リスクが高まる。
１５．NTT の「消費電力 1/100 の光トランジスタ」「軽量生成 AI」が示す“省エネ化”の方
向性

◎現行の大規模 AI は巨大 GPU クラスタで莫大な電力を消費しているが、そこで省エネア
プローチを進める動きがある。

◎自己発電（運動エネルギーや太陽光）で動く端末など、“エネルギーDIY 社会”への転換
を狙う戦略は大きな波及効果が期待される。

１６．次世代ネットワーク「IOWN（アイオン）」：インターネットから“時計”を取り戻す
構想

◎現在のインターネットは「時計（クロック）」を持たず、それゆえに高精度な同期型 AI
ネットワークの実装が難しい。

◎光通信と共有クロックを組み合わせて複数の AI が同時並行で協調動作する“AI コンステ
レーション”を作る構想が NTT を中心に進行中である。

１７．“完成度 100%”で世界に打って出るのではなく、あえて“隙”を残すオープン戦略

◎i モードの失敗は完成度が高すぎたため、他社が乗り込む余地がなかったと思われる。

◎今回はアライアンスを得るためにあえて“隙”を作って手柄を共有できるアプローチが必
要である。

１８．「6・3・3・4・X」構想：大学院こそ世界トップ人材を集める場に

◎分野によって修業年限を変える柔軟な大学院制度を導入し、学部と切り離す。

◎徹底して高度な研究教育に特化した大学院運営をすることで国際競争力を高める。
１９．AI の進化速度と「スケーリング則」：研究者の時間予測は外しても“方向”は当たる

◎大型化（モデル、データ量）＋長時間学習によって性能が急伸する“スケーリング則”が
現在の AI 進化を支えている。

◎研究者の多くが「達成まで 10 年」と見積もっても、実際は 3 年、あるいは 1 ヵ月で達
成されるケースが相次ぎ、時期の予測は非常に困難である。

２０．日本の「Human with AI」文化が普及フェーズでアドバンテージになる

◎欧米が“AI vs. Human”であるのに対して、日本には「Human with AI」という文化があ
る。そのためロボットと人が共存する「ドラえもん」的発想が根付いている。

◎「AI をどう社会実装し、人の幸せと両立させるか」という観点で、日本発の価値を打ち
出すところに大きなチャンスがある。

以上の 20 項目は、全体を通して、今後の議論の軸となりうるポイントである。
以上
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