I oT 特集

プラットフォーマー＆サービサーがIoT の主役に～ CES2017視察報告～

し みず

まこと

ほそかわようすけ

清水細川誠

株式会社日本経済研究所

執行役員

国際本部長陽介

株式会社日本経済研究所

国際本部主任研究員【要約】

IoT はモノをつなげて集めたデータを活用してどのようなサービスを創出できるかが課題である。2017年１月に米国で開催された家電見本市‘CES2017’では、家電、自動車、ウェアラ
ブル、VR/AR などの分野で、モノ自体よりも IoT を活用したサービスの提供で価値を創造する提案が米欧勢より相次ぎ、プラットフォーマーやサービサーが陰の主役となった。本稿では CES2017での主な出展内容を紹介するとともに、IoT 活用促進に向けた日本の課題と対応策を提言する。

トにつなげて集めたデータを活用し、新たなサービ１．はじめにスを創出することが IoT の目的である。単品売り

IoT（Internet of Things：モノのインターネッ

切り型の商売にとどまらず、IoT／ビッグデータをト）が話題になってから数年が経過し、その具体的活用して自社の競争力強化や社会課題の解決につなな活用に向けた関心が製造業、非製造業ともに高げられるかが問われる局面に入っているが、依然とまっている（図表１）。様々なモノをインターネッして模索を続ける日系企業は少なくない。
2017年１月に米ラスベガスで開催された CES2017

図表１

IoT/ ビッグデータの活用状況(有効回答社数比、%)50活用を検討している
45
活用している
40
34.0
35
29.8
3025
24.9
20
20.0
16.7
15.5
159.5
7.5
105
9.8
9.1
8.0
7.20
2013年 2016年 2013年 2016年
製造業

非製造業

（備考）2016年調査の回答数は資本金10億円以上の製造業486社、非製造業674社。2013年調査はビッグデータを活用している企業の割合で、製造業581社、非製造業799社。
（出所）日本政策投資銀行「企業行動に関する意識調査」

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では、家電、自動車、ウェアラブル、VR/AR などの分野で、IoT や人工知能（AI）を活用したサービスを通じて価値創造につなげようとする提案が米欧勢から相次いだ（図表２）。その背後で Amazonや Google などのプラットフォーマーやサービサー（サービス提供者）が陰の主役となりつつあることも窺われた。
本稿では、CES の現地取材を踏まえて海外の先進的な IoT ビジネスモデルを紹介するとともに、日本における IoT 活用促進に向けた課題と対応策を示すこととしたい。

２．音声自動応答 AI「AmazonAlexa」
が家電制御のプラットフォームにCES2017で家電各社は、音声自動応答 AI を組み【清水誠氏のプロフィール】
1992年京都大学経済学部卒、日本開発銀行（現日本政策投資銀行）入行。
ロンドン事務所駐在を経て、企業金融第２部および産業調査部にて13年にわたり IT・電機セクター向けの出融資およびリサーチ業務を担当。南カリフォルニア大学への留学（MBA 取得）を経て、現在は日本経済研究所
国際本部長として、アジア新興国の市場調査や ODA 案件のコンサルティング業務を統括。47歳。京都府出身。

【細川陽介氏のプロフィール】
2005年慶應義塾大学理工学部卒。2007年同大学院理工学研究科修了（工学修士）。メリルリンチ日本証券を経て、日本政策投資銀行入行。企業金融
第2部および企業戦略部にて、IT・電機セクター向けの融資及び M&A アドバイザリー業務を担当。現在は日本経済研究所国際本部主任研究員として、先進国 PPP 調査やアジア新興国の市場調査、ODA 案件のコンサルティング業務に従事。34歳。和歌山県出身。

図表２

CES2017における５つのトレンド

図表３

LG 電子 Amazon Alexa 搭載のスマート冷蔵庫を発表

プラットフォーマー＆サービサーが陰の主役に
 モノ自体というよりもモノを通じたサービス提供により価値を創造

音声自動応答AI（人工知能）Amazon Alexaの台頭
 あらゆる機器からビッグデータを収集してEコマース市場の拡大につなげるAmazonの戦略が浮き彫りにAI搭載の自動運転技術
 NVIDIAのプラットフォームが存在感を増す

VR/AR アプリ/コンテンツ業界が台頭

ウェアラブル（出所）CES2017記者会見にて日本経済研究所撮影

 フィットネス以外の用途提案が相次ぐ（出所）日本経済研究所作成

意されている Alexa のスキルが利用可能になるという。
サムスン電子はスマート冷蔵庫に自社開発の音声込み、話しかけると機器の制御やサービスの利用が認識（Samsung Voice Command）を搭載した。

できる点をアピールした。これまでのスマホを中心「Pandora」「iHeartRadio」などの音楽やラジオアとした制御に加えて、音声認識 AI が宅内 IoT におプリ、買い物代行サービスの「Instacart」、リアルけるハブの役割を果たす可能性を予感させた。

タイム位置情報共有の「Glympse」などを利用可能

韓 国 LG 電 子 は、Amazon の 音 声 自 動 応 答 AIにし、スマート機能の拡充に注力している。

「Alexa」を搭載した AI 家電を一押し商品として強米 Vivint は自社のホームセキュリティのプラッ調した（図表３）。冷蔵庫に話しかけて注文するとトフォームを Amazon Alexa に対応させ、音声にAmazon ドットコムから宅配で食材が届くサービスよる自動応答で室温や照明の制御、車庫の扉開閉やを実演したほか、レシピの検索、音楽の再生、配車監視カメラ映像の確認を音声でできるシステムを提サービス Uber の予約、天気予報など７千以上も用案した。また、次世代スマートホームに関するセミ
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図表４

 lexa が聞き取った言葉を Amazon のクラウA
ド上の音声認識 AI が処理して自動応答する

図表５ Alexa 搭載端末は家電量販店でも品切れ状態に（注）‘Alexa, turn off the TV ! ’ のように「Alexa」と呼びかけてから話しかけると自動応答する。
（出所）Amazon Developer Web サイト（注）右から Amazon Echo（$149）、Echo Dot（$49）、Tap（$129）（出所）米サンノゼ市内の Best Buy
にて日本経済研究所撮影

ナーでは、音声認証が鍵替わりになり、照明や空調なども含め、起床から就寝まで家電操作を音声で行う時代が到来する可能性が示された。不動産販売業

答する仕組みで（図表４）、CES2017では対応機器者からは、将来的にはスマートホームが基準となりが約700点も出展されるなどオープンなエコシステ

非スマートホームの間に不動産価格に差が生じるこム形成で優位に立つ。音声 AI をオープンな IoT プとも予想され、不動産業界は社員教育を通じてス

ラットフォームに組み込んでビッグデータを収集マートホームへの理解を深める必要があるとの指摘し、Ｅコマース市場の拡大や新規分野への展開につがなされた。

なげようとする Amazon の戦略が一気に花開きつCES2017の話題をさらった音声自動応答は AI のつあることを会場内で予感させられた。Alexa 端末中でも特に進歩が著しく、2016年以降のブレイクスは年末商戦で好調な売れ行きとなり、CES 閉幕後ルーには目を見張るものがある。ニューラルネットに筆者が訪問したシリコンバレーの家電量販店でもワーク（脳神経系モデルの情報処理システム）、マ品切れ状態であった（図表５）。

シンラーニング（機械学習）、ディープラーニング（深層学習）の技術を用いて大量のデータをクラウド上で学習させることで、音声認識の正確さは90％台まで高まったという。

３．自動車⑴ ～ AI 活用による自動運転の急速な進化～
世界の自動車業界では、環境規制の強化、電池技

音声 AI のプラットフォームを巡る競争は激化し術の進展などを受けて、電気自動車（EV）へのシており、先行する Alexa を Google（Assistant）、フトが加速している。手頃な価格で航続距離を伸ばMicrosoft（Cortana）、Facebook（Messenger）、した EV が相次いで発表されており、クルマの電動IBM（Watson）、Apple（Siri）などが追う展開と化に商機を見出すべく、IT／電機業界と自動車業

な っ て い る。Alexa は 端 末 が 聞 き 取 っ た 言 葉 を界では投資拡大や連携の動きが活発化している（図Amazon のクラウド上の音声 AI が処理し、自動応表６）。

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図表６

自動車業界と IT／電機業界の連携の動き

会社名概要日立製作所

・自動車関連事業の開発投資を積み増し。自動運転の実用化に向けて、ECU や画像解析ソフトの開発に注力

パナソニック・米テスラ向けなど EV 向けリチウムイオン電池への設備投資を拡大。
・車載分野を注力事業と位置付け、通信やマルチメディア機能を充実した次世代カー向け運転席の開発も強化。

富士通・クラウド経由で走行データを AI で解析する自動運転支援システムの実用化をめざす。

東芝

・AI 搭載の画像認識半導体の開発に注力。

デンソー

・英半導体開発会社イマジネーションテクノロジーズと車載 CPU のコア機能について共同研究
・NEC と AI を活用した自動運転技術の開発、サイバー攻撃対策などで提携。
・東芝と次世代の画像認識システム向け AI を共同開発
・ソニーのセンサを車載用に改良し、夜間の歩行者認識を可能に

独ボッシュ

・ソフト技術者１万５千人を確保。自動駐車システムの開発にも着手

独コンチネンタル

・フィンランド IT 大手エレクトロビットから自動車関連部門を買収

独 ZF

・センサなどに強い米 TRW オートモーティブを買収

米デルファイ・イスラエルのモービルアイやインテルとソフトウェア開発で提携

／電機業界

IT

自動車業界（出所）各種資料により日本経済研究所作成

も う 一 つ の ト レ ン ド が 自 動 運 転 で あ る。 米

図表７

NVIDIA は完全自動運転車の走行デモを実施

Google は2009年より自動運転の研究に取り組み、2016年12月には事業会社「WayMO」として独立させ、研究段階から事業化の段階に入りつつある。独Audi は2017年内に発売予定の新型Ａ８にレベル３（加速・操舵・制動を全て自動的に行い、緊急時等のみドライバが対応）の自動運転機能を搭載（高速道路で渋滞中時速60㎞以下の走行に限定）する方針を示すなど、欧米が主導する形で自動運転の開発が加速している。

（出所）CES2017にて日本経済研究所撮影

CES2017では自動運転がいよいよ実用化の段階に近づきつつあることが感じられた。開幕前夜の基調型 AI を搭載した自動運転試作車の屋外会場での無講演には米半導体 NVIDIA の共同創設者で社長兼人走行デモでは、最初はコースをはみ出して壁にぶCEO の Jen-Hsun Huang（ジェンスン・フアン）氏

つかりそうになったが、わずか４日間の機械学習でが登壇し、AI 車載コンピュータ「DRIVE PX2」とコースを上手く走行できるようになったという（図

物体検知・現在地把握・経路設定などのアルゴリズ

表７）。筆者も後部座席に乗車して運転手不在の自ム開発ツール「DriveWorks ソフトウェア」からな

動運転を体験したが、８の字コースをスムーズにスる NVIDIA の自動運転プラットフォームが Audi、テアリング操作して自然な走りを実現できたことにZF、Bosch など複数の完成車・部品メーカーに採感心した。

用されたことをアピールした。ディープラーニング

仏 Valeo は前を走る車と自車のカメラ画像を車車
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図表８Valeo の車車間通信システム「XtraVue」（出所）CES2017にて日本経済研究所撮影
図表９ トヨタ自動車の AI 自動運転車「Concept-愛ｉ」

図表10

本田技研の AI 自動運転車「NeuV」（出所）CES2017にて日本経済研究所撮影

る感情エンジンが搭載され、ドライバの表情や声の調子からストレス状況を判断して運転をサポートし、生活習慣や嗜好を学習してドライバの状況に応じた提案を行う（図表10）。自動運転と AI によって拡がるモビリティの可能性を模索する動きとして注目される。

４．自動車⑵ ～モビリティの新提案～
自動運転によるモビリティの変革を異業種と連携してビジネスチャンスにつなげようとする提案も見（出所）CES2017にて日本経済研究所撮影られた。独 Daimler のコンセプトトラック「VisionVAN」は IoT で完全につながる自動運転トラック間通信で統合し、障害物が透けて前方が見えるシスで、約２㎏までの荷物を配達できるドローンを２台テム「XtraVue」を出展した（図表８）。ドライバの装備する（図表11）。配達先に近づくと荷台の自動死角をなくして事故を減らし、交差点などで自動運倉庫のロボットが荷物をピックアップし、ルーフ転の安全性を高めるのに貢献するものと期待される。

トップからドローンが飛び立って顧客まで届ける仕一方、日本勢ではトヨタ自動車と本田技研が AI組みで、シリコンバレーや欧州のベンチャー企業とを活用して人とクルマの双方向コミュニケーションの共同開発中である。Ｅコマースの拡大などで物流を実現する自動運転コンセプトカーを発表した。ト

需要が増大する中、配送拠点から顧客までのラストヨタの「Concept- 愛ｉ」は、AI が人の感情や好みワンマイルの配達効率化が急務となっており、社会を理解して双方向で会話しながら自動運転を行い、課題の解決につながる提案として注目される。

ドライバに対し安全・安心と移動の楽しさを提供す

Bosch の提案する Community-based parking は、ることを目指している（図表９）。ホンダが世界初異なるメーカーの車両どうしが駐車場の空き情報を公開した自動運転 EV コンセプトカーには AI によ共有するシステムである。路上駐車スペースを探す6

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図表11

独 Daimler の自動運転・配達トラック「VisionVAN」（出所）Daimler Web サイト

いえよう。

時に、付近を走行する複数の車両（送り手側）が空き状況をセンシングしてデータをクラウドに送信

自動運転の実現には、カメラ・レーダ・LiDARし、デジタルマップに落とし込んで受け手側の車両や AI の高性能化・低価格化に加えて、リアルタイに配信する。受け手側の車両はリアルタイムに近い

ム交通データを組み込んだ高精度デジタル地図が欠空き情報を得られ、駐車場を探す時間と燃料を節約かせない。走行車両の接続台数が地図データの精度できる。メルセデスベンツと提携して独シュトゥッに直結することから、欧米では連携して地図サービ

トガルトにおいて実験中で、2017年には米国でも実スの開発に取り組む動きが活発である（図表12）。

施される予定である。多くの自動車メーカーと取引

BMW・Audi・Daimler が2015年に買収した HERE関係を有するメガサプライヤーならではの提案力とは、欧米の標準搭載カーナビ用地図で圧倒的なシェ

図表12運転支援や自動運転向けのデジタル地図をめぐる国内外の協業の動き

5Gオートモーティブ・Intel
アソシエーション
Qualcomm
Ericsson
Nokia
独 BMW
華為技術

独 AudiMobileye

中国アリババ集団

米 Google

競合出資

Fiat Chrysler
FordVovlo (スウェーデン)独 HERE
地図データ
共同開発

独 Continental
ビッグデータ

自動運転

競合

蘭 TomTom
地図情報提供セキュリティ

米IBM

米Ciscoパイオニア

ダイナミックマップ基盤企画

インクリメントP

三菱電機

自動運
転車
開発

自動運転

28億ユーロで買収

テンセント

Lyft
自動運転

3D地図作成独 Daimler

NVIDIA

高精度
地図開発

米 Uber

米Uber

ゼンリン

デジタル
地図開発

独 Bosch日系自動車６社
トヨタマップマスター 他（出所）日本経済研究所作成
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アを有し、蘭 TomTom、Google と並ぶ大手３社のレイ（HMD）やメガネなどの機器メーカー（OCU-一つである。IBM や CISCO と連携して走行データLUS、HTC、ソニーなど）および IT 大手によるイをリアルタイムで収集する「Vehicle Sensor Data

ンフラ開発が先行し、ゲーム以外の用途開拓が課題Cloud」を構築し、データ収集のインタフェース策とされてきた。米欧ではアプリやコンテンツ業界を定も主導している。CES2017で HERE が紹介した

中 心 に ス タ ー ト ア ッ プ が 多 数 参 入 し て お り、「HERE HD Live Map」は、走行車両からのリアルCES2017でもスポーツ、車載、教育、医療向けなどタイムデータをクラウドで分析して動的地図を作成

様々な分野で、各社が知恵を絞って新たな用途を提するもので、一般のナビや Google Map の精度が５案した。

～50ｍ程度であるのに対し、10～20㎝レベルで車両

米 VirZOOM は HMD を装着してゲームを楽しみ位置を把握し、この先渋滞中、道路工事中などの情ながらサイクリング運動ができるバイクを出展した

報も車両にフィードバックすることを目指してい（図表13）。速く自転車を漕ぐほどゲームで速く動ける。日本では、デジタル地図の共通基盤部分を共同てレースに勝利でき、健康増進にもつながる仕掛けで整備するため、ゼンリンやインクリメントＰなどになっている。Amazon ではアプリとセットで約が出資して2016年にダイナミックマップ基盤企画が400ドルにて販売されているが、VR 酔いの問題を設立されたところであり、標準化やクラウド活用で指摘するレビューもみられる。

先行する欧米勢に対し、積極的に発言していくことが期待される。のフロントガラス向け AR ヘッドアップディスプレ

５．VR/AR・ウェアラブル ～アプリ・コンテンツ業界が台頭～
VR（Virtual Reality：仮想現実）/AR（AugmentedReality：拡張現実）は、ヘッドマウントディスプ

図表13

VirZOOM Bike

（出所）VirZOOM Web サイト

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米 Harman は、スイスの WayRay と提携し、車イを発表した（図表14）。車のフロントガラスにフィルムを貼り付け、右左折方向や速度、安全データなどを走行中の前方風景に重ね合わせて投影する。ドライバが運転に関する情報を一目で把握でき、自動運転でも役立つとアピールした。

図表14

 Harman の自動車フロントガラス向け AR
米ヘッドアップディスプレイ（出所）WayRay Web サイト

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また、フィットネス用途の腕時計やリストバンド⑴

モノを通じたサービス提供による価値創造への転換以外への広がりを欠き、伸び悩み気味のウェアラブ
ルをめぐっては、シューズや衣服から心拍数や運動CES2017では、ハードウェアの良さをアピールすデータを収集して健康管理を行ったり、ベッドにセるだけの機器メーカーは存在感が低下し、モノを通ンサを埋め込んで眠りの質を IoT で改善するなどじていかに魅力的なサービスを提供できるかを競うの興味深い提案が見られた。

傾向が一段と強まった。IoT で何ができるかを考え

６．IoT 活用促進に向けた日本の課題

るためには、研究所での技術開発の成果を製品に応用するという従来型 R&D の発想から脱却し、社会米欧勢を中心に IoT を活用したサービスの提案

変革につながる夢を描いて提案型の商品・サービスが相次ぐ中、日系企業で大型ブースを設けたのは、を開発する方向に転換する必要がある。「IoT が話総合電機ではソニーとパナソニックの２社にとど題になっているので、自社でも何かできないか考えまった。自動車ではトヨタ、日産、ホンダ以外にデよ」と経営層が指示するだけでは前に進まない。商ンソー、三菱電機、パイオニア、JVC ケンウッド

品企画、研究開発、生産、販売など各部門が事業部などが出展したが、会場全体の中では日本勢の影がのカベを破って自由な発想やアイディアを出し合薄かった感は否めない。

い、チームワークで課題解決に取り組む体制をトッ

日系企業が IoT 時代に存在感を増すためには、プ主導で構築することが重要である。

以下の３つの課題に取り組むことが急務であろう⑵（図表15）。

競争しつつ協調する上手な仲間作り
IoT は他社データとの融合から新たな価値が生ま

図表15

日系企業の IoT 活用促進に向けた課題

モノを通じたサービス提供による価値創造への転換
 技術先行型から市場創出型のサービス提供への転換
 少子高齢化、防災、インフラ、農業など社会課題の解決れることが多い。データ保有者はデータを囲い込む傾向があるが、自社だけではデータの活用に限界があり、利害が対立しつつもプラットフォーマーとは水面下で連携を進めている。個人情報保護には十分配慮しつつ、多様なデータを組み合わせて有効利用競争しつつ協調する上手な仲間作りを図ることが急務であり、海外では個別契約に基づ

 オープン・イノベーション
 新たな発想を得る場、異分野の知見獲得（医療、農業等）

き様々なデータ流通ビジネスが展開されている（図企業・業界横断的な連携の場づくり「IoT駆け込み寺」

日系企業は、主導権争いに陥らずに競争しつつ協 フロンティア（未開拓領域）への挑戦意欲を高める 積極果敢な取り組みを評価し、多少の失敗は許容

表16）。
調し、互いに Win-Win となるような上手な仲間作りに取り組むことが求められる。そのためには、自社が保有するデータを競争領域と協調領域に仕分け

研究開発支援

規制改革

人材育成・流動性

産官学連携して仲間とシェアしやすくするとともに、データ記述方法や通信規格など土台部分の標準化を急ぐ必要がある。

（出所）日本経済研究所作成
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図表16
データ
ヘルスケア
データ

企業名MedMining

国

企業概要・保有データ

米国・製 薬、医療機器メーカー等の事業者に対して、匿名化された電子医療記録データを販売
・880以上の医師グループや５の病院、72の診療所等からデータを入手

ヘルスケア
データ

IMS Health

ドイツ等

・収集した医療データを分析し、製薬会社等に対して疾病や処方に関する情報やマーケティング情報を提供、コンサルティング
・データの収集源は、データ提供に関する契約を交わしたパネル
ドクターと呼ばれる医師達

ソーシャル
データ

Twitter

米国・ツイートデータを代理店に販売
・企業はツイートを購入、マーケティング活動などに活用可能

ソーシャル
データ

Facebook

米国、英国

・ユーザーの書き込みをマーケター向けデータとして提供
・匿名化処理が施され、住所など個人情報の特定につながるおそれのある検索は禁止

法人データ

DataPublica

フランス・450万のフランス企業、150万のベルギー企業、390万の英国企業、14万の Facebook アカウント、6.6万の Twitter アカウント、４万の EC サイト、57万のウェブサイトのデータに基づき、ユーザーに新規顧客開拓等に必要な知見を提供

データマー
ケットプレイス

Azure
Datamarket

米国・データを流通する場を提供
・取 引されるデータは、人口統計、環境、金融、小売業、天気、スポーツ等に関するレコードや画像など（出所）IoT 推進コンソーシアム⑶

海外におけるデータ流通ビジネスの事例

データ流通促進ワーキンググループ資料（2016年１月）をもとに作成

企業・業界横断的な連携の場づくり～ IoT 駆け込み寺～

ろう。
また、フロンティア（未開拓領域）への挑戦意欲

中堅・中小企業や異業種にとって IoT は新たなをかき立て、多少の失敗は許容しつつ積極果敢な新商機の開拓につながることが期待されるが、既存事規事業への取り組みを高く評価する機運を高めてい業の延長線上ではビジネスモデルの創出につながりくことが重要である。

にくく、自社内の取り組みだけでは大きな成果を出

日本は少子高齢化、地域活性化、防災、インフラ老朽化など様々な課題を抱え、IoT 活用の余地は大しにくい。
IoT の活用方法や目的・効果の明確化に関して気きい。事業部や業種のカベを打ち破り、社内外との軽に相談できる「IoT 駆け込み寺」のような組織を上手な仲間作りを通じて異分野のデータの横断的な企業内や業界内に設け、談論風発の中でアイディア活用を実現できれば、米欧に比肩しうる成果を IoTを出し合うような雰囲気を醸成することも一案であで生み出せる可能性がある。

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