AIのニュース
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AIの影響は「消費者個人での自衛が困難」 消費者委の専門調査会、事務局が議論を整理
内閣府の消費者委員会は10月8日、「人工知能（AI）技術の利用と消費者問題に関する専門調査会」の第11回会合を開き、事務局が第10回までの議論をまとめた「検討状況（案）」を示した。AIが消費者の意思決定に及ぼすリスクは、消費者が自ら気付いて正すのが難しく「消費者個人での自衛が困難」と整理し、開発・提供事業者が契約の前段階からリスク評価や設計改善に取り組むAIガバナンスが求められるとした。
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日本、ASEANとのAI協力の進み具合を説明 「バーティカルAI」「フィジカルAI」を売り込む
外務省は10月7日、ASEAN AIサミットのプログラムの一環として、日本政府主催の日ASEANフォーカスセッションを10月6日にオンラインで開いたと発表した。花田貴裕・外務省経済局参事官は、2025年10月の日ASEAN首脳会議で立ち上げた「日ASEAN・AI共創イニシアティブ」の下でAI協力を具体化していると説明し、特定領域に特化した「バーティカルAI」と、製造業を土台とする「フィジカルAI」を日本が推進していると打ち出した。アジアの多様な言語・文化を反映したAIモデルの開発やデータセンター支援も進めているという。総務省は中小零細企業（MSME）向けのAI活用を提案した。
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AIセーフティ評価に教育とジオAIを追加、6部会体制へ 政府のAI安全機関が方針を改訂 学校の生成AIは情緒的依存や「メタ認知的怠惰」をリスクに列挙
AIセーフティ・インスティテュート（AISI）の事業実証ワーキンググループは10月6日、AIの安全性評価の整備方針を示す「ビジョンペーパー」の第2.0版を公開した。これまでのヘルスケアとロボティクスに教育とジオAI（地理空間情報）を加え、分野横断の2部会と合わせて6部会の体制にする。教育分野は当面、初等中等教育段階を対象とし、児童生徒がAIを擬人化して情緒的に依存するリスク、生成AIへの過度な依存が「メタ認知的怠惰」を招いて生産的な試行錯誤を失わせるリスク、AIの支援で課題をこなせたことを自分の能力と誤認して実際の習熟度を過大評価し、AI抜きの試験で成績が下がるリスク、児童生徒が提出物に悪意ある指示を埋め込んで評価を有利に操作するプロンプトインジェクションの4つをリスク例として挙げた。
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重みが公開されたAI、攻撃コードの開発能力は「限定的」 IPAのAI安全機関が評価 16点満点の平均はGLM-5.2が2.80、Claude Opus 4.8は5.22
情報処理推進機構（IPA）に置かれたAIセーフティ・インスティテュートは10月2日、AIモデルのサイバー攻撃能力を測った「AI検証ノート」2本を公表した。誰でもダウンロードして動かせるオープンウェイトモデル「GLM-5.2」と、米アンソロピック社の「Claude Opus 4.7」「Claude Opus 4.8」を、Google Chromeなどで使われるJavaScriptエンジンV8の既知脆弱性41件で比べたところ、16点満点の平均スコアはOpus 4.8が5.22、Opus 4.7が3.63、GLM-5.2が2.80だった。GLM-5.2の最高到達段階は5段階のうち上から3番目のT3にとどまり、同機関は高度なサイバー能力のオープンウェイトモデルへの拡がりは「現時点では限定的」と結論づけた。一方、評価環境でGLM-5.2には安全上の拒否応答が確認されず、Opus系では拒否応答が見られたとして、標準設定でのセーフガードの強さに差がある可能性を指摘している。
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国立情報学研究所、国産LLM「LLM-jp-4.1」を公開 約332億パラメータまで3モデル 外部ツールの呼び出しに新対応、学習量は前シリーズの約3倍
国立情報学研究所の大規模言語モデル研究開発センター（LLMC）は9月28日、日本語に強い大規模言語モデル「LLM-jp-4.1」シリーズを公開した。約86億パラメータ、約320億パラメータ、約332億パラメータの3モデルで、いずれもApache License 2.0で配布する。2026年4月から順次公開している「LLM-jp-4」シリーズの事後学習を作り直したもので、改良点はSTEM分野の性能向上、外部のプログラムやAPIを呼び出す「ツール呼び出し」への新規対応、回答の簡潔化の3点。事後学習の総学習量は約350億トークンで、前シリーズの約3倍に増えた。APIとチャットサービスは東京大学が運用する「mdx-MaaS」を通じて10月中旬頃から段階的に募集を始める。
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金融庁「AI時代を見据えたオンチェーン金融フォーラム」が初会合 座長は金融担当大臣、有識者8人と日銀・全銀協 2027年初の第2回で中間整理とロードマップ
金融庁は9月30日、「AI時代を見据えたオンチェーン金融フォーラム」の第1回会合を開き、配付資料を公表した。座長は内閣府特命担当大臣（金融担当）で、メンバーは有識者8人と、金融庁・デジタル庁・財務省・日本銀行・全国銀行協会。第2回を2027年初に開いて中間整理と官民連携のロードマップを取りまとめる段取りを示した。金融庁の説明資料は、世界のステーブルコインの市場規模を約3100億ドル（約48兆円）とし、時価総額の約83％をドル建てのUSDTとUSDCが占めると記した。国内で流通するのはドル建てのUSDC・RLUSDと円建てのJPYC・JPYSCの4つで、円建てのうちJPYCは2025年10月、JPYSCは2026年6月に発行が始まった。フォーラムの下には、資産のトークン化やステーブルコイン、DEX・DeFiを扱う「環境整備に係る研究会」と、金融機関のAI利活用や量子コンピュータによる危殆化リスクを扱う「AI等の健全な利活用に係る研究会」の2つを置く。AIエージェントが自ら支払う「エージェンティックコマース」の時代に日本の決済基盤が対応できなければ、海外の決済基盤への依存が強まり経済安全保障上のリスクが高まるとの危機感が出発点にある。
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DX認定の基準に「安全安心なAIの活用」を追加へ 経産省が次期デジタルガバナンス・コード案 「DX戦略」を「AX・DX戦略」に書き換え 認定中は2282事業者
経済産業省は、企業のDX経営の指針「デジタルガバナンス・コード」を改める案をまとめ、「AI時代におけるデジタルガバナンス検討会」の第3回会合に示した。事務局説明資料は2026年9月付。現行の3.0が「DX戦略」と呼んでいた部分を「AX・DX戦略」に書き換え、柱立ても組み替える。現行で一つだった「ITシステム・サイバーセキュリティ」を分け、「データ」と「デジタル活用におけるサイバーセキュリティ、信頼性・安全性の確保」を独立させて、推進に必要な要素を5項目にする。新設する柱の認定基準には「安全安心なAIの活用のための望ましい行動をとっていること」を加える。冒頭の経営ビジョンの項目も、AIが急速に発展していることによる競争環境の変化が自社にもたらす影響を把握し、その内容を踏まえた方向性の公表を求める書きぶりに改める。このコードは情報処理の促進に関する法律に基づくDX認定制度の認定基準と対応しており、IPA（情報処理推進機構）が公開する認定事業者の全件データを9月27日に取得して数えると、有効期間が続いている事業者は2282だった。うち中小企業・小規模企業・個人事業主が1411と6割を超える。第4回の検討会は10月上旬から中旬に開き、次期コードの案を議題にする予定。
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AIの中核技術の特許、2023年に中国への出願が10万1459件 米国1万9336件の5.2倍・日本3612件の28倍 特許庁調査
特許庁がまとめたAI関連発明の出願状況調査によると、AI技術そのものに特徴がある「AIコア発明」の特許出願は、2023年に中国へ10万1459件が出され、米国の1万9336件の5.2倍、日本の3612件の28.1倍だった。2014年は中国1226件・米国2733件で中国は米国の半分以下だったが、9年で中国が約83倍に膨らんで逆転した。日本への出願も同じ期間に535件から3612件へ約6.8倍に増えている。日本国内では、AIコア発明にAIを各分野へ応用した発明を加えた「AI関連発明」の出願が2023年に1万1445件に達した一方、AIコア発明だけを見ると2397件で近年は横ばいになっている。2014年から2023年の累計では、日本への出願3万215件のうち日本国籍の出願人によるものが1万3637件で45.1％、米国籍が8659件で28.7％を占めた。中国への出願36万6612件は91.3％の33万4621件が中国籍の出願人によるもので、国内市場向けの出願に偏っている。特許庁は主分類の内訳から、2022年以降はビジネス向けの情報通信技術の分野で出願の増加が目立ち、生成AIの技術やサービスの発展が背景にあるとみている。
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EUのAI法、禁止行為を適用した執行決定も判決も確認できず 消費者委員会の委託調査がEU・米・中を比較 AIに買い物を委ねる場面の規律は三法域とも見当たらず
内閣府の消費者委員会は9月24日、AI（人工知能）技術が消費者の意思決定に与える影響について、EU（欧州連合）・米国連邦・中国の三法域の法制度を比べた委託調査の資料を公表した。EUは2024年にAI法を定めて操作的・欺瞞的な手法を禁じたが、その禁止規定を適用した行政の執行決定も裁判所の判断も、基準日の9月9日時点で確認できていない。適合していれば法的要件を満たしたと推定される「整合規格」も、官報に参照が載ったものは確認できず、高リスクAIに関する中核規定の適用は2027年12月2日と2028年8月2日へ繰り延べられた。米国連邦にはAIを横断的に規律する法律がなく、連邦取引委員会法第5条の一般条項と個別法で対応している。中国はアルゴリズム推薦などを対象に2022年から5本の規範を積み上げ、届出は2026年6月末時点で988件に達した。一方、消費者が判断そのものをAIに委ね、AIが取引の意思表示を行う場面を正面から規律する制度は、三法域のいずれにも確認できないとしている。
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AIの研究開発費は2021年度1744億円から2024年度3235億円へ ただし研究開発費全体に占める割合は1.4％で3年横ばい 1主体あたりはAI以外の10分の1
文部科学省科学技術・学術政策研究所（NISTEP）は7月22日、日本のAI（人工知能）分野に投じられている研究開発費と、その担い手を集計した報告書を公表した。AI分野の研究開発費は2021年度の1744億円から2024年度は3235億円へと1.86倍に増えた。ただし研究開発費の総額に占める割合は、2021年度の0.9％から2022年度に1.4％へ上がったあと、2022年度以降は1.4％程度で横ばいが続いている。AI分野の研究を実施する主体は839から1145へ1.36倍に増えた一方、1主体あたりの研究開発費は2022年度の2.8億円から増加傾向が見られず、AI分野以外の約10分の1の規模にとどまる。増えたのは担い手の数で、1件あたりの投下額は止まっている。