投資と、政府調達や制度改革による初期需要創出を一体的に推進する。各領域での
ＡＸ推進、ＡＩの導入と開発の好循環を進め、バーティカルＡＩの中核拠点となる。
ⅲ）主な目標
・2030年に世界で５兆円以上のバーティカルＡＩ市場の獲得を目指す。
ⅳ）主な施策
・バーティカルＡＩの導入・開発・利用を支えるＡＩ基盤の整備、研究開発、実証、
データ創出を進める。AI for Scienceの推進4、研究開発の担い手や実装人材の育
成・確保、世界から優秀な「知」が集まる機能の創設に取り組む。中小企業や地
域のＡＸも促進し、政府の率先導入と制度改革により、初期需要を創出する。
・AISI5の機能強化や偽・誤情報対策などＡＩリスクへの包括的対応を強化する。知
財・標準化戦略やODA等による同志国・グローバルサウス等との連携を推進する。
（２）デジタル・サイバーセキュリティ
地方の社会経済を支える行政サービスやエッセンシャルサービスも含めたＡＸ/
ＤＸの実現には、自律的なデジタル・エコシステムの実現が不可欠である。企業や
公共領域等で管理されるデータを産業戦略上の焦点としてデータ基盤の高度化を推
進するとともに、クラウド基盤の高度化を進めるほか、これらを支えるデジタル人
材の育成と、新たな脅威に対応するセキュリティ産業基盤を強化する。
①データプラットフォーム
ⅰ）重要性
ＡＩの普及に伴い、データをＡＩで利用可能な状態にするデータ精製等を行うデ
ータプラットフォームの重要性が増大している。産業競争力や経済安全保障に直結
するデータを他国のプラットフォームに依存せずに安心して処理できる国内サービ
スの確保が急務である。
ⅱ）勝ち筋・方向性
製造業等で豊富なデータを有する強みをいかし、フィジカルＡＩの進展も見据え、
データ精製技術や組織を超えたデータ連携技術（データスペース）の開発等を通じ、
国内プラットフォームサービスの育成につなげる。
ⅲ）主な目標
・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。
ⅳ）主な施策
・ＡＩの利活用に不可欠なデータの精製 （AI-Ready化）・連携（Open Data Spaces等）
に関するミドルウェアの研究開発・実証を通じ、国内プラットフォームサービス
を育成するとともに、その成果を幅広い産業に横展開する。
・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する。官民連
携でＧ空間情報のデータ精製を進めるとともに、Ｇ空間データスペースの形成を
通じ、多様な分野の課題をジオＡＩ6で解決するユースケースを創出する。
4

「AI for Scienceの推進に向けた基本的な戦略方針」（2026年３月文部科学省決定）を踏まえ、研究プロセス
のあらゆる段階においてＡＩを利活用することにより、研究の効率性・生産性を向上させ、科学研究の在り方
を革新させる取組を推進。
5
ＡＩセーフティ・インスティテュート。
6
Ｇ空間情報とＡＩとの融合。

6