全国の補助金・助成金・支援金の一覧

経済・産業活動のデジタル化が進展する中、データは生産性向上やイノベーション創出の基盤となる重要な資源となっている。一方、これまでAIの性能向上を支えてきたウェブ上の公開データは学習が進みつつあり、今後は企業や組織が保有する実データの活用が一層重要となっている。
しかし、企業内に蓄積されたデータの多くは、部門や用途ごとに分断されて管理されており、データの意味や相互の関係性が十分に整理されていない場合が多い。このため、AIによる探索・分析・利活用が困難となり、データの潜在的な価値が十分に引き出されていないという課題がある。また、機密性やノウハウ性の高いデータを多く含むことから、データ整備や管理の方法について、実践的な手法や設計指針が必ずしも確立されていない。
このため、本テーマでは、対象とする手法をあらかじめ限定することなく、製造業データ等を対象として、AIが利活用可能な状態（AI-Ready化）とするための課題およびその解決に資する手法を広く募集した上で、支援対象を絞り込む形で研究開発に取り組むものとする。
また、研究開発の有用性を実証するため、企業や組織が実際の業務・現場で保有・利用している製造業データ等を用いた実証・評価を行うとともに、AI-Ready化されたデータの有用性について、共通的な知見として整理し、広く公表することとする。
AI-Ready化とは、分かりやすい構造（構造化・モデリング）、適切なサイズ（チャンキング）、適切な意味づけ（ベクトル化・ラベリング）、高い品質（誤り・偏りの少ないデータ）、統一された管理（ガバナンス・セキュリティ）、継続的な改善（モニタリング＆フィードバック）等を指す。