日本政府がAI・半導体に1.23兆円の予算を計上——国産AI開発で世界に追いつけるか

わさびです。

最近、日本のAI政策がどんどん動いていますよね。2025年12月末に日本政府が2026年度予算案を閣議決定したんですが、その中身がかなり本気でびっくりしました。経済産業省が半導体とAI分野に1兆2390億円を計上したんです。前年度比でおよそ4倍という、異次元の伸び率です。

今回はこの予算の中身を整理しつつ、「日本がAI大国になれるのか」を考えてみたいと思います。

1兆2390億円の内訳——何に使うのか

まず数字を整理しましょう。経済産業省の2026年度予算案の総額は約3兆693億円で、前年から約50%増。そのうちAI・半導体に1兆2390億円が充てられます。これ、全体予算の4割以上がAIと半導体に集中しているということです。

主な使途

国産半導体（Rapidus）支援：約1500億円

北海道千歳市で建設中の国産半導体メーカー「Rapidus」への支援がここに含まれます。2027年の量産開始を目指している2nm世代の最先端半導体の製造ラインです。TSMCやSamsungに大きく遅れをとっている日本の半導体産業を、1から立て直そうという壮大な計画です。

国産AI基盤モデル開発：約3873億円（フィジカルAI含む）

ここが今回の目玉といっていいでしょう。「国産の基盤AIモデル」を作る、そのための予算です。ChatGPTやClaudeを作るOpenAI・Anthropicのような立ち位置のプレーヤーを日本から生み出そうという意図があります。

さらに注目なのが「フィジカルAI」という概念。ソフトウェアが工場ロボットや産業機械を制御するAIで、製造業大国の日本が強みを持てる領域として経産省が重点的に押し出しています。

データ基盤整備

AIを動かすには膨大なデータと、それを処理する計算インフラが必要です。GPUクラスターやデータセンターの整備にも予算が割かれています。

ソフトバンク主導の民間連携——官民で5年1兆円

この政府予算に加えて、民間側でも大きな動きがあります。

ソフトバンクを中心に、日本企業10社以上が出資する新会社の設立構想が浮上しています。孫正義氏の肝いりプロジェクトで、2026年度からの6年間でAI学習・開発用データセンターに2兆円を投じる計画です。

政府が5年で1兆円、民間（ソフトバンク主導）が6年で2兆円。合わせると3兆円規模のAI投資が日本で動き出すことになります。

「フィジカルAI」戦略——製造業大国の逆転シナリオ

経産省が特に強調しているのが「フィジカルAI」という切り口です。

ChatGPTやClaudeのようなデジタルAI（情報処理・文章生成など）では、すでにアメリカの先行が確定的です。一方で、ロボット・工場・インフラをAIで制御するフィジカルAI領域では、日本の製造業の強みが活きる可能性があります。

トヨタのようなロボティクス知見、ファナックのような工作機械技術、デンソーの車載センサー技術——これらをAIと組み合わせることで、「デジタルでは負けたが、フィジカルでは勝てる」という逆転シナリオを描いているわけです。

実際、TeslaのOptimus（ヒューマノイドロボット）やNVIDIAのIsaac（ロボット学習プラットフォーム）が世界を席巻する前に、日本がフィジカルAIで独自の地位を築けるかどうか。今後2〜3年が勝負だと思います。

日本のAI予算を国際比較すると

1.23兆円（約83億ドル）という数字、大きいように見えますが、国際比較するとどうでしょうか。

• アメリカ: トランプ政権が発表した「Stargate」プロジェクトで官民合わせて5000億ドル（約75兆円）をAIインフラに投資する計画
• 中国: AIに年間数十兆円規模の国家投資を継続
• EU: AI法（AI Act）整備とともに数千億円規模の投資

日本の1.23兆円は決して小さな数字ではありませんが、アメリカの「Stargate」と比べると桁が違います。ただし、アメリカは民間資金が主体で、日本は国家が直接産業育成に乗り出すという点で性質が異なります。

韓国やドイツも同様の国家主導AI投資を強化しており、「AI覇権競争」はもはや企業間だけでなく、国家間の戦いになっているということですね。

Rapidusの現状と課題

予算の一部が割り当てられているRapidusについても触れておきましょう。

2022年に設立されたRapidusは、IBMと技術提携し、北海道千歳で2nm半導体の量産を目指しています。2025年時点でパイロットライン（試作ライン）の建設が進んでいますが、量産技術の確立、歩留まりの改善、顧客獲得という三重の難関が待ち受けています。

TSMCがすでに2nmの量産を開始しつつある現状で、Rapidusが追いつけるのかは率直に言って不透明です。一方で、「国産半導体を持つ」こと自体が経済安全保障上の意義を持っており、純粋な商業的成功だけで評価すべきでない面もあります。

国産大規模言語モデルの可能性

国産AI基盤モデル開発という方向性も興味深いです。

現状、日本語に強い大規模言語モデルとしては、NEC、Fujitsu、LINE（LY）などが開発を進めています。また、NTTが発表した「tsuzumi」のように、特定用途に特化した小型モデルの開発も活発です。

ただ、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetのような汎用高性能モデルを作るには、数兆円規模のGPUクラスターと世界最高水準のML研究者が必要で、予算だけでは解決しない部分も多い。

現実的な方向性として、「世界最高の汎用モデルを作る」というより、「日本語・日本文化・日本の産業に特化した専門モデルを作る」路線が成功する可能性が高いとわさびは見ています。

AI人材育成という見えない課題

予算の話をすると「カネで解決できる」と思いがちですが、AIで最も不足しているのは人材です。

世界のトップレベルのAI研究者は、OpenAI・Google DeepMind・AnthropicなどのアメリカのAI企業に集中しています。日本は大学のAI研究者の待遇が低く、優秀な人材が海外に流出する傾向があります。

1.23兆円の予算の一部がAI人材の育成・確保・引き留めに使われるかどうか、この点が長期的な成否を分けるような気がします。

まとめ

• 日本政府が2026年度予算でAI・半導体に1兆2390億円を計上（前年比約4倍）
• 国産半導体Rapidusに約1500億円、国産AI基盤モデル・フィジカルAIに約3873億円
• 民間（ソフトバンク主導）と合わせると3兆円規模のAI投資が動き出す
• 「フィジカルAI」が日本の差別化戦略のキーワード
• アメリカの「Stargate」（5000億ドル規模）と比較すると依然として規模差あり
• 予算だけでなく、AI人材育成・確保が長期的な課題

わさびのひとこと

1.23兆円って聞いたとき「おお、本気だ！」と思いましたよ。でもアメリカのStargateが75兆円規模と聞いて、桁が違いすぎてちょっと笑えてきました。とはいえ、フィジカルAIという切り口はリアルで、製造業の強みを活かせる日本らしい戦略だと思います。Rapidusと国産AIモデル、うまくいくといいな〜と甲羅をなでながら応援しています。

参考情報
– 経産省関連、AI・半導体に1兆2390億円——時事ドットコム
– Japan to Quadruple Spending Support for Chips and AI——Bloomberg
– 政府、AIに1兆円投資へ——日本経済新聞
– 政府が2026年度予算決定、経産省が半導体とAIに1兆円超——NOVAIST