データ利活用・連携による
新たな価値創造に向けて―― 日本型協創 DX のリスタート ――

2023 年 5 月 16 日

目次

― なぜデータ利活用・連携か ― .................................................... 1

I.

はじめに

II.

目指す未来像と方策 ........................................................................................... 3
1.

未来像の再確認 .................................................................................................. 32.

実現に向けた方策 ............................................................................................. 13

3.

経済界の役割 .................................................................................................... 14III.

現状の整理 ....................................................................................................... 15

1.

データの種類と連携の類型 .............................................................................. 152.

わが国企業によるデータ利活用・連携の進捗 .................................................. 17(1)

データ利活用の進捗 .................................................................................. 17(2)

データ連携の進捗 ...................................................................................... 19IV.

具体的課題と解決策 ......................................................................................... 21

1.

目的・利益を共有できない：連携しているが効果が出ない、実証止まりで社会実装につながらない等 ............................................................................................ 21
(1)
2.

3.

追求する価値の明確化とビジネスモデルの構築 ....................................... 22

各主体の理解不足：連携する意思がない、協力してもらえない等 .................. 23(1)

社会的受容性の向上 .................................................................................. 23(2)

地方公共団体の理解増進 ........................................................................... 24(3)

企業の意識改革と行動 ............................................................................... 25

環境整備の不足：連携して良いのか不明、連携できるデータがない等 .......... 27(1)

法制度のあり方 ......................................................................................... 27(2)

オープンデータのあり方 ........................................................................... 29(3)

基盤・技術のあり方 .................................................................................. 29

経団連のアクション ......................................................................................... 31

V.
1.

「個人データ適正利用経営宣言」の改訂 ......................................................... 312.

「データによる価値協創プロジェクト（仮称）」の募集 ................................ 31

3.

今後の進め方と KPI ......................................................................................... 31

VI.

おわりに ........................................................................................................... 33（別紙 1）データ連携の進展状況に関するアンケート（別紙 2）データによる価値協創宣言

概要

Ⅰ．はじめに― なぜデータ利活用・連携か ―データ利活用・連携の目的は何か。経団連はかねて、Society 5.0 for SDGs を実現するうえで DX の推進が不可欠であり、単なる電子化や効率化にとどまらずビジネスモデルを含めた変革が必要であること、そのためにデータ利活用が死活的に重要であることを訴えてきた 1。
データをデジタル技術と組み合わせることによって、新たな価値の創造が可能となる。そのため、各国・地域やプラットフォーマーは、データを一元的に掌握することで競争力の源泉としている。他方、わが国が目指すべきはデータの一極集中ではなく、日本型の協創 DX 2、すなわち多様な主体による生活者価
値の創造である。そのためには、企業を含めあらゆるステークホルダーによるデータ連携が各分野において欠かせない。
しかしながら、経団連が会員企業・団体を対象に実施したアンケート（別紙1）やヒアリングの結果によれば、わが国において個社のデータ利活用は一定程度進展したものの、企業同士やステークホルダーとのデータ連携はいまだ途上にある。これまで政府においても、デジタル庁を中心にアーキテクチャの設計
やユースケースの創出に努めてきたが、それらは必ずしも持続的な取組みや社
会実装につながっていない。
多様なステークホルダーによるデータ連携を通じた各分野の DX に向けて求められるのは、明確かつ拡張性の高いアーキテクチャの設計と、スモールスタートである。Society 5.0 for SDGs 実現という壮大なゴールを目指すうえでは、
必要に応じて個別分野における具体的かつ小さな取組みからアジャイルに開始することが求められるが、その際、将来的な変化を前提とした拡張性のあるアーキテクチャが欠かせない。
そして、ビジネスを通じ大量のデータを蓄積する企業こそが、具体的な取組
みの中核を担う必要がある。これまで経団連が DX やデータ連携の重要性を喧

1
2「。新成長戦略」(https://www.keidanren.or.jp/policy/2020/108.html)「Digital Transformation (DX)～価値の協創で未来をひらく～」(https://www.keidanren.or.jp/policy/2020/038.html)

1

伝してきた一方で、経済界全体としての具体的な取組みは不十分であったと認めざるを得ない。今後、経済界が核となって、まずは個別分野における小さなプロジェクトから開始し、連携の対象を幅広いステークホルダーへと徐々に拡大していくことが求められる。今こそ企業が「総論賛成・各論反対」から脱却し、明確なビジョンのもと「先ず隗より始めよ」の精神でデータ利活用・連携を率先垂範しなくてはならない。
本提言では、はじめに Society 5.0 for SDGs で目指す未来像と、求められる取組み、そのために必要なデータを改めて確認する。次に、今後各分野で企業がデータ連携の中核を担ううえでの現状と課題、ならびにそれを解消するために
政府・企業が取り組むべきアジェンダを提示する。そのうえで、KPI（Key
Performance Indicator）等、具体的なプロジェクト実行に向けた今後の進め方を明確化し、経済界のリーダーシップのもとで、いかに社会課題の解決、生活者
価値の創出を目的としたデータ利活用・連携に取り組むべきか明らかにする。
本提言を、日本型協創 DX による Society 5.0 for SDGs 実現に向けた再出発の号砲としたい。

2

Ⅱ．目指す未来像と方策
1. 未来像の再確認
Society 5.0 for SDGs を実現するため、ステークホルダーにはどのようにデー
タを活用することが求められるか、また、社会課題や生活者価値とはそもそも何か。以下、経団連がかねて提示してきた未来像 3に立ち返り、9 つの分野で求められる取組み例を改めて確認しつつ、具体的にどのようなデータの活用が求められるか整理する。

SDGs 17 の目標（出典：国際連合広報センター）

3

詳細は「Society 5.0－ともに創造する未来－」を参照(https://www.keidanren.or.jp/policy/2018/095.html)

3

【1. 魅力ある都市／地方】(1) 求められる取組み
 多様なライフスタイルや事業の成功を追求するために、都市や地方の多様化を進め、それぞれの魅力や住む人々の生活の質を向上させる。
 エネルギーや交通、人流・物流等に関する様々なデータを共有してスマート化を進め、利便性を高めながら環境負荷を大幅に軽減する。例えば公共交通網に乏しい地域において高齢者が自動走行車を利用できる等、日々の生活における移動の問題を解消する。
 都市の競争力を強化するとともに、周辺部や農村部においても持続可能な分散型コミュニティを創生し、人と自然が共生する自立した豊かな地方の姿を実現する。

(2) 活用するデータの例（ア） エネルギーデータ：電力の消費・生産量、エネルギー需要予測（イ） 交通データ：交通量、渋滞状況、公共交通機関の運行状況（ウ） 人口・社会データ：人口動態、世帯構成、経済動向、住宅・建物情報（エ） セキュリティデータ：防犯カメラ映像、AI 等による異常検知データ（オ） 環境データ：水質・大気汚染、騒音、気象、自然災害の情報4【2. 持続可能なエネルギー】(1) 求められる取組み
 あらゆる地域において持続可能な生活を実現するために、データの活用を通じ効率的なエネルギー網を構築する。分散型再生可能エネルギーや蓄電システム、需要側制御等も統合した分散型マイクログリッドの開発を進め、地域の実情に応じ導入する。
 すべての人々が手ごろで信頼性の高いエネルギーを使えるようにし、これに呼応してエネルギー以外の基盤インフラの分散型を実用化する。

(2) 活用するデータの例（ア） 電力需要データ：電力需要のピーク・谷、時間帯、地域（イ） 電力供給データ：電力の供給源・発電所の所在・情報（ウ） 気象データ：気温、湿度、風速、天候の情報（エ） 行動データ：移動、イベント、祝日等の情報（オ） 災害データ：自然災害の警報・発生情報

5【3. 災害に強靭な社会】(1) 求められる取組み
 自然災害に対する強靭性を高める。災害情報連携システムを構築し、災害時には、被害状況や救援物資、避難所、IoT 機器、ソーシャルメディアなどのデータを収集し、地域・官民・組織の枠を越えて共有する。
 平常時からデータ・デジタル技術を活用してインフラの維持管理を行い、減災を図る。災害時にも持続的にインフラや医療サービスの維持・早期復旧可能なシステムを構築する。

(2) 活用するデータの例（ア） 被害データ：避難者数、救援者数、死傷者数、被害額、交通状況（イ） 災害データ：地震規模・発生地点、津波情報、河川の水位（ウ） 地図・建物データ：地形、建物の構造、耐震性、設備（エ） 人口統計データ：人口、年齢層、性別、職業、世帯構成、住居形態、所得、移動パターン（オ） 医療データ：診療体制、診療履歴6【4. 人生 100 年時代のヘルスケア】（健康・医療・介護）(1) 求められる取組み
 個人のライフコースにわたるヘルスケアを変革する。身体や行動のデータ化とバイオテクノロジーを活用して、必要な人が適切なタイミングで必要なケアを受けられるようにする。個人も自分の意思で自分のライフコース
データの活用・管理などに関与する。
 あらゆる場所で質の高いヘルスケアサービスへのアクセスを可能にする。
例えば僻地に住む高齢者も遠隔診療で健康状態をチェックし、急病の際もAI のサポートにより迅速に適切な病院を決定、搬送し治療することができるなど、あらゆる人々の健康的な生活を確保する。
 ヘルスケアデータを活用し、研究・創薬を含むイノベーションを加速する。

(2) 活用するデータの例（ア） 健康データ：健康状態、疾患の有無、バイタルデータ、生活習慣（イ） 環境データ：空気・水の質等、人体に影響し得る環境情報（ウ） 医療データ：診療履歴、診断結果、薬剤処方・手術履歴（エ） 介護データ：介護の必要度、サービスの利用状況、介護者・施設情報（オ） 健康情報の利用データ：医療情報検索履歴、健康情報アプリ利用履歴7【5. 最適化された農業／食品】(1) 求められる取組み
 人々の食を支える農業・食品産業を、誰もが挑戦し、創造性を発揮し得る魅力ある自立的なものへと変革する。AI 等による遠隔監視・管理や農業用ロ
ボット、自動走行ドローンなど、最先端技術をフル活用し生産性を飛躍的に向上させながら、生物多様性の豊かさを保つ。
 データの活用によって、生産から加工・物流・販売・輸出に至るフードバリューチェーンの最適化を進める。消費者の多様なニーズをデータ化するとともに、リアルタイムに物流の状況を共有・調整し、フードロスを最小化する。消費者が生産者との相互コミュニケーション手段を持ち、生産履歴や商品情報に自由にアクセスできるようにする。

(2) 活用するデータの例（ア） 環境データ：降水量、気温、湿度、風速、土壌、肥料の使用状況（イ） 農作物データ：農作物の品種、家畜の健康状態、収穫量、品質（ウ） 生産者データ：生産者の就業状況、経営状況、新技術の導入状況（エ） 顧客データ：消費者の嗜好、需要の変化（オ） 生産・物流データ：生産機械の運用状況、物流に関する情報8【6. 効率的な物流】(1) 求められる取組み
 RFID 等の IoT 技術の実装により、貨物や輸送機関をネットワークにつなげ、物流をリアルタイムで追跡・管理することを可能とする。関係する主体がプラットフォーム上で、調達・生産・輸送・販売の情報をリアルタイムに共有、AI 等を活用し需給の予測を行うことによって、サプライチェーン全体の最適化・調整を図る。
 また、プラットフォーム上で荷主の輸送ニーズと物流事業者のリソースをマッチングさせる仕組みを構築し、業種横断で効率化に向けた共同の取組
みを進める。自動走行やドローン、ロボットの活用によって代替可能な作業の多くを機械化し、人手を解放する。

(2) 活用するデータの例(ア)

輸送・配送データ：輸送経路・時間、交通量、輸送コスト、位置情報(イ)

在庫管理データ：商品情報、在庫数、入出庫情報、倉庫の位置情報(ウ)

需要予測データ：売上データ、顧客購買履歴・傾向、天候情報(エ)

人員・設備データ：従業員の情報、車両・機器の管理データ(オ)

経済・政策データ：貿易情報、経済指標データ、政策情報、通貨レート9【7. 革新的ものづくり／サービス】(1) 求められる取組み
 デジタル革新により開発・生産における多様な能力が AI モジュールやサービスとして流通し、これらを組み合わせて、より高度な製品やサービスを迅速に作り上げることができる。
 消費者の好みやこだわりが強く現れる製品については、従来の製造工程に依存せずに 3D プリンタなどを活用して、自分の好みに合ったデザイン、素材、色柄、サイズの洋服など、一点モノを手軽に安価に作れるようにする。
さらに、オープンソース化し、モジュール化したデジタル回路やセンサーを組み込むことが普及し、多様なサービスとハードウェアの一体化が加速度的に進展する。

(2) 活用するデータの例(ア)

設計データ：CAD データ、設計図(イ)

品質データ：製品の歩留まり、不具合発生率(ウ)

製造プロセスデータ：生産ライン稼働時間・率、作業時間、電力コスト(エ)

物流データ：在庫管理、配送スケジュール(オ)

顧客データ：属性、使用頻度、好み、不具合報告、広告効果
10【8. 次世代の金融】(1) 求められる取組み
 デジタル革新によって、一人ひとりに合った多様な決済、融資、保険、資産形成等の金融サービスを活用できる。現金に頼ることなく、多様なサービスに対して低コストで便利かつ迅速、安全に、多様な手段での決済が可能となり、どこでもキャッシュレスで生活できる基盤が整う。各人のライフスタイルに合った安定的な資産形成や、保険の最適化・個別化を通じた病気・ケガ・事故等のリスクのさらなる軽減がなされる。
 金融サービスの広がりが十分でない新興国等においても、デジタルデバイスの普及やデジタル技術の活用により金融サービスへのアクセスを高め、生活水準の向上や所得格差の解消を実現する。

(2) 活用するデータの例（ア） 市場データ：株価、為替レート、債券価格（イ） 顧客データ：顧客の属性、取引履歴（ウ） マーケティングデータ：顧客ニーズ、行動パターン（エ） リスクデータ：市場リスク、信用リスク、オペレーショナルリスク（オ） オペレーションデータ：取引処理時間、システムダウンに関する情報11【9. 創造性の高い行政】(1) 求められる取組み
 国・地方のあらゆる行政サービスを、デジタルを前提として構築する。多くの業務を自動化し、多様な主体間で迅速なデータ共有を図ることで、例えば人口動態その他のデータを分析して保育所や学校、病院、老人ホームなどの需要を的確に予測し、適時適切なサービス提供体制を整える等、より創造性の高い行政サービスへと移行する。行政が適切なセーフティーネッ
トを提供することでデジタルデバイドをなくす。

(2) 活用するデータの例（ア） 人口統計データ：年齢、性別、居住地域（イ） 行政データ：各種許認可、各種申請状況（ウ） 公共施設データ：公共交通機関の利用状況、施設の混雑状況（エ） 地理データ：地形や道路、建物、公園、河川の情報（オ） ビジネスデータ：経営状況、雇用状況

122. 実現に向けた方策
前項で示した未来像を着実に実現するために求められるのは、明確かつ拡張性の高いアーキテクチャの設計と、スモールスタートである。
アーキテクチャの設計にあたっては、多様なステークホルダーによる活用を念頭に置いた明確な内容としつつも、将来的な変化を見据え、アジャイルな進め方に適した拡張性のある形とする必要がある。破壊的イノベーションや技術の進歩を含め、各分野においてわれわれを取り巻く環境は急速にかつ大きく変化していく。こうした変化を織り込まない限り、アーキテクチャが全体の設計
図としての役割を果たし得ない。製造業や金融業など幅広い産業を有する日本にとって、企業と企業、産業と産業をデータでつなぐために、まずアーキテク
チャを明確化することが、新たな産業競争力の源泉になると考えられる。
政府が「包括的データ戦略」 4（2021 年 6 月 18 日）においてデジタル社会実現に向けたアーキテクチャを提示する一方、経済産業省ならびに情報処理推進機構（IPA）デジタルアーキテクチャ・デザインセンター（DADC）は「企業間取引将来ビジョン検討会 中間報告書」（2023 年 3 月 31 日）を公表し、企業間取引におけるアーキテクチャに関する考え方を示している。
アーキテクチャに基づき具体的な取組みを開始する際には、まず限られたデータを活用して小規模なプロジェクトからアジャイルに始めることが重要である。そこで生じた課題を一つずつ解決し、社会的な理解・協力を得ながら、取組みの範囲・ステークホルダーを徐々に拡大していくことが求められる。
「Society 5.0 for SDGs は一日にして成らず」であり、実現への道のりは遠いが、拡張性の高いアーキテクチャとアジャイルな取組みを組み合わせることによって、目線を遠くに据えつつも、一歩ずつ着実に歩みを進めることが可能となる。

4

https://www.digital.go.jp/policies/data_strategy/

13

「包括的データ戦略」のアーキテクチャ（出典：デジタル庁）

3. 経済界の役割
では、拡張性の高いアーキテクチャを前提としてスモールスタートを実行に移す際、経済界に求められる役割は何か。それは、Society 5.0 for SDGs の実現という明確な目的のもと「先ず隗より始めよ」の精神で自ら行動に移し、社会課題の解決や生活者価値の創出に向けデータ連携を率先垂範することである。
官民のステークホルダーが一体となって取り組むことは極めて重要であるが、個別のプロジェクトを軌道に乗せ、政府の予算等に依存せず持続可能な形でス
テークホルダーに利益をもたらすことができる主体は、企業をおいて他にない。
まずは企業が主体となって、個社内のデータを整備し、データ連携に備え各データの開示が可能となるよう準備を始めたうえで、個社内のデータ利活用はもとより企業間のデータ連携、ひいては多様な主体とのデータ連携を積極的に推進する必要がある。以下、企業におけるデータ利活用・連携の現状について概観したうえで、眼下の課題と今後の解決策を整理する。

14

Ⅲ．現状の整理
1. データの種類と連携の類型
データ利活用・連携の現状や課題について検討する際の前提として、われわ
れが活用すべき上述の各種「データ」の性質は、以下 4 つの種類に分類することができる。
(1) 個人データ： 特定の個人情報を体系的に構成したデータ（顧客データ、健康・医療データ等）(2) 産業データ：

企業の生産現場でセンサー等により収集される非個人デー

タ（環境データ、電力データ等）(3) オープンデータ：

各種統計をはじめ政府等が作成し、機械判読可能な形で広く公開する公共オープンデータ（人口・社会データ、統計データ等）(4) クローズドデータ：

企業等が KKD（勘・経験・度胸）や属人的な暗黙知を体系化したデータ（設計データ、経営データ等）

15

このような各種データをデジタル技術と組み合わせ、適切に用いることによって、データ連携が可能となる。そのあり方は、データ連携が特定のサプライチェーン（SC）内に閉じるか、SC 外との連携が必要か、また、データを一つに統合するか、各企業や機関が分散保有して必要に応じて連携するかなど、目的に応じて 4 つに分類することが可能である。想定されるユースケースとあわせ、類型を以下に示す。

(1) 【SC 内×データ統合】企業間取引等に関するデータの連携（BtoB、同種のデータの掛け合わせ（クローズドデータ×クローズドデータ/IoT データ×
IoT データ等））
例：サプライチェーン（SC）における取引状況を把握するためのデータプ
ラットフォーム（PF）構築。共同配送のための配送データ統合による物流効率化(2) 【SC 内×分散保有】水平統合型ビジネスモデルのためのデータ連携（BtoC、異なる種類のデータの掛け合わせ（顧客データ×IoT データ等））
例：一社による垂直統合ではなく、決済や UI 等に携わる複数の企業が連携し、e コマースを安全に実現するためのデータ流通(3) 【SC 外×分散保有】各主体が保有するデータを相互に利用するためのデー
タ連携（BtoB、異なる種類のデータの掛け合わせ（顧客データ×IoT データ/オープンデータ×クローズドデータ等））
例：複数企業が分散して保有するデータを API により相互参照するシステ
ムの構築(4) 【SC 外×データ統合】データを一つに統合し第三者が参照可能とするためのデータ連携（BtoB および BtoC、同種のデータの掛け合わせ（顧客データ
×顧客データ、IoT データ×IoT データ等））
例：病院ごとに異なるフォーマットの医療データを一つに集約したデータ
ベースの作成16

2. わが国企業によるデータ利活用・連携の進捗
経団連が実施したアンケート（別紙 1 参照）の結果に基づき、わが国企業におけるデータ利活用・連携の現状を概観したところ、進捗は概ね以下のとおりである。

(1) データ利活用の進捗
多くの企業は、社内の効率化・生産性向上や自社における新たな価値創造のためのデータ利活用を進めており、今後とも継続・拡大を予定しているが、社内で取組みが完結するケースが多い（図 1、2）。また、個人データ・オープンデータの活用に限れば、約半数の企業が既に実施し継続・拡大予定にある一方で、一部企業は取組みの途上、あるいは取組みを予定していない（図 3、4）。

17

図1

社内の効率化、生産性向上に向けたデータ活用（例）事業で収集したデータをマーケティングに活用
1
2
3
4
5
6
7
8
9

図2

新たな価値創造に向けたデータ活用（例）事業で収集したデータを基に他の新規事業を検討
1
2
3
4
5
6
7
8
9

66%

0%

12%

0%

15%

2%
5%
0%
0%

10%

0%

44%

15%
20%

0%
2%
0%

10%

選択肢（図 1-4 共通、単一回答）：
1.

取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。

2.

取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。

3.

取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れて
いない。

4.

取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。

5.

取り組み始めたが、効果が未確認。

6.

取り組み始めたが、効果がないことが判明した。

7.

取り組む予定だが、取り組んでいない。

8.

取り組む予定はない。

9.

その他

図4 オープンデータの活用（例）公開された土地データと自社が保有する位置情報
を組み合わせ人流を予測

図3 個人データ/顧客データ活用（例）個人データを適切に取り扱いながら提供するコンテンツをユーザーごとに決定
1
2
3
4
5
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0%
0%

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4
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20%

5%
7%

20%

18

40%

2%
0%
0%

0%

24%
14%

5%

14%

(2) データ連携の進捗
データ連携については、サプライチェーンにおける取組み、すなわち上述の類型 (1) SC 内×データ統合 や (2) SC 内×分散保有にあたる取組みが進んでいる（図 5）。調達の効率化・安定化をはじめ、サプライチェーンにおけるデー
タ連携は、川上・川下を問わず各社に利益をもたらすものである。
他方、異業種・同業種の他社との連携、すなわち上述の類型 (3) SC 外×分散
保有や (4) SC 外×データ統合 に当たる取組みについては、「今後も予定していない」と回答する企業が多い（図 6、7）。とりわけ同業他社との連携について
は、半数近くの企業が検討していないことが明らかとなった。取組みを進めている企業においても、その多くが実証レベルに留まっており具体的なメリットを見出せていない。

19

図5
サプライチェーンのデータ連携（例）調達から販売に至るまでデータを連携し、サプライチェーン全体の最適化やリスク対策を実施
1
2
3
4
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46%
5%
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0%
15%
0%
10%
10%
0%

図7
同業種他社とのデータ連携（例）仕入れのための配送データを自社・他社の小売店同士で連携し、共同で効率的な物流を実現

図6
異業種他社とのデータ連携（例）自社が保有するバスの運行データと他社が保有する人流データを組み合わせ、バスの運行を最適化

1
2
3
4
5
6
7
8
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1
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3
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8
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17%
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15%
0%
7%
0%
24%
22%
0%

15%
5%
5%
0%
20%
0%
12%
44%
0%

選択肢（図 5-7 共通、単一回答）：
1.
取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。
2.
取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。
3.
取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れていない。
4.
取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。
5.
取り組み始めたが、効果が未確認。
6.
取り組み始めたが、効果がないことが判明した。
7.
取り組む予定だが、取り組んでいない。
8.
取り組む予定はない。
9.
その他

20

Ⅳ．具体的課題と解決策
今後、企業がデータ連携を推進するうえでの具体的課題は何か、会員企業へのアンケートやヒアリング等を通じて調査したところ、大別して 3 点が指摘された。以下、これらを解消するうえで各主体に求められる取組みと併せて、各々の課題を整理する。

1. 目的・利益を共有できない：連携しているが効果が出ない、実証止まりで社会実装につながらない等【連携事例 1：類型(3) SC 外×分散保有（顧客データ×IoT データ）】
A 社では、G 市における店舗での購買額等、企業・地方公共団体がばらばらに収集しているデータをプラットフォームへ集積し、新たな価値創造につなげることを企図。G 市や各社からの賛同を得て実証実験を行ったものの、プラットフォームの構築・運営に要する費用が発生する一方で、各々のステークホル
ダーにもたらされる利益が不明であり、マネタイズが困難。

⇒ 課題①：費用負担のあり方を含めたビジネスモデルの構築【連携事例 2：類型(1) SC 内×データ統合（IoT データ×IoT データ）】
B 社では、人口減少に伴い建設現場の生産性向上が不可避となっていることを踏まえ、あらゆる機械の稼働状況や現場の状態等を可視化するためのプラッ
トフォームを構築。非競争領域にもかかわらずそれまで各社がクラウド上でば
らばらに管理していたデータを新たに一元化することで、調査から施工、保守に至るまで一貫して生産性を向上。各社が共通の問題意識を持っていたため、スムーズな導入とマネタイズに成功。

⇒ 成功要因①：社会的な意義とステークホルダーの利益に立脚した連携

21

(1) 追求する価値の明確化とビジネスモデルの構築【取組み主体：企業】
データ利活用・連携はあくまで手段に過ぎない。企業には、Society 5.0 for SDGs
実現に向け、上述の「未来像」で示した新たな価値を生活者にもたらすことが求められている。あらゆる取組みを進める際、企業はデータ利活用・連携そのものを目的化することなく、生活者価値すなわち社会的ニーズ等の存在に立脚しなくてはならない。追求すべきは単なる技術優位性ではなく、価値優位性である。同時に、協力するステークホルダーに持続的な利益をもたらすよう、費用負担のあり方も含めたビジネスモデルを構築することも重要である。
「人口減少への対応」や「カーボンニュートラルの実現」といった社会課題への対応という目的・意義を明確化することは、取組みに対する国民・ステー
クホルダーの理解促進、継続的なコミットメントにもつながる。経団連では今後、成功事例の横展開に向けた取組みに着手する（「Ⅳ．経団連のアクション」
に後述）。

22

2. 各主体の理解不足：連携する意思がない、協力してもらえない等【連携事例 3：類型(4) SC 外×データ統合（顧客データ×顧客データ）】
C 社では、商店街における人流を把握し将来的なマーケティングにつなげる
べく、周辺店舗や地方公共団体がそれぞれ保有する来訪者の行動履歴を統合することを企図。しかしながら、来訪者個々人への説明が十分にできないこと、
データが何のために使われるのか不明瞭であったことから、周辺店舗・地方公共団体の協力を得られず。

⇒ 課題①：個人への十分かつ丁寧な説明
課題②：ステークホルダーに対する企業側のニーズ・意図の説明【連携事例 4：類型(3) SC 外×分散保有（顧客データ×IoT データ）】
D 社では、チケット購入時に利用者への十分な説明を行ったうえで、イベント会場において個人の顔認証により入退場を確認。当該データを基に、周辺店
舗や公共交通機関と連携して利用者の行動と施設側の状態を照合することで、混雑緩和や人員・商品の配置の効率化につなげ、利便性・生産性の向上に成功。

⇒ 成功要因①：丁寧な説明を前提とした個人の理解
成功要因②：ステークホルダーとのスムーズな連携
成功要因③：積極的なデータ提供を含めたリーダーシップ(1) 社会的受容性の向上【取組み主体：企業・政府】
データの利活用・連携を進める大前提として、データを提供する国民一人ひとりの納得感や安心感、セキュリティを確保することが欠かせない。とりわけデータ連携においては、当該取組みの目的、データを提供するメリット、第三者提供のあり方、想定されるリスクと対応等について、国民一人ひとりに丁寧に説明していくことが求められる。
23

個人情報の範囲を超えたプライバシーについても、データを取り扱う主体による自主的なかつ十分な取組みが求められる。また、データの利活用を通じて目に見える価値を提供し、国民一人ひとりの実感につなげることこそが、社会全体の理解を促進するうえで極めて重要である。

(2) 地方公共団体の理解増進【取組み主体：企業・政府】
デジタル田園都市国家構想のもと、ウェルビーイング（心豊かな暮らし）とサステイナビリティ（持続可能な環境・社会・経済）を実現するとともに、利便性と魅力を備えた活力ある地方を創生していく観点からも、データ連携に対する地方公共団体の理解と積極的な関与が不可欠である。令和 3 年個人情報保護法改正 5に伴い、個人情報保護 3 法が個人情報保護法に統合されたことを踏
まえ、今後は企業・地方公共団体等の枠を超えたデータ連携のニーズがこれまで以上に高まることが予想される。
地方公共団体においては、そもそもデータ利活用の必要性が認識されていな
い実態が指摘されている 6ほか、ニーズの把握に取り組んでいる地方公共団体
はごく一部にとどまる 7。後述のオープンデータ整備を含め、地方公共団体による主体的な取組みを促すためには、企業が具体的なニーズを分かりやすく説
明し、理解を得ることが不可欠であり、企業と地方公共団体による連携協定の5

令和 4 年（2022 年）4 月 1 日施行：デジタル社会形成整備法第 50 条による改正に係る部分（国・独立行政法人等・学術研究関係）
6「地方公共団体のデータ利活用に関する調査」（2020 年 3 月、富士通総研）(https://www.chisou.go.jp/sousei/resas/pdf/r2_03_houkokusho_fujitsu.pdf)
7「地方公共団体へのオープンデータの取組に関するアンケート結果」（2021 年 6 月、内閣官房情報通信技術（IT）総合戦略室）によれば、「利用者ニーズの確認やオープンデー
タの公開・活用・普及に向けて現在までに実施したことのある取組」に関する設問に対し、「取組は実施していない」と回答した地方公共団体は 73.4%（全回答団体数 1,714 中、
1,258 団体）。また、「利用者のニーズの確認やオープンデータの公開・活用・普及に向けた取組などを踏まえた、他団体（民間事業者や地域団体等）との連携について、重点的に取り組んでいるもの」に関する設問については、「他団体との連携は行っていない」と回答した団体が 86.2%（1,714 中 1,478）にのぼる（https://www.digital.go.jp/resources/data_questionnaire/）24

締結 8をはじめ、地道な取組みを継続する必要がある。
他方、地域を跨いだデータ連携を推進しようとする際、関連するすべての地
方公共団体と企業がやりとりする負担は大きく、企業だけの力では課題の解決が困難である。デジタル庁には、公表済みの参考事例 9等を継続的に更新しな
がら広く横展開しつつ、地方公共団体による取組みを加速するよう期待する。

(3) 企業の意識改革と行動【取組み主体：企業】
既述のとおり異業種・同業種の他社との連携に消極的な企業が大宗を占める
なか、企業間の連携にあたっては、目的の共有はもとより、「自社独自の競争力に資するデータ」と「協調領域において連携すべきデータ」の線引きが大きな課題となっている。企業には、業種にかかわらず、中小企業も含め他社との協調領域におけるデータ連携に際し、明確なビジョンのもとリーダーシップを発揮することで、自社の長期的な利益や新たなビジネスの創出につなげる視点が求められる。
最初のステップとしては、比較的連携のハードルが低い IoT データ等を中心に、まずはサプライチェーン内での連携を試みることが考えられる。各業界における取組みについても、目先のコストにとらわれず産業競争力強化や長期的な価値を創出するために、各業界団体や業界各社によるリーダーシップが期待される。
また、企業においては、データ利活用・連携を支える人材の充実が取組みの大前提となる。必要とされる人材の要件については様々な考え方が存在するが、データの生成・管理・流通・加工・防御・廃棄等、データのライフサイクル全体に係る多様な人材を、自社の目的に応じて適切に活用することが求められる。

8

経団連ではかかる取組みの一環として、生活者の価値実現に向けた企業横断的な実装プ
ロジェクトを推進する観点から、2021 年 4 月に茨城県つくば市と「つくばスーパーサイ
エンスシティ構想の実現に向けた連携に関する協定」を締結し、連携を緊密化
9「地方公共団体がオープンデータを利活用する際に参考となる事例」(https://www.digital.go.jp/resources/data_case_study_reference/)

25

経団連では 2019 年 10 月に「個人データ適正利用経営宣言」 10を策定し、個人データの適正利用に向けた経済界の取組みを宣言したが 11、その後の国内外の変化や日本型協創 DX に向けたデータ連携の必要性等を斟酌すれば、バージョンアップが必要である。今後、個人の理解促進はもとより企業の意識改革と具体的なアクションを促すべく、同宣言を改訂し普及啓発をさらに強化していく（「Ⅴ．経団連のアクション」に後述）。

10

https://www.keidanren.or.jp/policy/2019/083_sengen.html
このほか、経済広報センターと連携し「個人データの利活用に関する生活者の疑問について考える」を公表、随時更新（https://www.kkc.or.jp/personaldata/）

1126

3. 環境整備の不足：連携して良いのか不明、連携できるデータがない等【連携事例 5：類型(3) SC 外×分散保有（顧客データ×クローズドデータ）】
E 社では、医療機関 D より個人の医療情報の提供を受けて研究に活用することを検討。D から E 社への第三者提供 12に際し、過去に別目的で取得したデータについて当該個人を探し出し、新たに同意を得ることは困難。将来的な活用の可能性を想定し、事前に同意を取得することも現実的に不可能。これにより、個人の医療情報を用いた新たな研究が停滞。

⇒ 課題①：第三者提供を行う際の同意取得に係る例外規定の充実・予見性確保【連携事例 6：類型(3) SC 外×分散保有（IoT データ×オープンデータ）】
F 社では、既存サービス利用者の位置情報を統計化し、地方公共団体や企業にデータを連携することで都市計画や広告戦略等に活用するサービスを開始。
位置情報の正確性を向上させるべく、行政が提供する土地情報等のデータを活用しているものの、データの精度が低く提供主体によってフォーマットも異なるため、有効な活用が困難。

⇒ 課題②：オープンデータの正確性向上・標準化
課題③：官民データベースの連結・共通化(1) 法制度のあり方【取組み主体：政府】
現行の個人情報保護法においては、個人情報の第三者提供にあたって、原則
として 13本人同意を得ることが必要とされている。各分野に係る例外に関しても規定されているが、個別事例について例外への該当性を事前に判断すること12

匿名加工情報では、個人の特定につながり得る希少な症例に係るデータや、同一対象群に係る継続的なデータの提供が困難。一方、令和 2 年改正個人情報保護法で新設された
仮名加工情報については、第三者提供が原則禁止
13
オプトアウト、例外規定に該当する場合等を除く

27

が困難であり、予見可能性に乏しい。引き続き、例外規定の具体化・周知徹底が不可欠である。
また、わが国が優先的に取り組むべき分野において必要とされるデータ利活用・連携については、個人情報保護法で大原則を定めたうえで、個別分野の特性を踏まえながら別途ルールを適正化することが考えられる。例えばヘルスケ
ア分野に関しては、経団連が提言「Society 5.0 時代のヘルスケアⅣ」14（2023 年
2 月 14 日）で主張したとおり、ヘルスケアデータの特性を考慮し国民利益向上を図るため、一般的な個人情報とは分離して本人の権利・利益の保護の制度を整えたうえで、入口規制（同意原則）から出口規制（利活用審査）に変更することが考えられる。今後、こうした観点も踏まえながら、各分野における規律のあり方について議論を深める必要がある。
他方、各業種・分野について対象や範囲を限定しながら各所管省庁がより厳しい規律を付加することは、一般法である個人情報保護法の領域を徒に侵食しかねないほか、多様なステークホルダーによるデータ連携の予見可能性を損なうおそれがある。各業種・分野における規律のあり方について検討する場合には、個人情報保護委員会等が中心となり、個人情報保護法をはじめ既存の法制度との関係に十分留意するとともに、多様なステークホルダーによるデータ連携の可能性を念頭に置く必要がある。個人情報保護委員会には、体制強化やリーダーシップの発揮、各業種・分野に関する専門性のさらなる向上を期待する。
国を跨いだデータ連携に関しては、各国・地域で異なる法制度への対応コストが大きく、法的な透明性や予見可能性が低いケースも存在することなどから、とりわけ個人データの連携に踏み切る企業は少ない。データ連携は本来、越境流通を前提として行われるべきであり、個人情報保護委員会による各国・地域の法制度の状況 15の公表内容を一層充実させるともに、DFFT（Data Free Flow with Trust）の理念のもと、わが国の取組みがガラパゴス化することのないよう、米欧を含め

14
15

https://www.keidanren.or.jp/policy/2023/009_honbun.html
個人情報保護委員会「諸外国・地域の法制度」(https://www.ppc.go.jp/enforcement/infoprovision/laws/)

28

た越境データ移転に係る国際ルールの整備をわが国が中心となって引き続き進めるべきである。その際、データの自由な流通を妨げることのないよう留意し、現存する過度なデータローカライゼーション規制の緩和・撤廃や拡大の抑止に努めるとともに、ガバメントアクセスのあり方についても議論を深める必要がある。
なお、経団連・21 世紀政策研究所では本年 4 月、データの利活用促進という観点から、データ提供者・利用者の権利に係る国内外の法制度や議論の動向等を把握・分析し、データに関する権利のあるべき姿について調査し、報告書「データに関する権利のあり方」16を公表した。データに関する既存の権利を多角的に組み合わせながら、誰にいつ、どのような内容のデータに関する権利が認められ、それがいかにして行使・実現されるのか、また、その権利の名宛人として誰がどのような義務を負うのか、といった諸点を明らかにすることが肝要である。

(2) オープンデータのあり方【取組み主体：政府・企業】
行政が提供するオープンデータの整備や標準化は、企業が公共性の高いデータを活用し、サービスを提供するうえで大前提となる。デジタル庁には、各省庁はもとより地方公共団体が提供するデータを一元的に検索・参照可能とするとともに、「包括的データ戦略」に記載された「地方公共団体保有データも含む行政デー
タ提供のワンストップ化の仕組み」を早急に構築することを期待する。
また、企業においては、既に公表されている様々なデータに十分に目を向け、活用に向けた方策を検討することが求められる。

(3) 基盤・技術のあり方【取組み主体：政府・企業】
データ連携基盤に関しては、データ社会推進協議会（DSA）が分野間の基盤を連携するための取組み（DATA-EX）を進めている。今後、各分野内・分野間

16

http://www.21ppi.org/theme/2023/04/24180000.html

29

で乱立している基盤について DATA-EX を通じた連結が期待される。政府による十分な支援はもとより、デジタル庁のリーダーシップのもと、官民が連携してデータの標準化およびデータ基盤の連結・共通化を進めることが重要である。
その際、国際的な相互運用性の観点を十分に踏まえ、わが国のプラットフォー
ムがガラパゴス化することのないよう留意する必要がある。
また、機密性の高いデータを秘匿化したまま安全に連携、分析することが可能となれば、多様なステークホルダーによるデータ連携の可能性が広がる。こ
うした観点から、秘密計算技術 17の活用は今後のデータ連携のカギを握る。具
体的には、「各社が保有する個人データを相互に開示することなく統計情報として集計する 18」「営業秘密に該当するデータや社外に開示したくないデータを集約し共同で分析する」といった用途で様々な分野における活用が見込まれる。
しかしながら、現状では、安全性の確保 19、ベンダーロックインの回避、個
人情報保護法上の取扱い、国際的な標準化といった課題が存在する。今後、研究開発促進や国内外における必要な制度設計を含め、実装・普及に向けて官民が連携して取り組む必要がある。

17

データを秘匿化したまま処理する技術の総称。PETs（Privacy-enhancing technologies）に限らず、個人データ以外のデータを取り扱う技術を包含。例えばテストの平均点を算出
する際、個々人の名前と点数を秘匿化したまま、第三者の協力なしに、全体の平均点を算出することが可能
18
不可逆にハッシュ化（個人データであれば非個人データ化）した識別子同士を突合、集約して統計情報に変換するという過程を経る
19
秘密計算技術を実際に使用していることを担保すること等

30

Ⅴ．経団連のアクション
これまで抽出してきた課題を踏まえ、経団連として、国民一人ひとりを含む
多様なステークホルダーとの連携を深化させるとともに、企業によるデータ連携の成功事例を横展開すべく、以下のアクションに取り組んでいく。

1.

「個人データ適正利用経営宣言」の改訂
既述のとおり、経団連では「個人データ適正利用経営宣言」のもと、個人データの適正な利用に向けた取組みを経済界として実践することを宣言し、企業に積極的な対応を慫慂してきた。他方、生活者価値の協創に向けて、個人デー
タにとどまらず、非個人データ、オープンデータ、クローズドデータ等、あらゆるデータを適正かつ有効に利活用・連携することが喫緊の課題である。
そこで、データ利活用・連携によっていかに生活者価値を生むかという観点から、「個人データ適正利用経営宣言」を「データによる価値協創宣言」へと改め、個人データの適正な利用はもとより、業種・分野の垣根を超えた広範なデータの利活用・連携を推進する（別紙 2）。また、企業の十分な取組みを前提として、幅広く個人の理解を得るための方策について検討する。

2. 「データによる価値協創プロジェクト（仮称）」の募集
経団連は、社会課題の解決、生活者価値の創出を目的とするデータ連携に取り組み、日本型協創 DX によって Society 5.0 for SDGs を具現化するため、「データによる価値協創プロジェクト（仮称）」を推進する。企業とステークホルダ
ーとのデータ連携に係る具体的かつ持続可能な取組み事例や計画等を募集し、2023 年秋頃を目途に経団連 HP 上で公表、取組みを後押しする。また、応募内容を踏まえ、好事例の横展開に向けたシンポジウムを開催する。

3. 今後の進め方と KPI
今後の進め方としては、経団連が「。新成長戦略」で掲げた 2030 年の未来像を踏まえて実現状況を定期的にモニタリングし、進捗を確認する。2030 年をゴ31

ールとして、日本型協創 DX により Society 5.0 for SDGs を具現化する。

(1) 2 年後（2025 年）まで


経団連は、先行分野において、拡張性の高いアーキテクチャに沿った企業
間データ連携による具体的なプロジェクト「データによる価値協創プロジ
ェクト（仮称）」を立ち上げる。同プロジェクトにおいては、競争・協調領域のデータを明確化する。



各企業が連携して行う「データによる価値協創プロジェクト（仮称）」では、
KPI を設定し、目的とする価値を参加企業間で共有することが最も重要である。どのような価値が得られるのか参加企業や他のステークホルダーの理解を得たうえで、価値の分配をどのように行うのか明確化する。経団連
は各企業のこうした取組みを必要に応じて支援する。



経団連は、将来的なクロスボーダーの協創を促進するため、日本主導のDFFT の実現・活用に向けて、国際的な合意形成に係る日本政府の施策を支援する。

(2) 5 年後（2028 年）まで


経団連は、2025 年までに積み上げた「データによる価値協創プロジェクト（仮称）」における知見を基に、企業をはじめとする多様なステークホルダ
ーがデータを連携して共通の価値を実現するプロジェクトの組成がさらに加速するよう、拡張性の高いアーキテクチャの実現・活用や成功事例の横展開を含め、支援を行う。



参加各社は、Society 5.0 for SDGs が目指す 9 分野のプロジェクトに継続的に参画し、社会課題の解決等につながる価値を創出する。その際、各社は明確な KPI を設け、価値実現に向けたプロジェクトを着実に進めていく。



経団連は、日本企業が主導するクロスボーダーの価値協創の実現・拡大に向け、国際的なデータ連携に合意した国とのルール形成や環境整備を支援する。
32

Ⅵ．おわりにSociety 5.0 for SDGs 実現には DX が不可欠であり、DX には当然ながらデー
タ利活用が求められる。そして、わが国がデータを最大限に活用する手段として、多様なステークホルダーによるデータ連携が欠かせない。
データの価値は、価値を見出す者にのみもたらされる。共通の価値を見出し、各分野におけるデータ連携につなげるためには、明確かつ拡張性の高いアーキ
テクチャを設計したうえで、スモールスタートによって社会課題を解決し、生活者価値の創出に取り組むことが重要である。アジャイルな開発を可能とする
アーキテクチャにより、新たなサービスの導入や相互連携が容易になり、さらなる価値創出につながっていく。製造業や金融業など幅広い産業を有する日本にとって、データ連携を一つの切り口として産業の価値を高めていくことは、次の時代の競争力を生み出す力となる。
今こそ、企業のアイデアとリーダーシップのもとで実際に行動することが求められている。わが国の DX を今度こそ前進させ、失われた 30 年を打破する端緒とすべく、本提言を踏まえた具体的なアクションを通じて日本型協創 DX をリスタートする。

以33

上（別紙 1）データ連携の進展状況に関するアンケート

I.

概要

趣旨
会員企業におけるデータ利活用・連携の進展状況の把握

II. 実施期間
2023 年 3 月 1 日～17 日

III. 調査対象
経団連デジタルエコノミー推進委員会、同企画部会、同データ戦略 WG に参加する各社（調査票送付 243 社、回答 43 社、回答率約 18%）

1

IV. 調査結果
1. 自社におけるデータ活用・連携の進展状況(1) 社内の効率化、生産性向上に向けたデータ活用（例）事業で収集したデータを同事業のマーケティングに活用している。
⇒ 多くの企業が既に実施、今後継続・拡大予定。

1
2

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4

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0%

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0%

9

0%

選択肢（単一回答）：
10. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。
11. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。
12. 取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れていない。
13. 取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。
14. 取り組み始めたが、効果が未確認。
15. 取り組み始めたが、効果がないことが判明した。
16. 取り組む予定だが、取り組んでいない。
17. 取り組む予定はない。
18. その他

2

(2) 新たな価値創造に向けたデータ活用（例）事業で収集したデータを基に他の新規事業を検討している。
⇒ 約半数の企業が既に実施、今後継続・拡大予定。一部企業では効果が未確認。

1

44%

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5
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20%
0%

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9

2%
0%

選択肢（単一回答）：
1. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。
2. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。
3. 取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れていない。
4. 取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。
5. 取り組み始めたが、効果が未確認。
6. 取り組み始めたが、効果がないことが判明した。
7. 取り組む予定だが、取り組んでいない。
8. 取り組む予定はない。
9. その他3

(3) サプライチェーンでのデータ連携（例）調達から販売に至るまでのデータを社内/社外と連携し、サプライチェー
ン全体の最適化やリスク対策につなげている。
⇒ 約半数の企業が既に実施、今後継続・拡大予定。一部企業では効果が未確認。

1

46%

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5
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0%

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選択肢（単一回答）：
1. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。
2. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。
3. 取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れていない。
4. 取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。
5. 取り組み始めたが、効果が未確認。
6. 取り組み始めたが、効果がないことが判明した。
7. 取り組む予定だが、取り組んでいない。
8. 取り組む予定はない。
9. その他4(4) 異業種他社とのデータ連携（例）自社が保有するバスの運行データと他社が保有する人流データを組み合
わせ、バスの運行を最適化している。
⇒ 約半数の企業が取組みの途上あるいは今後継続・拡大の方向。残り約半数の企業が取組みを実施せず。

1

17%

2

12%

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4

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0%

5
6

7%
0%

7

24%

8
9

22%
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選択肢（単一回答）：
1. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。
2. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。
3. 取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れていない。
4. 取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。
5. 取り組み始めたが、効果が未確認。
6. 取り組み始めたが、効果がないことが判明した。
7. 取り組む予定だが、取り組んでいない。
8. 取り組む予定はない。
9. その他5(5) 同業種他社とのデータ連携（例）仕入れのための配送データを自社・他社の小売店同士で連携し、共同で効率的な物流を実現している。
⇒ 約半数の企業が取組みを予定せず。一部企業は取組みの途上あるいは今後継続・拡大の方向。

1

15%

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3

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0%

5
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0%

7

12%

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44%
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選択肢（単一回答）：
1. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。
2. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。
3. 取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れていない。
4. 取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。
5. 取り組み始めたが、効果が未確認。
6. 取り組み始めたが、効果がないことが判明した。
7. 取り組む予定だが、取り組んでいない。
8. 取り組む予定はない。
9. その他6(6) 個人データ、顧客データの活用（例）個人データを適切に取扱いながら、ユーザーに提供するコンテンツをユーザーごとに決定している。
⇒ 約半数の企業が既に実施、今後継続・拡大予定。一部企業は取組みの途上あ
るいは取組みの予定なし。

1

41%

2

5%

3
4

20%
0%

5
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0%

7

7%

8
9

20%
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選択肢（単一回答）：
1. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。
2. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。
3. 取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れていない。
4. 取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。
5. 取り組み始めたが、効果が未確認。
6. 取り組み始めたが、効果がないことが判明した。
7. 取り組む予定だが、取り組んでいない。
8. 取り組む予定はない。
9. その他

7

(7) オープンデータの活用（例）政府が公開している三次元の土地データと、自社が保有する位置情報データを組み合わせ、人流予測に活用している。
⇒ 約半数の企業が既に実施、今後継続・拡大予定。一部企業は取組みの途上あ
るいは取組みを予定せず。

1

40%

2

2%

3
4

24%
0%

5
6

14%
0%

7

5%

8
9

14%
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選択肢（単一回答）：
1. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。
2. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。
3. 取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れていない。
4. 取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。
5. 取り組み始めたが、効果が未確認。
6. 取り組み始めたが、効果がないことが判明した。
7. 取り組む予定だが、取り組んでいない。
8. 取り組む予定はない。
9. その他8(8) 国を跨いだ企業同士のデータの活用（例）地域ごとのルールに則ったうえで、国内で取得したデータを外国の子会
社に移転し活用している。
⇒ 半数以上の企業が実施せず。約 3 割の企業が既に実施、今後継続・拡大予
定。

1
2

29%
0%

3
4

2%
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5
6

7%
0%

7

27%

8
9

29%
0%

選択肢（単一回答）：
1. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認でき、今後継続・拡大予定。
2. 取り組み始め、効果、費用対効果も確認できたが、実証レベルから抜け切れていない。
3. 取り組み始め、効果も確認できたが、費用対効果が未確認であり、実証レベルから抜け切れていない。
4. 取り組み始め、効果は確認できたが、費用対効果がないことが判明した。
5. 取り組み始めたが、効果が未確認。
6. 取り組み始めたが、効果がないことが判明した。
7. 取り組む予定だが、取り組んでいない。
8. 取り組む予定はない。
9. その他

9

2. 他社とのデータ連携を自社が進めるうえで、障壁となっている点(1) サプライチェーンでのデータ連携⇒ 個人データの取扱い、データの標準化が主な課題。
1

21%

2

21%

3

21%

4

38%

5

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6

23%

7

15%

8

38%

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10

18%
0%

選択肢（複数回答）：
1.

提供できるデータを自社が保有していない。

2.

データの移転に係る法制度等が曖昧なため、データを提供できない。

3.

とりわけ個人データについて、当該個人の理解を得られないため、データを提供できない。

4.

とりわけ個人データについて、プライバシー等に係る懸念があり、データを提供できない。

5.

他社にデータを囲い込まれては困るため、データを提供できない。

6.

他社のデータガバナンスに懸念があるため、データを提供できない。

7.

他社データを提供してもらうことができない。

8.

データが標準化されておらず、企業間で連携できない。

9.

マネタイズできず、データ連携を継続・拡大できない。

10. その他

10

(2) 異業種他社とのデータ連携⇒ 個人データの取扱い、データの標準化、個人の理解を得ることが主な課題。
1

18%

2

11%

3

29%

4

42%

5

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8

32%

9
10

24%
0%

選択肢（複数回答）：
1.

提供できるデータを自社が保有していない。

2.

データの移転に係る法制度等が曖昧なため、データを提供できない。

3.

とりわけ個人データについて、当該個人の理解を得られないため、データを提供できない。

4.

とりわけ個人データについて、プライバシー等に係る懸念があり、データを提供できない。

5.

他社にデータを囲い込まれては困るため、データを提供できない。

6.

他社のデータガバナンスに懸念があるため、データを提供できない。

7.

他社データを提供してもらうことができない。

8.

データが標準化されておらず、企業間で連携できない。

9.

マネタイズできず、データ連携を継続・拡大できない。

10. その他

11

(3) 同業種他社とのデータ連携⇒ 個人データの取扱い、データの標準化、他社の理解を得ることが主な課題。
1

21%

2

13%

3

18%

4

34%

5

18%

6

13%

7

24%

8

34%

9
10

16%
0%

選択肢（複数回答）：
1.

提供できるデータを自社が保有していない。

2.

データの移転に係る法制度等が曖昧なため、データを提供できない。

3.

とりわけ個人データについて、当該個人の理解を得られないため、データを提供できない。

4.

とりわけ個人データについて、プライバシー等に係る懸念があり、データを提供できない。

5.

他社にデータを囲い込まれては困るため、データを提供できない。

6.

他社のデータガバナンスに懸念があるため、データを提供できない。

7.

他社データを提供してもらうことができない。

8.

データが標準化されておらず、企業間で連携できない。

9.

マネタイズできず、データ連携を継続・拡大できない。

10. その他

12

(4) 国を跨いだ企業同士のデータの活用⇒ 個人データの取扱い、データの標準化、法制度の曖昧さが主な課題。
1

10%

2

28%

3

20%

4

35%

5

8%

6

13%

7

8%

8

33%

9
10

18%
0%

選択肢（複数回答）：
1.

提供できるデータを自社が保有していない。

2.

データの移転に係る法制度等が曖昧なため、データを提供できない。

3.

とりわけ個人データについて、当該個人の理解を得られないため、データを提供できない。

4.

とりわけ個人データについて、プライバシー等に係る懸念があり、データを提供できない。

5.

他社にデータを囲い込まれては困るため、データを提供できない。

6.

他社のデータガバナンスに懸念があるため、データを提供できない。

7.

他社データを提供してもらうことができない。

8.

データが標準化されておらず、企業間で連携できない。

9.

マネタイズできず、データ連携を継続・拡大できない。

10. その他

以13

上

（別紙 2）データによる価値協創宣言
一般社団法人 日本経済団体連合会

サステイナブルな資本主義を実践しつつ、Society 5.0 for SDGs 実現を目指す
うえでは、DX による価値の協創が不可欠である。そのためには、目的を明確化したうえで必要なデータをステークホルダー間で連携し、英知を結集してデータを最大限活用する必要がある。その際、個人の安心・安全やサイバーセキ
ュリティの確保を大前提として、データを取り扱うことが求められる。こうした取組みにおいてステークホルダーをリードすべきは、他ならぬ企業である。
経営者は、個社によるデータ利活用やステークホルダーとのデータ連携が、生活者価値や中長期的な企業価値の創出に寄与することを認識したうえで、個人データの保護やサイバーセキュリティ対策はもとより、データ利活用・連携を前提として経営に取り組む必要がある。
そこで、経済界として以下のとおり、３つの原則を実践することを宣言する。
原則１：経営者のコミットメント

経営者は、データ利活用・連携による新たな価値創造を最重要経営課題の一つと認識し、明確な方針のもと国際的・長期的な視野に立った経営判断を行う。同時に、社内外の関係者に対して丁寧に説明しアカウンタビリテ
ィを果たす。



経営者は、開発・事業・法令遵守等、関連部門間の連携を通じて、データ利活用・連携を伴う重要な事業判断が適切に行われるように、ガバナンスを整備、強化する。



経営者は、AI や IoT、クラウド等のデジタル環境の整備を進めるとともに、多様なデジタル人材を戦略的に育成・獲得、必要な権限を付与し、成果に応じた正当な評価を行うよう努める。

原則２：個人の安心・安全の確保


企業は、個人情報保護法をはじめ国内外の法令を遵守することはもとより、適切な情報の保護・管理体制を整備したうえで、個人情報の利用目的や提供目的、安全管理措置等が規定された透明かつ平易なプライバシーポリシー等を策定・開示する。プライバシーの観点を十分踏まえ、個人を起点にしたデータの利活用・連携を進める。
1



企業は、製品・サービスの企画・設計段階から、個人データの保護や実効あるサイバーセキュリティ対策等、サプライチェーン全体を通じた個人の安
心・安全の確保に取り組みつつ、積極的に開示・説明する。その際、経済安全保障の観点について考慮する。



企業は、個人データの漏えいが生じないよう、平時から必要十分な準備と対策に努める。漏えい事案が発生した場合には、迅速かつ適切に対処するとともに、関係者に対して真摯に説明を行う。



企業は、トラストを担保しながら安心・安全なデータ利活用・連携を実現すべく、これに寄与する新技術の活用に努める。

原則３：データ利活用・連携を通じた価値の協創

企業は、データ利活用・連携を事業の前提として、サプライチェーンにおける川上・川下や業界・産官学の垣根を越えた協調領域を見極め、価値を協創する。



企業は、データ利活用・連携に向け障壁となる既存の慣行や制度等を改善すべく、わが国・諸外国の政府を含め関係するステークホルダーに積極的に働きかける。また、価値協創のための相互運用性の確保やデータの品質向上に努める。



企業は、製品・サービスが国民生活を豊かにし、生活者のウェル・ビーイン
グに資することを分かりやすく説明し、データ利活用・連携に対する社会的な理解を増進する。
以2上