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このページの見方: ひとつの政策テーマについて、国会での議論量・関与政党・行政事業の件数と予算・関与企業を 1 画面に集約しています。上のバッジが「発言順位高め」なら国会では語られるのに予算が相対的に薄いテーマ、「予算順位高め」なら予算は付くが議論が相対的に静かなテーマです（順位の相対比較で、時間的な前後ではありません）。テーマ同士を横断して比べたいときは トップの議論×予算ギャップ表 へ。
補助金 vs 政府調達 ミックス
パターン: 調達中心 / 関与省庁: 3 省庁 / イベント数: 59
AI 関連 上場企業 TOP 10
この政策テーマで公的支出が多い順| # | 企業 | 業種 | 件数 | 予算 (億) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ＳＯＬＩＺＥ Ｈｏｌｄｉｎｇｓ株式会社 58710 | サービス業 | 1 | 4.9 |
| 2 | 株式会社三菱総合研究所 36360 | 情報・通信業 | 7 | 2.5 |
| 3 | サスメド株式会社 42630 | 情報・通信業 | 2 | 1.9 |
| 4 | 三菱電機株式会社 65030 | 電気機器 | 3 | 1.7 |
| 5 | コニカミノルタ株式会社 49020 | 電気機器 | 1 | 1.5 |
| 6 | 日本電気株式会社 67010 | 電気機器 | 3 | 1.2 |
| 7 | パナソニックホールディングス株式会社 67520 | 電気機器 | 4 | 0.9 |
| 8 | 沖電気工業株式会社 67030 | 電気機器 | 1 | 0.9 |
| 9 | 豊田合成株式会社 72820 | 輸送用機器 | 1 | 0.8 |
| 10 | オリンパス株式会社 77330 | 精密機器 | 2 | 0.7 |
AI 公的支出を受けた企業 TOP 6 純額・全法人
旗艦¥24兆と同基準 (is_corporate_net)・受領額の多い順この政策テーマの事業名に一致した行政事業レビュー事業で公的支出を受けた法人(全法人、純額ベース)。額は旗艦¥24兆と同基準(is_corporate_net、観測受領額=pass-through除外後の floor)。上場限定・gross の上の表とは母集団・金額定義が異なる。テーマは事業名のキーワード一致(multi-label)で付与され、受領企業はその事業の支出先であって『そのテーマの専業企業』ではない(例: 防衛テーマには防衛大学校への電力供給会社も含む)。府省名で出所を併記。投資助言ではない。
| # | 法人 | 府省 (出所) | 事業数 | 純額 (億) | 年度 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | パシフィックコンサルタンツ株式会社 | 経済産業省 | 2 | 125.2 | 2022–2023 |
| 2 | 日本電気株式会社 | 警察庁 / 防衛省 | 4 | 25.7 | 2021–2025 |
| 3 | ボストン・コンサルティング・グループ合同会社 | 経済産業省 | 1 | 5.5 | 2021–2021 |
| 4 | 株式会社ＮＴＴデータグループ | 警察庁 | 1 | 0.8 | 2022–2022 |
| 5 | 株式会社日立製作所 | 警察庁 | 1 | 0.8 | 2023–2023 |
| 6 | 株式会社ＲＵＴＩＬＥＡ | 警察庁 | 1 | 0.6 | 2025–2025 |
AI 公的資金の企業規模比 TOP 10 参考指標
累計公的資金 ÷ 直近年売上 が大きい順企業規模(売上)に対して公的資金がどれだけ大きいかの参考指標(上場+財務接続済のみ)。値が大きい=本業規模に比べ公的資金が大。株価・時価総額・企業価値への効果を示すものではない。
| # | 企業 | 累計公的資金 (億) | 直近売上 (億) | 資金/売上 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | サスメド株式会社 情報・通信業 | 1.9 | 4.6 | 41.7% |
| 2 | Ｈｍｃｏｍｍ株式会社 情報・通信業 | 0.2 | 11.1 | 2.2% |
| 3 | 株式会社ＡＢＥＪＡ 情報・通信業 | 0.7 | 35.9 | 2.0% |
| 4 | ＳＯＬＩＺＥ Ｈｏｌｄｉｎｇｓ株式会社 サービス業 | 4.9 | 257.8 | 1.9% |
| 5 | 株式会社ヴィッツ 情報・通信業 | 0.2 | 48.6 | 0.4% |
| 6 | 株式会社三菱総合研究所 情報・通信業 | 2.5 | 1,214.6 | 0.2% |
| 7 | ミクロン精密株式会社 機械 | 0.1 | 57.8 | 0.1% |
| 8 | ＡＲアドバンストテクノロジ株式会社 情報・通信業 | 0.1 | 141.5 | 0.1% |
| 9 | 富士紡ホールディングス株式会社 繊維製品 | 0.2 | 429.1 | 0.1% |
| 10 | 株式会社ゼンリン 情報・通信業 | 0.2 | 643.6 | 0.0% |
AI 関連 法令 (2)
直近の国会発言 (12)
○事務総長（伊藤文靖君） 御説明申し上げます。 本日の議事は、最初に、永年在職議員表彰の件でございます。まず、国会議員として在職すること二十五年に達せられました議員宮沢洋一君、松山政司君、小池晃君、有村治子君の永年の功労を表彰することについて異議の有無をもってお諮りいたします。異議がないと決しますと、議長は四君に対する表彰文を順次朗読されます。次いで、議員一同を代表して水岡俊一君から祝辞があり…
原典 (NDL) →○上野ほたる君 ありがとうございます。 人生を通しての就業などにも結び付いてくることになるのではないかなと思いますので、引き続き御検討いただければと思います。 最後になんですけれども、こうしたデジタル技術、特に生成ＡＩなど人工知能の分野が革新的な速さで日進月歩で発展していっています。ちょっと懸念すべきは、現在必要な技能というところだけではなくて、十年後、二十年後を見据えて、将来にわたっての…
原典 (NDL) →○松本（尚）国務大臣 ありがとうございます。 まず、「源内」についてですけれども、御承知おきのとおり、指定職、管理職が率先して利活用を進めろということが、昨年十二月に閣議決定された人工知能基本計画においても書かれているところです。 具体論を示せというお話でございましたので、例えば、事務次官級職員の「源内」活用事例ですが、国際カンファレンスに登壇することがございまして、その際、ＡＩチャットを…
原典 (NDL) →○蓮井政府参考人 お答え申し上げます。 委員御指摘のとおり、信頼とか安全はＡＩの利用に際して極めて重要な概念と考えてございます。 どのようなＡＩが信頼をでき、また安全なのかという点につきまして、例えば、令和六年五月に出ました、ＯＥＣＤ閣僚理事会によって示されました人工知能に関する勧告、これはＯＥＣＤ、ＡＩ原則というものでございますけれども、こちらでは、包摂的な成長ですとか持続可能な開発によ…
原典 (NDL) →○田嶋委員 このＪＯＩＮとの比較も、実は、ＪＩＣＴが誕生する十年前の国会議論で引き合いに出されておりまして、そのときも、今のような理由でＪＯＩＮの方は出口が設けられていないということで、五年単位の見直し。 私は、今回、十年の延長に際しまして、今回私はそれに反対するものではありませんが、しかし、ＪＯＩＮのようなやり方の方がいいのではないかというふうに感じております。 なぜならば、先ほど大臣が…
原典 (NDL) →○小野田国務大臣 経済安全保障担当大臣、外国人との秩序ある共生社会推進担当大臣、クールジャパン戦略、知的財産戦略、科学技術政策、宇宙政策、人工知能戦略、経済安全保障を担当する内閣府特命担当大臣として、所信の一端を申し述べます。 戦後最も厳しく複雑な安全保障環境の下、経済的措置を通じた脅威が増大しています。自由な経済活動に十分配慮しつつ、国家及び国民の安全を経済面から確保することの重要性が一層高…
原典 (NDL) →○委員長（松下新平君） ただいまからデジタル社会の形成及び人工知能の活用等に関する特別委員会を開会いたします。 委員の異動について御報告いたします。 昨日までに、高良沙哉君が委員を辞任され、その補欠として伊波洋一君が選任されました。 ─────────────…
原典 (NDL) →○国務大臣（小野田紀美君） クールジャパン戦略、知的財産戦略、科学技術政策、宇宙政策、人工知能戦略を担当する内閣府特命担当大臣として、所信の一端を申し述べます。 科学技術、イノベーションは、強い経済の基盤であり、国力の源泉です。本年四月に開始した第七期科学技術・イノベーション基本計画は、知の基盤としての科学の再興、技術領域の戦略的重点化、科学技術と国家安全保障との有機的連携などを政策の柱として…
原典 (NDL) →○鈴木大地君 自由民主党の鈴木大地でございます。 この委員会で初めて質問に立ちますので、今日はオリンピックの決勝よりも緊張しておりますが、はつらつと頑張ってまいりたいと思います。よろしくお願いします。 初めに、私のバックグラウンドを少し紹介させてください。私は、長い間、大学の教員を務めておりまして、今でも現役の教員、研究者でありまして、自ら科研費をいただきまして研究従事するとともに、学内に…
原典 (NDL) →○委員長（松下新平君） デジタル社会の形成、人工知能の活用及び関係する科学技術等に関しての総合的な対策樹立に関する調査を議題といたします。 デジタル社会の形成、人工知能の活用及び関係する科学技術等の基本施策について関係大臣から所信を聴取いたします。松本国務大臣。…
原典 (NDL) →○松田学君 頑張ってください。 私は、成田税関支署長というのも経験したんですけれども、旅客がたくさん、旅客がたくさんどっと入ってくるところでの税関職員のこのチェックというのは、長年の経験とか勘に頼る部分が結構あるということを痛感したわけで、最近ではいろんな検査機器とか人工知能とか導入されて、テクノロジーも発達しているんですけれども。 かつては、税関が入手する情報というのは傾向情報と生情報と…
原典 (NDL) →○宮出千慧君 ありがとうございます。 外国の方が持っている知見とかも取り入れてということだと思います。ありがとうございます。 それでは最後に、大内参考人にお伺いをいたします。 人工知能の発達に伴って職を奪われる方がある一定程度出てくるかと思いますけれども、そのスピードが業種によっても様々かと思います。 短期的にどういった分野の仕事が取って代わられる可能性があるのかということをちょっ…
原典 (NDL) →AI を AI から横断分析
MCP / REST 経由で同じデータを取得できます。