日本生成式AI近況應用

日本生成式人工智能的現狀與應用

一、生成式人工智能在日本的現狀

儘管日本社會對生成式人工智能（Generative AI）的認知度不斷提升，但其採用率相較於全球趨勢仍顯滯後。根據野村綜合研究所近期的一項調查顯示，雖然有高達61%的日本人知曉生成式人工智能，但實際使用者僅佔9%。年輕族群的採用率雖然較高，但整體而言，公眾的猶豫態度仍然明顯，尤其是在年齡較大的群體中。

然而，面對勞動力短缺的嚴峻挑戰，日本政府和企業已將人工智能視為提升生產力的重要解決方案，並積極推動其發展。儘管面臨專業人才稀缺及可靠資訊不足的挑戰，部分勞動力密集的行業已開始導入人工智能。日本也在積極發展針對日語優化的大型語言模型（LLM），例如樂天（Rakuten）、軟銀（SoftBank）和富士通（Fujitsu）等公司均已推出自有的模型。值得注意的是，新創公司 Sakana AI 在生成式人工智能領域表現突出，其AI生成的科學論文甚至成功通過了同行評審，顯示出日本在特定領域的技術實力。不過，與全球平均水平相比，日本企業在生成式人工智能上的投資額仍偏低，許多企業認為自身在生成式人工智能策略上進展緩慢，這可能影響其競爭力。

二、日本政府在生成式人工智能方面的倡議與政策

日本政府對於推動人工智能發展展現出堅定的承諾。為將日本定位為全球人工智能創新的領導者，政府已撥款超過**10兆日圓（約650億美元）**用於支持人工智能和半導體技術的發展。

經濟產業省（METI）發起了「生成式人工智能加速挑戰（Generative AI Accelerator Challenge, GENIAC）」計劃，此項政府支持的專案旨在為專注於生成式人工智能應用開發的新創公司提供資金、指導和GPU運算資源。GENIAC的目標是提升日本在平台模型開發方面的能力，並鼓勵企業進行創新。參與GENIAC的企業包括ELYZA、Kotoba Technologies和富士通等。

在監管方面，日本政府採取了相對寬鬆的「輕觸式」政策，傾向於依賴現有的行業特定法律進行規範，而非制定全面的AI專屬法規。內閣府的人工智能政策研究組發布的中期報告便強調了這一點，同時鼓勵企業自願採取風險緩解措施。日本政府也積極參與國際人工智能治理的討論，包括七大工業國集團（G7）的廣島AI進程，旨在建立全球人工智能治理原則。此外，日本政府還與NVIDIA等領先企業合作，投入7.4億美元以強化其生成式人工智能基礎設施，希望通過補貼AI超級電腦的建設成本、提升勞動力技能和推動日語語言模型的發展來加速人工智能的普及。

三、生成式人工智能在日本各行業的應用

生成式人工智能正在日本各個行業中廣泛應用，顯著提升了創造力、效率和創新水平：

• 娛樂產業（動漫和遊戲）： 動漫工作室利用AI工具來自動化諸如中間幀動畫和背景創建等勞動密集型環節，這已成功將製作時間縮短了20%至40%。遊戲公司如 Square Enix 和 Bandai Namco 則將AI整合到遊戲中，以改善非玩家角色（NPC）的行為並創造更具動態的故事情節。此外，YouTube Music AI Incubator 也與 Crypton Future Media 合作，探索透過虛擬偶像如初音未來（Hatsune Miku）創作AI生成音樂的可能性，這結合了文化傳統與尖端創新。

• 海運業： 三井OSK Lines 與 Bearing AI 合作開發了「智能航線引擎」（Smart Routing Engine），此AI驅動的解決方案能優化航運路線，預計可將每次航行的燃料消耗降低高達5%，從而實現顯著的成本節約和碳排放減少。

• 廣告業： 廣告公司如 博報堂（Hakuhodo） 通過其「以人為中心的人工智能研究所」，將AI視為「副駕駛」以增強創意。AI工具能協助分析海量數據，開發個性化廣告活動，將投資報酬率提高高達25%。

• 醫療保健： Astellas Pharma 開發了 Mahol-A-Ba 平台，該平台整合了AI和機器人技術以加速藥物開發，將細胞測試所需時間從一個月縮短到短短90分鐘。而 Eisai 則運用AI分析歷史研究數據，以識別治療阿茲海默症和癌症的有潛力化合物。

• 製造業： 豐田（Toyota） 開發了一項新的AI技術，可將初始設計草圖和工程約束融入文本到圖像的生成式AI工具中，從而加速汽車和電動汽車的設計過程。Panasonic 正在部署類似ChatGPT的AI助手以提高員工生產力。三菱電機（Mitsubishi Electric） 則開發了一種行為分析AI，能從生產現場影片中評估人工任務的效率，並提供流程改進建議。

• 智慧城市、金融和交通運輸： 這些領域也預計將成為人工智能應用顯著擴展的關鍵產業。

四、日本使用生成式人工智能的具體案例與組織

除了上述行業應用中提及的公司，日本還有許多其他機構和組織正在積極探索並應用生成式人工智能：

• Sakana AI： 作為日本領先的生成式人工智能新創公司，其AI生成的科學論文通過同行評審，展現了其在技術上的突破性進展。

• 樂天（Rakuten）、軟銀（SoftBank）、富士通（Fujitsu）： 這些主要科技巨頭正積極投入開發針對日語優化的大型語言模型，以滿足本地市場需求。

• Astellas Pharma 和 Eisai： 這兩家製藥公司利用AI技術加速藥物開發和疾病研究，以提升新藥研發效率。

• Fanuc 和 SoftBank Robotics： 作為機器人領域的領導者，它們正將AI整合到工業自動化和服務機器人中，以增強其功能和性能。

• NEC： 該公司為製造業提供先進的AI解決方案，旨在優化品質檢測流程，同時透過技術保留和傳承熟練工人的專業知識。

• 三井OSK Lines： 與Bearing AI合作，利用AI優化航運路線，以提高效率並降低營運成本。

• 博報堂（Hakuhodo）： 在廣告業中，博報堂運用AI分析海量數據，以創建更具針對性和個性化的廣告活動。

• 豐田（Toyota）、Panasonic、三菱電機（Mitsubishi Electric）： 這些製造業巨頭將AI應用於產品設計、生產流程優化以及提升整體生產力。

五、生成式人工智能在日本的倫理考量與社會影響

日本社會對生成式人工智能的倫理考量和潛在風險的討論日益增加，並已延伸至教育層面。高中教科書中開始納入關於生成式人工智能風險的內容，例如版權侵權、假訊息（misinformation）的傳播，以及利用生成式人工智能製作的複雜深度偽造影片（deepfakes）。這些教育旨在提高學生對AI社會影響的認識，並強調在數位時代辨別資訊真實性的重要性。

日本政府的人工智能政策研究組傾向於採取**「輕度監管」**的方式，但也密切關注國家安全風險，特別是與外國開發的AI模型相關的隱患。日本現行法律已對透過虛假資訊進行的資訊操縱以及未經授權使用獲取的數據進行規範，這些都與生成式人工智能可能引發的倫理問題息息相關。

日本政府亦強調在G7和OECD等國際論壇上就AI原則進行全球討論的重要性，並制定了「以人為中心的人工智能社會原則」，其中包括尊重人類尊嚴、保護隱私、確保安全和透明度等七項指導原則。政府已意識到生成式人工智能可能帶來的潛在風險，例如機密資訊洩露、犯罪活動增加、假訊息引發的社會混亂、更複雜的網絡攻擊、對教育的影響、版權侵犯以及失業風險的增加，並正積極努力制定應對這些風險的措施。

六、日本大學和機構在生成式人工智能領域的學術研究與發展

日本的大學和研究機構在生成式人工智能領域正積極進行學術研究與發展。Sakana AI 在此領域居於領先地位，其AI生成的科學論文通過同行評審，顯示了學術研究上的重大突破。日本的大學在醫療保健、機器人技術和數據處理等領域不斷取得新進展。

具體例子包括：

• 中部大學（Chubu University） 與 量子計算公司 Quantinuum 合作，共同研究量子人工智能和認知。

• 兵庫縣立大學（University of Hyogo） 正在進行多項研究，包括圖像識別、Rap Battle 對話系統、AI 在市場行銷中的應用、細胞診斷輔助以及書法作品生成等。

• 東京大學、京都大學、大阪大學 等知名學府在日本人工智能研究領域中位居前列。

• 國際合作方面，卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）與 慶應義塾大學（Keio University） 展開了合作研究，而華盛頓大學（University of Washington）則與 筑波大學（University of Tsukuba） 建立了合作關係。

• 此外，英國愛丁堡大學（University of Edinburgh）也與日本的國家先進產業科學技術研究院（AIST）、國立情報學研究所（NII）和理化學研究所（RIKEN）等頂尖研究機構在人工智能和機器人技術方面進行合作。

這些合作與研究項目突顯了日本在生成式人工智能基礎理論研究和應用探索方面的活躍態勢。

七、日本在生成式人工智能發展與實施方面獨特的挑戰與機遇

日本在生成式人工智能的發展與實施上，既面臨獨特挑戰，也蘊藏龐大機遇：

挑戰：

• 對新技術的保守態度： 日本企業在採納新興和尚未成熟的技術時通常較為謹慎，傾向於選擇已充分驗證的方案。

• 重視「製造」的文化： 日本傳統上高度重視實體產品的製造（Monozukuri），而非無形資產，導致在軟體開發和數位化（包括AI整合）方面的認可度相對較低。

• 投資額低於全球平均： 儘管日本企業普遍認為生成式人工智能對其未來成功至關重要，但其計畫投資額顯著低於全球平均水平。

• 人才短缺： 日本人口老齡化和勞動力萎縮加劇了數位和AI技能專業人才的供需不平衡，構成大規模實施生成式人工智能的重大障礙。

• 商業模式彈性不足： 企業擔心其現有商業模式可能不夠靈活，難以適應生成式人工智能帶來的快速演變機會。

• 消費者採用率較低： 相較於中國和美國等地區，生成式人工智能在日本消費端的普及率相對較低，這也引發了企業的擔憂。

• 員工不安情緒： 상당一部分日本白領員工對生成式人工智能感到不安或不確定，這可能阻礙其順利導入。

• 數據安全與合規性問題： 儘管日本企業在數據準備方面表現積極，但對於數據安全和合規性仍存在疑慮，凸顯了制定健全數據策略的重要性。

機遇：

• 對自動化的強勁市場需求： 日本在採用自動化技術以提高生產力並應對人口結構變化方面有著悠久的歷史，這為生成式人工智能的推廣創造了有利環境。

• 對內部能力的積極看法： 日本企業對其利用生成式人工智能的數據準備狀況和營運模式的彈性持樂觀態度。

• 對輸出品質的樂觀預期： 企業已在探索生成式人工智能的廣泛應用場景，表明對其潛力充滿信心。

• 計算能力的可用性： 日本擁有堅實的雲端基礎設施，並正吸引大量額外投資以進一步擴展與AI相關的雲端運算能力。

• 政府支持： 日本政府正採取較為寬鬆的監管方式，並積極建立戰略合作夥伴關係，以鼓勵投資並加速AI的採用與規模化發展。

• 專注於提升生產力以創造營收： 日本企業不僅將生成式人工智能視為節省成本的工具，更希望透過提高生產力來增加營收，並創造新的收入來源、產品和服務。

• 物聯網整合的潛力： 將生成式人工智能與日本在「硬體」物聯網方面的傳統優勢相結合，有望為各行業的AI解決方案開闢獨特的發展路徑。

總之，儘管日本的文化因素和現有商業模式對生成式人工智能的快速採用帶來挑戰，但對自動化的強勁市場需求、政府支持以及將AI用於創新和營收增長的重點，為其成功發展與實施提供了重要的機會。解決人才短缺和數據安全問題將是日本企業充分利用生成式人工智能潛力的關鍵。

八、日本生成式人工智能的未來趨勢與潛力：專家觀點與分析

專家們對日本生成式人工智能的未來趨勢和潛力提出了多樣化的觀點和分析：

• 政府觀點： 經濟產業省（METI）局長渡邊琢也指出，日本AI發展的願景是以「社會5.0」為中心，即技術創新與社會價值觀和諧共進。他強調GENIAC計劃旨在同時促進經濟增長和社會轉型。渡邊局長承認日本企業傳統上對風險持保守態度，但強調當前的經濟環境要求大膽的改革，並透過J-Startup計畫和AI實施指南提供明確路徑。

• 產業觀點（日立）： 日立數位系統與服務部門的技術長佐女志誠俊認為，將日立在營運技術（OT）方面的傳統優勢與AI能力結合，能創造出「實用AI（Practical AI）」——即創新且能立即應用於現實挑戰的解決方案。他主張，日本對精確度和道德標準的嚴謹態度並非AI發展的阻礙，反而是透過協同創新加速其進程的動力。

• 產業觀點（NEC）： NEC諮詢服務部門總經理井出昌弘強調繼承日本高技能工程師專業知識的重要性。他認為，AI將成為日本社會中不可或缺的「說書人」，能夠將這些正在消失的專業技能傳承給後代。NEC的AI解決方案在製造業中，旨在增強品質檢測流程，同時透過技術保留和利用熟練工人的專業知識，實現AI對人類專業知識的「增強」而非「取代」。

• 媒體觀點： 《富比士日本》特約編輯瀨戶久美子指出，媒體在重塑社會對失敗和風險的態度方面扮演關鍵角色，這對AI發展至關重要。她建議媒體應協助社會區分「失敗」與「可控的風險管理」，將AI發展中的挫折視為學習機會，從而營造一個更支持實驗和創新的環境。

• 總體分析： 專家們普遍認為，日本生成式人工智能的未來發展將在於平衡其對精確度的傳統追求和嚴格的道德標準，與創新和承擔風險的需求。這些以倫理為基礎的標準可能在醫療保健和自動駕駛系統等對準確性和公眾信任至關重要的領域，成為日本的競爭優勢。在尊重傳統實踐的同時，將AI戰略性地整合到企業中，也被視為一個重要的趨勢，製造業中AI增強人類專業知識的案例便是佐證。日本能否在全球AI競賽中取得成功，將取決於政府、產業和媒體之間持續的合作，共同重塑文化敘事，並推動可持續的發展。

引用的著作

1. Japan's AI adoption lags behind global trends | Digital Watch Observatory, 檢索日期：3月 28, 2025， https://dig.watch/updates/japans-ai-adoption-lags-behind-global-trends

2. New Government Policy Shows Japan Favors a Light Touch for AI ..., 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.csis.org/analysis/new-government-policy-shows-japan-favors-light-touch-ai-regulation

3. Japanese businesses can unleash gen AI by addressing top inhibitors, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.cognizant.com/us/en/insights/insights-blog/japan-generative-ai-adoption

4. The Rise of AI in Japan: A Complete Guide for 2025 - ULPA, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.ulpa.jp/post/the-rise-of-ai-in-japan-a-complete-guide-for-2025

5. Japan in the game of generative AI. Focus on Japanese. | by Space ..., 檢索日期：3月 28, 2025， https://spaceandlemon.medium.com/japan-in-the-game-of-generative-ai-focus-on-japanese-6d7b04e5fac7

6. Generative AI | UNIVERSITY OF HYOGO, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.u-hyogo.ac.jp/english/research/frontline/f8bf64bbd9a4ffde3a7265d91c301d2d8fa432c0.html

7. Reconciling tradition and innovation: Japan's path to global AI leadership, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.weforum.org/stories/2024/12/japan-ai-leadership-risk-ethics/

8. Reconciling tradition and innovation: Japan's path to global AI leadership - World - EBR, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.europeanbusinessreview.eu/page.asp?pid=7494

9. Unpacking Japan's AI Policy with Hiroki Habuka - CSIS, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.csis.org/analysis/unpacking-japans-ai-policy-hiroki-habuka

10. GENIAC / Ministry of Economy, Trade and Industry (METI), 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.meti.go.jp/english/policy/mono_info_service/geniac/index.html

11. AI | JapanGov - The Government of Japan, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.japan.go.jp/topics/AI.html

12. Japan Generative Artificial Intelligence, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.trade.gov/market-intelligence/japan-generative-artificial-intelligence

13. More Japanese textbooks warn about risks of generative AI - Asia ..., 檢索日期：3月 28, 2025， https://asianews.network/more-japanese-textbooks-warn-about-risks-of-generative-ai/

14. National Status Report on AI Safety in Japan 2024, 檢索日期：3月 28, 2025， https://aisi.go.jp/assets/pdf/j-aisi_report_2024_en.pdf

15. [Korea-Japan Joint Work on World 2050] ⑦ Safety and Ethics Guidelines for AI Cooperation between South Korea and Japan, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.eai.or.kr/new/en/pub/view.asp?intSeq=22995&board=eng_workingpaper

16. How Japan Is Addressing Ethical Challenges in Artificial Intelligence - ITBusinessToday, 檢索日期：3月 28, 2025， https://itbusinesstoday.com/knowledge-hub/staff-writers/how-japan-is-addressing-ethical-challenges-in-artificial-intelligence/

17. Exploring ethical considerations in medical research: Harnessing pre-generated transformers for AI-powered ethics discussions - PubMed, 檢索日期：3月 28, 2025， https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39899559/

18. Exploring ethical considerations in medical research: Harnessing pre-generated transformers for AI-powered ethics discussions | PLOS One, 檢索日期：3月 28, 2025， https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0311148

19. Artificial Intelligence (AI) in Japan: Best universities Ranked - EduRank, 檢索日期：3月 28, 2025， https://edurank.org/cs/ai/jp/

20. Leading Quantum Physicists from Quantinuum and Chubu University Collaborate on Research into Quantum Artificial Intelligence and Cognition, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.quantinuum.com/press-releases/leading-quantum-physicists-from-quantinuum-and-chubu-university-collaborate-on-research-into-quantum-artificial-intelligence-and-cognition

21. CMU collaborates with Japanese university to study AI, 檢索日期：3月 28, 2025， https://www.cmu.edu/ambassadors/august-2024/pdf/ambassadors_pg_japaneseunivpartnership.pdf