二本松哲也 / Tetsuya Nihonmatsu(@t_nihonmatsu):チームみらいは、なぜ政府へのLLM導入を推進したいのでしょうか。 2023年6月、松尾豊教授はAI戦略会議の座長として、国内の生成AI開発に必要な計算インフラへの政府支援を提言していましたね。その後、松尾・岩澤研究室も経済産業省・NEDOのGENIACプロジェクトに採択され、LLMの開発を進めています。あれから約3年が経過しました。ここで必要なのは、政府による研究開発支援が、どのような成果を生み出したのかを客観的に検証することだと思います。投入された公的資源、開発されたモデルの性能、国際競争力、社会実装、人材育成、そしてセキュリティやガバナンスの成熟度。これらを独立した評価基準で検証し、国民に説明する必要があります。特に、政府のAI政策に提言する立場と、公的支援を受ける研究開発主体との関係については、利益相反管理と意思決定の透明性が重要です。政府がAI開発に投資するのであれば、研究成果だけでなく、その投資が日本の競争力と安全保障にどれだけ貢献したのかまで評価すべきですね。

2026.11.05 03:57

チームみらいは、なぜ政府へのLLM導入を推進したいのでしょうか。 2023年6月、松尾豊教授はAI戦略会議の座長として、国内の生成AI開発に必要な計算インフラへの政府支援を提言していましたね。その後、松尾・岩澤研究室も経済産業省・NEDOのGENIACプロジェクトに採択され、LLMの開発を進めています。あれから約3年が経過しました。ここで必要なのは、政府による研究開発支援が、どのような成果を生み出したのかを客観的に検証することだと思います。投入された公的資源、開発されたモデルの性能、国際競争力、社会実装、人材育成、そしてセキュリティやガバナンスの成熟度。これらを独立した評価基準で検証し、国民に説明する必要があります。特に、政府のAI政策に提言する立場と、公的支援を受ける研究開発主体との関係については、利益相反管理と意思決定の透明性が重要です。政府がAI開発に投資するのであれば、研究成果だけでなく、その投資が日本の競争力と安全保障にどれだけ貢献したのかまで評価すべきですね。