総務省 / 国際戦略局 / 技術政策課
2025年度シート ／ 軸: FY2024 執行実績（確定している最新の予算年度）
FY2024 は歳出予算現額 125 億円 のうち 125 億円（99.9%）を執行。不用相当額 1,306 万円。
FY2024 の当初予算は 0 円で、補正予算は 119 億円。
2025年度シートの推進チーム所見は「事業内容の一部改善」、翌年度要求への反映は「年度内に改善を検討」。
FY2025 当初予算は 0 円、FY2026 概算要求は 15 億円。
ループ検証（このサイト独自の判定）: 2024年度シートの反映「執行等改善」に対し、FY2024 当初は 0 円 → FY2025 当初 0 円。この反映状況は増減を約束しないため判定対象外。
民間企業等における効率的な大規模言語モデル（LLM）開発に必要となる学習用言語データを提供するとともに、ディープフェイクに代表される偽・誤情報の拡散等の生成AIに起因するリスクに対応するための技術の開発・実証を行うことにより、我が国のLLM開発力の醸成及び技術によるリスク対応力の獲得を目指す。また、多言語にも対応したLLM開発に貢献するとともに、当該LLM等を活用した日本企業の海外進出にも貢献することを目指す。加えて、日本の政府機関・企業が信頼して活用できる生成AIの開発を支援する。
国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）において、民間企業等におけるLLM開発に必要となる大量・高品質な日本語を中心とする学習用言語データを整備・拡充し、我が国のLLM開発者等に提供する。／また、ディープフェイクに代表される偽・誤情報等、生成AIに起因する様々なリスクに対応するための技術の開発・実証を実施し、成果を関係事業者等に展開する。具体的には、我が国における生成AIやディープフェイクにおける研究技術を有する国内研究機関や事業者と連携し、ディープフェイク対策に資する技術体系の整理と実証事業を実施することを通じて、社会実装を推進する等の取組を実施する。さらに、グローバルサウスをはじめとする諸外国と連携し、多言語のLLMデータ基盤の構築及び複数の言語に対応した高性能な多言語LLMの開発・実証を実施する。／なお、事業の一部は「インターネット上の偽・誤情報等への総合的対策の推進」へと移管した。／加えて、創造性・信頼性・多様性を有し進化する生成AIを柔軟かつ動的に評価する能動的評価基盤の構築を行うとともに、信頼できるAIの利用が見込まれる公共分野での実証を通じて技術課題の特定・対応を推進する。
財源
使い道
| 予算年度 | 当初予算 | 歳出予算現額 | 執行額 |
|---|---|---|---|
| 2023 | 0 円 | 9,999,501,000 円 | 9,399,557,000 円 |
| 2024 | 0 円 | 12,489,700,000 円 | 12,476,636,000 円 |
| 2025 | 0 円 | 38,300,000,000 円 | 0 円 |
事業名の変遷: 2024年度〜「我が国における大規模言語モデル（LLM）の開発力強化に向けたデータの整備･拡充及びリスク対応力強化（令和６年度補正・令和７年度要求では、我が国における大規模言語モデル（LLM）の開発力強化に向けたデータの整備･拡充）」 → 2025年度〜「我が国における大規模言語モデル（LLM）の開発力強化に向けたデータの整備･拡充（令和７年度補正では、信頼できるAIの開発・活用支援に資するデータ整備及び能動的評価基盤構築に関する研究開発）」
| FY | ① 要求 | ② 当初 | ② 現額 | ③ 執行 | ③ 執行率 | ④ 不用相当 | 出典 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2023 | — | 0 円 | 9,999,501,000 円 | 9,399,557,000 円 | 94.0% | 10,344,000 円 | 2025年度シート |
| 2024 | 999,501,000 円 | 0 円 | 12,489,700,000 円 | 12,476,636,000 円 | 99.9% | 13,064,000 円 | 2025年度シート（改訂） |
| 2025 | 1,649,548,000 円 | 0 円 | 38,300,000,000 円 | 未確定 | — | — | 2025年度シート |
2024年度シート 所見「事業内容の一部改善」 反映「執行等改善」
FY2024 当初 0 円 → FY2025 要求 1,649,548,000 円 → FY2025 当初 0 円（2025年度シート）。FY2024 執行 12,476,636,000 円（99.9%） 判定: 判定対象外
2025年度シート 所見「事業内容の一部改善」 反映「年度内に改善を検討」
FY2025 当初 0 円 → FY2026 要求 1,499,949,000 円 → 翌年のシートがないため未検証
| 種別 | 指標 | 目標 | 実績 | 達成率 |
|---|---|---|---|---|
| アウトプット | NICTからLLM開発者等にアクセスを提供した学習用言語データの量（令和５年度契約時点比）[%] | 1000 | 2743 | 274.3 |
| アウトプット | ディープフェイク対策に係る技術体系の整理数[件] | 1 | 1 | 100 |
| アウトプット | 開発・改良を行った技術件数[件] | 2 | 2 | 100 |
| アウトプット | 多言語データの整備件数及び多言語にも対応したLLMの開発・実証件数[件] | — | — | — |
| アウトプット | 対応する評価軸の数[軸] | — | — | — |
| アウトプット | 実証件数[件] | — | — | — |
| アウトカム・短期 | NICTにおいて整備・拡充した学習用言語データを利用した者の数（NICTを除く）[者] | 5 | 1 | 20 |
| アウトカム・短期 | 対象要素技術に係る実証事業数[件] | 1 | 1 | 100 |
| アウトカム・短期 | NICTから技術移転を受けた者の数[者] | 2 | 0 | — |
| アウトカム・短期 | 多言語にも対応したLLMの開発件数[件] | 0 | 0 | — |
| アウトカム・短期 | 能動的評価基盤で評価が行われた件数[件] | — | — | — |
| アウトカム・短期 | 信頼できるAIを用いたシステムの公共分野における活用件数[件] | — | — | — |
| アウトカム・長期 | NICTにおいて整備・拡充した学習用言語データを利用してLLMを開発した者の数（NICTを除く）[者] | 0 | 0 | — |
| アウトカム・長期 | ディープフェイク対策技術の社会実装に向けた技術開発数[件] | 4 | 6 | 150 |
| アウトカム・長期 | NICTから技術移転を受け、当該技術を活用してアプリケーション開発を実施した者の数[者] | 0 | 0 | — |
| アウトカム・長期 | 海外展開事業数[件] | 0 | 0 | — |
| アウトカム・長期 | 信頼できるAIの開発・普及状況 | — | — | — |
| アウトカム・長期 | 特定された信頼できるAIが求められる事務の数[件] | — | — | — |
| A | 国立研究開発法人情報通信研究機構 LLM開発に必要となる大量・高品質な日本語を中心とする学習用言語データを整備･拡充及び複数言語に対応したLLMの実証・評価に関する研究開発 | 11,899,514,000 円 |
|---|---|---|
| B | ボストン・コンサルティング・グループ合同会社 インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証事業における管理団体 | 576,987,000 円 |
| E | Originator Profile技術研究組合 インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証団体 | 149,937,000 円 |
| AC | 一般社団法人 WebDINO Japan インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証事業における技術開発及び有効性等に関する検証、成果報告書の作成、文書翻訳 | 124,185,000 円 |
| C | 株式会社データグリッド インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証団体 | 99,732,000 円 |
| D | 日本電気株式会社 インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証団体 | 94,297,000 円 |
| H | エヴィクサー株式会社 インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証団体 | 53,509,000 円 |
| V | 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所 インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証事業におけるディープフェイク検出技術の開発 | 43,150,855 円 |
| F | 株式会社DataSign インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証団体 | 34,717,000 円 |
| Y | 株式会社RUTILEA インターネット上の偽・誤情報対策技術の開発・実証事業におけるディープフェイク検知技術の開発サーバー提供 | 20,564,000 円 |