IoT 推進ラボ

IoT 支援委員会（第 4 回）結果概要

1. 日時・場所
日時：平成 30 年 1 月 31 日（水） 16：00～17：30
場所：経済産業省本館 17 階 第 1～3 会議室
2. 参加者○委員 24 名中、15 名参加（うち代理出席 7 名）。
大串経済産業大臣政務官 他○傍聴 約 100 名
3、概要○冒頭、座長及び経済産業省から IoT 推進ラボの活動報告を行い、今後の IoT推進ラボに期待することや、今後の取り組みの方向性について議論。
○各委員から出された主な意見等は以下の通り。
【立ち上がってからの 2 年半の状況変化と IoT 推進ラボ】
・ IoT 推進ラボが立ち上がってから 2 年半で、大きな環境の変化があった。当
初の「IoT とはなにか？」の状況から、産業界では IoT は当たり前となり、ビッグデータ活用にも前向きになった。
・ 昨今、起業に対する意識のハードルが下がり、大学を出てすぐ起業するケースも増えている。IoT 推進ラボのような活動の貢献もあるだろう。
・ 昨年くらいから、「POC 貧乏でビジネスが進まない」との声が聞こえるようになった。
・ そもそも、データを集めれば何かが起こるということはないし、ブームに乗り遅れないようとりあえず AI パッケージを導入してみる、では、ビジネ
スは起こらない。明確な目的意識・目的関数の設定が必要である。IoT 推進
ラボは基礎研究機関ではないので、明確な目的意識を持ち、結果を出す。
そういった事例を見せていくことで、各企業のブレイクスルーを促したい。
・ これまでも IoT 事例を紹介する他の取り組みはあるが、いずれもインパクトがない。コスト最適イノベーションではなく、バリュー最適イノベーシ
ョンの事例を共有することで圧倒的なインパクトがでる。
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・ 事例を集めるときに、業界団体などを通じて、各社義務感で事例を挙げてきているのでは、業界で既知のものが多く、権威付けもできない。ビッグデータや AI を活用した事例をものづくり系からマーケティング系まで広く集めて、経済効果を可視化し、コストサイド、バリューサイドを権威ある審査員が判定し、必要あれば大臣賞などでショーアップして見せていくことが重要ではないか。
・ 昨今、特に、AI については、AI と呼びうるものなのか、単なる統計処理なのか、見分けがつきにくくなっている状況がある。IoT 推進ラボで、権威ある審査員がきちんと評価し、表彰される状況ができれば、インパクトや広がり方が全くちがうものとなる。
【大企業の巻き込みについて】
・ IoT 推進ラボは、結果として、先進的技術を活用したベンチャー支援の枠組
みに寄っている。大企業の IoT 活用の事例などが十分に取り上げられていない。
・ 大企業中のデータ活用事例は、あるものはソリューションベンダから上がってくることが多い。実施主体の大企業を表彰・紹介するなどし、大企業のガバナンス改革・やり方改革を本格的に進めないと、IoT の日本経済へのインパクトは限定的になってしまう。活動をそちらの方向へ広げていけるとよい。
・ ソリューションベンダは導入事例を広報したいが、導入企業側は、例えばコスト削減につながるのであれば、製品価格の見直しなども求められうる
ため、公表に後ろ向きの場合もある。導入企業側に、公表に向かわせるイ
ンセンティブ設計が必要である。
・ 大企業の取り組みなど、規模の大きな事例について、その横展開や、世の中への周知などについてより注力できるとよい。IoT Lab Demonstration の取り組みの成果や課題を見える化して、関係プレイヤーを拡充するなど、広がりを持たせていくこともできるのではないか。
・ 開発前のものでなく、出来上がってしまったものであれば、企業側も成果を紹介することに前向きになれるのではないか。成果の横展開という観点では、既に出来上がっている事例でも、共有することに意味があるのではないか。
・ 大企業には、ブランド、人材もあり、大企業を中心としたエコシステムも出来上がっており、日本のこれからの競争力の源泉になる。大企業の中に2

眠るイノベーションの種を、育成して、スピンアウトさせたり、再度大企業の中にスピンインしたり、人材が循環する仕組みを作れるとよい。
・ 大企業の IoT プロジェクトは、コスト最適になりがちである。技術伝承の
課題解決のために、工場内の人の動きを画像分析し、トレーニングプログ
ラムを作成するなどはよく取り組まれている。大企業が社内でバリュー最適のイノベーションに取り組むのは難しいので、そこを IoT 推進ラボが支援するというのはよいと感じる。
・ 国内の大企業は、自ら規制改革などチャレンジするケースが少ないので、IoT 推進ラボが背中を押してあげられるとよい。
・ 大企業の人材・組織の巻き込みについて、これまで十分でなかった点を、今後乗り越えるための仕掛けを、IoT 推進ラボをはじめ検討していくべきである。
【スタートアップ支援について】
・ IoT 推進ラボが立ち上がってからの 2 年半で、ベンチャー企業の調達金額が1000 億円から 2500 億円となった。IoT 推進ラボで表彰された企業への投資も行われている。
・ スタートアップジャパンなど今後推進される取り組みについては、大学発スタートアップだけでなく、ポスト IPO のメガ・ベンチャーも含め、幅広い支援を期待する。
・ 日本のベンチャー支援の仕組みは、ここ数年でかなり充実した。大企業内の社内ベンチャーや新規事業支援などにも支援対象を拡張してもよいのではないか。
【IoT 推進ラボのこれまでの取り組みについて】
・ IoT Lab Connection（企業連携支援）については、企業間のマッチングの結果、売り上げをもたらしたのか、新規事業が立ち上がったのか、成果を
深堀しなければ正確な判断ができない。テーマ別の実施という試みはよいと思うので、継続的に実施されるとよい。
・ 日本企業の取り組みの底上げはできつつあるが、本当に尖った取り組み、世界で勝てるモデルをここから排出していくにはどうしたらよいかは、検討が必要である。
・ 資金支援、メンター支援、規制支援それぞれについて、何が問題となって3

いるかを知ることが大切である。資金支援については、対象がスタートア
ップであれば、支援の期間と規模（金額）が適切であるのか。メンター支援については、人材が適任であるのか、日本には定年を迎えられた経験豊
富なビジネスマン人材がいるのでその利活用も検討してはどうか。規制支援については、うまくいった案件の PR だけでなく、逆にうまくいかなかった案件について掘り下げることが重要ではないか。また、これら支援は、
スタートアップの場合と大企業の場合とでは求められるものが異なる。
・ 規制支援については、国内であればグレーゾーン解消制度の活用が有効だ
が、例えば海外のテストベッドであればできることであれば、テストベッ
トを案内・紹介するというのもよいのではないか。
【人材育成について】
・ 現在の AI 教育は「負けないための人材育成」になっており、少々ネガティブな印象。「勝つための人材育成」が大切。新たな課題を突破できる新しいアルゴリズムをつくれる人材が求められている。
・ 人材育成のプログラムは様々あるが、目標とする人材像など、施策・検討毎に想定が異なっているので、経済産業省などでマッピングするなど整理して提示できるとよいのではないか。
・ 教育現場で、優秀な人材を育成するには、企業側の人材抱え込みの体制を見直し、大学とのクロスアポなどが柔軟にできるようになるとよいのではないか。
・ AI 人材は不足している。日本は数学分野で世界のトップ３に入っており、情報工学分野に限らず異分野であっても素養のある人材がいるので、そういった人材にも目を向けてはどうか。
【その他】
・ AI 活用が進んでいるが、学習データがなかなかないのが現状。経済産業省
では平成 29 年 5 月に「データ利活用権限に関する契約ガイドライン」を策定し、事業者間のデータ共有を促しているが、企業の生産拠点もグローバ
ル化しているので、今後グローバルな連携に配慮しつつ主導してもらいたい。
・ Connected Industries の文脈で利活用されるデータはグローバルに存在するので、データ規制を各企業がクリアできるよう、推進されることを期待する。

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・ IoT 推進ラボでは、企業・業界・国までは見えているが、アジア、ヨーロッパ、北米などデータ利活用のクラスターの中で、どのように日本がポジシ
ョニングしていくべきかについても、検討が必要ではないか。

・ 今後はプラットフォーム同士をつなぐ API や、それらのオープン化が非常に重要になるだろう。
・ 日本のインターネットインフラが脆弱になってきているので、クラウドなどインフラ整備についても国で検討していってもらいたい。
・ 日本は、自社に IT 人材を抱えていない企業が多く、IoT を使った事業の立ち上げを自社だけではできない。大企業や IT 企業が抱える IT 人材をユー
ザ企業に派遣するような取り組みが必要ではないか。
・ プロジェクトに紐づかせず、全体の底上げに資するような規制緩和を期待している。例えば、技適マークについて、アメリカ・欧州では例外規定があってテストや開発段階での取得は不要だが、日本ではすでにその段階でマークを取得しなければならない。
・ 世界では 3D プリンタ技術のイノベーションも加速している。3D プリンタの導入によって、人が介在する工程がすべてなくなったり、物流自体がなくなったりと、製造業が大きく変わっていく流れとなる。IoT 以外の技術のイ
ノベーションも視野にいれて考えることが本来の産業政策ではないか。
・ IoT 導入に係る税制優遇は、導入企業側からの関心も高い。ぜひ推進してもらいたい。
・ データドミナンスの問題をはじめ、日本の競争政策をどのように考えていくかは、政策上空白地帯になっている。
・ 新しいテクノロジーに関する施策の検討段階で、準テクノロジー・準競争
的な観点から、物言いができる組織を IoT 推進ラボに限らず、日本としてもつことが必要ではないか。
（以上）

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IoT Acceleration Lab IoT Support Committee (Fourth Meeting)
Outline of Results
1. Date and Venue
Date: 16:00-17:30, Wednesday, January 31, 2018
Venue: 17F Meeting Room, Main Building of Ministry of Economy, Trade and Industry
2. Participants∘

15 out of 24 committee members (including 7 substitutes).
Mr. Masaki Ogushi, Parliamentary Vice-Minister of Economy, Trade and Industry, andothers∘Number of observers: Approx. 100

3. Outline∘

An IoT Acceleration Lab activity report from the chairperson and the Ministry of
Economy, Trade and Industry (METI), followed by a discussion on expectations for the
future of the IoT Acceleration Lab and a course of action to further these efforts∘

Major comments made by the committee members are outlined below.

[IoT Acceleration Lab and changes in circumstances over the past two-and-a-half years
since its foundation.]・ We have seen considerable changes in the social environment since the IoT
Acceleration Lab was founded. People’s response initially was, “What is IoT all about?”
Today, IoT has become commonplace in the industrial world and usage of Big Data is
now seen as a positive thing.
・ These days, people are less reluctant to launch an enterprise. The number of those whostart their own business soon after graduating from university is increasing. It may bepartly because of the contribution of organizational support activities, such as those of
the IoT Acceleration Lab.
・ Since last year, we have heard complaints that business does not proceed because toomuch effort is devoted to POC (proof of concept).
・ It’s not that something happens if you only collect data at the outset. Also, the idea of
introducing an AI package just to keep up with the trend won’t lead to business. It isnecessary to have a clear sense of purpose and objective function. The IoT Acceleration
Lab, as a non-basic research institute, has a clear sense of purpose and thus yields
results. We aim to encourage companies to make a breakthrough by introducing
successful cases.
・ Although there have been various other efforts to introduce IoT case examples, they1lacked impact. Such efforts will have an overwhelming impact by sharing value-oriented
innovation examples rather than cost-oriented ones.
・ When we collect case examples, companies tend to provide them out of a sense of duty
under pressure from industrial organizations, etc. Such examples are mostly alreadyknown in the industry, which makes it difficult for us to authorize them. It would be
important to collect cases using Big Data or AI widely, from manufacturing-related tomarketing–related, and visualize their economic effects. They would then be judged byauthoritative experts as to whether they are cost-oriented or value-oriented, and thosethat are outstanding would be put in the spotlight with the (METI) Minister Awards, etc.
・ These days, especially for AI, it seems very difficult to judge whether something is AI orjust statistical processing. If we can establish a situation in the IoT Acceleration Lab inwhich authoritative judges can make an appropriate evaluation and give recognition,that will make a big difference in the impact/expansion of AI.
[Request for Cooperation from Large Companies]
・ The IoT Acceleration Lab has a friendly attitude toward the framework of support forstart-ups using advanced technologies. Examples of IoT utilization by large companies,
etc. have not been gathered sufficiently.
・ Specific examples of data use by large companies are often provided by solution
vendors. Unless we work on the governance/policy innovation of large companies inearnest by honoring/introducing them as project implementation bodies, the impact of
IoT on the Japanese economy will be limited. Therefore, it would be better if we can
expand our activities in such a direction.
・ While solution vendors want to publicize case examples, companies introducing themsometimes hesitate to do so because they may be required to review product prices,
etc., if the introduction is supposed to lead to cost reduction. An incentive plan is needed
to encourage introducing companies to participate in publication.
・ Regarding major examples, including the efforts of large companies, it would be good if
we pay more attention to horizontal development, publicity activities, etc. Also, it may bepossible to expand activities by increasing the number of participants throughvisualization of the results and challenges of IoT Lab demonstration efforts.
・ Companies may be more positive about showing the results of something completed
rather than before development. From the viewpoint of horizontal development of theresults, sharing examples, even if they are already completed, might be significant.
・ Blessed with brand strength, the human resources of large companies, as well as thebusiness ecosystem surrounding them, are supposed to be the source of Japan’scompetitive edge into the future. It would be good if we could create a framework inwhich human resources come and go by developing sources of innovation laying idle in2

large companies through the practices of spin-out and spin-in.
・ The IoT projects of large companies tend to be cost-oriented. Such efforts include thecreation of training programs intended to solve technical transmission problems basedon image analyses of how humans move in the plants. As it is difficult for large
companies to work on value-oriented innovations independently, it would be a good idea
for the IoT Acceleration Lab to give them support.
・ Large companies in Japan have few opportunities to take on challenges on their own,such as regulatory reform. The IoT Acceleration Lab can support them in moving
forward.
・ Organizations such as the IoT Acceleration Lab should consider building a mechanism
to challenge insufficient points about the cooperation on humanresources/organizational support from large companies.
[Support for Start-Ups]
・ Since the founding of the IoT Acceleration Lab, procurement funds of start-up
companies have increased from 100 billion yen to 250 billion yen. This includes
investment in the companies awarded by the IoT Acceleration Lab.
・ As for the future efforts such as “J-Startup,” we expect wider support that covers not
only start-ups from universities but also post-IPO mega-ventures.
・ The framework of venture support in Japan has improved considerably over the past
several years. It would be good to expand support to intrapreneurship, new businesses,
etc., within large companies.
[Past Efforts of the IoT Acceleration Lab]・ As for “IoT Lab Connection”, we cannot make a correct judgment without further
investigation into the results ― are the proceeds or starting up of a new business the
product of the business matching? I do like the idea of thematic implementation andhope to see it continued.
・ Standard-raising of the efforts of Japanese companies is progressing steadily. Further
consideration is required, however, for a way to produce large numbers of reallyoutstanding efforts or models that can win at the global level.
・ It is important to understand what the problems are with financial support, mentor support,
and regulatory support, individually. Regarding financial support, in the case of start-ups,
whether the term and scale (an amount of money) is appropriate. For mentor support,
whether personnel are well qualified. There are many retired company employees withyears of experience in Japan; how about employing these people? Regarding regulatory
support, it might be important to delve into unsuccessful cases as well as publicizing the
successful ones. On the other hand, the support required should differ for start-ups and3large companies.
・ As for regulatory support, application of the System to Eliminate Gray Zones is effective
domestically. On the other hand, as for matters that are feasible using an overseas test
bed, it could be an idea to show/introduce such a test bed.
[Human Resource Development]・ Current AI education is “human resource development not to lose” a risk-avoiding
attitude that sounds a little negative. What is important is “human resource development
to win,” a risk-taking attitude that is more positive. We need human resources who can
produce a new algorithm for breaking through to new challenges.
・ There are various kinds of human resource development programs. Still, the estimationof ideal workers, etc. differs depending on policies/deliberations. It might be a good ideafor METI, etc. to reorganize the programs through mapping, etc. for presentation.
・ To train excellent human resources at educational sites, it would be good to review thestatus of human resource retention by companies, as well as give more flexibility to thecross-appointment system with universities, etc.
・ Human resources for AI are in short supply. However, Japan ranks in the top three in
global mathematics and has personnel who are well-grounded in a variety of otherfields, including information technology. How about directing our attention to suchpotential human resources?
[Others]
・ Amidst the increasing use of AI, the reality is that learning data is in short supply. METI
formulated the “Contract Guidelines on Data Utilization Rights” in May 2017, calling on
business operators to share data. In light of the globalized corporate production bases,
we want the government to lead the initiative based on global cooperation.
・ Data used in the context of “Connected Industries” exist globally. We expect the
government to help companies meet the standards for related data restrictions.
・ The IoT Acceleration Lab has a view of the corporate/industrial/national situation. Maybe
we should also consider Japan’s position in the data use cluster of Asia, Europe andNorth America.
・ In the future, platform-connecting API and making it freely available will be essential.
・ Amidst a weakening domestic Internet infrastructure, we want the government toexamine the development of infrastructure, including cloud.
・ Many Japanese companies don’t have in-house IT staff, so they can’t start IoT-based
businesses on their own. It might be necessary to send IT staff employed by large
companies or IT companies to user companies.

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・ We expect deregulation that will lead to standard-raising as a whole without strings to
any given project. For instance, as for Certification of Conformance to TechnicalStandards, companies in America and Europe do not require the certification at thestage of test/development due to exceptional rules, while Japanese companies mustalready have it at these stages.
・ 3D printer technology innovation is accelerating worldwide. The introduction of the 3D
printer brings about a significant change in manufacturing, such as the disappearance ofprocesses that involve humans and even logistics. Thinking about things with an eye totechnological innovation other than IoT should be a primary industrial policy.
・ Tax breaks related to IoT introduction is drawing much attention from introducing
companies. These should be promoted on a full scale.
・ Regarding the issue of data dominance, the future Japanese competition policy has notbeen politically debated.
・ Japan should have organizations other than the IoT Acceleration Lab that can raise
opinions from the quasi-technological/quasi-competitive viewpoints at the stage ofconsideration for new technology policies.

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