現場データを起点に日本のAI開発の循環を加速する

イベント冒頭では、経済産業省の渡辺 琢也がGENIACの狙いと、第4期における新たな支援内容について説明。日本がAI単独で世界に独自性を示すことは容易ではないとした上で、日本が強みを持つ産業現場のデータをAI開発力の強化に取り込む重要性を強調しました。

「インターネット上のデータではなく、特に日本が強い分野の現場データを取り込むことが非常に重要です。開発側と利用側が連動し、相互に高め合っていくことが重要だと考えています」（渡辺）

また、AI開発ではフィジカルAIに向けた新しい学習手法の研究開発が不可欠な一方、利用側では業務プロセスを再設計し、現場のノウハウや暗黙知をAIが活用できる状態に整える「AI-Ready化」が求められると説明しました。

GENIAC第4期では、AI基盤モデル開発支援として16事業者を採択。さらに、ロボット基盤モデル開発支援として2社、データのAI-Ready化手法の研究開発支援として9社を採択し、計算資源、データ、コミュニティを組み合わせた支援を拡充します。

「計算資源を確保し、現場に分散しているデータを統合し、AIモデル化し、利用したデータを再び学習に生かす循環を高速に回す営みを社会全体で進められるよう、様々な手段で支援していきたいと考えています」（渡辺）

【第4期採択事業者一覧】

イベントでは、競争力ある生成AI基盤モデルの開発事業、第4期の採択事業者各社による、事業計画のプレゼンを実施しました。採択事業者の一覧は次の通りです。

AI基盤モデル開発に必要な計算資源の提供支援事業（第4期）採択事業者（計16社）

• Sakana AI株式会社
• 株式会社DubGuild
• Sansan株式会社
• シェルパ・アンド・カンパニー株式会社
• 株式会社Elith
• Epigenetic AI株式会社
• Direava株式会社
• 株式会社biomy
• 株式会社Preferred Networks
• 株式会社ABEJA
• 株式会社Spectee
• 株式会社アジラ
• KDDI株式会社
• ONESTRUCTION株式会社
• 株式会社メルカリ
• newmo株式会社

ロボット基盤モデルの研究開発 採択事業者（計2社）

• Turing株式会社
• 株式会社ロボトラック

製造業データなどのAI-Ready化に関する研究開発 採択事業者（計9社）

• ストックマーク株式会社
• AIONA株式会社
• 株式会社フライウィール
• FastLabel株式会社
• アイクリスタル株式会社
• Fairy Devices株式会社
• 株式会社日立製作所
• 株式会社フツパー
• SyntheticGestalt株式会社

AI基盤モデル開発に必要な計算資源の提供支援事業（第4期）採択事業者（計16社）

Sakana AI株式会社

「日本の制度・慣習・言語実務に適合した、国内初となる1兆（1T）パラメータ規模のエージェント型基盤モデルを開発します。継続事前学習と事後学習により、日本に関する知識を拡充するとともに、Deep Researchやツール利用を伴う推論能力を強化します。また、日本語話者向けの音声モデルを開発・統合したうえで、チャットサービスとして一般ユーザーに提供し、評価していただく予定です。」（菅沼氏）

株式会社DubGuild

「音声をテキスト化せず、感情や声色、間合いといった情報を直接扱う大規模音声言語モデル（LSLM）を開発しています。これまで1B、3B、8Bのモデルを構築してきた知見を踏まえ、GENIAC第4期では30B級モデルに挑戦します。トークン設計から前処理、事前学習、事後学習まで一貫して行い、フルデュプレックス（全二重通信）による低遅延な対話を実現することで、コールセンターなど人間らしい応答が求められる領域での活用を目指します」（大嶽氏）

Sansan株式会社

「ビジネス文書に特化した、指示追従能力の高い視覚言語モデルを開発します。名刺、請求書、契約書などのデータ化で培った知見を基に、独自項目の抽出、出力形式、回答拒否条件など複数の指示に対応します。実証では、『Bill One』や『Contract One』で各社にとって重要な項目の回答精度や処理時間を評価。奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）との共同研究でベンチマークの構築と論文公開も進め、汎用のプロプライエタリモデルを上回ることを目指します」（橋本氏）

シェルパ・アンド・カンパニー株式会社

「金融領域で扱われる有価証券報告書や統合報告書などの非定型文書を対象に、文書解析モデルと根拠生成モデルを開発します。投資判断などの高度な意思決定の現場では、単にデータや分析結果を得るだけでなく、文のどこに根拠があるかを確認できることが不可欠です。日本語の複雑なレイアウト、表、注記、読み順に対応し、実証では大手機関の実務における確認・転記・照合作業の負荷の減少効果と、人間が根拠を確認しながら判断できる透明性の改善を検証していきます」（杉本氏）

株式会社Elith

「金融業務に特化したAIガードレールモデル『FinGuard』を開発します。既存の汎用ガードレールでは、個人信用情報の漏洩や投資助言規制違反など、金融特有のリスクに十分対応できません。入力フィルタリングと出力スクリーニングを任意のAIエージェントに後付け可能な安全層として提供します。金融特化型の安全データセットも構築し、3社での実証を通じ、有害回答の遮断率90％以上、偽陽性率5％以下を目標に安全性と利便性の両立を目指します」（井上氏）

Epigenetic AI株式会社

「老化を測定するエピゲノム生成AI基盤モデル『Large Epigenome Model（LEM）』を開発します。日本人44,000試料、1.32兆データポイント規模のエピゲノム（DNAの化学修飾）データと臨床・分子データをひも付け、老化進行度や疾病リスクを予測します。ロンジェビティクリニック（長寿医療）での生活習慣指導・治療方針決定や、製薬・食品・飲料・サプリメント研究開発での抗老化製品探索に応用し、老いを恐れない健康長寿社会への貢献を目指します」（八谷氏）

Direava株式会社

「外科手術における未来予測モデルの開発と実証に取り組みます。第3期では手術映像をリアルタイム解析し、術式や解剖構造を認識・説明する基盤モデルを構築しました。第4期では術前情報や時系列情報を統合し、次に起こり得るリスクを予測します。外科医が納得できる医学的根拠を示すことも重視し、有用性、正確性、解釈性を国内外の高度医療施設で検証します。将来的にはロボティクスとの融合にもつなげていき、教育支援にも活用します」（竹内氏）

株式会社biomy

「がんの腫瘍微小環境を再現するマルチモーダル空間AI『Virtual Cell』基盤モデルを構築します。H&E染色画像、多重蛍光免疫染色画像、空間トランスクリプトームを同一切片で統合学習し、薬剤介入によるタンパク質分布の変化を計算機上でシミュレーションします。ヒト由来データに基づく患者層別化や併用療法の評価を通じ、治験成功確率の向上と創薬期間の短縮を目指します。また、実臨床で取得しやすい画像からの応用も見据えます」（小西氏）

株式会社Preferred Networks

「材料基盤モデル『PFP』を用いた汎用原子レベルシミュレーター『Matlantis』を展開し、電池、触媒、半導体などの材料開発を支援してきました。第4期ではDFT（密度汎関数理論）由来の精度限界を超えるため、高精度計算条件『r2SCAN+U』のデータセットを構築します。さらに大規模推論と実験値を組み合わせた事後学習により、融点などの物性値も含めて現実世界の再現性を高めます。材料開発の実課題に向き合う企業にて実証します」（高本氏）

株式会社ABEJA

「自動車整備領域に特化したAIエージェントを開発します。人材不足や熟練者の知見喪失、車両の電動化に伴う整備技術の高度化に対応するため、GENIAC第1期から第3期で培った日本語の大規模言語モデル（LLM）とRAG、モデル小型化、ローカルLLMやエージェント開発の成果を統合します。多段推論、故障診断、Tool Use、Human in the Loopを強化し、現場で動作するエッジ推論環境と継続改善の仕組みにより、整備業務での実証を通じて新人整備士の業務支援と技能継承につなげます」（石川氏）

株式会社Spectee

「Specteeが10年以上にわたって蓄積してきた災害情報データを基盤に、危機管理に特化したAIエージェントを開発します。SNSや気象・衛星データなどから災害の規模や現場の被災状況をリアルタイムに判定し、自治体や企業が独自に定める防災計画と照らし合わせて、いま取るべき対応を提示します。国内外の自治体・企業での実証を通じて、担当者の情報精査にかかる負荷を軽減し、初動対応の迅速化と意思決定の支援を目指します。」（加藤氏）

株式会社アジラ

「防犯カメラ映像を解析し、異常を警備員へ通知する『AI Security asilla』で得た現場データを活用し、防犯カメラドメイン特化のVLMを開発します。約800万件の防犯カメラ事象データと施設ごとの警備ノウハウを組み合わせ、異常検知にとどまらず、リスク分析、警備計画、報告書作成、緊急対応アラートの高度化を目指します。施設ごとの状況を踏まえ、現場の判断を支援する防犯基盤を構築することで、警備品質の向上にもつなげます」（若狭氏）

KDDI株式会社

「ドローンインフラとAIデータセンターを組み合わせ、VLMを活用したドローン・領域特化のAIモデルを開発します。少子高齢化やインフラ老朽化に対し、遠隔運航ドローンを新たな情報インフラとして社会実装していきます。全国の常設型ドローンポートを活用し、巡視・監視、建設現場の状況把握、災害時の確認などで得られる空間データを国内のAI基盤で循環的に活用し、多様な用途へ展開します。これにより、インフラ点検や災害対応の効率化にも寄与します」（杉田氏）

ONESTRUCTION株式会社

「建設業のAI-Powered実現のため、建設業に特化した基盤モデル『Ishigaki』の開発などを展開しています。第3期では、建設物の3次元モデルに部材情報をひも付けるBIMに着目し、BIM情報要件を扱うIDS生成の支援を行いました。第4期では、建設ドメイン知識を持つ基盤モデルを構築し、図面という限られた情報からBIMを自動生成することに挑戦します。国際標準への準拠と業務効率化の両面から実証し、専門知識を持たない利用者にも扱いやすい建設データ基盤の構築と、建設データの活用範囲拡大を目指します」（日高氏）

株式会社メルカリ

「『メルカリ グローバルアプリ』による越境取引の拡大も見据え、二次流通市場向けの検索・推薦基盤モデルを開発します。現在の取扱商品は約8割が既存カタログにひも付かない状態にあり、お客さまが目当ての商品にたどり着けず再検索を繰り返すケースも目立ちます。提携先のカタログデータやこれまで「メルカリ」に蓄積された40億品分の取引ログを学習に活用し、Generative Retrieval（生成型検索）を用いることで"一点物"や曖昧なニーズの発見性を高めます。カタログひも付けを30％以上改善し、商品購入率を向上させ、資源循環への貢献を目指します」（小堀氏）

newmo株式会社

「タクシー事業の基盤を活用し、日本特有の交通環境に対応した自動運転タクシーを開発します。複雑な路上状況や他者の意図を理解するSlowモデルと、リアルタイムに運転行動を生成するFastモデルを組み合わせた2層構造の自動運転アーキテクチャを構築します。大阪市・堺市と連携し、限定エリアで配車アプリを活用した公道での乗車実証を進め、手法やデータセットの一部公開も予定しています。2028年頃の商用化を目指し、地域交通の維持にもつなげます」（曾川氏）

ロボット基盤モデルの研究開発 採択事業者（計2社）

Turing株式会社

「将来の完全自動運転の実現に向け、カメラのみでAIによる推論と車両制御を行う自動運転技術の開発を進めます。GENIAC第1期から自動運転向け基盤モデルに取り組んできましたが、今回のロボット基盤モデル開発では、フィジカルAIの学習に向けたGPU計算基盤の整備も行います。SUBARUとの共同研究では、マルチカメラ映像を用いたE2E自動運転システムの車載化と公道での検証に取り組みます。DENSOとの共同研究では、フィジカル基盤モデルの開発を通じ、より高度な自動運転の要素技術確立を目指します。」（山口氏）

株式会社ロボトラック

「当社は大型トラック向けにレベル4自動運転システムの開発を行うスタートアップであり、長距離幹線輸送の人手不足を自動運転技術によって解決することを目指しています。自動運転システムではLiDARやカメラ、Radarなどのセンサーから得られた情報をもとに車載コンピュータ上で演算を行って周辺環境の認識や走行経路の判断を行っています。

今回のGENIACでは周辺環境と自車両の挙動が次の瞬間にどのように変化するかを予測する「世界モデル」、それをもとに自車両が走るべき経路を複数生成し最適なものを選択する「Diffusion Planner」を開発します。これによりエッジケースへの対応力を高め、乗用車や二輪車、歩行者が多数混在する一般道環境でも安全に走行できる技術の確立を目指します。」（Lu氏）

製造業データなどのAI-Ready化に関する研究開発 採択事業者（計9社）

ストックマーク株式会社

「製造業を中心とする企業内データのAI-Ready化に取り組みます。図面、実験データ、報告書に加え、現場の暗黙知をAIが扱える文脈へ変換し、RAGやAIエージェントの精度向上につなげます。国内大手16社と連携し、現場オペレーション、設計品質、研究開発、顧客接点、業務プロセスの5領域で実証を進め、11月に成果を発信する計画です。企業内に眠る知識をAIで活用できる状態に整えていき、実業務で検証を進めます」（林氏）

AIONA株式会社

「製造業の設計業務ではCADデータに加えて、技術文書や議事録、メール、チャットなどの非構造化データが分散し、熟練者の経験に依存しています。GENIACでは、設計コンテキスト情報の構造化と、2D図面・3D CADなどのマルチモーダルデータのAI-Ready化に取り組みます。大手製造業5社の実データで検証し、設計品質の向上、開発期間の短縮、技術伝承への寄与を確認します。将来的には製造業全体への展開を目指します」（浅野氏）

株式会社フライウィール

「製造業データなどのAI-Ready化に関する研究開発に取り組みます。今回のGENIACでは、特定のベンダーに依存しない『多層構造・疎結合』アーキテクチャを採用し、図面等の非構造化データをAIが理解できる構造化データへ変換するための3つの機能を持つプロダクト（データアセスメント、データ変換エンジン、AIゲートウェイ）を開発します。実証では積水化学工業とIHIと連携し、不具合情報検索や部品拾い出しといった実際の事業データを用いてプロダクトの有効性を検証し、安全にデータへアクセスできる環境整備と運用可能性を確認します」（塩入氏）

FastLabel株式会社

「製造現場に残る熟練技能者の暗黙知を、AIが活用できるデータへ変換する手法を開発します。手順書やマニュアルには反映されにくい技能者の思考、視線、工具の当て感などを抽出し、マルチモーダルな構造化データセットとして整備します。実証では国内大手完成車メーカーと連携し、各製造現場がフィジカルAI導入に必要なデータを自律的に構築できるガイドラインの公開を目指します。現場ごとの展開性も検証し、技能継承の効率化と永続化にも取り組みます」（内田氏）

アイクリスタル株式会社

「製造プロセスの条件最適化や不良要因の特定するためのAI活用のために、業務の上流からAI-Readyに変えるためのプロセス設計プラットフォームを開発します。半導体などの製造プロセスはAIに求められる精度が高く、データ取得コストも大きい領域です。狙いを定め、背景情報にひも付いたデータを取得することが重要です。プロセス設計フレームワークを理解したAIエージェントを開発し、半導体から製造業全体への展開を目指します。実験計画や条件設定の上流業務の支援を通じた実証で、有用性を確認します」（服部氏）

Fairy Devices株式会社

「巡回型作業における実施品質記述データ基盤を構築します。マルチモーダルAIは、作業者が何をしているかを理解できる段階に近づいた一方、作業の良し悪しを評価する仕組みはまだ不足しています。今回は模擬的な巡回作業を実施しながら、抜け漏れ、安全違反、停滞、再確認などを品質イベントとして定義し、映像・音声・センサー情報を時系列に統合して公開します。作業改善や知識伝承、フィジカルAIの基盤構築を目指し、品質評価の共通データとして整備します」（関氏）

株式会社日立製作所

「社会インフラ向け制御システムを手がける大みか事業所を舞台に、工場業務のAI-Ready化に取り組みます。調達、設計、製造、品質保証、保守などに分散する多種多様なデータを共通のデータレイヤーで扱い、まずは環境対応業務を対象に実証します。単に一カ所に集めるのではなく、データの所在や意味を管理し、必要に応じてAIが使える形式へ変換するオンデマンド型データフォーマライゼーションを確立します。今後は製造業全体への展開も見据えています」（入江氏）

株式会社フツパー

「製造現場に眠る動画データと、分析プロセスに残る暗黙知を活用します。現場カメラに映る作業データは十分に生かされていない課題に対して、プリミティブな行動を自動検出するモデルを構築し、定義を追加するだけで複数工程へ展開できるようにします。分析時の仮説立案、失敗、判断の過程もAIと人が協調して蓄積し、設計・製造・品質データを横断するエージェントの実用化を目指します。現場で使える形に整え、複数工程での検証も行います」（杉山氏）

SyntheticGestalt株式会社

「分子データをAIで扱える状態にする標準手法を構築します。化合物データは形式が不統一で、立体構造情報も不足しているため、AI活用には高い前処理コストがかかっています。本事業では、データ標準化、４D変換、分子基盤モデル『ZAO』によるベクトル化、品質評価からなるパイプラインを構築します。製薬・化学メーカーとの実証を通じて AI-Ready化手法の有効性を確認し、手法や評価基準を公開することで分子AIの標準化を目指します」（島田氏）

日本の産業競争力強化に向けた挑戦を後押し

キックオフイベントの締めくくりにあたり、NEDOの高田 和幸は、第4期採択事業者に対し、発表への労いを述べるとともに、ユーザー企業、投資家、金融機関が参加するGENIACコミュニティの広がりに触れ、「似た取り組みや異なるアプローチを知ることで、互いに刺激を受けているのではないか」と述べました。

また、NEDOとして、成果発信や共同リリース、CEATECなどの展示会、海外拠点を通じた事業展開支援にも言及。「採択された皆さんがAIの能力と商品力を高め、グローバルに活躍するところまで、しっかり支援していきたい」と語り、日本の産業競争力強化に向けた挑戦を後押しする姿勢を示しました。

高田氏の言葉で締めくくられた後、記念撮影の合間には賑やかな雰囲気の中、今回採択された事業者や関係者が話に花を咲かせていました。本格始動する第4期の取り組みに、今後ともご注目ください。

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