中部社研 IT フォーラム

中部圏研究 2021.3

当財団では、 2018 年度より会員相互の情報交換と幅広いネットワーク作りを主目的に、 参加者や賛助会員等から要望の強いテーマである AI やロボットなど IT 関連を講演テーマとして 「中部社研 IT フォーラム」
を開催しております。
本レポートは、 第12回 （2020年12月22日） でのご講演 「IoTや AI を活用した地域経済の活性化と地域課題の解決」 についてご報告いたします。

（文責事務局）

IoTやAIを活用した地域経済の活性化と地域課題の解決
講師 ： 越塚 登 氏
東京大学大学院情報学環・学際情報学府学環長・学府長・教授
ユビキタス情報社会基盤研究センター長
東京大学オープンデータセンター（UTODC）センター長
東京大学教養学部学際科学科（兼務）
YRPユビキタス・ネットワーキング研究所・副所長

昔は組み込みコンピュータのように、 それこそエ

１．初めにンジンの制御だけでした。 ところが、 時代の経過「IoT や AI を活用した地域経済の活性化と地域に伴い、 競争領域も変わり、 プラットフォームのレ

課題の解決」 というタイトルで、 今、 私が取り組ん

イヤーも上のほうに行き、 扱う領域もどんどん増え

でいるところを、 動機も含めてお話いたします。

ています。 IoT という実空間の全体マネジメントを

いろいろな話をすると、 「おまえは一体何屋だ」

するようなプラットフォームになれば、 スマートハウと問われますが、 一応、 コンピュータ屋、 情報科

スからスマートビルになり、 今ではスマートシティな学屋でして、 もともとは東京大学名誉教授の坂村んて言われるようになりました。 レイヤーもだんだ（※1）

健先生に師事し、 TRON のプロジェクトに長く携わん変わっていまして、 昔はアーキテクチャのようなってきました。 学生の時から OS が専門で、 中部

ハードウエアの時代から、 今はデータ活用の時代

圏ですと名古屋大学に、 私の先輩で高田広章先ですから、この 30 年ほどの中で研究もさま変わりし、生がいらして、 自動車の OS についていろいろ教

自分のやることも変わってきたということです。

えていただきました。

今は大学院情報学環にいますが、 ここには理OS 分野には、 コンピュータや IT 系などさまざま

系、文系の先生が混在しています。スマートシティ

な分野があります。 ある特定の分野ですごくとがっなどが良い例ですが、情報社会に向けて、理系、文た分野もありますが、 IT において、 コンピュータの系双方のアプローチから研究していくところです。

全てを知っていることは重要です。 さまざまな要素

法律の先生もいれば経済の先生もいる、 私のようをインテグレート （統合） するときに、 最終的に必なコンピュータサイエンスをやっている人のほか、要なプラットフォームや、 OS といった分野、 さらに法律、 農業、 医学、 経済など、 先生が 50 名くらい、はハードウエアだとアーキテクチャなどという分野

学生が 1 学年 100 名くらい所属しています。

は、 まさにコンピュータを全部知らないといけない分野だと思います。

私自身、 日本の各地域の課題に非常に興味を持っていて、 私がいま学環長を務める情報学環と、（※ 1）TRON：The Real-time Operating system Nucleus の略。1984 年に始まったコンピュータ・アーキテクチャの構築のプロジェクト

31

中部社研 ITフォーラム

いろいろな自治体とが連携協定を結び、 協定に基外の人、日本を知らない人に、これぞ日本だという、

づきいろいろな協業を行っています。 これまで高

1 枚の写真で日本の今を表すとしたら、 どのような知県、 広島県、 2020 年からは山口県宇部市や千写真を撮りますか。 まずグーグルに聞いてみると

葉県市原市などとも行っています （図表 1）。

面白いことに、 日本人にとっては見たこともない写真が出てきます （図表 2）。 一体どこだというような、

図表 1&'()!"!")*+,+-.)/+0123.45)5A>)>5;5<B?CD6)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%

0!12345*+(,6!127*+89:;<=>?@A34

桜と五重の塔と富士山が同時に見えるというすばらしい場所、 山梨県の富士吉田市に実際にある、新倉山浅間公園という所ですが、 そのような画像が出てきます。
このとき、 日本を代表する写真、 日本とはなん!"#$%&'()*+,$%&'&'だろうと考えたときに、 東京か、 名古屋かあるいは
大阪かと大都市を言われると、 ちょっと違うのではないかと思います。

./#$%&'(),-,$%&'&'"

図表 3!"!"#$!#!%&'()!"$E)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

01+,,-.

!"#$%
)*(
&'(
=>?@A

域の自治体、 いろんなローカルガバメントと一緒に/,-.

やっていこうということだと思いますが、 この技術的+,-.

な検討に携わったり、 プラットフォームのアーキテ;<

789:89/,,,.456!

ーシティという、 日本の大都市ばかりではなく、 地/,,.456!

また、 自分の研究内容として、 内閣府のスーパ

Véè7!"#$%&'êëíìíîï<ñóòì?7ôö

012,,-.

01234516178
9:;5<=$13,,-.

クチャに携わったり、 MaaS をやったり、 このような01234516178
9:;5<=

ことに取り組んでいます。
同様にヨーロッパの人たちとスマートシティのプ$/,,-.

/2,,-.

$0,,-.

(!

ラットフォームについて、 EU-Japan のプロジェクト
図表 3 は、 日本の基礎自治体、 1,700 くらいのにも取り組んでいます。
本日の講演テーマにもある、 IoT や AI は私の専

市区町村がありますが、 横軸が人口密度、 縦軸

門分野ですが、 なぜいま地域という点に着目してが自治体の人口の規模でプロットしたものです。

いるのかとよく尋ねられます。

一番どこの人口が多いかというと、 人口規模でい「日本」 を表す 1 枚の写真を撮ってくださいと皆うと 10 万人から 50 万人の自治体に 4,700 万人のさんに言うと、 どのような写真を撮るでしょうか。 海

人が住み、 100 万人くらいまで広げれば、 さらに

図表 25,000 万人くらいの人が住んでいるわけです。 人
口密度で言えば、 東京は 1 万人超えていますが、ÇÉDÑDÖÇooÜHHáàâoxäDáâoEâDãåç

1 ㎢当たり 500 人～ 5,000 人の自治体に 5,700 万人
住んでいます。 まさに地方都市です。 言い方は良くありませんが、 さえない地方都市に実は日本人のマジョリティーは住んでいる。 そうすると、 日本を代表する写真を 1 枚だけ撮ってくれと言ったら、 さえない地方都市の住宅地とかを撮るのがザ・
ジャパンなのです。
()

32

日本を少し良くしよう、 夢を与えようとか、 情報中部圏研究 2021.3

通信技術で良くしようと考えたときに、 日本のマジ

図表 5&'()!"!")*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

ョリティーが住んでいるところで夢が描けない、 未!"!"#$!#!%>?1@A1BCDEFGHIJKLMNOP%QRMSPTMSIJ%IU%VIWXYTMSIJ%IU%ZTWTJ

来が描けないとだめなのではと思っています。 それは私が住んでいる東京ではないと思うのです。
ここを何とかしたいというのが、 私が地方に関して取り組んでいる大きな動機です。
だから、 地方と東京との区別もなく考えているのですが、 地方に行くと 「東京から来て地方のことが分かるのか」 とよく言われるのですが、 まるで日

第二次世界大戦
WW2
幕末/Meiji Revolution
幕末($

本の中に東京という国と地方という 2 つの国があるように感じてしまいます。 相互に理解しようともしないのですが、 私は同じ日本で、 ただエリアが違う思われる、 第 2 次世界大戦で亡くなられた人の数だけだという気で、 取り組んでいます。

は 300 万人です。 幕末の頃にも減少したことがあり

日本の地方の最大の課題はやはり人口減というましたが （図表 5）、 その規模と比べても、 比較にことで、 なかなかうまくいかない、 もうどうしようもなならない程減少していくわけです。 これはとんでもい状況になっています。

ない話になるということです。
日本の人口ピラミッドでいいますと、 日本のこれ

図表 4&'()!"!")*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%™´¨R≠Æ^Ø

からの人口における最大の問題は団塊の世代問題です。 人口ピラミッドでは世代が進むと少しずつ減っているように見えますが、 団塊ジュニアの 45
から 49 の世代と 40 から 44 の世代とは何の関係もないのです。 この世代と関係がある世代はその子供の世代です。 この世代というのは多分 30 歳から
もっと下の、 ティーンの辺りになってくるわけです。
この最大のボリュームゾーンの人たちの子供は 6 割(#くらいに減っているのです。 少しずつ減っているのではなく、 1 世代で 4 割減っています。 これは結「86 万ショック」 とも言われますが、 何かというと、構破局的です。別に結婚しなければいけないとか、

1 年間の出生数が 90 万人を切ったということです。

子供を産まなければいけないとか、 そんなことはな

1 学年 86 万人ということです （図表 4）。 地方自治

いのですが、 世の中の大多数の人がそういう選択

体と人口減少についてお話しすると、 人口の落ちをして、 人口が 1 世代で 6 割に減ってしまうのをよ方がものすごいという話になります。

しとしていいのか、 少なくとも持続的でないことだ

日本の人口動態でいうと、 人口が一番増えて、ちょっと減り始めている辺りなので、 今はそんなにけは確かで、 これが続いていけば大変なことになってくるわけです （図表 6）。

苦しさが顕在化していないところもありますが、 次

これだけ劇的に人口が減ってしまうと働き手もの世代の人口の規模が分かっているので、 奈落

いないし、 経済が小さくなってしまうので、 AI とかの底に落ちていくようだというのは決定的に決まっ

IoT でどうにかしようと思うわけです。 しかし、 私がています。

最近思うのは、 人が減るからどうするというのは、この減り方がいかにとんでもないことかというの

IoT や AI などの技術、 テクノロジーを持ってくればは、 ここ数百年の中で例えば日本最大の悲劇だと何かできる気はするのですが、 それよりも、 何で33中部社研 ITフォーラム

図表 6

図表 7
&'()!"!")*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%(C) 2020 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

2020/12/25

⽇本の⼤都市がよかったのか......

10歳台の人口は40歳台の人口の６割しかいない

60%

(%

21

人が減るのか、 人が減る原因がなにかということでよく聞きます。 しかしそれは大きな誤解で、 恐らくす。 人が減ったからではなく、 人が減る原因に着経済的なメリットが得られる規模は 100 万人いれば目すると、 日本の社会課題の本質が見えてくるよ

十分で、 それ以上大きくても、 あんまりそんなにそうな気がしています。 これは私の専門分野ではあれ以上のメリットはないというのが多分世界的な結りませんが、 社会学とかの分野で、 なぜ少子化に論です。 東京はあまりに過密で、 デメリットが多くなるのかということを研究する必要性を感じます。

なり過ぎているのではないかと言われています。

だから、 若い方だけではなく、 かなり前から結だから、 日本の場合は大都市も地方もうまくい婚はしない、 子供は持たないという人生選択をすっていない、 国全体のバランスとして何かおかしいる人が激増したということです。 私は、 それぞれの状態になっていて、 そのおかしい環境の中で皆さ

個人に責任はないと思っています。 それぞれの個

んが精いっぱい生きていると、サステナブル （持続人は、 自由主義の中で幸せというパラメーターを可能） ではない状態になっていると感じています。

最大限にするためにいろいろな人生選択を自由に同じ考え方がヨーロッパでもあって、 ウエルネス

選んでいるわけですから。 日本の社会という環境とかウエルビーイングとか幸福とか、 そういう価値に適応して、 最大幸福のための選択をすると今の観が重要視されるようになってきていて、 今回のコ

ような結果になるということ。 つまり日本の社会環

ロナの影響もあり、 さらに注目されています。

境、 都市環境では、 結婚しない、 子供を持たな

パリでは、 買物も仕事も 15 分で歩いて行けるよい、 という生き方が一番幸せということを示していま

うな、 そして住民同士、 顔が見えるコミュニティー

す。 これは環境のほうがおかしいと言わざるを得まの中で生活が完結できるようなコンパクトなまちづく

せん。 個人は環境に合わせて自分が一番幸せにりを目指しています （図表 8）。 それが多分人間になる選択をしているので、 どう考えても環境のほう

図表 8がおかしいと思うのです。 それでも良いのではという人も結構いますが、 私はそれでは持続的ではな
いし、 不健全だと思うのです。
一方で、 日本の大都市はよかったのかと考えてみると、 どうも成功しているとは全く思えません （図表 7）。
大都市でも少子化は進んでいますが、 東京の方とお話しすると、 東京にこれだけ人が集まってくるのは経済的に非常にメリットがあるからという話を34!*

中部圏研究 2021.3

とって本質的に健全なまちなのではないかと、 市

図表 10(C) 2019 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

長がそういうまちを目指しています。 ロンドンも最2020/12/25

増幅され続けてきた都市の魅⼒の異常性

近は公共交通機関ではなくウォーカブルで、 自転車で移動できるようなまちづくりを目指しています。
ヨーロッパ全体でも、 もう少しゆったりしていこうという方向かなと思います。
図表 9&'()!"!")*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%

Vé7ûúîïdïÕït6RŒœ∂–—Jd“ÑÑàâé”‘t29

ではないかと思います。
私が学生のときはちょうどバブル経済の頃で、世の中が非常ににぎやかだったわけです。 東京に出てきて、 名古屋もそうですが、 大都会でお金!$にまみれてみたい、 そんなふうにみんな憧れていました （図表 10）。

今年、 市原市と連携協定を結んで、 地域課題

当時、「24 時間戦えますか。」というコマーシャルの解決に関するワークショップなどを行っているののフレーズは、 今テレビで放送したら大変なことにですが、 そのときに市原市の方に、 街の面積が広なってしまうのではないかと思います。 今思うと、24

く拡散しすぎていてどうしたらいいのかわからない

時間戦えるわけがないです。少し考えれば分かりまと言われました。

すが、当時はこれが良いと思っていて、その結果、中部圏でも、 少し名古屋から離れた地方では、

未婚化や少子化になるのは当たり前だという感じ

同じような感想を持たれている方が多いのではながして、サステナブルではない方向に我々全体がいかと思います。 市原市の住宅街を見ると、 比較

突っ走ってきたのではと思います。 だから持続す的空間にゆとりがあって道幅は広く、 典型的な地

るわけがない。 しかしまだその雰囲気は日本の中方都市なのですが、 シリコンバレーに似通っていに若干残っていると感じなくもないと思います。

て、 アップルの本社から道を 2、 3 本向こうに行くと欧米とか世界各国のスマートシティをつくる際の同じような風景を目にします。 写真を比較すると同ベーシックになる価値観は何かといったときに、 世

じように見えます （図表 9）。 日本の地方都市では、

界的にはウエルビーイングであるとかウエルネスな

どうしようもないと言われてしまいますが、 片やシリ

図表 11

コンバレーのほうは世界中が憧れる住宅地です。
こう思うと日本の地域の活性化を考えたときに、 日
本は広い面積を使うのが下手という感じがします。
密度高くビルを造るような使い方は得意だけれど、日本は広い土地でゆったりとした生活圏をつくる、
暮らすということは上手ではない、 そんなことが根底にあるような気がしています。
今までの日本の価値観から、 健全とか健康とか@@

QJK˙˚]˙¸Od˝HºDào∏âààÖâ˛˛t! “Wellness”! 身体や精神、感情、社会、更には生活環境などの様々な要素のバランスに着目した概念! 健康を構成する複数の要素をバランス
よく健全に保ち、そのための自発的な取組姿勢や過程を意味する。

! 補足! 現在の国民の関心事は、身体及び精神の健全性や快適性を実現することと考
えられ、これを広く包含する概念が欲しい。
! ヘルスケアは身体の健康や医療以前の身体ケアといったように領域が狭い。

! Wellnessの要素! Physical Wellness! Spiritual Wellness! Mental Wellness! Emotional Wellness! Social Wellness! Occupational Wellness! Financial Wellness! Environmental Wellness! Wellnessが対象にできる分野! ヘルスケア、IT支援スポーツ、介護福祉支援、環境、食、医療、セルフメ
ディケーション、...

ウエルネスとか幸福とかを少し考えたほうが良いの35

中部社研 ITフォーラムのかなと感じています （図表 11）。 スマートシティ

きだと、 そしてそれはテクノロジーで目指していくを目指すのも、 何をやりたいか、 ただスマートシテべきなのかと思います。

ィをやりたいわけではないし、 IoT、 AI、 スマート
シティを使って結局何を実現したいのか、 どういう価値観を実現したいかというところから考え直さなければいけないと思っています。

2 ．COVIT-19 がかえたこと
図表 14&'()!"$E)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

図表 12!"!"#$!#!%

S—ˇJ^7()öd'()7*+ít

*'*#

新型コロナウィルス感染症で状況が変わり、 テスマートシティの世界は北欧の感覚が非常に強

レワークもするようになりました。 ヨーロッパではテいのですが、 北欧だと例えばヒュッゲという価値観レワークでみんなかなり苦しんでいるようですが、があります。 北欧の冬の夜は暗く長いですから、

日本ではワーケーションなどのアイデアも出て、 そ

長い夜をうちに籠もって、 どうやって幸せに暮らそ

んなに暗い気分ではなくコロナを乗り切る工夫をしうという考え方は伝統的なものがあるわけです （図ているのではないかと思います （図表 14）。

表 12）。 だから、 コロナで家に籠もらなければいけ

図表 15ないとなったときに、 こういう幸福感ということに関して納得したり、 何か我々に教えてくれるものがあ実態︖（カメラの向こう）(C) 2019 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

2020/12/25

テレワークのるのではないかなと思います。
私もヒュッゲの本をいろいろ読みます。 その本ではデジタルは嫌われていて、 幸せになりたかったらデジタルを遠ざけなさいということが書いてあります。 ヒュッゲとデジタルを両立させることを考えるべ
図表 13
40

しかし、 これはあくまでも理想で、 本当はトイレ

HYGGE 的

幸福観

健康を促進する居⼼地の良い陽気な雰囲気を作り出すという概念36

うことをよくお伺います （図表 15）。 働き方もどんどん地域分散していけば、 時間的な分散もしていき

ウエルネスかつ満⾜な感情がもたらされ、居⼼地がよく快適で陽気な気分であること（デンマーク語、ノルウェー語）

ただ、+ Digital はしたい

や自分の車の中でテレワークしている方も多いとい34

ますので、 今まで都市の問題であったラッシュアワ
ーとか渋滞とか、 密という、 根本的な解消が困難だったものが、 あっという間に進んだのではないか中部圏研究 2021.3

図表 16,c-7S—ˇJ^./0

図表 17&'()!"!")*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

1-5[MMWR\]]O^_WNORIYLKOIXW_^I_`W]ONRNTO^[]T^MSaSMb]USYNR]MNYNcIOdLRXOaNbe_WfU

2030�����������
����������(C) 2020 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

第1部 総論2020年のCOVID-19は、経済を直撃し、人々の生活を抑圧し、幸福感をそこなった。今後、デジタラ
イゼーションで経済を立て直し、生活の利便性を向上するにしても、それらは人々の幸福感を増大させる人間中心のデジタル社会でなければならない。
2020年のCOVID-19で、地方の方が大都市より安全な事が確かめられた。また、超高齢化で人口減少が進む日本では、地方の活性化は急務である。デジタライゼーションで地方にいても大都市並みに仕事ができ、収入が得られ、楽しく幸せに暮らせるような「デジタル田園都市国家」になれば、感染拡大も防止でき、長時間通勤の苦労から解放され、地方の活性化にも貢献できる。

COVID-19による大打撃

超高齢化/人口減少
地方の疲弊/活性化急務

パーソル総合研究所シンクタンク本部：「第三回・新型コロナウイルス対策によるテレワークへの 影響に関する緊急調査 調査結果 」,
2020年5月29日〜6月2日

社
会
全
体
の
デ
ジ
タ
ラ
イ
ゼ
�
シ
�
ン

パンデミックは再来する地方の方が大都市より安全"(と思います。
東京では、 ある程度大きい会社ではテレワークが普及しましたが、 最近は皆さん出勤して、 電車も混雑しているので、 全体ではあまり普及しなかったのかなと思います （図表 16）。

デジタル田園都市国家
 地方にいても大都市並みに仕事ができ、収入が得られ、楽しく幸せに暮らせる 感染拡大も防止でき、長時間通勤の苦労から解放され、地方の活性化にも貢献©2020 ������������������ |57
Page No. 19ュームゾーンで、 ハッピーな像というか、 サクセス
ストーリーというのが描けないといけないと思っています （図表 17）。
次にテクノロジーについて、 私なりの視点で少しレビューをしていきたいと思います。
ふ かん

自分の大学では、 会議や教授会など全部遠隔

デジタルについて、 歴史的に俯瞰をすると、 おで行っています。 私は今年度、 教授会を一度もオ

よそ 20 年に 1 回、 大きなパラダイムチェンジがありフラインで開催したことはありません。 研究科長会ました。 デジタル技術自体は随分昔からあります。

議もオフラインでやったことがなく、 総長にもほとん

電信とかテレグラフも含めれば 1800 年代から、 日ど会っていませんし、 同じ学部の先生方にもほと本の江戸時代の頃からあるわけです。 ここではコんど直接顔を合わせていません。 よしあしはありま

ンピュータが生まれてからと、 というところからお話

すが、 程度の差こそあれ、 場所によってはテレワ

します （図表 18）。

ークがかなり普及したと思います。密を避けるため、

図表 18

東京都心の人口がここ数年で初めて減少するということが起こっていて、 不動産関連は大きな影響を受けています。
コロナの前から、自民党がデジタル ・ ニッポンという次のプラン、これがデジタル庁につながっていますが、その議論の中でパンデミックにどう対処するか、支持基盤が地方ということもあって、デジタル田
園都市国家の方向に動いていると感じています。
前半で述べたかったのは、 テクノロジー、 IT、!"!"#$!#!%&'()!"!")*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

歴史

1960年代 大型計算機の時代

1980年代 マイクロコンピュータの時代
1981 MS DOS発表 (MS社）

1993 Pentium (Intel社)
1995 Windows 95 (MS社）

2000年代 インターネットの時代

1990 インターネット商用化（米国）1995~ Amazon社
1998~ Google社

2000~ ドット・バブル

2004~ Facebook社

2006 Hinton氏らによるDeep Learningの提唱
2015 Alpha Goが囲碁チャンピオンに勝つ

2020年代 IoT + AI = Dataの時代

2007~ iPhone

2006~ Twitter社
2008~ Android

2011 Industrie 4.0の構想発表
2014 IIC設立#'

デジタルなど、 いろいろありますが、 それらを適用したときに、 我々は何を目指すのかということを、

1930 年代後半に初めてアタナソフ ・ ベリー ・ コ

コロナの影響もあるなか、 よく考えたほうが良いとンピュータという電子計算機が登場します。 そこか思っています。 そのとき、 私は日本の地方都市がら 1960 年代まで大型計算機の時代になります。 大

良くならなかったら日本は良くならないと、 地方に型計算機、 メインフレームがビジネス的にも非常に大きな期待を持っています。 だから、 東京で何と大きな中心になっていきます。 1980 年代になると、かなるというより、 その周辺にある日本最大のボリ半導体の進歩により大きなパラダイムチェンジが起37

中部社研 ITフォーラム

こり、 メインフレームではなくもっと小さい、 1 人 1

また大きく変わり、 技術だけでなくビジネスモデル

台持てるようなコンピュータ、 つまりマイクロコンピ

や会社の体制が大きく変わる、 ないしは変えていュータ、 パーソナルコンピュータというものがハードかなければいけない時代になっていると思います。

ウエア的にも実現できるようになってきます。 そうな

大型計算機からマイクロコンピュータに変わるとると技術も、 ビジネスのスタイルもごそっと変わりまきに、 会社の中でやり方がぐっと変わったはずです。 それによって企業も大きく変わりました。

す。 大型計算機を売ると、 そこに SE という形で人

ただし、 マイクロコンピュータの時代になり、 大が大体 2 ～ 3 人ついて大型計算機のメンテナンス型計算機が重要でなくなったかというと決してそうを職業とする、 そういうビジネスモデルだったわけ

ではなく、 大型計算機、 メインフレームは今でも重です。 マイクロコンピュータは売り切りで、 SE がつ要で、 銀行の勘定系とかでは大型計算機がメイン

いていくわけではないですから、 計算機メーカー

フレームで動いていますし、 いまだに COBOL 言の中でも社内体制が大きく変わったと思います。 イ

語で動いているそうなので、 その上にどんどん重ンターネットの時もまた、大きく変わったと思います。

層的に新しいものが重なっていくという形で新しい

今、 IoT、 AI でも同じことをやって大丈夫かと言わパラダイムが起こっています。

れると、 かなり大きな限界があって、 いろいろな課

1980 年代にマイクロコンピュータの時代になり、1990 年には、 インターネットの商用化がアメリカで始まり、 軍とか大学以外でも参入できるようになりました。インターネットにアクセスできるようになると、そこから有名なインターネット系の企業がどんどん起業してきて、 10 年後の 2000 年頃にはビジネス
的にも花開いて、 ドットバブルの時代、 インターネットの時代になっていきます。
やはりこのときも、 マイクロコンピュータが去った
わけではなく、 そこにインターネットが加わってくるということになります。 そこから 20 年後の 2020 年、
それがまさにまた新しい IoT とか AI とか、 競争領域

題があり、 時代の変化にはそれへの対応が必要
かなと思います。
図表 19
技術（technology）
n コンピュータは速くならない► ムーアの法則の終焉（シリコンでの高速化はできない）► 並列化 (n個のコンピュータでn倍): 低価格化とエネルギー効率化による高速化► 応用への最適化: AIチップ、暗号チップなど► いずれにせよ、従来のような倍々ゲームでは、高速化しない

n 量子コンピュータは限定的► Small Data-Big Computation分野のみ

n 通信のほうがまだ高性能化する► 課題はSwitching è 光スイッチング

n 新技術も減少（CSも普通の工学分野になってきた）► ML等一部を除き技術研究は減少気味（ここ20年あまり）► 計算機科学もほぼやり尽くした感がある► CSの教科書が更新されない（30年前の教科書と今の教科書と大差ない）

n 急速な進展はインフラ整備とそれによる応用の質と量の拡大► 有線通信・無線通信、クラウド、教育、データ、制度、...

60

もデータの領域に来るということで、 新しいパラダ
イムになってきたと感じています。
会社が入れ替われば技術も入れ替わります。 レ

今の時代のとらえ方にいろいろ誤解があり、 再認

ガシー企業は新しいパラダイムにすぐには対応で識したほうが良いかなと思う点がいくつかあります。

きず、 少し時間がかかります。 普通は時間がかか

1 つは、 コンピュータはもう速くならないということ、るので、 その間を埋めるようにベンチャー企業がムーアの法則は終わったということです。 クロック出てきます。 こうして 80 年代の頃は、 パソコンとか数はもう上がりません。 だから、 コンピュータはど

マイコンのベンチャーがたくさん出来てきた。 すぐんどん速くなって人間より賢くなり、 それでシンギにレガシー企業がそれに追いつき、 2000 年代はュラリティー （技術的特異点） が来るように言われインターネット系のベンチャー企業が出来てきて、ていますけど、 それはコンピュータが速くなるという

今は AI ベンチャーとか IoT ベンチャーが非常に花前提あってのことで、 コンピュータはもう速くならな盛りです。 そういうサイクルをたどっているのかなと

いが、 と思うのです。 それでも速くしようと思うと数思います。

を稼ぐしかないので、 100 個作って 100 倍にする

マイクロコンピュータ、 インターネットの時代から

38

ふ かん

テクノロジーを俯 瞰 的にまとめると （図表 19）、とか 200 個作って 200 倍にするしかなく、 最後はエ

中部圏研究 2021.3

ネルギー効率の闘いになってくるという時代になっしたほうが良いかと思います。 このインフラをどう整たのだと思います。

備していくかが今後の政策課題、 産業界の課題だ

コンピュータが速くなっていると感じているかもしと思います。

れませんが。 アップルもプロセッサーを替えて少し

日本には人材がいないという話もありますが、 ITは速くなりましたが、 応用とか利用方法に特化す

人材はアメリカの 6 分の 1 ほどでしょうか。 人口が 3るという Adaptation により高速化しているだけなの

分の 1 なので、 アメリカが大体 2 倍くらいです。 アで、 クロック数が根本的に上がるわけではありませ

メリカは理系というと大体医者かコンピュータかどちんので、 一瞬は速くなっても、 それ以上は限界がらかで、 それ以外の理系がいません。 日本はむしあります。 あとはたくさん並べるしかなく、 電力とかろ理工系が強いので、 コンピュータ以外の理工系

面積とか値段とかの闘いです。

がまだまだ存在感があるという感じです。

コンピュータが速くならないというのは技術的には重要で、 コンピュータの誕生以来、 計算速度の上昇が止まったというコンピュータ史上初めてのことが起きています。
では量子コンピュータかというと、 今の技術の延長では、 使えるところは限定的な計算で、 スモー
ルデータ ・ ビッグコンピュテーション分野だけだろうと言われています。 暗号にしか使えないとしても大きな影響だと言われています。 ビッグデータに使えるような技術では当面ないようです。

図表 20&'()!"!")*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%

èOdªPäDÖo7â˛HPãåât
! IT人材は、教育段階で米国の約1/6（越塚の試算）! 米国はその後世界中から人材を集めることができている! 人材の文系化は先進国で共通! 西欧は良いIT教育をしているわりに、プログラムをかける人材が育たない! 若者のプログラミングスキルは、ロシア・東欧と中国と日本がトップレベル! 米国は軍の影響があり、セキュリティー人材は豊富! トップレベルの人材は日本は極めて優秀（ただし数が問題）! 日本は当面、少数精鋭型で戦うしかない! 日本の課題! 人数：国全体でIT人材増やせば、他の人材が減る! 国全体としてどの分野にどれだけの人材を投入するのか？

! トップクラスが優秀だが、トップクラスに訴求できる働き口が日本にない! トップクラス人材の海外流出、世界のトップクラスを日本の招けない! 日本のトップクラスが興味を示すような夢の提示が課題$(

一方、通信はまだ相当速くなるようです。課題に、スイッチングがありますが、 これは NTT のように光日本は文系化が進んでいるといいますが、 アメスイッチングで解消できるのではないでしょうか。

リカのほうがよっぽど文系化していて、 アメリカの大コンピュータサイエンスの学会では、 論文や技学生のほとんどが文系というように思います。 日本術が減っていて、 計算機科学も一通りやり尽くしたのコンピュータのトップレベルの人たちは皆さん優感があります。 その証拠にコンピュータの分野の秀だと思いますが、 全体では数が足りないところが大学で教えている教科書がここ 30 年くらいほとんどあり、 当面は少数精鋭でこの IT 分野は戦うしかな

変わっていません。

いという状況です （図表 20）。

テクノロジーの進歩が目覚ましいのは IT、 これ
だけ花盛りでいろいろ言われている割には、 実はかなり止まってきていて、 このサービスを変えるために必要なものはインフラ整備だと思います。

3 ．AI （人工知能） とは？
AI というと、 あまり詳しくない企業の社長が、 AI

例えば交通の世界でいえば、 道路を造る技術

がすごいそうだから AI を買ってこいなどと言うそう

はもう固定していますが、 道路を広げていけば、ですが、 買ってくるようなものではないので、 ちょ道路を使ったいろいろなサービスが可能になりまっと困ってしまう、 といったこともあるようです。 AI とす。 このように、 通信とかコンピュータの計算とか、いうのは、 もうおわかりのとおり、 何か特定の技術

データとか教育とか制度とか、 そういうところのインではなく、 何となく人間ぽいもの、 人間の思考とかフラを整備することによって、 恐らくそれによってそういうものに近いことをやっている分野全体を指得られる便益、 メリットは拡大できるので、 現代のして人工知能と呼んでいます （図表 21）。

進展はこのようなところでドライブされていると認識

従来の方程式を解くような計算が昔からコンピュ

39

中部社研 ITフォーラム

図表 21

すでに提唱していて、 これまでに 3 回くらいブーム(C) 2019 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

2020/12/25

⼈⼯知能（Artificial Intelligence）の定義があり、 今は第 3 次 AI ブームだと言われています。

n いろいろな定義、特に「知能」に関して様々な考え方

特定の技術を指しているわけではないというのも、

n 人工的につくられた知能を持つ実態。あるいはそれを作ろうとすることによって知能自体を研究する分野

これ （図表 23） を見ているとわかります。 特に第n 知能をもつメカないしは心をもつメカである

2 次と第 3 次の AI ブームは、 「何となく知能っぽい

n 人工的に作った知的な振る舞いをするもの（システム）である
n 人間の頭脳活動を極限までシミュレートするシステムであるもの」 を目指していることしか共通点がなく、 技術

n 人工的につくる新しい知能の世界である
n 知能の定義が明確でないので、人工知能を明確に定義できない

的には正反対です。 第 2 次 AI ブームでは、 計算

n 究極には人間と区別がつかない人工的な知能のことの対極で、 何か方程式を解くものの対極で、 人間

n 人の知的な振る舞いを模倣、支援、超越するための構成的システム
n 人工的に作られた人間のような知能、ないしは、それを作る技術

ぽいものは論理だと言われ、 知識や論理を一生
63

図表 22
(C) 2019 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

2020/12/25

⼈⼯知能技術は、少なくとも単⼀の技術ではなく、膨⼤な技術体系を指す懸命研究して、 論理をコンピュータの上で動かすにはどうするかということをやっていました。 第 3 次
AI ブームでは、 機械学習とか深層学習とか、 むn 探索（searching）
n 知識表現（knowledge representation）

しろ統計ですから、 統計は論理ではなく、 インプ

n 推論（reasoning, inferencing）
n 統計（statistics）

ットとアウトプットで中身は関知せずというのが統計n 機械学習（machine learning）

です。 風が吹けばおけ屋がもうかるで、 風とおけn エージェント技術（agent）
n 自然言語処理（natural language processing）

屋の話だけちゃんとやって、 間はドントケアというn 画像解析（image processing）
n ゲーム理論（game theory）のが統計だと思うと、 まさに中身の論理を一生懸

n ロボティクス（robotics）
n コンピュータービジョン（computer vision）

命やっていて知能に近づけようとした第 2 次 AI ブ

など、、、
64

ームと、 中身なんかどうでもよい、 インプットとアウ
トプットからやっていけば良いという第 3 次 AI ブー

ータは得意とされてきました。 こうした数値の計算

ムとは、 同じ人工知能でも第 2 次と第 3 次は 180 度

は Fortran という言語で書いて動かしたりしていた

方向が逆というようことです。 そういう意味で、 人

わけですけれども、AI はそれとはちょっと違って、い工知能、 AI というのは懐の深い分野だと思います。

ろいろな技術が複合的に入っています。 中にはもはや普通のアルゴリズムにすぎなくて、 人工知能とも呼ばないものも随分入っています （図表 22）。

図表 24
GI

˘àDåπ ÅHÖ6D∫nors™b! 史上最大規模の世界的株価大暴落! 下落幅の大きさは高度な情報技術によ
る

図表 23

! 市場が下落し始めるとコンピュータが自動的に売り注文を出すようになり、売りが売りを呼ぶ展開

⼈⼝知能をめぐる動向
n 第１次AIブーム（1950〜60年代）＝探索＋推論の時代► AI (Artiﬁcial Intelligence) の提唱（1956）► 数学の定理証明► チェスをさすコンピュータ► 等

n 第２次AIブーム（1980年代）＝知識の時代► Expert System► 医療診断► 第５世代コンピュータ（日本）► 等n 第３次AIブーム（2010年代〜）＝機械学習、Deep Learningの時代

AI が一般化、 顕在化、 表面化したと思うのは、► WebとBig Dataの発展► 計算機能力の向上

n等

65

AI という言葉が提唱されてから 10 年後、 最近の若者は知らないようですが、 1968 年に上映された

40

人工知能、 Artiﬁcial Intelligence という言葉がで

映画 「2001 年宇宙の旅」 あたりではないかと思きたのも 1957 年で、 もう 50 年以上前です。 ついいます。 小説はもっと古く、 AI という概念が出て最近亡くなられたマッカーシー先生が 1957 年にはきた頃の SF 小説だと思いますが、 ここに出てくる

中部圏研究 2021.3

HAL9000 というコンピュータは、 一般人が初めて機械学習やディープラーニング、 深層学習など

見る、 AI とは何ぞや、 こういうのを目指しているのが今最も旬な分野だと思います。 得意な分野、 不かと思ったわけです。当時、HAL9000 のようなコン

得意な分野はありますが、 今後も発展が見込まれピュータはできなかったわけですし、 今でもできなます （図表 25）。

いですが、 こういうのを目指しているのかというの得意なのは画像の解析 （図表 26） とか、 昔は結構難しかったですが、 今はプログラムが整備さが顕在化したのがこの映画だったと思います。
ブラックマンデーのとき、 株価が急落した原因がれています。 人の顔検出 （図表 27） で、 怖いな

どうも経済ではなく、 コンピュータの誤動作、 あると思うのは、 古い写真の何もないはずのところに顔いは間違ったアルゴリズム、 間違った計算により引があると誤認識しています。

き起こされたということで、 コンピュータが非常に大次にスマートシティや自動運転で、 カメラからのきな影響を及ぼしているということを実感した最初

情報をリアルタイムで認識し、 駐車場の管理に使の事件でした （図表 24）。

ったり、 自動運転でオブジェクトを検出したりとか、クイズ番組で AI が勝ったとか、 将棋で AI が勝っ

中国でも随分行われていますが、 これも AI の学習

たとか、 囲碁でも勝つようになったとか、 ルールが関係の技術の進展によるのかなと思います （図表しっかり決まっていて、KPI がきっちり決まっていて、

28）。 もう少し実用的に言うと、 交通量調査、 建物

勝ち負けがはっきりしているので、 ゲームはコンピ

や道路のひび割れの検知、 道路の陥没など、 ス

ュータが得意です。チェスにしても、クイズにしても、マートシティでよく言われる、 インフラのメンテナン

将棋にしても、 囲碁にしても人工知能、 AI のプロスを効率化させることができるのではないでしょうか

グラムの独壇場かなと感じます。

（図表 29、 30）。

囲碁はもう到底人間は勝てないようです。 最近
はもう囲碁のプログラム、 アルファ碁とかすごくて、
アルファゼロとか、 何でその手を打ったのかが碁の名人でも理解できないような手を打つけれど、

次はロボットの例で、 ロボットアームで非常につ
図表 26
果物の識別

AI が圧倒的に勝利してしまうので、 囲碁の雑誌とかが、 コンピュータの人工知能が碁でこんな手を打ちました、 それを分析し何でこんな手を打ったのか、 人間がコンピュータを分析した記事が碁の雑誌に載ったり、 コンピュータ同士の対局の見どころ集なんていう本があったりと、 この分野では随分高度になってきていると思います。
75

図表 25

図表 27
(C) 2017 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

Deep Learningの今後の発展

2020/12/25

顔の認識

n 画像・動画認識精度の向上► 行動予測、異常検知

n 行動プラニング・推論、運動の習熟► ロボット、機械に熟練した動きができる

n 高度な状況の認識► 外界との試行錯誤

n 言語理解、自動翻訳► 文の意味がわかる

n 知識獲得のボトルネック解決

73

76

41

中部社研 ITフォーラム

図表 28

図表 30
&'()!"$H)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%EºãââºoEPãäâGààDÖåâoGÖoBçGÖD(C) 2019 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

%%

図表 29

81

図表 31
(C) 2019 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

2020/12/25&'()!"$H)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%

iNNW%HNTOJSJK%UIO%jIhIMR\%HNTOJSJK%UOIP%HTOKNLk^TYN%lJMNOT^MSIJ

道路のクラック等の⾃動検出

1223456677789:;2;<=8>:?67@2>1ABCN@OPQH=R:=M

84

かみにくいものをつかむことの学習です。 このようなことができるようになった背景は、 メカニカルなところの進展よりも、 AI 側の制御するコンピュータ側の進展があったということが言えます。

&%

4 ．IoT とは？
もう 1 つの重要な技術が IoT だと思います。 IoTと は Internet of Things の 略 で、 技 術 と し て は 古

AI は、 試行錯誤を繰り返しながらだんだん賢く

く、 私の恩師である東京大学の坂村健先生が世なっていくのですが、 最近はフェデレーテッドラー

界で最初に IoT を始めたということです。 私が研究ニングといって、 ロボットアームを 8 台並べ、 それ室に進学したのが 1988 年で、 そのときは IoT とかぞれで学習し学習したデータを隠しておきながら、

Ubiquitous Computing に類する研究はすでに取りみんなでその学習成果だけを共有するというような組んでいました。

研究も盛んだと思います。 このようなロボットの研電脳住宅というスマートハウスを造るということも究は中部圏の方々のほうが得意でしょうか （図表1980 年代にはもう取り組んでいました。 AI ほど古く

31）。

はないですが、 IoT ももう 30 年くらいの歴史がある

我々の生活をどう変えるか、 無人コンビニの

42

2020/12/25

Deep Learningを⽤いたオブジェクト検出技術で交通量調査

技術になりました。

Amazon Go ですが、 商品を手にとってそのまま行

30 年 も の 間、 AI は AI と い う 言 葉 1 本 で 来 てってしまうのですが、商品を手に取ったとき、誰が何

い ま す が、 IoT は 概 念 が 少 し 複 雑 で あ る た め、を取ったかを全部画像認識するので、レジが要らな

Ubiquitous Computing と か Ubiquitous Network とくなります。コンビニやスーパーで一番効率が悪い

か Pervasive Computing、 M2M、 Cyber Physicalと思うのがレジで、行列ができボトルネックになって

System、 Ambient Intelligence、 Tangible Bit、いる。 だからこういう技術でボトルネックをなくして

Embodied Virtuality、 Smarter Planet とか、 いろい

いこうというのはごく自然な使い方だと思います。

ろな言葉が乱立しました。 全て同じですが、 今は中部圏研究 2021.3

図表 32

います。 Internet of Things では、 やはりインター

IoT（Internet of Things）︓モノのインターネット

ネットが重要で、 ただのネットワークという意味でn IoT （Internet of Things、モノのインターネット）とは、様々な「モノ（物）」がインターネットに接続され、情報交換することにより相互に制御する仕組み。

はなく、 グローバルな唯一の環境の上で行っているメカニズムだということだと思います。 Ubiquitous
Computing の時代は個別システムで行っていたの類似した概念n Ubiquitous Computing
n Ubiquitous Networkn Pervasive Computing
n M2M
n CPS: Cyber-Physical Systemn Ambient Intelligencen Tangible Bit
n Embodied Virtuality
n Smarter Planet
n 物聯網（中国語）
n どこでもコンピュータ
n 超機能分散システム

で、 それぞれ独立運用していました。 だから、 サービスは似ているのですが、 アーキテクチャが全
然違いました。 応用ごとに全てセンサーをつけま
す か ら、 Ubiquitous Computing の 3 つ の サ ー ビ
92

スがあると、 温度計が 3 つ必要であったり、 3 つのアクチュエーターが必要だったりしていました。

IoT、 Internet of Things という言葉が一般的です。

Internet of Things になると、 全てインターネットに

30 年前はラボでの研究でしたが、 今やスマートシ

つなぎ、 センサーなどは共用すれば良く、 3 つもティをどうするかというビジネスの話にまできており、

4 つも 1 か所に付ける必要はなくなります。

長年 IoT に携わってきたものとしては感慨深いものがあります （図表 32）。

図表 34
xH˝dxÖºâãÖâºoH˜o˝çGÖá˛tU£Sù˘âÖâ˜Gº

図表 33

.90:;
mn4o3pxH˝dxÖºâãÖâº H˜o˝çGÖá˛tU('°¢í

real

<=>?@

mqrstuvwso3twp

IoT

医療ヘルスケア

災害対応・防災

公共交通, MaaS

製造業!"##$%&$'()#'*+&,-

スマート農業エネルギー

Internet of Things

スマートハウスdata
インターネット上の統合化プラットフォーム
クラウド上の!"#サービス

'),)
&'&(
()*+
$%&'

intelligence.&-&*/01)'0)

2!

.90AB2CD
mix$%yl$%iTMT%k^SNJ^N___ p./,%"'$

01)2.$/%"#

活動量計

スマートメーター

各種環境センサー

バイタルセンサー'"

そうなるとテクノロジーで何が重要かというと、 ガ
バナンスが重要になります。 アクセスコントロール

基本的なメカニズムはあまり難しい話ではないでとか、 こちらからデバイスにアクセスできるが、 そち

す （図表 33）。 タグとかセンサーなどで現実世界らからはできないとか、 このデータは誰が使って良を自動認識し、 それをバーチャルの世界にデータくて誰はだめだとか、 セキュリティも重要になるでしとしてインプットしていく。 そのときデータを入力すょう。 インターネットが抱えるようないろいろな課題

るだけではなく出力する側にはデータに基づいて、がこの分野で顕在化しました。 そこが Ubiquitous

あるいは計算結果に基づいてさまざまな作業をす

Computing と比べると IoT になったとき非常に重大るアクチュエーターというものを備えておきます。 イなところだと思います。

ンプットとアウトプットする機械、 リアルワールドと接

IoT というと、 何かネットワークセンサーをつけするインターフェースになっていくところ、 インプッ

れば IoT なのかというとそうでもなく、 リアルワール

ト側とアウトプット側とを両方ネットワークにつないドからデータを集めてきて、 そのデータをちゃんとで、 いろいろなことをやっていくというところです。

蓄積、 分析、 解析してインテリジェンスに直し、 そIoT で重要なことは、 いろいろなセンサーやファのインテリジェンスに基づいて経営、 ビジネス、 サ

シリティを、 いろいろな目的で共用することだと思ービスを良くして現実に戻すということです （図表43中部社研 ITフォーラム34）。 PDCA サイクルだと言われれば全くそうです

かなと思います。 日本の場合、 経営、 ビジネス、が、 そのサイクルの中にデータとかセンサーとかコサービスを変革するところ、 最後のプロセスに大きンピュータとかを入れて回して良くしていく、 それこな課題があると感じています。

そが IoT なのです。 日本はセンサーでデータを取いろいろな技術、 センシングデバイスを適用しるのは得意で、 データを取って終わりというところた例としてコマツの建機の遠隔制御、 スマート農が多く、 わずかに AI でデータを解析しインテリジェ

業、 工場 ・ プラントの自動化、 Amazon Go もそのンスまでは持っていき、 こうしなきゃいけない、 あ

1 つです。 東京の原宿にあるスマートごみ箱、 福

あしなきゃいけないというところまで行って、 そこで祉の見守りとか、 医療業務の最適化とか、 道路、

良かったで、 終わってしまう。 そこから現実世界に橋りょうのメンテナンスなど、 健康からありとあらゆ

戻すところまで行くのは、 日本ではなかなか大変る分野に応用できるのが IoT だと思います （図表35 〜 39）。

図表 35xH˝7§•7¶hßd®t
KOMTRAX（遠隔制御、遠隔監視）

スマート農業
データ駆動型農業

5 ．AI、IoT による地方創生 Smart Industry

工場・プラント
設備確認の自動化

次に地方の課題解決ということをお話しします。
AI や IoT が得意なところは何か、 いろいろ試行
錯誤する中で大体パターン化ができてきたと感じています。操作を連携したり、遠隔操作したり、未来を予測し、 分析し、 資源の最適配置をしたりとか、
未来予測に基づいた保守をしたり、 遠隔監視をし
'%

図表 36

図表 38

xH˝7§•7¶hßd©t
Amazon Go、他
（自動店舗）

xH˝7§•7¶hßd´tEnevo社（ゴミの回収）

Active Assisted Living（福祉、見守りシステム、等）

健康、フィットネス
ヘルスケア

東大・越塚研＋JDSC（宅配／物流最適化、再配達解消）

スマートビル、スマートハウス
ZEB (Zero Energy Building), ...

'&

図表 37

図表 39

xH˝7§•7¶hßd™t
横須賀市IoT救急車（救急医療分野）())

xH˝7§•7¶hßd¨t
業務最適化

スマートメンテナンス（インフラ管理）観光

交通支援、MaaS

障害者支援!""#$%&&$'()"*+",-+).'/0#&*+",1(2,"3('&*+",4($3&4($3,0$3'*4+5

''

44

()(

中部圏研究 2021.3

図表 40

図表 41
&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%$"%

ã3åç8éèê~ë3í4ì1îïñwóò
!"#$%&'()*+,-./012345

BHÖÖâåºâ6oÚÑâãDºGHÖ˛
ÆØ34
7âäHºâoÚÑâãDºGHÖ˛∞±ÆØEäDãºoxÖ6P˛ºãGâ7≠õCãâ6GåºGäâo“ÖDà∫ºGå˛«»≤≥}~
Cãâ6GåºGäâoÅDGÖºâÖDÖå
«»≤≥k¥
7âäHºâoÅHÖGºHãGÖá
∞±µ∂!"#$%&'($)*+*,-$.*/012-345$677$8190:/$8;/;,<;=>%&%&?'%?%@!"#

たりということが王道かなと思います （図表 40）。

象が与える影響は大きく、 寒いとき、 暖かいとき、AI や IoT を使った、 データの利活用事例を紹介

暑いときに売れるもの売れないものは全く違うのします。 最近、 気象の仕事に携わっており、 「気で、 明日の天気次第で何が売れるか、 それを過象ビジネス推進コンソーシアム」 が気象庁にありま去のデータに基づいて、 明日の天気予報データ

す。気象データといい、気象の分野は実は IoT の活を入れると、 何をどれくらい仕入れたらいいか分析

用が進んでいて、 特に防災などの分野がすごい。

するエンジンがすでにあり、 よく紹介されています。

地震が起きると日本中のネットワーク地震計から入これは多分ローソンだけでなく、 ほかでもやってってくる全てのデータを分析し、 震源と地震の大きいるのではないかと思います。それによってさらに、さをスーパーコンピュータで瞬時に計算し、 地震

フードロスを減らしたい、 販売機会損失を減らした

波到達のシミュレーションを行いどのエリアが震度、いということもやっています。

どれくらい揺れるはずだということを数秒で計算す

例えば、 気温によって一番売れ方が変わるのはるわけです。 地震が起きるとなると、公衆電話網をそばだと伺いました。 そばは暑いと飛ぶように売れ使って通知し、携帯電話が鳴り、 30 秒後に地震がますが、 気温が下がったり、 夏でも雨が多くなる来るというアラームが出る。

と全然売れなくなり、 余ってしまい困るのだと。 しこれは世界最高水準の IoT と言わずして何というかも日もちがしません。 おにぎりやサンドイッチは、か、 それも実験ではなくて実システムとして稼働し天気がよくても悪くても同じように売れるそうなのでていて、 毎日ちゃんと動いている日本はやはりす

すが、 影響を受けるものは天気次第でどれだけ仕ごいです。

入れるか、 大きく変えるそうです。

それだけではなく、 例えば人工衛星ひまわりがこれを実践してみると小売りだけではだめで、打ち上げられると、 ひまわりが出しているデータは日本全国のローソンがあっという間に発注をかける

衛星が入れ替わるたびに桁違いのデータがどんどと、 生産と物流が追いつきません。 現在はデータ

ん入るようになっています。 このような気象データに基づき発注をコントロールしていますが、 本当はをうまく使えないかということで、 これまでとは違うビ

生産とか物流とか、 都市全体とか国全体の資源管ジネスに使おう、 検討しようということで気象ビジネ

理、 リソース管理というものをそれに合わせてやっス推進コンソーシアムができました。 私はその会長てくべきではないかといった問題意識が出るくらいをしています。

まで、 洗練されてきています。

そこで株式会社ローソン （以下、 「ローソン」）

さらに天気に関して、 自動販売機でも実験を行の事例ですが （図表 41）、 コンビニで売れるものったのですが、 23℃くらいのところにホットとコール

売れないものは日によって随分違います。 特に気ドの境目があって、 気温が 23℃を超えるとホットが45

中部社研 ITフォーラム

図表 45

図表 42
$"G

&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

ã3åç8éèê~ôáöõú51ùûã3åç8é1ü†°m¢£§•pm¶ß®ùûtuvw©™3´ò¨≠ÆØp[MMW\]]ccc_fTMT_`PT_KI_`W]fNaNYIWNO]^IJRIOMSXP]&'(∞'e'∞±UIOXP]'≤_WfU!"!"#$!#!%

IJKrŒhbßU “xK^RJdG˝˝∑œü”t

(()

図表 43
&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%%&7∑∏π∫6î_7M#!ª£ò7œJºJΩæΩiøÆQjª¿¡7¬√ƒ

行われています （図表 44）。
販売ロスというのか分かりませんが、 タクシーも
天候による影響があり、 寒い暑いよりも雨が、 特に夏に集中豪雨があったりするとお客さんが集中するなどの影響があります。 一般の車なら集中豪雨があると渋滞するので、 カーナビでは集中豪雨
やゲリラ豪雨のエリアを避けるように案内するのがいいのですが、 タクシーはお客さんを乗せるもの()%なので、 むしろ雨の中に向かった方が良い。 雨の
全く売れなくなり、22℃を下回ると売れるようになる。

情報だけでなく、 野球の試合が終わったとか、 鉄

自動販売機のホットとコールドを入れ替えるには時道が人身事故で止まっていて駅に人があふれてい間がかかるため、天気、気象のデータを見ながら、る、 こんなデータを使って、 タクシーにここ行けと

いつ頃気温が 22℃の境界線を超えるか予測し、入いうような指示をする AI タクシーというサービスが実

れ替えのスケジューリングを行い、販売ロスを減らし際に始まっています （図表 45）。

ているという取組がなされています（図表 42、43）。

6．AI、 IoT による地方創生 地域経済

図表 44&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

π≈IJKô‰π∫7∆«\≤≥√ù»…B!"!"#$!#!%活性化∂ºJKJ7ª¿ÀÃ\Õƒ?

電力データを AI で解析して不在配送の問題を解決する取組も行っています （図表 46）。
物流の分野では、 宅配など自宅に届ける最後のワンホップ、 不在配送というのが非常に大きな課題になっており、 アマゾンでも楽天でも、 時間を指定して配達してもらう人は多いですが、 2 割くらいの方が指定の時間にいないとか、 5 軒に 1 軒は()'46不在です。 海外だったら玄関に置いていくのです同様に、 エアコンや冷暖房機の販売に関して、が、 日本は一度持ち帰って再配送するので、 こ

家電量販店が気象データを使ってどの売場をどれれが運送業者にとって非常に大きな負担になってくらいにするか、 レイアウトを決めているということもいます。 一方、 住民の方も留守の間に届けに来中部圏研究 2021.3

図表 46

そこ、 その次はここと配達のルーティングを指示す!"!"#$!#!%&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

œ›IJK6“xŒh<±?2–—“”†7‘’ irj

ることで、9割以上の不在配送をなくすことができる、! 背景と課題と結論づけました。現在、佐川急便株式会社ととも! 宅配における再配送は全小口配送の20%! そのコストは全国で数千億円にのぼる。
! スマートメーターの導入が進み、2020
年に東京電力管内、2024年に全国で導入が完了予定! 解決策! スマートメーターから取得されるデー
タを用いて、各家庭の将来の在不在を人工知能技術（機械学習）で予測し不在先を回避! 配送成功率は98%、不在配送は88%減
少、総移動距離は6%減少（シミュレー
ション結果）! 現状では、訪問により「不在」が配達者に特定された。本システムにより、在宅先を回るルートだけを「配達者」に提示することで「不在」は特定されず、よりプライバシーが守られるに横須賀市で実証実験を行っています（図表 48）。
横須賀市は、 自衛隊や米軍の施設もあり、 三宅配事業における再配送割合 n= 410万浦半島の山がちのところに急激に宅地開発が進んだ経緯があるので、 坂だけでなく階段を何百段と上がっていかないといけない、 台車も使えないよう
なお宅が結構あって、 そのあたりで不在配送とな
(("

図表 47
'J*KLMN*OL7P))))&'()!"$H)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%œ›IJK6“xŒh<±?2–—“”†7‘’ ipj

ると宅配業者はかなり大変です。 ここでルーティン
グ AI を適用すると、 地域の課題解決ができるということで、 取り組んでいます。

#GTUEVWX"EYE
RS

図表 49
œ›-›∂ﬁIJKŒh<±?$ﬂ≤‡7≥ƒ7B—ë˙lR

MN#GOPQ!"#$%!&'()*+,%"+-+%#-)'&! 介護予防におけるフレイルの重要性

Smart
Meter

! 介護給付額の拡大、独居高齢者拡大の中で、要介護前に至る過程（筋力・活動低下等）である「フレイル」 をいかに早期特定し、介護予防の手を打つかが課題! 現状の特定方法は対面式・能動的な検診に依存しているため、自治体活動からの「漏れ」が問題化。「住んでいるだけで受動的にフレイル判
定ができる」技術が必要

Smart
Meter

Smart
Meter

! 電力データとAIを用いたフレイル検知の実現
可能性

RSTUV
WX

WX

WX

!"#$%&'((#られても困るということがあり、 この問題を解決しようと、 スマートメーターの電力消費量データを見て、! センサを用いた“フレイル判定”が研究開発・実証が活発化! スマートメータから取得可能な電力データ等とAIを組み合わせることで、フレイル判定の実現可能性が高い! 実証できた場合、世界的に先駆的かつ地域課題の有効な手法! 東京大学・三重県の連携下での実現! 実施主体：東京大学・JDSC社・ネコリコ 社! フィールド：三重県東員町! 東京大学・三重県間での連携協定を活用

在宅か否かを予測する取組が行われています （図表 47）。

次も電力データを使う事例になりますが、 こちらの目的は介護になります （図表 49）。

図表 48&'()!"$E)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%‘÷◊ï<ÿ⁄?.Ÿ.⁄

図表 50&'()!"$E)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%!"#$%#&#'()*+,-./012345

(($

(!)

東京電力管内では 2020 年度に全ての家がスマートメーターに切り替わります。 ある程度の期間ラ

電力メーターを見れば、 外出しているか、 外出

ーニングさせると、 配達の時間に居るかどうか、 まの回数で身体の衰えがある程度分かります。 電力

た、 今から 30 分後に居るか、 予想もある程度の精データを分析すると、 家の中にいる方々のアクテ度で可能になります。 これら情報に基づき、 次はィビティーも分かるのではないかと。 福祉分野で課

47

中部社研 ITフォーラム

題になっていることとして、 お年寄りが、 介護が必

図表 52(C) 2019 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

要な状態になってからでは遅く、 健康ではつらつ

2020/12/25

オランダと⽇本の農業の⽐較している状態から要介護の状態になるまでの間、これをフレイルと言うのですが、 フレイルをどのように過ごすかで健康寿命が大きく変わっていきます（図表 50）。 行政および福祉や病院など医療の側としても、 少し身体が衰えてきた、 というフレイルのときに、 誰も 「私はフレイルのようです」 とは言わないので、 いち早くフレイルを検知して、 いろ
126

いろな処置ができると本人の健康寿命も延びるし、行政負担も小さくなります。 それを、 電力メーターを使ってできないかということで、 スマートメーター、だけ暖かくしていればできるというラフな管理を行

マシンラーニングに供するデータ、 センサーなどをっていたころから大きな進展がなく、 生産量が横設置し、 フレイルの検知という実証を三重県東員ばいのままです。 オランダはデジタル技術を導入

町で行っています。 結果はこれからですが、 こん

し微妙な環境制御することで収量をかなり伸ばしてなことも自治体と一緒に取り組んでいます。

いるのに日本はかなり遅れています （図表 52）。

図表 51

図表 53
&'()!"!")*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%

Z[/\]^:_!`>B#&abcd&'()!"$E)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

(!"

48

!"!"#$!#!%

ghx8a$"$vwyz!Z{U|tOn\}IeKf~ÄÅ(!&

次に公共交通のデータを集める取組です。 名

日本の園芸農業は温度中心の管理だけ、 ビニ

古屋地区でも可能だと思いますが、 東京では JRールやガラスの温室で野菜や果物を育てるというやメトロから、 私鉄の電車とバスのリアルタイムののが日本の園芸でした。 オランダは全然違って、

位置情報を取得し、 データで配信していますので、

例えば協定を結んでいる高知県で一緒に研究をこれを使って運行状況を地図上に表示するなど、行っているのですが、 そこで最先端のオランダか

いろいろな公共交通サービスができるようになってら購入したハウス、 4.3ha という巨大な温室でトマト

います （図表 51）。

を栽培しています （図表 53）。

あと、 データ駆動型農業ですが、 農業の IoT 化

ここで、 センサーで温度や湿度、 二酸化炭素をとか、 園芸農業で環境を制御しながら収量を上げ

測定、 トマトは全てつるしているので重さが分かりていくという取組に関して日本はかなり後れを取っます。 水を与えた量と重さから、 どれくらい実がつていて、 最先端のオランダと比べると、 単位面積

き、 どれくらい蒸発したか、 取得したデータから分

当たりの収穫量が 4 倍くらい違っています。 日本でかるようになっています。 トマトの根元には点滴では 1960 年代頃から、 ビニールハウスで温度管理

養分と水を与えてコンピュータ制御しています。 鉢中部圏研究 2021.3

図表 54

ラーニングするということを大学で取り組んでいま&'()!"$E)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%す。 それを野菜作りの名人の経験値と比較したり、

m(Ç(omÉ)ÑÖÜt(YXpáàâPàXrZB#&ä/uij\a01#ãå#çéèêUUU

一般の零細農家でも使えるような小さいキットを作

見える化
分析・解析

IoT

提案・警告
センサーデータ

出荷数予測・出荷時期制御
異常発見・予測

あと漁業で IoT を活用したり、 救急医療とか、 災

???

???

Data

55）。

品質向上

品質データ

出荷データ
収穫データ

農業現場

ったりということを大学で取り組んでいます （図表

収量増加

AI Engine（機械学習、深層学習、等）

害時の妊婦のための電子母子手帳だとかスマート

Outcomeシティなど、 いろいろやっています。
(!'の下には点滴と二酸化炭素のチューブが走っています。 光合成が進むと二酸化炭素が足りなくなっ

7 ．AI、IoT による地方創生 Smart City
図表 56&'()!"$E)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%!"#$∂ƒ∑ZëínXPt‚pP¸\てしまうので、 二酸化炭素濃度を測りながらボイラ%&'()ーを燃焼して必要な量の二酸化炭素をハウスの中567
89に供給しています。 翌日日射量が多いという予測

23&4があれば、 あらかじめ水を多めに与えておくなど、
全てコントロールして、 収量を伸ばしたりクオリティ

@)A
BC

./

01

ーを上げたりしています （図表 54）。
>?

図表 55
&'()!"$E)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

:;<=
*+,-

!"!"#$!#!%(#!

mnPnomXpqrsijöõaúùZûüò†°¢£†g\

最初はスマートシティを都市でやっていたのですが、 人口減になり、 都市構造の課題の方が大
きくなりました。 通勤時間が 30 分以下でないと仕事と家庭の両立が難しい、 それより通勤時間が長くなると家庭か、 仕事かどちらか、 夫婦間で分業するということになって、少子化につながってしまう。
(*!

少子化問題の裏には都市構造の課題があるということで、 スマートシティでは IT を使って問題を解消

共同研究で行なったことは収穫量の予測です。

できないかと考えています。 日本では、 都市エリ

収量の向上も大事ですが、 出荷の時期をコントロアでも、 ローカルエリアでも、 スマホでいろいろなールするのはマーケティング上で非常に重要でスマートシティサービスがすでに提供されています

す。 高知県は大阪や東京などの大消費地から遠（図表 56）。

く、 近郊農業と闘ったら輸送コストで負けてしまい

ただ、 今日本では、 サービスが乱立し過ぎてします。 だから近郊農業が出荷できない時期に出荷

まって、 何を作るかよりも、 どう作るか、 作り方をするということが至上命題になってきます。 そこで、考えないと立ち行かなくなってきている、 それほどナスの収量予測と出荷時期のコントロールをするたサービスがいろいろあります。 やっと最近スマート

めに、 いろいろなパラメーターから出荷時期を予

シティのアーキテクチャというのに取り組み始めて測できるよう、 いろいろ説明変数を用意してマシンいます。 それを実現する具体的なプラットフォーム

49

中部社研 ITフォーラム

として都市 OS というのが提唱されています。 ロー

割節約できると、 1 年で 50 万円〜 70 万円程度節

カル 5G も、 スマートシティに寄与できる技術として約できることになります。 餌やりの機械に投資してあげられます。

もすぐ回収できると思うのですが、 当たり前をやってももうからないのではなく、できていない。なかな
か地方でデジタルトランスフォーメーションが進まな

8 ．地域課題の解決にむけていのです。
なぜデジタルトランスフォーメーションが進まない

図表 57&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%

Ò_‰`a¨$)VÇÕbc[€KÚÛZd-4e›Î‡f~gÕhi\かということを考えてみます。 地域の課題はそれほど大きなものではなく、 前出の養殖の例でも、 1
億円や 2 億円の利益がすぐに出てくるものではな
いように、 1 つの案件で数千万円の効果は得られ漁業現場における、観測データに基づく業務最適化

ない、 せいぜい数百万円くらいの規模です。 そこ

中小零細製造業現場における、遠隔監視や遠隔制御に AI とか IoT とかを持ち込むベンダー側からは費用を 3,000 万円くらい申し受けたいとなる。 ここにギャップがあります。
農業におけるセンサーデータや気象データの利用

地域医療におけるICT導入とデータの利活用

('(

図表 58
&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

最後に、 地域課題の解決に向けて、 私はここが本質的だと思っているところですが、 地方で IT、
AI や IoT の取組においてデータを利活用していこうとしたとき、 現実世界で AI や IoT を活用すると何か良いことができるのではないかと考えていました./0
1.

1案件あたり3,000万円程度!"!"#$!#!%
$E@

2345

!"#

1案件あたり100万円程度

が、 実際に地方に足を運んで現状を目の当たりにすると、 IoT とか AI という話以前に、 もっとその前の当たり前が全然できていないのでは、 というのが正直な感想です。 本日の話を聞いて 「そう言うが地方は違う」 と思った方も多いのではないでしょう

私はよく 3,000 万円の法則と言いますが、 これか。 私も地方に行ってそう思いましたし、 そう言わは、 東京のベンダーに見積りを依頼すると、 3,000れました。 やっても意味がないからやらないからと、万円を下回ることはない。 これが多分、 ビジネス

劇的な改善が望める場面、 例えば漁業でも農業が成立する限界ラインだろうと考えます。 3,000 万でも製造業でも医療でも、 当たり前のことができて円以下では商売にならない、 地域課題とのギャッ

いない、 やっていない場面が多いと感じます （図プが大き過ぎるのです （図表 58）。

表 57）。

50

横軸にソリューションの価格帯、 縦軸に案件数

例えば、 高知県のタイの養殖の場面ですが、をとってグラフ化すると、 安い案件の数が多く、 高

魚が餌を食べようが食べまいが、 それにかかわらい案件は数が少なく、 ロングテールを示します。

ず餌を勝手に落としているので、 餌が無駄になっ数億円とか数千万円以上の案件になると、 外資系ていました。しかも、餌代が養殖の原価の 9 割を占コンサルとか大手 IT ベンダーが請け負います。 ま

めていて、生けす 1 つで 1,000 万円くらい、原価が 7

して 10 億円と言われれば、 うちがやりますと自ら割の 700 万円だとすれば、 そのほとんどが餌代だ

手をあげると思います。 100 万円くらいの案件で、ということです。 餌の食べ具合を検知して餌代を 1

100 万円くらいの効果、 という案件なら 1 人ででき

中部圏研究 2021.3

図表 59

日本の IT ベンダーの課題だと考えているのは、!"!"#$!#!%&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

3,000 万円の法則と言いましたが、 3,000 万円でも23!"45$6#!$%%&&0178*

難しいといわれるベンダーもいます。 できれば 3 億

案件数（顧客社数）

円の 10 年契約といった仕事が理想だといいます。

誰もが試みてもうまくいかないのか？
日本企業がここを忘れいるのか？

しかし、地方のニーズというか日本全体のニーズは4,000,000社（資本金0.3億円以下）

100 万円かける 1,788 件です。 1,788 という数字は20,000社

日本の自治体の総数です。 このような小さな共通（資本金0.3〜3億円）

700社（資本金100 億円以上）

空白領域（数百万円規模）+,!"-".
%&/01()*!"#$%&'()*

ソリューション
価格帯('#する問題が地方にたくさんあるので、 それをまとめて 1 つのビジネスにしていく、 こういうことにベンダ
ーは取り組む気がないと感じています （図表 60）。

るので、 デジタルが得意な人がいれば、 秋葉原に行っていろいろ部品を買ってきて簡単なソリュー
ションをつくれば、おそらく 1 人でできると思います。

図表 61

!"#$

地域課題が
求めている領域

問題は、 数百万円から数千万円の案件ですが、 1
人ではできないし、 ベンダーもビジネスとしては採!"!"#$!#!%&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

魅力的すぎてすでに取組済01"**.,&/,&-.,&/

算が合わなくてできない、 おそらくこの辺りに地方のデジタルトランスフォーメーションの問題があるのだと思います。 技術の問題とか、 やる気とか知識とかの問題ではなく、 ビジネスモデルの問題だとビジネスにはならない

ITベンダーが求めている領域%&''&()*+

手は
競争相

、中国

ー
ンバレ

シリコ

('%

思います （図表 59）。
いろいろな方とお話しするとき、 地方のデジタル

簡単な問題と難しい問題、 大きいビジネス、 小トランスフォーメーションがうまくいっていないという

さいビジネスという 4 象限をつくると、 簡単で大きいことについては、 皆さんアグリーなのですが、 うま案件はすでに取り組まれていて残っていない、 難

くいかないと、 もう諦めたほうが良いとおっしゃる方

しくて小さい案件はビジネスにならない。 すると難もいます。 片や、 ビジネスチャンスだと思ってやっしいけど大きいか、 簡単だけど小さいか、 どちらかているという方もいます。 ここは大学人の私にはよの問題が残っている。 サプライサイドが求めている

く分かりませんが、 ビジネスとして成立させるためのは難しいけど大きい問題、 これは一獲千金を目にどうするかということを考えなければいけないと思指すわけです。 シリコンバレーとの競争になっています。

しまうので、 勝てるのかなという気がします （図表図表 6061）。 地域課題で求めているのは、 小さいけど簡&'()!"$I)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

!"!"#$!#!%

ÚÛbcajÔklmnona%Bp!”B3

地域課題解決に必要なビジネスモデル

ITベンダーが求めているビジネスモデル

単なソリューションをたくさん重ねることでビジネスをしていくということです。 インターネット時代のビジネスから IoT、 AI 時代のビジネスに変化するというのは、 地域課題を解決するビジネスモデルを確立することなのです。 しかし、 IoT、 AI 型のビジネ!"#

スモデルはなかなかできない。 結果として、 今でも地方が苦しんでいる、 そういう意味で日本の IT

100万円!1788件

業界のビジネスモデルが転換できていないのが原

3億円!10年契約('$

因ではないかという気がしています。

51

中部社研 ITフォーラム

もう 1 つ、私は 8 人の法則といって、日本のベンダ

図表 63&'()!"$H)*+,+-.)/+0123.456)788)92:1;0)9<0<-=<>?

ーと打合せをすると必ず 8 人の方が来られる。 1 人で来なさいと思うのですが、 おそらく、 会社の体制が分業化されてしまっているため 8 人で行かざるを!"!"#$!#!%

qûqû‚ZqproPVoqproPVo‚VsïàírX\

B

B

C

2nd Biz

1st Biz

Consumer

得ないのだと思います。 社内体制やビジネスモデ

サービス共創Co creation
Co-creation

ルで、 IoT、 AI 時代の課題解決に日本の IT 業界が対応できるのか、 ビジネスモデルを変えていか

大手ベンダー
インフラ企業

地方発ベンチャー
ユーザ企業

利用者
顧客

ないと IT 業界が成立しなくなるのではないかと感じ!"#$%$&'()*+,-./012345'6%
7849:;<=!"#$%>?

@ABCD%
E<F123ています。 それが、 はじめに地方でデジタルトラン!)#

スフォーメーションがうまくいかないというところで顕在化しているのではないかと考えています。

に地方発ベンチャーのような企業 （B） が、 地方

図表 62の利用者 （C） と一緒に、 地域に密着したサービスをつくる。 それだけではビジネスにならないので、同じ課題を持つ、 全国の他の地域に展開してい=>>?@ABC)$DEEE

く。 全国展開はローカル企業だけではできないので、 そこで大手ベンダー （B） と協業するという流本当の開発には35万円れです。 これまでは大手ベンダーの下請けだったが、 地方ベンダーが元請になり、 ソリューションをつくるために必要なリソースを提供する下請として!)(大手ベンダーを使うというようなモデルにしていく。
そうすることによって IT 業界全体が活性化すると思では、 大手ができないなら地方ベンダーがやれいます。

ば良いのではないかと思うのですが、 地方ベンダ

最近、 外資系のクラウド企業、 皆さんもよくご存

ーは IT ゼネコンの重層下請モデルが産業構造にじのグローバル企業が地方で営業を始めていて、なっていて、 大手から地方の仕事をもらっている

グローバル企業は地方ごとに 1 つ 1 つソリューショ

現実があります。 地方自治体、 役所もそうですが、ンをつくっていられないので、 地方ベンダーに 「う地元のベンダーには不安で仕事を出さない。 役

ちのクラウドを使ってください」 と営業しているそう所はできれば大手企業に引き受けて欲しいと考えです。 それこそこのモデルであり、 地方ベンダーるので、 なかなか地方企業は育たないし、 結局大の下請けにグローバル企業がなるというわけです

手企業の下請けで仕事をもらう形になる。 請負単（図表 63）。

価を高くするため、 すごい技術を持ち込もうとする

ただそうなると、 日本の大手ベンダーはどうやっので、 ますます地方のニーズから離れてしまう。 ITてこのセグメントの中で生きていくのかが大きな課

産業の課題が地方において分かりやすく顕在化し題になるので、 地方で PoC、 スモールスタート、ている。 だからこそ、 地方の課題は解決しなけれ

共創し、 地方で成功して、 日本、 世界へスケーばいけないし、 IT 業界のためにも解決しなければルアップしていくことが重要だと思います。 私は地と考えています （図表 62）。

方でビジネスが成立することがとても重要だと思っ（※2）

B2B2C （Biz-to-Biz-to-Consumer） という、 目ていて、 東京のような都市は世界中どこにでもある

指すべき地域型のモデルがあるのですが、 はじめ

わけではありません。 だから、 東京の成功モデル（※ 2 ）PoC：Proof of Concept の略。概念実証のこと

52

中部圏研究 2021.3

図表 64は世界に持っていっても通用しません。 ヨーロッパ(C) 2017 Noboru Koshizuka, All Rights Reserved.

2020/12/25

地⽅の条件が整いつつある︖の都市は、 数十万人規模というのが標準的な規模

n 東京などの大都市圏は、マーケットが大きい反面、レガシーのビジネスモデル、
制度を変えるためは、大きな力が必要ですので、 日本の地方、 数十万人規模の都市で► 跳んだ内容の導入は難しい► ビジネス・制度の変更には時間とコストがかかる

成功するモデルこそ、 世界に輸出できるモデルだと思います （図表 64）。 地方都市こそグローバルn IT, ICTは、スケールアップを短期間で行える► コンピュータを１台から1,000台に拡大することは今や簡単。
► Fundingも得やすい環境整備

スタンダードなので、 そこで成功して世界に発信しn IT, ICTの技術設備は、クラウド＋インターネットにより、地域は無意味にていくということが求められていると思います。

► 東京・横須賀・徳島どこからでもクラウドアクセスできる。
► そもそも、クラウドはどこにあるかすらもわからない

n 地方の数十万人都市こそ、住環境としてのGlobal Standard► 東京のようなMega City は世界に滅多にない► 東京モデルは、例外的大都市を除き、世界で通用しない

20753