衆議院経済産業委員会（2024-05-24）での発言

○鈴木（義）委員　これは物差しの当て方が、私は、各省庁ごと、ばらばらでいいと思っている一人なんです。 　例えば、特許の数が何本出ました、引用論文数が何本になりました、そこで、上位一〇％の大学が何とか、企業が何とかという尺度でみんな測っていくんですけれども、もしかしたら、一つだけの特許で百億も一千億も稼げちゃう技術ができるときもあるでしょう。 　今パーセンテージでお示しいただいたんですけれども、社会実装できました、商品として外に出ましたといっても、じゃ、それで幾ら稼げたのかという話なんです。特に、産業界に近いところの仕事をされている経済産業省は、やはり、幾らもうかったのかとか、幾ら売上げが増えたのかというところに力点を置くべきなんですね。 　文部科学省みたいなところは、基礎研究をベースにしてやるというんだったら、やはり、論文の引用数の数が高い低いというのは、これは一つの尺度になると思うんです。それを、じゃ、経産省だとか文科省の外郭団体のところにも同じ数字を当てはめ、物差しで測ろうとする。そうじゃないんだと思うんです。それの方が楽だからそうしているだけの話で、別にＮＥＤＯが直接事業をやっているわけじゃなくて、予算を配分しているだけの話。では、物質研が文科省の所管であったり、産総研が経産省の所管でありますけれども、そこを、同じ、特許だとか論文の引用数で尺度を当てて、あなたには補助金、これやります、これは将来見込みがありますって、それはちょっと違うだろうという発想なんです。そこのところをもう一回切り替えないと、これから先はイノベーションは生まれていかないんじゃないかという考え方です。是非御検討いただけたらなと思います。 　二つ目。 　先日、経産省は、大したもの、これはよく考えるなと思う、懸賞金型の研究開発事業を本格導入したと新聞の記事に出ていたんです。これも、ＮＥＤＯを通じて、衛星データの活用やリチウムイオン電池の回収技術で相次ぎ募集を始めた、懸賞金は技術課題や社会課題の解決につながるテーマをコンテスト形式で募ることで、従来の補助金に比べ成果を重視できるとし、今後、人工知能技術の活用なども懸賞金型の開発を実施するというふうに新聞の記事で載っていたんです。苦肉の策なのかなと個人的には思ったんですが、幾つか気になる点があるのでお尋ねしたいと思います。 　ある研究機関は、二〇二六年までにＡＩが学習するデータが不足する可能性があるという警告を出しています。ＡＩモデルが自らを訓練するためにデータを使い果たすにつれ、ＡＩ企業は実際の人間に学習用コンテンツを作成するようになっているというものです。データを入力させる基のデータを人間が手作業でやるということですね。 　企業は、何年もの間、写真の識別やデータの注釈づけ、ラベリングといった単純なタスクのＡＩモデルを訓練するために、ギグワーカーを使ってきました。しかし、急速に進歩するテクノロジーは、現在、それを訓練するためにより高度な人材を必要としているものということです。私がＡＩをぱっと作れるわけじゃないということですね。 　ある担当者は、ＡＩをユーザーにとって本当に有益なものにするには人間によるデータの層が重要であり、それは、本当に賢い人間や熟練した人間、特定の専門知識と創造性を持つ人間によって作られる必要があると述べているんです。 　まあ、これから、募集をかけていくのはいつか分かりませんけれども、採択する際に、その作品を点数化して見える化するのはすごく評価できるんですけれども、その中身までどうやって判断するのかというのは、今の時点でもし分かればお答えいただきたいと思います。