資金・M&A深掘り

国産AI「ノエトラ」、44社出資・国が最大1兆円支援 — フィジカルAIで第三極狙う

国産AI開発企業Noetra(ノエトラ)が7月に本格始動した。国内44社が出資し、政府が5年で最大1兆円規模を支援する可能性がある取り組みで、米中二極化するAI開発の「第三極」を目指す。

何が起きたか

国産AIの開発を掲げる Noetra(ノエトラ、東京都渋谷区)が、7月に本格始動しました。ソフトバンク、本田技研工業、NEC、ソニーグループの4社を中核に、国内44社が出資しています。社長はソフトバンク出身の丹波廣寅氏です。Noetraは産業技術総合研究所(産総研)と共同で「フィジカルAI基盤技術」の開発に取り組んでいます。この官民プロジェクトは新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の公募に採択されたもので、経済産業省が主導するフィジカルAI基盤モデル構築プロジェクト「FRONTia」の一環です。経済産業省とNEDOは開発委託費として2026年度にプロジェクト全体で約3873億円を支援し、2027年度以降は成果に応じて継続が判断され、5年間の支援総額は1兆円規模に達する可能性があります。

なぜ重要か

文章や会話を扱う大規模言語モデル(LLM、人間の言葉を学習して文章生成や対話を行うAIの基盤技術)の領域は、すでに米中の二極化が進んでいます。複数のAIモデルを中継するサービス「OpenRouter」のデータによると、AIの処理量を示す「トークン」の消費シェアは6月時点で中国製モデルが55%、米国製モデルが43%でした。米国勢は豊富な計算資源に支えられた高性能、中国勢は低コストを武器に急伸しており、9月最終週のランキングでも、1位の「DeepSeek」など複数の中国製モデルが入っています。丹波社長は米中とは別の「第三極としての選択肢」を掲げますが、LLMでは既に追う立場です。Noetraが主導権を握りたい本丸は、ロボットや機械を自律的に動かす「フィジカルAI」です。計算資源とデータの規模が競争力を左右する点はLLMと同じですが、フィジカルAIはまだ黎明(れいめい)期にあり、勝者が決まっていません。出典の記事は、日本がAI開発の「運転席」に座れる最後の機会だと位置づけています。

背景

今回の動きの前提には、AIを他国に依存するリスクが現実になった出来事があります。2026年6月12日、米政府がAnthropicに対し、「Claude Mythos 5」「Claude Fable 5」を使う外国人のアクセス停止を要請しました(Anthropicは輸出管理の適用と説明しています)。日本を含む世界のユーザーが最新AIモデルに一時アクセスできなくなり、Claude Fable 5の停止は3週間近く続きました。自国で使うAIが地政学上の駆け引きの道具にされかねないという懸念から、自国で開発・管理し他国に左右されにくい「主権AI(ソブリンAI)」という考え方が注目されています。

Noetraの強みは、出資企業44社が持つ製造業の現場データと知見です。基盤モデルの構築には中核4社や他の出資企業から人材を集め、100人規模の開発体制で進めます。高市政権はAIロボット産業で世界シェア3割超を獲得し、2040年に20兆円の市場を得るという目標を掲げており、産業用ロボットや現場データの蓄積は日本の強みとされています。7月には、DMG森精機とコマツが産総研の枠組みを使い、産業機械にメーカー横断の共通IDを付けてデータを集める取り組みも発表されました。約100社に参加を呼びかけ、構築するデータセットはNoetraのような国産AI開発企業への提供を想定しているといいます。

Noetraは、GPU(画像処理半導体)を約2万7500基搭載した「AI計算基盤」を2028年6月に稼働させる計画です。ただし、そのGPUは米NVIDIAの「NVIDIA Rubin GPU」であり、計算処理の心臓部は米国製に頼ります。「国産AI」といっても全てを自前で持つわけではなく、止められても困らない部分をどれだけ持てるかが問われる、というのが出典記事の見立てです。丹波社長によれば、Noetraが目指すのは言語・画像・音声・実空間の情報をまとめて扱う「マルチモーダル基盤モデル」で、企業が使うAIの土台となる「母艦モデル」です。学習済みの重みは国内の開発者・事業者に広く提供する方針ですが、学習データの開示範囲や提供条件は示されていません。

日本のビジネスへの示唆

  • 製造業を中心に、自社の現場データの提供がNoetraのような国産基盤モデルの性能を左右する鍵になり得ます。データ提供の条件や収益面のインセンティブ設計の行方は注視に値します。
  • AIをどの国のモデル・インフラに依存しているかという「主権AI」の視点は、製造業に限らず広がる可能性があります。自社のAI利用の依存先を点検しておく価値があるでしょう。
  • Noetraの基盤モデルは重みを公開する方針でも、学習データの開示範囲は未定です。透明性と安全性がどこまで実現するかは、導入を検討する企業にとって見極めのポイントになりそうです。

出典

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