資料２

シナリオ分析検討方針について
２０２０年２月２１日
事務局

シナリオ分析の目的・実施内容

 目的

 AI社会実装促進に向けた議論のためのベースとして
 AI経済検討会での政策検討を行う際のベースとして

 実施内容(1) AIの利活用状況の最新動向の調査分析(2) AIの利活用の展望のブラッシュアップ(3) AIの利活用による社会・経済への影響分析(4) AI社会実装に関するケーススタディ＜備考＞「シナリオ分析」は本検討会の皆様から方針及び内容についてご意見を頂戴した上で、AIネットワーク社会推進会議（親会）で最終的にとりまとめる予定。

1

シナリオ分析の全体像

2

ＡＩ経済検討会で頂戴するご意見
タスク全体像とバックキャストアプローチのイメージ

AIネットワーク化の進展

時間反映

情報通信分野の発展
影響

影響

影響

AIネットワーク化による複雑なエコシステム形成（1）AIの利活用状況の最新動向の調査分析

最新動向からの ≪カテゴリ≫
個人（都市部）
フォアキャスト

短期的（～2025年頃）

中期的（～2035年頃）（2）「AIの利活用の展望」のブラッシュアップ（3）AIの利活用による社会・経済への影響の分析

個人（地方部）
個人（家庭内）企業（研究開発）
企業（製造・建設）企業（販売）
個人・企業（働き方・余暇の過ごし方）⇒既存レポート（将来予測）

？？

≪事例≫
移動
健康
金融
危機管理
ものづくり
居住
エネルギー

便益

課題

社会的経済的？？

？？

？？

（ 法的）

（ 技術的）

対象外（4）AIの社会実装に関するケーススタディ？？

？？

？？

？？

複雑なエコシステムを前提としたバックキャスト

ＡＩの利活用の展望に関する分析方針

ＡＩネットワーク化の進展に伴い形成されるエコシステムの展望について① AIの利活用に着目し、生活者と事業者の両面から、AIの利用シーンを展望する。
【実施内容(2)(3)に相当、イメージを後述】
AIの利用シーンの展望に当たっては、次のように利用シーンを分類することとする。
＜ＡＩの利用シーンの分類＞
宅外
エンドユーザー

個人の利用

都市部における利用

宅内

地方部における利用

家庭内における利用
働き方・
余暇の過ごし方企業の利用研究開発
における利用製造・建設における利用流通・販売
における利用（AIネットワーク社会推進会議 報告書2018 別紙２「ＡＩネットワーク化の進展に伴い形成されるエコシステムの展望について」をもとに作成）② 上記①の利用シーンをもとに、いくつかの事例に関するケーススタディを行い、AIの利活用による便益及び課題を整理する 【実施内容(4) に相当、本資料においてはご提示なし】
ケース(1)：移動（完全自動運転）
ケース(2)：健康（医療・介護）ケース(3)：金融

ケース(4)：危機管理（防犯・公共インフラ・防災）
ケース(5)：ものづくり
ケース(6)：居住ケース(7)：エネルギー4

調査・分析の実施内容（1/2）

5

分析の実施内容
リサーチ内容【実施内容(1) に相当】

分析内容（アウトプット）【実施内容 (2)(3) に相当】

AI関連のロードマップ

AIを活用したアプリケーション①AIの利用シーンの展望 ロードマップ等を参考に過去の報告書で掲載された利用シーンの実現状況を精査
 最新のAIの活用アプリケーションを踏まえて、掲載すべき利用シーンを以下の方針で見直し
 様々な実現時期の利用シーンを抽出（フォアキャストとバックキャストの両視点で検討）
 注目度が高いキーワードに関する利用シーンを抽出【実施内容 (4) に相当】
②AIの活用事例に関するケーススタディ
ＡＩの利活用による便益及び課題

 AIの利活用がもたらす便益や課題のリサーチ結果を踏まえて、各事例特有の便益や課題を抽出する

調査・分析の実施内容（2/2）【実施内容(1) に相当】
技術及びそれに伴う社会実装の進展については、政府におけるAIに係るロードマップ・戦略等をベースとしながら、各種書籍やニュース記事で深堀・補足を行い、AIの利用シーンやケーススタディのブラッシュアップを実施。

■情報ソース(1)：政府におけるＡＩに係るロードマップ・戦略等（一部）
分類

領域全般

発表元

ロードマップ・戦略等

発表日

内閣府

AI戦略 20192019年6月

NEDO

人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップ

2017年3月

総務省

IoT新時代の未来づくり検討委員会

2018年8月

総務省

新たな情報通信技術戦略の在り方 第3次中間答申

2017年7月

総務省

新たな情報通信技術戦略の在り方 第2次中間答申

2016年7月

総務省

地域IoT実装推進ロードマップ（改定）2018年4月

文部科学省

科学技術発展による社会の未来像

2019年11月

行政

総務省

医療・介護

厚生労働省

領域 ヘルスケア

経済産業省

個別

未来をつかむTech戦略

地方自治体における業務プロセス・システムの標準化及びAI・ロボティクスの活用に関する研究会（スマート自治体研究会）
保健医療分野AI開発加速コンソーシアム資料 参考資料3「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム議論の整理と今後の方向性」
2040年における未来の医療・福祉・介護分野の在り方とロードマップ策定等に関する調査

2019年5月
2019年3月
2019年10月

移動

内閣府

官民ITS構想・ロードマップ2019

2019年6月

製造

経済産業省

スマートファクトリーロードマップ

2017年5月

建築

国土交通省

AI開発支援プラットフォームの開設準備ワーキング・グループについて

2019年8月■情報ソース(2)：各種書籍やニュース記事等

ロードマップ・戦略等で提示された利用シーンの深堀や補足等で活用

6

①ＡＩの利用シーンの展望（イメージ）
○
○
○
○
○
○
○

個人（都市部）におけるＡＩの利用シーン
個人（地方部）におけるＡＩの利用シーン
個人（家庭内）におけるＡＩの利用シーン
企業（研究開発）におけるＡＩの利用シーン
企業（製造・建築）におけるＡＩの利用シーン
企業（流通・販売）におけるＡＩの利用シーン
個人・企業（働き方・余暇の過ごし方）におけるＡＩの利活用シーン（注） 現在の実用化されている技術や研究が進められている技術の水準では実現が困難であると見込まれるものであっても、将来的な利活用の可能性を展望して記載している。
また、実用化に当たっては、経済的なコスト等を勘案することとなる点に留意することが必要である。

個人（都市部）におけるＡＩの利用シーン（例）
移動介護

MaaS： Mobility as a Service

 MaaSの普及により移動の自由度や利便性が飛躍的に向上するほか、完全自動運転の実現により、移動時間の有効活用を図ることなどができる。

長距離トラック・バスの自動運転の一部実現により労働負荷が緩和
AIAIAIAIAIAIAI

外出から帰宅まで全ての旅程を手ぶらで完結（顔認証で全て完結）

 最適な旅行を計画すると同時にチケットが自動手配され、顔認証や翻訳により荷物や言語に悩むことなく快適に観光を楽しむことができる。

AI：既に実用化されているもの
近い将来実現しそうなもの（～2025年目処）

ＶＲ：Virtual Reality（仮想現実）
ＡＲ：Augmented Reality（拡張現実）
AIAI

AI

：中期的なもの（～2035年目処）

AI

ウェアラブルロボットによる身体能力拡張で要介護者が自立した生活を実施

生活状況や健康状態に応じた最適なケアプランの提案・作成（自立支援含む）

リタイア後の再就職支援、生涯学習支援

ＡＩスピーカーとの対話（生活・自立支援）
執事ロボットの活用

多言語翻訳による外国人とのコミュニケーションの円滑化

趣味・嗜好に応じたＶＲ／ＡＲと連動した歴史の疑似体験

AI

AI

MaaS普及により移動手段・ルートの提案、リアルタイムでの調整や連動など、利用者視点での利便性が向上
過去の旅行歴、趣味・嗜好、予算等に応じた最適な旅行計画の提案、手続きの実施

完全自律ロボットによる介護支援

自動運転車による介護施設への送迎

完全自動運転の実現
移動時間の有効利用

AI

観光・旅行

 生活状況や健康状態に応じて自立に向けた支援がなされるほか、自動運転車での送迎や、介護ロボットの活用等により人手不足を補うことができる。

AIAI

8

学校、塾、家庭での学習の連携により、自身の能力、適性等に応じた学習コンテンツの提供（場所や学年を問わず必要な学習を実施）
AIAI

AI

技能習得のための最適なコンテンツの提供（熟練者のノウハウと知見の伝承など含む）

 学校、塾、家庭などが連携し、最適な学習コンテンツが提供されるほか、必要な技能を習得するための最適なコンテンツが提供される。

教育・人材育成（注）想定される利活用のうち、いくつかの例を記載
現行制度等を前提とせずに利活用の可能性を展望して記載

個人（地方部）におけるＡＩの利用シーン（例）
移動医療 自動運転等の実現により、高齢者等が病院や買物などに行く交通手段が確保されるほか、路線バスなどの交通網の維持（廃止回避）が可能となる。
路線バスの完全自動運転化により、運転手不足等の問題が解消

AI

完全自動運転車や歩行支援ロボットの実現により、高齢者等の外出が容易に可能（移動手段の確保）

空飛ぶ車によりインフラに依存せず移動手段確保

AI

 専門医がいない地域でも、遠隔医療による診断等やロボット等による予後の支援が可能になる等、医療・介護従事者の人手不足に対処できる。
専門医がいない地域
における画像診断等を用いた遠隔診断
AI

AI

ＡＩシステム間の調整による緊急搬送における専門医とのマッチング、最適なルートの設定
DNA解析による個人の違いを考慮した予防や治療法
AI
AI

買い物難民に対する配達ドローンによる荷物の自動搬送、無人の移動 AI
型自動スーパーの提供

AI

自走式トラクターやドローンによる耕耘、種まき等の作業の自動化

AI

AI

ＡＩスピーカーや執事ロボットの活用

AI
AI
天候や海水温等に応じた魚群探知の高精度化

AI
24時間受付のネット窓口
で、AIが自動で対応

 農業や漁業等における作業の自動化や効率化・高度化により、従事者の人手不足や高齢化に対処することができる。

仕事：既に実用化されているもの
近い将来実現しそうなもの（～2025年目処）

除雪ロボットによる歩道や民家の除雪

AI

作物の生育状況のモニタリングや収穫量の予測
AI離島や中山間地域等において、緊急時に救急車が到着するまでの間、ドローンや医療ロボット等が応急措置

AI

AI

AI

9

電力利用状況等の情報を活用し、空き家を把握し、カメラを設置することで、不審者自動検知

ドローン等のロボットによる老朽化したインフラの故障検知や災害発生時の状況把握・応急措置

 ロボット等を活用することにより、予算や人手が不足する中であっても、生活環境の維持・改善をすることができる。

生活環境
AI

：中期的なもの（～2035年目処）（注）想定される利活用のうち、いくつかの例を記載
現行制度等を前提とせずに利活用の可能性を展望して記載

個人（家庭内）におけるＡＩの利用シーン（例）

10

ヘルスケア

家事

 DNA情報、健康情報、日々の会話から、生活改善・疾病予防・メンタルヘルスの改善の提案を行うほか、自宅で遠隔で医師の診断を受けることが可能。

 ほぼすべての家事が自動化されるほか、買物も自動化（執事ロボットによる自動注文、ドローンによる自宅への自動配送）することができる。

AIによるDNA解析の結果を踏まえて健康維持のためのアドバイスAI

メンタルヘルスの把握、改善に向けたコンテンツ提供や行動の提案

AI

AI

AI

インプラント端末やセンサーで常時モニタリングを行い、体内のＡＩチップによる健康診断・アドバイス

AI

AI・ロボットによるあらゆる家事や雑務の自動化

AI 高齢者や子供が安全に過ごせる環境の提案が可能となるほか、人の居場所や気分に応じた快適な温度や湿度、匂い、照明等の調整が可能となる。

AI：既に実用化されているもの
近い将来実現しそうなもの（～2025年目処）

AI

ＡＩスピーカーや執事ロボットの活用

居住者の年齢・体調・気分に応じて部屋の様々な環境を自動調整（温度・湿度・匂い・照明・BGM・椅子やベッドの高さ、ホログラムによる内装の変化等）

安全・快適な居住環境

AI

AI

AI

AI

嗜好に応じた娯楽コンテンツの提供

AI

生活者の嗜好や体内のセンサーによる健康状態、DNA解析の結果等に基づくレシピの提案料理の自動化

AI

生活情報等の活用による高齢者や子供の見守りや家具の入れ替えや補助具の導入の提案

スマート冷蔵庫等を用いて食材や日用品などの在庫状況に応じた自動注文、自動配送AI

人間と同レベルのコミュニケー
ション可能なAIとの日々の会
話、会話を通じた様々な人生を豊かにするアドバイス

キャリア、予定、周辺の不足リソースを踏まえて、AIが適した副業やボランティアを提案（家事の自動化により空いた時間を活用）
AI

性格等に応じた結婚相手像の提案
や資産運用の提案

 人間と同レベルのコミュニケーション可能なAIにより、日常生活や人生の転機、資産運用などあらゆる面でにおいて最適な提案が可能となる

ライフスタイルAI：中期的なもの（～2035年目処）（注）想定される利活用のうち、いくつかの例を記載
現行制度等を前提とせずに利活用の可能性を展望して記載

企業（研究開発）におけるＡＩの利用シーン（例）研究開発 （分析中） （分析中）◇材料探索・最適化（マテリアルズインフォマティクス）◇ロボットによる作業代替◇流行を取り入れたアパレル商品の開発◇流行を取り入れた飲食料品の開発など◇論文調査の効率化◇公開情報調査の効率化◇特許調査の効率化◇社内ナレッジ（形式知化・分析）◇オープンイノベーション・マッチング◇日報による将来動向（SMBCヒアリング） （分析中） （分析中）共通（効率化）AI：既に実用化されているもの
近い将来実現しそうなもの（～2025年目処）

11

共通（知見の集約）
AI：中期的なもの（～2035年目処）（注）想定される利活用のうち、いくつかの例を記載
現行制度等を前提とせずに利活用の可能性を展望して記載

企業（製造・建築）におけるＡＩの利用シーン（例）
設計

12

生産計画

 （分析中） （分析中）◇デジタルツインによる製品デザイン等の設計◇デジタルツイン（人流・消費データ等）による施設配置等の最適化◇安全基準を満たす製品・施設の設計（様々な環境条件等を基にシュミレーション）◇納期短縮等のための生産計画最適化◇需給予測に基づく生産量や製造原価の調整◇建築確認申請等の自動処理◇工場・建築現場における動作解析・最適化◇製造ライン・施工現場の完全自動化◇不良品検知自動検知による品質の安定化◇最適な素材・建築資材のレコメンド◇素材・資材等の納入遅延予測システム◇伝票等の自動処理 （分析中） （分析中）製造
AI：既に実用化されているもの
近い将来実現しそうなもの（～2025年目処）

調達
AI：中期的なもの（～2035年目処）（注）想定される利活用のうち、いくつかの例を記載
現行制度等を前提とせずに利活用の可能性を展望して記載

企業（流通・販売）におけるＡＩの利用シーン（例）
物流

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宣伝・広告

 （分析中） （分析中）◇物流支援ロボット◇自動配送◇流通管理AI◇顧客の趣味嗜好を合わせた広告の自動生成◇AIによる広告の予算配分の決定◇広告のエンゲージメント（効果）を計測するAI◇コールセンター・チャットボット◇苦情の内容を踏まえた自動対応（謝罪のメール、粗品の送付等）◇各バリューチェーンのAIへのフィードバック （分析中） （分析中）アフターフォロー
AI：既に実用化されているもの
近い将来実現しそうなもの（～2025年目処）◇無人レジ・無人接客◇無人仕入れ・補填◇ダイナミックプライシング◇万引き防止販売
AI：中期的なもの（～2035年目処）（注）想定される利活用のうち、いくつかの例を記載
現行制度等を前提とせずに利活用の可能性を展望して記載

個人・企業（働き方・余暇の過ごし方）におけるＡＩの利活用シーン
働き方

余暇の過ごし方 （分析中） （分析中）◇パーソナライズされたAI秘書によるサポート（雑務がゼロになる）◇AIによるマッチングや契約手続きの簡素化・自動化により働き方の主流がフリーランスになる◇職務経験や求人情報（需要）に合ったキャリアアップのための最適コンテンツ学習◇テレイグジスタンスロボットを用いた現場作業や現場視察・会議（基本的に自宅から出る必要がない）◇AIによる多言語翻訳やVR空間でのコミュニケーション等の活用による働き方のグローバル化◇目標を設定するだけで余暇の過ごし方を提案してくれるAI◇個人の体験や感情に応じて新たな趣味や体験を提案してくれるAI◇個人の運動能力に合わせた無理が無く楽しいトレーニングの実施◇関心や能力に応じて提供された学習コンテンツによる学びなおし◇家族の興味・関心に基づき話題をレコメンドするAIスピーカーAIスピーカー◇テレイグジスタンスロボットを用いた旅行◇テレイグジタンスロボットによる途上国等
でのボランティア活動

AI：既に実用化されているもの
近い将来実現しそうなもの（～2025年目処）

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AI：中期的なもの（～2035年目処）（注）想定される利活用のうち、いくつかの例を記載
現行制度等を前提とせずに利活用の可能性を展望して記載