「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／データの秘匿性を考慮した効率的なAI学習手法の開発」の公募（NEDO　締切：R8.2.27）

第4世代移動通信システム（4G）と比べてより高度な第5世代移動通信システム（5G）は、現在各国で商用サービスが始まっていますが、さらに超低遅延や多数同時接続といった機能が強化された5G（以下、「ポスト5G」）は、今後、工場や自動車といった多様な産業用途への活用が見込まれており、我が国の競争力の核となり得る技術と期待されています。

NEDOは、本事業を通じて、ポスト5Gに対応した情報通信システム（以下、「ポスト5G情報通信システム」）の中核となる技術を開発し、我が国のポスト5G情報通信システムの開発・製造基盤強化を目指します。

なお、今回の公募においては、以下の研究開発内容に関する募集を実施します。

〔1〕ポスト5Ｇ情報通信システムの開発（委託、助成）
　（g）計算可能領域拡大のための計算基盤技術開発（委託）
　　（g7）データの秘匿性を考慮した効率的なAI学習手法の開発

概要

生成AIは、様々な創造的な作業を人間に代わって行える可能性があることから、今後の我が国産業における生産性向上やイノベーション創出のカギとなる技術である。現在、その性能向上を支えてきたウェブ上の公開データは既に学習し尽くされつつあり、今後のAI開発においては、企業や組織が保有する実データを安全に共有・活用することが不可欠となっている。しかし、実データの多くは個人情報や機密情報を含むことから、データの秘匿性を考慮した学習手法の確立が重要な課題である。

特に金融分野は、顧客情報、取引履歴、信用スコアなど機微で秘匿性の高い情報を日常的に取り扱う分野であり、情報漏洩が社会的・経済的影響を及ぼすリスクが高い。また、金融はすべての産業と横断的に関わる社会インフラであり、他産業におけるAI利活用を進める上で信用供与や決済を通じて他分野のデータと密接に連動することから、金融における秘匿性の担保は全産業共通の重要課題と位置づけられる。

本テーマ事業では、こうした背景を踏まえ、データの秘匿性を考慮しつつ、効率的かつ高性能なAIモデルを学習・構築できる先端的手法の研究開発に取り組む。開発された手法は、秘匿性・学習精度・通信コスト・学習効率といった観点で国際的な競争力を持つことを目指すとともに、その成果（手法・AIモデル・評価結果等）は最大限オープンに公開し、日本のAI技術の発展と産業界での利活用を促進する。

また、研究開発成果の実効性を検証し、フィードバックを通じて改良を図るため、金融分野を中心とした実証と評価を行い、産業横断的なAI学習基盤を開発する。あわせて、本事業成果の最大化に向けて、国際的な波及を前提に、本事業期間中から海外企業や研究者との技術交流を積極的に推進する取組とする。

なお、本テーマでは、極めて先端的な技術開発を要し、国際約束や外国政府による貿易管理規制の域外適用等の外部要因によって市場の有無が大きく左右されるものであることから、委託事業として実施する。

開発対象

• データの秘匿性を考慮した効率的なAI学習手法
  ※AI学習手法を用いた領域特化モデル開発も含む。

開発目標

• データの秘匿性を考慮した効率的なAI学習手法を2つ以上開発するとともに、当該手法について、データの秘匿性、モデル精度、通信コスト、学習効率等の指標に関し、国際的な先進手法と比較して十分な優位性を有することを検証すること。
  ※提案者にて、ベンチマークや「他の最先端の手法と比較して、X％以上の性能を達成できる」等の定量的な目標を提案時に設定すること。
• 金融分野における実データを用いて実証すること：2件以上
  ※複数の企業または組織内のデータを用いた実証・評価を行うこと。

事業期間

2026年度から2028年度まで、ただし研究開発開始時点から原則3年（36カ月）以内とし、当初契約締結する期間は21カ月以内とします。

事業期間が3年以上となる場合は、各開発テーマの研究開発開始から終了までの中間時点を目処に、ステージゲート審査を実施し、継続可否の判断を行う予定です。

詳細は関連URLをご覧ください。