プラットフォーマーとの関係性を踏まえた
⽇本企業のとるべきデータ利⽤戦略の展望

筑波⼤学ビジネスサイエンス系
⽴本博⽂©⽴本博⽂ 20191

エコシステム型の産業構造への変化©⽴本博⽂ 20192

産業環境の変化
1950年代

・・企
戦 クキ業
略ロ ネ
的ア ズチトラ ドアワ
イなア 企プクン 業国のス ネ産時
業代
トのワ台
頭ク／

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オオシ業
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ジ のネン時ス 代ーーーーーーーク／

ー

2000年代ーー

1990年代

ー・完
中全央垂
研直
究統
所合
企
業の時
代

1980年代

エコシステム型の産業：レイヤー型の産業構造
縦割り型コンピュータ産業（1980年頃）

流通・販売

レイヤー型のコンピュータ産業（1995年頃）
⼩売店

アプリケーション
ソフト

⼤型店

ワード

DOS/ウインドウズ

OS・⽔平分業化
・オープン化

コンピュータ

コンパック

HP

OS/2

IBM DEC Univac Wang
© ⽴本博⽂ 2019

ワード
パーフェクト

その他

UNIX

Mac

デル パッカードIBM その他
ベル

インテル・アーキテクチャ

CPU

ディーラ 通信販売

モトローラ

RISC

オープン化

引⽤：Grove(1996)に筆者追記
4

オープン標準化

標準化領域（オープン領域）

インターフェース

⾮標準化領域（クローズ領域）

標準化＝１つのシステムを２つに分割© ⽴本博⽂ 2019

引⽤：⽴本(2017)5

エコシステムの経済成⻑モデル

先進国企業と新興国企業の協業による急速な市場拡⼤
市場規模(t+1)

市場規模(t)

技術伝播速度

技術採⽤企業

早い技術普及速度
多くの新規参⼊企業に経済成⻑の機会を付与(新興国企業/キャッチアップ企業に成⻑機会)

遅い技術普及速度

オープン標準化でシステムの⼆分化

技術蓄積型の企業が技術の市場化に貢献(先進国プラットフォーム企業が活躍)

時間

標準化領域（オープン領域）
⾮標準化領域（クローズ領域）

市場規模(t)© ⽴本博⽂ 2019

市場規模(t+1)

標準化された市場が標準化されなかった市場の成⻑を牽引

引⽤：⽴本(2017)6

①第1形態
マッチング②第2形態
オープン&クローズ

P

P

ユーザー
消費者

他社商品

P

プラットフォーム企業

データプラットフォーマーP

⾃社商品
クローズ領域

②第3形態

ユーザー
消費者

オープン領域

ネットワーク効果

⾃社商品
他社商品

ユーザー
消費者

属性データ

プラットフォーム企業の収益源

ネットワーク効果の発⽣メカニズム
メーカーと消費者の組合わせによって発⽣オープン標準（オープン化）によって発⽣©⽴本博⽂ 2019

消費者の属性データによって発⽣
引⽤：⽴本(2019)7

IoT/Big Data/AI
データでつながることを可能にした汎⽤技術フレームワーク

IoTデバイス

⼤量のデータを獲得する

Big Data

⼤量のデータを保存・抽出する

AI（機械学習） ⼤量のデータを使って⾼精度の予測モデルを作成する© ⽴本博⽂ 2019

引⽤：⽴本(2018)8機械学習の典型的なシナリオ【第1段階】 学習済モデルの作成

【テニス】

ーデタセー

ト

実
際のデタ）

アル
ゴリズ
ム

学
習済
モデル

（

【パラメタの推定】

タセト

学習済モデルの利⽤【テニス】 今期の対戦予定【店舗】 来店客の属性【ﾀｲﾀﾆｯｸ】 運⾏中の客船

ー【アルゴリズムの選択】•ロジスティック回帰•SVM•
ランダムフォレスト
•ディープラーニングタ）【ﾀｲﾀﾆｯｸ】 乗船客データ
+
⽣死データ

教師
デー

顧客属性データ+
購買ブランドデータ

デ（

【店舗】

対戦相⼿データ+戦績データ【第2段階】

学
習済
モデル

⾼精
度の予
測

【テニス】 勝敗予想
【店舗】 購買ブランド予測【ﾀｲﾀﾆｯｸ】 海難事故の⽣存確率© ⽴本博⽂ 2019

引⽤：⽴本(2018)9

データ資源から⾒たバリューチェーン
フィードバックループ
AI(機械学習)

フィールドデ学
習済モデル

⼯場ライン

タセ

店舗/ネットトエコシステムサ予
測ビをス⽤
いたエンドユーザーBig Dataー

IoT

企業
流通

フィードバックループ

専⽤GPU
データセンターアルゴリズ
ム© ⽴本博⽂ 2019

引⽤：⽴本(2018)10

プロジェクトの中でMLコードはごく⼀部
MLコード

Sculley D et al.(2015) “Hidden technical debt in Machine learning systems”
In Proceeding NIPS'15 Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing Systems - Volume 2Pages 2503-2511

・機械学習(ML)システムの中で、機械学習コードはごく⼀部
・構成/データ取得/特徴量抽出/インフラ/分析/モニタリング©⽴本博⽂ 201811

データの種類①当該データが何を表すデータであるのかに着⽬した整理・個⼈データ（年齢、性別、住所、嗜好等の個⼈に関するデータ）
・産業データ（機械の稼働状況、⼈や物の流れ等の事業活動に関するデータ）
・公的データ（公的統計、観光、公共交通分野等に関するデータ）②当該データが⽰す⾏動等が⾏われた場所に注⽬した整理・バーチャルデータ（Webサイト等のオンラインで集められたデータ）
・リアルデータ（現実空間に設置されたセンサー等から集められたデータ）③データの管理や提供の⽅法に着⽬した整理・オープンデータ（天気予報、公的統計等の公開されているデータ）
・クローズデータ（個⼈データ、産業データ等の秘匿されているデータ）

データは原材料だけれどもオープンなデータは少ない
経済産業省(2017) 「第四次産業⾰命に向けた競争政策の在り⽅にかんする研究会報告書」 p.8©⽴本博⽂ 201912

データチェーンの整備• IoT/Big Data/AIの⽂脈では、データは原材料• データは「当然に知的財産権の対象」にはならない（データは特許権,著作権等のような存在ではない）• データは有体物ではなく、所有権等物権の対象にならない（データを所有する、というのは法的にはいえない）• データに関する債務関係について契約していると考えられる（例）⼯場に導⼊した⼯作機械に付随するセンサー由来のデータ→ そのデータが、直ちに⼯場所有者のものである、とは⾔えない
データチェーンの整備：
データへのアクセスは（多くは）当事者間の契約による。
契約によってデータへのアクセスを確保する
例外はオープンデータへのアクセス
参考：阿久津(2019)©⽴本博⽂ 201913

データ利活⽤に関する質問票調査を⽤いた
産業別⽐較
⽴本博⽂（筑波⼤学ビジネスサイエンス系）
平井祐理（東京⼤学政策ビジョン研究センター）
渡部俊也（東京⼤学政策ビジョン研究センター）
RIETIディスカッション・ペーパー 18-J-032
https://www.rieti.go.jp/jp/publications/nts/18j032.html©⽴本博⽂ 2019

14

調査概要
• ⽇本企業のデータ利活⽤の実態把握。
• どのような企業がどの程度データ利活⽤を⾏っているか。
どのようなデータを利活⽤に⽤いているか。
• データ利活⽤を円滑にする要因は何か。
• 調査期間：2017年9⽉15⽇〜2017年11⽉6⽇（11⽉27⽇回収分まで追加）• 2016年度の状況について調査。

調査対象 回収数 回収率
全体
6278
567
9.0% ※うち無回答5件
特許出願件数上位
4621
461
10.0% ※有効回答のみ
東証一部
1170
70
6.0% ※有効回答のみ
W A N TED LY
487
31
6.4% ※有効回答のみ

⽴本・平井・渡部(2018)©⽴本博⽂ 201915

問2-7:データ活⽤の成果がありますか？（全社レベル）

⽴本・平井・渡部(2018)©⽴本博⽂ 201916

問2-7:成果について(産業毎)©⽴本博⽂ 2019

⽴本・平井・渡部(2018) 17

問2-1:利活⽤を期待しているデータの総容量©⽴本博⽂ 2019

⽴本・平井・渡部(2018) 18

問2-1:利活⽤を期待しているデータの総容量(産業毎)©⽴本博⽂ 2019

⽴本・平井・渡部(2018) 19

全社レベル成果へのデータ総容量の影響

各産業毎の影響係数

⽴本・平井・渡部(2018)©⽴本博⽂ 201920

出⼒影響係数

⼊⼒! = !! + !! !
影響係数

産業ごとに各設問の影響係数を算出
Yとして、全社レベルの成果項⽬である以下の１つの成果項⽬を⽤いた
問2-7(データ利活⽤成果)
Xとして、以下の９つの設問の回答を⽤いた
問2-1（全社データ総量）
問2-2（データ利⽤率）
問3-10（事業データ総量）
問3-11（ビックデータに該当）
問2-3（担当者合計）
問2-4（契約書）
問3-14（データ利活⽤経験年）
問3-17（イニシアティブの割合/【⾃社】）
問3-18（⾼度なデータの処理・解析）

⽴本・平井・渡部(2018)©⽴本博⽂ 2019 21

30運輸/物流
5繊維/衣類
11石油/石炭製品
12プラスチック/ゴム製品
28卸売/小売
4食品
7医薬品
1農林水産業
13窯業/土石製品
31金融/保険33学術/研究開発機関
34技術/専門サービス
6パルプ/紙類
29通信/放送
2鉱業/採石等
8総合化学
9油脂/塗料24情報通信21電子部品22電子応用/計測23その他電気35その他サービス
3建設業
10その他化学
16金属製品26その他輸送用
36その他
15非鉄金属
32情報/システム/ソフト
18生産用機械器具
27その他製造業
14鉄鋼業
19業務用機械器具
20医療用機械器具
17汎用機械器具
25自動車/同付属品

９つの設問の影響係数（産業毎）に関してクラスター分析を⾏い、類似グループを推定

クラスター分析の結果

10.0

7.5

5.0

2.50.0©⽴本博⽂ 2019
⽴本・平井・渡部(2018) 22

各クラスターに属する産業リスト
ehW !2~|fgkijdc ehW !2~|fgkijdc

Z ZE$,!

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Z [M!X05[[ ]VZ[ \B!

[\ ^97X?UZ\ a8[] _x{X6U^ ` <ZZ] b&:X^ ZYlm[[_ ZZ0&X0)@

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[Y \[Xqrv}Xszw[[[Z \^lmpyr[[ \_lm[[©⽴本博⽂ 2019

⽴本・平井・渡部(2018) 23

クラスター毎の影響係数のパターン
GRJK1 GRJK2


14299

22681

2.722

2.624;2-1:NTK%B& ,10.533

1.117;2-2:NTKB&0.373

0.461;2-3:
#B&;2-4: B&;3-10:NTK%B&0.120
0.410
0.311

0.095
0.510
1.061;3-11:PLHNTKA$ B&;3-14:NTK' B&-0.139
0.240

1.202
0.327;3-17:FOIDMEQB/<!=B&;3-18:( @NTKBS"B&-0.006-0.114-0.0131.774*+);2-7:NTKB,1UGRJKV)NTK%BNTKCB&B>?

⽴本・平井・渡部(2018)①クラスタ1,2ともに成果（「Q2-7.データ利活⽤成果の平均」）は同⽔準②クラスタ1,2ともに「Q2-1.全社データ総量」「Q2-2.データ利⽤率」は正の影響
ただし「Q2-1.全社データ総量」の影響はクラスタ2の⽅がクラスタ1よりも⼤きい③クラスタ2では「Q3-11.ビッグデータに該当」「Q3-18.⾼度なデータの処理・解析」
は正の影響。クラスタ1では負の影響©⽴本博⽂ 201924

引⽤⽂献Grove, S. A. (1996) Only the Paranoid survive:How to Exploit the Crisis Points
That Challenge Every Company and Career, New York: Currency/Doubleday.
阿久津匡美「データ時代の研究・開発契約等のあり⽅ーその契約内容でデータをりようできますか」『研究 技術 計画』Vol.33, No.4,324-344, 2019.
経済産業省(2017) 「第四次産業⾰命に向けた競争政策の在り⽅に関する研究会報告書」http://www.meti.go.jp/press/017/06/20170628001/20170628001-2.pdf
⽴本博⽂『プラットフォーム企業のグローバル戦略：オープン標準の戦略的活⽤とビジネス・エコシステム』総⾴数414ページ, 有斐閣, 2017.
⽴本博⽂「IoT エコシステムの将来像」『研究 技術 計画』Vol.32, No.3, 279-292,
2017.
⽴本博⽂・平井祐理・渡部俊也「データ利活⽤に関する質問票調査を⽤いた産業別⽐
較」 18-J-032, 経済産業研究所, 2018. https://www.rieti.go.jp/jp/publications/summary/18120001.html
⽴本博⽂「エコシステム型の産業環境と知財マネジメント」知財管理, Vol69. No.4,2019.（近刊）©⽴本博⽂ 201925

ご静聴ありがとうございました©⽴本博⽂ 201926