我が国における大規模言語モデル（LLM）の開発力強化に向けたデータの整備･拡充（令和７年度補正では、信頼できるAIの開発・活用支援に資するデータ整備及び能動的評価基盤構築に関する研究開発）

事業の目的

民間企業等における効率的な大規模言語モデル（LLM）開発に必要となる学習用言語データを提供するとともに、ディープフェイクに代表される偽・誤情報の拡散等の生成AIに起因するリスクに対応するための技術の開発・実証を行うことにより、我が国のLLM開発力の醸成及び技術によるリスク対応力の獲得を目指す。また、多言語にも対応したLLM開発に貢献するとともに、当該LLM等を活用した日本企業の海外進出にも貢献することを目指す。加えて、日本の政府機関・企業が信頼して活用できる生成AIの開発を支援する。

現状・課題

2022年11月のChatGPTの登場以降、世界中でLLMの開発競争が激化している。LLMはその汎用性・応用性の高さから、今後、社会の基盤インフラの一つとなることが想定されているが、現在は海外サービスが市場を席巻している状況であり、デジタル赤字、経済安保上の懸念、日本語・文化・情緒への対応上の課題が存在する。こうした中、我が国の多くの民間企業が独自のLLMを開発し海外企業に対抗しようとしているが、各社がそれぞれに言語データを整備することは極めて非効率であるとともに、進化する生成AIの評価については、従来の固定的な評価ではない、柔軟で動的、AIの進化に先回りが可能な対応が必要となり、各社ごとの対応が困難である。また、生成AIの有用性の反面として、悪意のある者による生成AIを利用した偽・誤情報の拡散等のリスクも存在する。特に、生成AIにより、誰でも一見もっともらしいコンテンツを作成することが容易となり、ディープフェイクの流通が懸念される中、検証対象コンテンツがディープフェイクかどうかを受信者が複合的な技術により検証しやすくすることが重要である。ディープフェイクに関しては、画像、動画等のコンテンツの要素ごとに対策技術が開発されつつあるが、各コンテンツ要素ごとの対策技術や、これらの技術の横断的組み合わせによる対策技術の社会実装には至っていない状況である。加えて、現状広く使われているLLMは学習言語に偏り（英語中心）があり、その他の言語には十分に対応できていないという課題がある。

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。・アウトカムの目標値等の根拠・妥当性について補足すること。

事業所管部局による点検・改善

本事業は、世界中での大規模言語モデル（LLM）等の生成AIの開発競争の激化や生成AIの流行に伴う学習用言語データの収集の課題を背景として、我が国の喫緊の課題となっているLLMの開発力強化やデータ整備・拡充に対応するものであり、また、各種国家戦略とも密接に関係しているものであることから、国費投入は必要であると考えられる。また、本事業の実施内容は、AI戦略会議（有識者・閣僚級会合）における有識者提言「AIに関する暫定的な論点整理」（令和５年５月26日）において、対応が必要なものとして提言されており、事業は有効なものであると考えられる。さらに、これまでの予算執行については、令和６年度中に国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）に対して適切に運営費交付金の交付を行い、その後、事業目的に即した予算執行が行われるよう監督を行っており、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。また、調査研究における調達に当たっては、一般競争入札など競争性を確保した方法を採用しており、コストの低減に努めた支出となっている。

改善の方向性

アウトプット目標の達成に向け、引き続き適正かつ効率的な予算執行が行われるよう、NICTの監督を行っていく。令和７年度への繰越分については、当該事業年度において適正かつ効率的な予算執行を実施する。請負事業においては実施項目の精査、複数社からの見積取得の徹底等、更なる事業の効率化や適切な事業執行を行う。