1. 国防AI政策追赶技术速度，军民两用战略推进中
防卫大臣小泉进次郎表示，2024年制定的《防卫省AI活用推进基本方针》已无法跟上AI发展速度，需进行修订，重点涵盖无人资产、指挥控制以及“是否允许AI自主决策”等议题。同时，政府计划于年内制定《防卫产业基础战略》，推动包括AI在内的军民两用技术培育，以保障持续作战能力。相关讨论持续发酵，强调政策与技术演进之间的落差。
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防卫大臣小泉进次郎表示，2024年制定的《防卫省AI活用推进基本方针》已无法跟上AI发展速度，需进行修订，重点涵盖无人资产、指挥控制以及“是否允许AI自主决策”等议题。同时，政府计划于年内制定《防卫产业基础战略》，推动包括AI在内的军民两用技术培育，以保障持续作战能力。相关讨论持续发酵，强调政策与技术演进之间的落差。
总务省令和8年版《信息通信白皮书》数据显示，日本企业在业务中使用生成AI的比例一年内从55.2%升至86.4%。但“组织层面毫无举措”的企业仍占27.0%（中小企业高达45.6%），显著高于美国、德国和中国。讨论聚焦于“工具导入容易、流程再造难”的结构性问题。
相比纯软件LLM的商品化，Physical AI（AI与机器人、传感器、制造业的结合）被视为日本的潜在优势领域。出现具体案例，包括初创企业协助三菱电机进行多机器人仿真（使用NVIDIA Omniverse/Isaac Sim）、以及消防用狭窄街道机器人原型展示。投资者与产业界讨论普遍认为，硬件与材料科学积累是日本难以被轻易复制的护城河。
数字厅通过政府AI“源内”（Gennai）提供AI Agent使用环境，并公布安全利用基准，重点包括权限管理、操作记录与结果验证。讨论认为，仅导入模型不够，治理与可追溯性是行政场景落地的关键。
生成AI被用于加速已知漏洞攻击的案例、以及企业内部将个人数据上传至外部生成AI服务的事件（如松下相关事案）被反复提及。部分讨论将中国系AI模型与网络攻击风险相联系，强调“导入速度”与“信息管控”之间的平衡尚未成熟。
NTT与福冈市管工事业者合作，利用光纤传感+AI实现水道管漏水位置的自动精确定位（误差约80cm，15分钟内完成），被评价为实用化案例。同时，Sakana AI、Preferred Networks（PFN）、ELYZA等日本企业在各类AI企业排行中持续被提及，角色分别对应研究自动化、专用半导体+国产模型、以及日语特化企业应用。
过去24小时，日本AI产业呈现政策、组织与技术三线并进的态势。政策面，防卫省着手修订AI活用推进基本方针并推进防卫产业基础战略，数字厅为政府AI“源内”提供AI Agent使用环境与安全利用基准。企业生成AI导入率一年内升至86.4%，但组织层面的流程再造明显滞后，“工具导入容易、流程再造难”成为共识性课题。技术与产业面，Physical AI被普遍视为日本的差异化优势方向，光纤传感漏水检测等现场应用持续落地，生成AI滥用与数据治理风险亦同步升温。