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骨太原案、半導体量産へ法整備 自動運転は25年全国計画

2024-06-04 19:20:44 | 日本政治・外交

政府が6月下旬にまとめる経済財政運営と改革の基本方針(骨太の方針)の原案が分かった。

次世代半導体の量産を後押しするために法整備する方針を盛り込んだ。人工知能(AI)や自動運転に必要な半導体を国内調達できるように財政支援する法律を定める案がある。

 

 

原案は次世代半導体の量産へ「必要な法制上の措置を検討する」と記した。ラピダスが27年をめどに量産をめざす回路線幅2ナノ(ナノは10億分の1)メートルの半導体が念頭にあるとみられる。

政府内には量産への財政支援を担保する法的根拠があれば、民間資金も含めた中長期の投資を呼び込みやすくなるとの意見がある。

 

財政規律が緩まないよう安定財源の確保を求める趣旨で法整備を主張する声もある。

日本の半導体メーカーは1980年代に世界で過半のシェアを持っていたが、足元では10%を割る。次世代半導体の国内量産体制を構築することは日本の成長力に直結する。

重要産業に欠かせない物資のため経済安全保障上の必要性も高い。

 

次世代半導体の量産には巨額の資金が要るため各国が国内産業へ財政支援している。

ラピダスは量産に5兆円が必要とみているが、現在は研究開発用の1兆円弱の補助金と民間からの少額出資しか確保していない。政府は原案を基に政府・与党の調整を続ける。

 

原案は自動運転車両の運行などのプロジェクトを24年度に全国の一般道100カ所以上で実施する方針も書き込んだ。25年度に全都道府県で通年運行の計画策定や実施を目指す目標も示した。バスやトラックの運転手不足の解消につなげる。

リスキリング(学び直し)では企業経営者を対象に地域の産学官の枠組みで29年までに約5000人の能力向上に取り組む方針を入れた。大学と業界が連携したプログラムを創設し、25年度中に約3000人が参加する目標も掲げた。

 

円安にも言及した。「円安による輸入物価の上昇を通じた家計の購買力への影響等にも注意が必要だ」と指摘し、個人消費にとってリスク要因との見方を示した。2023年にまとめた骨太の方針には円安に関する記載はなかった。

医療保険制度に関しては、高齢化による医療費増大を踏まえ、資金的な余裕のある人がより負担する仕組みを検討する。26年の通常国会に関連法案の提出を目指す。

 

資産運用立国の実現に向け、公的年金に上乗せする私的年金の個人型確定拠出年金(iDeCo、イデコ)の掛け金の上限引き上げも調整する。

「拠出限度額および受給開始年齢の上限引き上げについて24年中に結論を得る」と明記した。

 

財政健全化の指標となる国と地方の基礎的財政収支(プライマリーバランス、PB)に関しては「調整中」との記述にとどめた。政府は25年度に黒字化する目標を据え置く方向で調整する。

岸田文雄首相は4日の経済財政諮問会議で「目標達成が視野に入っており、後戻りさせず経済・財政の一体改革を前進させる」と述べた。

 

PBは税収と税外収入で社会保障や成長投資といった政策経費を賄えているかを示すもので国債の利払い費は含まない。

長期金利の上昇で利払い費が増加していくことを見据え、まずは社会保障費などの政策経費を借金に頼らずに確保できる状況を目指す。

 

 
 
 

※掲載される投稿は投稿者個人の見解であり、日本経済新聞社の見解ではありません。

 

佐藤一郎のアバター
佐藤一郎

国立情報学研究所 教授

ひとこと解説

期待したいところであるが、この記事の通りだとしたら、目玉に乏しい施策という印象を拭えないのではないか。

例えばリスキリングの3千人は多いとはいえない。

一般道の自動運転も実施箇所も少ないが、自動運転技術も道半ばだ。

半導体の微細化はいきなり2ナノは難しいといえ、段階な微細化を進めるべきだし、多額の税金を投入する以上、政府は量産化の目処を説明すべきだろう。

骨太策もいいが、その前に半導体を含めて、過去の施策を総括しないと同じ失敗を繰り返すことになる。

またデジタル田園都市構想や6G、AIなど、ここ1,2年、政府が目玉として注力していた施策がないことも気になる。

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日経記事2024.06.04より引用
 
 

塩野義製薬、米国に細菌感染症治療薬の開発拠点

2024-06-04 18:31:03 | 医療・病気・疫病・ヘルスケア・健康・食事・睡眠 及び産業


塩野義製薬は薬剤耐性菌の治療薬の開発体制を強化する

 

塩野義製薬は4日、米カリフォルニア州サンディエゴに細菌感染症の治療薬を開発する研究拠点を新設すると発表した。

米国では初めての拠点で2025年春の運営開始を目指す。既存の抗生物質が効かない「薬剤耐性(AMR)菌」の感染拡大が世界的な脅威となっており、バイオ研究の先進地である米国に基盤を築く。

 

新拠点では23年に買収した米製薬会社キューペックス・バイオファーマ社と研究を進める。

サンディエゴはバイオ関連の研究が盛んで、現地のスタートアップや研究機関、政府機関とも連携する。塩野義はAMR菌関連の治療薬開発に力を入れている。

 

日経記事2024.06.04より引用

 

 


富士通、複数の生成AI組み合わせ 最適モデルを自動作成

2024-06-04 18:25:08 | AI・IT・サイバーセキュリティ・メタバース・NFT・ゲーム、


園田俊浩人工知能研究所長は「企業向けにきめ細やかな生成AIを
カスタマイズなしで提供できる」と強調した(4日、川崎市)

 

富士通は4日、複数の生成AI(人工知能)を組み合わせる技術を開発したと発表した。

生成AIの基盤となる大規模言語モデル(LLM)など各AIモデルの特徴を踏まえ、顧客の業務に適したAIモデルを自動で組み合わせる。利用企業は自社の業務に特化した生成AIを数時間〜数日で作成できる。7月からサービス提供を始める。

 

川崎市で開いた研究戦略説明会で発表した。 富士通の園田俊浩人工知能研究所長は新技術について「企業向けにきめ細やかな生成AIをカスタマイズなしで提供できる」と強調した。

新技術は、例えば米新興のオープンAIのLLM「GPT-4」と、富士通が東京工業大学などとスーパーコンピューターの「富岳(ふがく)」を使って共同開発したLLMを組み合わせることが可能だ。

 

LLMは性能の指標となるパラメーター数が大きいものや日本語に特化したもの、軽量で消費電力を抑えたものなどモデルによって特徴がある。

富士通はそれぞれのLLMの特徴を踏まえ、各業務に適した最適なモデルを自動で選択できるようにした。生成AIではない通常のAIモデルとLLMを組み合わせることもできる。

 

富士通が自社内で、ソフトウエアの契約書と利用状況を確認する作業で同技術を活用したところ30%の工数を削減できたという。運輸業でドライバーの最適配置に活用すれば、計画策定時間を95%減らせる見通しだ。

最近は汎用の対話型LLMのほか、業務に特化した生成AIモデルが開発されている。ただ企業が業務で活用する場合、大規模データの取り扱いができなかったり、応答に時間がかかったり、企業規則や法令への準拠が不十分だったりすることがネックになっていた。

 

富士通は新技術で既存のLLMの課題を解消し、企業の生成AIの活用を促進したい考えだ。

富士通はこのほか、生成AI関連で2つの新技術を発表した。企業規則や法令といった大量の文書を正確に処理する技術と、生成AIの回答が企業規則や法令に準拠しているかどうかを監査する技術だ。

 

大量の文書を正確に処理する技術では、生成AIが外部情報を参照する際に使う情報を整理する技術を発展させ、処理できるデータの量を増やした。

従来のLLMは数十万〜数百万文字程度しか読み込めなかったが、1000万文字以上分析できるようにした。製品マニュアルのQ&A作成や通信障害の解析などでの利用を想定する。

 

 
 
日経記事2024.06.04より引用
 
 
 

日立製作所、米Microsoftと生成AIで協業 システム開発

2024-06-04 18:18:31 | AI・IT・サイバーセキュリティ・メタバース・NFT・ゲーム、


日立製作所は生成AIを用いて顧客企業の業務改善につなげる

 

日立製作所は4日、米マイクロソフト(MS)と生成AI(人工知能)分野で協業し、業務システムを共同開発すると発表した。

MSの生成AI活用のノウハウを日立のIT(情報技術)システムに組み込んで顧客企業に提案する。日立はMSとの協業事業によって、今後3年間で数十億ドル(数千億円)の販売増を見込む。

 

金融や公共、製造など幅広い分野の顧客のIT部門の業務効率化につなげる。日立のデジタルトランスフォーメーション(DX)支援事業「ルマーダ」とMSの生成AIサービス「アジュール・オープンAI・サービス」などを組み合わせて、顧客の事業領域や業務内容に応じたITシステムを提供する。

例えば、システム障害時の対応において、マニュアルデータを読み込んだAIが異常を早期検知し、即座に対処方法を提示する機能を追加できる。日立社内で先行導入した際にはシステム運用の担当者の対応時間を3分の2に短縮できたという。

 

日立とMSはこれまでもデータセンターサービスを顧客に提供するなど共同事業を展開してきた。新たに両社でAIシステムの開発に乗り出すことで、顧客の事業や業務内容に最適なITシステムを供給できるとしている。

外部顧客に提供するだけでなく、日立グループ27万人の社員もMSのAI技術を利用する。MSの業務ソフト「ワード」や「パワーポイント」などでAI機能を活用して資料作成業務などを効率化する。IT部門ではプログラミング業務の簡略化のためにもMSのAIを活用する。

 

 


JFE系、3Dプリンターで金属部品製造費3割減 納期短縮

2024-06-04 18:11:52 | エレクトロニクス・自動車・通信・半導体・電子部品・素材産業


3Dプリンターは複雑な部品の製造などに向く(日本鋳造・JAXA提供)


JFEスチールグループの日本鋳造は、3Dプリンターを使った金属製の機械部品の製造費を2〜3割超下げる技術を開発した。

2024年度にも同技術を使った部品を産業機械など向けに量産し、技術のライセンス販売も検討する。

 

3Dプリンターを使った金属製品は製造費の高さが課題だった。新技術で普及を促すことができれば人手不足にも対応しやすくなる。

産業用の3Dプリンターは金属の粉末などをレーザーで溶かし、層を積み上げることで立体を形作るのが一般的だ。納期の短縮につながるほか、従来の鋳造方法と比べ複雑な立体をつくりやすいことなどから宇宙開発向け部品にも活用されている。

 

金属の粉末を作る際にアルゴンガスなどを吹き付けるため、材料コストが高くなる。日本鋳造によると、3Dプリンターによる製造費のうち3〜5割ほどを材料費が占める。

同社の場合、通常の3Dプリンターによって製造した部品は1つあたり数万円から数百万円が多い。大半の製品で製造費が高くなり普及の妨げになっていた。

 

日本鋳造は金属の粉末を作る際に水を使う製法を開発した。従来、水を使うとコストを低減できるものの、粉の形状がいびつになってしまうため、プリンターで強度のある形状をつくるのが難しかった。

同社は3Dプリンターの操作技術で、レーザーの照射量を増やしたり、照射方向を柔軟に制御したりすることで形状を固めやすくした。機械部品として利用できる強度が実現できるようになったという。

 

鋳造品の納期は3カ月ほどかかるが、3Dプリンターの利用で1週間〜1カ月ほどに短縮できる。新技術で2〜3割コストが低減できるため、より多様な分野で活用される可能性がある。

日本鋳造はまず産業機械などの部品向けに新技術による量産を始め、段階的に半導体製造装置向けなどにも拡充する。既に一部顧客には試験的に提供を始めている。

 

調査会社グローバルインフォメーションによると、3Dプリンターを使って金属などを積層造形する「アディティブ・マニュファクチャリング」の世界市場は22年に140億ドル(約2兆2000億円)で、30年には最大620億ドル(約9兆7000億円)に達する。

製造費が下がることで普及が進みやすくなり、製造現場の働き方改革や生産性向上にもつながる。

 

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日経記事2024.06.03より引用