資料１

今後の技術革新の動向について
第１１

今後中心となる主要な技術について

ＡＩ・人工知能

⼈間にしかできなかったような⾼度に知的な作業や判断について、コンピュータを中⼼とする⼈⼯的なシステムにより⾏えるようにしたものをいう。
2006 年にディープラーニング（深層学習）という⼿法が考案されてから、急速に発展してきている。現時点では、⼈と同等以上の視覚や聴覚（画像認識や⾃然⾔語処理）能⼒が実現されてきている。
ＡＩをより優れたものにするにはデータを与えて学習させる必要がある。ＡＩがアクションを起こすたびにフィードバック（報酬あるいは罰）を与えることを繰り返しつつ、より効率的な処理をＡＩが⾒つけ出すようになっていく。
今後、ＡＩとロボットがより密接に融合することにより、多くの⼈の仕事をロボットが⾃動的に担えるようになっていくと考えられている。
２

ＲＰＡ(Robotics

Process

Automation)

コンピュータ上の「ソフトウェアのロボット」によって業務処理を⾃動的に⾏う技術を指し、アプリ上の操作をソフトウェアのロボットに覚えさせて再現する技術をいう。
⼀度操作を覚えさせると何度でも⼤量に処理ができ、⼤量の業務量がある事務処理において効率化・省⼒化が⾒込めるものである。
３

５Ｇ(5thGeneration︓第 5 世代移動通信システム)2020 年以降⽇本でも実⽤化・普及が進む５世代⽬のモバイル通信である。現在の第４世
代通信(LTE)に比べて 20 倍のスピードで、遅延が 10 分の１、同時接続できるデバイス数は10 倍、そして時速 300 キロメートルで移動しながら通信ができる。
５Ｇにより、⾞の⾃動運転、ドローンやロボットの⾃動制御、遠隔医療、ＸＲや 4K・8K
コンテンツなど様々な領域への活⽤が⾒込まれている。
また、既に６G の研究も開始されており、2030 年ごろの実⽤化が検討されている。
４

クラウド

インターネットなどのコンピュータネットワークを経由して、コンピュータ資源をサービスの形で提供する利⽤形態をいう。ネットでつながった先のデータセンターの巨⼤なコン
ピュータ資源を利⽤することで、顧客が独⾃にサーバーなどのＩＴインフラを保有管理することなく、必要な量だけ必要な時にサービスを利⽤できる。現在、クラウドを介してさまざ
まなアプリケーションサービスや⾼度なツールが提供されている。
５

ＩｏＴ(lnternetofThings)ＩｏＴは「モノのインターネット」と呼ばれ、多数のセンサーなどのデバイスがインターネットを介してデータを発信し、インターネットを介して制御される技術である。

- 1 -

⼈の数の何百倍もの機器がネットワーク化され、多種多様なデータの効率化や⾃動化に活⽤されることが期待されている。
６

ブロックチェーン・分散台帳

ブロックチェーンは、「データを分散して整合させる」という、分散台帳技術のひとつである。現在ブロックチェーン技術以外にもさまざまな分散台帳技術が研究され、利⽤され始めている。
⾦銭の受け渡しだけでなく、ものの受け渡しの管理や海外では⾏政機関の台帳管理、証券取引などにも活⽤されている。
７

ＸＲ(Extended

Reality/Cross

Reality)

ＸＲは、ＡＲ、ＶＲ、ＭＲなどの複数の概念を総称した技術である。
メガネなどを通して現実空間に情報や物体、映像を重ね合わせるＡＲ（Augmented
Reality 拡張現実)、遮蔽型のゴーグルに映る映像・画像で仮想空間に没入するＶＲ(Virtual
Reality 仮想現実)、両者をあわせた半透明のゴーグルで仮想空間と現実空間を融合させる
ＭＲ(Mixed
８

Reality 複合現実)などがある。

ドローン

遠隔あるいは⾃律操縦式のエンジンやモーターを動⼒源とする無⼈航空機のことを指す。
離島への物資輸送などの輸送、宅配実験も各所で⾏われているほか、⽔中や路上を移動する
ドローンの開発も進められている。
９

⾃動運転⾞

⼈がハンドルを握って運転するのではなく、現在地から⽬的地まで⾃動で運んでくれる⾞を指す。現在、公道⾛⾏実験が世界中で進められている。
⼈以上の認識⼒と瞬発⼒で事故を回避することができ、疲労を感じることなく、運転可能となるため、輸送⾞両にも活⽤でき、物流業界などに⼤きな影響を与える可能性がある。
10

量⼦コンピュータ

量⼦⼒学的な重ね合わせを⽤いて並列性を実現するとされるコンピュータをいう。現段階では未熟な技術であるものの、現状のコンピュータよりも複雑な計算を⾏えることが期待され、複雑な事象の分析・最適化など、様々な条件下における影響の検討など具体的な活⽤分野が模索されている。

- 2 -

第２
１

分野ごとの先進技術の活用

⾏政分野

⑴

取り巻く状況

2019 年に「デジタル⼿続法」が成⽴し、⾏政のデジタル化に関する基本原則などが定められ、今後、様々な⾏政サービスの⼿続のデジタル化が期待されている。また、⾏政機関内部における政策企画・検討、総務・⼈事経理などの職員向けの技術に加え、スマートシティの構築に向け、横断的に利⽤される基盤技術の発展が期待されている。
この分野の先進国であるエストニアでは、データ交換プラットフォーム「X-Road」を通じ、税務⼿続や医療情報の確認、投票など、⾏政サービスの 99％がオンライン上で利⽤できるようになっている。また、電⼦ＩＤの保有率は 98%、定期的な利⽤割合も 67%に及んでおり、広く活⽤されている。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

デジタル手続法・

デジタル手続法

デジタル⼿続法は、⾏政⼿続きの利便性向上や⾏政運営の簡素化・効率化を図ることを⽬的とした法律である。国ではこの法律に基づき、⾏政⼿続のオンライン実施が原則化されることとなった（地⽅⾃治体は努⼒義務）。「デジタルファースト」「ワンスオンリー」「コネクテッド・ワンストップ」の 3 つを基本原則に掲げている。
「デジタルファースト」
個々の⼿続き・サービスを、デジタルで完結することを前提に構築することであり、役所などに⾜を運ばなくても、電⼦申請を⾏えること。
「ワンスオンリー」
他の機関であっても過去に政府に提出した情報の再提出を不要にすること。
「コネクテッド・ワンストップ」
⾏政機関だけでなく⺠間サービスも含めて、複数の⼿続やサービスがワンストッ
プで実現すること。
・

デジタル手続の事例

ＳＮＳを展開する企業の中では、⾃社の提供するコミュニケーション、認証、決済などの基盤、⼤規模なユーザー数を活かし、⾏政サービスに関する取組を進めている企業が出現している。粗⼤ごみ収集では、収集申込みから処理⼿数料の⽀払いまでをＳ
ＮＳサービス上で完結できるほか、ガードレール・公園遊具の破損など、まちの不具合をＳＮＳサービスで市・区の担当窓⼝に知らせるサービス、納税、証明書発⾏、施設利⽤料なども決済できる仕組みなどが展開されている。
イ

都市ＯＳ（オペレーションシステム）・スーパーシティー

都市 OS とは、⾏政のデジタル化を実現するための基盤となる技術であり、欧州で開発されたデータ管理基盤「FIWARE」などがその代表例である。FIWARE は、街中から収集されるデータを基に都市運営の⾼度化を⽬指すスマートシティの基盤を担うソフトウェ
ア群であり、実証・活⽤が進んでいる。
⽇本でも、政府が 2030 年頃を⾒据えた未来都市を実現する「スーパーシティ」構想を- 3 -打ち出しており、未来の都市インフラとして都市ＯＳの検討を進めている。
ウ

Responsible

ＡＩ（責任あるＡＩ）/ＸＡＩ（Explainable ＡＩ

説明可能なＡＩ）

透明性・公平性が求められる⾏政運営の特性上、⾏政サービスにおけるＡＩの本格的な活⽤に当たって課題となるアルゴリズムのブラックボックス化について解消するため、
Responsible ＡＩ(責任あるＡＩ)やＸＡＩ(Explainable ＡＩ:説明可能なＡＩ)といった技術が注⽬されている。
エリファレンスアーキテクチャ

⾃治体間でオンラインサービスの使⽤感やデータの標準化が不⼗分であると、利⽤者の利便性が低下するため、内閣府のＳＩＰ（戦略的イノベーション創造プログラム）において「リファレンスアーキテクチャー」と称する国全体での標準化の検討が進められている。
⑶

今後に向けて

技術⾰新の活⽤に当たり、職員の考え⽅やスキルの向上を図りつつ、⾏政の業務のあり⽅を柔軟に変えていく必要がある。また、⾼齢者をはじめとしたデジタルデバイドの解消に取り組むことが必要である。

- 4 -

２

健康・福祉・保育分野⑴

取り巻く状況

健康分野においては、ＡＩやウェアラブル端末などを初めとする技術⾰新が注⽬を浴びている。病気の予防・診断・治療からアフターケアまで、企業・⾃治体・医療関係者が技術⾰新を活⽤したサービス開発に積極的に取り組んでいる。
また、⼈的サービスが重要視される福祉や⼦育てといった分野においても、ロボットやセンシング技術の活⽤が始まっている。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

予防・治療

通院・診察時以外に把握できていなかった患者の情報について、⽇常的に把握し、予防につなげることができるようになってきている。特に、デバイスを通じて個⼈のバイタ
ルデータや運動量などの健康状態が連続・経時的に収集可能になり、メディカルＩｏＴ
機器やウェアラブル端末を活⽤した⽇常生活改善のきっかけづくりなどが進んでいる。
近年では、⾳や匂いによる早期の認知症発⾒や、ＡＩによる⾼精度画像診断・解析で早期のがん検出ができる技術、特殊な極⼩センサーを内蔵した錠剤による服薬管理・バイ
タルチェックなどの技術なども実⽤化されてきている。加えて、少量の⾎液でがんを判定するシステムや痛みのない治療・検診に関する技術も研究されている。
また、治療法がなかった病気にも、テクノロジーを活⽤した新たな治療法が開発されており、再生医療と３Ｄプリンターを組み合わせた関節⽪膚なども研究されている。
イ

ＡＩによる遺伝⼦解析

ビッグデータ解析技術の進化により、ヒトのゲノム情報が解明され、個⼈の遺伝⼦情報を⼤量に集められるようになったことにより、ＡＩによるデータのマッチング・解析が進み、病気の原因となる遺伝⼦が特定できるようになってきた。
そのため、病気の原因として遺伝⼦が関わるメカニズムへの研究が進み、より個⼈に合った薬の処⽅が可能となるなど、「個別化医療」が進みつつある。これにより、副作⽤を抑えつつ治療の効率・効果を⾼めるとともに、医療費の抑制も期待されている。
ウ

ネットワーク化

医療に関わる⼈や情報がつながることにより、医療体制が⼗分整わない地域でも、遠隔で専⾨医の医療を受けることが可能になるとともに、病院の待ち時間が削減されたり、無駄な投薬が削減されるといったことも期待されている。
ICT 先進国の⼯ストニアの e-heath では、各個⼈に⽤意された患者ポータルから、⾃⾝や家族の医療データについてどこからでも閲覧することが可能であり、ブロックチェーンの技術を活⽤しながら、電⼦⼒ルテ、電⼦処⽅箋にもアクセスできるようになっている。
エ福祉・⼦育て分野におけるロボットやセンシング技術の活用

⼈的サービスが重要視される福祉や⼦育てといった分野においても、各個⼈のリアルタ
イムの生理計測データなどのビッグデータをＡＩで解析することにより、ロボットやセンシング技術の活⽤が⼀層進んでいくことが期待されている。

- 5 -ロボットが⾼齢者等の生活⽀援や話し相⼿などを担うことで、⼀⼈でも快適な生活を送れる環境づくりや、医療・介護現場におけるロボットの活⽤により介助者等の負担を軽減する、といったことができるようになるとともに、センシング技術を活⽤した環境モ
ニタリングにより、サービスの質を向上させていくことも期待できる。
⑶

今後に向けて

今後、医療・福祉・⼦育てといった分野にテクノロジーを最⼤限に活⽤することで、サービスの質の向上が図れるとともに、社会全体としても医療費や介護費などの社会的コストの削減や、⼈⼿不⾜の問題などの問題が解決できるようになりつつある。
こうした技術の動向を踏まえつつ、より健やかに安⼼して過ごせる生活が送れる社会に向けた取組を進めていく必要がある。

- 6 -

３

防災分野

⑴

取り巻く状況

近年、災害の激甚化が進んでいる中、テクノロジーを活⽤した防災活動が進みつつある。
⼈⼯衛星、地上の気象レーダー、ドローンによる被災地観測、建物センサーからの被害情報、⾞からの道路の被害情報といった様々な情報を含むビッグデータをＡＩで解析することができるようになってきており、減災や復興への活⽤が期待されている。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

情報管理・共有・提供

被害状況を踏まえ、個⼈のスマホ等を通じて⼀⼈ひとりに避難情報が提供され、安全に避難所まで移動することができるようになるなど、避難情報の管理・共有・提供が迅速かつ的確に⾏えるようになることが期待されている。
特に、災害時においては、避難所数が増え、状況把握がオーバーフローする中、どのくらいの避難者がどのようなニーズがあるのかといった避難所状況を把握することは非常に重要となる。避難所情報の集約と⼀元的な整備にあたり、ＩｏＴやＡＩ等の活⽤を図ることで、負担の軽減につながることが期待されている。
また、機関・組織の壁を超えて状況認識の統⼀化を図るため、各機関・組織個々の対応
状況を機械的に把握し、必要に応じて情報を集約・加⼯・提供できるようにすることも期待されている。例えば、スマートメーターなどの送配電事業で得られる電⼒データ(グリッドデータ)の活⽤を基点に、業種の垣根を超えた異業種データも掛け合わせながら、多様化する社会課題の解決やビジネス価値の創造に向けて取り組む組合も⽴ち上がっており、災害発生時に、電⼒データを使⽤して在宅世帯状況を把握し、避難ルート指⽰や物資補給活動の⽀援につなげるサービスなどの検討が進められている。
イ

救助・支援

アシストスーツや救助ロボットにより被災者の早急な発⾒と被災した建物からの迅速な救助や、ドローンや⾃動配送⾞などによる救援物資の最適配送を⾏えるようになることも期待されている。
⑶

今後に向けてＩｏＴやＡＩ等の活⽤により避難情報の的確な把握が進む中、情報を共有しながら救助⽀援を⾏うことで、災害の被害を最⼩限に⾷い⽌め、復興を迅速に進めていくことができるよ
うになると期待されている。技術を最⼤限活⽤し、災害に対して「社会として強くなる」ことを⽬指していくことが重要である。

- 7 -

４

交通分野

⑴

取り巻く状況

交通は今、「Connected:コネクティッド化=つながる⾞」「Autonomous:⾃動運転化」「 Shared/Service: シ ェ ア / サ ー ビ ス 化 」「 Electric: 電 動 化 」 の ４ つ の 頭 文 字 を と っ た「CASE」と呼ばれる技術⾰新が進んでいる。
インターネットと常時接続される「コネクティッド化」により、⾞の状態や道路状況などのビッグデータを生み出し、それを蓄積・分析することによって新しい価値を創造することが期待されている。2020 年過ぎには完全⾃動運転⾞が市場に投入され、2020 年代後半か
らは普及に向かうと想定されている。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

MaaS(MobiLityasaService)

これまで所有することで得られてきた移動性をサービス化する流れのこという。
全ての交通⼿段を対象に、⽬的地までの移動を⼀連のサービスとして捉え、継ぎ⽬なくつなぐ新たな移動の概念を指すものであり、スマートフォンのアプリなどを⽤いて、⼿段やルート、所要時間などを検索し、予約・決済までを⼀貫して⾏えるようになることが期待されている。
フィンランドでは、30 分以内の⾃転⾞シェア、５キロメートル以内のタクシー、割引
価格でのレンタカー利⽤がセットになった⽉額定額+従量課⾦型のサービスが展開されている。
イ

都市交通データプラットフォーム

イベントや天候情報なども加味しつつ、機械学習により精度を⾼めた移動需要データを活⽤して、⾛⾏⽅向を調整できる⾞線、バス路線のデジタル化など、データを活⽤して都市交通を最適化する社会の実現に向けた動きが始まっている。
MaaS 社会に向けたモビリティプラットフォームの構築に取り組んでいる企業も出現しており、⽇本の⾃動⾞メーカーとの協調や⾃動⾞業界に限らない他業界との協調が進んでいるほか、地域交通の活性化に課題を抱える⾃治体との協定も進められている。
ウ

⾃動運転・シェアリング

世界では、⾃動運転タクシーによる「ドア・ツー・ドアの⼤衆化」や、「キックボード
シェアリングによる徒歩代替」などが進みつつある。
⾃動運転による配⾞サービスでは、１キロ＝１ドルという価格を実現している例もあり、
今後、⾃動運転タクシーを利⽤するようになる⼈が増えると予想されている。
また、福岡市などでは、道路に設置された電動キックボードのＱＲコードを専⽤アプリ
で読み込み、利⽤できるモビリティサービスの実証実験なども⾏われている。
⑶

今後に向けて

⾃動運転の実現による相乗りなどが進み、⼈々の移動がドア・ツー・ドア型にシフトしていくことが予想される。駅から遠い不動産であっても、駅からの移動を確保することができるようになる可能性がある。こうした交通に係る技術⾰新が、「まち」の姿を変容させる可能性があるため、今後も注視していく必要がある。

- 8 -

５

環境分野

⑴

取り巻く状況

2015 年の「ＣＯＰ21(第 21 回気候変動枠組条約締約国会議)」で採択された 「パリ協定」では、⼤気の温度上昇を産業⾰命以前の２度未満に抑えるという⽬標が掲げられた。
⽇本でも 2050 年までに温室効果ガス排出量の削減⽬標を 80%としており、そのためには温室効果ガスを発生させないエネルギーの利⽤比率を上げること、省エネルギーを推進することが必要である。
そのためには、ガスや石油で動く機器を電気で動く機器に置換し、ＣＯ₂を排出しない太陽光などの⾃然エネルギーで電気を作ることや、省エネルギーに関する意識の啓発・新しい省エネルギー技術の普及に取り組む必要がある。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

ＶＰＰ（仮想発電所）・ＤＲ（デマンドレスポンス）

電気は貯蔵できない、という性質を持つため、常に発電量と電⼒使⽤量を⼀致させる必要があるが、今後さらなる普及が⾒込まれる太陽光発電などの再生可能エネルギーは、
⽇射量等によって発電量が変動するなど発電量をコントロールできないため、電⼒使⽤量を調整する必要がある。
そのため、ＶＰＰ(Virtual Power Plant:仮想発電所)やＤＲ(Demand Response:デマンドレスポンス)が注⽬されている。ＶＰＰは、家庭や⼯場がもつ太陽光発電、蓄電池、電気⾃動⾞などの分散エネルギー資源を遠隔から制御して、発電量と電⼒使⽤量のバランスを調整する仕組みであり、ＤＲは、遠隔からエアコンの温度設定を変更するなど、電⼒使⽤量を調整する仕組みである。
ＶＰＰ・ＤＲに必要なテクノロジーとして、瞬時に変化する発電量と電⼒使⽤量を⼀致させる必要があることから、ＡＩによる太陽光発電の予測や、⾼速通信網を介した蓄電池の制御などの技術が注⽬されている。
イ

ＺＥＨ－ＺＥＢ

快適な室内環境を実現しつつ年間の⼀次エネルギー消費量の収⽀をゼロとすることを⽬指した建築物で、対象が住宅の場合「ＺＥＨ(ゼッチ):Zero Energy House」、非住宅の建築物の場合「ＺＥＢ(ゼブ):Zero Energy Building」と呼ばれている。
ＺＥＨ・ＺＥＢの実現には、断熱・⾃然通風・光活⽤などの建築⾃体の技術に加えて、太陽光発電や蓄電池などの分散型エネルギー資源を含めた設備技術や、熱などのエネル
ギーを融通する技術を適切に組み合わせることが求められている。
⑶

今後に向けてエネルギーに係る技術⾰新に対する期待が⾼まってきている⼀⽅、現時点では技術開発や技術実証が多く、市場へのサービス展開は限定的な状況である。今後、官⺠連携を図りつつ、より⼀層、新たな価値の創出が進められていくことが期待されている。

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６

商業分野

⑴

取り巻く状況

近年の情報化の進展にともない消費者があらゆる商品や情報にアクセスすることができるようになってきている。顧客が本当に求めているものを適切なタイミングで提供するとともに、商品を売るだけでなく、消費者の生活に⼀歩踏み込んで、体験や感動などを提供していくことが重要になりつつある。
「働き⽅改⾰」による労働⼒不⾜、フードロスの削減などの社会的責任を果たすことなど、⼩売業や物流といった商業分野は、多くの変⾰を求められつつある。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

体験・個別化

スマートフォンやネットの普及により、消費者がいつでもどこでも好きな商品・サービスを購入できるようになったため、店頭で商品を⾒ていても、その場で他店からイン
ターネットで購入される可能性も⾼まりつつある。今後、顧客との接点を増やしつつ、
顧客が購入に至るまで、寸断なく接し続けることが重要になってきている。
こうした中、ＡＲ・ＶＲなどを使った体験型購入が広まりつつあり、ＡＲ技術を使って仮想的に購入後のリアルなイメージをつかめるサービスが提供され始めている。
また、ＡＩを使った提案型サービスも始まっており、センサーのついたスマートカートに商品を入れると献⽴や必要な具材を提案してくれる試みも始まっている。
さらに、簡単な質問やＩｏＴデバイスから取得したデータをもとに、⾃分のためだけに作られた商品やサービスの提供されるサービスが化粧品店などで始まっている。
イ

提供時間・距離

即⽇配達などのサービスにより、実店舗までの距離が絶対的な強みであったコンビニやスーパーなどの優位性も失われつつある。海外ではドローンや⾃動運転を使った配達の研究・実験が進められており、店舗ユニットを載せた⾞の配⾞サービスなど、好きなときに好きな店舗を「呼ぶ」仕組みも研究されている。
今後、コンビニ・スーパー・インターネット商店などの業態の枠を超えて、⾦融・配
送・⾃動⾞業界など⼩売業界以外とも連携したサービス化が求められつつある。
ウ

最適化・ロボティクス

ＡＩを活⽤した需要予測による生産量のコントロール、３Ｄモデルを活⽤したオーダー
メイド生産などが進んでいる。また、単純作業を⾃動化・ロボット化し、新サービスや
⾼付加価値作業にヒトの労働時間を振り向ける⽅向性が進んでいる。

エ発注… カメラの画像を解析による在庫管理や発注業務の⾃動化・機械化

品揃え… カメラ等の位置情報による導線分析・視線を考慮した商品陳列

陳列… 巡回ロボの活⽤

レジ… カメラの画像を解析による購入差の識別・⾃動決済物流

物流分野では、⼈による細やかな作業計画がなくても、センサーや画像解析、ＡＩなどの進歩によりロボットが知能化し、⾃動化の範囲やスピードが格段に上がっている。特- 10 -

に、荷物の⼤きさ、壊れやすさ、置く場所を判断し、⾃律的にピッキングや搬送を⾏えるようになってきている。
また、⼈が倉庫やトラックの⼿配を⾏わなくても、ＩｏＴやＡＩの活⽤により、商品サ
イズ、重量等の荷物情報、配送希望、倉庫・トラックの空き情報を収集・分析すること
で、最適配送ルートの設定や保管場所の決定が可能となりつつある。
⑶

今後に向けてデジタル化が進む中、消費者の⽴場が強くなり、商品を店舗に集めて置くだけの⼩売業者は⼒を失いつつある。５Ｇの普及により、顧客データが⾶躍的に増⼤し、顧客をより的確に捉えられるようになると予想されている。
今後、品揃えの幅や接客、価格だけで差別化を図るのではなく、いままで以上に顧客理解に注⼒し、求められるサービスを適切なタイミングで顧客に提供していくことが重要になりつつある。こうした中、マーケティング組織や顧客サービス関連部署が持つ役割も重要な役割を担っていくと予想されている。

- 11 -

７

工業分野

⑴

取り巻く状況

あらゆるモノがつながるＩｏＴ時代を迎え、研究開発部⾨には、膨⼤なデータが流入している。こうしたデータを価値に変え、学習し、開発者に提案できる技術によって、製品開発を進める動きが始まっている。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

開発・設計

研究者の経験や直感、運などに依存した材料探索につき、物質特性を⾼精度でデータベース化し、ＡＩと組み合わせることによって、時間とコストを⼤幅に削減するマテリ
アルインフォマティクスといわれる技術が進展している。
また、デザイナーやエンジニアが機能、空間条件、材料、製造⽅法、コスト等のパラメーターを設定すると、何千通りものソリューションを提⽰することができる設計検討
するジェネレーティブ・デザインといわれる技術も進展している。
従来、時間をかけて⾏っていた開発や設計について、コンピュータが代わりにオプションを提⽰してくれるため、開発者や設計者にとって⼤幅な省⼒化となる⼀⽅、従来の設計とは全く新しい開発・設計スキルが求められるようになりつつある。
イ

製造・メンテナンス

何もない状態からモノを付加的に作っていく製造⽅法技術が進展している。具体的には、
３Ｄプリンターの活⽤があり、⼤幅なコスト削減を実現できることから航空機や宇宙事
業など、様々な製造業が活⽤していくと予想されている。
また、ＩｏＴなどにより、物理空間の情報をほぼリアルタイムでデジタル空間に送り、予防的保全やメンテナンス頻度について、より正確に算出することができるデジタルツ
イン（「デジタルの双⼦」の意味）という技術も進展してきている。
⑶

今後に向けて

今後、⼈間の感性とテクノロジーがうまく融合された世界が実現されることが期待されている。「設計思想」や「設計文化・慣習」に基づき、テクノロジーの助⼒を得ながら、効率的に、より精度の⾼い製品開発を⾏っていくことが求められつつある。

- 12 -

８

農業分野

⑴

取り巻く状況

現在、リモートセンシングなどの技術による生産者の収益性改善が期待されているほか、農機の⾃動運転、ドローンやロボットの活⽤による生産性改善が期待されている。
また、ＡＩを含むデータ分析により、農業の資源活⽤効率や、⼟地や農業⽤⽔の再利⽤を進めるなどの生産環境の改善も期待されている。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

ゲノム編集

品種開発⼤量の農産物を効率的に生産するため、農産物のゲノム編集による品種改良が研究されている。ゲノム編集では、遺伝⼦の「切断」「修復」「挿入変異」などの編集技術を使った品種改良が進められている。ＡＩ技術により、複雑な農産物のデータの解析が進んでいる。
イ

精密農業

精密農業とは、農地・農作物の状態を観察しつつ制御し、農作物の収量及び品質の向上を図る農業管理⼿法をいい、ＩｏＴの進化に伴い、センサーによる定点観測、ドローンによる空撮や画像解析により、圃場状況が短時間かつ比較的低コストで提供されるデジ
タル情報基盤が整備されてきている。圃場情報がデジタル化されることで、圃場・生育の可視化、分析による生育予測なども可能となる。
また、収穫時期が精度⾼く予測できるため、ロボットコンバインやパワースーツの活⽤
度も⾼まっている。
⑶

今後に向けて農業への技術⾰新の活⽤に当たっては、データ活⽤を適切に実⾏しながら、業務の効率化
や資源の最適利⽤を実現していくことが求められており、データの収集・分析・活⽤が重要となる。

- 13 -

９

観光分野

⑴

取り巻く状況

観光分野は先端テクノロジーに基づく新しいサービスの導入による業界活性化が注⽬されており、キャッシュレス決済・ＡＩ・ブロックチェーン・訪⽇観光客の活動データ活⽤など
先端的なアプリケーションの提供や連携体による地域インバウンド観光の活性化に向けた取組などが進んでいる。
⑵

今後発展が期待される事項
アキャッシュレス化

現在、インバウンド対策や消費増税の対応策として、商店街のキャッシュレス決済（クレジットカード、ＱＲコード、電⼦マネー）の導入が進んでおり、中⼩個⼈商店に対す
るキャッシュレス化を推進する動きも全国的に始まっている。
イ

XR の活用歴史のある観光名所など、ＡＲで好きな時代の風景を再現し、⾳なども再現することで、より感動的な体験に生む試みや、ＶＲ端末を活⽤した臨場感のある観光情報を遠隔で体感できる取組が進んでいる。
ウ

ブロックチェーンの活用

ブロックチェーンを活⽤し、観光地や商店街といった特定地域で期限内に利⽤できるデジタルのポイントやクーポンなどを提供できるサービスが開始されている。イベント等と連動させつつ、特定の地域内に設置されたＱＲコードなどからポイントやスタンプを獲得し、地域内店舗や商業施設などで使⽤できる特典やクーポンに変換することができる。これにより、利⽤者の⾏動パターンを把握し、集客率の向上や購買意欲の増進につなげることが期待されている。
⑶

今後に向けて

今後、観光分野におけるＩＣＴの活⽤は⼀層進むと期待されており、データを可視化や共有しながら、データに基づく観光コンテンツの開発やマーケティング活動が進⾏していくと予想されている。
恒常的にデータ収集を進めながら、オンラインとオフラインをうまく融合させつつ、観光
マネジメントを進めていく必要がある。

- 14 -

10

教育・生涯学習分野⑴

取り巻く状況ＡＩや５Ｇなどの先進技術の台頭により、教師⼀生徒の双⽅向コミュニケーションや、生徒⼀⼈ひとりの学習データを使った個別学習など、従来型のｅラーニングの限界を超えた機能が実現されてきている。
2018 年に文部科学省が発表した Society5.0 における教育のあり⽅として､「公正に個別最適化された学びを実現する」ことを掲げており、今後⼀層の先進技術の活⽤が期待されている。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

適応型学習

ビッグデータの活⽤により、⼤量の学習データを分析し、その結果を基にアプリケー
ション上で個⼈別に学習プランを組み⽴て、進捗管理をすることや、進度・理解度に合わせて最適化を図る学習を適応型学習が実現できるようになってきている。
個々⼈のデータに合わせ、ＡＩが⼤量のコンテンツから最適なコンテンツを抽出し、学習ステップを提案できるようになり、各個⼈の希望や学習履歴を基に、個⼈に最適化された学習を受けることができる。
イ

コンテンツの多様化

通信回線・ユーザー端末の発展により、オンライン上で世界中の生徒を相⼿に授業を⾏うことができるようになったことにより、趣味や超専⾨的な教育などの細部にわたる
テーマを、個々⼈がいわゆる「Consumer

toConsumer(ＣtoＣ)」型で提供できるよ

うになってきた。
こうした中、「教えたい⼈」と「学びたい⼈」をつなぐスキルシェアプラットフォームのサービスが展開されている。ビジネススキルや語学に加え、⼿品などに至るまで、幅広いジャンルの講座が登録されている。
ワンストップ予約・決済や、⼝コミ・レビュ機能により、円滑かつ効果的な教え⼿と学
び⼿のマッチングを促進しており、「誰もが気軽に先生になれる」という新たな学びの形が構築されている。
ウ

学び方の多様化

コンテンツがデジタル化され、スマートフォンやタブレット端末･ＰＣなどでも⾒られるようにすることで、世界中から選りすぐられた授業を⾃宅や通勤中など、⾃分の好きな時・場所で学ぶことができる。
近年では、⽉額 1,000 円程度で、多数のオンライン授業が受講可能な学習サービスが展開されている。授業の提供に場所・⼈数・時間の制約がなく、受講者はどこにいてもレベルの⾼い講師の講義を安価で受講できる。
時間的・⾦銭的・⼼理的ハードルが⼤きく下がったことで、「学び⼿」の裾野が⼤きく
広がり、「誰でも学べる」機会が増えてきている。特に、社会⼈の学び直しである「リカレント教育」や、教育環境の整備が遅れている新興国での導入が注⽬されている。

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※リカレント教育
ＡＩ時代に突入し、新たなスキルを継続的・主体的に学び続けることの必要性が⾼まってい
る中、社会⼈が社会に出てからも学び続け、生涯にわたって学びとキャリアのサイクルを回す
教育のことを指す。忙しい社会⼈がスキマ時間で効率化的に学べるよう、⼤学レベルの講義を
約 10 分単位の動画にまとめたサービスなどが台頭している。

エ教育クラウドプラットフォーム

先生、生徒、保護者の三者にそれぞれメリットがある様々な⽀援ツールを「オールイン
ワン」で提供するサービスが出現している。学習の軌跡の保存、学校からの連絡、校内会議の電⼦化、生徒の意⾒の集約など、様々な活⽤が可能である。
ユーザーは同サービス上のＩＤに紐付けつつ、様々なサービスを利⽤することができる。
⼤阪府、東京都、神奈川県をはじめとした多くの⾃治体で実証・実装されており、学校教育現場のデジタル化を⼤きく前進させることが期待されている。
⑶

今後に向けて

今後、技術⾰新により、教室・時間などの物理環境から解放され、教育の主役が、学ぶ側に変わりつつある。サービス提供者は学ぶ側のフィードバックをよりコンテンツに磨きをかけながら、「学習者主体の教育」に向けた取組が⼀層進んでいくことが期待されている。

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人事・人材育成分野⑴

取り巻く状況

⼈事領域においては、ＩＣＴの活⽤が古くから⾏われてきたが、給与事務への活⽤など、主な⽬的は業務の効率化を図ることにあった。
昨今、⼈事に係る技術は、⼤きく進化しており、特に、採⽤・評価、動機付けなど、⼈間にしかできないと考えられていたような業務領域への活⽤や、⼈材特性と評価データなどのデータを基に、⼈材傾向分析を⾏うといった領域にも活⽤が進みつつある。
⑵

今後発展が期待される事項
ア

労働環境の変化への対応

今後、生産年齢⼈⼝の減少による⼈⼿不⾜が顕著になる中、企業では、既存の⼈材の再教育を⾏い、再戦⼒化させる必要性が⾼まってきている。
また、ＡＩ等の進化により、定型業務を⾏うための知識やノウハウなどよりも、「論理的思考⼒」「創造性」などの新しいスキルが求められてきている。こうした能⼒の向上には、集団研修のような⼀律的なプログラムではなく、個々の適性を⾒極めながら教育していく必要がある。こうした個々⼈に合った⼈材育成について、ICT を活⽤しながら、効率的かつ効果的に⾏うことができるようになりつつある。
イ

分析技術・ツールの発展

⼈事に係る技術の進歩により、評価や採⽤のような戦略的な⼈事業務においても、企業が過去より保有しているデータを基に⼈材の傾向分析などを⾏えるようになると期待されている。
また、⼀⼈ひとりの学習進⾏度や理解度に応じて学習内容や学習レベルを調整しつつ、個々⼈にあった最適な学習機会を提供することが可能となる。
⑶

今後に向けて⼈事に係るＩＣＴ技術の向上により、⼈事業務の効率化に加え、「データに基づいた客観的な⼈材マネジメント」が実現されつつあるものの、⼈材データによる可視化・分析・予測の精度に関しては、いまだ進化の途上にある。特に、データ量が不⾜しており、普段の職務
状況や指導育成などの情報を含めた⼈材データの蓄積を進めていく必要がある。
「⼈間による判断」を超える⼈材マネジメントに向け、⼈材データの量と質、両⾯を向上させつつ、積極的にその活⽤を図り、継続的に⾼度化していくことが重要である。

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【参考文献・資料等】●

Society 5.0「科学技術イノベーションが拓く新たな社会」説明資料（内閣府作成）●

IT ⽤語辞典 e-Words●

キーエンス IoT ⽤語辞典●

X テック 2020（アクセンチュア編）●

Society5.0 時代の地⽅〜Ai、ビッグデータの活⽤に向けた総務省の取組〜●「スーパーシティ」構想について（内閣府作成）●

戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）概要（内閣府作成）●

H30SIP 補正予算実施⽅針概要（内閣府作成）●

次世代の交通●国⼟交通データプラットフォームの取組状況（国⼟交通省作成）●

バーチャルパワープラント(VPP)・ディマンドリスポンス(DR)とは（資源エネルギー庁作成）●

平成 30 年度の ZEH(ゼッチ)関連事業（補助⾦）について（環境省作成）●

ZEB PORTAL（ゼブ・ポータル）（環境省作成）●

生活機能ロボティクス研究チームのサイト（国⽴研究開発法⼈産業技術総合研究所作成）●

マテリアルズ・インフォマティクスの推進（文部科学省作成）●

⾰新的デジタルツイン（国⽴研究開発法⼈ 科学技術振興機構作成）●

ゲノム編集技術（農林⽔産省作成）●「⽇本型精密農業を⽬指した技術開発」 ポイント（農林⽔産省作成）●

教育から学びへ Learning over Education -（経済産業省作成）●

平成 29 年版●

教育クラウドプラットフォームについて（総務省作成）●

経営競争⼒強化に向けた⼈材マネジメント研究会（経済産業省・マーサージャパン㈱作成）

MaaS（総務省

メールマガジン「M-ICT ナウ」）

情報通信⽩書（総務省作成）- 18 -