2025年度当初予算
-
2024年度執行: 8.8億円
事業の目的・概要
事業の目的
実空間に存在する多様なデータを安全に連携させることを可能とする分散型機械学習技術を確立することにより、プライバシーデータや機密データ等を含め、我が国に存在するデータを分野の垣根を越えてAI学習に活用することを可能とし、分野横断的にデータを活用したAIにより、我が国の社会課題の解決や我が国産業の労働生産性の向上等による産業競争力の向上に貢献する。
現状・課題
我が国自身の社会課題の克服や産業競争力の向上を目的として、AIの更なる社会実装が期待されており、その実現のため、AIの適用領域の拡大や、我が国産業が有する分野毎のデータ活用や他分野との連携、日本が強みを有する分野とAIの融合が求められている。一方、プライバシーデータや機密データ等について、分野を越えて活用することが難しく、分野横断的にデータを活用したAIによる課題解決が困難となっている。
事業の概要
要素技術として、AI学習用に実空間から収集するデータの量や粒度の差異を吸収しつつ、多様なデータを組み合わせ複雑な予測を可能とするロバストなマルチモーダルAI技術(※)、エッジ環境(データの発生源・保管場所に近い利用者環境)の限られた計算資源の規模に応じて効率的に学習を行うエッジAI技術、多数のエッジ環境間におけるデータの偏りを前提とした高精度な連合学習技術を確立し、更にこれらを組み合わせることで、実空間に存在する多様なデータを安全に連携し分野横断的な課題解決を可能とする分散型機械学習技術を確立するための研究開発を実施する。//※ロバストなマルチモーダルAI技術:収集された場所や期間、ユーザ(クライアント)などによってデータの量や粒度に不均衡が発生した場合でも性能を低下させることなく予測を可能とするマルチモーダル深層学習技術
予算・執行の年度推移
| 年度 | 当初予算 | 執行額 |
|---|---|---|
| 2025年度(当年度) | - | - |
| 2024年度 | - | 8.8億円 |
| 2023年度 | - | 9.9億円 |
| 2022年度 | - | - |
執行率は当初予算ではなく、歳出予算現額合計を分母として算出しています。
2024年度実績支出先・契約情報
お金の流れ(ノード図)
支出先詳細
この事業の当初予算は一括計上親事業から配分されるため「-」と表示されています。執行額・支出先は当事業で実際に執行した分です。
直接ブロック A国立研究開発法人情報通信研究機構ほか
8.8億円
委託研究開発の実施
国立研究開発法人情報通信研究機構
KDDI株式会社
さくらインターネット株式会社
グリーンブルー株式会社
株式会社ピコラボ
日本電気株式会社
株式会社KDDI総合研究所
TOPPANデジタル株式会社
TOPPAN株式会社
直接ブロック B有限責任監査法人トーマツ
170万円
委託研究開発に係る経理状況検査に係る業務の請負
有限責任監査法人トーマツ
点検・評価コメント
行政事業レビュー推進チームの所見
・更なる経費の効率化を図り、適正な予算執行に努めること。・外部有識者の所見を踏まえ、修正や見直しの検討を行うこと。・中期・長期アウトカムは目標年度が異なる同じ指標に見えるため、違いがわかるように記載すること。
事業所管部局による点検・改善
本事業は、我が国の社会課題の解決や我が国産業の労働生産性の向上等による産業競争力の向上に貢献することを目指すものであり、広く国民の利益になるものであるとともに、本事業で確立する技術は多様な産業に適用可能なものであり、我が国産業の競争力確保の観点からも国が主導し優先的に実施する必要があるものであることから、国費投入は妥当であると考えられる。また、外部有識者・外部専門家によるこれまでの研究成果や今後の研究計画等への評価を踏まえて、事業継続が行われているものであり、事業についても有効なものと考えられる。さらに、過年度の予算執行については、会計法人による経理検査も活用しつつ費目・使途が事業目的に即し真に必要なものに限定されていることを確認しており、令和7年度についても、令和7年4月に委託研究機関と委託契約を締結して以降、事業所管部局における監督の下、予算執行、適正かつ効率的な予算執行が行われていると認められる。
改善の方向性
技術課題毎に設定した年次目標の達成に向け、引き続き適正かつ効率的な予算執行が行われるよう、委託研究機関の監督を行っていく。
外部有識者による点検
(1)本件事業の評価は、長期アウトカム成果指標「研究開発終了5年後(令和12年度)までに創出された、研究開発により確立した技術を活用した製品・サービス数」が明らかになってはじめて可能かと思います。しっかりとフォローアップをしていただきたいと思います。(2)中期アウトカムの「活動・成果目標と実施機」について、「目標値0」に対し「実績0」であったときに達成率100%とすることには違和感があります。「ー」がよいのではないでしょうか。
所見を踏まえた改善点・反映状況
・引き続き、目標年度の目標達成に向け、着実な事業の実施に努める。・委託事業における実施項目の精査、経費執行の際の複数社からの見積もり取得の徹底等、引き続き経費の効率化・適正な予算執行に努める。・長期アウトカムの成果指標に文言を追記し、段階的なものであることがわかるように修正した。
成果指標・目標値・実績値
研究成果に関する特許を取得する
測定指標:特許出願数※目標の累積値は11[単位: 件]
年度別データを表示(2022〜2026年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2022年度 | - | 0.0 | - |
| 2023年度 | 2.0 | 3.0 | 150.0 |
| 2024年度 | 4.0 | 5.0 | 125.0 |
| 2025年度 | 4.0 | - | - |
| 2026年度 | 1.0 | - | - |
研究開発により確立した技術が活用されたサービスが登場する
測定指標:研究開発により確立した技術を活用した製品・サービス数[単位: 件]
年度別データを表示(2022〜2026年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2022年度 | - | 0.0 | - |
| 2023年度 | 0.0 | 0.0 | - |
| 2024年度 | 0.0 | 0.0 | - |
| 2025年度 | 0.0 | - | - |
| 2026年度 | 1.0 | - | - |
研究開発により確立した技術が社会実装され、分野を横断したデータ活用が進められることにより、我が国の社会課題の解決や我が国産業の労働生産性の向上等による産業競争力の向上に貢献する
測定指標:研究開発終了5年後(令和12年度)までに創出された、研究開発により確立した技術を活用した製品・サービス数[単位: 件]
年度別データを表示(2022〜2030年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2022年度 | - | 0.0 | - |
| 2023年度 | - | 0.0 | - |
| 2024年度 | - | 0.0 | - |
| 2026年度 | 1.0 | - | - |
| 2030年度 | 5.0 | - | - |
基本計画書に記載された研究開発目標を達成するため、技術課題毎に設定する年次目標を達成する
測定指標:年次目標を達成した技術課題数[単位: 件]
年度別データを表示(2022〜2025年度)
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2022年度 | 3.0 | 0.0 | - |
| 2023年度 | 3.0 | 3.0 | 100.0 |
| 2024年度 | 3.0 | 3.0 | 100.0 |
| 2025年度 | 3.0 | - | - |
※ アクティビティ(活動の記述)1件は省略しています
費目・使途の内訳(補足情報)
費目・使途はCSV5-3由来の補足情報です。金額は契約内の支出の内訳であり、上記の2024年度執行額(CSV2)とは集計対象・範囲が異なります。事業全体の執行額の計算には使用しないでください。
国立研究開発法人情報通信研究機構
安全なデータ連携による最適化AI技術の研究開発
2.1億円3費目 ▾
国立研究開発法人情報通信研究機構
安全なデータ連携による最適化AI技術の研究開発
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 設備備品費 | 9,000万円 |
| 外注費 | 7,290万円 |
| 間接経費 | 4,890万円 |
有限責任監査法人トーマツ
令和6年度情報通信技術の研究開発等における経理状況検査に係る業務の請負
170万円1費目 ▾
有限責任監査法人トーマツ
令和6年度情報通信技術の研究開発等における経理状況検査に係る業務の請負
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 人件費等 | 170万円 |
この事業についての議論
すべて見るデータ注記
本データは内閣府「行政事業レビュー」公開CSVから抽出・整理したものです。 金額は記載値(円)を百万円に換算して表示しています。支出先情報は主に2024年度実績支出として表示し、上位30件を表示しています。