日本政府のAI推進政策（2025年以降）総覧【ChatGPT DeepResearch調べ】

背景：Society 5.0とAI戦略の全体像

日本政府は、AI（人工知能）の活用によって経済発展と社会課題の解決を両立する未来社会像「Society 5.0」を掲げています。この構想の下、人間中心・多様性・持続可能性といった理念に基づき、AI人材の育成、産業競争力の強化、技術基盤の整備、国際協調、さらにはパンデミックや災害など「差し迫った危機への対処」を含む5つの戦略目標が定められました (ＡＩ戦略2022の概要)。政府はこれまで、「AI戦略2019」や「AI戦略2022」（令和4年4月策定）といった基本戦略、および「人間中心のAI社会原則」（2019年策定）などの原則を打ち出し、AI開発・活用の指針を示してきました。これらを踏まえ、2020年代後半に向けて日本はAIの社会実装を加速させる方針です。

しかし同時に、近年の生成AI（Generative AI）の爆発的普及により、新たな機会とリスクが顕在化しています。日本ではAIに対する不安の声が多く、「諸外国と比べて開発・活用が進んでいない」との指摘もあります。そのため政府は「AIの透明性など適正性を確保しつつ、AIの開発・活用を進める必要がある」と強調し、イノベーション促進とリスク対処の両立を図る政策に舵を切っています。また、「世界で最もAIを開発・活用しやすい国」を目指すと掲げ、世界のモデルとなるような制度整備にも意欲を示しています。

以下では、2025年以降を見据えた日本政府のAI推進政策について、戦略・計画、最新の政策・施策、法律・規制の方向性、産業界や社会への影響、官民連携の取り組み、重点的な研究開発分野と展望を順にまとめます。

政府のAI戦略・計画の体系

内閣府（科学技術・イノベーション政策）

日本政府全体のAI戦略は内閣府の司令塔機能のもとで策定されています。2023年5月、岸田内閣は有識者や関係閣僚を交えて「AI戦略会議」を発足させ、同年5月26日に「AIに関する暫定的な論点整理」をまとめました (AI戦略 – 科学技術・イノベーション – 内閣府)。これを受けて政府は各種ガイドラインの統合・更新など迅速な対応を開始しています (「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました（METI/経済産業省）)。さらに統合イノベーション戦略推進会議（官房長官が議長、全閣僚で構成）の下にAI戦略会議を正式に位置づけ、その配下に「AI制度研究会」（専門家による制度検討チーム）を設置しました。これらの組織横断的チームにより、AI政策の立案と制度設計が進められています。

2022年4月には統合イノベーション戦略推進会議により「AI戦略2022」が策定されており、そこでは上述のSociety5.0の実現に向けた目標や施策が示されました。例えば人材育成では「2025年度までに全ての大学・高専卒業生約50万人が初級レベルのAIリテラシーを習得し、そのうち約25万人が応用基礎力を身につける」との目標が掲げられ (文部科学省提出資料)、大学教育へのデータサイエンス・AIカリキュラム導入が進められました。実際、政府は全国の大学での数理・データサイエンス教育を推進し、「全学部横断でのAI教育（初級）50万人/年、応用基礎25万人/年」の目標達成に向けて取り組んでいます (文部科学省提出資料) (文部科学省提出資料)。また産業競争力強化や技術基盤の整備の一環として、AI研究開発ネットワークの構築（産学連携による研究拠点づくり）、オープンデータ基盤の整備、AIと量子技術とのシナジー追求なども戦略に盛り込まれました。内閣府は「人間中心のAI社会原則」（AI開発における倫理原則）を掲げつつ、社会実装の促進とガバナンスの両面から政策を展開しています。

経済産業省・総務省などの主要政策

経済産業省（METI）や総務省（MIC）もそれぞれの所管領域でAI推進策を打ち出しています。特に経産省と総務省は合同でAIガバナンスの指針を策定しており、2024年4月には既存の複数のガイドラインを統合・更新した**「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を公表しました (第7回日本のAI関連の法律、規制、ガイドライン｜Deloitte AI Institute｜Deloitte Japan)。これは2017年の「AI開発ガイドライン」（総務省）や2019年の「AI利活用ガイドライン」（総務省）、2022年の「AI原則実践のためのガバナンスガイドラインVer1.1」（経産省）等、従来の指針類を一本化したもので、広範な業種のAI開発者・提供者・ユーザーが遵守すべき基本的考え方を示しています (第7回日本のAI関連の法律、規制、ガイドライン｜Deloitte AI Institute｜Deloitte Japan)。ガイドラインでは、AIシステムに関与する「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」という3つの主体ごとに、倫理的・適切な利用のための留意事項を整理しています (第7回日本のAI関連の法律、規制、ガイドライン｜Deloitte AI Institute｜Deloitte Japan)。これにより企業の自主的なAIリスク対応と社会的信頼の確保**を促す狙いがあります (第7回日本のAI関連の法律、規制、ガイドライン｜Deloitte AI Institute｜Deloitte Japan)。ガイドライン策定にあたっては産学官の専門家会議（経産省「AI事業者ガイドライン検討会」および総務省「AIネットワーク社会推進会議」）で議論を重ね、パブリックコメントも経て内容を詰めています (「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました（METI/経済産業省）) (「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました（METI/経済産業省）)。今後も技術進展に応じて適宜改訂していく予定とされています (「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました（METI/経済産業省）)。

総務省はまた、通信・放送分野や行政サービスにおけるAI活用にも注力しています。例えば総務省が主導する「AIネットワーク社会推進会議」では、AIが社会にもたらす影響や倫理・法制度上の論点を2016年から継続的に検討し、「AI利用ガイドライン」策定や国際議論への提言（OECDやGPAIへの参画）を行ってきました。総務省はG7広島サミットで合意された「広島AIプロセス」（生成AIの国際的ガバナンス枠組み策定）にも深く関与し、その国内実装として国内ルール整備に取り組んでいます。また、自治体向けにAIを活用した行政サービスの導入ガイドや、人材育成支援（職員向けAI研修）なども展開しています。

デジタル庁も、行政分野でのAI利活用を推進する立場から、政府調達ガイドラインの整備や実証実験を進めています。政府自らがAIを活用する「模範ユーザー」となるため、2023年度から各府省でチャットボットや業務自動化AIの試行導入を開始しつつ、プライバシー・セキュリティ確保の方策を検討しています。内閣府資料によれば、「適正なAI政府調達・利用」**の在り方を検討することが重要課題として挙げられており、今後は調達基準の策定や職員のAIリテラシー向上など官内整備が進む見通しです。

AI関連の法律・規制の方向性

上記AI法案の動きから明らかなように、日本のAI規制戦略は「促進」と「ガバナンス」の両立に重きを置いています。欧州のように罰則付きで細かな分類規制を課すというより、基本的にはソフトロー（ガイドライン）と既存法の組み合わせで対応しつつ (AIに特化した国内初の法案を国会へ提出　政府｜サイバー/デジタルリスクNavi [サイバー速報])、どうしても自主対応が難しい部分だけを新法でカバーする姿勢です。このため、AI法案にも罰則条項はなく、企業の創意工夫や自主的なリスク管理を促す柔軟な枠組みとなっています (AIに特化した国内初の法案を国会へ提出　政府｜サイバー/デジタルリスクNavi [サイバー速報])。政府による監督権限（調査・助言）は盛り込まれましたが (AIに特化した国内初の法案を国会へ提出　政府｜サイバー/デジタルリスクNavi [サイバー速報]) (AIに特化した国内初の法案を国会へ提出　政府｜サイバー/デジタルリスクNavi [サイバー速報])、これはあくまで**「過度な規制を避ける」**との方針の中で必要最小限の介入策と位置づけられています (每日消息（共同社） – 日本內閣會議敲定首部AI法案重點防控濫用風險 – 客觀日本)。この“日本型AI法”について、主要紙は「罰則なき促進型のAI包括法」と報じており、官民に緊張関係をもたらすより協調路線をとる点が特徴です (每日消息（共同社） – 日本內閣會議敲定首部AI法案重點防控濫用風險 – 客觀日本)。

一方で、日本政府は既存の関連法規も駆使してAIの社会影響に対応しようとしています。例えば、不適切なAI生成コンテンツ（フェイク動画など）が人権侵害につながる場合には、個人情報保護法やプロバイダ責任制限法など既存の法律で対処する方針です。また、競争法の分野では、公正取引委員会と経産省が共同で「デジタル市場における競争確保策」を検討し、AIを用いた独占や不公正なデータ利用への対応策を議論しています。知的財産分野では、2024年に著作権法の改正が予定されており、生成AIの学習用途に関する著作物利用の明確化や、AIが作成した創作物（AI生成物）の権利帰属問題について指針が示される見通しです。さらに、労働法制でもAIやアルゴリズムによる雇用・労務管理（いわゆるAI採用やAI評価）のガイドライン作りが厚生労働省で進められています。

総じて、日本はAI規制においては「柔軟で実効的なガバナンス」を志向しており、国際原則との整合性も重視しています。OECDのAI原則（2019年策定）やG7広島AIプロセスの国際指針と調和しつつ、日本独自の社会価値（人間尊重や安全安心）を組み込んだ規制・制度を模索しています。政府は「国際協調」を掲げ、「AIガバナンスの形成に向けて議論をリード」し、各国のルールが相互運用可能となるよう働きかける方針です。今後も欧米中の動向を見据えつつ、日本版AI基本法に基づく詳細な施策（例えば認証制度の導入や標準規格の策定など）が検討されるでしょう。必要とあれば法改正も行い、機動的に制度をアップデートしていく構えです。

産業界や社会への影響

産業界への影響・展開

日本政府のAI推進策は、産業界に大きな変革機会をもたらすと期待されています。まず、AI産業への巨額投資が行われつつあります。2024年11月には政府が「先端半導体・量子コンピューティング・AI分野への7年間で10兆円規模の公的支援」を決定し、その一環として2024年度補正予算で約1.5兆円を計上しました (日本政府がチップ・量子コンピューティング・AI産業の強化を目的に約1兆5000億円の補正予算を割り当て、一部はチップ新興企業Rapidusへ – GIGAZINE) (日本政府がチップ・量子コンピューティング・AI産業の強化を目的に約1兆5000億円の補正予算を割り当て、一部はチップ新興企業Rapidusへ – GIGAZINE)。この予算には「先端半導体や量子計算、生成AIの開発・実証」に対する1兆円超の補助と、民間投資促進策（半導体新興企業Rapidusへの約4714億円支援など）を含んでおり、日本のデジタル産業基盤を飛躍的に強化する内容です (日本政府がチップ・量子コンピューティング・AI産業の強化を目的に約1兆5000億円の補正予算を割り当て、一部はチップ新興企業Rapidusへ – GIGAZINE)。特にAI分野では、生成AIの基盤モデル開発に重点が置かれており、産業技術総合研究所（産総研）を中心に非言語領域（音声・画像・ロボット等）の生成AIモデル研究**に650億円規模の予算が投じられます ([PDF] 令和6年度予算のポイント経済産業、環境 – 財務省)。これは、日本企業や研究機関が独自の大規模言語モデルや画像生成モデルを開発し、国内外で競争力を持つための基盤となるでしょう。製造業やサービス業各社も、こうした政府支援を受けてAI開発プロジェクトを拡大する動きを見せており、官民を挙げたAIイノベーション・エコシステムの形成が進んでいます。

また、AIの活用は既存産業にも変革を迫ります。自動車業界では自動運転AIやMaaS（モビリティサービス）への転換が加速し、製造業ではスマート工場やロボティクスによる生産性向上が推進されています。日本が強みを持つロボット技術は、AIの進展によりさらに高度化して介護・医療・物流など新分野での需要が高まっています。政府はAI戦略の中で、「すべての産業分野でAIを利活用する」ことを目標に掲げており（AI戦略2022 第3部）、「すべてにAI」を合言葉に中小企業も含めたデジタル転換（DX）の支援策を講じています (ＡＩ戦略2022の概要)。具体的には、中小企業向けのAI導入補助金、AI活用事例のガイド提供、人材派遣によるAI導入コンサルティングなどが経産省により行われています。

とはいえ、日本企業のAI活用度は依然として米国や中国に比べ見劣りするとの指摘があります。政府もその点を認識しており、AIへの不安感を払拭して導入を促すため、ガバナンス整備や成功事例の普及に力を入れています。「AIは我が国の発展に大きく寄与し得る一方でリスクもある」との前提の下、産業界にはリスクを恐れて出遅れることなく積極果敢にAI活用へ舵を切るようメッセージを発しています。実際、経団連（日本経済団体連合会）も政府と歩調を合わせ、企業に対しAI利活用戦略の構築や人材育成を呼びかけています。経団連は2023年10月に提言「Society5.0時代のDXとAIガバナンス」を公表し、自主的ガバナンスの徹底と国際標準への参画を企業に促しています。これは政府の方針とも整合するものであり、日本型ガバナンスを強みとして「AIを安心して使える国」のブランドを築き、結果的にイノベーションを誘引する狙いがあります。

社会への影響・展望

AI推進政策は社会にも広範な影響を及ぼします。ポジティブな側面としては、高齢化や人手不足など日本が抱える構造的課題へのソリューションとなり得る点が挙げられます。医療・介護分野では、AIによる診断支援や見守りロボットの活用でサービスの質向上と効率化が期待されます。農業ではスマート農業（AIが最適な栽培管理を提案）により生産性向上や担い手負担軽減が図られます。防災分野でも、AIを用いた災害予測や被害分析によって迅速な対応が可能になります。政府はこうした社会課題解決型AIの開発を重点支援しており、AI戦略2022でも「社会実装の推進」として医療・教育・行政サービス等へのAI導入が掲げられました。今後、AI基本計画の中でも「重点領域別のAI活用ロードマップ」が策定され、公共インフラや地域コミュニティでのAI利活用が一段と進む見通しです。

一方、AIの普及に伴うネガティブな影響への備えも重要です。特に雇用への影響については政府内でも議論があり、単純労働の自動化による職種転換や、新たなスキル需要への対応が課題とされています。政府はリスキリング（学び直し）支援をデジタル政策の柱に据えており、2022年には1兆円規模の「人への投資」プログラムを発表しました。この中で、社会人がAIやデータサイエンスを習得するための講座受講支援や、失業者向けのIT訓練コース拡充などが実施されています。また、教育改革面でも初等中等教育へのプログラミング教育必修化や高校でのデータサイエンス教材導入が進められ、次世代のAIリテラシー底上げが図られています (文部科学省提出資料)。政府は「全国民が基礎的な数学・データサイエンス・AIの力を身につける」ことを目標に掲げており (文部科学省提出資料) (文部科学省提出資料)、100万人規模での人材育成施策を展開中です。

社会におけるAI受容性向上のため、倫理や法制度の整備も不可欠です。前述の「人間中心のAI社会原則」は、プライバシー保護や説明責任（AIの決定理由の説明）、公正性確保、人間のコントロール確保（暴走防止）などを謳っています。政府はこの原則を行政・企業活動のガイドラインとして広めており、新たなAIサービスの提供時には倫理審査を行う企業も増えています。また、社会全体でAIへの理解を深めるための啓発活動も行われています。例えば政府広報や総務省主催のシンポジウムでAIの利活用事例や注意点が紹介されているほか、地方自治体レベルでも市民向けAIセミナーが開催されています。2025年大阪・関西万博でも最先端AI技術を駆使したサービスが披露される予定で、国民が体感的にAIの可能性と課題を知る機会となるでしょう。

総合的に見て、日本の社会はAIとの共生に向けて徐々に意識改革と制度整備が進んでいる段階です。政府の推進策は産業振興だけでなく、国民生活の質向上や安全・安心の確保にも焦点を当てており、「AIによる豊かな社会」の実現が最終目標とされています。ただし課題も残ります。例えば、地方や中小企業ではまだAI人材が不足し導入が進まないケースも多く、都市部とのデジタル格差が懸念されます。政府は地域IT人材育成やテレワーク推進策などでこれに対応しようとしています。また、誤情報の拡散やディープフェイクなど新種のリスクにも機敏に対処する必要があり、AISIや有識者会議で方策検討が続けられています。こうした課題に対しても官民連携のオールジャパン体制で解決策を模索することが、今後の鍵となるでしょう。

官民連携の取り組み

日本のAI推進政策の特色の一つは、官民連携（産学官の協働）にあります。政府は政策立案段階から民間企業・大学の知見を積極的に取り入れており、前述のAI戦略会議には松尾豊東大教授をはじめ産学の有識者が参画しています (「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました（METI/経済産業省）)。またガイドライン策定や制度設計の場でも企業の声が反映されています。たとえば「AI事業者ガイドライン」は産業界のニーズを踏まえて内容が調整され、パブリックコメントにも多くの企業・団体が意見提出しました (「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました（METI/経済産業省）)。こうした開かれたプロセスにより、現場の実情に即した実効性の高い指針づくりが行われています。

官民連携の具体例としては、「産学連携AI研究拠点」の形成があります。文部科学省や経産省は、大学と企業が協働でAIの先端研究を行う拠点に資金支援しており、東京大学・理化学研究所の「次世代知能科学研究センター」や、産総研とトヨタ等による「人工知能研究センター」などが設立されています。これらでは企業が持つ課題を研究テーマとし、成果を社会実装まで結びつける体制がとられています。政府系ファンド（NEDOなど）も産業界コンソーシアム型のAI開発プロジェクトを公募しており、自動運転AIや創薬AIなど複数企業の共同研究が数多く動いています。

人材育成面でも官民協働が進んでいます。経産省は産業界と連携して「リスキリング講座の認定制度」を創設し、民間の優良AI研修プログラムを認証・周知する取組みを始めました。企業側も団体を組織し、例えば一般社団法人GUGA（生成AIビジネス振興協会）は「生成AI人材採用宣言プロジェクト2025」を立ち上げ、複数企業が協働して生成AI人材を育成・採用する計画を打ち出しています (GUGA、生成AI人材を採用する意志を表明する共同プロジェクト …)。政府はこうした自発的な民間の動きを後押しし、必要に応じて補助金や規制緩和措置で支援しています。

イノベーション創出における官民連携も重要です。日本ではスタートアップ支援策の一環として、官民合同のピッチイベントやアクセラレータープログラムが開催されています。経産省は2024年より**「AIスタートアップ育成パッケージ」**を実施し、有望なAI系スタートアップ企業に対して大企業との事業マッチングや海外展開支援を行っています。また、規制のサンドボックス制度も活用されており、自動運転や医療AIなど既存の規制が壁となるプロジェクトに対し、期間・区域を限定した特例許可を与えて実証実験を可能にしています。これらは官が規制緩和を行い、民が実証を担う官民協働の典型例と言えます。

さらに、大規模プロジェクトでは官民費用負担によるプライベート・パブリック・パートナーシップ（PPP）手法も取られます。例えば、半導体新会社Rapidusの設立支援には政府と民間企業（トヨタやソニーなど）が共同出資し、AIに不可欠な先端半導体の国内製造基盤構築を図っています (日本政府、AI・半導体産業強化に約1兆5000億円を投入：ラピダスへの8000億円支援も含む補正予算案を閣議決定 | Ledge.ai) (日本政府がチップ・量子コンピューティング・AI産業の強化を目的に約1兆5000億円の補正予算を割り当て、一部はチップ新興企業Rapidusへ – GIGAZINE)。AI研究用のスーパーコンピュータ（富岳など）の整備にも官民の資金が投じられ、利用枠を大学・企業に開放しています。このように、AI時代の国家競争力強化には官民のリソース結集が欠かせないとの認識が広がっており、日本も垣根を越えた協力体制を築きつつあります。

国際連携の面でも官民の協働が見られます。国際会議や標準化活動には政府関係者とともに国内企業・専門家が参加し、日本発の知見を発信しています。例えばOECDやISOのAIに関する委員会では、日本の官民専門家が協調して提案を行い、「AIリスクマネジメントフレームワーク」策定などに寄与しています。政府もGPAI（グローバルAIパートナーシップ）に加盟して民間の声を政策に反映させる仕組みを強めています。

まとめると、日本の官民連携は、政策形成から実装・人材育成・国際発信まで多層的に展開されており、これがAI推進の原動力となっています。今後もこの協働関係を深化させ、オールジャパンでAI競争力を高めていく方針です。

AI研究開発の重点分野と今後の展望

日本政府は、AIの研究開発（R&D）においていくつかの重点分野を設定し、集中的な支援と成果創出を目指しています。主要な重点分野と展望は以下のとおりです。

基盤的AI技術（汎用AI・生成AI）: 近年最も重視されているのが、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIや汎用AIの開発です。日本は、自国の言語・ニーズに合った基盤モデルを持つことを戦略上重要と考えており、産総研を中心に非言語分野（音声、画像、ロボティクスなど）も含めた生成AIモデルの研究開発に巨額の予算を投入しています ([PDF] 令和6年度予算のポイント経済産業、環境 – 財務省)。2023年度からは、国内企業コンソーシアムによる日本語特化のLLM開発プロジェクト（通称: 日本版GPT開発）がスタートし、数十億パラメータ級モデルの試作が進行中です。また、東京大学や理研等では次世代の汎用AI（AGI）を見据えた学際研究拠点が形成され、人文社会分野も巻き込んだ挑戦的研究が行われています。今後5年間で、言語や画像のみならずマルチモーダルな超大規模AIが日本発で登場し、産業利用や公共利用に供されることが期待されます。
AIハードウェア（半導体）と次世代計算基盤: AI性能を支える計算インフラの分野も最重要視されています。日本政府は半導体産業復興を国家戦略と位置付け、TSMCの誘致支援やRapidusへの出資などで先端半導体の国産化を後押ししています (日本政府、AI・半導体産業強化に約1兆5000億円を投入：ラピダスへの8000億円支援も含む補正予算案を閣議決定 | Ledge.ai)。AI向けのGPU・チップ開発もその一環であり、国内企業や研究機関が省電力で高速なAIアクセラレータの開発を進めています。加えて、量子コンピューティングとの融合も探求されており (日本政府がチップ・量子コンピューティング・AI産業の強化を目的に約1兆5000億円の補正予算を割り当て、一部はチップ新興企業Rapidusへ – GIGAZINE)、量子技術をAIの学習や推論に応用する研究が進行中です。政府は2024年に量子とAIを統合活用する実証プログラムを立ち上げ、金融や創薬での量子AIアルゴリズム開発を支援しています。これら次世代計算基盤の強化により、日本は「ポストムーア時代のAI計算大国」を目指す構えです。
ロボティクス・自律エージェント: ロボットとAIの融合領域も日本の重点分野です。従来から強みのある産業用ロボットに加え、サービスロボットやモビリティへのAI実装が推進されています。自動運転車やドローンなど自律型エージェントの開発では、AIによる認識・判断・制御技術が鍵であり、国内自動車メーカーやベンチャーが高性能AIアルゴリズムを競っています。政府は、自動運転レベル4の実現や無人配送システムの社会実装に向けた環境整備を行い、2020年代後半には限定地域での実用化を見込んでいます。また、人間と共存するソーシャルロボットや介護ロボットの開発も支援対象で、高齢社会を見据えた実証実験が各地で行われています。これらの領域で日本発のAI技術（例えばトヨタのヒューマノイドロボットのAI、中小企業の介助ロボットAIなど）が国際市場で評価を得れば、新たな輸出産業にもなり得るでしょう。
医療・創薬AI: 人々の生活に直結する医療分野もAI活用の重要分野です。政府はAIホスピタル構想を掲げ、画像診断AIや創薬AIの研究に資金を投入しています。特に創薬では、AIが新薬候補化合物を設計・探索する取り組みが加速し、国立研究開発法人などが製薬企業と連携して分子生成AIの開発を進めています。すでに一部のAI創薬スタートアップが画期的新薬の候補を創出する成果も出始めました。医療診断では、内視鏡画像やMRI画像を解析してがんを検出するAIが実用化段階にあり、2025年前後にはAI診断補助機能が多くの病院で使われる見込みです。政府の目標として、2030年までに医療現場のAI活用を本格化させ、診療の質向上と医師の負担軽減を実現することが掲げられています。
環境・エネルギー分野のAI: 脱炭素やエネルギー問題の解決にもAIは活用されています。スマートグリッドにおける需給予測AIや、気候変動予測AI、材料開発AI（触媒や蓄電池材料の探索）などが注目領域です。NEDOはグリーンイノベーション基金を活用して、AIによるエネルギーマネジメント技術の開発プロジェクトを推進中です。例えば、大規模再生可能エネルギー設備の発電量をAIで高精度に予測し電力網を安定化させる試みや、AIが化学反応をシミュレーションして高効率な太陽電池素材を発見する研究などが進んでいます。環境分野は国際協調も重要で、日本はIEA（国際エネルギー機関）やIPCCの活動にAI専門家を派遣し、データ解析技術で貢献しています。将来的には、気候モデルにAIを組み込んで異常気象を早期に警戒したり、都市のエネルギー消費をリアルタイム最適化したりといった、AI×環境の高度利用が期待されます。

以上のような重点分野への投資と研究開発により、日本のAI技術力は2025年以降飛躍することが見込まれます。政府は「AI研究開発予算の着実な増額」を図っており (AI戦略 – 科学技術・イノベーション – 内閣府)、AI関連予算は年々増加傾向にあります（令和6年度当初予算で約500億円超、補正予算込みではさらに上積み ([PDF] 令和6年度概算要求におけるAI関連予算について – 内閣府) (日本政府がチップ・量子コンピューティング・AI産業の強化を目的に約1兆5000億円の補正予算を割り当て、一部はチップ新興企業Rapidusへ – GIGAZINE)）。官民の研究者コミュニティも拡大しており、人工知能学会の会員数やAI関連の論文数は増加しています。

今後の展望として、日本発のAI製品・サービスがグローバル市場で存在感を示すことが期待されます。チャットボットや画像生成AIといった汎用サービスでは海外勢が先行しましたが、日本は産業応用や組込み系のAIで強みを発揮できる余地があります。また、「信頼性の高いAI」というブランド戦略で差別化し、安全基準や品質管理で世界標準をリードする可能性もあります。政府は「世界に先駆けたAIモデル国」となるべく、政策資源を投入すると明言しています。

一方で、国際競争は激化しており、米中欧との技術格差を埋めるには迅速な対応が求められます。AIタレントの獲得競争もあり、優秀なAI人材を国内に引き留める環境整備が急務です。政府は出入国管理制度を見直し、AI分野の高度外国人材に対するビザ緩和策や、研究開発税制での優遇を検討しています。また、オープンイノベーション促進のためデータや知財の流通ルール整備（例えばAI学習用データの共有スキーム）も課題です。

総括すれば、2025年以降の日本のAI推進政策は、戦略的投資とガバナンス整備を両輪として展開され、産業・社会の各方面に変革を及ぼそうとしています。内閣府のまとめた中間報告は「速やかな法制度化が必要」「世界のモデルとなる制度を」と強調しており、日本は機を逃さず行動していると言えます。官民の協働により、AIを巡るエコシステムが活性化しつつあり、Society5.0実現に向けた足場は着実に固まりつつあります。もっとも、AI技術の進化は早く、政策も常にアップデートを迫られます。日本政府は「スピード感のある包括的な対応」を標榜しており、今後も状況に応じ柔軟に施策を打ち出していくでしょう。国際協調の中で日本が存在感を示しつつ、自国の産業と社会に最大の利益をもたらすAI活用モデルを築けるかが、これからの勝負となります。

参考資料: 日本政府各府省の公式発表資料、報道記事、有識者の分析レポート等を参照し作成。 (AIに特化した国内初の法案を国会へ提出　政府｜サイバー/デジタルリスクNavi [サイバー速報]) (AIに特化した国内初の法案を国会へ提出　政府｜サイバー/デジタルリスクNavi [サイバー速報]) (「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」を取りまとめました（METI/経済産業省）) (第7回日本のAI関連の法律、規制、ガイドライン｜Deloitte AI Institute｜Deloitte Japan)