官民データ活用推進シンポジウム

データ主導社会に向けて
平成３０年２月１４日
総務省官房総括審議官（情報通信担当）
吉田眞人

目

次

1

1. データ主導社会における情報通信政策
2. 官民データ活用推進基本法に基づく政府の取組

2

1. データ主導社会における情報通信政策

データ主導社会のイメージ図3

これまでのＩＣＴ

コンピュータ、インターネットにより、「ヒト」の情報をデジタル化・共有化し、社会経済を効率化・活性化

ＩｏＴの時代ＩｏＴ、ビッグデータ、ＡＩにより、「モノ」の様々なデータを収集・分析し、新たな価値を創造

幅広い効果をもつ「ICT」の中でも、特に「IoT」による新たな価値創造が成長の源泉となる時代へ
実質ＧＤＰへのインパクト
ＩｏＴ・ビッグデータ・ＡＩ等のＩＣＴ投資等が進展すれば２０２０年度時点で実質ＧＤＰ約３３．１兆円の押し上げ効果が見込まれる。
600(兆円)

580
560
540

予測

ベースシナリオ（実質）590

ICT成長シナリオ（実質）

525

557

520
500
480

約33.1兆円
2005
2006
2007
2008
2009
20102011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

年度

460

※総務省「ＩｏＴ時代におけるＩＣＴ産業の構造分析とＩＣＴによる経済成長への多面的貢献の検証に関する調査研究」（平成28年）を基に作成

IoTの基盤を支える第５世代移動通信システム（５Ｇ）●最高伝送速度 10Gbps（現行LTEの100倍）●100万台/km²の接続機器数 （現行LTEの100倍）●1ミリ秒程度の遅延 （現行LTEの1/10）→ ＩｏＴの基盤技術として期待

4： 超高速： 多数同時接続： 超低遅延（リアルタイム）

超高速⇒最大10Gbps
自動運転

例：4K/8Kなど高精細映像も超高速に伝送
例：狭いエリアでの同時多数
接続、スマートメーター、インフラ維持管理（多数接続、低消費電力なIoT）

５Gの主な要求条件

多数同時接続超低遅延⇒100万台/km²接続数
5Gの特徴

膨大な数のセンサー・端末⇒1ミリ秒程度
例：自動運転、遠隔ロボット操作（リアルタイム操作、ミッションクリティカルなIoT）

出典：日経コミュニケーションズ 2015/4月号世界のIoTデバイス数の推移及び予測5

2021年には全世界のIoTデバイス数は 約350億個（出典）HIS Technology

人工知能（AI）の進化と研究開発の変遷

6・電王戦で人工知能が米長邦雄永世棋聖に勝利
・Googleがディープラーニング技術を活用しAIに「猫」を認識
・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）
ワトソン(IBM)がクイズ番組で勝利(2011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)

現在～機械学習・表現学習の時代

冬の時代

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)

2010年代～※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

第２次ブーム～知識表現の時代
1980～1990年代

深層強化学習に基づく囲碁ソフト「AlphaGo」が欧州チャンピオンのプロ棋士に勝利 (2016年)

・ウェブとビッグデータの発展
・計算機性能の飛躍的向上

・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

データ巨人たちとの戦い

7（出典）総務省「IoT新時代の未来づくり検討委員会 第３回人づくりWG」
ヤフー株式会社安宅氏提出資料

ビッグデータ利活用に向けた制度基盤の整備

8

ビッグデータ

様々な官民データ

産業データ
情報銀行

オープンデータパーソナルデータ

データ利活用の制度基盤• サイバーセキュリティ基本法（平成26年制定）• 個人情報保護法（平成27年改正）⇒匿名加工された個人情報の利活用• 官民データ活用推進基本法（平成28年制定）

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２． 官民データ活用推進基本法に基づく政府の取組

官民データ活用推進基本法の概要
８条

官民データ活用推進基本計画

9条

都道府県官民データ活用推進計画等

10

民間
オープンデータ（協調分野）

行政(国)
行政(地方)

19条 国と地方の施策の整合性

オープンデータ

12条

データ利活用のルール整備

10条 行政手続等のオンライン化原則
11条 オープンデータの促進、データの円滑な流通の促進

15条1項

14条

情報システム改革・業務の見直し(BPR)

デジタルデバイド対策

16条

15条2項 分野横断的に連携できるプラットフォームの整備

マイナンバー制度

13条
研究開発

マイナンバーカードの普及・活用

17条・18条

人材育成・普及啓発等

官民データ活用推進基本計画等の策定（第8、9条関連箇所）

11【計画への記載内容】
官民データに関する施策についての基本方針 等

平成29年10月に雛形を公表（出典）内閣官房IT総合戦略本部「官民データ活用推進基本計画実行委員会（第1回）」（平成29年4月4日）配付資料

官民データ活用推進基本法におけるオープンデータ（第11条関連箇所） 12

 国及び地方公共団体等が保有する官民データの容易な利用等
国及び地方公共団体は、自らが保有する官民データについて、個人・法人の権利利益、国の安全等が害されることのないようにしつつ、国民がインターネット等を通じて容易に利用できるよう、必要な措置を講ずるものとする。
（事業者が保有する官民データであって公益の増進に資するものについて、同様の措置を講ずる努力義務が規定。）

オープンデータの定義（※オープンデータ基本指針より抜粋）①営利目的、非営利目的を問わず「二次利用可能なルール」が適用されたもの②「機械判読」に適したもの③「無償」で利用できるもの

オープンデータの意義 国民参加・官民協働の推進を通じた諸課題の解決、経済活性化
 子育て・介護などの様々な分野における地域の課題解決寄与
 データ利活用による新ビジネス・新サービスの創出
 行政の高度化・効率化
 公共データのオープン化により、事務手続きの効率化
 EBPM(Evidence-Based-Policy-Making)の促進
 透明性・信頼の向上
 オープンデータガバメントの実現

13

オープンデータに関する政府決定

14「未来投資戦略2017」 （平成29年6月9日閣議決定）
第２ 具体的施策
Ⅱ Society5.0の横割課題 Ａ．価値の源泉の創出
１．データ利活用基盤の構築（１）KPIの主な進捗状況
・ 《KPI》2020年度までに、地方公共団体のオープンデータ取組率を100％とする。
（２）新たに講ずべき具体的施策 ⅳ）地域におけるデータ利活用
・ 地方公共団体等の職員がオープンデータに必要な技術を習得できる試験環境の整備、データを保有する地方公共団体とそれを活用する民間企業等との調整・仲介機能の創設「世界最先端IT国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画」 （平成29年5月30日閣議決定）
第２部 官民データ活用推進基本計画
Ⅱ 施策集
Ⅱ－１－(2) オープンデータの促進【基本法第11条第１項及び第２項関係】、データの円滑な流通の促進【基本法第11条第３項関係】① 分野横断的な施策のうち重点的に講ずべき施策
・ 地方公共団体が保有するデータのオープンデータ化の推進－従来の伝道師の派遣等による支援に加え、平成29年中に地方公共団体が最低限公開することが望ましいデータセット・フォーマット標準例の提示や、都道府県・市町村官民データ活用推進計画の雛型への反映を行うとともに、地方公共団体職員等向けの試験環境の整備、及びデータを保有する地方公共団体と民間事業者等との調整・仲介（マッチング）機能の創設などの支援を通じ、平成32年度までに地方公共団体のオープンデータ取組率100％を目標に推進。

地方公共団体におけるオープンデータの現状

15

オープンデータ取組済み団体数の推移（H29年12月時点）
団体数(都道府県)

団体数(市区町村)

団体数（市区町村）
233

250
団体数（都道府県）
200

176

150

13287100
502446

H25年3月※１※２

H26年3月

34208
3440
34260

40262

264

414236

H27年2 H27年6月
月

4030292022160199243258

オープンデータ取組済み団体数
306/1788団体（約17％）H28年3 H28年9 H28年12 H29年2 H29年5 H29年9 H29年10 H29年11 H29年12月
月
月
月
月
月
月
月
月

100

自らのホームページにおいて「オープンデータとしての利用規約を適用し、データを公開」又は「オープンデータの説明を掲載し、データの公開先を提示」を行っている都道府県及び市区町村。
上記の取組済み基礎自治体の合計人口に都道府県は含まない（出典）政府CIOポータル「オープンデータ取組済自治体一覧」をもとに作成

オープンデータに取り組むにあたっての課題
メリット・効果が不明確

16

62%

人的リソース不足

48%

取組方法が分からない

40%
26%

予算が無い

24%

・・・

統括する部門がない

0%

10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%（出典）オープンデータの取組に関する自治体アンケート結果（平成28年12月内閣官房情報通信技術（IT）総合戦略室実施）をもとに作成

オープンデータ・テストベッド整備等事業について

17

平成３０年度予算政府案：３．２億円

研修機能 地方公共団体等の職員がデータの公開から公開されたデータ利活用の見える化までの知識・技術を一気通貫で習得できる実地と遠隔の研修環境を整備
Webサイト

【実地研修】
講師よりデータ加工、整形等について指導？↑_□×
Server¥¥C¥¥code____【遠隔研修】e-ラーニングを活用

調整・仲介機能 オープンデータに関する地方公共団体への民間ニーズ（内閣官房の「官民ラウンドテーブル」、シビックテック等により抽出）に対応する調整・仲介機能を創設
官民ラウンドテーブル※１
シビック・テック※２【調整・仲介機能】
有識者、地方公共団体関係者と検討※１ 民間ニーズに即したオープンデータの取組や民間データとの組み合わせを含めた活用を促進するため、データ活用を希望する国民や民間企業等と、データを保有する府省庁等が直接対話する場（内閣官房情報通信技術（IT）総合戦略室が開催）。
※２ ソフトウェアに関する知識技術を持つ人たちが、自主的に集まって地域の日常生活にひそむ様々な課題を解決する、ボランティア活動やテクノロジーのこと。

研修機能の試行運用（平成29年度の取組）

18

第１回

第２回

第３回

第４回

日時

12月20日～21日

1月17日～18日2月27日
～28日

3月13日
～14日

場所

東京
（東京大学）

東京（東京大学）

京都

東京（東京大学）

研修内容

・ 座学（オープンデータの意義・必要性とデータリテラシー、先進自治体におけるオープンデータ取組紹介等）
・ 演習（データ作成研修、データ公開研修等）＜平成30年度以降に向けて＞


レベル別・タイプ別の研修コンテンツを開発
遠隔研修が実施できる環境の整備
オープンデータに積極的な地域における地方開催を検討中【参考】東京大学情報学環オープンデータセンター

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 オープンデータに関する研究開発や人材育成等を行う日本初の専門機関として平成30年１月東京大学に開所
 同センターの協力を得て、前ページの研修機能の試行運用を実施

平成30年1月18日

UTODC開所式

保育施設データの公開の実習模様

まとめ AI・IoTの発達により、様々なデータを収集・分析・活用し、社会の抱える課題を解決するデータ主導社会が到来 特に、地方公共団体のオープンデータは、地域における新たなサービスを創出する基盤として大きな期待 2020年度までにオープンデータに取組む地方公共団
体100％に向けて産官学が連携

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ご清聴ありがとうございました。
Thank you very much for your attention.