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451〜460 件を表示/全3022件 (募集中・募集終了の合計件数。初期表示では募集中の補助金のみ選択表示されています)
千葉県内ものづくり中小企業の医療機器産業への参入を促進するため、製造販売業者等と連携して行う健康医療ものづくり製品の研究・製品開発等に対する経費の一部について助成します。
※当該募集における採択金額の合計は、870万円（予定）です。
上田市の日本遺産の知名度向上と日本遺産を活用した地域活性化を目的として、イベントなどのソフト事業の実施、新商品等の開発及び既存商品の高付加価値化を支援します。
上田市の日本遺産の知名度向上と日本遺産を活用した地域活性化を目的として、イベントなどのソフト事業の実施、新商品等の開発及び既存商品の高付加価値化を支援します。
宇都宮市、鹿沼市、日光市、真岡市、下野市、上三川町、芳賀町、壬生町、高根沢町（高度技術産学連携地域内）の中小企業者を対象に、研究開発・技術開発・産学官連携等の取組を総合的に支援する助成金の第2次公募。本助成事業は、高度技術振興基金（出捐市町：宇都宮市、真岡市、芳賀町、高根沢町）の運用益と、高度技術産学連携域からの負担金を財源として実施しています。
令和8(2026)年度助成金交付決定状況（第1次公募分）は、研究開発助成事業4件。
宇都宮市、鹿沼市、日光市、真岡市、下野市、上三川町、芳賀町、壬生町、高根沢町（高度技術産学連携地域内）の中小企業者を対象に、研究開発・技術開発・産学官連携等の取組を総合的に支援する助成金の第2次公募。本助成事業は、高度技術振興基金（出捐市町：宇都宮市、真岡市、芳賀町、高根沢町）の運用益と、高度技術産学連携域からの負担金を財源として実施しています。
令和8(2026)年度助成金交付決定状況（第1次公募分）は、研究開発助成事業4件。
宇都宮市、鹿沼市、日光市、真岡市、下野市、上三川町、芳賀町、壬生町、高根沢町（高度技術産学連携地域内）の中小企業者を対象に、研究開発・技術開発・産学官連携等の取組を総合的に支援する助成金の第2次公募。本助成事業は、高度技術振興基金（出捐市町：宇都宮市、真岡市、芳賀町、高根沢町）の運用益と、高度技術産学連携域からの負担金を財源として実施しています。
令和8(2026)年度助成金交付決定状況（第1次公募分）は、研究開発助成事業4件。
道では、北海道省エネルギー・新エネルギー促進行動計画【第3期】に基づき、省エネルギー・新エネルギーの開発・導入に資する製品・サービスを提供する環境関連産業の振興を推進しております。
本事業は、道内事業者の技術開発や実証研究、道内の環境関連の製品、サービスの開発や事業化を目指した事業に対して支援しております。
※本事業は、電源立地地域対策交付金を活用しております。
宇都宮市、鹿沼市、日光市、真岡市、下野市、上三川町、芳賀町、壬生町、高根沢町（高度技術産学連携地域内）の中小企業者を対象に、研究開発・技術開発・産学官連携等の取組を総合的に支援する助成金の第2次公募。本助成事業は、高度技術振興基金（出捐市町：宇都宮市、真岡市、芳賀町、高根沢町）の運用益と、高度技術産学連携域からの負担金を財源として実施しています。
令和8(2026)年度助成金交付決定状況（第1次公募分）は、研究開発助成事業4件。
愛媛県では、事業承継を契機とした第二創業や新規事業展開に意欲的な後継者（承継後10年未満）及び後継予定者がいる県内中小企業に対し、企業価値の向上及び早期の事業承継につなげるとともに、県内中小企業の持続的な発展を図ることを目的として令和８年度愛媛県後継者新事業展開支援事業費補助金事業を実施します。
生成AIは、インターネットに匹敵する技術革新とも言われ、労働力不足などの社会課題の解決にも貢献すると期待されています。生成AIの利活用があらゆる分野で検討され開発競争が国際的に激化している中、日本として生成AIの開発力を確保・強化していくことが重要であると考えられます。こうした背景から、NEDOでは、可及的速やかに生成AIに関する開発力を国内に醸成するため、「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」において、2024年2月から「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）プロジェクト」として基盤モデルの開発に必要な計算資源の提供支援やコミュニティの運営などを行い、AIの研究開発を推進してきました。
そうした中、2025年12月には、第3回人工知能戦略会議において高市総理から「AIロボットを始めとしたフィジカルAIに不可欠な信頼できる国産の汎用基盤モデルの開発」に関し指示があり、2026年3月には、「日本成長戦略会議」において戦略17分野における「主要な製品・技術等」に「フィジカルAI」が位置づけられているところです。
今後、フィジカルAIの実現に向けた基盤モデルや各種要素技術の研究開発が政策としても展開される中、一層の競争力を発揮させるため、モデル自体の改善をAIエージェントで行う再帰的自己改善型のAI研究が最先端の研究開発領域の一つとなっていくことが予想されます。
本事業では、AI自身がモデルやエージェントの改良を行う自己改善型のAIモデル・エージェント開発を実施し、世界に先駆けた高度なフィジカルAIのための世界モデル（実世界データを用いた基盤モデル）の構築に寄与することを目的とします。
