データが社会や組織を変える

2023-10-25
平本 健二
独立行政法人情報処理推進機構
デジタル基盤センター長
併任 デジタル庁

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）とは⬧ 独立行政法人は、政府における実務専門組織。
⬧ IPAは、デジタル技術全般を担う。
企業

社会サービスを利用するサービスを提供する

導入

政策を実現する

IPA
知識・経験の集積

府省

政策

国内外の動きを把握しマップを作る
意思決定する
調整する

・社会のアーキテクチャ整備
・デジタル基盤の整備
DXの推進
プラットフォーム
ソフトウェア工学の育成
革新的技術の開発
先端人材の発掘・育成
・デジタル人材の育成
スキル標準
情報処理技術者試験
・セキュリティの推進2

世界のデータ戦略はどこに向かっているのか• 戦略的アセットとして重視

3

世界の取り組み
ビジョン

データの価値に注目
原則のポイント
安心して安定的に使えること
そのための仕組みの整備
人材への投資先進各国は、データが競争力を左右するものとして戦略を強力に推進
2030年頃がターゲットにプラット
フォーム、データスペースを整備- FIWARE, GAIA-X等
人材育成で着実に力を蓄えている
米国DoDが進めるデジタルエンジニ
アリングにも注目が必要

原則
データの可用性
マーケットでの不均衡
European
データの相互運用性と品質
Commissi
データガバナンス
on
データインフラストラクチャと技術
2020-2
スキルとデータリテラシー
サイバーセキュリティ
倫理を守る
責任を行使する
透明性の向上関連性を確保
United
既存データの利活用
States
将来の用途を予測
2019-6
応答性を実証学習への投資データ リーダーの育成
説明責任の実践
データ基盤
United
データスキルKingdom
データの可用性2019-9
責任のもてるデータ

Canada2019-8

クライアント中心
信頼される
倫理的
オープン
可能にする
目的への一致戦略の柱
データ アクセスと利活用のための組織間のガバナンス フレームワーク
イネーブラー: データのホスティング、処理、使用、相互運用性のためのヨーロッパの能力とインフラストラクチャの強化とデータへの投資
能力:個人のエンパワーメント、スキルとSMEへの投資
戦略的セクターと公共の関心領域における共通の欧州データ空間

データを大切にし、公共の利用を促進する文化を構築する
データの管理、管理、保護
効率的で適切なデータ利用の促進

経済全体のデータの価値を引き出す。
成長促進と信頼できるデータ体制の確保。
政府によるデータの使用を変革し、効率性を高め、公共サービスを向上させる。
データが依存するインフラストラクチャのセキュリティと復元性を確保する。
国際的なデータの流れを支持する。"
資産としてのデータ基盤
・人材・ガバナンス・プロセスとツール

44

参考：EUのデータスペース関連の取り組み⬧ EIFというフレームワークの元、データ整備を進めるとともに、標準的なツールやルールも提供。さらに、Interoperable Europe法で法整備を検討。
Industry

Health

Education

EnergyMobility

Connector
法律、ガイドライン
プラットフォーム

オープンソースのツール群

eInvoicing

eID

EBSI

データフレームワーク/

eDelivery

GAIA-X, IDSA, fiware
Catalogue

マーケットプレイス
eSignatureeIDAS

DBB related initiatives(European BlockchainServices
Infrastructure)

Tourism

Data spaces

一般データ保護規則（GDPR）
データガバナンス法
デジタル市場法、
デジタルサービス法
データ法
インタオペラビリティ法

Digital
Building Blocks

SpaceFinance

BDTI(Big Data TestInfrastructure)↓Administration

民間のプラットフォーム

Tools

ビルディングブロックを提供

OOTS

EU全体のプラットフォーム(Once Only
Technical System)※Digital ID Wallet等も検討

eArchiving

Context Broker

Base registries

Open data

EIF(European Interoperability Framework)＋SEMIC
LIF(Location Interoperability Framework)
人材

eLangTech

Interoperable
Europe5国内のデータ戦略の取り組み⬧ 2021年に包括的データ戦略を公表• データのフレームワークである政府相互運用性フレームワークGIFを整備。
• DATA-EX等のプラットフォームを整備中• 信頼できる社会の基本データであるベース・レジストリを推進中• オープンデータの加速を検討• トラストを核に安心した環境を実現するDFFTを推進⬧ 2023年にデジタル戦略に一体化
デジタル戦略「デジタル社会の実現に向けた重点計画」

6

データ戦略は中長期戦略が重要⬧ 日本のデータ戦略前のデジタル化の取り組みは、サービスに注目してきた。
⬧ 欧米では、基礎をしっかり作った上にサービスを構築し、持続・展開させることを目指している。
日本の従来の失敗（実証実験等）• 基礎ができていないのにアプリ開発をするから、継続できない• 独自手法なので展開できない

欧米の目指す世界• 最初に基礎を固めることで、サービス開発などが行いやすく、継続しやすくする• 基礎に参照モデルを使うので展開しやすい
行き先

キラキラのビジョン
実証
区間

AI

AI

ルール
7 標準

基盤

ツール

燃料（データ）• 短期での成果を求める思想から、データ戦略にもとづく長期戦略へ変える必要がある。
−IPAにデジタル基盤センターを作り、体制を強化

7

デジタルにより社会の基盤が変わってきている• デジタルの本質とその影響を知る

8データが爆発的に増えている⬧ インテル社は、データ量は2020年に50ZBを超え、2025年には175ZBに拡大すると、2020年に予測している。
• テキストデータ
センサーデータ、３Dデータ等、• 画像、音声データ
これまで手に入らなかったデータの洪水がやってくる。
• センサーデータ• ３Dデータ

9センサーという観点も含め地域を見渡してみると⬧ 社会は目に見えないデータであふれている。
法人数

建物名
連絡先

施設名

人口
閉店時間

アクセス

避難所
気温

画像

ひずみ

交通量

路線名

農地

路面データ
位置

水位

住所

エネルギー消費

運転データ

降水量

動物

橋梁

生産量
照度

携帯電話密度10

誰もが消費者であり、データ生成・発信者である
地図

サービス化

時刻表

天候

ニュース

位置・移動情報
検索情報
匿名化

健康情報

購買履歴

11

デジタルにより人、物、金の流れが変わる
人流• 混雑予想を公開することでピークを変えられたり、クーポン発信、で人流が変えられる• テレワーク、Web会議で働き場所や移動が変わる物流• ネットショップで個配が増える• 自動配送は配送の体制を大きく変える

金流• キャッシュレスで事務が減る• クラウドファンディングで資金集めができる
12

技術の進歩により、何でも正確に表現でき、瞬時に遠距離まで転送できるようになった。

13

2つの大きな変化
AnalogTrack

DigitalDrone

担い手の変更Digital3D Printer011101010100100

プロセスの変更

14

社会の変化が、加速度をもっているMoving target

技術がジャンプアップ

制度の歪考え方の対立変化は悪アナログ時代のやり方

周囲に対して相対的に急降下

15

ビジネススピードが超高速化している

https://twitter.com/bill_gross/status/955826365516976128

16オセロは一気にひっくり返る⬧ 気が付いてみると電子決済やクレジットが主流になり、現金やATMをほとんど使わなくなっている。
⬧ 国内でマーケットを抑えてもグローバルに良いサービスが出てくると一気にひっくり返る。
• 角を取りに行く• 角を取らせない• ひっくり返らない場所を抑える

17

グローバル化が急速に進んでいる

スマホやPCの裏側は、世界に直結している

翻訳アプリ
Web会議
受発注システム・世界のどこかに自分のデータがあったりする
・海外の会社で働くかもしれない
・海外の情報がいつでも入手できる
・海外の犯罪者が自分を狙っていたりする↑
海外の法律やルールに従っていることもある
18

そしてAIがやってきた
AIやデジタル技術は、動く

1. 伸ばせる力、人の可能性を最大化できる。
2. 人の仕事を奪うものではない。
3. 誰にも優しい。

アドバイス
を受ける

世界とつながる
Digital Divide

学ぶ

創るDigital Support

良きパートナー

使いこなせる人が、かえって制約を受けていた。

手書きも音声も認識できる。見守りもできる。
使えないではなく、自然に使ってもらう。

AIによって単純労働や簡単な判断は置き換えられる

人は想像力を生かす仕事へ

19

どのような社会が来るのだろうか• これまでの延長ではない世界

20

競争力の源泉である社会インフラの変化⬧ 20世紀のインフラは、道路や橋や建物であった。
高度成長期には、道路や工業団地、新興住宅地を整備（全国総合整備計画）↓
優良企業や優秀な人が集積⬧ 21世紀のインフラは、ネットワークやデータ、その流通環境になってきている。

010100100100100101010100010101010101010110101010100000
101001011101011010001010010100101010101010010100100100
100101010100010101010101010110101010100000101001011101
011010001010010100101010101010000001010010111010110100
010100101001010101010100101001001001001010101000101010
101010101010110101010100000101001011101011010001010010

これからは、光ファイバーや５G、データと流通環境を整備（デジタル戦略）↓
優良企業や優秀な人が集積

21目指している姿
現実空間

Digital空間⬧ 誰でもデータをストレスなく活用でき、デジタル技術が暮らしをサポートしてくれる社会
Digital Twin

必要なデータが簡単に手に入り、新サービスをスタートさせやすい様々なサービスが選択でき、暮らしやすい
Trust &Safety

データが高度に管理され、重複投資がなくなる

オープンデータ
データの入力や審査が自動化され、手続きが速く楽になる

社会の維持管理
コストが減少＋民間データ

データ交換や活用をするための仕組み
行政機関保有データ統計センサーデータ

22

社会のデータを融合し、新しい価値を生み出す⬧ これまで分断していたデータを総合 土地・空間・自然データ（アドレス、気候等）的に組み合わせる。
⬧ デジタルツイン、メタバースによる新たなビジネスチャンスを創出する• スマートシティ• 製造• シミュレーション等• 医療• マイクロマシーンの活用等

分野横断データ（スマートシティ、防災）

交通データ（運転データ等）

建築データ（構造、保守等）

地域サービスデータ（行政サービス、駐車場、イベント等）

GIF（政府相互運用性フレームワーク）

23

国境や分野を越えたデータスペースの誕生⬧ 知らないうちに日常的に国境を越えている。
⬧ デジタル社会では、国境や分野を越えた社会、経済活動の空間であるデータスペースが国家と同様に重要になってくる。
データスペース
取引規約等、データスペースのルールに支配されている

24

データスペースの構造⬧ アーキテクチャに基づき、相互運用性とデータ主権を確保した基盤を使い、様々なサービスやシームレスなデータの流通が行われる。
環境データスペース防災データスペースモビリティデータスペース
バッテリーデータスペース
都市計画データスペース
ツールやデータモデルの共通化欧州では、CATENA-Xだけでなく、100以上のデータスペース関連プロジェクトを実施中
25

データスペースは大きなチャンスである⬧ コネクタという共通的な部品を使って、一定のルールの下でビジネスができる。
• 何かをしようとしたときに、ルールもツールもデータもそろっている• 簡単に接続できる• すぐにグローバルマーケットに出られる

ルール

ツール

データ

26

デジタルエンジニアリングの進展⬧ 単なる３Dモデルではなく、あらゆるものを組み合わせたサイバー空間を実現• もの、プロセス、空間をモデリング
オブジェクトモデル

実社会

サイバー空間気象モデル
不動産データモデル

ビル設計モデル
自動車設計モデル

取引プロセスモデル27

デジタルツインの実現⬧ モデリングを軸に分野横断でデジタルツインを実現するデジタルエンジニアリング
データ活用

法律、制度

データ提供

モデリング

ソフトウェアリアル/デジタル・ワールド（デジタルツイン）
モデリング

モデリング

環境

データ
スペース
活用可能な豊富なデータ
・製造データスペース
・グリーンデータスペース 等

都市センサー
オブジェクト製造プロセス

ASOT

モデリング

モデリング

取引プロセス

Authoritative Source of Truth

モデリング

デジタルモックアップ

CAD BIM/CIM• デジタルツインの中でSystem of Systemsを実現• AIとの組み合わせで、多様なサービスが容易にできるようになる
28

さらに2050年を見通してみよう
Robotics

AI（Singularity）
EnergyCommunication

資料：Boston Dynamics

これらの組み合わせにより、全く新しい世界がやってくる29

アナログからデジタルにスイッチを切り替える
衛星
印鑑
印紙
手形
150年前 現金
Fax

nano

グローバル

250年後
スマートフォン
タブレット
データ

地下

30

重要な役割を果たすデータ• 素材であり資産でもあるデータ

31

データとは「21世紀の石油である」

32

精製、加工することで様々な価値を生み出す
ナビ

ガソリン
燃料

個人活動

灯油

健康・医療

コストのかからない
資源

データ

石油

顧客情報

ビニール

精製が必要

原料

生地

様々な価値を生み出す

企業活動

生産

再利用することが可能
33

データは社会のアンカーである⬧ データは寿命が長く、波及範囲が広い
業務プロセス
寿命1年

情報システム
寿命10年

データ
寿命100年

プロセスをノウハウ化して共有する仕組みが必要

システム標準化はデータとインタフェースの標準化が重要

組織のアンカーとしての機能

新技術やユーザーを見て随時変更

リプレイス前提

ビルディングブロック化
変更が可能なシステムが必要
アジャイルとDevOpsが前提

外部との組み合わせで価値が増大

様々な活用が可能なリソー
ス

汎用サービスの活用
利活用ルールの見直しが必要34

意思決定はデータに基づき行われる⬧ 勘、経験、度胸の時代は終わった⬧ データに基づく意思決定が、チャンスを増大させ、リスクを低減する

35

プラットフォーマーはスパイラルアップしている⬧ GAFAM等のプラットフォーマーの台頭ってなんなんだろう
利用者がデータが増加溜まる
世界中の優秀なエンジニアが集中

高度なサービスの提供

分析等の活用でイノベーションが起こる

この動きがグローバルに展開している

36

データ供給のメカニズム• 全てのサービスはデータ供給に左右される

37

使えるデータ環境の実現⬧ 個々のプロジェクトを推進するとともに、データ駆動社会を実現するために面で環境整備を実施。
共通的な利用ルール• 政府標準利用規約、API利用規約• 府省が整備するルール：個人情報、各分野でのデータ流通ルール
データが見つけられる

データがつながる• データカタログを整備• 検索用データを推進• データ・ディクショナリ、コード一覧を検討中• コネクタ、ブローカーを整備中（DATA-EX等）• 認証、認可を整備中中（DATA-EX等）

データが入手できる• データ取引市場• カタログを整備（再掲）

多様で質が高く十分な量のデータ供給• オープンデータの推進• ベースレジストリの整備（事業者（gBizInfo）、アドレス等）• 政府相互運用性フレームワークの整備（データモデル、品質等）

38

信頼できるデータ連携を実現するTrustの仕組み
プライバシーやセキュリティ・知的財産権に関するルールのTrust•各国で異なる法令等をすりあわせる仕組み

原本性や非改ざん性に関する技術のTrust•データが第三者に改ざん等されていないか、連携時にエラーが発生していないかというデータの原本性を確保する仕組み

データ流通に関するプラットフォームのTrust•データ流通が公正に行われるか、目的外の利用がなされないかというプラットフォーマーの透明性を確認できる仕組み

関係者としての適正性に関する組織のTrust•組織の事業継続性があるかを確認する仕組み

データの正確性や最新性、網羅性、使い方等のデータのTrust•データの品質が確保され成熟した使い方がされるかというデータ取り扱いに関する仕組み

関係者を取り巻く社会環境に関するTrust•社会の透明性が確保され、Dis-、Mis-Informationもコントロールされ、トレースできる環境

39

横断的にデータを活用するためのルール⬧ 既に多くのルールの整備がされている。
• 政府統一利用規約• オープンデータに関する共通的なルールを提供• 利用方法を含め見直し中• API利用規約• GIFのガイドでサンプルを提供• 個人情報保護（個人情報保護委員会の取り組み）• 個人情報保護法の改正（行政機関のルール共通化）• データ流通ルール（各府省の取り組み）• プラットフォーム (PF)におけるデータ取扱いルールの実装ガイダンスver1.0（内閣府）• AI・データの利用に関する契約ガイドライン 1.1版（経済産業省）• データの利用権限に関する契約ガイドラインver1.0（経済産業省）• MaaS 関連データの連携に関するガイドラインVer. 2.0（国土交通省）• 地域連携プラットフォーム構築に関するガイドライン（文部科学省）

40

データを支えるフレームワーク⬧ 政府相互運統制フレームワーク（GIF）でデータモデルの基礎を共通化し、各分野のデータを整備。
法人BR制度BR

公共施設BR

データ

事業所BR

アドレスBR

イベントBR

その他

法人

申請・届出

イベント

土地証明、連絡、通知

報告書・会議資料等
行政サービス拠点

行政サービス
カタログ

事例
行政サービス・制度

ベースレジストリDM

行政サービスDM

医療機関一覧

避難場所一覧

学校一覧

地図等

避難場所・所

学校

地物

被災者

学習者、指導者、保護者

移動体

報告

教材

活動

支援活動

活動

スマートシティDM

防災DM

教育DM

・・・

実装データモデル［DM］（実際にサービスに活用するモデル）
人

法人

土地建物

施設設備

イベント

コアデータモデル（人、法人、施設等の共通モデル）
連絡先

子育て

メタデータ
（検索情報）

アクセシビリティ

POIコードコアデータパーツ
コード一覧

コード

日付時刻

アドレス

郵便番号

地理座標

電話番号

コア語彙（データ項目辞書）
数値データ（センサーデータ）

政府相互運用性フレームワーク 全体編
コア語彙（共通語彙基盤）

避難所一覧

小さなパーツから、組み合わせた実装モデルに展開し、標準化されたデータを整備

ガイドブック群

文字データ（漢字、カナ、ローマ字、英字）

コアデータモデル 全体概要
コアデータモデル解説書 個人
コアデータモデル解説書 連絡先
コアデータモデル解説書 住所（アドレス）
コアデータモデル解説書 法人
コアデータモデル解説書 施設
コアデータモデル解説書 アクセシビリティ
コアデータモデル解説書 子育て支援情報
コアデータモデル解説書 土地（予定）
コアデータモデル解説書 建物（予定）
コアデータモデル解説書 設備（予定）コアデータパーツ 日付及び時刻
コアデータパーツ 住所（アドレス）
コアデータパーツ 郵便番号
コアデータパーツ 地理座標
コアデータパーツ 電話番号
実装データモデル（行政） 申請・届出
実装データモデル（行政） 証明・通知
実装データモデル（行政） 事例
実装データモデル（行政） 行政サービス・制度
実装データモデル（行政） イベント
実装データモデル（行政） 報告書
実装データモデル（行政）行政サービス拠点・支援機関等
実装データモデル（行政） 調達
実装データモデル（スマートシティ）（予定）
文字環境導入実践ガイドブック
マスターデータ等基本データ導入実践ガイドブック
コード（分類体系）導入実践ガイドブック
API導入実践ガイドブック
データマネジメント実践ガイドブック
データ人材管理実践ガイドブック
データ環境整備のためのアーキテクチャ管理実践ガイドブック
データ品質管理ガイドブック
メタデータ導入実践ガイドブック
コード サービスカタログ
コード コード一覧
コード POIコード
ルール GIF推進に有益なルール等

41

多様で質の高いデータの、十分な量の提供⬧ 多様なデータに対応できるようにGIFの対象を社会全般に拡大している。
⬧ また、GIFを用いてデータ設計から品質を確保するとともに分野横断で活用できるようにすることでデータの量を拡大している。
スマートシティPJの中でデータを整備

スマートシティ
オープンデータ
ベース・レジストリ• 社会の基礎データ（デジタル時代の台帳）

行政データ• 申請、証明データ• 統計他• ワンスオンリーの参照データ
42

国の基盤となるベース・レジストリ⬧ 「ベース・レジストリとは、公的機関等で登録・公開され、様々な場面で参照される、人、法人、土地、建物、資格等の社会の基本データ」であり、正確性や最新性が確保された社会の基幹となるデータベース。日本では台帳等が相当する場合が多い。（クローズデータとオープンデータがある）• 全ての社会活動の土台であり、デジタル社会における必須の環境。
• ベース・レジストリの有無が、国の競争力を左右する。

活動しやすい社会

ベース・レジストリ
人データ

法人データ土地データ

建物データ

インフラデータ

交通データ

公的機関等

気象データ

自然データ

許認可
データ

資格データ

43

識別子情報の重要性⬧ データを連携して様々なサービスを生み出すにはユニークな識別子が重要な役割を果たす。
• 個人：マイナンバー• 法人：法人番号• 自動車：ナンバー• 自転車：防犯登録番号⬧ サービス対象を一意に識別できることが必要で、今後は、オブジェクト識別子なども必要になる。

⬧ 識別子をら安打無に発行するuuid等が世界で使われている。
44

地理空間情報への3つの重点分野
ベース・レジストリ・プロジェクトを進めるととともに、関係府省と連携しながら⬧ コピーしてからご利用ください
地理空間データ関連プロジェクトを実施。

⬧ Version.20210907

台帳間の紐付け

３次元データ
整備

建物ID
不動産ID

ボクセル

２次元データ整備

動的対象物（ドローン等）空間ID

高さ

土地(筆)ID

緯度・経度

道路ID

タイル
アドレスID

ゲートID※IDはイメージ

4545

データを考えるうえで品質は重要⬧ データの品質が低いと意思決定が間違ってしまう• 地図が間違っていたら• 地図が古かったら• 地図に空白があったら• 地図に誰かが加筆していたら⬧ データの品質情報がないと取引ができない• 物の取引では必ずラベルを見る

46

2030年に世界と並ぶデータ駆動社会を実現する。
⬧ データの利活用、連携がスムースに行える社会を実現する。
Society5.0

データの整備、拡充
AI活用サービス

仕組みの整備、検証

デジタル・ツイン

分野横断サービスで活用

活動
企業内や地域サービスで活用
政府相互運用性
フレームワーク整備

2022.3 2023.3
フレームワークなどの基礎を固め
るフェーズ

2025

組織やサービス単位で導入し、検証していくフェーズ

2030
分野横断でデータをつなぐ
フェーズ

AIやデジタルツインをフルに活用す
るフェーズ

47

特に重要な相互運用性とデータ主権の確保• InteroperabilityとSovereigntyはデータスペースの基本理念

48

相互運用性（インタオペラビリティ）とは何か⬧ 互換性ではない。運用を含めた考え方が相互運用性。
• データを交換するには、データ形式の標準化だけではなく、利用ルールの標準化、管理方法など様々な要素が必要。

コンセントの例
・日本では、Aタイプ、100v（50Hz)で各電力会社と使用契約
・海外とはタイプも電圧も違う・コンバータを介して接続することができる。
同じAタイプで形状の互換性があっても、200vの機器は使えない電圧コンバータを入れて、さらに使用契約をすれば運用できる。
49

政府相互運用性フレームワークGIFの役割⬧ モノや建物を作るときにルールや技術規格があります。
⬧ GIFは、デジタル社会のための連携ルールや技術規格、ひな型をまとめたものと考えてください。

建物や製品や作るには設計の記法、取引ルールは、100年以上前から確立しています。
そして、モデルプランや部品、取引ルールが用意されてきました。

デジタル社会のための設計の記法、取引ルールは、発展途上です。
GIFは、デジタル社会のモデルプランや部品、連携ルールを提供するものです。

このため、大量生産、継続的改善やイノベーションができてきました。

サービスの広域展開や持続、発展をさせるためには欠かせない基盤です50

GIFのメリット
従来：
設計にコストがかかる上、連携先の数だけ調整が発生。

⬧ データ設計やサービス設計がしやすくなり、利用者に高度なサービスを提供しやすくなります。
データ保有者、サービス提供者

仕様A
仕様Z

仕様B

仕様・・・

仕様C

自分

仕様J

自分のデータモデル

仕様D

仕様I

仕様E

仕様H

GIF準拠のデータを活用したサービス

仕様F
仕様G

GIF

ルールやデータのひな型（参照モデル）・サービス連携しやすい
部分利用
拡張

自分のデータモデル

GIF準拠のデータを活用したサービス
・サービス間の乗換がしやすい※既存のデータモデルや標準を使うことも可能です。
GIFは分野横断などにも使えるデータ連携を便利にする「ひな形」を提供しています。

自分のデータモデル
・ひな型を使って簡単に設計できる
・目的に合わせて柔軟に設計できる

GIF準拠のデータを活用したサービス
・新しいサービスが参入しやすい・様々なサービスと連携しやすい51
51

GIFの全体体系と範囲
戦略
組織・人材

セキュリティ、プライバシ・認証⬧ 全体体系を右図のアーキテク
チャで示します。
⬧ 先行して整備の進むデータレイ
ヤーを核に他のレイヤーの記述も追加していきます。

業務・サービスルール
利活用・流通環境

Trust
プラットフォーム（DFFT）

連携基盤（ツール）
データ
データモデルアセット
52

データモデル等の詳細構造⬧ データモデルの基礎を共通化し、分野のデータを整備しています。
法人BR

制度BR

公共施設BR

データ

事業所BR

アドレスBR

イベントBR

その他

法人

申請・届出

イベント

土地証明、連絡、通知

報告書・会議資料等
行政サービス拠点

行政
サービス
カタログ

事例
行政サービス・制度

ベースレジストリDM

行政サービスDM

医療機関一覧

避難場所一覧

学校一覧

地図等

避難場所・所

学校

地物

被災者

学習者、指導者、保護者

移動体

報告

教材

活動

支援活動

活動

地域サービスDM（スマートシティ）

防災DM

教育DM

・・・

実装データモデル［DM］（実際にサービスに活用するモデル）
人

法人

土地建物

施設設備

イベント

コアデータモデル（人、法人、施設等の共通モデル）
連絡先

子育て

メタデータ
（検索情報）

アクセシビリティ

POIコードコアデータパーツ
コード一覧

コード

日付時刻

アドレス

郵便番号地理座標

電話番号

コア語彙（データ項目辞書）
数値データ（センサーデータ）

政府相互運用性フレームワーク 全体編
コア語彙（共通語彙基盤）

避難所一覧

小さなパーツから、組み合わせた実装モデルに展開し、標準化されたデータを整備

ガイドブック群

文字データ（漢字、カナ、ローマ字、英字）

コアデータモデル 全体概要
コアデータモデル解説書 個人
コアデータモデル解説書 連絡先
コアデータモデル解説書 住所（アドレス）
コアデータモデル解説書 法人
コアデータモデル解説書 施設
コアデータモデル解説書 アクセシビリティ
コアデータモデル解説書 子育て支援情報
コアデータモデル解説書 土地（予定）
コアデータモデル解説書 建物（予定）
コアデータモデル解説書 設備（予定）コアデータパーツ 日付及び時刻
コアデータパーツ 住所（アドレス）
コアデータパーツ 郵便番号
コアデータパーツ 地理座標
コアデータパーツ 電話番号
実装データモデル（行政） 申請・届出
実装データモデル（行政） 証明・通知
実装データモデル（行政） 事例
実装データモデル（行政） 行政サービス・制度
実装データモデル（行政） イベント
実装データモデル（行政） 報告書
実装データモデル（行政）行政サービス拠点・支援機関等
実装データモデル（行政） 調達
実装データモデル（地域サービス）（予定）
文字環境導入実践ガイドブック
マスターデータ等基本データ導入実践ガイドブック
コード（分類体系）導入実践ガイドブック
API導入実践ガイドブック
データマネジメント実践ガイドブック
データ人材管理実践ガイドブック
データ環境整備のためのアーキテクチャ管理実践ガイドブック
データ品質管理ガイドブック
メタデータ導入実践ガイドブック
コード サービスカタログ
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ルール GIF推進に有益なルール等

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コア・データ・パーツ⬧ コアデータパーツは、日付、アドレスなど、どのデータにも共通的に活用されるデータ項目を定義しています。
• 組織内で複数のシステムを保有していると、日付の形式が違うといった問題が発生します。
• 現在は、その揺らぎを変換ツールで解消する場合も多いです。
⬧ 設計時やインタフェースにコア・データ・パーツを使うことでデータ連携を容易に実現することができます。
従来の様々な定義
２０２２年３月３１日
2022年3月31日
令和4年3月31日
2022/03/31
20220331
Mar. 31, 2022

コア・データ・パーツ（日付）2022-03-31

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データモデルのイメージ⬧ 施設の情報は、コアのボキャブラリとドメインのボキャブラリの組み合わせで表せる。
病院

小学校
建物

イベント
建物

建物

所在（住所）

所在（住所）

施設情報

施設情報

建築物情報

建築物情報

コア
ボキャブラリ

診療科
状況

ドメイン
ボキャブラリ

所在（住所）

避難所情報

生徒数

スケジュール

連絡先

ベッド数
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具体的なイメージ⬧ モジュールにして効率化するとともに、目的に合わせて部分利用することでデータ連携が容易にできる。
今まで

データ連携基盤（共通語彙基盤）

・モジュール化することで設計を効率化
・インタオペラビリティを確保

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様々な応用⬧ イベント情報と施設情報を一体として管理したり、翻訳なども容易になイベント情報
英語情報の作成る。 施設データとの融合イベントと施設情報はほぼ同じ情報項目であり、一体的に管理できる。

観光において、施設情報とイベント情報の一体化は重要

このパーツを追加するだけで、外国人に概略情報を伝えることができる。
Title
Description （自動翻訳）
Web
Date
Start Time
End Time
Address
Contact Tel
Contact email※名称は固有名詞が多く、翻訳が困難なため、別パーツが必要

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GIFのステップ：データを使いこなせるようにする⬧ データの価値を高めるためには段階的な取り組みが必要です。大量データ処理
エコシステムの実現⬧ システム更新のタイミングを使って改革を図ります。
連携ツール高度化
データ品質向上
オープン化
カタログ整備

使えること

データが項目に分かれていると自動審査ができる

見つけられること
データを組み合わせて利用できる
データが見つけられる・レジストリカタログ
・オープンデータカタログ
・検索用メタデータ整備
・ID
・コード標準自動処理できる
こと・構造化データ
・共通語彙基盤
・文字情報基盤
・利用ルール

データ基盤整備・データ連携基盤
・自動審査
・ビジュアライズ

ＡＩ等で解析ができること
データの各項目を使って様々な分析ができる

・ＡＩ技術
・ビッグデータ解析技術

データ活用
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相互運用性を確保するにはデータモデリングが重要⬧ 手作業をモデリングへ。
• 機能モデルやプロセス・モデルもモデリングツールベースにする。
欧米日本

•
••

エンジニアが、画面表示と印刷物を見て、表にデータ項目を書き出す
表計算ソフト等を使用カスタマイズソフトしかできな
い項目名

型式

データ長

タイトル

文字

20

サブタイトル

文字

20

通称文字

12

制度番号

英数字

16

概要

文字

100

内容

文字

1000

地域文字

10

キーワード

文字

30

給付上限額

数字

12

補助率

数字

3

金利数字

3

償還期限

日付

8

参照先

文字

20

説明

•

エンジニアが、機能をもとに必要データを設計し構造化して記述
モデリングツールを使用•

汎用パッケージ化が進む•・・・⬧ 世界は法律をモデルやコードで表すことを実装し始めている。

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データ戦略推進ではモデリングを導入⬧ 世界の戦略や社会動向を確認しながらデータ戦略を推進。
• 設計からサービスまで、グルーバルなインタオペラビリティを確保。
設計手法
・UML
・Archimate
・BPMN 等
データモデル・Smart Data Models
・schima.org
・DCAT
等
人材モデル
・SFIA
・O’net

インタオペラビリティが高く、国際展開も可能なサービス群

等

グローバルに使われる仕組みを重視

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データ主権（Data Sovereignty）⬧ データが相互に連携できることは重要⬧ データのセキュリティやプライバシー保護も重要• 侵入、改ざんなどを防ぐ
さらに、⬧ データの使用を自分でコントロールできることが重要• アクセス許可、再利用制限、時限利用、利用のトレース 等⬧ 安心してデータスペースに参加できるようにするための基礎条件

61データ活用に向けて• データサイエンスをめぐる動向

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データ活用をめぐる話題の単語⬧ 次々と出てくる話題の単語• AI• ビッグデータ• データサイエンス• データビジュアライゼーション• デジタルツイン• メタバース• ミス、ディスインフォメーション• ナレッジマネジメント
63データをめぐる大きな４つの能力⬧ データエンジニアリング• データを使えるようにする⬧ データデザイン• 業務を分析しデータを設計する⬧ データサイエンス• データを分析して価値を創出する⬧ データリテラシ• 日常の中でデータを理解し使いこなす

現在強力に推進中

非常に薄い

人気があるが、うまく活用されていない

重要性が浸透していない
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ＡＩ戦略2022⬧⬧⬧⬧「人間尊重」、「多様性」 、「持続可能」の３つの理念のもと、Society 5.0を実現し、SDGsに貢献。
３つの理念の実装を念頭に、５つの戦略目標（人材、産業競争力、技術体系、国際に加え、 差し迫った危機への対処）を設定。
特に、AI戦略2022においては、社会実装の充実に向けて新たな目標を設定して推進するとともに、 パンデミックや大規模災害等の差し迫った危機への対処のための取組を具体化。
なお、AIに関しては、経済安全保障の観点の取組も始まることを踏まえ、政府全体として効果的な重点 化を図るための関係施策の調整や、量子やバイオ等の戦略的取組とのシナジーを追求すべきことを提示。

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そして生成型AIが登場するなど、劇的な進化⬧ 文書の生成、画像の生成ともに人の能力に追い付きつつある• 人が行った作業と見分けがつかなくなっている• 正確性が欠けるというけど、人が調べても正確性が保証されるわけではない• 日本が得意の精密加工も、センサーとアクチュエータがあれば再現できるようになってきている⬧ まだ人に追い付いていないけど追い付かれるのは時間の問題• 人の優位性は曖昧判断⬧ 学習データ管理が重要になってくる（データ戦略が重要）⬧ あらゆる仕事が影響を受ける

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AIの特徴を把握する⬧ AIは人の能力を凌駕する• 経験の徹底活用• 疲れない• 常識や恐怖心がない⬧ AIは万能ではない• AIは、喰わせるデータがなければ役に立たない• AIに意思はない⬧ AIとの協業が今後のポイント• スキルベースで考える• 80％やってくれると便利な業務は多い（自動運転）⬧ ルール整備が発展途上• 著作権、責任分界点（製造物か利用者か）67データサイエンス⬧ データサイエンス（英: data science、略称: DS）またはデータ科学とは、データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのことであり、その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱う。
⬧ また、データサイエンスは、統計的、計算的、人間的視点から俯瞰することができる。それぞれの視点がデータサイエンスを構成する本質的な側面であり、これらの3つの視点の有機的結合こそがデータサイエンスという学問の神髄である（Blei and Smyth, 2017）。
⬧

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B968データサイエンスを行うための素材の確保⬧ ソースをきちんと集める• 人の手をかけない• トレーサブルにする⬧ 不純物を除く• エラーデータ、誤情報• 形式の違う情報をコンバートする• 入力するデータをバリデートする⬧ プロセスを自動化する• APIで自動化する• 間違いが起きるプロセスをなくす⬧ 設計をきちんとする69データのマッシュアップ⬧ 複数のデータソースのデータを組み合わせる• データ形式が違う（全角数字－半角数字）• データ単位が違う（kg－pond）• 乗数が違う（円－千円）• データ記録のサンプリングタイムが違う（秒ー分－事象ベース）• 測定方法が違う（地上高30cmの温度－地上高1m程度の温度）• コードが違う（３不明－０不明）• 言語が違う（法人－Corporation）• 言葉が揺らぐ（企業－会社）• 略語がある（東大－東京大学）• 注書がある（注：雨天中止）⬧ そもそもデータに間違いがあるのもクレンジングする。

70

ビジュアライゼーション⬧ データをビジュアライズすることで理解を深めることができる。
• 様々なデータを組み合わせる• ダッシュボードで様々なグラフを組み合わせる⬧ ビジュアライズするだけでなくAPIでデータを提供することが重要。
• 他のデータと合わせた活用が可能になる• アクセスしやすい形で活用ができる• 高速処理できる71

３Dデータの扱い⬧ 都市、建物、機械、気象、体内など様々なものがモデル化されている。
• ロボティクスや機器との融合が進んでいる⬧ センサーデータのリアルタイムビジュアライゼーションが可能になってきている。
⬧ 様々な分野の大量のデータを使うので、データの標準化が重要。

72

データの知識化、資産化⬧ 必要な時にデータを活用できるようにデータを管理する必要がある。
• メタデータの付与（DCAT等）• カタログの整備• 辞書類の整備• データ辞書• コード辞書• 統制語彙

⬧ 特定アプリを使っている場合はリフレッシュメントもしくは機材の確保

73

データサイエンティストを活用できているか⬧ データ・サイエンティストが不足と言われるが、データがきれいでないために、その貴重な人材を活用できていない。
• データクレンジングで、データサイエンティストや関連スタッフの作業時間の８割程度を使うと言われている。（データ検索にも多くの時間を費やす）
現状

各分野の独自データ

データクレンジング

標準を使わない
データ

目指す姿

データ連携を意識して作られたデータ

••
•

分析・活用
分析時には既に疲弊しており、分析・活用に十分な時間が取れない
結果として成果が出にくい
カスタマイズ文化が続いたため、日本はデータを扱う技術者がもともと少ない

分析・活用
データクレンジングが不要な組織や国や企業• 分析・活用に注力するので、成果が出やすは圧倒的に早いい⬧ 元の汚いデータの発生源を改善を図ることが重要。
74

セキュリティとプライバシー• データ戦略は守りも重要75

デジタル敗戦の思想から脱却⬧ 危ないからやらない？
• 過度のセキュリティ対策、過度のプライバシー対策• ちょっとでもミスがあったらと、スタート前に過度のチェックをする⬧ 日本のセキュリティ、プライバシー対策はバランスが悪い。
⬧ この思想により、みんなが委縮している

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基本のセキュリティ対策をしっかりやる⬧ 多くのインシデントは操作の不注意やパッチ忘れ等の運用上のエラーにより発生する。
• 基本動作を行うことで多くのインシデントは防止できる⬧ セキュリティ教育をしっかりし、モラルハザードを起こさせない仕組みを組織として構築することが重要である。

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ランサムウェア対策⬧ データやシステムを操作不能にして身代金を要求するランサムウェアによる被害が増えている。
• データのバックアップをきちんと行うことが重要• システム内の2重化ではシステムごとロックされたらアクセスできなくなる⬧ 相手はプロであることを認識する。
• まずは、侵入されないように基本対策をしっかりする78オプトイン、オプトアウトをうまく使う⬧ なんでも危ない、禁止ではサービスは進歩しない。
⬧ 利便性を享受したいという人にサービスを提供することも考える。
• ショッピングサイトには個人情報や口座情報を預けるのに、行政機関には預けないというのは信頼感の問題• メディアによる「行政は失敗する」という刷り込みが大きい• ショッピングサイトも、個人情報を登録する「会員利用」と、個人情報は都度打ち込む「ゲスト利用」があるように、利便性とのバランスで利用者が判断する。

⬧ きちんとわかりやすく説明することが重要。
• わからないからやめておこうという意見は多い。
個人情報の扱いよりパーソナライズされた公共サービスが得られるならば、行政機関に対して個人情報を共有しても構わない人
公共サービスが向上するのであれば、個人情報を複数の行政機関で共有しても良い人

世界
84%

日本
79％

41%

20%

アクセンチュアは、日本、オーストリア、オーストラリア、カナダ、ドイツ、フィンランド、フランス、英国、ノルウェー、シンガポール、米国の11カ国の18歳以上の市民6,501人を対象に調査
https://newsroom.accenture.jp/jp/news/release-20200316.htm

79

デジタル社会における組織と人材80

粒度が細かくなってきている
的確に変化についていく必要がある

業界が時代に合わなくなる→業態転換

組織が時代に合わなくなる→専門組織との協業の増加

職種が時代に合わなくなる→職種転換スキルが時代に合わなくなる → 継続的リスキル（学び続ける社会）81

幹にスキルを足していく⬧ 情報処理試験のように体系立てた幹に、枝としてのスキルを補完していく。
⬧ スキルは、セミナー、書籍、webinerで取得

82自分の情報を整理したLERが重要
Learning andEmployment Records

今後の知識社会にとってLERが管理できていることが重要になる

https://www.commerce.gov/sites/default/files/202009/LERwhitepaper0922202
0.pdf

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組織としては人材確保が喫緊の課題⬧ 量も質も足りていないDXを推進する人材の「量」の確保DXを推進する人材の「質」の確保

DX白書2023
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デジタルスキル標準⬧ デジタルスキル標準は、「DXリテラシー標準」 「DX推進スキル標準」の2種類で構成されている。
⬧ デジタルスキル標準で扱う知識やスキルは、共通的な指標として転用がしやすく、かつ内容理解において特定の産業や職種に関する知識を問わないことを狙い、可能な限り汎用性を持たせた表現としている。
「DXリテラシー標準」• ビジネスパーソン全体がDXに関する基礎的な知識やスキル・マインドを身につけるための指針「DX推進スキル標準」• 企業がDXを推進する専門性を持った人材を確保・育成するための指針85ショーケースとしてのスマートシティと地域展開• アクションが重要86デジタル田園都市⬧ サービス、プラットフォーム、データの分類を横断的に見ることができるようになってきた。

•デジタル実装の優良事例を支えるサービス／システムのカタログ（第1版）（ウェブサイト版）

デジタル田園都市国家構想交付金デジタル実装タイプ（TYPE2/3）の活用事例

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地域のおける取り組み方策⬧ 他の地域も同じようなサービスを行っている• マネする• 他地域の成功アプリ（標準化されたもの）を持ってくる• 展開する• 隣接エリア、さらに他地域に展開し⬧ このような取り組みを使うには標準化されていることが重要• プラットフォームの共通化• データモデルの共通化• 住所や日付の書き方、施設の書き方• ルールの共通化• 利用規約、APIルールなど

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地域における人材育成⬧ 世界中の情報やコミュニティにアクセス可能になっている。
• 知識を得る• Webinerを活用する• 経験を得る• 事例集を共通化する• コミュニティに参加する• 相談相手を増やしていく• 触媒としてのコーディネーターを活かす• 何もなければ活性化は起こらない

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地域における体制の構築⬧ コミュニティの核としての地域拠点の活用
地域DX推進ラボ、IoT推進ラボ
とっとりＤＸラボ
島根県IoT推進ラボ
岡山県IoT推進ラボ
津山市DX推進ラボ
瀬戸内市IoT推進ラボ
広島県IoT推進ラボ
山口県IoT推進ラボ
下関市IoT推進ラボ
宇部市IoT推進ラボ

よろず支援拠点
鳥取県よろず支援拠点
島根県よろず支援拠点
岡山県よろず支援拠点
広島県よろず支援拠点
山口県よろず支援拠点

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Digital Infrastructure Center
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