この記事は会員限定記事です国産AI開発へ製造業連合 旭化成など30社、ソフトバンク系に出資検討
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ソフトバンクが設けた国産AI（人工知能）開発の新会社に対し、旭化成など30社程度が出資を検討していることが分かった。すでに資本参加している自動車や電機の大手に加え、化学やロボットも含む製造業の主要企業が集結する。
AIのモデル開発で米中が先行するなか、日本勢はものづくりの現場が持つデータが強みだ。素材や機械など幅広い産業の生産や技術のデータを取り込み、機械やロボットを自律的に制御・駆動させる「フ...
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(更新)- 楠正憲デジタル庁統括官 デジタル社会共通機能担当分析・考察
非常に現実的かつ、日本の製造業の強みを活かす理にかなったアプローチだ。 記事では1兆パラメーター規模を目指すとあるが、工場やロボットの制御といったリアルタイム性と低遅延が命の「フィジカルAI」では、現場（エッジ）で動くモデルはせいぜい数十B〜100B規模が物理的限界になる。 しかし、その手前の「共通基盤モデル」の初期学習には膨大な計算資源が不可欠だ。米テック大手の巨額投資に単独で対抗するのが難しい以上、このように国内製造業が連合を組み、計算基盤や開発コストを「協調領域」として相乗りする戦略は極めて賢明であり、日本がAI主権を握るための勝ち筋といえる。
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(更新) - 比屋根一雄三菱総合研究所 研究理事 AI技術顧問ひとこと解説
先端AIの基盤モデル競争では、米中との差は圧倒的です。テック大手が積み上げた計算資源と研究者の規模に日本勢が追いつくことは現実的ではありません。スマート製造業やロボットの基盤となるフィジカルAIでも同じです。それでも国産AIを持たない産業界は、AI時代の国際競争力を失う危険があります。 ただし、日本の製造業が長年蓄積してきた現場知識とセンサーデータは、フィジカルAI開発における本質的な優位性になり得ます。米中のAI大手がいかに巨大なモデルを開発しても、容易に手に入りません。競争力の鍵は良質な現場データの確保と大規模なGPU基盤の整備です。分野を絞って集中するのが日本の現実的な勝ち筋でしょう。
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(更新)
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