デジタル・サイバーセキュリティ
データプラットフォーム

方向性
現状認識、日本の強み

 これまでインターネット上の大量のテキストデータを学習し、性能を向上させてきた生成AIも、昨今では、目前に迫っている「学習データの枯渇」
が大きな問題に。今後は、企業内データの利活用が産業戦略上の焦点となりつつある。
 特に、製造業等の産業分野の豊富なデータ資源を有する我が国のデータ利活用のポテンシャルは非常に高い。
 「フィジカルAI」も見据えて、データをAIで利活用しやすい状態に精製する技術（AI-Ready化）や、組織を超えたデータ連携技術（デー
タスペース）により、我が国が有する貴重な産業データ資源のAI利活用等を推進する”データプラットフォーム”の重要性が高まっている。

課題（ボトルネック）
・データ精製等に関するサービスの多
くは高価な海外製。

我が国の勝ち筋

講じるべき施策

・データ精製（AI-Ready化）等は
黎明期であり、有望な技術・サー
ビスの見極めが困難。

• AI利活用等に不可欠なデータの精製（AI-Ready
化）・連携（データスペース）に関するミドルウェアの研究
開発・実証を通じ、これらを中核的に担う国内プラットフォー
ムサービスを育成。各産業に横展開。

・ユースケースが未成熟で事業者が
投資に踏み切りにくい。

• 産業界の実ニーズに基づいたデータ連携のユースケース創
出を支援。

目指すべき姿
・国内のデータプラットフォーム関連市
場について、2035年までに市場規
模5兆円を目指す。
・製造業等の国内データホルダーにとっ
て、産業競争力や経済安全保障
に係るデータを安心して処理でき
る、データ精製等の国内サービス
提供を確保。

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