| １. | AI基礎領域（AI理論・原理・方法論） |
|---|---|
| 1.1 | 数学 |
| 1.2 | データサイエンス |
| 1.3 | 人工知能基礎理論 |
| 1.4 | 認知科学 |
| 1.5 | 脳神経科学 |
| 1.6 | 複雑系 |
| 1.7 | 量子計算 |
| ２. | AI基盤領域（AI基盤技術・実装技術） |
|---|---|
| 2.1 | コンピューティング |
| 2.2 | 通信・ネットワーク |
| 2.3 | ストレージ |
| 2.4 | 高性能化 |
| 2.5 | 高信頼化 |
| 2.6 | 生体融合 |
| 2.7 | 光・量子融合 |
| 2.8 | 物理計測 |
| ３. | AI応用領域（AI応用・利活用・産業化） |
|---|---|
| 3.1 | 人文社会科学 |
| 3.2 | 数物系科学 |
| 3.3 | 工学 |
| 3.4 | 化学 |
| 3.5 | 生物学 |
| 3.6 | 農学 |
| 3.7 | 医歯薬学 |
| 3.8 | 情報学 |
| 3.9 | 環境学 |
| ４. | AI社会領域（AI社会受容・普及・格差是正） |
|---|---|
| 4.1 | 人権・プライバシー |
| 4.2 | 公平性・非差別 |
| 4.3 | 多様性・包摂性 |
| 4.4 | マイノリティー・ジェンダー |
| 4.5 | 安全性・セキュリティ |
| 4.6 | 透明性・説明可能性 |
| 4.7 | 法・政策 |
| 4.8 | 倫理・哲学 |
| 4.9 | 教育・リテラシー |
