2020 年度 産業と技術の比較研究 報告書

第 4 次産業革命の到来―CPS [Cyber-Physical-Systems]に関する分析（II）－

2021 年 ４ 月
一般財団法人 商 工 会 館

< 産業と技術の比較研究会 委員>

座 長 児玉 文雄 東京大学名誉教授
委 員 岡松 壯三郎 (一財)商工会館前理事長
委 員 加納 信吾 東京大学大学院教授
委 員 柴田 友厚 学習院大学教授
委 員 馬場 康志 昭和女子大学教授
委 員 藤盛 紀明 NPO 国際建設技術情報研究所理事長
委 員 玄場 公規 法政大学経営大学院教授
委 員 鈴木 潤

政策研究大学院大学教授

はじめに

本研究会は、産業と技術の関係の変遷を技術の立場から分析を行なってきている。最近、第４次産業革命に突入しつつあるという議論が盛んになされるようになった。その中心概念
は、CPS [Cyber-Physical-Systems]であり、サイバー空間と物理空間の融合が進展しているという。
昨年度は、IoT の 7 社の先行事例に基づき、IoT の技術進化過程と技術開発戦略シナリオについての分析枠組みの構築を試行した。本年度は、この分析フレームワークに基づき、日本産業が競争力を持つ IoT 戦略について、検討した。特に、CPS の観点から、日本産業の国際競争力を明らかにして、CPS への進化過程のどこにいるかを考察した。

はじめに
１．日本製造企業の多角化とスマイルカーブの分析 ················································· 1
２．CPS とビジネスモデル：産業の servitization ··················································· 9
３．台頭する CPS のアーキテクチャー ······························································· 28
４．ICT の成長初期市場が示す CPS 発展の方向性 ················································ 36
５．建築技術の情報化と IOT············································································· 46
６．医療における IoT＿コロナが進めた CPS としてのオンライン医療 ····················· 72
７．
「IOT が機能しない分野」と「「IOT が機能する分野」をめぐる考察 ·················· 101
８．Integrity から Modularity へ、そして Connectivity へ ··································· 108
おわりに ······································································································· 115

第1章

1.1

製造業の多角化とスマイルカーブの実証分析

多角化事業への期待

日本の製造企業の収益性の低迷が指摘されて久しい。本研究会で主題としている CPS
は日本製造業の今後の新規事業として、また、競争力回復の手段として期待されている。
CPS の基礎となる要素技術の一つは言うまでも無く情報通信分野やソフトウェア分野の開発である。ただし、これらの分野における研究開発は世界のインターネットビジネスを牽引する GAFA（Google, Amazon, Facebook, Apple）などのプラットフォーム企業と比較すると必ずしも競争優位を発揮しているとは言えない。この点、確かに、OS やクラウドサービスなどのソフトウェアの分野における競争力は決して高くないと考えられる。しかしながら、後述するように素材や材料、基幹部品など、いわゆる製造業の川上産業においては日本企業も競争優位を発揮できる余地があると考えられる。
日本の情報通信産業の競争力の課題が議論されて久しいが、そもそも、競争力の源泉となる研究開発への投資は乏しいのか、また、どのような産業が投資しているのであろうか。この点については統計データがある。図表 1-1 は、2000 年度における日本の製造業及び情報通信産業における研究開発費の大きい産業から順番に並べた表である。
研究開発投資額全体では、ソフトウェア・情報処理分野へ投資額は 5,000 億円程度と決して潤沢と言えるレベルではない。その一方で、ハードも含めた情報通信分野における投資額は２兆円を超えており、積極的な投資が行われている。
業種別に見れば、ソフトウェア・情報処理分野への投資額が最も大きい産業は情報サービス業であり、次いで通信業であることは当然であるが、それに続いて、業務用機械器
具、情報通信機械器具製造業などハードウェアの産業が多額の投資を行っている。また、
情報通信分野となると最も多額の研究開発投資を行っている産業は情報通信機械器具、電
子部品・デバイス・ 電子回路製造業、業務用機械器具製造業であることが分かる。そして、投資額そのものもハードウェアの産業の方が大きいことが伺える。これらの結果から判断すると、やはり日本の情報通信分野における研究開発の主役はハードウェアの産業であることが伺える。

1

図表 1-1 産業別ソフトウェア及び情報通信分野への研究開発投資

上位10産業

ソフトウェア・

構成比

上位10産業

情報通信分野構成比522,42924.8%

342,32316.2%

234,069

11.1%

情報処理分野情報サービス業

187,174

37.5% 情報通信機械器具
製造業

通信業

118,12723.7%

電子部品・デバイス・ 電子回路製造
業

業務用機械器具製

76,607

15.4% 業務用機械器具製

造業

造業

情報通信機械器具

59,07011.8% 通信業

232,624

11.0%

17,972

3.6% 自動車・同附属品

216,15010.3%

製造業
電子部品・デバイ
ス・

電子回

製造業

路製造業
インターネット附随・

9,631

1.9% 情報サービス業

171,372

8.1%

3,484

0.7% 電気機械器具製造

133,2216.3%

67,948

3.2%

その他の情報通信業
繊維工業

業
電気機械器具製造

3,043

0.6% 生産用機械器具製業

造業

生産用機械器具製

2,969

0.6% その他の製造業

28,263

1.3%

2,802

0.6% 非鉄金属製造業

24,971

1.2%

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

造業
非鉄金属製造業
・・・・・・・・・・・・・・・・
・・
全産業

498,871

全産業

2,107,712（出展）科学技術研究調査報告（注）単位は 100 万円
資本金一億円以上の企業が対象
CPS は日本の製造業にとっては新規事業、すなわち多角化事業であり、繰り返しになるが今後競争力の確立が期待される分野である。しかし、日本企業は高度成長期には多角化が得意と言われた時期もあるものの、その後、闇雲な多角化戦略が収益性を低下させたという議論もある。そこで、本章では、日本の製造業の多角化の動向と収益性、またスマイ2

ルカーブの実証分析についても併せて分析した今橋ら（2020）[1]の分析結果を紹介したい。筆者も共著者となった分析結果であるが、多角化を行っている産業ほど収益性が低下していることが示されており、日本の製造業の多角化戦略のあり方が重要であること、また川上の産業ほど収益性が高い可能性が示唆された興味深い結果である。
1.2

川上産業とサービス業の競争優位

日本の製造企業には世界最高水準の技術力があるものの、収益性は低迷している。法人
企業統計によると高度成長期には一貫して製造業の営業利益率は非製造業の営業利益率を大きく上回っていたが、1980 年代から徐々に低下傾向を示し、近年では、非製造業と同じ水準になり、2007 年の金融危機後には、非製造業を下回ることもある。この低迷の要因としては、研究開発の効率性の低下や、さらに近年に至っては設備投資の効率性の低下も指摘されている。この点、筆者は、2000 年度後半を中心に製造企業の定量データを用いて、サービス化比率が高い企業ほど収益性が高く、その一方で、研究開発費比率が高い
企業ほど収益性が低い傾向にあるという分析結果を提示した（玄場ら、2017[2]）。この研究成果については、一定の評価を得たものの、製造企業全体の分析結果であり、各産業によって大きく異なる結果が得られる可能性があるとの議論が提起された。
確かに、製造企業といっても、提供している製品やサービスによってイノベーション戦略
は大きく異なると考えられる。特に顧客が企業なのか、あるいは最終消費者であるかによって、商取引の慣行のみならず、研究開発や設備投資などのイノベーション戦略が異なるのは当然である。良く知られている産業別の議論としては、部品やソフトウェアのモジュール化により、最終組み立てメーカーの競争力が低下しているのではないかという指摘がなされている（藤本（2003）[3]、青木ら（2002）[4]など多数）。この議論は日本のみならず、海外でも盛んになされており、共通仕様となった部品やソフトウェアが専業のサプライヤーによって効率よく生産され、それを組み立てるメーカーは製品の差別化が困難になり収益性が維持することが難しいという指摘である。
この議論に関連して、特に収益性の観点からは、スマイルカーブの議論が一般的にも広く知られている。これは学術的な指摘ではないものの、台湾のコンピューターメーカー
Acer 社の創業者スタン・シー会長が提唱した概念であり、バリューチェーンにおいて川中
産業の収益性が低く，川上，川下産業の収益性が高いという指摘である[5][6]。具体的には、パーソナル・コンピューターを例として、横軸をバリューチェーンの順序（川上・川中・川下の産業）に並べ、縦軸は付加価値としてグラフ化すると U 字の曲線を描き、スマイリング（笑顔）のように見えるため、スマイルカーブと呼ばれている。
そして、この動きをさらに加速させようとしているのが本研究会の主題である CPS あ
るいは IoT の普及である。この動きは、消費者の生活や企業の生産活動を大きく改善することが期待されており、これ自体は決して悪いことではない。ただし、IoT や CPS の普及の効果を受ける対象は幅広いものの、IoT・CPS を新しい産業の誕生と捉え、事業の参入
3

を考えている企業は、センサー企業やシステムインテグレーション、あるいは産業機械・設備メーカーが主となることが想定されている。本研究会でも、昨年に引き続き、IoT・
CPS に積極的に取り組みを行っており、詳細な事例を紹介いただいた企業は、産業の上流の「川上産業」に属する企業が多い。具体的には、建設機械メーカー、農業機械メーカ
ー、製造装置メーカー、社会インフラ提供企業などである。その一方で、CPS として全く新しいサービスを提供しようとする事例も紹介された。自動運転やスマートハウスなどが代表例である。すなわち、CPS 及び IoT の普及によって産業の上流である川上産業あるいは最終消費者に近い川下産業の企業に新たな技術開発や付加価値のサービスを提供する機会が登場することが期待され、収益性向上に寄与する可能性があることが示唆される。
代表的な事例としては、本研究会でも紹介されたが、欧米の大手重電メーカーの戦略として、2010 年代の後半から、同社は、BtoC の事業を全て整理・売却し、BtoB に特化する戦略を対外的にも公言し、実際に事業の大胆な売却・買収を伴う事業再編を行っている。また、可能であれば、今後は、BtoB の事業を行っている企業を顧客にするという極端な川上産業へのシフトを戦略の柱にするとのことである。この理由としては、BtoC の事業リスクがあまりに高くなってしまったため、可能な限り、BtoC 事業から離れた市場に注力するという明確な方針に基づいているという点である。これも前述のスマイルカー
ブの考え方に通じる議論である。
以上のようにスマイルカーブの概念に関しては一般に良く知られており、CPS 及び IoT
によって、さらに促進される可能性がある。しかしながら、実は、スマイルカーブについて実証的に分析した学術研究はほとんどない。そこで、本章では、著者も分析に関わった
日本の製造業を対象にスマイルカーブの実証分析結果を公表した今橋ら(2020) [6]の研究を紹介したい。そもそも、スマイルカーブは日本の製造業においても実際に認められる現象
なのかは今後の CPS 及び IoT の普及による産業の在り方についても重要な示唆を与えると考えられる。
ただし、前述のようにこのスマイルカーブについては、定性的に数多くの文献が類似の議論を提示するものの、定量的な実証分析は数少ない。そこで、本稿では、著者も共著者となっている今橋ら（2020）が分析した製造業における B to B などの取引割合及び多角化の動向と収益の関係性を明らかにした実証分析の結果を紹介する。
1.3

分析方法

今橋ら（2020）の分析では，主に 2000 年度から 2016 年度の総務省統計局の「科学技術研究調査」，経済産業省の「企業活動基本調査」及び「延長産業連関表」のデータを用いて分析を実施した。
「企業活動基本調査」に営業利益などのデータが示されており，それらを「延長産業連関表」における分類項目と対応させ，売上高営業利益率を算出した。その際，輸出に関する値は除いた。そして，延長産業連関表を用いて，産業間の取引関係を4

定量化した B to B 率（B to B 率＝内製部門計／（内製部門計+国内最終需要計））という指標を用いた。
次に，「科学技術研究調査」の産業分類，製品分類を用いて研究開発費及び売上高構成比のマトリックスを作成し，この構成比に基づき，多角化度をエントロピー値により測定する。
各調査年における業種 i の製品分野 k への研究開発投資額を Rik，業種数及び製品分野数をn とし，業種 i の研究開発投資総額に占める製品分野 k の割合 Pik とおく。
業種 i の技術的多角化度を表す研究開発多角化度 Ei は，次の式で与えられる。
Ei ＝ －ΣkPik・log2Pik
さらに延長産業連関表における投入関係を川上，算出関係を川下として，多角化の方向性を測定する。今橋ら（2020）では玄場，児玉と同様に内積値と角度を求め，川上多角化度と川下多角化度を測定した。i 産業の j 製品分野における研究開発費の構成比（但し，多角化の方向性を検討することから本業の研究開発費は除く）から作成されるベクトル pij（i≠j），
同様に延長産業連関表からの川下ベクトルを qij（i≠j）とすると，両者の角度 θ は次の関係にある。
cosθ ＝ pij・qij ／ |pij|・|qij| （・は内積，| |はノルムを意味する）
そして，角度 θ は最小 0 度，最大 90 度になるが，角度の値が小さいほど川下方向に一致することから川下多角化度を次のように定義する。
川下多角化度 ＝（90－θ）／ 90
また、同様に川上多角化度も算出する。その結果を用いて，売上高営業利益率を被説明変数として重回帰分析を実施した。重回帰分析には R を用いた。
1.4 分析結果
日本の製造業の全産業に関して，2000 年度から 2016 年度の延長産業連関表と企業活動基
本調査のデータを用いて B to B 率及び売上高営業利益率を算出した。そして，技術的多角化度を表す研究開発多角化度 Ei ，川上多角化度と川下多角化度，川上角度，川下角度を算出した。その後，売上高営業利益率を被説明係数とした重回帰分析を実施した。なお，B to
B 率については二乗値と三乗値をそれぞれ求めて分析を実施した。但し B to B 率，B to B 率の二乗値，B to B 率の三乗値は相関が強く，多重共線性のため，BtoB 率のみを加えて分析を実施した。そのうち，売上高営業利益率を被説明係数，B to B 率と研究開発多角化度，川上多角化度，川下多角化度を説明変数として分析した結果を図表 1-2 に示す。
結果としては，2000 年，2013 年，2015 年と研究開発多角化度が有意にマイナスになっている。また，2011 年から 2015 年の川下多角化度も有意にマイナスになっている。これは，研究開発の多角化度の高い産業ほど収益性が低いということを示唆している。

5

図表 1-2 売上高営業利益率を被説明変数とした重回帰分析結果
ＢｔｏＢ率
年度

研究開発多角化度 Eｉ

川上
多角化度

川下
多角化度

切片

決定係数

ﾃﾞｰﾀ数
有意

有意

2000

17

0.073

＊

-0.020

2005

18

0.066

＊

2011

18

2012

有意

＊

有意

有意

補正R2

＊

0.230

-0.036-0.0470.047-0.020

0.011

0.019

0.034

0.037

-0.020-0.007-0.086

＊

0.062

＊

0.168

18

0.038

-0.020＊-0.008-0.086

＊

0.057

＊

0.207

2013

18

0.035

-0.023＊＊-0.022-0.074

＊

0.077

＊＊

0.219

2014

18

0.026

-0.017-0.024-0.084

＊＊

0.075

＊＊

0.168

2015

18

0.025

-0.023-0.026-0.076

＊＊

0.089

＊＊＊

0.275

2016

18

0.034

-0.0130.000-0.0380.050＊-0.021＊＊0.103

被説明係数：売上高営業利益率*：10％有意、**：5％有意、***：1％有意

1.5

考察

研究では，2000 年度から 2016 年度の「科学技術研究調査」と「企業活動基本調査」及び「延長産業連関表」を用いて，日本の製造業における各産業の研究開発費における多角化度と収益性の検証を実施し，日本の製造業の研究開発多角化度と収益性の分析を行った。また，
B to B 率と研究開発多角化度と収益性の分析を行った。
この結果から次のことが言える。それは，近年の研究開発の多角化度が高いと収益が低いことがわかったことである。これは，新規事業などを行うため，川上や川下の多角化を行うが，すぐに収益には結びつかず収益を低くしてしまうこと，もしくは，収益が低いので探索を行うために多角化を行うことが考えられるためである。昨年度，著者の今橋ら（2019）[7]が分析した B to B 率と収益性の研究について，5 年間分を纏めたデータの回帰分析を実施し，分散分析を行って AIC の値に関しての当てはまりの良さを検証し，B to B 率の 3 次式においては当てはまりがよいという結果が得られた。日本の製造業についてはモデルの適合性か
ら，B to B 率が低いほど収益性が低いということが明らかになったことを踏まえて，今橋ら
6

（2020）は、研究開発多角化度と B to B 率と収益性の関係性を分析した。結果として，2000
年度と 2005 年度のみであるが、B to B 率が高い産業ほど有意に収益性が高いという結果が得られた。これは著者ら（Imahashi et al (2018)[8]）が分析した B to B 率と収益性を分析した
結果と同じ結果であり、製造業の川上に位置する産業ほど収益性が高く、スマイルカーブの議論と整合的であると解釈できる。
研究開発多角化度と川上多角化度・川下多角度に関する回帰分析の結果においては，有意となっていない年度もあるが、研究開発多角化度と収益性の関係性で多角化度を示す研究
開発多角化度が有意にマイナスになっている傾向が認められる。川上多角化度については有意な結果が得られなかったが，川下多角化度は有意にマイナスの結果が得られる年度が多い。Kodama（1986）[9]及び玄場，児玉（1999）[10]の研究においては、川下多角化度が高いことがハイテク産業の特徴であり、また、それが収益性の向上に寄与しているという指摘がなされている。しかしながら、近年では、むしろ、逆の傾向を示しており、日本の製造業の苦境を示唆している可能性がある。
1.6

まとめ

以上紹介した今橋ら（2020）の分析結果から、日本の製造業において、多角化は収益性に貢献しておらず、また、川下分野への研究多角化度が高いと収益性低くなるということが示唆された。また、2000 年度と 2005 年度のみであるが、B to B 率が高い産業ほど有意に収益性が高いという結果が得られた。これは今橋ら（2019）が同様に分析した B to B
率と収益性を分析した結果と同じ結果であり、製造業の川上に位置する産業ほど収益性が高く、スマイルカーブの議論と整合的であると解釈できる。
研究開発の川下多角化度が収益性に貢献しない可能性については、従来、日本の製造業を牽引したハイテク産業の特徴とされた川下多角化度が収益性の向上に寄与しているという既存研究の指摘とは相反する結果である。この点については、今後のさらなる検証が不可欠と考えられるが、多角化度と収益性の関係も踏まえると日本の製造業においては選択と集中が求められているのではないだろうか。さらに BtoB 率が高い産業ほど収益性が高い傾向にあるという研究と合わせれば、川上分野における産業に集中するという戦略が一つの方針となり得る可能性があり、本研究会で主題と挙げている IoT や CPS の流れが日本企業にとって大きな機会になり得るとも考えられる。
（担当：玄場公規）

7

参考文献[1] 今橋 裕、上西 啓介、玄場公規（2020）「日本製造業における B to B 率と収益性との関係性分析」研究・イノベーション学会年次学術大会講演要旨集 (35), 151-154,[2] 玄場公規、今橋裕、竹岡紫陽（2017）「日本製造企業の研究開発投資及び設備投資と収益性の定量分析」研究・イノベーション学会年次学術大会講演要旨集 (32)、pp373376[3] 藤本隆弘（2003）「能力構築競争－日本の自動車産業はなぜ強いのか」中央公論新社[4] 青木昌彦、安藤晴彦（2002）「モジュール化－新しい産業アーキテクチャの本質－」
東洋経済新報社[5] 別府祐弘，山内暁「知的財産と環境マネジメント」帝京経済学研究，40(1)，99-137，(2006)．
[6] 日本経済新聞，華人から見た IT 産業 分業が最大価値生む 台湾・エイサー創業者
施振榮氏，2011 年 6 月 5 日付朝刊．
[7] 今橋裕、上西啓介、玄場公規（2019）「日本製造業における BtoB 率と収益性との関係性分析」研究・イノベーション学会年次学術大会講演要旨集 (34)、pp616-619[8] Hiroshi Imahashi, Keisuke Uenishi, Kiminori Gemba(2018),Verification of thesmile curve of food industry in Japan – a consideration using the B to B rate andoperating income margin, Forum Scientiae Oeconomia,4,p65-79.
[9] Fumio Kodama, Technological Diversification of Japanese Industry, Science, 233,

4761, pp. 291-296[10] 玄場公規， 児玉文雄 (1999) 「わが国製造業の多角化と収益性の定量分析」研究技術計

画、14（3）,pp179-189

8

第2章

CPS とビジネスモデル：産業の servitization

2.1 はじめに世界は今、新たな産業革命のとば口に立っているとの指摘がある。すなわち、
第 1 次産業革命：水力と蒸気による生産の機械化（18 世紀）
第 2 次産業革命：電力による大量生産の実現（19 世紀）
第 3 次産業革命：エレクトロニクスと情報技術によるオートメーション（20 世紀）であったが、第 4 次産業革命は 20 世紀半ばから生じた第 3 次を踏み台として、物理・情報・生物の各領域を融合させるもの（CPS の概念と親和性が高い）であり、歴史上かつてない幾何級数的加速の下で、地球上のあらゆる国と産業に対して、生産と経営とガバナンスに変革を迫るとされている1。産業革命を引き起こす原動力が GPT（汎用技術）：General
Purpose Technologies である。GPT は、経済のみならず社会構造をも劇的に変化させる技術であり、以下のような 3 つの特徴をもっている：
Pervasiveness（汎用性）：広範な産業セクターにおいて基本的な要素として利用される
Potential for technical improvements（改良可能性）：さまざまな改良を受け発展する
Complementarities（補完性）：下流の産業セクターの R&D の生産性を向上させる
この特徴ゆえに、GPT には規模に対する収穫逓増（普及に伴って、技術進歩および経済成長を加速させる）効果が存在する。一方、ある地域や社会において GPT の普及が妨げられるとそのインパクトは大幅に制約され、その地域は産業革命から大きく取り残されることになる。そのような事態に陥らないよう、Bresnahan らは GPT と“広義の制度”の共進化の重要性を指摘した2。政府も、新たな GPT が普及していく過程では、国民との関係や政策立案の方法を変えていく必要があるだろう。
前年度の報告書では、新しい技術が活用されるためにはある程度の時間が必要とされ、第3 次産業革命（ICT：情報通信技術）の活用で覇者となった米国の巨大 IT 企業群 GAFA は、
例外なくビジネスモデルのイノベーターであり、ほとんど製造業ですらないことなどを指摘した。それゆえ、産業革命を議論するための重要なキーワードは「ビジネスモデル」の転換であることを述べた。また、米欧型の産業進化は、新企業による多角化→多産多死→ビジネスモデル変化、という経路で進んできたが、日本型の産業進化は、大企業による内発的多角化→大企業自らが変化、という形で進むのではないかという考察を行った。すなわち、ICT を活用した上流・下流への多角化や 6 次産業化（1 次+2 次+3 次）である。
ビジネスモデルの転換を示す顕著なマクロ指標が、国の経済全体のサービス化である。現在まで、様々な国の経済が産業発展とともにサービス化してきた（経済活動の中で，物を作
Klaus Schwab, 2016, The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to
respond, World Economic Forum.
2 Bresnahan and Trajtenberg, 1992, GPTs は経済成長のエンジンなのか？, NBER
working paper #4148.
19

ること自体が生み出す付加価値，あるいはそれに従事する労働者の割合が相対的に低下し，サービスの比重が増大する現象）が、それは米国でも日本でも同様（図 2-1）である。また
第 1 次・第 2 次産業においても、技術開発、企画・デザインなど、直接生産にかかわらない
部分の比重が高まっていることも、産業のサービス化に寄与している（図 2-2）。

図 2-1 日米の GDP の産業別比率：1970-2018 年

図 2-2 対事業所サービスにおける「非製造業依存」（サービス依存）（METI, 2016）
2.2 日本国内のビジネスモデル特許（ビジネス関連発明）の動向
10

昨年度の報告書では、IOT あるいは CPS という汎用技術によるイノベーションを理解するための重要なキーワードは「ビジネスモデル」であるという見方に立って、IOT 関連発明とビジネス関連発明の動向を概観した。ここでは、まずそのアップデートから始めることとする。
図 2-3 に示すように、IOT 関連発明（広域ファセット ZIT が付与されたもの）の出願は、2017 年にピークを迎えたようである。出願から公開までのタイムラグの関係で 2019 年の

図 2-3 IOT 関連発明の推移（2021 年 3 月時点）

図 2-4 ビジネス関連発明の推移（2021 年 3 月時点）
出願数はまだ判明していないが、2018 年に出願された特許はほぼ公開が終わっており、こ11

れ以上件数は大きくは増えない。一方、2016 年から 2019 年に出願された特許の登録数は、
今後数年かけて徐々に増えていくものと考えられるが、おそらくは 2017 年に出願された特許が、登録数で見てもピークとなる可能性が高い。
これに対して、ビジネス関連発明に関しては、最新のデータでは 2018 年も出願数は 2017
年に比べて増えており（図 2-4）
、いまだに第二次ビジネスモデル特許ブームが続いている
ようである。
2.3 世界のビジネスモデル特許の動向
2.3.1 概要
EPO（欧州特許庁）が提供している世界特許データベース PATSTAT の最新版（2020Autumn version）を用いて、世界のビジネスモデル特許（G06Q の IPC サブクラス3が付与された特許）の動向を調査した。まず、出願人のレコードに収録されている country コードを手掛かりとして、国別に集計した結果が図 2-5 である。

図 2-5 ビジネスモデル特許類型出願数の国別内訳
出願数の現在までの全世界累計は約 112 万件であり、（名寄せをした後の）出願人は全世
界で約 40 万人程度であった。PATSTAT には、いくつかの方法で行われた出願人の名寄せ結果（ID）が収録されているが4、ここでは psn_id による出願人名寄せを採用することとした。
IPC 第 8 版（2006 年 10 月）において新設されたサブクラス。2005 年以前のレコードにも遡及して付与されている。
4 PATSTAT の Person テーブルでは、DOC_STD_NAME_ID、psn_id、HAN_id の 3 種
類の名寄せ ID が提供されている。詳細はここでは述べないが、ビジネスモデル特許の出
願人名をこれらで実際に名寄せして比較したところ、psn_id で最も良好な結果が得られ
た。
3

12

単純集計での国別の内訳をみると、圧倒的に米国のシェアが高く約 30.5%あり、日本は 2番目（韓国と僅差）で 10.7%であった。ただし、図 2-5 を見てわかるように、country コー
ドが付与されていない出願人の出願数も多く、ここには図 2-6 に示すように特に中国企業がかなり含まれているようである。
total count G06Q count rank G06Q %318,796
10,386
1
3.3%
488,785
8,726
2
1.8%
333,825
6,221
3
1.9%
537,343
6,121
4
1.1%
379,578
5,882
5
1.5%
144,356
3,668
6
2.5%
63,1593,221
7
5.1%
597,683
2,769
8
0.5%
115,018
2,760
9
2.4%
51,198
2,733
10
5.3%
32,788
2,675
11
8.2%
6,994
2,570
12
36.7%
5,634
2,567
13
45.6%
356,832
2,439
14
0.7%
11,653
2,371
15
20.3%
408,468
2,350
16
0.6%
79,296
2,316
17
2.9%
233,961
2,292
18
1.0%
68,444
2,282
19
3.3%
44,675
2,244
20
5.0%
6,002
2,151
21
35.8%
10,244
2,147
22
21.0%
483,848
2,083
23
0.4%
474,421
1,897
24
0.4%
28,620
1,800
25
6.3%
4,292
1,665
26
38.8%
54,607
1,590
27
2.9%
221,943
1,551
28
0.7%
98,729
1,532
29
1.6%
213,760
1,443
30
0.7%
33,255
1,385
31
4.2%
4,848
1,369
32
28.2%
139,802
1,248
33
0.9%
3,865
1,241
34
32.1%
6,250
1,233
35
19.7%
6,051
1,224
36
20.2%
2,564
1,183
37
46.1%
18,532
1,159
38
6.3%
12,292
1,135
39
9.2%
13,800
1,128
40
8.2%
2,535
1,110
41
43.8%
2,729
1,098
42
40.2%
51,728
1,087
43
2.1%
14,945
1,086
44
7.3%
321,062
1,058
45
0.3%
6,411
1,044
46
16.3%
3,453
1,007
47
29.2%
10,912985
48
9.0%
52,116
980
49
1.9%
1,159
978
50
84.4%
2,500
976
51
39.0%
13,069945
52
7.2%
56,426925
53
1.6%

psn_NAME

country

IBM (INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION)USHITACHIJP
FUJITSUJP
TOSHIBA CORPORATIONJP
NEC CORPORATIONJP
SGCC(STATE GRID CORPORATION OF CHINA)CN
OKI ELECTRIC IND COMPANYJP
PANASONIC CORPORATION
JP
NTT (NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION)JP
GOOGLEUSALIBABA GROUP
KY
MASTERCARD WORLDWIDEUSBANK OF AMERICA CORPORATIONUSSONY CORPORATIONJPPING AN TECHNOLOGY COMPANY
MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATIONJP
MICROSOFT CORPORATIONUSRICOH COMPANYJP
DNP (DAINIPPON PRINTING COMPANY)JP
MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING
US
EBAY
US
FACEBOOK
US
CANON
JP
SAMSUNG ELECTRONICS COMPANYKRTOSHIBA TEC CORPORATIONJP
BIZMODELINE COMPANYKRCASIO COMPUTER COMPANYJP
SEIKO EPSON CORPORATIONJP
FUJI XEROX COMPANYJPSHARP CORPORATIONJPTENCENT TECHNOLOGY (SHENZHEN) COMPANYCN
VISA INTERNATIONAL SERVICE ASSOCIATIONUSSANYO ELECTRIC COMPANYJPYAHOO JAPAN CORPORATIONJPBEIJING JINGDONG SHANGKE INFORMATION TECHNOLOGYBEIJING JINGDONG CENTURY TRADINGPAYPALUS
AMAZON TECHNOLOGIESUSORACLE INTERNATIONAL CORPORATIONUSSK TELECOM COMPANYKRAMERICAN EXPRESS TRAVEL RELATED SERVICES COMPANYUS
CAPITAL ONE SERVICESUSETRI (ELECTRONICS AND TELECOMMUNICATIONS RESEARCH INSTITUTE)KRKT CORPORATIONKRSIEMENSDEYAHOO!
USWALMART APOLLOUSCHUGOKU ELECTRIC POWER CO INCJPOMRON CORPORATIONJPSHINHAN BANKKRALIBABA GROUP SERVICESHK
AT&T INTELLECTUAL PROPERTY I (AMERICAN TELEPHONE AND TELEGRAPH
US COMPANY INTELLECTUAL PROPERTY
APPLE
US

図 2.6 ビジネスモデル特許出願数上位企業5
11 位の ALIBABA Group は Country コードが KY（ケイマン諸島）となっているが、これは明らかに IP 管理のためのオフショア企業である。15 位の Ping An は中国の平安保
513図 2-6 の 4 列目は、各企業の全出願数中に占めるビジネスモデル特許の比率を示している。米国企業 GAFAM（Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft）+ IBM は、
Facebook（21%）を例外として除いても全て 2~6%程度になっており、日本の大手製造業
企業の多くが 1%台あるいは 1%未満であるのに比べると、相対的にビジネスモデル特許の比率が高い。日本の上位企業では、沖電気（5.1%）と NTT（2.4%）が例外的に高くなっている。Mastercard（36.7%）、Bank Of America（45.6%）、Ebay（35.8%）などの純粋なサービス業の企業は、当然ながら非常に高い比率になっている。中国企業では SGCC
（国家電網）がビジネスモデル特許出願数第一位である。SGCC は国有の電力配送電企業
で、2000 年に電力事業の上下分離（発電と送配電の分離）により誕生した中国最大の非上場企業である。SGCC は、第 14 次 5 カ年計画期間（2021 年～2025 年）において、超高圧送電、電気自動車用充電器、新デジタルインフラに重点を置いて、電力網および関連産
業に 6 兆元（約 8,900 億米ドル）の投資を行う予定と伝えられている。SGCC とAlibaba、Tencent はいずれもサービス業であるが GAFAM などと同様に多量の特許を出願しており、ビジネスモデル特許の比率も GAFAM に近い値となっている。
2.3.2 ビジネスモデル特許と他の技術分野の親和性
ビジネスモデル特許に付与される IPC サブクラスである G06Q の定義は、“管理・商用・金融・経営・監督・予測目的に特に適合したデータ処理システムまたは方法”
であるが、Co-occurrence（共起：同一の特許に対して付与される他の IPC）を集計することによって、どのような技術分野と親和性が高いのかを知ることができる。図 2-3 に集計結果を示すが、ビジネスモデル特許と最も親和性の高い分野は「G06F：電気的デジタルデー
タ処理」であり、そのシェアは他の分野と比べて圧倒的に高い。この G06F や第 2 位の「H04L:デジタル情報の伝送」は、IT 技術を構成する代表的な IPC サブクラスであり、ビジネスモデル特許と IT 技術が切っても切り離せない関係にあることを示している。

険グループ、35/36 位の Beijing Jingdong（北京京東集団）も中国の企業。
14

0%

電気的デジタルデータ処理
デジタル情報の伝送
画像通信
データの認識；データの表示；記録担体
無線通信ネットワーク
コイン解放装置または類似装置
電話通信
診断；手術；個人識別イメージデータ処理または発生一般
特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム
制御系または調整系一般；このような系の機能要素
現金，貴重品または名目貨幣の受取の登録
教育用または教示用の器具
時間または出席者の登録；機械の稼働の登録または表示
交通制御システム
ヘルスケアインフォマティクス
カードゲーム，室内用ゲーム；ビデオゲーム
電力給電または電力配電のための回路装置または方式
運搬または貯蔵装置

5%

10%

15%

G06F
H04L
H04N
G06K
H04W
G07F
H04M
A61B
G06T
G06N
G05B
G07G
G09B
G07C
G08G
G16H
A63F
H02J
B65G

図 2-7 ビジネスモデル特許と親和性の高い技術分野
2.3.3 上位出願人の出願動向
本稿では、米国と日本および中国の上位出願人の中から 3 社ずつ（米国：IBM、Microsoft、Google、日本：日立、ソニー、NTT、中国：SGCC、Alibaba、Tencent）を抽出して、ビジネスモデル特許の出願動向と、出願された特許の登録割合、ファミリーサ
イズ（何か国に海外出願を行ったか）、被引用回数、共同発明者数などの年平均値を調べた。特許の登録割合（重要な特許は特許料を支払って登録・維持される）とファミリーサ
イズ（重要な特許は世界中で広く権利化される）、被引用回数（重要な特許は後発特許を排除するために引用される）、共同発明者数（重要な特許には大きな人的資源が投入される）などは、いずれも特許の重要性を判断するための代理指標として利用されている。これらをビジネスモデル特許と、全ての出願された特許とで比較した。また、上場企業については、公開されている業績（売上、純利益、利益率）の推移もあわせて示した。
① IBM（図 2-8）
IBM のビジネスモデル特許は、1990 年代の後半から急増し、近年も多数の出願が続いている。登録率とファミリーサイズの指標は、IBM の全特許平均と比べるとやや低いようである。共同発明者数の平均は、全分野平均と差は無い。一方、IBM のビジネ
スモデル特許の被引用（前方引用：Fwd_cit）は特徴的な推移を示している。すなわ
ち、1998 年に非常に鋭いピークがあり、その前数年間も全分野平均値より高い値を示している。この時期に、非常に重要な特許が IBM から出願されたようである。なお、
IBM の業績は最近 8 年ほどは低下傾向で、利益率も 7%程度にまで落ち込んでいる。
15

1

1

0.5

0.5

0
0

1.5

16
2011

2013
2015
2017
2019

2013

2015
2017
2019

1.5

2011

2

2009

2.5
2009

3

2007

2.5

2007

＃ Inventor平均

2005

IBM 全分野
2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

150

100

6
60

5
50

5

4
40

4

3
30

3

2
20

2

1
10

1

0
0

0

Fwd_cit（左軸）

2003

2

2001

IBM G06Q

1999

3

1991

IBM G06Q

1997

3.5
1989

図 2-8 IBM のビジネスモデル特許の出願動向と業績推移
2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

IBM G06Q

1995

3.5

1993

＃ Inventor平均
4

1991

0

1989

50
1985

200

1983

400

1987

600

1985

800

1987

12000

1985

0
1981

14000

Granted

1983

200

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

1981

Application

1983

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

Fam_size（右軸）

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

Fwd_cit（左軸）

2003

2001

1999

1997

1995

1993

4

1991

4.5

1989

1987

250

1989

1987

1985

1983

1981

1000

1985

1983

1981

1200
16000

IBM 全分野

Application

Granted

10000
8000

6000

4000

2000
0

IBM 全分野
Fam_size（右軸）

6

1
1

0.5
0.5

0
0

図 2-8

＃ Inventor平均
5

4.5

17
2017
2019

2017

2019

2005

2003

2015

2

1.5
2013

2

1.5

2015

2.5

2013

3

2.5

2011

3.5
2011

3
2009

3.5

＃ Inventor平均
2007

4

2009

Microsoft 全分野

2007

4

Fwd_cit（左軸）2005

Microsoft G06Q

2003

0

2001

0

2001

0

1999

20

1997

2

1999

50

1997

4

1995

150

1995

Microsoft G06Q

1993

200

1991

8

Microsoft のビジネスモデル特許の出願動向と業績推移
2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

Microsoft G06Q

1993

120

1991

10

1989

140

1989

100

12

1983

0

1987

200

1985

10000

1987

300

1985

250
1981

500

1983

300

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

700

1983

2019

2017

2015

2013

2011

2009

Fam_size（右軸）

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

Fwd_cit（左軸）

2007

2005

2003

2001

1999

1997

350

1995

1991

Granted

1995

1989

1987

1985

1983

1981

Application

800

1993

1991

1989

1987

1985

1983

1981

900

1993

4.5

1991

5

1989

1987

1985

1983

1981

1000

12000

Microsoft 全分野

Application

8000

Granted

600

400
6000

4000

100
2000

0

Microsoft 全分野
Fam_size（右軸）
9

8

100

7

6
80

6

5

60

4

40

3

2

1

0

② Microsoft（図 2-9）
Microsoft は、2000 年代に入ってから特許出願を急増させ、ビジネスモデル特許の出願も全体と同期するかたちで急増した。ビジネスモデル特許の登録率は、全特許平均と比べるとやや低いようである。Microsoft の特許は全般的に非常に高い被引用の指標を示しているが、ビジネスモデル特許に関してはさらに高い値を示している。ファミリーサイズに関しては、全分野との大きな差はない。また、ビジネスモデル特許の共同発明者数の平均は、全分野平均より少し高く、この分野により多くの人的リソースを投入していることが示唆される。Microsoft の業績は基本的に右肩上がりで、特に直近の 3 年間は売り上げ、利益率ともに急速に向上している。
③ Google（図 2-10）
Google も Microsoft 同様に、2000 年代、特に 2011 年頃から特許出願を急増させ、ビ
ジネスモデル特許の出願も全体と同期するかたちで急増した。ビジネスモデル特許の登録率は、全特許平均と比べるとやや低い。Google の特許は全般的に非常に高い被引用の指標を示しているが、ビジネスモデル特許に関しては特に 2000 年頃の値が高い。
ファミリーサイズに関しては、全分野との大きな差はない。また、ビジネスモデル特許の共同発明者数の平均も、全分野平均とほぼ同じである。Google（Alphabet）の業
績は急拡大中であるが、利益率は Microsoft よりも低い。
④ 日立製作所（図 2-11）
日立製作所は、過去 25 年間にわたって特許出願を徐々に減らしてきている（ただし、絶対数ではまだまだ多い）。ビジネスモデル特許の出願は 2001 年にピークを迎えた
後、2006 年までに半減し、2010 年代は年間 400~500 件程度で安定的に推移している。ビジネスモデル特許の登録率は、全特許平均と比べるとやや低い。日本企業の特許の被引用は米国企業のそれに比べると全般的に低く、日立の特許も例外ではない。
また、ビジネスモデル特許に関しては、全分野平均よりも低い傾向で推移している。
ファミリーサイズに関しても、日本企業は米国企業よりも全般的に小さい。ビジネスモデル特許についてはさらに全分野平均よりも低かったが、徐々に増加している。また、ビジネスモデル特許の共同発明者数の平均も、全分野平均とほぼ同じである。日
立製作所の業績は 2012 年以降停滞しており、利益率は 5~6%と米国企業よりはるかに
低い。

18

200

4

2

0

0

Google G06Q

＃ Inventor平均
4.5

5
4

4

3

2

1

0

図 2-10 Google のビジネスモデル特許の出願動向と業績推移

19
2019

6

2017

300

2015

8

2013

400

2011

10

2009

12

500

Fwd_cit（左軸）

2007

600
250

2005

14

2003

Google G06Q

2001

1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019

0

1999

1000

0

1997

Google G06Q

1995

200

1993

400

1991

800

1989

6000

1987

Granted

1985

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

1981

Application

1983

100

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

Fam_size（右軸）

1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

Fwd_cit（左軸）

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

700

1991

6

1989

1987

1985

1983

1981

1000

1985

1983

1981

1200

7000

Google 全分野

Application

5000

Granted

600
4000

3000

2000

Google 全分野
Fam_size（右軸）
12

200

10

150

8

100

6

50

4

2

0

0

Google 全分野＃ Inventor平均

3.5

2.5
3

1.5
2

0.5
1

0

1
1

0.5
0.5

0
0

図 2-1120日立製作所のビジネスモデル特許の出願動向と業績推移
2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

18

Fam_size（右軸）

16

14

6

4

2019

2

1.5

2017

2

1.5

2015

3

2.5

2013

3

2.5

2011

3.5

2009

4

2007

＃ Inventor平均
Fwd_cit（左軸）2005

Hitachi G06Q

2003

0
2003

0

2001

0.5

2001

2

1999

4

1999

1

1997

6

1997

Hitachi G06Q

1995

8
2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

Hitachi G06Q

1995

1.5

1993

12

1993

10
20

1991

2

1991

2.5

1989

18

1989

3

1983

20000

1987

Application

1987

0

1985

14
1981

600

1985

800

1983

16

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

Granted

1983

2019

2017

2015

2013

2011

2009

Fam_size（右軸）

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

Fwd_cit（左軸）

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

20

1991

3.5

1989

4

1989

1987

1983

1981

1000

1987

1985

1983

1981

1200

1985

1983

1981

1400

25000

Hitachi 全分野

Application

Granted

15000

400
10000

200
5000

0

Hitachi 全分野
4

3.5

3

12

2.5

10

2

8

1.5

2

1

0.5

0

0

Hitachi 全分野＃ Inventor平均図 2-12
6

3

20

2
4

2

10

1
2

1

0

0
0

0

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

＃ Inventor平均

4

3.5

2.5

1.5

1

0

21
3

Sony G06Q
2015
2017
2019

2017

2019

0
2013

0.5

2015

0.5

2013

1

2011

1.5
2011

2
2009

2

2007

3

2009

＃ Inventor平均

2007

2.5

2005

Sony 全分野
2005

Fwd_cit（左軸）

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

Sony G06Q

2003

4

3

2003

ソニーのビジネスモデル特許の出願動向と業績推移
2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

0

2001

8

2001

1997

200

1999

5

4

1999

1995

400

1997

10

1997

1993

Sony G06Q

1995

6

5

1995

1991

600

1993

12

1993

1989

800

1991

7

6

1991

1987

14000

1989

60
14

1989

1985

Granted

1987

8

7

1987

1983

1981

16000

1985

16

1985

1981

30

70

8

1983

Application

1983

40
18

Fam_size（右軸）

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

50

9

Fwd_cit（左軸）

2003

2001

1999

1997

1995

4.5

1993

5

1991

80

1989

1987

1981

1000

1985

1983

1981

1200

18000

Sony 全分野

Application

Granted

12000

10000
8000

6000

4000

2000
0

Sony 全分野
Fam_size（右軸）9⑤ ソニー（図 2-12）
ソニーは 1990 年代から特許出願を順調に増やしてきたが、2006 年以降は出願が減少傾向になっている。ビジネスモデル特許の出願は 2001 年に年間 1000 件程度の大きなピークを迎えた後減少し、2006 年以降は年間 200 件程度で安定的に推移している。ビ
ジネスモデル特許の登録率は、全特許平均とほぼ同じである。ソニーの特許の被引用は米国企業ほどには高くないものの、日立の特許の被引用よりも高い。ファミリーサ
イズに関しては、ソニーの特許は日本企業の中では例外的に高く、米国企業と同程度である。ビジネスモデル特許については、2001 年の第一次ブーム以前に非常に高い被引用を示している。ビジネスモデル特許の共同発明者数の平均は、全分野平均よりやや高い。ソニーの売上げは 2012 年を底として回復傾向であるが、利益率は 4%未満で低迷している。
⑥ NTT（図 2-13）
NTT（NTT ドコモを除く）は 1980 年代から 2005 年頃まで安定的に年間 3000 件程度の特許を出願してきた。2006 年以降は出願数こそ減らしたものの、登録数は維持ある
いはやや増加しており、厳選した特許を出願する傾向が強まっている。ビジネスモデ
ル特許の出願は 2001 年にピークを迎えた後減少し、2006 年以降は年間 100 件程度で安定的に推移している。2006 年以降のビジネスモデル特許の登録率は高い。NTT の特許の被引用は全般的に高くない。ファミリーサイズに関しては、1980 年代はほぼ 1（国内出願のみ）であったが、徐々に高くなり、近年では 2 を超えている。ただし、ビジネスモデル特許については全分野平均より低い値で推移してきた。ビジネスモデ
ル特許の共同発明者数の平均は、全分野平均とほぼ同じである。NTT（ドコモを含めた連結決算）の売上げは 2010 年代も徐々に伸びており、利益率も日本企業としては高い値を示している。
⑦ SGCC（図 2-14）
中国企業が特許を本格的に出願し始めたのは 2010 年代以降であり、SGCC（国家電網）も 2012 年以降に突如として大量の特許出願を開始した。近年は年間 2 万件を超える特許を出願しており、登録率も高い。ビジネスモデル特許についても 2013 年以降に大量出願を開始し、さらに近年、出願数を増加させている。ただし、ビジネスモデル
特許の登録率は、全分野平均よりも低い。SGCC の特許の被引用は、出願開始からあまり時間が経過していないことから精度は劣るものの、かなり高いようである。ファミリーサイズに関しては、全分野平均もビジネスモデル特許もほぼ 1（国内出願のみ）である。共同発明者数の平均は、米国や日本と比べて高く、さらに増加し続けている。SGCC は非上場企業であるため、業績の推移については不明である。

22

図 2-13

0

23

NTT のビジネスモデル特許の出願動向と業績推移
2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

7

Fam_size（右軸）

5

4

3

1

0

2019

1

2017

2

2015

3

2013

4

2011

4

2009

＃ Inventor平均
4.5

2007

NTT G06Q

2005

5

Fwd_cit（左軸）

2003

0
2003

0

2001

10

2001

0.5

1999

20

1999

1

1997

NTT G06Q

1997

30
2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

NTT G06Q

1995

40

1995

1.5

1993

2

1993

70
8

1991

2.5

1991

0
1985

500

0

1989

100

1989

200

1983

300

1987

400

1987

3000

1985

50
1981

Granted

1985

3500

1983

60

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

Application

1983

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

Fam_size（右軸）

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

Fwd_cit（左軸）

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

80

1991

1989

6

1989

1987

1983

1981

500

1987

1985

1983

1981

600

1985

1983

1981

700

4000

NTT 全分野

Application

Granted

2500

2000

1500

1000

NTT 全分野
3

6

2.5

2

1.5

2

1

0.5

0

NTT 全分野

3.5＃ Inventor平均

2.5
3

1.5
2

0.5
1

0

10
10

8
8

6
6

4
4

2
2

0
0

図 2-1424

SGCC のビジネスモデル特許の出願動向
2013
2015

2017
2019

2013

2015
2017

7

1.4
6

1.2

5

1

4

0.8

3

0.6

2

0.4

0.2

0

Fam_size（右軸）

2019

2011

2011

2007

2009

＃ Inventor平均
2009

SGCC 全分野

2007

2005

2005

2003

2001

1999

0.8

1.6
Fwd_cit（左軸）

2003

2001

＃ Inventor平均
12

1999

SGCC G06Q

1997

0

1997

SGCC G06Q

1995

0

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

SGCC G06Q

1995

0

1993

0.2
1

1993

0.4

1991

2

1991

0.6

1989

4

1989

1

1983

25000

1987

6
1981

Application

1987

1.2

1985

0

1983

500

1985

8

1981

10

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

1981

Granted

1983

12

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

Fam_size（右軸）

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

Fwd_cit（左軸）

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

14

1991

12

1989

1987

1985

1983

1981

2000

1985

1983

1981

2500
30000

SGCC 全分野

Application

Granted

1500
20000

1000
15000

10000
5000
0

SGCC 全分野
1.4

0.5
1

0
0

図 2-15
7

2.5
6

2

1

25

1.5
4

3

2
2005

2003

2001

Alibaba のビジネスモデル特許の出願動向と業績推移
2019

2017

2015

2013

2011

2019

2017

2015

2013

2011

2009

5

2009

＃ Inventor平均

2007

Alibaba 全分野

2007

2005

3

Fwd_cit（左軸）2003＃ Inventor平均
8

2001

Alibaba G06Q
1999

3

1999

15

1997

4

1997

20

1995

Alibaba G06Q

1993

60

1991

5

1989

25

1987

Fam_size（右軸）

50

30

20

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

0

1985

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

500

1983

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1997

Alibaba G06Q

1995

0

1999

1995

1993

1000

1993

0

1997

1500

1991

0

1995

1991

2000

1989

1

0
1993

1989

7000

1987

10

1991

1987

8000

Granted

1985

1

1989

1985

1983

1981

Application

1983

5

1987

70

Fam_size（右軸）

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2

1985

40

6

Fwd_cit（左軸）

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

10

1983

30

1991

3.5

1989

1987

1981

2500

1985

1983

1981

3000

9000

Alibaba 全分野

Application

6000

Granted

5000

4000

3000

2000

1000
0

Alibaba 全分野
8

7

6

5

4

3

2

0.5
0.5

0
0

図 2-16

3

2.5

2

1.5

1

26
2017
2019

2017

Fam_size（右軸）

20

4
15

2
10

5

0

Tencent のビジネスモデル特許の出願動向と業績推移
2019

2015

2007

2005

2003

2001

1999

2015

1

2013

2
2013

1.5

2011

3
2011

2.5
2009

＃ Inventor平均

2009

Tencent 全分野

2007

2005

3.5

Fwd_cit（左軸）

2003

3.5

2001

4

1999

＃ Inventor平均
4

1997

Tencent G06Q
1997

0

1995

0
2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

Tencent G06Q

1995

2

1

1993

Tencent G06Q

1993

4
25

1991

6

1991

8

1989

5

1989

6

1983

0

1987

5000

1987

100

1985

10
1981

300

1985

400

1983

12

1981

14

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

500

1983

Fam_size（右軸）

1981

2019

2017

2015

2013

2011

2009

16

2019

2017

2015

2013

2011

2009

2007

2007

2005

2003

2001

1999

1997

Fwd_cit（左軸）

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1991

600

Granted

1995

1989

Application

1993

1991

1987

1985

1983

1981

700

1993

4.5

1991

5
1989

1987

1985

1983

1981

18

1989

1987

1985

1983

1981

800

6000

Tencent 全分野

Application

4000

Granted

3000

200
2000

1000
0

Tencent 全分野
3.5

3

2.5

3
2

1.5

1

0.5

0

⑧ Alibaba（図 2-15）
Alibaba が特許を本格的に出願し始めたのは中国企業の中でもやや遅く、2014 年代以降である。近年は年間 5000 件を超える特許を出願しているが、登録率は低く 20%未満である。ビジネスモデル特許についても、大量の出願を始めたのは 2015 年以降であり、登録率は低い。Alibaba の特許の被引用も、SGCC 同様に出願開始からあまり時間が経過していないことから精度は劣るものの、かなり高いようである。ファミリー
サイズに関しては、中国企業としては高く、全分野平均もビジネスモデル特許も 4~5程度あり、積極的に海外出願を行っているようである。共同発明者数の平均は、ビジネスモデル特許も全分野平均もほぼ同じで、2.5 人程度となっている。Alibaba の業績
は急拡大中であり、利益率はやや低下したものの 15%程度と高い。
⑨ Tencent（図 2-16）
Tencent が特許を大量に出願し始めたのも 2012 年以降であり、ビジネスモデル特許も同時期に急増している。登録率は全分野平均よりもやや低いようである。Tencent の特許の被引用は、Alibaba より低いが、SGCC よりは高くなっており、中国企業としては高い方である。ファミリーサイズに関しては、Alibaba ほど高くはないが、2 を超えており、外国にも出願を行っている。共同発明者数の平均は、全分野平均で 3 人程度、ビジネスモデル特許ではそれよりも少し高い。Tencent の業績も急拡大しており、特に営業利益率が 30%以上の高い値を維持し続けている。

以上、ビジネスモデル特許の出願人上位企業の動向を見てきたが、米国の GAFAM や中国の新興企業群の勢いには驚くべきものがある。中国企業の特許も、かなりグローバル化し、高品質のものが増えているようである。これらに対して、日本企業や米国の IBM など旧世代の大企業の多くは、ビジネスモデル特許こそ多く出願し登録しているものの、そのトレンドや業績は停滞ないしは漸減傾向である。これらの既存企業は、いまだビジネスモデルの転換に成功していないことを示唆するデータとなった。
なお、IoT 関連技術に関する特許分類のニーズに応えるために、日本特許庁はファセット
ZIT を新設し運用してきたが、その後、WIPO に対して IPC そのものに IoT 関連技術のための分類を新設するよう提案を行った。その結果、IPC サブクラス G16Y が 2020 年 1 月に発効することが正式に決定した。日本独自の付加分類である ZIT と G16Y は、その定義や付与の観点にやや異なるところもあるが、今後は ZIT の付与は停止され、これまで ZITが付与されていた特許については、G16Y10 に機械的に付与し直すことになっている。
（担当：鈴木潤）27

第３章

台頭する CPS（Cyber Physical System）のアーキテクチャー

3.１ 日本の正念場としての CPS
サイバー空間の競争で、日本は米国の巨大 IT 企業の後塵を拝して、もはや挽回不可
能なほど大きな後れをとった。その日本にとって、リアルとサイバーの融合領域は今後の正念場になるだろう。リアルとサイバーが融合した CPS という山を、IT 企業はサイバー側から登ろうとしているのに対して、日本の機械メーカーはリアル側から登ろうとしており、頂上で激突する可能性が高い。CPS は融合領域である以上、どちら側からでも登れるはずである。主戦場は、サイバーだけでもなくリアルだけでもなく、CPS という融合領域の頂点を目指して展開される登山競争に移った。
例えばその兆候は、ＣＰＳの典型例であるスマートシティを巡る日米企業の取り組みにみることができる。周知のように日 本 で は 、 自 動 車 メ ー カ ー で あ る ト ヨ タ が 東 富 士
工 場 の 跡 地 に 先 端 的 な ス マ ー ト シ テ ィ「 Woven City（ ウ ー ブ ン シ テ ィ ）」の 構 築 を
計 画 し て い る 。東 京 デ ィ ズ ニ ー ラ ン ド よ り も 広 い 約 ７ ０ 万 平 方 メ ー ト ル の 敷 地 で 、様々な先端的社会実験が行われる予定だ。例えば、交通量データと信号を連動させてどの程度渋滞を防止できるのか、あるいは、高齢者にセンサーをつけてもら
い行動の見守りや遠隔医療に生かすことができるのかなどがその一例である。
他 方 米 国 で は IT 企 業 グ ー グ ル の 親 会 社 ア ル フ ァ ベ ッ ト 傘 下 の Sidewalk Labs
（ サ イ ド ウ ォ ー ク・ラ ボ ） が ス マ ー ト シ テ ィ プ ロ ジ ェ ク ト「 サ イ ド ウ ォ ー ク・ト
ロ ン ト（ Sidewalk Toronto）」を ２ ０ １ ７ 年 か ら 始 め た 。こ れ は 、カ ナ ダ の ト ロ ン
ト 市 東 部 に 、 ICT を 駆 使 し た ス マ ー ト シ テ ィ を つ く り 、 そ こ で 交 通 や 上 下 水 道 な
どの公共サービスをＩＣＴにより最適制御するプロジェクト だったが、最終的には、個人情報の保護に懸念を持つ住民らの反対により２０２０年５月には中止されるという結末を迎えた。
重要なポイントは、スマートシティというＣＰＳを目指して、日本ではトヨタという自動車メーカーが登り始めたのに対して、米国ではグーグルという従来
サ イ バ ー 空 間 で 事 業 を 営 ん で き た IT 企 業 が 登 っ て い た と い う 事 実 で あ り 、現 在 はその途上にあるということである。自動車メーカーが主導するスマートシティが優 れ て い る の か 、 あ る い は IT 企 業 が 主 導 す る 方 が 良 い の か
今 後 あ ら ゆ る 分 野 で CPS を 巡 る こ の よ う な 競 争 が 展 開 さ れ る は ず だ 。本 稿 では 、日 本 が 高 い 競 争 力 を 持 つ 生 産 現 場 の ス マ ー ト 化 を 例 に と り 、台 頭 す る CPS のアーキテクチャーを理論的に考察し、具体的な企業事例によって例証する。
3.2 理論的検討: CPS のアーキテクチャー
CPS はいまだ発展途上にある概念であり、最終的な形態はまだ明瞭には見えてこない。
実空間からサイバー空間へ、そしてそこでの分析を経て再度実空間へというフィードバッ
28

クループを高速で循環させるのが目指す姿だが、まだループがようやく回り始めた段階だ
ろう。
CPS はまずメーカー単体でのクローズドな CPS から始まる。自社製品へ装着された複数のセンサーから IoT 経由でデータを収集してクラウドに蓄積し、蓄積したデータを分析して再度自社製品の制御にフィードバックさせるという流れが、クローズドな CPS の典型的なものであろう。例えば、工作機械やロボットに装着されているモータの振動や発熱、負荷等の時々刻々変動してゆくデータを収集し分析する、あるいは稼働時間やアラーム発生
履歴等を蓄積して分析するというのが、それに相当する。この場合の CPS は、メーカー単体でループが閉じている CPS である。
だが、生産現場や建設現場等の現場では、複数のメーカーが提供する多種多様な製品が混在しており、接続方式や通信プロトコル、そしてデータフォーマット等が多数存在している。そのような現場を全体最適化しようとすれば、メーカー単体で閉じている CPS のルー
プでは不十分なのである。現場に存在するあらゆる機械や設備からデータを収集して、全体最適の観点から分析して現場にフィードバックする CPS のループを作らなければならない。
それがまさにオープンなＣＰＳのアーキテクチャーなのである。
図表１は、CPS アーキテクチャーの概念図を示しているが、それによれば、CPS アー
キテクチャーは３つの階層から構成されるモジュラーなアーキテクチャーとして表現できる。まず、実領域（Physical domain）とサイバー領域(Cyber domain)の丁度中間に位置して、２つの世界を媒介する IoT プラットフォーム階層が中央に存在する。実領域とサイバー領域間でやりとりされる多種多様なデータを共通したデータフォーマットに変換してデータベースとしてこの階層に蓄積する。

図表１３階層から成る CPS アーキテクチャー

パートナー開発

Application
softwareプラットフォーマ開発

パートナー開発

Device A
converter

Application
softwareSDK(Softwaredevelopment kit

Application
softwareサイバー側のアプリ

モジュール化されたCyber API

Cyber interface layer

共通のデータベースと機能

IoT Platform layer

モジュール化されたPhysical API

Physical interface layer

Device B
converter

Device C
converter

Device B

Device C

Device A
629

リアル側の多様な機器

IoT プラットフォームと実領域の接点には、
そのインタフェースとも言うべき PhysicalAPI（Application programming interface）の階層が存在している。API の実体はソフトウ
ェアであり、いわゆるサブルーチンと言われる機能単位毎のソフトウェアの集合である。サブルーチンとは、入力と出力が明示されており、ひとつの役割を果たす機能単位である。
API の中には各機能に対応した多数のサブルーチンが存在しているが、入出力の変数が明示されてルール化されている。その意味では API 自身が、モジュラーなアーキテクチャーを持つ。重要なポイントは IoT プラットフォームへのアクセスは、必ず APＩを経由してできない仕組みになっているという点であり、これによってルールが順守されている。
一方で、実空間の現実は、実に複雑で多様である。それが工場現場であれ、建設現場であれ、あるいはスマートシティであれ、複数のメーカーの機械や設備が稼働しているからだ。
しかも、古い機種から新しい機種まで稼働しており、開発年次も多岐にわたる。それが既に存在する実空間のおかれた現実である。したがってそのような現場を対象にした CPS ルー
プを作るためには、多種多様な機械と設備に装着されたセンサー経由で集められたデータ
を、一度コンバータによって API に合致したフォーマットに変換しなければならない。
同様に、ＩｏＴプラットフォームとサイバー領域の接点には、インタフェースとして
Cyber API の階層が存在している。これは Physical API 同様に、モジュラー化された多数のサブルーチンから構成されており、IoT プラットフォームとサイバー領域の全てのやり取
りはこのＡＰＩを経由して行われる。アプリケーションソフトを作成するパートナー企業
は、そのアプリケーションの目的に応じて適宜必要な API をアプリケーションソフトの中から呼び出している。当該 CPS を主導する IoT プラットフォーマーは、CPS 向けの APIが作りやすくなるように、パートナー企業に対して、SDK（Software Development Kit）
を提供しており、パートナー企業はこの SDK を使用して API を作成することになる。
CPS は抽象度が高い概念であり、具体的には、工場、建設現場、自動運転等多様な業種に広がる多様な現実が存在する。どのような業種であっても、CPS を構想する以上は、
このようなアーキテクチャーを共通して持つに違いないというのが、本稿での考察になる。
このアーキテクチャーの重要なポイントは、階層間のインタフェースが明示的にルール化されたモジュラーなものだという点と、API 階層自身がサブルーチンの集合としてモ
ジュラー化されているという点だ。つまり、モジュラー・アーキテクチャーの入れ込構造になっているという点が大きな特徴である。
3.3 三菱電機が主導する Edgecross(エッジクロス)
日本が最も高い競争力を持つ産業のひとつは FA 産業である。生産現場には、工作機械
や産業用ロボット、PLC など多様な機械が稼働しているが、これらは複数のメーカーから提供されておりしかも稼働中の機械年齢に大きな違いがあるというのが生産現場の特徴である。ここではまず、そのような特性を持つ FA 産業において高い競争力を持つ三菱電機の取り組みを紹介する。そのうえで、長年競争してきたファナックと三菱電機各社が、それぞ30

れ主導するＣＰＳを比較分析する
三菱電機が主導している CPS は Edgecross（エッジクロス）と呼ばれている。その目
的は生産現場に存在する様々な機器や設備をつなぐことで、新たな価値を創出するというものである。その特徴は誰でもが参画できるオープン性と、エッジ領域での処理を中心する
エッジヘビーだという２点だ。
エッジヘビーの意味は、インダストリー４．０で定義されている参照アーキテクチャー
モデル（Reference Architecture Model Industry 4.0, RAMI4.0）に照らし合わせるとわかりやすい。RAMI４．０は、上位から下位までを７つに階層化したモデルだが、上位のクラウドと下位の生産現場の中間に位置するのがエッジと言われる階層である。エッジヘビーとはクラウドでの処理でなくてエッジ領域での処理を中心にすることを意味する。データをクラウドまで上げずにエッジ領域で処理するために、リアルタイム性とセキュリティに優れているという特徴を持つ。
この２つの特徴は、競合するファナックのフィールドシステムと全く同じものだ。これ
らは生産現場を用途に想定する CPS であり、他のクラウド中心の CPS との大きな違いはエッジヘビーを強調している点である。そのエッジクロスのアーキテクチャーを図表２に示す。

図表２ Edgecross（エッジクロス）の アーキテクチャー
クラウド

エッジクロス（クラウドの下に位置す
るエッジ領域でCPSルー
プを形成する）

生産現場
出所：三菱電機ホームページ

繰り返しになるが、エッジクロスはクラウドと生産現場の中間階層ともいうべきエッジ領域に位置しており、その階層と生産現場の間で CPS のループを形成する。生産現場の様々なデータをデータコレクタ経由で吸収して、エッジクロスで分析・処理し、クラウドまで上げるのかどうかを判断する。リアルタイム処理を必要とするデータはクラウドまでデータを上げずに、エッジクロスで分析・処理をして、再度現場へフィードバックするという流れを辿る。
31

注意してほしいのは、エッジクロスが２つの階層のインタフェースで挟まれているという点だ。上位に位置するインタフェースが、Cyber API であり、下位に位置する インタ
フェースが Physical API に相当する。そして Cyber API の上位には、エッジアプリケーシ
ョンが存在するが、これはパートナー企業が作成するエッジクロスを有効活用するための様々なアプリケーションソフトである。現在、プロセスシミュレーションやデータ分析、シ
ステム監視、エネルギー監視等様々な用途を持つエッジアプリケーションが販売されている。
エッジアプリケーションは会員企業であれば誰でも開発して、売買することができる。
その仕組みを示しているのが図表３である。エッジアプリケーションの売買は、エッジクロス・マーケットプレイスを経由して行われる。ファナックのフィールドシステムとの違いは、
出店希望のアプリケーションソフトの品質管理をどの程度厳格に行うのかどうかという点にある。フィールドシステムの場合、ファナックが品質をレビューしそれに合格しなければ、マーケットプレイスに出店することはできない。他方でエッジクロスの場合、基本的にパートナー企業であれば自由に出店できる。例えて言えば、スマホにおけるアップルとアンドロ
イドの違いのようなものだろう。

図表３ Edgecross アプリケーションソフトの売買の仕組み

出所：エッジクロスコンソーシアム ホームページ

さらに、エッジクロスの統治では、主導者である三菱電機が前面に出るのではなくて、
２０１７年１１月に設立された一般社団法人エッジクロス・コンソーシアムによって管理しているという点が特徴的だろう。現在、三菱電機、オムロン、ＩＢＭや日立等を含む７社の幹事会社によって運営されており、三菱電機色をできるだけ消して中立的な仕組みで運営しようとする意図だと思われる。他方、競合関係にあるフィールドシステムの運営では、ファナックが全面的に主導権を取っている。これもまた、スマホにおいて、グーグル色を消しているアンドロイドと企業色を前面に出すアップルの戦略の違いと同じだ。
32

3.4 考察ファナックのフィールドシステムと三菱電機のエッジクロス
ファナックと三菱電機は生産現場のＦＡ事業で長年競争関係にある。それぞれ個別に独自の IoT プラットフォームを主導しているのだが、それらを比較すると次のようになる。
両社のアーキテクチャーはほとんど同じである。３つの階層構造を成しており、中央に存在する IoT プラットフォームを挟んで、実領域側とサイバー側にそれぞれ API が存在している。そしてサイバー側には、ＡＰＩを経由して様々なアプリケーションを提供するソフ
トウェアが存在しており、それらを開発するパートナー企業がエコシステムを形成している。一方で、実領域側には、生産現場で稼働する様々な機械や設備に対応するためにコンバーターが必要になる。また RAMI４．０のモデルでの位置づけも同じだ。両方ともに、エッジ領域に位置づけられており、エッジヘビーとして特徴づけられている。

図表４ フィールドシステムとエッジクロスの相違点
フィールドシステム

APIの中身APIが提供する機能のきめ細や 同左
かさやデータ分析力が、アプリ
ケーションの作りやすさに影響を与える

アプリケーションソフトの品質管 ソフト毎にファナックの審査が理の仕組みありそれを通過しなければ、マーケットプレイスに展示できない
CPSを統治する仕組み

エッジクロスファナックが行う

特別な審査はなく、パートナー
であれば出店できる。

７社の幹事会社で形成される一般社団法人 エッジクロスコ
ンソーシアムが中立的に行う。

だが、大きな違いも存在し、主として３つの違いを図表４にまとめた。まず第１に、アーキテクチャーの中身が違うために互換性が存在しない。データフォーマットや通信規約、
そして API を構成するサブルーチンの作り方などが異なると言う点だ。したがって、フィールドシステム用に作成したアプリケーションソフトは、そのままではエッジクロスでは機能しない。アプリケーションの互換性がないということだ。それは丁度スマホの世界で、
アップル陣営とアンドロイド陣営の間には、アプリケーションレベルでの互換性が存在しないのとほぼ同じだ。
そして第２に、これは既に述べたことだが、アプリケーションの品質管理に違いがある。
フィールドシステムはファナックによる厳格な品質管理を行っているが、他方でエッジク
ロスはかなりゆるやかな品質管理をしている。フィールドシステムでは、ファナックによる審査を経なければマーケットプレイスにソフトウェアを出店することができないが、エッ33

ジクロスではそのような厳格な条件はない。
第３に、これもまた既に言及したことだが、プラットフォームの統治の仕組みに違いがある。フィールドシステムはファナック中心の統治メカニズムを採用しているのに対して、
エッジクロスは三菱電機も含む７社の幹事会社による中立的な共同統治メカニズムを採用している。
CPS におけるプラットフォーム間競争のメカニズム
今後、複数 CPS 間での競争が展開されることになるのだが、競争の焦点は一体どこになるのだろうか。実領域とサイバー領域でどうやってネットワーク効果を早く働かせて、多くのパートナー企業を巻き込み、魅力的なサービスを作ることができるのかという点が、Ｃ
ＰＳ競争の焦点になるはずだ。

図表５ サイバーとフィジカルで働くネットワーク効果
エンドユーザーへの価値提供
サイド2（application soft developer）

サイド１（Converter developer）

PhysicalPositive feedback

Physical Interface

Cyber

Cyber Interface

Platform

図表５を見ていただきたい。ＣＰＳは、サイバー側と実領域側という両面が存在するために、それらの両面間で相互の価値を高め合う補完的な関係が存在する。生産現場側のデバイスが増えると、それに応じてパートナー企業のアプリケーションソフトを開発する動機が高まる。そして魅力的なアプリケーションが増えれば増えるほど、デバイスメーカーのＣ
ＰＳへの参加意欲も高まるだろう。そのような相互促進的に価値を高め合う力が、サイバーと実領域側には働いているために、いかに早くそのようなサイクルを作り出して価値を高めることができるのかが、競争の焦点になる。そして一定の閾値に到達すると、そのサイク
ルは自律的に回り始めることになる。
フィル―ドシステムとエッジクロスには、戦略上３つの違いがあることを既に説明した。
すなわち、API の実体、アプリケーションの品質管理の仕組み、そして統治メカニズムの３つである。これらの違いが、CPS のネットワーク効果の働きにどのような影響を及ぼすの34

かが今後の発展過程を考える重要なポイントになる。そのためには、ＣＰＳを主導するプラットフォーマー、つまりフィールドシステムの場合ファナックであり、エッジクロスの場合
一般社団法人エッジクロス・コンソーシアムになるのだが、それらの果たす役割が重要である。
（担当：柴田友厚）

35

第４章

ICT の成長初期市場が示す CPS 発展の方向性

4.1 はじめに2020 年 3 月に、日本でも 5G の商用サービスが開始された。5G は従来の 4G に対して高速・低遅延で多数同時接続も可能となっており、フィジカル空間とサイバー空間のデータのやりとりを格段に効率化できるため、CPS(Cyber Physical System)の高度化に大いに寄与すると期待されている。
今後の CPS の高度化に対する日本の貢献を考えるとき、フィジカルの領域ではロボットや製造装置など、現状でも日本が強みを発揮可能な技術分野が数多くある。しかし、サイバー（ICT）の領域で重要なクラウド、AI、高速通信、高度情報端末などの分野では、残念ながら今のところ日本が強みを発揮するに至っていない。しかし、この領域では従来もスマー
トフォンや AI（Deep Learning）などで見られたように、技術の非連続的な発生と急速な転換・普及が起こる場合があり、今後もそうした可能性に着目しておく必要がある。
そこで本稿では、主に ICT 関連の技術・製品について、市場の出現が比較的最近で、現
在は市場として極めて小規模だが近年急成長しており、かつ日本が強みを発揮して大きなシェアを獲得つつある分野を抽出する。その上で、その技術分野が今後 CPS にどのように貢献するかについて考察する。
4.2 ミクロな ICT 市場で芽生える日本の強み
4.2.1 ICT 市場の概観
NEDO(2020)は、ICT のソフトウェア／ハードウェア／サービスに関わる 2018 年の各市
場について、米国系企業について図 4-2-1-1、日本系企業について図 4-2-1-2 のように、市場規模と占有率を示している。
図 4-2-1-1 が示すように、世界的に規模が大きな ICT 関連市場において、米国系企業は数多くの分野で高いシェアを占めており、特に旅行予約サービスやオークション、アプリケ
ーションストアなど、サービス分野において強みを発揮している。
一方、図 4-2-1-2 が示すように日本系企業については、市場規模が大きくシェアの高い分野が存在しない（図 4-2-1-2 右上の領域）。しかし、規模が 5,000 億円未満と極めて小さな市場では、40%を越える高いシェアを有する分野が存在するようだ（図 4-2-1-2 赤枠の領域）。
本稿ではこの領域に着目し、市場成長率が大きく、その成長率を日本企業の売上成長がさらに上回り強みを発揮しつつある領域がないか調査する。

36

図 4-2-1-1

米国系企業が強みを発揮している ICT 分野

注目領域

図 4-2-1-2

日本系企業が強みを発揮している ICT 分野

37

4.2.2 データと分析法
NEDO(2020)は、ICT のソフトウェア／ハードウェア／サービスに関する 224 品目に加えて、工業製品 686 品目および「キーテクノロジー製品」298 品目について、2014 年から2018 年まで各年の製品販売額を、世界 7 エリア（日系、米国系、欧州系、中国系、台湾系、
韓国系、その他）別に調査している。
本稿では ICT に注目するものの、CPS という観点からフィジカル領域の最終工業製品も分析対象とした。ただし、素材・部品レベルの品目は除外し、自動車・航空機・産業機械については中間製品までを分析対象とした。
そして、上記対象品目の中から下記観点でサンプルを抽出した。
[1] 2018 年の世界 7 エリアの販売額総計（以下、世界市場）が 5,000 億円以下
[2] 2018 年の日系販売額が世界市場規模に占める割合（以下、日系シェア）が 40%以上[3] 2014 年から 2018 年の世界市場規模の年平均成長率（CAGR）が 0%以上
[4] 2018 年の日系シェアが 2014 年の同シェアに対して 0 ポイント以上成長
一部品目については 2015 年以降の調査開始となっているが、2018 年を含め少なくとも過去 3 年分のデータがある場合には分析対象に含め、上記観点から評価した。
4.2.3 分析結果
上記観点[1]～[4]により抽出されたサンプルは 56 品目で、世界市場規模の CAGR の大き
い上位 20 品目は表 4-2-3-1 のようになった。
表 4-2-3-1#

世界販売額の成長率が大きく日本が「強み」をもつミクロ市場

製品名

世界販売額 （百万円）

日系販売額 （百万円）

日系シェア
2018

日系
販売額
CAGR

日系
シェア
増分

2014

2018

2014

2018

1

AR/VR/MR（民生用）-HMD

6,300

207,000

1,600

94,400

25.4%

45.6%

139.4%

177.1%

20.2%

2

燃料電池自動車（全体）1,940

38,350720

26,800

37.1%

69.9%

110.9%

147.0%

32.8%

3

移乗支援ロボット(2015-2018)

60

550

60

550

100.0%

100.0%

109.3%

109.3%

0.0%

4

電力貯蔵設備用リチウムイオンキャパシター

80

410

80

410

100.0%

100.0%

50.5%

50.5%

0.0%

5

サプライヤ検索・マッチング(2015-2018)

1,150

3,800

750

2,500

65.2%

65.8%

48.9%

49.4%

0.6%

6

AR/MR表示機器（産業用）(2015-2018)

1,600

4,300

890

3,100

55.6%

72.1%

39.0%

51.6%

16.5%

7

スカラ型ロボット

19,80046,55015,95037,950

80.6%

81.5%

23.8%

24.2%

1.0%

8

コミュニケーションロボット(2015-2018)

1,700

3,000

1,700

3,000

100.0%

100.0%

20.8%

20.8%

0.0%

9

温水洗浄便座

20,18039,60013,45028,900

66.7%

73.0%

18.4%

21.1%

6.3%

10

CMP装置

99,000183,000

38,00077,500

38.4%

42.3%

16.6%

19.5%

4.0%

11

ウェハハンドリングロボット

31,70058,55025,80054,150

81.4%

92.5%

16.6%

20.4%

11.1%

12

ドライ/蒸気洗浄装置

9,000

16,3006,500

12,500

72.2%

76.7%

16.0%

17.8%

4.5%

13

クリーンストッカ

18,70033,45015,90029,200

85.0%

87.3%

15.6%

16.4%

2.3%

14

小型垂直多関節ロボット

65,000113,600

43,00077,500

66.2%

68.2%

15.0%

15.9%

2.1%

15

i線露光装置16,80029,00012,30023,700

73.2%

81.7%

14.6%

17.8%

8.5%

16

コータ/デベロッパ

175,500

296,270

159,600

275,770

90.9%

93.1%

14.0%

14.7%

2.1%

17

バックグラインダ

18,50030,17018,50030,170100.0%

100.0%

13.0%

13.0%

0.0%

18

マウンタ(多機能)

37,80061,10026,70046,500

70.6%

76.1%

12.8%

14.9%

5.5%

19

車載テレマティクスシステム

6,280

8,980

2,160

4,110

34.4%

45.8%

12.7%

23.9%

11.4%

20

プロービング装置

51,30082,05049,30079,200

96.1%

96.5%

12.5%

12.6%

0.4%

38

2014

世界
市場規模
CAGR

上記表 4-2-3-1 の上位７品目について、世界市場 CAGR と日系シェアの増分、および世界販売額の大きさを図 4-2-3-1 に示す。
2018年日系シェアが40%以上のミクロ市場（世界市場CAGR上位7品目）
180%
160%
AR/VR/MR（民生用）-ヘッドマウントディスプレイ

140%

世界市場CAGR

120%
移乗支援ロボット(2015-2018)100%

燃料電池自動車（全体）80%
電力貯蔵設備用リチウム
60% イオンキャパシター
サプライヤ検索・マッチング(2015-2018)40%

AR/MR表示機器（産業用）(2015-2018)

スカラ型ロボット

20%
0%
-5%

0%

5%

10%

15%

20%

日系企業シェアの伸び

図 4-2-3-1

25%

30%

35%

40%

（円の大きさは世界販売額）

日本が「強み」をもつミクロ市場（世界市場 CAGR 上位 7 品目）

これらの結果を、「サイバー領域における技術の非連続的な発生と急速な普及」という観点で見るとき、2014 年から 2018 年の世界市場 CAGR が 139.4％の「AR/VR/MR（民生用）
ヘッドマウントディスプレイ」が注目される。また、関連して「AR/MR 表示機器（産業用）」
も同 CAGR39.0％で成長している。
「AR/VR/MR（民生用）ヘッドマウントディスプレイ」について、NEDO(2020)は「VR(Virtual Reality)や MR(Mixed Reality)を投影する非透過型ウェアラブル機器ヘッド
マウントディスプレイ、実際の視覚に映像を重ね合わせる AR(Augmented Reality)や現実の視覚に MR を表示する透過型機器スマートグラス」と定義している。また「AR/MR 表示
機器（産業用）」については、「メガネと同様に頭部に装着し、小型ディスプレイに様々な情報を表示するウェアラブル機器」とし「産業・実務向けに利用される透過型製品を対象とし、映画やゲームなどのエンターテインメント用途で利用されるスマートグラスやヘッドマウ
ントディスプレイは対象外」としている。
この２つの市場について、規模の拡大状況を図 4-2-3-2、図 4-2-3-3 に示す。

39

（百万円）

AR/VR/MR（民生用）ヘッドマウントディスプレイ

250,000

200,000

150,000

中国系
欧州系
米国系

100,000

日系
50,000

0
2014

2015

図 4-2-3-2

2016

2017

2018

「AR/VR/MR（民生用）」市場の拡大推移

AR/MR表示機器（産業用）(2015-2018)

（百万円）

5,000
4,500
4,000
3,500
3,000

その他

2,500

米国系

2,000

日系

1,500

1,000
500
0
2015

図 4-2-3-3

2016

2017

2018

「AR/MR（産業用）」市場の拡大推移「AR/VR/MR（民生用）ヘッドマウントディスプレイ」については、2014 年の世界市場
規模が極めて小さく、2016 年から急拡大したため、CAGR が非常に大きな値（139.4%）になっている。しかし、日系企業の販売額に関しては、2017 年から 2018 年にかけてわずかな減少が見られ、技術的なブレークスルーによる拡大ではなく、2016 年頃に発表された特定製品のヒットによるものとも見える。
実際、2016 年に 4K 対応の家庭用ゲーム機 SONY「Playstation 4 Pro」が発売され、同年にその表示装置として VR ヘッドマウントディスプレイ SONY「Playstation VR」も発売されて、大きなヒットとなった。しかし、「Playstation 4 Pro」は 2020 年に国内出荷を
40

終了し、
「Playstation VR」も後継機は開発されていない。こうした経緯が図 4-2-3-2 に色濃く反映されているものと考えられる。
一方で、「AR/MR 表示機器（産業用）」（図 4-2-3-3）については、図 4-2-3-2 に見られたような市場変動の不規則性がなく、着実に市場が拡大していることを示している。産業用のAR は、眼鏡型などのヘッドマウントディスプレイ（以下、HMD）に映る現実の画像に、被写体に関する説明などの電子情報を重ね合わせて表示することで、航空機エンジンやデー
タセンターの保守作業を支援するなどの目的で使用されてきた。MR は重ね合わせる電子情報が 3DCG などより高度な映像となっており、空間的な情報把握など AR より有利な面もあるが、内部機構が複雑で製品数も少なく、市場としてもまだ非常に小さいと考えられる。
これに対して、AR は電子情報の表示性能が急速に向上しており、製品数も増え産業利用も拡大しており、図 4-2-3-3 は事実上 AR 機器の市場拡大状況と見ることができる。
4.3

AR 技術が CPS 高度化に果たす役割

現在、AR 技術は現場作業の支援用として、幅広い産業分野で利用されている。例えば、小売業や物流の現場では、作業員が装着する HMD のカメラが読み取った商品の形状やバーコードなどから、クラウド上で商品情報やマニュアルを検索し、HMD に表示することで現場の作業手順や取扱方法を提示している。また、一部高級車ではヘッドアップディスプレ
イにより、速度やナビゲーション情報をフロントガラスに映し出し現実の風景と重ね合わせて、運転支援に使用されている。
さらに、現場作業員の HMD のカメラが映す映像を遠隔地の専門家や熟練者が確認し、映像に指示を書き込んだり双方向通話で指示を与えたりしながら、現場作業を支援する目
的でも使用されている。このような AR による遠隔地からの現場支援は、通信機器やビル設
備のメインテナンス、製造ラインの故障対応、さらには農業など、適用分野が拡大している。
特に日本では、熟練技術者や農家の高齢化が急速に進んでおり、今後こうした使用法がさらに注目されていくだろう。
そして、いずれ熟練技術者や専門家の知識や判断能力を AI が獲得し、AR が収集・蓄積した大量の映像やデータを AI が分析することで、シミュレーション結果や行動指示を AR
により現場の光景に重ね合わせて提示することも可能になるかも知れない。つまり、フィジ
カル空間でのデータ収集だけでなく、そのデータにもとづいてサイバー空間で AI が作成する分析結果や行動指示のフィジカル空間へのフィードバックも将来 AR が担うとすれば、AR は CPS 高度化へ向けたキーデバイスのひとつになるだろう。
現在の AR の利用形態と、CPS 高度化における AR の役割について、図 4-3-1 に示す。
経済産業省（2015）は、CPS を「デジタルデータの収集、蓄積、解析、解析結果の実世界へのフィードバックという実世界とサイバー空間との相互連関」と定義し、現在は「実世界をデジタルデータに変換し、そのデータを処理した上で、現実にフィードバックするというループの発生」という段階にあるが、いずれ「AI による価値創造と完全自律・自働化」
41

という段階に達して、「システムの自律性が高まっていくため、中長期的に人間の果たす役
割の代替が進む」と展望している。

（１）ARによる現場作業支援

遠隔拠点

熟練技術者
専門家

蓄積

分析
指示

熟練技術者
専門家

現場

AR・作業者

情報収集

実行

AR・作業者（２） CPS(Cyber Physical System)
サイバー空間クラウドなど

蓄積

分析
指示

AI など

フィジカル空間センサー
IoT
AR・作業者

情報
収集

実行

ロボット
製造装置
AR・作業者

図 4-3-1

現在の AR 用途と CPS 時代に果たす役割

しかし、馬場（2020）が報告したように、CPS の自律・自働化が進むほど、CPS を利用する人間側の状況認識能力や手動操作能力が低下するという問題が拡大し、「完全自律・自働化」実現へむけた大きな課題となる可能性がある。この課題解決に要する時間やコストを考えるとき、「完全自律・自働化」を目指すだけでなく、サイバー空間における分析をもとに「人と機械が融和する」方向性も模索する価値があることを、馬場（2020）はオムロン社の事例により示した。
サイバー空間とフィジカル空間を重ね合わせて人間に提示することができる AR は、CPSに人間を組み込み「人と CPS が高めあう」世界（図 4-3-1（２））を実現する上で、大きな役割を果たしていくと考えられる。
4.4

AR 市場の今後の見通し

NEDO(2020)は「AR/MR 表示機器（産業用）」の 2018 年の世界市場規模を 43 億円、2015
年から 2018 年の CAGR を 39%と推計していた（表 4-2-3-1）。上述した通り、MR はまだ
製品数も少なく、この推計は事実上、産業用 AR の市場状況を表していると考えられる。
今後の AR 市場の拡大について、米国の調査会社 Valuates 社は HMD について 2019 年
から 2026 年の間に CAGR 22.3%で成長し、2026 年の世界市場規模は約 184 億ドルに達すると予想している（Valuates（2020））。また、AR が適用される小売市場は 2021 年から 202642

年の間に 20.0%で成長し、同じくヘルスケア市場は 2019 年から 2026 年の間に 27.4%で拡大すると予測している。
一方、米国の調査会社 MARKETSANDMARKETS 社は、ハードウェアやアプリケーシ
ョンを含めた全体の AR 関連市場は 2019 年の約 107 億ドルが 2024 年までに CAGR46.6%で成長し、世界市場規模は 727 億円に達すると予測している（MARKETSANDMARKETS（2020））。今後特に、ヘルスケア分野での活用や、自動車への AR ヘッドアップディスプ
レイ搭載も広がり、AR 市場拡大の主要因になると見ている。こうした AR 市場の拡大へ向
けて、米国の ICT 大手企業も動きを活発化させており、
米国 Google 社はカナダの AR-HMD
メーカーNorth を買収したと 2020 年 6 月に発表し、米国 Microsoft 社も新型の MR-HMD
製品を 2019 年に発表、2020 年 3 月からは日本でも販売をはじめている。
NEDO(2020)は、2018 年の「AR/MR 表示機器（産業用）」世界市場における日系販売額のシェアを 72.1%としており、2014 年からシェアを 16.5%伸ばしている（表 4-2-3-1）。この分野で主力となっている日本企業はセイコーエプソン社だが、同社はその強みについて「独自の Si OLED パネル」とその「微細加工技術」、そして「光学系アルゴリズム」にあるとしている。
しかし、AR 市場の拡大に関連して、液晶、有機 EL(OLED)に続く次世代の表示技術「マイクロ LED」が実用化しつつある。マイクロ LED は、赤、緑、青（RGB）の微細な LED
を 3 色 1 組で画素として配置する構成で、液晶や有機 EL に対して画像解像度、コントラスト、消費電力、応答速度、寿命などの点で優れるとされる（福田（2019））。現在は製造コ
ストに問題があり、ただちに大型テレビなどには適用できないが、AR・MR・スマートウォッチなどに使用される超小型の表示パネルから普及が始まるとみられている（Yole(2020)）。
将来の製造コストが予測困難なために市場規模の予想は難しいが、出荷台数は 2020 年まで
は 100 万台未満であるのに対し、2026 年には 1,600 万台近くに達するとする予測もある（IHS（2019））。
この市場に対し、米国 Apple 社は早くも 2014 年にはベンチャー企業 LuxVue を買収して特許を取得しており、米国 Facebook 社傘下の VR メーカーOculus 社も、2016 年にベンチャー企業 infiniLED を買収している。日本ではシャープが、2020 年 10 月にディスプレ
イ事業を分社化しマイクロ LED の開発を進めているが、同時に経営再建中の JDI 社から生産拠点（白山工場）を米国 Apple 社と共同取得している。これは、米国 Apple 社の次世
代端末のディスプレイとしてマイクロ LED を搭載するための動きだとみられている。
また、ソニーや京セラでも開発が進められているほか、TDK や東レエンジニアリングなどでは製造装置の開発も進められている。
こうした状況から、AR 技術において特殊有機 EL やその微細加工技術は、今後日本の持続的な強みとはならない可能性がある。残される可能性は「光学系アルゴリズム」、すなわ
ち光学・映像系ソフトウェアということになるが、これらが CPS 高度化にいかなるブレー
クスルーをもたらすのか、現時点で具体的に指摘することは困難である。
43

4.5 おわりに
本稿では市場の出現が比較的最近で、現在は市場として極めて小規模だが近年急成長しており、かつ日本が強みを発揮して大きなシェアを獲得つつある分野として AR に着目し、今後 AR が CPS に果たす役割について考察した。また、今後大きく成長すると予想される
AR 市場において、日本のシェアを支える強みについても考察したが、セイコーエプソン社の見解を踏まえれば、光学系技術、映像系技術は今後も強みになる可能性がある。
ソニーは、2004 年以来赤字に転落していたテレビ事業を、2014 年に黒字化させることに成功した。その戦略は「規模を追わず、違いを追う」というもので、液晶パネル生産から完全に撤退して調達のみに切り替え、出荷量拡大によりコストをカバーするという考え方から、徹底して音と映像にこだわり高付加価値化・差別化するという考え方に転換した。特に映像に関しては、ソニー独自の映像技術を専用プロセッサーに実装しテレビに搭載することで、解像・コントラスト・動画応答といった各性能で優位性があるとしている。
AR 市場も今後、巨大企業の参入や新デバイスの導入などにより競争が激化するものと思われる。しかし、AR の本質がサイバー空間とフィジカル空間を映像として重ね合わせ人間に提示する技術である以上、日本の光学系・映像系の技術が強みを発揮していく可能性は残される。そうした強みを、高性能・高精度が要求される業務用分野で発揮して、「規模を追わず、違いを追う」姿勢を貫くことができれば、CPS 発展に日本独自の貢献を果たすことも可能であろう。
（担当：馬場康志）【参考文献】[1] IHS（2019）, Dramatic Cost Reductions Set to Transform MicroLED Displays into
Mass-Market Products, [Online].
https://news.ihsmarkit.com/prviewer/release_only/slug/technology-dramatic-costreductions-set-transform-microled-displays-mass-market-produc.
[Accessed:1-Mar-2021].
[2] MARKETSANDMARKETS （ 2020 ） , Augmented Reality Market by Offering(Hardware (Sensor, Displays & Projectors, Cameras), Software), Device Type (Headmounted, Head-up), Application (Enterprise, Consumer, Commercial, Healthcare,
Automotive), and Region, [Online].
https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/augmented-reality-market82758548.html. [Accessed:1-Mar-2021].
[3] NEDO(2020), 2019 年度 日系企業の IT サービス、ソフトウェア及びモノの国際競争
ポジションに関する情報収集, 国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構,
44

[Online].
https://www.nedo.go.jp/library/database_index.html. [Accessed:18-Nov-2020].
[4] Valuates（2020）, Augmented Reality (AR) Market Size is Projected to Reach USD
3664.5 Million by 2026, [Online].
https://www.prnewswire.com/news-releases/augmented-reality-ar-market-size-isprojected-to-reach-usd-3664-5-million-by-2026---valuates-reports-301096109.html.
[Accessed:1-Mar-2021].
[5] Yole(2020), Microdisplays industry: an explosive ecosystem mixing technicalinnovations, strategy games and attractive applications, [Online].
http://www.yole.fr/Microdisplays_Market_Industry_Technology_Trends_Overview.a
spx. [Accessed:1-Mar-2021].
[6] 経済産業省(2015), 情報経済小委員会中間取りまとめ ～CPS によるデータ 駆動型社会の到来を見据えた変革～, 経済産業省 産業構造審議会商務流通情報分科会,[Online]．
http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shojo/johokeizai/report_001.html.
[Accessed:1-Mar-2021].
[7] 馬場（2020）, 日本の技術が生み出す CPS の新たな進化, 2019 年度 産業と技術の比較研究報告書, pp13-22, [Online].
https://shokokaikan.or.jp/jouhoukoukai/pdf/sangyo2019.pdf. [Accessed:1-Mar-2021].
[8] 福田（2019）, 次世代ディスプレイの有力候補「マイクロ LED」,[Online].
https://eetimes.jp/ee/articles/1910/23/news020.html. [Accessed:1-Mar-2021].

45

第５章

建築技術の情報化と IOT

5.1 序論コンピュータやインターネットの開発・活用は１９６０年代前後から始まった。情報化時代の始まりに対し、建築業界の技術的対応は、IT 機器の施設環境整備が主たるものであった。コンピュータなどの電子機器から発生する熱の処理、有線で機器間を接続するための空間構成、電波の外部漏れを防ぐ電磁シールド技術の開発などコンピュータを始めとする情報系機器の活用・保全のための空間環境技術の開発であった。建築行為（設計・施工）のために情報システムを活用する技術の開発は遅れて開始された。
多くの産業で IOT が取り入れられ、CPS 的活用が行われているが、建築産業の情報化、IOT 活用ではＣＰＳ的活用は非常に少ない。建築産業で何故情報化が遅れたのか、IOT 時
代になっても何故 CPS 的活用が少ないのかについて検討し、今後の建築産業の情報化、IOT 活用、DX の方向について議論する。そのために建築技術の発展の歴史を振り返り、歴史的に見て何が建築技術開発のドライブ要素であったか、情報伝達はどのような方法によっていたかを検討する。建築における情報活用は他産業と何が異なるか、異なる要因は何かを検討し、建築産業の情報化技術開発の今後の在り方を検討する。
5.2

建築技術の歴史

建築産業で建築作業（設計・施工）に情報技術を活用することが重視されたのは最近である。建築産業の技術の歴史は、空間を作るための技術の歴史である。古代から人類の生存の三要素は衣食住であり、住のための施設は人・モノを環境からまもる空間をつくるための外郭・モノであった。衣食住は人類生存の基本要素であるが、人間は他の動物と異なり、共同作業、集団と権力、宗教・文化・芸術の精神分野などが発展し、建築行為は単なる住空間確保から、人間社会・人間らしい生活実現のために行われ、個々の欲求、他と異なることを実現する技術を発展させてきた。
日本建築技術の粋の頂点は桂離宮である。桂離宮には幾つかの建物がある。月見台を持つ
古書院・中書院・新御殿の美しさは格別である（図５－１）。

図５－１ 桂離宮の書院
46

この書院は月を楽しむために建てられたもので、王朝文化・貴族文化の象徴であり、風雅を楽しむ豊かな教養に溢れている。世界に一つしかない文化であり、製造業の大量生産商品（モノ）とは対極にある造形品である。
この書院の軒は月を長く見ることが出来るように、通常の軒先よりも極端に短くされている。常識にとらわれない自由奔放な設計である。飛鳥時代以来、建物の設計・施工に関わる棟梁の技術は口伝・秘伝で伝承された。そのため大工達の技術は不揃いであった。江戸時
代初期、大工達の技術の不揃いを統一するために、木割り・規矩術が完成された。この二つの技術は意匠設計（デザイン）
・木造工事（施工）の基本技術であり、工事の生産性向上のための技術でもあった。多くの寸法の部材を持つ大型工事を良品質・短工期で完成させるのにはこの二つの技術は必須の技術であった。桂離宮の書院も木割り、規矩術と言う大工の技術によって完成されたが、それに囚われない自由さが建築美を創り出している。

図５－２ 桂離宮の庭園と茶室（松琴亭）
桂離宮の美しさは書院以上に、庭園と配置された茶室の美である（図５－２）。桂離宮の庭園は、ブルーノータウトが評したごとく、世界のすべての人々が愛する日本の建設技術である。日本庭園の始まりは神の象徴である磐座で、自然物に神が宿ると言うのは縄文時代以来の日本列島人の宗教心である。八世紀の建設女王といわれる斉明天皇は水の祭りのために石組みを活用した大規模工事を行った。石の運搬のために長大な運河も建設している。平
泉毛越寺の庭園（図５－３）は神を祭るものであり磐座の延長で、美しく石が配列され、唯一無二のものである。日本庭園には同じものはなく、繰り返して修正・発展させると言うＣ
ＰＳ概念は皆無でわる。庭園の造営には掘る技術・運ぶ技術と道具が必要であり、地形・地質に対応して、多様な技術が古くから発達してきた。道具の変革は材料（石・木材・銅・鉄）の変化と新しい動力（蒸気・ガソリン機関など）によって起こされてきた。

47

図５－３ 平泉毛越寺の庭園と石
古代出雲大社の高さは かって 48m、文献ではその 2 倍の高さがあったとも言われている。
神に近づくために高く建てたと考えられる。平安時代の源為憲の『「口遊（くちずさみ）』という本に 「雲太、和二・京三」と言う文章がある。当時の高い建物を高い順に謳ったものである。雲太は出雲太郎と謳われた出雲大社で、本殿の高さは 48m、そこへ昇る階段の長さ
は 109m あったと言われている。神に近づくための工夫である。近年、図５－４のような大きな柱を三本束ねたものが発見された。高い柱を作るために、出雲大社では三本の木材を金物で束ねていた。

図５－４ 出雲大社で発見された３本束ねた古代の柱建築では接合技術は重要技術であった。木造建築の接合技術は実に多彩であり、一つの文化である。現代でも超高層建設は多種多様な近代建築技術の発展を促した。高く・広く・深くは建設（建築・土木）技術・建設技術者が常に求めている方向であり、そのいずれの分野でも個性溢れた建築空間が創造された。如何に他と異なる美を獲得するかが建築技術を発展させた。建築技術では空間を構成する構造体のための技術が最重要技術とされ、多様な構造技術が発展をしてきた。製造業のＣＰＳ概念は感じられない。
3 世紀の後半（４世紀説もある）、奈良三輪山の麓に突然長さ 278m の巨大前方後円墳（箸墓古墳）が築造される（図５－５）。

48

図５－５ 墳長 278ｍ、高さ 30ｍの巨大前方後円墳の箸墓古墳（WIKIPEDIA）
巨大古墳の 設計、寸法・水平測定、巨大円の作図、大量土量の運搬築造、特殊器台の制作技術、古墳崩壊防止技術、巨大石室の石材運搬・建設技術など、巨大古墳築造には多くの土木技術の開発が必要であった。古墳の形状には前方後円墳、前方後方墳、円墳、方墳があり、建設される場所（平地・尾根・頂上）も多彩である。相似形のものはあるが、皆個性豊かである。古墳築造集団があり、集団の中で多くの築造技術が口伝により伝承されてきた。
近年では各種万博、オリンピックなどの巨大プロジェクトも新しい建設（建築・土木）技術開発をもたらした。東京オリンピックでは 高速道路が建設され、巨大競技場が建設された（図５－6）。オリンピック建造物は世界で唯一のものでなければならない。これらの巨大PJ においても重要なことは寸法測定技術、設計技術、構造技術、物の運搬・楊重で、情報技術は重要視されてこなかった。

図５－６ 1964 年東京オリンピックのために建設された国立代々木体育館（WIKIPEDIA）
日本の建設（建築・土木）技術の発展は大災害、特に巨大地震との戦いでもあった。1964
年の新潟地震では液状化現象、 1968 年の十勝沖地震では鉄筋コンクリート造柱のせん断破壊、1995 年の兵庫県南部地震では今まで被害の少なかった 鉄骨造の被害（図５－7）や中間層破壊、土木構造物では高速 道路の転倒・倒壊、2004 年の新潟県中越地震では地盤移動,2011 年の東日本大震災の津波の被害（図５－８）から常に学び、新しい構造技術、品質管理技術を確立していった。大地震を経ても情報技術は重視されなかった。文部科学省の測地学審議会の第一次地震予知計画（1965~1968）では三角測量（人力作業）などが計画され49ている。第五次地震予知計画（1984~1988）になってようやく VLBI（超長基線電波干渉法）が採用されたが、記録された地震の磁気テープの輸送は郵送であった。第六次計画（1989~1993）で GPS などの宇宙測地技術が導入され、ユレダスのような地震警報システム
が一部で実用化が始まった。
これは防災 IOT システムの確立である。第七次計画（1994~1998）
でようやく基盤的地震観測網の構築が始まった。兵庫県南部地震（1996）を契機に地震予知の重要性が認識され、高感度地震観測網の整備が決定された。日本列島各地へ地震計が設置され、そのリアルタイムでの送信・分析システム に重要性が認識されるようになった。
2011 年 3 月 11 日の東日本大震災で陸域に展開する地震観測網の観測記録に基づく津波規
模予測の精度に限界のあることが浮き彫りになった。以後急速に津波観測網が整備された。
津波予知 IOT システムである。
風、竜巻、つなみ、噴火河川氾濫など、大災害は常に建設技術を翻弄するが、建設技術者
はそれを克服し、新しい技術・予知警報システムを開発してきた。地震・津波警報シオステ
ムは列島全体を覆う防災 IOT システムである。

図５－７ 兵庫県南部地震で破断した建築鉄骨の柱―梁接合部

図５－８ 2011 年東日本大震災の津波で破壊された岩手県田老町の巨大防潮堤
近年、地球環境問題がクローズアップされ、SDGs が標榜されるようになった。地球環境にも大きく関係する産業は建設産業である 。建設業の行為、技術開発が人類と地球の未来に大きな影響を与える。そのために近年の建設技術で重要視されてきたのが環境保全関連
50

技術である。汚染された地球（土・空気・水）を救う技術、環境を大事にする空間を創造する技術（ビル・街区・都市）、自然生態系を守り育て歴史と景観を再生活用する技術である。
これらの環境を保全するには各種の環境監視システムが必要である。環境システムの設置
は１９５０年半ばから始まっている。当初は有線であったが１９８０年代には無線（電波）が採用され、電力・上下水道・道路などの大規模監視システムにも無線が採用されていった。
大気・水・海水汚染監視、自然生態系監視における情報技術、特に IOT 活用の歴史は古い。
地域の歴史と自然と文化・伝統を大事にする固有の町づくりが重要視され、そのためにも環境監視システムが重要である。環境監視システムは IOT であるが CPS と言う概念はない。
建設物は人類生存のための覆いとしてだけではなく、宗教行為、権威を示す行為、精神生
活を豊かにするため、文化・芸術を楽しむため、地域を豊かにするために建設されてきた。
各々、個性豊かであり、如何に他と異なるかが基本にあり、製造業の製品（モノ）とは全く異質である。
建設（建築・土木）技術の歴史を振り返ると、寸法測定技術、作図技術、接合技術、切断技術、構造技術、掘削技術、運搬技術、楊重技術で、情報を伝える技術と言う概念はない。
作図された図面、口伝が建設情報伝達の手段であった。
近年の防災・環境保全のための技術・環境監視システムはいわゆる IOT 概念であるが、CPS と言う扱いとは言い難い。
5.3 建築と土木の情報化概論
日本における建設とは建築と土木の総合である。しかし建築の定義は難しい。建築は人がその中で活動する構造物とその周辺空間を指すとする論が多い（建築は造形美術でもあり、必ずしも人がその中で活動することを意識しない建築もあり、無人の完全自動倉庫・自動駐車場も建築である）。建築家（デザイナー）は「芸術家＋実務家＋技術者」で、芸術家としての感情が情報システム・IT を嫌う傾向があり、IOT・CPS を敬遠させている。７世紀、百済が滅亡し百済の技術者が大挙して日本列島にやってきた。百済の大工達は飛鳥に仏教建築を伝えた。彼ら大工の技術は秘伝で、情報伝達は口伝であった。口伝による情報伝達は建築分野では長く行われてきた(図５－９)。
建築における情報は１）建築設計用、２）工事施工用、３）住む人・住人用と分離して議論されてきた。最近は維持管理情報が重視され、ＢＩＭを活用した技術開発が行われている。
設計と施工では意匠・構造・設備・積算分野があり、異なる技術分野として進歩してきた。
意匠（デザイン）は芸術的分野であり、情報化には馴染まないと言う意見が今でも強い。住
み方・住人用及び維持管理は設備の分野である。IOT はエネルギー管理などの維持管理用や医療機関の患者見守り、物流倉庫の管理など設備分野で活用されてきた。この活用でも CPSと言う扱いは見られない。建築設計分野では暗黙の了解があり、一番は意匠（デザイン）、次いで構造、設備は付属的扱いである。ゼネコンの設計本部のトップは常に意匠設計である。
建築で情報化採用の遅れた理由の一つはここにあるのではないかと推察する。情報化の時
51

代、この暗黙の了解は逆転しつつあると感ずる。欧米の住宅では古いほど価値が出る。従って欧米人は家の維持メンテナンスには費用投入する。日本では古い家は建て替えが基本である。この文化の違いが維持メンテナンスの IOT,CPS 普及に大きく影響している。

図５－９ 大工木割秘伝書（国立国会図書館デジタルコレクション）
土木は主として公共インフラを扱い設計用、施工用、維持管理用として個別に情報技術が進歩してきた。IT・IOT は自然災害の監視、河川・自然の管理などにも活用されてきた。特に公共インフラの維持管理や津波監視、地震予報などの分野は急速に発展・普及してきている。公共インフラの維持管理は組み込み型センサーによる IOT の領域であり、情報収集・AIによる解析・フィードバックと言う CPS 適用には適しており発展が予想される。但しセンサーとしては組み込み型のみではなく、ロボット検査・ドローンによる検査など多様である。
防災分野の IOT は建築・土木の区別なく、建設産業全体に関係する。最近では人工衛星を活用した地表や地殻の変動を監視するシステムも立ち上がっている。
このシステムは IOT 概念とは異なり、地球観測衛星（だいち 2 号）の情報発信源（合成開口レーダー）が監視点に向けてマイクロ波を発信し、監視点からの反射波を受信し分析（開口合成）して、地表や地殻の変動を監視する。
5.4 建築における情報化
5.4.1 設計（意匠・デザイン）の情報化
意匠・デザインは芸術の分野でＩＴに馴染まないと言う意見は、今でも意匠設計者の間では主流の考え方と思われる。建築は意匠設計・デザインから始まるので、この思想が建築における情報化の遅れの根源ないかと考える。設計作業は建築に限らず製図版にＴ定規をあて、鉛筆で書いたものにカラス口で墨入れするという時代があった。その後ドラフターで製図するという時代に進歩し、IT 技術の出現により CAD が出現した。ドラフターとは、各種定規や製図道具をつけるアームが付いている製図版である。平行線、垂直線、斜線など、設52計図を正確になるべく短時間で描くことが出来た(図５－１０)。

図５－１０ 製図用ドラフター（WIKIPEDIA）
世界初の CAD ソフトウェアは、1963 年、マサチューセッツ工科大学の Ivan Sutherland
博士が作成した「Sketchpad」である。1982 年、John Walker が Autodesk 社を設立し、パソ
コン向け CAD ソフトウェア「AutoCAD」を発売した。Autodesk はその翌年に日本の進出している。AutoCAD は建築業界での利用を想定していたので、建築業界に広く普及した。現在盛んに活用されるようになった建築 BIM でも Autodesk 社が優勢である。
5.4.2 施工の情報化
建築分野の生産性向上には多くの施策があるが、その基本は省人化である。建設分野での情報技術活用は米国のエンジアリング会社が早い。その場合も情報化システムを採用する
ことによってどの程度省人化できるかが、採用決定要因であった。エンジニアリング・建築
で省人化する要因は１．設計で省人化を考慮する ２．PC 活用など工場生産品活用を高め
る ３．工法を工夫する ４．作業の標準化 ５．自動化・機械化・ロボット化 である。
省人化に情報システム活用が検討されたのは後発である。
建 設 で は １ ９ ７ ０ 年 代 に 「 情 報 化 施 工 」 が 提 唱 さ れ た 。 当時、建設現場が活用できるＩＴ技術（位置特定技術・移動体制御技術・情報通信技術）は未発達で、場所を移動しながら作業する建設施工に利用出来なかった。２０００年代になり、通信に関する規制緩和や通信技術の発展、位置特定技術の開発・普及などに伴いようやく建設施工に利用できる環境が整い、研究・開発が進められた。２００１年国土交通省「情報化ビジョン―２１世紀の建設現場を支える情報化施工」が策定された。２００７年「ICT が変える、私たちの暮らし～国土交通分野イノベーション推進大綱」が策定された。ここで言う
ICT 施工とは「３次元データで生産性」を高めることであった。IOT,CPS と言う概念は存在しない。
２００８年２月２５日に国土交通省が産学官それぞれの分野の有識者による「情報化施工推進会議」を設置し、建設の情報化施工の戦略的な普及方策 について検討を進め、「情53

報化施工推進戦略」としてとりまとめた。2 0 1 5 年 、 国 土 交 通 省 は 建 設 現 場 で のICT 導 入 を 測 量 ・ 設 計 か ら 施 工 、 管 理 に い た る 全 プ ロ セ ス に 広 げ る こと を 発 表 し た 。 更 に 2016 年 国 土 交 通 省 は 「 i-Construction～ 建 設 現
場 の 生 産 性 革 命 ～ 」 を 策 定 し た 。 i-Construction に よ っ て 本 格 的 に 建
設 分 野 の 施 工 の 情 報 化 が 開 始 さ れ た が 、 内容は主として土木分野である。
i-Construction の 3 つ の 施 策 の う ち の 一 つ が 「 ICT 技 術 の 全 面 的 な 活用 」 で あ る 。「 情 報 化 施 工 」 で は 施 工 段 階 の み に I C T が 導 入 さ れ て い たが 、 建 設 プ ロ セ ス の す べ て の 工 程 で 3 次 元 デ ー タ を 中 心 と し た ICT を
活 用 す る と し た 。ド ロ ー ン な ど を 活 用 し た 測 量 、出 来 形 管 理 の た め の 基
準 な ど の 整 備 、I C T 建 機 の レ ン タ ル ・ 導 入 す る た め の 積 算 基 準 改 定 、I C T
活 用 工 事 に 対 応 で き る 技 術 者 育 成 事 業 な ど が 示 さ れ た 。C P S と 言 う 単 語は挿入されているが、具体的な内容は記されていない。
建設生産自体の情報化(情報化生産)を成立させるためには,関連する組織・業界の中に高度情報化社会に共通枠組（情報インフラ）が構築されていなければならない。日本ではこのような共通枠組が存在していない。 各企業・組織が独自にシステムを確立している状態である。コマツのスマートコンストラクション、LANDLOG の設立は先進的な行動であるが、建設機械業界全体には広がっていないし、建設業界にも広がっていない。
建築分野では CAD データの設計から施工への業務を越えた利用は十分ではなく、建築確
認 申 請 の OA 化 も 一 部 の 利 用 に 止 ま っ て い る 。 ３ DCAD の 延 長 と し て BIM(Building
Information Modeling) が 2005 年頃から開始され、現在ようやく設計・施工・維持管理の
一気通貫の建築情報化が開始されつつある。
5.5 建設産業における IOT の目的と特徴
現在の情報化時代の中心は IOT の活用である。IOT 時代のキーワードは技術的には CPS・
DegitalTwin・アーキテクチャ・Big Data・Deep Learning であり、ビジネス的にはプラットフォーム・Servitization・DX である。しかしながら建設分野ではアーキテクチュア・Ｃ
ＰＳ・Big Data・Deep Learning、プラットフォーム・Servitization の概念の広まりはみられない。
IOT は通常、技術的には測定対象物（Things）にセンサーを設置して（組み込んで）情報を発信させる。CPS は米国 NSF の造語で、測定対象物は一つ（点的）、センサーも 1 個または少数での閉じたフィードバックグループであった。特定部品の最適化を達成するのが当初の目的であった。その後ドイツの Industry4.0 では生産工場全体（人や自動装置・ロボッ
トを含む）、更には海外を含め関連するサプライチェーン全体を統合するシステムを目指すとした。但しこれは最終目標で、現在は目標にはかなり遠い状態と考える。
建設分野における IOT の対象物は線的、面的、空間的,時間軸的と多次元的である（図５－１１）。従って建設 IOT では用途に応じて多機能・多種類のセンサーを活用する。技術的
54には１）電波の受発信を同一のセンサーで行う ２）測定対象物にはセンサーを設置せず対象物からの反射波を活用する ３）センサーと受信側の間に複数の中継点を設置 ４）多数のセンサーを配置する、と多様である。

図５－１１ 全国の津波観測点（気象庁）
現状では、多くの産業（製造業）において IOT でセンシングされる主たる対象物はモノ（Tings）で、IOT 活用の主要目的は生産性向上・部分最適化である。一方建築関係における IOT でセンシングされる対象物はモノ以外に人・人情報（五感・満足度・好み・ニーズ）
・
波動・温度・湿度・放射線・照度・流量・流速・各種環境情報など多様である（図５－１２）。
データの蓄積とフィードバックのみならず、多地点の IOT から同時あるいは逐次発信されるデータの解析精度と速度、リアルタイムな情報発信など多様・多性能・高性能な技術が要求される。

図５－１２ 竹中工務店の「五感レスポンス・ウェルネス・システム」CEATECH2019HP
このような状況が建築における IOT 設置の目的であるため、IOT 活用は CPS に限定されず、DegitalTwin の活用、建築ＢＩＭと IOT との連動など、多様なメリット追及とそのためのシ
ステムの性能・機能向上と充実に力が置かれていると考える。

55

5.6 空間知能化（建築ＩＯＴの原点）
建築産業における IOT の原点は「空間知能化」である。
「空間知能化」とは、建築空間にセンサー、モニター、監視機能を配置し、空間各の各種管理を行う試みであった。空間知能化の発端は１９８０年代の米国の NAHB（全米ホームビルダー協会）のスマートハウス研究・
実証実験にある。日本では１９８２年に三井ホームと東芝がエレクトロハウスの HOPES－２
４でソーラーシステムとエレクトロニクス技術を組みわせた実験住宅を建設した。音声認
識、来客・防犯モニター、照明監視、健康・家計管理など幅広い範囲の住宅管理システムであった。１９８５年に大阪ガスがアイデアル住宅 NEXT を発表し大いに話題となった。エネ
ルギー管理システム、情報システム、住居内安全・安心システムなどを盛り込んでいた。
欧米、特に北欧でもスマートハウスの開発が進められ、ドイツのシーメンス、フランスのルグラン社なども参画した。住宅機器自身のスマート化が進歩すると空間知能化に特化するシステムは行き詰まりを見せた。
１９９８年に住宅情報化推進協議会（ALICE FORUM）が設置され、住宅の情報化を全産業協力して進めることが謳われた。２０００年代になると IT 技術が進歩し、住宅内設備をネットワークするスマートシステムが普及する。更にインターネット・パソコン・スマートフ
ォーンの活用になり監視・制御、防犯・防災、情報管理・予約、文化・芸術・娯楽までもがシステム化可能になった。
２０１２年経済産業省は「スマートハウス・ビル標準・事業促進検討会」を開始し、HEMS
スクフォースが設置された。HEMS（Home Energy Management System“ホーム エネルギー
マネジメント システム”）は家庭で使うエネルギーを節約するための総合管理システムで、
スマートハウス・住宅空間の知能化は新しい段階に入っている。しかしながら企業間競争が激しく、全産業共通の動きが少ない。

図５－１３ HEMS のイメージ（PANASONIC）
空間内に動くものが存在する次元の空間知能化は従来のスマートハウス技術とは次元の異なるものである。この分野の研究はロボット分野から始まった。ロボット分野の空間知能化論には４つの発想があった。１．空間そのものをロボット化する ２．ロボット機能の一部を分散配置する ３．空間にセンサーとロボット機能の一部を分散配置する ４．空間に
56

はセンサーのみ設置する である。センサーをロボット機能とすれば３は２に含まれる。１．
についてはトイレに人が入った時の照明の自動点灯・消灯である。２に関する研究は１９９０年代に盛んに行われ、現在では寝たきりの人の介護施設に応用されつつある。寝たきりの人が必要とするもの（移動式洗面台など）をロボットが持ってくるなどである。

図５－１４ ロボットと空間知能化の協調（前田純一郎氏製作を一部修正）
5.7 建築情報化の進展と建築 BIM の現状
建築の情報化は３DCAD へと進展し、現在 BIM の時代へと転換しつつある。
「建築 BIM の夜明け」と言う状況である。Facebook にも「BIM 関係」が設定され「このグループは建設関係、
特に BIM に特化した話題を提供し合うグループ」とある。設計事務所・ゼネコン・BIM ソフトなど最新 NEWS が投稿され,BIM の講義、オンラインセミナーの案内も投稿される。大手ゼ
ネコンのニュースリリースもあり、清水建設が「デジタルゼネコン」を目指すとの宣言も早い時期に紹介された。建築 DX を専門とするオンラインニュースも多くなっている。ソフト
バンクのグループ会社「アイテイメデイア社」の発行する「BUILT」は建設関係の最新ＩＴ
情報が充実している。日経 BP 社の「日経クロステック」も IT・建築・土木の多彩な技術情報を多く掲載し、専門メデイアの「建設テック」も建設技術情報満載である。
建築鉄骨の専門紙『鉄構技術』は建築への BIM 導入の早い時期から BIM の重要性を主張している。建築のサブコントラクターとしては鉄骨ファブリケーターが最も経営が確立しており、一部上場会社が多いので、早くから BIM に取り組んできた。
『鉄構技術』２０２０
年１２月号は特集「これからの BIM 推進とはー建築 BIM 推進会議を受けて」で、現在の建築
BIM の状況を明確・詳細に語っている。国土交通省主導の「建築 BIM 推進会議」の目的は「建築生産プロセスのデジタルデータの連携により生産を効率化する。更にその生産データを（プロセス間で）循環させ、より高効率な生産体制を確立する。次いで、建物のライフサイ
クルを通じてのデータを蓄積して、新たな生産体制・システムの知見に繋げる。次にそのデータを物流、不動産投資、建物評価、都市データへ広げ、スマートシテイーのような面的分
野にも繋げていく」である。現在の建築 BIM は目的確保の第一歩「建築生産プロセスのデジ
57

タルデータの連携」の段階と考えられる。設計・施工・維持管理の各ステップで情報遮断があり、後工程になっていくほどメリットが薄れている（図５－１５）。

図５－１５ 建築ＢＩＭの設計・施工・維持管理での分断（第１回建築ＢＩＭ推進会議資料）
各設計事務所からの報告では事情はより複雑である。同じ設計事務所の設計でも意匠・構造・設備で異なる BIM ソフトを利用しているケースがある。各分野でそれぞれ作業に適したソフトを選んでいる状態である。
構造では BIM の前に構造解析ソフトで解析が行われるが、
構造ソフトも多様で、設計事務所独自に開発したソフトも活用されている。大スパン建築の構造解析では１）計画初期の架構計画 ２）詳細設計の構造解析 ３）作図段階 で異なる
ソフトを活用していると言う。通常の構造解析でも主架構と雑構造部材では利用するソフ
トが異なると言う。先述した「BUILT」での大和ハウス工業・伊藤氏の連載記事によれば設備 BIM は構造以上に混乱状態である。従来、設備設計は専用 CAD で行われ、その後設備 BIMに転換するケースが多かった（構造設計と似た状況）。設備設計は意匠の２次元図面に線を引くもので、具体的な納まりはサブコンが決めてきた。その設備サブコンが決定するのはかなり遅れるので事情はさらに複雑である。設備と言っても実際は電気・機械と全く異なる工学分野の複合で、両者でサブコンも異なるケースが多い。建築では設計変更がかなり多く、
BIM 活用でも障害となっている。設計変更は後工程ほど大きな影響を受けるので設備 BIM にとっても大変である。建築 BIM 活用の目的達成では設計・施工・維持管理の一貫性が重要・必須であるが、第一ステップの設計段階の中でさえ多くの情報遮断がある。建築 BIM 一貫性の最大課題は維持管理 BIM への連携の遅れである。その要因の一つは設計・施工に必要なデータと維持管理に必要なデータの内容が大きく異なっていることである。前者では形状情報が主となるが、後者では属性情報が主である。維持管理の最重要データは設備情報である。
設備 BIM が進展しなければ維持管理 BIM は進展しない。設計・施工と維持管理で BIM は別にすべきと言う主張もある。
58

建築 BIM にも明るい動きが出ている。日本でよく使われている建築 BIM ソフトは Autodeskの Revit, GRAPHISOFT ARCHICAD, 福井コンピュータアーキテクトの GLOOBE だが、どのソフ
トを用いても設計・施工・維持管理に利用するデータを作成でき、設備 BIM ソフトとの連携も整備されつつある。更にソフトはアドオンプログラムを追加することで、他のソフトとデータを直接やり取りすることが可能となっている。また、干渉チェックなどの機能を備えたビューワーソフトを用い、異なるソフトで作成した BIM データを重ね合わせて利用することが容易になっている
建築 BIM の設計―施工―維持管理一貫性の議論は建築生産の「横軸」である。「施工」の現場管理では建設機械の動き・作業員の動き・出来高・品質が重要である。この方向は「縦軸」と捉えられるが、施工 BIM との連動は未だ不十分である。大手ゼネコンではこの「縦軸」の技術開発が活発で、鹿島の K-Field はセンサー技術を駆使して、仮想空間に人・材料・車を表示し現場管理に活用している。大林組はクレーン操作の安全・効率化のために BIM と連動した 3D 画像を活用している。BIM・IOT・AR・MR・自動化の連携でこの流れも加速しつつある。「施工」の「縦軸」にはもう一つ、ゼネコンーサブコンー部品ー材料の流れがある。
ゼネコンーサブコンの流れでは鉄骨ファブリケーターが最も進歩している。建築 BIM は多くの課題を抱えるが、着実に進展しているが、CPS 概念は無い。今後維持管理 BIM では CPS
的活用が期待される。
建築 BIM は縦横軸（１次元方向）の展開から立体空間（都市デジタルツイン）への展開が急進展している。建築 BIM のスマートシテイへの展開である（図５－１６）。

図５－１６ 豊洲６丁目プロジェクトの都市デジタルツイン（清水建設提供）
建築 BIM の動向で注目すべきものに長谷工コーポレーションの「HASEKO BIM & LIM CLOUD」がある。LIM は Living Information Modeling である。BIM は建物の技術的属性情報だが LIM
は人の暮らしの情報の解析し、快適な暮らしを創出し、健康長寿に役だてると言うもの（ビジネス的にはリフォーム・住み替え、管理手法見直しの要素もある）。IT 技術の開始時期に、
59

情報機器のみに対応した室内環境を作り、その空間で働く人間を無視した建物が出来、シッ
クビル騒動を起こした。建築 BIM 活用でも同様な課題が発生する可能性がる。
清水建設は「デジタルゼネコン」のトップランナーを目指すと標ぼうしている。清水建設の言う「デジタルゼネコン」とは「ゼネコンの持つノウハウを生かして、「リアル空間」のみならず、ICT を使ってインフラを含む「デジタル空間」を創造する組織」である。この定義では「デジタルゼネコン」は現在のゼネコンの補間組織である。現在のゼネコンと並行する別企業、更には現行ゼネコンを子会社とする上部企業としての「デジタルゼネコン」の可能性がある。
5.8 建築情報化の未来
5.8.1 Servitization
IOT、CPS での DX でもっとも重要な事象に Servitization である。
「モノ」のみではなく「コト」ビジネス・サービスビジネスが重要である。現在は、高品質でカスタム化されたサービスへのニーズが高く、サービス提供の強力な手段が CPS や IOT である。しかしながら建設産業では IOT から Servitization,「コト」ビジネスを発想する状況は少ない。
アメリカでは３０年前から産業のサービス化が進んでいる。最近は第三次産業のウェイ
トが大きくなるだけでなく、第一次・第二次産業においてもサービス化が内部でかなり進んでいる。2018 年 5 月に米アトランタで開催された IFS World Conference 2018（IFS:スエーデンに本社を置くグローバルプロバイダー）にて、マーク・ブリュワー氏（Global Industry
Director）は「なぜサービスが大事か？それは”サービスが世界を食べている”からです。
すでに世界経済の 70％はサービスですし、サービス収入が 20％しかない製造業でも、利益では 60％になるでしょう」とサービスビジネスの重要性について説いている。建設ビジネ
スのスマイルカーブでも川上・川下のサービスの方がより大きい付加価値があるとされる。
マーケテイング界の巨人でハーバード・ビジネス・スクール教授だったセオドア・レビット
は「顧客が欲しているのはドリルではなく穴だ」と主張し、多くの著書で「製造業のサービス化」を予言した。１９６０年代から著書や論文の中で、製造業にとってサービスは製品の「おまけ」ではないと繰りかえし述べている。GE や IBM がハード製品（モノ）を売ることからソフトビジネスへの転換を始める５０年前である。サービスビジネスで最も有名な話
はＧＥやロールスロイスの航空機エンジンビジネスである。航空機エンジンを製品として販売するのではなく、航空機エンジンにセンサーを取り付け、そのデータを元にエンジンの出力と稼働時間を販売する「Power By The Hour」という従量課金サービスである。エンジンの「推力」を販売する「コト」ビジネスを展開している。
サービスビジネスは古代から存在し、ある文献では約４５０種類あり、これらは２１に分類できると言われる。現在「モノからコトへ」「製造業のサービス化」など、最多彩なサー
ビスビジネス論が展開されている理由は、ビジネス収益の多くが「モノ」ではなく「コト」になっていることであり、その大きな要因は情報技術・IOT 技術の発展である。
「製造業の
60

サービス化」では「製品ユーザーのためのサービス」と「製品製造に関わるサービス」がある。製造業のサービスの変化を参考文献２を参照に以下のステップを考えた。
ステップ１：商品（モノ）の販売促進のために客先への各種サービスの充実を図る。製造の生産性向上・品質安全確保のためのサービスの充実を図る。
ステップ２：社内でサービス部門を独立組織とする
ステップ３：サービス部門を専業会社として独立させる
ステップ４：独立したサービス専業会社が他社のサービスを担当、ユーザー側の運転・操業分担するようになる
ステップ５：サービス専業会社は独占継続発注が多く、優良会社となり株式上場し、親会社を凌駕するケースが出る
ステップ６：親会社が独立させたサービス専業会社を吸収合併するケースが出る
ステップ７：親会社がサービスを本業とし、従来の機器・ハードウエア等の「モノ」の製造販売を別会社として切り離す（モノとコトの逆転が生ずる）
ステップ８：全く異なる分野の企業あるいは新規起業者が該当サービスビジネスをカバーするプラットフォーム企業として出現する（GAFA のように）。

２０１０年代以降の IOT・AI・自動化・AR・ビックデータの時代はますますサービスが大きな役割となりつつある。清水建設の「デジタルゼネコン」宣言はステップ２の段階、KField を扱う鹿島の㈱Oneteam はステップ３の段階で４をも目指していると考えることが出来る。コマツのスマートコンストラクション、ＬＡＮＤＬＯＧもステップ４の段階である。
ステップ８の段階はゼネコンと全く異なる産業の企業が「デジタルゼネコン」として建設業
界のプラットフォーマーとなる姿である。１０年後の建設産業のメガプラットフォーム出現を予測し、その中心に建設業がいるとは限らないとしている主張も出てきている。
平成 21 年（２００９）国土交通省「建設業の新分野展開ハンドブック」での議論は建設
業が林業や農業などの異分野に出ていく話である。平成 23 年（２０１１）日本土木工業会「建設市場の変化に対応したビジネスモデルの提案 ～「脱・請負」とグローバル化 ～」では、１０年後の建設業の姿として「売上は施工請負＞サービス、利益は施工請負＜サービス」
として図５－１７を示している。この報告書で言うサービスとは PPP・PFI・コンセッションである。建設の上流・下流のサービスビジネスを重視する姿勢は重要である。但し１０年前なので「デジタル技術」については言及していない。この報告書の委員長は前田建設工業
社長の前田靖治氏で、同社は実際にコンセッション事業を手掛け、企業の目指す方向として「総合インフラサービス企業」を標榜している。
２０２０年の建設業売上高ランキングは大和ハウス工業が１位で２位は積水ハウスである。大和ハウス工業の特徴は商業施設事業で、建設した建物へのサービス事業を推進している。前述した「製品ユーザーのためのサービス」である。PPP は Public Private Partnership
であるが大和ハウス工業の PPP は Private Private Partnership と言える。リースバック方式による資金供与（Finance）も強みなので PPFP と呼ぶべきかもしれない。積水ハウスは61

ハウス事業に注力し、住み方のサービスを徹底している。ビジョンとして示す「『わが家』
を世界一幸せな場所にする」「人生 100 年時代の幸せをアシストする家」は「製品ユーザーのためのサービス」である。建設業のサービスビジネスは「製品ユーザーのためのサービス」
が重要である。大和ハウス工業は M&A した多くの企業と５万人近い社員のガバナンスのためにデジタルプラットフォームの構築を促進している。建築 BIM についてもプラットフォーム構築を目指している。デジタルを活用した新ビジネスモデル構築の可能性がある。
5.8.2 スマートシテイーと DegitalTwin
CEATEC２０１９（アジア最大級の IT 技術とエレクトロニクスの国際展示会）でのゼネコン展示（CEATEC の HP 掲載内容）のほとんどは DegitalTwi、スマート・シテイ関連であった。スマート・シティは、大規模な Degital Twin である。センサーでサイバー・インディ
ケーターと物理インディケーターをモニターし、何らかの方法で複雑な都市環境を制御する。生産システムの CPS は２次元的流れの中での活用であるが、都市や空間の CPS は４次元的であり、Degital Twin 的である。中国では CIM（City Information Modeling）、大林組
は SCIM(Smart City Information Modeling)を提案している。
建築 BIM でも縦横軸（１次元方向）の展開から立体空間（都市デジタルツイン）への展開
が急進展している。建築 BIM のスマートシテイへの展開である。清水建設は豊洲スマートシ
テイの中核部分の開発を担当し都市デジタルツインを推進している（図５－１６）。鹿島・
大和ハウス工業が設計施工を担当した東京・羽田空港に隣接する大規模複合施設「HANEDAINNOVATION CITY」では前述した K-Field(BIM 活用)も活用している。鹿島は大阪のオービッ
ク御堂筋ビル新築工事において、各フェーズにおける建物データの連携を可能にする BIM による DegitalTwin を実現したと発表した。DegitalTwin では多くの IOT が使用され、CPS 的活用が期待される。
5.8.3 建築と AI
AI 導入の多い分野は自動車と医療・福祉・創薬の分野である。自動車は自動運転開発のための AI 技術がほとんどだが、事故車の修理費算定・自動車保険算定・営業活用・マーケ
テイングなど多彩である。医療・福祉・創薬分野の AI 活用は自動車より多彩である。AI 診断が進歩すれば医者は不要と言う議論や AI は補助的に使用すべきとかの議論も盛んである。
医療分野への ICT（情報通信技術）導入は急速で、医者がパソコンの画面だけを見ていて、患者の顔も見ないと言う現象も生じている。電機メーカーは画像処理や通信技術などを駆使して医療 AI 開発を進めている。
新薬開発では開発期間が１０年、費用が１０００億円で、問題が見つかり途中で中止も多く、成功率は数万分の１と言われている。武田薬品、富士フイルム、塩野義製薬などの製薬会社と富士通、NEC などの IT 会社役５０社が連合して創薬
用 AI を開発し、新薬候補物質探しを行っている。一方建設分野の AI 活用は他分野ほど活発ではない。
日本政府は２０１５年末に 第５期科学技術基本計画を発表し、ドイツの「インダストリ
62

ー４．０」に対抗して「ソサイエテイー５．０」を標榜した。ドイツの「インダストリー４．
０」は「第４次産業革命」と言うもので産業の AI による大変革である。日本の「ソサイエテイー５．０」は世界に先駆けた「超スマート社会」の実現を目指すとしている。内閣府発表に概要版では、このことを脚注の中で「情報社会に続く第５の社会を生み出す変革」と説明している。超スマート社会の具体例には我々建設産業に関係するものが多い。
「インフラ維持・管理」「自然災害に対する強靭な社会」「地球環境情報プラットフォーム」「スマート生産システム」「高速道路システム」「エネルギーバリューチェーン」「新たなものづくりシステム」など１２項目中７項目、約６割である。そのために必要な技術は「AI」の他「サイバーセキュリテー」「IOT システム構築」「ビックデータ解析」「デバイス」としている。コ
アとなる強みを有する技術として「ロボット」「センサー」「バイオテクノロジー」「素材・
ナノテクノロジー」をあげている。
政府は２０１６年４月「日本再興戦略２０１６」を示し、成長戦略第二ステージとして「官民戦略プロジェクト１０」に着手するとした。その第一に示したのは「（第４次産業革命と有望成長市場の創出）で、 今後の生産性革命を主導する最大の鍵は、IOT、 ビッグデータ、
人工知能、ロボット、センサーの技術的ブレークスルーを 活用する「第４次産業革命」である」とした。更に「特に、第４次産業革命における勝敗の鍵は、人工知能関連分野とした。
「人工知能の分野において、産学官を糾合し、我が国の強みをいかした技術戦略の策定・実行を指揮する司令塔機能として本年４月 に設置された“人工知能技術戦略会議”において、産学官で取り 組むべき人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップを策定し、研究開発から社会実装までを一元的に推進する」としている。しかしながら成長戦略全体として建設産業に直接関係するのは国土交通省が進める I-Construction の他はインフラのメンテ、
住宅流通・リフォーム、PPP/PFI などで、「AI と建築」と言う内容はあまり見られない。
マスコミ報道では「設計行為と AI」と言う議論は比較的多くみられる。日経アーキテク
チュアは創刊４０周年記念として「五輪後のキーテクノロジー」を特集し、AI が設計行為を大いに脅かすことを予測している。実際のシステムで最も有名なのは米 Google（グーグル）発のベンチャー企業、Flux（フラックス）社の自動建築設計手法である。敷地に建物の意匠、構造、設備の要素データを含んだ建物の“種”のようなデータを置き、広さや高さなどを調整しながら自動設計を進める 3D（3 次元）モデル作成システムらしい。Flux 社の記
事は２０１４年のもので最近の記事は見当たらない。建築界でも中規模マンションやオフ
ィスビルの平面計画、標準的な建物の設計は早い時期に AI で充分出来るようになると予想される。ビルの管理システムに AI を活用する技術はかなり実績が進んでいる。省エネ、セキュリテイー管理、電力需要予測などに AI が活用されている。建設の AI 活用は少なく、注目されるものは、清水建設と名古屋大学が共同で開発しているシールドマシンの AI による操作ソフトである（図５－１７）。シールドマシンは万能のように見えるが地盤の変化に大きく影響され、何時も危険が伴っている。熟練オペレーターの経験と知識が必要であるが、それでも事故（工事遅滞など）は多い。多くの分野に比し、建築分野での AI 活用はかなり
63

遅れている。

図５－１７ AI を活用したシールドマシンの屈進開発のステップ（清水建設提供）
日本建築学会では AI に関する勉強会・研究が始まっている。２０１６年４月からは「建築構造の技術革新と人工知能［若手奨励］特別研究委員会」が活動を開始し、情報システム
技術委員会では２０１７年４月に設置した各小委員会で AI を取り入れた研究を始めた。日
本建築学会機関紙『建築雑誌』にも AI 関連記事が投稿され始めた。
5.8.4 次世代通信規格（５G．６G）と建築
総務省は 2018 年「５G 総合実証実験の開始」をアナウンスした。大林組は KDDI，日本電気と組んで「建設機械の遠隔操作、移動体とのリアルタイム情報伝達の実証実験」を行うと提案している。大林組の実験は「5G の特長である高速・大容量、低遅延通信を建設機械による遠隔施工に応用することで、既存のモバイル通信では実現が難しい大容量な高精細映像の低遅延伝送を実現し、遠隔施工の作業性や品質の向上を検証する」で、総務省の報道資料によれば大林組が参画する実証試験の技術目標は「１ms（無線区間）の低遅延通信の実現」
である。
第５世代モバイル推進フォーラム（５GMF）では一般会員１１９社の中、建設関連産業では唯一構造計画研究所が名を連ねている。
建設産業における 5G 活用は 2019 年から開始された。その後の建設業の 5G の動向は以下である。
大林組；大阪府茨木市で建設中の安威川ダムの施工エリアの一部を使用して 5G を活用した
災害復旧を想定した実証試験（２０１９・３）、
大成建設：稲城市の現場に、ソフトバンクの基地局「おでかけ 5G」を設置。土砂の運搬や締め固めの作業で、有人の重機と遠隔操作、自動運転の重機との連携を試行（２０２０・２）。
鹿島建設：NTT ドコモと 5G 通信環境の要素開発（２０２０・５）
日立建機：通信が困難だった山間部などの大規模施工現場においては、『ローカル 5G』サー64

ビスの適用が期待される（２０２０・５）
竹中工務店と鹿島建設：タワークレーンを遠隔地のコックピットから遠隔操作するためのシステムに５Ｇ活用を検討（２０２０・６）
清水建設：秋田県大仙市の新設工事現場で、ローカル 5G を活用した 8K 映像伝送実験（２０２０・１２）
総務省は 2020 年 11 月に「Beyond 5G 新経営戦略センター設置」を発表し 6G も視野に入ってきた。
現時点では建設関連企業の 5G への取り組みは、建設機械のリアルタイム操作などで、緒についたばかりと思われる。AR（拡張現実）、VR（仮想現実）などは建設業界でも活用が始まっており、先進的な映像体験手段の活用は急激に拡大し、多様・大量なデータの送信行われるようになっている。建設産業に関して多くの切り口で 5G 実現による変化を予想してみる必要がある。建設の企画・設計・施工・メンテ・解体・再利用の諸段階、建設物の利用・
住環境・執務環境、個別建物・街区・都市・交通の観点、防災・環境、QCDSE の観点等である。例えば設計時にデザイン・構造・設備・現場担当の技術者が 5G を活用して同時に議論
し設計を進める。VR，AR を活用し施工現場にいるような、あるいは完成建物を実体験しながらの議論である。設計が終了したら発注者も参加して完成建物の AR 内で議論する。シンガポールの現場作業所長が打ち合わせで日本に来ていても、5G を使えば、あたかも現地の現場を歩き回る感覚で指示を与えることが出来る。病院の設計では、完成後勤務する予定の医師や看護師達に、今いる博多や札幌あるいはロンドンから、完成した仮想病院の中を一緒に歩いて貰い、彼らの意見を聞き、即座に設計変更することが出来る。建設業が５Ｇ技術を駆使するためには幅広い産業分野との連携が必要である。今まで以上に幅広い異業種連携が求められる。５Ｇの出現によって新たなビジネス分野が創出され、既存企業でも５Ｇ関連ビジネスが拡大することは必至である。最近の株価動向分析でも“次世代通信「５Ｇ」関連
銘柄 10 選”なども報告されている。これらの企業では新たな投資が行われ、箱物以上に情報設備関連システム・エンジニアリングシステムが発注されると予想される。建設関連産業にとっても受注増が期待される。
5G 時代でもっとも気を付けるべきことはセキリュテイーである。建設関連産業もＩＴ専門家と同時にセキュリテイー専門家の育成が必須である。欧米では各種のリスク助言を専門とする会社が多数存在する。外部専門会社との連携が必要である。
5.8.5 建設自動化ＶＳ自動運転
建設ロボットの研究者は建設現場ではロボットを高度化するのではなく、建設現場にセンサーを配置（空間知能化）し、ロボットは安価で何時でも変更出来るようにすると言う方針である。
一方、ヒアリングした自動運転技術開発技術者は完全自動運転車の一般道での走行を目指している。道路インフラの知能化との共同作業に頼らず、車側のセンサーで解決する方向
65である。センサーなどのシステム・部品・材料には劣化が発生するが、自動運転開発者の考えは、システムには総合的な判断機能があり、センサーの劣化やミラーの異常などはリアル
タイムに検知し対処出来るとする。一般道における自動運転では、狭い路地からの子供などの飛び出しがあるが、自動運転開発者の考えは高速カメラ撮影機能で撮影し、その画像をゆっくりした動きに変換して解読し対処するである。この機能により死亡などの大事故を緩和することは出来るとのことである。衝突直前で止めることが出来るとしている。ただし自動運転の現在の技術レベルには課題がある。例えば歩道脇に立っているポールと人との区別が難しい等、技術的にはまだまだ開発すべき要素が多いように推察した。
建設産業の土木系の自動化は国土交通省の I-Construction,「建設ロボット技術に関する懇談会」などで多様な議論・提案が行われている。特にインフラのメンテ対応、危険作業対応についての開発に注力が行われている。また建設機械分野でも世界をリードする無人運転技術が進められている。
建築分野でも 1990 年代には建物全体の自動建設の技術開発が全盛期であった。2000 年時
点では１１機種の自動建設工法が開発され、大手ゼネコン以外の準大手ゼネコンも開発に参画していた（図５－１８）。建設ロボットも 1996 年時点で１４０以上も開発されていたとの記録がある。しかしながら建築ロボットの多くは失敗に終わった。自動建設工法も今では活用されていない。

図５－１８ 清水建設の初期（１９８０～２０００）の建設ロボット開発
日本建築学会は 2017 年 1 月 30 日に「第２１回建築の自動化シンポジウム」の発表の多
くは 1990 年代の研究開発よりも後退している。自動化と言うよりも計測・検査が多く、自動化・ロボット化の内容はかって開発が行われていたものと同様に見える。
建築における自動化の現状は現在の車の自動運転技術開発とは大きくかい離している。
自動運転車の登場は自動車会社にとっては致命的な問題である。それ故に全ての自動車関連企業が社運をかけて研究開発を進めている。自動車部品メーカー始め多様な裾野企業も66

死に物狂いで技術開発を進めている。更には IT 企業や AI・画像認識・クラウド関連企業等
が自動車産業分野に食い込もうと研究開発を進め始めている。世界の全ての産業が一気呵成に技術を進歩させつつある。
一方建設の自動化は建設産業においては産業・企業の死命を制する課題とは思われていない。建設ロボット開発は実際使用する建設関連企業（鉄骨ファブなど）ではなく、ゼネコ
ンや大学の研究者中心で推進している。2017 年 1 月の建築学会のシンポジウムでは発表者のほとんどがゼネコンか大学である。建築業協会（当時）のロボット委員会委員長を務め、韓国の大学教授をされていた前田純一郎氏の提案は“「空間」とともに「ロボット」をデザインすべき”である。即ち「ロボットの機能を空間側に分散し、空間からロボットを支援することにより、ロボットをシンプルにして、現場への導入・普及を促進する」（図５－１４）
で、この考えを建物のライフサイクル全般に適用すべしとも主張している。大手ゼネコン研究所の部長の主張は BIM，PDR(Pedestrian Dead-Reckoning）、I Beacon,音声認識、自律追
従型システムの活用である。大林組は現場作業をアシストするロボットスーツ開発、清水建
設は配筋アシストロボットを開発している。建設産業にとっての目下の最大の課題は、建設作業者の不足、高齢化、熟練工不足で、産業・企業のニーズに応えようとする必須の開発である。建設産業の自動化開発は自動車産業の方向とは異なり、危険作業対応・技能者不足対
応・空間と協調の安価ロボット・各種情報技術活用・マンマシンシステムと考える。
鹿島建設が示した「Kajima Smart Vision」；“作業の半分はロボットと”“管理の半分は遠隔で”“全てのプロセスをデジタルに”は今後の建設ロボットの進む方向を示唆している。“管理の半分は遠隔”では多くの情報センサー技術を駆使するが“現物確認が必
要なものは現場で確認”としている。現場管理は三現主義が基本だが、勤務環境も急速に変化しているので「人」と「技術」と「デジタル」のベストミックスを目指すと言うことで重要である。鹿島建設を中心として大手建設会社は開発した建設ロボットの共有をする締結を行ったことも大いに期待される。
5.8.6 建築における IT の光と陰
大手建設業で建築分野を管轄する立場の役員が建築現場での管理運営について次のように語っている：「IT は道具としては大いに活用すべきだが、もっと大切なのは現場でそれを操る技術者の人格である。現場の出来栄え・品質・安全・利益の基本は現場で働く人々の一体感・モラールであり、技術ではない。技術は協力業者の中にこそある」。
「薬のネット販売」でも同様な論争があった。IT の便利さと薬害の論争である。薬は薬害があるので対面販売、薬剤師の対応が必要だとする意見とネット時代であり国民ニーズがあり、薬局に買いに行けない人などもいるとの論争である。平成１８年（２００６）４月の第１６４回通常国会で一般医薬品（市販の薬）のネット販売が議論され、薬害被害者の団体がネット販売に反対（特に薬害の多い一類・二類）の意見を述べている。
平成２１年（２００９）厚生労働省は「第１回医薬品新販売制度の円滑施行に関する検討
67

会」を開催した。この会議では薬害被害者団体や消費者団体からネット販売反対の意見書が提出され、ネット販売を行っている側からはネット販売継続の意見書が出された。ヤフーや楽天、(社)日本通信販売協会などがその主体である。後者は IT こそ医薬品の副作用理解に役立つとの論理を展開している。富山の薬売は、現在郵便販売になっており、平成２１年（２００９）６月の改正薬事法により第３類の医薬品以外は郵送販売が出来なくなって大変困っている。２０１３年１月最高裁は大衆薬のネット販売を一律規制した厚労省令を違法と判断した。それを受けて政府は安全ルールを確保した上で全種類の大衆薬を解禁すると表明し、ネット販売と対面販売に差を付けずに検討することを閣議で決定した。大衆薬ネット
販売の有用性を認められるが、行き過ぎには十分な用心が必要である。
建設業の IT 普及では IT の効用が先行し、大衆薬ネット販売と同様なＩＴの陰の議論はさほど行われていない。１９９０年初めごろ日本では「インテリジェントビル」ブームが起こった。コンピュータ管理された設備システム、コンピュータ対応の電力・通信システムなどオフィスの中が全面ＯＡ化された。施設の発注先である電機メーカーのためにゼネコン
が OA 新製品をオフィスに全面的に取り入れようとした結果でもある。この分野で先進国であったアメリカのビル協会が「シックビル」問題を提起した。ＯＡ化のために密閉された空間で室内環境が非衛生になったことに対する警告であった。建築会社が設計の基本である人間のための環境・設計を無視した結果であった。日本でも室内環境やオフィス設計の在り方に反省がなされた。
現場にもコンピュータや IT が普及すると現場係員は関連会社や材料会社にメールや電話で発注するようになった。現場にもほとんど足を運ばず１日中コンピュータの前に座るようになった。オンライン・テレワークの時代でも現場管理では３現主義は重要である。自ら見て・自ら人と接し・話して初めて良い仕事が出来ると言う事実に変化はない。経験豊富な設計事務所の現場管理者や建設所長は工場製作される建築鉄骨について次のように話す：「鉄骨ファブリケーターの工場に足を運び、工場を一瞥し、製作課長や工場長に会えば、その会社の品質管理状態の全てが分かる。非破壊検査などは最後の確認や保証ではあるが、品質管理の全てではない（図５－１９）」。

図５－１９ 鉄骨ファブリケーター工場における超音波探傷検査（１９６８）68図５－２０ 初期の現場管理への IT 活用（タブレット端末活用）
米国フロリダ・オランドにあるデズニーワールドの管理運営責任者は次のように述べている：「“情報ネットワークよりも人と人との関わり・対応を重視すべき”がデズニーの思想である。デズニーの地下には運営管理の施設があり、最新の IT 技術駆使されている。各施設の混雑常態、お客さんの動き、レストランの稼働状態、各アトラクション設備の作動状況
は十分が把握され、CPS 的な活用がされている。しかしながら地上でのお客様対応の基本はFace to Face である」。
デズニーの思想と建築現場管理者の「現場の出来栄え・品質・安全・利益の基本は現場で働く人々の一体感・モラールである」には共通する思想がある。IT,ICT,IOT，オンライン、
テレワークは今後大いに活用されるが、対面によるコミュニケーションとのバランスが必要である。製造メーカーのように、同一作業が多く、全自動化される生産設備と異なり、建築は一品生産であり、多くの職種の専門技術者が個別の作業を行う。今後建設現場でも自動化・ロボット化・IOT・AR・VR が多く適用されるが、一品生産が基本の建築現場では人間の関わりは今後も重要である。
5.9 まとめ
建築は工学部にありながら「建築工学」と言わず「建築学科」と呼んできた歴史がある。
建築は工学であるが、芸術の一部であると言う考えは今も有力である。芸術であるが故に ITによる設計は馴染まないと言う見解は根強い。有名建築家は建物のスケッチを描き、助手がそのスケッチを物差しで測定し図面にしたと言う逸話も残っている。
衣食住は人類生存の基本要素であるが、人間は他の動物と異なり、共同作業、集団と権力、
精神文化などが発展し、その為にも建設行為が行われ、技術を発展させた。
建設物は人類生存のための覆いとしてだけではなく、宗教行為、権威を示す行為、精神生
活を豊かにするため、文化・芸術を楽しむため、地域を豊かにするために建設されてきた。
個性豊かであり、如何に他と異なるかが基本にあり、製造業の製品（モノ）とは全く異質で69ある。一品生産で独自性を重視した建築と製造業の大量生産する製品「モノ」とは基本的な違いがある。建設技術の歴史を振り返ると、寸法測定技術、作図技術、接合技術、切断技術、構造技術、掘削技術、運搬技術、楊重技術で、情報を伝える技術と言う概念はない。作図された図面、口伝が建設情報伝達の手段であった。建物の設計・施工に関わる技術は古来より建築技術の基本であったが、棟梁の技術は口伝・秘伝で伝承された。
生産システムの CPS は２次元的流れの中での活用であるが、都市や空間の CPS は４次元的であり、Degital Twin 的である。鹿島建設が示した「Kajima Smart Vision」；“作業の半分はロボットと”“管理の半分は遠隔で”“全てのプロセスをデジタルに”は今後の建設ロボ
ットの進む方向を示唆している。
“管理の半分は遠隔”では多くの情報センサー技術を駆使するが“現物確認が必要なものは現場で確認”としている。現場管理は三現主義が基本だが、勤務環境も急速に変化しているので「人」と「技術」と「デジタル」のベストミックスを目指すと言うことで重要である
建設産業においてもサービスビジネスは重要である。大和ハウス工業の商業施設事業で建設した建物へのサービス事業を推進、積水ハウスの建設した建物へのサービス事業を推進して住み方のサービスを徹底するは重要である。生産した「モノ」を活用した「コト」ビ
ジネスである。日本企業は強みの「モノ」生産を更に強化し、その強みを生かした「コト」
的サービスビジネスを視野にいれるべきと考える。
「モノ」も「コト」もである。
日本列島全体を覆う地震・津波警報システムは巨大な IOT システムである。このシステムと関連技術は日本が世界に誇るものである。各種の環境保全の監視システムも巨大 IOT シ
ステムである。これらのビジネス活用の検討も必要である。
（担当：藤盛紀明）
参考文献：
１．小室博一『京の離宮と御所』文学歴史７、ＪＴＢパビリッシング、２００８
２．角忠夫「我が国における製造業のサービス化の変遷と今後の展望」『サービソロジー』
3 巻 (2016) 3 号
３．
「建築分野におけるＩＣＴ活用等による 生産性向上の取組みについて」一般社団法人日本建設業連合会 施工部会長 木 谷 宗 一 20171128
４．
「情報化施工推進戦略」情報化施工推進会議、２００８年７月３１日『令和２年版通信白書』 総務省
５．桝井孝暢「建築とコンピュータライゼーションの関係と歴史について－ CAD の歴史の体系化を通じて－」EaR 論文研修
６．加山恵美「設計のあり方だけではなく、はたらき方を大きく変えたＣＡＤ」大塚商会Ｈ
Ｐ
70

７．
「情報化推進戦略」情報化施工推進会議、２００８・７
８．
「I C T 施 工 の 歴 史 を 解 説 ！ 導 入 の 経 緯 ・ 情 報 化 施 工 と の 関 係 は ？ 」 建
設スマトレ、２０２０・９９ ． 木 谷 修 一 「 建築分野におけるＩＣＴ活用等による 生産性向上の取組みについて」
未来投資会議 構造改革徹底推進会合、２０１７・１１
１０．中島聡 、藤原基伸、土井英治「監視制御システム技術のあゆみ」日新電機技報 Vol.
62, No. 1、2017・3
１１．大和ハウスグループ 第 6 次中期経営計画 （2019 年度〜2021 年度）

71

第6章

医療における IoT

コロナが進めた CPS としてのオンライン医療

6.1 コロナ禍におけるオンライン医療のデレギュレーションとリレギュレーション
6.1.1 はじめに：コロナ禍で加速したオンライン診療
厚生省の定義によると、オンライン診療とは、「遠隔医療のうち、医師－患者間において、情報通信機器を通して、患者の診察および診断を行い診断結果の伝達や処方等の診療行為を、リアルタイムによる行う行為」となっている（「オンライン診療の適切な実施に関する指針」平成 30 年 3 月(令和元年 7 月一部改訂)6）。
一方、遠隔医療の定義は、古くは 1996 年に組織された厚生労働省の遠隔医療研究班では「遠隔医療とは、映像を含む患者情報の伝送に基づいて遠隔地から診断、指示などの医療行為及び医療に関連した行為を行うこと」と定義されていた。日本遠隔医療学会の 2005 年の定義によれば「遠隔医療（Telemedicine and Telecare）とは、通信技術を活用した健康増進、医療、介護に資する行為をいう」となっているが、さらに、2011 年に日本遠隔医療学会が公表した「在宅患者への遠隔診療実施指針」（2011 年度版）では「通信技術を活用して離れた 2 地点間で行われる医療活動全体を意味する」と再定義されている7。
海 外 で は 、 米 国 遠 隔 医 療 学 会 ATA （ American Telemedicine Association ） が“Telemedicine is the use of medical information exchanged from one site to another via
electronic communications to improve patients' health status.”,「遠隔医療とは、患者の健康状態を改善するために電気通信により伝送された医療情報を利用すること」と定義しており8、2011 年の日本の定義同様、広い定義を採用している。
医療・介護分野における IoT や CPS の市場としては、健康支援システムの分野でウェア
ラブル IoT による健康支援やコラボヘルス/企業向け PHR（個人健康記録）など「デジタルヘルス」と称される分野、診療支援システム分野では遠隔診療/オンラインケアや、クラウド電子カルテ等院内支援、さらに介護福祉システム分野では、見守り・緊急通報サービスや介護支援ロボット/リハビリ機器の需要が拡大する可能性があり、遠隔医療そのものが遠隔で実施している段階で既に Cyber 化していると捉えることができ、本稿では「遠隔医療＝CPS」として捉えて分析をする同時に、オンライン診療はその中でもリアルタイム性を伴う診療行為であり、リアルタイム CPS の特徴を描く手法を導入する。
従来から全国的にへき地の医療過疎が進行しており、医療資源の乏しい地域の医療を確保するため、遠隔医療を含む ICT を積極的に活用することが期待されてきた。僻地医療の医療サービス供給のための遠隔医療を普及させることは日本の地域医療の主要な課題となｵﾝﾗｲﾝ診療の適切な実施に関する指針, https://www.mhlw.go.jp/content/000534254.pdf
図説・日本の遠隔医療 2013, 日本遠隔医療学会
http://jtta.umin.jp/pdf/telemedicine/telemedicine_in_japan_20131015-2_jp.pdf
8 What Is Telemedicine, Exactly?, American Telemedicine Association,
https://www.americantelemed.org/ata-news/what-is-telemedicine-exactly/
6772

っているが、西村ら（2020）9が海外、特に米国、英国、豪州での特徴的な事例として(1)米国のへき地で家庭医が実践するオンライン診療は、医師患者間の良好な関係性やスタッフのネットワークにより、地域医療を支える有効な手段となっている。
(2)英国では、AI を活用した体系的なトリアージシステムが, オンライン診療の安全性や有効性を高め, GP(General Practitioner:総合診療医)の負担軽減や患者の予約待ち時間短縮に貢献している(3)豪州の広大な国土における医療格差を低減するために, 専門医によるオンライン診療が導入されているの３つを報告しており、オンライン診療が海外でも医療を変革しつつあることがわかる。
一方、僻地医療の問題とは独立に、コロナ禍を機に、「新しい生活様式」としてのリモー
トが三密回避とソーシャルディスタンス実現のために導入され、多くの領域で「対面」が自粛される中、医療分野においても 2020 年以降急速にリモート化が進展した。
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行に伴い、「オンライン診療」において規制改
革も進み、「初診」もオンラインが認められ、医師による電話やスマートフォンなどの情報通信機器を用いた診療、いわゆる「電話・オンライン診療」が時限的・特例的に認められた。
従来は電話等を用いた初診料は算定不可で、電話再診料も定期的な医学管理を前提として行う場合は算定不可としてきたが、それが 2020 年 4 月の厚生省による事務連絡で、(1)受診歴のない患者に対する初診(2)過去に受診歴はあるが、現在は定期受診していない患者に対する初診(3)定期通院中の患者に生じた別症状への診断・処方(再診)に対する「電話・ｵﾝﾗｲﾝ診療」
が特例的に認められ（表１参照）、初診からのオンライン診療の恒久化も検討されている。
これに伴い、オンライン診療をサポートする情報システムを医療機関に提供してきた IT 企
業も市場が一気に拡大することが期待されるようになり、「医療サービスの CPS 化」が広範囲に進展する可能性が出てきた。
本稿では、医療のオンライン化が医療に根本的な変革を促している現状を体系的に分析するため、ニーズがルールを変更させ、新たな活動空間（マーケット）ができあがり、活動
空間における技術の進展が活動空間を拡大していく過程を従来から提案されてきた「産業創出―技術進化サイクル」10を一部修正することによりその発展過程を描くことを試みると同時に、オンライン診療・遠隔医療を Cyber Physical System (CPS)として捉えなおすこと
で、今後の技術発展を従来とは異なる観点から展望することを試みる。

西村謙祐、横田啓、原田昌範、諸外国におけるオンライン診療、月間地域医学, Vol.34,
No12, 2020
10 児玉文雄, 新規事業創出戦略 「産業創出・技術進化サイクル論」による事例分析, 生産性出版（2000）, ISBN 13 : 9784820116936
973

6.1.2 特例規制で発生したオンライン診療の規制空間
遠隔医療に関するルール設定は、主に以下の３つの通知からなる。
・「情報通信機器を用いた診療（いわゆる「遠隔診療」）について」（平成 9(1997)年 12
月 24 日健政発第 1075 号 厚生省健康政策局長通知）」]11
・「情報通信機器を用いた診療（いわゆる「遠隔診療」）について」（平成 27(2015)年 8
月 10 日事務連絡 厚生労働省医政局長）12
・「情報通信機器を用いた診療（いわゆる「遠隔診療」について）」（平成 29(2017)年 7
月 14 日医政発 0714 第 4 号 厚生省健康政策局長通知）13
1997 年 12 月 24 日付通知は、遠隔診療の基本的考え方や医師法第 20 条「対面診療の原則」との関係から留意すべき事項を示したもので、遠隔医療の基本的な考え方を下記のように提示し、遠隔医療への道筋をつけた日本の医学史に残る画期的な通知である。
「診療は、医師又は歯科医師と患者が直接対面して行われることが基本であり、遠隔診
療は、あくまで直接の対面診療を補完するものとして行うべきものである。
医師法第２０条等における「診察」とは、問診、視診、触診、聴診その他手段の如
何を問わないが、現代医学から見て、疾病に対して一応の診断を下し得る程度のものをいう。したがって、直接の対面診療による場合と同等ではないにしてもこれに代替し得る程度の患者の心身の状況に関する有用な情報が得られる場合には、遠隔診療を行うことは直ちに医師法第２０条等に抵触するものではない。
なお、遠隔診療の適正な実施を期するためには、当面、左記「２」に掲げる事項に留意する必要がある。
」
この中で、付帯条項として、限定的に遠隔医療を許容する条件を複数列挙した上で、遠隔医療をスタートさせた。
2015 年 8 月 10 日付事務連絡は、遠隔診療の活用に関して厚労省が後押しした形となり、民間の遠隔診療サービスが相次ぎ立ち上がるきっかけとなった。特に、（1）遠隔診療の適用が可能な対象を、平成 9 年遠隔診療通知で例示した「離島やへき地の患者」に限定しないこと（2）遠隔診療の適用疾患や診療内容を、平成 9 年遠隔診療通知で例示した 9 種類に限定
しないこと

https://www.mhlw.go.jp/bunya/iryou/johoka/dl/h23.pdf
https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-10800000-Iseikyoku/0000094452.pdf
13 https://www.pref.chiba.lg.jp/iryou/documents/enkakushinryou.pdf
11
12

74

（3）対面診療と適切に組み合せて行われるのであれば、初診を遠隔診療とすることも可能であること、の 3 点が明確化された。
2017 年 7 月 14 日付通知は、スマートフォンやパソコンのビデオチャット機能などを使い、インターネットを介して医師が診療を行う遠隔診療（オンライン診療）に関して、「平成 9 年遠隔診療通知」の内容を再度周知し、遠隔診療だけで完結する禁煙外来や、遠隔診療における電子メールやソーシャルネットワーキングサービス（SNS）の利用が可能であることを明確にすることを目的としたもので、同様の趣旨で 2015 年 8 月 10 日に医政局長名で出した事務連絡を、「保険者が実施する禁煙外来」と「遠隔診療に利用するツール」の２つの点から補足する内容となっている。具体的には次の二つの記載である。
「保険者が実施する禁煙外来については、定期的な健康診断・健康診査が行われていることを確認し、患者側の要請に基づき、患者側の利益と不利益を十分に勘案した上で、医師の判断により、直接の対面診療の必要性については柔軟に取り扱っても直ちに医師法第 20 条
等に抵触するものではないこと。なお、患者側の理由により診療が中断し、結果として遠隔診療のみで診療が実施された場合には、直接の対面診療が行われなくとも直ちに医師法第20 条等に抵触するものではないこと」「平成 9 年遠隔診療通知の「1 基本的考え方」において、直接の対面診療に代替し得る程度の患者の心身の状況に関する有用な情報が得られる場合には、遠隔診療を行うことは直
ちに医師法第 20 条等に抵触するものではないと示しているとおり、当事者が医師及び患者本人であることが確認できる限り、テレビ電話や、電子メール、ソーシャルネットワーキン
グサービス等の情報通信機器を組み合わせた遠隔診療についても、直接の対面診療に代替し得る程度の患者の心身の状況に関する有用な情報が得られる場合には、直ちに医師法第20 条等に抵触するものではないこと」
こうした遠隔医療のルール設定の上に、厚生労働省は, 平成 30(2018)年に「オンライン診
療の適切な実施に関する指針」を発出し、診療報酬においてもオンライン診療料を設けた。
令和 2(2020)年, 新型コロナウイルス感染拡大に伴い、患者の受診抑制を背景に 4 月 10 日に初診からのオンライン診療を時限的・特例的措置として可能とした。医療機関における感染予防策として活用される一方で, 不適切と思われる事例も報告され、それが平成 30 年 12月 26 日付の２つの通知につながり、令和元年 7 月の改定を経て、コロナ禍に対応した令和
2 年 4 月 10 日付の事務連絡へと発展してきた。ここでは、コロナ対策としてのオンライン
診療のデレギュレーションをレビューし、新たに生まれた「規制空間（レギュラトリースペース）＝活動空間」の特徴を整理しておく。
2018 年度診療報酬改定で、ビデオ通話などを利用したオンラインでの診療について「オンライン診療料」が新設さ、継続的に対面による診察を行っている患者に対して、情報通信
機器等を用いた診察を行った場合に患者１人につき月１回に限りオンライン診療料（71 点
75

／月）とオンライン医学管理料 100 点を合わせて 171 点の診療報酬が算定できるように改定された。一方、この改定では対象疾患が糖尿病や脂質異常症、高血圧症などの生活習慣病、パーキンソン病などの難病、てんかん、認知症、統合失調症等精神科在宅患者などに限定される上、３ヵ月連続で算定できないなど、オンライン診療の導入としては限定的なものにとどまっていた。
2020 年度診療報酬改定では、事前の対面診療の期間が６ヵ月から３ヵ月に短縮され、在宅に関しては３ヵ月連続での算定が可能となり、緊急時の「おおむね 30 分以内に対面による診察が可能な体制」という要件も撤廃され、対象疾患が拡大された。
（表２）。この改定以前にはオンライン診療はエリアが限定され、初診から６ヵ月以上経過しなければ算定できなかったのが、要件が若干緩和された。
表１ オンライン診療の指針と関連通知14
施策の名称

行政手段

「オンライン診療の適切な実施に関する指針」の策定についてオンライン診療における不適切な診療行為の取扱いについて「オンライ診療の適切な実施に関する指針」に関するＱ＆Ａ についてオンライン診療の適切な実施に関する指針」の改訂について「「オンライン診療の適切な実施に関する指針」に関する
Ｑ＆Ａについて」の改訂について
新型コロナウイルス感染症の拡大に際しての電話や情報通信機器を用いた診療等の時限的・特例的な取扱いについて新型コロナウイルス感染症の拡大に際しての電話や情報通信機器を用いた診療等の時限的・特例的な取扱いに関す
るＱ＆Ａについてオンライン診療に手話通訳者等が参加する場合の取扱いについて
新型コロナウイルス感染症の拡大に際しての電話や情報通信機器を用いた診療等の時限的・特例的な取扱いに関する留意事項等について

平成 30 年３月 30 日付け医政発 0330 第 46号厚生労働省医政局長通知
平成 30 年 12 月 26 日付け医政医発 1226 第２号厚生労働省医政局医事課長通知
平成 30 年 12 月 26 日付け医政医発 1226 第３号厚生労働省医政局医事課長通知
令和元年７月 31 日付医政発 0731 第７号厚生労働省医政局長通知
令和元年７月 31 日付医政医発 0731 第３号
厚生労働省医政局医事課長通知
令和２年４月 10 日事務連絡

令和２年５月１日事務連絡

令和２年８月 24 日事務連絡
令和２年８月 26 日事務連絡

この次に起きた大きな変化は、中央社会保険医療協議会（中医協）総会は 4 月 10 日は電話等情報通信機器を用いて初診患者を診療した場合に算定する「電話等を用いた初診料」（214 点）の新設を了承した点にある。新型コロナウイルス感染症の拡大を鑑みた特例的な対応として、初診におけるオンライン診療も認められ、初診からのオンライン診療の恒久化も検討されている（表２、図１参照）。この改定により、臨床現場は大きく変わり、診察室

14

オンライン診療に関するホームページ（厚生省）
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryou/rinsyo/index_000
10.html76

には感染予防の衝立やビニールカーテンが常備され、医師も患者もマスクをしたまま診療をすることを常態化し、病院に来られない患者のために電話再診による薬物の処方が認められ、臨床現場では Zoom を用いたリモート診療が大幅に導入されはじめた。
表２ オンライン診療ルールの変遷15

出所）大西大輔（2020）より
令和 2 年 4 月 10 日付の事務連絡「新型コロナウイルス感染症の拡大に際しての電話や情報通信機器を用いた診療等の時限的・特例的な取扱いについて」（以下、「0410 事務連絡」と略す）の目次構成は以下のボックス「0410 事務対応の内容」のようになっている。
「１．医療機関における対応」では、初診となる場合、既に対面で診断され治療中の疾患を抱える患者の場合とオンライン診療による初診を行った患者の場合の両方を実施可能とし、各々の場合の注意事項と求める要件や処方箋の薬局へのファックス等による転送手続
きを記載しており、「２．薬局における対応」では、オンライン診療を実施した医療機関から受けとる処方箋の法的な扱い（普通の処方箋として扱える）、オンライン服薬指導が実施可能であること、および調剤した薬剤の配送方法を記載している。
また、「３．新型コロナウイルス感染症患者に対する診療について」では、自宅療養又は宿泊療養する軽症者等に対する診療については、患者の診断を行った医師もしくはその紹
15

大西大輔、電話・オンライン診療を導入する前に確認すべきポイント 初診から算定可能になったが注意すべき点は多い, クリニックマガジン 47(6): 9-13, 202077

介を受けた医師によるオンライン診療が可能であること、入院中の新型コロナウイルス感染症患者に対する診療については、重症患者に対する十分な集中治療の経験がない医師に対して呼吸器の専門医が情報通信機器により、遠隔でサポートすることを可能にしている。
結果として、図１のような対応体系となっている。
この「0410 事務連絡」の重要な点は、「５．本事務連絡による対応期間内の検証」で、この措置が、時限措置であって「原則として３か月ことに、新型コロナウイルス感染症の感染拡大の状況や、本事務連絡による医療機関及び薬局における対応の実用性と実効性確保の観点、医療安全等の観点から改善のために検証を行うこととする」として、実験的にスタートさせたことにより、デレギュレーションに対する賛成派、反対派双方の対立を吸収した点にある。これによって、初診時にオンライン診療からはじめて、処方箋を電子的に発行して薬局に転送し、薬局が患者に服薬指導をオンラインで実施し、医薬品を患者に郵送するという一連の流れが一気通貫で実現し、オンライン診療のための活動空間が法的に整備された。
また、「４．医療関係者、国民・患者への周知徹底」という観点からは、図２のようなポスターも作成している。

「0410 事務連絡」の内容
１．医療機関における対応（１）初診からの電話や情報通信機器を用いた診療の実施について（２）初診からの電話や情報通信機器を用いた診療の実施する場合の留意点について（３）２度目以降の診療を電話や情報通信機器を用いて実施する場合について（４）処方箋の取扱いについて（５）実施状況の報告について（６）オンライン診療を実施するための研修受講の猶予について
２．薬局における対応（１）処方箋の取扱いについて（２）電話や情報通信機器を用いた服薬指導の実施について（３）電話や情報通信機器を用いた服薬指導を実施する場合の留意点について（４）薬剤の配送等について（５）その他
３．新型コロナウイルス感染症患者に対する診療について（１）自宅療養又は宿泊療養する軽症者等に対する診療等について（２）入院中の新型コロナウイルス感染症患者に対する診療等について
４．医療関係者、国民・患者への周知徹底
５．本事務連絡による対応期間内の検証

78

図１ オンライン診療報酬体系の詳細（令和 2 年 4 月 10 日中医協資料より）
79

図２ 厚生省のオンライン診療のポスター

80

6.1.3

オンライン診療サービス支援のための情報システムの参入事例

オンライン診療は、遠隔診療の２番目のルール設定であった 2015 年 8 月 10 日の事務連
絡により診療の対象となる地域・疾患が広がったことをきっかけとして、多くの会社が 2016
年頃より遠隔診療専用システム提供し始めている。ここでは各ベンダーで共通に設定されている業務フロー、提供機能、導入メリットを紹介した後、４つの事例紹介を行う。
医療機関に対してオンライン診療のための情報システム導入を呼びかける場合、多くのベンダーが共通してあげるメリットは、医療機関・患者双方にとってメリットを強調している。例えば、治療継続率の向上、待ち時間のないスムーズな診療、通院負担の減少、二次完
全の防止、集患能力の拡大、スマホによる健康管理データとの連携などを挙げている。
6.1.3.1 オンライン診療、オンライン服薬指導の流れ
オンライン診療では、図３のように「予約」、
「問診」、
「診療」、
「決済」
、
「医薬品の配送」
までの全プロセスをシステムがカバーしており、スマホや PC から操作すると同時に、ビデ
オ通話による診療が行われる。

図３ オンライン診療の流れ
出所）株式会社 MICIN ホームページより(https://curon.co/)オンライン服薬指導は、図４のように、ベンチャーの顧客としては医療機関ではなく薬局となるため、別のシステムとして設定される。上述の株式会社 MICIN の場合には「curon
お薬サポート」として、処方箋の医療機関からの受取りから、医薬品の配送まで、医療機関・患者・薬局を接続するサービスとなっている。このサービスは、オンライン診療後の患者によっては、処方箋を医療機関から発行してもらった後もオンラインで医薬品を入手する必要があり、シームレスにオンライン化されていることは必須である。
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図４ オンライン服薬指導の流れ
出所）株式会社 MICIN ホームページより(https://curon.co/)
業務フローとしては、「処方箋受付」、「服薬指導」、「決済」、「医薬品発送」の流れとなっており、これを支える情報システムとしては、FAX 処方箋受信、服薬指導予約機能、事前質問票のフォーマット提供、患者管理機能、クレジットカードによる決済機能、宅配便業者とのシステム連携による配送サービス（ラベル自動記入、集荷自動依頼）、月次レポート機
能、チェーン薬局向け店舗管理機能などが設定されている。業務の効率化、感染予防、患者の満足度向上（移動時間・待ち時間のストレス削減）、医療機関との連携強化などのメリットをあげているのが特徴である。
6.1.3.2 主なオンライン診療システム・ベンダー
主なオンライン診療システム・ベンダーの製品、会社の特徴をあげておく。
■オンライン診療・服薬指導アプリ CLINICS（クリニクス）16：株式会社メドレーが提供。
2009 年医療介護の求人サイト「ジョブメドレー」からスタートし、2015 年オンライン医療辞典の提供開始、2016 年 2 月からオンライン診療システム「CLINICS（クリニクス）」の提供を開始し、2018 年にはクラウド型電子カルテをはじめている。同社は 2019 年マザーズに上場している。CLINICS（クリニクス）は、予約（24 時間いつでも予約可能）、問題ン
オンライン診療・服薬指導アプリ CLINICS（クリニクス）
https://clinics.medley.life/
16

82

（アプリで回答）、診察（待ち時間ゼロ）、会計（クレジットカード利用）、処方（院外処方の場合、処方箋データをアップロードし、調剤薬局にオンライン服薬指導を申し込める）、
服薬指導（リンク先の調剤薬局が調剤し、服薬指導、決済、登録住所への郵送）までが完結する状態を特徴としている。
■オンライン診療サービス・お薬サポート「curon(クロン)」17：人工知能を利用したアプリ
ケーション開発に取り組んでいる株式会社 MICIN が提供。2016 年 4 月から提供開始。患者は手持ちのスマートフォンやパソコン、タブレットでご利用可能で、予約から問診、診察、決済、医薬品の配送手続き（院内処方の場合）までをオンラインで完結させることができ、医師も手持ちのパソコン・タブレット端末で開始でき、初期導入費用・月額費用０円としていることが特徴。補完的な薬局向けのオンライン服薬指導サービス「curon お薬サポート」
は 2020 年 5 月より開始。株式会社 MICIN は、この他にも、医薬品の臨床開発支援のための情報システム、手術後の予後管理フォローアップアプリ、産後うつ病の疾患マネジメント
アプリを開発している。
■オンライン診療ポケットドクター18：MRT 株式会社・株式会社オプティムが提供。株式
会社オプティムは、あらゆる人にその時に必要な体験（知識、ノウハウ、情報、感覚、感動）
を遠隔から共有する「Remote Experience Sharing」構想を実現して、ユーザーは本来のやりたいことだけに集中でき、その手段に関する専門知識を必要とせず技術進化による恩恵を最大限享受できる世界を目指し、ネットを空気のように快適で、息をするように無意識に使える世界をめざしている。一方、MRT 株式会社は、医師の互助組織として発足以来、築き上げてきた医師のネットワークを強みとして、「医療を想い、社会に貢献する。」を企業理念のもと、医療現場の主役である医師、医療機関、患者およびその他医療関係者に医療情報のプラットフォームを提供することで、豊かな医療の創造の実現を目指している。オンライ
ン診療ポケットドクターは両者のコラボレーションによるもの。
ポケットドクターの特徴は以下の４点である。
・相談者がスマートデバイスのカメラで映している映像や画像、ウェアラブル機器、ヘルスケア機器から取得されるバイタルデータを医師へ共有することができる。高画質の映像や画像、バイタルデータを共有することで医師は相談者の状態を詳細に把握することができる。
・相談者が映像や画像の共有を行う際に、医師は赤ペン機能や、指差し機能を用いて、映してほしい箇所の指示や、症状の説明を的確に行える。
・医師は、診療の合間の空き時間を活用して、「予約相談」、「今すぐ相談」を受け付ける
ことで、空き時間の有効活用が行える。医療機関以外の場所でも「予約相談」や「今す17
18

オンライン診療サービス・お薬サポート「curon(クロン)」 https://curon.co/
オンライン診療ポケットドクター https://www.pocketdoctor.jp/
83

ぐ相談」の受け付けが可能なため、産休育休中の女性医師も就業できる。
・相談者や医師および医療機関は、スマートフォンやタブレットに「ポケットドクター」のアプリをインストールすることご利用できる。
「ポケットドクター」アプリは iOS8.0
以降の iPhone や iPad、Android™4.0 以降のスマートデバイスで動作する。
■オンライン診療システム YaDoc Quick（ヤードック クイック）19：株式会社インテグリ
ティ・ヘルスケアの提供によるもの。同社は医療機関向けに、オンライン診療システム、疾病管理システムを提供し、一般患者向けにオンライン診療サービス、疾患管理アプリを提供している。医師も患者もアプリのインストールは不要で、診療から服薬指導までをカバーしており、ブラウザ画面から利用可能な点が特徴である。ただし、ビデオ通話を利用する場合は専用アプリのインストールは必要となっている。医療機関が利用を申し込むと各医療機
関の予約フォーム URL が作成され、URL を医院のホームページ上でリンクすれば、オン
ライン診療がはじめられることや予約機能画面の充実度がセールスポイントとなっている。
患者の資金決済方法としては、「クレジットカード」、「銀行振り込み」、「次回来院時」から選択できるようになっており、患者の多様な資金決済ニーズに対応できる点も特徴である。
6.2
6.2.1

遠隔医療・オンライン医療のニーズ表現
遠隔医療のニーズとその表現

遠隔医療は大きく２つのタイプに分けられ、①患者に対して実施される遠隔診療(D to P)、②医療従事者間で行われる遠隔医療(D to D)の２種類がある。
①「遠隔診療」(D to P)は、「患者」に対して、「主治医」から「医療」を提供する遠隔医療である。患者は、自宅等におり、遠隔地の医療施設等にいる主治医とテレビ電話等で対話を行う。併せて、伝送された患者の心身の状態をもとに主治医が判断し、患者の療養を支援するものである。このタイプの遠隔医療を遠隔診療“Telecare”といい、看護師が主体となって在宅の療養者に対して実施される遠隔看護“Telenursing”もこのタイプの事例のひとつである。現在オンライン診療といわれているのはこの区分に該当する。テレビ電話診療が始まったのが 1995 年 9 月 30 日であり、1997 年には厚生省によりテレビ電話による遠隔診療のモデル事業が開始されている。
1990 年代における対患者遠隔診療は、少子高齢化と医師不足・医師偏在による過疎地・
僻地医療への医療サービスの提供の困難さを解消する必要性からスタートしている。この他、1997 年 12 月 24 日付通知に記載された適用可能なケースは限定されていたものの、特定の慢性疾患患者のフォローにおいても、遠隔医療と対面を組合せることによる患者・医師双方の負担軽減するニーズも存在する。
一方、②「医療従事者間遠隔医療」(D to D)は、主として、「主治医」と「専門医」の間で19オンライン診療システム YaDoc Quick https://www.yadoc.jp/quick
84

実施される遠隔医療であり、「狭義の遠隔医療」とも言われる。
「主治医」に対して、専門知
識や経験を元に、高度で専門的な診断の委託や治療方針のコンサルテーションなどが行われている。CT や MRI 画像の読影等を遠隔地から実施する遠隔画像診断“Teleradiology”
や患者から採取した組織や細胞の標本について病理学的診断を行う 遠隔病理診断“Telepathology”などはその代表事例である。また、高度な専門知識に関わる遠隔教育や、症例について専門的立場から知識・経験を持ち寄り討議する遠隔カンファレンスもこれに含まれる。こちらは、1996 年厚生省科研費情報技術開発研究事業による研究班「遠隔医療に関する研究」（通称遠隔医療研究班）（班長：開原成允・東京大学教授（当時））が組織され、当時は画像伝送を中心とした取組みが多かったことから、研究班では「遠隔医療とは、
映像を含む患者情報の伝送に基づいて遠隔地から診断、指示などの医療行為及び医療に関連した行為を行うこと。
」と定義された。1990 年代前半はデジタル化された通信網（ISDN）の普及の黎明期で、64kbps の通信で、1 回分の画像データを送るのに長い時間を要していた。このため、通信料金が安い時間帯である夜間に Teleradiology に関わる情報を送信していた。
大学病院などを除くとすべての専門医が揃っている医療施設は限られており、医師が患者について、MRI などの画像の読影を行う遠隔画像診断や、手術で得られた病理標本を診断する遠隔病理診断など、その領域の専門医に画像による診断の補助を依頼したり、確認したりするニーズは非常に多い。診察の中で視診が大きな位置を占め、比較的専門医が少ない
眼科や皮膚科では、専門医が近くにいない地域において遠隔医療による専門医のサポートが有用である。眼科では細隙灯顕微鏡を専門医の遠隔操作によって患者を診察したり、皮膚科では、病変部を肉眼より鮮明に拡大表示したりすることも可能となってきている。
また、定期的に訪問診療を行っている医師にとっても遠隔医療のメリットがある。現在は保険診療上、最低月 2 回の訪問進診療が必要であるが、病状が安定している患者に対して
月 1 回の訪問診療と月 1 回の遠隔診療が認められれば、その分の移動時間を他の患者の診療に回すことができ、より多くの患者の在宅診療が可能になる。救急医療においても、救急搬送中に心電図モニターや呼吸状態を遠隔で把握することができれば、必要な処置をより早く救命救急士に指示することができ、受け入れの準備もより的確にできるため、生命予後の改善も期待できるなど、医師と医師の間の遠隔医療のニーズは多様である20。
1990 年代当時の遠隔医療研究者は、自分の診察を一部でもいいから遠隔地でやりたいと希望があり、「遠隔診察」という用語を用いていた経緯があり、遠隔診察、遠隔医療、と現在のオンライン診療の３区分が提唱される場合もある。1995 年当時はまだ現在の定義である在宅医療自体が成り立つ以前であり、在宅医療の定義が十分確立していない頃から医師法第 20 条（無診察診療の禁止）に対する 2003 年の解釈通知（在宅アトピー等）が出たが、これは在宅医療に関する診療報酬制度を全く想定していないものであった。
その後、2008 年前後に在宅医療が普及し、今の形の在宅医療となってくる。その頃に総20再掲）図説・日本の遠隔医療 2013、一般社団法人日本遠隔医療学会
85

務省の事業費により、ICT を利用して人口密度を薄いエリアをカバーする解決策として遠隔医療、テレビ電話診療を用いた事業も始まり、医師・看護師・患者による遠隔医療（患者が看護師といる場合の遠隔医療、後にこれは、患者が看護師といる場合のオンライン診療と呼ばれるようになる）、いわゆる D to N to P（Doctor to Nurse to Patient）という形態を生み出したのは、その頃に取り組んでいた新見市や山形県朝日町などであったが、これも大きくは D to P の Telecare に類型化される21。
したがって、こうした遠隔医療のコンセプトは、①患者に対して実施される遠隔医療(Dto P)は“Telecare”, ②医療従事者間で行われる遠隔医療では(D to D)、“Teleradiology”や“Telepathology”などの”Tele-X-ology”としてくくることができるが、より高度な機能を工学的・医学的に求めており、当時は大学病院で診る診療行為が前提となっていた。ここでの普遍的な欲求を表現するとすれば、D to P, Do to D の両者を縫合する形で「どこにいても、
いつでも, （物理的な制約を受けることなく）診断・診療データを転送することで, 移動することなく, （比較的高度な）医療サービスを受けられること」となる。22
6.2.2

オンライン医療のニーズとその表現

これまでに見てきたように、遠隔医療は、僻地医療における医療過疎対策といった側面から、指定された慢性疾患に限定して開始され、コロナ禍を経て 2 次感染回避・三密回避・ソーシャルディスタンス確保という側面も入ってきたことから、オンライン診療として再度定義され、時限的ではあるものの、大幅に進展した。こうした流れは、従来の遠隔医療の定義やニーズとどう異なっているのかを検討しておきたい。
まずは、オンライン医療の定義をチェックすることになるが、冒頭で紹介したように、オンライン診療の厚生省による定義は「遠隔医療のうち、医師－患者間において、情報通信機
器を通して、患者の診察および診断を行い診断結果の伝達や処方等の診療行為を、リアル
タイムによる行う行為」であった。この内容は、オンライン診療を機能的に定義したものであるが、従来の遠隔医療における２つの側面、①患者に対して実施される遠隔医療である D
to P の“Telecare”にフォーカスされたものと解釈できる。遠隔医療が高度な医療を僻地に提供することを念頭においていたのに対して、オンライン診療は、「一般の診療所で診る診療行為」をオンライン化するという違いがある。しかしながら、なぜこのような“Telecare”の機能が必要かというニーズ的な側面を記述としては不十分である。オンライン診療のためのシステムを提供する会社の WEB ページに並んでいるニーズを書き出してみると

21

佐藤大介、長谷川高志、歴史から紐解く日本の遠隔医療、日本医療政策機構：Japan
Health Policy NOW（JHPN）、http://japanhpn.org/ja/ict-1/
22 篠田英範、遠隔医療システムの現状と将来、課題、Medical Imaging Technology,
Vo;.16, No.16 , p603-609, (1998)によれば、1998 年のマレーシアの Multimedia Super
Corridor (MSC)での遠隔医療のコンセプトは、「マレーシア国民は,いつでも,どこでも,どのような場合でも等しく,良質な医療サービスを受けることができる。
」となっており、類似する。
86

・発熱外来など初診の場合でもオンラインで診察を受けたい
・通院の時間コスト・移動コストを削減できる
・物理的に薬局に行って薬をもらう時間・手間を避けたい
・病院で待ち時間を使いたくない
・かかりつけ医にオンライン診療で見てもらえると安心だし、時間も節約
・２次感染・三密を回避するため、リアルに病院に行きたくない・自らが感染症患者の場合、周囲に２次感染させたくないなどであった。これらを総合するとオンライン診療のニーズの詳細な表現は移動時間コスト、移動費用コスト、待ち時間コストを払うことなく、また感染する危険のある第三者と接触することなく、「診療予約サービス・診療サービス・服薬指導サービス・医薬品配達サービス」という（病院に行ってやる必要のある）一連のサービスを、通信デバイスを用いて、どこにいても、移動することなく、一気通貫で受けられることと記載できる。診療予約サービス・診療サービス・服薬指導サービス・医薬品配達サービス
は、総括すると「医療サービスの全体プロセス」であるとすると、より簡単にはどこにいても、安全性を確保した上で、と最低限のアクセスコストで通信デバイスを用いて、適切な医療サービス全体の全体プロセスを、移動することなく、享受できることとなる。さらに通信デバイスを省略し、手段はすべて適切性に含まれると解釈して、シンプ
ルにしていくと、
どこにいても、適切な医療サービスが受けられることとなる。このように定義すると遠隔医療のニーズに限りなく近くなる。リアルタイム性は、
オンライン診療だけのものではなく、“Telecare”としての共通部分が残ると考えられる。
オンライン診療がどのような局面で役立っているかという点については、小児科のオンライン診療の例として、黒木（2020）23がアレルギー性鼻炎、注意欠如・多動症、便秘・反復性気管支炎、夜尿症などの患者を例にとり、利点と限界を説明しているが、多くは対面診
療とオンライン診療を組合せることにより、患者の通院の負担を減らしながら効率的に診療を組み立てられる点を強調している。こうしたリアルとオンラインの組合せによる効果・効率の最大化については、上記の表現においては「適切な」の中に含まれていると解釈しておいても大きな問題はなさそうである。対面には対面のメリットが、オンラインにはオンラ
インのメリットがあり、組合せにより最適化を追求するのは、ビジネスでも教育でも医療でも同様である。
23

黒木春郎, オンライン診療の現状と課題, 小児科臨床, Vol.73, No.6, p813-819 (2020)87

6.3 産業創出―技術進化サイクルへの展開
6.3.1 サイクル論としての取扱い
児玉ら24により提唱された「産業創出・技術進化サイクル」による産業分析は、産業と技術の間の相互作用を分析するフレームワークであり、産業技術パラダイムの転換点を分析する手法として確立しており、広範囲な産業に対して汎用性が高い分析の方法論として提示されている。科学技術と経済の会による事例分析により、鉄鋼業、医療用製品、ガス器具、
繊維、デバイス、デジタル通信、ｉ-モード等で分析例が報告されているが、本稿では、「産業創出・技術進化サイクル」による分析の有効性を、遠隔医療・オンライン診療を事例として分析してみることで実証すると同時に、産業の大きな転換点が共通した法則性に基づいて表出してくることを示しておきたい。
「産業創出・技術進化サイクル」の分析フレームワークでは、縦軸に、上側に「産業の創出」、下側に「産業の高度化」をとり、横軸には、「技術の多様性」と「技術の累積性」をおき、産業の発展状態に４つの象限をとり、４つの象限に「需要表現」「技術融合」「トリクルアップ」「異業種間競合」の４つの産業発展段階ごとの事象（イベント）を当てはめていた（図５）。

図５ 産業創出・技術進化サイクル
24「新規事業創出戦略」＜産業創出・技術進化サイクル論＞による事例分析、児玉文雄、
玄場公規編著、科学技術と経済の会監修、2000 年、生産性出版
88

これに対して、修正版フレームワークである図６では、医療などのサービスも含めて分析するためには、従来の産業創出・技術進化サイクルの中で、「技術」の部分を、「技術・サービス」とした点にある。この図６の場合、従来の説明に若干の修正が入る。ひとつの産業は、
まず「何を目指すのか」という「潜在需要を製品概念やサービス概念として定義し、それを技術開発目標に分解する」ところからスタートするところに変わりはない。この活動を「需要表現」と呼ぶ。
「技術・サービスの多様性」が増大し、「産業の創出」に向かうところで、社会の潜在的なニーズを汲み取り、技術開発目標を設定していくところに、産業が興ることを表している。

図６ 産業創出・技術サービス進化サイクル
潜在的な需要が製品概念やサービス概念として定義された後、それを実現するために技術が累積していく。それがなおかつ単一の技術ではなくて複数の技術やサービスが融合されていく。これを従来は「技術融合」過程としていたが、広義には「技術・サービス融合」として汎用性を高く設定しておきたい。これにより「産業の創出」の過程で「技術・サービスの累積性」が上昇していく。
「技術・サービス融合」が進展し、ある程度の完成度に達した後は、「トリクルアップ」と呼ぶ領域へ移行する。技術やサービスの改善によって技術・サービス複合体の高度化がある域値を超すことによって新しい用途が次々と開けていく状態をこう表現している。
「トリ89

クルダウン(trickle down)」とは、水が滴り落ちるという意味であり、公共投資による民需刺激の例えとして用いられるが、「トリクルアップ」はこの反語であり、自然に用途開拓がなされるのではなく、技術・サービス複合体の高度化がおきて初めて需要開拓が可能となるという意味で用いられている。
このフレームワークでは、技術・サービス融合による技術・サービス複合体の高度化を経てさまざまな市場が開拓された（トリクルアップした）後に、壁にぶつかるという図式を置いており、これを従来は「技術的ロックイン」現象と称してきたが、ここも技術・サービス
複合体が技術的、サービス的あるいは社会規範的な「ロックイン」現象に陥ると状態としてより一般化された形に修正される。特定の技術体系やサービス体系に固執することによって新たなマーケットニーズに対応できなくなる状態、あるいは技術・サービス複合体が発展しようにも規制の枠組みがそれを許さないような状態であり、ロックインに陥るとそこから脱却するためには次なる技術的あるいはサービス的なブレークスルーやサービスの裏側にある新たな規制の創設や規制の緩和などのブレークスルーが必要となる。この段階に至って次に「異業種間競合」が起きる。異なる技術的なバッググラウンド、あるいは異なった企業文化やサービス機能を持ったプレイヤーが新たな目標を掲げて参入してくる。技術的あるいはサービス的な多様性を持ったプレイヤーが参入し、ビジネスの構成要素の多様性が増大する中から、競合を勝ち抜いたプレイヤーだけがロックインされたものを解除することができ、環境変化をとらえて発展することができる。異業種からの参入者は新たな潜在需要と新たな製品・サービス概念が意識しながら、ブレークスルーを達成し、次のサイクルの創始者として、次のサイクルを回す主要なプライヤーとして登場してくるのである。
このように「産業創出・技術進化サイクル」の前提となるのは、「技術・サービスの多様性」－「技術・サービスの累積性」軸と「産業の創出」－「産業の高度化」軸の 2 つの軸の設定であり、この 2 軸で区切られる 4 つの象限にひとつの産業のステイタスが「需要表現」「技術・サービス融合」「トリクルアップ」「異業種間競争」の 4 つの事象がこの順番に変化していくのが産業の発展の基本形であるという想定に立つ。
サイクル論のなかではひとつの産業パラダイムが転換するという現象は、技術が高度化した後に発生した後に発生する行き詰まり＝「技術・サービス複合体のロックイン状態」か
ら次の「需要表現」に向けて移行する過程の中で発生する。この過程で起こる技術革新やサービス革新は不連続な変化であり、新たな社会的ニーズに照準を合わせた製品やサービスに対する概念を実現するために、異分野の参入者によって次世代の技術・サービス複合体の軌道が開始され、不連続な変化を起こすきっかけとなるひとつの技術的あるいはサービス的なブレークスルーの完成をもって、異業種間競合の段階から需要表現段階へとシフトし、次世代のパラダイムが始動する。
この意味ではひとつの産業・技術パラダイムは、「異業種間競争」という助走期を経て、「需要表現」に始まり「トリクルアップ」に至ってその使命を終え、「技術サービス複合体のロックイン」に至って次なる社会的要請に対応しきれなくなって、停止すると捉えること90ができる。
次節から、「産業創出・技術進化サイクル」の技術部分にサービス的な要素も組み、かつ
ロックイン現象をより広くとらえた「産業創出・技術サービス進化サイクル」による視点から、遠隔診療・オンライン診療のパラダイム転換の説明を試みる。
本稿では、2016 年に株式会社メドレーや株式会社 MICIN のような医療に造詣の深い IT
ベンチャーが遠隔診療サポートビジネスに参入してきた状態を医療サービスの提供を目的とする異業種間競争として捉える。したがって、それ以前（1997 年～2016 年の 20 年間近傍）を第１サイクル、それ以降を第 2 サイクル（2016 年以降）として捉えること産業創出・
技術進化サイクルによる分析を開始することとする。
6.3.2 第 1 サイクル －遠隔医療の実現－
6.3.2.1 産業の起点としての需要表現
全く新しい産業が興るときには、サイクル論的な観点ではその起点は「需要表現」の段階にあると考える。第１サイクルにおける遠隔診療がどのようにスタートするのか、その起点となった動機やニーズを探り当てることが、第 1 サイクルを同定する上での出発点になる。
1996 年から設置された厚生省の遠隔医療研究班の班長であった開原は、1997 年当時の遠隔医療が普及しない理由として、①法令上の問題、②経済的問題、③医師間のコンセンサ
ス、④技術的な課題、の４つをあげて、遠隔医療研究班の成果として発出された 1997 年 12月 24 日の 1075 号通知の前後の状況を説明している25。①法令上の問題として、医師法第20 条「対面診療の原則」がボトルネックとなっていたが、第 1075 号通知で解消したこと、②経済的な問題として、遠隔医療が保険医療に含まれておらず、1998 年 3 月時点で「電話再診」のみがテレビ電話も含めて認められていたことのみで、遠隔医療の設備投資に対する保険措置がないこと、③の医師間のコンセンサスとして、不十分な情報で診療すること、技
術的な医療画像の解像度の問題の 2 点で一致を見ていなかったこと、④の技術的な問題としては、高精細画像が必要な場合に供給できないという問題があったことを指摘している。
最大のボトルネックであった医師法第 20 条「対面診療の原則」については違反には当たらないとの解釈が通知化されたことで、遠隔医療は合法的にスタートすることができ、その場合の需要表現は、「2.1 遠隔医療のニーズとその表現」でも検討したが、当時の遠隔医療の研究班は、遠隔医療のコンセプトを、D to P, Do to D の両者を抱合する形で、「映像を含む患者情報の伝送に基づいて遠隔地から診断、指示などの医療行為及び医療に関連した行為を行うこと」と定義している。
6.3.2.2 技術・サービス融合
第１サイクルでの遠隔医療は医師主導ではじまるが、何が遠隔医療を実施する上で、技術
25

開原成允、日本における遠隔医療の実現について、映像情報メディア学会誌、Vol.52,
No.9, pp1244-1246, (1998)
91

開発上、あるいはサービス開発上の課題であり、どのような技術開発・サービス開発でそれが解決されて実現していったかをレビューしておく。
当時の技術開発課題の認識がどのようなものであったかは、1998 年当時の投稿論文「遠隔医療システムの現状と将来課題」26は、技術開発課題として５つの要素、加えて組織の整備の必要性を挙げている。
(1)セキュリティ
遠隔医療システムでは各種医療データがネットワーク上を流れる。医療データは個人の秘密に属す情報も含む。情報の不当アクセス、漏洩、改竄などがあってはならない。
(2)データ圧縮
医療画像はものにより非常に大容量となる。診断に悪影響のない圧縮方式が必要である。
現在,Wavelet 変換,JPEG,MPEG などの医療的有効性が検討されている。
(3)システムの信頼性
医療供給システムが情報システム上に構築されると、システムが安定して稼動することが医療の前提となる。故障が少なく、ダウンタイムの短い信頼性が高く安価なシステム構築が要求される。
(4)医療データの保存
セキュリティとも絡むが、医療データを長期に安定的に利用できるために解決すべき課題は多い。その一つが、媒体の互換性である。数十年の長期にわたり、また数世代にわたり互換性が保証された媒体はまだない。
(5)システムのインターオペラビリティ
未来の医療は個人の健康管理情報の適切な共有、交換可能性の上に成り立つ.これが保証されるためには、情報を管理する情報システム間のインターオペラビリティは情報交換の標準化が必要である。
1990 年代後半の遠隔医療システム開発の実証プロジェクトでは以下の機能が組み込まれている。
・各種画像伝送方式の検討（テレビ電話,CATV,ISDN,B-ISDN)・院内 PACS と遠隔画像診断システムの統合
・地域医療ネットワークとの接続（中核病院と診療所間の情報ネットワーク）
・D to D リアルタイムコンサルテーション機能（画像と時間を共有しながらコンサル）
・D to D 非リアルタイムコンサルテーション機能（時間差あり）
・逐次的なルール改正と診療報酬体系の改正

再掲）篠田英範、遠隔医療システムの現状と将来、課題、Medical Imaging
Technology, Vo;.16, No.16 , p603-609, (1998)26

92

特に 1997 年以降 2015 年以前の逐次的なルール改正と診療報酬体系改正については下記図７の通りであり、2003 年、2011 年にも一部ルールが変更されていない。

出所）逐次的なルール改正の流れ （厚労省、平成 30 年 2 月 8 日）

図７ 遠隔医療のサイクル（１周目）

93

6.3.2.3 遠隔医療の幅の広がり：第１サイクルおけるトリクルアップ現象の発生サイクル論では、技術やサービスの改善によって技術・サービスの高度化がある域値を超すことによって新しい用途が次々と開けていく状態を「トリクルアップ」としたが、遠隔医療のサービスメニューが増えていく状態を見ておきたい。
遠隔医療の実施例としては、「D to D」分野では、①遠隔放射線画像診断、②遠隔病理診
断、③聴診、血圧、体重、体重、酸素飽和度、心電図、ピークフローメーターなどの生体モニタリング、④眼科遠隔医療、⑤皮膚科遠隔医療、⑥遠隔妊婦検診（保健師立ち合い）などが実施されている。NTT 東日本が実施したアンケート調査では、遠隔医療のサービス提供
開始年である 2004 年を境に徐々に普及し始め、2015 年から 2020 年にかけて多く、サービスが提供されている（図 8 サービス提供開始年）。
一方、「D to P」分野では、⑦在宅医療、⑦遠隔看護などがあるが、普及率は圧倒的に低い。

図８ 遠隔医療のメニュー毎のサービス開始年
出所）医師対医師の遠隔医療の実施状況に関する調査報告書（2020 年 3 月 31 日）(NTT)平成 29 年度の厚生省医療施設調査によれば、遠隔画像診断の依頼を受けた件数 5 万件、依頼を出した件数が 22 万件と多いのに対して、遠隔病理診断は、依頼を受けた件数が 2300
件、依頼を出した件数は 7 千件とすくなく、遠隔在宅診療・療養支援では、総件数で 700 件と規模的に極めて小さいことがわかる。
件数の多い、遠隔画像診断に限って病床規模別に普及率の 2005 年～2017 年までの推移をみると、2014 年までは各規模別にみても一貫して上昇していたが、2014 年から 2017 年の期間はほとんど増加しておらず、普及率には頭打ち傾向がみられる。
94

表３ 遠隔医療の病小規模別普及状況
遠隔画像診断総数
施設数

遠隔病理診断診断依頼を受けた診断依頼に出した

施設数

施設数

件数

施設数

件数
210

遠隔在宅診療・療養支援

診断依頼を受けた診断依頼に出した

施設数

施設数

件数

総数

8412

1348

712

49031

1310

22311220～49床

919

91

17

113

82

3785

6-

69

2341

50～99

2088

301

41

1735

366

28961

23

100～149

1426

218

68

2594

204

35142

20 -

-

150～199

1365

248

62

2777

261

45321

13 -

-

200～299

1114

181

116

8064

174

32851

36

10

300～399

700

153

199

11308

125

32247

48

8

400～499

389

72

86

7456

50

24793

21

8

500～599

168

36

44

2017

28

12009

16

600～699

109

26

38

5426

13

3304

11

700～799

55

5

15

3324

3

3953

3

3

11 -

800～899

26

10

11

1013

3

632

5

5

989

900床以上

53

7

15

3204

1

114

8

15

104 -

施設数

124

7282

4

140 -

21

1429

7

16

329

3

38

10

1272

4

249

590

24

869

2

13

17

30

954

1

10

165

10

657

1

115

8

70

6

101 -

-

9

319

2

1529

1-

3

76

21

1

2
-

-

出所）厚生省医療施設調査平成 29 年版 表 J62

図９ 遠隔画像診断の病床別普及率の変遷（厚生省医療施設調査より筆者作成）

95

患者延数

件数
719
188

1

1

1

105
-

6.3.3

第 2 サイクル －オンライン診療サイクルの始まりとヘルスケア CPS－

6.3.3.1 技術・サービス複合体のロックイン現象とのその解除「D to D」の遠隔医療は、医療資源の不足と偏在を補う目的での導入が進められてきたが、テレパソロジー（遠隔病理診断）を導入した常勤病理医不在病院では、医療の質的向上と患者の術後の QOL 向上などの効果が認識されているものの、術中迅速診断を病理医が臨場して実施しても、遠隔で実施しても保険点数は同じであるため、経済的なインセンティ
ブは設定されておらず、普及が一定以上進まない原因となっていた。
テレパソロジー（遠隔病院診断）においては設備コスト負担に見合った遠隔診断加算を設定することが必要不可欠であるにもかからず、遠隔診療では再診料と処方箋料しか算定できず、実施すると医師の報酬が少なくなる「診療報酬」体系であることが、遠隔診療の普及の妨げとなっていた。
この結果、遠隔画像診断の場合、病床数で 100 床から 500 床くらいの中規模病院での普及率 15％～20％となっているものの、件数的には伸びておらず、医療資源の偏在を積極的にカバーするには至っていない。これを制度的なロックインを見做し、図 10 では「D2D 実
施時にも診療報酬上の加算なし」、「遠隔用の設備投資に対する加算なし」としている。また、遠隔医療は離島・僻地とのやりとりに限定しているとの解釈は、地域のネットワーク化の阻害要因となっていた（「適用可能なシチュエーションの少なさ」）。
「D to P」の遠隔診療においては、医療制度上の制約もあり、未だ実験的・研究的位置づけでの運用が多く、試行段階にとどまっていた。遠隔診療の有効性、安全性などのデータの互換性を考慮し、相互に検証できるような研究計画に基づいて実施されているプロジェク
トは極めて少なく、保険診療化を実現するには，エビデンスの集積が求められる。そこで遠隔医療のニーズ、安全性、有効性を検証するため、平成 22(2010)年度から厚生労働科学費で研究班が組織され、平成 27(2015)年の報告書では、①臨床研究やガイドライン作り、質保証や医療安全、診療記録管理の取り組みは検討途上であること、②同診療科間連携が主流
で、他科専門医と地域のプライマリケア医の遠隔指導の研究事例を見いだせなかったこと、③医師・多職種間の遠隔医療による支援や専門医からの地域への支援のニーズは高いこと、④実施可能な対象行為、請求できる報酬などの詳細情報不足でリスクを犯せないことが多く、立ち上げの支援不足であること、⑤診療報酬としては電話等再診さえ活用が十分ではな
く、電話等再診を対象とした有効な対象、安全な実施の手法を示す具体的な遠隔診療指針の作成が必要であること、などの実態が明らかにされた27。
遠隔医療の実現により、患者（およびその家族）あるいは医師（および医療スタッフ）の移動する時間やコストが節減される効果が期待できる。医療機関には遠隔医療設備のコスト負担を要する一方、社会全体としての費用負担は節減されるにもかかわらず、診療報酬体

厚生労働科学研究費補助金 平成 27 年度総括報告書「遠隔診療の有効性・安全性の定量評価に関する研究」研究代表者酒巻哲夫（平成 28 年 3 月）
http://plaza.umin.ac.jp/~tm-research/pdf/info/TRG20160323-2016SUMMARY.pdf
27

96

系のデザインが追い付かないことが普及を妨げていたが、一連のエビデンス取得も終了したことから、1.1、1.2 で整理したように、一連の診療報酬体系の改革がスタートする。
2015 年 8 月 10 日の事務連絡では、従来、僻地離島と記載していたのは例示であってこれに限定しないとし、診療対象の限定を解除し、対面・遠隔組合せの場合には初診は遠隔でも可とし、2017 年 7 月 14 日の通知では、禁煙外来を解禁し、利用可能な情報通信手段の範囲を拡大する。続く 2018 年 4 月にはオンライン診療の報酬体系を設定し、コロナ禍の2020 年 4 月にはオンラインのみの初診及びオンライン服薬指導を時限付きで解禁した。これら一覧のルール改正により、オンライン診療において患者が関与するプロセス全体（予約、問診、診療、医療費決済、電子処方箋の発行、処方箋の薬局への転送、服薬指導、医薬品の配送手配）がオンラインで実施可能となった。

図１０ オンライン診療のサイクル（２周目）
6.3.3.2 異業種間競合と新たな需要表現
ロックインの認識は、社会的要請と既に社会実装されている技術やサービスが実現しているものの間に存在するギャップを象徴している側面があり、ある種の集合意識的なところがある。そこからブレークスルーの必要性が認識され、他の技術的な選択肢を取り込む模索が開始されると同時に、技術的・文化的なバックグランドの異なる全くの異業種からの新
たなプレイヤーの参入が起こり、「異業種間競争」の様相を呈する。ロックインの解消過程
においては、産業のベクトルとしては横軸を技術・サービスの多様性を増大させる方向に進97

み、複数の選択肢が試されながら、最もパフォーマンスの高い技術を開発したものが、次のサイクルの創始者の地位を得る。
第 1 サイクルの主要なプレイヤーは、電気・通信分野での大手企業で医療情報システムに参入していた企業群であったが、彼らの顧客は地域の中核病院や大病院を中心とした地
域コンソーシアムであり、遠隔医療の中でも「」助成金を財源とした実証プロジェクトを起点とする委託開発業務の請負が主流であった。しかしながら、設備投資に対する診療報酬体系は不十分な中で、既存の PACS による画像管理の延長線上に大規模な設備投資が期待できないことから、先進ユーザーのみを顧客とする事業にとどまっていた。一方、第二サイク
ルの主要なプレイヤーは、医療系 IT ベンチャーであり、従来の大手 IT ベンダーとの間の「異業種間競合」が始まっている。顧客層も大病院・中核病院ではなく、小規模な診療所を主要顧客とし、システム導入コストを極限まで低くすることに注力しており、薬局との連携、宅配サービスとの連携などトータルプロセスの連結を実現しつつクラウド型でアプリケー
ションのインストールも不要なケースも多く、大手 IT ベンダーでは採算がとにくい領域を
医療系 IT ベンチャーは攻略している。
需要表現としては、株式会社 MICIN のキャッチフレーズ「「予約」から「処方の配送」
までのトータルサポート」に端的に表れているが、事例として挙げた４社に共通する内容を記載すると、「オンライン診療におけるトータルプロセス（予約・問診・診療・処方箋発行
転送・決済・服薬指導・医薬品配送手配）のオンライン化による利便性向上」ということになろう。
6.3.3.3 技術・サービスの蓄積とヘルスケア CPS の始動
第 1 サイクルで課題となっていた通信容量や通信速度は、５G への移行が視野に入り
2020 年以降はボトルネック要因ではなくなった点は特筆すべき進歩である。WEB 上で複数サービス（予約・問診・診療・電子処方箋・ 処方箋転送・服薬指導・医薬品配送・デー
タ管理）が結合した状態で利用者が使えること、診療所から見ても複数の拠点を統合管理したり、患者データ管理と連動したり、処方箋の薬局への転送処理など、診療所の業務体系の電子化を安価に提供する仕組みがベースにある。
これに追加して、ウェアラブル機器、ヘルスケア機器から取得される高画質の映像や画像、各種センサーから得られるバイタルデータを共有することで医師は相談者の状態を詳細に把握することができるようにするなどの工夫も一部のシステムでは実現している。VR 技術、
AR 技術は、医療業界向けの遠隔教育ソリューションとしても有効であり診断・治療だけな
く、手術手技のトレーニングなどにも応用されていくものと期待されている。
慢性疾患管理（心血管疾患、てんかん、聴覚障害、呼吸器疾患など）のための遠隔医療シ
ステム、薬物摂取管理サポート、遠隔ホームケアシステムは、全てサイバーフィジカルシス
テムとして解釈できるものであり、結核管理をサポートするためのモバイルヘルスシステ
ム、マルチ通信リンクを備えたモバイル遠隔医療システム、および小児疾患の統合管理をサ
98

ポートするためのタブレット PC とスマートフォンベースのシステムなどに発展している。
ヘルスケアアプリケーション向けのサイバーフィジカルシステムは、オンライン診療と相性のよいアトピー性皮膚炎や喘息などの慢性疾患から順次、疾患別の疾患管理プログラム
として、対面とオンラインを併用しながら、更には民間保険による特約契約との連動しながら、発展していくものと予想される。
6.3.3.4 アプリケーションの高度化とトリクルアップ
規制緩和による発展が予想される「D to P」におけるオンライン診療の発展は、「D to D」
における遠隔診療の発展にも影響を及ぼしていくことが既に予想されている。2017 年 1 月に開催された中央社会保険医療協議会では、オンライン診療との適合性が高い遠隔診療形
態の７つのパターンが例示されている（表４）。これらは、「D to D to P」や「D to N to P」の形態を含みつつ、
医療資源の不足と偏在をカバーするためにオンライン CPS 医療として、更に診療報酬体系の柔軟な設計を合わせて進化していくものと期待され、新しい技術を利用することは続くものの、オンライン診療、遠隔診療は、技術開発的な側面よりも、社会制
度設計、サービス開発、保険商品開発、診療報酬体系の変更といったサービス開発的な側面が強いことから、ここしばらくは、トリクルアップが継続していくものと想定される。
表４ 遠隔診療の７つの形態モデル

出所）2017 年 中央社会保険医療協議会総会資料より作成
6.4

おわりに

本稿では、医療のオンライン化が医療に根本的な変革を促している現状を体系的に分析99するため、地方における医療資源の不足を偏在を解消したいというニーズがルールを変更
させ、さらには都市部におけるオンライン診療ニーズへの対応から新たな活動空間（マーケット）ができあがり、コロナ禍による二次感染の防止が完全なるオンライン診療を実現させた状態を、「産業創出―技術進化サイクル」 を一部修正することによりその過程を描くことを試みると同時に、オンライン診療・遠隔医療を Cyber Physical System (CPS)として捉えなおすことで、その技術発展を従来とは異なる観点から解釈を試みた。
（担当：加納信吾）

100

第７章「IOT が機能しない分野」と「IOT が機能する分野」をめぐる考察
7.1

農業分野

農業分野で考えると、ビニールハウス内の温度、湿度などの自動管理、水田の水量調整などは、既に実施されている。これらはいわば単品の IOT といえる。
これを IOT 的に飛躍させると、多くのビニールハウス情報を Cloud に上げ、片や天気予報から得られる情報をもとに、当該ビニールハウスに最適な管理を最適なタイミングで自動的に行うことによる省力化、収量の最大化を多くの実績から判断し、実施する。この収量最大モデルは一農協の領域を超えて広く普及させることができる。
ここでは温度、湿度、水量だけを例示しているが、最適肥料の選定、その配合方法なども可能であるであろう。
さらに災害時の対応についても、必要な資材の量、普及に要する期間、費用の概算などを素早く提供することが可能となろう。
次に畑作ものについて考えると、長年の経験から対処しており、ほとんど IOT 化できそうにない。 大型の散水装置が設置されているが、稼働が自動化されているようには見受けられない。植え付け、施肥、害虫の駆除、収穫などは個別の農業者の判断に委ねられている。
この過程で農協の情報は助けになっている面はあろう。
アメリカの大農経営を思い浮かべると、IOT 化しているとは思えない。
IOT 的に数値管理された「野菜工場」が一部の高級野菜についてかなり普及しているが、どこまで普及するかは、疑問であり、まだ限定的であろう。
7.2

建築業

そもそも建築は顧客の「注文もの」であり、IOT に馴染にくい。
住宅については、一般にはモデルから選択するが、細部は顧客の注文となる。勿論、ドア、
窓枠、パネルなどの Parts については、部材リストなどから選択するがこれは IOT とは呼べない。いわゆる、「プレハブ住宅」は、生産工場で量産し、建築現場は人手で処理するが、Parts の中から施主が選ぶもので、上記に同様であり、「プレハブ住宅」は次第に減少していくであろう。
プレハブは、住宅に限らず、事務所・倉庫・作業場などがあるが、これはいわばドンガラに近く、汎用性のあるモデルで勝負できる。しかし、これを IOT の観点からみると、それ程トータルな数量は多くなく、IOT 効果は少ないのではなかろうか？
唯一例外は、いわゆる公団住宅的なもの、公団住宅・団地アパートであり、統一企画で建築後、販売される。これは画一的な大量生産型の住宅建設であるが、今や下火であろう。 人
口減の時代がさらにこれに拍車をかけることになる。

101

都会ではマンションが今や主流であるが、一棟 50~100 戸を超えるものでは、備品 Partsのあり方は、公団住宅の高級版としてある程度の既製品の取り付けとなろう。これを嫌う日
本人は特注品を希望することとなり、IOT ビジネスからは離れていく。
ビジネス用ビルの建築も同じようなものであろう。
7.3

土木工事

ドローン撮影による土量の推定が行われ、これをもとにブルの無人運転が行われている。
これを IOT 化というであろうか？
類型化が期待できないこの分野の IOT 化は難しい。
7.4

国民生活分野人手不足が急速に進む中で、IOT で取り組むにも、国民生活分野というものは多様化していて、しかも個々の作業量は「マス」ではない。
例えば、料理、洗濯、掃除の IOT 化は高齢化が急速に進むわが国ではこれらの IOT 化ニ
ーズは年々高まっていく。
しかし、先年 CEATEC に展示された全自動洗濯マシーンは、一つの方向、試みを示唆していたが、終了後の（棚への）かたづけ（折り畳み）が課題。サイズからして家庭用ではな
く、業務用といえるものであった。
料理については、インターネットで注文し取り寄せることは可能であるが、どれだけの広がり、選択肢があるのか。 この分野は需要の広がりをある範囲に封じ込める形で進展が期待できる。料理の IOT 化は、素材の選択、加工方法、味付けなどの幅広い選択肢を考えると、興味深い分野である。
掃除については、お掃除ロボットが動き始めているが、人手とロボットの競争は未だ勝負になりそうもない。掃除の対象(建物の中の構造)が、多様化している中でなかなか IOT 化は困難が予想される。指示を待たずに必要性を判断することがもとめられるか。
その他の国民生活分野の課題
介護ロボット：老人ホームでのお手伝いなどある程度ロボットの活躍の余地のある分野。
課題は物でない個体差が大きく、かつ、意思のある文句も言う人間を扱う難しさがある

看病ロボット：孤独な老人の話し相手をするロボットなど。老人の体調の変化を察知した
り、病状の判断とこれについての必要な連絡ができるなど的確な対応が期待できる。
お散歩ロボット：「犬を連れている散歩」に代わりロボットがお散歩のお供をする。安全の確保・確認が課題
見方を変えて国民生活への IOT の生かし方.
今の生活習慣のままで IOT 化は無理なら IOT 向きに生活を変える。いわば、IOT と102

IOT 化しようとする活動との歩み寄り その結果効果大となれば被 IOT 化活動から歩み寄
りのインセンティブが働くことになる。
7.5

顔認証技術にみる IOT と個人情報の Privacy 議論

顔認証はわが国が（N 社）目下リードしている技術で、毎秒 2 億 3000 万件を識別することが可能であるという。この分野は IOT の応用分野として、その正当性、他に比べることのないスピードにより、単に個人の識別だけでなく、セキュリティ、決済、マーケティングにひろがり、さらに将来ヘルスケア分野へ応用が期待されているが、それに伴う課題としてPrivacy とのバランスが求められる。
顔認証技術で、わが国に迫る中国では全人口約１４億人の顔認証を行い国家の管理下に全国民を抑え込んでいる。勿論旅行者として入るわれわれについても同様である。これを生かして IOT 処理され、様々な加工がなされているであろう。
わが国でも通関の際にパスポートとの突合手段として取られる顔の映像はビックデータとして国に保存されている。さらに運転免許証取得に際しても、写真と顔映像の確認が行われている。これらのビックデータ保管、活用にあたっては、本来この種のデータに関する基本原則である当該個人の承諾が前提となるが、これなしで流用、流布されるおそれがあり、Privacy 議論が軽視されていないか議論を深めなくてはならない。
これに身体等の特徴を加えると、ますます個人が特定される 犯罪予防・捜査への活用が可能となる。
アメリカの著名なシークレットサービスでレーガン大統領を救った男といわれる Jerry
Parr 氏の著書「シークレットサービス」(中央公論新社)によると、「加害者の見分け方の基
本は群衆の中にいてその場に溶け込まない顔の向き、目の方向から判断する」という。
7.6

自動車生産に代表される工場生産と自動運転技術

自動車はフォード社の T 型にはじまる大量生産品の典型であり、時代とともに自動化という観点からみると進化している。
ベルトコンベアー方式あるいは動く生産ラインで IOT 化
は、生産性の向上、コスト削減競争から日進月歩である。
この分野については、個別の顧客の希望に如何に添えるかが今や勝負どころであるが、一方で国際市場からくる合理化競争のため、ほっておいても異業種との連携をはじめ IOT 化は進む。
自動車という物の製造から離れ、その利用・運転支援となると、完全自動運転に向けて現在の Level１から Level５までのチャレンジが続いている。これは Risk とコストの均衡、外部条件としての交通法規制との関連を図りながら、IOT 化が進んでいくことになろう。

103

自動運転を突き詰めていくとその究極は無人運転であろう。人手不足はそれを促進する要素だ。
小型バス； 町に敷かれた線の上を走る 昔の路面電車の小型・無人版と考えればよい。
それが進化すると予定された道筋ではなく、空からの指示＝Needs に応えて動くことにつながるか。
乗用車について；エンジンは部品生産の約２０％という。 エンジン技術を中心に競ってきた自動車メーカーは、エンジン無しの車となると、新規の参入が容易になる、言い換えれば、参入障壁が低くなる。既存の Car Maker だけでなく「動く箱」（運転しないで遊び部屋などが動く）で競う。新しいメーカーが参入、たとえば、電動モーター企業の参入が始まってくるのではないか。
（ テスラ、dyson などの参入はその例か）「空飛ぶ車」は、自動操縦で指示された二地点間を飛ぶ、あるいは、自分で行き先を検索して飛ぶ、安全さえ確保できれば、地上より導入は早いかもしれない。
これらの動きから自動車産業の構造改革の足音が聞こえる業界の変革とは、既存自動車
メーカー率いるピラミッド型産業構造の消滅となろう。
7.7

IOT と生産性向上策＝人手不足対策としての IOT

事業全体ではなく、ある作業分野について IOT で対応しこれをコネクトする形で事業全体の全体の効率を上げる事例は、農業分野、家庭内作業など前述の通りである。
IOT が機能しない分野の生産性向上策－IOT 以外の方策とは単品 IT または人手に頼ることとなるが、その分野がいわば後進分野として残ることになる。これは社会的必要性の有無により、淘汰される。
他方、国際競争にさらされない分野＝市場が国内に限定されている分野には、新規技術の導入＝IOT の導入のインセンティブが働かない。合理化から取り残される分野についてその認識がない。これに気づくとしたら、生活保護費、社会保険料の増額の必要性による社会的コストの増額からであろう。
7.8

IOT が得意な分野

膨大な資料の活用・整理‐例えば、医療分野のカルテ これを個人情報にあたる部分を削り集めることにより、IOT 処理により、同種の病状に対する診断の比較検討が可能となり、辺境の地、あるいは無医村で大都会の名医の診断結果を生かすことが可能となる。
104

その前提としては、処理しやすいようにデータの整理をするフォームの統一、カルテの形
式、様式の統一が求められる。
某病院では己の電子カルテを類似の病院と共有する構想に参加すると、なにがしかの協
力金（6000 万円？）支給されると聞いているが、それから先これをどのように生かしていくかはまだ決定されていない。しかし、こういう動きがようやく緒についてきている。
7.9

家計の合理化への IOT の活用

あるグループに属する人々について、IOT による合理的な家計の審査を家計簿の自動記載から始めることは可能であろう。
限られた収入を如何に合理的に支出するかについて、例えば、食費、住宅費、公共料金、被服関係費、医療費、教育費、娯楽費、雑費、貯金等に分類して区分し、理想的な支出モデ
ル（家庭画報などの主婦向け雑誌にある）から判定され、これを参考にして行動する。
さらにこの延長線として、これらのデータを活用し、家計動態調査に利用することが考えられる。さらに、消費動態調査、消費者物価指数の動態化が可能となる。その前提としては、
町ぐるみ、県単位など多数の原データが活用されることが求められる。
7.10

IOT を組み上げるために必要な人材

IOT をまとめ上げるにはそれに携わる人材が求められる。
どのようにして必要な人材を確保するかは大きな課題である。これはひいては産業の国際競争力に関係して来るし、また、先進国はこの分野を通じての国際協力としてのいわゆる“Capacity Building”が進めることが求められる。
7.11

どこまで人手を省き機械でやれるか？

例えば、木工加工、陶器製造などの作業現場を考えると、定型的作業(ろくろ回し)は機械にまかせるとしてもその作業と作業をつなぐところは IOT が入り込むのは難しく、人力が必要でありここに「技能」が働くことになる。
また例えば、歯科の治療の IOT 化はどこまでできるか？ おそらく検討の入り口から断念することになろう。
なぜそのようなことを考えるかというと、近未来に間違いなく到来する人手不足への対応である。取り敢えずは、価格メカニズムが正しく働くなら、給料の増額による人手不足解消ということになるが、その先は、人手市場の国際的開放となるであろう。その際に賃金と機械の導入とのコスト比較となろう。
7.12

何のための IOT か IOT と生産性向上

IOT により当該分野についての生産性向上がなされるとした場合、残りの分野はどうす
るか？
105IOT 化ができる分野＝これを「Parts」としてこれを限りなくつないでいく、コネクトしていく。
これにより、IOT 化が可能な分野と IOT 化がうまくいかない分野をつなぐことにより、全体の効率化が図られることが期待される。
IOT を使える分野・部門だけ使い、これをコネクトする＝IOT をつなぐ網のようなもの＝網状のネットワークの形成が考えられる。
「Parts」のコネクトでカバーするとすると、このコネクト技術が新たな開発期待分野となる。
ところで、IOT がこれほど素晴らしい技術とすると、その技術の汎用性が期待される。
IOT 技術の活用と個人との接点が次の課題となる。個人が自らを起点として上記のネットワークを組み上げていく姿は新しい時代の幕開けになるかもしれない。
7.13

IOT が機能しない分野の特長＝IOT が機能する分野の裏返し

上記の観察から、「IOT が機能しない分野」とは、「IOT が機能する分野」の、いわば裏返しである。
前述 7.8 の「IOT が得意とする分野」をベースに「IOT が機能する分野」の特徴をあげれば＊電子的に処理された膨大なデータがあること＊それを加工することに価値があること＊様々な切り口から加工することが可能であること＊人力(手作業)＝人海戦術では到底処理できないこと＊いわば無機質データから分析により有機質のデータを生み出すこと＊個々のデータの秘匿性が守られていること
これらの条件を満たす分野以外の分野は、「IOT が機能しない分野」と考えられる。
これのポジリストでざっくり整理を試みるに、＊ニーズが多様化している分野＊いわゆる「マス」でないこと＊ここに切り込むことの必要性の有無ということになろうか。
IOT による変革の必要のない分野とは、どういう分野か？
例えば、国際競争のない分野 ＝ 進化しにくい分野
IOT 化の限界の見極め；人間生活の中で IOT を活用できない分野とは、いわゆる合理化
から、取り残される分野 既述の国民生活のほか、教育分野、かなりの医療部門などなど
106

7.14

伝統工芸品＝匠の技と IOT

一見両極端。しかし、匠の技を分解していき、作業の Parts に分けると・・・・
無数の技の中から選び出して並べ直すと…IOT 化ができるか？
7.15

現下の課題への活用

世界的に拡大している新型コロナウイルス対策への対応は可能であろうか？
今や全世界で 1.4 億人(2021 年 3 月段階)に拡散しているこの病原を世界規模で収集し、これをできる範囲で各国ごとに組み上げる。感染から発病までの症例データを収集し、そこから発病状態に応じた対処策について、新薬の活用を含めて Discussion の交流が行われることが期待される。
これこそ IOT 技術が生かされる局面であろう。

（担当：岡松 壯三郎）

107

第８章

Integrity から Modularity へ、そして Connectivity への変遷

8.1 時代背景
高品質・高機能の製品群で、1990 年初頭まで高い国際競争力を誇っていた日本のハイテ
ク企業は、1990 年代後半になるとその競争力が突然に失われた。その背景には何があるのであろうか？
8.1.1 Product Integrity の時代
日本の競争力が頂点に達していた時代の中心的な概念は、どのようなものであったか？
製品がシステム化するにつれ、部品間の擦り合わせが重要となり、「Product Integrity」（製品統合性）が技術の中心概念となった。その理由を考えてみると、アナログ技術が技術ベースであったからである。
しかし、技術体系の変化は、技術システムの部分的なデジタル化からシステム全体に及んだ。それと同時に、システムの複雑性が一段と進展した。その進展により、fit-and-finish により、システムのインテグリティ（integrity）を担保することが困難になった。そこで、このシステム複雑性を克服する方法論が模索されるようになった。
8.1.2 モジュール化(Modularity)の時代
複雑になったシステムの設計方法として、モジュールに分割するという方法が進展した。
モジュール化の設計概念が浸透してくると、主要な構成部品システムが構成モジュールに変化し、設計業務においても、アッセンブラーから主要部品メーカーへのアウトソーシングが行われるようになった。その結果、垂直分業から水平分業へと産業構造が変化した。これ
は、コンピュータ産業で始まり、ほかの産業にも波及していった。
この構造変化で国際競争力を一挙に失ったのが、PC に代表される電子産業であった。すなわち、垂直分業から水平分業に、PC の産業構造が急速に変化したのである。これは、米国の IBM 社においても当てはまることです。
「ハーバード・ビジネスレビュー」は、産業界と学術界の双方に対して、世界で最も影響力を持つ雑誌の一つと言って良い。そのタイトルの変遷をみると、モジュール化に向かう研
究動向をうかがい知ることができる。一例を挙げるならば、ハーバード・ビジネススクール
校長の Kim Clark（当時）はハーバード・ビジネスレビューにおいて、1990 年には、「Powerof product integrity」というタイトルの論文を出したが、1997 年には「Managing in theage of modularity」 という論文を発表するに至った。つまり 1990 年には製品 Integrity（統合性）の重要性を主張していたが、97 年には Modularity（モジュール化）の重要性へと主張を大きくシフトさせた。統合性からモジュール化へという論点のシフトは、当時、世界の産業界でモジュール化が大きな経営課題として台頭していったことを表している。要108

するに 90 年代、世界の潮流はモジュール化に向かったのである。この流れに、日本企業が気づくのが遅れ、実装はさらに遅れたと言えるのではないだろうか。
事実、米国の 1980 年代の最大の関心は、日本によって提起された技術的リーダーシッ
プ喪失の問題であった。いわゆる、「日本の挑戦」に対する米国の官民をあげての対応が盛んになり、この対応を政府間交渉でやるのではなく、自由な意見交換を基にした「知的な学習」により実現しようとした。そこで、米国の科学と工学の両アカデミーの提案に基づき、日本学術振興会の中に、第 149 委員会（「先端技術と国際環境」）が設置された。筆者は、日本側委員会の幹事として、その後 15 年間（1984～2000）にわたって日米対話に、直接的に参加することとなった。しかし、2000 年 3 月に発刊された報告書の執筆のために行われたインタビューでは、米国側議長を務めた H. Brown 博士は、「米国側が多くを学んだが、日本側は自己変革するのに失敗したのではないか」と総括した。日米対話の初期における米国側の最大関心事であった競争力の問題は、対話の期間中に起きた日米経済の変化により、沈静化してしまった。
「情報技術」の応用が、米国において、遂に、生産性の上昇に結びついたのである。
しかし、このモジュール化の動きは、自動車産業の競争力においては、電子産業ほどに決定的ではなかった。主要部品における「エンジン」のモジュール化がそれほど容易ではなかったからである。しかし、日本の自動車産業は、このモジュール化の潮流を用心ぶかくマネージして、国際競争力が強くなるという結果になった。
8.1.3 Connectivity の時代
全ての分野において、モジュール構造化が構築されると、次のステップに移行する。それは、それぞれ独立した形で構築されたシステムの間にコネクティビティを構築することが全体最適化に直結するようになる。それぞれ独立に構造化されたモジュール間にユニークな「連結性(Connectivity)」を創出し、その結果が、新しいビジネスモデルを作り出すようになった。
このコネクティビティの技術機会を取り逃がしたのが日本産業にとって致命的であった。
わかりやすい事例は、ファクシミリで断トツの競争力を誇示していた日本産業は、インテ―
ネットの出現により、電気通信における競争力を一挙に失った。原稿執筆から送信へ、受信した情報を基に新しい情報を付加して、それをさらに送信するという一連の行動に、一気通貫の連結性が実現されたからである。昨今のコロナ危機では、ファクシミリ通信に依存していた一部の行政機関が、コロナ感染数の全国集計に大幅な時間遅れを生じさせていた。日本のシステムがこの連結性欠如していたことを如実に世間に知らしめることとなったのは、依然としてまだ記憶に残っている。
もう一つの典型的事例は、アップルを創業したスティーヴ・ジョブズに関するものである。
Walkman から iPod への移行である。一曲ごとに、購入し、その段階で、著作権の決済を済ませ、自分独自のコレクションを編集するという一連の連結性は、インターネットを介入
109

させない、Walkman では、実現できなかったのである。続いて、ジョブズは、iPad 技術を市場に導入した。これは液晶画面に、「指タッチ」で操作すると、作業の一連の流れを、一挙にスムーズにするという商品開発であった。すなわち、Connectivity の勝利であったのだ。事実、ジョブズの言行録（His Own Words and Wisdom, Cupertino Silicon Valley Press@2011）によれば、「Creativity is just connecting things.」（独創性とは、物事を連結ことに他ならない）と語ったという。以下に引用すると、When you ask creative people how they did something, they feel a little guilty
because they didn’t really do it, they just saw something. It seemed obvious tothem after a while. That’s because they were able to connect experiences they’ve
had and synthesize new things.
ということである。

8.2

技術的背景

上記に述べた大きな変化を引き起こしたのは、2000 年直前に、突如登場したインターネ
ットの急速な普及に他ならない。そこで、インテ―ネットの誕生の経緯を以下に記述する。
そのコア概念は、Connectivity(連結性)であることが明らかになる。
8.2.1 インターネットの誕生
パケット交換方式：電話は音声信号をアナログ式で伝えるために、何回も中継を重ねたりすると、信号の波形が崩れてしまう。そこでアナログ方式の代わりに、デジタル方式が採用された。信号をいくつかのブロックに区切り、それぞれ独立に別個のルートを介して目的地まで伝達し、到着地点で各ブロックを集めて元の信号に組立てるという方式が可能になった。
「分散型」の通信手段：この「分散型ネットワーク」の出発点は「核戦争」への対策であった。米国は、冷戦時代の初頭に、核戦争が起こって都市が破壊されても「サバイバルできる通信システム」（survival communications）を作ろうとした。バケット交換方式は、各ステーションをネットワークで結び、いくつかの中継点が破壊されても、信号が自動的に「迂回路」（distributed routing）を探して目的地にたどり着くような「分散型」の通信手段を提供することになった。一つのブロックを 1024 ビットの大きさに区切り、各ブロックの中に宛先と差出人の情報を書き込むようにした。バランはこの考えを 1964 年に『分散型通信について』という報告書に書いて提出した。
タイムシェアリング：英国の国立物理研究所のデービス(Donald Davies)は､コンピュー
タに遠隔からアクセスすることができるような技術を開発しようとしていたが､そこで、米110

国のバランの研究を知るようになる｡バランのパケット方式の通信は、実はコンピュータのOS の技術と密接な関係をもっていた｡処理する時間を小分けにしながら実行する「タイムシェアリング」という方法が OS 技術として登場していた｡バランの分散型のデジタル通信
方式は、この OS 技術とうまく結びつくものであった。デービスは英国政府の後押しもあり、コンピュータをつなぐネットワーク技術の実験を行なっていったが、不況の影響もあり大規模な実験は断念せざるを得なかった。
ARPANET：米国では、国防総省の下に ARPA（Advanced Research Projects Agency）と呼ばれる部局が 1957 年に設けられた。この ARPA は、1970 年まで、研究所におけるコンピュータのタイムシェアリングの種々の研究プロジェクトを支援していた。その結果、最初の大規模なパケット交換方式のネットワークは、この ARPA により構築されることにな
り、このコンピュータを結びつけるネットワークは「ARPANET」と呼ばれることになった。
電子メイル：ユーザーによる利用目的の変更：ARPANET の開発には､大学研究機関と企業であったが、各大学のコンピュータ学科の研究者や大学院生からなる開発グループも参加した。ARPANET の目的は、貴重なリソースのシェアリングであり、研究者が希少資源と考えられていたコンピュータにアクセスできるようにすることであった。しかし、皮肉にも、研究者は自分のところに、コンピュータが豊富で恵まれており、計算自体では困ることはなかった。そこで、ARPANET のユーザーは、ネットワークの新しい使い方を思いついた。それが「電子メイル」であった。
8.2.2 ビジネスモデルの創出
上記のインターネットの紆余曲折をまとめた、Janet Abbate 著の「Inventing the Internet」（The MIT Press, 1999）は、「コンピュータ技術の変遷は劇的であった。コンピュータはもと
もと単体としての計算器（an isolated calculating device）として開発されたが、コミュニケー
ションの手段へと生まれ変わった（reborn）。コンピュータが珍しく、高価で扱いにくかった
時代には、これをコミュニケーションの手段として使うなどということは想像もできなかった」で始まり、「大きく変化してきたインターネットの歴史の中で、唯一『変わらないもの』（constant）があったとすれば、それは『驚き』（Surprise）である。システム開発者にとって全く想定外の出来事が、繰り返し起こり、ネットワークをどのようにして使いどのように理解すべきかについて、根本的な変化を経験した」と総括する。
この「驚き」こそ、今で言う、「ビジネスモデル」の創出のことである。この PC がインターネットの導入により、ビジネスモデルの「連続的創出」という結果をもたらすことになった現象を、実証分析するため、PC 出荷台数の市場成長曲線に分析を加えた。上限値が変化するロジスティック成長曲線を当てはめた。その結果は、下図に示すように、上限値がロジ
スティック曲線に沿う形で、連続的に成長するという結果になった。

111すなわち、この上限値の成長は、インターネットが次々と新しい Connectivity を生み出し、
これが、新しいビジネスモデルを創出していったことに結びついたのである。
「Connectivity＝ビジネスモデル」、という等式が成立する時代になったのである。その結果、GAFA と呼ばれる巨大 IT 企業が次々と誕生し、インターネット以前の産業の主役であったオイルメジ
ャー4 社の時価総額を、インターネット後の GAFA のデータメジャー時価総額が、下図に示すように、2015 年に追い越し、両者の差はますます拡大していっているのである。

8.2.3 第 4 次産業革命
インターネットが持つ Connectivity を高度に利用して、IoT(Internet of Things)システ
ムが構築され、生産現場でも、新しいビジネスモデルを創出され、産業技術革新の主役の躍112

り出ていったのである。ITU (International Telecommunication Union)によれば、IoT の定義は、「物理空間とサイバー空間を『inter-connect』することにより、新しい高度なサービスを創出する世界のインフラ」ということにある。
もう一つの明確な動きは、
2013 年に、ドイツの科学工学アカデミーが提唱した、「Industry
4.0 (Industrie 4.0)」と表現される、第 4 次産業革命の兆しが出現していると主張した。
Industry 4.0 を提唱したのは、ヘニング・ガガーマン(H. Kagermann)であった。しかし、彼の最初の出版は、ハーバード・ビジネス・レビューの “Reinventing your Business model”という、破壊的技術を提唱したクルステンセン氏等との共著論文であった。このことは、ガガーマンが主張したかったのは、IoT の導入により、産業界に新しい「ビジネスモデル」を導入することが可能であるとするものである。以上の経緯を、総括すれば、connectivity がビジネスモデルに結びつくのは、IoT を経由することに気づくのである。すなわち、インターネットにより可能になった connectivity が、生産における IoT を可能にし、その結果、
新しいビジネスモデルが世の中に出現するようになったということになる。
この大きな潮流は、近代史の技術的な主役を演じ続けた自動車産業にも大きな変革をももたらしている。製品としての自動車がモジュール構造に変身するのに最大の障害となっていた、基本的にはアナログ的製品である「内燃機関」が、電気モータに置き換えられるという事象が進展してきている。その結果、自動車全体が完全なモジュール構造になることが現実化しつつある。その結果、自動車産業においても、Connectivity が中心概念になりつつある。IoT への流れでは、Maas(Mobility as a service)が大きく取り上げられ、日本ではトヨタ自動車がスマート・シティへの大規模な実験を始めた。

8.3

まとめ

20 世紀の後半から部分的に顕著になってきた Digitalization の動きは、21 世紀に突入す
ると、世の中のすべてに浸透することになった。デジタル化が世の中のすべての局面に浸透すると、技術開発の中心課題は、システム間の Connectivity を見つけることに推移してきた。すなわち、20 世紀の中心課題であった Demand articulation（需要表現）に代わって、Connectivity articulation が中心課題になってきた。この観点から、前章までに記述されたものから、Connectivity articulation について、いくつかの事項を列挙してみる。
－スマイルカーブという経験則を前提にすれば、材料技術や製造装置に競争力のある日本産業を CPS の川下レイヤーに結びつける、connectivity articulation 活動が必須ということにある。
－どのような政策と産業組織が、今後主流となる「産業の servitization」への connectivity
articulation の主役を受け持つのか。
－IoT プラットフォームからのエッジ領域への connectivity articulation はどのような形で113

進展するのか。
－AR/MR が CPS の主役になりうるには、どのような connectivity articulation が必要とされるのか。
－建設業の IoT を導入するような connectivity articulation には、どのような企業形態が必要となるのか。
－ヘルスケアにおける CPS を実現するための connectivity articulation はどのような形で行われるのか。
－IoT を機能させるための connectivity articulation とは、どのようなものか。
（担当：児玉文雄）

114

おわりに

以上は、CPS の観点から、日本産業の国際競争力について、検討した。その結果、日本が
CPS のインテグレータとして国際競争を勝ち抜くことは、困難であるが、CPS の素材・部品技術としての競争力は依然として強い産業や企業が存在していることが明らかになった。
これを仮説として、2021 年度は、CPS 時代の日本産業技術の世界市場のおける「生き残り戦略」シナリオの構築を試行する計画である。

115