日本の生成AI最前線：GenAIコンソーシアムと企業の挑戦

当社においても、生成AI技術のリサーチ、技術的アップデート、サービス化などを鋭意進めておりますが、日本国内でも活発な動きがあります。
日本国内での注目度が高まっていますので、今回はそちらに触れたいと思います。

当社での生成AI技術を用いたサービス化の取り組みはこちら。「画像生成AIを使ったヘアスタイルカタログ画像生成プロジェクト始動！」

経産省・NEDOの生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC」

GENIACとは

経済産業省・NEDOでは、日本国内の基盤モデル開発力を底上げし、また企業等の創意工夫を促すため、立ち上げたのが「Generative AI Accelerator Challenge（略称：GENIAC）」です。

生成AIは創造的作業を代替可能とすることで社会に大きな影響を与えると期待されており、その中核となるのが基盤モデルの開発です。基盤モデルの開発力は、生成AIの利活用やイノベーション創出に直結します。経済産業省とNEDOは、日本の開発力強化と企業の創意工夫を促すため「GENIAC」を立ち上げ、計算資源や実証支援、マッチング、国際連携などの支援を実施しています。GENIACは、日本の生成AI分野での競争力向上を目指しています。

GENIAC　第３期採択結果の発表

2025年7月15日、経済産業省と新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は、生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の第3期採択結果を発表しました。

今回の公募においては43件の応募があり、最終的に24件が採択されています。

新規採択は13件（以下採択先をアルファベット順にて記載、敬称略）

Airion ：PLC 制御におけるラダープログラム生成用大規模言語モデルの研究開発
アリヴェクシス：低分子化合物の生物活性を世界最高精度で予測する、創薬生成 AI 基盤モデルの研究開発
Degas 　　　　：リモートセンシング用視覚言語モデルの研究開発
Direava 　　　：外科手術支援のための視覚・言語統合型 AI 基盤モデルの開発
NexaScience 　：自律駆動 R&D のための AI エージェントアダプターの研究開発
Nishika 　　　：要約タスク等を目標に出力形式への追従能力を高めた LLM の開発・データセット構築
ONESTRUCTURE ：openBIM における BIM 情報要件の生成基盤モデルの研究開発
プレシジョン：医師兼 AI 研究者による医療用 SIP LLM-jp をベースとした用途特化 LLM の開発
Sansan ：視覚接地した文書特化型視覚言語基盤モデルの構築
SDio ：映像を産業の活力へ:長尺コンテクストを理解する国産大規模映像基盤モデルの開発
楽天グループ：長期記憶メカニズムと対話型学習を融合した最先端の生成 AI 基盤モデルの研究開発
Zen Intelligence ：建築現場の施工管理を自動化する AI 基盤モデルの開発

継続採択は11件（以下採択先をアルファベット順にて記載、敬称略）

ABEJA
AIdeaLab
AI inside
Karakuri
Kotoba Technologies Japan
NABLAS
Preferred Networks
Ricoh
Stockmark
SyntheticGestalt
Turing

GENIACでの成果とは

「GENIAC事業第1期性能評価結果公開」より引用

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GENIAC第1期では、日本における基盤モデルの開発力の底上げ・基礎的な開発能力の育成を目標に、大規模言語モデルを中心に開発を支援しました。
大規模な計算資源とデータを用いたLLM開発には様々な試行錯誤が求められ、その過程でノウハウが獲得されるなど、日本のAI開発力の底上げにつながりました。
評価結果（図1, 2）から、GENIACプロジェクトによって開発された基盤モデルのなかには、日本語の理解・生成において、グローバルトップモデルに並ぶ非常に高い性能を持つものもあることが確認されました。特に日本語特有の表現や文脈理解においても優れた能力を発揮しており、今後日本での生成AI開発・利活用に向けて、さらなる発展が期待されます。
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これからの成果報告も楽しみです。

もともと、なにかを創り上げることが得意な国民性を持つ日本での基盤モデル開発は、期待と自己研鑽も込めて、もっと進んでいくことでしょう。

参考元
ニッポンの生成AI開発力を解き放つ「GENIAC」
「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／競争力ある生成AI基盤モデルの開発（GENIAC）」に係る実施体制の決定について
 GENIAC事業第1期性能評価結果公開