世界のAI人材・企業などへ、どう東京の魅力を発信すべきか（v0.5）

提案要旨

本提言では、東京都がグローバルなAI人材・企業・研究機関の獲得競争において優位性を確立するための戦略的施策を提案します。具体的には、以下の4つの施策を有機的に連携させ、東京を世界のAI人材・企業が集まる国際的なAI研究開発拠点として確立し、日本の産業競争力強化と経済成長に貢献します。

施策１：世界のAI人材へのニーズ調査（ヒアリング、ブロードリスニング）
- SNSプラットフォームなどを活用した調査を通じて、世界のAI人材が求める環境や条件を的確に把握します。
施策２：東京都AI人材「３０人計画」
- 厳選された優秀なAI研究者・開発者に集中的な資金・環境支援を行い、東京のAIエコシステム構築の中核人材として育成します。
施策3：AIフレンドリーな法的環境のアピールとさらなる条例整備
- 日本のAI関連法規制の優位性を国際的にアピールするとともに、東京都独自のAI推進条例で法的環境の魅力をさらに高めます。
施策４：ロボティクス×AIを軸とした東京のAI研究開発支援
- 東京が強みを持つロボティクス産業とAIの融合を促進する支援プログラムを展開し、この分野での国際的イノベーションハブとしての地位確立を目指します。

背景

AI人材・企業獲得の国際競争激化
- AI技術の急速な発展により、世界中で優秀な人材や先進企業の獲得競争が激しくなり、東京も主導的な役割を担うことが不可欠です。
短期決戦の様相
- 特にAGI/ASI開発競争はスピードが重要で、遅れを取ると挽回が困難になる可能性があります。
東京の優位性と課題
- 東京はインフラ、生活水準、産業基盤等に優位性を持つ一方、国際的な認知度はまだ低い状況です。
東京都による支援表明の重要性
- 人材や企業を誘致するには、都が積極的に支援する姿勢を示すことが重要です。
戦略的取り組みの必要性
- 東京の潜在力を最大限に引き出すための戦略的なアピールが急務です。

施策１：世界のAI人材へのニーズ調査（ヒアリング、ブロードリスニング）

施策概要

Reddit、Quora、LinkedInなどのプラットフォームに登録している国際的なAI研究者およびAIエンジニアを対象に、彼らが直面している専門的課題や生活環境への希望について体系的な調査を実施します。本調査では、AIを活用したブロードリスニング技術による大規模な量的データ収集と、厳選された対象者への詳細インタビューによる質的調査を組み合わせ、多角的な分析を行います。これにより、東京都がAI人材誘致において重点的に取り組むべき環境整備の優先事項を科学的に特定します。

具体内容

調査手法の素案
- AI人材が既に滞留している場として、Reddit、Quoraなどが想定され、そこでブロードリスニングを実施するのは有効と考えられる。
- LinkedInに「AI人材」として登録している人にインタビュー調査を実施する案も有望。
- これらのプラットフォームを活用することで、潜在的な候補者へのリーチが期待できる。
AI人材の属性による違い
- LinkedInでは「AI人材×母語」の検索が可能。
- 同じAI人材でも英語話者、日本語話者、ベトナム語話者etcでニーズは違う可能性があるため、属性に応じた調査設計が重要。
- 有意義な属性分けができれば、より精緻な調査やニーズ抽出が可能になり、効果的な施策立案に繋がる。

その提案が良い理由

AI人材の確保に必要なニーズ把握の精緻化
AI人材の動向実態把握
東京都に関心を持ってもらいうる潜在的AI人材へのファーストコンタクト

インパクト

高（AI人材獲得の基礎調査として必須レベル）

コスト

初期費用：小〜中（ミニマムには小規模なブロードリスニングで可能、質的調査（インタビュー）を大規模にやるに連れ増える）
運用費用：中（調査規模を調整することで変動）

想定されるリスクとその対処方法

手法が確立されていないので的確なニーズ把握の可否が不透明（AI人材の定義がない）
（公的機関がやる場合の）質的調査、量的調査としての正統性確保
これ自体が魅力発信の施策ではなく、基礎調査的な性格のもの：調査後に施策化するまでのパイプライン構築が必要

施策２：東京都AI人材「３０人計画」

施策概要

中国の千人計画やシンガポール、カナダ、フランスなどの先行事例を参考にしつつ、東京都の財政規模と行政構造に適合した独自のAI人材育成・誘致プログラムを構築します。具体的には、国際的に高い評価を受けている30名程度の優秀なAI研究者・開発者を厳選し、彼らに対して研究資金、生活環境整備、ネットワーキング機会などの包括的支援を集中的に提供します。本計画では、支援を受けた人材が東京都のAI産業エコシステム発展に貢献し、中長期的な経済・社会的利益を都民に還元することを目指します。トップレベルの人材を集めることで、小規模ながらも質の高いクラスター形成を狙います。

具体内容

支援内容(案）
- (1) 研究・事業資金
  - 1人あたり 年間3000万円～1億円 の研究助成金またはスタートアップ支援金を提供。海外のトップ人材の報酬水準（年収1,500～3,000万円以上）も考慮した競争力のある水準を設定。
  - 大学・研究機関に所属する場合、研究設備・ラボの提供を補助。
  - スタートアップ創業者には、東京都のスタートアップ助成金やVCとの連携を強力に支援。
- (2) ビザ・法的サポート
  - 「高度専門職ビザ」「特定活動ビザ」の取得を全面的に支援し、手続きを迅速化・簡素化。
  - 家族の帯同を許可し、配偶者の就労支援、子どもの教育支援（インターナショナルスクール等との連携）も提供。生活基盤の安定を図る。
  - AI関連技術やデータ利用に関する法的明確性を提供し、研究開発しやすい環境を整備。
- (3) 住居・生活支援
  - 東京都が提携する住居の提供（家賃補助あり）。
  - 医療・社会保障のサポート（多言語対応可能な医療機関の紹介、健康保険加入支援、通訳サポート）。
  - 日本での生活立ち上げを円滑にするための各種サポート（銀行口座開設、携帯電話契約など）。
- (4) ネットワーキング・研究開発環境・キャリアパス
  - 東京都の大学・研究機関・企業とのマッチングイベントを定期的に開催。
  - 東京都が運営する「イノベーションセンター」等へのアクセスを提供。
  - 産業界・投資家とのコネクション構築を積極的に支援。
  - 研究機関、企業、スタートアップなど、長期的なキャリアパスの選択肢を提示し、定着を促進。
  - 研究機関や大学、企業における英語での業務遂行環境の整備を支援・奨励。
予算試算　1人あたりの年間支援額（試算）
- 研究・事業資金：5000万円
- ビザ・法的サポート費用：100万円
- 住居・生活支援（家族含む）：200万円
- ネットワーキング・開発環境・キャリア支援：200万円
  → 合計：約5500万円／人・年
- 30人規模の場合の年間予算
  → 約16.5億円
財源の可能性
- 東京都の既存のスタートアップ助成金・研究助成金（例：「スタートアップ・エコシステム東京コンソーシアム」）の活用・拡充。
- 企業（特にAI関連企業やAI活用を目指す企業）・大学との共同出資プログラムの創設。
- 政府（経済産業省・文部科学省・内閣府など）の関連予算との連携・協調。
成功確率を上げるための検討要素:
- 競争力のあるインセンティブ: 海外トップ人材を惹きつける給与・研究資金水準の設定。
- 長期的なキャリアパス: 大学・研究機関でのポジション、企業との連携、スタートアップ支援など、多様なキャリア展望を提供。
- 家族を含めた生活環境整備: ビザ取得の迅速化・簡素化、住居支援、子どもの教育環境（インターナショナルスクール等）、配偶者の就労支援など、生活基盤への包括的なサポート。
- 法的な明確性と規制緩和: AI研究開発やデータ利用に関する法的な予測可能性を高め、必要に応じて特区制度なども活用。
- 国際的なネットワーク: 海外の研究機関やAIコミュニティ（米、欧、中、シンガポール等）との連携を強化し、東京をグローバルなAIハブとして位置づける。
- 英語対応の強化: 研究機関、大学、関連企業、行政サービスにおいて英語対応を拡充し、外国人材が活動しやすい環境を整備（フランスのINRIAなどが参考事例）。
- 研究・事業の受け皿: 東京大学、産総研、理研などの研究機関や、Google、ソフトバンクといった国内外のリーディング企業との共同研究プロジェクトを促進。シリコンバレー式のアクセラレーター設置や海外VC誘致（シンガポール事例）によるスタートアップ支援強化。

その提案が良い理由

世界に対し、都市によるAI人材育成・誘致計画の先進的な成功例を示す。
高度AI人材が小規模でも集合することによるスケールメリット（知識集約、共同研究促進など）の創出。
東京が抱える都市課題（高齢化、インフラ維持など）解決に貢献する人材を集め、「課題先進都市」としてのブランドイメージ向上。
中国「千人計画」のような国際的な批判リスクを低減しつつ、効果的な人材獲得を目指す計画としてブランディング。
AIグローバルビッグテック企業との協働機会を提供し、イノベーションを加速。
シンガポール、カナダ、フランスなどの成功事例から学び、政府の強力な支援、英語環境の整備、産官学連携の強化などを取り入れることで計画の成功確率を高める。

インパクト

中～高（育成・誘致した30人が具体的にどのような成果を上げるかの目標設定とその達成度次第で大きく変化する。スタートアップ創出や産業への貢献が明確になればインパクトは高い）

コスト

初期費用：高（千人計画と同規模とはいかないまでも、トップレベル人材30名への集中的資本投下には、一人あたり年間数千万円～1億円規模、総額で数十億円規模の予算が必要となる可能性がある）
運用費用：高（成功し、継続的にプログラムを実施する場合、同規模の予算が継続的に必要になる）

想定されるリスクとその対処方法

AI人材育成・誘致に関する東京都のノウハウが現状不足している。特に、育成の質は優れた講師陣に依存するが、その能力評価や確保は容易ではない。海外での実績を持つ人材の登用や、海外機関との連携が解決の一助となる可能性がある。
30人という育成・誘致目標自体が自己目的化し、その人材が具体的に何を目指し、どのような成果を出すのか（研究開発、スタートアップ創出、既存産業への貢献など）という目標設定が別途必要。
計画が失敗した場合、投資の損失だけでなく、東京都の評判低下（アンチブランディング）に繋がる可能性がある。
他国の類似計画（例：千人計画）で指摘された技術流出や利益相反のリスク管理が必要。
国際的に競争力のある報酬水準や研究環境を提供できない場合、トップ人材の獲得・維持が困難になる。
中（人材育成・誘致の成否、成果目標の達成度、国際的な評判など、複数の要因によって評価が大きく変動する）

事例（国内・海外）

中国の千人計画
シンガポール、カナダ、フランスなどの先行事例、成功事例
フランスのINRIA
シリコンバレー式のアクセラレーター
海外VC誘致（シンガポール事例）

施策3：AIフレンドリーな法的環境のアピールとさらなる条例整備

施策概要

日本のAI関連法規制が、特に学習データ利用などにおいて、欧米諸国と比較して研究開発に柔軟かつ有効的であるという特性を詳細に検証し、これを国際的なアピールポイントとして戦略的に発信します。また、東京都独自のAI研究開発推進条例を新たに制定することで、法的安定性と予測可能性をさらに高め、グローバルなAI人材・企業にとってより魅力的な法的環境を整備します。この取り組みを通じて、東京都がAI研究開発における国際的な「実験場」あるいは「規制サンドボックス」としての地位を確立することを目指します。

具体内容

国際的なアピールのポイント
- 日本の著作権法第30条の4がAI開発、特に学習段階において提供する「自由度の高さ」と「法的安定性」を明確に打ち出す。
- 欧米の規制（例：EU AI Act、米国のフェアユースの不確実性）と比較し、日本（東京）で開発するメリットを具体的に提示する。
- 東京都独自の条例で、開発支援や倫理ガイドライン、サンドボックス制度などを設けることで、国の法律を補完し、更なる魅力向上を図る。
著作権法における日本の特徴（フェアユースとの比較）
- 米国などでは「フェアユース」の法理に基づき、著作物の利用がどの程度公正とみなされるかが事例ごとに判断されるが、日本法には明確なフェアユース規定がない。過去にはAI企業がメディア企業に敗訴した例もある。
- しかし、2018年の著作権法改正で導入された第30条の4は、著作権者の利益を不当に害しない限り、著作物をAI開発のための学習用データとして利用することを権利者の許諾なく広く認めている（非享受目的利用）。これは「情報解析」目的での利用とされ、AI開発において日本が有利とされる大きな要因である。
- この規定により、少なくとも現行法下では、多くのケースでAIが著作物を学習データとして利用する際の著作権上のハードルが低い。ただし、この点が国際的に十分に認知されているとは言えない。
- 一方で、生成AIによるアウトプットが既存の著作物と類似・依拠している場合の著作権侵害リスクは別途存在し、文化庁もガイドラインを示している。また、日本新聞協会などが今後のルール整備（法改正含む）を求めている動きもあり、将来的な法的環境の変化には注意が必要。

その提案が良い理由

AI研究開発のボトルネックとなりがちな法的環境において、日本の既存の優位性（特に著作権法第30条の4など）に焦点を当てることで、開発者を惹きつける。
大規模な追加予算を必要とせず、主に広報活動によって効果が期待できる。法的明確化は競争力向上に直結する。
東京都独自の条例整備や特区指定などを進めることで、国レベルの法改正を待たずに、さらなる規制緩和や支援策のテストケースとなりうる。

インパクト

中（特に、欧米の厳しい著作権規制やデータ利用規制の下で開発に障壁を感じている研究者やスタートアップにとって、日本（東京）が魅力的な選択肢となる可能性がある）

コスト

初期費用：小（主に現状の法的環境に関する調査・分析費用と、広報戦略の策定・実施費用）
運用費用：小（法改正動向の継続的なモニタリングと、広報活動の維持費用。条例制定の場合は、そのプロセスに伴う費用が発生するが、継続的な大規模予算は不要）

想定されるリスクとその対処方法

日本の比較的緩やかな法的環境を悪用したAI開発（例：プライバシー侵害、差別助長、偽情報生成など）が行われた場合、国内外からの批判を浴び、東京都および日本のレピュテーションリスクとなる。
現在は開発フレンドリーでも、将来的に国の法改正が規制強化の方向（例：EU AI Actに追随する動き）に進んだ場合、アピールポイントとしての優位性が失われる。
AIの倫理的・社会的影響を懸念する市民団体や、規制強化を主張する層からの反対運動が起こる可能性がある。

事例（国内・海外）

EU AI Act （比較対象）
米国のフェアユース（比較対象）

施策４：ロボティクス×AIを軸とした東京のAI研究開発支援

施策概要

東京および首都圏が歴史的に培ってきた、また現在も国際的な競争力を部分的に有するロボティクス産業の基盤を活用し、AIとロボティクスの融合による革新的な技術開発・産業創出を重点的に支援します。具体的には、AI×ロボティクス分野に特化した研究開発補助金、実証実験フィールド（例：都市空間、工場、病院など）の提供、関連企業・大学・研究機関を結ぶ産学官連携プラットフォームの構築などを包括的に展開します。この戦略的支援により、AI×ロボティクス分野の企業、研究機関、高度人材の集積を強力に促進し、東京を同分野における世界的なイノベーションの中心地として確立することを目指します。

具体内容

AI×ロボティクス分野に特化した研究開発補助金
実証実験フィールド（例：都市空間、工場、病院など）の提供
関連企業・大学・研究機関を結ぶ産学官連携プラットフォームの構築
成功のための鍵
- 選択と集中: 全方位ではなく、東京（日本）が真に強みを発揮できる、あるいは将来的に大きな需要が見込める特定の応用分野（例：介護・医療、物流、インフラ維持、食品加工など）にターゲットを絞った支援を行う。
- 実証フィールドの提供: ロボットが実際に活躍する現場（スマートシティ、病院、工場、店舗など）を、規制緩和とセットで提供し、開発と社会実装を加速させる。
- 産学官金の連携強化: 研究開発（大学・研究機関）、実用化・事業化（企業）、資金供給（VC・金融機関）、制度整備・実証支援（行政）が一体となったエコシステムを構築する。
- グローバル連携: 海外の先進的な研究機関や企業との共同研究、技術導入、人材交流を積極的に行う。
ロボティクスにおける日本の立ち位置
- 1980年代までは、特に産業用ロボットにおいて日本は世界をリードする圧倒的な強さを誇っていた。現在でも、特定の部品（精密減速機など）や一部の応用分野では高い技術力とシェアを維持している。
- しかし、1990年代以降、欧米やアジア諸国（特に中国）が政府主導の集中投資や研究開発強化を進めた結果、AIとの融合が進む現代のロボティクス分野においては、日本（東京）が全ての領域で圧倒的な優位性を持っている状況とは言えない。競争環境は厳しく、戦略的な取り組みが不可欠。

その提案が良い理由

日本（東京）が比較優位を持つ、あるいは潜在的な強みを持つロボティクス分野に資源を集中することで、選択と集中による早期の成果創出と国際的なリーダーシップ獲得が期待できる。
東京都の既存の支援策（例：「未来を拓くイノベーションTOKYOプロジェクト」）で採択された企業群など、既に存在するロボティクス関連アクターとのシナジー効果が見込める。
少子高齢化、労働力不足、インフラ維持といった日本の（そして世界の多くの都市が将来直面する）課題解決に直結するAI×ロボティクス技術（例：介護ロボット、自動配送、インフラ点検ドローン）の開発・実装を加速させ、課題解決先進都市としてのベストプラクティスを創出・発信する。
産官学連携を強化することで、研究開発から実用化、事業化までのパイプラインを構築し、新たな産業と雇用を創出する。

インパクト

高（AI×ロボティクスによる新産業創出に成功すれば、経済効果や雇用創出はもちろん、高齢化対応や生産性向上といった社会課題解決に大きく貢献し、東京の都市モデルとして国際的に高い評価を得られる可能性がある）

コスト

初期費用：高（特にロボットというハードウェア開発を伴う産業領域への支援は、ソフトウェア中心のAI開発支援と比較して、研究開発設備、試作、実証実験などに多額の資金が必要となる）
運用費用：高（一度きりの支援（ワンショット）ではなく、継続的な研究開発投資、実証環境の維持・拡充、人材育成プログラムの運営などを行うためには、国際的な競合都市に劣後しない規模の継続的な資金投入が求められる）

想定されるリスクとその対処方法

ロボティクス分野においても国際競争は激化しており、特定の分野（例：産業用ロボット）では依然として日本の優位性があるものの、サービスロボット、ドローン、協働ロボットなど多くの領域で、米国（特に東海岸）、ドイツ、デンマーク、中国などの国・地域が強力な競合として台頭している。東京が優位性を確立・維持するには大規模かつ継続的な投資が必要。
AIとロボティクスという異なる分野、さらにハードウェアとソフトウェア、研究開発と実用化など、複数の領域にまたがる連携を効果的に支援・推進するためのノウハウが東京都庁内に不足している可能性がある。
国内外の他都市・地域と比較して、特にトップレベルのAI・ロボティクス研究者やエンジニアに対する給与水準が見劣りする場合、優秀な人材の獲得・維持が困難になるリスクがある。

事例（国内・海外）

日本の産業用ロボット（過去の優位性）
東京都「未来を拓くイノベーションTOKYOプロジェクト」
競合国・地域：米国（東海岸）、ドイツ、デンマーク、中国

補足情報

検討の進め方

AIチャット、X、youtubeにて幅広く意見を収集
Discourseを用いて作成した掲示板にて有識者が議論を実施
githubにて提言を作成し、pullrequestを用いて参加者が提言の修正を提案することで提言をブラッシュアップ
mkdocsで最新版の提言を表示

参考URL

有識者による議論を行った掲示板：https://large-scale-conversation-sandbox.discourse.group/t/topic/78
AIチャット、掲示板、X、youtubeから収集した意見の取りまとめ：https://delib.takahiroanno.com/projects/67bdc9031e9569d8678260be/overall