募集中全国対象
非常に難しい
準備期間の目安: 約25

「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業/データエコシステムの構築等に関する研究開発(GENIAC)」の公募

基本情報

補助金額
金額未定
募集期間
2026-03-25 〜 2026-04-23
残り27
対象地域日本全国
対象業種学術研究 / 専門・技術サービス業

この補助金のまとめ

ポスト5G時代のデータエコシステム構築に向けた研究開発事業「GENIAC」のNEDO公募です。GENIAC(Generative AI Accelerator Challenge)は、日本発の生成AI基盤モデルの開発を加速するプロジェクトとして注目を集めています。本事業では、大規模言語モデル(LLM)をはじめとする基盤モデルの開発に必要な計算資源の効率的な活用、データセットの構築、モデルの学習・評価手法の研究開発等を支援します。公募期間は2026年3月25日から4月23日までの約1ヶ月間で、AI・情報通信分野の研究機関や企業が主な対象です。日本のAI技術の国際競争力強化と、産業・社会全体のDX推進に貢献する重要な国家プロジェクトです。

この補助金の特徴

1

GENIAC:日本の生成AI開発を加速

GENIACは経済産業省が推進する生成AI開発支援プロジェクトで、日本発の大規模基盤モデルの開発を加速することを目的としています。計算資源の提供、データセット整備、モデル開発支援を包括的に行う点が特徴です。

2

ポスト5Gデータエコシステムの構築

5G/Beyond 5G時代には膨大なデータが生成・流通します。本事業はそのデータを効率的に活用するためのAI基盤技術の研究開発を支援し、日本独自のデータエコシステム構築を目指しています。

3

NEDO委託事業による手厚い支援

NEDOの委託事業として実施されるため、研究開発費用は原則全額支援されます。生成AIの開発には大規模な計算資源(GPU等)が必要ですが、本事業により資金面の障壁が大幅に軽減されます。

4

約1ヶ月の集中公募

2026年3月25日から4月23日までの約1ヶ月間の公募期間です。AI分野は技術進歩が急速であるため、迅速な事業開始を意図した短期集中型の公募スケジュールとなっています。

ポイント

GENIACは日本のAI産業の国際競争力を左右する重要プロジェクトです。OpenAIやGoogle等の海外勢が先行する中、日本語に最適化された基盤モデルや産業特化型AIの開発で独自のポジションを確立できるかが鍵です。計算資源へのアクセスが最大のボトルネックであり、本事業はその解消に直結します。

対象者・申請資格

AI研究機関・大学

  • 大規模言語モデルや基盤モデルの研究開発実績を有すること
  • 機械学習・深層学習の高度な技術力を持つこと
  • 大規模計算資源の運用経験があること

AIスタートアップ・ベンチャー

  • 生成AI・基盤モデルの開発を事業の柱としていること
  • 独自のモデルアーキテクチャやデータセットを有すること
  • 事業化・商用化への明確なビジョンがあること

大手IT企業・通信事業者

  • AI研究開発部門を有し、基盤モデルの開発に取り組んでいること
  • 大規模データの収集・管理基盤を持つこと
  • 計算インフラの構築・運用能力があること

データ提供企業・団体

  • 日本語の高品質なデータセットを提供できること
  • 特定産業分野の専門データを有すること

ポイント

生成AIの基盤モデル開発には巨額の計算資源と大規模データセットが必要です。単独で全てを賄える組織は限られるため、計算資源を持つ企業、データを持つ企業、アルゴリズム開発力を持つ研究機関の連携が成功の鍵です。

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申請ガイド

1

ステップ1:NEDO公募要領の確認

NEDO公式サイトからGENIACの公募要領、提案書様式、評価基準等を入手し、事業の詳細要件を把握します。過去のGENIAC採択プロジェクトの情報も参考にしてください。

2

ステップ2:研究開発計画の策定

基盤モデルの開発目標(パラメータ数、性能ベンチマーク等)、使用するデータセット、計算資源の要件、開発スケジュール等を具体的に計画します。

3

ステップ3:コンソーシアムの形成

必要に応じて、計算資源提供者、データ提供者、モデル開発者、アプリケーション開発者等によるコンソーシアムを構築します。

4

ステップ4:jGrantsでの申請

GビズIDを用いてjGrantsから電子申請を行います。2026年4月23日の締切に向けて余裕を持って準備してください。

5

ステップ5:審査・採択

技術的先進性、実現可能性、社会的インパクト、事業化戦略等が総合的に評価されます。

ポイント

GENIACは技術的な卓越性に加えて、日本のAIエコシステムへの貢献度が重視されます。開発したモデルやデータセットの公開・共有方針、他のプロジェクトとの連携可能性等も提案に含めると評価が高まります。

審査と成功のコツ

明確な技術的差別化の提示
海外の大手AIラボとの差別化ポイントを明確にしましょう。日本語特化、産業ドメイン特化、マルチモーダル対応、省リソース学習等、独自の技術的優位性が求められます。
データ戦略の具体化
高品質な日本語データセットの構築計画、データの品質管理手法、著作権・プライバシーへの対応方針を具体的に示しましょう。データの質はモデルの質を直接左右します。
事業化・社会実装への道筋
研究開発に留まらず、開発した基盤モデルの事業化戦略(API提供、産業特化型ファインチューニング等)を具体的に描きましょう。GENIACは社会実装を重視しています。
オープンイノベーションの姿勢
成果の一部をオープンソースとして公開する計画や、他の研究機関・企業との連携方針を示すことで、日本のAIエコシステム全体への貢献をアピールできます。

ポイント

生成AI分野は技術の進歩が極めて速く、半年前の技術が陳腐化することも珍しくありません。提案では固定的な計画ではなく、最新の技術動向に柔軟に対応できるアジャイルな開発体制を示すことが重要です。

対象経費

対象となる経費

計算資源費(3件)
  • GPU/TPUクラスタの利用費
  • クラウドコンピューティング費
  • データセンター利用費
人件費(3件)
  • AI研究者・エンジニアの人件費
  • データサイエンティストの人件費
  • プロジェクトマネージャーの人件費
データ関連費(3件)
  • データセットの購入・ライセンス費
  • データ収集・アノテーション費
  • データクリーニング・前処理の委託費
設備費(3件)
  • サーバー・ストレージの購入費
  • ネットワーク機器の購入費
  • 研究用ソフトウェアライセンス費
外注費(3件)
  • モデル評価・ベンチマークの委託費
  • セキュリティ監査費
  • 専門家へのコンサルティング費
その他経費(3件)
  • 国際会議参加費
  • 論文投稿費
  • 知的財産関連費用

対象外の経費

対象外の経費一覧(6件)
  • 建物・土地の取得費
  • 汎用的な事務機器の購入費
  • 事業に直接関係のない渡航費
  • 飲食費・接待費
  • 他の事業で計上済みの経費
  • 間接経費上限超過分

よくある質問

QGENIACとは何の略ですか?
A

GENIACはGenerative AI Accelerator Challengeの略称です。経済産業省とNEDOが推進する日本発の生成AI基盤モデル開発支援プロジェクトで、計算資源の提供、データセット整備、モデル開発支援を包括的に行っています。日本のAI技術の国際競争力を強化することが主目的です。

Qスタートアップ企業でも応募できますか?
A

はい、AIスタートアップ企業も積極的に応募できます。GENIACは日本のAIエコシステムの多様性を重視しており、大企業だけでなくスタートアップの革新的なアプローチも歓迎しています。ただし、大規模なモデル開発には相応の技術力と実施体制が求められるため、大学や他企業とのコンソーシアム形成も検討してください。

Q開発したモデルの知的財産権はどうなりますか?
A

NEDO委託事業の原則に従い成果の権利はNEDOに帰属しますが、日本版バイ・ドール制度により、一定の条件を満たせば受託者への帰属も可能です。GENIACではモデルのオープンソース公開を推奨する場合もあるため、公募要領で知的財産の取り扱い方針を確認してください。

Q計算資源(GPU)は自前で用意する必要がありますか?
A

GENIACでは計算資源の確保も支援の対象です。クラウドGPU/TPUの利用費やデータセンター利用費は経費として計上可能です。また、過去のGENIACフェーズでは産総研のABCI等の公的計算基盤の利用枠が提供されたケースもあります。自前の計算資源がなくても、調達計画を明確にすれば応募可能です。

Q海外の研究機関と共同で応募できますか?
A

国内機関が代表となることが前提ですが、海外の研究機関やAI企業を共同研究先として含めることは可能な場合があります。ただし、GENIACは日本のAI技術力強化を目的としているため、コア技術の開発は国内で行う必要があります。詳細はNEDOの公募要領を確認してください。

Q過去のGENIAC採択者でなくても応募できますか?
A

はい、過去のGENIAC採択実績がなくても応募可能です。ただし、生成AI基盤モデルの開発能力を示す実績(論文発表、モデル公開、関連事業等)が審査では重要視されます。新規参入の場合は、既に実績のある機関とのコンソーシアムでの応募が効果的です。

Q他の補助金・助成金と併用できますか?
A

本事業はNEDO委託事業であり、同一テーマ・同一経費での他の補助金との重複受給はできません。ただし、生成AI分野は多面的な研究開発が必要なため、異なる観点での他事業との併用は可能です。例えば、文部科学省のAI研究基盤整備事業(基礎研究)、総務省の情報通信技術研究開発事業(通信インフラとの連携)、内閣府のSIP(戦略的イノベーション創造プログラム)等との棲み分けが考えられます。また、GENIACで開発した基盤モデルを特定産業に適用する段階では、各省庁の産業振興補助金(中小企業庁のIT導入補助金等)との連携も有効です。計算資源の確保については、産総研のABCIなど公的な計算基盤の活用も検討しましょう。

詳細説明

GENIACプロジェクトとは

GENIAC(Generative AI Accelerator Challenge)は、経済産業省とNEDOが推進する日本発の生成AI基盤モデル開発支援プロジェクトです。OpenAI、Google、Meta等の海外企業が生成AI市場を席巻する中、日本独自の基盤モデルを開発し、AI技術の国際競争力を確保することを目的としています。

ポスト5Gデータエコシステムとの関連

5G/Beyond 5G時代には、IoTデバイスや高精細映像等から膨大なデータが生成されます。このデータを効率的に処理・活用するためには、高性能なAI基盤技術が不可欠です。本事業はポスト5G情報通信システム基盤強化の一環として、データ活用のためのAI技術の研究開発を支援します。

想定される研究開発テーマ

  • 大規模言語モデルの開発:日本語に最適化されたLLMの開発、学習効率の向上、推論速度の最適化
  • マルチモーダル基盤モデル:テキスト、画像、音声、動画等を統合的に処理する基盤モデルの開発
  • 産業特化型AIモデル:製造業、医療、法務等の特定分野に特化した基盤モデルの開発
  • データセット構築:高品質な日本語データセットの収集・整備・品質管理
  • 省リソース学習技術:少ないデータ・計算資源で高性能なモデルを学習する技術の開発
  • 安全性・信頼性:AIモデルの安全性評価、バイアス低減、説明可能性の向上

GENIACの実績と展望

GENIACは過去のフェーズで複数の日本発基盤モデルの開発を支援してきました。本公募はその次のフェーズとして、より大規模かつ高性能なモデルの開発、そして社会実装の加速を目指しています。

応募にあたっての留意点

生成AI分野は技術進歩が非常に速いため、最新の技術動向を踏まえた提案が求められます。公募期間は約1ヶ月と短いですが、AI分野の研究者にとっては十分な準備期間です。NEDOの公式サイトで最新の公募要領を確認してください。

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