○政府参考人(奥家敏和君) お答え申し上げます。
サイバーセキュリティーの取組状況は、産業分野全般にわたって、まさに産業競争力に直接影響するぐらい重要な問題になってきているということで、二〇一九年にサイバー・フィジカル・セキュリティ対策フレームワークというものを作った上で、例えば自動車分野、あとオートメーション、工場のエリア、そういったところでセキュリティー対策を、ある意味サプライチェーンごととか関係企業間で取り組めるようにガイドラインなどを作ってきています。
御指摘いただいたとおり、半導体分野、当然サイバーセキュリティーの取組重要でございますけれども、半導体分野については、例えばラピダスのようなケースでいえば、自社の事業が止まらないようにする。例えば、TSMCは二〇一八年、攻撃を受けて、ちょっと活動をややですね、どうするかというようなことを、活動を一時停止しないといけないとか、そういったようなことがあり得るわけですけれども、自社の活動を止めないようにする、自社の持っている技術情報が漏れないようにする。さらに、ラピダスのようなケースは設計する事業者から重要な設計情報を預かりますので、そういった顧客から預かったデータが出ないようにする、こういうような取組をしていかないといけないと。逆に、こういった取組がしっかりとできるところは信頼をされて、ある意味マーケットからの信頼を受けて顧客が増えていくということになっていくというふうに認識しています。
こういった認識の下に、御指摘をいただきました、二〇二四年十一月に検討会を立ち上げまして、半導体関連産業で求められるセキュリティー対策を具体化するという検討を進めております。具体的な中身としましては、台湾などがいわゆる製造装置会社なんかに対応を求めているような規格、国際的な規格なんかもございます。こういった国際的な規格などとの整合を図りながら、国内のセキュリティー対策状況を踏まえ、今年の秋頃をめどに、目指し、それを示したいと。で、半導体工場、半導体製造工場向けのガイドライン、さらに半導体事業者全般に共通するITセキュリティー、どういう取組をするべきかの基準、こういったものを検討してまとめたいというふうに考えています。
先ほど、このセキュリティーの取組を、補助金のところ、ひも付けはどうなのかということでございます。今後、こうしたガイドラインなどを経済産業省の支援施策の要件にひも付けることなどで半導体分野におけるサイバーセキュリティー対策の強化を図って、信頼される産業にしていきたいというふうに考えています。
奥家敏和 の他の発言
2026-04-23 · 衆議院地域活性化・こども政策・デジタル社会形成に関する特別委員会
○奥家政府参考人 お答え申し上げます。
まず、委員御指摘のとおり、いわゆるデジタル赤字は二〇二五年に約六・六兆円となっております。クラウドなどのデジタルサービスが社会活動の基盤…
2026-04-21 · 参議院経済産業委員会
○政府参考人(奥家敏和君) お答え申し上げます。
デジタル人材スキルプラットフォームにつきましては、まずは当該プラットフォームでの個人IDを基としたシステムの構築を進めています…
2026-04-21 · 参議院経済産業委員会
○政府参考人(奥家敏和君) お答え申し上げます。
本プラットフォームに登録する方ということですけれども、まずは国家試験である情報処理技術者試験の応募者の登録というものを想定して…
2026-04-21 · 参議院経済産業委員会
○政府参考人(奥家敏和君) お答え申し上げます。
御指摘のデジタル人材スキルプラットフォームは、令和六年度補正予算において措置された予算を活用して構築を進めているものであります…
2026-04-16 · 衆議院地域活性化・こども政策・デジタル社会形成に関する特別委員会
○奥家政府参考人 お答え申し上げます。
委員御指摘の、AIが現実世界を理解して行動を生成することで物理的タスクを遂行するフィジカルAI、これは日本が持ちます世界に誇れる製造業等…
2026-04-16 · 衆議院地域活性化・こども政策・デジタル社会形成に関する特別委員会
○奥家政府参考人 お答え申し上げます。
ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業における競争力ある生成AI基盤モデルの開発事業、いわゆるGENIAC事業の令和七年三月公募…
2026-04-15 · 衆議院経済産業委員会
○奥家政府参考人 お答え申し上げます。
委員御指摘のとおり、半導体やAIに関連する人材が不足する見通しとなっております。このため、まず半導体に関しましては、各地域でコンソーシア…
2026-04-15 · 衆議院経済産業委員会
○奥家政府参考人 お答え申し上げます。
フィジカルAI、これを日本の強みとしていくため、そして、日本が強みを持つ製造業等の現場データをAIに学習させてできるだけ早くAIを実装す…
API / MCP 利用
国立国会図書館 国会会議録 API を構造化
REST: /v1/diet/speeches/search?speaker=奥家敏和
MCP: search_diet_speeches(speaker="奥家敏和")