インダストリー4.0と産業構造の変化～業務プロセスのＩｏＴ化が生み出す破壊力 ～近畿総合通信局長
関 啓一郎
2017年１月25日
意見にわたる部分は個人的見解であり、総務省を代表するものではない。

革命的技術導入による人類の発展ステージ
情報・知識の時代

経
済
活
動
軸

革 命：情報通信・知識革命
背 景：ICT（＋ユビキタス化）
成長の源泉：情報・知識

Ｓ字カーブ成長
重工業の時代工業の時代

革 命：第二次産業革命
背 景：電力、石油
成長の源泉：資本設備

軽工業の時代革 命：第一次産業革命
背 景：石炭（蒸気機関）
成長の源泉：資本設備

農業の時代
革 命
：農耕革命
背 景
：開墾（囲い込み運動）
成長の源泉：肥沃な広い土地
17世紀以前

18世紀

19世紀

20世紀

21世紀以降時間軸※平成１９年度版 情報通信白書を元に一部変更

1

革命的技術の導入と人類の発展ステージ【農耕革命】 ８千年～１万２千年前頃 メソポタミア
・狩猟生活から定住化（集落の発生）
・指導者の登場と階級社会の形成 → 国家へ発展【（第一次）産業革命】 18世紀後半 イギリス
・人間や牛馬の労働（筋肉）の機械化 → 飛躍的な生産性の向上
・農村から都市への人口移動、労働者の発生・家業から工場・株式会社へ （工場と会社制度の発明）、大量生産
・交通機関の発達により、グローバル化が進展
・産業革命の実現国（先進国）と未実現国（途上国）間の巨大な格差が発生【情報通信革命（インダストリー4.0等）】 20世紀後半 アメリカ
・人間の知的処理能力（脳・神経・五感）の機械化
・知識が価値を生む時代：大組織の優位性減少、小規模企業・個人が優位？
・時間と距離の克服により、グローバルな活動を実現
・モノ（紙幣、本、ＣＤ、ＤＶＤなど）に化体していた「情報」の独立（デジタル信号）
・モノ自体よりも、モノが実現する「価値」が重要となる。
・情報通信革命に乗り遅れると産業革命時にように大きな差がつくのか？ 2

「汎用技術」としての情報通信（ＩＣＴ）の意義■90年代以降の日本経済の低迷は、アメリカと異なり、情報通信革命とグローバル化に対応できていないため。垂直統合的な組織と終身雇用の下で暗黙知が一般的な日本企業では、業務の可視化が進行する米国企業と異なり、情報通信を使った水平分業、間接部門の効率化などができていない。
■情報通信がもたらす変化は産業革命に匹敵。情報通信は「汎用技術」（General Purpose Technology）であり、産業横断的に活用され、様々な用途に利用可能■情報通信以前の汎用技術の例として、電力・電気や内燃機関が挙げられる。電力を使いこなすために、送電等のインフラ整備、既存機械の置換え、電気製品の開発などに膨大な時間がかかったよ
うに、情報通信の本格的な活用にはなお時間がかかる。
■加えて、紙や対面を前提として作られた制度・慣習や平均的に知的水準が高い日本人の有能さが情報通信の利用を阻害
3氾濫するバズワードと議論の混乱
クラウド、ＩｏＴ、ビッグデータ、ＡＩ、ロボット、インダストリー4.0、ＣＰＳ（サイバー・フィジカル・システム） 、スマートハウスなどの用語が氾濫し、議論がかみ合っていない。
 ＩｏＴとビッグデータはどう関係するのか？
 ＡＩ（人工知能）とは何？ビッグデータをＡＩが自動的に分析してくれるのか？
 なぜＩｏＴが叫ばれるのか？：ＩｏＴはインターネットのＢ２Ｃ利用からＢ２Ｂ／Ｂ
２Ｂ２Ｃ利用への拡大？
 クラウドサービスは、ＩｏＴ、ビッグデータ、ＡＩ、ロボットとどう関係するのか？
 ＩｏＴとインダストリー4.0は同じもの？違うもの？
 インダストリー4.0／ＣＰＳは、ＦＡ（工場の機械化）とどう違うのか。個別注文
生産／多品種少量生産（mass customization）の実現やＡＩ・３Ｄプリンターの導入の話か？
 ＩｏＴとスマートハウス／スマートシティの関係は？ＨＥＭＳ（Home Energy
Management System）やＢＥＭＳ（Building～）、情報家電との関係は？

4

経済成長への貢献■ ＩｏＴ・ビッグデータ・ＡＩ等のＩＣＴ投資等が進展すれば我が国経済成長は加速し、2020年度時点で実質ＧＤＰを約３３．１兆円の押し上げる効果が見込まれる。
■ 成長要因別にみると、ＴＦＰ（全要素生産性）※の寄与度が大きい。ＩＣＴはＴＦＰの寄与度をさらに高める効果が期待される。
※ＴＦＰ（Total Factor Productivity）：生産要素（労働、資本）以外で付加価値増に寄与する部分。具体的には、技術の進歩、労働者のスキル向上、経営効率や組織運営効率の改善など。

ＩＣＴ成長による実質ＧＤＰへのインパクト

成長要因の分解（ＩＣＴ成長シナリオ）(兆円)

TFP寄与度ベースシナリオ（実質）600

ICT成長シナリオ（実質）

580

ICT成長
シナリオ

IoT・AI・BD等のICTの進展を見据え、企業
におけるICT投資や生産性向上に係る取り組みが活性化

560

ベース
シナリオ

経済が足元の潜在成長率並みで将来にわたって推移※内閣府試算に基づく

507
500

556

513
506

515

520

全体

成長の要因としては
ＴＦＰの寄与度が大きい

3%

557
553

540

557
2%

548

531

1%

実質GDP押し上げ効果
496

資本寄与度

541

525

516

520

4%

労働寄与度

572

530

525

581

予測

537

540

590

約33.1兆円

年度

0%（2020年度時点）
480

-1%

460

-2%

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020（出所）「平成28年情報通信に関する現状報告」（「情報通信白書」）

注：2017年の変動は消費税引き上げによる影響を考慮

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

出典：総務省作成資料を一部変更

5ビッグデータ：ＩｏＴの社会浸透に伴うデータ量の増大
従来

将来データのダウンロー
ドが中心

クラウド

動画コンテンツなど

データのアップロードが増加

ネットワーク
SDN*1/

クラウド
ネットワーク データのデータのアップロードダウンロードモバイルNW*1: SDN (SoftwareDefined Networking)：ネットワークのソフト
ウェア化*2: NFV (Network
Function Virtualization)：ネットワーク機能の仮
想アプリ化

2010年
約１ゼタバイト＊ゼタバイトはテラバイトの10億倍

10年で
約40倍
2020年
約40ゼタバイト

Wi-Fi
RFID
ビーコン
Bluetooth

光ファイバー

LTE

セキュリ
ティ・監視

ヘルスケア

工場

農業建設

小売り

消費者・家庭

スマートイ
ンフラ

交通

出典：総務省作成資料を一部変更

6データ主導社会の実現による新たな価値■ ＩｏＴ等の新たなＩＣＴは、企業の生産性向上や新たな商品・サービスの創造等を通じて、より一層重要な役割を果たすことが期待されている。 〔平成28年版情報通信白書〕

AI（人工知脳） データを基に分析

サイバー空間

現実世界のデータを送信

分析結果や結果に基づく制御

データが蓄積BD（ビッグデータ）
センシング、デジタル化、データの変換・抽出等
現実世界

様々なモノ・機械・ヒト

IoT

ヘルスケア

利活用サービススマート
ファクトリー

自動運転

EMS

現実世界へのフィードバック（新たな価値の創造）
労働力不足

医療費増大

社会課題
介護負担増大資源枯渇

社会課題の解決
出典：総務省作成資料を一部変更

7

ＩｏＴによる価値創造

ＺＢ（ゼタバイト）＝１０００ＥＢ（エクサバイト）＝１００万ＰＢ（ペタバイト）＝１０億ＴＢ（テラバイト）＝１兆ＧＢ（ギガバイト）

出典：総務省作成資料を一部変更

8先端的なIoTにより実現されるスマート社会
 「自律型モビリティ社会」として、超高齢化社会を迎える中で、すべての人が、自律的な移動を可能とし、安全・安心で豊かな生活を送れる社会、また、人口減少により労働力の確保が難しくなる中で、自律的に稼働するロボットや産業機械等により生産性を確保し、持続的に経済成長する社会を想定。

 先端的なIoTにより、このような社会を実現するため、以下のような「自律型モビリティ・システム」の実現を目指すことが重要。
・ あらゆる世代の人の移動手段を提供するネットワークと連携した電気自動車、電動車いす
・ あらゆる世代の人の自宅まで生活必需品を毎日搬送するようなネットワークと連携した小型無人機
・ あらゆる世代の人の安全・安心で快適な生活を見守るネットワークと連携したコミュニケーションロボットや支援ロボット
・ 生産現場やインフラの維持管理等で、人間と共働したり無人で生産・監視を行うネットワークと連携した製造ロボットや産業機械（無人建機・農機等）
各システム及びネットワークの向こう側にある見えざる手（次世代人工知能と日々高度化するソフトウェア）

独り暮らしの高齢者等の安全・安心な生活の実現
あらゆる世代の人に寄り添った快適なサービスの提供

生産・製造現場での人間との共働、無人化

あらゆる世代の人の外出・移動を支援するシステムの実現

インフラの維持・管理
の高度化

自動走行
システムの実現

出典：総務省作成資料を一部変更

9

ＩｏＴ/BD（ビッグデータ）/ＡＩ（人工知能）時代の到来 モ ノ の 生 産 や サ ー ビ ス の 提 供 に つ い て 、 現 実 空 間 と サ イ バ ー 空 間 を 先 端 的 な IoT に よ り つ な い で 、 膨 大 な
ビッグデータをAIにより解析することで高度化を図る「サイバーフィジカルシステム」（CPS）の実現
 ＩｏＴ/BD/ＡＩ時代においては、様々な産業において、CPSの進展により、ハードウェアシステムに係るノウハウ・レシピがオープン化（透明化）され、① データ駆動によるソフトウェアのレバレッジによる価値形成② 国際的なビジネスエコシステムへの組込みによるハードウェアのコモディティ化
を通じて、付加価値の源泉がハードウェアからソフトウェアに移行。産業構造を大変革させ、「データ」と「プラットフォーム」と「人工知能」を制するものが勝つというゲームチェンジが起きる可能性あり。

ビジネスで価値を生み出す要素
２０世紀（ヒト・モノ・カネが重要）

IoT/BD/AI 時代（データ・ソフト・サービスが重要）

熟練工による「巧みの技」

ＡＩとロボットで安価・迅速に需要に応じた
少量多品種生産経験と勘によるカイゼン

データ解析による自動最適化

効率的に量産できる工場が希少価値

製品＆サービスの設計力が希少価値

ハードの機能/性能で差異化

デザイン・ソフト・サービスで差異化

社内業務プロセスの効率化

サプライチェーン、さらにビジネス全体の自動最適化

供給側の宣伝広告でブランド・市場を作るデータで賢くなった顧客がブランド・市場を作る

大企業に資金が集まる

優れたアイデア・技術に資金が集まる

IoT/BD/AI 時代を迎え、価値を生み出す要素が大きく変化
出典：総務省作成資料を一部変更

10

ＩＣＴ投資の日米比較
これまでのIT予算を増額する企業における増額予算の用途（日米比較）※出典：一般社団法人 電子情報技術産業協会（JEITA）、IDC Japan（株）「ITを活用した経営に対する日米企業の相違分析」調査結果（2013年10月）（参考）「平成28年情報通信に関する現状報告」（「情報通信白書」）より引用。
出典：総務省作成資料を一部変更

11

立ち遅れているデータ利活用
日本企業のデータ利活用状況

IoT導入状況（2015年）と今後の導入意向（2020年）
プ
ロ
①
②
ダ (%)
ク 100
ト
米国②
に
お
け
中国②
る
ドイツ②
導 80
入
率
英国②
プロダクト先行
（
韓国②
Ｉ
ｏ 60
Ｔ
を
活
用
日本②
し
た 40
米国①
新
商
プロセス先行
ドイツ①
品
中国①
・
サ
日本①
ー 20
ビ
韓国①
英国①
ス
の
開
発 0
・
提
0
20
40
60
80
100
供
(%)
に
プロセスにおける導入率
係（ＩｏＴを活用した業務効率化の進展度）
る
進
展
度
）

2015年

2020年

（出所）「平成28年情報通信に関する現状報告」（「情報通信白書」）
出典：総務省作成資料を一部変更

12

ユーザー企業のIoTへの投資意欲を高めることが必要○日本、米国、英国、ドイツ、韓国及び中国の6か国の企業を対象に、IoTによって今後自産業・業界における市場規模がどの程度拡大するか（＝市場拡大に対するIoTへの期待）を尋ねたところ、日本企業は他国企業と比べ、低い水準の回答となった。
○日本企業では特に非ICT企業においてIoTへの期待が低い。
（他国企業では、概ね非ICT産業におけるIoTへの期待は、ICT産業におけるIoTへの期待の0.8倍だが、日本企業では0.5倍。）
20 %y = 0.8177x + 0.9154

2020年におけるＩｏＴによる自産業の市場拡大に関する予測
R² = 0.7649

米国

中国
15 %

非
Ｉ
Ｃ
Ｔ
産
業
10 %
市
場
拡
大
予
測
5%

韓国
英国
ドイツ

日本

0%
0%

5%

10 %

15 %

20 %

25 %

ＩＣＴ産業市場拡大予測（出所）「平成28年情報通信に関する現状報告」（「情報通信白書」）
出典：総務省作成資料を一部変更

13新たな動き：「シェアリングエコノミー」 （× IoT）
場所・乗り物・モノ・人・お金などの遊休資産をインターネットを介して貸借・売買・交換することでシェアしていく新しい経済の動き
Airbnb（米国）Uber（米国）

個人宅の空き部屋をネットを介して、旅行者に対して仲介するサービス（「民泊」）

一般のドライバーと移動を希望する者をマッチング
するサービスSpace Market（日本）TIME「お寺で研修会」「映画館で社員総会」など場所の貸し借りを仲介するサービス「英日翻訳手伝います」「犬の散歩代わりにします」など個人のスキルをシェアするサービス

CHIKET（日本）

出典：総務省作成資料を一部変更

14

日本の労働人口の49％が人工知能やロボット等で代替可能との指摘•

ＮＲＩでは、英オックスフォード大学のマイケル Ａ．オズボーン准教授等との共同研究により、日本の601職種についてコンピュータで代替される確率を試算。
※ コンピュータで代替とは、ある職種に従事する１人の業務すべてをコンピュータが代わって遂行できる
技術的代替の可能性

人工知能やロボット等による代替可能性が高い労働人口の割合

49%

47%
35%

マイケル A. オズボーン准教授
労働政策研究・研修機構「職務構造に関する研究」の601職種・30因子の定量データ

日本

英国

米国

※米国データはオズボーン准教授、フレイ博士の共著“The Future of Employment”（2013年）、
英国データはオズボーン准教授、フレイ博士、およびデロイトトーマツコンサルティング社による報告結果（2014年）【代替可能性が高い職業（例）】【代替可能性が低い職業（例）】・行政事務員（国・地方）・銀行窓口係
・警備員
・スーパー店員 ・配達員
・電気通信技術者 ・路線バス運転者

・カウンセラー・デザイナー・教師
・ディレクター
・医者
・俳優
・評論家
・ミュージシャン等

等

出典：NRIと英オックスフォード大学マイケル Ａ．オズボーン准教授等との共同研究（2015年）から総務省が作成

15

（参考）産業革命とラッダイト（機械打ち壊し）運動• ラッダイト運動（Luddite movement）とは、イギリス中・北部の織物工業地帯で、1870年代後半から1810年代に発生した機械破壊運動である。
• 機械使用の普及により、失業･賃金低下を恐れた手工業者・労働者が起こした産業革命に対する反動とされる。
※ 「ラッダイト」とは、ニット製造機を壊したネッド・ラッドという者に由来とすると言われているが、実在も含めて真偽不明である。

• 労働運動の先駆ともされるが、雇用・賃金体系の見直しではなく、機械という生産手段の破壊を対象としたことについて、後世の批判がある。
• 結果としては生産性の飛躍的向上により労働需要は増大。しかし、一時的には失業が増えるな
ど、雇用増とのタイムラグや求められる人材のミスマッチなどが発生• IoT/AI時代にも、求められる人材の能力が変わる可能性が高く、再訓練・生涯教育などの手当てが必要
出典：Wikipediaなどを参考に作成

出典：「ラッダイト運動」についてのグーグル画像検索結果より

16

欧米における新たなIoT戦略
 今後、ビッグデータ・人工知能・IoT・ロボット等の先端技術が極めて重要となるが、欧米では、最先端のICTを活用してモノの生産やサービスの提供等をサイバー空間とつないで高度化を図る「サイバーフィジカルシステ
ム」（CPS）の実現に向け、新たなIoT戦略を打ち出しており、それを踏まえて技術開発に取り組んでいる。
米国の動向『スマートアメリカチャレンジ』•

米国政府が実施するIoTによる生活水準の向上、雇用創出、新規ビジネスの機会創出、経済活性化への寄与を目的とした産学官連携でIoTの社会実装を促すプログラム。

•

IoTに対応したネットワーク技術の開発、ネットワーク
環境の構築を行うとともに、同環境を活用した住宅、輸送、セキュリティ、製造業、ヘルスケア、エネル
ギー等の分野でIoTの効果を測定するための実証試
験を一体的に実施。

ドイツの動向『 Industrie 4.0 』• 「ハイテク戦略2020」におけるアクションプランの１つ。
産官学共同でセンサーや自ら考えるソフトウェア、
機械や部品の情報蓄積・相互通信を実現して、生産工程を高度化し、製造分野の国際競争力強化を目指す。
• 複数の工場をネットワークで接続するとともに、「CPS（Cyber Physical Systems：サイバー空間と現
実の物理空間を効率的に連携させるシステム）」で『考える工場』を実現することが目的。
第１次産業革命

第２次産業革命

第３次産業革命

機械化

電力化

自動化

出典：総務省作成資料を一部変更

第４次産業革命17

情報通信インフラ・技術の発展

情報通信基盤（ブロードバンド）の進展①
固定系

移動系

● ＦＴＴＨ（光ファイバ）は、平成20年６月にＤＳＬ契約数を超
え、現在、固定系ブロードバンド全体の約73％を占める。

● ３．９世代携帯電話（ＬＴＥ）アクセスサービスの契約数
は、前年度比約1.3倍と増加。

（万契約）

（万契約）

3000

光ファイバ
2,758万

FTTH

8,500
8,000

ＤＳＬ
2500

ＣＡＴＶ
ＦＷＡ

7,500

FTTHがDSLを逆転（平成20年6月）

7,000

３．９世代携帯電話
３．９世代携帯電話（LTE） （LTE）
8,275万ＢＷＡ

１年で約1.3倍増加

6,500
6,000

2000

5,500
5,000
4,500

1500

4,000

CATV
671万

1000

BWA
3,088万

3,500
3,000
2,500
2,000

500

0

1,500

DSL
332万

FWA
1万

平成 13年 14年 15年 16年 17年 18年 19年20年21年 22年23年 24年 25年 26年27年※ 平成22年におけるCATVアクセスサービスについては、一部事業者より集計方法の変更が報告されたため、前年度との間で変動が生じている。
※ FWA:Fixed Wireless Access（固定無線アクセス）
平成27年12月末時点※ DSL:Digital Subscriber Line（デジタル加入者線）

1,000
500
0

平成 21年
※

22年

23年

24年

25年

26年

27年

BWA：Broadband Wireless Access（広帯域移動無線アクセス）

平成27年12月末時点

総務省作成資料を一部変更

出所：電気通信事業報告規則に基づく報告

情報通信基盤（ブロードバンド）の進展②（国際比較）■ ＮＴＴ東西等のネットワークの開放を制度上義務付け、通信市場における競争を促進する政策をとってきたことにより、世界最高レベルのＩＣＴ基盤を実現
固定・モバイル分野

固定通信分野利用可能世帯光ファイバの契約数の割合

単位速度当たり料金（固定ブロードバンド）（固定ブロードバンド）（超高速ブロードバンド）

 OECD加盟国中,１位

 OECD加盟国中,最安値

 99.98% （2015年3月末）＜参考＞
日：73％、米：9％、仏：4％、独：1.3％、
韓：69％ （2015年６月） ［出典：OECD］＜参考＞
1Mbps当たり料金（2014年９月）日：$0.02、米：$0.59、英：$0.32、仏：$0.10、
独：$0.32、韓：$0.22［出典：OECD］＜参考＞
米(AT&T)：23%、英(BT):15%、
独(DT)：25% （2011年調査時）［出典：英国通信庁（Ofcom）］

モバイル分野３Ｇ（第３世代携帯）の契約数比率

100人中のモバイルブロードバンド契約数比率

 100％（世界に先駆けて実現） ２位（フィンランドに次ぐ）＜参考＞
各国は２Ｇも利用。OECD諸国の3G比率平均は44％（2011年末）。
日本では2Gは2012年７月に終了。
［出典：OECD］＜参考＞フィンランド：138.8（758万）、日本：130.5（16,576万）、スウェーデン：118.1（1,146万） （2015年６月）［出典：OECD］

出典：総務省作成資料を一部変更

20ハードウェア性能の飛躍的な進化 ハードウェアのＣＰＵの計算速度、ストレージの容量、ネットワークの速度は指数関数的に進化。コンピュータの演算速度の向上と相まって、より大容量のデータを伝送・蓄積し、より短時間での分析が可能となっている。

【ハードウェアの進化】【演算速度の向上】（出典）平成２６年版情報通信白書

総務省作成資料を一部変更

21

ＩＣＴ分野の発展に関する経験則 ムーアの法則
半導体の集積密度：「18ヶ月で2倍」（性能向上）
Intel社の創設者の一人であるGordon Moorが1965年に提唱

 ギルダーの法則
通信網の帯域幅：「6ヶ月で2倍」
米国の未来学者・技術評論家George Gilderが1990年代後半に提唱

 ストレージの法則
データストレージ：「12ヶ月で2倍」

 メトカーフの法則
通信網の価値：「利用者数の２乗」に比例

出典：インテル社ホームページ

イーサネットの提唱者で米国スリーコム社の共同設立者としても知られるRobert
M. Metcalfeが1993年に提唱

総務省作成資料を一部変更

22先端的なIoTに必要な情報通信インフラ
 本格的なIoT時代には、あらゆるものがネットワークとつながり、付加価値の源泉がネットワークの向こう側（ソフトウェア）に移行 ⇒ 産業全体の知識化・ソフトウェア化の動きに対応し、多様なIoTサービスを創出するため、①超低遅延や②超大量接続を可能とするネットワークが重要 従来、ネットワークに接続されていなかったような機器までもが、ネットワークに接続されるようになるという前提で、ソフトウェ
ア上でのセキュリティ対策にとどまらず、ハードウェアを含めたシステムワイドなセキュリティ対策を行うことが重要。

多スマートシティ・スマートハウス② 膨大な数のセンサーとネットワークとの間の同時接続が必要な分野＜主として固定系IoT＞

スマート農業接続数

インフラ維持管理

自律型モビリティシステム
（電気自動車、農業機械、
工事車両、電気車いす、
サービスロボット、ドローン等）

少

多様なIoTサービスを創出する
ネットワーク・共通プラットフォーム

低（遅延許容度：高）リアルタイム性

機械制御
（工場等）

① ネットワークとの間の情報のやり取りに
超低遅延が必要な分野＜主として移動系IoT＞

自動走行

高（遅延許容度：低）
出典：総務省作成資料を一部変更

23

ＩｏＴを支える無線技術(ＬＰＷＡ)
5G?

消費電力
高

LPWA
LPWA(Low Power, Wide Area)とは、Bluetooth、
ZigBeeなどの近距離無線(〜数十m程度)よりも広い範囲をカバーし、LTEのような移動通信に比べて電力消費量が少なくコストが安い無線技術を総称する。用途に応じてＩｏＴのネットワークに用いる。

無線LAN

低

Wi-SUN, BLE, ZigBee
etc.
1m

 SIGFOX
フランスのベンチャー企業SIGFOX社が開発し、免許不要帯域を利用。料金・端末が低コストで到達距離が長いが端末側からの発信のみ。仕様はクローズのため、同社から権利を得た者のみサービスを提供できる。

 LoRaWAN
業界団体「LoRaWAN Alliance」で仕様が策定されるオープン規格で、誰でも導入可能。免許不要帯域を用いる。

 NB-IoT、eMTC
移動通信の標準化団体３ＧＰ
Ｐが仕様を策定しているもの。
免許が必要だが、移動通信事
業者は既存ネットワー用いることができ投資負担が少ない。
NB-IoTは、Narrow Band Io
Ｔ、eMTCは、enhanced
Machine Type Communicationの略である。

携帯電話(3G/4G)

LPWA (SIGFOX, LoRa, Ingenu,
LTE eMTC / NB-IoT...)
10m

100m

1km

通信距離

出典：日経コミュニケーション2016年４月号

名称

SIGFOX

LoRaWAN

RPMA

FlexnetNB-IoT

eMTC

推進団体

仏SIGFOX

LoRa
Alliance

Ingenu(旧OnRamp)

米Sensus

３ＧＰＰ

３ＧＰＰ

規格／仕様

クローズ

オープン

クローズ

クローズ

オープン
Cat-NB1

オープン
Cat-M1

無線局免許要否
規格／仕様
周波数帯域

不要
クローズ

オープン

日本920MHz帯、北米915MHz帯、欧州868MHz帯

要
クローズ

クローズ

2.4GHz280MHz

伝送速度

up:100bps
down:600bps

300～10kbps

up:62.4kbps
dn:156kbps

10Kbps

通信距離

郊外:30～50km
都市:3～10km

郊外:～8km
都市:3km北米:2.8km
欧州:9.2km

20k程度

その他

SIGFOX、またはパー 欧州や米国、ロシトナー企業による通 ア、韓国でサービス
信サービスを提供す 開始
るビジネスモデル
ＥＵを中心に北米などで事業拡大オープン

オープン

各通信事業者免許 各通信事業者免許
帯域
帯域

up:62kbps
dn:21kbps

up:300kbps
dn:800kbps(移動局1局あたり) (移動局1局あたり)
屋外：～15km

屋外：～15km

プライベートネット
欧州や米国でスマー 2016年6月に標準化 2017年に標準化を予ワーク向け技術か
トメーター向け通信 が完了。
定。
ら、IoT向け通信サー 方式として採用
2016年後半から携 狭帯域化とともに、繰
ビス(Machine
帯電話事業者を中心 り返し送信やパワー
Networkという名称)に採用が始まる見込 セーブモードなど導の提供にビジネスモ
み入したＩｏＴ向けの技
デルを転換術。ウエアレブルデ
バイスやスマートフォ
ン向けIｏTサービスを提供。

24

ＩｏＴを支える無線技術(ＷＰＡＮ)
5G?

消費電力

ＷＰＡＮ

高

無線LAN

WPAN(Wireless Personal Area Network)とは、家電などを無線で接続するための近距離無線（〜数十m程
度）ネットワークである。Bluetooth、ZigBeeなどが、用途に応じてＩｏＴネットワークに用いられている。
低

携帯電話(3G/4G)

Wi-SUN, BLE, ZigBee
etc.
1m

LPWA (SIGFOX, LoRa, Ingenu,
LTE eMTC / NB-IoT...)
10m

100m

1km

通信距離

出典：日経コミュニケーション2016年４月号掲載資料を一部変更

 Wi-SUN
Wi-SUN（Wireless Smart Utility Networks）は、ＮＩＣＴが開発し2012年にIEEEで国際標準化。業界団体「Wi-SUNアライアンス」でWi-SUN対応機器の相互接続性等の認証を行う。

 Bluetooth/BLE
Bluetooth SIG が策定するプロトコル。最新バージョンは 4.2 である。BLE(Bluetooth Low Energy)は、Bluetoothの拡張仕様の一つで、Bluetooth 4.0規格の一部として策定された。 iBeacon は
BLE を使った技術。

名称

Wi-SUN

ZigBeeBluetooth

推進団体

Wi-SUN Alliance

Wi-Fi Alliance

Wi-SUN Alliance

規格／仕様

IEEE802.15.4g

IEEE802.15.4

IEEE802.15.1

無線局免許要否
周波数帯域
伝送速度
通信距離

 Zigbee
Zigbee Allianceにより2004年に策定された規格。M2M
やIoTに関連する、ワイヤレスセンサネットワークを想定して策定された規格

その他

不要
920MHz帯
50k～400kbps
１km

2.4GHz20k-250kbps
100m

日本の情報通信研 ・消費電力が小さい
究機構(NICT)が中 さい
心となって開発され ・メッシュ(網の目状たプロトコル。近い到 の)ネットワークの構達距離やマルチホッ 築が可能
プ通信が大きな特徴。

2.4GHz
1M-24Mbps
数m-100m
・全世界で共通仕様となっており、無線局免許不要で、各国のBluetooth製品と相互接続させることが可能。
・周波数ホッピング方式（FHSS：Frequency
Hopping Spread
Spectrum）を採?することにより、干渉する周波数を発する機器が周囲に存在していても、その影響を極めて少なくすることができる。

25

（参考）近畿管内におけるＬＰＷＡサービス等の動向

移動通信事業者等からのＩｏＴに関する電波利用ニーズの高まり
周波数再編
の検討

平成２８年１１月改訂周波数再編アクションプラン
・９２０MHｚ帯小電力無線システムの高度化のための技術検討を平成２９
年３月末までを目処に行う。
・今後、９２０MHｚ帯、２．４GHｚ帯及び５GHｚ帯を利用するＩｏＴシステムに関連した周波数有効利用のための研究開発を推進。
・今後、無線LANやIoＴシステムにおける周波数逼迫に対応するための研究開発を推進。 など

近畿管内で事業者によるＬＰＷＡサービスがスタート■西日本電信電話（株）がフィールドトライアルを実施中 【LoRaWAN】①農業における給水・温度等の遠隔制御（積水化学工業 平成２８年６月～ 滋賀県野洲町）②空調機のシステム管理（ダイキン工業 平成２８年１１月～ ）③ゴルフカートの運行管理（ジーアサプライ 平成２８年１２月～） など■京セラコミュニケーションシステム（株）が本年２月から順次サービス開始 【SIGFOX】
・水道・ガス・電気などの社会インフラ、AED・空調などの設備、健康管理・見守りなどのヘルスケア、物流、農業などを予定。

今後の制度整備の動き
電波利用ニーズの更なる増加やIoT時代に対応可能な新たな無線システムの実現

新世代モバイル通信システム委員 ワイヤレスＩｏＴ
アドホックグループの設置
IoT時代のICT基盤として第５世代移動 通信システム（５Ｇ）が期待されており、2020年の５Ｇ実現に向けた制度整備を行うため新世代モバ
イル通信システムの技術的条件について検討を開始。

26

人工知能の進化と研究開発の変遷
 人工知能は、1950年代後半～1960年頃の第一次ブーム、1980年頃～1990年頃の第二次ブームを経て、現在、機械学習の一種である深層学習（ディープラーニング）が画像認識において高い能力を見せ始めたことが発端となって期待が高まっている。
••••

人工知能「アルファ碁」が、プロ棋士に3連勝（4戦目は人間の勝利）（2016年）
Googleがディープラーニング技術を活用しAIに「猫」を認識（2012年）
コンピュータによる物体認識の精度を競う国際コンテストILSVRC （ImageNet Large Scale Visual
Recognition Challenge）で ディープ・ラーニングが圧勝（2012年）
電王戦で人工知能が米長邦雄永世棋聖に勝利（2012年）
深層強化学習に基づく囲碁ソフト
ワトソン(IBM)がクイズ番組で勝利(2011年) 「AlphaGo」が欧州チャンピオンのプロ棋士に勝利 (2016年)

Geoffrey Hinton氏（カナダ、トロント大学）らの研究グループがディープ・ラーニングを考察(2006年)

Deep Blue(IBM)がチェスで勝利(1997年)
福島邦彦氏による脳科学研究に基づく
ネオコグニトロン（※）の発表 (1979年)※視覚パターン認識に関する階層型神経回路モデル。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の原型。

冬の時代

冬の時代

現在～機械学習・表現学習の時代
2010年代～・ウェブとビッグデータの発展
・計算機性能の飛躍的向上

第２次ブーム～知識表現の時代
1980～1990年代・専門家の意思決定を再現する「エキスパートシステム」の出現。
人の知識・常識を網羅的に記述、管理することの困難さが判明。

第１次ブーム～探索・推論の時代
アラン・チューリング
によって「人工知能の概念」提唱(1947年)

1956～1960年代「人工知能(AI)」の原型が生まれる。
当時のAIでは極めて簡略化された問題しか解けないことが判明。

「人工知能」という言葉の出現＠ダートマスの夏期研究会(1956年)

世界初のコンピュータENIAC(1946年)【出典】 「人工知能の未来‐ディープラーニングの先にあるもの」松尾豊氏（東京大学）、「人工知能が拓く新たな情報社会」神田武氏（ＮＴＴデータ経営研究所）の資料を基に作成

総務省作成資料を一部変更

27

（参考）IoTの先進事例

ヘルスケア分野におけるIoT・ビッグデータ利活用の先進事例【グーグルのスマートコンタクトレンズ】【広島県呉市のデータヘルス活用の事例】

・グーグルが開発したスマートコンタクトレンズは、眼内の涙液から血糖値を測定し、モバイル機器にワイヤレス送信。これにより、糖尿病患者の継続的な血糖値レベルの測定が可能。
・2014年7月にスイスの製薬大手Novartis傘下のAlcon社がライセンスを受けることで合意。

・呉市では、国保患者のレセプト情報を㈱データホライゾン社が開発したアルゴリズムを活用して分析。
・糖尿病患者から重症化リスクの高い患者５０～７０名程度を抽出し、集中的な食事等の指導を行うことで、年間10人程度重症化を抑制し、医療費を削減。（重症化し透析治療を行う場合の医療費は年間約６００万円）･レセプトデータ分析によるジェネリック医薬品の差額通知を継続することで８割が実際に切替え（▲約２．０億円）
・他の取組みもあわせて、約２．９億円の医療費削減に成功。
（本事業の事業費は、約2800万円～3700万円（被保険者1人当たり500円～
660円相当））[㈱データホライゾン資料を基に総務省作成]【ＩＢＭのワトソンの事例】■ ＩＢＭの学習するコンピューター「ワトソン」は、医療データや1200万ページの文献などを基に800種類の乳がんの治療法から最適な治療法とその根拠を医師に示すことで、医師の意思決定を支援。

【ルナルナ（㈱エムティーアイ）】
・８００万人のビッグデータ分析から、（１）精度の高い排卵日予測、（２）もっとも妊娠確率の高い日を予測
日本の新生児100万人／年のうち、約10％の誕生に貢献

29
出典：総務省作成資料を一部変更[第２回クラウド時代の医療ＩＣＴの在り方に関する懇談会 ㈱エム
ティーアイ資料を基に総務省作成]

マイナンバーカードの活用を想定した母子健康情報の提供（群馬県前橋市）
マイナンバーカードの活用を想定した母子健康情報提供
課
題

実
証
内
容

 健康管理の分野においては、医療機関や小学校、幼稚園等における健康診断情報などが一元的に管理されておらず、市民にとって情報を入手しにくい状況であることが課題。

 幼児や児童を持つ世帯を対象に、過去の母子健康手帳の記録を電子化。現在の健康記録と結びつけ、予防接種記録
や医療機関、保健センター、小学校等における検診情報も記載することで、一貫した子供の健康情報を提供。ＩＣカード
をリーダー等にかざすだけでログインできるシステムを実装。
 また、診療所や拠点病院等の医療機関間で検査画像等の画像情報を共有し、ＩＣカードを用いた個人認証により閲覧出来る仕組みを構築。

 マイナンバーカードの配付開始後は、マイナンバーカードを使用。
成
果
・
効
果

 電子母子健康手帳については、実証実験に参加した市民へのアンケートでは８割以上がサービスの継続・実用化を希望。
 上記システムの自立的・継続的な運営を担う組織を設立（平成２７年３月）。
群馬県前橋市は、総務省からの支援により、ＩＣＴ街づくり推進事業（H25・26年度）を実施。

母子健康情報
保健
センター
小児科

小学校

・乳幼児健診
・予防接種

・定期検診
・予防接種

等

●健康診断結果●電子おくすり手帳●日記機能●成長記録グラフ●予防接種●子育てサイトリンク

出典：総務省作成資料を一部変更

ＩＣカードでシングルサインオン

データを反映マイナンバー
カードに移行パソコンやタブレット端末で閲覧30農業分野におけるIoT・ビッグデータ利活用の先進事例【IoTを活用した農業の生産性向上・高付加価値化】■ みかんの園地にセンサーを設置することにより、糖度等の情報を定量的に把握。
■ センサーから取得したデータに基づき、伐採による日照量の調節等を行うことで、収穫量が増大するとともに、収穫量のうち高糖度ブランドみかんの割合が1.5倍以上に増加。（20%→32%）■ 収穫量のうち高糖度ブランドみかんの割合については、最大で3倍にまで高められると試算。

果樹園

果樹試験場
9/25-26

3.5
3.0

2.5

データ提供、分析(-MPa)

データ記録、活用

2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
0:00

味一みかん栽培実践

クラウド

各種データ記録

12:00

0:00

12:00

0:00

12:00

0:00

遠隔アドバイス

サービス

知見の提示

仮説の評価、検証

知見の発見

フィードバック

システムベンダー

フィードバック① センサーやスマートフォンで情報収集・蓄積・共有② 樹木1本ごとに番号を付与し、園地を見える化
データに基づき
樹木を伐採③ 収集データから各種アドバイスを出すシステムを提供
出典：総務省作成資料を一部変更

31金融分野におけるIoT・ビッグデータ利活用の先進事例（フィンテック）
・仮想通貨とそれを支えるブロックチェーン（※）の仕組み：フィンテック革命の代表例
限られた人だけが受けている金融サービスの大衆化（設立間もないスタートアップ企業が中心）（例）ケニアの「Ｍ－ＰＥＳＡ」は、フィンテックの一種
銀行口座を持たない人（アンバンクド）でも、携帯電話さえさればＳＭＳを用いてお金のやりとりが可能。
登録者数は2000万人を超え、ケニアのＧＤＰの３割に相当するお金のやりとりを実現。
首都ナイロビでは強盗・凶悪事件が減少。
（※）ブロックチェーン：Ｐ２Ｐ（ピア・トゥ・ピア）技術を利用した分散ネットワーク上で、トランザクションを管理する「分散型台帳」＜フィンテックの銀行業務に対する主な影響＞

BeforeAfter

有料の銀行振り込み

無料の送金アプリが定着

店舗・サイトにカード決済機能（手数料1～10％）

無料のカード決済が普及

高コストの海外送金（手数料3000～5000円）

仮想通貨やその仕組みを活用。
ほぼ無料に。

決算書類や不動産担保の有無を重視

日々の資金・商品の動きで与信判断

企業より信用力が低い個人は高金利

ネット上の個人情報や購買行動を活用し、低利で貸し付け専門家が投資指南。手数料率1.5～2.5％

コンピューターが指南。手数料率1％未満（従来の銀行の送金）

直接送金不可新サービス（例） ロボアドバイザー（株式型）クラウドファンディング

代替サービス（例） ブロックチェーン
Ｐ２Ｐによる海外送金
オンライン融資

補完サービス（例） 家計簿アプリ
モバイル銀行（ブロックチェーンによる仮想通貨の送金）

出典：総務省作成資料を一部変更

直接送金可能32

教育分野におけるIoT・ビッグデータ利活用の先進事例
実施主体

株式会社デジタル・ナレッジ

実践校名

宮城県登米市立中津山小学校

実証概要

・小中学校の各科目ごとに、生徒一人ひとりに教科書レベルの「習熟度マップ」を作成
・学習塾であるペガサス社と協力し、ペガサス社所有の小中向けの問題データベース（約120,000題）に学習タグを付与、「学習・教育・クラウド・プラットフォーム」にアップロード。
・生徒がタブレット等で取り組んだ問題の学習履歴データを蓄積、そのデータを基に「習熟度マップ」を作り、知識の穴を視覚化
学校・塾・家庭での学習記録をつなぐことで、生徒の個別習熟度に沿った最適な学習指導環境を提供する
アダプティブ・ラーニングを実現。
コンテンツ解析業者
または学習塾

当事業：ペガサス社
教科書レベル問題
約 120,000題

学習履歴データを習熟度マップに変換

学習タグ付きのHTML5コンテンツ

授業中・後の演習問題、または宿題としてコンテンツ利

知識の穴を可視化

習熟度マップを学校、学習塾、家庭で利用

パーソナルデータス
トア

当事業：中津山小学校

用

学習履歴データをマッ
ピング

当事業：アスデザイン

学習タグ付きのHTML5コンテンツを提供

学校

科目ごとに生徒一人ひとりの習熟度マップを作成

家庭

学習履歴デー
タをソフトウェアが送信

学校「何を学んだか」ではなく、「これから何を学ぶべきか」を提示する
アダプティブラーニング（個別習熟度対応学習）を学校と民間教育事業者（塾）、家庭が連携して児童・生徒が実践できる環境を構築する。

出典：総務省作成資料を一部変更

33

住宅のＩｏＴ化：ホームネットワークとＨＥＭＳのイメージ
 住宅の省エネ管理を行うＨＥＭＳは、住宅内のＡＶ・ＰＣ・印刷機器、各種家電、設備機器を結ぶホームネットワークと一体化し、住宅全体のＩｏＴ化を推進
 各機器を接続するネットワークで、作動状況のデータ（消費電力を含む）を集め、住宅内を最適化 ＝ Internet of Houses 個別に着目するとInternet of Home Appliances※HEMS: Home Energy Management System

ホームネットワーク
AV・PC系デバイス

コアネットワーク

通信
ホーム
ゲートウェイ

Ａルート

Ｂルート（電力事業者～スマートメーター間） （スマートメーター～HEMS機器間）
スマート
メーター

電力

無線

有線

有線（PLC）

住宅設備系デバイス

通信
光ファイバー

電力会社

白物家電系デバイス

マルチホップ無線
PLC

1：N無線（3G、PHS、WiMAX等）

HEMS機器
無線LAN
920MHz無線
PLC

創エネ、蓄エネ機器

通信機器・その他

出典：総務省作成資料を一部変更

34

政府の取組み

安倍内閣総理大臣の方針

安倍内閣総理大臣施政方針演説（平成28年１月22日 第190回国会）
人工知能、ロボット、IoT、宇宙など、次世代を切り拓く挑戦的な研究を支援し、大胆な規制改革によって新しい可能性を開花させてまいります。

安倍内閣総理大臣施政方針演説（平成29年１月20日 第193回国会）
チャレンジを阻む、あらゆる「壁」を打ち破ります。イノベーションを次々と生み出すための、研究開発投資、そして規制改革。安倍内閣は、三本目の矢を、次々と打ち続けます。
医療情報について、匿名化を前提に利用可能とする新しい仕組みを創設します。ビッグ
データを活用し、世界に先駆けた、新しい創薬や治療法の開発を加速します。
人工知能を活用した自動運転。その未来に向かって、本年、各地で実証実験が計画されています。国家戦略特区などを活用して、自動運転の早期実用化に向けた民間の挑戦を後押しします。
出典：総務省作成資料を一部変更

36

ミクロ・マクロ政策に関する政府の検討体制
2016年夏まで

2016年秋以降

経済財政諮問会議

存続

経済財政諮問会議（骨太の方針）内閣府設置法18条

規制改革会議衣替え

規制改革推進会議

内閣府設置法31条

働き方改革実現会議

総理大臣決裁新設
国家戦略特区
諮問会議

存続

国家戦略特区
諮問会議

まち・ひと・しごと創生会議

存続

まち・ひと・しごと創生会議

国家戦略特区法29条
まち・ひと・しごと
創生本部決定未来投資会議 （成長戦略） 日本経済再生本部決定
産業競争力会議
未来投資に向けた
官民対話
第4次産業革命
官民会議（予定）

構造改革徹底推進会合
集約

ローカルアベノミクス（農業・観光・スポー
ツ・中小企業等）の深化
医療・介護－生活者の暮らしを豊かに企業関連制度改革・産業構造改革－長期
投資と大胆な再編の促進

第4次産業革命・イノベーション

37

日本再興戦略2016 （H28.6.2）
第１ 総論
Ⅰ 日本再興戦略2016の基本的な考え方(第４次産業革命と有望成長市場の創出)
今後の生産性革命を主導する最大の鍵は、IoT（Internet of Things）、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。

Ⅱ 日本再興戦略2016における鍵となる施策
１．600兆円に向けた「官民戦略プロジェクト10」
１－１：新たな有望成長市場の創出（１）第４次産業革命（IoT・ビッグデータ・人口知能）
IoTにより全てのものがインターネットでつながり、それを通じて収集・蓄積される、いわゆるビッグデータ
が人工知能により分析され、その結果とロボットや情報端末等を活用することで今まで想像だにできなかった商品やサービスが次々と世の中に登場する。

出典：総務省作成資料を一部変更

38

名目GDP600兆円に向けた成長戦略（「日本再興戦略2016」の概要）
出典：総務省作成資料を一部変更

未来投資会議へ
名称変更

39

「未来投資会議」始動 （2016.9.12～）【目的】
第４次産業革命をはじめとする将来の成長に資する分野における大胆な投資を官民連携して進め、「未来への投資」の拡大に向けた成長戦略と構造改革の加速化を図る。
【構成員】
総理（議長）、副総理（議長代理）、経済再生担当大臣、官房長官、経済産業大臣（以上副議長）、
総務大臣、文部科学大臣、科学技術政策担当大臣、規制改革担当大臣、ほか有識者６名
産業競争力会議（H25.１月～）
未来投資に向けた官民対話（H27.10月～）

集約

未来投資会議 第４次産業革命(Society 5.0)をはじめとするイノベーションの社会実装
 構造改革の総ざらい
2016年 9月12日（火） 第１回会合
2016年11月10日（木） 第２回会合
2016年12月19日（月） 第３回会合

下部組織
構造改革徹底推進会合
 第４次産業革命(Society 5.0)・イノベーション 企業関連制度改革、産業構造改革(長期投資と大胆な再編を促進)
 医療・介護（生活者の暮らしを豊かに） ローカルアベノミクス（農業、観光、スポーツ、
中小企業等）の深化
出典：総務省作成資料を一部変更

40

ＩｏＴ推進コンソーシアム
 IoT／ビッグデータ／人工知能時代に対応し、企業・業種の枠を超えて産学官で利活用を促進するため、総務省及び経済産業省の共同の呼びかけのもと、民主導の組織として「IoT推進コンソーシアム」を設立。（平成27年10月23日（金）に設立総会を開催。）
 技術開発、利活用、政策課題の解決に向けた提言等を実施

総 会

 会長
 副会長

会長

村井

純

慶應義塾大学 環境情報学部長兼教授

副会長

鵜浦
中西

博夫
宏明

日本電信電話株式会社 代表取締役社長
株式会社日立製作所 執行役会長兼ＣＥＯ運営委員会 （15名）
運営委員会メンバー

大久保 秀之
越塚 登
小柴 満信
齊藤 裕
坂内 正夫
志賀 俊之
篠原 弘道

技術開発ＷＧ（スマートIoT推進フォーラム）ﾈｯﾄﾜｰｸ等のIoT関連技術の開発・実証、標準化等

委員長

村井

三菱電機株式会社 代表執行役
東京大学大学院 教授
ＪＳＲ株式会社 社長
株式会社日立製作所 副社長
情報通信研究機構 理事長
産業革新機構 会長（CEO）
日本電信電話株式会社 副社長

先進的ﾓﾃﾞﾙ事業推進ＷＧ（IoT推進ラボ）

先進的なﾓﾃﾞﾙ事業の創出、規制改革等の環境整備

純

慶應義塾大学 環境情報学部長兼教授
須藤 修
堂元 光
徳田 英幸
野原 佐和子
程 近智
林 いづみ
松尾 豊

東京大学大学院 教授
日本放送協会 副会長
慶應義塾大学大学院 教授
イプシ・マーケティング研究所 社長
アクセンチュア株式会社 会長
弁護士
東京大学 准教授

IoTセキュリティＷＧ

データ流通促進ＷＧ

IoT機器のネット接続に関するガイドラインの策定等

データ流通のニーズの高い分野の課題検討等

協力

協力

総務省、経済産業省 等
出典：総務省作成資料を一部変更

41

人工知能技術戦略会議• 「未来投資に向けた官民対話」における総理指示を受け、2016年4月に「人工知能技術戦略会議」を設置• 本会議が司令塔となり、その下で総務省・文部科学省・経済産業省の人工知能（AI）技術の研究開発を連携• 本会議の下に「研究連携会議」と「産業連携会議」を設置し、AI技術の研究開発と成果の社会実装を加速化する。

出典：総務省作成資料を一部変更

42

世界に先駆けた「超スマート社会」の実現（Society 5.0)
～第５期科学技術基本計画（答申)より■ サイバー空間とフィジカル空間（現実社会）が高度に融合した「超スマート社会」を未来の姿として共有し、その実現に向けた一連の取組を「Society 5.0」※とし、更に深化させつつ強力に推進■ サービスや事業の「システム化」、システムの高度化、複数のシステム間の連携協調が必要であり、産学官・関係府省
連携の下、共通的なプラットフォーム（超スマート社会サービスプラットフォーム）構築に必要となる取組を推進※ 狩猟社会、農耕社会、工業社会、情報社会に続くような新たな社会を生み出す変革を科学技術イノベーションが先導していく、という意味を持つ■ 超スマート社会サービスプラットフォームに必要となる技術⇒ サイバーセキュリティ、ＩｏＴシステム構築、ビッグデータ解析、ＡＩ、デバイスなど■ 新たな価値創出のコアとなる強みを有する技術⇒ ロボット、センサ、バイオテクノロジー、素材・ナノテクノロジー、光・量子など

43総務省のIoT政策（情報通信審議会第二次中間答申（2016.7.7）より）
黎明期のインターネットが想定しなかった抜本的変化

 大量のデータの「収集」を可能とする技術（センサー、ネットワーク・ロボット、AI等）
 大量のデータの「流通」を支えるICTインフラ（IPv6、SDN/NFV、5G等）

指数関数的なデータの増加・多様化

我々が直面する社会変化

データが価値の源泉に
データ利活用による変化

 データがビジネスの主役となり、産業構造・就業構造が大転換
 社会経済の効率化（ICT）から 新たな社会経済の創造（IoT）へ
既存サービス分野の質の向上《健康医療、農林水産業、観光・・・》

複数分野をまたいだ
協調的イノベーション

新たなサービスの促進、産業の新陳代謝による人材の流動化《自動走行、ドローン・ロボット、スマートハウス・・・》

いま取り組むべき課題<生活に身近な分野に重点化＞

データによる付加価値を最大化するルールづくり

高品質のサービスを支える環境の確保

国際展開

利用者の「安心・安全」に係るルール（セキュリティ、プライバシー等）

世界最高水準のインフラ整備（ネットワーク、データ）

データ流通基盤等我が国市場の魅力向上「分野横断」を支えるルール（技術標準化等）

ネットワーク運用等に関する人材育成
人材の基礎となるプログラミング教育【参考】 「経済財政運営と改革の基本方針2016」（いわゆる「骨太の方針」）

Ⅱ成長戦略の加速等（１）生産性革命に向けた取組の加速
世界最高水準のITインフラ環境、その運用を行う人材の確保及び生活に密着した分野における利活用促進、サイバーセキュリ
ティ対策、知的財産戦略の推進、先端技術の国際標準化に、官民挙げて取り組む。
出典：総務省作成資料を一部変更

44

ＩＣＴ振興／利活用政策の全体像
日本再興戦略 等
地方創生
ローカルアベノミクス

経済成長を切り拓く
人材育成

地域

教育

世界最先端の
健康立国

一億総活躍
働き方改革

医療

雇用
・・・

ＩＣＴ

ＩＣＴ

ＩＣＴ

ＩＣＴ

ＩｏＴ、ビッグデータ、AIなどデータ利活用基盤の整備

情
報
通
信
の
革
命
的
発
展

ＩＣＴ利用環境の整備（サイバーセキュリティ対策等）

実証と実装の好循環を通じ重要課題を解決

実

証

先進的な利活用
モデルの創出実 装実証成果の地方への展開
出典：総務省作成資料を一部変更

45

インダストリー4.0／IoTによる産業構造変化

「インダストリー4.0」と「ＩｏＴ」を理解すための基礎
https://www.nri.com/~/media/PDF/jp/opinion/teiki/chitekishisan/cs201603/cs20160307.pdf• ＷＥＢ上から、左記の拙著
「『インダストリー4.0』と『ＩｏＴ』を理解するための基礎」
をダウンロードすることができます。（無料）• 製造業側から説明が一般的なインダストリー4.0を
ネットワーク側からＩｏＴとの関係で解説したものです。
• ぜひお読みいただければ
幸いです。

47

製造業が置かれた現状の認識⇒

構造転換が必要

新興国企業と米国ＩＣＴ企業からの挟撃を受ける日独企業
ブランド・デザインによる保護仏企業

ネット企業

ICT（クラウド）

装飾品、バッ
グ、化粧品等

データを自在に扱う者（コントローラ）の地位をめぐる争い

別次元の戦略
日本/独の企業
知的財産・ノ
ウハウと営業
秘密をめぐる争い
キャッチアップを目指す

新興国企業
中国、インド、
ベトナム、ミャンマー ｅｔｃ．

48

インダストリー4.0とIoTをめぐる議論の混乱
 議論がかみ合わない原因：人により異なる認識• インダストリー4.0は概念はとても大きい。注目する部分により、例えばＦＡ（工場の機械化）、
標準化の議論、あるいはmass customization、さらにＡＩや３Ｄプリンターの話に見える。ＩＣＴとＯ
Ｔ（オペレーションテクノロジー）との融合という人もいる。
• また、見る者により違うものが見える。完成品メーカー、部品メーカー、製造装置メーカーなどの立場により利害が異なるので、自己に都合よく見えてしまう。

 注目すべき点は、現象面か、目的・狙いか• 「すべてのものがインターネットにつながり、様々なデータを集めて分析・活用する」（IoT・IoE）という現象面に人は注目しがち。大切なのはＩｏＴ・ＩｏＥを使って「何を実現するか」• インダストリー4.0を現象面でみるとＩｏＴの業務プロセスへの導入（CPS、Cyber Physical Systemの発想）だが、狙いはスケーラビリティ（スピードを含む）とオープン・クローズ戦略

 米国発でＩＣＴ業界由来の「IoT」とドイツ発で製造業界由来の「インダストリ
ー4.0」の関係の理解が困難• ミクロのIoT（個々の装置、製品・部品）に注目するか、マクロのIoT（業務プロセス全体）に注目するかの区別がついていない人が多い。
• 各「業務プロセス内」においては、個々の機器・装置類の相互運用性を確保し、どのメーカーの機器・装置類でも使用可能化 → 競争による品質向上・低コスト化を図る。
• 各「業務プロセス」においては、ネットワーク化された機器・装置・インフラ等からのデータを収集・分析し、ノウハウ、匠の技、品質管理、部品管理、設備の保守・管理その他の業務プロセ
ス全体を可視化／デジタル化・ソフトウェア化 → 業務プロセスのモジュール化
49

インダストリー4.0を巡る誤解
 既に我が社では実現しているという誤解• 標準化・オープン性か、独自基準・囲い込みをめざすかの違いがある、• 「既に実現している」という場合、それは系列・パートナー企業だけに通用する独自基準過ぎないものが多い。
• インダストリー４．０の狙いは、知的財産部分をクローズ化・ブラックボックスとしたモジュー
ルをパッケージ化、インターフェイスを標準化・オープン化し、標準採用者は誰でも参入可能とする。 → 世界規模でのスケーラビリティを確保：新興国の需要増大に対応

 国内では既に実現しているという誤解• ファクトリーオートメーション的なイメージだと誤解する。また、主な導入対象地域をどこと考えるかで違いが生じる。
• インダストリー4.0の主な対象は先進国内ではなく新興国市場：膨大な需要対応に世界中の企業を使い、かつ主導権を保持・競争力を失わない（頭脳部分は本社・自国で保持）ことを狙っている。

 製造業の問題に留まるという誤解• 影響の範囲をどこまでと考えるか？
• 影響があるのは、製造業だけではない！農業、小売・流通業、医療、金融業その他のサービス等に展開（ドイツは強みのある製造業に焦点を当てているだけ）• たとえば、コンビニのような流通業のＰＯＳでは、インダストリー4.0が狙う業務プロセスのＩｏ
Ｔ化、店舗経営（業務プロセス）のサービス化が実現している。

50

ＩｏＴの区分とインダストリー4.0
 IoTは「製品＋ネット」から「部品＋ネット」というミクロの方向と「製品・部品の集合体＋ネット」(業務プロセス）というマクロの両方向へ深化「部品」レベル「製品」レベルInternet of Parts

モノがサー
ビス化

Internet of Products

ネットワーク
エンジン
タービン
：
：
etc.

＋センサー・チップ
ネットワーク＋センサー・チップ「業務プロセス」レベル
業務プロセスの中で使われている装置・機器、部品等のモノがそれぞれネットでつながり、全体としてのプロセスの状況が把握できるようになる。
業務プロセスの運営、機械・装置の保守・管理とデータの分析はネットを通じて行われ、メカ部分（ハード）と制御部分（ソフト）が分離していく。

業務プロセス
装置

Internet of “Business Processes”
機器

ネットワークネットワークインダストリー４．０が目指す方向

業務プロセスがサービス化⇒企
業から切り出されて独立事業化も51

CPS・ビッグデータ・クラウド・ＡＩ・３Ｄプリンター・ロボットの関係

CPS(Cyber Physical System)
Cyber（ＩＣＴ)領域

Digital Twin

Physical領域

ビッグデータ
プロセス

プロセス

ビッグデータ分析
シミュレーションプロセス

ビッグデータビッグデータPhysical
プロセス
プロセス
プロセス

最適化

Physical

ビッグデータ

制御･指示

etc.

支える技術の例
AI／Deep Learning etc.

プロセス
プロセス
プロセス

支える技術の例
３Dプリンター、ロボット、ＲＦＩＤ、センサーネットワーク etc.

52

「モノ」単体のスマート化：ネット接続による付加価値
顧客へのモノの販売から顧客が求める機能の提供へ(モノからサービス)
 コマツのKOMTRAX：販売後も位置、稼働状況（稼動時間、時間帯、異常など）をオンラインでモニターし、最適な利用方法を提示するとともに、適切な時期での点検、故障時の迅速対応などを実
現、盗難時には遠隔操作で停止 、三浦工業：オンラインによるボイラーの稼働状況の把握とメンテ
ナンス 、シスメックス：毎日ネット計測で医療検査機器の精度を確認、動作回数・エラーログなどのリ
アルタイム収集で異常時に素早く対応 、富士ゼロックス：印刷機の画質、トナー濃度、部品の磨耗状況等をネットで監視し異常を察知し、顧客に通知
 Googleの自動走行は、ICTの上のレイヤ側から、モノのサービス化を図ろうとしたもの【単体の販売】【ネット接続による付加価値を提供】
Ｘ(売り手)

Ｘ(売り手)

Y(買い手)

コピー機

Y(買い手)

ネットワークによる管理、機能の一部がネットへ
保守・管理データ収集(稼働状況、位置、etc.)

モノの売買

建機

売買+保守・管理・運用支援サービス等

ネットワークネットワークネットワーク

建機

コピー機

ボイラー

ボイラー

53

業務プロセスのＩｏＴ化による産業構造の変化と水平分業の実現－モジュール化・インターフェイスの標準化－
 各業務プロセスがＩｏＴ化することにより、各プロセスそれぞれがモジュール化、モジュール間のインターフェイスは標準化／モジュール内は差別化（オープン・クローズ戦略）→ 新興国でもすぐに業務開始可能：パッケージ化、”Plug and Produce”、本国でIoTによる管理
 モジュール（業務プロセス）ごとに参入が可能（水平分業）：産業がパソコン化！半導体産業みたいに 「業務プロセス」内でも使用される部品、各機器・装置類が標準化・相互運用性確保 → メーカー間の競争
 製造業のみならず、農業、小売・流通業、医療、金融業、サービス業等の業務プロセスで実現
Ｙ社の業務全体
モジュール全体のネット管理モジュール全体のネット管理サーバ（コントローラ）

サーバ（コントローラ）

α業務モジュールＡ Ｂ Ｃ Ｄ

個々の機器・装置
標準化、相互運用性
どのメーカーのものも使用可

モジュール全体のネット管理β業務モジュール

インターフェース
標準化

Ｅ Ｆ Ｇ Ｈ

サーバ（コントローラ）

γ業務モジュール

インターフェース
標準化

Ｂ Ａ Ｃ Ｆ

 個々の機器・装置は、それぞれのインターフェースが標準化され、互換可能（メーカー間競争)
 個々の業務プロセスもモジュール化（中はブラックボックスでよい）され、モ
ジュール間のインターフェースは標準化⇒業務プロセスごと取り換え可能

54

水平分業／スライスされたモジュールの独立・パッケージ化・サービス業化 モジュール（業務プロセス）が分離・独立（水平分業）し、パッケージで他へ提供／サービス業化 例えば、工場立ち上げ、ライン設定、（化学などプラントでの）廃棄物・環境処理、（鉱山業での）採掘業務など、これまで企業の一部だったものがモジュールとして切り出され、サービス業として他企業へ提供可能となる。 ⇒ すべての分野で垂直統合より水平分業の方が当たり前に。

モジュール全体のネット管理モジュール全体のネット管理サーバ（コントローラ）

α業務モジュールＡ Ｂ Ｃ Ｄ

モジュール全体のネット管理サーバ（コントローラ）

β業務モジュール

インターフェース
標準化※ 日本企業：終身雇用制の下で業務の切り出しは困難。垂直統合維持を好む傾向あり。
⇒ 日本企業の弱点

Ｅ Ｆ Ｇ Ｈ

サーバ（コントローラ）

γ業務モジュール

インターフェース
標準化

Ｂ Ａ Ｃ Ｆ

一部のモジュールが分離・独立し、他企業へサービスとして提供される。
新興国での生産（ファウンドリー化）

55

業務プロセスのＩｏＴ化は既存の競争力の源泉を破壊する
従来は人手と暗黙知に頼っていた現場の英知（ノウハウ、匠の技、品質管理、部品管理、設備の保守・管理など）が、ＩＣＴ（ネットワーク化で吸い上げたデータ解析）でできるようになる。 これは製造業だけでなく、医療、流通・小売り、農業などすべての産業で生じ、人間の優秀さに頼っていた
既存の競争力の源泉を破壊する。
匠の技
すり合わせ
品質管理
おもてなし
・
・
・

これからＩＣＴ化が進行
人の能力からICT化による飛躍的生産性向上

販売管理 例 POS
配送管理 例 GPS、追跡システム
在庫管理
財務会計
・
・
・

既にICT化進行

Quality ControlとScalabilityの両方を実現
品質とコストのイメージ
従来：100の品質のモノ・サービスを100のコストで展開
今後：ICTを用いて、例えば、新興国向け90の品質：50のコストで展開
さらに100の品質：80のコストで展開＋スケーラビリティ（生産能力・規模）の飛躍的増大

多品種少量生産／個別受注生産（Mass Customization)
顧客の個別注文を直接受け、IoTで自律的にコントロールされた生産過程（業務プロセス）にインプットすることにより、安い費用で個別の商品・サービスを提
供できる。

56

現場の頭脳部門の形式知化と本社機構への移動～ 日本型現場主義の崩壊／工場運営のサービス化 ～• 業務システムの運行管理部分が、暗黙知から形式知化され、現場部門から本社機構に移動• 従来は連携が弱かった本社機構のシステム部門と工場の運行管理部門システムの連携が進む。
• 本部（マザー工場）の指示で改善、設計変更、生産量調整などを行うようになる。その結果、ノウハウ・営業秘密を開放することなく、新興国での工場展開や外国の委託工場での生産が容易化し、新興国の膨大な需要に対応できるスケーラビリティを実現

今後の予想

従来の典型例
本社機構

システム
部門

連携が
弱い

本社機構
オフィス系
システムは
本社シス
テム部門
が導入

社内でも部分最適
システム部門と一体化
マザー工場？

頭脳部門（分析・調査・運
行管理）

現場(工場・店舗など)

データ
吸い上げ

指示

データ
吸い上げ

指示・要請

指示

業務運
行系シス
テムは現
場部門
が導入

データ
吸い上げ

委託先工場

取引先

自社工場
業務運行系（製造等）システム

頭脳部門（分析・調査・運
行管理）

人手による個別調整不要（匠の技、熟練工）

新たな収益源
（業務プロセスのパッケージ化・商品化と外販）

57

コンビニ業界：「店舗運営」のサービス化を古くから実現

大手総合スーパーフランチャイザー（本部）
売れ筋商品仕入、配送の手配とともに、陳列・店内レイアウト方法などの店舗運営の指示

競合

個人商店

個人商店

専門店

個人商店

専門店

販
売
状
況
・
購
運
入
営
店
指
情
示
報
等
の
デ
加盟店 ー
タ

＋

周辺のイベント・工事
当該地域の天候など、関連する環境
データと組み合わせ
分析

加盟店

加盟店

フランチャイジー
58

先進国の製造業はモノを作らなくなる：運営指導（サービス）業化• 先進国の製造業は、企画、設計、意匠、研究開発、データ収集・分析などの頭脳部分のみを国内マザー工場に残し、ＣＰＳ（サイバーフィジカルシステム）を通じて、工場運営ノウハウをパッケージ化して、新興国企業に対し、サービスとして提供 ⇒ 振興国企業にはすぐに事業を立ち上げることができる利点• 新興国企業の労働者に（過程は教えずに）結論のみ指示し、知的財産部分はブラックボックス化• 先進国企業は設備投資のリスクも負うことなく、新興国の成長力（企業活力、増大する需要）を取込み可能• 運営サービスは、工場に限らず、病院、銀行、農場、店舗、学校、鉄道など、あらゆる分野で可能化

先進国企業Ｘ
新興国企業が収益を上げれば上
げるほど儲かる
仕組みを構築マザー工場

運営指導業＝サービス業化（業務プロセスのパッケージ化・商品化と外販）

頭脳部門（分析・調査・運
行管理）

ＣＰＳを運営
指示

データ
吸い上げ

指
示

データ
吸い上げ

指
示

データ
吸い上げ

新興国企業Ｂの工場

新興国企業Ｃの工場

新興国企業Ａの工場
人手による個別調整不要（匠の技、熟練工がいなくても運営可能）59標準化により他社製品の組合せでも運営指導が可能／標準外製品を市場から締め出し• 現状では、指導企業は、被指導企業に同指導企業製の装置で揃えさせない運営サービスを提供できない。
• インターフェイスの標準化（インダストリー4.0対応装置）が進展すれば、先進国企業は自社製の装置とは独立に運営指導サービスに専念することが可能となる。
• 特定のメーカーにロックインされることを嫌う企業も顧客化• インダストリー4.0標準仕様外の製品を市場から締め出すことが可能

標準化前

標準化後
先進国企業Ｘ

先進国企業Ｘ

運営指導

運営指導
新興国の工場
Ｘ社製装置

Ｘ社製装置

標準外製品を市場から締め出し

新興国の工場
Ｘ社製装置

Ｘ社製装置

Ｙ社製装置

Ｚ社製装置
α社製装置

Ｘ社製装置

Ｘ社製装置

Ｘ社製の装置で揃えないと運営指導できない段階

β製装置

標準化され、どの会社の装置でも運営指導が可能な段階

60

主導権争い：データを握るのは誰か？（ネット企業 VS 既存企業）
ネット企業 米国企業が強い

既存企業（完成品・部品）
ドイツ企業が強い

ICT（クラウド）
進行中
自動車(自動走行)

本社によるコントロール

ドローン
３Dプリンター

データ
吸い上げ

改善
最適化
新商品開発・
サービス
etc.

データ
吸い上げ

工場・取引先へ指示（改善・最適化・新商
品・サービス開発etc）

61

（参考）

住宅の中の情報を集めるGoogle• グーグルは、家の中のデータを収集・分析することで、スマートハウスの中心となる戦略を持っていると思われる。ただし、2016年時点では必ずしも計画通りは進んでいないかもしれない。
• 将来的には、照明や洗濯機などの家電もグーグルの仕様に合わせる必要が出てくることもあり得る。

Nest Learning Thermostat
出典：ＮＥＳＴ

煙と一酸化炭素を検知するNest Protect
出典：SLindsey Turrentine/CNET グーグルは、2014年1 月にNest
Labsの32億ドルでの買収を発表
 Nest Labsは、家の温度調整を行う
サーモスタットや火災報知機を製造する会社で、同社のサーモス
タットは人工知能を搭載し、温度の自動調節でエネルギーを節約するものだが、他の家屋内機器のコントローラーとしての機能も有する。
 Googleは電力管理分野への進出も視野に入れているのかもしれな
い。
（参考）Introducing Works With Nest
https://www.youtube.com/watch?v=b
Pdltu-93pM

出典：CNET News 2014/01/17付記事を参考に作成

62インダストリー4.0は典型的な「オープン・クローズ戦略」
 「オープン・クロース戦略」：自社で手がける部分（クローズ）と他社にゆだねる部分（オープン）を分け、その間のインターフェイスを統制することで、自社に優位な国際分業体制を構築し、他社の成長力を取り込みつつ高い収益を挙げる戦略 （小川紘一「オープン＆クローズ戦略」参照）
 インダストリー4.0においては、• データの利活用するための中枢＝ＣＰＳプラットフォーム（ＩｏＴによるデータの分析・シュミレー
ション等のシステムで、知見を生む出す部分）をブラックボックスとしてクローズ化• 各装置・機械類について、データの種類・内容、収集・フィードバック方法、通信プロトコルなどのインターフェイスを標準化して、標準に合致すれば誰でも参入可能となるようオープン化
オープン・クローズ戦略
自社と市場の境界

クローズ領域
世界中のイノベーショ
ンをコ ア領域につなげる仕組み

自社のコア領域●オープンの例
・論文等による公表
オープン領域
・ＦＲＡＮＤ条件による ラ
イセンス
・標準化
等
境界を介してコア
領域 からオープン ●クローズの例
・秘匿化
市場へ
・特許権等による独占 等

出典：小川紘一「オープン＆クローズ戦略 増補改訂版」（2015年 翔泳社）を元に一部変更

63

ＩｏＴはモノ作りではSCMとPLMへのＩＣＴ導入
個人が関与する場合にはパーソナルデータ保護に注意
ＰＬＭ(Product Lifecycle Management)の各過程をデジタル化・モジュール化し、ネットワークで接続することで、必要なデータを入手・分析し、各過程を最適化する。同様にデジタル化・ネットワーク化されたＳ
CM(Supply Chain Management)と連携することで、ＰＬＭ／ＳＣＭを通じた全体最適を実現する。
Ｂ２Ｃビジネスの場合には、大量の顧客情報（パーソナルデータ）が含まれることになるので、個人情報保護との関係が重要となる。

PLM(Product Lifecycle Management)

各過程はそれ自体がモジュール化されているので外部へ切り出し可能 ⇒ 国際水平分業

製品設計
マーケティング
需要動向調査

重要な業
務プロセス

生産設計

(Supply Chain Management)

フィードバック
受発注

生産管理

顧客の利用状況
製品の稼働状況（保守・管理）顧客の使い方やニーズの分析

SCM

生産

製造実行
機器制御

物流(移送)

調整販売・保守製造業であっても、B2Cの場合には大量のパーソナルデータが発生（例：自動車）
流通・小売・医療のように消費者が対象の場合にはパーソナルデータの扱いが特に重要

64

（参考）

改正個人情報保護法でビッグデータ解析も容易に 平成27年の個人情報保護法改正で、世界に先駆
けて、ビッグデータ時代に対応し、本人の同意や目的による制限なしに用いることができる匿名加工情報が規定された。
 特定の個人を識別することができないように個人情報を加工したもので、加工基準（委員会規則）、
作成方法・安全管理措置（委員会規則・民間の個
人情報保護指針）の規定とともに、事業者による公表や再識別禁止などの取扱いについての規律が設けられた。
 汎用的な匿名化の方法は存在しないという結論を得たことから、技術的措置に加えて公表・再識別禁止などの制度的措置をとることで流通を図ることとした制度である。
 匿名加工情報には「容易照合性」は適用されない。

65

製造業における階層別システムとネットワーク環境要求される通信精度

ERP(Enterprise

1000ミリ秒以上

Resource Planning)

階
層
間 管
の 理
系
ネ シ
ッ ス
ト テ
ワ ム
ー
ク
化
が
必
要
制
御
系
シ
ス
テ
ム

会計・経営資源管理
イーサネットMES(Manufacturing Execution
System)

生産ラインの実行・管理

クラウドサービスに取り込まれていくのか？

1000ミリ秒以下

イ
ー
サ
ネ
ッ
ト

イーサネットSCADA/HMI(Supervisory Control and Data
Acquisition/Human Machine Interface )システムの監視とプロセス制御

100ミリ秒以下

インダストリー4.0コンポーネント ≒ ORiN(Open Resource
interface for the
通信規格OPC－UA
Network)

イーサネット
10ミリ秒以下

PLC(Programmable Logic Controller)
産業用イーサネット(標準なし) 例：PROFINET(シーメンス)、EtherCAT(ベッコフ)、EtherNET/IP(ロックウェル)が３大シェア
加えて、日本ではCC-Link(三菱電機)、MECHATROLINK(安川電機)

フィールドバス
ハードウェア（産業用ロボット、センサー、アクチュエーターなどの工場の装置）

1ミリ秒以下標
準なし

出典：川野俊充「通信規格の標準化」（「インダストリー4.0の衝撃」所収 2015年洋泉社MOOK）Ｐ140の図を参考に作成

66

ICTに対する経営者の姿勢を変えるきっかけが必要
日本企業は、終身雇用制、自前主義、現場主義、暗黙知、経営者の内部昇進の傾向 ⇒ ＩｏＴ・Industry4.0の時代に対応できない可能性
終身雇用制／自前主義／現場主義の呪縛• 終身雇用制のもとで、垂直統合を守り、水平分業のメリットを実現できない。
• 自前主義により、自社・グループ企業で顧客を囲い込もうとする。（オープン・クローズ戦略や標準化への対応で失敗）• ＩｏＴ・ＣＰＳ導入に協力するように強い現場を説得できない。

構造変化に気づいていない経営者• ＩＣＴは技術の問題だから経営者がやることじゃないとバカにするタイプ• ＩＣＴは難しい、わからない、やっておけと開き直るタイプ

目先の利益を優先する経営者• 今は儲かっているのだから、無理をしないでやり過ごそうと考える保身タイプ• 今のビジネスモデルは当面大丈夫、今これを壊すと将来は良くても現状の経営が悪化するからやれないと冷静に分析するタイプ

社内の利益相反を克服できない経営者• 設計部門・製造部門・販売部門、完成品部門・部品部門などの内部の部門対立を解消できないので、新たなビジネスモデルを採用できない。
67

ICTにより産業構造が変化する時代の課題
 業務プロセスのＩＣＴ化・モジュール化の中で何を守るべきかの合意作り
 何が困るのか、何を守るのか？例：巧みの技術を持つ中小企業のグローバル化を支援？

 構造変化に係る日本の立ち位置の見極めと改革の方向性についての世界への発信
 米 “Industrial Internet”、独 “Industry4.0”、仏 “Industry of the Future ”などの我が国の方向性の打出し

 IoT推進のための環境整備
 データの利用に関するルール作り（ガイドライン、標準契約など）、ＩｏＴ時代のプライバシー保護の在り方、
営業秘密流出防止等の産業スパイ対策 （業務プロセスのＩＣＴ化を想定した情報保護の制度）
 業務プロセス保護のためのサイバーセキュリティ（技術、啓発、情報共有など）、労働環境安全確保
 ＩｏＴのためのネットワーク環境整備（周波数、機器ＩＤ・識別符号、通信方式、省電力化、電池長寿命化等）
 ネットワーク化された財・サービスの提供者と利用者間の責任分界点に関するルール作り

 経営者の理解を深める方策
 ＩｏＴのメリットの見える化（定性的、定量的） 経営者の理解を深めるためのマスコミ・経済団体等を通じた啓発活動（官民の協力）

 利害関係者間の調整
 部分最適に走る利害関係者の調整、全体最適実現への誘導（ベンダーロックインの排除）

 米独の関係者と実務的に協議できる者への支援
 専門家・実務家を集めた議論・国内合意作りの場の設定
 米独とモジュール化・標準化議論（必須・推奨、ローカルを許すゆるい標準など）の開始

 就労環境の劇的変化への対応支援（人の役割をＩＣＴが代替／新たな人の役割）
 権限分配・職制などの組織体系の見直し、労働のミスマッチを防ぐための再訓練・継続教育などへの支援

68

（参考）

インダストリー4.0／ＩｏＴのイメージ① "Industrie 4.0" - Bosch plant in Blaichach, Germany
https://www.youtube.com/watch?v=370NDwj_DP4&feature=youtu.be② NX Product Engineering Software Accelerates Development Siemens PLM Software
https://www.youtube.com/watch?v=uOqk6TUAcD4③ アパレルのPLM Optitex Technology 2:35
https://www.youtube.com/user/OptiTex④ オムニチャネル・レコメンデーションエンジンの例 Pier1 IMPORT
https://www.youtube.com/watch?v=fN8Cixcc5yg⑤ 社会基盤 Bentley Water solution（上下水道）
https://www.youtube.com/watch?v=_gi-GpPm6LE⑥ 住宅内 Introducing Works With Nest
https://www.youtube.com/watch?v=bPdltu-93pM

69

ありがとうございました。