英国 AI機会行動計画 (2025.01.13)

こんにちは、丸山満彦です。

英国政府が、AI機会行動計画 (AI Opportunities Action Plan) を公表しています。これは、科学技術革新担当国務長官のピーター・カイル議員 が、技術起業家であり先進研究・発明推進機構（ARIA）会長のマット・クリフォード（Matt Clifford CBE）に依頼して作成し、議会に提出したものです。。。

読めば、英国の目指すところと、危機感がよく現れているように思いました。（もちろん、実際にこの計画を実現できるのか？という実行力がポイントとなるわけですが...）

目指すところは...

• AIの基盤に投資する：世界クラスのコンピューティングとデータのインフラ、人材へのアクセス、そして規制が必要である（Section 1）
  
  
• 経済圏を超えたAIの採用を強力に推進する：公共部門は、AI製品やサービスを迅速に試験的に拡大し、民間部門にも同じことを奨励すべきである。 そうすることで、市民にとってより良い体験と成果をもたらし、生産性を高めることができる（Section 2）
  
  
• 英国をAIメーカーに位置づけ、AIテイカーにしない：テクノロジーがより強力になるにつれて、我々はフロンティアAIを構築する人々にとって最良の国家パートナーとなるべきである。 英国は、AI スタックの重要な層で真の国家チャンピオンを持つことを目指し、英国がAI の進歩から経済的に利益を得、将来のAI の価値、安全性、ガバナンスに影響力を持つようにすべきである（Section 3）。

優秀な人材がいる会社が発展するように、優秀なAIがある会社は発展しそうです。同様に、優秀な人材がいる国は発展するように、優秀なAIがある国は発展しそうです。

もちろん、優秀なAIを優秀な人材が活用するということなのですが...

このあたり、日本の政治家がどの程度理解できているか？ということが気になります。

話は少しずれますが、日銀が金利をあげると発表しました。物価上昇が目標値になり、賃金も上昇し、景気も良くなっているという判断？なのでしょうかね。為替レートもいつまでも円安というわけにもいかないし...

金利政策や財政政策をもって景気を刺激することは可能と思います。ただ、金利政策も財政政策も刺激をするだけなんでしょうね...実態として付加価値を産む活動が小さければ、効果は薄いと感じます。

そして、経済力、技術力というのは、ご存知のとおり安全保障の大きな要素です。

そういうことを考えると、日本は技術立国として、技術開発により社会に大きな付加価値を生むような活動を継続的にしていかなければ、立ち行かなくなるように思います。（観光立国ではなく...）

なんか、英国が産業革命で工業国になった後、金融にシフトし、そして知的工場ともいえそうなAIによる発展というのを目指しているというのは、なかなか興味深いなと思いました。

英国にも学ぶことが多いように思います...

政治家や政策担当者は、目を通すべき文書だと思います...

● GOV.UK

・2025.01.13 Independent report AI Opportunities Action Plan

AI Opportunities Action Plan	AI機会行動計画
Recommendations for the government to capture the opportunities of AI to enhance growth and productivity and create tangible benefits for UK citizens.	成長と生産性を高め、英国市民に具体的な利益を創出するために、政府がAIの機会を捉えるための提言。

目次...

・[HTML] AI Opportunities Action Plan

Foreword by the Secretary of State for Science, Innovation and Technology	科学・イノベーション・技術担当国務長官によるまえがき
The opportunity	機会
1. Lay the foundations to enable AI	1. AIを実現するための基盤を整備する
1.1 Building sufficient, secure and sustainable AI infrastructure	1.1 十分で安全かつ持続可能なAIインフラを構築する
1.2 Unlocking data assets in the public and private sector	1.2 公共部門および民間部門のデータ資産を解き放つ
1.3 Training, retaining, and attracting the next generation of AI scientists and founders	1.3 次世代のAI科学者や創業者を育成し、維持し、惹きつける
1.4 Enabling safe and trusted AI development and adoption through regulation, safety and assurance	1.4 規制、安全性、保証を通じて、安全で信頼できるAIの開発と採用を可能にする
2. Change lives by embracing AI	2. AIを取り入れることで生活を変える
2.1 AI Adoption is core to delivering the government's missions	2.1 AI導入は政府のミッションを実現する中核となる
2.2 Adopt a “Scan → Pilot → Scale” approach in government	2.2 政府において「スキャン→パイロット→スケール」アプローチを採用する
2.3 Enable public and private sectors to reinforce each other	2.3 官民セクターが相互に強化できるようにする
2.4 Address private-sector-user-adoption barriers	2.4 民間セクター・ユーザー導入の障壁に対処する
3. Secure our future with homegrown AI	3. 国産AIで未来を守る
Conclusion	まとめ

・[PDF]

AI Opportunities Action Plan	AI機会行動計画
Presented to Parliament by the Secretary of State Science, Innovation and Technology by Command of His Majesty.	国王陛下の命により、科学・イノベーション・技術長官が議会に提出した。
AI Opportunities Action Plan. Ramping up AI adoption across the UK to boost economic growth, provide jobs for the future and improve people's everyday lives.	AI機会行動計画 経済成長を促進し、将来のための雇用を提供し、人々の日常生活を改善するために、英国全体でAIの導入を促進する。
Foreword by the Secretary of State for Science, Innovation and Technology	科学・イノベーション・技術担当国務長官によるまえがき
Today, Britain is the third largest AI market in the world. We are home to an extraordinary array of global talent and pioneering AI firms like Google DeepMind, ARM, and Wayve. But despite our record of scientific discovery - from Alan Turing on algorithms and general-purpose computing to Tim Berners-Lee’s World Wide Web - the UK risks falling behind the advances in Artificial Intelligence made in the USA and China.	今日、英国は世界第3位のAI市場となっている。グーグルディープマインド、ARM、ウェイヴのような先駆的なAI企業や、世界的に活躍する才能ある企業が数多く存在する。しかし、アルゴリズムや汎用コンピューティングに関するアラン・チューリングから、ティム・バーナーズ＝リーのワールド・ワイド・ウェブまで、科学的発見の記録にもかかわらず、英国は米国や中国の人工知能の進歩に遅れをとるリスクがある。
In this next phase of AI development, we want Britain to step up; to shape the AI revolution rather than wait to see how it shapes us. Because we believe Britain has a particular responsibility to provide global leadership in fairly and effectively seizing the opportunities of AI, as we have done on AI safety. That is why one of my first acts as Secretary of State was to commission Matt Clifford to devise an AI Opportunities Action Plan for the British government.	AI開発の次の段階として、私たちはイギリスがステップアップすることを望んでいる。AI革命が私たちをどのように形作るかを待つのではなく、AI革命を形作るのだ。英国には、AIの安全性に関して行ってきたように、AIの機会を公平かつ効果的に捉えるためのグローバル・リーダーシップを提供する特別な責任があると信じているからだ。だからこそ、私が国務長官として最初に行ったことのひとつは、マット・クリフォードに英国政府のためのAI機会行動計画の策定を依頼することだった。
This plan shows how we can shape the application of AI within a modern social market economy. We will do so by working closely with the world’s leading AI companies, Britain’s world leading academics and entrepreneurs, and those talented individuals keen to start-up and scale-up their businesses here. Our ambition is to shape the AI revolution on principles of shared economic prosperity, improved public services and increased personal opportunities so that:	この計画は、近代的な社会市場経済におけるAIの応用をどのように形作ることができるかを示している。我々は、世界をリードするAI企業、英国をリードする学者や起業家、そして英国での起業や事業拡大に意欲的な才能ある個人と緊密に協力することによって、これを実現する。我々の野望は、経済的繁栄の共有、公共サービスの改善、個人的機会の増大という原則のもとにAI革命を形成し、以下を実現することである：
・AI drives the economic growth on which the prosperity of our people and the performance of our public services depend;	・AIは、国民の繁栄と公共サービスのパフォーマンスに依存する経済成長を推進する
・AI directly benefits working people by improving health care and education and how citizens interact with their government; and	・AIは、医療や教育の改善、市民と政府の関わり方の改善を通じて、働く人々に直接的な利益をもたらす
・the increasing of prevalence of AI in people’s working lives opens up new opportunities rather than just threatens traditional patterns of work.	・人々の労働生活におけるAIの普及率が高まることは、従来の労働形態を脅かすだけでなく、新たな機会をもたらす
Across government, we have already taken decisive action to support the AI sector and take down the barriers to growth. Our transformative planning reforms will make it easier to build the data centres that are the engines of the AI age. Skills England will help ensure that British people are prepared for jobs in the AI-powered industries of tomorrow. The Digital Centre of Government I have created in my Department will drive forward the technological transformation of the state, ensuring that public services offer citizens the same seamless experience they can find in the private sector.	政府全体で、AI分野を支援し、成長の障壁を取り除くための断固とした行動をすでに起こしている。変革的な計画改革により、AI時代の原動力となるデータセンターを構築しやすくなる。Skills Englandは、英国人がAIを活用した未来の産業で働くための準備を整えることを支援する。私が省庁内に設立したデジタル・ガバナンス・センターは、国家の技術的変革を推進し、公共サービスが民間部門と同様のシームレスな体験を市民に提供することを保証する。
The recommendations in this plan are unapologetic in their ambition; Government must be the same. Delivering our AI vision for Britain requires lots of hard work, some tough choices, and a commitment to real partnership between public and private sectors. There’s no time to waste. Today, we have set out how we will rise to the challenge.	この計画における提言は、その野心的な目標を躊躇することなく追求する。政府も同様でなければならない。英国のAIビジョンを実現するには、多くの努力と厳しい選択、そして官民の真のパートナーシップへのコミットメントが必要である。時間を無駄にしている余裕はない。本日、私たちはその課題にどのように立ち向かうかを明らかにした。
The Rt Hon Peter Kyle MP	ピーター・カイル議員
Secretary of State for Science, Innovation and Technology	科学・イノベーション・技術大臣
The opportunity	機会
AI capabilities are developing at an extraordinary pace. If this continues, artificial intelligence (AI) could be the government’s single biggest lever to deliver its five missions, especially the goal of kickstarting broad-based economic growth. It is hard to imagine how we will meet the ambition for highest sustained growth in the G7 - and the countless quality-of-life benefits that flow from that - without embracing the opportunities of AI .	AI能力は驚異的なスピードで発展している。このままいけば、人工知能（AI）は、政府の5つのミッション、特に広範な経済成長を加速させるという目標を達成するための唯一最大のテコになり得る。AIの機会を取り入れることなしに、G7で最も持続的な成長を目指すという野心、そしてそこから生まれる無数の生活の質的利益をどのように達成するのか、想像するのは難しい。
Any national AI plan needs to be founded on a realistic assessment of the country’s strengths and weaknesses. Fortunately, the UK has solid - and in places genuinely world-leading - foundations on which to build:	AI国家計画は、国の強みと弱みの現実的な評価に基づいて策定される必要がある。幸いなことに、英国には確固たる、そしてところによっては真に世界をリードする基盤がある：
・Strong fundamental AI research, and high-quality research and engineering talent coming out of our universities, which are some of the best in the world for AI.	・強力なAIの基礎研究、そしてAI分野では世界トップクラスの大学から輩出される質の高い研究・工学の人材だ。
・A vibrant startup and scaleup scene, with an increasingly skilled and experienced entrepreneurial workforce and growing quantities of sophisticated capital available for ambitious companies.	・活気あるスタートアップやスケールアップのシーンでは、熟練した経験豊富な起業家精神にあふれた人材が増え、野心的な企業が利用できる洗練された資本の量も増えている。
・Leading frontier AI companies in London, including Google DeepMind’s headquarters, significant OpenAI, Anthropic, Microsoft and Meta AI offices, as well as emerging local winners - such as Wayve, the autonomous vehicle company.	・グーグルDeepMind本社、OpenAI社の重要拠点、Anthropic、マイクロソフト、Meta AIオフィス、そして自律走行車企業Wayveのような新興の地元企業など、ロンドンには最先端のAI企業がある。
・Global leadership on AI safety and governance via the AI Safety Institute, and a proportionate, flexible regulatory approach.	・AIセーフティ機構（AISI）を通じたAIの安全性とガバナンスに関する世界的なリーダーシップ、そして比例的で柔軟な規制アプローチ。
These are all crucial prerequisites to making the most of AI opportunities; without them, the ambition in this plan would not be credible. However, we cannot be complacent: to remain a world leader we need to lead in both building and using AI. Our goal should be a thriving domestic AI ecosystem, with serious players at multiple layers of the “AI stack” and widespread use of AI products and services across the economy.	これらはすべて、AIの機会を最大限に活用するための極めて重要な前提条件であり、これらがなければ、本計画の野心も信用できない。世界のリーダーであり続けるためには、AIの構築と活用の両面でリードする必要がある。私たちの目標は、「AIスタック」の複数のレイヤーで本格的なプレーヤーが存在し、経済全体でAI製品やサービスが広く利用される、国内のAIエコシステムの繁栄であるべきだ。
The UK’s starting point makes this aspiration plausible, but achieving it will require bold and visionary action. The government must:	英国の出発点は、この願望をもっともらしいものにしているが、その達成には大胆で先見性のある行動が必要である。政府は以下を行う必要がある：
・Invest in the foundations of AI: We need world-class computing and data infrastructure, access to talent and regulation (Section 1).	・AI基盤への投資：世界最高水準のコンピューティングとデータのインフラ、人材へのアクセス、規制が必要である（セクション1）。
・Push hard on cross-economy AI adoption: The public sector should rapidly pilot and scale AI products and services and encourage the private sector to do the same. This will drive better experiences and outcomes for citizens and boost productivity (Section 2).	・経済を横断したAIの導入の強力な推進： 公共部門は、AI製品やサービスを迅速に試験的に導入・拡大し、民間部門にも同様の取り組みを奨励すべきである。これにより、市民にとってより良い体験と成果がもたらされ、生産性が向上する（セクション2）。
・Position the UK to be an AI maker, not an AI taker: As the technology becomes more powerful, we should be the best state partner to those building frontier AI. The UK should aim to have true national champions at critical layers of the AI stack so that the UK benefits economically from AI advancement and has influence on future AI’s values, safety and governance (Section 3).	・英国をAIテーカーではなく、AIメーカーに位置づける： 技術がより強力になるにつれ、我々はフロンティアAIを構築する人々にとって最良の国家パートナーとなるべきである。英国は、AIスタックの重要なレイヤーに真のナショナル・チャンピオンを置くことを目指すべきであり、それにより英国はAIの進歩から経済的な恩恵を受け、将来のAIの価値、安全性、ガバナンスに影響力を持つようになる（セクション3）。
This Action Plan is made up of three sections - one for each of these goals. There are detailed recommendations in each. In making them, I have tried to draw consistently on a small number of core principles:	このアクションプランは3つのセクションで構成されている。それぞれに詳細な提言がある。それらを作成するにあたり、私は少数の基本原則に一貫性を持たせるよう努めた：
・Be on the side of innovators: In every element of the Action Plan, the government should ask itself: does this benefit people and organisations trying to do new and ambitious things in the UK? If not, we will fail to meet our potential.	・イノベーターの側に立つ： アクションプランのあらゆる要素において、政府は自問すべきである：これは英国で新しく野心的なことを行おうとしている人々や組織にとって有益なのか？そうでなければ、私たちは潜在能力を発揮できないだろう。
・Invest in becoming a great customer: government purchasing power can be a huge lever for improving public services, shaping new markets in AI, and boosting the domestic ecosystem. But doing this well is not easy - it will require real leadership and radical change, especially in procurement.	・優れた顧客になるための改善：政府の購買力は、公共サービスを改善し、AIの新市場を形成し、国内のエコシステムを後押しするための大きなテコとなりうる。しかし、これを実現するのは容易ではない。特に調達において、真のリーダーシップと抜本的な変革が必要となる。
・Crowd in capital and talent: The UK is a medium-sized country with a tight fiscal situation. We need the best talent around the world to want to start and scale companies here. If we do that, the best investors globally will want to deploy capital here - both into our startups and our AI infrastructure.	・資本と人材を集める： 英国は中規模国家であり、財政状況は厳しい。世界中の優秀な人材が、英国で会社を立ち上げ、規模を拡大したいと望んでいる必要がある。そうすれば、世界中の優秀な投資家が、新興企業にもAIインフラにも資本を展開したがるだろう。
・Build on UK strengths and catalytic emerging areas: The UK has strong companies in the AI application and integration layers that are well positioned to grow. We also have emerging areas of research and engineering strength - particularly in AI for science and robotics - that could have a transformational impact across the economy, advance AI and unlock further innovation.	・英国の強みと触媒作用のある新興分野を活用する： 英国には、AIの応用と統合のレイヤーで、成長するのに適した強力な企業がある。また、特に科学とロボティクスのためのAIなど、経済全体に変革をもたらし、AIを発展させ、さらなるイノベーションを生み出す可能性のある研究・工学の新興分野もある。
No one can say with certainty what AI will look like a decade from now. My judgement is that experts, on balance, expect rapid progress to continue. The risks from underinvesting and underpreparing, though, seem much greater than the risks from the opposite. Even if AI progress slows, we will see large benefits from deploying today’s frontier capabilities and investing in our infrastructure and talent base.	AIが10年後にどのような姿になっているか、確実なことは誰にもわからない。私の判断では、専門家たちはバランスよく、急速な進歩が続くと予想している。しかし、投資不足や準備不足がもたらすリスクは、その逆のリスクよりもはるかに大きいと思われる。AIの進歩が鈍化したとしても、現在のフロンティア能力を展開し、インフラと人材基盤に投資することで大きな利益を得ることができるだろう。
If, however, capabilities continue to advance, having a stake in - and being the natural home of - advanced AI could be the difference between shaping the future of science, technology and work and seeing these decisions made entirely outside our borders. This is a crucial asymmetric bet - and one the UK can and must make .	しかし、もしAIの能力が進歩し続けるのであれば、先進的なAIに関与し、その本拠地となることが、科学、技術、仕事の未来を形作るのか、それともこうした意思決定がすべて国外でなされるのかの分かれ目になるかもしれない。これは極めて重要な非対称の賭けであり、英国はそれを行うことができ、また行わなければならない。
1. Lay the foundations to enable AI	1. AIを実現するための基盤整備
1.1 Building sufficient, secure and sustainable AI Infrastructure	1.1 十分で安全かつ持続可能なAIインフラの構築
The foundation of the last decade of AI progress has been an extraordinary and sustained investment in computational power (often called “compute”). AI requires data centres that house the large and complex computers that are used to train AI models and to run ‘inference’ (where AI is used to complete tasks and answer queries).	過去10年間のAIの進歩の基盤は、計算能力（しばしば「コンピュート」と呼ばれる）への並外れた持続的投資であった。AIには、AIモデルの訓練や「推論」（AIがタスクの実行やクエリへの回答に使用される）の実行に使用される大規模で複雑なコンピュータを収容するデータセンターが必要である。
Of course, the UK does not need to own or operate all the compute it will need. Indeed, only a small fraction of our needs will be through such compute (though this fraction is important). A decade from now the economy will almost certainly be more computationally intensive: new high-skill jobs and compute-adjacent industries will have been created and access to compute will be a key pillar of economic security. Countries that enable the build out of AI infrastructure will reap benefits through increased economic growth, the reinvigoration of former industrial sites and ownership of critical strategic assets.	もちろん、英国が必要となるすべてのコンピュータを所有・運用する必要はない。実際、このようなコンピュートを利用するのは、我々のニーズのごく一部に過ぎない（しかし、この割合は重要である）。新たな高技能職とコンピュータ関連産業が創出され、コンピュートへのアクセスが経済安全保障の重要な柱となるだろう。AIインフラの構築を可能にする国は、経済成長の拡大、かつての工業用地の再活性化、重要な戦略的資産の所有を通じて利益を得るだろう。
The availability of powerful computing resources sends an important signal to academic, technical and entrepreneurial talent and is a critical ingredient of innovation. We should expect enormous improvements in computation over the next decade, both in research and deployment. Having this “learning by doing” happen in the UK is crucial if we want the industries of the future to be built here.	強力なコンピューティング・リソースが利用可能であることは、学術的、技術的、起業家的才能に重要なシグナルを送り、イノベーションに不可欠な要素である。今後10年間で、研究と展開の両面で、コンピューティングの大幅な改善が期待される。未来の産業が英国で構築されることを望むのであれば、この「やってみる学習」を英国で実現することが極めて重要である。
The government must therefore secure access to a sufficient supply of compute. There is no precise mechanism to allocate the proportions, but it should consist of:	したがって政府は、十分なコンピュート供給へのアクセスを確保しなければならない。比率を配分する正確なメカニズムはないが、以下のような構成になるはずだ：
・Sovereign AI compute, owned and/or allocated by the public sector, will enable the UK to quickly and independently allocate compute to national priorities. For example, we need the ability to: drive mission-focused AI research; empower academics and startups to train AI models; and ensure access to AI compute for critical services in times of market disruption. Sovereign AI compute will almost certainly be the smallest component of the UK’s overall compute portfolio. NB: this review has not considered the requirements of non-AI high-performance computing, for which there is already a well-established case, including the need to deliver an exascale capability. Government should seek to resolve this as soon as possible, noting that these systems will play a crucial role in supporting AI science and research.	・公共部門が所有・割り当てを行うソブリンAIコンピュートによって、英国は国の優先事項に迅速かつ独自にコンピュートを割り当てることができるようになる。例えば、ミッションに特化したAI研究の推進、AIモデルを訓練するための学者や新興企業の支援、市場が混乱した際の重要なサービスのためのAIコンピュートへのアクセス確保などである。ソブリンAIコンピュート」は、英国のコンピュート・ポートフォリオ全体の中で、ほぼ間違いなく最小の構成要素になるだろう。注：このレビューでは、非AIハイパフォーマンス・コンピューティングの要件については検討されていない。政府は、これらのシステムがAIの科学研究を支援する上で極めて重要な役割を果たすことを考慮し、この問題を早急に解決するよう努めるべきである。
・Domestic compute, that is based within the UK but privately owned and operated and that will position the UK as a leading AI economy and ensure the UK’s economic security. Due to the criticality of compute for AI, domestic compute will create spillover benefits in the form of jobs, investment and new, AI based, service businesses. In this part of the portfolio, crowding in private and international capital is critical.	・国内コンピュートとは、英国内に拠点を置き、民間が所有・運営するもので、英国をAI経済の先進国として位置づけ、英国の経済的安全性を確保するものである。AIにとってコンピュートは極めて重要であるため、国内コンピュートは雇用、投資、AIをベースとした新たなサービス事業という形で波及効果を生み出す。この分野では、民間資本や国際資本を呼び込むことが重要である。
・International compute, accessed via reciprocal agreements and partnerships with like-minded partners, to give the UK access to complementary capabilities and facilitate joint AI research in areas of shared interest. We should proactively develop these partnerships, while also taking an active role in the EuroHPC Joint Undertaking.	・国際的なコンピュートは、相互協定や志を同じくするパートナーとのパートナーシップを通じて、英国が補完的な能力を利用できるようにし、関心を共有する分野でのAI共同研究を促進する。このようなパートナーシップを積極的に発展させるとともに、EuroHPC Joint Undertaking において積極的な役割を果たすべきである。
To achieve this, government should:	これを達成するために、政府は以下を行うべきである：
1. Set out, within 6 months, a long-term plan for the UK’s AI infrastructure needs, backed by a 10-year investment commitment. Building a world class AI compute ecosystem requires a clear objective and long-term capability and expertise. Government should consider what the most appropriate delivery body is for large scale research infrastructure that is delivered in partnership with universities and industry. We have pockets of deep academic expertise in this space, such as at Edinburgh, Bristol and Cambridge universities, and we should draw on this. A credible plan will consider emerging compute technologies, include investment in software, skills, and wider high-performance computing capabilities to complement our AI compute and enable AI for science.	1. 10年間の投資コミットメントに裏打ちされた、英国のAIインフラ・ニーズに関する長期計画を6ヶ月以内に策定する。世界トップクラスのAIコンピューティング・エコシステムを構築するには、明確な目標と長期的な能力・専門知識が必要である。政府は、大学や産業界と連携して提供される大規模な研究インフラについて、最も適切な提供団体は何かを検討すべきである。我々は、エジンバラ大学、ブリストル大学、ケンブリッジ大学など、この分野における深い学術的専門知識を有しており、これを活用すべきである。信頼できる計画は、新たな計算技術を検討し、ソフトウェア、スキル、そしてAI計算を補完し、科学のためのAIを可能にする幅広いハイパフォーマンス・コンピューティング能力への投資を含むだろう。
2. Expand the capacity of the AI Research Resource (AIRR) by at least 20x by 2030 - starting within 6 months. The AIRR should evolve into a set of mission-oriented clusters that bring together compute, data, and talent to pursue frontier AI research and other national priorities. Expansion by at least 20x by 2030 would ensure the AIRR enables the training of multiple AI models a year and provides an up to date research capability.[footnote 1] Given trends in hardware performance, this would not mean a 20x increase in investment if the government procures smartly.[footnote 2] Such expansion is needed to keep up with the expected increases in computing power that we should assume will be needed for AI workloads. This is unlikely to slow down; we need to “run to stand still”. As part of this, government should ensure that the public compute ecosystem hosts a range of hardware providers to avoid vendor lock-in and ensure value for money.	2. AI研究リソース（AIRR）の能力を2030年までに少なくとも20倍に拡大する。AIRRは、フロンティアAI研究およびその他の国家的優先課題を追求するために、計算、データ、人材を結集する一連のミッション指向クラスターへと進化すべきである。2030年までに少なくとも20倍に拡張することで、AIRRは1年に複数のAIモデルのトレーニングを可能にし、最新の研究能力を提供することができる[脚注1]。ハードウェア性能のトレンドを考慮すると、政府が賢く調達すれば、これは20倍の投資増を意味するものではない[脚注2]。これは減速する見込みはなく、「立ち止まるために走る」必要がある。その一環として、政府はパブリック・コンピューティング・エコシステムが様々なハードウェア・プロバイダを受け入れるようにし、ベンダロックインを回避し、費用対効果を確保する必要がある。
3. Strategically allocate sovereign compute by appointing mission-focused “AIRR programme directors” with significant autonomy. These could be modelled after the Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) or the Advanced Research and Invention Agency (ARIA) to quickly and independently provide large amounts of compute to high-potential projects of national importance, operating in a way that is strategic and mission driven. Allocation is an essential part of any compute strategy: spreading large amounts of compute thinly will have little impact. We will have to make choices about when to subsidise compute and when to provide it at cost, recognising that this could form part of an attractive offer to entrepreneurs and researchers deciding where to base themselves.	3. 大きな裁量権を持つ、ミッションに特化した「AIRRプログラム・ディレクター」を任命することで、ソブリン・コンピューターを戦略的に配分する。これは、国防高等研究計画局（DARPA）や発明高等研究機構（ARIA）に倣ったもので、国家的に重要な可能性の高いプロジェクトに、戦略的かつミッション主導の方法で、迅速かつ独自に大量の計算能力を提供することができる。大量のコンピュートを薄く拡散しても、ほとんど効果はない。起業家や研究者が拠点をどこに置くかを決める際に、魅力的な提案の一部となり得ることを認識した上で、コンピュートへの補助金を出すタイミングと、コストでプロバイダを提供するタイミングを選択する必要がある。
4. Establish ‘AI Growth Zones’ (AIGZs) to facilitate the accelerated build out of AI data centres. As AI infrastructure providers seek access to land and power, governments who move quickly and mirror the pace of growth and innovation in the AI data centre market will be best placed to secure investment. AIGZs could introduce a streamlined planning approvals process and accelerate the provisioning of clean power. This is a major opportunity to crowd in private capital to boost our domestic compute portfolio and to build strategic partnerships with AI developers to work on shared AI and AI-enabled priorities. Government can also use AIGZs to drive local rejuvenation, channelling investment into areas with existing energy capacity such as post-industrial towns and coastal Scotland. Government should quickly nominate at least one AIGZ and work with local regions to secure buy-in for further AIGZs that contribute to local needs. Existing government sites could be prioritised as pilots, including Culham Science Centre, the UK Atomic Energy Authority’s headquarters, which has access to significant power and land. Alongside this, government should consider other measures to accelerate buildout of data centres, such as offering central guidance, creating a bespoke planning use-class and considering the case for AI data centres to be eligible for relevant relief schemes that incentivise private sector investment.	4. AIデータセンターの建設を加速するため、「AI成長ゾーン」（AIGZ）を設立する。AIインフラプロバイダーが土地と電力へのアクセスを求める中、AIデータセンター市場の成長とイノベーションのペースを反映し、迅速に行動する政府は、投資を確保する上で最良の立場にある。AIGZは、合理化された計画承認プロセスを導入し、クリーン電力の供給を加速することができる。これは、国内コンピュート・ポートフォリオを強化するために民間資本を呼び込み、AI開発者と戦略的パートナーシップを構築し、AIやAIを活用した優先課題の共有に取り組む大きなチャンスである。ガバナンスはまた、AIGZを地域の活性化に活用し、産業革命後の町やスコットランド沿岸部など、既存のエネルギー供給能力を持つ地域に投資を誘導することもできる。政府は、少なくとも1つのAIGZを早急に指名し、地方と協力して、地元のニーズに貢献するAIGZをさらに増やすための賛同を得るべきである。既存の政府用地をパイロットとして優先させることも可能であり、これには、大きな電力と土地を利用できる英国原子力庁本部のカルハム科学センターが含まれる。これと並行して政府は、中央ガイダンスの提供、特注の計画用途クラスの創設、AIデータセンターが民間の 投資を奨励する関連救済制度の対象となる場合の検討など、データセンターの建設を加速させるための他の措置 を検討すべきである。
5. Mitigate the sustainability and security risks of AI infrastructure, while positioning the UK to take advantage of opportunities to provide solutions. This should focus both on secure private-sector compute as well as collaboration with the UK Intelligence Community. Government should also explore ways to support novel approaches to compute hardware and, where appropriate, create partitions in national supercomputers to support new and innovative hardware. In doing so, government should look to support and partner with UK companies who can demonstrate performance, sustainability or security advancements.	5. AIインフラの持続可能性とセキュリティリスクを緩和する一方で、英国がソリューションを提供する機会を活用できるよう位置づける。これは、安全な民間コンピュートと英国インテリジェンス・コミュニティとのコラボレーションの両方に焦点を当てるべきである。ガバナンスはまた、計算ハードウェアに対する斬新なアプローチを支援する方法を模索し、適切な場合には、新しい革新的なハードウェアを支援するために、国のスーパーコンピュータにパーティションを設けるべきである。その際、政府は、性能、持続可能性、セキュリティの向上を実証できる英国企業を支援し、その企業と提携することを検討すべきである。
6. Agree international compute partnerships with like-minded countries to increase the types of compute capability available to researchers and catalyse research collaborations. This should focus on building arrangements with key allies, as well as expanding collaboration with existing partners like the EuroHPC Joint Undertaking.	6. 研究者が利用できる計算能力の種類を増やし、研究協力を促進するために、志を同じくする国々と国際的な計算機パートナーシップに合意する。これは、EuroHPC Joint Undertaking のような既存のパートナーとの協力を拡大するだけでなく、主要な同盟国との取り決めを構築することに重点を置くべきである。
1.2 Unlocking data assets in the public and private sector	1.2 官民のデータ資産を解き放つ
To fuel both frontier AI progress and high-quality AI applications, developers need access to high-quality data - the lifeblood of modern AI. Data that isn’t in the training sets of current models and encodes new insights about the world is particularly valuable. Public data sets, including scientific data sets, may be extremely important in this context.	最先端のAIの進歩と高品質なAIアプリケーションの両方を促進するために、開発者は高品質なデータへのアクセスが必要である。現在のモデルのトレーニングセットにはなく、世界についての新たな洞察をコード化したデータは特に貴重である。科学的データセットを含む公共データセットは、この文脈において極めて重要である。
We should seek to responsibly unlock both public and private data sets to enable innovation by UK startups and researchers and to attract international talent and capital. As part of this, government needs to develop a more sophisticated understanding of the value of the data it holds, how this value can be responsibly realised, and how to ensure the preservation of public trust across all its work to unlock its data assets.	我々は、英国の新興企業や研究者によるイノベーションを可能にし、国際的な才能と資本を惹きつけるために、公共と民間のデータセットの両方を責任を持って解き放つことを目指すべきである。その一環として、政府は保有するデータの価値、この価値をどのように責任を持って実現できるか、そしてデータ資産を解き放つための全ての作業においてどのように国民の信頼の維持を確保するかについて、より洗練された理解を深める必要がある。
The creation of the National Data Library (NDL) presents an enormous opportunity. As it develops the NDL, the government should:	ナショナル・データ・ライブラリー（NDL）の設立は、非常に大きな機会を提供するものである。NDLを発展させるにあたり、政府は以下を行うべきである：
7. Rapidly identify at least 5 high-impact public datasets it will seek to make available to AI researchers and innovators. Prioritisation should consider the potential economic and social value of the data, as well as public trust, national security, privacy, ethics, and data protection considerations. We should explore use of synthetic data generation techniques to construct privacy-preserving versions of highly sensitive data sets. Government data sets are a public asset, and careful consideration should be given to their valuation.	7. AI研究者やイノベーターが利用できるよう、少なくとも5つのインパクトの大きい公共データセットを迅速に特定する。防御の優先順位付けは、データの潜在的な経済的・社会的価値に加え、社会的信頼、国家安全保障、プライバシー、倫理、データ保護を考慮すべきである。機密性の高いデータセットのプライバシーを保護したバージョンを構築するために、合成データ生成技術の利用を検討すべきである。ガバナンスのデータセットは公的資産であり、その評価には慎重な配慮が必要である。
8. Strategically shape what data is collected, rather than just making data available that already exists. Government should look to collect data in strategically significant areas, building on existing UK strengths. For example, the NDL could build on the achievements of the UK Biobank to enhance research in areas such as disease recognition and the prediction of health outcomes. The NDL should run open calls to receive proposals from researchers and industry to propose new data sets.	8. 既に存在するデータを利用可能にするだけでなく、収集するデータを戦略的に形成する。政府は、英国の既存の強みを生かし、戦略的に重要な分野のデータを収集することを検討すべきである。例えば、NDLはUKバイオバンクの実績を基に、疾病認識や健康予後の予測などの分野の研究を強化することができる。NDLは研究者や産業界から新しいデータセットを提案するための公募を行うべきである。
9. Develop and publish guidelines and best practices for releasing open government datasets which can be used for AI, including on the development of effective data structures and data dissemination methods.	9. 効果的なデータ構造やデータ普及方法の開発を含め、AIに利用できるオープンな政府データセットを公開するためのガイドラインとベストプラクティスを開発し、公表する。
10. Couple compute allocation with access to proprietary data sets as part of an attractive offer to researchers and start-ups choosing to establish themselves in the UK and to unlock innovation.	10. 英国に拠点を構え、イノベーションを起こそうとする研究者やベンチャー企業に魅力的なオファーの一部として、専有データセットへのアクセスと計算割り当てを組み合わせる。
11. Build public sector data collection infrastructure and finance the creation of new high-value datasets that meet public sector, academia and startup needs. Government should identify how public data will be collected and its quality enhanced, including the use of AI-driven data cleansing tools to curate data sets stored across government, making them suitable for AI developers and researchers.	11. 公共部門のデータ収集インフラを構築し、公共部門、学界、新興企業のニーズを満たす価値の高いデータセットの新規作成に資金を提供する。政府は、AI主導のデータ・クレンジング・ツールを使用して政府全体に保存されているデータセットをキュレーションし、AI開発者や研究者に適したものにすることを含め、公共データをどのように収集し、その質を高めるかを明らかにすべきである。
12. Actively incentivise and reward researchers and industry to curate and unlock private datasets. In particular, the NDL should engage with UKRI to identify how the creation of valuable high-quality data sets that support the research community could be better acknowledged via the Research Excellence Framework. Government should also explore how to shape the market in data set curation, including contributions from the private sector.	12. 研究者や産業界に対し、民間データセットのキュレーションとアンロックを積極的に奨励し、報奨を与える。特に、NDLはUKRIと協力して、研究コミュニティを支援する貴重で高品質なデータセットの創出を、Research Excellence Frameworkを通じてどのように認知させることができるかを特定すべきである。ガバナンスはまた、民間セクターの貢献も含め、データセットのキュレーション市場をどのように形成していくかを探るべきである。
13. Establish a copyright-cleared British media asset training data set, which can be licensed internationally at scale. This could be done through partnering with bodies that hold valuable cultural data like the National Archives, Natural History Museum, British Library and the BBC to develop a commercial proposition for sharing their data to advance AI.	13. 国際的に大規模なライセンス供与が可能な、著作権で保護された英国のメディア資産トレーニングデータセットを確立する。これは、国立公文書館、自然史博物館、大英図書館、BBCのような貴重な文化データを保有する団体と提携し、AIを発展させるためにデータを共有するための商業的提案を開発することによって行うことができる。
1.3 Training, attracting and retaining the next generation of AI scientists and founders	1.3 次世代のAI科学者と創業者の育成、誘致、確保
If we want the UK to have both world-class AI research and a world-leading AI application ecosystem, we need to be the natural home for elite talent. In the next 5 years, the UK must be prepared to train tens of thousands of additional AI professionals across the technology stack to meet expected demand and proactively increase its share of the world’s top 1,000 AI researchers.	英国が世界トップクラスのAI研究と、世界をリードするAIアプリケーションのエコシステムの両方を持つことを望むなら、英国はエリート人材の自然な本拠地となる必要がある。今後5年間で、英国は予想される需要を満たすために、テクノロジー・スタック全体で数万人のAI専門家を追加育成し、世界のトップ1,000人のAI研究者のシェアを積極的に拡大する用意がなければならない。
In the long-term, government needs to create a deeper pool of AI skills and talent that will build, diffuse and use AI products across the economy.[footnote 3] Setting a short-term target to train tens of thousands of AI professionals by 2030 will help bridge the estimated gap between supply and demand.[footnote 4] This would put the UK in step with countries like France, whose National AI Commission calculates that the number of French AI graduates would need to triple over the next decade to match estimated demand.[footnote 5]	長期的には、政府は経済全体でAI製品を構築し、普及させ、利用するAIのスキルと人材のプールをより厚くする必要がある[脚注3]。2030年までに数万人のAI専門家を育成するという短期目標を設定することは、需要と供給の間の推定ギャップを埋めるのに役立つ[脚注4]。これにより英国は、フランスのような国々と歩調を合わせることになる。フランスの国家AI委員会は、フランスのAI卒業生数が推定需要に見合うには今後10年間で3倍になる必要があると計算している[脚注5]。
As a priority first step, government should:	優先的な第一歩として、政府は以下を行うべきである：
14. Accurately assess the size of the skills gap. Current estimates are imprecise and outdated; the last government-funded AI labour market survey was in 2020 and the Unit for Future Skills’ jobs and skills dashboard, while a step in the right direction, still uses supply data from 2019.[footnote 6] The success of the following recommendations depends on accurately understanding the skills gap, and so government must make efforts to come to a concrete and up-to-date number.	14. スキルギャップの大きさを正確に評価する。政府が資金を提供した最後のAI労働市場調査は2020年であり、Unit for Future Skillsの雇用とスキルのダッシュボードは、正しい方向への一歩ではあるが、依然として2019年の供給データを使用している[脚注6]。以下の提言が成功するかどうかは、スキルギャップを正確に理解することにかかっているため、政府は具体的かつ最新の数字を出す努力をしなければならない。
Once the size of the skills gap is confirmed, to reach this target over the next 5 years government should:	技能格差の大きさが確認されれば、今後5年間でこの目標を達成するために、政府は以下を行うべきである：
15. Support Higher Education Institutions to increase the numbers of AI graduates and teach industry-relevant skills. In 2022, 46,000 students graduated from an AI-relevant higher education programme in the UK. While this is the highest in Europe, with Germany (32,000) second, the UK is behind Finland and others on a per capita basis and there remains unmet demand for skilled workers.[footnote 7] Supporting universities to develop new courses co-designed with industry - such as the successful co-operative education model of Canada’s University of Waterloo, CDTM at the Technical University of Munich or France’s CIFRE PhD model - and increasing their teaching and recruitment capacity would help train the tens of thousands of AI professionals needed by 2030.	15. 高等教育機関がAIの卒業生数を増やし、産業界に関連するスキルを教えるよう支援する。2022年、英国では46,000人の学生がAI関連の高等教育プログラムを卒業した。これはドイツ（32,000人）に次いで欧州で最も多いが、一人当たりで見ると英国はフィンランドなどに遅れをとっており、熟練労働者に対する需要は依然として満たされていない[脚注7]。カナダ・ウォータールー大学の成功した共同教育モデル、ミュンヘン工科大学のCDTM、フランスのCIFRE博士号モデルなど、産業界と共同設計した新しいコースを開発する大学を支援し、その教育と採用能力を向上させることは、2030年までに必要とされる数万人のAI専門家の育成に役立つだろう。
16. Increase the diversity of the talent pool. Only 22% of people working in AI and data science are women.[footnote 8] Achieving parity would mean thousands of additional workers. The AI conversion courses have helped to diversify the AI pipeline, but only at the top end. Government should build on this investment and promote diversity throughout the education pipeline. Interventions must be tailored - there is no one-size-fits-all approach. Hackathons and competitions in schools have proven effective at getting overlooked groups into cyber and so should be considered for AI.[footnote 9]	16. 人材プールの多様性を高める。AIやデータサイエンスに従事する人のうち、女性はわずか22％しかいない[脚注8]。平等を達成することは、数千人の追加労働者を意味する。AI転換コースはAIパイプラインの多様化に役立っているが、それはトップエンドに限られる。政府はこの投資に基づき、教育パイプライン全体の多様性を促進すべきである。介入は個々のニーズに合わせて行わなければならない。学校でのハッカソンやコンペティションは、見過ごされてきたグループをサイバーに参加させるのに効果的であることが証明されており、AIについても検討されるべきである[脚注9]
17. Expand education pathways into AI. Higher education is the most common pathway into AI careers and will likely remain so at least until 2030.[footnote 10] To meet the demands of the labour market and the changing skills needs of the future, however, government should encourage and promote alternative domestic routes into the AI profession - including through further education and apprenticeships, as well as employer and self-led upskilling.	17. AI分野への教育経路を拡大する。AI分野へのキャリアパスとして最も一般的なのは高等教育であり、少なくとも2030年まではその傾向が続く可能性が高い。[脚注10] しかし、労働市場の需要と将来のスキルニーズの変化に対応するため、政府はAI専門職への国内の代替ルートを奨励し、促進すべきである。そのルートには、継続教育や職業訓練、雇用主によるスキルアップ支援、自己主導によるスキルアップなどが含まれる。
18. Launch a flagship undergraduate and masters AI scholarship programme on the scale of Rhodes, Marshall, or Fulbright for students to study in the UK. Open to a diverse initial cohort of 100 scholars from the UK and abroad, the programme would combine financial support, cohort building, industry co-investment, and placements in government or private sector AI organisations. Potential scholars must show exceptional promise, but recognising the broad range of talents needed for success in AI, this could be in a variety of fields, such as strong performance in a leading STEM competition (e.g. the International Mathematical or Informatics Olympiads).	18. ロードス、マーシャル、フルブライトのような規模で、英国で学ぶ学生を対象とした旗艦的なAI学部生・修士課程奨学金プログラムを立ち上げる。英国内外の多様な100名の奨学生からなる最初のコホートを対象とし、財政支援、コホート構築、産業界との共同投資、政府・民間AI組織での実習を組み合わせたプログラムを実施する。奨学生候補は卓越した将来性を示さなければならないが、AIで成功するためには幅広い才能が必要であることを考慮し、STEM分野の主要なコンテスト（国際数学オリンピックや情報学オリンピックなど）での好成績など、さまざまな分野での活躍が期待される。
19. Ensure its lifelong skills programme is ready for AI. AI will continue to change the labour market, though exactly how and when is unclear. What is certain is while some jobs will be replaced by AI, many will be augmented - and an unknown number will be created. Government should ensure there are sufficient opportunities for workers to reskill, both into AI and AI-enabled jobs and more widely. The UK should also learn and adopt best practice from other countries who are preparing their skills systems for the long-term impacts of AI. Singapore, for example, developed a national AI skills online platform with multiple training offers. South Korea is integrating AI, data and digital literacy throughout its education pipelines through an AI curriculum and a variety of training and education programmes. Skills England and the independent Curriculum and Assessment Review present an opportunity to consider the merit of such approaches in our system.	19. 生涯技能プログラムがAIに対応できるようにする。AIは労働市場を変化させ続けるだろうが、具体的にいつどのように変化するかは不明である。確かなことは、AIに取って代わられる仕事がある一方で、多くの仕事が補強され、未知の仕事が創出されるということである。政府は、労働者がAIやAIを活用した仕事に就くだけでなく、より広く再就職するための十分な機会を確保すべきである。英国はまた、AIの長期的な影響に備えて技能制度を整えている諸外国からベストプラクティスを学び、採用すべきである。例えばシンガポールは、複数のトレーニングを提供する国家AIスキル・オンライン・プラットフォームを開発した。韓国は、AIカリキュラムやさまざまな研修・教育プログラムを通じて、AI、データ、デジタルリテラシーを教育パイプライン全体に統合している。Skills Englandと独立したCurriculum and Assessment Reviewは、我々のシステムにおけるこのようなアプローチのメリットを検討する機会を提供している。
Alongside these longer-term investments, the government’s priority should be to rapidly increase the number of top AI research talents who work in the UK. These leading AI scientists and engineers are few in number and highly prized globally. The countries that attract them will play an outsized role in the future of AI. It is not surprising that the US, which is the number 1 destination for top talent, has also been at the forefront of recent AI breakthroughs.	こうした長期的な投資と並行して、政府が優先すべきは、英国で働くAI研究の優秀な人材の数を急速に増やすことである。このような一流のAI科学者やエンジニアは数が少なく、世界的に高く評価されている。彼らを惹きつける国は、AIの将来において非常に大きな役割を果たすだろう。優秀な人材の獲得先として第1位の米国が、最近のAI躍進の最前線にいることは驚くことではない。
International competition for top talent is fierce. The UK must go further than existing measures and take a more proactive approach at every stage of the talent pipeline. Though ambitious, these efforts could yield large benefits for the UK if one individual founds the next DeepMind or OpenAI.	優秀な人材をめぐる国際競争は熾烈を極めている。英国は既存の施策をさらに進め、人材パイプラインのあらゆる段階でより積極的なアプローチを取る必要がある。野心的ではあるが、このような努力によって、ある個人が次のディープマインドやオープンAIを創設すれば、英国に大きな利益をもたらす可能性がある。
Within the next year, government should:	今後1年以内に、政府は以下を行うべきである：
20. Establish an internal headhunting capability on a par with top AI firms to bring a small number of elite individuals to the UK. Government should build on the success of the AI Safety Institute in attracting top talent. This may include recruiting more people into AISI, UK Sovereign AI or other public AI labs, as well as UK-based companies. Officials will need flexibility to develop specific offers and provide wraparound support to talent targets - recognising that to truly ‘headhunt’ talent the programme will need to be backed by appropriate funding.	20. トップAI企業と同等の社内ヘッドハンティング能力を確立し、少数のエリート人材を英国に招聘する。政府は、AIセーフティ・インスティテュートが優秀な人材の獲得に成功したことを基礎とすべきである。これには、AISI、UK Sovereign AI、その他の公的AI研究所、および英国を拠点とする企業に、より多くの人材を採用することも含まれる。真に人材を「ヘッドハント」するためには、適切な資金に裏打ちされたプログラムが必要であることを認識した上で、役人は特定のオファーを開発し、人材ターゲットに包括的なサポートを提供する柔軟性が必要となる。
21. Explore how the existing immigration system can be used to attract graduates from universities producing some of the world’s top AI talent. Graduates from some leading AI institutions, such as the Indian Institutes of Technology and (since 2020) Carnegie Mellon University in the US, are not currently included in the High Potential Individual visa eligibility list. Government should take steps to develop new pathways, and strengthen existing ones, to support these graduates. It should also explore how best to address wider barriers like the cost and complexity of visas which create obstacles for startups and deter overseas talent from re-locating to the UK.[footnote 11]	21. 世界トップクラスのAI人材を輩出する大学の卒業生を惹きつけるために、既存の移民制度をどのように活用できるかを検討する。インド工科大学や（2020年以降）米国のカーネギーメロン大学など、いくつかの主要なAI機構の卒業生は、現在、ハイ・ポテンシャル個人ビザの資格リストに含まれていない。ガバナンスは、これらの卒業生を支援するための新たな経路を開発し、既存の経路を強化するための措置を講じるべきである。また、新興企業にとって障害となり、海外の人材が英国への再移住を躊躇する原因となっているビザのコストや複雑さなど、より広範な障壁に対処する最善の方法を探るべきである[脚注11]
22. Expand the Turing AI Fellowship offer. 15 new Turing AI Pioneer Fellowships should be created for specialists in other sectors who wish to develop deep technical skills in AI. At the same time, funding for 25 more Turing AI Acceleration and AI World-Leading fellowships should be committed to maintain the current cohort size over the next 3 years, as existing fellows graduate from the programme.	22. チューリングAIフェローシップを拡大する。AIの深い技術力を身につけたいと願う他分野の専門家のために、チューリングAIパイオニア・フェローシップを新たに15名創設すべきである。同時に、チューリングAIアクセラレーション・フェローシップとAIワールドリーディング・フェローシップを25名増員し、既存のフェローがプログラムを卒業する今後3年間、現在のコホート規模を維持するための資金を拠出する。
1.4 Enabling safe and trusted AI development and adoption through regulation, safety and assurance	1.4 規制、安全性、保証を通じて、安全で信頼できるAIの開発と普及を可能にする
The UK’s current pro-innovation approach to regulation is a source of strength relative to other more regulated jurisdictions and we should be careful to preserve this.	規制に対する英国の現在のイノベーション促進アプローチは、規制の多い他の国々に比べて強みの源泉であり、これを維持するよう注意すべきである。
Well-designed and implemented regulation, alongside effective assurance tools, can fuel fast, wide and safe development and adoption of AI. Regulators themselves have an important role in supporting innovation as part of their Growth Duty. Government must protect UK citizens from the most significant risks presented by AI and foster public trust in the technology, particularly considering the interests of marginalised groups. That said, we must do this without blocking the path towards AI’s transformative potential.	効果的な保証ツールとともに、適切に設計され実施された規制は、AIの迅速かつ広範で安全な開発と普及を促進することができる。規制事業者自身も、成長義務の一環としてイノベーションを支援する重要な役割を担っている。政府は、AIがもたらす最も重大なリスクから英国市民を保護し、特に社会から疎外されたグループの利益を考慮して、この技術に対する国民の信頼を醸成しなければならない。とはいえ、AIの変革の可能性への道を閉ざすことなく、これを実行しなければならない。
Ineffective regulation could hold back adoption in crucial sectors like the medical sector, but regulation, safety and assurance have the power to drive innovation and economic growth too, as shown by the success of regulatory sandboxes in supporting fintech startups and the development of the UK’s cyber security industry.[footnote 12] Clear rules provide clarity to businesses so they have the confidence to invest and bring new products and services to market.	効果的でない規制は、医療分野のような重要な分野での採用を妨げる可能性があるが、規制、安全性、保証は、フィンテックの新興企業を支援する規制のサンドボックスの成功や、英国のサイバーセキュリティ産業の発展が示すように、イノベーションと経済成長をも促進する力を持っている[脚注12]。
The government should:	ガバナンスは以下を行うべきである：
23. Continue to support and grow the AI Safety Institute (AISI) to maintain and expand its research on model evaluations, foundational safety and societal resilience research. AISI is the first safety institute to have conducted pre-deployment evaluations of frontier models and its success is a significant and growing source of international influence for the UK. Continued investment is needed to ensure AISI retains its position as a world-leader and remains attractive to top AI safety researchers. It is also essential to act quickly to provide clarity on how frontier models will be regulated. A top priority of any such regulation should be preserving the capability, trust and collaboration that the AISI has built up since its creation.	23. AI Safety Institute（AISI）を引き続き支援し、成長させ、モデル評価、基盤的安全性、社会レジリエンスに関する研究を維持・拡大する。AISIはフロンティア・モデルの展開前評価を実施した最初の安全研究所であり、その成功は英国にとって重要かつ国際的な影響力を増す源泉となっている。AISIが世界のリーダーとしての地位を維持し、トップクラスのAI安全研究者にとって魅力的であり続けるためには、継続的な投資が必要である。また、フロンティアモデルがどのように規制されるかを明確にするために、迅速に行動することが不可欠である。このような規制の最優先事項は、AISIが創設以来築き上げてきた能力、信頼、協力体制を維持することである。
24. Reform the UK text and data mining regime so that it is at least as competitive as the EU. The current uncertainty around intellectual property (IP) is hindering innovation and undermining our broader ambitions for AI, as well as the growth of our creative industries. This has gone on too long and needs to be urgently resolved. The EU has moved forward with an approach that is designed to support AI innovation while also enabling rights holders to have control over the use of content they produce. The UK is falling behind.	24. 英国のテキスト・データマイニング制度を改革し、少なくともEUと同等の競争力を持つようにする。知的財産（IP）をめぐる現在の不確実性は、イノベーションを妨げ、AIに対するより広範な野心や、創造的産業の成長を損なっている。これはあまりにも長く続いており、早急に解決する必要がある。EUは、AIのイノベーションを支援すると同時に、権利者が制作したコンテンツの利用をコントロールできるようにするアプローチを進めている。英国は遅れをとっている。
It is also essential that we act now to ensure sector regulators are fit for the age of AI. In particular, government should:	また、セクターの規制当局がAIの時代に適合したものとなるよう、今行動することが不可欠である。特に、政府は以下を行うべきである：
25. Commit to funding regulators to scale up their AI capabilities, some of which need urgent addressing. Government should also ensure all sponsor departments demonstrate how they are funding this capability within their budgets through the Spending Review process.	25. 規制当局がAI能力を拡大するための資金提供を約束すること。政府はまた、すべてのスポンサー省庁が、支出見直しのプロセスを通じて、予算の範囲内でこの能力にどのように資金を提供しているかを示すようにすべきである。
26. Ensure all sponsor departments include a focus on enabling safe AI innovation in their strategic guidance to regulators. AI will touch every aspect of the economy and so it is essential that all regulators are prioritising understanding its impacts in their domains and considering how best to encourage its safe adoption.	26. すべてのスポンサー省庁が、規制当局に対する戦略的ガイダンスに、安全なAIイノベーションを可能にすることに焦点を含めるようにする。AIは経済のあらゆる側面に影響を及ぼすため、すべての規制当局が、それぞれの領域におけるAIの影響を理解することを優先し、AIの安全な導入を促す最善の方法を検討することが不可欠である。
27. Work with regulators to accelerate AI in priority sectors and implement pro-innovation initiatives like regulatory sandboxes. These should be targeted in areas with regulatory challenges but high-growth potential, such as products which integrate AI into the physical world like autonomous vehicles, drones and robotics.	27. 規制当局と協力して、優先分野でのAIを加速させ、規制上のサンドボックスのようなイノベーション促進イニシアチブを実施する。これらは、自律走行車、ドローン、ロボット工学のような物理的世界にAIを統合する製品など、規制上の課題はあるが高い成長の可能性がある分野を対象とすべきである。
28. Require all regulators to publish annually how they have enabled innovation and growth driven by AI in their sector. To ensure accountability, this should include transparent metrics such as timelines to publish guidance, make licence decisions and report on resources allocated to AI-focused work. Even with these initiatives, individual regulators may still lack the incentives to promote innovation at the scale of the government’s ambition. If evidence demonstrates that is the case, government should consider more radical changes to our regulatory model for AI, for example by empowering a central body with a mandate and higher risk tolerance to promote innovation across the economy. Such a body could have expertise and statutory powers to issue pilot sandbox licences for AI products that override sector regulations, taking on liability for all related risks. This approach could initially be explored and piloted for specific AI applications at small scale.	28. すべての規制当局に対し、各分野においてAIによるイノベーションと成長をどのように実現したかを毎年公表することを義務付ける。アカウンタビリティを確保するため、ガイダンスの公表、認可の決定、AIに焦点を当てた業務に割り当てられたリソースの報告など、透明性のある指標を含めるべきである。このような取り組みを行っても、個々の規制当局には、政府の野心に見合う規模のイノベーションを推進するインセンティブがまだ欠けている可能性がある。そうであることを示す証拠があれば、政府はAIに関する規制モデルをより抜本的に変更することを検討すべきである。例えば、経済全体のイノベーションを促進するために、より高いリスク許容度を持つ中央機関に権限を与えるなどである。そのような団体は、専門知識を有し、AI製品の試験的サンドボックスライセンスを発行する法的権限を有し、関連するすべてのリスクに対する責任を負い、セクターの規制を上書きすることができる。このアプローチは、まず小規模な特定のAIアプリケーションについて検討し、試験的に実施することができる。
Alongside investing in pro-innovation regulation, the government should:	イノベーションを促進する規制への投資と並行して、政府は以下を行うべきである：
29. Support the AI assurance ecosystem to increase trust and adoption by:	29. 以下の方法により、AI保証エコシステムを支援し、信頼と普及を促進する：
・Investing significantly in the development of new assurance tools, including through an expansion to AISI’s systemic AI safety fast grants programme, to support emerging safety research and methods.	・AISIの体系的なAI安全性早期助成プログラムの拡充を含め、新たな安全性研究と手法を支援するため、新たな保証ツールの開発に多額の投資を行う。
・Building government-backed high-quality assurance tools that assess whether AI systems perform as claimed and work as intended.	・政府が支援する高品質なアセスメントツールを構築し、AIシステムが主張通りの性能を発揮し、意図したとおりに機能するかどうかを評価する。
As part of taking forward the recommendations in this Action Plan, government should:	本アクションプランの提言を推進する一環として、政府は以下を行うべきである：
30. Consider the broader institutional landscape and the full potential of the Alan Turing Institute to drive progress at the cutting edge, support the government’s missions and attract international talent.	30. 最先端の進歩を推進し、政府の使命を支援し、国際的な才能を惹きつけるために、より広範な機構とアラン・チューリング研究所の可能性を検討する。
2. Change lives by embracing AI	2. AIを導入して生活を変える
2.1 AI Adoption is core to delivering the government’s missions	2.1 AI導入は政府のミッションを実現するための中核である
The adoption of high-performing, trustworthy AI at scale will be critical to the government fulfilling the five missions. AI should become core to how we think about delivering services, transforming citizens’ experiences, and improving productivity. As well as strengthening the foundations - data, skills, talent, IP, and assurance measures set out above - government should also focus on its role as a major user and customer of AI and how it uses its powers to catalyse private sector adoption:	政府が5つのミッションを達成するためには、高性能で信頼できるAIを大規模に導入することが不可欠である。AIは、サービスを提供し、市民の体験を変革し、生産性を改善するための考え方の中核となるべきである。政府は、上記のデータ、スキル、人材、知財、保証措置といった基盤を強化するだけでなく、AIの主要なユーザーおよび顧客としての役割や、民間セクターの導入を促進するためにその権限をどのように活用するかにも焦点を当てるべきである：
Adoption missions	採用ミッション
Though we are still early in the development of the AI application layer - and all AI use should be tailored appropriately to the specific setting or sector in which it will be deployed. For example, AI use in health and care will raise different considerations than in advanced manufacturing. Indeed there are already great examples of AI use-cases driving tangible benefits across the private and public sectors:	AIアプリケーション層の開発はまだ初期段階にあり、すべてのAI利用は、それが展開される特定の環境や分野に合わせて適切に調整されるべきであるが。例えば、医療や介護におけるAIの利用は、高度な製造業とは異なる検討を要するだろう。実際、民間部門と公共部門全体で具体的な利益をもたらしているAIの活用事例は、すでに素晴らしいものがある：
・Using AI assistants to do repetitive tasks better and faster, freeing up to 20% of an employee’s time.[footnote 13] For example, it is helping some teachers cut down the 15+ hours a week they spend on lesson planning and marking in pilots.	・例えば、AIアシスタントを使って反復作業をより良く、より速く行うことで、従業員の時間を最大20％削減することができる[脚注13]。
・Drafting structured reports and forms with AI can cut final document production times by 20-80% in professional services.[footnote 14] Trials are underway exploring how these methods can save time for clinical practitioners in the NHS.	・AIを使って構造化されたレポートやフォームを下書きすることで、専門的なサービスでは最終的な文書作成時間を20～80％削減することができる[脚注14]。
・Automated threat and anomaly detection is already being responsibly deployed by police forces across the country and used to clean up social media.	・自動化された脅威や異常検知は、すでに全国の警察で責任を持って展開されており、ソーシャルメディアのクリーンアップにも利用されている。
・Assessment and diagnosis can be improved through the use of AI. For example, through the £21 million AI Diagnostics fund, Department for Health and Social Care (DHSC) is supporting the deployment of technologies in key, high-demand areas such as chest X-Ray and chest CT scans to enable faster diagnosis and treatment of lung cancer in over half of acute trusts in England. Assessments can be done better, cheaper, and more quickly across multiple sectors. We also anticipate that AI will be a useful tool for assessment in the education sector. For example, the Department for Education’s generative AI and rules-based marking tool showed 92% accuracy in a pilot with teachers on year 4 literacy work when drawing from appropriately coded educational data and content.[footnote 15]	・アセスメントと診断は、AIの活用によって改善することができる。例えば、2100万ポンドのAI診断ファンドを通じて、保健社会医療省（DHSC）は、イングランドの急性期医療機関の半数以上で、肺がんの迅速な診断と治療を可能にするため、胸部X線検査や胸部CTスキャンなど、需要の高い主要分野での技術展開を支援している。アセスメントをより良く、より安く、より迅速に、複数のセクターで行うことができる。我々はまた、AIが教育分野でのアセスメントに役立つツールになることを期待している。例えば、教育省の生成的AIとルールに基づく採点ツールは、適切にコード化された教育データとコンテンツから抽出した場合、4年目の読み書き作業に関する教師とのパイロットで92％の精度を示した[脚注15]
2.2 Adopt a “Scan > Pilot > Scale” approach in government	2.2 政府における「スキャン＞パイロット＞スケール」アプローチの採用
While there are instances of AI being used well across the public sector, often they are at small scale and in silos. Scaling these successes is essential, but will require us to think differently about procurement, especially if this activity is to support the domestic startup and innovation ecosystem. As the digital centre of government, DSIT should support public sector partners where needed to “move fast and learn things”.	公共部門全体でAIがうまく活用されている例はあるが、小規模でサイロ化されていることが多い。こうした成功例を拡大することは不可欠だが、特にこの活動が国内のスタートアップやイノベーションのエコシステムを支援するものであるならば、調達についてこれまでとは異なる考え方をする必要がある。政府のデジタルセンターとして、DSITは必要に応じて公共部門のパートナーを支援し、「迅速に動き、物事を学ぶ」べきである。
Government should generally employ a flexible “Scan > Pilot > Scale” approach.	政府は一般的に、柔軟な「スキャン＞パイロット＞スケール」のアプローチを採用すべきである。
Scan	スキャン
Investing in building a deep and continually updated understanding of AI capabilities mapped to their highest impact challenges and opportunities. This will require:	最も影響力のある課題と機会にマッピングされたAI能力について、深く、継続的に更新される理解の構築に投資する。これには以下が必要となる：
31. Appointing an AI lead for each mission to help identify where AI could be a solution within the mission setting, considering the user needs from the outset.	31. 各ミッションにAIリーダーを任命し、ミッションの設定においてAIがソリューションとなり得る場所を特定するのを支援する。
32. A cross government, technical horizon scanning and market intelligence capability who understands AI capabilities and use-cases as they evolve to work closely with the mission leads and maximise the expertise of both.	32. ミッション・リーダーと緊密に連携し、両者の専門知識を最大限に活用するため、AIの能力とユースケースの進化を理解する政府横断的な技術的水平スキャンと市場情報能力を持つ。
33. Two-way partnerships with AI vendors and startups to anticipate future AI developments and signal public sector demand. This would involve government meeting product teams to understand upcoming releases and shape development by sharing their challenges.	33. AIベンダーや新興企業との双方向のパートナーシップにより、将来のAI開発を予測し、公共部門の需要を喚起する。これには、政府が製品チームと面会し、今後のリリースを理解し、課題を共有することで開発を形成することが含まれる。
Pilot	パイロット
Rapidly developing prototypes or fast light-touch procurement to spin up pilots in high-impact areas, robust evaluation and publishing results. This will require:	プロトタイプの迅速な開発、または迅速でライトタッチな調達により、インパクトの大きい分野でのパイロットを立ち上げ、しっかりとした評価を行い、結果を公表する。これには以下が必要となる：
34. Consistent use of a framework for how to source AI - whether to build in-house, buy, or run innovation challenges - that evolves over time, given data, capability, industry contexts and evaluation of what’s worked. Where appropriate, the government should support open-source solutions that can be adopted by other organisations and design processes with startups and other innovators in mind.	34. データ、能力、業界の状況、うまくいったことの評価を踏まえ、時間とともに進化する、AIの調達方法（自社で構築するのか、購入するのか、イノベーション・チャレンジを実行するのか）の枠組みを一貫して使用する。適切な場合、政府は、他の組織が採用できるオープンソースのソリューションを支援し、新興企業や他のイノベーターを念頭に置いてプロセスを設計すべきである。
35. A rapid prototyping capability that can be drawn on for key projects where needed, including technical and delivery resource to build and test proof of concepts, leveraging in-house AI expertise, together with specialists in design and user experience.	35. 必要に応じて重要なプロジェクトに活用できるラピッドプロトタイピング能力。これには、デザインやユーザーエクスペリエンスの専門家とともに、社内のAIの専門知識を活用し、コンセプトの実証を構築・テストするための技術的・提供的リソースを含む。
36. Specific support to hire external AI talent. Creation of a technical senior civil servant stream, benchmarking of internal AI-related role pay to at least 75% of private-sector rate and a technical AI recruitment screening process.[footnote 16]	36. 外部のAI人材を雇用するための具体的な支援。技術系上級公務員の創設、社内のAI関連職の給与を民間水準の75％以上にベンチマークすること、技術系AIの採用選考プロセス[脚注16]
37. A data-rich experimentation environment including a streamlined approach to accessing data sets, access to language models and necessary infrastructure like compute.	37. データセットにアクセスするための合理化されたアプローチ、言語モデルへのアクセス、コンピュートなどの必要なインフラを含む、データが豊富な実験環境。
38. A faster, multi-stage gated and scaling AI procurement process that enables easy and quick access to small-scale funding for pilots and only layers bureaucratic controls as the investment-size gets larger. Multi-staged “Competitive Flexible Procedures” should be encouraged, and startups compensated for the rounds they make it through.[footnote 17]	38. パイロットのための小規模資金への容易かつ迅速なアクセスを可能にし、投資規模が大きくなるにつれて官僚的な管理を重ねるだけとなる、より迅速で多段階のゲート型・スケーリング型AI調達プロセス。多段階の「競争的柔軟手続き」が奨励されるべきであり、新興企業は通過したラウンドに対して補償を受けるべきである[脚注 17]。
Scale	規模
Identifying successful pilots that can be applied in different settings to support citizens (e.g. to reduce waiting lists or minimise time and cost to complete paperwork) and rolling them out beyond organisational boundaries. Scale is essential if AI is to have a meaningful impact on productivity, effectiveness and citizen experience, as well as maximising government spending power. Moreover, doing this well and procuring in a way that benefits innovators is a powerful lever for upending the cliché that the UK is good at invention, but poor at commercialisation. It will require:	市民を支援するために（例えば、待ち行列を減らしたり、事務処理にかかる時間やコストを最小限に抑えたりするために）さまざまな場面で適用できる成功したパイロットを特定し、組織の枠を超えて展開する。AIが生産性、有効性、市民体験に有意義な影響を与えるだけでなく、政府の支出力を最大化するためには、規模を拡大することが不可欠である。さらに、これをうまく行い、イノベーターに利益をもたらす方法で調達することは、英国は発明は得意だが商業化は苦手という決まり文句を覆す強力なテコとなる。そのためには、以下のことが必要となる：
39. A scaling service for successful pilots with senior support and central funding resource. The government should support a select number of proven pilots to scale - with central finance and tools available to avoid fragmentation across systems and budgets - and achieve up to national level reach.	39. シニア・サポートと中央資金リソースを備えた、成功したパイロットのためのスケーリング・サービス。政府は、実績のある少数のパイロット事業を支援し、制度や予算が分断されないよう、中央の資金とツールを利用できるようにし、国家レベルまで拡大させるべきである。
40. Mission-focussed national AI tenders to support rapid adoption across de-centralised systems led by the mission delivery boards. An example of tendering to enable scale is the NHS’s AI Diagnostic Fund allocating £21 million to twelve imaging networks, covering 66 NHS trusts across England, significantly speeding up the roll out of AI diagnostic tools nationwide.[footnote 18] However, these tenders should be designed to encourage new entrants, avoiding reliance on commercial frameworks where possible.	40. ミッション・デリバリー・ボードが主導する、非中央集権的システム全体への迅速な導入を支援する、ミッションに焦点を絞った全国的AI入札。規模の拡大を可能にする入札の例として、NHSのAI診断基金は、イングランド全土の66のNHSトラストをカバーする12の画像ネットワークに2100万ポンドを割り当て、AI診断ツールの全国展開を大幅に加速させている[脚注18]。
41. Development or procurement of a scalable AI tech stack that supports the use of specialist narrow and large language models for tens or hundreds of millions of citizen interactions across the UK.	41. 英国全土における数千万から数億の市民との対話に対応する、専門家による狭い範囲での大規模な言語モデルの使用をサポートする、スケーラブルなAI技術スタックの開発または調達。
42. Mandating infrastructure interoperability, code reusability and open sourcing. The AI infrastructure choice at-scale should be standardised, tools should be built with reusable modular code components, and code-base open-sourcing where possible.	42. インフラの相互運用性、コードの再利用性、オープンソース化を義務付ける。大規模なAIインフラの選択は標準化されるべきであり、ツールは再利用可能なモジュール化されたコードコンポーネントで構築されるべきであり、可能であればコードベースのオープンソース化も行われるべきである。
2.3 Enable public and private sectors to reinforce each other	2.3 公共部門と民間部門が相互に補強し合えるようにする
The public and private sectors should play mutually reinforcing roles in AI adoption. To get the most from working together, government should:	AI導入において、公共部門と民間部門は相互に補強し合う役割を果たすべきである。両者が協力することで最大限の効果を得るために、政府は以下のことを行うべきである：
43. Procure smartly from the AI ecosystem as both its largest customer and as a market shaper. Innovative AI suppliers from the UK and around the world should be engaged to support demand and encourage investment. Procurement contract terms should set standards (e.g. quality), requirements, and best practice (e.g. performance evaluations). “Contemplation” clauses should be included in contracts to ensure the government remains agile to a rapidly changing AI ecosystem by mandating that contractors regularly assess and adopt newer technologies.	43. 最大の顧客として、また市場の形成者として、AIエコシステムから賢く調達する。英国および世界中の革新的なAIサプライヤーを関与させ、需要をサポートし、投資を促すべきである。調達契約条件は、標準（品質など）、要件、ベストプラクティス（性能評価など）を定めるべきである。請負業者が定期的に新しい技術を評価し採用することを義務付けることによって、政府が急速に変化するAIのエコシステムに対して機敏であり続けることを保証するために、「熟考」条項を契約に含めるべきである。
44. Use digital government infrastructure to create new opportunities for innovators. For example, an approach akin to Jeff Bezos’s API mandate at Amazon could be adopted. This required all teams’ data and functionality to be exposed through APIs (Application Programme Interfaces). All standard documentation interactions, like compliance or planning, could be done through APIs, to which companies could connect their own tools. Similarly, mandating e-Invoices from government suppliers could automate billing, speed up payments and reduce fraud.	44. デジタル政府のインフラを活用して、イノベーターに新たな機会を創出する。例えば、Amazonにおけるジェフ・ベゾスのAPI義務化に似たアプローチを採用することができる。これは、すべてのチームのデータと機能をAPI（アプリケーション・プログラム・インターフェース）を通じて公開することを要求するものである。コンプライアンスやプランニングのような標準的な文書のやり取りはすべてAPIを通じて行うことができ、各社はそのAPIに独自のツールを接続することができる。同様に、政府のサプライヤーに電子請求書を義務付けることで、請求の自動化、支払いの迅速化、不正行為の削減が可能になる。
45. Publish best-practice guidance, results, case-studies and open-source solutions through a single “AI Knowledge Hub” accessible to technical and non-technical users across private and public sectors as a single place to access frameworks and insights.	45. 枠組みや洞察にアクセスできる単一の場所として、民間・公共部門を問わず技術系・非技術系ユーザーがアクセスできる単一の「AIナレッジハブ」を通じて、ベストプラクティスのガイダンス、成果、ケーススタディ、オープンソース・ソリューションを公表する。
46. In the next 3 months, the Digital Centre of Government should identify a series of quick wins to support the adoption of the scan, pilot scale approach and enable public and private sector to reinforce each other.	46. 今後3ヶ月の間に、政府のデジタルセンターは、スキャンの採用を支援し、パイロット規模のアプロー チを実施し、官民が相互に強化できるようにするための一連のクイックウィンを特定すべきである。
2.4 Address private-sector-user-adoption barriers	2.4 民間部門のユーザー導入の障壁に対処する
AI adoption could grow the UK economy by an additional £400 billion by 2030 through enhancing innovation and productivity in the workplace.[footnote 19] Safe, effective and swift AI adoption has the potential to enhance the international competitiveness of sectors of UK strength and unlock new growth opportunities across the whole economy, including for SMEs. To capture the benefits of AI adoption across the private sector, the government should:	AIの導入は、職場におけるイノベーションと生産性の向上を通じて、2030年までに英国経済をさらに4,000億ポンド成長させる可能性がある[脚注19]。安全で効果的かつ迅速なAIの導入は、英国の強みである部門の国際競争力を強化し、中小企業を含む経済全体にわたる新たな成長機会を解き放つ可能性を秘めている。民間セクター全体でAI導入のメリットを享受するために、政府は以下を行うべきである：
47. Leverage the new Industrial Strategy. The development of a new Industrial Strategy presents an opportunity to drive collective action to support AI adoption across the economy.  The Industrial Strategy will need to set out how AI adoption can best be supported in key industries, noting particular use cases that could boost productivity and present a particular competitive advantage while also identifying possible regulatory barriers and specific skills needs that need to be addressed. DSIT and others with AI expertise within government can play a critical role in combining with those who have a deep understanding of their sectors to engage business leaders, identify high-potential use cases, co-design targeted interventions to promote them and overcome barriers to adopting them.	47. 新たな産業戦略を活用する。新たな産業戦略の策定は、経済全体でAIの導入を支援するための集団行動を推進する機会を提供する。 産業戦略では、主要産業においてAIの導入をどのように支援するのが最善かを定め、生産性を向上させ、特定の競争上の優位性をもたらす可能性のある特定のユースケースを指摘する一方で、対処が必要な規制上の障壁や特定のスキルのニーズを特定する必要がある。政府内でAIの専門知識を有するDSITやその他の人々は、各分野を深く理解する人々と組み合わ せて、ビジネスリーダーを巻き込み、可能性の高いユースケースを特定し、それを促進するための的を絞った介入策を 共同設計し、導入の障壁を克服する上で、重要な役割を果たすことができる。
48. Appoint AI Sector Champions in key industries like the life sciences, financial services and the creative industries to work with industry and government and develop AI adoption plans.	48. ライフサイエンス、金融サービス、クリエイティブ産業などの主要産業にAIセクター・チャンピオンを任命し、産業界や政府と協力してAI導入計画を策定する。
49. Drive AI adoption across the whole country. Widespread adoption of AI can address regional disparities in growth and productivity. To achieve this, government should leverage local trusted intermediaries and trade bodies to support business leaders, and also consider opportunities to accelerate AI adoption by working across supply chains. A particular focus should be put on supporting SMEs and the specific challenges they face.	49. 国全体でAI採用を推進する。AIの普及により、成長と生産性における地域間格差に対処することができる。これを達成するため、政府は地域の信頼できる仲介業者や業界団体を活用してビジネスリーダーを支援するとともに、サプライチェーン全体で連携してAI導入を加速する機会を検討すべきである。特に、中小企業と彼らが直面する特有の課題の支援に重点を置くべきである。
3. Secure our future with homegrown AI	3. 自国産AIで未来を守る
By the end of the decade, having national champions at the frontier of AI capabilities may be a critical pillar of our national and economic security. Government should use the full powers it has available to ensure this happens.	10年後までには、AI能力の最前線に国家チャンピオンを置くことが、国家と経済の安全保障の重要な柱になるかもしれない。ガバナンスは、そのために利用可能なあらゆる権限を行使すべきである。
AI systems are increasingly matching or surpassing humans across a range of tasks. Today’s AI systems have many limitations, but industry is investing at a scale that assumes capabilities will continue to grow rapidly. Frontier models in 2024 are trained with 10,000x more computing power than in 2019, and we are likely to see a similar rate of growth by 2029. If progress continues at the rate of the last 5 years, by 2029 we can expect AI to be a dominant factor in economic performance and national security.	AIシステムは、さまざまなタスクにおいて、ますます人間に匹敵、あるいは凌駕しつつある。今日のAIシステムには多くの限界があるが、産業界は、能力が急速に成長し続けることを想定した規模で投資を行っている。2024年のフロンティア・モデルは、2019年の10,000倍のコンピューティング・パワーでトレーニングされており、2029年までには同様の成長率を見ることになりそうだ。過去5年間のペースで進歩が続けば、2029年にはAIが経済パフォーマンスと国家安全保障において支配的な要因になると予想できる。
Many of us have become familiar with the remarkable capabilities of large language models across a broad set of domains. Leading AI companies continue to push this frontier, and we are also seeing stunning progress in other modalities, including breakthroughs in video and image generation, robotics, mathematics, and scientific discovery. To take one example, DeepMind’s AlphaFold - which predicts protein structures - is estimated to have saved the equivalent of 400 million years of researcher time. We can imagine the impact on science, medicine and the broader economy if we see this sort of success in other domains.	私たちの多くは、幅広い領域にわたる大規模な言語モデルの驚くべき能力に慣れ親しんできた。生成的AI企業はこのフロンティアを押し進め続けており、我々はまた、ビデオや画像生成、ロボット工学、数学、科学的発見における飛躍的進歩を含む、他のモダリティにおいても驚くべき進歩を目の当たりにしている。一例を挙げれば、タンパク質の構造を予測するディープマインドのアルファフォールドは、研究者の4億年分の時間を節約したと推定されている。このような成功が他の領域でも見られるようになれば、科学、医学、そしてより広範な経済への影響が想像できる。
Given the pace of progress, we will also very soon see agentic systems - systems that can be given an objective, then reason, plan and act to achieve it. The chatbots we are all familiar with are just an early glimpse as to what is possible.	進歩のペースを考えると、エージェント・システム（目的を与えられ、それを達成するために推論し、計画し、行動するシステム）も近いうちに登場するだろう。私たちがよく知っているチャットボットは、その可能性を垣間見たに過ぎない。
The economic consequences of continued progress in these areas could be enormous. Just as with previous technological revolutions, the people and countries who make decisions about how these systems operate and what values they reflect - including their approach to safety - will have huge influence over our lives.	これらの分野で進歩が続けば、経済的な影響は莫大なものになるだろう。これまでの技術革命と同様に、これらのシステムがどのように作動し、どのような価値観を反映するか（安全性へのアプローチを含む）を決定する人々や国は、私たちの生活に大きな影響力を持つことになる。
If this is to benefit the UK we must be an AI maker, not just an AI taker: we need companies at the frontier that will be our UK national champions.	もしこれが英国に利益をもたらすのであれば、私たちはAIの受け手ではなく、AIの作り手でなければならない。
We have all the raw ingredients to make this possible. AI research and product development is a UK strength rooted in world-class engineering talent coming out of our excellent universities and local AI winners such as DeepMind and Wayve. Our position between the US and Europe, and convenient time-zone, make the UK an ideal place for international founders to collaborate.	私たちは、これを可能にするすべての原材料を持っている。AIの研究と製品開発は、優秀な大学から輩出される世界クラスのエンジニアリング人材と、ディープマインドやウェイヴのような地元AIの勝者に根ざした英国の強みである。米国と欧州の中間に位置し、時差も便利な英国は、国際的な創業者が協力する理想的な場所である。
Section 1 and Section 2 of this Action Plan above are critical to building on this. Section 1 covered the policy and infrastructure needed for the growth of the domestic AI sector. Section 2 covered the policies needed for widespread AI adoption - a necessary condition for a world-leading AI application ecosystem.	このアクションプランのセクション1とセクション2は、これを土台とするために極めて重要である。セクション1では、国内のAI分野の成長に必要な政策とインフラを取り上げた。第2節では、世界をリードするAIアプリケーション・エコシステムの必要条件であるAIの普及に必要な政策を取り上げた。
We should assume that most advanced economies will soon be doing much of the above. If we aspire to be one of the biggest winners from AI and drive national renewal, we need to go further.	私たちは、ほとんどの先進国が近い将来、上記の多くを実行に移すと考えるべきである。もし我々がAIから最大の勝者の一人となり、国家再生を推進することを望むのであれば、我々はさらに前進する必要がある。
Given the lead the current frontier firms enjoy, we cannot expect the market to solely underwrite a new challenger, especially in the next 2 to 3 years. But government holds critical levers for the next stage of AI development. Generating national champions will require a more activist approach and something more akin to Japan’s MITI or Singapore’s Economic Development Board in the 1960s, not the “invisible hand”.	現在のフロンティア企業が享受しているリードを考えると、特に今後2～3年の間に、新たなチャレンジャーを市場が単独で引き受けることは期待できない。しかし、政府はAI開発の次の段階にとって重要なレバーを握っている。ナショナル・チャンピオンを生成するには、「見えざる手」ではなく、より積極的なアプローチと、1960年代の日本の通産省やシンガポールの経済開発委員会に似たものが必要になる。
The government must maximise its ambition and ensure the UK has national champions at the frontier of economically and strategically important capabilities. This means government needs to:	政府は、その野心を最大限に発揮し、英国が経済的にも戦略的にも重要な能力の最先端でナショナルチャンピオンを擁することを保証しなければならない。つまり、政府は以下を行う必要がある。つまり
・Ensure that research and development of frontier AI capabilities takes place in the UK - both in the current foundation model paradigm and in emerging spaces such as AI for science, robotics, and “embodied AI”.	・フロンティアAI能力の研究開発が英国で行われるようにする。現在の基盤モデルのパラダイムと、科学用AI、ロボット工学、「具現化AI」などの新興分野の両方で行われるようにする。
・Ensure that the UK maximises both its economic upside from and influence on these capabilities as they advance.	・このような能力が進歩するにつれて、英国がその経済的プラス面と影響力の両方を最大化できるようにする。
Achieving this will require bold, concerted and coherent action, using all the levers of the state to make the UK the best place in the world to build and scale frontier AI companies. While I don’t want to understate how difficult this will be, I am confident that with the right focus and backing, the UK can do this.	これを達成するには、国家のあらゆる手段を駆使して、英国をフロンティアAI企業の設立と拡大に世界最高の場所とする、大胆で協調的かつ首尾一貫した行動が必要となる。私は、これがいかに困難なことであるかを控えめに言いたくはないが、適切な焦点と支援があれば、英国はこれを実現できると確信している。
To this end, the government should:	そのために、政府は以下を行うべきである：
50. Create a new unit, UK Sovereign AI, with the power to partner with the private sector to deliver the clear mandate of maximising the UK’s stake in frontier AI.	50. 新たなユニット「英国ソブリンAI」を創設し、民間セクターと提携して、フロンティアAIにおける英国の権益を最大化するという明確な任務を遂行する権限を持たせる。
Public-private collaboration will be at the heart of this unit. It will support the private and academic sectors in doing what they do best, with the ability to collaborate internationally, create joint ventures, as well as invest in, incubate and spin out AI companies - refining its strategy and approach as the technology matures.	官民協力がこのユニットの中心となる。国際的な協力、合弁事業の設立、AI企業への投資、インキュベーション、スピンアウトなどの能力を備え、民間部門と学術部門が得意とすることを支援する。
To achieve this, the unit must develop a clear position on which areas of AI research are strategically important for the future of the technology and make concentrated bets in these areas. This could involve supporting entrepreneurs to create new companies, backing startups to scale or partnering with existing AI companies that are already at the frontier to maximise the UK’s upside however the technology develops.	これを達成するためには、AI研究のどの分野が技術の将来にとって戦略的に重要かについて明確な立場を確立し、これらの分野に集中的に賭ける必要がある。これには、起業家を支援して新会社を設立したり、新興企業を支援して規模を拡大したり、すでにフロンティアにいる既存のAI企業と提携して、技術が発展しても英国のアップサイドを最大化したりすることが含まれる。
With a clear and powerful mandate the unit will play a critical coordinating role, able to remove barriers and make deals to maximise the UK’s chance of growing globally competitive national champions. It will need to be able to draw on the resources of government to act quickly and decisively. If it is to succeed, it will require support from other government organisations. Especially important will be Innovate UK, which should make AI a top priority and support the unit through the funding it provides to promising start-ups.	明確で強力なマンデートを持つこのユニットは、障壁を取り除き、英国が国際競争力のあるナショナル・チャンピオンを成長させるチャンスを最大化するための取引を行うことができる、重要な調整役を果たすだろう。そのためには、政府のリソースを活用し、迅速かつ果断に行動する必要がある。成功させるには、他の政府組織からの支援が必要である。特に重要なのはイノベイトUKで、AIを最優先課題とし、有望な新興企業に提供する資金を通じて同組織を支援すべきである。
Early tolerance for scientific and technical risk can be hugely valuable. For example, the unit or its public sector partners might join funding rounds or provide advanced market commitments to credible and ambitious startups in emerging fields of AI. AI for science is an area with the potential to be particularly important because of its economic value and security implications; the UK’s existing talent strengths; and the particularly high value of the state’s assets in this space.	科学的・技術的リスクに対する早期の寛容さは、大きな価値がある。例えば、イノベイト・UKやその公的セクターのパートナーは、AIの新興分野における信頼できる野心的な新興企業に対して、資金調達ラウンドに参加したり、先進的な市場コミットメントを提供したりすることができる。科学のためのAIは、その経済的価値と安全保障上の意味合い、英国の既存の人材力、そしてこの分野における国の資産価値が特に高いことから、特に重要になる可能性のある分野である。
The use of these non-financial assets, alongside capital and procurement, will be critical to the unit’s offer. UK Sovereign AI should lead the delivery of a government offer to new and existing frontier AI companies that includes:	資本や調達と並んで、こうした非金融資産を活用することが、このユニットの提案にとって重要になる。英国ソブリンAIは、新規および既存のフロンティアAI企業に対して、以下のような政府支援の提供を主導すべきである：
・Direct investment into companies, including promising start-ups as well as joint ventures with other commercial partners.	・有望な新興企業や他の商業パートナーとの合弁事業を含む企業への直接投資。
・Delivering appropriate sites for compute in the UK, including through AI Growth Zones, and international partnerships to guarantee compute access from appropriate allies.	・AI成長ゾーンを含め、英国内に適切なコンピュート用地を提供し、適切な同盟国からのコンピュート・アクセスを保証するために国際的なパートナーシップを結ぶ。
・Packaging and providing responsible access to the most valuable UK-owned data sets and relevant research.	・英国が所有する最も価値のあるデータセットや関連研究をパッケージ化し、責任あるアクセスをプロバイダとして提供する。
・Supporting UK-based AI organisations working on national priority projects to bring in overseas talent and headhunting promising founders or CEOs (and their teams) by convincing them to relocate to the UK.	・国家的優先プロジェクトに取り組む英国ベースのAI組織を支援し、海外の才能ある人材を招き入れ、有望な創業者やCEO（およびそのチーム）をヘッドハンティングして英国に移転するよう説得する。
・Facilitating deep collaboration with the national security community.	・国家安全保障コミュニティとの深い協力関係を促進する。
In exchange, UK Sovereign AI should ensure economic upside from, and influence on, governance of frontier AI for the UK.	それと引き換えに、UK Sovereign AIは、英国にとってフロンティアAIのガバナンスから経済的なアップサイドと影響力を確保する必要がある。
AI may well be the most important technology of our time. Now is the moment to act boldly and with vision so that the UK helps to shape AI’s course and our citizens’ share in its upside.	AIは、現代において最も重要なテクノロジーとなるかもしれない。今こそ、大胆かつビジョンを持って行動し、英国がAIの行く末と、そのアップサイドにおける市民のシェアを形成する手助けをする時である。
Conclusion	結論
The Action Plan I have set out will require the government to both take a long-term view and take action immediately. It will need to commit to securing the physical infrastructure and human capital that will underpin all future AI developments. Government should also have the self-confidence and ambition to set an example for the rest of the economy. This will require a novel approach involving close collaboration with industry to ensure the whole of society can benefit from the opportunities offered by AI.	私が示した行動計画は、政府が長期的な視野に立ち、かつ直ちに行動を起こすことを要求するものである。政府は、将来のすべてのAI開発を支える物理的インフラと人的資本の確保に取り組む必要がある。政府はまた、他の経済の模範となる自信と野心を持つべきである。そのためには、社会全体がAIが提供する機会から利益を得られるようにするため、産業界との緊密な連携を含む斬新なアプローチが必要となる。
Business-as-usual is not an option. Instead, government will need to be prepared to absorb some risk in the context of uncertainty.	従来通りという選択肢はない。その代わり、政府は不確実性の中で多少のリスクを吸収する覚悟が必要になる。
This will require a whole of government commitment, with senior and visible leadership and a relentless focus on driving progress.	そのためには、政府全体のコミットメントが必要であり、目に見える形でリーダーシップを発揮し、進歩の推進に絶え間なく注力する必要がある。
This is no small task. Nevertheless, the benefits are likely to be transformational, not just to support economic growth, but to people’s lives across the whole of the UK.	これは並大抵のことではない。とはいえ、その恩恵は経済成長だけでなく、英国全土の人々の生活に変革をもたらす可能性が高い。
Assumes compute requirements continue to grow at 4x per year. ↩	コンピュート要件が年率4倍で成長し続けると仮定する。
Assuming trends in hardware performance continue, by 2030 each pound spent on GPUs will buy 8x more FLOP and require 4x less power, therefore expanding AIRR by 20x would require much less than a 20x increase in investment. ↩	ハードウェア性能のトレンドが続くと仮定すると、2030年までにGPUに費やされる1ポンドあたりのFLOPは8倍になり、必要な電力は4倍少なくなるため、AIRRを20倍に拡大するために必要な投資額は20倍をはるかに下回ることになる。
Jeffrey Ding, ‘Technology and the Rise of Great Powers: How Diffusion Shapes Economic Competition’, 2010. ↩	Jeffrey Ding, 'Technology and the Rise of Great Powers： How Diffusion Shapes Economic Competition」、2010年。
Based on internal DSIT estimates. ↩	DSIT社内の試算に基づく。
French Government, ‘25 Recommendations for AI in France’, 2024. ↩	フランス政府、「フランスにおけるAIのための25の提言」、2024年。
Ipsos Mori ‘Understanding the UK AI labour market’, 2020;  Unit for Future Skills, ‘Jobs and skills dashboard’, 2023. ↩	Ipsos Mori 'Understanding the UK AI labour market', 2020; Unit for Future Skills, 'Jobs and skills dashboard', 2023.
Stanford AI Index, ‘AI Index Annual Report’, 2024. ↩	Stanford AI Index, 'AI Index Annual Report', 2024.
The Alan Turing Institute, ‘Report: Where are the women? Mapping the Gender Job Gap in AI’, 2021 (accessed 15 October 2024) ↩	アラン・チューリング研究所、「報告書」： 女性はどこにいるのか？Mapping the Gender Job Gap in AI', 2021 (accessed 15 October 2024)
Centre for Security and Emerging Technology, ‘U.S. High School Cybersecurity Competitions’, 2022 (accessed 15 October 2024) ↩	Centre for Security and Emerging Technology, 'U.S. High School Cybersecurity Competitions', 2022 (accessed 15 October 2024)
Unit for Future Skills, ‘Jobs and skills dashboard’, 2023 (accessed 15 October 2024) ↩	Unit for Future Skills, 'Jobs and skills dashboard', 2023 (accessed 15 October 2024)
Startup Coalition, ‘Startup Manifesto 2024’, 2024.   ↩	Startup Coalition, 'Startup Manifesto 2024', 2024.
NHS England, ‘AI Regulation’, 2022.	NHS England, 'AI Regulation', 2022.
Bank for International Settlements, ‘Regulatory sandboxes and fintech funding: evidence from the UK’, 2022 (revised 2023).	Bank for International Settlements, 'Regulatory sandboxes and fintech funding: evidence from the UK', 2022 (revised 2023).
DSIT, ‘Cyber security sectoral analysis 2024’, 2024. ↩	DSIT, 'Cyber security sectoral analysis 2024', 2024.
Business leader interviews, August 2024 ↩	Business leader interviews, August 2024
Business leader interviews, August 2024 ↩	Business leader interviews, August 2024
Department for Education, ‘Use Cases for Generative AI in Education - Building a proof of concept for Generative AI feedback and resource generation in education contexts: Technical report’, 2024 (accessed 03 December 2024) ↩	Department for Education, 'Use Cases for Generative AI in Education - Building a proof of concept for Generative AI feedback and resource generation in education contexts： Technical report', 2024 (accessed 03 December 2024)
Tony Blair Institute, ‘Governing in the Age of AI: A New Model to Transform the State’, 2024 (accessed 15 October 2024) ↩	Tony Blair Institute, 'Governing in the Age of AI: A New Model to Transform the State', 2024 (accessed 15 October 2024)
Cabinet Office, ‘Guidance: Competitive Tendering Procedures’, 2024 (accessed 15 October 2024) ↩	内閣府, 'Guidance： Competitive Tendering Procedures', 2024 (accessed 15 October 2024)
NHS England, ‘AI Diagnostic Fund’, 2024 (accessed 15 October 2024) ↩	NHS England, 'AI Diagnostic Fund', 2024 (accessed 15 October 2024)
Public First, ‘Google’s Impact in the UK 2023’, 2024 (accessed 15 October 2024) ↩	Public First, 'Google's Impact in the UK 2023', 2024 (accessed 15 October 2024)