2025年度当初予算
30.0億円
2024年度執行: 49.9億円
事業の目的
デジタル化の進展に伴う情報量の急増により、効率的な情報処理が求められており、クラウドデータセンターに加え、端末側でも分散して情報処理を行う、エッジコンピューティングの開発が進んでいる。エッジコンピューティングの高性能化のためには、半導体の微細化技術に加えて、特定用途向けに特化したAI半導体とCPU等を組み合わせたヘテロジニアスコンピューティング技術が必要である。本事業では、主要な用途におけるAI半導体の高度化及びそれを組み込んだヘテロジニアスコンピューティングチップに加えて、これらを活用したシステムの開発を目的とする。/【EBPMアクションプランの政策目標】○半導体関連の国内投資促進:我が国産業の発展と社会のデジタル化による高度化に必要不可欠なAI・半導体分野の産業競争力を強化させるとともに、安定的な生産能力を確保することで、経済安全保障を確保するとともにエネルギー効率化に繋げること。
現状・課題
今後、5G、ポスト5G等の情報通信技術の発展に伴い、自動運転やスマート工場等の拡大に伴い、データは更に急増することが予測されている。こうした大量のデータをデータセンターで処理する「クラウドコンピューティング」だけでなく、端末側(エッジ側)でも分散的に情報処理を行う分散コンピューティングが重要となる。/従来は半導体の微細化による高性能化・省電力化により対応してきたが、微細化が鈍化していることもあり、今後のデータ量の増大に対しては微細化に代わる手段で対応していく必要がある。例えば、特定の処理に特化したAI半導体の活用やそうしたAI半導体とCPU等を複数組み合わせるヘテロジニアスコンピューティング技術の活用が世界的にも注目されている。/世界的にもAI半導体に関する取組は活発化しており、NVIDIA、Intel等に加えて、Google等のテックジャイアントの参入や、Graphcore社などのベンチャー企業も加わってきている。我が国はAI半導体でも特に市場規模が大きいとされる自動車産業や製造業に強みを有しているものの、このままでは海外に技術を先行されて、こうした我が国に強みがあり、AI半導体市場としても大きな産業を海外勢に取られてしまう懸念がある。
事業の概要
AI半導体、ヘテロジニアスコンピューティングチップの開発及びこれらを活用したシステムの省電力化に向けて、以下の取組を行う。/(1)革新的AI半導体・システムの開発/ 端末などにおいてAIを用いたデータ処理などを効率的に実現するためのAI半導体の開発及びそれを活用するシステム技術開発を支援する。/(2)ヘテロジニアスコンピューティング技術の開発/ 高性能なコンピューティングのために重要な、異種プロセッサの組合せによるヘテロジニアスコンピューティングにおいて、性能を最大限に発揮できるチップ設計を短期間に実現する設計技術を開発する。/【EBPMアクションプラン関連事業】:半導体関連の国内投資促進
| 年度 | 当初予算 | 執行額 |
|---|---|---|
| 2025年度(当年度) | 30.0億円 | - |
| 2024年度 | 48.0億円 | 49.9億円 |
| 2023年度 | 34.0億円 | 39.6億円 |
お金の流れ(ノード図)
下流支出・再委託・配分先は、直接支出先を経由した流れです。直接支出額と単純合算しないでください。
費目データのあるノード(●印)をクリックすると内訳を確認できます
支出先詳細
下流支出・再委託先は直接支出先を経由した流れです
「配分先」ブロックの金額は直接支出先がさらに配分・再委託したものです。直接支出額と単純合算すると二重計上になります。
行政事業レビュー推進チームの所見
本事業を総括し、その後の事業に活用すること。
事業所管部局による点検・改善
短期アウトカム目標、長期アウトカム目標に向けて、各個別のテーマで設定した中間目標を達成しており、一定の実績・成果が上がっていると考えられる。また、NEDOにて実施した外部有識者による中間評価においても、目標設定の妥当性や成果について高い評価を受けている。本事業で開発した技術の普及により本事業の長期アウトカム目標を達成することにより、EBPMアクションプランに掲げる最終アウトカム指標のうち、半導体を使用する製品に係る二酸化炭素の排出削減量の達成に寄与する。
改善の方向性
今後も時流をとらえた開発テーマを的確に把握するため、技術動向分析や調査研究を実施し、それを踏まえた検討・見直しに努める。
所見を踏まえた改善点・反映状況
引き続き事業の効果検証を実施し、必要に応じて事業内容を見直すことにより、効果的、効率的な予算執行に努める。
AI半導体を開発することで、性能/電力で規格化した数字が従来比5倍以上を実現する技術開発。
測定指標:事業開始時と比較した情報処理の消費電力の性能比。[単位: 倍]
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2027年度 | 5.0 | - |
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。
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構
プロジェクト管理
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 事業費 | 38.3億円 |
| 繰越 | 10.3億円 |
| 事業費管理費 | 1.3億円 |
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。
| 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。
| 会計区分 | 当初予算 |
|---|---|
| 特別会計 | - |
| 特別会計 | 30.0億円 |
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構
49.9億円プロジェクト管理
国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構
日本電気株式会社ほか
19.1億円AIエッジコンピューティングの産業応用加速のための設計技術開発
日本電気株式会社
株式会社アイシン
国立大学法人東北大学
国立大学法人東京大学
株式会社OTSL
NECプラットフォームズ株式会社ほか
2,480万円AIエッジコンピューティングの産業応用加速のための設計技術開発
NECプラットフォームズ株式会社
国立大学法人東京農工大学
学校法人常翔学園 大阪工業大学
ルネサスエレクトロニクス株式会社ほか
17.7億円革新的AI半導体・システムの開発
ルネサスエレクトロニクス株式会社
ヌヴォトンテクノロジージャパン株式会社
株式会社デンソー
| - |
本事業で開発した技術の普及によりCO2を約1,373万t削減する。
測定指標:CO2削減量※成果目標②との合計[単位: 万t-CO2]
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2032年度 | 1373.0 | - | - |
CPU、アクセラレータ、AIチップ等を組み合わせるヘテロジニアスコンピューティングの最適化に必要な設計技術を開発し、従来比10倍の電力効率向上を実現する技術を確立。
測定指標:事業開始時と比較した情報処理の消費電力の性能比。[単位: 倍]
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2027年度 | 10.0 | - | - |
本事業で開発した技術の普及によりCO2を約1,373万t削減する。
測定指標:CO2削減量※成果目標①との合計[単位: 万t-CO2]
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2032年度 | 1373.0 | - | - |
AIを用いた高度なデータ処理を高速かつ効率的に実現するための、AI半導体の開発及びそれを活用するシステムに関する技術開発について公募を実施し、民間企業に対して3件以上の採択を行う。
測定指標:AI半導体及びシステムに関するテーマの採択件数。[単位: 件]
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2024年度 | 3.0 | 3.0 | 100.0 |
| 2025年度 | 5.0 | - | - |
| 2026年度 | 5.0 | - | - |
| 2027年度 | 5.0 | - | - |
高性能なコンピューティングのために重要なエッジコンピューティングの各種設計技術に係る技術開発について公募を実施し、大学又は民間企業に対して5件以上の採択を行う。
測定指標:ヘテロジニアスコンピューティングに関する技術の開発件数[単位: 件]
| 年度 | 目標値 | 実績値 | 達成率 |
|---|---|---|---|
| 2024年度 | 5.0 | 5.0 | 100.0 |
| 2025年度 | 5.0 | - | - |
※ アクティビティ(活動の記述)2件は省略しています
ルネサスエレクトロニクス株式会社
予測AI(トランスフォーマ)に対応する省電力動的再構成プロセッサ・システムの開発
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 機械装置等制作・購入費 | 2.0億円 |
| その他経費 | 2.0億円 |
| 研究員費 | 8,770万円 |
| 諸経費 | 400万円 |
日本電気株式会社
万能高位合成と新型汎用データフロー計算機構
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| その他経費 | 2.6億円 |
| 消費税 | 3,110万円 |
| 間接経費 | 2,830万円 |
| 労務費 | 1,840万円 |
国立大学法人東京大学
エッジ機器でのマルチモーダル処理向け省電力インメモリAI半導体及びシステムの開発
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 機械装置等費 | 2,450万円 |
| その他経費 | 1,950万円 |
| 間接経費 | 1,680万円 |
| 労務費 | 1,200万円 |
NECプラットフォームズ株式会社
万能高位合成と新型汎用データフロー計算機構
| 費目 | 金額 |
|---|---|
| 労務費 | 1,000万円 |
| 消費税 | 110万円 |
| 間接経費 | 100万円 |
セイコーエプソン株式会社
キヤノン株式会社
シャープ株式会社
ルネサスエレクトロニクス株式会社
京都マイクロコンピュータ株式会社
CSV上で複数の支出先を「その他」として集約した行です。個別の法人名は行政事業レビューシートに記載されていません。
学校法人南山学園
株式会社ティアフォー
株式会社OTSL
国立大学法人東京大学ほか
1.3億円革新的AI半導体・システムの開発
国立大学法人東京大学
国立大学法人東京科学大学
国立研究開発法人産業技術総合研究所
株式会社ティアフォー