymoが話し相手になってくれることを一番の理由に、いつも好き好んで乗ってくれているそうなんです。「先週も乗ってくれましたね。お孫さんの誕生日はいかがでしたか？」といった会話ができて、とても居心地が良いのだとか。こういったシーンにも、無限のビジネスチャンスがある気がしますよね。

モビルスには、コールセンター業界に携わりながら培われたノウハウが豊富にあると思います。そのノウハウは、実はコールセンター以外にも活用できる可能性が十分にあり、そこに大きなチャンスがあるのではないかという風に思っています。

石井：
ありがとうございます。ここで一つ、日本の総力を挙げて、“和製の生成AI”を作ろうという考え方もあると思いますが、これについて塩崎さんはどう思われますか？

塩崎氏：
ホワイトペーパーを作る際に、一番時間を要した論点がそれでした。「日本の官民の総力を挙げて、OpenAIに対抗できる日本製LLMを作るべきではないか！？」と。ですが、もうそんな戦艦大和を作るような発想はやめようという結論に落ち着きました。なぜなら、歴史的に見てもあまり上手くいった例がなく、打率がすごく低いからです。

1995年に一般人でもインターネットが使えるようになり、2000年にはGoogleが日本語での検索サービスを開始。そして2007年、経済産業省で「情報大航海プロジェクト」という、官民の力を合わせて国産検索エンジンを開発する大きなプロジェクトが立ち上がりました。しかし、巨額の投資をしたにもかかわらず、このプロジェクトは失敗に終わったのです。

以前、プロデューサーの秋元康さんがヒットする企画のポイントとして、「記憶に残る幕の内弁当はない」とおっしゃっていたのですが、まさにその通りで、皆がいろいろな知恵を寄せ合って何かを作ろうとすると、どうも間を取ったような仕上がりになってしまって、尖ったものができないですよね。それにスピードも重要なイノベーションの世界で、官民のコンソーシアムで生成ＡＩ開発に取り組むには、やはり難しさがあるのだろうと思います。

ですので、ある程度民間の力でできることは民間で行い、できなければ国の戦略として違う方向を支援していくという形がベストではないかと思いますし、そういう割り切った考え方も必要だという風に思っています。

モビルス社員：
和製LLMの開発は現実的ではない一方で、今はOpenAIなど海外製のAIが台頭しており、今後も諸外国で新たなAIが登場する可能性も考えられます。そういったAIが、防衛等の国家戦略の随所で利用されるようになると、危険をはらんでくる可能性はないのでしょうか？

塩崎氏：
おっしゃる通り、特に防衛・安全保障の面では、なかなか外国製のAIは使いにくいという問題があります。しかし、例えば米国製巡航ミサイル「トマホーク」を購入して反撃能力を持とうと進めているように、実際のところ、日本の防衛は同盟国や準同盟国との協力を前提としています。

当然ながら、安全保障の観点でも自国でLLMを開発できればいいと思いますが、そのためには膨大なリソースが必要となってしまいます。その点、同盟国の米国が最先端のAIを保有していることは、日本にとってよかったことだとも考えられるのです。コアとなる部分を米国製のAIに頼るのは慎重に考えなければいけませんが、同盟国の技術を安全かつ有効に活用し、日本なりに賢くリソースを配分していくという考え方も必要ではないかと思っています。


AIの普及と計算能力向上に合わせて、環境配慮型の半導体ニーズが高まると予測

石井：
LLMの話題に付随して、もう一つ伺いたいことがあるのですが、利用する上でのコンピューティングパワー（計算能力）が今大きな課題になってきていると言われています。LLMを使いながら勝っていかなければならない中で、コンピューティングパワーはどう確保されていくのでしょうか？半導体に関わる戦略を日本はどう進めていこうとされているのか、ぜひお教えいただきたく思います。

塩崎氏：
ここはとても大事な論点ですよね。半導体に関して言うと、①半導体を作って売る業界で勝つという政策目標②AI産業を成長させていくために十分な半導体を確保するという政策目標――の2つを分けて議論する必要があります。

後者については、半導体をどこかから買ってくればいいわけですから、特に心配はないと考えています。確かに今は、高性能が評価されている「NVIDIA A100」のGPUが取り合いになっていますが、AppleやMicrosoftなども独自のチップを開発しているほか、競合も次々と出てきているので、この状況がいつまでも続くものではないと思われます。最先端のチップの取り合い自体は続くかもしれませんが、半導体は購入すれば手に入りますから、確保することは大丈夫だと思っています。

片や前者の開発はどうかと言うと、やはり今までの日本の半導体開発は、「富岳※6」に代表されるように、端的に言うと垂直的に真っすぐ答えを出す計算を強みとしてきたため、GPUで行うような並列計算はそこまで得意ではなかったと思います。しかし、昨今のトレンドは並列計算寄りに移ってしまいました。その中で、台湾のTSMCが熊本県に半導体製造の拠点を置いたり、Rapidus※7が先端半導体の国産化を目指して北海道に新工場を建設したりする動きがありますが、国内の半導体開発が将来どうなるか、簡単には予測ができません。勝負しないといけませんから、勝負することには私も賛成ですが、一種の賭けでもあると思っています。

石井さんや私がビジネススクールで教わった通り、もともと半導体産業はものすごくシクリカル（循環的に景気が変動）で、大儲けした企業も数年後には大損して撤退することも珍しくないような世界です。そのため、勝者がどうなるのかは、なかなか分かりません。

ただ、これからの半導体は、単に速い計算能力だけでなく、電力消費や水の消費をどれだけ抑えられるかという、環境配慮の特性が非常に大事になってくるのだろうと考えています。今の日本で必要とされているAIの計算能力が6 EFLOPS（エクサフロップス）※8と言われていますが、これが20年後には3,000倍にも膨れ上がるとの予測があります。そうすると、今のままでは火力発電所が約50基も必要となってしまうわけです。それでは困りますよね。だからこそ、単に速さだけでなく、環境配慮の新しい半導体を開発していく方にチャンスがあるかもしれないと思うのです。

石井：
半導体開発については民間の意思・意向に委ねつつ、半導体の確保やAIを使う権利の面では、エネルギー資源や食糧などと同様、輸入という手段も重視しながら、国として担保していくという方針なのですね。

塩崎氏：
そうですね。半導体はハイエンドからローエンドまでの全てが必要ですので、半導体供給については経済安全保障の観点からも、国としてしっかりと責任を持って取り組んでいく考えです。その後の利活用については、ぜひ民間企業の皆さんにも頑張っていただければと思います。

もう一つ、環境配慮型の半導体開発について付け加えると、例えば、今やもうワイヤレスイヤホンのような機器の中に、ChatGPTを組み込んだ自動翻訳機を搭載することも、技術的には可能になっています。日本語と外国語が自動で同時通訳できる、まるで「ドラえもん」の“ほんやくコンニャク”のような世界ですよね。こういったものを皆が普通に使えるようになると、ものすごい量の計算資源を使うことになるからこそ、環境に配慮した効率的な半導体開発にチャンスがあると思うのです。

モビルスにも十数カ国からスタッフの皆さんが集まっているとお聞きしましたが、新しい技術や環境に配慮した半導体の開発によって、他言語を知らなくとも世界中の人が当たり前に共通の職場環境で働ける時代が、近い将来訪れるかもしれませんね。

モビルス社員：
いろいろな新しい技術や製品が創出されると、例えば自動翻訳によって翻訳者の仕事の在り方が変わるように、人の仕事がなくなったり、一方では労働力の確保に苦戦する仕事が新たに浮上したりする可能性も考えられます。その辺りの課題に対してどう取り組んでいくべきか、お伺いできればと思います。

塩崎氏：
労働力の課題は必然的に出てくると思いますし、全てのホワイトカラーの仕事が影響を受けると考えています。翻訳の仕事のほか、会計や人事、営業など、これまで当たり前に人間が行っていた業務も、人間でなくてもいいのではないかとなる仕事はたくさん出てくると予測されます。

かつて初めてカメラが発明されたときに、当時の画家は深刻な打撃を受けたという話があります。しかし、画家の仕事がなくなったかと言うと、なくなりませんでした。ただ、描く絵が変わった側面はあるかもしれません。現在も当時と同じで、なくなったり変化したりする仕事もあるでしょうし、新しく生まれる仕事も出てくると思います。そのペースが今までのイノベーションよりもスピーディーなため、労働移動が目に見えて必要になってくることもあると思います。つまり、仕事をする上で、予見性を持つことがより一層大事になるということです。

政府もリスキリング支援策を各省庁で進めているので、そういった支援事業も活用いただければと思いますし、皆さんの強み・ノウハウ・個性をほかの仕事や領域でも発揮できるよう、必要に合わせて支援を強化していきたいと考えています。

石井：
ありがとうございます。本日の塩崎さんとのお話を通して、私たちも生成AIを有効に活用しながら、事業をより一層盛り上げていきたいという意志が改めて強まりました。最後に、塩崎さんから応援の言葉をお願いできればと思います。

塩崎氏：
この年末年始に、家族と一緒に「Netflix」でいろんなコンテンツを鑑賞したのですが、私にとって一番印象に残ったのが、「PLUTO（プルートゥ）※9」というアニメシリーズでした。これは、手塚治虫さんの「鉄腕アトム」を原案に、浦沢直樹さんが作ったマンガをアニメ化した作品です。人工知能が発達していった時に起きるであろう、さまざまな倫理問題や哲学が描かれており、まさに本日議論したような議論がたくさん詰まった内容でした。

もともと浦沢直樹さんがマンガを描いたのが10年ほど前だそうで、昨年それがアニメ化されたのですが、観ているとその世界がもう全然未来の話ではなく、現実に迫っていると感じたんです。私たちはすでに“未来”に生きている、と。このようなチャンスの中、ワクワクや興奮を形にできるお仕事を、モビルスの皆さんはされているのだろうと思います。

コールセンターには、きっと大勢の方々の悩みや課題が日々持ち込まれているはずです。それらの解決につながる、非常に大事で尊いお仕事をされているわけですので、ぜひAIの力も存分に活用していただきながら、日本をもっと明るい社会にしていただけますよう、皆さんのますますのご活躍を心より祈念しております。本日は誠にありがとうございました。

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注釈

※1 ボランタリー・コミットメント
自主的な関与のこと。米国ではボランタリーコミットメント（自主的関与）に主要AIベンダー15社の協力や大統領令（Executive Order on AI）が発令されたほか、欧州では「欧州AI規制案」が欧州議会で可決、発行後2年間の移行期間を経て施行される。
参照：米国政府、AI大手7社から安全性・セキュリティー・信頼性のあるAI開発を進めるという自主的なコミットメントを得たと発表｜2023年7月31日 科学技術振興機構(JST)
https://jipsti.jst.go.jp/sti_updates/2023/07/14383.html
IBM、信頼できるAIモデルのワークフローを構築する
「watsonx.governance」｜2023年12月5日 マイナビニュース
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20231205-2832955/
AI 事業者ガイドライン案　総務省 経済産業省｜2024年1月19日 経済産業省
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_senryaku/7kai/13gaidorain.pdf

※2 マルチモーダルAI
音声、画像、動画、テキストなど複数の異なる種類のデータを一度に処理できるAI技術のこと。
参照：マルチモーダルAIとは？｜2023年11月29日 産総研マガジン
https://www.aist.go.jp/aist_j/magazine/20231129.html
マルチモーダルAI（Multimodal AI）とは？｜2024年1月15日ITmedia
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2207/04/news016.html

※3 機密性1、2、3
「行政文書の管理に関するガイドライン」が定めるもので、情報について、機密性、完全性、可用性の３つの観点を区別し、それぞれにつき格付けの区分の定義で示される。そのうち機密性については、3つ分類に格付け定義される。機密性３情報は「行政事務で取り扱う情報のうち、秘密文書に相当する機密性を要する情報」、機密性２情報は、「行政事務で取り扱う情報のうち、秘密文書に相当する機密性は要しないが、漏えいにより、国民の権利が侵害され又は行政事務の遂行に支障を及ぼすおそれがある情報」、機密性１情報「機密性２情報又は機密性３情報以外の情報」とされる。
参照： 行政文書の管理に関するガイドラインの一部改正に伴う政府機関の情報セキュリティ対策のための統一基準の扱いについて｜平成27年1月23日 内閣官房副長官
https://www.nisc.go.jp/pdf/council/cs/taisaku/ciso/dai01/01shiryou07.pdf

※4 RECAI（リカイ）
社会保険診療報酬支払基金が開発したAIによるレセプト振分機能の審査支払システムのこと。
参照：社会保険診療報酬支払基金の視察｜令和5年12月 厚生労働省
https://www.mhlw.go.jp/stf/photo/2023/12/ph1219-01.html
塩崎政務官が支払基金の医療DXのシステムを視察｜2023年12月19日 社会保険研究所
https://media.shaho.co.jp/n/nddf85c9523a6?gs=c6f09ef91f80

※5 レッドチーミングテスト（red teaming test（red team operationsなど）
企業などがサイバー攻撃に対処するための演習形式の一つで、実際に専門家集団が攻撃者として様々な攻撃手法を模擬的に実践する手法のこと。従来は、セキュリティの脆弱性をテストするための体系的な敵対的攻撃を意味していたが、LLM（Large Langage Model）の台頭により、AIシステムのさまざまなプローブ、テスト、攻撃を示す用語として一般的に使用されるようになった。LLMではヘイトスピーチなどの有害なコンテンツが生成されるおそれがあり、LLMを使用したシステムと機能開発においてレッドチーミングテストは必要不可欠な演習である。
参照：「レッドチーミング」など生成AI開発者の行動規範　G7首脳が合意｜2023年10月31日 朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASRBZ7500RBZULFA015.html
大規模言語モデル (LLM) とそのアプリケーションに対するレッド チーミングの計画｜2023年11月22日 Microsoft
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/openai/concepts/red-teaming#what-is-red-teaming

※6 富岳
理化学研究所と富士通が共同で開発したスーパーコンピューターで、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）インフラとして、シミュレーション・ビッグデータ解析・AIを融合し、サイバー空間上でSociety 5.0の多様な分野における実現可能性を実証することが期待される。
参照：「富岳」でできること｜理化学研究所 計算科学研究センター
https://www.r-ccs.riken.jp/fugaku/research/capability/
富岳｜富士通テクニカルレビュー
https://www.fujitsu.com/jp/about/resources/publications/technicalreview/2020-03/

※7 Rapidus
Rapidus株式会社は、国の支援のもと先端半導体の国産化を目指すために2022年に設立された。トヨタ自動車やNTT、ソニーグループなどが出資している。
参照：Rapidus会社概要｜Rapidus株式会社
https://www.rapidus.inc/about/
先端半導体国産化へ 「Rapidus（ラピダス）」新工場 起工式｜2023年9月1日 NHK）
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230901/k10014180911000.html

※8 EFLOPS（エクサフロップス）
コンピュータの計算性能を指す単位のひとつで、浮動小数点演算を1秒間に実行できる100京（けい）回行うことを示す。スーパーコンピューターの性能を示す重要な指標の一つとして注目される。
参照：EFLOPSとは？ – エクサフロップスの意味と現状｜2023年5月4日 THE SIMPLE
https://the-simple.jp/what-are-eflops-exaflops-meaning-and-current-status

※9 PLUTO（プルートゥ）
手塚治虫の代表作「鉄腕アトム」の挿話「地上最大のロボット」を漫画家の浦沢直樹氏がリメイクした漫画で、2003年から2009年にかけてコミック誌に連載された。人間と高性能ロボットが完全に共生する近未来で起こるSFサスペンスドラマとして描かれ、国内外で高い評価を獲得している。2023年にNetflixにてWebアニメが配信された。
参照：アニメ『PLUTO』公式サイト
https://pluto-anime.com/
PLUTO｜2023年10月2日 アニメハック
https://anime.eiga.com/program/111123/

日本が世界に挑むAIテクノロジーとは｜塩崎衆議院議員とモビルスのトップ対談【前編】