日本政府が国産AI開発を支援へ!いつ完成?情報漏洩は大丈夫?

日本政府が国産AI開発を支援へ!いつ完成?情報漏洩は大丈夫? AI初心者ガイド

2025年9月18日、AI界隈に驚きのニュースが飛び込んできました。

日本政府が国産AI(特に日本語に強い大規模モデル)」の開発を本格的に後押しする方針を打ち出したのです。

momochi
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とうとう本格的に国産AIが開発されるんだね!

すでに予算の計上や計算資源の提供、データ活用の仕組みづくりが動き出しています。

今回は

  • どうして国産AIが必要なのか?
  • 具体的な支援は?
  • いつ使えるようになるの?

といった内容をまとめました。

どうして国産AIが必要なのか?

ChatGPTやClaudeのような海外製AIがどんどん普及する中で、日本語のニュアンスや文化的な背景までしっかり理解できるAIはまだ少ないのが現状です。

さらに、データの扱いやセキュリティ面を考えると「海外サービスに頼りきるのはリスクが高い」という声も。

「国産AIが必要な理由」
  • 日本語のニュアンスに対する理解が低い
  • 日本の文化・歴史・社会制度などに対する理解が低い
  • 学習データの開発過程が不透明
  • データ流出の危険性
  • 誤情報拡散の危険性
momochi
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国によって価値観や文化が違うことと、安全保障上の理由なんだね

そこで

  • 日本語に強い
  • 日本独自のルールや文化を理解
  • 信頼性が高い

こういった信頼できる国産AIが求められることになりました。

具体的なプロセス

政府が用意している支援の仕組みは大きく3つです。

  1. データの提供:総務省系の研究機関(NICT)が長年蓄積してきた大量・高品質な日本語データをAI開発企業に提供
  2. 資金支援:数百億円規模の予算が組まれており、基盤モデルの研究開発や計算資源の支援
  3. 計算資源の確保:経産省と研究機関(NEDO)の「GENIAC」というプロジェクトで、研究チームや企業が使えるリソースを提供
momochi
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すでに行政と研究機関の連携が始まっているんだね

「計算資源」とは……

デジタル処理に必要な
・コンピュータの処理能力
・ストレージ
・ネットワークなどの基盤技術のこと

特に生成AIの学習には、高速かつ効率的に処理できる並列計算能力が求められている

さらにデジタル庁では、デジタル庁全職員が利用できる生成AI利用環境「源内(げんない)」を内製し、実証実験を進めています。

momochi
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実証実験の結果や資料はデジタル庁の公式HPから見られるよ!

(デジタル庁公式HPより引用)

提供時期はいつ?

すぐ使えるようになるの?

momochi
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それはまだはっきりと分からないんだ

現時点では、

  • データをどう提供するか
  • どの企業と連携するか
  • どのモデルを開発するのか

といった内容の調整段階です。

報道ベースでは、プリファード・ネットワークスやさくらインターネットといった企業の名前が出ていますが、最終的なスケジュールはこれから固まっていく見込みです。

懸念や不安も

国産AIに開発には懸念点もあります。

生成AIの開発をリードしている米中に比べ、

  • 資金面
  • 専門人材の確保
  • データ量の不足
  • 計算資源のスケール差

といった問題が挙げられています。

単に「国産モデルを作れば解決」というほど簡単ではなく、需要やエコシステム整備も重要です。

momochi
momochi

考えないといけない要素が多くて難しいんだね

また「国だけで完結する”ガラパゴス化”」のリスクも議論されています。

ガラパゴス化とは、日本ビジネス用語のひとつで、孤立した環境(日本市場)で製品やサービスの最適化が著しく進行すると、外部(外国)の製品との互換性を失い孤立して取り残されるだけでなく、適応性(汎用性)と生存能力(低価格)の高い製品や技術が外部から導入され、最終的に淘汰される危険に陥るという、進化論におけるガラパゴス諸島生態系になぞらえた警句である

「ガラパゴス化」『フリー百科事典 ウィキペディア日本語版』。2025年9月25日 (木) 11:52 UTC、URL: https://ja.wikipedia.org

海外で存在感を示すAIたち

国産AIの開発を考える上で、対抗する海外モデルの存在は無視できません。

  • ChatGPT(OpenAI/米):言わずと知れた生成AIの金字塔。英語に圧倒的な強みを持ち、プラグインやAPI連携でエコシステムを拡大中
  • Claude(Anthropic/米):安全性や倫理面を強調した設計が特徴。大規模テキスト処理に強く、ビジネス利用の拡大中
  • Gemini(Google/米):検索との親和性が高く、マルチモーダル対応が強み。直近では画像生成機能「Nano Banana」がSNSで話題
  • LLaMA(Meta/米):オープンソース戦略で研究者や企業に広く使われており、派生モデルが多数登場
  • ERNIE(百度/中):中国語圏で圧倒的シェア。政府支援も厚く、国内データの豊富さが強み
momochi
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アメリカのシェアが高いね!

こうした海外モデルは圧倒的な資金力とデータ量を背景に日々進化しており、日本が追いつくためには相当の努力が必要になります。

まとめ

日本政府が本腰を入れて国産AIを支援するのは間違いありません。

背景には「日本語特化」「安全保障」といった理由があり、実際に予算もプロジェクトもすでに動き出しています。しかし、私たちが実際に「日本産AI」を日常で使えるようになるには、もう少し時間がかかりそうです。

momochi
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ここまで記事を読んで頂きありがとうございます!
国産AI……どのようなAIが生まれるのか、今から待ち遠しいです。

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特にAIを使った作業や
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