FY26より、開発加速利用を拡充し、大規模・長期間の予約利用を可能にする「フロンティアAI開発支援制度」を新設しました。
フロンティアAI開発支援制度は、高度な推論能力や汎用性を備えたAIモデル、いわゆるフロンティアAIモデルの研究開発を支援することを目的としています。対象とするのは、試行的・短期的な利用ではなく、長期間にわたり継続的に計算資源を投入することで性能向上を図る研究開発利用です。
利用希望法人間の公平性および限りある計算資源の適正な配分を確保するため、事前に利用計画の申請を受け付け、審査に基づき利用枠を割り当てる事前公募方式を採用します。
本制度の適用を受けるためには、以下の条件をすべて満たす必要があります。
本制度で提供可能な計算資源には限りがある一方、大規模かつ長期間の利用を希望する利用法人が増加しています。そのため、利用希望者から事前に利用計画を申請いただき、その内容を審査した上で利用枠を割り当てる事前公募方式を採用いたします。
本公募は、限られた計算資源を有効活用するとともに、利用希望者間の公平性・透明性を確保し、我が国におけるフロンティアAI開発への効果的な支援を実現することを目的としています。
なお、本公募による採択は計算資源の利用枠を確保するものであり、計算資源の購入申請を成立させるものではありません。計算資源の購入申請は、採択決定後に利用者ポータルを通じて実施する所定の申請手続き（翌年3月頃を予定）をもって成立するものとします。
（2026/10/27更新） 2027年度の事前公募の申請受付を開始します。
| 項番 | 研究開発課題名 | 研究開発の概要 | 利用法人名 | 利用責任者氏名 | 報告書 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 日本語に強い大規模言語モデルの構築およびチューニング並びに透明性・信頼性の確保に向けた研究開発 | 日本語に強い大規模言語モデルの事前学習およびSFT／DPOなどの手法を用いたチューニングの実施並びに構築したモデルを用いた透明性・信頼性の確保に向けた研究開発。 | 大学共同利用機構法人情報・システム研究機構 | 黒橋 禎夫 | |
| 2 | 多言語マルチモーダルLLMによる音声認識・翻訳技術の開発・評価 | 多言語の学習・評価データを整備し、音声・テキスト・画像を統合的に処理するマルチモーダルLLMを用いて、多言語音声認識および翻訳技術の開発と性能評価を実施する。 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | 内元 清貴 | |
| 3 | 日本文化、アイデンティティーに配慮したLLMの構築 | NICTではこれまでに100個以上の大小の日本語LLMを構築した経験を有しており、本研究では、その経験を元に日本文化、アイデンティーに配慮したLLMの構築を行う。現在、NICTでは、民間企業とのLLMの共同研究や民間企業に巨大日本語データ等の提供を実施しているが、それらのデータも活用してLLMの構築を行う。加えて、複数のLLMやその他のAIをRAG等の手段を含めて柔軟に組み合わせて、生成AIの創造性、安全性、多様性をenhanceするためのソフトウエアプラットフォームであるWISDOM-LLMの開発を進めているところであり、今回構築するLLMは、WISDOM-LLMの構成要素の一つとなり、その能力の強化に資するものである。また、NICTのデータ、ノウハウだけでなく、日本の民間企業からもデータやノウハウ等の提供を受け、日本のLLM研究開発の底上げにも貢献する。 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | 鳥澤 健太郎 | |
| 4 | AIロボット・フィジカルAIを見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業 | 本研究開発は、NEDO 委託事業「AI ロボット・フィジカル AI を見据えたマルチモーダル基盤モデル開発事業／実世界ネイティブに資するフィジカル AI 基盤技術の研究開発」（Noetra株式会社と国立研究開発法人産業技術総合研究所による共同提案、事業期間：2026 年 6 月～2031 年 3 月）における 【探究枠】（産業技術総合研究所が担当）に該当する研究開発である。具体的には、開発枠（Noetra株式会社）が進める国産マルチモーダル AI 基盤モデルの構築を、基盤的理論・要素技術の先導研究によって支えるものであり、原理解明・効率化、視覚・３D、音声・音響、ロボ・デジタルツイン、エージェントの研究領域において最先端の研究開発に取り組む。 | 産業技術総合研究所 | 濱崎 雅弘 |
本制度に関するお問合わせ先：abci3-application@abci.ai