生成AIは世界的な技術競争の中心となっており、その中核となる基盤モデルは今後の産業を左右する重要な要素とされています。しかし、基盤モデルの開発力において、日本は米国や中国に遅れを取っていると指摘されています。こうした状況を踏まえ、経済産業省とNEDOは2024年2月に国家プロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」を立ち上げました。

本記事では、GENIAC誕生の背景と目的、主な支援内容、そして社会実装に向けた取り組みについて解説します。

GENIAC誕生の背景と目的

GENIACは、日本の基盤モデル開発力を底上げし、生成AI時代における国際競争力を確保することを目的として立ち上げられた国家プロジェクトです。

なぜ基盤モデル開発なのか

基盤モデルとは、大量のデータを学習し、多様な用途に応用できるAIモデルであり、その代表例として大規模言語モデル（LLM）などが挙げられます。生成AIの性能や応用範囲は、この基盤モデルの能力に大きく左右されます。しかし、基盤モデルの開発には膨大な計算資源と高度な研究開発力が必要で、世界各国で激しい開発競争が進んでいます。

生成AIは労働力不足の解消や業務効率化、新規事業の創出などに大きな可能性を持つ技術とされています。しかし、国内に十分な基盤モデル開発力がなければ、生成AIの利活用においても海外技術への依存が強まる可能性があります。そのため、日本国内で基盤モデルの研究開発を進めるための環境整備が重要な課題となっています。

GENIACが目指す国家的ビジョン

GENIACは単なる研究支援にとどまらず、生成AIの開発環境を整備し、社会実装までを視野に入れた取り組みとして設計されています。計算資源の提供やデータ活用支援を通じて研究開発を促進し、生成AI技術の実用化を加速させることを目指しています。

このプロジェクトでは、基盤モデル開発企業だけでなく、生成AIを活用する企業やアプリケーション開発企業、さらには投資家なども含めた連携により、生成AIの開発と活用が進められると想定されています。

また、中長期的にはAGI（汎用人工知能）時代を見据えたフロンティアAIの研究開発や、海外市場への展開も視野に入れています。国内に閉じた技術育成ではなく、国際競争力を持つ国産基盤モデルを育てることがGENIACの大きなビジョンとなっています。

GENIACの支援内容とエコシステム設計

GENIACでは、基盤モデル開発に不可欠な計算資源やデータの利活用を支援するとともに、開発者や企業をつなぐコミュニティを形成することで、持続的な生成AIエコシステムの構築を目指しています。

計算資源の提供支援

基盤モデル開発における最大のボトルネックの一つが計算資源の確保です。大規模なAIモデルを学習するためには大量のGPUを長時間利用する必要があり、そのコストは非常に高くなります。

GENIACでは、NEDOの「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」と連携し、GPUなどの計算資源を確保するとともに、利用料の補助といった形で開発を支援します。また、AWSなどのクラウド基盤を活用することで、スタートアップや研究機関でも大規模モデルの学習に取り組める環境が整備されています。

生成AIの高度化には、学習データの質と量も重要です。GENIACでは、データセットの構築や生成AIの利活用可能性の実証調査なども支援対象としており、データ活用の促進も進めています。このような支援を通して、実際に特定用途に向けたモデル開発の取り組みも行われており、日本国内で独自の知見やデータを活かした生成AI開発が進みつつあります。

関係者のコミュニティ形成

GENIACでは、採択事業者だけでなく、審査を経た開発者も参加できるコミュニティが設けられています。セミナーや勉強会、マッチングイベントなどが開催され、研究開発の知見やノウハウの共有が進められています。Slackなどのオンラインツールを活用した情報交換や、海外の有識者を招いたイベントなども実施され、国内外のネットワークを広げながら生成AI開発の議論を深める場となっています。

さらに、生成AIの社会実装に伴うルールや規制のあり方についても議論の対象とされています。このように、GENIACは技術開発だけでなく制度面の検討も含めて、持続的な生成AIエコシステムの構築のための基盤となっています。

社会実装の加速とGENIAC-PRIZEの展開

GENIACには多様な企業や研究機関が参画しており、産業横断的な広がりを生み出しています。さらに、GENIAC-PRIZEという仕組みを通じて、開発と実証を結びつけながら社会実装を加速させています。

GENIACを通した産業横断的広がり

GENIACには、スタートアップから大手企業、大学、研究機関まで、幅広いプレイヤーが参加しています。日本語LLMの高度化に取り組む企業や、マルチモーダルAI、自動運転向けAIを開発する企業、医療や建設など特定産業に特化したAIを研究する組織など、参加主体は多岐にわたります。

こうした産業横断的な取り組みは、生成AIが特定分野だけでなく、社会全体へと広がる可能性を示しています。実際に、建設業における生成AI活用や、企業内向け生成AIサービスの導入など、基盤モデルの開発と現場での実装が徐々に結びつき始めています。

GENIAC-PRIZE

GENIAC-PRIZEは、NEDOの懸賞金活用型プログラムを活用し、生成AIアプリケーションの開発や実証を競う仕組みのことです。社会課題の解決や官公庁業務の効率化、生成AIの安全性確保などをテーマとしています。

このプログラムでは、総額約8億円規模の懸賞金が設定されており、成果に応じて報奨を与えることで開発を後押しし、開発と利活用を一体で進めることを目的としています。国産基盤モデルの活用を条件とするテーマも設定されており、製造業の暗黙知の形式知化やカスタマーサポートの生産性向上などの分野で活用が期待されています。

GENIACで基盤モデル開発から社会実装へ

GENIACは、日本の生成AI基盤モデル開発力を強化するために立ち上げられた国家戦略プロジェクトです。計算資源の提供、データ活用支援、コミュニティ形成、そして懸賞金型プログラムによる実証促進など、多面的な支援を通じて生成AI開発を後押ししています。

生成AIの技術競争は今後さらに激化すると考えられています。その中で、日本国内で基盤モデルを開発し、社会実装までつなげる仕組みを構築できるかどうかが、日本のデジタル競争力を左右する重要な要素となるでしょう。