IT融合新産業の創出に向けた
経済産業省の取組
平成２４年１０月２６日

経済産業省
商務情報政策局
情報処理振興課

ビッグデータの本質はデータからの「価値創出」
 多種多様なモノがネットワーク化された世界では、あらゆる産業分野（エネルギー、ヘルスケア、農業等）において、膨大なデータをいかに活用するかが競争上重要になってきている。
 “ビッグデータ”の活用の重要性が叫ばれているが、本質的には、データ量の多寡を問わず、いかにデータから価値を生み出し、新産業の創出や社会課題の解決に繋げるかが鍵。

ビッグデータ・ブーム

今後取組むべき領域：データからの「価値創出」

 IT企業・供給者中心の視点
 大量データ自体に着目 既存のビジネス・組織・制度等を前提とした受動的対応

 需要者・利用者からの視点
 大量、高速、多種多様なデータからいかに価値を創出するかに重点。
 環境変化を踏まえて、ビジネス・組織・制度等のあり方を見直す主体的対応

ネットに限らずリアルの世界からも膨大なデータが発生（IOTの実現）

出典：喜連川優「情報爆発のこれまでとこれから」,
電子情報通信学会誌,Vol.94,No8,20111データは新たな日本の資産（キャピタル） 国別に見ると、日本は世界有数のデータ保有国。データを起点として新産業を創出するとともに、尐子高齢化、環境制約等の様々な社会課題を解決していく上で、最も重要な情報の基盤を有している。

 狭義のＩＴ産業振興にとどまらず、データを起点として変革が進むあらゆる産業（製造業、サービス業、農業）において、新たなビジネスを創出することが、日本経済の成長にとって不可欠。

地域別のデータ蓄積量
出典：IDC storage reports / McKinsey Global Institute analysis

2ＩＴ・データを起点とした「ＩＴ融合新産業」のイメージ
 ＩＴ融合新産業とは、ＩＴ・データの活用があらゆる産業に浸透するなか、狭義のＩＴ産業における新ビジネスの創出だけでなく、製造業、サービス業、農業等の多様な産業がＩＴ・データの活用を起点として構造変化を遂げて生み出される新ビジネスや、ＩＴを媒介として異分野の産業が結びついて生み出される新ビジネス。
ＩＴ・データを活用した新技術を活用したIT分野
新ビジネス
での新ビジネス創出

狭義のIT産業

既存産業のIT活用による競争力強化・新領域進出

ＩＴと既存産業の融合による新ビジネス産業としての裾野は大きく拡大
自動車

建機

エネルギー

ロボット

医療機器

農業
医療ヘルスケア

ＩＴ・データを媒介とした異分野融合による新産業
エネルギー×自動車×交通システム

医療・ヘルスケア×農業

実世界からのデータも加わり、データ量は爆発的に増加
小売
異分野の産業や社会システ
ムの融合による新産業創出
ロボット×小売×都市計画
3

IT融合による重点分野の考え方 デジタル化、ネットワーク化を前提とした産業構造の変化は、携帯電話やゲーム機等だけでなく、より幅広い分野へ波及し、スマートグリッド/コミュニティでは既に変化が開始。
 都市交通、医療・ヘルスケア、農業の３分野は、情報のデジタル化・ネットワーク化の進展が今後見込まれ、ＩＴ・データを活用した産業構造の変化と新規ビジネス創出の大きな機会が見込まれる。
①デジタル化②ネットワーク化

フロンティア領域
医療・健康
2010年:527兆農業円（世界）2010年:527兆円（世界）2020年:78兆円（国内だけで）競争激化領域
ｽﾏｰﾄｸﾞﾘｯﾄﾞ/ｺﾐｭﾆﾃｨ
2020年:180兆2020年:180兆円
円（世界）
（世界）

都市交通
未デジタル化領域

基盤領域

2020年:2010年比30％増（世界）

IT融合を支える大規模情報解析基盤

携帯電話
書籍
テレビ
ゲーム

あらゆるものがネットにつながるIOT（Internet ofThings）へ

SNS

省エネを可能とするセンサー制御基盤

大規模データセンター運用基盤※IT融合とは別の独立した事業

出展：農業：韓国ロッテ社市場調査より抜粋、ロボット：経済産業省「ロボットの将来市場規模」(H22年4月)、自動車：みずほコーポレート銀行「次世代パワートレーン社の需要見通しとＥＶの展望」(H22年1月)、医療・健康：「新成長戦略」(H22年6月)、スマートコミュニティ：日経BP社「世界スマートシティ総覧」(H22年)
4ビッグデータ・M2Mに向けた3つの施策（基盤技術）
高信頼・省エネ型センサー制御（M2Mデータ制御）基盤

リアルタイム大規模データ
解析処理基盤

高可用・高効率
データセンター運用基盤

ビッグデータ時代のM2Mデータ制
御基盤として、省電力型センサーネットワークシステム及びセンサー内情報処理（インテリジェント・センシング）が必要

ビッグデータから「予知・予測による制御」を行うために、多種大量のセンサデータに対して、リアルタイムに高度な解析(高付加価値処理)が可能な基盤が必要

大規模計算の拠点として、急激な量の変化（突然のバースト等）、内容の変化といったビッグデータの特徴に対応するために、可変性・拡張性の高いデータセンター（クラウド基盤）が必要

リアルタイム解析エンジン
リアルタイム解析エンジン
リアルタイム解析エンジン
リアルタイム解析エンジン
高速分散オンライン機械学習

ビッグデータに対応した
柔軟・迅速なＩＴリソース制御・管理

センサー内1次解析技術
アラーム送信
センサ

異常データ
圧縮
正常データ

センサデータの特性に応じた圧縮技術、データ伝送量削減技術

高速分散オンライン機械学習
高速分散オンライン機械学習
高速分散オンライン機械学習

リソースプール（サーバ、ストレージ、ネットワーク）

多様な解析処理をサポート
多様な解析処理をサポート
多様な解析処理をサポート
多様な解析処理をサポート

仮想化・抽象化

過去データ・
過去データ・
過去データ・
学習モデルデータ
過去データ・
学習モデルデータ
学習モデルデータ
学習モデルデータ・ワイヤレスセンサーネット
・通信電力最適化データ制御・
収集アーキテクチャ

ストリーム支援高速分散データストア
ストリーム支援高速分散データストア
ストリーム支援高速分散データストア
ストリーム支援高速分散データストア
リアルタイム解析に特化した
リアルタイム解析に特化した
リアルタイム解析に特化した分散データマネージメント
リアルタイム解析に特化した分散データマネージメント
分散データマネージメント
分散データマネージメント
ＨＷアクセラレータによるＨＷアクセラレータによるＨＷアクセラレータによるアクセス性能向上
ＨＷアクセラレータによるアクセス性能向上
アクセス性能向上
アクセス性能向上

現状のデータセンター

膨大なIT機器と複雑な設定・管理・・・
商品管理

クレジット
カード不正利用検出

安全運転支援・設定、管理の柔軟化・自動化、人的コスト削減
・高可用なデータセンター、大規模なクラウドの実現

IT融合基盤分野：高信頼・低消費電力型スケーラブルM2Mデータ制御基盤の技術開発事業の概要・目的
広範かつ大量のセンサーデータを継続性、安定性を確保しつつリアルタイムに収集する際には、各種センサーネットワークシステムにおける消費電力の低減及びセンサー内情報処理（インテリジェント・センシング）が重要な課題となる。
本事業では、低消費電力型のセンサーネットワークシステム基盤の実現に向けたセンサー制御技術（センサーネッ
トシステムレベル省電力化技術、玉石混淆の多様なデータから必要なデータを取捨選択するセンサー内1次解析技術 等）を開発する。
コンソーシアム•日立製作所低消費電力データ収集向けスターネット
通信電力最適化データ制御・収集アーキテクチャ
センサネットのシステムレベル低消費電力化技術•東京大学
低消費電力データ制御向けメッシュネット
応用展開例◆構造物のヘルスモニタリング

1-（２）低消費電力データ収集向けスターネット
・監視用途に特化した超省電力化と低コスト化
・DSSS方式による高信頼無線

データ量の多い加速度データでもメッシュネットでデータ転送
1-（３）通信電力最適化データ制御・収集アー
キテクチャ
・センサデータの一次解析による通信量削減
・時空間上のデータ最適配置

GW◆農業用センサー

◆オフィス

特定の領域
のみ照明

1-（１）低消費電力データ制御向けメッシュネット・フラッディングベースのデータ転送方式
・間欠動作による低電力化

温湿度、照度、土壌水分、CO2、風量 等

特定の領域
のみ空調

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IT融合基盤分野： リアルタイム大規模データ解析処理基盤の研究開発
事業の概要・目的
リアルタイムのデータをストリーム処理する技術、大規模なデータを複雑解析処理する技術はそれぞれ開発されているが、それらの特性を同時に満たすシステムの開発は未踏領域である。
本先導研究では、上記を実現するリアルタイム大規模データ処理基盤技術として、高度な解析処理をリアルタイムに行う「分散リアルタイム解析エンジン」の開発と、当該エンジンが必要とするデータを高速に供給する「ストリーム支援高速分散データストア」の開発を行う。
コンソーシアム•プリファード・インフラストラクチャ•日本電気株式会社

大規模時系列データのリアルタイム解析

大規模リアルタイム解析を支える高速分散データストア
次世代メモリストレージノード技術•産業技術総合研究所
リアルタイム解析エンジン
高速分散オンライン機械学習

多様な解析処理をサポート
過去データ・
学習モデルデータ

ストリーム支援高速分散データストア
リアルタイム解析に特化した分散データマネージメント
ＨＷアクセラレータによるアクセス性能向上

リアルタイム性

多種多様な情報を用いたデータ処理技術

現在の

CEP
データはオンメモリ○低レイテンシ×ごく最近の履歴しか参照できないので用途は限定され、問題の記述が困難

リアルタイム大規模データ解析
処理基盤
データはファイルシステム上○高スループット○大量のデータを参照可能
×レイテンシ大・バッチ型処理向けでリアルタイム性に欠ける・TATが長いため用途が限定され、問題の記述が困難

現在のHadoop

記述・処理の複雑さ 7

ソフトウェア制御型次世代情報処理基盤技術開発事業（データセンター基盤）○ビッグデータ時代において、膨大なデータの蓄積や高度な解析を日常的かつ継続的に行うには、大規模コンピューティングを行う拠点としてデータセンターが重要な役割を果たす。
○クラウド型データセンターの利活用、大規模化を促進するために、 SDN(Software-Defined Network)を核とした柔軟性、拡張性の高いデータセンター運用基盤の開発を実施する。
○オープンソースソフトウェアとして開発することで、透明性・拡張性の高い基盤を実現する。
○オープンソースコミュニティの立ち上げ、標準ＡＰＩの整備や諸外国の関係機関との連携による海外展開を通じて、クラウド型データセンター運用基盤としてのデファクト化を図る。
○データセンター運用上の省電力化、クラウド型データセンターの普及促進により、2020年のCO2排出を約400万トン削減見込○事業期間：平成25年度～平成27年度

次世代クラウドアーキテクチャ
サービスレイヤ
クラウド設計・運用のための新たなレイヤ（未開拓領域）SDN
物理リソース（CPU等）レイヤ

物理ネット
ワークレイヤ・大規模かつ拡張性の高いクラウド・クラウド運用・管理が容易に！
・データセンターの省電力化

SDNの実現により、ネットワーク仮想化における問題が解決されると期待されている。
一方で、それに伴い、データセン
ター全体のアーキテクチャに大きな変革が求められている。

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ビッグデータ・M2Mに向けた3つの施策（基盤技術）
高信頼・省エネ型センサー制御（M2Mデータ制御）基盤

リアルタイム大規模データ
解析処理基盤

高可用・高効率
データセンター運用基盤

ビッグデータ時代のM2Mデータ制
御基盤として、省電力型センサー
ネットワークシステム及びセンサー内情報処理（インテリジェント・セン
シング）が必要

ビッグデータから「予知・予測による制御」を行うために、多種大量のセンサデータに対して、リアルタイムに高度な解析(高付加価値処理)が可能な基盤が必要

大規模計算の拠点として、急激な量の変化（突然のバースト等）、内容の変化といったビッグデータの特徴に対応するために、可変性・拡張性の高いデータセンター（クラウド基盤）が必要

リアルタイム解析エンジン
リアルタイム解析エンジン
リアルタイム解析エンジン
リアルタイム解析エンジン
高速分散オンライン機械学習

ビッグデータに対応した
柔軟・迅速なＩＴリソース制御・管理

センサー内1次解析技術
アラーム送信
センサ

異常データ
圧縮

高速分散オンライン機械学習
高速分散オンライン機械学習
高速分散オンライン機械学習

正常データ
センサデータの特性に応じた圧縮技術、データ伝送量削減技術

リソースプール（サーバ、ストレージ、ネットワーク）

多様な解析処理をサポート
多様な解析処理をサポート
多様な解析処理をサポート
多様な解析処理をサポート

仮想化・抽象化

過去データ・
過去データ・
過去データ・
学習モデルデータ
過去データ・
学習モデルデータ
学習モデルデータ
学習モデルデータ・ワイヤレスセンサーネット
・通信電力最適化データ制御・
収集アーキテクチャ

ストリーム支援高速分散データストア
ストリーム支援高速分散データストア
ストリーム支援高速分散データストア
ストリーム支援高速分散データストア
リアルタイム解析に特化した
リアルタイム解析に特化した
リアルタイム解析に特化した分散データマネージメント
リアルタイム解析に特化した分散データマネージメント
分散データマネージメント
分散データマネージメント
ＨＷアクセラレータによるＨＷアクセラレータによるＨＷアクセラレータによるアクセス性能向上
ＨＷアクセラレータによるアクセス性能向上
アクセス性能向上
アクセス性能向上

ＩＴ融合新システム開発事業
基盤分野
平成２４年ー平成２５年
商品
管理

クレジット
カード不正利用検出

安全運転支援

現状のデータセンター

ソフトウェア制御型
次世代情報処理基盤技術開発事業
膨大なIT機器と複雑な設定・管理・・・
平成２５年ー平成２７年
・設定、管理の柔軟化・自動化、人的コスト削減
・高可用なデータセンター、大規模なクラウドの実現ビッグデータ・M2Mに向けた3つの施策（基盤技術）
高信頼・省エネ型センサー制御（M2Mデータ制御）基盤

リアルタイム大規模データ
解析処理基盤

高可用・高効率
データセンター運用基盤

ビッグデータ時代のM2Mデータ制
御基盤として、省電力型センサーネットワークシステム及びセンサー内情報処理（インテリジェント・センシング）が必要

ビッグデータから「予知・予測による制御」を行うために、多種大量のセンサデータに対して、リアルタイムに高度な解析(高付加価値処理)が可能な基盤が必要

大規模計算の拠点として、急激な量の変化（突然のバースト等）、内容の変化といったビッグデータの特徴に対応するために、可変性・拡張性の高いデータセンター（クラウド基盤）が必要

リアルタイム解析エンジン
リアルタイム解析エンジン
リアルタイム解析エンジン
リアルタイム解析エンジン
高速分散オンライン機械学習

ビッグデータに対応した
柔軟・迅速なＩＴリソース制御・管理

センサー内1次解析技術
アラーム送信
センサ

異常データ
圧縮
正常データ

センサデータの特性に応じた圧縮技術、データ伝送量削減技術

高速分散オンライン機械学習
高速分散オンライン機械学習
高速分散オンライン機械学習

リソースプール（サーバ、ストレージ、ネットワーク）

多様な解析処理をサポート
多様な解析処理をサポート
多様な解析処理をサポート
多様な解析処理をサポート

仮想化・抽象化

過去データ・
過去データ・
過去データ・
学習モデルデータ
過去データ・
学習モデルデータ
学習モデルデータ
学習モデルデータ・ワイヤレスセンサーネット
・通信電力最適化データ制御・
収集アーキテクチャ

オープンイノベーションを推進
ストリーム支援高速分散データストア
ストリーム支援高速分散データストア
ストリーム支援高速分散データストア
ストリーム支援高速分散データストア
リアルタイム解析に特化した
リアルタイム解析に特化した
リアルタイム解析に特化した分散データマネージメント
リアルタイム解析に特化した分散データマネージメント
分散データマネージメント
分散データマネージメント
ＨＷアクセラレータによるＨＷアクセラレータによるＨＷアクセラレータによるアクセス性能向上
ＨＷアクセラレータによるアクセス性能向上
アクセス性能向上
アクセス性能向上（オープンソースソフトウェア、オープンAPI等）
現状のデータセンター
膨大なIT機器と複雑な設定・管理・・・
商品
管理

クレジット
カード不正利用検出

安全運転
支援・設定、管理の柔軟化・自動化、人的コスト削減
・高可用なデータセンター、大規模なクラウドの実現