安全なデータ連携による最適化ＡＩ技術の研究開発
データ時点：令和7年度（行政事業レビュー見える化サイト）／最終更新：2026年9月2日
この事業のまとめ
安全なデータ連携による最適化ＡＩ技術の研究開発は総務省が所管する事業で、令和7年度（2025年度）の決定額は8億9,960万円です。支出先として国立研究開発法人情報通信研究機構が記載されており、検証できた支出額は2億1,174万円（決定額の23.5%）です。総務省の令和7年度の事業のうち決定額が記載されている238件中、この事業は80位で、同省の平均は56億3,481万円、中央値は3億367万円です。同じ事業コードの令和6年度の決定額は17億9,955万円で、令和7年度は8億9,994万円（50.0%）減少しています。
出典：行政事業レビュー見える化サイト（データ基準日：2026-09-02）。本サイトは公開データを集計・整理した民間のサイトで、政府の公式発表ではありません。
この事業の予算はいくら？
事業の目的
実空間に存在する多様なデータを安全に連携させることを可能とする分散型機械学習技術を確立することにより、プライバシーデータや機密データ等を含め、我が国に存在するデータを分野の垣根を越えてAI学習に活用することを可能とし、分野横断的にデータを活用したAIにより、我が国の社会課題の解決や我が国産業の労働生産性の向上等による産業競争力の向上に貢献する。
事業の概要
要素技術として、AI学習用に実空間から収集するデータの量や粒度の差異を吸収しつつ、多様なデータを組み合わせ複雑な予測を可能とするロバストなマルチモーダルAI技術（※）、エッジ環境（データの発生源・保管場所に近い利用者環境）の限られた計算資源の規模に応じて効率的に学習を行うエッジAI技術、多数のエッジ環境間におけるデータの偏りを前提とした高精度な連合学習技術を確立し、更にこれらを組み合わせることで、実空間に存在する多様なデータを安全に連携し分野横断的な課題解決を可能とする分散型機械学習技術を確立するための研究開発を実施する。 ※ロバストなマルチモーダルAI技術：収集された場所や期間、ユーザ（クライアント）などによってデータの量や粒度に不均衡が発生した場合でも性能を低下させることなく予測を可能とするマルチモーダル深層学習技術
年度によって予算はどう変わった？
全5年度分同一事業コードで継続されている年度ごとの予算比較
| 年度 | 要求額 | 決定額 | 支出先 |
|---|---|---|---|
| 令和4年度 (2022年) | 9億9,999万円 | 10億円 | — |
| 令和5年度 (2023年) | 4億円 | 18億9,970万円 | — |
| 令和6年度 (2024年) | 2億2,998万円 | 17億9,955万円 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 令和7年度 (2025年)(選択中) | 未公表 / 該当なし | 8億9,960万円 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 令和8年度 (2026年) | 未公表 / 該当なし | 未公表 / 該当なし | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
どこが受注している？
支出先照合この事業のデータをCSVで書き出す（Pro）
このページの金額・支出先・法人番号は誰でも無料で閲覧できます。Pro（30日パス ¥1,980 税込）では、この事業の6年分の推移をCSVでダウンロードできます。
同じ府省庁の事業と比べるとどう？
総務省の令和7年度の事業277件との比較です（決定額は、決定額が記載された238件が対象）。
| 項目 | この事業 | 同省の平均 | 同省の中央値 |
|---|---|---|---|
| 決定額 | 8億9,960万円 | 56億3,481万円 | 3億367万円 |
| 決定額に対する支出額の割合 | 23.5% | 40.3% | — |
| 決定額の順位 | 238件中80位 | — | — |
総務省の令和7年度の集計
| 事業数 | 277件 |
|---|---|
| 決定額の合計 | 1兆3,410億円 |
| 支出先が記載された事業 | 219件 |