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동향리포트

일본 문부과학성 AI for Science 기본 전략
원문제목AI for Science の推進に向けた 基本的な戦略方針
출처https://www.mext.go.jp/content/20260512-mxt_jyohoka01-000049767_08.pdf?utm_source=chatgpt.com
분야국가별정책주제SWAI교육
유형브리프발행일2026-05-12
등록일2026-07-01
조회890

* 일본 문부과학성(MEXT) 지난  512일에 AI for Science 기본전략(2026.3월 발표) 참고자료를 과학기술학술심의회 정보위원회에 제출했다.

 

* 이 전략은 2026-2030년을 집중개혁기간으로 정하고, AI를 통해 일본 국가R&D 전체를 혁신하고 글로벌 경쟁력을 수직 상승하겠다는 실천계획을 담고 있다.

 

주요 내용

- 일본의 현재 약점: AI 이용확산 부진, AI 고도인재 부족, 공용계산자원 부족, 데이터 활용 비효율, 신뢰가능 AI 추구 필요, 속도감 부족 등

 

- 일본의 현재 강점: 정보기반(SINET, NII RDC, 후가쿠NEXT ), 연구기반(대형 첨단연구시설), 사회기반(정밀 제조계측기술, 암묵지)

 

- 국제 AI 이니셔티브 동향

* 미국 GENESIS MISSION(2025.11): 10년간 과학연구기술혁신 생산성 2배 목표, DOE 3.2억 달러 초기투자(2025.12)

* EU 과학에서의 AI 전략(2025.10): RAISE(가상연구기관) 구축, AI팩토리/AI기가팩토리

* 영국 영국 AI for Science Strategy(2025.11): 2030년까지 "임상시험 가능 신약후보 100일 이내 창출" 목표, 2026-2030년 약 1.37억 파운드 투자

* 중국"AI+과학기술"을 중점행동 필두로 설정(2025.8)싱가포르AI for Science 이니셔티브에 1.2

* 싱가포르달러 투입(2024.10)인도ANRF 주도 "AI for Science and Engineering": 기상기후모델링, 바이오라이프사이언스 등

 

- 일본의 현 위치/경쟁력

* AI관련 논문 비율: 세계 10(7.47%), 세계 평균(10.19%) 하회

* GPU 세계점유율: 미국 70%에 비해 일본 약 1%

* AI 민간투자액: 미국의 1/100, 정부투자액: 미국의 1/30

 

- 기본전략 목표: AI가 연구의 일부가 되는 환경 조성, 융합적 인재의 학술산업 동시 양성, 자율성과 신뢰성을 갖춘 "AI for Science 패권국" 지위 확립

* 중요기술영역의 첨단성과 창출 및 연구개발기간을 1/10로 단축

* 2035년도까지 Top10% 논문 중 AI관련 논문 수 세계 3

* AI관련 논문비율 세계 105, AI고도인재 5년간 3,000명 증가

* 연구데이터기반 NII RDC 용량 5, AI(~2030년도)

* 학술정보네트워크 SINET 2배 고속화 (~2028년도)

* 공용계산자원 10배 이상 증강 (~2030년도)

 

- 20개 실천과제

* 연구력(~): 세계선도 연구프로젝트 실시, "AI for Science에 의한 과학연구혁신 프로그램" 추진, 3년간 유스케이스 3,000건 창출, AI 기초연구 강화, 심사지원 AI 실장 등

* 인재(~): AI고도활용 인재 5년간 3,000명 이상 육성, 대학교육 FD/SD 추진, GPU등 계산자원 정통인재 2030년까지 200명 이상 육성

* 계산자원(~): 공용계산자원 10배 이상 증강, 차세대 HPCI 구축(2030년까지), 후가쿠NEXT 2030년경 가동

* 연구데이터(~): AI-Ready, FAIR원칙 준거, 오토메이션/클라우드랩 5년간 최소 3거점 형성, 다크데이터 파일럿 프로그램, NII RDC 용량 5배 증강, SINET 2배 고속화(2028년까지)

 

시사점

 

- 한국의 AI 전략을 보면 국가데이터처 승격과 국가CDO 지정, CTO-CAIO-CDO 통합 거버넌스 구축 등 거버넌스 정비가 핵심 의제로 다뤄지고 있는 반면, 일본의 이 기본전략은 "과학연구라는 구체적 영역에서 무엇을, 언제까지, 얼마의 예산으로 할 것인가"까지 내려간 실행 계획을 담고 있다.

- 생성형 AI가 한국과 일본의 AI 전략 문서를 단순 비교한 바로는 한국은 AI기본법국가AI전략위원회 체계가 이제 막 거버넌스를 구축하는 단계이며, 일본은 "AI를 잘 쓰는 나라가 되겠다"는 선언을 넘어, 과학연구라는 구체 영역에 한정해 위기지표목표수치예산라인거버넌스경로까지 하나의 문서로 관통시키는 실행단계에 있다고 분석한다.

 

결론

 

- 일본은 AI 경쟁력에 대한 위기 의식에서 출발해, 과학연구의 방식 자체를 AI로 재설계하여 잃어버린 일본의 과학 경쟁력을 되찾겠다는 목표를 설정했다. 아울러 매우 구체적이며, 공격적인 국가 프로젝트를 기획하고 바로 실행 단계에 와있다.

- 일본 정부의 강력한 의지는 이 기본 전략 곳곳에 담겨있는 일본의 위기의식, 기존 연구 패러다임의 전체 변혁, 과거 패권을 되찾고자 재흥이라는 서사, 5년이라는 집중 기간에 구체적인 20개 과제와 도전적 정략 목표 등에 투사되고 있다.


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