Connected Industriesの実現に向けた課題と政策

令和元年10月
経済産業省 商務情報政策局
門田 裕一郎目次
１．Connected Industriesの実現に向けた課題
２．半導体・コンピューティング技術の高度化
３．サイバーセキュリティ対策の強化
４．民間企業によるデータ利活用の推進
５．信頼できるサプライチェーンの確保
６．まとめ
1

目次
１．Connected Industriesの実現に向けた課題
２．半導体・コンピューティング技術の高度化
３．サイバーセキュリティ対策の強化
４．民間企業によるデータ利活用の推進
５．信頼できるサプライチェーンの確保
６．まとめ
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Connected Industriesとは：我が国産業の目指す姿（コンセプト）
従来 事業所・工場、技術・技能等の電子データ化は進んでいるが、それぞれバラバラに管理され、連携していない

将来 様々な業種、企業、人、機械、データがつながり、

AI等によって、新たな付加価値や製品・サービスを創出、生産性を向上させ、高齢化、人手不足、環境・エネルギー制約などの社会課題を解決する

データがAI等によって比較検証・分析され、技術が進歩

事業所間・部門間のデータがつながり、生産性が向上

人とAI・ロボットがつながり、働きやすい職場に製品・サービスのデータが生産者等とつながり、サービス向上

技能がデータ化され、
後世に伝承

3

Connected Industriesが実現する社会：Sciety5.0
Society 5.0（超スマート社会）＜社会の変化＞
狩猟社会

農耕社会

情報社会

工業社会

 必要なモノ・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供
し、社会の様々なニーズに対応 あらゆる人が質の高いサービスを受けられ、快適に暮らせる社会

Connected Industries
・様々なつながりによる新たな付加価値の創出
・従来、独立・対立関係にあったものが融合し、変化→ 新たなビジネスモデルが誕生＜産業の在り方の変化＞

個々の産業ごとに発展

もの×もの
人間×機械・システム
企業×企業
人間×人間
（知識や技能の継承）

生産×消費

日本の現場力×デジタル
多様な協働＜技術の変化＞
第1次産業革命
動力を取得（蒸気機関）

第2次産業革命
動力が革新（電力・モーター）

第3次産業革命
自動化が進む（コンピュータ）

第4次産業革命
自律的な最適化が可能に（大量の情報を基に人工知能が自ら考えて最適な行動をとる）

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何が起こるのか①：技術のブレイクスルー
 実社会のあらゆる事業・情報が、データ化・ネットワークを通じて自由にやりとり可能に（IoT）
 集まった大量のデータを分析し、新たな価値を生む形で利用可能に（ビッグデータ）

 機械が自ら学習し、人間を超える高度な判断が可能に（人工知能（AI））
 多様かつ複雑な作業についても自動化が可能に（ロボット）→ これまで実現不可能と思われていた社会の実現が可能に。
これに伴い、産業構造や就業構造が劇的に変わる可能性。
データ量の増加

世界のデータ量は、２年ごとに倍増。

処理性能の向上

AIの劇的な進化

ハードウェアの性能が、指数関数的に向上。

ディープラーニング等
によりAIが劇的に進化。
5

何が起こるのか②：革新的な製品・サービスの創出「共通基盤技術 × 産業コア技術 × データ ＝ 革新的製品・サービス」
技術

関連データ
運転制御技術

事故データ、
カメラ情報データ

無人自動走行による移動サービス
無人自動走行車 等

生産管理技術事故・
ヒヤリハットデータ

異常・予兆の早期検知等による安全性・生産性向上、保険・格付けの高度化 等

生物データ

新規創薬、機能性食品、先端材料製
造、バイオエネルギー 等

医薬品開発技術
介護に係る技術

健康医療データ
介護データ

個別化医薬品自立に向けた介護ケアプラン 等

エネルギー需要設備制御技術

顧客データ

エネルギーディマンドリスポンス、
見守りサービス 等

金融技術

購買・商流データ、
金融市場データ

取引・決済データによる与信、資産運用アドバイスサービス高度化等

バイオインフォマティクス

共通基盤技術（人工知能、
IoT、ロボット）

革新的な製品・サービス

ゲノム編集

6

6

何が起こるのか③：新たな社会ニーズに対応
 AI等の技術革新・データ利活用により、今までは対応しきれなかった「社会的・構造的課
題＝顧客の真のニーズ」への対応が可能に。
 経済成長に繋げるとともに、1人1人にとってより豊かな社会を実現することが可能に。
我が国そして世界が抱える社会的・構造的課題
 少子高齢化 地方経済・コミュニティの疲弊
 エネルギー・環境制約
 食糧問題 水問題
 その他
国連:持続可能な開発のための2030アジェンダ

スマートに移動する
移動時間を有効活用する
スマートに暮らす
健康を維持し、生涯活躍する
安全・安心に過ごす
効果的に学ぶスマートに手に入れる、
スマートに生み出す

便利なインフラを使う
娯楽を楽しむ
効率的にシェアする

簡単に借りる、資産運用する
7

何が起こるのか④：産業構造の転換
 革新的技術の社会実装が進むにつれ、業種の壁が限りなく低くなる。
 この結果、同業同士の再編に加え、全く別の産業も飲み込み新たなサービスプラットフォームを創出する再編が拡大する可能性。
事業主体

従来の再編の軸

移動手段
提供者① 自動車製造② ドローン製造③ 情報サービス

自動走行自動車・ドローンの製造

ヒトの移動④ 交通事業

無人交通サービス

モノの移動（バス・タクシー等）

技術革新の社会実装

新たな再編の軸⑤ シェアリング事業

ライドシェアリングサービス⑥ 物流事業

無人物流サービス（トラック・鉄道・ドローン等）【異なる産業との連携が行われている最近の主な例】①×⑤ GM× Lyft（ライドシェアリング）：→ GMがカーシェアリングサービスの提供を開始。GMは、Lyftに５億ドルを出資するとともに、共同で自動運転車の開発を開始。
③×⑥ DeNA×ヤマト運輸：→ 無人物流サービスに向け、自動運転車両を用いた配送の実証実験を開始。

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Connected Industriesの実現に向けた課題
1. 情報処理の基盤となる半導体・コンピューティング技術の高度化
2. セキュアなデータ利活用を可能とするサイバーセキュリティ
対策の強化
3. 民間企業によるデータ利活用の推進

4. 国際経済秩序の変化も踏まえた信頼できるサプライチェーン
の確保
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目次
１．Connected Industriesの実現に向けた課題
２．半導体・コンピューティング技術の高度化
３．サイバーセキュリティ対策の強化
４．民間企業によるデータ利活用の推進
５．信頼できるサプライチェーンの確保
６．まとめ
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半導体産業がリードするデータ社会・産業の変革 あらゆる電子機器においてデータの管理・処理を担う半導体は、Connected
Industriesを支えるキーデバイス。
 低消費電力、高信頼性などの半導体の性能向上が、IoTの適用範囲を広げ、新たな付加価値を生む原動力となる。半導体産業自体にも、大きな成長が期待されている。
医療・介護

通信事業

観光

ゲーム

サービス関連産業
AR/VR

エッジデバイス
ウェアラブル

コンテンツ

農業

ヘルスケア

クラウド/データセンタ

産業機器

恩恵を
受けている産業自動車（コネクテッドカー）

半導体関連産業

エレクトロニクス産業
230兆円

家電

スマートフォン

半導体産業

11

（参考）世界の半導体出荷額の推移
 半導体は、市場規模４７兆円超の巨大産業。IoT等の普及に伴い、今後も市場規模は拡大していく見込み。
世界の半導体出荷額の推移（アプリケーション別）（出典）IHS

12

IoT社会の進展により増加する消費エネルギー 近年、IT機器の普及により、世界的にデータ量が急増。この動きに対応するため、データを処理する
IT機器の基幹部品である半導体の高性能化・省エネ化に向けた技術開発を実施してきた。
 今後、あらゆるモノがインターネットに繋がり、そこで得られる大量のデータを活用して、新たな技術やサービスの開発・提供が行われる「IoT社会」の進展により、更なる消費電力量の増加が見込まれる。
 増加していく消費エネルギーを抑制するため、半導体の高性能化・省エネ化や、総合的なコンピュー
ティング技術の高度化に向けた技術開発が必要。
IT機器の普及に伴う世界的な情報量の増加見込み

我が国のIT機器の消費電力量の増加見込み

国際的なデジタルデータ量は、
2010年から2020年にかけて約40倍に増加見込み（出典）総務省「情報通信白書」（出典）平成２６年度エネルギー環境総合戦略調査報告書、平成２７年度エネルギー環境
13
総合戦略調査報告書等を基に試算。

（参考）エネルギーミックスにおける省エネ対策
 2030年度に最終エネルギー需要を対策前比で▲13％。
 オイルショック後並みのエネルギー消費効率（最終エネルギー消費量／実質GDP）の改善（35％）が必要。

14

我が国半導体産業の現状 ～国際的なシェアの低下～
 世界市場が拡大する中、我が国の半導体産業のシェアは、1980年代以降、徐々に縮小。
半導体の売上高（左軸）と日本企業のシェア（右軸）の推移

日米半導体協定（出典）IHS15

情報処理のトレンド（現在）：クラウドコンピューティングの拡大 インターネットを介してクラウドが大量のデータを収集し、巨大なデータセンタで処理する
クラウドコンピュ―ティングの市場が拡大。
クラウドサービスの市場規模予測

クラウドコンピューティングのイメージ
データセンター（クラウド）集中型の情報処理

クラウドがデータを吸い上げて処理する

デバイス層（エッジ）

エッジで取得するデータが増えると、• データ伝送量も増加• リアルタイム処理は困難（出典）IHS

予測16

自動運転時代の車載半導体の機能構成イメージ 自動運転では、「走る」「曲がる」「止まる」の制御を行い、「小脳」の役割を果たすマイコンに加えて、「目」となるセンサー情報を用いて、認識、判断等を行い、「大脳」の役割を果たす半導体（プロセッサ）やAI等のプログラムを司るソフトウェアが重要になる。
 車外で行われるAI学習とは異なり、車載の「大脳」は、限られた消費電力の下で、リアルタイムでの判断等を行うことが要求される。
先人の
知恵

クラウド
AI学習
ソフトウェア

AI学習用プロセッサ

学習済モデル

目

自動運転で
加わる要素

センサー（カメラ、レーダーなど）
アナログ半導体（信号変換）

脳
（大脳）

プロセッサ

脳
（小脳）

マイコン

神経

アナログ半導体（信号変換）

心臓

パワー半導体（大電流制御用）

筋肉

モーター

AI等
ソフトウェア

通信用半導体アナログ半導体（電源制御）

アナログ半導体（電源制御）

車両エッジ

通信用半導体

従来の自動車制御の要素

17

情報処理のトレンド（今後）：エッジコンピューティングの台頭
 今後は、エッジ側で情報処理を行い、クラウドへの情報伝送を削減することで、高速かつ高効率な情報処理を実現する「エッジコンピューティング」の重要性が増す見込み。
データセンター（クラウド）集中型の情報処理

Connected Industriesを支える
基盤技術

クラウドがデータを吸い上げて処理する

クラウドへは必要最低限の情報を伝送

デバイス層（エッジ）• データ伝送量も増加• リアルタイム処理は困難

エッジでも情報を処理• クラウド・エッジで処理を分散• リアルタイム性を実現

18アルゴリズムのトレンド：AI技術の急速な進展と計算量の増加
 AI技術の進展等により、大量のデータを高速・低消費電力で処理することへのニーズが拡大。
 例えば、非営利の研究機関によると、AIが学習に要する計算量は、概ね3.5カ月毎に倍増。2012年から５年半で、AIが学習に要する計算量は約30万倍に増加。
AIが学習に要する計算量の推移

学
習
に
要
す
る
計
算
回
数

（出典）OpenAI HPを基に作成

学習に要する計算量は約3.5ヶ月毎に倍増
約３０万倍

年

19

情報処理を担うハードウェアのトレンド：ムーアの法則の終焉
 1970年代から続くムーアの法則（集積回路上の同一面積に占めるトランジスタの数が、1.5～２年毎に倍増）というメガトレンドが終焉しつつある。
 情報処理ニーズの拡大に対応するためには、これまでとは異なるアプローチが必要。
ムーア時代

ポストムーア時代

 トランジスタの微細化が年々進展し、高性能化・低廉化が進展。

 微細化を通じたハードウェアのコスト低下・性能向上が緩やかに。
 大量のデータを高速・省エネで処理するというニーズに対応するため、- 特定の計算ドメイン（AI 等）に特化した高性能化の追求

微細化を通じたコスト低下・性能向上が緩やかに- 従来技術の延長線上にない革新的な技術の開発等が求められる。

（出典）The Economist HPを基に作成

20

エッジコンピューティング・次世代コンピューティング技術の開発
 エッジ側で動作する低消費電力コンピューティング技術や、新原理により高速化と低消費電力化を両立する次世代コンピューティング技術の開発を推進。
AI利用の拡大やIoTの進展による高速・高効率の情報処理へのニーズ拡大
ハードウェアの性能向上を支えてきた
ムーアの法則の終焉

リアルタイム処理や分散処理の要求に基づく
エッジコンピューティングの台頭

次世代コンピューティング技術の開発

革新的AIエッジコンピューティング技術の開発

高速化と省エネ化を両立するコンピューティング技術や、将来的に破壊的イノベーションに繋がり得る新原理コン
ピューティング技術（量子コンピュータ 等）を開発。

電力等の制限が厳しいエッジ側において、AIを用いたデー
タ処理等を効率的かつ省エネルギーで実現するため、革新的なエッジコンピューティング技術を開発。

＜活用イメージ＞
大電力で運営されるデータセンタ

電力制限があるエッジデバイス「猫」

膨大な学習データ

AIのプログラム

学習済みモデル

入力データ

学習済みモデルを搭載したエッジチップ

出力データ21

（１）AIエッジコンピューティング技術

AIチップの開発

22

AIチップ市場の見通し
 米調査会社によると、深層学習用のAIチップは、2018年から2025年の７年間で、出荷数は18倍、市場規模は14倍（51億ドル→726億ドル）に増加する見込み。
 市場全体のうち、エッジコンピューティング向けが3/4以上を占めると予想されている。
深層学習用AIチップの出荷数の見込み
726億ドル
29億個

51億ドル
1.6億個

（出典）Tractica HPを基に作成

23電子機器の分野別市場規模の予測
 PCやTV等の成長が止まり、産業・車載分野の拡大が開始。
電子機器の生産額予測（金額）（百万ドル）
Million $電子機器の生産額予測（割合）

電子機器生産金額予測

3,000,000

電子機器生産金額予測
100%

90%
2,500,000

成長分野

80%
70%

2,000,000

Industrial
60%

Automotive

シェア低下
Consumer

Automotive

1,500,000

Industrial

50%
Consumer
Wireless Communications
40%
Wired Communications

1,000,000

成長鈍化

Data Processing
30%
20%

500,000

Wireless
Communications
Wired
Communications

シェア低下

Data Processing

10%0（出典）IHS

0%

予測

予測

24

エッジ向けチップ開発における我が国の強み
 エッジ向けの専用チップが搭載されるのは、我が国の製造業企業が強みを有する分野。
 回路メーカーと完成品メーカーが一体的に開発に取り組み、競争力を強化。
クラウドサービス
ア
シプ
ョリ
ンケ
ー

海外の大手プラットフォーマーはクラウドサービスに注力

業
界
動
向

海外の大手プラットフォーマーは自社のクラウドサービスに適したAIチップの開発・活用を開始

Ａ
Ｉ
チ
ッ
プ

クラウド用AIチップ• 処理能力を重視• 大消費電力

エッジコンピューティング
エッジ側の産業（自動車、家電、製造業など）でMadein Japanの高品質な製品が日本の売り。

日本には、チップ技術に関するこれまでの蓄積があり、有望なベンチャー企業も多数存在 アプリケーション側との連携
 （汎用）チップ技術の活用 先行研究の成果(AI技術等)

エッジ用AIチップ• 低消費電力性を重視• 特定のAI処理に特化した処理性能
25

AIチップ設計拠点の構築とベンチャー企業によるAIチップ開発の加速 AIチップ開発を目指すベンチャー企業にとって、高額の設計ツールや検証装置、設計に必要なノウハウ等は、非常に高いハードル。
 優れたアイデアを持つベンチャー企業に、AIチップ開発に必要な開発環境等を提供し、AI利用・開発の基盤となるAIチップの開発を加速。
プロトタイプ

ＡＩチップ開発（ベンチャー企業）
・チップの設計・検証（拠点の開発環境等を利用）・チップの試作

ビジネス化

大企業との
連携等

開発環境、技術的サポート 等

ＡＩチップ設計拠点（産業技術総合研究所、東京大学）
・設計ツールや検証装置等の開発環境の構築・管理

様々な分野の製品に導入され、ＡＩ利用・開発の基盤となる・民間企業への技術的サポート 等
設計ツール／検証装置

専門家

26

（２）次世代コンピューティング技術

量子コンピュータの開発

27

各国における量子コンピュータ開発の動向
 ムーアの法則が終焉しつつある中、従来技術の延長線上にない新たな仕組みの「次世代コンピュータ」開発に各国が着手。その代表例が「量子コンピュータ」。
 量子コンピュータには、汎用型（高速に解ける問題は限定的）の「ゲート方式」と、組合せ最適化問題に特化した「アニーリング方式」の２つの方式が存在。経済産業省
では、早期の実用化が想定される後者（＝量子アニーリングマシン）の開発を実施。
各国政府における量子コンピュータ開発の動向
2018年12月、トランプ大統領が「国家量子イニシアチブ法」に署名。米国科学技術政策局
下に専用オフィスを設置。量子情報科学を推進する活動に5年間で総額12.8億ドルを投資。
2018年より、｢Quantum Technology Flagship｣を開始し、量子コンピュータを含む量子科学技術に10年間で総額10億ユーロを投資。
2015年、量子コンピュータ開発に取り組むため、中国科学院がAlibabaグループと共同で「量子計算実験室」を設立。現在、760億元をかけて「量子情報科学国家実験室」を建設中。
2018年度より、経済産業省が「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピュー
ティングの技術開発事業」（初年度予算100億円）を開始。また、文部科学省が「光・量子飛躍フラッグシッププログラム（Q-LEAP）」（初年度予算22億円）を開始。
（出典）公表情報

28

（参考）量子アニーリングマシンのユースケース例
 量子アニーリングマシンは、膨大な組合せの中から最適な組合せを見つける「組合せ最適化問題」を解くことに特化した量子コンピュータ。
 社会には⾄る所に組合せ最適化問題が存在。広範な産業分野で活用される可能性。

29

量子コンピュータ開発における我が国の強み 量子コンピュータの理論からハードウェアの基礎技術まで日本発で長い研究の蓄積がある。また、世界トップレベルの超電導デバイスの製造技術も備えている。
 ハード・ソフト両面での技術開発を進めつつ、アプリケーションの開拓に取り組み、早期の社会実装を目指す。

量子コンピュータにおける先駆者
西森 秀稔

世界トップレベルのデバイス製造技術

東京工業大学 教授

1998年に量子アニーリング理論を提案。

蔡 兆申
中村 泰信

理研チームリーダー、東京理科大学教授
理研チームリーダー、東京大学教授

1999年に超電導回路による量子ビットを世界で始めて実現。（当時、両者ともNEC研究所）

日本唯一の超電導集積回路専用
クリーンルーム。超電導デバイス製造に関する知見を多数有する。
30

日本政府（経済産業省）におけるアニーリングマシン開発
 ハードウェア、ソフトウェア、アプリケーションの各層において開発を実施。
【アプリケーション】

デジタル広告各分野の組合せ最適化問題をイジングモデルに変換する手法を開発。

複数の企業・研究機関（株式会社デンソー、TDK株式会社、産業技術総合研究
所、物質・材料研究機構、東京大学 等）がアプリケーション開発を実施【ソフトウェア】

自動車

新材料開発

セキュリティ

機械学習

その他

ユーザ企業ハブ

ハードウェアに依存せず、イジングモデルから量子ビットへの入力と、量子ビットからイ
ジングモデルへの出力を行うことが出来る
共通ソフトウェアを開発。

フィックスターズ

国立情報学研究所

豊田通商

東京工業大学【ハードウェア】
規模の大きな問題に対応できるよう、超電導量子アニーリングマシンとCMOSアニーリ
ングマシンの双方について、量子ビットやビッ
ト数の拡張性が高いハードウェアを開発。

超電導量子アニーリングマシン

CMOSアニー
リングマシンデジタル
アニーラ

コヒーレントイジングマシン＜ハードウェア提供を通じて参画＞

既存の量子アニーリングマシン

古典マシン(スパコン)

リファレンス31

目次
１．Connected Industriesの実現に向けた課題
２．半導体・コンピューティング技術の高度化
３．サイバーセキュリティ対策の強化
４．民間企業によるデータ利活用の推進
５．信頼できるサプライチェーンの確保
６．まとめ
32

サイバーセキュリティの重要性の高まり
 Connected Industriesが生み出す「つながり」は、悪意ある者にとっては、サイバー攻撃の機会の拡がりでもある。
 Connected Industriesとサイバーセキュリティ対策は、一体的に推進する必要がある。
情報セキュリティ10大脅威（組織）JPCERT/CC（※）のインシデント調整件数(※)海外機関との国際連携によりインシデント対応等を実施する一般社団法人（調整件数）

2010年頃と比べ件数が3～4倍増加
10641
9684 9659
8717

8891

5606

2875 2802

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

（出典）JPCERT/CC「インシデント報告対応レポート」より経済産業省作成

順位

情報セキュリティ10大脅威（組織）１位

標的型攻撃による被害

２位

ビジネスメール詐欺による被害

３位

ランサムウェア（不正プログラム）による被害

４位

サプライチェーンの弱点を悪用した攻撃の高まり

５位

内部不正による情報漏えい

６位

サービス妨害攻撃によるサービスの停止

７位

インターネットサービスからの個人情報の窃取

８位

IoT機器の脆弱性の顕在化

９位

脆弱性対策情報の公開に伴う悪用増加

10位

不注意による情報漏えい（出典）IPA「情報セキュリティ10大脅威2019」を基に作成

33

サイバー攻撃の脅威レベルの向上の例①：
ランサムウェア”WannaCry”の猛威 2017年５月、少なくとも約150か国において、Windowsの脆弱性を悪用したラン
サムウェア「WannaCry」に感染する事案が発生。
 感染した欧州企業から、サプライチェーン経由で国内企業も感染。
工場の制御PCがロックされ製造停止という事態も社内へ感染拡大

金銭要求メッセージ
で画面ロック

インターネット
から侵入

悪意のある
コード

社外へも感染拡大

海外工場のPCが乗っ取られ
WAN経由で侵入
インターネットやWANから侵入

一旦社内に侵入、感染すると、Windowsの脆弱性を突いて、社内外に級数的に感染を拡大

34

サイバー攻撃の脅威レベルの向上の例②：
携帯端末に不正プログラムが仕掛けられた事例
 2016年、米国セキュリティ会社が携帯電話のフラッシュメモリのファームウェアに仕込まれている不正プログラムを発見。中国企業が開発・製造したもので、ユーザーの同意なしに、72時間おきに携帯電話内の情報が中国のサーバーに送信される。
 製造時に物理的に組み込まれた不正プログラムは検知や削除が容易ではない。
フラッシュメモリに不正プログラムが仕掛けられた事例
端末の中の情報を、中国のサーバーに送信することを指示。

格納

格納

不正プログラム（イメージ）

携帯電話

中国にある
サーバー

フラッシュメモリ35

サイバー攻撃の脅威レベルの向上の例③：制御系にまで影響が波及 米国ICS-CERT（国土保安省において制御システムのセキュリティを担当する機関）の報告では、重要インフラ事業者等において、制御系にも被害が発生。
 ウクライナでは、2015年と2016年にサイバー攻撃による停電が発生。2016年の攻撃
では、サイバー攻撃のみで、停電が引き起こされた。
米国の重要インフラへのサイバー攻撃の深さ

攻撃のうち約一割は、制御系までサイバー攻撃が到達

Level 2 –Business Network
39

ITネットワークへの侵入
269件

2016年に発生したウクライナの停電に係る攻撃（CrashOverRide(Industryoyer)）
不正アクセス

不正ソフト
書込み【IT系システム】【重要インフラ】【産業用制御系システム】
不正操作
・停止

（出典）NCCIC/ICS-CERT Year in Review FY2015
Homeland Security より経済産業省作成

停電発生(出典)https://www.jiji.com/jc/v2?id=20110311earthquake_25photo(出典)www.chuden.co.jp/hekinan-pr/guide/facilities/thermalpower.html

36取引先のサイバーセキュリティ対策の遅れ 我が国では、業務委託先など取引先のセキュリティ対策への対応が遅れていると言われている。

自社の状況把握は欧米に比べてやや少ない程度

業務委託先の状況把握は米国の半分以下、欧州の2/3

調達先の状況把握は欧米の6割以下

出典：独立行政法人情報処理推進機構「企業のCISOやCSIRTに関する実態調査2017-調査報告書-」（2017年4月13日）* 日本・米国・欧州（英・独・仏）の従業員数300人以上の企業のCISO、情報システム／情報セキュリティ責任者／担当者等にアンケートを実施（2016年10～11月）* 回収は日本755件、米国527件、欧州526件

37欧米において強化される「サプライチェーン」サイバーセキュリティへの要求
 米国、欧州は、サプライチェーン全体に及ぶサイバーセキュリティ対策を模索。
【米国】

【欧州】

 2018年4月16日、サイバーセキュリティフレーム
ワーク（NIST策定のガイドライン）に、『サプライチェーンのリスク管理』及び『サイバーセキュリティリ
スクの自己評価』を追記

 2018年5月10日、エネルギー等の重要インフラ事
業者に、セキュリティ対策を義務化（NIS
Directive）を施行

 2017年末、防衛調達に参加する全ての企業に対してセキュリティ対策（SP800-171の遵守）を義務化

 2017年、単一サイバーセキュリティ市場を目指し、
ネットワークに繋がる機器の認証フレームの導入検討を発表
 2018年5月25日、EUの顧客データを扱う企業に対するデータ処理制限等の新たな義務（GDPR）を施行

セキュリティ要件を満たさない事業者、製品、サービスは
グローバルサプライチェーンからはじき出されるおそれ38

（１）サイバー・フィジカル・セキュリティ対策
フレームワーク（CPSF）の策定

39

サイバー・フィジカル・セキュリティ対策フレームワーク（CPSF）の策定
 2019年4月、Society5.0におけるセキュリティ対策の全体像を整理し、産業界が自らの対策に活用できるセキュリティ対策例をまとめた、『サイバー・フィジカル・セキュリティ
対策フレームワーク（CPSF）Ver1.0』を策定。価値創造に取り組む全主体が対象。

40

産業分野ごとの検討の促進：分野別のSWGの設置
 CPSFを産業分野別に順次展開し、具体的適用のためのセキュリティポリシーを検討。

WG１

制度・技術・標準化［2018年２月～（５回開催）］
2019年４月 CPSFの決定・公表

標準モデル

Industry by Industryで検討 (分野ごとに検討するためのSWGを設置)
ビル（エレベーター、
エネルギー管理等）［2018年２月～（８回開催）］
2018年9月 ガイドライン（β版）を公開
2019年3月 ガイドライン第1版（案）のパブコメを実施

電力［2018年6月～（４回開催）］

防衛産業［2018年３月～（８回開催）］

自動車産業

2019年４月 第一回会合開催

スマートホーム［2018年３月～（８回開催）］
2019年度までにガイドライン取りまとめを目指す（予定）(防衛装備庁 情報セキュリティ官民検討会）

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(JEITA スマートホーム部会 スマートホームサイバーセキュリティWG）

その他コネイン関係分野
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（２）ハードウェアセキュリティの向上に必要な技術の開発

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エッジからクラウドに⾄るハードウェアセキュリティ基盤構築に向けた技術開発
 高機能暗号、通信制御機器、複製不可能デバイス、計測セキュリティ、セキュリティ評価
技術等、エッジからクラウドまでのハードウェアセキュリティ確保に必要な基盤を構築するための技術開発を実施。

正しい通信だけを許可する
ルータ等の通信機器

高機能暗号
高機能暗号を高速・低消費エネル
ギーで実現するチップとソフト
ウェアの要素技術の開発。

使用するサービスを元に自動で通してよい通信のみを通す「通信制御」
により、セキュリティ対策を個別に実施できない機器を守る。

セキュリティ評価技術

複製不可能デバイス

エッジデバイスに適用されるセキュリティ技術の性能を評価するための技術・方法論の開発。

製造プロセス中のゆらぎなど複製困難な特性(PUFなど)を利用して実現。デバイス固有のIDや暗号鍵に利用することで、安価に機器認証・偽造品防止する要素技術の開発。

計測セキュリティ(PUF: Physical Unclonable Function)

センサ等による情報取得に対する脅威への対策に関する要素技術の
開発。
PUF

PUF

エッジデバイスに関するセキュリティ基盤技術の開発
 IoT機器を狙ったサイバー攻撃は、近年急増。製品自体の安全確保の必要性に加えて、クラウド側への侵入経路でもあるエッジデバイスのセキュリティは、非常に重要。
 エッジデバイスへの攻撃に対するセキュリティ技術を開発するとともに、既存の技術も含めて、その性能を横断的に評価するための評価技術を開発。
IoT機器に対する攻撃の激増

エッジデバイスへのサイバー攻撃（例：自動運転車）[チップ情報の盗み出し] プロービング（信号を読み取
る針を直接回路に接触）
 チップのパッケージ剥離 等

攻撃

AIチップ

レーダー

カメラ

攻撃

[入力部位への攻撃]
 電磁波照射 超音波照射 等（出典）総務省「円滑なインターネット利用環境の確保に関する検討会」資料

攻撃

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オープンアーキテクチャ・プロセッサへの期待 プロプライエタリな命令セット（ISA）を有するプロセッサメーカーが、大きな世界シェア・影響力を保持する中、それに対抗する流れとして、ISAや必要な開発ツール群などのソフトウェアをオープンにしたプロセッサが、徐々に広まりつつある。このようなオープンアーキテクチャのプロセッサでは、
ISAの拡張などを自由に行うことが可能。
 欧米のように強いISAを有するプロセッサメーカーがない日本としても、オープンアーキテクチャのプ
ロセッサ開発・利用を進めることで、コストを抑えつつ製品の自由度を高めていく必要がある。
 加えて、プロセッサの基本的・物理的設計情報を検証可能にしておくこと（=ホワイトボックス
化）は、セキュリティの向上にも繋がる。

オープンアーキテクチャ・プロセッサを開発・利用することのメリット• ISA・プロセッサIPの供給・サポートを特定の企業に依存しない（半導体のライフサイクルとユー
ザー製品のライフサイクルの橋渡し）• 高額なライセンス料の支払いが不要• 製品の自由度の向上（ISAや開発ツール群・ファームウェア等の拡張性 など）• ホワイトボックス化によるセキュリティの確保
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（３）人材育成

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産業サイバーセキュリティセンター（ICSCoE）の設立
 世界では、重要インフラ事業者等の制御系システムに対するサイバー攻撃被害が多発。
重要インフラや産業基盤のサイバーセキュリティを抜本的に強化するため、2017年に
IPA産業サイバーセキュリティセンターを設立。
 模擬プラントを用いた演習や、攻撃防御の実践経験、最新のサイバー攻撃情報の調査・分析等を通じて、社会インフラ・産業基盤へのサイバーセキュリティリスクに対応する人材・組織・システム・技術を生み出す。
 「中核人材育成プログラム」では、世界的にも限られた制御系セキュリティにも精通する講師を招き、１年間でテクノロジー、マネジメント、ビジネス分野を総合的にトレーニング。
原発の制御システム停止（米国、2003年）
発電所の制御システムがウィルスに感染。制御システ
ムが約５時間にわたって停止。

製鉄所の溶解炉損傷（ドイツ、2014年）
何者かが製鉄所の制御システムに侵入し、不正操作をしたため、生産設備が損傷。

大規模停電（ウクライナ、2015・2016年）
変電所がサイバー攻撃を受け、大停電が発生。

産業サイバーセキュリティセンター
Industrial Cyber Security
Center of Excellence (ICSCoE)

センター長
遠藤 信博（日本電気株式会社会長）

アドバイザーキース・アレキサンダー（米国元国家安全保障局長官）
デニス・ブレア（元米国国家情報長官）
土居 範久（慶應大学名誉教授）
名和 利男（サイバーディフェンス研究所）
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（参考）産業界からの人材受け入れ状況（２０１８年度）
 電力、ガス、鉄鋼、石油、化学、自動車、鉄道、ビル、放送・通信、住宅等の各業界60社
以上から約80名の研修生を受け入れ。
２０１8年度 受講生内訳 [計８３名]

業種
電力

17

鉄鋼

8

ガス

1

石油

4

化学

7

鉄鋼

自動車・自動車部品

8

10%

鉄道

4

建設・ビル

3

放送・通信

7

保険ベンダー

3

産業ベンダー

18

その他

3

全体

83

その他
4%

電力

産業ベンダー

20%

22%

保険ベンダー
4%

ガス

放送・通信

1%

8%

石油

建設・ビル
3%

化学

鉄道

自動車・自動

5%

車部品
10%

8%

人数

5%

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目次
１．Connected Industriesの実現に向けた課題
２．半導体・コンピューティング技術の高度化
３．サイバーセキュリティ対策の強化
４．民間企業によるデータ利活用の推進
５．信頼できるサプライチェーンの確保
６．まとめ
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我が国のデータ利活用の現状と課題①
 我が国企業のうち、産業データをビジネスに活用している企業は、米国やドイツの半分程度と言われている。
諸外国比較（産業データの利活用状況）
100%
10.5%

8.7%

20.1%

19.2%

22.9%
80%

60%

活用予定なし

25.3%
28.4%

40.4%

活用を検討
ある程度活用

40%

35.4%

2.5倍

41.0%
20%

既に積極的に活用

1.9倍

31.7%

16.4%
0%
日本

米国

ドイツ

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」（平成29年）から経済産業省作成

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我が国のデータ利活用の現状と課題②
 一方で、製造現場のデータ利活用への関心は、急速に進展。工場内でデータ取得をしている企業の割合は、2015年から2016年にかけて３割程度増加している。
国内工場でのデータ収集の有無

収集データの生産プロセスの改善・向上等への活用
0%

2016年
いいえ,
33.4%

(n=4566)

はい,66.6%

資料：経済産業省調べ（16年12月）

2015年｢見える化｣を行い､プロセスを改善（生産工程全
般の機械の稼働状態）｢見える化｣して､プロセスを改善（人員の稼
働状態）(n=3751)

はい, 40.6%
いいえ,
59.4%

｢見える化｣を行い、プロセスを改善（個別工程の機械の稼働状態）

製造物･部材のトレー
サビリティ管理を行う

海外工場でもデータ等の収集･活用を行う

実施している（出典）経済産業省調べ

10%

20%

30%

40%

【2016調査】(n=3966)

15.5%

7.2%

【2015調査】(n=3507)

18.1%

4.6% 12.3%1.4%

30.0%【2016調査】(n=3980)

13.9% 7.5%

【2015調査】(n=3518)

16.3% 5.0% 13.7%1.7%

9.1% 7.1%

35.4%【2015調査】(n=3510)

10.2% 5.6%

17.8% 2.9%

【2016調査】(n=3897)

16.4% 4.0%

【2015調査】(n=3496)

14.7% 3.2%11.8% 6.6%
10.0% 6.8%

【2015調査】(n=626)

11.5% 7.0%

実施する計画がある

60%

8.9%

90%

100%

38.4%

8.9%

38.3%

10.0%

38.4%
63.5%

16.4%

39.1%
63.7%

38.9%

可能であれば実施したい

80%

63.3%

24.1%

21.9%

70%

63.5%

31.4%

【2016調査】(n=3970)【2016調査】(n=720)

50%

16.7%
8.1%

実施予定なし

27.6%
51.4%

データ収集を行っていない

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IoT投資の促進（Connected Industries税制の創設）
 一定のサイバーセキュリティ対策が講じられたデータ連携・利活用により、生産性を向上させる取組について、それに必要となるシステムや、センサー・ロボット等の導入に対して、特別償却30％又は税額控除3％（賃上げを伴う場合は5％）を措置。
 事業者は当該取組内容に関する事業計画を作成し、主務大臣が認定。認定計画に含まれる設備に対して、税制措置を適用（適用期限は、令和２年度末まで）。
課税の特例の内容【計画認定の要件】①データ連携・利活用の内容
・社外データやこれまで取得したことのないデータ
を社内データと連携
・企業の競争力における重要データをグループ
企業間や事業所間で連携②セキュリティ面
必要なセキュリティ対策が講じられていることをセキュリティの専門家（登録セキスペ等）が担保③生産性向上目標
投資年度から一定期間において、以下のいずれも達成見込みがあること
・労働生産性：年平均伸率２％以上・投資利益率：年平均15％以上

 認定された事業計画に基づいて行う設備投資について、以下の措置を講じる。
対象設備

特別償却

ソフトウェア
器具備品
機械装置

30%

税額控除
3%
（法人税額の15％を限度）

５％ ※（法人税額の20％を限度）【対象設備の例】
データ収集機器（センサー等）、データ分析により自動化する
ロボット・工作機械、データ連携・分析に必要なシステム（サーバ、ＡＩ、ソフトウェア等）、サイバーセキュリティ対策製品
等

最低投資合計額：5,000万円※ 計画の認定に加え、平均給与等支給額の対前年度増加率≧３％を満たした場合。

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（参考）AI関係の特許出願件数

上位１０社中６社が日本企業（出典）「WIPO Technology Trends 2019 – Artificial Intelligence」を基に作成

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目次
１．Connected Industriesの実現に向けた課題
２．半導体・コンピューティング技術の高度化
３．サイバーセキュリティ対策の強化
４．民間企業によるデータ利活用の推進
５．信頼できるサプライチェーンの確保
６．まとめ
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まとめ
 新たな付加価値や製品・サービスを創出し、様々な社会課題を解決する「Connected Industries」及びそれが実現する「Society5.0」は、自然にもたらされるものではない。
 実現に向けては、- 情報処理の基盤となる技術（半導体 等）の高度化- セキュアなデータ利活用を可能とするサイバーセキュリティ対策の強化- 民間企業によるデータ利活用とそれによる新たな付加価値の創造- 国際経済秩序の変化も踏まえた信頼できるサプライチェーンの確保などの課題が存在。
 政府による効果的な支援と、民間企業による積極的な取組の双方が不可欠。
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