これら10カ国の人工知能開発戦略の詳細な分析

現在、世界の主要国のほぼすべてが独自のAI戦略を策定しています。

本稿では、中国、米国、フランス、日本、シンガポールなど、世界で比較的先進的な立場にあり、国家のAI発展戦略を明確に打ち出している 10 数か国以上の戦略的思考を整理します。これにより、 AIの発展の見通しを予測するのに役立ちます。

真ん中  国

中国は2030年までにAI大国になる可能性があるが、 AI分野への総投資額、人材資源、経験の面ではまだ米国に追いついている段階だ。 2012年から2016年：

1.中国のAIへの総投資額は26億ドルであるのに対し、米国は172億ドルである。

2.中国には39,000人のAI人材がおり、米国には78,000人いる。

さらに、世界で最も人口の多い国である中国には、豊富な情報とデータがあります。 2020年までに中国は世界のデータの20% （ 44ZBに相当）を保有すると推定されています。このため、政府は「新世代AI開発計画」を発表しており、その具体的な内容は以下のとおりです。

AI開発の戦略目標を策定し、進歩を達成するために、政府、学界、産業界の緊密な協力を促進する。

• 2020年： AIの総合技術と応用が世界の先進レベルに達する。中核となるAI産業の規模は225億ドルを超え、関連産業の規模も1,508億ドルを超えると予測されています。
• 2025年： AIの基礎理論に大きな進歩が達成され、一部の技術とアプリケーションが世界をリードするレベルに達します。中核AI産業の規模は603億米ドルを超え、関連産業の規模は7,540億米ドルを超えると予想されています。
• 2030年： AIの理論、技術、応用が全体として世界をリードするレベルに達し、世界の主要なAIイノベーションセンターになります。中核となるAI産業の規模は1,508億ドルを超え、関連産業の規模も1.5兆ドルを超えると予測されています。

以下の6 つの主要タスクを特定し、完全に実装します。

• オープンで協調的なAI技術革新システムを構築し、新世代のAI基礎理論体系を確立します。次世代AI重点共通技術システムを確立する。 AIイノベーションプラットフォームのレイアウトを調整する。ハイエンドAI人材の育成・育成を加速します。
• ハイエンドかつ効率的なインテリジェント経済を育成し、新興のAI産業を積極的に発展させます。産業のインテリジェント化を加速する。スマート企業を積極的に開発する。 AIイノベーションの高地を構築します。
• 安全で便利なインテリジェント社会の構築：便利で効率的なインテリジェントサービスを開発する。賢明な社会管理を推進する。 AIを活用して公共の安全保護能力を強化する。社会的な交流、共有、相互信頼を促進します。
• AI分野における軍民統合を強化する。
• ユビキタスで安全かつ効率的なインテリジェント インフラストラクチャ システムを構築します。
• 主要な新世代AI科学技術プロジェクトについて将来を見据えた計画を立てます。

1 つのAIフルテクノロジー分野と8 つのAIテクノロジー分野を含む9 つのAIテクノロジー分野が特定されています。

AI技術基盤領域:

• ディープラーニング、ニューロインフォマティクス、神経情報処理システム等の基礎研究。
• コンピュータービジョン、生体認証、複雑な環境認識、人間とコンピューターの相互作用、自然言語処理、自動翻訳、インテリジェント制御、ネットワークセキュリティの研究と応用。

8つのAI技術分野:

• 公共サービスプラットフォームコンピューティング
• スマートホーム
• 無人
• インテリジェント交通アプリケーション
• スマートセキュリティ
• AI端末アプリケーション
• ウェアラブルデバイス
• ロボット

さらに、ハードウェア、研究、アルゴリズム、 AIビジネス エコシステムを含む、 AI開発を推進する4 つの国家的な推進要因が特定されました。

1.ハードウェア:チップとスーパーコンピュータの製造において先進国に追いつくことを主張します。中国の方法と組み合わせによる競争を促進し、外国企業との取引を奨励し、テクノロジー大手と新興企業によるスーパーコンピューターの構築とAIチップの生産への投資を奨励します。

2.データ：データを取得する際に政府と企業の間でデータ共有を促進することの利点を強調し、 AIがもたらすプライバシーリスクへの関心が高まる中、 AI関連産業を規制し、商業レベルでのデータ濫用に対する議論を強化することで、各レベルでのデータフローの保護を推進します。

3.アルゴリズムの開発：一方では、基礎研究を支援することで、優秀な人材（特に世界トップクラスのAI人材）を引きつけ、育成します。一方、Baidu、Huawei、Alibaba、Tencent、iFlytekなどのテクノロジー企業が海外にAI研究機関を設立し、 AI人材を採用して、論文の成績とAI教育の質の低さという問題を克服することを奨励します。

4. AIビジネスエコシステムの構築：国内の新興企業に10億ドル以上を投資し、地方政府や国有企業を指導して民間投資を誘致し、 AIプロジェクトに資金を提供し、社会からデータを取得し、企業目標を国家開発計画と整合させます。

美しい  国

米国政府は、 AIは大きな将来性と莫大な経済的・社会的利益をもたらす変革的な技術であると考えています。 AI は、アメリカ人の生活、仕事、学習、研究、コミュニケーションの方法に革命を起こす可能性を秘めています。さらに、 AI研究は経済的繁栄を促進し、教育機会と生活の質を高め、国家安全保障を強化することができます。こうした潜在的なメリットのため、米国政府は長年にわたりAI研究に投資してきました。

2016年5月3日、米国政府はAIに関する連邦政府の取り組みを調整するため、機械学習とAIに関する新たなNSTC小委員会を設立すると発表しました。 2016 年6 月15日、ネットワークおよび情報技術研究開発プログラム(NITRD)の小委員会が、国家AI研究開発戦略を策定するために任命されました。その後、彼らはNITRD AIグループを結成し、企業が対応できない分野に特に重点を置いて、連邦政府のAI研究開発の戦略的優先事項を決定しました。

国家AI研究開発戦略計画では、政府内部の研究と、研究機関、大学など政府外での連邦政府資金による研究の両方を含む、連邦政府資金によるAI研究の一連の目標を設定しています。この研究は、社会に多くの利益をもたらしながら、悪影響を最小限に抑える新しいAI の知識と技術を生み出すことを目的としています。この目標を達成するために、 AI R&D戦略計画では連邦政府が資金提供するAI研究の優先事項を概説しています。

戦略1 ： AI研究に長期投資する。次世代のAIへの投資を優先することで、より深い発見と理解が促進され、米国はAI分野で世界をリードし続けることができるようになります。

戦略2 :人間と機械のコラボレーションのための効果的な方法を開発する。 AIシステムは人間に取って代わることはありませんが、最適なパフォーマンスを実現するために人間と連携して機能します。そのため、人間とAIシステム間の効果的な相互作用を確立する方法を研究する必要があります。

戦略3 : AIの倫理的、法的、社会的問題を理解し、対処する。 AIテクノロジーは、正式な標準と非公式な標準の両方のコンテキスト内で機能する必要があります。したがって、 AIの倫理的、法的、社会的影響を理解するための研究が必要です。同時に、倫理的、法的、社会的目標を満たすAIシステムを開発および設計します。

戦略4 ： AIシステムのセキュリティを確保する。 AIシステムが広く使用される前に、制御され、明示的かつ理解しやすい方法で安全に動作することを保証する必要があります。信頼性と信用性の高いAIシステムを構築してこの課題に対処するには、さらなる研究が必要です。

戦略5 : AI のトレーニングとテスト用の共有可能なパブリック データセットと環境を開発します。データセットとトレーニング リソースの深さ、品質、精度はAI のパフォーマンスに影響します。したがって、研究者は高品質のデータセットと環境を開発し、高品質のデータセットだけでなくテストおよびトレーニング リソースにも責任を持ってアクセスできる必要があります。

戦略6 :標準とベンチマークを通じてAIテクノロジーを測定および評価します。 AI の進歩、レベル、標準、デモンストレーション、コミュニティの参加は、 AI開発を導き、測定する上で重要です。さまざまな評価手法を開発するには、さらなる研究が必要です。

戦略7 :国のAI研究開発人材のニーズをより深く理解する。 AIの進歩には強力なAI研究コミュニティが必要です。したがって、現在および将来のAI研究開発人材に対する理解を深めることは、この計画で概説されている戦略的な研究開発分野に対処するのに十分なAI専門家を確保するのに役立ちます。

連邦政府全体が以下の推奨事項を支持することで、計画の 7 つの戦略を達成し、そのビジョンを実現できます。

勧告1 : 戦略1 ～ 6に基づき、 AI R&D フレームワークの開発では、潜在的な市場機会を考慮し、 AI R&D と投資の連携をより効果的に統合する必要があります。連邦政府機関は、 NITRDを通じて連携し、この計画に記載されている R&D の取り組みの調整と進捗を促進するための R&D フレームワークを開発する必要があります。これにより、各機関は戦略計画の支援に向けて効果的に計画を立て、調整し、協力できるようになります。実施フレームワークでは、各機関の使命、能力、権限、予算に基づいて、各機関の研究開発の優先順位を考慮する必要があります。この実装フレームワークに基づいて、 AI研究開発の課題を加速するためのいくつかの資金提供プログラムを確立する必要があるかもしれません。この戦略計画の実施を支援するために、 NITRD は各機関間の連携を促進するための機関間作業グループの結成を検討する必要があります。

勧告2 :本計画の戦略7に沿って、国家レベルで健全なAI研究開発労働力を創出し、維持することの実現可能性を検討する: 健全で活力のあるAI研究開発労働力は、本報告書で概説されている研究開発の戦略的課題を達成する上で極めて重要です。 AI研究の専門家が不足している可能性を指摘する報告もあるが、 AI労働力の現状や労働力投入計画の見通し、 AI労働力の需給力の比較などを記した公式の労働力データ報告書は存在しない。 NITRD は、現在および将来のAI研究開発人材のニーズをできるだけ正確に記述および定義する方法を検討し、国のAIニーズを満たすのに十分な研究開発人材を確保するための追加の研究や推奨事項を策定する必要があります。調査結果に基づき、連邦政府機関は健全な国家AI研究開発労働力を確立し、維持できるようにすることを推奨します。

カナダ

カナダはAI戦略を発表した最初の国の一つです。 2017年の連邦予算では、汎カナダAI戦略と呼ばれる5カ年計画が発表され、研究とAIへの投資に1億2500万ドルが含まれていました。この戦略には 4 つの目的があります。

1.科学者と卒業生の数を増やす。

2.優れた科学者の 3 つのグループを特定する。

3. AIの経済的、倫理的、政治的、法的影響に関する思想的リーダーシップを育成する。

4.国内のAI研究コミュニティを支援する。

カナダ高等研究院がこの戦略を主導し、カナダ政府および3つの新しいAI研究所（エドモントンのアルバータ機械知能研究所（AMII） 、トロントのベクター研究所、モントリオールのアルゴリズム学習研究所）と緊密に連携している。

法  国

ヨーロッパはAI開発戦略の策定において米国や中国に遅れをとっています。ドイツが第4次産業革命に、英国がEU離脱に注力する中、フランスのエマニュエル・マクロン大統領は、欧州各国のAI戦略の代表として、政府が国家的な「AIリーダーシップ」戦略を承認し、 5年間（ 2018年～2022年）で15億ユーロを投資すると発表した。 AI開発戦略に関するフランス大統領の声明は、セドリック・ヴィラニ（フランスの数学者、 2010年フィールズ賞受賞者、フランス国会議員）とそのパートナーが作成したフランスおよび欧州のAI戦略レポートの要点を要約したものです。レポートの 7 つの主要要素は次のとおりです。

まず、適切なデータポリシーを策定し、企業によるデータの作成と共有、社会的に有益なデータの開発、データバックアップの権利のサポートを奨励します。

第二に、 AI開発の 4 つの主要な戦略的重点分野は、健康、交通、環境、国防と安全保障です。重要課題に対応して、特定地域におけるプラットフォームの基盤整備や、各地域におけるイノベーションゾーンの検討など、各戦略領域における政策策定を進めています。

第三に、 AI研究開発におけるフランスの潜在力を活用し、選ばれた大学や研究機関に学際的なAI組織を設立し、適切な研究資源（メーカーと協力してAIアプリケーション専用に設計されたスーパーコンピューターを含む）を割り当てる。研究者の給与を引き上げ、産学研究の交流を強化します。

第4に、この計画では、 AI技術が労働者に与える影響に対処し、雇用の変化に対応するための公的研究所を設立し、機械と人間の補完性に関する研究を実施し、職業訓練の新しい方法を評価します。

第六に、 AI開発技術の透明性を確保し、透明性とアルゴリズムの審査システムを確立し、 AIエージェントの倫理的脅威に対する責任に注意を払い、デジタルとAI技術に関連する民間の倫理委員会を設立し、 AI倫理に関する公開討論を組織し、人間の義務の原則を遵守します（主に公共サービスでAIツールを使用する場合）。

オーストラリア

オーストラリアにはまだ明確なAI戦略がありません。しかし、オーストラリアの2018〜2019年度予算では、政府はAI開発を支援するために4年間で2,990万豪ドルを投資すると発表した。さらに、政府は、この問題の責任ある発展を支援するために、技術ロードマップ、標準フレームワーク、国家AI倫理フレームワークを開発しました。このNGOは、オーストラリアのAI人材供給を改善するための共同研究センタープロジェクト、博士号奨学金、その他の取り組みも支援しています。

さらに、 2017年のイノベーションロードマップ「オーストラリア2030 ：イノベーションを通じた繁栄」では、 「政府は、 2018年第2四半期に発表された政府のデジタル経済戦略においてAIを優先すると発表した。」

ドイツ  国

ドイツのAI計画では、 2025年までに30億ユーロの投資を呼びかけており、民間企業と提携して「ドイツとヨーロッパをAIハブにする」ことでその額を倍増させたいと考えている。ドイツの国家AI計画は、全国にAIセンターを開発し、教育に投資して次世代のAI人材を引き付け、データのデジタル化に備えることに重点を置いている。

ドイツは、 12の新しいAI研究センターの全国ネットワークの形成、 100の新しいAI教育職、毎年1,000の中小企業にAI関連のサポートサービスを提供する政府資金提供プログラムなど、いくつかの成果目標を設定しています。さらに、教育に広範かつ持続可能な変化をもたらすために、ドイツAI協会は、3 年目にデータ サイエンスの必修教育を導入するなど、いくつかの政策提言を行っています。さらに、政府は大学でのインターンシップや学術コースについても決定する。そのため、政府が2018年に国家AI計画を発表すると、ドイツの各州は慌てて新たな組織を設立し、連邦政府の資金援助を申請する準備をした。

政府はまた、海外で活動するドイツ人研究者の誘致も求めている。ドイツは、 2018年から2024年にかけて、アレクサンダー・フォン・フンボルト奨学金プログラムを通じて30名の新たな国際講師を採用する予定です（毎年6名ずつ）。このプログラムでは、研究の内容に応じて、 350万ユーロまたは500万ユーロのスタートアップ投資資金が提供されます。

その後、政府も企業データのデジタル化の推進を求めた。同社は、 AI戦略に概説された新しいコンサルティングプログラムを通じて統合された「デジタル化ハブ」を実装し、年間1,000社の中小企業のデジタル化をサポートしています。

アラブ首長国連邦

UAE政府は2017年10月にAI戦略を立ち上げた。中東でAI戦略を策定した最初の国であり、 AI部門を設立した最初の国でもある。この戦略は、 UAE百年祭計画2071の最初の取り組みです。マスタープランの主な目標は、 AIを活用して政府の効率を高めることです。

政府は、交通、健康、宇宙、再生可能エネルギー、水、テクノロジー、教育、環境の9つの分野でAI技術に投資する予定です。政府は、政府全体のコストを削減し、経済を多様化し、UAEをAIアプリケーションの世界的リーダーとして位置付けることを目標としています。

日  本

日本はGDPで一貫して世界第4位の経済大国です。しかし、日本のAI開発市場は約3.7兆円（ 2015年）から約87兆円（ 2030年）に増加しています。以下の点でAI開発戦略において世界をリードしています。

まず、政府は、 5つの国立研究開発機関と3つの中核開発センター（情報技術研究機構、ナショナルセンター、理化学研究所、産業技術総合研究所）を縦割り管理する「日本AI技術開発戦略会議」を設置した。

第二に、 AI産業化プロセスは、生産性、ヘルスケア、サービスを含む3つの優先分野に重点を置いています。そのうち、医療健康は3つの段階に分かれています。第1段階（ 2020年）： AI直接データの応用を推進し、関連分野での応用を推進します。第2段階（ 2020年～2025年）： AIとそのデータの公的応用をより広い分野に拡大する。第3段階（ 2025年〜2030年）：複数分野の接続・混合に基づくAIエコシステムを確立する。

第三に、3つの中核研究開発センターは、多様化したデータに基づくソーシャルAI技術に重点を置いています。その中には、個人情報、音声会話、内科、行動・検索履歴、生活・勤務空間、販売・製造、交通、自然、天気、地図（土地、都市部）など多様なデータが含まれています。 AIテクノロジーには、画像認識、自然言語処理、音声認識/合成、予測が含まれます。過去10年間で、政府は大学関連企業や研究開発機関によるAI研究開発への投資を3倍に増やし、同時により質の高い民間研究開発投資も促進してきました。

最後に、若手研究者のための開発環境を整備し、特に第一段階では国内外からハイレベルのAI開発人材を誘致し、 AI研究者がAI技術の開発に積極的に参加することを奨励します。

韓国  国

2018年5月、韓国の第4次産業革命委員会は国家AI開発戦略を発表し、 2兆2千億ウォンを投資し、 5,000人の専門家を集め、世界のAI開発4大国の一つとなることを目指している。この戦略は2030 年まで実行され、次の 4 つのフェーズで構成されます。

フェーズ1 （ 2020年）

コア技術：視聴覚理解技術の開発。拡張技術：専門分野におけるAI質問応答システム。保健当局が新薬を発見するのにかかる時間を 5 年から 1 年に短縮します。背景: 複雑な情報分析には、強力な宣言型操作の使用が伴います。 590人の上級AI人材と2,250人の一般AI従業員を誘致・育成します。 6,670万件の共有データ、 430万件の産業データ、 92億件の韓国語理解を構築します。毎年300 の組織にスーパーコンピューティングのサポートを提供します。

フェーズ2 （ 2022年まで）

基礎技術：教師なし学習理論、画像合成技術、追跡・検出・予測技術、記述関数推論学習を習得（ 2025年まで）。スケーラブルなテクノロジー: リアルタイムのリスク検出システム。医療業界における新薬開発期間を半分以上（ 15年から7年）短縮します。主要技術：脳ニューラルネットワークとAIニューラルネットワーク間の認知情報交換。脳と機械全体のセキュリティ（開発中、 2025年まで継続）。 1,370人の上級AI人材と3,600人の一般AI従業員を誘致・育成し、 1億1,100万件の共有データ、 4,850万件の産業データ、 153億件の韓国理解を構築します。毎年400 の組織にスーパーコンピューティングのサポートを提供します。

フェーズ3 （ 2025年まで）

コアテクノロジー: 関数の宣言的推論を継続的に学習します。人工ニューラルネットワークチップの商品化。拡張技術：画像に対する質問応答システム。一人ひとりに合わせた新しい医薬品を開発します。主要技術：脳ニューラルネットワークとAIニューラルネットワーク間の認知情報交換。脳と機械のセキュリティのための統合インターフェース。世界トップクラスのAIリーダーシップ能力を持つ人材を育成します（ 2030年まで）。連携強化によるインフラ研究の強化（ 2030年まで）。

第4フェーズ（ 2030年まで）

コアテクノロジー: AIと人間が教師なし学習技術を使用して自律的に連携します。拡張された技術: それぞれの特定の対象者に適した食品および医薬品の提供。背景技術： AIの応用を通じて人間の認知能力を強化・向上させる。世界クラスのAIリーダーシップ能力を持つ人材を育成します。連携強化による研究基盤の強化。

投資の選択肢は新しいテクノロジーに焦点が当てられています。公共部門が民間投資を誘致したり、民間競争力のある分野で独自の市場を確立したりすることは困難である。そのため、基礎科学（認知科学に基づく新世代AI 、ニューラルネットワークコンピューティング）の技術力が低い中で、技術力を確保し、国際標準に準じたAIを開発することを実践のモットーとしています。 AIチップ層、高性能AIコンピューティング、応用分野はAIX方式（新薬、未来材料、産業応用）に従います。

AI開発における大学院生やポスドク研究員の研修機関を設立し、大学や研究機関におけるAIの研修・研究支援を強化する。公的および民間のAIブレイン ラボ、 AIセンター、 AIインフラストラクチャ プラットフォームを構築します。韓国初のAI企業であるソルトラックスは、 AI製品のために320億ウォンの投資を受けた。

シンガポール

シンガポールの国家AIイニシアチブは、国家のAI能力を統合してシンガポールのデジタル経済を推進するために、 5 年間で1億 5,000万米ドルを投資します。このプログラムには 3 つの目標があります。

1. AIを使用して、交通や医療などの分野における主要な社会的および産業的問題を解決します。

2. AI能力の向上に投資する（次世代AIを説明するAIシステム、認知科学、 AI人材育成など）

3.産業界におけるAIと機械学習の応用を促進するためのプロジェクトを100 件提供します。

世界各国のAI戦略の強みと弱み

一般的に、国家レベルで発表されるAI戦略は、主にAI のトレーニングと人材の誘致に重点を置いています。しかし、 AI研修のキャリアガイダンスについて、より詳細なガイドラインを提供している国はまだありません。

アドバイスのほとんどは教育機関や民間企業でのワークショップから来ているため、この問題についてのコンセンサスは得られていません。現時点では、 AIキャリアガイダンスの観点から見た国家AI戦略2020-2030のメリットとデメリットは次のとおりです。

利点:

1.国家AI戦略の実施を促進するために、主要な経済主体とセクターに焦点を当てる。

2. AIテクノロジーが各国の経済に与える影響の規模を判断するのに役立ちます。

3. AIの課題と利点を特定し、競争上の優位性を最大化する方法を支援し、 AI が経済にもたらす障害を克服するためのソリューションを提供します。

4.確立された戦略目標を達成するための開発ロードマップを明確に定義します。

デメリット:

1. AIの利点に関するすべての予測は、まだいくぶん漠然としており、主観的であり、明確な科学的根拠がありません。

2.国家のAI戦略は非常に一般的であり、実装が困難です。

3. AI分野の人材不足は、各国の教育計画担当者にとって依然として課題となっています。

AI開発の戦略的優先事項

この分野における政策展開のユニークな点は、世界中の政府がAIの利用と開発を促進するために幅広いアプローチを取っていることです。彼らは異なる政策を推進するだけでなく、公共政策の異なる分野に特化しています。

このフレームワークは、公共政策分野におけるAI戦略の大まかな分類を提供し、ヒートマップ (下記の説明を参照) を通じてAI戦略の優先事項とその研究資金および注目度との関係を評価します。

グローバルAI戦略インベントリの開発は、2 つの課題によって妨げられています。まず、 AI戦略は多岐にわたります。これらは、Web サイト、公式ホワイト ペーパー、作業レポート、または予算発表から取得される場合があります。そのため、この分野における急速かつ多様な発展により、戦略が見落とされてしまう可能性があります。

第二に、一部の政府は、独自のアプローチを発表した後、新たな取り組みを発表します。各計画をより体系的に分析できるように、この分析では最初に発表された計画のみに焦点を当てています。

最後に、各戦略の政策発表は、次の 8 つの公共政策分野に分類されました。

1.科学研究：基礎および応用AI研究のための新しい研究センターまたはプログラムを設立するか、 AI に関する既存の公的研究資金の増額に取り組みます。

2. AI人材育成：特定の優秀な人材への資金提供や、専門的なAI修士課程や博士課程の設立など、国内外のAI人材の誘致、維持、育成に資金を提供します。

3.テクノロジーと雇用の見通し: STEM (科学、技術、工学、数学) 教育、デジタル スキル、生涯学習への投資など、学生と労働市場全体が関連する職業スキルを身に付けられるよう支援します。

4. AI技術の産業化：戦略的セクターへの投資、 AIスタートアップ企業や中小企業への資金提供、 AIクラスターやエコシステムを構築する戦略など、民間部門によるAI技術の導入を奨励する。

5. AIの倫理基準： AIの倫理的な使用と開発に関する基準や規制を策定するための評議会、委員会、またはワーキンググループを設立します。この分野には、説明可能で透明性のあるAIを開発するための研究やパイロット プロジェクトに対する特定の資金提供も含まれます。

6.データとデジタル インフラストラクチャ:オープン データ パートナーシップ、プラットフォーム、データセットへの資金提供、およびテスト環境と規制サンドボックスの作成への取り組み。

7.政府ガバナンスにおけるAI : AIを使用して政府の効率、サービスの提供、公共管理を改善するためのパイロット プロジェクトを確立します。

8.包摂と社会的幸福: AI が社会的包摂を促進するとともに、 AI自身の業界背景と視点を取り入れていることを確認します。