報告書

令和３年度産業経済研究委託事業（製造業におけるデータ品質改善に関する調査）株式会社野村総合研究所
コンサルティング事業本部

2022年2月

議題

背景と目的
製造業の現状認識（製造業を巡る環境変化）
日本の製造業が抱える課題
課題を踏まえた今後の方向性
データ品質確保のための要件と取組の方向性
今後必要な施策（案）
参考資料

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1

議題

背景と目的
製造業の現状認識（製造業を巡る環境変化）
日本の製造業が抱える課題
課題を踏まえた今後の方向性
データ品質確保のための要件と取組の方向性
今後必要な施策（案）
参考資料

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背景と目的
情報通信技術の発達やデジタル化の進展に伴い、事業活動等により生み出されるデータ量は指数関数的に増大しており（情報爆発）、これらのデータを如何に企業活動において賢く利活用するかの重要性が高まっている。これからの製造業は、リアルを起点として組織間・業種間を超えた各種データをサイバー空間に集め、サイバー空間上でAI等新しい技術を用いながら設計、シミュレーション、生産管理などを行い（デジタルツイン等）、付加価値を創出する動きが活発化すると考えられる。
しかしながら日本の製造業には現場の強さや改善による生産性向上の成功体験が強いことから現状の仕組みに過剰最適化された「経路依存性の罠」が存在し、組織間を超えた連携はなかなか難しいなどの問題を抱えている。こうした「経路依存性の罠」を乗り越えるためには、システムありきの設計思想から脱却し、データ中心の設計思想へ転換をはかるべきとも考えられるが、そのための課題や転換に必要な取組は何かを明らかにしていくことが求められている。
具体的には、データの流通、連携、協調を図ることで、協調状況監視による設備保守の効率化（多様な企業のマ
シン稼働データをAIに学習させ予兆保全の予測精度向上等）、 Volume、Variety、Velocityに優れたビッグデータ
によるデジタルツインの精度向上による品質改善（多様な企業の加工データをAIに学習させ最適加工条件を発見）などの「ご利益」が期待される。
しかし、これらの「ご利益」を享受するためには、データ品質の担保が必須となる。また、データ品質を担保していくためには相当のカネと時間がかかるものと想定され、何を目的に、どのようにデータ品質改善を行うのかを明らかにすることが必要となる（例えば、製造業のどの経営課題と関係するか、どのようなストーリーが求められるか？）。

本調査の目的• 製造業におけるデータ流通による価値創出のあり方と求められるデータ品質の論点の明確化• 「データ品質改善活動」を実施していくための課題や実施方法の仮説構築
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3本調査のアプローチ
データ品質に関する有識者からなる「有識者会議」、ならびに製造業のデータマネジメントに関する有識者からなる「WG：ワーキンググループ」における討議を中心に検討を行った

調査・分析（事例分析、
ヒアリング調査等）

•
•

事例分析
ヒアリング調査、
など

有識者会議

WG

データ品質に関する有識者

製造業のデータマネジメント
に関する有識者•••

製造業におけるデータ流通による価値創出のあり方
上記実現に向けたデータ品質確保のための要件
今後の方向性と必要な施策（案）、など

報告書の取りまとめ

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データ品質とは何か？
データ品質とはデータが具備すべき特性、要件などを定義したもの対象とするデータにより複数の定義（規格、標準）が存在する対象とするデータ

概要

ISO 8000

ビジネスプロセスで扱われる
様々なデータ

産業データ全般のデータ品質を確保するための要件、そのための手順などを規格化（IDQ：Industrial Data Quality）

ISO 25000

システム、ソフトウェア等で扱うデータシステム、ソフトウェアが処理するデータの品質の構造をモデル化し、それを構成する品質の観点（品質特性）をデータ品質モデルとして定義（ SQuaRE: Systems and software Quality
Requirements and Evaluation）

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ISO 8000：目的適合性

ISO 8000によるデータ品質の定義⇒「目的適合性」として規定

ISO 8000（データ品質）

ISO 9000（品質）「データ品質」とは「品質」とはあるデータが本来備える特性の集合がある対象が本来備える特性の集合がデータ仕様を満たす度合い

要求事項を満たす度合い

データ仕様：
表現形式特定の事象・事物を正しく反映するための要件（業務要件に対応しデータ項目や出力・伝達のタイミングなど）を取りまとめたもの

出所：三菱重工株式会社苑田氏資料より作成

要求事項：明示されている、通常暗黙のうちに了解されている、又は義務として要求されているニーズ若しくは期待

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ISO 8000：目的適合性

ISO 8000はデータ品質を３つのカテゴリに関して定義し、計測の仕方を規定

ISO 8000の「データ品質」

構文的品質（syntactic quality）

メタデータによって宣言される要件などの、規定された構文（シンタックス）に対してデータが規格適合している程度を示す

意味的品質（semantic quality）

データが、表現しようとしているものと一致している
程度を示す

実用的品質
（pragmatic quality）

データが、特定の目的のために適切かつ意味のあるものとみなされる程度を示す

出所：三菱重工株式会社苑田氏資料より作成

検証（Verification）

妥当性評価（Validation）

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ISO 8000：相互運用性

普遍的要件である国際標準を根本規範とし階層的秩序によりドメイン毎の相互連携を担保

出所：三菱重工株式会社苑田氏資料より作成

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ISO 25000：データ品質特性固有性とシステム依存性

SQuaREは、データ品質特性を固有の視点からのものとシステム依存の視点からのものに分類
データ品質特性を固有の視点

システム依存の視点

正確性（Accuracy）○

完全性(Completeness)○

一貫性(Consistency)○

信憑性(Credibility)○

最新性(Currentness)○

アクセシビリティ(Accessibility)○○

標準適合性(Compliance)○○

機密性(Confidentiality)○○

効率性(Efficiency)○○

精度(Precision)○○

追跡可能性(Traceability)○○

理解性(Understandability)○○

可用性(Availability)○

移植性(Portability)○

回復性(Recoverability)○
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9製造業におけるデータ品質の要件（初期仮説）
データ流通のご利益

データ品質の要件
データ品質の可視化

データ品質による価値評価（指標化、可算化）（データ流通・取引の安定性確保等）

データ流通・取引による価値創出

コントロール（データアクセス・利用）、データ汚染・コンタ
ミ防止・改ざん防止
データの因数分解の問題への対応（学習済みモデルからの逆問題は次元の制約が存在）

セキュリティ・トラストの担保

ドメイン間での情報連携、相互運用性
機械学習との統合（自動化、ダイナミックケイパビリティ）

クロスドメイン理解

ビッグデータ（Volume, Variety, Velocity等）によるモデル精度向上
マルチモーダル（複数種類のデータを入力し、統合的に処理）な情報連携による認知的な閉じの実現

高精度なモデル生成に資するデータ

データ駆動による価値創出（暗黙知の形式知化、
高次元科学）

データ駆動型へのモノづくりの変化への対応（テスト駆動開発等）
品質管理の形式知化、スケーラビリティ確保（海外の形式知化の流れにより品質でも敗戦する懸念）

データとプロセスの連携

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製造業におけるデータ品質に関する論点（初期仮説）
データ品質に関する論点１
経営に資するデータ把握の担保（ダイナミックケイパビリティ、全体最適化等）
データ品質に関する論点３
組織間・システム間で情報交換する際のデー
タ品質要件・評価の方法やプロセスの担保（相互運用性）

GAIA-XDATA-EX

企業Aの（マザー工場）

経営レベル
製造管理レベル
製造現場レベル

バーチャル

クラウド層
計画層
（ERP）

MI・MBD・PDM

実行層

リアル

制御層
（PLC）
設備・
機器層

企画
研究

製品
設計

工程
設計

経営レベル、製造管理レベル、製造現場レベルの各階層ごとのデータ品質要件の担保（目的適合性）

設備

工程

設備

工程

データ

MES

データ

設備

工程

設備

工程

生産

工程のデジタル標準化
ライブラリ化データ
工程
設計

企業A（海外工場）/企業B
設備

工程

設備

工程

標準化工程で遠隔で効率的に工順作成

MES

エッジ処理・量子化

設備

工程

設備

工程

物流販売サービス

DL等による高精度なモデル生成の担保（正確性、精度、リアルタイム性、等）
データ品質に関する論点４

データ品質に関する論点２
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議題

背景と目的
製造業の現状認識（製造業を巡る環境変化）
日本の製造業が抱える課題
課題を踏まえた今後の方向性
データ品質確保のための要件と取組の方向性
今後必要な施策（案）
参考資料

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製造業の環境変化と課題
環境変化
不確実性増大（VUCAな経営環境）• ユーザニーズ多様化への対応（マスカスタマイゼーション）• サプライ・エンジニアリングチェー
ンの寸断（パンデミック）等

課題
ダイナミックケイパビリティの獲得

データがつながらない• 動的対応による選択肢確保• スケールアウト

グローバル化とブロック経済化（米中対立）

トレーサビリティの強化

持続可能性への対応（投資適格性の要件）

CN・CE（カーボンニュートラル・
サーキュラー・エコノミー）

人手不足・熟練散逸への対応

データに関する悩みの具体例

暗黙知の形式知化（品質管理）• エンジニアリングチェーンごとでデータがぶつ切り（設計と生産の分断）• サプライチェーンでデータがハンドオーバされない（EPCとオペレータ間）

セキュリティ・データ主権の不安が大きいデータが取れていない（リアルタイム性、リアルデータなし）

データ基盤がない• データマネジメント・標準化• リファレンス

データが少なくデータ協調による精度向上が見込めない
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ダイナミックケイパビリティの獲得

トレーサビリティの強化

CN・CE

暗黙知の形式知化（品質管理）

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見込み生産と受注生産のハイブリッドへの生産変革が進みつつある製造業においては多様化するユーザーニーズへの対応、外部の変動への対応力（レジリエンス）強化に向けて少品種大量生産、生産のフレキシブル化に対応する必要性が向上。
ユニバーサルデザインの限界（典型例としてのファストファッションの急激な凋落）グローバル化に伴うSC、ECの伸延による変動の拡大
変動を認めた最適化の重要性への認識の高まり（Factory Physics）

マスカスタマイゼーションの重要性向上と生産自動化の流れ。
内なる変動

ニーズの多様化
グローバル化
複雑性の向上• 従来は予測と5－10％ずれたら大変• 今日では20-30%ずれるのが当たり前

•
•
•
•

作業（加工時間）のバラツキ
故障
不良
段取替えに起因する変動、等外からの変動•••

需要変動（量）ニーズの変動（質）為替変動、カントリーリスク
サプライチェーンで起こる天災等による能力変動や人権・環境問題等に起因し
たリスク

CPS
（最適解のFB）

マスカスタマイゼーション

見込みでモジュール化し稼働率維持＋受注が来たら生産

Factory Physics（ものづくりの科学）。
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マスカスタマイゼーションによりデータ連携による「在庫の可視化」の重要性が増大
経営と現場が共通言語（在庫≒CF）で話せる為、データ連携のユースケースとしては最適生産計画ひとつをとっても、顧客の中で一つの生産を表すのにコードが複数存在（JANコード、製造コードなのか、ルール化されて一貫していない）

生産計画
生産計画から在庫が把握しづらい→実行系での在庫データの可視化が必要
工程１
工程２
WIP
完成品

● ●

工程３

●

モジュール

パーツ・モジュール・
完成品で管理の仕方が異なる→原単位ごとの在庫データの可視化が必要

●

●

パーツ

●

●

加工中

投入

リードタイム（サイクルタイム）

完了

納期と在庫のトレードオフの最適化

装置の流れと工程の流れは別→装置空間と工程空間の双方で在庫データの可視化が必要

TH

装置A

WIP
CT

IoT・CPSで最適な在庫の把握と管理が必要

マスターデータ
マネジメントのの重要性
例：オントロジー

TH：時間当りスループット（出来高、加工数）
WIP：仕掛（在庫）数（加工中を含む）
CT：投入から完成までのサイクルタイム

装置A
装置B
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DXのROIの視点もPOCで止まらないためには重要部門間を跨がないとDXの取れ高が小さい（部門内の改善活動は結構やり尽くしている？）
Step１

Step２

リアルタイム情報・
データの可視化

異常判断・予兆
アラート

Step３

Step４

Step５

予測・ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ

自律制御

自律最適制御チャレンジ３

サプライチェーン
横断

チャレンジ２

グローバル
全拠点

主要拠点

工場内

部署内

チャレンジ１
現状（部門内の改善は一定程度着手済み）
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設計と生産が分断している問題がデータ連携が進まない大きな要因
生産技術の人財の減少、設計に閉じた構造（設計が強く製造が弱い）
量産をイメージした設計になっていない
SPE業界は外資ベンダを買収し対応が進む（DFMのコンセプトの浸透、量産設計のR&D、生産技術からのFB、等）
部品変更の許容度が大きくなる、EMSへの生産委託時の品質チェックポイントの洗練化、など効果あり
設計情報システム
製品設計

繋げる

繋げる
試作評価

調達情報システム
生産資源管理経営・財務情報システム
経理・財務

ライン計画

購買管理

EBOM

原価計画

設計と生産
が分断

変わる

設備・金型
生産準備の進化

仕入先

受入

工場管理

出荷

得意先

工場管理の進化
調達ロジ

部材発注

繋げる

生産計画

MBOM
受注管理

納入ロジ

繋げる

生産管理情報システム

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ラッパーアプリでの変換には限界、系全体（設計・製造）での対応が必要、
しかし、経路依存性の罠（既存システムの存在、作り込んでしまっている）は大きい
開発試作・製品設計

工程設計

システム・ツール

× ×

製品設計

組立性検証

設備設計

ﾗｲﾝｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ

××

工場ﾚｲｱｳﾄ

データ・
ドキュメント

×

×

設備設計
×
（ﾒｶCAD)

金型生産
管理

量産

設備製作・生準

× × ×
× × ×
設備設計
（電気：CAD)

工程管理
明細

設備稼働
管理

設備図面・
管理手配

グローバ
ルSCM

保全管理

×

×

×

×

製品図面

ﾗｲﾝ共通仕様工程FMEA

BOM

ｿﾌﾄ仕様書工程管理明細

出来高管理

DR図面

設備仕様

見積書

設備図面

電気図面

作業要領

現場管理

検査結果

保全管理

設備設置

標準ライン仕様

ラッパーアプリ•パフォーマンスの大幅な低下（重くなる（独自規格だと尚更）、データの一部を捨てる：解像度が粗いデータは使えない等）•

メンテナンス性の低下（更なるスパゲッティー構造化注）•

コストアップ（TCO・可用性・拡張性の低下、
ダウンタイムコスト肥大化）
注：スパゲッティー構造

当事者以外には分からない、

複雑化しすぎて当事者にも分からない状況を示す
データ品質改善は設計段階から取組むことが必要• 必要なデータが必要なタイミングで出てこない（OPC-UA準拠しても形だけに終わる等）
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MESがミッシングリンク（データ連携のボトルネック）
バーチャル

変わってしまう

EBOM
製品A

部品a

計画層
（ERP）

MBOM

製品A

部品a

部品b

中間品

BOP

工程

治具

工程

金型

リアル

制御層
（PLC）

企画
研究

•

設備

実行層

設備・
機器層

部品c

工程

MI・MBD・PDM

部品b

部品c

工順

クラウド層

•

部品a

製品
設計

工程
設計

設備

工程

設備

工程

MES
データ
設備

工程

設備

工程

生産

工程
設計

物流販売サービス

正確なデータによって工場の活動をリアルタイム
で制御、管理し、受注から製品の完成までの生産活動を最適化
変動に素早く対応可能し、スケールアウトを実現
しかし、MESがブラックボックス化

BPOでルール化・データ連携••

しかし、4Mのデータがつながらない•

MESで分断されている（4Mデータがつながらない）
MESの機能を使えていない（トレサビのレコーディング機能としてしか使っていない）
11の機能を個別ばらばらで作り、組合せているため
スパゲッティー構造化
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MESとデータ連携、データ品質のご利益の相補性は強い
工程設計

工順ライブラリ

工順A

工順B

UIライブラリ

UI/指示 UI/指示 UI/指示

設備ライブラリ

設備１ 設備２

部品ライブラリ

部品A

部品表ライブラリ

部品表

工順C

・・・
標準化されたデータな為、学習済みモデルの精度高作業
データ駆動で
最適化

製造ライン
のデータ

部品α
部品β
部品γ

マザー工場

バーチャル

設備

工程

設備

工程

標準化工程で遠隔で効率的に
工順作成

海外新工場
設備

工程

設備

工程

MES

MES

工程のデジタル標準化
ライブラリ化

リアル

設備

工程

設備

工程

設備

工程

設備

工程

MES

ユーザーニーズへの対応
外部の変動への対応力（レジリエンス）
グローバル化（スケールアウト）→ダイナミックケイパビリティが重要

MES
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ダイナミックケイパビリティの獲得

トレーサビリティの強化

CN・CE

暗黙知の形式知化（品質管理）

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模造品混入の防止等に向けたトレーサビリティを強化する動きが加速

模造品混入のタイミングとブロックチェーンを用いたトレースによる回避のイメージ
チップに加えて、チップの製造に関係した装置・材料すべてについて各段階での認証情報をブロックチェーンで追えるようにする
半導体材料

半導体正規工場

半導体チップ

正規品①材料が正規品でない③検査で不合格となったチップ

模造品②回路をまねて非正規工場で製造
出所）SEMI「製造装置・部材・デバイスのサプライチェーンを含めたトレーサビリティ規格の開発概要」（2020年10月6日）よりNRI[作成

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23半導体、電子部品のトレーサビリティに対する規制は強化される方向
イラク戦争における誤爆をきっかけにアメリカ国防省が調査したところ半導体模造品が大量に見つかった。アメリカ国
防省はNDAAを改定し、半導体・電子部品のトレースを求めている。
National Defense Authorization Act（NDAA）Section 818の概要

出所）SEMI「製造装置・部材・デバイスのサプライチェーンを含めたトレーサビリティ規格の開発概要」（2020年10月6日）
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SEMIのトレーサビリティ委員会が活発な動きをしている
SEMIのトレーサビリティ委員会では、アメリカ側が策定している規格文書(Document 6504)についての確認・意見提出を行い、規格をブラッシュアップする活動を行っている。
SEMI(半導体製造装置材料協会)の模造品防止に向けた活動のスケジュール

アメリカ側での規格文書作成アメリカ側での規格文書修正10月22日日本

ワーキンググループでの規格文書
確認・検討

11月17日タスクフォースでの規格文書
確認

ワーキンググループでの規格文書
確認・検討

以降、確認作業の繰り返し

アメリカ

12月18日出所）SEMIへのヒアリング結果
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25日本でもトレーサビリティ強化に向けた動きが活発化
SEMIが主導して、ブロックチェーンを用いた半導体模造品防止のための規格策定のための
トレーサビリティ委員会が日米で立ち上がっている。
SEMI(半導体製造装置材料協会)の模造品防止に向けた活動体制

記載はないがIntelも米国側で参加しているとのこと出所）SEMI「製造装置・部材・デバイスのサプライチェーンを含めたトレーサビリティ規格の開発概要」（2020年10月6日）
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ダイナミックケイパビリティの獲得

トレーサビリティの強化

CN・CE

暗黙知の形式知化（品質管理）

コロナ危機後の欧州復興計画でグリーン、CEを戦略的に加速することを発表
これまでの「Green」「Digital」政策を一層加速することで、「Resilience」な復興を目指す。
2021年5月27日、欧州委員会は、コロナ危機からの回復と次世代のより良い将来の実現を目指した、欧州復興計画を提案。

出所：JBCE事務局資料

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欧州は『理念』と『モデル』の双方からサーキュラー・エコノミーとデータ基盤を絡めてアプローチ
Industie4.0の2030Vision•••

Sustainability：
サーキュラーエコノミーやカーボンニュー
トラル
Interoperability：GAIA-X
Autonomy：
CPSの実現に向けた競争と協調のシステムアーキテクチャ
出所：BMWi

欧州のアプローチ•「理念」と「モデル」、別の言い方をすればトップダウンとボトムアップの相応から多面的にアプローチ

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29

ダイナミックケイパビリティの獲得

トレーサビリティの強化

CN・CE

暗黙知の形式知化（品質管理）

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日本の強みであるモノづくり現場の暗黙知の形式知化
人口減少による熟練散逸リスク回避、モデル化によるスケールアウト、マルチモーダルによる高精度化に向けたデータ協
調、など
半導体等では膨大なプロセスデータを用いて生産性を向上
数千台ある製造装置や検査計測装置から毎日20億件以上のデータが生成（センサデータや検査計測結果、1日40TB）

出所：キオクシアHP

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データ連携により協調状況監視（CCM：Collaborative Condition Monitoring）を実現
予兆診断・保全等は典型的なユースケース、協調状況監視
生産プロセスの状況の包括的な監視を実現することで、新たな付加価値を創出
多様な企業のマシン稼働データをAIで学習させることにより、マシンの製造元が様々な利用状況に応じた最適な稼働条件を把握【GAIA-Xのメリット】– この様なデータ協調を行うためにはアクセスコントロールを実現する標準化されたセマンティックや方法論の確立が必須– データへのアクセスや利用の精密なコントロールを実現することで、オリジナルデータを競争力のある情報に変換することが可能
出所：BMWi” GAIA-X: Driver of digital innovation in Europe”

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OA機器メーカは豊富なMIFのビッグデータ（稼働条件がある程度分かった日々のデータ蓄積→データ品質が一定）活用に向けた取組みを過去から展開蓄積されたMIF注のデータをビックデータ解析することで故障予測を行い保守サービスの最適なディスパッチに応用している。
約230万台のMIFがネットワークに接続しており、データが日々蓄積されていることが強み。

デジタルエンジニアリングセンターでは設計ノウハウをワークフローに落とし込み、ベテラン設計者の設計プ
ロセスをシステム化することで新人でもベテランと同様に作業することを可能とするエキスパートシステムを開発中。MIFの故障情報を活用したフィードフォワード型の品質予測を検討中。
新人にとって分からない基本的なノウハウの共有がメイン（本来のエキスパートシステムとは異なる）。
技術が固定化しているものの可視化は可能であるが、新しい技術に関するノウハウの可視化は困難。

注：MIF
出所：ヒアリングよりMachine In the Fieldの略。顧客先で稼働している機器のこと。

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議題

背景と目的
製造業の現状認識（製造業を巡る環境変化）
日本の製造業が抱える課題
課題を踏まえた今後の方向性
データ品質確保のための要件と取組の方向性
今後必要な施策（案）
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データ流通に関する論点と課題
データによる製造業の革新：Value Based Industries

今後の製造業の経営課題は？

（経営の方向性：Shared Value・Style）

データ流通による製造業の経営の方向性は？

データ流通による価値創出（『ご利益』：Strategy）

具体的なユースケースは？

部分最適から全体最適へ（組織・価値連鎖横断：Structure）

ルールとエンカレッジ（規範と誘引：System）

データ流通の為のデータ品質基準は？ データ品質認証の仕組み（業界別オントロジーや評価基準）
やインセンティブは？
：データ流通に関する論点：データ流通に関する課題

データ品質人材のスキル（スキル・人材育成：Staffing）

データ品質を担保する組織・人材の機能やスキルは？
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35データによる製造業の革新：Value Based Industries（グランドデザイン：Shared Value・Style）

今後の製造業の経営課題は？

データ流通による製造業の経営の方向性は？

• 気候変動問題、人権問題など製造業の持続性確保に向けたバリューチェー
ン全体での対応の必要性• 人手不足・熟練散逸やパンデミック等によるサプライチェーン、エンジニアリン
グチェーンの分断への柔軟な動的対応力の強化• データ爆発とAI等のデジタル技術の進化を活用した新たな価値創出（データ流通による価値創出）• デジタル化による製造業と他産業との連携・融合の加速（つなぐ必要性）- 製造業に関するマーケットルールを決めるプレイヤの変化（製造業以外
からの新規参入や製造業とその他の産業との融合）- SDGs対応が投資適格要件へ（ESG投資の増大）（産業横断での取り組みの必要性）• データ駆動による暗黙知の形式知化、最適解発見の効率化→CPSの進化による価値創出（データは共有財：協調するほど価値が増大）
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36

データ流通による価値創出（『ご利益』：Strategy）

具体的な
ユースケースは？

• 自動車業界- カーボンニュートラルやサーキュラー・エコノミーに向けたバリューチェーン全体
での対応の必要性- 生産拠点のリアロケーションの重要性（国境炭素税が発動された場合の税負担低減等）• 食品・飲料業界- 食品製造業は、原材料や加工工程における環境負荷、品質管理（HACCP対応）、食のトレーサビリティ、労働力不足等、多くの社会的課題に直面
（トレーサビリティの精度向上の必要性）• スマート保安- ライフサイクル全体での最適化の重要性（データハンドオーバ注）- 業界内連携、サプライチェーン・エンジニアリングチェーン横断による高精度化（データ協調）- データ流通基盤整備に向けた海外の戦略動向（行政主導や産官学連携によるデータ流通に向けた取り組み等）

注：バリューチェーンを跨いでデータの共有、やり取り等（ハンドオーバ）を行うことでライフサイクル全体での最適化（製造段階での製品データをオペレータが利用することで保守コスト削減等）
が可能となる
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37部分最適から全体最適へ（組織・バリューチェーン横断：Structure）• 業界特性・課題を加味したデータ流通の目的とデータ品質の関係性（業界ごとに解くべき課題が異なりそのために必要となるデータが異なる等）（業界別オントロジー）- 「品質＝ユーザニーズへの適合性（目的適合性）」（データの多体性を勘案するとモノの品質以上に重要）- データ類型とデータ流通の親和性（制約性）
データ流通の為のデータ品質基準は？

トランザクションデータ
頻繁に変化
価値密度が小さい
サプライチェーン
で発生

マスターデータ
頻繁に変化しない
価値密度が大きい
エンジニアリングチェーン
で発生• データを利活用することを前提としたデータ（データ品質の評価基準）- メタデータがない、過度なカスタマイズでデータ形式、内容などがバラバラ、
データ粒度がバラバラ（MESとMRP・ERPでデータ粒度が異なる）、等- データ品質の業務プロセスによる担保
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38

ルールとエンカレッジ（規範と誘引：System）

データ品質認証の仕組みやインセンティブは？

• 信頼性担保の仕組み- データ品質評価の第三者認証によるガバナンス- データ流通に伴う不法行為のリスクへの手当（データに関する契約・知財、信託制度等）• データ品質の競争変数化- 税制措置・格付け- 企業価値向上に向けた誘引（目指す姿と現状診断：偏差値）- 競争条件の公平性・公正性担保（Level playing field）
競争力

個社のデータデジュールの デファクトの 競争条件が非対称データに関する
データ品質
データ品質
共通基盤
（GAIA-X） （GAFA）
欧州

米国

日本

• 民間のエンカレッジ- グランドデザインとマーケティング- データプール等協調領域の基盤整備- ユーザとベンダの協調（需要表現型注コンソーシアム、Team of rivals、等）
注：需要表現とは、ユーザの持つ漠然とした欲求を明確な製品概念に翻訳し、特定的な技術（要素技術等）へのニーズを浮き彫りにし、研究開発活動の効率性向上と不確実性低減を図る
アプローチ（チップメーカと装置メーカが共同で参画した超LSI技術研究組合が典型例）
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39データ品質人材のスキル（スキル・人材育成：Staffing）

データ品質を担保する組織・人材の機能やスキルは？

• 製造業のデータによる価値創出に対する認識（経営層）- 製造業のサービス化やダイナミックケイパビリティなど経営環境変化に対する理解- データ流通、データ品質に向けた投資価値への理解• データに関する知見を有した人材の不足（製造管理層・製造現場層）- IT・マスターデータ等に対する理解不足- データマネジメントの知見
目的が不明確、ブレる
局所化されたデータ（産業用PCに溜まったきりで工場内でつながっていない、等）
そもそもデータが取れていない• 人材育成の仕組み不足

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40

議題

背景と目的
製造業の現状認識（製造業を巡る環境変化）
日本の製造業が抱える課題
課題を踏まえた今後の方向性
データ品質確保のための要件と取組の方向性
今後必要な施策（案）
参考資料

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41

製造業のValue Based Industry化とは何か？
（データ流通による価値創出に向けて）

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42

VBI概論：製造業におけるデータ流通による価値創出の方向性
持続性や環境価値への対応⇒バリューチェーン全体の評価• 気候変動、人権遵守などSDGsに代表される新たな価値の重要性• 対応出来ないと資金調達の問題や社会的制裁の対象に変化スピード、不確実性への対応⇒バリューチェーン全体での最適化• デジタル化・サービス化により製造業と他の産業との境界が曖昧に• 製造業のサービタイゼーションとスケールアウトの重要性（『時間の経済』の競争へ）

Value based industry
データ流通による価値創出

日本の強みのサルベージ⇒バリューチェーン全体での新結合• あと5年経過したら強み・リソースが散逸してしまう（ラストチャンス）• 製造業はデータによるイノベーションの取れ高が大きい（データ発生源、データ駆動の価値（匠の技の形式知化）など）
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43

VBIとは？
あらゆるステークホルダーの共感を得ながらバリューチェーン全体でのデータ流通により新たな価値を創出し、社会課題を解決
あらゆるステークホルダーの「共感」
株主・債権者

顧客・取引先環境価値

社会課題解決と持続性（SDGs）

QoL

オプション価値

・・・

無形資産

目的適合

企業価値向上と持続性（長期投資・VUCAへの対応）

社会・市民

インクルーシブ

（DC）

・・・

財務的価値

データ

データ

価
値
創
出

データ
相互運用性

設計 製造 建設

産業A ハンドオーバ 産業B

Cyber

データ流通

運転 保全

産業α

産業甲

クラウド層 シミュレーション
リファレンス（最適解）

計画層

バリューチェーン全体でのデータ流通

スケールアウト

実行層
制御層
アクチュ
エータ

・・・

センサ
機器

アクチュ
エータ

・・・

センサ
機器

アクチュ
エータ

・・・

センサ
機器

アクチュ
エータ

アセット層

センサ
機器

Physical・・・

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44

VBIの萌芽事例（製造業におけるデータ流通の先進事例）

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45

VBIのイメージアップに向け製造業におけるデータ流通の先進事例が参考となる製造業におけるデータ流通には大きく３つのパターンが存在

個社
主導

中間

データ分析を生業とする等の個社が主導両者のハイブリッド（業界団体など）

行政主導規制等により行政が主導

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46

データ流通による価値創出の事例のパターン

個社
主導

中間

データ分析を生業とする等の個社が主導両者のハイブリッド（業界団体など）

行政主導規制等により行政が主導

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47

個社が主導するタイプ： Appleの事例

サプライヤに対して工場の電力消費量等のデータ提供を要請（投資価値のアピール）
環境技術チーム（各工程や素材にかかるCO2排出量などをもとに取組の優先順位を決定）
リサイクルに向けたデザインの単純化、アル
ミ素材の均一化
セカンドライフデザイン（≒リマン）
等

スペックダウンを許容（ブランドや機能を維持するための優先順
位あり）
環境基準の締結 等

OSやカメラ等のみを更新し、筐体のリース・レンタルといったサービス型モデルへ移行を模索
等

欧州の規制対応（製品寿命の長期化が重要）
消費者へのブランドイ
メージの訴求等

設計

製造（サプライヤ）販売

使用

解体ロボット開発
製品回収の促進等

回収・リサイクル等

ビジネスチーム

エンジニアリングチーム

製品のシリアルナンバー（ID）管理
材料の種類や発生する廃棄物の量、製品の修理状況等を追跡することが可能

他社を巻き込んでのリサイクル推進
食品メーカーや家具メーカーと共同でのリサイクル推進することが可能
出所：ヒアリングをもとにNRI作成
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48

個社が主導するタイプ： Appleの事例

Appleが圧倒的な交渉力と高い専門性（目利き、評価力）で主導

どんぶり勘定ではなく実質的な再生可能エネルギー使用量を提示する必要
現状のCO2排出量算出＝取引額☓係数（業界毎）⇒CO2排出量削減の誘因が生まれない

消費者までつながるバリューチェーンの中でデータ共有が必要となる共通データ、国際標準で対応する必要性が出てくる
対して日本では電力消費量の実測値計測の検討が十分にされてないやデータ流通の発想はまだ存在しない（自社内で閉じている）など出遅れ感が強い• ビル、空調などで省エネ関連のデータ収集→BMSに集約→システム全体としての分析、が必要• データの誤差の問題（計測器の誤差）、データ品質の担保のための付帯情報が必要（どういう環境のデータなのかという意味でのデータ品質）「ここまでは出せるが、ここからは出せない」という境界がある（レシピ、コスト構造が丸見えとなることを忌避）• 技術で解決orルールで解決• 欧州のアプローチ：技術で解決するアプローチ、監査当局等特定のプレイヤに限定するアプローチ

データ流通による価値創出に求められる組織能力（業務知識、技術、法律等の専門性を発注者が保有）Appleは電力、エネルギーの専門家を雇用し始めている• 日本の建設プロジェクトは発注者がゼネコン丸投げ⇔英国は発注者側に専門家がおり条件提示→データ標準化ができる• 米国のEV業界も顧客に知見が存在（エネルギー、リサイクルの専門家が存在）
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49

個社が主導するタイプ： Airbus(Skywise)の事例

航空業界向けのオープンデータPF（パランティアと提携してエアバスが開発）
エアバスは航空業界全体で情報を接続して集約するプラットフォームを作成することで多様な利害関係者がデータを機能させ共有。
航空機センサーからの時系列データ、運用データやメンテナンスデータからの構造化データ、技術文書などの非構造化データなどの大量のデータを処理するように設計されている。
• メンテナンスコスト削減• 技術的な遅延防止• AIを利用した欠陥パターン特定や部品交換最適化（故障予測）• 燃費向上（運用コスト削減）• フライトスケジュール変更の影響最
小化• 規制文書の報告自動化、など
航空会社間、サプライヤ・航空会社間で切断された複数システム間でデータ連携し価値創出を実現
運用データの一部にアクセスし航空機が現実にどのように動作するかを理解 (異なる
地域やビジネスモデルを横断)⇒新しい航空機モデルの設計を改善

エアバス

航空会社
匿名化されたベンチマーク指標にアクセス⇒パフォーマンス比較により経営改善

出所：Walter Mitty “Skywise: Airbus bet on big data” HBR、2020Aprilより作成

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50

個社が主導するタイプ： Airbus(Skywise)の事例

航空業界向けのオープンデータPF（パランティアと提携してエアバスが開発）
サイロ化されたデータの統合に向け、主権を確保したアクセス管理、モニタリング可能性をデータ品質の評価の視点として重視していると考えられる。

機密性の高い商業用データやエアバス以外のフリートデータのホスティングが可能（Private Folder）
出所： “Skywise The beating heart of aviation” 2019 Oct

データ品質• アクセシビリティ・機密性• 正確性・一貫性（データ配置の問題、矛盾した値等がなくモニタリング可）
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51

参考：Skywiseの沿革

出所：Airbus
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52

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53

参考：Skywise参考：Skywise

54

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参考

Palantir Technologies Inc. (NYSE:PLTR) の概要
Palantir Technologies Inc.は米国のデータ分析。 米国政府をはじめ、世界25カ国以上の政府機関・企業に対しサービスを提供
1.093

（M＄）
（M＄）

1.600

1.505
1.328

1.400
1.200

1.093
743

800

255

0

Commercial

340

397

482

2018

2019

2020

-60
-80

200

-100
2019

EBIT Margin

出所：Capital IQ

346

Government

-40

595

2018

610

20

400

0

743

595

-20

1.000

600

40

2020

2021

2022E

Total Revenue

-120

1.093

（M＄）

United States
United Kingdom
FranceRest of World

743

595
209
122
201
2018

574

296
64

120
250
2019

76

132

98

289
2020

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55

参考

Palantir Technologies Inc. (NYSE:PLTR) の概要：顧客の一例

Customer Name
Airbus S.A.S.

Self

EntityCustomer

Relationship TypePrimary Industry
Aerospace and Defense

EntitySubsidiary/Investment

Distributor

Primary Industry
Health Care Equipment

Self

Client Services

Industrial Machinery

Integrated Oil and Gas

Customer NameSANUWAVE Health, Inc.
(OTCPK:SNWV)
Sarcos Technology and Robotics
Corporation (NasdaqGM:STRC)
Scuderia Ferrari Club S.c. a r.l.

Astraea, Inc.

Subsidiary/Investment

Distributor

Application Softw are

BP p.l.c. (LSE:BP.)

Self

CustomerCelgene Corporation

Subsidiary/Investment

Consortium Management Group, Inc.
Credit Suisse AG

Self

CustomerMovies and Entertainment

Licensee

Pharmaceuticals

St Engineering Geo-Insights Pte. Ltd

Subsidiary/Investment

Distributor

Self

Customer

Office Services and Supplies

The National Reconnaissance OfficeSubsidiary/Investment

Customer

Self

Customer

Diversified BanksThe United States Army

Subsidiary/Investment

Customer

Aerospace and Defense

FCA US LLC

Self

Customer

Automobile Manufacturers

The United States Army

Self

Customer

Aerospace and Defense

Fiserv, Inc. (NasdaqGS:FISV)

Self

Customer

U.S. Army Research Laboratory

Self

Customer

Geoimage Pty Ltd.

Subsidiary/Investment

Distributor

Data Processing and Outsourced
Services
Research and Consulting Services

Customer

Diversified Support Services

Subsidiary/Investment

Distributor

Research and Consulting Services

Self

Customer

Diversified Support Services

Gtt NetCorp

Subsidiary/Investment

Distributor

U.S. Centers For Disease Control And
Prevention (cdc)
U.S. Department of Health & Human
Services
U.S. Department of Homeland Security

Self

Geospatial Insight Limited

Self

Customer

Diversified Support Services

Hannam Corporation

Subsidiary/Investment

Distributor

Trading Companies and Distributors

U.S. Department of Veterans Affairs

Self

Customer

Diversified Support Services

Intelsat General Communications LLC

Subsidiary/Investment

Distributor

Alternative Carriers

U.S. Food and Drug Administration

Self

Customer

Diversified Support Services

Japan Space Imaging Corporation

Subsidiary/Investment

Distributor

Research and Consulting Services

Self

CustomerSpecialized Finance

MERCK Kommanditgesellschaft auf
Self
Aktien (XTRA:MRK)National Geospatial-Intelligence Agency Subsidiary/Investment

CustomerPharmaceuticals

U.S. Securities and Exchange
Commission
U.S. Special Operations Command

Self

Customer

Aerospace and Defense

Customer

PublishingUnited States Air Force

Subsidiary/Investment

Customer

Diversified Support Services

National Health Service (UK)

Self

Customer

Diversified Support Services

United States Air Force

Self

Customer

Diversified Support Services

National Institutes of Health

Self

CustomerLife Sciences Tools and Services

United States Coast Guard

Self

Customer

Diversified Support Services

National Nuclear Security Administration Self

Customer

Diversified Support Services

United States Department of Agriculture Self

CustomerElectric Utilities

Palantir Technologies Inc. (NYSE:PLTR)

Subsidiary/Investment

Distributor

Application Softw are

United States Department Of Defense

Subsidiary/Investment

Customer

Diversified Support Services

Palantir Technologies Japan, K.K

Self

Licensee

United States Department Of Defense

Self

Customer

Diversified Support Services

Rigspolitiet

Self

Customer

Ursa Space Systems Inc.

Subsidiary/Investment

Distributor

Environmental and Facilities Services

Ringier AG

Self

Customer

Publishing

US Navy

Self

Customer

Diversified Support Services

Rio Tinto Group (LSE:RIO)

Self

Customer

Diversified Metals and Mining

WCG Clinical, Inc.

Self

Client Services

Health Care Services

Royal Navy

Self

Customer

Diversified Support Services

出所：Capital IQ

Relationship Type

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56

個社が主導するタイプ： 某スーパーパワーの事例

クラウド向け半導体調達でのデータ利活用（デマンド予測とサプライ・チェーンFB）
正確にデマンドを読めないとデータセンタに必要となる半導体調達のためにベンダの半導体工場ラインを優先的に抑えられない（ビジネスが止まる）
自分たちの計画値、販売予測のデータは全て公開しサプライ・チェーンを展開している⇒ソースが一つであることが重要
サプライチェーンでデータ連携（需給ギャップ極小化）

半導体
川下情報共有（シングルソース）

サーバ・
ネットワークホワイトボックス（リードタイム短縮、
カスタマイズ、
サプライチェン把握）

データセンタユーザ

毎月データセンタを増設（サプライヤと共有）

デマンド予測（設備投資コストを加味した計画）

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57

個社が主導するタイプ： ESTAINIUM（Siemensがリード）製造メーカのサプライチェーン間でCO2排出量、使用量を共有し改善防止（ブロックチェーンを活用）
認証機能によりデータ品質を担保
正確なデータを現場で集めるため、コントローラ、サイバーセキュリティ、IoT（MindSphier）等自社のソリューション群で囲い込み？

出所：The Sustainable Products Initiative and EU Digital Products Passport,2021 June 29
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58

個社が主導するタイプ： ESTAINIUM（Siemensがリード）

すべての製品は、基本的な情報（生産者、モデル、日付など）が記載された固有の識別子（“birth certificate”）が付与され、中央の登録簿に保存される

注：PCF Product Carbon Footprint
出所：The Sustainable Products Initiative and EU Digital Products Passport,2021 June 29
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59

データ流通による価値創出の事例のパターン

個社
主導

中間

データ分析を生業とする等の個社が主導両者のハイブリッド（業界団体など）

行政主導規制等により行政が主導

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60

行政が主導するタイプ：モビリティデータスペース（欧州）モビイリティ横断での大域最適化（自動車、鉄道、飛行機、歩行等）
Mobility Data Spaceは、リアルタイムの交通データにアクセスできるオープンなデータスペース
リアルタイムの交通データや機密性の高いモビリティデータを安全に交換できるだけでなく 既存のデータプラット
フォームを相互にリンク
将来的には、国レベルで包括的なモビリティデータを提供することが可能に

一方、日本ではSuicaデータ利用に関して個人情報やプライバシーの保護などが課題に。
日本の方が欧州よりも使いやすいデータが蓄積されている

しかし、付加価値の期待値は大きい
日本ではパーソントリップ調査、コンテナ調査を5年に1回データ収集しているが、Dailyに季節性も含めて補足できると非連続な価値創出につながる

出所：Fraunhofer ”MOBILITY DATA SPACE”

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61

行政が主導するタイプ：医薬品製造

医薬品ではデータのライフサイクルを通じたデータ品質の重要性が高く、データが完全で一貫性があり、正確であることが求められる医薬品はGMPがベースに存在していることが大きい（システム、製造ラインとデータのインテグリティのValidation要求）
事業者にとってはコストでもあるが、差別化要素ともなる（cf.日通のCM）

出所：日揮ホールディングス株式会社佐藤氏資料より作成
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62

行政が主導するタイプ：建設・土木

ライフサイクル全般に渡るデータの国際標準規格による管理（BIM）
発注者側が受注条件として指示することが重要
ロンドンの地下鉄が最初の事例→ベントレーがCAD会社とつないでやり始めた（裏はシーメンスのPLM）
2016年から納品物件はBIMで納品（３D（PLM）＋コスト計算、運用フェーズ⇒５D）

先進国では日本のみ準拠していない
鉄道建設はサプライヤ数が多い（プラントの違い）
元請けが存在せずバラバラなサプライヤを束ねる必要性

CFIHOSも途上⇒プラントが複雑系なためオントロジーの定義が困難（BS1192を追いかけている状況）

出所：国土交通省

国内データ交換標準の検討

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63

データ流通による価値創出の事例のパターン

個社
主導

中間

データ分析を生業とする等の個社が主導両者のハイブリッド（業界団体など）

行政主導規制等により行政が主導

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中間：ドイツの自動車業界①

自動車業界における製品監査データの提示が契約条件（VDA 6.5）

設備監査を行うことが契約条件に入ってくる⇒発注者側が強い
VDA規格にMESに関するカテゴリーが存在

品質担保が目的

注：IATF16949との違い•
IATF16949 :2016：製品監査は客先の要求の通り実施すること、としてあるだけである•
VDA 6.5：その製品監査の具体的な実施要項をまとめたものの一つがVDA 6.5
どのような製品監査を自身のサプライヤーに求めるかはOEM自身の判断が、製品監査を強く求めるのは主にドイツ系のOEMで、ドイツ系のOEMが製品監査をもとめるなら間違いなくVDA 6.5に準拠した製品監査を求める
例えば、フォルクスワーゲングループは、それぞれの量産製品に対して12か月ごとの製品監査をVDA6.5に基づいで実施することをサプライヤーに求めている（Wikipediaより）
出所：Automotive Industry Way to Excellence Way to Excellence

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65

中間：ドイツの自動車業界②

Catena-X：自動車のバリューチェーン全体で情報とデータ共有のための統一された標準
データ保護、データ主権、相互運用性に関するIDSAとGAIA-Xの原則をCatena-Xの基盤にも適用し、データ規格を確立することを目指す。
データ共有による価値創出として、（1）品質管理、（2）物流、（3）保守・保全、（4）サプライ
チェーン管理、（5）持続可能性の分野でパイロットプロジェクトを進めていく予定（中期的には、生産、開発分野も視野）。

出所： Catena-X or an Catena-X affiliate compan

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66

中間：ドイツの自動車業界②

Catena-X：自動車のバリューチェーン全体で情報とデータ共有のための統一された標準
Catena-XのベースであるIDS（Industrial Data Space）ではデータマネジメント上の「信頼性（第三者による評価レベル）」と「目的適合性」をデータ品質として明記。

出所： “INDUSTRIAL DATA SPACEDIGITAL SOVEREIGNITY OVER DATA”

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67

参考：Catena-X

CATENA-Xに関する取り組みの全体像

基本情報
団体名
実施主体

BMW、Fraunhofer等、
サンタンデール
ドイツの製造業関連事業者

取組
開始時期

2021年7月 / ドイツ• 自動車のバリューチェーン
全体で情報・データを共有
活動目的 することが出来る状態を目指す• 大企業のみならず、中小企業も活用可能な、情取組内容 報・データの統一された標準を作成する＊）CATENA-X HPより作成

背
景
と
目
的

【自動車業界全体での情報の流動性の確保】• かねてより、自動車業界においては、プレイヤー間でのデータ交換が課題となっていた。また、2020年度初頭
から続く新型コロナウイルス感染症の影響等を受け、サプライチェーンの分断が進んだ。
• このような背景のもと、自動車のバリューチェーン全体で情報とデータを共有するために、統一された業界標準を構築することで、参加企業は、自動車業界の競争力を高め、協力を通じて効率を引き上げ、情報やデー
タへのアクセスを通じて、企業活動を加速させることを目指す- 当初から、中小企業向けのソリューションを備えたオープンネットワークとなることを想定しており、中小企業
は、ITインフラへの投資をほとんど必要とせずに迅速に、ネットワークに参加することが出来る【具体的な取組内容】• 当面は、5つの分野に焦点を当て、パイロットプロジェクトを推進する- 分野は、品質管理、ロジスティクス、メンテナンス、サプライチェーン管理、持続可能性の5つ• CATENA-Xの活動によるご利益として、下記の5つが提唱されている- 一貫したデータチェーン、中小企業の巻き込み、工業化されたデータエコシステム、ネットワークベースの革新的なアプローチによる付加価値サービス、欧州の自動車産業向けのコピー保護

取組の 【推進体制】
概 • 当初、CATENA-Xは、「Automotive Alliance」という名称で活動しており、当該組織の創設にはMW社、Deutsche Telekom社、Robert Bosch社、SAP SE社、Siemens社、ZF Friedrichshafen社が関与した
要• その後、2021年3月に、「CATENA-X Automotive Network」として、活動を実施することを発表した- Mercedes-Benz社、BASF社、Fraunhofer、複数の中小企業も参加している他、ドイツ連邦経済エネ
ルギー省・ドイツ自動車工業会の後援を受けている• また、GAIA-Xが構築するネットワークとも接続することが出来るよう、検討の同期を取る予定である

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68

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69

参考：Catena-X

出所：Catena-X or an Catena-X affiliate compan

参考：Catena-X

出所：Catena-X or an Catena-X affiliate compan
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70

Copyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved.

71

参考：Catena-X

出所：Catena-X or an Catena-X affiliate compan

参考：Catena-X

出所：Catena-X or an Catena-X affiliate compan
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72

中間：ドイツの自動車業界③

自動運転開発に向けたビックデータ化（事故車のデータの共有）
自動運転開発は個社ではデータが足りない→事故車データは共有
Learning Opportunity＝コモンズ
ドイツ車のブランドの維持

ドイツ経済エネルギー省（BMWi）が主導し、自動運転の期待性能水準と評価基準を明確化するための産官学が共同で実施するプロジェクトを立ち上げている。
競争領域：
目の前に出てきた車をどのようにセンシングしてジャッジメントして自分の車を止めるか

協調領域：
システムに対して、何を評価、検証すればよいか出所：Masao Nakagawa “EU-Way Development Approach”

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73

中間：プロセス産業（プラント保安等）のデータ利活用

プロセス産業分野のデータ利活用で保安力向上に向けた取組みが活発化
静機器（容器，配管等）・動機器（回転機︓ファン，ブロア，ポンプ等）・計測・制御機器（圧力／液面／
流量／温度等のセンサ類，調節弁等の操作端，制御装置）の劣化や故障に関するデータを関連するデータステー
クホルダー（プラントオーナー、設備・機器ベンダ、メンテナンス業者、データ分析企業）間で共有
より高度かつ緻密な分析を行い、その分析に基づくプラント機器の保全と設備の更新することで、プラント保安と生産性の向上に寄与

出所：経済産業省「データの利用に関する契約ガイドライン産業保安版第２版」

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74

中間：プロセス産業（プラント保安等）のデータ利活用

プロセス産業分野ではデータ共有の支障となる原因解消に向けた取り組みが活発化
データ共有に向けて支障となる課題→具体的なユースケースの提示（『ご利益』の可視化）とガイドラインの整備プラントや製造プロセスに関する情報は競争領域に該当する秘匿性の高いデータが多い
秘匿性を守れる解決策が提示できずデータオーナ側の懸念が払しょくできない
保全履歴などのデータの電子化がまだ十分に行われていない

プラントオーナ

A社☓

秘匿性の高いデータが多く共有が進まない

B社

C社

・・・

効果的な運用や保全サービスなど付加価値サービスの開発
秘密保持契約ベースでのデータ共有（個社単位、限定された
関係者）

横連携
メーカ

機器の稼働データ（機器ID、メーカー型番、故障記録等）•

データ共有・取引環境•

プロセス情報（フロー、原材料、反応条件等）

データ取引契約に基づく行き先・
用途マネジメント
データ利用ガイドライン（「データの利用に関する契約ガイドライン
産業保安版第２版」等）

機種ごとの故障率等統計的に推定し製品改良にフィードバック
セキュリティ、アクセス管理

a社

b社

c社

縦連携

・・・

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75

中間：プロセスプラントエンジニアリング情報のハンドオーバ仕様の業界標準

EPCコントラクタとオーナ・オペレータとの間の情報ハンドオーバの標準化が進む
プラントのステークホルダ間での情報のハンドオーバに関わる国際標準化活動である CFIHOS（Capital Facilities
Information Hand Over）が有名。
2012年、オランダのUSPIと日本の(一財)エンジニアリング協会(ENAA)が、Shellの協力により共同で業界標準化とISO化をめざし、開発を開始した。 (USPI ; Uitgebreid Samenwerkingsverband Procesindustrie Nederland)
ShellがイニシアティブをとりShell社内標準をベースにCFIHOSの開発が開始された

2019年、英BPがIOGP(石油ガスオーナオペレータ協会）への移管を提案、投票の結果CFIHOSプロジェクトはIOGPに引き継がれた。

出所：三菱重工株式会社苑田氏資料より作成

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76

製造業におけるデータ品質に関する論点

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77

製造業におけるデータ品質に関する論点
データには多態性が存在し、データが創出する価値は多種多様である（データは目的依存的）ため、目的手段関係を意識した全体構成を組み立てることが重要となる

データによる
価値創出

論点１

製造業における課題（データで解くべき命題）

論点２

データ利活用よる価値創出に向けた日本の製造業の強み

論点３

データ流通に向けた誘因と阻害要因

論点４

データ流通の要件

論点５

データ品質の定義（データ利活用の目的は多種：多態性）

論点６

データ品質の評価のあり方

目的
手段

価値創出に向けた
データ流通
目的
手段

データ流通のための
データ品質

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78

論点１：製造業における課題（データで解くべき命題）

ステークホルダーの共感を得て不確実性に対応すべくバリューチェーン全体の最適化が必要
現状抱えている課題をデータで解決する
「－」 →
•
•

今までできなかったことをデータで可能にする

「０」

「０」

データ管理に関するコストの指数関数的な増大（データが増えても利活用されない）
アナログのまま、デジタル化されているがつながらない（人が解釈しないと繋がらない、CPS化出来ない）

基本
設計

詳細
設計

E

調達
製造

試運
転

建設

P

C

EPCベンダ
•
•

運転

☓

保全

O&M

•
•

→ 「＋」

業界全体のバリューチェーン全体で最適化（情報のサプライ・チェーンで大局最適解を実現）「データ駆動の経済」（正の外部性、高次元科学等）（実験の価値向上：データ増→実験増→精度増（高精度化）→収益増→データ増・・・）

廃棄

D

オペレータ

繋がらない（渡しても使い物にならない）
オペレーションでのデータ利用を考えていない

ライフサイクル全体を考えていないため非効率であり環境負荷も大きい

細分化され生産プロセス、競合関係があっても外部性を享受（価値創出：OEM３割、サプライヤ７割）

フェーズごとにデータの再利用ができるようにライフサイクル全体を跨るデータ利活用により課題を解決

VC全体で最適化、競争力強化、GHG削減（品質管理、物流、保守保全、サプライチェーン管理、持続性）
出所：Catena-XCopyrightor an Catena-X
affiliate
compan（C） Nomura
Research
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79論点２：データ利活用よる価値創出に向けた日本の製造業の強み

日本の産業集積の厚みという強みをデータが繋がるようにすることで海外に比してスケールすることが可能
日本：産業集積が厚い

海外：産業集積が薄い• 垂直統合志向（総合電機等コングロマリット）• グループ内取引（例：ケイレツ）• 水平分業化（グローバル国際分業）• 川上産業が脆弱（例：半導体材料での輸出規制）

全体
最適化

システム

製品

データ

製品

つながらない✖

半製品・部品システム

海外へのスケール（工場立ち上げ）データ

半製品・部品✖

材料・製造装置

システム

材料・製造装置

データ

データ流通
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80

論点３：データ流通に向けた誘因と阻害要因

データ提供のメリットの付与、セキュリティの保護やデータ主権の確保はデータ流通の必要要件
セキュリティ、プライバシー、企業秘密などを保護しながらバリューチェーン全体でデータ流通
なめらかにつながることで新たな価値を創出••

出所：https://jpn.nec.com/rd/special/202006/index.html

データをブレンドし価値を増大させる

A
データa

モデル
α

A
データa

モデル
α‘

プライバシーを保護しながら異業種と連携し個人に最適なサービスを提供
データを行政と共有し社会保障を充実、環境負荷を低減（企業や個人のデータをエビデンスとし高速でPDCAサイクルを回し、費用対効果の高い行政サービスを継続して提供）

データ＝通貨（関係性を保ち様々な評価をフィードバック）

B

データ提供のメリット・誘因を付与しバリューチェーン全体で
データ流通

データb

データをブレンドすることで価値が増大

価値増加

•
•

学習済みモデルの精度向上
異種データ（マルチモーダル）を用いて外挿による機械学習を可能に

データ＝Equity（請求権）••

データ提供者である証明
データオーナーシップ（アクセス権、利用権等≠所有権）
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81論点４：データ流通の要件「データ品質」と「データマネジメント基盤」がデータの信頼の確立には不可欠

データによる価値創出の期待値（アニマルスピリットに基づきポテンシャルを取りに行くことが重要）

データの信頼の確立
取れ高大（そうしないとリスクを避けるためポテンシャルを諦めざるを得ない）

ポテンシャル重視

欧米
企業

確率重視

データによる価値創出の期待値（ポテンシャル✕確率）（成長・スケールアウト） （不確実性・リスク）

データマネジメント基盤

日本
企業

データ品質

コストベース

アウトカムベース

ビジネスモデル取れ高小

円滑なデータ流通
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82

論点５：データ品質の定義（データ利活用の目的は多種：多態性）

目的適合性と相互運用性がデータ品質の要件（特に製造業は対象・要件・要素が多様）

データ品質の構成要件

構成要件１：目的適合性
•
•

価値C

価値B

価値D

多種多様な価値

①目的適合

価値A

データ

構成要件２：相互運用性（標準化）

データ

データ

•
•

基本
設計

詳細
設計

E

調達
製造

試運
転

建設

P

データが創出する価値は多種多様（データの多態性）
データ品質＝目的に適合しているか

運転

C

保全

O&M

EPCベンダバリューチェーン横断でデータを流通（全体最適化、不確実性対応）
データ品質＝共通して活用可能か

廃棄

D

オペレータ
②相互運用
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83論点６：データ品質の評価のあり方

データ品質を担保する業務プロセスとそれを評価する仕組みが必要「データ品質」の標準化「データ品質の評価」の標準化
•
•
•

•

データ品質を担保するための業務プロセス（データと4M注の紐付け、等）
データ品質認証の仕組み
第三者認証

プロセスA

プロセスB

プロセスC

•

デジタル庁において整備が進むデータ品
質管理ガイドブック（β版）の活用＋
製造業の特性＝多様・複雑性、
メタデータの重要性（加工条件依存性等）⇒データ流通のユースケースに基づくデータ品質の基準

データ
品質

・・・

注：4Mとは、製造業において品質管理業務を適切に行うための４つの要素である、Man（人）、Machine（機械）、Material（材料）、Method（方法）のこと
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84

議題

背景と目的
製造業の現状認識（製造業を巡る環境変化）
日本の製造業が抱える課題
課題を踏まえた今後の方向性
データ品質確保のための要件と取組の方向性
今後必要な施策（案）
参考資料

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85製造業のVBI化に向けた課題

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86

製造業のVBI化に向けたデータ品質の論点ごとの要件
データ品質に関する論点
製造業における課題（データで解くべき命題）

データ利活用での日本の強み要件創出される価値とデータの関連性• 経営課題とデータ流通により創出する価値の関連性明確化• データによる製造業のサルベージのグランドデザイン（「経路依存性の罠」からの脱却）

標準化・ルール形成へのインサイダー化 • 産業集積の強み（中堅・中小）を海外展開できる仕掛けとしての標準化・ルール（ISO 9000での敗戦の反省）• 標準化・ルールの高い解釈能力（対応コストの妥当性が評
価できること、コンサルへの過度な依存を避ける）

データ流通の誘因と阻害

低い摩擦コストと金の匂い• 低い信頼獲得コストとツール・インフラ（データ品質評価SW）• オントロジー対応（標準準拠、ユーザニーズとの関連体系化）• データ流通支援サービス（認証事業）の立ち上がりとパート
ナーエコシステムの形成

データ流通の要件

データ品質・マネジメント基盤

•
•
•
•

データ品質の定義

データ品質の体系化• 製造業のデータ品質の具体化（ユースケースによる具体化、4Mとの紐付け）• データ品質認証（データ品質の高さに関するフレームワーク、GL注）

データ品質評価のあり方

データ品質の評価方法の標準化• 第三者認証によるデータ品質のオーソリティ（認証基準策定、第三者機関認定（両者は分離）、抜打ち検査、業務・ガバナンス認証と計算機バリデーション）• データ品質の担保に向けた業務プロセスの具体化（デバイス真正性と較正（作業手順））
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87

注：GL ガイドライン

経営者マーケティングと製造業データ流通版「2025年の崖」
製造業経営への産業政策（税制措置、格付け）
ユーザ・ベンダの協調の仕組み（コンソ、バリデーション基盤）
データ流通の為のコストアップへの支援（人材開発、補助金、
データハブであるMES導入支援）とデータ信託基盤

しかし、課題が多く、ブレークスルーが必要
要件

課題創出される価値とデータの関連性

製造業の経営課題との認識不足

標準化・ルール形成へのインサイダー化

低い摩擦コストと金の匂い

データ流通の目的が不明確

データ品質・マネジメント基盤

ベストプラクティスが作れない

データ品質の体系化

データ品質が低い
データ品質の評価方法の標準化
88

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日本の「悪魔のサイクル」とそれを断ち切るために何が必要か？

あるべき姿に向けて

悪魔のサイクル
デジタル化で製造業が他の産業と融合

Disruptされる
投資家に相手にされなくなる

データ流通の目的
が不明確
不作為の罪

（メリット不明、リスク偏重）

製造業の経営課題との認識不足（人材不足、オントロジー
等への投資不足等）
経営がデジタルに弱く具体的なベスプラがないので全体最適目線
でのメリットが理解できない

データを取っていてもバラバラで繋がらない（MESが入ってない）

データ品質が低い（メタデータが無い、
過度なカスタマイズ等）

ベストプラクティスが作れない（データハンドオーバの問題等）

データ品質が低いのでサイロ化問題が発生顕在化している経営課題に関するユースケースでメリットを明確化し、それに基づきデータ品質を明確に定義

ベースとなる製造業のデータ品質基準を整備①製造業のデータ
流通のユースケースを明確化（メリットとデータ品質を紐付け）②データ品質の評価（Authorityの付与）

共通の基準
で実体を
可視化

①製造業のデータ
品質基準の整備③データ流通による経営の方向性提示（目指すべきゴール・
危機感と誘引の付与）

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89データ品質の製造業特殊的な要件

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90

製造業の特性を加味したデータ品質の要件-1：ユースケースに応じたデータ品質の定義
製造業の多様・複雑性、メタデータの重要性（加工条件依存性等）「データ品質の評価」の標準化
スマート保安
製造業の
経営課題

トレサビ

CN・CE

品質

設備の老朽化とベテ
ラン保守員の減少による重大事故のリスクの顕在化、ならびにO&M負担の増大

安全性の確保（規制 CN・CEにコミットでき
準拠、異物混入事故） ないと投資不適格対、改竄、経済安全保障 象となり企業としてのへの対応を誤ると企業 持続性の危機
消滅の危機

熟練ノウハウの散逸が進み品質低下により国際競争力低下
品質に関する改竄問
題の多発予兆保全の高度化

データインテグリティ確保 価値連鎖全体のによる公正性の担保
GHG排出量、資源（エビデンスで証明） 効率の把握（カーボ
ンプライシング等）と環境価値訴求データ協調による暗黙知の形式知化

データ流通 （データ協調による精のメリット 度向上）、運営効（必然性） 率化による重大事故
回避とOPEX削減

データ
品質の
定義

「データ品質」の標準化

アクセシビリティ、機密性 原本性・正確性・⇒データ共有の障害
帰属性・同時性（信託基盤の有用性）⇒改竄防止
正確性・同時性
可読性⇒計器の較正⇒メタデータの管理等（偏差のあるデータ、自社ではやらない条件でのモデル精度向上）

原本性・正確性・
標準適合性
帰属性・同時性⇒目的（モデル）に⇒改竄防止適したインプット（GIGO）
追跡可能性
精度⇒測定Entityが多岐、 ⇒粒度が細かいほど精度トポロジが動的に変化 ・効率性は向上
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91

製造業の特性を加味したデータ品質の要件-2：業務プロセス（４M）によるデータ品質担保
製造業の業務プロセスの複雑性、データと4Mとの紐付け（そうしないとつながらない）「データ品質の評価」の標準化

Method

作業内容、加工方法、等

Materials

種類、数量、等

Machine仕様設備、加工時間、等

Man

作業者、作業時間、等「データ品質」の標準化

業務プロセスとの紐付け（データ品質のプロセスによる担保）

加工

加工

加工
組立

加工

加工

加工
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92

製造業の特性を加味したデータ品質の要件-3：スマート製造に向けたマシン可読性

マシンとマシンが話す時代へ• Legal Testbed：契約の自動生成・マシン
による自動契約を目指した欧州プロジェクト• AAS(Asset Administration Shell)はオント
ロジー辞書(IEC CDD)の利用が前提

期待効果
要件

コンピュータが読んで理解できる
ことが要件

•

•

•

ISOは2019/12、これまでの人間が読んで理解する標準にくわえ、計算機が直接読んで意味を理解し、要すれば適合性検査までを視野にいれた新しい標準の型式、ISO SMART (Standards Machine
Applicable, Readable and Transferable, working in the system
without human effort)の開発を決定し、取り組みを開始。このことは単、単に従来の人間可読標準開発が、その発行に焦点をあてていたのに対し、計算機可読標準は、単なるXML化(Level2)を超えそのライフサ
イクル全体もまた自動化することを意味する。
またIECは2021/1、IEC/SMB/SG 12を標準開発のDXの委員会として位置づけ、IEC SMART STANDARDの開発を開始、Foundation1の標準アーキテクチャ(SAM)、Foundation2の情報モデル(SIM)、およびFoundation 3の標準管理シェル(SAS)により標準のエコシステムを構築しようとしている。
このようにISO, IECともに標準開発プロセスの自動化と、発行標準の計算機可読化という同じ方向を目指している。そしてISO SMARTでは、
Level3で、またIEC SMARTではFoundation 2において、オントロジーやセマンティクスがカギとなっている。

出所：RRI「デジタル経済圏の胎動:欧州のデータ連携戦略～ GAIA-X/IDSA 文献分析から見えたこと ～」、三菱重工株式会社苑田氏資料より作成

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ISOも、IECも、計算機可読標準という同じ方向にむけて大きく舵を切った。その実現のカギは、オントロジーとセマンティクスである。

出所：IEC SG 12 Convenor Meeting 25.03.2021よりCopyright（C） Nomura Research Institute, Ltd. All rights reserved.

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議題

背景と目的
製造業の現状認識（製造業を巡る環境変化）
日本の製造業が抱える課題
課題を踏まえた今後の方向性
データ品質確保のための要件と取組の方向性
今後必要な施策（案）
参考資料

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①データ品質基準、②データ品質認証、③データ流通指標・格付の3本柱
能力開発・仕組み整備

技術開発

投資促進

人材開発・プロ人材のエコシステム（人材バンク）

データ品質バリデーション
基盤（ソフト・ツール）

需要表現コンソーシアム（ユーザとベンダの協調）

第三者認証機関

オントロジー開発・整備支援（標準化、ユーザGL等）

データ流通推進指標

エンカ
レッジ（目指す姿と現状の診断）

製造業のデータ流通のユースケース
スマート保安

トレサビ

CN・CE

品質

データ品質の定義（総論・各論）
データ品質認証の仕組み
制度 （フレームワーク、運用マニュアル）ルール
データに関する契約・知財
信託制度

製造業のデータ品質基準

データ品質に基づく税制措置・格付

製造業のデータ流通PF（協調領域）データプール（Open Data、Federation基盤） （パテントプール、SEPのデータ版）
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96

施策スキーム（案）METI・デジタル庁
データ流通に向けた支援補助（人材開発、補助金、MES導入支援等の為の資金等）
RRI、ENAA

認定• 製造業のデータ品質国際標準化活動• データ品質認証フレームワークとデータ流通推進指標の策定（規範策定）• 人材開発需要表現コンソーシアム
経営課題に基づく
データ流通の要件

ユーザ

協調

データ流通支援サービス

ベンダ• 経営者マーケティング• ベストプラクティスとユース
ケースに基づく製造業のデータ
品質の具体化（GL、チェックリスト）

TUV、コンサル、監査法人、ITベンダ

産総研、NEDO、IPA

第三者認証• データ品質認証フレームワーク、
データ流通推進指標に基づく第三者評価（執行）

標準化・技術開発

データ利活用で新たな価値創出（データ駆動の新規性）• データ品質資する業務プロセスの抜打ち監査• 人材バンク・マッチング• データ信託サービス

委託

システムありきの設計思想からデータ中心の設計思想へ• バチューチェーン横断で繋がる• あらゆるステークホルダーの「共感」を獲得

データ品質の業務プロセスによる担保• データ品質バリデーション基盤の開発（ソフト・ツール）• オントロジー開発・整備（標準準拠、ユーザニーズとの関連性体系化、ユーザGL）• 国際標準・ルール対応コストの妥当性評価• データマネジメント基盤

注：RRI

ロボット革命イニシアティブ協議会、ENAA

一般財団法人エンジニアリング協会

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今後の検討課題（案）
データ流通・データ品質のベンチマーク
海外事例調査（ベストプラクティス）• 目的と効果• 成功要因日本企業の動向・実体把握• アンケート• インタビュー

製造業のValue Based Industry化のグランドデザインの詳細化
ユースケースの豊富化
ロードマップホワイトペーパー・セミナー→製造業のトップへのマーケティング

データ品質の評価の標準化
製造業のデータ品質基準（←ユースケースの豊富化）
GL作成、指標作成（道標、第三者評価）、評価体制と仕組み
研究開発テーマ（オントロジー開発・整備支援、データ品質バリデーション基盤（ソフト・ツール））
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議題

背景と目的
製造業の現状認識（製造業を巡る環境変化）
日本の製造業が抱える課題
課題を踏まえた今後の方向性
データ品質確保のための要件と取組の方向性
今後必要な施策（案）
参考資料

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99

有識者会議、並びにWGの開催実績
有識者会議
#1

9月7日

•
•
•

9月24日

10月12日 #2••

本委員会の趣旨説明
委員からのプレゼン
データ品質改善に関する論点に関する
議論

WG

#1

日本の製造業の課題とデータ品質改善の重要性（ご利益、必然性）
製造業のデータ品質改善に向けた論点#2

10月21日
•

#3

11月5日

•

11月25日

#4

12月7日

•
•
•

製造業のデータ品質改善に向けた業界標準のあり方
データ品質改善の取組み体制（DATA-EXとの連携等）•

本WGの趣旨説明
品質管理向上に向けた取組みの現状と課題議論すべきユースケースに関する議論•

品質管理のユースケース•

データ品質改善の課題（標準化等）••

人材に関する課題
国際協調への要望••#3（目的効果、製造業の特殊性、事例等）

国際連携のあり方（ハーモナイズ・打ち込み）
専門家人材育成のあり方
来年度以降の取組み内容
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100

用語集
用語

説明

ダイナミックケイパビリティ

元々は戦略経営論における学術用語。不確実な環境に対応可能な「企業変革力」を示す。
与えられた経営資源をより効率的に利用して、利益を最大化しようとする能力を示すオーディ
ナリー・ケイパビリティ（通常能力）の対語。

学習済みモデル

ある目的のためにデータセットを用いて学習し、その学習の結果得られるモデルのこと

マルチモーダル

複数種類のデータを入力し、統合的に処理する深層学習の手法のこと。

VUCA

Volatility・Uncertainty・Complexity・Ambiguityの頭文字を取った造語。社会やビジネスにとって、未来の予測が難しくなる不確実性が高いことを示す。

マスカスタマイゼーション

低コストの大量生産プロセスと柔軟なパーソナライゼーションを組み合わせたシステムのこと。

Factory Physics

製造管理のための操作の科学。管理者やエンジニアは、既存のシステムを改善する機会を特定すること、効果的な新しいシステムを設計すること、トレードオフを調整し全体最適化をはかること、などが可能となる。

WIP

Work In Processの略。仕掛品のこと。

TH

Throughputの略。時間あたりの出来高、加工高のこと。

CT

Cycle Timeの略。工程開始から完了までの1サイクルに対して実際にかかる時間のこと。

EBOM

Engineering Bill of Materialの略。設計部品表のこと。

MBOM

Manufacturing Bill of Materialの略。製造部品表のこと。

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101

（様式２）

二次利用未承諾リスト
報告書の題名：最終報告書
委託事業名：令和３年度産業経済研究
委託事業 （製造業におけるデータ品質改善に関する調査）
受注事業者名：株式会社野村総合研究所
頁

図表番号
24
26
28

タイトル
National Defense Authorization Act（NDAA）
Section 818の概要
SEMI(半導体製造装置材料協会)の模造品防止に向けた活動体制コロナ危機後の欧州復興計画でグリーン、CEを戦略的に加速することを発表

29

Industie4.0の2030Vision

31

日本の強みであるモノづくり現場の暗黙知
の形式知化

32

データ連携により協調状況監視（CCM：Collaborative Condition Monitoring）
を実現

33

50
51

OA機器メーカは豊富なMIFのビッグデータ（稼働条件がある程度分かった日々のデータ蓄積→デー
タ品質が一定）活用に向けた取組みを過去から展開
航空業界向けのオープンデータPF（パランティアと提携してエアバスが開発）
航空業界向けのオープンデータPF（パランティアと提携してエアバスが開発）

52

参考：Skywiseの沿革

53

参考：Skywise

54

参考：Skywise

58

製造メーカのサプライチェーン間でCO2排出量、使用量を共有し改善防止 （ブロックチェーンを活用）

（様式２）

59

すべての製品は、基本的な情報（生産者、モデル、日付など）が記載された固有の識別子（“birth certificate”）が付与され、中央の登録簿に保存される

61

モビイリティ横断での大域最適化（自動車、鉄道、飛行機、歩行等）

63

英国におけるBIM基準書類

65
66
67

自動車業界における製品監査データの提示が契約条件（VDA 6.5）
Catena-X：自動車のバリューチェーン全体で情報とデータ共有のための統一された標準
Catena-X：自動車のバリューチェーン全体で情報とデータ共有のための統一された標準

69

参考：Catena-X

70

参考：Catena-X

71

参考：Catena-X

72

参考：Catena-X

73
74
76

自動運転開発に向けたビックデータ化（事故車のデータの共有）プロセス産業分野のデータ利活⽤で保安⼒向上に向けた取組みが活発化
EPCコントラクタとオーナ・オペレータとの間の情報ハンドオーバの標準化が進む

79

今までできなかったことをデータで可能にする81

なめらかにつながる社会を目指して

82

データマネジメント基盤

93

製造業の特性を加味したデータ品質の要件-3：ス
マート製造に向けたマシン可読性