衆議院 経済産業委員会での発言

○河合委員　御答弁いただきまして、ありがとうございます。 　こういった、実際にコンサルティングも含めて、事後にしっかりと生産性が向上し、経営が高度化するところまでコミットする仕組みというところは非常に評価できるところでございますので、ばらまきにならないように、しっかりと成果等も注視していただきたいと思います。 　また、従量課金について現時点で制度がないことは理解いたしますけれども、例えば業務効率化による経費削減などを望むのであれば、そういった削減幅に連動するなど、いろいろな仕組みの可能性はあると思いますので、今後の検討に是非のせていただければというふうに考えております。ありがとうございます。 　では、続いて、三つ目のテーマとして、フィジカルＡＩのためのＡＩレディーなデータセットについてお伺いいたします。 　政府は、ＡＩロボティクス戦略において、我が国の強みである高品質な現場データを核に、データ獲得、モデル改善、横展開の循環を確立することを勝ち筋と位置づけています。 　現場データが我が国の強みであることはそのとおりと考えております。また、政府は、マルチモーダル基盤モデル開発事業やＧＥＮＩＡＣを通して、国産基盤モデルそのものの構築にも多層的に取り組んでいると承知しております。 　もっとも、そもそも論として、フィジカルＡＩがどのように実用に堪える水準に到達できるのか、その道筋は世界的に見てもまだ見定まっていない状況かと思います。また、基盤モデルの開発においても、現場データを核に据えれば届くのか、それとも、汎用的で多様なデータを大量に用いる方が利くのか、この点についても、いろいろな研究がある中で、後者を支持する研究知見も出てきたところでもあり、専門家の見方も一つに収束していないのが実情と承知しております。 　つまり、ここはあらかじめ正解が見えている領域ではございません。だとすれば、特定の勝ち筋に最初から決め打ちするだけではなくて、検証を通じて何が利くのかが見えてきた段階で機動的に戦略を張り替えていくというようなアプローチ、この柔軟さも重要と考えております。本戦略においても、この不確実性を前提に、汎用データの重要性をどの程度重く見ているのかという点が問われると考えております。 　ここで、政府参考人にお伺いいたします。 　政府が本戦略において高品質な現場データをどのように生かすかを検討してこられたのか、また、基盤モデルを構築する観点に照らすと汎用的なデータも活用すべきとの指摘についてどう考えるか、見解をお伺いいたします。