令和9年度・経済産業省概算要求を読み解く！7兆7,859億円の先にある「AI・半導体・ロボット国家」への転換

経済産業省が2026年8月31日に公表した「令和9年度（2027年度）経済産業省関係 概算要求等概要」は、単なる来年度予算の要求資料ではない。
総額は7兆7,859億円。令和8年度当初予算3兆693億円と比べると、表面上は2倍を大きく超える規模に膨らんでいる。しかし、この資料の本当の意味は「予算が増えた」ことではない。
重要なのは、日本の産業政策そのものが再設計されようとしていることだ。

AI、半導体、ロボット、量子、宇宙、防衛・デュアルユース、重要鉱物、蓄電池、原子力、フュージョン、水素、航空、創薬、医療機器、コンテンツ、中小企業、地域産業クラスター。これまで個別政策として扱われてきた分野が、「日本の自律性」「産業競争力」「成長投資」「経済安全保障」という共通の軸の下で結び直されている。

とりわけ大きな変化は、AI政策が「生成AIを開発する政策」から「AIが現実世界を動かす産業をつくる政策」へ移ったことだ。経済産業省は今回、AI・半導体・ロボットをまとめてAXという政策領域に置き、フィジカルAI、ロボット基盤モデル、現場データ、量産能力、半導体、データ連携基盤までを一体で支援しようとしている。
これは、日本版のフィジカルAI産業政策が本格的に始まった、と評価できる内容である。

同時に、今回の概算要求は読み方を誤ると簡単に数字を二重計上してしまう。投資枠、GX、AI・半導体産業基盤強化フレーム、エネルギー対策特別会計、再掲事業、事項要求が複雑に重なっているからだ。
本稿では、経済産業省が公表した令和9年度概算要求資料を基礎に、AIロボティクス戦略、AI・半導体産業基盤強化フレーム、半導体・デジタル産業戦略、中小企業政策などの関連一次資料も照合しながら、「日本政府はいったい何に巨額の資金を投入しようとしているのか」を読み解く。

そして最後に、この政策転換が日本企業、スタートアップ、中堅・中小企業、製造業、ロボット事業者、AI企業にどのような機会を生むのかまで考えたい。

目次

第1章　7兆7,859億円という数字をどう読むべきか
第2章　新設された「強く豊かな日本」投資枠とは何か
第3章　政策の中心に浮上したAX――AI・半導体・ロボットの統合
第4章　8,964億円のマルチモーダル基盤モデル事業が意味するもの
第5章　3,209億円のAIロボティクス戦略事業――研究から量産・実装へ
第6章　1,333億円のAIロボティクス中核拠点――日本版Physical AIハブ構想
第7章　廃炉フィジカルAI――福島を世界最高難度のロボット実証環境に変える

第8章　半導体政策は「工場誘致」からAI・ロボット時代の計算基盤へ
第9章　量子2,039億円――AIの次に国家が押さえにいく計算基盤
第10章　経済安全保障・防衛産業基盤強化1兆5,472億円の衝撃
第11章　重要鉱物・化学品・永久磁石――ロボット産業は鉱山から始まる
第12章　蓄電池・海底ケーブル・航空・宇宙――見えにくい戦略物資を押さえる
第13章　GX 1兆9,838億円――脱炭素から産業競争力政策へ
第14章　原子力・フュージョン・水素・SAF――エネルギー政策の再産業化

第15章　中小企業・地域産業1兆3,841億円――補助金政策も成長投資型へ
第16章　地域産業クラスターと地方発AX――地方にAIとロボットを実装する
第17章　医療・創薬・バイオ――生命科学も経済安全保障の対象へ
第18章　コンテンツ産業1,730億円――アニメ・ゲーム・IPも国家戦略産業に
第19章　グローバルサウス、JETRO、海外展開――日本企業の外需獲得戦略
第20章　補助金・基金の「自己点検」が意味する政策運営の変化
第21章　事項要求に隠れている「さらに増える可能性」

第22章　2040年ロボット市場20兆円・世界シェア3割超という国家目標
第23章　日本の勝ち筋は「現場データ×実装力×部品産業」
第24章　米国・中国と比べた日本の強みと弱み
第25章　企業は令和9年度予算をどう事業機会に変えるべきか
第26章　同日公表された税制改正要望――予算と対になるもう一つの政策
第27章　別紙1「要望一覧」1,557億円――本文に出てこないデータセンター予算
第28章　要求は予算ではない――財務省査定と2027年3月までの工程

第29章　今回の追加調査で見えた「概算要求資料だけでは分からない7つのポイント」
第30章　まとめ――これは予算書ではなく、日本の産業構造転換の設計図である

第1章　7兆7,859億円という数字をどう読むべきか

令和9年度の経済産業省関連概算要求額は7兆7,859億円である。令和8年度当初予算額は3兆693億円、令和7年度補正予算額は2兆2,009億円だった。
数字だけを見ると、令和9年度要求は令和8年度当初予算の約2.5倍に見える。しかし、この比較をそのまま「経産省予算が2.5倍になった」と表現するのは正確ではない。

今回の最大の特徴は、「強く豊かな日本」投資枠という新しい大型の政策枠が設けられたことである。ここにはAI、半導体、ロボット、経済安全保障、GX、中小企業、コンテンツなど、従来であれば補正予算や基金で大型支援していた分野の多くが組み込まれている。
一般会計は4,532億円。これは「強く豊かな日本」投資枠とエネルギー対策特別会計への繰入れを除いた、いわば従来型の通常歳出である。令和8年度当初の3,754億円から2割増にとどまる。

これに対し、「強く豊かな日本」投資枠は6兆3,116億円に達する。さらにエネルギー対策特別会計は2兆6,351億円、特許特別会計は1,726億円である。総額7兆7,859億円のうち約8割が投資枠に乗っている。増加分のほとんどを投資枠が担っている。

比較の取り方にも注意がいる。令和8年度当初3兆693億円との比較で2.5倍というのは、補正予算を無視した数字である。今回の要求は「補正予算依存からの脱却」を前提に、従来なら年末の補正で措置していた事業を当初側へ寄せている。したがって、令和7年度補正2兆2,009億円と令和8年度当初3兆693億円を足した約5兆3,000億円と比べるほうが実態に近い。それでも約2兆5,000億円の増である。

さらに、7兆7,859億円には含まれない要求が2つある。令和10年度以降の新たな国庫債務負担行為404億円と、国家備蓄石油の放出に伴う買戻し費用（国家備蓄石油増強対策事業費）3,850億円である。後者は別途計上とされており、これを加えると実質的な要求規模は8兆円を超える。
ここで注意したいのが、投資枠、エネルギー特会、GX推進対策費、AI・半導体産業基盤強化フレームなどには重複・再掲があることだ。経産省自身も、四捨五入や一部再掲の関係で合計が一致しない場合があると注記している。

つまり、この資料は「項目をすべて足せば日本政府の支出総額になる」という構造ではない。
むしろ見るべきなのは、それぞれの政策目的にどの事業が再掲されているかである。たとえば、廃炉フィジカルAIはAX政策であると同時に福島復興政策でもある。医療機器スタートアップ支援は経済安全保障でもあり、イノベーション政策でもある。鉱物資源開発は経済安全保障であると同時にグローバルサプライチェーン戦略でもある。
この「一つの事業を複数の政策目的から評価する」という構造そのものが、今回の産業政策の特徴である。

また、概算要求はあくまで「要求」である。2027年度の確定予算ではない。今後、財務省査定、政府予算案、国会審議を経て金額が変わる可能性がある。さらに今回の資料には金額を現時点で示していない「事項要求」も多数あるため、逆に最終的な支援規模が増える分野もあり得る。
したがって、この記事では「確定した補助金」としてではなく、「日本政府が2027年度以降、どこに国家資本を集中させようとしているのか」を読み解く資料として扱う。

第2章　新設された「強く豊かな日本」投資枠とは何か

令和9年度概算要求の主役は、6兆3,116億円の「強く豊かな日本」投資枠である。
この枠は、従来の単年度予算の考え方だけでは実施しにくい大型投資、複数年度投資、量産投資、研究開発、サプライチェーン構築、社会実装などを加速するための政策装置とみるべきだ。
制度上の出発点は、2026年7月30日に閣議了解された「令和9年度予算の概算要求に当たっての基本的な方針」である。形式は閣議決定ではなく閣議了解だが、毎年の予算編成の起点になる文書だ。前年は令和8年8月8日だったので、9日前倒しされている。

この文書が投資枠に定めたルールは3つある。第一に、要求上限を設けない。第二に、事項要求も含めて所要額を要求できる。第三に、複数年度の計画に基づくものを基本とする。加えて、経済安全保障上特に重要な分野などは複数年度で財源を確保したうえで特別会計において別枠で管理し、予算編成過程で検討するとされた。
片山さつき財務相は同日の会見で「もはやシーリングと呼ぶべきものはありません」と述べている。戦後の予算編成を規律してきた要求上限が、成長分野については外れた。

土台にあるのは、2026年7月21日に閣議決定された骨太方針2026（副題「『責任ある積極財政』元年」）と日本成長戦略、地域未来戦略である。2040年度までに官民で370兆円超を投じるという方針の、予算上の受け皿が投資枠だと理解すればよい。

なお、政府全体の一般会計概算要求総額については、2026年9月3日時点で財務省の公式集計はまだ公表されていない。したがって、現段階で「政府全体で何兆円」と断定するのは避けるべきである。確認できる一次資料では、財務省所管の一般会計概算要求は38兆6,948億円で、そのうち国債費が36兆6,386億円に達する。国債費だけで前年度当初より5兆3,628億円増えており、成長投資を拡大する一方で金利・債務コストが予算編成を圧迫していることも、今回の投資枠を評価する際に無視できない。

経産省の投資枠6兆3,116億円は、さらに3つに分かれる。AI・半導体産業基盤強化フレームが5,272億円、GX推進対策費が1兆2,594億円、そのいずれにも属さない残りが4兆5,250億円である。この4兆5,250億円は、資料末尾の別紙2に事業名と金額が1千円単位まで列挙されている。合計は4,524,994,109千円で、上の引き算とぴたり一致する。

ここは資料を読むときに間違えやすい箇所だ。冒頭の表では6兆3,116億円と4兆5,250億円が上下に並んでおり、一見すると「令和9年度要求額」と「令和8年度当初予算額」の2列に見える。しかし投資枠は令和9年度の新設なので、令和8年度当初と令和7年度補正の欄はそもそも空欄である。両方とも令和9年度の数字だ。

投資枠の対象を見ると、AI・半導体・ロボット、経済安全保障、防衛産業、重要鉱物、宇宙、航空、医療、創薬、GX、コンテンツ、中小企業、地域産業など、日本政府が「これからの成長産業」とみなしている分野がほぼ網羅されている。
令和9年度概算要求の特徴は、研究開発費だけを積み増したのではなく、量産、設備投資、供給網、金融支援、導入支援まで含めている点にある。

たとえばAI・ロボット政策を考えると、以前の政府支援は「研究開発プロジェクト」や「実証」に偏りがちだった。しかし、AIロボットを産業として成立させるには、研究開発だけでは足りない。
ロボット本体を量産する工場、モーター、減速機、センサー、半導体、バッテリー、材料、データセンター、学習データ、シミュレーション、導入先、保守、SIer、安全規格、人材まで必要になる。
今回の投資枠は、この産業システム全体へ資金を流す構造になっている。

その意味で「強く豊かな日本」投資枠は、単なる補助金枠ではなく、日本の産業構造を再配置するための国家投資枠として理解した方がよい。

第3章　政策の中心に浮上したAX――AI・半導体・ロボットの統合

今回の資料で最も象徴的な言葉が「AX」である。
AXはAI Transformationを意味し、経済産業省はAI・半導体・ロボットを一体の戦略領域として扱っている。
AX関連要求は1兆9,913億円。このうち投資枠が1兆9,614億円で、ほぼ全額が成長投資として位置付けられている。さらに、この中にはAI・半導体産業基盤強化フレーム5,272億円が含まれる。
なぜAI、半導体、ロボットを一つにする必要があるのか。
理由は、AIがデジタル空間の中だけで完結しなくなったからだ。

生成AIの第一段階では、大規模言語モデル、GPU、データセンター、クラウドが中心だった。しかし次の競争は、AIがカメラ、センサー、モーター、アクチュエータを通じて現実世界を認識し、判断し、動作するフィジカルAIへ移る。
そうなると、AIモデルだけ強くても勝てない。
計算用半導体、エッジ半導体、ロボット制御、センサー、駆動系、通信、データ基盤、量産、保守、現場データが必要になる。

経産省のAIロボティクス戦略でも、今後の競争軸はAIモデル性能だけではなく、コンピューティング、制御系、駆動系、知覚系を統合したフィジカル・インテリジェント・システム全体の統合力・運用力に移ると整理されている。
これは日本にとって非常に重要な考え方である。
日本は巨大言語モデル単体では米国や中国に後れを取った。一方で、産業用ロボット、モーター、減速機、工作機械、FA、センサー、材料、製造装置、品質管理、現場改善には強みがある。

ならば「AIモデル単体」で戦うのではなく、「AI×ロボット×製造現場×半導体×部品」で戦うべきだというのがAX政策の基本思想だ。

第4章　8,964億円のマルチモーダル基盤モデル事業が意味するもの

AX分野で最大級の事業が、「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」8,964億円である。
令和8年度当初は3,873億円だったため、要求額は大きく拡大している。
マルチモーダル基盤モデルとは、文章だけではなく、画像、動画、音声、各種センサーデータなど複数の情報を統合して理解するAIである。
フィジカルAIにとって、これは必須技術になる。

ロボットが現実世界で働くためには、人間の命令文を読むだけでは足りない。カメラ映像から物体を認識し、音を聞き、距離や力覚、温度、位置情報などを理解し、環境の変化を予測して行動を決めなければならない。
経産省は2026年6月30日、この事業の開始を正式発表している。NEDOが2026年3月24日から4月22日にかけて実施した公募で、Noetra株式会社と産業技術総合研究所が採択された。事業期間は2026年度から2030年度までを予定している。

Noetraは、ソニーグループ、ソフトバンク、NEC、Hondaを中核に国内44社が出資する新会社である。旧社名は「日本AI基盤モデル開発」で、2026年6月に現社名へ変更した。Noetraが国際競争力のある実用モデルの開発・提供を担い、産総研が国内外の研究機関と連携して先進的な技術開発を担当する体制だ。初年度にあたる令和8年度当初予算が3,873億円で、令和9年度要求はその2.3倍にあたる。

その後、2026年7月16日にNoetra、ソニーグループ、ソフトバンク、NEC、Hondaが公表した資料によって、プロジェクトの実装像はさらに具体化した。Noetraは合計44社・団体から出資を受け、産総研やPreferred Networksなどから参画する技術者も含む研究開発体制を構築する。さらに、NVIDIAの協力の下、最新世代のNVIDIA Rubin GPUを約2万7,500基搭載する大規模AI計算基盤を2027年4月から構築し、2028年6月から稼働させる計画を明らかにした。

これは概算要求8,964億円を理解する上で極めて重要である。政府が支援しようとしているのは「国産AIモデルの研究」だけではなく、数万GPU級の計算資源、モデル開発組織、産業界の利用企業、現場データを一体化したAIインフラだからだ。Noetraは2026年度から、高度な日本語理解、論理推論、指示遂行などを備える推論基盤モデルを順次構築するとしており、その先に画像、動画、音声、センサーデータを統合するマルチモーダル化とフィジカルAIへの展開を置いている。

さらに概算要求公表と同じ2026年8月31日、NEDOは「マルチモーダル基盤モデル開発にかかる国内外の最新技術動向及び開発成果最大化のための調査」について、4件の応募から実施予定先を決定した。この調査は2026年度から2027年度を対象とし、急速に変化する海外技術、領域特化モデル、マルチモーダルAIの動向を継続的に把握し、本体プロジェクトの研究目標や方向性を更新するためのものだ。数年固定の研究計画ではAIの進歩速度に追いつけないという問題を、技術動向調査を並走させることで補おうとしている点は評価できる。

ここで重要なのは「国産」という言葉である。
AIが製造、エネルギー、医療、インフラ、廃炉、防衛などへ広がると、入力されるデータ自体が企業秘密や国家安全保障情報になる。工場の製造条件、設備の故障履歴、ロボットの制御データ、医療情報、重要インフラ情報をすべて海外AIに渡すことにはリスクがある。
そのため日本政府は、性能競争だけではなく「データ主権」「経済安全保障」「省電力」を含めて国産基盤モデルを位置付けている。
さらに、この事業の本質は一つの巨大AIモデルを作ることだけではない。

政府支援で得られたモデル、データ、評価技術、計算基盤を産業界へ広げ、複数のロボットメーカー、製造業、スタートアップが利用できる共通基盤を作ることにある。
これは、日本版の「ロボット基盤モデル産業」を作るための土台と考えると分かりやすい。

なお、この事業は「人工知能基本計画」（2025年12月23日閣議決定）でエネルギー効率の高いAI基盤モデルの研究開発が掲げられたことも根拠に挙げている。事業期間は令和8年度から5年間。開発したモデルは学習済みの形で国内のモデル開発・利活用事業者へ広く提供される。性能目標は「技術革新の動向に即して各年度でグローバルに確立されたメジャーな指標等を見直し、設定する」とされており、5年固定の数値目標を置いていない。

ただし、気になる対比がある。並行して新規計上された「マルチモーダル基盤モデルの安全性評価検証事業」は5.2億円である。本体8,964億円の0.06%にすぎない。
この事業の中身は軽くない。テキストだけでなく音声・画像・動画といった多様なモダリティに対応した安全性評価手法の調査、評価ベンチマークの開発、開発プロセスで使う外部リソースモデルの第三者評価を行う。実施主体はIPAのAIセーフティ・インスティテュート（AISI）で、令和9年度から令和12年度までの4年間の事業である。

フィジカルAIは物理的に人を傷つけうる技術であり、評価・検証の基盤は本来もっと厚くてよい。1万分の6という比率が妥当かどうかは、年末の査定と今後の補正で問われることになる。

第5章　3,209億円のAIロボティクス戦略事業――研究から量産・実装へ

AIロボティクス戦略事業は3,209億円で、新規事業として計上された。
この事業は、8,964億円のマルチモーダル基盤モデル開発とセットで見る必要がある。
基盤モデルが「頭脳」であるなら、AIロボティクス戦略事業は、その頭脳を現場に実装し、ロボット産業として成立させるための政策だ。
日本のロボット政策の弱点は、技術研究では世界トップクラスの成果を出しても、量産、導入、ビジネスモデル構築、市場形成で遅れるケースが多かったことである。

AIロボティクス戦略は、従来の「研究開発・実証を先に行い、その後に普及を促す」という順番から転換しようとしている。
需要側と供給側を同時に支援し、現場で導入しながらデータを集め、そのデータでAIモデルを改善し、さらに性能向上とコスト低減を進め、追加導入につなげる。
つまり、データ・フライホイールを政策として回そうとしている。
供給側では、スタートアップを含むロボットメーカー育成、ロボット基盤モデル開発、重要コンポーネントの設計・製造能力強化が必要になる。

需要側では、物流、建設、小売、介護、医療、製造、食品、災害対応などに導入目標を設け、ロボット導入支援や制度整備を行う。
この供給と需要を同時に作る政策は、中国のヒューマノイド産業政策にも近い。
単に「良いロボットを作れば売れる」という考えではなく、「ロボットが使われる現場そのものを作る」のである。
事業別のPR資料を見ると、3,209億円は2本柱で構成されている。

第一が「AIロボット・コンポーネント等の研究開発支援事業」である。民間事業者によるロボット基盤モデルの開発と、AIロボット開発を支えるオープンプラットフォームの整備を支援する。あわせてAIロボット本体と重要部品の研究開発を支援する。ここで名指しされている重要部品は、アクチュエーター、減速機、センサである。日本の部品産業の主戦場そのものだ。
第二が「AIロボット・コンポーネント等の量産支援事業」である。AIロボットとその重要部品の量産ライン構築への設備投資を支援する。

いずれもNEDOに基金を造成して実施する。研究開発と量産設備投資を同じ事業の中に並べた点が重要である。国の支援が試作段階で切れるのではなく、量産ラインまで続く設計になっている。
経産省はこの事業の背景を、技術的不確実性と量産投資不足による導入コストの高止まりで需要が立ち上がらない、と整理している。鶏と卵の問題を、供給側の量産投資を国が先に埋めることで壊そうとしている。

さらに、2026年7月24日にはNEDOが「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／フィジカルAIに向けた再帰的自己改善型AIに関する研究開発事業」の公募を開始している。これは令和9年度概算要求そのものの新規項目ではないが、経産省のPhysical AI政策の技術的な延長線を理解する上で重要である。NEDOは8月19日に研究開発計画を最新版へ更新しており、フィジカルAIを、固定されたモデルをロボットへ載せるだけのものではなく、実世界から得られるデータや評価結果を使ってAIの性能を継続的に改善していく研究領域として扱い始めている。

公募要領に書かれた目的は明快だ。AI自身がモデルやエージェントの改良を行う自己改善型のAIモデル・エージェント開発を実施し、世界に先駆けた高度なフィジカルAIのための「世界モデル」、すなわち実世界データを用いた基盤モデルの構築に寄与する、というものである。系譜としては2024年2月から続くGENIACプロジェクトの延長線上に置かれている。

名称の変化も見ておきたい。2026年6月の公募予告では「自己改善型AI」だったものが、7月の本公募では「再帰的自己改善型AI」になった。「再帰的」の3文字が正式名称に入った意味は小さくない。

背景の経緯も公募文書に書かれている。2025年12月の第3回人工知能戦略会議で、高市総理から「AIロボットを始めとしたフィジカルAIに不可欠な信頼できる国産の汎用基盤モデルの開発」に関する指示があった。2026年3月には日本成長戦略会議で、戦略17分野の「主要な製品・技術等」にフィジカルAIが位置づけられた。総理指示から成長戦略、そして概算要求へと、9か月で降りてきた流れである。

ここでいう「再帰的自己改善」は、AIが無制限に自己改変するというSF的な意味で捉えるべきではない。政策上の重要点は、データ取得、学習、評価、改善、再実装というループを短くし、実世界で使うほど性能が上がるフィジカルAIの開発基盤を作ろうとしていることにある。これは、AIロボティクス戦略が掲げる「現場データを核に、導入→データ獲得→モデル改善→性能向上・コスト低減→追加導入」というフライホイールを、研究開発側から具体化する動きと位置付けられる。

第6章　1,333億円のAIロボティクス中核拠点――日本版Physical AIハブ構想

AIロボティクスの中核拠点事業には1,333億円が要求されている。これも新規事業である。
政府はこの拠点を、研究開発、社会実装、人材育成のハブとして位置付けている。
フィジカルAI産業では、単独企業だけで完結することが難しい。
AI研究者、ロボットメーカー、部品メーカー、大学、ユーザー企業、SIer、通信事業者、半導体企業、シミュレーション企業、安全認証機関などが一つのエコシステムとして動く必要がある。

中核拠点は、こうしたプレイヤーを集約し、ロボットの学習、評価、安全試験、データ収集、実証、人材教育を行う共通インフラになる。これは推測ではない。事業別のPR資料に、そう書かれている。

事業の中核概念はCenter of Excellence（CoE）である。整備するのは「実環境を再現した大規模モックアップ拠点」で、製造、物流、小売、建設、防災など多様な産業領域を対象とした実証・開発環境を構築する。拠点内には実環境に近いモックアップ施設、ロボット試験設備、シミュレーション環境、計算資源、データ基盤を置く。

目的は明確だ。実ロボットを運用して大規模かつ高品質なデータを収集し、それを学習・評価用データセットとしてAIモデルとロボット制御技術の高度化に回す。ロボットメーカー、ユーザー企業、研究機関が参画するオープンなエコシステムを形成する。
実施主体は産業技術総合研究所で、国から交付金として支出される。

つまり1,333億円は、実機のテストセンターだけではない。データ工場、シミュレーション、AI学習、人材育成までを同居させる国家級のPhysical AIハブである。中国が急速に増やしているデータ収集拠点に、日本が正面から対抗する施設だと読める。
特に重要なのはデータ収集である。
AIロボットは、現場で大量の行動データを取得しなければ賢くならない。中国ではすでに、人間がロボットを遠隔操作して動作データを集める訓練施設やデータ工場が急速に増えている。

日本がフィジカルAIで競争するなら、同様に大量の高品質な実世界データを継続的に収集する仕組みが必要だ。
中核拠点がその役割を担うなら、日本のPhysical AI政策の成否を左右する施設になる。
あわせて見ておきたい動きが2つある。

ひとつは標準化だ。「国際ルール形成・市場創造型標準化推進事業」39億円（令和8年度当初22億円）は、令和9年度に新たにAI・ロボットとマテリアルの2分野について標準化戦略の策定を強化するとしている。前年度のペロブスカイト太陽電池、量子、水素・アンモニア、バイオものづくり、データ連携基盤という5分野のパイロットで得た知見を「型」として整理し、それをAI・ロボットに適用する構えだ。ロボットの安全性、データ形式、接続仕様は、標準を握った側が市場のルールを決める領域である。

もうひとつは産総研だ。運営費交付金872億円（国庫債務負担行為を含め1,044億円）の中で、令和9年度から新たに8つの取組を始める。そのうち3つがフィジカルAIに直結している。「協働型・拡張型フィジカルAIの社会実装に向けた研究開発事業」、「安全・安心なフィジカルAI等に係る品質管理規準の開発・社会実装・標準化事業」、そして「AI向けSoCプラットフォーム研究開発事業」である。

中核拠点1,333億円の実施主体が産総研であることを踏まえると、拠点、研究開発、品質管理規準、標準化、そしてエッジ向け半導体までを同じ研究機関に集約する設計が見えてくる。

第7章　廃炉フィジカルAI――福島を世界最高難度のロボット実証環境に変える

今回の概算要求で極めて日本らしい政策が、「廃炉フィジカルAI関連研究開発事業」470億円である。
福島第一原子力発電所の廃炉は、人間が容易に立ち入れない高放射線環境、狭隘空間、複雑な構造、未知環境、長期間の遠隔操作など、ロボットにとって世界でも最難関クラスの環境である。1号機から3号機の建屋内には、燃料デブリが800トン以上存在するとされる。

事業の設計は現実的だ。当面は燃料デブリの大規模取出しに向けた準備工程、つまり内部調査、線量低減、干渉物撤去といった作業でのフィジカルAI活用を進める。そこで得た知見を使って、将来的に大規模取出しへ段階的に適用していく。

注目したいのは、成果目標に「民間投資の呼び水となるような実証環境を整備する」と書かれていることだ。廃炉現場そのものを、民間企業が過酷環境ロボットを開発・実証できる場として開放しようとしている。国が実証環境を用意し、民間が技術を持ち込み、その技術が他分野へ出ていく。予算470億円の意味は、廃炉費用ではなく市場形成投資に寄っている。
これまでは福島復興のための特殊ロボット技術とみられがちだった。しかし今回、廃炉フィジカルAIはAX政策にも位置付けられている。
ここには大きな発想転換がある。

難しい社会課題を「コスト」と見るのではなく、世界最高難度の技術を生む実証市場として見るのである。
廃炉環境で使えるロボットは、原子力施設だけでなく、災害現場、化学プラント、鉱山、海洋、宇宙、軍事・防衛、危険物処理などにも応用できる。
日本が保有する「世界でも特殊な現場データ」をAIモデルに学習させることができれば、それ自体が競争優位になる。

第8章　半導体政策は「工場誘致」からAI・ロボット時代の計算基盤へ

今回、AI・半導体産業基盤強化フレームとして5,272億円が計上されている。
ここは数字を素直に読むと誤解する。令和8年度当初のフレームは1兆2,390億円だった。令和9年度要求は5,272億円なので、57%減である。
しかしAI・半導体予算が縮んだわけではない。中身が移動している。

最大の要因は、前章のマルチモーダル基盤モデル開発事業である。令和8年度当初の3,873億円はフレーム内に計上されていた。令和9年度の8,964億円は、フレームではなく単なる「投資枠」として計上されている。8,964億円がフレームの外へ出た結果、フレームの残高が減って見えているだけだ。AX全体では1兆2,557億円から1兆9,913億円へ、59%増えている。

フレームは会計上、エネルギー対策特別会計の「先端半導体・人工知能関連技術勘定」に置かれている。2025年の情報処理促進法・特別会計法の改正で新設された勘定で、令和7年度から令和12年度に限り「先端半導体・人工知能関連技術債」を発行できる。同勘定の推移は、令和7年度当初3,328億円、令和8年度予算1兆2,390億円、令和9年度要求5,272億円。年度ごとの振れが極端に大きい。単年度の増減だけで政策の勢いを判断すべきではない。

フレーム全体は、2030年度までの7年間に10兆円以上の公的支援を行い、今後10年間で50兆円を超える官民投資を促し、約160兆円の経済波及効果を実現するという長期構想である。10兆円の内訳は、補助・委託が6兆円、出資や債務保証などの金融支援が4兆円以上とされている。つまりフレームは補助金の枠であると同時に、国が民間のリスクを引き受ける金融の枠でもある。
半導体政策というと、RapidusやTSMC熊本工場のような先端半導体工場を連想しやすい。しかし政策の範囲はもっと広い。

令和9年度には、ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業3,706億円、半導体設計・製造基盤整備事業908億円、次世代半導体事業者への債務保証に向けたIPA出資金320億円などが並ぶ。
AI時代の半導体政策は、単にチップを国内製造する政策ではない。
AIモデルを学習するGPU等の計算基盤、推論を行うデータセンター、ロボット内部で動くエッジAI半導体、省電力半導体、通信半導体、制御半導体まで含めた「AI産業の計算基盤」政策になっている。

特にフィジカルAIでは、クラウドにすべての判断を送ることはできない。通信遅延、安全性、電力、プライバシーの問題があるため、ロボット本体側で高速推論するエッジAIが重要になる。
そのためロボット政策と半導体政策は、今後ますます一体化していく。

第9章　量子2,039億円――AIの次に国家が押さえにいく計算基盤

「量子コンピュータの産業化に向けた開発の加速及び環境整備」には2,039億円が要求されている。

なお、この金額は資料の中で一致していない。本文では2,039億円（投資枠）と書かれているが、別紙2の投資枠一覧では228,770,000千円、つまり2,287.7億円と記載されている。差は248.7億円である。全額が投資枠と表記されているため、単純な内訳差では説明がつかない。国庫債務負担行為分を含むかどうかの差である可能性があるが、資料からは断定できない。引用する際は、どちらの数字を採ったか明示しておいたほうがよい。

これは単なる基礎研究予算ではない。「産業化」という言葉が使われている点が重要だ。
量子コンピュータは、現時点ですべての計算を置き換える技術ではない。しかし、材料探索、創薬、組合せ最適化、暗号、金融、物流、エネルギーなど、特定領域で巨大な価値を生む可能性がある。
日本政府はAI、半導体、量子を別々の技術としてではなく、次世代計算基盤として捉え始めている。
将来的には、古典コンピュータ、GPU、AIアクセラレータ、量子計算を組み合わせたハイブリッド計算環境が産業競争力の基盤になる可能性が高い。

そのため、量子分野を「将来の研究テーマ」としてではなく、今から産業基盤を確保すべき経済安全保障領域として扱っている。

第10章　経済安全保障・防衛産業基盤強化1兆5,472億円の衝撃

経済安全保障・防衛産業基盤強化には1兆5,472億円が要求されている。うち投資枠は1兆5,363億円である。
令和8年度当初427億円と比べると桁がまったく異なる。ただし前年度との単純比較は、制度区分や投資枠の新設などがあるため注意が必要だ。
それでも、経済安全保障の優先順位が一段上がったことは明らかである。
対象は、重要鉱物、化学品、量子、宇宙、航空、蓄電池、医療機器、創薬、永久磁石、海底ケーブル、サイバーセキュリティなど極めて広い。

つまり、日本政府が考える「経済安全保障」は、防衛装備だけではない。
産業を動かすために不可欠な原材料、部品、通信、医療、計算基盤を国内または信頼できる供給網で確保し、他国に一方的に依存しない構造を作ることが中心である。
この発想はAI・ロボット産業にも直結する。
どれだけ優れたヒューマノイドを設計しても、モーター用磁石、半導体、バッテリー、センサー、精密部品、通信部材が止まれば生産できない。

AI時代の産業競争は、ソフトウェア企業だけで完結しない。むしろPhysical AIが広がるほど、物理的なサプライチェーンの重要性が増す。

第11章　重要鉱物・化学品・永久磁石――ロボット産業は鉱山から始まる

経済安全保障分野で最大級なのが、鉱物資源開発・サプライチェーン安定化推進事業5,293億円である。
さらに、安定供給確保支援事業（重要鉱物）1,390億円、化学品サプライチェーン強靱化事業2,187億円、重要鉱物に係るサプライチェーン強靱化50億円、永久磁石10億円、海洋鉱物資源開発132億円、高純度アルミニウム5億円などが並ぶ。

5,293億円の内訳を事業別のPR資料で見ると、性格がはっきりする。鉱物資源開発推進探査等が30億円、希少金属備蓄対策が48億円、JOGMEC運営費交付金が1,220億円、そして「重要鉱物供給源多角化のための出資事業」が3,994億円である。全体の75%が出資である。

補助金ではなく出資というのが要点だ。民間企業によるレアアース等の鉱山開発・製錬事業案件への出資をJOGMEC経由で支援する。国が権益取得のリスクを直接取りにいく構造になっている。目標も具体的で、2030年時点でバッテリーメタル計38万トン、レアアース計1.4万トンの資源量確保、ベースメタル（銅、亜鉛、スズ、鉛）の自給率80%以上が掲げられている。

化学品サプライチェーン強靱化事業2,187億円の背景も生々しい。目的として明記されているのは、ホルムズ海峡を経由するナフサへの依存低減である。中東情勢の緊迫化でナフサの輸入量が一時的に減少した経験を踏まえ、調達先の転換やブタン・プロパン等への原料転換を可能にする設備投資を支援する。地政学が予算の項目に直接翻訳された例と言える。
なぜAI時代に鉱物が重要なのか。
理由は単純である。AIが物理世界へ出ると、莫大な量の物資が必要になるからだ。

データセンターには銅、アルミニウム、電力設備、冷却設備が必要だ。EVやロボットにはリチウム、ニッケル、コバルト、黒鉛、レアアースが使われる。モーターには高性能永久磁石が必要になる。
ヒューマノイドロボット1台には多数のアクチュエータが搭載される。将来、数百万台、数千万台規模のロボット市場が生まれるなら、その上流の材料需要も巨大になる。
つまり、フィジカルAI産業の競争は「AIモデル」から始まるのではない。

鉱山、精錬、材料、磁石、モーター、減速機、半導体、バッテリー、ロボット本体、AIモデル、運用データという長い産業チェーンで戦うことになる。
今回の経産省予算は、この構造をかなり明確に意識している。

第12章　蓄電池・海底ケーブル・航空・宇宙――見えにくい戦略物資を押さえる

蓄電池の製造サプライチェーン強靱化支援事業は415億円。蓄電池研究開発拠点の機能強化にも資金が付く。
さらに光海底ケーブル等のサプライチェーン強靱化に187.2億円、宇宙産業の基盤強化に683億円（令和10年度以降の国庫債務負担行為を含めると762億円）、航空機部品のサプライチェーン強靱化57億円、次世代eVTOL機体研究開発72.4億円、航空先進技術の実用化・商業化支援35億円なども計上されている。

本文には出てこないが、別紙2には宇宙戦略基金事業329億円、海洋鉱物資源開発資源量評価・生産技術等調査132億円、航空機向け革新的推進システム統合実証43億円、航空機向け革新複合材共通基盤技術開発17億円、産業サイバーセキュリティ対策の強化に向けた環境整備90.6億円、経済安全保障の確保に資するサプライチェーンの強靱化事業（永久磁石）10億円も並んでいる。本文の箇条書きはいずれも「等」で締めくくられており、全体像は別紙を見ないと分からない構造になっている。
これらは一見すると別々の政策に見える。

しかも、それぞれに数値目標が置かれている。光海底ケーブルは2030年のグローバルシェア35%程度の確保。蓄電池は2030年から2030年代半ばに蓄電池・部素材・製造装置で150GWh／年の製造基盤確立。宇宙の683億円は、民間ロケット打上げ事業に必要な射場の整備と、JAXAへの大規模試験施設の整備という、民間だけでは持てないインフラに絞られている。
しかし共通しているのは「戦略インフラの自律性」である。

クラウドやAIがどれだけ発達しても、国際通信の大半は海底ケーブルを通る。ロボットやEVは蓄電池がなければ動かない。衛星・宇宙システムは通信、測位、防災、安全保障に不可欠だ。航空は国際物流と産業基盤に直結する。
日本政府は、AI時代の国力をデジタル企業の時価総額だけでなく、それを支える物理インフラの厚みで測ろうとしているように見える。

第13章　GX 1兆9,838億円――脱炭素から産業競争力政策へ

資源エネルギー・GXには1兆9,838億円が要求されている。うち投資枠は1兆1,426億円である。
GXという言葉は、脱炭素政策として理解されることが多い。しかし今回の予算を見ると、GXは明確に産業競争力政策へ変化している。

GXサプライチェーン構築支援事業1,134億円、次世代革新炉1,411億円、水素価格差支援655億円、クリーンエネルギー自動車1,100億円、充電・充てん設備426億円、排出削減困難産業の製造プロセス転換881億円、省エネルギー・非化石転換2,108億円など、設備投資と産業転換に重点が置かれている。
なぜGXがAI政策と結びつくのか。
AIの普及は電力需要を大きく増やすからだ。

データセンター、半導体工場、AIロボット工場、電池工場は大量の電力を消費する。AI競争力を高めるには、安定した電力供給と電力価格の競争力が不可欠になる。
つまりAI政策を本気で進めれば、必ずエネルギー政策にぶつかる。
今回、原子力、再エネ、送電網、蓄電池、水素、CCS、省エネを同時に進める構造になっているのはそのためである。

第14章　原子力・フュージョン・水素・SAF――エネルギー政策の再産業化

エネルギー分野で特に注目すべきなのが、次世代革新炉1,411億円とフュージョン関連である。
フュージョンエネルギー発電実証推進事業には326億円、フュージョンエネルギー産業基盤強化事業には62億円が要求されている。
重要なのは「発電実証」と「産業基盤強化」が別に存在する点だ。
つまり政府は、核融合炉そのものの研究だけでなく、部材、装置、サプライヤー、人材、製造能力を含む産業エコシステム形成を意識している。

同様に、水素では価格差支援655億円、SAFでは製造・供給体制構築700億円、CCS、次世代燃料などが並ぶ。SAFは令和8年度当初100億円から7倍である。

本文の箇条書きには出てこないが、GX経済移行債による投資促進策を一覧にした別紙3を見ると、次期航空機開発等支援事業400億円、系統用蓄電池等の電力貯蔵システム導入支援399億円、低炭素水素等拠点整備支援275億円、自律型資源循環システム強靭化促進137億円、GX需要創出・カーボンプライシング運営72億円、コンビナート等再生型共用インフラ等整備支援37億円、小型エンジンMRO拠点強化支援14億円なども並ぶ。

増えている事業ばかりではない点も見ておきたい。低炭素水素等拠点整備支援は令和8年度当初415億円から275億円へ減っている。脱炭素成長型経済構造移行推進機構への出資金は、令和7年度補正450億円、令和8年度当初200億円から70億円へ落ちている。GX全体が増えるなかで、個別事業には明確な取捨選択がかかっている。
エネルギー技術を「環境対策」ではなく、輸出産業、設備産業、素材産業として育成する方向が強くなっている。

これは1980年代まで日本が得意だった、重電・素材・装置・プラント産業を次世代エネルギー分野で再構築しようとする政策とも読める。

第15章　中小企業・地域産業1兆3,841億円――補助金政策も成長投資型へ

中小企業・地域産業分野には1兆3,841億円が要求され、うち投資枠は1兆2,818億円である。
主要項目には、中小企業基盤整備機構運営費交付金6,980億円、新事業進出・ものづくり商業サービス補助事業2,200億円、地域産業クラスター形成に向けたサプライチェーン形成支援補助金1,000億円、中小企業信用補完関連518億円、日本政策金融公庫604億円などがある。
ただし、この2つの「新規」表記は額面どおりに読まないほうがよい。

地域産業クラスター形成に向けたサプライチェーン形成支援補助金は、経産省の概算要求資料では1,000億円（新規）と書かれている。しかし中小企業庁の資料では2,376億円で、うち1,376億円は後年度負担分と説明されている。さらに令和7年度補正に前身の4,121億円（うち2,121億円が後年度負担分）がある。事業としては新規ではなく、継続・拡充である。加えて地域未来予算分が事項要求として別にある。

新事業進出・ものづくり商業サービス補助事業2,200億円も、中小企業庁の資料では「令和8年度は既存基金の内数で実施」と注記されている。予算項目としての新規であって、いわゆるものづくり補助金が新しく始まるという意味ではない。

また、経産省の本文には出てこないが、別紙2には中堅・中小・スタートアップ企業の賃上げに向けた省力化等の大規模成長投資補助金1,375.6億円、中小企業資金繰り支援事業874億円、中小企業支援事業279.7億円、成長型中小企業等研究開発支援事業（Go-Tech事業）128.5億円、産業用地整備融資事業57.8億円が計上されている。中小企業庁側の資料には、さらに小規模事業対策推進等事業175億円、消費税・インボイス特別相談窓口・広報事業94億円、地方公共団体による小規模事業者支援推進事業73億円、小規模事業者経営改善資金融資事業（マル経融資）33億円などが並ぶ。

ここでも政策思想が変化している。
従来の中小企業政策は、景気悪化への資金繰り支援、事業継続、雇用維持など「守り」の色彩が強かった。
もちろん今回も資金繰りや信用補完は重要である。しかし、それと同時に、新事業進出、設備投資、省力化、地域クラスター、成長企業育成を大幅に強化している。
特に重要なのが、売上高10億円、100億円といった成長目標を持つ企業への支援を厚くする流れである。
政府は中小企業を「小さい企業のまま守る」対象から、「成長して中堅企業になる」主体として扱い始めている。

AI・ロボット時代において、この変化は重要だ。
人口減少下では、人員を増やすだけで売上を伸ばすモデルは限界がある。AI、ロボット、自動化、ERP、MES、データ活用などを使い、一人当たり付加価値を高める必要がある。
そのため、中小企業政策とAX政策は今後ますます接近すると考えられる。

第16章　地域産業クラスターと地方発AX――地方にAIとロボットを実装する

地域産業クラスター形成に向けたサプライチェーン形成支援補助金には1,000億円が要求されている。
さらに、地域の産業クラスター形成・地方発AXに向けた中堅・中小企業支援事業なども位置付けられている。
この「地方発AX」は、今後注目すべきキーワードである。
日本の地方には、精密加工、金属加工、金型、電子部品、モーター、機械、材料など、世界的に競争力を持つ中小企業が多数存在する。一方で、人手不足、後継者不足、設備老朽化、IT人材不足という課題も大きい。

もし地域単位で、AI、ロボット、データ基盤、SIer、大学、金融機関、自治体、製造業を束ねることができれば、地方の製造業そのものをPhysical AI時代へ転換できる。
たとえば、同じ地域にある数十社の工場が共通のAI基盤、ロボット導入支援、人材育成、データ連携を利用する形だ。
一社ずつデジタル化するより、地域単位で共通インフラを作る方が投資効率は高い。
この政策が本格化すれば、地方に「AIロボット産業集積」を作るチャンスが生まれる。

その具体的な仕掛けが、中小企業庁の資料に書かれている「地域AXネットワーク事業」である。中小企業・小規模事業者ワンストップ総合支援事業96億円の内数として実施される。中小企業とAIサービス提供者、支援者（商工会・商工会議所、税理士、金融機関、高専など）が出会う場を地域ごとに全国構築し、AI導入を伴走支援する。あわせて業種別にAI導入の進め方をまとめた「業種別ガイドライン」を作成・周知するとされている。

補助金の側も再編が進む。令和8年度まで別々に運用されてきた「デジタル化・AI導入補助金」（旧IT導入補助金）と「中小企業省力化投資補助金」は、「省力化・デジタル化・AI投資補助金」として一本化される。中小機構運営費交付金6,980億円の中で実施される見込みだ。同じ交付金には、中小企業成長加速化補助金、小規模事業者持続化補助金、M&A・事業承継補助金も含まれる。

つまり6,980億円は単一の事業ではない。中小企業向け主要補助金4本を束ねた器である。前年当初188億円との比較で37倍という表現は、器の作り替えを見落とすことになる。
内訳で最大なのは中小企業成長加速化補助金の2,350億円である（令和7年度補正2,200億円）。売上高100億円を目指す中小企業の大胆な設備投資を支援する。目標は明快で、新たに売上高100億円に到達した企業を10年間で5,500社増やし、売上高100億円超の中小企業を累計1万社にするというものだ。

日本の中小企業政策が、社数の維持から「100億円企業の量産」へ軸足を移したことが、この数字に表れている。

第17章　医療・創薬・バイオ――生命科学も経済安全保障の対象へ

今回の概算要求では、医療機器スタートアップ等エコシステム強化事業に1,000億円、創薬ベンチャーエコシステム強化事業に320億円が要求されている。
さらに、再生・細胞医療・遺伝子治療製造設備投資支援125億円、バイオ医薬品等の製造拠点整備拡充150億円、バイオものづくりに関する大規模生産設備整備5億円、ヘルスケア産業競争力強化20.4億円なども投資対象となっている。
ただし、この読み方は概算要求概要の本文だけを見た場合のものだ。2026年9月1日に公開された事業別のPR資料を見ると、構造が違う。

医療・創薬分野の実体は「医療・健康推進事業」1,837億円（令和8年度当初139億円）という一本の大型事業である。概要本文には一度も登場せず、別紙2の投資枠一覧にだけ1,835.9億円として現れていたものだ。投資枠一覧では8番目に大きく、コンテンツ産業成長投資支援事業1,652億円を上回る。

その内訳は9本である。医療機器スタートアップ等エコシステム強化事業1,000億円、創薬ベンチャーエコシステム強化事業320億円、安定確保医療機器事業200億円（新規）、再生医療・遺伝子治療の産業化に向けた基盤技術開発事業150億円、次世代治療・診断実現のための創薬基盤技術開発事業146億円、予防・健康づくりの社会実装に向けた研究開発基盤整備事業17億円、予防・健康づくりの社会実装加速化事業2.0億円、健康・医療研究開発データ統合利活用プラットフォーム事業1.2億円、健康・医療分野におけるムーンショット型研究開発等事業0.9億円。

つまり、本文が別々に列挙していた医療機器スタートアップ1,000億円と創薬ベンチャー320億円は、この1,837億円の内数だった。単純に足すと二重計上になる。

新規の安定確保医療機器事業200億円は、経済安全保障の色が濃い。海外依存やサプライチェーン上の課題がある医療機器・部素材、有事に需要が見込まれるデュアルユース医療機器、経済安全保障推進法の基幹インフラ役務に医療分野が追加されることを踏まえた特定重要設備関連医療機器を対象に、生産技術開発や生産基盤整備を支援する。令和22年度に医療機器の輸入依存度を40%程度まで低減させるという目標が置かれている。

注目すべきなのは、医療・創薬が単なる厚生政策ではなく、経済安全保障と産業政策の中に入っていることである。
新型感染症、地政学リスク、医薬品供給不足を経験したことで、医薬品や医療機器の国内供給能力そのものが安全保障資産になった。
同時にAIの進歩によって、創薬、材料探索、診断支援、手術ロボット、医療機器開発は急速にAI産業と融合している。
今後、AI企業と医療機器企業、製薬会社、病院の境界はさらに曖昧になるだろう。

第18章　コンテンツ産業1,730億円――アニメ・ゲーム・IPも国家戦略産業に

コンテンツ産業等には1,730億円、うち投資枠1,652億円が要求されている。
中心となるコンテンツ産業成長投資支援事業は1,652億円。令和8年度当初5.5億円と比べると、政策の扱いが大きく変わっている。
日本政府は2033年までに日本発コンテンツの海外売上20兆円を目指している。
アニメ、漫画、ゲーム、映画、音楽、キャラクターIPは、日本が今なお世界で高いブランド力を持つ分野だ。

これまでは「文化」や「クールジャパン」の文脈で語られがちだったが、今後は明確に外貨を稼ぐ輸出産業、知的財産産業として扱われる。
AI時代には、制作工程の自動化、多言語化、海外配信、IP管理、ゲーム内AI、バーチャルキャラクターなど新しい市場も生まれる。
AI・コンテンツを組み合わせた新産業が政策支援の対象になる可能性も高い。

第19章　グローバルサウス、JETRO、海外展開――日本企業の外需獲得戦略

資料の第4の柱「内外一体のグローバル産業戦略の具現化」には6,746億円が要求され、うち投資枠は5,919億円である。
JETRO関連754億円、鉱物資源開発5,293億円、グローバルサウス未来志向型共創事業などが含まれる。
日本は人口減少社会である。国内市場だけで成長を続けることは難しい。
そのため日本企業、とりわけ中堅・中小企業が海外市場を取りに行けるかどうかが、今後の経済成長を左右する。

今回の政策では、自由で開かれたインド太平洋、グローバルサウス、サプライチェーン再構築、海外投資を一体で扱っている。
単なる輸出振興ではなく、「日本企業が海外で供給網を構築し、現地市場に入り、重要資源を確保し、その利益を日本の成長につなげる」構造を作ろうとしている。
AI、ロボット、医療、GX、コンテンツはいずれも海外市場を狙える分野である。

第20章　補助金・基金の「自己点検」が意味する政策運営の変化

今回の資料には、補助金・基金に関する自己点検が独立した項目として記載されている。
国民から約3万7千件の提案・意見を受け、成果に基づく制度運用、制度設計、透明性、効率性、事業者の自立、申請事務負担などの観点から経産省自身が点検を行ったとしている。
これは重要な変化である。
大型基金や補助金が増えれば、当然「本当に成果が出ているのか」「中抜きが起きていないか」「管理費が高すぎないか」「申請が複雑すぎないか」という批判も増える。

経産省は今回、AIを活用した採択案件分析、プログレスレポート、公募の重点化、管理費削減、自動計算機能による申請負担軽減などを挙げている。
この点検は経産省だけの話ではない。財務省も令和9年度概算要求の公表と同時に「補助金・基金見直し」の取組を補助金編と基金編に分けて公表している。要求と査定の双方から補助金・基金にメスが入る構図だ。

さらに経産省は、税制側でも「令和9年度税制改正に向けた点検結果」として租税特別措置の総点検を実施し、中小企業者等の法人税率の特例などを個別に点検している。補助金、基金、租税特別措置という3つの支援手段を、要望前の段階で一斉に洗い直したことになる。
投資枠に要求上限を設けない一方で、既存の支援策には点検をかける。膨張と引き締めを同時にやろうとしている点が、今回の予算編成の性格をよく表している。

今後は、補助金を出すだけでなく、どの事業が売上、投資、雇用、輸出、研究成果につながったかをデータで追跡する政策運営へ変わる可能性がある。
これは企業側にも影響する。
申請書で「設備を買いたい」と説明するだけではなく、投資後にどのKPIを達成し、どの市場を取り、どの程度付加価値を増やすかまで示す必要が強くなるだろう。

第21章　事項要求に隠れている「さらに増える可能性」

令和9年度概算要求には、金額がまだ明示されていない事項要求が多数ある。

資料に列挙されている事項要求は15項目である。AI・半導体・ロボット分野における量産投資・研究開発・社会実装に向けた重点支援、先端技術分野及び重要物資に関する経済安全保障の確保、経済安全保障上重要なスタートアップへの出資・債務保証、デュアルユース等の技術・生産基盤の強化、革新的医薬品の国内開発の強化・上市環境の整備、エネルギー・食料等国民生活を支える基盤の戦略的強化、LNG運搬船の供給体制の構築、産業競争力強化・経済成長及び排出削減の効果が高いGXの促進、産業競争力強化に貢献する大学群の形成、スタートアップの製品・サービスの社会実装・市場導入の推進、日本成長戦略の実行に係る民間投資を支える金融支援・政策手法の検討のための基盤構築、地域未来戦略を踏まえた計画の実施、ライフデザインサービスの利用環境整備、グローバルサウス諸国との戦略的な連携強化の推進、能登半島地震・令和6年9月奥能登豪雨・令和8年熊本地震からの復旧・復興。この15である。

事項要求は、概算要求基準で投資枠に明示的に認められた手法である。金額を示さずに項目だけを立て、予算編成過程で額を確定させる。通常は金額の見通しが立たない案件に使うが、今回は政策の柱そのものが事項要求に置かれている点が特徴的だ。
つまり、現時点で7兆7,859億円と示されているからといって、すべての重点政策の金額が出揃ったわけではない。
特にAI・半導体・ロボットの「量産投資」が事項要求になっている点は重要である。

研究開発支援は金額が見えている一方、実際に大規模なロボット工場、半導体工場、データセンターなどを建設する際の追加支援が今後上乗せされる可能性がある。
また、スタートアップへの出資・債務保証という表現も注目される。
政府支援が補助金だけでなく、出資、保証、金融支援へ広がれば、企業の大型設備投資や量産フェーズに国がリスクマネーを供給する構造になる。

金額の付いている部分と事項要求の落差も見ておきたい。デュアルユースは事項要求の柱に立っているが、別紙2で金額が付いている「デュアルユースの生産・技術基盤強化に向けた新規参入環境整備事業」は2億円である。防衛産業基盤強化の戦略そのものを関係省庁一体で策定する段階であり、本体の金額は年末の予算編成へ持ち越されている。ここが上積みされるかどうかは、来年度の防衛・経済安全保障政策を占ううえで重要な指標になる。

第22章　2040年ロボット市場20兆円・世界シェア3割超という国家目標

AIロボティクス戦略は、2026年3月26日にAIロボティクスに関する関係府省連絡会議で最初に決定され、その後5月27日に実効性確保に向けて一部変更された。内閣官房の公式ページでは、この5月27日版が現行の会議決定として掲載されている。経産省は6月30日の大臣会見で、2040年約1,000万台、飲食・食品製造と医療を加えた18分野、中核拠点創設などの改訂内容を改めて公表した。経産省単独のロボット政策ではなく、関係府省横断で需要側の制度・導入支援まで動かす戦略である。

さらに2026年8月28日には同連絡会議の第4回が開催されている。正式名称は「AIロボティクスに関する関係府省連絡会議」で、「府省庁」ではない。概算要求の直前まで政府横断のフォローアップが続いていることから、令和9年度の3,209億円のAIロボティクス戦略事業と1,333億円の中核拠点事業は、3月に戦略を書いて終わるのではなく、実装ロードマップを予算へ移す段階の要求と位置付けられる。

そこでは、2040年の世界のAIロボティクス市場を約60兆円規模と想定し、日本が米中に並ぶ第三極として世界シェア3割超、20兆円規模を獲得するという目標が掲げられている。
さらに、製造業（多品種少量生産）、造船、物流、建設・土木、建築、インフラ保守、小売、宿泊業、飲食・食品製造、医療、介護、警備業、農業、林業、廃棄物処理業、災害対応、警察活動、防衛の18分野について「AIロボティクス実装ロードマップ」を策定し、2040年までに1,000万台規模のAIロボットを国内導入するとしている。

分母が60兆円だという点は押さえておきたい。20兆円は「日本が世界市場の3分の1を取る」という前提の上に立った数字である。
これは非常に大きな数字である。
現在の日本社会で見かける産業用ロボット、サービスロボットの台数とは桁が異なる。
1,000万台が実現する社会では、ロボットは工場の一部設備ではなく、自動車やPCに近い巨大な耐久財産業になる。
物流倉庫、工場、病院、介護施設、建設現場、店舗、飲食店、農業、インフラ保守、災害対応など、社会のあらゆる場所にロボットが存在することを意味する。

この市場を国内メーカーだけで取り切れる保証はない。
Tesla、Figure、Agility Robotics、Amazon、中国のUnitree、UBTECH、Galbot、Galaxeaなど、世界中の企業が市場を狙っている。
日本が世界シェア3割を取るには、従来型産業用ロボットの延長だけでは不十分である。
AI基盤モデル、ロボットデータ、量産コスト、ソフトウェア、エコシステムを含めた競争が必要になる。
今回の概算要求は、そのための国家投資の第一段階とみることができる。

第23章　日本の勝ち筋は「現場データ×実装力×部品産業」

経産省が繰り返し強調しているのが「現場データ」である。
日本には、高齢者のヘルスケア、災害対応、福島廃炉、製造現場など、世界でも特徴的なリアルワールドデータが存在する。
生成AIでは、インターネット上のテキストや画像データを大量に持つ米国企業が圧倒的に有利だった。
しかしフィジカルAIになると状況が変わる。
工場で部品をつかむ動作、介護施設で人を支える動作、災害現場で瓦礫を除去する動作、廃炉環境で狭い空間を移動する動作は、インターネット上の文章だけでは学習できない。

実際のロボットを動かし、センサー情報と行動をセットで大量に収集する必要がある。
ここで日本の製造現場、医療現場、インフラ現場が巨大なデータ資産になる可能性がある。
さらに日本には、ロボット部品、精密機械、センサー、材料、工作機械のサプライチェーンが存在する。
この「現場データ」と「物理世界を作る産業基盤」をAIと接続できるなら、日本には十分な勝ち筋がある。

第24章　米国・中国と比べた日本の強みと弱み

ただし、今回の予算を見て「日本が米中に追いついた」と考えるのは早い。
米国には、NVIDIA、Google DeepMind、Tesla、Amazon、Meta、OpenAI、Figure、Physical Intelligenceなど、巨大な資本とAI研究力を持つ企業がある。
中国には、世界最大規模の製造サプライチェーン、低コスト部品、大量のロボットスタートアップ、強力な地方政府支援、巨大な国内市場がある。

中国企業は、設計から試作、量産までの速度が非常に速い。モーター、減速機、バッテリー、LiDAR、カメラ、基板、筐体などを国内で調達しやすく、ロボット本体価格を急速に下げている。
日本の強みは、品質、耐久性、安全性、精密部品、産業用ロボット、工場運用ノウハウ、顧客との長期関係である。
弱みは、AIソフトウェア、巨大なリスクマネー、スタートアップの量産速度、データ共有、意思決定速度である。
今回の政策は、その弱点を補おうとしている。
しかし、予算を付けるだけでは勝てない。

実際に2027年から2030年までの数年間で、何社のロボットメーカーが量産に入れるか、何台を導入できるか、データをどれだけ集められるか、価格をどこまで下げられるかが勝負になる。

第25章　企業は令和9年度予算をどう事業機会に変えるべきか

この概算要求を企業側から見ると、最も重要なのは「どの補助金に応募するか」を考えることではない。
政府がどの市場を今後10年育てようとしているかを読み、その方向に自社の事業を合わせることである。
第一の機会は、AIロボット導入である。
製造、物流、食品、医療、介護、小売、建設など、人手不足が深刻な業界ほど政策支援の対象になりやすい。単なるロボット購入ではなく、業務設計、設備改修、データ収集、AI連携まで含めた導入モデルが有望になる。
第二の機会は、部品・材料である。

すべての企業がヒューマノイド本体を作る必要はない。モーター、減速機、センサー、配線、コネクター、樹脂、磁石、軸受、精密加工、冷却、電池、電源など、Physical AI市場には膨大な部品需要が生まれる。
第三はデータビジネスである。
ロボットデータ収集、データクリーニング、遠隔操作、シミュレーション、合成データ、評価データセット、AI安全性評価など、新しいサービス市場が生まれる。
第四はSI・統合事業である。

将来のロボットは、箱から出してすぐ万能に働くわけではない。既存設備、ERP、MES、WMS、センサー、カメラ、ネットワークと統合する必要がある。
そのためロボットSIer、AIインテグレーター、データ基盤企業の価値は高まる。
第五は地域クラスター形成である。
自治体、地銀、大学、製造業、ロボット企業が共同で地域産業のAX化を設計できれば、1,000億円規模の地域サプライチェーン支援などとの接続可能性が出てくる。
第六は海外展開である。

国内で開発したAIロボット、省エネ設備、医療機器、GX技術、コンテンツをグローバルサウスなどへ展開する事業も政策との整合性が高い。
企業にとって重要なのは、補助金を「無料のお金」と考えないことである。
国家が大きく投資しようとしている市場で、自社がどのポジションを取るのか。その事業計画を先に作り、その結果として補助金や金融支援を活用するべきだ。

第26章　同日公表された税制改正要望――予算と対になるもう一つの政策

概算要求と同じ2026年8月31日、経産省は「令和9年度税制改正に関する経済産業省要望」も公表している。予算だけを読むと政策の半分しか見えない。 財務省が公開した経産省分の一覧では、改正要望事項は48項目に及ぶ。事業ポートフォリオ転換、賃上げ、スタートアップ、GX、次世代半導体、中小企業投資、事業承継、防衛産業、コンテンツ、国際課税まで対象が広がっており、今回の産業政策が「補助金一本足」ではないことが分かる。

要望の基本認識は明快だ。令和8年度税制改正で創設した「大胆な投資促進税制」の積極的な活用を起点に、2040年度の国内設備投資額250兆円を目指す。同税制は2026年7月31日から申請受付が始まっている。
もう一つの軸が賃上げである。労働供給制約社会において賃上げは分配政策ではなく「供給力強化政策」そのものであり成長戦略の起点だ、というのが経産省の整理である。今後5年間を重点期間と位置づけている。

中小企業向け賃上げ促進税制は、要件を抜本的に見直す。現行は「全雇用者の給与等支給総額」の増加率が基準だが、これだと従業員が減った企業は賃上げしても適用を受けられない。要望では、一人当たりの賃金の増加につながる形へ見直すとしている。
事業承継税制の抜本見直しも柱の一つだ。令和8年度与党税制改正大綱に「令和9年度税制改正において結論を得る」と書かれていた宿題である。適用状況や課税の公平性も踏まえつつ、事業承継を契機に「稼ぐ力」強化に取り組む企業を後押しする措置へ組み替える。

産業構造の面で注目したいのが、事業ポートフォリオ転換・強化促進税制の創設である。一定期間内の事業売却と買収について、売却益への課税を繰り延べる。AX、GX、経済安全保障で事業環境が激変するなかで、企業が事業を売り、その資金で成長分野を買う動きを税制で後押しする発想だ。
半導体では、次世代半導体の量産等に向けて、情報処理促進法に基づく選定事業者への現物出資に伴う税負担の減免措置を創設するとしている。予算のフレームと税制が対で動いている典型例である。

GXでは、戦略分野国内生産促進税制について対象物資等を見直したうえで延長する。電気自動車、グリーンスチール、グリーンケミカル、SAF、半導体が対象に挙がっている。

このほか、減価償却資産の取得価額基準（10万円・20万円）を物価上昇を踏まえて見直すこと、家事支援サービスやベビーシッター利用費用への税制措置、電気・ガス供給業の収入金課税を他事業と同じ方式へ変えること、外国子会社合算税制とグローバル・ミニマム課税の見直し、産業競争力強化法の改正を踏まえたエッセンシャルサービス事業者向け特例の創設などが並ぶ。中小企業関係では、経営強化税制の拡充、投資促進税制と軽減税率の延長、防災・減災投資促進税制の拡充、固定資産税特例の拡充、中堅・中小グループ化税制の延長、交際費課税の特例（800万円）の延長が要望されている。

税制は補助金と違い、対象企業が自動的に広い。予算7兆7,859億円の裏側で、この税制要望が通るかどうかのほうが、実際の企業行動には効く可能性がある。

第27章　別紙1「要望一覧」1,557億円――本文に出てこないデータセンター予算

概算要求資料には、本文の柱立てとは別に3つの別紙が付いている。別紙1が「要望一覧」、別紙2が『「強く豊かな日本」投資枠』一覧、別紙3がGX経済移行債による投資促進策である。
このうち別紙1の位置づけは説明が要る。
概算要求基準では、裁量的経費は前年度当初と同額の範囲内で要求したうえで、その額の20%の範囲内で追加の「要望」ができる。別紙1の14事業、合計155,727,982千円、つまり1,557億円がこれにあたる。要求本体とは性格が違う。

内訳で目を引くのが、エネルギー対策特別会計へ繰入988億円に次ぐ規模で並ぶ「データセンター地方拠点整備事業」149億9,060万円である。
この事業は概要本文に一度も登場しない。
ただし、別紙1の149億9,060万円は要望枠に載る部分だけである。2026年9月1日に公開された事業別のPR資料によれば、この事業の令和9年度概算要求額は201.8億円（令和7年度補正93億円、令和5年度補正の国庫債務負担行為300億円の内数）である。別紙1の数字だけを見ると規模を小さく見誤る。

事業の狙いははっきりしている。国内データセンターの8割が東京圏と大阪圏に集中しており、レジリエンスと電力負荷の偏在が課題になっている。そこで、データセンターの新規拠点を地方に設置する際に障害となる電力・通信インフラの整備、具体的には共同溝の整備や用地の土地造成の費用を2分の1補助する。東京・大阪を補完・代替する中核拠点をつくるという建て付けだ。
目標は、令和5年度から令和9年度までの5年間で東京圏以外に2〜3件程度の新規整備、長期的には地域を分散して10数カ所の整備である。

見落としてはいけないのは、この事業の所管が商務情報政策局の情報処理システム開発・ロボット課だという点だ。AIロボティクスの中核拠点事業1,333億円、マルチモーダル基盤モデル開発事業8,964億円、安全性評価検証事業と同じ課である。データセンターの地方分散は、独立した立地政策ではなく、AI計算基盤政策の一部として置かれている。

AI政策を論じるうえで、データセンターの立地は電力、用地、通信、地域経済に直結する。国内のAI計算基盤が首都圏に集中すれば、電力制約と災害リスクを同時に抱えることになる。Noetraが2028年6月から稼働させる予定の約2万7,500基のNVIDIA Rubin GPUを備えた大規模AI計算基盤を、どの地域の電力・通信・データセンター基盤で支えるかという問題とも地続きである。

別紙1にはこのほか、廃炉・汚染水・処理水対策205億円、産業技術総合研究所117.2億円、グローバルサウス未来志向型共創等事業15.2億円、南海トラフ巨大地震旧鉱物採掘区域防災対策39.5億円、ALPS処理水関連の水産業支援5.06億円などが並ぶ。
本文、別紙1、別紙2、別紙3をそれぞれ突き合わせないと全体像が見えない。この資料はそういう構造になっている。

第28章　要求は予算ではない――財務省査定と2027年3月までの工程

投資枠に要求上限がないことと、要求額がそのまま予算になることは別である。財務省の査定は通常どおり行われる。
前年の実例を見ると規模感が分かる。令和8年度予算では、GXサプライチェーン構築支援事業が要求792億円に対し当初予算497億円、省エネルギー投資促進が要求1,810億円に対し840億円になった。3割から5割が削られている。

今後の工程はおおむね次のとおりである。事業別のPR資料は2026年9月1日に公開された。一般会計、エネルギー対策特別会計、GX推進対策費、特許特別会計、東日本大震災復興特別会計の5区分で、事業ごとに目的、事業スキーム、補助率、成果目標まで記載されている。概要本文の1行では分からない事業設計は、ここで確認できる。2026年9月から12月に財務省査定が行われ、事項要求の金額が確定し、投資枠の絞り込みが進む。12月下旬に政府予算案が閣議決定される。2027年1月から3月に国会で審議され、年度内成立を目指す。2027年4月以降、成立した当初予算に基づく事業が始まる。

ただし補助金の公募時期は制度ごとに異なる。当初予算に計上されたからといって4月に必ず公募が始まるわけではない。
企業側の実務としては、12月の政府予算案と、その後に公表される公募要領の2段階で確認するのが確実である。概算要求段階の事業名や金額は、公募段階で名称も要件も変わりうる。

事項要求が経産省固有の手法ではない点も押さえておきたい。財務省自身も、ウクライナ支援、国際協力銀行に新設する勘定への出資、防衛力強化資金繰入、中東情勢等対応予備費、経済・物価動向等への機動的な対応や災害への備えのための追加の予備費について、7月30日の閣議了解に基づき事項要求としている。金額を書かずに項目だけ立てる要求が、政府全体で常態化している。

その財務省所管では、予備費が令和8年度当初の1兆円から5,000億円へ半減している。追加分を事項要求へ回した結果である。要求段階の数字が政策の実像を表さないという問題は、経産省だけのものではない。

もう一つ、今回の要求には財政コストという論点がついて回る。政府全体の概算要求総額は2026年9月3日時点では財務省の公式集計待ちだが、財務省所管だけでも一般会計要求38兆6,948億円、そのうち国債費36兆6,386億円である。国債費は前年度当初比5兆3,628億円増えている。投資枠に要求上限がないという設計は、成長投資を大胆に要求できる一方、査定と年末の政治判断に財政規律の役割を集中させる仕組みでもある。要求額の大きさをそのまま政策の実現規模と読むことはできない。

補論1　なぜ今回の概算要求は「補正予算依存」からの転換として重要なのか

日本の産業政策では長い間、大型の経済対策を補正予算で積み上げる方式が定着してきた。半導体、電池、GX、中小企業支援などは、当初予算だけを見ると実際の政策規模が分かりにくく、年の途中で大型補正が組まれて初めて全体像が見えることも多かった。

令和9年度概算要求で注目すべきなのは、こうした成長投資を「強く豊かな日本」投資枠として最初から大きく見せたことである。これは予算技術上の変更にとどまらない。民間企業にとって、政府がどの分野へ複数年度で資金を投じようとしているのかが以前より見えやすくなる可能性がある。
工場建設、半導体製造、ロボット量産、データセンター、電池、化学プラント、原子力・フュージョンのような事業は、単年度で投資判断できるものではない。企業は数年先の需要、政府支援、規制、電力、用地、人材まで読んで意思決定する。

国の支援が毎年変わると、企業は大型投資に踏み切りにくい。逆に、政府が数年間の優先領域を明確化すれば、それが民間投資の呼び水になる。
今回の投資枠は、国家がすべての投資を肩代わりするという意味ではない。むしろ、政府資金を呼び水にして民間資本を誘導するための枠組みである。
AI・半導体産業基盤強化フレームが掲げる「2030年度までに10兆円以上の公的支援を行い、50兆円を超える官民投資につなげる」という考え方は、その典型である。

この考え方がロボット、量子、GX、宇宙、創薬などへ拡張されれば、日本の産業政策は「個別企業への補助」から「市場そのものを作る国家投資」へ近づく。
一方で問題もある。政府が重点産業を選ぶ政策は、選定を誤れば巨額の資金を浪費する。政治的な配分、既存企業保護、事業の硬直化も起き得る。

したがって重要なのは、金額の大きさではなく、成果指標と退出条件である。何年で何台を量産するのか、国内投資はいくら増えるのか、輸出はいくら増えるのか、民間資金はいくら呼び込めたのか、世界シェアは伸びたのか。こうした指標を継続公開し、達成できない事業は見直す必要がある。
今回、補助金・基金の自己点検やEBPM強化が同時に書かれているのは、この巨大投資政策の弱点を政府自身も認識しているからだと考えられる。

補論2　AIロボット政策で最も不足しやすいのは「導入現場」である

フィジカルAI政策を考える際、多くの議論は基盤モデルやヒューマノイド本体の性能に集中する。しかし、産業化で最も重要なのは「どこで何台使われるのか」である。
AIロボットは、研究室でデモを成功させるだけでは産業にならない。毎日8時間、あるいは24時間稼働し、故障率、保守費、電力、作業速度、安全性まで含めて、人間や既存設備より経済合理性が高くならなければならない。
そのためには、ロボットメーカーだけでなく、導入するユーザー企業の変革が必要になる。

たとえば倉庫にヒューマノイドを導入しても、棚の高さ、通路幅、梱包資材、商品の置き方、WMSとの連携が人間専用のままでは効率が出ない。介護施設なら、建物、ベッド、移乗機器、業務手順、安全ルールをロボットと共存できる形に変える必要がある。
経産省が以前から「ロボットフレンドリーな環境」を重視してきた理由はここにある。
つまり、Physical AI時代の投資対象はロボットそのものだけではない。施設改修、デジタル化、データ標準化、API連携、業務改革まで含まれる。

日本企業にとっては、ここに大きな事業機会がある。
将来、ヒューマノイドメーカーが数社に集約されたとしても、各業界・各現場に合わせて導入設計する企業は多数必要になる。ロボットSIer、設備会社、ERP・MES・WMS企業、通信事業者、AIインテグレーター、保守企業などが新しい産業層を形成する。
さらに導入現場から得られるデータは、AIモデルの改善に使える。誰がデータを所有するのか、ロボットメーカーとユーザー企業でどう共有するのか、競合企業間で共通データを作れるのかといったルール設計も重要になる。

日本が強い製造現場のノウハウは、暗黙知として人の頭の中に残っていることが多い。AIロボット導入は、この暗黙知をデータ化する巨大プロジェクトとも言える。
ここに成功すれば、日本の製造業が長年蓄積してきた技能がAI時代の学習資産へ変わる。

補論3　2027年から2030年に確認すべき10の実行指標

今回の概算要求が成功したかどうかは、数年後に予算額を見ても分からない。重要なのは実装結果である。
第一に確認すべきは、国内で量産されるAIロボットの台数である。試作機や展示会デモではなく、顧客に納入され継続稼働している台数を見る必要がある。
第二は単価である。ロボット価格が下がらなければ1,000万台社会は来ない。ハードウェアBOM、保守、ソフトウェア利用料を含む総保有コストが毎年どれだけ低下するかが重要だ。

第三は稼働率である。1台導入しても頻繁に停止するなら意味がない。人間の介入なしで何時間稼働できるかを見る必要がある。
第四はデータ量である。日本国内でどれだけのロボット行動データを集め、どれだけモデル改善に再利用できたかを確認すべきだ。
第五は国産AI基盤モデルの実利用数である。モデルを完成させることではなく、何社が製品に組み込み、何件の商用サービスが生まれたかが重要になる。

第六は半導体の国内供給能力である。先端ロジックだけでなく、パワー半導体、センサー、制御、エッジAIなどロボット・GX産業に必要な半導体の国内生産能力を見る必要がある。
第七はスタートアップの大型調達と量産移行である。研究費を受け取るスタートアップが増えるだけでは不十分で、シリーズB以降、工場建設、海外展開まで進める企業が何社出るかが重要だ。
第八は地域クラスターである。補助金採択件数ではなく、地域内で取引額、雇用、生産性、輸出がどれだけ増えたかを見るべきだ。

第九は海外売上である。政府が世界シェアを目標にする以上、国内導入だけでは成功とは言えない。AIロボット、GX機器、医療機器、コンテンツなどの海外売上が増える必要がある。
第十は民間投資誘発額である。政府が1円出したことで民間が何円投資したのか。これが国家投資政策の最も重要な効率指標の一つになる。
この10項目を2027年、2028年、2029年、2030年と追っていけば、日本の産業政策が本当に転換できているのかをかなり正確に判断できる。

第29章　今回の追加調査で見えた「概算要求資料だけでは分からない7つのポイント」

今回、概算要求概要だけでなく、内閣官房、NEDO、財務省、経産省の関連一次資料と、9月1日に公開された事業別PR資料を追加確認すると、資料本体だけでは見えにくい7つのポイントが浮かび上がった。

第一は、AIロボティクス政策がすでに「戦略策定」から「実装管理」に移っていることだ。3月26日の戦略決定、5月27日の一部変更、6月30日の改訂内容公表を経て、8月28日には第4回の関係府省連絡会議が開催された。政策の更新周期が短く、年度単位ではなく数カ月単位でロードマップを修正しながら進める体制になっている。

第二は、国産基盤モデル政策が具体的な計算資源計画を伴い始めたことである。Noetraは約2万7,500基のNVIDIA Rubin GPUを搭載する計算基盤を2027年4月から構築し、2028年6月稼働予定としている。これは「国産モデル」という抽象論から、世界トップ級AIの開発に必要なGPU、電力、データセンター、ネットワーク、運用人材を実際に用意するフェーズへ進むことを意味する。

第三は、AIモデル開発に技術動向調査を並走させていることだ。NEDOは8月31日にマルチモーダル基盤モデルの国内外動向を継続把握する調査の実施予定先を決定した。AIの技術サイクルは予算事業の5年計画よりはるかに短い。研究目標そのものを途中で更新できる仕組みを持てるかどうかが、8,964億円事業の費用対効果を左右する。

第四は、「中核拠点」が実機の試験場ではないことである。9月1日公開の事業別PR資料に、実環境を再現した大規模モックアップ拠点をCenter of Excellenceとして整備し、モックアップ施設、ロボット試験設備、シミュレーション環境、計算資源、データ基盤を同居させると明記された。実施主体は産総研である。ロボット試験、データ収集・加工、モデル学習、シミュレーション、人材育成を一体化できれば、日本版のPhysical AI Data Factoryとして機能し得る。逆に単なる大型研究施設になれば、1,333億円を投入する意味は薄れる。

第五は、今回の政策を評価する際、予算額だけでなく「財政コスト」を同時に見なければならないことだ。財務省所管の令和9年度一般会計概算要求は38兆6,948億円で、国債費だけで36兆6,386億円に達する。成長投資を拡大する局面だからこそ、政府資金1円が民間投資を何円誘発したのか、世界シェア、輸出、量産台数、生産性向上へどこまで結び付いたのかを厳しく測定する必要がある。

第六に、概要本文と別紙と事業別PR資料で、同じ事業の姿がかなり違って見えることだ。医療・創薬分野は本文では医療機器1,000億円と創薬320億円の並列に見えるが、実体は「医療・健康推進事業」1,837億円という一本の器で、この2つはその内数である。データセンター地方拠点整備事業は別紙1で149.9億円、PR資料では201.8億円。鉱物資源5,293億円は、その75%にあたる3,994億円がJOGMEC経由の出資である。金額を引用するときは、どの資料のどの階層から取ったのかを明示しないと、簡単に二重計上や過小評価が起きる。

第七は、Physical AI政策が「再帰的自己改善」を研究テーマとして取り込み始めたことだ。NEDOは2026年7月24日、「フィジカルAIに向けた再帰的自己改善型AIに関する研究開発事業」の公募を開始し、8月19日には研究開発計画を最新版へ更新した。概算要求8,964億円のマルチモーダル基盤モデル、3,209億円のAIロボティクス戦略、1,333億円の中核拠点がそれぞれモデル、量産・実装、データ取得環境を担う一方、この研究は「使うほどデータが増え、評価と学習を通じてモデルが改善される」循環そのものを技術対象にしている。日本のPhysical AI政策は、ハードウェアを大量導入する段階だけでなく、実世界データを継続的な知能改善へ接続する段階を視野に入れ始めた。

この7点を加えると、令和9年度概算要求は「金額が巨大になった予算資料」ではなく、短い政策サイクル、巨大計算資源、データ基盤、実装拠点、財政規律を同時に設計する試みとして見えてくる。

第30章　まとめ――これは予算書ではなく、日本の産業構造転換の設計図である

令和9年度経済産業省概算要求7兆7,859億円は、一見すると巨大な予算要求の一覧に見える。
しかし全体を通して読むと、一本の共通した思想が見えてくる。
日本政府は、AIを単なるソフトウェア産業として育てようとしているのではない。
AI、半導体、ロボット、量子、データ、重要鉱物、電池、エネルギー、宇宙、航空、医療、コンテンツ、中小企業を一つの「国家産業システム」として再構築しようとしている。

特にAI・ロボット政策では、従来の研究開発中心から、社会実装、量産、データ取得、モデル改善、部品供給、地域導入まで含む循環型の政策へ移った。
8,964億円のマルチモーダル基盤モデル、3,209億円のAIロボティクス戦略、1,333億円の中核拠点、470億円の廃炉フィジカルAIは、その象徴である。
さらに、それを支える半導体、量子、重要鉱物、蓄電池、エネルギー、通信インフラに巨額の資金を投入する。
これは「日本版ChatGPTを作る」という話ではない。

目指しているのは、AIが工場を動かし、物流を動かし、医療を支え、災害現場で働き、社会インフラを維持する世界である。
言い換えれば、日本政府は次の産業競争を「デジタル空間のAI」ではなく、「現実世界を動かすAI」で戦おうとしている。
日本にはロボット、精密機械、部品、材料、製造現場、安全性、品質管理という強みがある。一方でAI基盤モデル、データ規模、スタートアップ資金、量産速度では米中に遅れている。

今回の概算要求は、その弱点を国家資本で補い、日本の既存産業をPhysical AI時代へ接続する試みである。
成功する保証はない。
むしろ最大のリスクは、予算を付けたことで安心し、研究開発と実証だけで終わることである。
必要なのは、何万台、何十万台という量産、現場導入、データ蓄積、価格低下、海外市場獲得まで進めることである。
2040年に世界シェア3割超、20兆円のロボット市場を獲得するという目標は、非常に野心的だ。

しかし、人口減少、製造業の人手不足、介護需要、災害、エネルギー制約という日本の課題を考えれば、AIロボティクスは単なる成長産業ではなく、社会を維持するための基盤技術にもなる。
だからこそ今回の概算要求は重要である。
7兆7,859億円という数字だけを見るのではなく、その内側にある産業政策の構造を見る必要がある。
日本は「AIを使う国」から、「AIとロボットを産業として作り、社会全体へ実装する国」へ変わろうとしている。

令和9年度概算要求は、その転換が本当に始まるかどうかを占う最初の大きな予算設計図なのである。

2026年9月3日時点の確認

本稿の金額は、経済産業省が2026年8月31日に公表した「令和9年度 経済産業省関係 概算要求等概要」、同日公表の税制改正要望、2026年9月1日公開の事業別PR資料、中小企業庁の概算要求資料、内閣官房のAIロボティクス戦略、NEDOの関連公募・採択資料、財務省の令和9年度予算関連資料を照合している。

同じ事業でも、概要本文、別紙、事業別PR資料で数字が異なる場合がある。本稿では、事業単位の要求額はPR資料の数値を優先し、投資枠一覧（別紙2）や要望一覧（別紙1）の数値はその一部であることを明記した。

2026年9月3日時点では、財務省の「令和9年度予算」ページに政府全体の一般会計概算要求総額の公式集計はまだ掲載されていない。そのため、本稿の改訂版では政府全体の要求総額に関する報道推計を本文の根拠から外した。一方、財務省所管分については一般会計概算要求38兆6,948億円、そのうち国債費36兆6,386億円が公式に公表されている。
概算要求は要求であって予算ではない。金額は年末の政府予算案と翌年の国会審議を経て変わる。

なお、概算要求資料は5つの柱で構成されているが、PDFの見出し部分は文字情報として抽出できない箇所がある。本稿では、中小企業庁資料に引用されている第3の柱「賃上げ起点の成長戦略と地域産業クラスター形成（中堅・中小企業の『稼ぐ力』強化と賃上げの好循環の実現等）」と、第4の柱「内外一体のグローバル産業戦略の具現化」を資料上の名称として扱い、他の柱は記述内容に沿って表記した。
このほか、経産省は財政投融資要求概要と主な機構・定員要求内容も同日公表している。本稿では金額に触れていない。

主要参考リンク

経済産業省　令和9年度概算要求・税制改正要望について
https://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2027/index.html
経済産業省　令和9年度 経済産業省関係 概算要求等概要
https://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2027/pdf/01.pdf

経済産業省　令和9年度 税制改正に関する経済産業省要望のポイント
https://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2027/pdf/02.pdf
経済産業省　令和9年度 税制改正に関する経済産業省要望の概要
https://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2027/pdf/03.pdf

経済産業省　令和9年度概算要求のPR資料一覧（一般会計）
https://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2027/pr/ippan.html
経済産業省　経済産業省関係令和9年度概算要求の事業概要（PR資料：一般会計）
https://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2027/pr/pdf/pr_ippan.pdf

経済産業省　令和9年度概算要求のPR資料一覧（エネルギー対策特別会計）
https://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2027/pr/energy.html
経済産業省　令和9年度概算要求のPR資料一覧（GX推進対策費）
https://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2027/pr/gx.html

中小企業庁　令和9年度 中小企業・小規模事業者関係 概算要求等ポイント
https://www.chusho.meti.go.jp/koukai/yosan/r9/gaisan_point.pdf
財務省　令和9年度予算の概算要求に当たっての基本的な方針（令和8年7月30日閣議了解）
https://www.mof.go.jp/policy/budget/budger_workflow/budget/fy2027/sy260730a.pdf

内閣官房　AIロボティクス戦略（概要）
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/ai_robo/dai3/shiryo3.pdf
経済産業省　ロボット政策
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/mono/robot/index.html

経済産業省　AIロボティクス戦略検討会議
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_robotics_strategy/index.html
経済産業省　AI・半導体産業基盤強化フレーム
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/ai_semiconductor_frame/ai_semiconductor_frame.html

経済産業省　第16回 半導体・デジタル産業戦略検討会議
https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/conference/semicon_digital/0016/0016.html
経済産業省　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
https://www.meti.go.jp/press/2026/06/20260630005/20260630005.html

経済産業省　2026年6月30日 経済産業大臣記者会見 AIロボティクス戦略
https://www.meti.go.jp/speeches/kaiken/2026/20260630001.html
中小企業庁　予算・税制
https://www.chusho.meti.go.jp/koukai/yosan/index.html
内閣官房　AIロボティクスに関する関係府省連絡会議
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/ai_robo/index.html

Noetra　国産マルチモーダル基盤モデルの開発に向けて本格始動
https://www.noetra.co.jp/news/press/20260716_01/
NEDO　マルチモーダル基盤モデル開発にかかる国内外の最新技術動向及び開発成果最大化のための調査　実施体制決定
https://www.nedo.go.jp/koubo/CD3_100437.html

NEDO　フィジカルAIに向けた再帰的自己改善型AIに関する研究開発事業
https://www.nedo.go.jp/koubo/CD2_100447.html
経済産業省　令和9年度税制改正に向けた点検結果（租税特別措置等の総点検）
https://www.meti.go.jp/main/zeisei/zeisei_tenken/r9kaisei_tenken/r9kaisei_tenken.html

財務省　令和9年度「補助金・基金見直し」の取組み（補助金）
https://www.mof.go.jp/about_mof/mof_budget/budget/fy2027/hojokin2026.pdf
財務省　令和9年度「補助金・基金見直し」の取組み（基金）
https://www.mof.go.jp/about_mof/mof_budget/budget/fy2027/kikin2026.pdf

財務省　令和9年度予算
https://www.mof.go.jp/policy/budget/budger_workflow/budget/fy2027/index.html
財務省　財務省所管令和9年度概算要求
https://www.mof.go.jp/about_mof/mof_budget/budget/fy2027/20260828.html

財務省　令和9年度税制改正要望（経済産業省）
https://www.mof.go.jp/tax_policy/tax_reform/outline/fy2027/request/meti/index.html

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