2026年4月13日、「日本AI基盤モデル開発」という新会社が産声を上げた。ソフトバンク・NEC・ホンダ・ソニーグループの4社が出資し、政府が5年間で1兆円を投じる国家プロジェクトの始動だ。ただし、この連合が開発するのはChatGPTのような「文章を書くAI」ではない——工場のロボットや自動運転車を自律的に動かす「フィジカルAI（物理世界で動くAI）」だ。日本のAI国家戦略は、戦う土俵そのものを変えることを選んだ。
日本がテキストAIの土俵に乗らなかった理由
テキストAIは米中がすでに先行
ChatGPTを開発したOpenAI（アメリカ）、GoogleのGemini（アメリカ）、そして独自モデルを展開する中国勢。テキストAI（文章を生成するAI）の世界では、日本は数年以上の遅れを抱えている。同じ土俵で追いかけても勝てない理由は単純だ。
テキストAIを賢くするには、インターネット上の膨大な文章を学習データとして食わせる必要がある。その文章データが、すでに使い尽くされかけている。AI業界ではこれを「データ枯渇問題」と呼ぶ。後から参入しようとしても材料が乏しく、先行者が積み上げた優位を覆すのは構造的に難しい。日本が今から同じレースに飛び込んでも、差は縮まらない——これが出発点の認識だった。
製造データが日本の固有資産になる
ネット上の文章とは別に、まだ誰も使い尽くしていないデータがある。工場の機械が動く軌跡、熟練工が長年かけて培った手の動かし方、製造ラインのセンサーが刻み続ける数値——物理世界の現場でしか生まれないデータだ。
日本の製造業は、このデータを世界最大級で積み上げてきた。自動車・精密機械・電子部品の工場に眠る動作記録は、アメリカのテック企業が「欲しい」と思っても手が届かない。日本の工場に立ち入り、独自のノウハウを引き出すことは現実的ではなく、ここには資金だけでは崩せない壁がある。
「日本AI基盤モデル開発」が目指すフィジカルAIとは、まさにこのデータを使い、工場ロボットや自動運転車が状況を自ら判断して動く技術だ。AIスタートアップのPreferred Networks（PFN）も技術開発に参画する。2030年の実用化を目標に据えたこの国産モデルの根拠は、「日本にしかないデータ」という一点に置かれている。
大手4社が新会社、政府が1兆円を投じる
4社が対等出資、産業・金融界も参加
新会社「日本AI基盤モデル開発」は2026年4月13日に設立され、本社を東京・渋谷スクランブルスクエアに構えた。
株主構成は、ソフトバンク・NEC・ホンダ・ソニーグループの4社が各10%超を保有する対等出資だ。特定の1社が主導権を握る構造は最初から排除されており、ソフトバンクの幹部が社長に就任している。
出資は4社にとどまらない。三菱UFJ銀行・三井住友銀行・みずほ銀行の3メガバンク、日本製鉄、神戸製鋼所も株主に名を連ねた。製造業から金融まで業種をまたぐ参加は、特定の産業利益に偏らない「オールジャパン」の座組みを形づくっている。
全国の研究機関や企業に散らばっていた高度なAI技術者、約100人がこの新会社に集結する予定だ。
NEDOを通じた1兆円の規模と使われ方
政府の関与は補助金の域を超える。経済産業省が所管する政府の研究開発支援機関「NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）」を通じて、2026年度から2030年度の5年間に総額約1兆円を支援する方針をすでに閣議決定した。日本のAI関連予算としては過去最大級の規模で、財源にはGX経済移行債（グリーントランスフォーメーション推進のために発行する国債）が充てられる。
2026年度予算にはすでに約3,873億円が計上されている。構想ではなく、資金が動き始めている現実を数字が示す。
開発する基盤モデルは、出資企業だけが使う「専用品」にはしない方針だ。日本のどの企業でも独自にカスタマイズして使える「オープンな産業インフラ」として整備する。同時に、モデルの学習に使うデータは国内で完結させる「ソブリンAI（主権AI）」の設計を採用する。工場のノウハウや製造ラインの記録が海外のサーバーに渡るリスクを構造的に排除する仕組みだ。
4社それぞれの役割
中核を担う4社の役割を並べると、1つのAIシステムの輪郭が浮かぶ——「計算機」「頭脳」「体」「目」。4社の組み合わせは、その4つを過不足なく埋めている。
| 会社名 | 役割 | 担当領域 |
|---|---|---|
| ソフトバンク | 計算機 | 基盤整備と人材集約 |
| NEC | 頭脳 | LLMと産業AIのノウハウ |
| ホンダ | 体 | 自動運転と生産工程の自動化 |
| ソニーグループ | 目 | センサーとAIを融合して産業へ |
ソフトバンク：基盤整備と人材集約
AIを動かすには、まず莫大な計算能力がいる。この「計算機」の役割を担うのがソフトバンクだ。同社は今後6年間で2兆円を投じてデータセンターを整備する計画を進めており、フィジカルAIの学習に不可欠なGPU（画像処理装置を転用した高性能演算チップ）の供給拠点がその核になる。
新会社全体の旗振り役もソフトバンクが担う。全国に散らばる高度なAI技術者、約100人の集約先としても機能する予定で、開発に必要な「箱」と「人」の両方をこの1社が用意する。
NEC：LLMと産業AIのノウハウを投入
計算機が整っても、AIを「考えさせる」仕組みがなければ動かない。この「頭脳」を担うのがNECだ。
NECはこれまでに日本語処理に特化した独自のAI「tsuzumi（ツヅミ）」を開発してきた。英語中心に設計された海外製AIが苦手とする日本語の微妙なニュアンスや業界特有の専門用語を正確に扱う能力が、このモデルの根幹だ。今回の新会社には、そのノウハウを丸ごと持ち込む。
目標とする基盤モデルの規模は1兆パラメーター（AIの賢さを左右する設定値の数）。NECは日本語理解と論理的な推論力を担当し、工場や自動運転の現場で正確な判断を下せるAIの「頭」を作ることになる。
ホンダ：自動運転と生産工程の自動化
AIに「体」を与えるのがホンダだ。同社がこれまで積み上げてきた自動運転技術と、国内外の工場で培ってきた生産ライン自動化のノウハウがここに活きる。
工場の生産ラインでは今も多くの判断を人間が担っている——部品の位置がわずかにずれた時の対応、ロボットアームの微妙な力加減、想定外の素材の変形。いずれも熟練作業員が長年の経験で補ってきた領域だ。ホンダが開発するAIはこうした複雑な状況を自ら認識し、自律的に動く。自動運転も構造は同じで、センサーが拾った情報をもとに次の動きをリアルタイムで決める。
ソニー：センサーとAIを融合して産業へ
「目」の役割を担うのがソニーグループだ。テレビ・カメラ事業で長年磨いてきたイメージセンサー（映像を電気信号に変換するチップ）の技術が、ここで産業用途に転じる。
ロボットが工場で動くためには、周囲の状況を「見て」理解する能力が欠かせない。製品の傷を見つける、部品の位置を確認する、作業者の動きを検知する——これらはすべて視覚に基づく判断だ。ソニーはカメラが捉えた映像情報をリアルタイムでロボットの動作命令に変換する技術を担い、AIの目を高精度に保つ。
国内製造業では、すでに約87%の企業がAI導入に着手している。しかし各社がバラバラに開発した専用ツールを使っている現状では、現場の判断はいまも作業員個人の経験に依存したままだ。「日本AI基盤モデル開発」の基盤が完成すれば、製品の外観検査・機械の故障予測・ロボット制御を業種をまたいで同じ仕組みで動かせる。需要側の条件は整いつつある。問題は、供給側にある。
2030年実用化へ、3つの制約が残る
新会社が2030年の実用化を達成するためには、供給側に残る3つの制約を乗り越えなければならない。それぞれが解けなければ、スケジュールはそのまま止まる。
最初の壁は、計算基盤と電力だ。1兆パラメーター規模のモデルを動かすには、GPU（AI専用の計算チップ）を大量に、かつ安定的に確保する必要がある。GPUの大半はアメリカ製で、対米関係の変化が輸出規制に直結するリスクをはらんでいる。加えて、これだけの規模のAIを学習させるには膨大な電力が必要で、電気代の確保も避けられない問いになる。ソフトバンクが2兆円を投じて整備するデータセンターがその前提に立っているが、調達が計画通り進むかどうかは外部環境に左右される部分が大きい。
2つ目の制約は、データの管理ルール——業界用語では「データガバナンス」と呼ぶ——だ。フィジカルAIを賢くする学習データの正体は、工場の機械が動く軌跡や製造ラインのセンサー記録だ。しかしこのデータは同時に、各社が長年かけて積み上げた企業秘密でもある。どの企業がどのデータを提供し、提供したデータを他社がどこまで使えるか——このルールが固まらなければ、学習に必要なデータは集まらない。出資各社が横断的にデータを持ち寄る設計のプロジェクトにとって、このルール整備は技術開発と同等の難題になる。
3つ目は、使う側の広がりだ。基盤モデルが完成しても、それを使いこなす企業や起業家が育たなければ、投資の効果は出資4社の内側に閉じてしまう。技術の公開だけでなく、中小メーカーや新興企業への支援体制——「国内エコシステム」と呼ばれる生態系——の整備が伴わなければ、基盤は基盤のまま終わる。
- GPU調達——アメリカ製チップの輸出規制リスクと電力確保
- データ管理ルール——各社の企業秘密をまたぐガバナンスの整備
- 利用者の育成——中小メーカーや新興企業への国内エコシステム構築
実用化の目標は2030年。GPU調達、データ管理ルール、利用者の育成——この3つが揃わなければ、4年後の期限は絵に描いた餅のままだ。
