令和 5 年度 文部科学省 科学技術調査資料作成委託調査

研究開発戦略の立案に資する
海外の最新研究開発動向並びに社会課題の調査分析業務〈委託業務成果報告書〉

令和６年１月

本報告書は、文部科学省の科学技術調査資料作成委託事業による委託業務として、公益財団法人未来工学研究所が実施した令和５年度「研究開発戦略立案に資する海外の最新研究開発動向並びに社会課題の調査分析業務」の成果を取りまとめたものです。

目次
1.

2.

はじめに ......................................................................................................................................1
1.1.

委託業務の目的...................................................................................................................1

1.2.

委託業務の内容...................................................................................................................1

1.2.1.

業務実施概要...............................................................................................................1

1.2.2.

委託業務の実施手順および体制 ...............................................................................2

NSF が採択した研究課題内容を表す日本語キーワード（索引語等）の自動抽出と、抽出したキーワードを用いた研究開発動向の分析 ...........................................................................4
2.1.

2.1.1.

NSF 採択研究課題のデータ整理 ..............................................................................4

2.1.2.

研究開発動向分析.......................................................................................................5

2.2.

3.

調査結果 ..............................................................................................................................7

2.2.1.

NSF 採択研究課題のデータ整理 ..............................................................................7

2.2.2.

研究開発動向分析.....................................................................................................12

海外主要国のファンディング動向・プログラム内容の調査 .............................................47
3.1.

調査の方法 ........................................................................................................................47

3.2.

組織の概要 ........................................................................................................................47

3.2.1.

組織について.............................................................................................................47

3.2.2.

戦略計画.....................................................................................................................50

3.2.3.

全体予算の推移.........................................................................................................54

3.3.

4.

調査方法 ..............................................................................................................................4

研究開発プログラムの概要.............................................................................................58

3.3.1.

NIH 共通基金プログラム（Common Fund Programs：CF）................................58

3.3.2.

Research Project Grant Program（R01） ..................................................................69

将来の社会課題の細分化による体系図の作成 .....................................................................73
4.1.

調査の概要 ........................................................................................................................73

4.1.1.

体系図の作成に向けた手順 .....................................................................................73

4.1.2.

将来の社会課題の俯瞰図の更新 .............................................................................77

4.2.

対象テーマに係る予測情報の更新概要 .........................................................................79

4.2.1.

「経済活動・製造／サービス」に係る予測情報 .................................................80

4.2.2.

「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」に係る予測情報 .........................82

4.2.3.

「ガバナンス」に係る予測情報 .............................................................................82

4.3.

ミッションの体系化（体系図の作成） .........................................................................83

4.3.1.

「経済活動・製造／サービス生産」に関する体系図 .........................................84

4.3.2.

「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」に関する体系図 .........................95i4.3.3.
4.4.

5.

「ガバナンス」に関する体系図 ........................................................................... 105

体系図を用いた研究開発戦略立案検討の補助 ........................................................... 115

4.4.1.

経済活動・製造/サービス生産.............................................................................. 115

4.4.2.

モビリティ・ロジスティクスの持続環境 ........................................................... 116

4.4.3.

ガバナンス............................................................................................................... 118

おわりに .................................................................................................................................. 121

参考資料 .......................................................................................................................................... 123
参考資料 1 将来の社会課題に係る予測情報リスト ............................................................ 125
参考資料 2 テーマ別の解決すべき課題（体系図） ............................................................ 147ii

1. はじめに1.1. 委託業務の目的
科学技術・イノベーション行政においては、研究コミュニティの盛り上がりや将来社会の進展を踏まえ、今後取り組むべき新興・融合領域を正しく把握し、推進していくことが求められている。
科学技術政策の担当部署では、国際競争力のある研究開発戦略の立案に向けた最新の研究開発動向の整備に向けて、国内外の研究ファンディングの分析を実施している。研究
開発領域の探索に向けては、従来の最新の科学技術動向を踏まえて方向性を考える「フォアキャスト型」分析と、将来のありたい姿（将来社会像）から具体的に取り組むべき課題を見出す「バックキャスト型」分析の両面を考慮し、一気通貫した視点を基に注目すべき
新興・融合領域を可視化して、実際の研究開発の推進に取り組んでいる。
また、異分野融合による研究開発の推進に向けては、最新の科学技術動向を把握することに加え、人間や社会の望ましい未来像を実現するための社会課題を抽出・細分化し、これらを適切に結びつけた情報基盤の整備が重要となる。
本委託業務では、先見性、戦略性を備えた国際競争力のある研究開発戦略を立案するた
め、海外の最新の研究開発動向を可視化する調査分析（米国国立科学財団〈National Science
Foundation : NSF〉の採択課題分析）を実施するとともに、海外主要国のファンディング動
向・プログラム内容に関する詳細調査を実施した。また、「バックキャスト型」分析として、人間や社会の望ましい未来像を実現するために、将来の社会課題を抽出・細分化し、社会情勢や社会的妥当性に留意しながら、これらの情報を体系的に整理する調査分析を実施した。

1.2. 委託業務の内容
1.2.1. 業務実施概要
本業務は、ⅰ）NSF が採択した研究課題内容を表す日本語キーワード（索引語等）の自動抽出と抽出したキーワードを用いた研究開発動向の分析（以下、NSF 採択課題の研究
開発動向分析）、ⅱ）海外主要国のファンディング動向・プログラム内容の調査と日本のファンディングプログラムの比較分析（以下、海外ファンディングプログラム調査）、ⅲ）
将来の社会課題の細分化による体系図の作成、ⅳ）最新の科学技術と将来の社会課題の体
系図とを結び付けた情報基盤整備に係る補助等を行った。
以下、調査項目別の概要を示す。


調査項目 1「NSF 採択課題の研究開発動向分析」では、NSF の 2 年間の採択課題（対象は 2017 年、2022 年）を対象に、研究開発課題内容を表す日本語キーワード（索引語）の自動抽出を実施した。実施にあたっては、国立研究開発法人科学技術振興機構（以下 JST）の JST シソーラスとの紐づけを図り、これまで文部科学省で1蓄積してきた NSF の採択課題データとの整合性を図った。


調査項目 2「海外ファンディングプログラム調査」では、我が国の取組との比較・分析に資する主要国のファンディングプログラムとして、米国の国立衛生研究院（The National Institute of Health: 以下、NIH）を対象に、NIH の組織概要、プログ
ラム概要、その他（政策と関連した特筆すべき事項等）を取りまとめた。



調査項目 3「将来の社会課題の細分化による体系図の作成」では、①経済活動・製造／サービス（ヒトと自然に寄り添う持続可能な経済を目指して）、②モビリティ・
ロジスティクスの持続環境（変わる「移動」、変わる「くらし」）、③ガバナンス（デジタル技術によって変わる公共的な問題解決の仕組みと担い手）の 3 テーマを対象に体系図を作成し、関連する最新科学技術との結び付けを図った。調査の実施にあたっては、科学技術や社会課題専門家による意見交換会、市民ワークショップを実施し、将来の社会課題に関する多様な意見を収集するとともに、科学技術・学術
政策研究所（以下、NISTEP）で実施された専門家アンケート結果等も参考に、ミッションを体系的に整理し、体系図に取りまとめた。



調査項目 4 では、最新の科学技術と社会課題体系図とを結び付けた情報基盤整備として、文部科学省で作成した最新の科学技術に関する情報を体系図に突合する検討を補助した。

上記の調査項目の実施にあたっては、文部科学省担当部署と協議し、分析結果の説明や体系図の内容に関する説明等を踏まえ、検討内容を深めた。

1.2.2. 委託業務の実施手順および体制（1） 検討のプロセス
本委託業務の検討プロセスは、図 1-1 のとおりである。調査項目 1 の NSF 採択課題の研究開発動向分析では、2023 年 8 月から 9 月にかけて、NSF のホームページで公開されている、2 年間（2017 年、2022 年）の採択課題をダウンロードし、採択課題の内容を表す日本語キーワード（索引語：JST シソーラス）の抽出を行うため、国立研究開発法人科学技術振興機構に依頼し、採択課題（要旨等を含む）の機械翻訳および翻訳文に対する自動索引によるキーワードの付与を実施した。索引語の種類は、JST シソーラス用語、準シ
ソーラス用語、物質索引語からなる。10 月以降、データセットを用いた分析・考察等を実施した。調査項目 2 の海外ファンディングプログラム調査は、10 月より調査の対象となるファンディングプログラム事例の選定を実施し、米国 NIH を対象に、組織概要、研究開発プログラムに関する情報収集、整理を図った。
調査項目 3 の将来の社会課題の細分化による体系図の作成に向けては、文部科学省にて選定した前述の 3 テーマを対象に、2023 年 5 月から 8 月にかけて、関連の未来洞察文
献調査（2040 年頃の将来社会を洞察した文献等を対象）を実施し、予測情報の抽出、整理を行った。8 月に予測情報に基づく体系図案（一次案）を作成し、9 月に専門家による2

テーマ別の意見交換会を実施し、予測情報を踏まえた各テーマで検討すべき、将来の社会課題、我が国で読み替えて考えるべき課題等に関する意見を収集した。これらの取組を踏
まえ、各テーマの検討範囲を整理した。市民ワークショップの参加者のリクルーティングを 10 月に実施し、市民ワークショップを 11 月に開催した。その後、市民ワークショップ
結果と、NISTEP にこれまでに実施された専門家アンケート結果を踏まえ、体系図の更新を図った。調査項目 4 の最新の科学技術と社会課題体系図の結び付けは、調査項目 3 で作成した体系図更新版をもとに、科学技術との突合の補助を行った。
上記を踏まえ、成果報告書を作成した。

分析・考察

データセット

調査項目
1

データセットの作成（JSTシソーラスとの関連付け）＊JSTにて実施（外注）

NSF採択課題
データの抽出12-1月

9月～11月

5月～8月

調査項目

主要国FAプログラム調査（対象：国立公衆研究院）
成果
報告書
作成

2

体
系
図
案

体
系
図
と
科
学
技
術
突
合

NISTEPアンケート結果

図 1-1

検討プロセス（2） 実施体制
本業務の実施にあたっては、以下のメンバーで実施した。
表 1-1 実施メンバー
氏名

所属・役職（未来工学研究所）

大竹 裕之

政策調査分析センター 主任研究員

林 隆臣

政策調査分析センター 主席研究員

田原 敬一郎

政策調査分析センター 主任研究員

安藤 二香

政策調査分析センター 主任研究員

山本 智史

政策調査分析センター 主任研究員

3

体系図更新

マクロ情報
予測情報の抽出

構造的
整理

体系図更新

リスト整理

市民ＷＳ

情報収集

＆

4

意見交換会

調査項目

選定された
将来の社会課題（テーマ）

3

Feed-back2. NSF が採択した研究課題内容を表す日本語キーワード（索引語等）の自動抽
出と、抽出したキーワードを用いた研究開発動向の分析

2.1. 調査方法
2.1.1. NSF 採択研究課題のデータ整理（1） これまでの NSF 採択研究課題の経年変化
本調査では、NSF のウェブサイトから取得できる、2017 年および 2022 年の NSF の採択課題を対象に分析を行った。
表 2-1

部局別の課題数

担当部局
略称

総課題数
2017

名称

抄録なしの件数

2022

2017

2022

BIO

Direct for Biological Sciences

1308

1145

1304

1135

CSE

Directorate for Computer and Information
Science and Engineering

2101

1987

2100

1970

ENG

Directorate for Engineering

1783

1411

1782

1405

GEO

Directorate for Geosciences

1505

1264

1494

1244

2409

2392

2404

2378

1092

752

1084

744

182

0

182

0

MPS
SBE
EHR

Directorate for Mathematical and PhysicalSciences
Directorate for Social, Behavioral andEconomic Sciences
Direct for Education and Human
Resources

TIP

Dir for Tech, Innovation, & Partnerships

692

662

689

660

O/D

Office Of the Director

228

170

220

156

EDU

Directorate for STEM Education

951

1126

950

1112

22

26

0

0

8

14

0

0

1

0

0

0

4

7

0

0

12286

10956

12209

10804

IRM
BFA
NNCO
None

Office of Information and Resource
Management
Office of Budget, Finance and AwardManagement
National Nanotechnology Coordinating
OfficeNone

総計

4分析対象の担当局については、文部科学省にて実施した 2021 年度調査の部局から一部異なり、Directorate for STEM Education がある。分析にあたっては、Direct for Education and
Human Resources ともに分析を行った。このため、分析の対象とする担当局は、BIO、
CISE、ENG、GEO、MPS、SBE、EHR/EDU、TIP、OD とした。

（2） 本調査対象年（2017 年、2022 年）の採択研究課題の分析
NSF の Web サイト 1に掲載されている、2017 年および 2022 年の NSF 採択研究課題（個票）において、研究課題のタイトルおよび内容を翻訳し、内容を表す日本語キーワード（索引語等）の自動抽出を行った。
本調査分析では、調査結果を一覧表に整理するとともに、抽出された日本語キーワード（索引語等）数の伸び率等の情報を活用し、新興・融合研究領域の把握につながる研究開
発動向の分析を実施した。調査対象データは次のとおりである。なお、2017 年の個票には3 件の重複データがあったため（バックアップ用と思われる）それらを除いた件数にな
る。
表 2-2

対象課題

分析対象課題数

課題総数

ダウンロード時の最新更新日

2017 年採択課題

12,286 件

2023 年 7 月 21 日時点

2022 年採択課題

10,956 件

2023 年 7 月 21 日時点

上記課題のうち、ダウンロードされた個票の中で英文抄録（Abstract Narration）が空欄の課題を除外した課題を分析対象課題とし、英文課題（Award Title）および英文抄録の機械翻訳と翻訳された抄録文をキーとした自動索引を実施した。翻訳および自動索引の処理を実施した課題件数は以下のとおりとなる。
表 2-3

対象課題

スクリーニング後の分析対象課題件数

課題総数

翻訳および自動索引対象数

2017 年採択課題

12,286 件

12,209 件

2022 年採択課題

10,956 件

10,804 件

2.1.2. 研究開発動向分析
各局の課題に紐づいている、日本語キーワード（JST シソーラスおよび準シソーラス）（以下、キーワード）を用いて、定性分析を実施した。

1

https://www.nsf.gov/awardsearch/download.jsp

5

（1） キーワード分析
キーワード分析にあたっては、2017 年、2022 年のキーワード出現数を把握し、各年の課題毎のキーワード出現率を算出した。一課題当たりのキーワード出現率の計算は、過去年度に実施されたのと同じ計算方式を用いて行った。（2017 年と 2022 年の割合差を算出しランキング方式で整理）。
なお、出現数、出現率、割合差は以下のとおりとしている。
・出現数 ＝ 年度のキーワードの登場数
・出現率 ＝ （年度のキーワードの登場数÷年度の課題数）×100
・割合差 ＝ 2022 年の割合（出現率） - 2017 年の割合（出現率）
また、2021 年度調査と同様に、2017 年には登場せず、2022 年にのみ登場したキーワードを抽出し、ランキング方式で整理した。

（2） 共起ネットワーク分析
2021 年度と同様に KH Coder 2を用いたキーワードをキーにした共起ネットワーク図を作成し、各局が採用した課題の研究動向を調査した。分析に必要な条件については、過去年度と同じ条件を採用した。
表 2-4

KH Coder による分析条件

分析条件

設定

言語

英語（Snowball stemmer）

前処理

使用しない語の設定（ストップワードの設定）

共起ネットワーク作成時に利用される語の数

300 に近くなるよう、最小出現数を適宜調整描画する共起関係利用される語がより多く登場するように上位の数値を適宜調（edge）の選択

整

プロットサイズ800（3） 相関分析
2021 年度調査と同様に KH Coder を用いて、2017 年と 2022 年に出現したキーワードの違いを把握するための年別相関分析を実施した。分析に必要な条件は、前述の共起ネット
ワークと同様の条件を用いている。

2

https://khcoder.net/
6

2.2. 調査結果
2.2.1. NSF 採択研究課題のデータ整理（1） 2017 年課題について
2017 年課題における分析対象課題数は 12,209 件となった。局別課題支援件数では、
MPS が 2,404 件と最も多く、次いで CSE が 2,100 件、ENG が 1,782 件と続いている。

220, 2%689, 6%1304, 11%1132, 9%
BIO
CSE
ENG
GEO

2100, 17%1084, 9%MPS
SBE
EHR/EDU

2404, 20%

1782, 14%

TIP
OD

1494, 12%

図 2-1

局別分析対象課題数

1100
981

1000
900
801

524

図 2-2

局内部門別分析対象課題数

7

EHR/EDU

TIP

OD

OISE

DRL

DGE

SES

SBE

TI

MPS

59

20
SMA

NCSE

PHY

2

OMA

DMS

DMR

AST

4

161

146

OIA

GEO

RISE

EAR

AGS

EEC

EFMA

ECCS

CBET

IIS

OAC

CNS

CCF

MCB

EF

IOS

DBI

DEB

CMMI

ENG

OPP

5

0

CSE

135150

57

29

17

BIO

251
192

172

164

200
100

288

264

221

CHE

327

325

300

425
337

EES

338

OCE

400

471
419

445

435

414

ICER

500

565

522

HRD

611

600

689

642
601

DUE

700

BCS

800

局別の課題支援種類数では、全ての局で Grant を 90%以上採用している。なお、Grantにはさらにいくつかの種類があり、その内訳は図 2-4 のとおりである。
100%
90%

0.8%
10

0.4%
8

0.2%
4

0.5%
8

0.7%
17

0.0%
0

0.1%
1

0.4%
3

99.2%
1,298

99.6%
2,093

99.8%
1,779

99.5%
1,497

99.3%
2,392

100.0%
1,092

99.9%
1,132

99.6%
689

BIO

CSE

ENG

GEO

MPS

SBE

EHR/EDU

TIP

Grant

CoopAgrmnt

6.6%
15

80%
70%
60%
50%
40%

93.4%
213

30%
20%
10%
0%

図 2-3

OD

局別分析対象課題の支援種類の割合

表 2-5

NSF による主な支援方法

支援方法

概要

Grant
（グラント）

一般に研究者が提案する研究計画に対し柔軟に資金を配分する。多くの場合は、NSF 共通の評価手法（メリットレビュー）を通じて決定され、1～5 年の期間支援が行われる。支援を受ける研究においては、その使用に対する裁量が付与される。

Cooperative
Agreements（連携協定）

対象となるプロジェクトの実施期間中に、NSF による一定の関与を必要とする場合のメカニズムで、具体的には、制度改革の取組
み、研究センター、政策研究、大規模なカリキュラムプロジェク
ト、マルチユーザー施設、複雑な下請けを伴うプロジェクト、大学内の主要施設の建設または運営、大規模な機器開発等に用いられる。

出典：海外調査報告書 科学技術・イノベーション動向報告 米国編、国立研究開発法人科学技術振興機構 研究開発戦略センター（2022 年 3 月）および Budget Request to Congress,
NSF、Grant Policy Manual NSF 05-131,NSF（2005 年 7 月）より作成．

8

4.2%
54

100%
90%

23.9%
309

80%

21.1%
441

5.6%
99

1.2%
18
25.5%
379

70%

2.1%
51

38.3%
915

2.8%
30

5.7%
65

14.1%
153

3.9%
27

16.4%
186
69.8%
143

60%
50%
40%

71.9%
931

30%

78.9%
1,651

94.4%
1,679

73.3%
1,089

83.1%
901

77.8%
880

59.5%
1,421

96.1%
659
6.8%
14

20%

23.4%
48

10%
0%

BIO

CSE

ENG

GEO

MPS

Standard Grant

Continuing Grant

Fellowship AwardInteragency Agreement

図 2-4

SBE

EHR/EDU

TIP

OD

Contract Interagency Agreement

局別分析対象課題の Grant 支援の内訳
表 2-6

Grant の定義について

Grant 定義

概要

Standard Grant

NSF が特定の期間、特定のレベルの支援を提供することに同意し、別の提案書を提出しない限り、NSF が将来の追加支援を行う意図を明言しないタイプのグラント

Continuing Grant

NSF が最初の特定期間（通常は 1 年間）に特定のレベルの支援を提供することに同意し、資金が利用可能で、達成された結果が更なる支援を必要とする場合、追加の期間のプロジェクト支援を提供する意図を表明するタイプのグラント

Fellowship Award

NSF が支援する科学、技術、工学、数学の分野で、米国の公認機関において研究ベースの修士号および博士号を取得しようとしている優れた大学院生を表彰・支援するプログラム

各局の課題支援種類別支援額は次のとおりである。Grant の支援額は、HER/EDU が 13
億 5534 万ドルと最も多く、次いで CSE が 8 億 6958 万ドル、MPS が 7 億 9993 万ドルとなっている。Cooperative Agreement の支援額は、GEO が 12 億 4874 万ドルと最も多く、次いで MPS が 5 億 8627 万ドル、BIO が 4 億 6272 万ドルとなっている。

9

単位：Million dollars

1,600.00
1,355.34

1,400.00

1,248.74

1,200.00
1,000.00

869.58799.93800.00600.00602.12592.67586.27579.25462.72400.00224.08CSE

ENGContinuing Grant

GEO

Contract Interagency Agreement

図 2-5

MPS

SBE

Fellowship Award

EHR/EDU

Interagency Agreement

Grant

CoopAgrmnt

76.73

CoopAgrmnt

CoopAgrmnt

Grant

CoopAgrmnt

Grant

CoopAgrmnt

Grant

CoopAgrmnt

Grant

CoopAgrmnt

Grant

CoopAgrmnt

Grant
BIO

Standard Grant

13.24

4.90

0.00

182.93

Grant

20.67

0.00

CoopAgrmnt

40.59

211.85Grant

200.00TIP

OD

Cooperative Agreement

総計

局別支援種類別支援額およびその内訳（2） 2022 年課題について
2022 年課題における分析対象課題数は 10,804 件となった。局別課題支援件数では、
MPS が 2,378 件と最も多く、次いで CSE が 1,970 件、ENG が 1,405 件と続いている。

660, 6%

156, 1%1135, 11%1112, 10%
BIO
CSE
ENG
1970, 18%

744, 7%

GEO
MPS
SBE
EHR/EDU

2378, 22%1405, 13%TIP
OD

1244, 12%

図 2-6

局別分析対象課題数

10

1000
904

900

835

800
700
586

600
510

484
427
380

230

ENG

GEO

図 2-7

MPS

SBE

EHR/EDU

TIP

OIA

BCS

PHY

DMS

DMR

AST

CHE

RISE

OPP

EAR

OCE

AGS

EEC

EFMA

ECCS

CBET

CMMI

IIS

OAC

CNS

CCF

EF

IOS

DBI

DEB

MCB

CSE

TI

4

0

BIO

74 84 72

76
12

OISE

91
32

13

EES

128

ITE

153

100

205

166

DRL

200

230

DUE

211

281

271

253

DGE

308

264

383

348

SES

296

300

400
349

SMA

400 351

NCSE

453

429

OMA

500

511

OD

局内部門別分析対象課題数

局別の課題支援種類数では、OD、TIP を除く局で Grant を 99%以上採用している。な
お、Grant にはさらにいくつかの種類があり、その内訳は図 2-9 のとおりである。

100%
90%

0.4%
5

0.4%
7

0.2%
3

0.6%
7

0.3%
8

0.0%
0

0.9%
10

99.6%
1,130

99.6%
1,963

99.8%
1,402

99.4%
1,237

99.7%
2,370

100.0%
744

99.1%
1,102

BIO

CSE

ENG

GEO

MPS

SBE

EHR/EDU

Grant

CoopAgrmnt

13.8%
91

10.3%
16

86.2%
569

89.7%
140

TIP

OD

80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

図 2-8

局別分析対象課題の支援種類の割合

11

100%
90%
80%
70%

0.8%
15

9.8%
111

2.3%
29
16.3%
229

23.1%
454

24.5%
277

19.7%
244

4.3%
101

3.4%
25
11.0%
82

28.3%
670

0.2%
1

6.9%
76

9.3%
13

24.5%
270

60%
50%
40%
30%

83.7%
1,173

76.1%
1,494

65.7%
742

77.9%
964

99.8%
568

85.6%
637

67.5%
1,599

68.6%
756

90.7%
127

20%
10%
0%

BIO

CSE

ENG

GEO

MPS

SBE

Standard Grant

Continuing Grant

Fellowship AwardInteragency Agreement

図 2-9

EHR/EDU

TIP

OD

Contract Interagency Agreement

局別分析対象課題の Grant 支援の内訳

各局の課題支援種類別支援額は次のとおり。各局の支援額を支援種類別にみると次のとおり。Grant の支援額は、MPS が 23 億 7000 万ドルと最も多く、次いで CSE が 19 億 6300
万ドル、ENG が 14 億 0200 万ドルとなっている。Cooperative Agreement の支援額は、TIPが 9100 万ドルと最も多く、次いで OD が 1600 万ドルとなっている。
単位：Million dollars

2,600.00

2,370.00

2,400.00
2,200.00

1,963.00

2,000.00
1,800.00
1,600.00

1,402.00

1,400.00

1,237.00

1,130.00

1,102.00

1,000.00

744.00800.00569.00400.00

BIO
Standard Grant

CSE

ENG

Continuing Grant

GEO

Contract Interagency Agreement

図 2-10MPS
Fellowship Award

SBE

EHR/EDU

Interagency Agreement

140.00CoopAgrmnt

CoopAgrmnt

Grant

CoopAgrmnt

Grant

CoopAgrmnt

Grant

CoopAgrmnt

Grant

CoopAgrmnt

Grant

Grant

CoopAgrmnt

0.00

91.00

10.00

0.00

Grant

8.00

7.00

3.00

CoopAgrmnt

7.00

5.00

Grant

200.0016.00

CoopAgrmnt

600.00Grant

1,200.00

TIP

OD

Cooperative Agreement

総計

局別支援種類別支援額およびその内訳

2.2.2. 研究開発動向分析
NSF が採用した課題に紐づいている、JST シソーラスおよび準シソーラスを合わせたもの（キーワード）についてキーワード分析および共起ネットワーク分析を実施した。
12

（1） キーワード分析
2021 年度調査と同様に、2017 年と 2022 年に登場するシソーラス・準シソーラス・物質
索引語（キーワード）の割合差の大きなもの 20 語を抽出した。抽出されたキーワードは昨年度（2018-2021）に比べ新規に登場したものは 6 つのキーワードであり、“技術教育”と“有効性”が 20 位以内に登場していない。ランク上位に該当するキーワードについては、割合差が大きくなっている。2022 年に新たに登場したキーワードは 2021 年同様に新型コロナウイルス感染症を示す“COVID-19”、“SARS-CoV-2”が登場した。それ以外では“脱炭素”、“グラフニューラルネットワーク”が上位に入っている。
表 2-7 NSF が採用した課題のキーワード分析
Rank キーワード

課題当たり
の割合差
Rank キーワード（ポイント）

課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たに出現したの割合差
キーワード（2022年の出現率）（ポイント）

1 機械学習6.6

データサイエンス
10 (*)

2.8

1 ＣＯＶＩＤ‐１９2.2%

2 人工知能5.3

12 大学生

2.7

2 脱炭素

0.5%

3 コミュニティ

5.2

13 汎発流行性

2.4

3 グラフニューラルネットワーク

0.4%

4 労働力

4.6

14 ＣＯＶＩＤ‐１９

2.2

第６世代移動通信システム

0.3%

5 気候変動4.3

15 プロジェクトチーム

2.1

ＳＡＲＳ‐ＣｏＶ‐２

0.3%

公平性

3.6

16 データ駆動(*)

2.0

気候

3.6

17 利害関係者

1.9

中間表現【計算機プログラム】

0.1%

学習

3.5

レジリエンス (*)

1.7

優先汚染物質0.1%

ＳＴＥＭ教育3.5

労働者 (*)

1.7

10 プロジェクト (*)

2.8

20 リーダシップ (*)

1.6

6
8

18

4

5 メタ学習

60.2%

有機金属化学

0.1%

スコーピング

0.1%

注）課題当たりの割合差（ポイント）
・課題当たりの割合＝（年度のキーワードの登場数÷年度の課題数）×100
・割合差＝2022 年の割合 - 2017 年の割合

各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、上位 8 まではほぼ同様の結果となった。2022 年に新たに上位に登場したキーワードとしては、“労働力”、“機械学習”があげられる。また、2017 年に 20 位以内にあった“応用プログラム”、“女性”は 2022 年には上位 20 位内には登場していない。ちなみに、“機械学習”は 2017 年では 63 番目に登場する。

13

表 2-8

各年登場キーワードの上位

2017年

2022年

Rank

キーワード

Rank

登場数

キーワード

登場数

1 コミュニティ

3,389

1 コミュニティ

3,561

2 相互作用2,988

2 相互作用

2,540

3 教育

2,614

3 教育

2,461

4 大学院生2,304

4 プロジェクト

2,222

5 プロジェクト

2,164

5 大学生

2,174

6 大学生

2,122

6 大学院生2,039

7 アウトリーチ

1,980

7 アウトリーチ

1,912

8 ネットワーク

1,595

8 ネットワーク

1,419

9 境界領域

1,515

9 労働力

1,415

10 研究

1,502

10 学習

1,391

11 キャラクタリゼーション

1,451

11 研究

1,349

12 大学

1,373

12 境界領域

1,245

13 アルゴリズム

1,261

13 キャラクタリゼーション

1,240

14 インフラストラクチャー

1,172

14 大学

1,237

15 学生

1,167

15 機械学習

1,171

16 学習

1,139

16 インフラストラクチャー

1,154

17 最適化

1,122

17 アルゴリズム

1,151

応用プログラム

1,072

18 学生

1,085

女性

1,072

19 カリキュラム

1,083

1,058

20 最適化1,036

18

19 カリキュラム（2） 共起ネットワークによる相関分析
KH Coder にて、言語は英語、構造解析は snowball stemmer を用いた、共起ネットワークの 2 カ年間の相関分析を実施した。
相関分析では KH Coder の抽出語・共起ネットワークにおいて「共起パターンの変化を探る（相関）」を用いて、2017 年と 2022 年における共起関係の数の変化を分析している。
なお、共起ネットワークの作成において、分析に使用しない語（ストップワード）を以
下のとおり設定している。
表 2-9 ストップワードの一覧
コミュニティ

オンライン

キャラクタリゼーション

相互作用

少数民族

市民

教育

教育者

高校生

大学生

有効性

夏

大学院生

ＳＴＥＭ教育境界領域

教職員ネットワーク

高品質

労働力

プロジェクトチーム

カリキュラム実習指導者

女性

アウトリーチ14

年別のキーワード相関分析結果は、図 2-11 のとおりである。人工知能や機械学習、気候変動、や教育に関するキーワードが出現数も多くかつ共起関係も 2017 年から 2022 年にかけて増加傾向を示している。特に、他の共起関係とは異なり、機械学習については前述のとおり 2017 年の出現数が少なく 2022 年に頻出するキーワードとなっており、2022 年に人工知能に関わる研究テーマが増加したと考えることができる。

図 2-11

NSF が採用した課題の相関分析

注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：340／利用される語の数：293／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワ
ード：設定／プロットされた語の数：172）

NSF の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。2022 年にはコンピュータサイエンスの群において、“人工知能”や“深層学習”、“ニューラルネットワーク”というキーワードが出現している。また、ネットワーク
技術に関する共起関係は、2022 年にはワイヤレス技術に関するキーワードがクローズアッ
プされる結果となっている。ロボット工学に関する共起関係においては、“自動車”が新たに出現している。新たに出現した共起関係としては“COVID-19”等の新型コロナウイ
ルス感染症に関するものが出現している。

15

図 2-12

NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析（3） 各部門別の結果
各部門の結果については、次のとおりである。
① BIO（生物科学局）

BIO に関するキーワードについて、2017 年と 2022 年の間で課題当たりの割合差が大きなものの上位は地球温暖化に関するキーワードである”気候変動”、“気候”であった。
“気候変動”にかんしては、2018 年と 2021 年の間と同じ結果になっている。2022 年に新たに登場したキーワードは新型コロナウイルス感染症に関するキーワードである“COVID-19”、“SARS-CoV-2“であった。“COVID-19”については 2017 年と 2021 年の間の比較と同様である。

16

表 2-10
Rank キーワード

NSF が採用した課題のキーワード分析（BIO）
課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たに出の割合差現したキーワード（2022年の出現率）（ポイント）

課題当たりの割合差
Rank キーワード（ポイント）

1 気候変動11.4

11 温暖化

3.9

1 ＣＯＶＩＤ‐１９

2.1%

2 気候

11.2

12 ゲノム

3.8

2 衛生

2.0%

3 ネットワーク

5.9

13 生態系

3.8

3 公共政策

1.3%

4 コミュニティ

5.1

14 惑星

3.7

完新世

1.0%

5 生物多様性

4.3

15 専門知識

3.6

銀行

1.0%

6 データサイエンス

4.1

16 単一細胞

3.6

7 形質

4.1

17 環境変化

3.5

8 表現型

4.1

18 労働力

3.3

9 生態学

4.1

19 機械学習

3.2

10 地球

3.9

20 レジリエンス

3.2

4

ＳＡＲＳ‐ＣｏＶ‐２
6
ガーナ共和国

0.9%

ＥＤＧＥ
8
再調査

0.8%

0.9%
0.8%

アクトミオシン

0.7%

エネルギーフロー

0.7%
0.7%

プログラムパッケージ

0.7%

活性部位
9

0.7%

環境システム

0.7%

環境正義

0.7%

材料

0.7%

水文気候

0.7%

地球観測

0.7%

転写後修飾

BIO における各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、上位においては大きな違いは見られない。両者の違いは、2017 年の“タンパク質”、“キャラクタリゼーショ
ン”、“植物”は 2022 年には上位 20 には登場せず、2022 年には新たに地球温暖化に関するキーワードである“気候”、“気候変動”が登場している。また、遺伝学に関するキーワードである“表現型”も登場している。
表 2-11

各年度登場キーワードの上位（BIO）

2017年

2022年

Rank

キーワード

Rank

登場数

キーワード

登場数

1 コミュニティ

452

1 コミュニティ

451

2 相互作用449

2 相互作用

425

3 大学生

372

3 生態学

362

4 生態学

363

4 ゲノム

296

5 遺伝

349

5 大学生

269

6 遺伝子

337

6 遺伝

257

7 アウトリーチ

332

7 形質

240

8 大学院生

305

8 遺伝子

233

9 ゲノム

290

9 大学院生

232

10 教育

276

10 ヒト

225

11 ヒト

254

11 アウトリーチ

224

12 タンパク質

230

12 生物多様性

221

13 形質

222

13 気候

220

生物学

212

14 ネットワーク

219

キャラクタリゼーション

212

15 生態系214

16 個体群210

16 気候変動

213

17 植物

205

17 個体群212

18 生物多様性

198

18 教育

211

19 生態系

196

19 生物学201

20 ネットワーク

175

20 表現型

198

14

17

年別のキーワード相関分析結果については、前述の登場キーワードの傾向と同様に、気候変動や生物多様性に関するキーワードやデータサイエンス等の共起関係は増加傾向を示している。特に、“気候”、“気候変動”については出現する課題数が 2017 年から 2022 年
で大きく変化（2022 年に 20 位以内登場）し、課題当たりの割合差が大きく変化している
ことに示されるように、当該研究テーマが大きく増加していることを示している。
なお、2017 年と 2022 年の課題数はそれぞれ 1304 件と 1135 件となっている。

図 2-13 NSF が採用した課題の相関分析（BIO）
注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：47／利用される語の数：298／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワ
ード：設定／プロットされた語の数：167）

BIO の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。
2017 年に分子生物学として共起関係にあった共起関係は、2022 年には“遺伝子”、“ゲノム”、“表現型”により構成される関係と、
“DNA”
、
“RNA”
、“生物科学分野”等により構成される関係に分かれていることが確認できる。同様に、2017 年に気候変動・生態学として共起関係にあった共起関係は、“生態学”、“生物多様性”、“気候変動”等により構成される関係と、“干ばつ”、“レジリエンス”、“弾性”により構成される関係へと分かれていることが確認できる。

18

また、2022 年に新たに確認できる関係としては、新型コロナウイルス感染症や生化学に関するものが出現している。

図 2-14

NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析（BIO）② CISE（コンピューター・情報科学・工学局）

CISE に関するキーワードについて、2017 年と 2022 年の間で課題当たりの割合差が大きなものは、人工知能技術に関するキーワードである“機械学習”、“人工知能”、“学習アルゴリズム”となっている。また、これらに関する“深層学習”も上位に入っている。これは、過去の調査結果とほぼ同じような結果となっている。課題当たりの割合差の大きなキーワードの上位 20 位以内のキーワードについては、情報通信技術に関する“オープンソース”、“データ駆動”、“情報科学”等、人工知能技術に加え半数を占めている。2022 年に新たに登場したキーワードとしては、新型コロナウイルス感染症に関するキーワードである“COVID-19”人工知能技術に関するキーワードである“グラフニューラルネットワー
ク”、“連合学習”、“メタ学習”が見られる。また、その大半は情報通信技術に関するもの
である。

19

表 2-12
Rank キーワード
1 機械学習NSF が採用した課題のキーワード分析（CISE）
課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たにの割合差出現したキーワード（2022年の出現率）（ポイント）

課題当たりの割合差
Rank キーワード（ポイント）
12.6

2 人工知能

12.1

3 学習

9.4

4 コミュニティ

6.9

5 労働力

4.2

6 プロジェクト

4.0

7 推力

11 オープンソース

12

3.3

1 ＣＯＶＩＤ‐１９

2.0%

データ駆動

3.1

グラフニューラル
2
ネットワーク

1.2%

公平性

3.1

深層学習

3.0

脆弱性

オープンサイエンス

1.1%

第６世代移動通信シ
ステム

1.1%

3.0

薬局方

1.1%

14 情報科学

2.9

6 連合学習

1.0%

3.9

エンドツーエンド方
15
式

2.8

メタ学習

0.8%

8 教育

3.8

16 学習アルゴリズム

2.7

中間表現【計算機プ
ログラム】

0.8%

9 プロジェクトチーム

3.6

ディジタル方式

2.6

カーボンフットプリ
ント

0.7%

10 プライバシー

3.5

自動化

2.6

学習プログラム

0.7%

量子回路

0.7%

13

17

3

7

9

CISE における各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、情報通信技術に関するものが大半を占めている。前述の結果にあるとおり“機械学習”が大きく増加していることが見て取れる。2017 年に 20 位以内に登場した“システム”、“境界領域”、“計算機アーキテクチャ”は 2022 年には 20 位以内には登場していない。また、2022 年に新たに 20
位以内に登場したキーワードは“学習”、“人工知能”、“ロバスト性”がある。

20

表 2-13

各年度登場キーワードの上位（CISE）

2017年
Rank

2022年
キーワード

Rank

登場数

キーワード

登場数

1 アルゴリズム668

1 コミュニティ

713

2 応用プログラム

632

2 応用プログラム

573

3 コミュニティ

616

3 アルゴリズム572

4 ソフトウェア474

4 機械学習546

5 相互作用458

5 ソフトウェア451

6 ネットワーク

453

教育

424

プロジェクト424

373

8 ネットワーク410

9 プロジェクト

369

9 学習

399

10 インフラストラクチャー

346

10 相互作用387

11 計算機科学

342

11 セキュリティ

369

12 セキュリティ

339

12 インフラストラクチャー

356

13 データ327

13 データ313

14 機械学習318

14 最適化310

15 ハードウェア

304

15 ハードウェア

308

16 コンピュータ

301

16 人工知能306

17 システム295

17 アウトリーチ

303

18 アウトリーチ

292

18 計算機科学

296

19 境界領域284

19 ロバスト性281

272

20 コンピュータ

277

7 最適化
8 教育

20 計算機アーキテクチャ

6374

年別のキーワード相関分析結果については、前述の登場キーワードの傾向と同様に人工知能に関するキーワードの共起関係が 2017 年と 2022 年の間で増加傾向にあることを示している。特に人工知能に関するキーワードでは、人工知能で生じている問題に関するキー
ワードである“公平性”、“バイアス”、“学習モデル”というキーワードが出現数が少ないながら共起関係は増加傾向を示していることが見て取れる。逆に、“データ解析”や“ビッグデータ”の共起関係は減少傾向にあることを示している。なお、モバイル通信技術に関するキーワードである、“携帯電話”、“スマートフォン”等の共起関係は減少傾向を示しているが、関連技術である“第 5 世代移動通信システム”の共起関係は増加傾向にある
ことを示している。

21

図 2-15

NSF が採用した課題の相関分析（CISE）

注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：64／利用される語の数：293／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワ
ード：設定／プロットされた語の数：183）

CISE の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。前述の 2022 年に新たに登場したキーワードで量子コンピューティングに関する“量子回路”が確認されたが、共起ネットワーク上でも量子コンピューティングに関する“量子計算”が確認された。また、地球科学、新型コロナウイルス感染症に関する共起関係が出現している。ワイヤレス技術に関しては、2017 年にはワイヤレス技術に関する共起関係とモバイル技術に関する共起関係に分かれて出現していたが、2022 年においては、ワイヤレス技術の共起関係にまとまって出現している。さらに、新たなキーワードとして“第 5 世代移動通信システム”が確認された。前述の新たなキーワードではさらにこの先の技術である“第 6 世代移動通信システム”が登場しているが、共起上は出現数が最小出現数に満たなかった（出現 22 件）ため、共起ネットワーク上には登場していない。

22

図 2-16

NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析（CISE）③ ENG（工学局）

ENG に関するキーワードについて、2017 年と 2022 年の間で課題当たりの割合差がもっとも大きなものは人工知能技術に関するキーワードである“機械学習”であった。さらに、“人工知能”も 5 位に入っている。また、データサイエンスに関するキーワードとして、“データ駆動”、“データサイエンス”が見られる。その他、“気候変動”
、
“ロボッ
ト”
、
“半導体”等が上位に見られる。2022 年に新たに出現したキーワードとしては、新型
コロナウイルス感染症に関するキーワードである“汎発流行性”、“COVID-19”、“SARSCoV-2”、地球温暖化に関するキーワードである“脱炭素”、ワイヤレス技術に関するキー
ワードである“第 6 世代移動通信システム”等が上位に入っている。

23

表 2-14
Rank キーワード

NSF が採用した課題のキーワード分析（ENG）
課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たにの割合差出現したキーワード（2022年の出現率）（ポイント）

課題当たりの割合差
Rank キーワード（ポイント）

1 機械学習

11.3

11 補助金3.7

1 汎発流行性

2.4%

2 労働力

7.3

12 教育活動

3.5

2 ＣＯＶＩＤ‐１９

1.9%

3 学習

7.1

13 データサイエンス

2.9

3 脱炭素

1.4%

4 アウトリーチ

6.6

14 ロボット2.9

5 人工知能6.2

15 インタフェイス

2.8

6 コミュニティ

5.5

16 学際的研究

2.8

野火

0.9%

7 気候変動5.4

17 アルゴリズム

2.8

ＡＩ技術

0.8%

8 データ駆動

4.8

18 実時間2.7

第６世代移動通信シ
ステム

0.8%

9 プロジェクト

4.4

19 半導体

2.6

土壌の健康

0.8%

10 公平性

4.3

20 相互作用2.5

優先汚染物質0.8%

ＳＡＲＳ‐ＣｏＶ‐
２
4 建設労働者

5

0.9%
0.9%

ENG における各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、上位については大きな変化は見られない。両者の違いは、2017 年の“センサー”、“モデリング”、“高校生”、“システム”は 2022 年には上位 20 位には登場せず、2022 年には新たに人工知能技術に関するキーワードである“機械学習”、その他“労働力”、“学習”、“アルゴリズム”が新たに 20 位以内に登場している。
表 2-15 各年度登場キーワードの上位（ENG）
2022年

2017年
Rank

キーワード

Rank

登場数

キーワード

登場数

1 アウトリーチ462

1 アウトリーチ457

2 相互作用435

2 コミュニティ

387

3 教育

424

3 相互作用378

4 コミュニティ

393

4 教育

366

5 キャラクタリゼーション

376

5 大学生

299

6 大学院生356

6 キャラクタリゼーション

286

7 大学生

341

7 大学院生

270

8 最適化

308

8 最適化

261

9 境界領域

306

9 境界領域

238

10 女性

230

10 労働力218

11 ネットワーク

225

11 プロジェクト

205

12 インフラストラクチャー

220

12 インフラストラクチャー

202

13 電力

207

13 機械学習193

14 ロバスト性

204

14 学習

185

15 センサ

183

15 電力

181

16 プロジェクト

182

16 ネットワーク

176

カリキュラム181

17 ロバスト性

164

17 モデリング181

18 アルゴリズム

160

19 高校生

170

19 女性

158

20 システム169

20 カリキュラム

149

24

年別のキーワード相関分析結果については、キーワード分析において確認された人工知能技術に関するキーワードである“機械学習”、“人工知能”や、データサイエンスに関するキーワードである“データ駆動”、“データサイエンス”、ロボット工学に関するキーワードである“ロボット”、“ロボット工学”、気候変動に関するキーワードである“気候変動”、“気候”が 2017 年と 2022 年の間で共起関係は増加傾向にあることを示していた。なお、2017 年と 2022 年の課題数はそれぞれ、1782 件と 1405 件であった。

図 2-17

NSF が採用した課題の相関分析（ENG）

注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：54／利用される語の数：301／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワ
ード：設定／プロットされた語の数：210）

ENG の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。前述の 2022 年に新たに出現したキーワードの“汎発流行性”、“COVID-19”
は新型コロナウイルス感染症に関する共起関係として医学・組織生物学の隣接領域において出現している。また、新たに出現した“脱炭素”は、共起ネットワーク上は登場していないが、変化の大きかった気候変動とその関連共起関係が新たに出現している。2017 年にセンサーと半導体は異なる共起ネットワークとして出現していたが、2022 年では同じ共起
ネットワーク上に出現することとなった。その他新たに出現した共起関係としては量子コ
ンピューティングがある。

25

図 2-18： NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析（ENG）④ GEO（地球科学局）

GEO に関するキーワードについて、2017 年と 2022 年の間で課題当たりの割合差が大きなものの上位は、地球温暖化に関わる“気候変動”、“気候”、“温暖化”であった。加えて、“地球科学”、“洪水”、“二酸化炭素”が 20 位以内に出現した。その他、人工知能技術に関するキーワードである“機械学習”が上位に出現している。また、2022 年に新たに出現したキーワードでは、人工知能技術に関するキーワードである“機械学習”、“深層学習”がある。これらは、2 カ年間の課題当たりの割合差が大きなものとしても出現していることから、数多く出現していることが伺える。その他、環境分野に関するキーワードである“気候順応”、“湖水位”が上位に入った。

26

表 2-16
Rank キーワード

NSF が採用した課題のキーワード分析（GEO）

課題当たり
の割合差
Rank キーワード（ポイント）

1 気候変動

9.6

11 磁場

2 気候

8.8

12

3 温暖化

4.7

4 コミュニティ

4.6

5 地球科学

4.4

6 機械学習4.3

7 シミュレーション

3.9

8 地球温暖化

3.4

9 レジリエンス

3.1

10 地球

3.0

13

15

17

19

課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たにの割合差出現したキーワード（2022年の出現率）（ポイント）
2.9

1 機械学習4.3%

インフラストラク
チャー

2.8

2 社会システム

1.9%

利害関係者

2.7

3 深層学習

1.1%

多様化

2.7

4 産業革命

1.0%

洪水

2.6

気候順応

0.9%

二酸化炭素

2.6

湖水位

0.9%

公平性

2.5

ガス放出

0.7%

コンピュータモデル

2.5

ベンド

0.7%

セキュリティ

2.3

モデル比較

0.7%

ハザード

2.3

混合層深さ

0.7%

電力系統

0.7%

風車

0.7%

5

7

GEO における各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、上位については順位の入れ替わりはあるものの出現するキーワードの変化は見られない。両者の違いは、2017年に出現した“地質”、“沿岸”、“境界領域”が 2022 年には 20 位内には出現せず、“温暖化”、“プロジェクト”、“地震”が 2022 年に新たに出現することとなった。
表 2-17

各年度登場キーワードの上位（GEO）

2017年

2022年
キーワード

Rank

登場数

キーワード

Rank

登場数

1 海洋

609

1 コミュニティ

509

2 地球

557

2 地球

501

3 コミュニティ

543

3 海洋

500

4 相互作用

387

4 気候

415

5 大学院生378

5 大学院生

338

6 気候

367

6 気候変動325

7 アウトリーチ318

7 相互作用

292

8 大学生

285

8 大学生

263

9 教育

270

9 アウトリーチ

261

10 気候変動

247

10 教育

241

11 生態系214

11 地球科学229

12 地球科学209

12 生態系

177

13 地質

194

13 堆積物176

14 海洋学191

14 海洋学174

15 堆積物

190

15

キャラクタリゼーション

168

温暖化

168

キャラクタリゼーション

187

高分解能

187

17 高分解能

157

18 沿岸

185

18 岩石

152

19 境界領域

180

19 プロジェクト

150

20 岩石

178

20 地震

143

16

27

年別のキーワード相関分析結果については、キーワード分析において確認された気候変動や地球温暖化に関するキーワードである“気候変動”、“温暖化”、“気候”を含む共起関係は増加傾向にあることを示している。また、キーワード分析に出現した“洪水”といった自然災害に関する共起関係も増加傾向にあることを示している。なお、2017 年と 2022
年の課題数はそれぞれ、1494 件と 1244 件であった。

図 2-19

NSF が採用した課題の相関分析（GEO）

注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：61／利用される語の数：299／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワ
ード：設定／プロットされた語の数：194）

GEO の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。前述の 2022 年に新たに出現したキーワードのうち上位にあった“機械学習”、“深層学習”を含む共起関係は確認できなかった。気象学に関する共起関係は 2017
年には一つの関係として確認できたが、2022 年においては複数の共起関係に分かれて出現することが確認された。

28

図 2-20

NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析（GEO）⑤ MPS（数学局）

MPS に関するキーワードについて、2017 年と 2022 年の間で課題当たりの割合差が大きなものの上位は人材育成に関するキーワードである“大学院生”、“大学生”、“アウトリーチ”、“労働力”、“ポストドクター”であった。また、人工知能技術である“機械学習”、“人工知能”、また、情報処技術に関する“データサイエンス”、“最適化”、“ロバスト性”が上位に入っている。2022 年に新たに出現したキーワードはとしては、新型コロナウ
イルス感染症に関するキーワードである“汎発流行性”、“COVID-19”が上位に入った。
表 2-18
Rank キーワード

NSF が採用した課題のキーワード分析（MPS）

課題当たり
の割合差
Rank キーワード（ポイント）

課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たにの割合差出現したキーワード（2022年の出現率）（ポイント）

1 大学院生

7.1

11 スペクトル

2.4

1 Ｗｉｎｄｏｗｓ

2.4%

2 大学生

5.1

12 ロバスト性

2.2

2 汎発流行性

1.1%

3 機械学習4.8

アメリカ合衆国

2.1

3 ＣＯＶＩＤ‐１９

1.0%

4 アウトリーチ

4.5

高次元

2.1

スペクトル共用

0.7%

5 労働力

3.5

15 スポンサ

1.9

現場試験

0.7%

触媒

1.8

無線システム

0.6%

高校生

1.8

6 スペクトル管理

0.6%

データサイエンス
6 人工知能
最適化

2.9
2.9
2.9

9 ポストドクター2.7

10 Ｗｉｎｄｏｗｓ

2.4

13

16

18 化学合成

19

4

1.7

ニューラルネット
ワーク

1.6

宇宙空間

1.6

29

9

ディープニューラル
ネットワーク

0.6%

有機金属化学0.5%

パラダイムシフト0.5%

MPS における各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、上位については 2017
年に上位であった“境界領域”が順位を下げた以外、順位の入れ替わりはあるものの出現するキーワードの変化は見られない。両年とも人材育成に関するキーワードが上位に出現している。両者の違いは、2017 年に出現した“ネットワーク”、“モデル”、“会議”、“女性”が 2022 年には 20 位内には出現せず、“最適化”、“高校生”、“ロバスト性”が 2022 年に新たに出現することとなった。
表 2-19

各年度登場キーワードの上位（MPS）

2017年

2022年

Rank

キーワード

Rank

登場数

キーワード

登場数

1 相互作用752

1 大学院生

778

2 大学院生616

2 相互作用675

3 コミュニティ

433

3 大学生

537

4 大学生

421

4 アウトリーチ520

5 アウトリーチ418

5 コミュニティ

443

6 キャラクタリゼーション

417

6 キャラクタリゼーション

432

7 教育

345

7 教育

362

8 境界領域

283

8 幾何学

274

9 理論

262

9 理論

263

10 幾何学261

10 位相幾何学

262

11 位相幾何学

255

11 最適化251

12 アルゴリズム

249

12 プロジェクト

242

13 大学

219

13 大学

240

14 プロジェクト

214

14 アルゴリズム

236

15 研究

211

境界領域

230

16 ネットワーク

202

宇宙空間

230

モデル

200

17 高校生

222

会議

200

研究

208

19 宇宙空間

195

ロバスト性

208

20 女性

193

17

15

18

20 夏

197

年別のキーワード相関分析結果については、キーワード分析において確認された人工知能技術に関するキーワードである“機械学習”、“人工知能”、“データサイエンス”を含む
共起関係は増加傾向にあることを示している。また、人材育成に関するキーワードである“ポストドクター”が増加傾向にあることを示している。なお、2017 年と 2022 年の課題
数はそれぞれ、2404 件と 2378 件であった。

30

図 2-21

NSF が採用した課題の相関分析（MPS）

注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：75／利用される語の数：300／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワ
ード：設定／プロットされた語の数：186）

MPS の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。前述のキーワード分析にあるように課題当たりの割合差の大きかった“機械学習”による人工知能技術に関するキーワードを有する共起関係は、2022 年には“深層学習”、“人工知能”、“ニューラルネットワーク”等複数のキーワードで構成されるようになっている。新たなものとしては熱力学に関する共起関係が出現している。

31

図 2-22

NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析（MPS）⑥ SBE（社会・行動・経済科学局）

SBE に関するキーワードについて、2017 年と 2022 年の間で課題当たりの割合差が大きなものの上位には新型コロウイルス感染症に関するキーワードである“汎発流行性”、“COVID-19”が出現した。また社会問題に関するキーワードである“利害関係者”、“公平性”、“社会経済”、“ガバナンス”や、地球温暖化・気候変動に関するキーワードである“気候変動”、“自然環境”、“気候”“が上位に入った。2022 年に新たに出現したキーワー
ドとしては、新型コロナウイルス感染症に関するキーワードである“COVID-19”、“感染”が上位に入った。

32

表 2-20
Rank キーワード
1 コミュニティ

NSF が採用した課題のキーワード分析（SBE）

課題当たり
の割合差
Rank キーワード（ポイント）

課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たにの割合差出現したキーワード（2022年の出現率）（ポイント）

8.8

10 安全性

4.0

1 ＣＯＶＩＤ‐１９5.9%2 汎発流行性

6.5

クオリティオブライ
12
フ

3.9

2 ダッシュボード

1.1%

3 計画

6.1

13 自然環境

3.7

プロトタイプ

0.9%

ＣＯＶＩＤ‐１９

5.9

14 社会経済

3.6

利害関係者

5.9

15 データ収集

3.5

行動反応

0.9%

5.5

16 リーダシップ

3.3

監視装置

0.8%

インフラストラク
チャー

4.5

17 ガバナンス

3.2

種間相互作用0.8%

プロジェクト

4.3

18 気候

3.1

脱炭素

0.8%

4.2

19 視聴者

3.0

電力系統

0.8%

4

6 気候変動79 公平性
10 専門知識

4.0

20 私企業

2.9

3 感染

6

0.9%

運転者

0.7%

市場統合

0.7%

診断

0.7%

数学モデル

0.7%

7 青写真

0.7%

段丘

0.7%

平衡石

0.7%

予備データ

0.7%

流行

0.7%

SBE における各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、上位については順位の入れ替わりはあるものの出現するキーワードの変化は見られない。両年とも人材育成や研究に関するキーワードが上位に入っている。両者の違いは、2017 年に出現した“境界領
域”
、
“民族”
、
“政策”
、
“社会科学”が 2022 年には 20 位内には出現せず、“インフラストラクチャー”、“意思決定”、“考古学”、“データ収集”が 2022 年に新たに出現することと
なった。

33

表 2-21

各年度登場キーワードの上位（SBE）

2017年

2022年

Rank

キーワード

Rank

登場数

キーワード

登場数

1 コミュニティ

361

1 コミュニティ

313

2 学位論文257

2 プロジェクト

181

3 相互作用235

3 相互作用171

4 プロジェクト

217

4 学位論文

148

5 ヒト

199

5 ヒト

138

6 研究

186

6 研究

128

7 社会

184

7 アメリカ合衆国

122

8 アメリカ合衆国

179

8 社会

117

9 市民

169

9 大学院生

110

10 言語

157

10 市民

101

11 大学院生

154

言語

99

12 教育

140

教育

99

13 境界領域

134

14 民族

133

15 政策

125

16 人類学123

16 考古学88

ネットワーク

119

17 利害関係者

87

政策決定

119

18 データ収集

82

19 大学生

112

人類学

77

20 社会科学

109

大学生

77

17

11

13 インフラストラクチャー
14

19

96

ネットワーク

92

意思決定

92

年別のキーワード相関分析結果については、キーワード分析において確認された新型コ
ロナウイルス感染症に関するキーワードである“汎発流行性”、“COVID-19”、気候変動に関するキーワードである“気候変動”、“気候”、社会問題に関するキーワードである“利害関係者”、“公平性”、“社会経済”、“ガバナンス”等の共起関係が増加傾向にあることを示している。なお、2017 年と 2022 年の課題数はそれぞれ、1084 件と 744 件であった。

34

図 2-23

NSF が採用した課題の相関分析（SBE）

注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：30／利用される語の数：293／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワ
ード：設定／プロットされた語の数：173）

SBE の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。前述のキーワード分析にあるように課題当たりの割合差の大きかった新型コ
ロナウイルス感染症に関するキーワードである“汎発流行性”、“COVID-19”による共起
関係が 2022 年に新たに出現している。また、2017 年には脳科学の共起関係の隣接領域レベルとして人工知能は“機械学習”がキーワードとして出現するのみであったが、2022 年には関連キーワードである“人工知能”等との共起関係が出現している。

35

図 2-24

NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析（SBE）⑦ EHR（教育・人材育成局）

EHR/EDU に関するキーワードについて、2017 年と 2022 年の間で課題当たりの割合差が最も大きなものは教育に関するキーワードである“STEM 教育”であった。また、関して人材に関するーワードである“人的資源”、“労働力”、“労働者”も上位に出現している。
その他、データサイエンスや人工知能、新型コロナウイルス感染症に関するキーワードも上位に出現している。2022 年に新たに出現したキーワードとしては、新型コロナウイルス
感染症に関する“汎発流行性”、“COVID-19”が上位に入った。その他、“電気自動車”、
人工知能技術に関する“深層学習”等が出現した。

36

表 2-22
Rank キーワード

NSF が採用した課題のキーワード分析（EHR）
課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たにの割合差出現したキーワード（2022年の出現率）（ポイント）

課題当たりの割合差
Rank キーワード（ポイント）

1 ＳＴＥＭ教育

21.9

11 人種

7.6

1 汎発流行性

4.3%

2 有効性

14.9

12 プロジェクトチーム

5.5

2 ＣＯＶＩＤ‐１９3.3%

3 人的資源13.6

データサイエンス

4.6

3 電気自動車

1.2%

4 労働力

12.6

高品質

4.6

社会問題

1.0%

5 労働者

11.9

15 臨界

4.5

深層学習

1.0%

6 公平性

10.5

16 汎発流行性

4.3

学習管理システム

0.9%

7 大学生

9.8

標準

4.0

自然言語

0.9%

8 技術者

9.5

17 人工知能

4.0

モダリティ

0.8%

9 コミュニティ

8.7

価値

4.0

学習アルゴリズム0.8%

10 アイデンティティ

7.9

20 母集団

3.7

13

4

6

8 行動評価

0.8%

三相

0.8%

人工知能システム

0.8%

EHR/EDU における各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、上位については
順位の入れ替わりはあるものの出現するキーワードに大きな変化は見られない。ただし、
“工学”
、
“数学”
、
“有効性”が順位を落としている。両者の違いは、2017 年に出現した“教師”、“協力”は 2022 年には 20 位以内に出現せず、新たに“人的資源”、“アメリカ合衆国”が 19 位、20 位にそれぞれ出現した。
表 2-23

各年度登場キーワードの上位（EHR）

2017年
Rank

2022年
キーワード

Rank

登場数

キーワード

登場数

1 プロジェクト

735

1 プロジェクト

710

2 教育

702

2 教育

684

3 学生

607

3 ＳＴＥＭ教育

644

4 大学

605

4 学生

596

5 学習

495

5 コミュニティ

564

6 コミュニティ

476

6 労働力

535

7 研究

434

7 大学

520

8 工学

426

8 学習

490

9 数学

414

9 大学生

422

10 ＳＴＥＭ教育

408

10 研究

418

11 労働力402

11 有効性

381

12 科学

385

12 カリキュラム

361

13 技術

363

13 計画

346

14 計画

354

14 技術

340

15 カリキュラム

337

15 数学

315

16 大学生

319

16 工学

312

17 教職員

272

17 科学

285

18 教師

249

18 教職員258

19 有効性219

19 人的資源

229

20 協力

210

20 アメリカ合衆国

213

37

年別のキーワード相関分析結果については、キーワード分析において確認された人材に関するキーワードである“人的資源”や“労働者”、“技術者”の共起関係が増加傾向にあることを示していた。同様に 2022 年に新たに出現した新型コロナウイルス感染症に関するキーワードである“汎発流行性”、“COVID-19”の共起関係が増加傾向にあることを示していた。なお、2017 年と 2022 年の EHR と EDU の合計課題数はそれぞれ、1132 件と1112 件であった。そのうち、EHR については、2017 年は 182 件であったが、2022 年では0 件となっている。

図 2-25

NSF が採用した課題の相関分析（EHR）

注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：30／利用される語の数：294／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワ
ード：設定／プロットされた語の数：177）

EHR/EDU の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。両年とも教育、人材育成に関する共起関係が多くみられる。2017 年と2022 年の間で課題当たりの割合差が大きなキーワードや新たに出現したキーワードにより構成された共起関係が出現している。特に、2022 年おいては、新型コロナウイルス感染症に関するキーワードが出現している。

38

図 2-26

NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析（EHR）⑧ TIP（技術・イノベーション・パートナーシップ局）

TIP に関するキーワードについて、2017 年と 2022 年の間で課題当たりの割合差がもっとも大きなものは、人工知能技術に関する“人工知能”であり、“機械学習”が上位に入っている。その他上位に出現するキーワードでは、技術移転に関するキーワードである“テクノロジートランスファ”、気候変動に関するキーワードである“気候変動”、“気候”、新型コロナウイルス感染症に関するキーワードである“COVID-19”が見られる。
2022 年に新たに出現したキーワードとしては、新型コロナウイルス感染症に関するキーワードである“COVID-19”、“汎発流行性”、地球温暖化に関するキーワードである“脱炭素”が上位に入った。

39

表 2-24
Rank キーワード

NSF が採用した課題のキーワード分析（TIP）

課題当たり
の割合差
Rank キーワード（ポイント）

課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たにの割合差出現したキーワード（2022年の出現率）（ポイント）

1 人工知能

11.2

9 気候

4.3

1 ＣＯＶＩＤ‐１９3.3%

2 コミュニティ

8.7

12 レジリエンス

3.8

2 汎発流行性

2.3%

3 機械学習

5.9

13 労働力

3.5

3 脱炭素

1.7%

4 加速器

5.2

データ駆動

3.4

4 経済競争1.4%

テクノロジートラン
5
スファ

4.9

持続可能性

3.4

会議

1.2%

6

生態系

4.7

16 ＣＯＶＩＤ‐１９

3.3

5 収束

1.2%

オープンソース

4.7

17 プロジェクト

3.2

埋立

1.2%

4.6

18 セキュリティ

3.1

スコーピング

1.1%

サプライチェーン

4.3

19 社会福祉

2.9

科学者

1.1%

気候変動

4.3

20 市民

2.8

8 誤検出

1.1%

8 利害関係者
9

14

生物分解

1.1%

保安

1.1%

TIP における各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、順位の変動がみられる。2017 年に上位にあったキーワードで“ロバスト性”は 9 位から 19 位へ大きく順位を落としている。また、“コミュニティ”は 2017 年に 20 位であったが 2022 年には 3 位となっている。両者の違いは、2017 年に出現した“ネットワーク”、“ハードウェア”、
“消費
者”
、
“信頼性”
、
“相互作用”が 2022 年には 20 位以内に出現せず、新たに人工知能技術に関する “人工知能”、“機械学習”やその他、“テクノロジートランスファ”、“自動化”が20 位以内に出現した。

40

表 2-25

各年度登場キーワードの上位（TIP）

2017年
Rank

2022年
キーワード

Rank

登場数

キーワード

登場数

1 ＳＢＩＲ330

1 ＳＢＩＲ

219

2 商業化

161

2 プロジェクト

164

3 プロジェクト

149

3 コミュニティ

118

4 最適化

126

4 最適化

111

5 プロトタイプ

122

5 ローコスト94

6 ローコスト

99

6 人工知能

93

7 電力

95

7 ソフトウェア

92

8 ソフトウェア91

9 ロバスト性

89

応用プログラム
10 技術

8

85

商業化

88

プロトタイプ

88

電力

86

10 インフラストラクチャー

85

86

実時間

85

機械学習

86

13 アルゴリズム

84

13 アルゴリズム

82

14 インフラストラクチャー

79

14 テクノロジートランスファ

81

15 センサ78

15 応用プログラム

79

16 ネットワーク

76

17 ハードウェア

67

18 消費者65

19 信頼性64

コミュニティ
20 衝撃
相互作用

16

センサ

71

自動化

71

18 技術
ロバスト性

70
69

63

19 実時間

69

63

衝撃

69

63

年別のキーワード相関分析結果については、キーワード分析において確認された人工知能技術に関する“人工知能”、“機械学習”、技術移転に関するキーワードである“テクノロジートランスファ”、気候変動に関するキーワードである“気候変動”、“気候”の共起関係が増加傾向にあることを示している。なお、2017 年と 2022 年の TIP の課題数はそれぞれ、689 件と 660 件であった。

41

図 2-27

NSF が採用した課題の相関分析（TIP）

注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：22／利用される語の数：298／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワ
ード：設定／プロットされた語の数：207）

TIP の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。2022 年に新たに出現したキーワードとして、新型コロナウイルス感染症に関する“COVID-19”、“汎発流行性”が共起関係として出現している。また、気候変動する共起関係を示すキーワードである“気候変動”、“二酸化炭素”等が新たに出現している。また、人工知能に関する共起関係は 2017 年ではコンピュータサイエンスとは異なる共起関係として出現していたが、2022 年では共起関係がコンピュータサイエンスと一体化した状況が確認された。

42

図 2-28

NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析⑨ OD（ディレクター室）

OD に関するキーワードについて、2017 年と 2022 年の間で課題当たりの割合差がもっとも大きなものは、課題テーマの説明に多く用いられる“プロジェクト”であった。
また、上位には人材育成に関する“労働力”や地球温暖化・気候変動に関するキーワードである“気候変動”、“持続可能性”が入った。2022 年に新たに出現したキーワードとしては、新型コロナウイルス感染症に関する“COVID-19”、“汎発流行性”や地球温暖化に関するキーワードである“脱炭素”が上位に入った。
表 2-26
Rank キーワード

NSF が採用した課題のキーワード分析（OD）

課題当たり
の割合差
Rank キーワード（ポイント）

課題当たり
2017年には出現せず、2022年に新たにの割合差出現したキーワード（2022年の出現率）（ポイント）

1 プロジェクト

34.0

11 気候変動

15.6

1 ＣＯＶＩＤ‐１９

8.3%

2 労働力

27.3

12 国際協力

13.0

2 刊行物

8.3%

25.8

13 持続可能性

11.7

3 汎発流行性

7.1%

4 ＩＲＥＳ

24.5

14 母集団

11.5

5 境界領域

22.7

15 気候

10.8

6 アメリカ合衆国

19.9

16 学生

10.5

7 大学生

17.3

17 ネットワーク

10.4

8 研究

17.2

18 技術

10.0

9 コミュニティ

16.7

19 補助金

10 大学

16.1

20 利害関係者

3

インフラストラク
チャーフォーカスグループ

5.8%

脱炭素

5.8%

キャンパス

5.1%

ステークホルダ

5.1%

地球科学

5.1%

9.8

不均衡

5.1%

9.6

ＡＩ技術

3.8%

ピアレビュー

3.8%

衛生

3.8%

技術革新

3.8%

4

6

10

43

%

OD における各年度に登場する上位 20 のキーワードについては、大きな順位の変動がみられる。2017 年と 2022 年では半数以上が入れ替わっている。また、上位についてはその順位は大きく変わっている。2022 年においては、1 位であっても 75 件とキーワード当たりの課題数が少なくなっている。
表 2-27

各年度登場キーワードの上位（OD）

2017年

2022年
キーワード

Rank

登場数

キーワード

Rank

登場数

1 大学院生156

1 プロジェクト

75

2 夏

146

2 コミュニティ

63

3 太平洋

144

3 労働力

54

4 東アジア141

4 インフラストラクチャー

53

コミュニティ

52

5 大学院生

48

相互作用

52

6 境界領域

46

7 専門知識37

7 アメリカ合衆国

41

8 キャラクタリゼーション

32

5

9

プロジェクト31

中華人民共和国31

11 生態学
ネットワーク

8
10

28
25

12

大学生

39

ＩＲＥＳ
専門知識

39

研究

36

気候変動

35

大学

35

相互作用

34

ネットワーク

34

36

12 教育

25

遺伝

25

生態系

24

15 個体群

24

16 気候

31

24

17 技術

27

18 ヒト

22

教育

26

地球

21

国際協力

26

タンパク質

21

キャラクタリゼーション

24

持続可能性

24

オーストラリア連邦

19

14

18
20

年別のキーワード相関分析結果については、キーワード分析において確認された研究テーマの説明に多く用いられている“プロジェクト”と共起するキーワード群の共起関係が増加傾向にあることが示された。同様に地球温暖化・気候変動に関するキーワードである“気候変動”、“持続可能性”、“レジリエンス”の共起関係についても増加傾向にあることが示されている。その他、出現数は多くないが共起関係が増加傾向を示すものとして“人工知能”や“データサイエンス”、新型コロナウイルス感染症に関する“COVID-19”、“汎発流行性”がある。なお、2017 年と 2022 年の OD の課題数はそれぞれ、220 件と 156 件で
あった。

44

図 2-29

NSF が採用した課題の相関分析（OD）

注）共起ネットワークの分析条件（最小出現数：7／利用される語の数：309／描画する共起関係：上位 400／プロットサイズ：800／ストップワー
ド：設定／プロットされた語の数：190）

OD の課題に紐づけられるキーワードについて、2017 年、2022 年の各年の共起関係を可視化した。2022 年に新たに出現したキーワードとして、新型コロナウイルス感染症に関する“COVID-19”、“汎発流行性”や地球温暖化、地球科学に関するものが共起関係として出現している。また、地球温暖化に関するキーワードである“脱炭素”は、環境科学に関するキーワードと共起関係を構成している。なお、2017 年にはロボットとコンピュータサ
イエンスは近接する領域として出現していたが、2022 年にはロボット工学とコンピュータ
サイエンスは異なる共起関係として出現している。なお、OD については、研究課題数が少ないことと、抽出したキーワードの最小出現数が少ないことから他の局のような関係同じような評価をすることは難しい。

45

図 2-30

NSF が採用した課題の共起ネットワーク分析（OD）

46

3. 海外主要国のファンディング動向・プログラム内容の調査
3.1. 調査の方法
本項目では、主要国のファンディングプログラムとして、米国の国立衛生研究院（TheNational Institute of Health: 以下、NIH）を対象に、NIH の組織概要、ファンディングプログ
ラム概要、その他（政策と関連した特筆すべき事項等）を取りまとめた。

3.2. 組織の概要
3.2.1. 組織について 3
NIH は、保健福祉省（Department of Health and Human Services: HHS）の公衆衛生サービス
局（Public Health Service: PHS）の一部門であり、医療研究の実施・支援を担う連邦政府機関である。NIH の起源は、1887 年に公衆衛生サービス局の前身である船員病院（Marine HospitalService）内に 1 つの研究室が設立され、コレラ菌を分離する等の成果をあげたことから始まる。1937 年には、国立がん研究所を設立し、その後、多数の研究所の新設あるいは外部の研究所の合併等を通じて組織が拡大し、現在、27 の研究所とセンター 4で構成され、特定の病気や身体の仕組みに焦点当てた独自の研究課題に従事している。近年では、NIH 研究所として、2000 年に国立生物医学イメージング・生物工学研究所（NIBIB）5を、2010 年に国立
マイノリティ保健・医療格差研究所（NIMHD）6が設立され、NIH センターとして、2011 年に全米トランスレーショナル・サイエンス推進センター（NCATS） 7が設立された。
機関の運営資金は、3 つの機関を除いて、議会から直接資金を受けて、自ら予算を管理している。
NIH のミッションは、1）国民の健康を保護、増進するための基礎として、基礎的で創造的な発見や革新的な研究戦略およびそれらの応用を促進すること、2）国としての疾病予防の能力を保証するための科学的な人的資源および物理的資源を開発・維持・更新すること、
3）国民の経済的福利を増進し、研究への公的投資に対する継続的で高い見返りを確保する

3

未来工学研究所（2019）「主要国における科学技術・イノベーション政策の動向等の調査・分析」、内閣府・第 5 期科学技術基本計画レビューおよび次期科学技術基本計画の策定に関する調査・分析等の委託．
4 NIH は、21 の研究所と、6 つのセンターで構成。
5 国立生物医学イメージング・生物工学研究所（NIBIB）は、2000 年に設立され、エンジ
ニアリングを通じて、疾病の理解とその予防、発見、診断、治療の変革を図ることをミッションとしている。
6 国立マイノリティ保健・医療格差研究所（NIMHD）は、1990 年に事務局として始まり、
2000 年にセンターに指定された。NIMHD のミッションは、マイノリティの健康を改善
し、健康格差をなくすための科学研究をリードすることにある。
7 全米トランスレーショナル・サイエンス推進センター（NCATS）は、広範なヒトの疾患や状態における診断方法、治療方法の開発、試験、実施を強化する革新的な手法や技術の創出を促進している。
47

ために、医学および関連分野の知識基盤を拡張すること、4）科学研究における最高レベルの健全性、透明性、社会的責任を提示し促進すること、にある。
NIH の長官（Director）は、NIH 全体を俯瞰し、各研究所にリーダーシップを発揮し、複数の研究所が関与する取組みについて、ニーズと機会を見極める責務を担う。院長の地位は、1974 年の国立がん法（改正）により、上院（Senate）による承認される。
事務局（Office of the Director）は、NIH の方針を決定し、NIH の全 27 の研究所とセンターのプログラムと活動を計画、管理、調整する責任を担っている。

図 3-1 NIH 組織図
出典：NIH「NIH-WIDE Strategic Plan」より未来工学研究所作成.
NIH を構成する 27 の研究所、研究センターは、下記のとおりである。
表 3-1 NIH の研究所・センター
研究所・センター

名称

NCI

National Cancer Institute国立がん研究所

NEI

National Eye Institute

国立眼病研究所

NHLBI

National Heart, Lung, and Blood Institute 国立心肺・血液研究所

NHGRI

National Human Genome ResearchInstitute
National Institute on Aging

NIA

国立ヒトゲノム研究所
国立老化研究所
48

研究所・センター
NIAAA
NIAID
NIAMS
NIBIB
NICHD
NIDCD
NIDCR
NIDDK
NIDA
NIEHS
NIGMS
NIMH
NIMHD

名称

National Institute on Alcohol Abuse andAlcoholism
National Institute of Allergy and
Infectious Diseases
National Institute of Arthritis andMusculoskeletal and Skin Diseases
National Institute of Biomedical Imaging
and Bioengineering

国立アルコール乱用・依存症研究所

Eunice Kennedy Shriver National
Institute of Child Health and Human
Development
National Institute on Deafness and Other
Communication Disorders
National Institute of Dental and
Craniofacial Research
National Institute of Diabetes andDigestive and Kidney Diseases
National Institute on Drug Abuse

国立小児保健発達研究所

National Institute of Environmental
Health Sciences
National Institute of General Medical
Sciences
National Institute of Mental Health

国立環境衛生科学研究所

国立アレルギー・感染症研究所
国立関節炎、骨格筋、皮膚疾患研究所
国立生物医学イメージング・生物工学研究所

国立聴覚・伝達障害研究所
国立歯科・頭蓋顔面研究所
国立糖尿病・消化器・腎疾病研究所
国立薬物乱用研究所

国立総合医科学研究所
国立精神衛生研究所

NINR

National Institute on Minority Health and 国立マイノリティ健康格差研究所
Health Disparities
National Institute of Neurological
国立神経疾患・脳卒中研究所
Disorders and Stroke
National Institute of Nursing Research
国立看護研究所

NLM

National Library of Medicine

国立医学図書館

CIT

Center for Information Technology

情報技術センター

CSR

Center for Scientific Review

科学審査センター

FIC

Fogarty International Center

フォガーティ国際衛生科学先端研究
センター

NCATS

National Center for Advancing
Translational Sciences

国立トランスレーショナル・サイエンス
推進センターNCCIH

National Center for Complementary andIntegrative Health
NIH Clinical Center

国立補完統合衛生センター

NINDS

CC

49

国立衛生研究所・臨床センター

3.2.2. 戦略計画
NIH では、2021 年 7 月に「NIH 戦略計画 2021-2025」を公表した 8, 9。当該戦略計画は、
NIH のミッションを遂行し、公共投資のリターンを最適化するため、①生物医学・行動科学
的研究分野、②研究能力、➂研究実施の 3 つの領域について、優先事項を策定した。また、戦略計画の全ての目的に共通するアプローチとして、横断的テーマ（マイノリティの健康増
進と健康格差の是正、女性の健康増進、生涯に渡る公衆衛生上の課題への対応、共同研究の推進、生物医学的発見のデータ科学の活用）を設定している。
表 3-2
目的
生物医学・行動科学的研究の推
進

科学研究能力の開発・維持・更新

科学における最高レベルの科学的誠実性、公的
説明責任・社会的責任を模範とし促進するNIH 戦略計画 2021-2025 の概要

分野

内容

1）基礎科学の推進

 研究の進展を可能にするデータリソースの構築 発見を促進するためのツールと技術の開発
 集団健康の生物学的、行動科学的、および社会的決定要因の理解2 ） 疾病 の 予防 と 健康の増進

 ワクチンの新規開発と改良
 病気のリスクと負担への対処
 技術を活用して意思決定に情報を提供
 全ての人のための研究設計

3）治療法、介入法、治癒法の開発と最適化

 適切な治療法を適切な患者に適切な時期に提供する
 細胞工学、バイオエンジニアリング、再生医療への貢献
 新たな公衆衛生ニーズへの対応
 治療法と治癒の促進のための提携

1 ） 生物医学と行動学研究の人材強化

NIH の研究能力の強さ（持続性、多様性）を確保。キャリアの段階に応じた人材育成支援

2）研究のリソースとインフラの支援

生物医学研究を発展させるため、科学基盤である最先端の研究インフラ（ツール、技術、材料、知識）を整備

1) 科学的に優れたス
チュワードシップの文化の育成

 優先順位の設定
 支出と科学的進歩の監視
 証拠に基づく意思決定 プログラム、プロセス、成果、影響の評価
 結果の伝達2) パートナーシップの活用

 連邦政府とのパートナーシップ
 官民パートナーシップ
 国際的パートナーシップ
 市民参加3) 生物医 学・ 行動科

 厳密で透明性の高い研究による再現性の向上

NIH-Wide Strategic Plan (https://www.nih.gov/about-nih/nih-wide-strategic-plan)
CRDS デイリーウォッチャー、「NIH 戦略計画 2021-2025」（https://crds.jst.go.jp/dw/20210827/2021082729629/）
8
9

50

目的

分野

内容

学における説明責任と信頼性の確保 臨床試験のスチュワードシップを向上させる。
 包摂性を通じた倫理的かつ公平な研究の実施の保証
 データへのアクセスと共有による透明性の維持 安全でハラスメントのない職場環境の醸成
 研究企業のリスク管理
 助成金プロセス全体における管理コストと作業の削減

出典：NIH-Wide Strategic Plan for Fiscal Years 2021-2025 より未来工学研究所作成.
各目的別の分野概要については、下記のとおりである。
A）生物医学・行動科学の推進
NIH のポートフォリオは、現在の公衆衛生のニーズ、新たな分野への対応（科学的機会）、コロナウイルス感染症（COVID-19）等のパンデミックのような公衆衛生上の緊急事
態への対処のそれぞれが対応可能にするため、ポートフォリオの幅と柔軟性を持って設計している。
・

基礎科学の推進：NIH では、分子レベル、細胞レベル、生物レベル、行動レベル、社会レベルで、生命システムがどのように機能するか、生物学的、行動学的、社会学的な基礎研究を実施している。基礎研究には、実験的なものと、観察的なものがあり、ヒトの健康や病気を理解するための研究を実施している。また、基礎研究の中には、
疫学研究、疾病の初期段階や疾病の進行を観察、追跡する病態史の研究も実施している。基礎研究では、生物学、行動学、環境学、医学、物理学、化学、工学、データ科学を統合し、生命の個々の構成要素を探求できる新しい技術の開拓を図っている。

・

疾病の予防と健康の増進：疾病予防と健康増進は、NIH の研究使命の中核をなす部分であり、NIH の研究により、国家的な公衆衛生目標と関連する疾病予防および健康増進戦略を構築する基盤強化に寄与するものである。また、予防研究は、個人の行動や保健サービスの生物学的、社会的、環境的要因を対象に、健康関連のガイドライ
ン、政策、規制に関する情報を提供している。

・治療法、介入法、治癒法の開発と最適化：生物学、健康、疾病、行動における基礎的発見と、データサイエンスや新たなテクノロジーに基づき、新たな治療法の開発を行っている。新たな治療法の研究は、研究室で行われ、基礎研究者は病気の理解、治療
標的となる病気の原因や進行を特定し、これらの情報を使用して、細胞または組織サ
ンプル、動物モデル、コンピューター シミュレーションを使用して候補となる治療アプローチを設計している。前臨床環境で安全で効果的と評価された場合、ヒトの臨床試験に移り、最後に効果的で実証済の介入策を行うための方法を特定する。

B）科学研究能力の開発・維持・更新
51

NIH は、革新的な生物医研究や行動学研究に資金を提供するだけではなく、生物医学研
究の人材が十分に訓練を受け、多様性に富み、画期的な成果を創出するための研究インフ
ラを保証している。
・

生物医学と行動学研究の人材強化：NIH の研究能力の強さ（持続性、多様性）を確保するため、NIH の内外問わず、研修プログラムを実施している。Next Generation
Researchers Initiative（以下、NGRI）は、キャリアの初期段階にある研究者が優れた業
績を上げるためプログラムであり、大学院での臨床研修終了後 10 年以内の研究者又は上級研究学位を取得した研究者に優先的に資金提供するイニシアティブである。
NGRI の方針は、女性研究者にも影響を与えている。また、NIH では、スティーブン・
アイラ・カッツ賞 10を創設し、これまでの研究の方向性を変えるような革新的なアイデアの提案に対して、初期段階の研究者を支援している。また、NIH では、16 の大学において、バイオインフォマティクス、科学的厳密性と再現性（Scientific rigor andReproducibility）、データサイエンス等の幅広いトレーニングプログラムを支援している（200 人以上の博士・ポスドクレベルの研究者を含む）。女性の健康に関する学際的な研究として、Building Interdisciplinary Research Careers in Women's Health (BIRCWH)の共同研究イニシアティブがあり、若手研究者と上級研究者を結び付けている。また
上記以外に、優れた研究者の多様性を確保するための取組みは、MOSAIC プログラム（Maximizing Opportunities for Scientific and Academic Independent Careers：科学的・学術的独立キャリアのための機会最大化）、NARI（Native American Research Internship）
等がある。NIH では、研究力の多様性について高い優先順位を置いているため、NIH共通基金においても、DPC（Diversity Program Consortium）を実施している。DPC は、研究機関のインフラ、学生支援、研究指導に資金提供されるプログラムで、生物医学、行動学研究の研究キャリアにある数千人の研修者を支援してきた。DPC の BUILD（Building Infrastructure Leading to Diversity）プログラムの研修ポジションに任命された学生の 68％は社会的地位の低いグループ出身者であった。

・研究のリソースとインフラの支援：生物医学研究を発展させるため、科学基盤である最先端の研究インフラ（ツール、技術、材料、知識）を整備することは重要である。
NIH では最新技術プラットフォームと高性能コンピューティング等により、ゲノム、
計算化学、極低温電子顕微鏡イメージング等の革新的な科学研究を遂行している。
NIH 共通基金プログラムの革新的高解像度クライオ電子顕微鏡プログラムでは、国立サービスセンターの支援（技術の向上、トレーニング）を通じて、極低温電子顕微
鏡へのアクセスの拡大を図ることを目的としている。また、データ共有を促進するため、様々なデータレポジトリを構築している。NIH HEAL イニシアティブ SM では、
研究プロジェクトにおける出版物の利用可能性とデータ共有の最大化を目指した。

NIH の The National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases（国立関節炎・筋骨格系・皮膚疾患研究所）の所長を記念して創設。

1052

この取組みにより、新たな知識の普及を促進し、再現性を高め、研究者が研究を基に新たな発見をする能力を加速する。Data and Biospecimen Hub (DASH)では、研究に紐づけられた生物試料を提供する。また、GBD（Global Burden of Disease）事業では、
あらゆる疾病による健康損失を体系的に定量化する科学的な取組であり、全ての疾病、傷害、危険因子による健康損失を年齢、性別、地理的位置等から疾病の原因と気牽引を特定する方法を改善した。NIH の SEER（Surveillance, Epidemiology, and End
Results）プログラムでは、人種、性別に基づくがんの統計情報を提供している。上記以外に、少数民族研究センター（RCMI）の創設、農村部の健康の公平性にと取り組
む CTSA プログラム等がある。また、NIH 共通基金プログラムの中には、MolecularTransducers of Physical Activity Consortium（MoTrPAC）にて、運動に対する分子応答マップを構築し、研究者はマップを用いて、運動がどのように健康を改善し、病気を改善するかの仮説を立て、検証することができる。学内プログラムである症状科学センター（Symptom Science Center：SSC）では、複雑な症状を理解するための包括的なアプローチ（より効果的な治療のための健康介入の開発）に取り組んでいる。
Ｃ）科学における最高レベルの科学的誠実性、公的説明責任・社会的責任を模範とし促進する
NIH は、公的資源のスチュワード（管理者）として、国民の信頼と信用を守る責任がある。革新的な研究を促進することに加え、NIH の全ての業務と支援する研究が効率的、責任的、倫理的、誠実的に行われるよう努める責務がある。
・

科学的に優れたスチュワードシップの文化の育成：NIH の研究活動は、米国保健福祉省（HHS）の優先目標に沿ったものである。NIH は優れた科学的スチュワードシッ
プの強固な基盤と文化を育成、確保する政策とプログラムを推進している。重要な研究ニーズが生じた場合は、NIH は、科学コミュニティが緊急の公衆衛生問題に迅速に適応して対処できる柔軟性を確保する。

・

パートナーシップの活用：生物学的システムの基礎知識を拡大し、健康の増進に応用するため、他の連邦政府機関、各国政府、民間部門、市民等の様々な組織と戦略的なパートナーシップが必要である。

・

生物医学・行動科学における説明責任と信頼性の確保：NIH が資金提供する研究とその成果に対する信頼を醸成するため、NIH は、研究所の運営と支援する研究の両方が効率的、効果的に責任をもって、倫理的に誠実に行われていることを保証する必要がある。NIH は、管理プロセスを維持・強化するための措置を講じ、公的資金に対する説明責任を引き続き果たす必要がある。

53

3.2.3. 全体予算の推移（1） NIH 予算の推移
NIH の予算は、1990 年代半ばに、約 100 億ドルであったものが、直近では、約 400 億ドルを超え、約 500 億ドルに迫っている。NIH 予算は、2020 年に約 417 億ドル、2021 年に約430 億ドル、2022 年に約 452 億ドル、2023 年に約 477 億ドルと増加基調にある。10 年前の2014 年の予算が約 301 億ドルに対して、2023 年予算は前述の約 477 億ドルと約 1.6 倍に拡大している。
直近 10 年（2014 年以降）の部局別の予算割合では、NIH の研究所・センターの中で最も予算額が多いのは、国立がん研究所（NCI）で全体の 15～17％を占める。次いで、国立アレ
ルギー・感染症研究所（NIAID）が 14％、国立老化研究所（NIA）が 2～9％（直近 5 年は9％）
、国立心肺・血液研究所（NHLBI）が 8～9％を占める。
2024 年大統領予算では、NIH は約 511 億ドルの予算案を、予算要求として、バイデン大
統領は議会に提出した。要求額全体には、約 489 億ドルの裁量予算権限が含まれており、このうち、4 億 700 万ドルは 21 世紀治療法（21st Century Cures Act）に関連するもので、8300
万ドルはスーパーファンド研究活動に対するものである。NIH の予算要求額のうち約 19 億
5,000 万ドルはプログラム評価資金で、2 億 5,000 万ドルが 1 型糖尿病の特別研究に対する必須資金として計上されている。NIH の予算要求総額には、Advanced Research Project Agency
for Health（ARPA-H）の予算権限 25 億ドルが含まれている 11。

図 3-2 NIH 部局別の予算の変遷（1938 年以降）〈単位：10 億米ドル〉
出典：NIH Almanac- Historical Budget Information (https://www.nih.gov/about-nih/what-we-do/nihalmanac/appropriations-section-1)より未来工学研究所作成.
11

NIH 予算局ホームページ (https://officeofbudget.od.nih.gov/index.htm)
54

図 3-3 NIH 部局別の予算の変遷（2013 年以降）〈単位：10 億米ドル〉
出典：NIH Almanac- Historical Budget Information (https://www.nih.gov/about-nih/what-we-do/nihalmanac/appropriations-section-1)より未来工学研究所作成.

図 3-4

NIH 部局別の予算割合の変遷（2013 年以降）

出典：NIH Almanac- Historical Budget Information (https://www.nih.gov/about-nih/what-we-do/nihalmanac/appropriations-section-1)より未来工学研究所作成.

55

（2） 予算の構成 12
NIH の 2022 年の予算は、約 480 億ドルであり、予算の 83％近くは外部研究費（Extramural
Research）として、2500 以上の大学、医科大学、その他研究機関に所属する 30 万人以上の研究者に競争的研究資金を配分している。NIH の予算の約 11％ 13は、NIH キャンパス内の研究所で研究する 6000 人の研究者が行うプロジェクトに対して支援をしている。予算の残る6％は、研究支援、管理、施設の建設・維持・運営費に充てられる。
メカニズム別に見ると、NIH の所外に支出される「研究プロジェクト・グラント」は、約254 億ドルで最も多く、全体 57％を占める。他方、NIH の所内に支出される「内部研究費」
は、約 48 億ドルで全体の 11％を占める。

図 3-5 NIH 予算メカニズム別予算（2022 年度最終）（単位：10 億米ドル）
出典：NIH Data Book “NIH Budget History” より未来工学研究所作成.
(https://officeofbudget.od.nih.gov/pdfs/FY24/br/Overview

of

FY

2024

Supplementary

Tables.pdf.)

NIH Budget（https://www.nih.gov/ABOUT-NIH/WHAT-WE-DO/BUDGET）
2023 年連結歳出法（P.L.117-328）に基づき、受領した 461 億ドル強の制定裁量予算制限の合計を反映したもの。予算総額の約 477 億ドルには、PHS 評価資金による 14 億 1200 万ドル、1 類糖尿病特別会計の義務的資金である 1 億 4150 万ドル、21 世紀治療法の配分である 10 億 8500 万ドルも含まれる。なお、先端研究プロジェクト庁である ARPA-H（Advanced Research Projects Agency for Health）の予算は、2022 年度以前に制定された緊急
パンデミック補正予算に関連する未使用の繰越金、HHS の Nonrecurring Expenses Fund
（NEF）からの財源と同様に当初予算より除外されている。

12
13

56

図 3-6

NIH 予算メカニズム別予算の割合（2022 年度最終）

出典：NIH Data Book “NIH Budget History” より未来工学研究所作成.
(https://officeofbudget.od.nih.gov/pdfs/FY24/br/Overview

of

FY

2024

Supplementary

Tables.pdf.)
NIH の運営計画予算では、NIH の所外への支出は、全体の 80％（約 360 億ドル）であり、所内への支出は、全体の 20％（約 88 億ドル）である。
所外への支出の内訳は、研究プロジェクト・グラントが約 254 億ドル、研究センターが約
28 億ドル、他の研究グラントが約 31 億ドル、研究トレーニングが約 9.7 億ドルである。
他方、所内への支出の内訳は、内部研究費が約 48 億ドル、研究マネジメント・支援が約21 億ドル、その他の費用が約 18 億ドルである。

図 3-7 NIH 予算メカニズム別予算の割合（2022 年度運営計画）
出典：NIH Data Book “NIH Budget History” より未来工学研究所作成.
(https://officeofbudget.od.nih.gov/pdfs/FY24/cy/FY
Table.pdf)
57

2023

OperatingPlan-

Mechanism3.3. 研究開発プログラムの概要
3.3.1. NIH 共通基金プログラム（Common Fund Programs：CF）（1） プログラム概要① プログラムの目的・背景

NIH 共通基金プログラム（Common Fund Programs：以下、CF プログラム）は、生物医学
および行動学研究全般にわたる発見を促進する科学プログラムである。このプログラムでは、NIH 全体にとって優先順位の高い課題に取組み、革新的な研究において、研究者や、NIH 研究所・センターが協力する場を創出する。具体的には、本プログラムは、生物医学研
究の軌道を大きく変えるため、ハイリスク・ハイリターンの科学研究を期間限定（5～10 年）の目標主導型で実施するプログラムである。なお、CF プログラムでは、特定共通基金プロ
グラムや COVID-19 研究等もある。
CF プログラムは、2004 年に開始された NIH 医学研究ロードマップに基づき策定されたものである。本プログラムは、2006 年 NIH 改革法（the National Institutes of Health Reform Act
of 2006）14によって、少なくとも 2 つの NIH の研究所・センターの参加を必要とする分野
横断的なプログラムとして、連邦議会により法制化された。これにより、独立した予算として共通基金が創設され、NIH 事務局内にプログラム調整・計画・戦略イニシアティブ課（プログラムの安定的、継続的な支援と調整を実施）が設置された。NIH では、生物医学研究の将来を踏まえた、戦略的にプログラムを開発できる機会を得ることができた 15。
② プログラムの特徴

本プログラムの特徴は、前述のとおり、組織横断・分野横断で喫緊に取り組むべきハイリ
スク・ハイインパクト研究を支援する目標主導型の短期プロジェクトに対する戦略的投資プログラムである。本プログラムのカテゴリーは、Transformational Science and Discovery（TSD）と Re-Engineering the Research Enterprise（RRE）、Catalytic Data Resource（CDR）に区分される。上記の区分に加え、TSD-CDR プログラムの境界領域、RRE-CDR の境界領域プ
ログラムがある。

2006 年 NIH 改革法は、2007 年 1 月 15 日にブッシュ大統領が署名し、P.L.109-482 として成立した。改革法では、7 年毎に NIH の組織を見直す科学管理審査委員会（ScientificManagement Review Board）の設置を求めたほか、NIH の長官に、生物科学と物理化学、化学、数学、計算科学との懸け橋となる研究のための実証プロジェクトに助成金の授与を与える権限を与え、また影響力の大きい最先端研究の実証プログラムを設立し、それらに助成金、コントラクトを授与する権限を与えた。
15 NIH Office of Strategic Coordination, “The Common Fund”(https://commonfund.nih.gov/history)
1458

図 3-8 NIH 共通基金プログラムの目標とカテゴリー
出典：NIH 共通基金プログラム HP〈https://commonfund.nih.gov/about〉
・Transformational Science and Discovery（TSD）：TSD（革新的な科学と発見）プログラ
ムは、科学的知識と発見への道を変革するため、新しい科学的原則やモデル、研究資源を確立するためのものである。
TSD プログラムは、13 のプログラムで構成される。

・

Re-Engineering the Research Enterprise（RRE）：RRE（研究事業の再構築）プログラム
は、生物医学的・行動学的研究のあり方を変革し、生物医学的な人材を可能な限り充実させ、新しい視点やアイデアを発見し貢献する、予防や治療に関する研究を広く共有できるよう変革するためのものである。RRE プログラムは、6 つのプログラムで構
成される。

・

Catalytic Data Resources（CDR）：CDR（触媒データリソース）は、データリソースを通じて研究を加速させるため、科学的発見のためのデータを管理・開発するためのプ
ログラムである。CDR プログラムは、5 つのプログラムで構成される。
上記のプログラムの中には、CDR（触媒データリソース）との境界領域のプログラムとして、いくつかのプログラムを位置づけている。具体的には、CDR（触媒データリソース）を作成する TSD プログラムと、RRE プログラムがある。TSD プログラムは、8 つのプログラム（A2CPS、ExRNA、IDG、MoTrPAC、NPH、SenNet、SMaHT、SPARC）が含まれる。また、RRE プログラムでは、ComPASS の 1 つのプログラムが含まれる。
③ プログラムの運営組織

本プログラムは、NIH の事務局（Office of the Director : OD）のプログラム調整・計画・戦略調整部門（Division of Program Coordination, Planning, and Strategic Initiatives：HNAW）にある、戦略調整室（Office of Strategic Coordination: OSC）により管理されている。

59

共通基金プログラム

NIH
事務局

図 3-9

NIH 共通基金プログラムの資金配分管理部門

出典：NIH 共通基金プログラム HP（https://commonfund.nih.gov/about）
NIH の研究所・センターは、共通基金プログラムの設計、実施、評価において OSC と連携している。共通基金プログラムの資金提供の承認は、NIH 事務局が担い、OSC は、NIH 全
体のプログラム、グラント管理、予算、広報、政策、評価のスタッフに情報共有することが求められている。このため、全ての分野において、研究所・センターのコミュニティとの調整と連携を行うためのスタッフが配置されている。

図 3-10 戦略調整課の組織構成（The Office of Strategic Coordination: OSC） 16
出典：NIH Office of Strategic Coordination（https://commonfund.nih.gov/about/osc）より未来工学研究所作成.

16

https://commonfund.nih.gov/about/osc
60

④ プログラムの資金配分基準等

本プログラムで研究資金配分基準として、a）Transformative（革新的）、b）Synergistic（相乗的／実現可能性）、c）Catalytic（触媒・短期・目標主導型）、d）Cross-Cutting（横断的）、e）Unique/Novel（新規性）を掲げている。
Transformative は、プログラムが極めて影響力が高く、広範な応用が期待されること、
Synergistic は、プログラムが NIH の研究所・センターにとり付加価値のあること、Catalytic
は、プログラムは 5～10 年以内に目標を達成し成果を生み出すこと、Cross-Cutting は、プログラムが NIH を横断するチームが設計・管理する必要があり、複雑な問題に取り組むものであること、Unique/Novel は、特定の課題に対する新たな解決策を提供するプログラムであることであり、プログラムに応募する研究には、これら 5 つの円が重なり合う内容を期待し支援している。

図 3-11 NIH 共通基金プログラムの資金配分対象の基準
出典：NIH 共通基金プログラム HP（https://commonfund.nih.gov/about）（2） 予算推移
NIH 共通基金プログラムは、各年の議会の予算承認によって資金を調達している。NIH 長
官は、研究および研究支援活動（インフラストラクチャー、管理部門等）の詳細な見積もりと正当性を記載した予算要求を上下両院の歳出委員会に提出している。
共通基金プロブラムの予算は、2023 年予算は約 7.3 億ドルであり、2019 年の最終予算（約6.1 億ドル）に比べて約 1.2 倍に増加している。

61

図 3-12 NIH 共通基金プログラムの予算額の推移（単位：1000 ドル）
出典：NIH 共通基金プログラム CONGRESSIONAL JUSTIFICATION（2021 年、2022 年、2023
年、2024 年資料より未来工研作成（https://commonfund.nih.gov/about/budgetrequests）
プロブラム別予算額（2023 年、2024 年大統領予算）では、High-Risk, High-Reward Research(HRHR)プログラムで実施されるハイリスク研究賞の予算が最も多く約 2 億ドルであり、次いで Faculty Institutional Recruitment for Sustainable Transformation（FIRST）プロブラムが約7000 万ドル、Somatic Cell Genome Editing（体細胞ゲノム編集）プロブラムは、約 5000 万ド
ルが続く。

62

図 3-13

NIH 共通基金プログラム別予算額の推移（単位：1000 米ドル）

出典：NIH 共通基金プログラム CONGRESSIONAL JUSTIFICATION（2021 年、2022 年、2023
年、2024 年資料より未来工研作成（https://commonfund.nih.gov/about/budgetrequests）（3） その他（現在のプログラム等）
現在の共通基金プログラムは、Transformational Science and Discovery（TSD）として、13
プロブラムを、Re-Engineering the Research Enterprise（RRE）として 6 つのプログラムを
Catalytic Data Resources（CDR）として 5 つのプロブラムを実施している。各プログラムの概要については、表 3-2 のとおりである。

63

表 3-3
領域
Transformational
Science andDiscovery（TSD）

現行の NIH 共通基金プログラムリスト

プログラム

概要

64

4D Nucleome (4DN)プログラム目標は、空間と時間（4 次元）における細胞核の 3 次元組織を研究することである。細胞核には、DNA が含まれている。DNA は、生命維持に必要な細胞機能を遂行するために必要なタンパク質を生成するために、生物が使用する全ての遺伝子をコード化した遺伝子の「青写真」である。科学者たちは、細胞核内の情報がどのように組織化され、保存され、パッケージ化されていないか、人間の基本的な健康にとって全て重要であると認識している。この組織化がどのように変化すれば、がんやウイルスのような感染因子に対する反応
等、様々な病気の発症につながるか。解明され始めたばかりの研究である。

Global Health

中低所得国での生物医学研究とトレーニングを支援するもので、心血管疾患、母子保健、メンタルヘルス、救急医療、低出生体重児等の慢性非感染性疾患や、HIV/AIDS、結核等の感染症に幅広く焦点を当てている。本プログラムは、A）医学教育パートナーシップ・イニシア
ティブ（MEPI）、B）アフリカにおける遺伝と健康（H3Africa）、C）家庭内大気汚染の調査ネッ
トワーク（HAPIN）の 3 つからなる。

Nutrition for Precision Health, powered by
the All of Us Research Program

食品と食事パターンの個人の反応を予測するアルゴリズムを開発するプログラムである。
NPH プログラムは、人工知能（AI）、マイクロバイオーム研究や、All of Us 研究プログラムのインフラ、大規模で多様な参加者グループ等を含む、生物医学の最近の進歩に基づき構築している。これらの進歩は、個別化栄養学（精密栄養学）への洞察を提供する新たなデータを生成する。

Acute to Chronic Pain Signatures (A2CPS)

本プログラムは、怪我や手術後等の急性の痛みの後に、慢性的な痛みが発生しやすいか、あるいは解消されやすいかの予測する（サイン）となる、客観的バイオマーカーを開発することである。慢性疼痛への移行や慢性疼痛からの回復を予測するシグネチャーを明らかにするために、A2CPS 臨床研究では、2 つのグループから画像、身体、感覚、その他のデータを
6 ヵ月間収集する。

High-Risk, High-Reward Research (HRHR)NIH のミッションの範囲内で、生物医学、行動科学、社会科学において、広範なインパクトをもたらす可能性のある非常に革新的な研究を追求する、極めて創造的な科学者を支援する。本プログラムの 4 つの NIH Director's Awards は、多様な資金提供の機会を提供している。A）NIH 長官パイオニア賞、B）NIH 長官ニューイノベーター賞、C）NIH 長官トランスフォーマティブ研究賞、D）NIH 長官早期独立賞からなる。

65

領域

プログラム

概要

Transformational
Science andDiscovery（TSD）

Somatic Mosaicism Across Human Tissues(SMaHT)

SMaHT ネットワークは、ヒト細胞における体細胞モザイクが生物学や疾病にどのような影響を及ぼすかについての理解を深めることを目的としている。SMaHT ネットワークでは、最先端のシークエンシング技術を用いてヒトドナーから採取した組織の DNA 変異を検出すること
により、個人ゲノム内の DNA 配列変異を系統的に記録する。

Human Virome Program

本プログラムは、病気を引き起こすことなく私たちの体内に存在する多くのウイルスの特徴を明らかにし、それらがヒトの健康にどのような影響を与えるかについての理解を深めることを目的としている。プログラムの目標を達成するために、A）生涯にわたる縦断的で多様なコホートにおけるヒト生体内ウイルス集団の特性の解明、B）ヒト生体内ウイルス集団の実験と注釈付けのためのツール・モデル・方法の開発、C）ヒト宿主と生体内ウイルスとの相互作用を明らかにするための機能研究の支援、D）データ解析・調整センターの支援からなる。

Stimulating Peripheral Activity to Relieve
Conditions (SPARC)

本プログラムは、臓器機能を改善するために神経の電気的活動を調節する治療装置の開発を加速するためのもので、バイオエレクトロニクス医療として、高血圧、心不全、胃腸障害等、多様な疾患や状態に新たな治療選択肢を提供するための研究である。

Harnessing Data Science for Health
Discovery and Innovation in Africa (DS-I
Africa)本プログラムは、データサイエンス技術と NIH の先行投資を活用し、学術、政府、民間セクタ
ーの新しいパートナーの強固なエコシステムを通じて、アフリカ大陸で最も差し迫った公衆衛生問題の解決策を開発するものである。アフリカではデータサイエンスのアプリケーション
はほとんど開発されていないが、携帯電話が広く普及しているため、データ・サイエンス・テク
ノロジーによって患者とクリニックをつなぐ大きなイノベーションが生まれ、米国や世界中の農村部や十分なサービスを受けていない人々に応用することができる。本プログラムでは、データのプライバシーや所有権、サイバーセキュリティ、地理空間情報を研究や公衆衛生監視に利用する際のセンシティビティ等、アフリカで課題となっている倫理的・法的・社会的影響（ELSI）に関する主要な問題の研究を支援する。

Illuminating the Druggable Genome (IDG)

現在 FDA が承認している医薬品の標的になっているのは、「薬になる」と考えられているタン
パク質の 5-10％に過ぎない。2014 年に開始した本プログラムでは、現在研究されていないが、ヒトの健康に影響を与える可能性の高い生物学分野の研究を促進している。Pharos は、
世界中の研究者が簡単にアクセスできるタンパク質情報であり、新しいタンパク質を見つけるために寄与している。また、研究者がハイスループットな方法で、未解明の薬になるタンパ
ク質の研究を可能にする技術とリソースの開発を支援している。

領域
Transformational
Science andDiscovery（TSD）

Re-Engineering
the ResearchEnterprise (RRE)

プログラム
Extracellular(ExRNA)

RNA

概要

66

Communication

本プログラムは、細胞外 RNA（exRNA）の生物学的な探究を実施し、現在「細胞外 RNA」
は、細胞から排出され、細胞間のコミュニケーションに関与している。最終的には治療薬や診断薬としての exRNA の開発が加速する。

Molecular Transducers of Physical Activity
in Humans (MoTrPAC)

本プログラムは、運動が身体の組織や器官の健康をどのように改善・維持するかを分子レベルで明らかにすることを目的としている。本プログラムでは、研究者がアクセスしやすく、かつ使いやすいデータベースを開発し、身体活動が健康の改善または維持するメカニズムに関する仮説を立て、研究者主導で身体活動研究分野の活性化を図ることを目指している。

Community Partnerships to Advance Science
for Society (ComPASS)

健康格差の科学を発展させ、健康公平性研究を推進するため、本プロブラムを立ち上げ、
1）健康格差を縮小するために、複数のセクターにわたるパートナーシップを活用した、コミュ
ニティ主導の健康公平構造的介入を開発、共有、評価すること、2）NIH や他の連邦機関にわたる、コミュニティ主導の多部門構造的介入研究のための新しい健康公平研究モデルの開発を行う。

Diversity Program Consortium (DPC):
Enhancing the Diversity of the NIH-Funded
Workforce

横断的プロブラムは、NIH 共通基金の助成を受け、米国国立総合医科学研究所（NIGMS）
が運営している。本プログラムの包括的な目標は、学生の参加、訓練、指導のための革新的かつ効果的なアプローチを開発、実施、評価、普及させること、教員の能力開発を強化する
こと、研究機関の研究訓練インフラを強化することであり、生物医学研究キャリアへの不利な背景を持つ人々の参加と継続を強化することである。

Faculty Institutional Recruitment for
Sustainable Transformation (FIRST)

本プロブラムは、生物医学研究コミュニティにおける包括的な卓越性の文化を強化・維持することを目的としている。「インクルーシブ・エクセレンス」とは、あらゆる才能を育成し、その恩恵を受ける科学的環境を確立し、維持する文化のことである。NIH は、包括的な卓越性へのコミットメントを実証した早期キャリア教員を大量に採用することで、研究機関が科学者のコミュニティを自己強化的に構築することを促進することを目的としている。

Somatic Cell Genome Editing (SCGE)

本プロブラムは、遺伝子の変化によって引き起こされる疾患の負担を軽減することを目的としている。最初の 5 年間（FY18-FY23）の間、SCGE は生殖機能を持たない（「体細胞」）体細胞において効果的なゲノム編集を行い、評価するための質の高いツールを開発した。第 2段階（23-27 年度）では、SCGE はゲノム編集療法の臨床への展開を加速させる。

67

領域

プログラム

概要

Re-Engineering
the ResearchEnterprise (RRE)

Transformative Research to Address Health
Disparities and Advance Health Equity

本プログラムは、健康格差に対処し、健康の公平性を推進するための革新的研究イニシア
ティブであり、健康格差の予防、軽減、解消、健康の公平性の推進を目的とした革新的なト
ランスレーショナル研究プロジェクトを支援するものである。このイニシアティブでは、マイノリ
ティ研究機関（MSI）における健康格差研究に特化した研究基盤を拡大することが期待されている。本プログラムでは、11 の研究助成が行われ、5 年間で約 5800 万ドルの資金が提供される。

Catalytic Data
Resources (CDR)

Bridge to Artificial Intelligence (Bridge2AI)

本プログラムは、人間の直感を超えた複雑な生物医学的課題に取り組む人工知能（AI）の普及のため基盤を整備し、生物医学研究を推進する。プログラムでは、A）倫理的に調達され、信頼性が高く、明確に定義されアクセス可能な生物医学データセットと、行動学のデー
タセットを作成すること、B）複数のデータソース、データタイプにまたがるデータ属性を統一するためのソフトウェア開発、C）FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）かつ倫理的にソースされたデータセットの自動化ツール、D）データ、倫理原則、ツール、ベストプ
ラクティスを広めるためのリソースの提供、E）AI、生物医学、行動学の研究コミュニティの架け橋となる人材育成のための研修資料等の作成からなる。

Common Fund Data Ecosystem (CFDE)

本プログラム（データエコシステム）は、共通基金プログラムのデータの幅広い利用を可能にし、新たな発見することを目的としている。本プログラムは、共通基金プログラムのデータセッ
トを FAIR 化し、研究者がデータセットを横断的に検索し、単一のアクセスポイントから科学的・臨床的な質問をすることが可能となるオンラインポータルを作成した。

The Human BioMolecular Atlas Program(HuBMAP)本プログラムのヒト生体分子アトラス・プログラム（HuBMAP）の目標は、人体の健康な細胞をマッピングするためのオープンでグローバルなプラットフォームを開発することである。本プロ
グラムでは、細胞間の関係が個人の健康にどのような影響を与えるかを判断するために必要なツール、リソース、細胞アトラスを構築するために必要な枠組みを構築する。

Gabriella Miller Kids First
Research Program (Kids First)

ガブリエラ・ミラー・キッズ・ファースト小児研究プログラム（キッズ・ファースト）の目標は、研究者が小児がんと構造的先天異常の生物学に関する新たな知見を発見し、これらの疾患間で共有される遺伝的経路の発見を支援することである。2015 年から 2022 年にかけて、同プロ
グラムは、査読プロセスを通じて、全ゲノム配列決定の対象となる小児がんおよび構造的先天異常のコホートを 63 件選定し、21,000 人の患者、55,000 ゲノムを代表している。このプログラムでは、2023 年にも追加コホートを選定する予定である。

Pediatric

領域

プログラム

概要

Metabolomics

本プログラムは、基礎研究、トランスレーショナル研究、臨床研究に情報を提供することである。メタボロミクスとは、生物、細胞、組織で起こる化学反応の科学的研究である。各反応は代謝産物と呼ばれる小さな化学物質を生成し、細胞を健康に保ち、正常に機能させるために重要な役割を果たしている。メタボロミクスの手法を改善し、様々な研究者が利用しやすくすることで、より個人に合った病気の診断や治療法が可能になる。

CDR を作成する
TSD プログラム

Acute to Chronic Pain Signatures (A2CPS)

前述のとおりExtracellular RNA Communication(ExRNA)

前述のとおりIlluminating the Druggable Genome (IDG)

前述のとおりMolecular Transducers of Physical Activity
in Humans (MoTrPAC)

前述のとおりNutrition for Precision Health,powered by the All of Us Research Program

前述のとおりSomatic Mosaicism Across Human Tissues(SMaHT)

前述のとおりStimulating Peripheral Activity to Relieve
Conditions (SPARC)

前述のとおりCommunity Partnerships to Advance Science
for Society (ComPASS)

前述のとおり68

Catalytic Data
Resources (CDR)

CDR を作成する
RRE プログラム

出典：NIH Common Fund Programs ホームページ（https://commonfund.nih.gov/current-programs）より未来工学研究所作成．

3.3.2. Research Project Grant Program（R01）（1） プログラム概要
NIH の助成プログラムは、Research Grant（R シリーズ） 17、Program Project / Center Grants（P シリーズ）、Career Development Awards（K シリーズ）、Resource Grants（Various シリー
ズ）、Research Trainning and Fellowships（T&F シリーズ）、Trans-NIH プログラムの 6 つのタ
イプに分かれる。
中でも、NIH の一般的な研究助成プログラムが Research Project Grant（R01）であり、NIHの研究助成制度の祖と呼ばれる。R01 は、NIH のミッション 18に基づき、健康関連の研究開発を支援している。
研究提案の募集は、研究者が主導的に提案することもあれば、申請依頼書（Request for
Applications）を通じて募集されることもある。研究提案者（研究申請者）は、NIH の 1 つまたは複数の研究所、センターのミッションに基づき、プログラムに関与することが求められる。
R01 の研究助成は、NIH のほぼ全ての研究所と研究センターに資金を提供している。
研究助成の申請は、ガイドラインに基づいて行われ、申請予算に関する制限は原則ない（但し、特定の資金の場合は制限されることはある）。採択された研究提案に対する研究資金の授与期間は、3～5 年間としている（期間満了後に更新は可能）。なお、研究助成金で認められる費用には、研究責任者、主要担当者、その他必要不可欠な人員の給与と手当、設備・備品、コンサルタント費用、改築・改装費用、出版物および雑費、契約サービス、コンソー
シアムの費用、施設管理費（間接費）、旅費等である。

R 助成は、R01（伝統的な研究助成）、R03 は小規模助成（2 年間、年間最高 5 万ドル）、
R13 は NIH 会議・学術集会支援プログラム、R15 は NIH アカデミック研究力強化賞（NIH
Academic Research Enhancement Award (AREA)）で NIH から年間 600 万ドル以上の女性をうけていない米国内の大学において最長 3 年間で総額 30 万ドルを上限とする小規模研究プ
ロジェクトを支援。R21 は NIH Exploratory/Developmental Research Grant Award で総額 27万 5000 ドル以下の 2 年間の助成プロジェクトである。それ以外に、R33（探索的／開発助成）、R34（NIH 臨床試験計画補助金プログラム）、R35（優秀研究者賞）、R36（学位論文賞）がある。
18 NIH のミッション（使命）は、生命システムの性質と行動に関する基本的な知識を探求し、健康増進、寿命延伸、病気や障害を軽減するためにその知識を応用することである。
このため、NIH では、①基本的で創造的な発見（革新的な研究戦略、研究応用、健康を守
り・改善するための基礎を育成）、②国の疾病予防能力を保証する科学的人的・物的資源の開発、維持、更新すること、③国の経済的福祉（Well-being）を向上させ、研究への公共投資について継続的な高収益を確保するため、医学および関連科学の知識基盤の拡大を図ること、④科学の実施においいて最高レベルの科学的誠実さ、公的説明責任、社会的責任を模範として示して促進することを掲げている。
1769

（2） 予算推移
Research Project Grant（R01）は、2013 年に約 149 億ドルであったが、2022 年には約 244億ドルであり、1.6 倍に拡大した。申請数は 2013 年で約 4.9 万件であったが、2022 年は約5.4 万件で、採択率は 21％である。

図 3-14

Research Project Grants の助成額の推移（単位：1000 ドル）

出典：NIH Data Book “Research Project Grants: Funding, by Institute / Center” より未来工学研究所作成. (https://report.nih.gov/nihdatabook/category/4)

図 3-15

Research Project Grants の申請数、採択数、採択率

出典：NIH Data Book “Research Project Grants: Competing Applications, Awards, and Success
Rates” より未来工学研究所作成. (https://report.nih.gov/nihdatabook/category/4)70

（3） その他（現在のプログラム等）
現在実施中の Research Project Grant（R01）のプログラムは、全体で 519 のプログラムが実施されている。NIH の研究所・センターが担当機関となって実施しているプログラムは
510 件あるが、NIH 以外でも医療研究品質庁（Agency for Healthcare Research and Quality：
AHRQ）が担当機関となっているプログラムが 5 件、アメリカ疾病管理予防センター（Centers for Disease Control and Prevention：CDC）が担当機関となっているプログラムが 1
件、アメリカ食品医薬品局（Food and Drug Administration：FDA）が担当機関となっている
プログラムの 3 件が実施されている。
NIH の研究所・センターで最もプログラム数が多い担当機関は、国立衛生研究所（NIMH）の 70 件で、次いで国立がん研究所（NCI）の 56 件、国立アレルギー・感染症研究所（NIAID）の 46 件である。
表 3-4
親機関
AHRQ
CDC
FDA
NIH

Research Project Grant（R01）のプログラム担当機関およびプログラム数
担当機関
AHRQ
CDC
FDA
FIC
NCCIH
NCI
NEI
NHGRI
NHLBI
NIA
NIAAA
NIAID
NIAMS
NIBIB
NICHD
NIDA
NIDCD
NIDCR
NIDDK
NIEHS
NIGMS
NIH
NIMH
NIMHD
NINDS
NINR

Agency for Healthcare Research and Quality
Centers for Disease Control and Prevention
Food and Drug Administration

Fogarty International Center
National Center for Complementary and Integrative HealthNational Cancer InstituteNational Eye InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Aging
National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
National Institute of Allergy and Infectious Diseases
National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin
DiseasesNational Institute of Biomedical Imaging andBioengineering
Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Healthand Human Development
National Institute on Drug Abuse
National Institute on Deafness and Other Communication
DisordersNational Institute of Dental and Craniofacial Research
National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney
DiseasesNational Institute of Environmental Health Sciences
National Institute of General Medical Sciences－
National Institute of Mental HealthNational Institute on Minority Health and Health
Disparities
National Institute of Neurological Disorders and Stroke
National Institute of Nursing Research

71

プログラム数
5
5
1
1
3
3
510
3
9
56
6
10
40
37
13
46
5
5
22
74
13
11
10
5
4
3
70
19
13
4

親機関
NIH

担当機関
NLM
OBSSR
OD
ODP
ONR
OPPNET
ORIP
ORWH

National Library of Medicine
Office of Behavioral and Social Sciences Research
Office of the Director
Office of Disease Prevention
Office of Nutrition Research
Office of Behavioral and Social Sciences Research
Office of Research Infrastructure Programs
Office of Research on Women's Health

総計プログラム数
3
4
6
11
1
3
1
3
519

実施中のプログラムについて、例えば、国立がん研究所が実施している「NCI Cancer
Moonshot Scholars Diversity Program (CMSDP)」では、独立した研究プロジェクトを提案す
る R01 助成の申請を募集した。CMSDP の包括的な目標は、がんの科学的進歩を促進する
ため、がん研究の初期段階（Early Stage）の研究者数を増やし、がん研究人材の多様性を強化するためのプログラムである。多様な背景を持つ研究申請者は、NIH の多様性への関心に関する通知（NOT-OD-20-031, Notice of NIH’s Interest in Diversity）を含め、所属機関と協力して応募することが奨励されている。本プログラムは、2022 年 9 月に公開され、10月から申請が、11 月から申請された研究への助成が始まっている。期限は 2024 年 2 月までのものである。

72

4. 将来の社会課題の細分化による体系図の作成
4.1. 調査の概要
4.1.1. 体系図の作成に向けた手順（1） 体系図の構成
本調査では、将来の社会課題を俯瞰的に可視化し、具体的に取り組むべきミッションを体系的に細分化した体系図を作成した。体系図は、
「分類」、
「テーマ」
、「領域」、「解決課
題区分」、「解決すべき課題」をツリー構造で構成したものである。
本調査では、下記の 3 テーマを対象に体系図を作成した。
A）経済活動・製造／サービス
B）モビリティ・ロジスティクスの持続環境
C）ガバナンス
各構造の概要は下記のとおりである。
「分類」とは、10 の将来の社会課題 19の下に位置する分類で、本調査は、「経済」、「都市／地方」、「地政学」の 3 つの分類に属するテーマを対象とした。

「テーマ」とは、各分類の下に位置するもので、「経済」や「都市／地方」分類はそ
れぞれ 3 つの中分類で構成され、「ガバナンス」は 2 つのテーマで構成している。本調査においては、「経済」分類で「経済活動・製造／サービス生産」を、「都市／地方」
分類で「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」を、「地政学」分類で「ガバナンス」を調査対象として取り上げた。テーマは、文部科学省で選定した。本調査で作成した体系図は、テーマ以下をツリー構造でまとめたものである。

「領域」とは、テーマを細分化したものである。最終的な体系図では、「経済活動・製造／サービス生産」は 4 つの領域で、「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」
は 2 つの領域で、「ガバナンス」は 3 つの領域で構成した。各テーマの領域の構成は、体系図の各検討段階（未来洞察文献調査段階〈予測情報〉、専門家の意見交換段階、市民の対話段階）で構成内容が修正、追加等が行われ、最終的な体系図の構成となる。

「解決課題区分」とは、具体的に取り組むべきミッションの整理区分であり、「領域」と「解決すべき課題」のそれぞれの内容を照らして取りまとめたものである。
「経済
活動・製造／サービス生産」は 8 区分を、
「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」
は 7 区分を、「ガバナンス」は 8 区分を設定した。

10 の将来の社会課題は、「経済」、「社会」、「都市／地方」、「エネルギー」、「人口」、「食糧・自然資源」、「技術／接続性」、「気候変動・環境」、「地政学」、「規範の変化」で構成
し、国内外の未来洞察文献のうち、メガトレンド（蓋然性の高い未来）に係る文献で共通
して取り上げられた項目を大分類として設定したものである。（未来工学研究所「研究開発戦略立案に資する将来社会問題等にかかる調査分析業務」文部科学省委託調査、2021 年
12 月.）

1973「解決すべき課題」とは、未来洞察文献で抽出した予測情報を踏まえ、専門家、市民からの意見、科学技術者アンケートから抽出した課題である。
「解決すべき課題」は、科学技術課題、社会制度課題からなり、「解決課題区分」と紐づけるとともに、先端科学技術との突合の対象キーワードとなる。

（2） 体系図の作成手順
体系図は、①未来洞察文献調査の段階（予測情報の抽出）、②専門家による各対象テー
マの検討範囲の意見交換段階、③市民による各対象テーマに係る対話段階、④科学技術者
からの各対象テーマに寄与する科学技術情報の抽出段階（アンケート）の各段階を経て作成した（図 4-1 参照）。
未来洞察文献調査の段階では、各テーマの将来の社会課題の更新を図るため、関連する国内外の未来洞察文献（公的機関やシンクタンクが発行したもの）を調査し、将来の社会課題に関する情報（予測情報）を抽出した。この検討プロセスにより、領域の再整理等を行った。
専門家による意見交換段階では、テーマ別に専門家意見交換会を開催した。この段階では、予測情報を基に作成した「テーマ－領域－社会課題群－予測情報」を踏まえ、当該テーマで考えるべき将来の社会課題、我が国において読み替えて考えるべき課題等の意見を収集し、「領域」の検討範囲の修正、追加を図るとともに、得られた意見の中で「解決すべき課題」に相当するものは、課題として整理した。
市民との対話段階では、専門家意見交換会での意見を踏まえ、「領域」の構成を見直し、各領域の予測情報を構造化した将来像を示し、期待すること、懸念（心配）すること、疑問に思うことの意見を収集し、各意見から「解決すべき課題」を導出した。
科学技術情報の抽出段階では、NISTEP でこれまでに実施してきた専門家アンケート結果を活用し、科学技術課題（関連キーワード）を抽出し、「解決すべき課題」のうち、科学技術に係る課題を補強した。
上記の検討段階を踏まえ、「領域」と「解決すべき課題」のそれぞれの内容を照らし、「解決課題区分」を設定し、ツリー構造の体系図を作成した。

74

図 4-1 体系図の作成手順（3） 対話による将来の社会課題に対する意見収集① 意見収集の方法

本調査では、未来洞察文献から抽出した予測情報を基に、科学技術や社会課題の専門家による意見交換会、そして、意見交換会の議論を踏まえた市民ワークショップを行い、体系図作成に向けた情報収集を行った。これらの対話は、テーマ別に実施した。
表 4-1 各対話のプログラム
対話段階

議題／プログラム専門家意見交換会

予測情報を踏まえた「領域－社会課題群－予測情報」図を踏まえ、（オンライン）

A）当該テーマで考えるべき、将来の社会課題
B）我が国に読み替えて考えるべき、将来の社会課題
C）市民に伺いたいこと

市民ワークショップ

専門家意見交換会を踏まえ、「領域－社会課題群－予測情報の構造（オンライン）化」図を踏まえ、A）分からなかったこと、詳しく知りたいこと（情報の補完）
B）将来像について良いと思うこと、期待されることC）将来像について良くないと思うこと、心配（懸念）されることD）将来像について分からないこと、疑問に思うことE）テーマ別の将来の社会課題に対する意見（立場）【経済活動】人口減少下における移民の受入れ【モビリティ】交流の形態（リモート、対面）【ガバナンス】公共的問題に対する解決策の決め方

75

② 意見収集の参加者【専門家意見交換会】
専門家意見交換会は、テーマ別に科学技術、社会課題の専門家（各テーマ、3 名）を参集し、オンラインで開催した（各回 2 時間）。
「経済活動・製造／サービス生産」のテーマでは、
マクロ経済予測、産業論、地域経済・地域政策・地域活性化、国際経済、グローバリゼーシ
ョン、イノベーション、資本主義、文化人類学等に係る専門家に参加いただいた。「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」のテーマでは、技術哲学、技術倫理、人文情報学、モビリティ技術、機械生体システム制御工学等に係る専門家に参加いただいた。
「ガバナンス」のテーマでは、国境学、経営情報システム、サイバー文明論、現代の国内政治・行政等に係る専門家に参加いただいた。
各テーマの意見交換会の参加者は、下記のとおりである。
表 4-2 専門家意見交換会の参加者
テーマ
経済活動・製

氏名

所属

増田 貴司

株式会社東レ経営研究所
取締役・エグゼクティブエコノミスト

造/サービス
生産大久保 敏弘慶應義塾大学 経済学部 教授

大川内 直子株式会社アイデアファンド 代表取締役
GLOCOM 主任研究員

モビリティ・ロ

久木田 水生名古屋大学大学院 情報学研究科 准教授

ジスティクス

関トヨタ自動車株式会社 未来創生センター

の持続環境

中野 公彦

東京大学 生産技術研究所 教授

ガバナンス

岩下 明

北海道大学 スラブ・ユーラシア研究センター 教授

國領 二郎

慶應義塾大学 総合政策学部 教授

曽我 謙悟

京都大学大学院 法学研究科 教授

優志【市民ワークショップ】
市民ワークショップは、テーマ別に市民パネルから各 8 名を参集し、オンラインで開催した（各回、2 時間）。参加者の参集にあたっては、年代、ジェンダーバランス、居住地域、職業等を考慮した。各テーマの市民ワークショップ参加者の属性等は、下記のとおりである。
表 4-3 市民ワークショップの参加者属性
テーマ

参加人数内訳職種

経済活動・製造/

正社員・職員（6 名）

サービス生産契約・派遣社員（1 名） 教職員、物流、医療、 女性（3 名）

ジェンダーバランス

IT 関連、アパレル、 男性（5 名）パート等（1 名）

公務員、保険、自営

76

テーマ

参加人数内訳

職種

モビリティ・ロジ

正社員・職員（6 名）

スティクスの持契約・派遣社員（1 名） 医療、製造、団体、続環境パート等（1 名）

金融

ガバナンス

正社員・職員（5 名）

公務員、サービス、金 男性（4 名）

ジェンダーバランス

卸売、運輸、IT 関連、 男性（4 名）
女性（4 名）契約・派遣社員（1 名） 融、医療、商社、娯楽、 女性（4 名）パート等（1 名）

その他

専業主夫・主婦（1 名）

4.1.2. 将来の社会課題の俯瞰図の更新
2021 年度作成した俯瞰図は、10 分類、24 テーマ、51 領域で構成していた。本調査の対象テーマの予測情報の追加により、領域数は、経済活動・製造／サービス（増減＋2）、モ
ビリティ・ロジスティクスの持続環境（増減+1）、ガバナンス（増減+2）、となり、66 領域で構成した（図 3）。

77俯瞰図（分類・中分類・領域）…予測情報を元に作成
1101: 国際経済の不安定性への懸念（金融、単一市場化）
1102: 新興経済圏の地位確立と消費の高度化
1201: モノとサービスの融合、生産活動の変化
1202: 自然災害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化（人の確保拠点分散、供給の強靭化）
1203: 持続可能・循環型経済社会志向の定着（環境非配慮型への嫌悪）
1204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発格差）
1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差回避、労働意識）

1301: 機械化・自動化の浸透と人間の役割
1302: 労働形態の多様化と職業意識の変化
1303: 労働市場の変化と包摂的な社会参画の促進

1103: 国と地域の財政関係の変化（国への依存）
1104: デジタル経済による決済環境・信用の変化

1.2: 経済活動・製造/サービス生産⑩

2.1:健康・闊達・寿命延伸

2201: 感染症・疾病への対応

2.2:感染症・疾病へ
の対応

①

②

2.3:研究・教育・学び環境

10.1: 人間性・平等・多様性

10.2: 規範の変化

9.2: ガバナンス

規範の変化
⑨

78

経済

地政学

社会

気候変動・
環境

⑧

都市/
地方

技術/接続
性

⑦

エネルギー

食糧・自然
資源

⑥

2303: 知識創出・イノベーション型研究拠点・事業の活発化

3.1:都市と地方
3101: 都市と地方（都市の利便性・不便性の受容）（都市の利便性・不便性の受容）3201：モビリティ・ロジスティクスの持続環境
3202：新生活様式における移動環境

3.2:モビリティ・ロジ
スティクスの持続環境3301: 都市災害への備え・適応
3302: 自立可能な多様な地域生活圏の形成（コンパクト）

3.3:レジリエントな
都市・地方

③

④

⑤

3303: 未利用の国土開拓

4101: 再生可能エネルギーの確保・利用した社会

4.1:エネルギー社会

4201: 脱炭素/低炭素型未利用エネルギーの利用
4202: 在来型エネルギー資源の維持・持続的活用

4.2:エネルギー資源◇テーマ（中分類）
・灰色…2021年度以前体系図の対象
・黄色…本調査体系図の対象

10204: 社会規範に影響を与える技術の社会的受容・理解

1.1: 経済社会環境の変化

1.3: 働き方・WORK

2101: 医療負担低減・健康維持増進
2102: 身体のエンハンス

2301: 問題解決型教育・学びの重要性拡大・一般化
2302: 教育・学びの情報化（教育機会の拡大）

10201: 民主主義と権威主義（民主主義の弱体）
10202: 市民社会・課題解決志向の高まり
10203: デジタル社会におけるコミュニティ分断・交流深化

9.1: 国際関係・安全保障環境

5.2: 人口構成の偏り・増減に伴う安定・不安定性への対応

5101: 世界人口の増加（状況、傾向）
5102: 途上国の生産年齢人口の増加（状況、傾向）

9101: 覇権競争・同盟関係の変化
9102: グローバルガバナンスの変化（価値・規範の重要性）
9103: 経済主権・経済安全保障の高まり
9104: アジア・アフリカの経済社会環境の変化（高齢化と人口増）
9105: テロ等の不安定性の増大

8201: サーキュラーエコノミー、グリーン産業

8.1: 気候変動・
地球環境問題8101: 気候変動リスクからの強靭化（適応）8102: 気候変動の緩和

7.3:生活デジタルイ
ンフラ（接続の高度化）

7301: 接続の高度化（寄り添い、一体化）

7.2:デジタル社会環
境（担い手変化、
常時接続）

7201: プラットフォーム型社会（プラットフォーマーの影響）
7202: 常時接続している社会（現実－仮想空間の区分なし）
7203: データ利活用・データリテラシーの進展

6.2: 自然資源の確保・代替・安定供給
5.1: 人口増加

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）
9202: 市民と政府の信頼確保
9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

8.2: 環境・循環型
社会7.1:サイバー社会の脆弱性への対応

人口

10101: 格差・社会的保護等の持続的対応の必要性
10102: 伝統的な不平等への回帰の回避（対応）6.1: 食糧資源の安定供給・確保5201: 超高齢化社会の到来
5202: 少子高齢化による社会の重心変化
5203: 「現役」世代の拡大
5204: 社会保障の不安定化

図 4-2 将来の社会課題の俯瞰図7101: 技術が生み出すサイバー攻撃の新たな温床
7102: 新たな健康被害の発生と社会的リスク
7103: 意思の操作・誘導と批判的思考力の剥奪
7104: 新たな分断・格差の発生と技術観・倫理の再考
7105 サイバーセキュリティ対策とガバナンスの再構築
6201: 自然資源の持続的なアクセス・調達
6202: 水の確保（生存資源の確保）
6203: 気候変動・地政学的環境変化と自然資源
6101: 食料需給の高まりと市場の不安定化（新たな食料供給）
6102: 食の生産システムの高度化・フードテックの活用
6103: 持続可能な農林水産業（収益性、雇用増）
6104: 人口を満たす食料需要・栄養摂取4.2. 対象テーマに係る予測情報の更新概要
本調査では、前述の図 4-2 の俯瞰図のうち、「経済」分類の「経済活動・製造／サービス」、「都市／地方」分類の「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」、「地政学」分類の「ガバナンス」の 3 つのテーマを対象に、将来像（領域－社会課題群－予測情報）に係る情報基盤を構築した。
対象とする 3 つのテーマについては、領域を構成する将来の社会課題に係る情報の拡充が必要なことから、国内外の未来洞察文献を調査し、予測情報を再度抽出し、領域－社
会課題群を再構成した。
【予測情報の参照元】
・EC(2020)「2020 Strategic Foresight Report; Charting The Course Towards A More Resilient
Europe・・・・EC(2018)「Transitions on the Horizon: Perspectives for the European Union’s future researchand innovation policies」（BHMA_Assisted Living 1）
EC(2018)「Transitions on the Horizon: Perspectives for the European Union’s future researchand innovation policies」（Bioeconomy 2）
EC(2018)「Transitions on the Horizon: Perspectives for the European Union’s future researchand innovation policies 」（BHMA_Continuous Cyberwar 4）
EC(2018)「Transitions on the Horizon: Perspectives for the European Union’s future researchand innovation policies 」（BHMA_Ubiquitous expert systems 5）
EC(2018)「Transitions on the Horizon: Perspectives for the European Union’s future researchand innovation policies」（BHMA_Human Organ Replacement 8）
EC(2018)「Transitions on the Horizon: Perspectives for the European Union’s future researchand innovation policies」（BHMA_Material Resource Efficiency 11）
EC(2018)「Transitions on the Horizon: Perspectives for the European Union’s future researchand innovation policies」（BHMA_Reframing Work 15）
EC(2018)「Transitions on the Horizon: Perspectives for the European Union’s future researchand innovation policies」（BHMA_Towards a More Diverse Food Supply System 18）
EPRS(2021)「Towards a more resilient Europe post-coronavirus」
ESPAS(2019)「GLOBAL TRENDS TO 2030」
Policy Horizons Canada(2021)「Foresight on COVID-19: Possible shifts and implications」
JST(2021)「「来るだろう未来」から「つくりたい未来」へ」
NIC(2021)「GlobalTrends_2040」
OECD(2019) 「 FISCAL CHALLENGES AND INCLUSIVE GROWTH IN AGEINGSOCIETIES」
OECD(2012)「環境アウトルック 2050: 行動を起こさないことの代償（概要版）」
OECD(2019)「Global Material Resources Outlook to 2060」
UN_WATER（https://www.unwater.org/water-facts/）
世界銀行「WATER RESOURCES MANAGEMENT」

・

FAO(2018)「The future Alternative - pathways to 2050 of food and agriculture」

・
・
・
・

UK Foresight(2016)「Future of an Ageing Population」
US-DNI (2013)「Natural Resources in 2020, 2030, and 2040: Implications for the United States」
PwC(2017)「Workforce of the future 2030」
厚生労働省(2016)「働き方の未来 2035」

・
・
・
・
・
・
・
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・
・
・
・
・
・

79

・
・
・
・
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・
・

国土交通省(2021)「国土の長期展望（最終とりまとめ）」総務省（2018）「未来をつかむＴＥＣＨ戦略」～とりまとめ（案）」文部科学省(2018)「第 11 回科学技術予測調査 2040 年に目指す社会の検討（ワークショップ報告）」
三菱総合研究所(2019)「未来社会構想 2050」
みずほフィナンシャルグループ(2017)「2050 年のニッポン～課題を乗り越え、輝き続けるために～」
IGES(2019)「世界資源アウトルック 2019_政策決定者向け要約」
TRENDMICRO(2021)「PROJECT2030-サイバーセキュリティの未来シナリオ【本調査テーマの追加調査文献】
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・

World Manufacturing Foundation (2022)「The 2022 World Manufacturing Report: Redesigning
Supply Chains in the New Era of Manufacturing」
EC (2022)「2022 Strategic Foresight Report-Twinning the green and digital transitions in the
new geopolitical context」
みずほ産業調査部（2022）「2050 年の日本産業を考える」,みずほ FG みずほ産業調査 70号.
International Labour Organization (ILO) (2019)「Working on a WARMER planet – The impactof heat stress on labour productivity and decent work」
日本経済団体連合会 (2022)「産業技術立国への再挑戦～2030-2040 年における産業と
キー・テクノロジー～」
高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・官民データ活用推進戦略会議（2021）「官民 ITS 構想・ロードマップ－これまでの取組と今後の ITS 構想の基本的考え方」
英国・科学局 (2019)「Future of Mobility - A time of unprecedented change in the transportsystem」
KPMG (2022)「モビリティ リ・デザイン 2040－「移動」が変える職住遊学の未来」
World Bank (2022) 「 The Future of Government: REIMAGINING GOVERNMENT FOR
GOOD」
EC-JRC (2019)「The Future of Government 2030+ A Citizen Centric Perspective on New
Government Models」
Policy Horizons Canada (2020)「Exploring Social Futures」

4.2.1. 「経済活動・製造／サービス」に係る予測情報
本テーマ「経済活動・製造／サービス」の領域は、「モノとサービスの融合、生産活動の変化（1201）」、「自然災害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化（人の確保拠点分散、供給の強靭化）（1202）」、「持続可能・循環型経済社会志向の定着（環境非配慮型への嫌悪）（1203）」、「格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発格差）（1204）」、「生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差回避、労働意識）（1205）」からなる。
「モノとサービスの融合、生産活動の変化」領域は、「グローバリゼーション/スローバリ
ゼーション下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）」、「シェアリング（付加価値財とコモディティの両極化、資産の取引）」、「データの利活用と融合したものづくり（分散型、
スマート、コグニティブ）」の 3 つの社会課題群からなる。
80

「自然災害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化（人の確保拠点分散、供給の強靭化）」
領域は、「信頼性の高いサプライチェーンの構築（ロボット化、自動化、信頼、強靭）」、「気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限」の 2 つの社会課題群からなる。
「持続可能・循環型経済社会志向の定着（環境非配慮型への嫌悪）」領域は、「持続可能な生産への関与（持続可能な雇用・事業環境、インクルーシブ）」の単独の社会課題群で構成している。
「格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発格差）」領域は、「既存職種の雇用喪失および GX/SDGs 対応型雇用の創出」、「パンデミック等による業種間の経済格差・脆弱性」の 2 つの社会課題群からなる。
「生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差回避、労働意識）」領域は、「デ
ジタル社会の適応/不適応による格差」、「強い労働者（働く時間とその他の時間を主体的に設計できる）」の 2 つの社会課題群からなる。
表 4-4

テーマ「経済活動・製造／サービス」カテゴリー一覧 20
予測情報
数

中分類

領域

社会課題群

1.2:
経済活動・
製造／
サービス

1201: モノとサービスの融合、生産活動の変化

120101: グローバリゼーション/スローバリゼーション下の産業構造のシフト（モノとサービ
スの融合）

11

120102: シェアリング（付加価値財とコモディ
ティの両極化、資産の取引）

4120103: データの利活用と融合したものづくり（分散型、スマート、コグニティブ）

121202: 自然災害・感染症等へのサプライチ
ェーンの強靭化（人の確保拠点分散、供給の強靭化）

120201: 信頼性の高いサプライチェーンの構築（ロボット化、自動化、信頼、強靭）

5120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限11

1203: 持続可能・循環型経済社会志向の定着（環境非配慮型への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な雇用・事業環境、インクルーシブ）

101204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発格差）

120401: 既存職種の雇用喪失および GX/SDGs 対応型雇用の創出3

120402: パンデミック等による業種間の経済格差・脆弱性52021 年度俯瞰図における「経済活動・製造／サービス」テーマは、「1201: 製造の担い手の変化、モノとサービスの融合」、「1202: 気候変動・災害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化（拠点分散、供給の強靭化）」、「1203: 経済格差の深化（業種・職種間格差、世代間格差）」で構成した。
20

81

中分類

予測情報
数

領域

社会課題群

1205: 生産環境のデジ
タル化の適応（不適応による格差、格差回避、労働意識）120501: デジタル社会の適応/不適応による格差

8120502: 強い労働者（働く時間とその他の時間を主体的に設計できる）

5

4.2.2. 「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」に係る予測情報
本テーマ「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」の領域は、「モビリティ・ロジス
ティクスの持続環境（3201）」、「新生活様式における移動環境（3202）」からなる。
「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」領域は、「モビリティ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）」、「インフラ・基盤の変化（道路網・トンネル・橋・データ）」、「ロジスティクスの刷新（担い手の変化、自動化）」の 3 つの社会課題群からなる。
「新生活様式における移動環境」領域は、「モビリティ革命による移動に関する価値の変化」、「ライフスタイルとモビリティ機会」の 2 つの社会課題群からなる。
表 4-5 テーマ「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」カテゴリー一覧 21
予測情報
数

中分類

領域

社会課題群

3.2: モビリ
ティ・ロジ
スティクス
の持続環境

3201：モビリティ・ロ
ジスティクスの持続環境

320101 モビリティ環境の変化（非所有、自動化、
非内燃機関化）13

320102 インフラ・基盤の変化（道路網・トンネ
ル・橋・データ）

5320103 ロジスティクスの刷新（担い手の変化、
自動化）

12

320201 モビリティ革命による移動に関する価
値の変化

12

320202 ライフスタイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプライバシー）

113202：新生活様式における移動環境4.2.3. 「ガバナンス」に係る予測情報
本テーマ「ガバナンス」の領域は、「国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）（9201）」、「市民と政府の信頼確保（9202）」、「新たな公共政策・サービスの担い手（9203）」からなる。
「国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）
」領域は、
「国家
2021 年度俯瞰図における「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」テーマは、「3201: モ
ビリティ・ロジスティクスの持続環境」の単独領域からなる。
21

82

－非国家主体との議論活性化」、「サイバースペースの途上による国家－非国家環境の変化」、「課題解決主体の都市の存在感の高まり（国の関与の低下）」の社会課題群で構成した。
「市民と政府の信頼確保」領域は、「デジタル社会における市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）」、「政府の廉潔性の確保」の 2 つの社会課題群からなる。
「新たな公共政策・サービスの担い手」領域は、「新たな行政サービスの担い手（民主
制の変容）
」
、
「デジタル社会における新たな政策課題の出現」の 2 つの社会課題群からなる。
表 4-6 「ガバナンス」カテゴリー一覧 22
中分類

領域

9.2:
ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

9202: 市民と政府の信頼確保

9203: 新 た な 公 共 政
策・サービスの担い手

社会課題群

予測情報
数

920101: 国家－非国家主体との議論活性化

5920102: サイバースペースの途上による国家－非国家環境の変化

9920103: 課題解決主体の都市の存在感の高まり（国の関与の低下）

3920201: デジタル社会における市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

9920202: 政府の廉潔性の確保

6920301: 新たな行政サービスの担い手（民主制
の変容）

12

920302: デジタル社会における新たな政策課
題の出現

4

4.3. ミッションの体系化（体系図の作成）
ミッションの体系化にあたっては、国内外の未来洞察文献から抽出した各テーマの将来社会像と将来の社会課題を元に、科学技術や社会課題専門家等による意見交換会、市民
ワークショップを実施した。また、NISTEP 専門家アンケートを活用し、各テーマの解決
すべき課題のリストアップを行った。これらの情報を取りまとめ、体系図として、具体的に取り組むべき「ミッション」として体系化し、個々の課題の細分化を行った 23。
具体的な手順は、将来の社会課題に係る予測情報を整理図にまとめ、専門家による意見交換会を開催した。意見交換会では、A）当該テーマで考えるべき将来の社会課題、B）
22

2021 年度俯瞰図における「ガバナンス」テーマでは、「9201: 国家－非国家主体との対話
機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）」の単独領域からなる。
23

本調査における体系図は、体系図は、将来社会課題やそれに関連するミッションを体系的かつ俯瞰的に可視化することと、科学技術との突合を考慮しやすい、ツリー構造で策定されるも
のである。

83

我が国において読み替えて考えるべき将来の社会課題、C）市民に伺いたいことに関する意見を収集し、本テーマの社会課題の検討範囲を設定した。
次いで実施した市民ワークショップでは、各テーマの将来社会像や将来社会に係る諸課題について、期待、懸念、疑問に係る意見を収集し、多様な市民からの本テーマに関する基本的な問いを得て議論を行った。
体系図の作成にあたっては、市民ワークショップで得られた意見（将来社会を踏まえ解決すべき課題）を、科学技術的側面の課題と、社会制度的側面の課題に分類、整理を行った。解決すべき課題については、課題群として構造的に整理し、解決課題区分を設定し、体系図として取りまとめた。以下、各テーマの段階別の検討結果と、体系図を示す。

4.3.1. 「経済活動・製造／サービス生産」に関する体系図（1） 体系図の検討プロセスにおける議論の内容① 本テーマの将来社会像（予測情報の収集・整理、専門家意見交換会の検討結果）

本テーマの予測情報の体系的な整理を踏まえ、専門家意見交換会で示された将来の社会課題を下記に示す。
〈経済活動・製造／サービス〉 ヒトと自然に寄り添う持続可能な経済を目指して
将来社会像（未来洞察文献が示す本テーマの将来）生産の場面では、様々なデータを活用することで、モノとサービスの融合が進み、消費者自身や小規模な企業が生産活動に積極的に関わるようになる。また、テクノロジーの進展により、これまで政府が担っていた公共機能を企業（国を超える企業）が行うようなことも増えていく。
一方で、地球温暖化による気候変動の進展により、これまでの経験では予測できない極端な出来事が常態化する。高齢者や女性、低・中所得者が従事する業種では、熱ストレスによる生産性の低下や疾患の拡大等の影響が生じる可能性がある。
、資源効率、循環、再生等の価値がより重視されてい経済活動では、Well-being（幸福）る。労働者は、自分自身と雇用者の価値観が一致する仕事を選ぶようになり、雇用側はよ
り一層、多様性、公平性、包摂性への配慮が求められる。
持続可能な経済社会への転換に伴い、化石燃料のサプライチェーンに関わる企業や地域等では、雇用喪失のリスクが生じることから、将来に向けたスキル養成が必要となる。

84

図 4-3 本テーマの将来の社会課題に関する情報（未来洞察情報のまとめ）
当該テーマの検討領域


融合するモノとサービス（デジタル化への適応）

自然災害・感染症等に負けない製品・サービス網の構築



循環型経済の定着

複雑化・深刻化する労働格差

多様化するまちの姿と働き方
将来の社会課題に係る予測情報、専門家意見交換会による検討から、本テーマでは上記の 5 つの領域に対して、以降の市民対話を実施した。
当該テーマで考えるべき将来の社会課題〈読み替えて考えるべき課題も含む〉（専門家意見交換会）
グローバルバリューチェーンの中での付加価値を探求する必要がある。



ものづくりにどのようにフォーカスするか

モノに固執しない（サービス業への直接投資）



既存製造業を含む、チャンス（モノの見立て〈価値づくり〉が重要）

格差拡大による社会への影響への懸念（投資リテラシーの差による格差拡大）

テクノロジーは、人の仕事を代替する（人にしかできない仕事に移っていく）



AI・ロボットは、職業を奪う相手にも関わらず、当該技術の活用に好意的な環境



人口減をどのように補うか（移民による維持、ロボット化の推進）



従来の資本主義のエリアは開拓済。地理的、時間的フロンティアは開拓済。
85



生成 AI を含む、テクノロジーの民主化・大衆化の進展

人生 100 年時代の生計の立て方（余生の本番化）

Gifted 世代のキャリアパス（高等教育における学生ケアの拡大、学習時間減少）



気候変動への強靭さ（防災技術、防災民生技術〈空調等〉の輸出）

家族アナロジーベースの労働構造からの脱却② 将来社会像に対する期待・懸念（不安）・疑問

市民ワークショップで提示した、本テーマの領域別の社会課題の概念図（将来社会像）は、下記のとおりである。
「モノとサービスの融合」では、誰でもものづくりに関わるとともに、シェアリング経済も活性化し、その先の課題として、グローバル化の減速、保護主義への対応、サイバーセキ
ュリティへの対処が必要になる姿を示した。
「自然災害・感染症等に負けない製品・サービス供給網の構築」では、気候変動による熱ストレスの拡大、パンデミック等の極端な現象の常態化は、サプライチェーンの変革をもたらし、これら環境変化に伴い生産拠点の移転リスクが高い地域について、適応策等の対応が必要となる。
「循環型経済の定着」では、循環型経済社会が定着し、雇用喪失リスクの可能性が高い職種（化石資源を扱う企業）の労働者の対応（クリーンエネルギー、リノベーション、循環型経済に係る職種転換）が必要である。
「複雑化・深刻化する労働格差」では、労働者は、主体的に働く場所を選ぶようになり、
テクノロジーの活用も相まって生活の自由時間の過ごし方が問われるとともに、企業側は高度人材の確保と自動化を推進し、人材確保のため、採用条件を緩和することや企業価値の訴求に力を入れる。他方、労働者個人は、半○半 X といった自由度の高い働き方ができる社会が実現している。
「多様化するまちの姿と働き方」では、都市形態の多様化は、家族形態に依拠した労働構
造からの脱却が求められる。また、社会のデジタル化が進む中で、地域の人と人との互助・共助の醸成が重要となる。課題は、既存産業の高齢化と、新興企業との職種、職能等の格差、断絶が懸念される。

86

領域別の社会課題の構造図
モノとサービスの融合が進む（デジタル化）＊デジタル化により、世界経済は成長

生産と消費のパターンは進化＊製品ではなくサービスを販売するビジネスモデルに誰でもものづくりに関われる

シェアリング経済の活性化

Manufacturing-as-a-Serviceにより、中小企業も効率的な最先端の製造設備を利用できる（AI、3Dプリンター）
デジタルプラットフォーマーの進展

資産を所有することから、機能・サービスの所有へシフト○消費者オリジナルのデザイン○カスタマイズ○AIの活用○データの利活用のルールの整備

モノとサービスの融合（デジタル化への適応）

産業構造のシフト
シェアリング

新たな対応が必要になる
 グローバル化の減速が見られつつある（スローバリゼーション）

データ利活用と融合したものづくり

 保護主義への対応が必要になっている（検閲、ローカライズ、プライバシー、
フィルタリング） サイバーセキュリティ

図 4-4

領域案「融合するモノとサービス」

気候変動による熱ストレスの拡大、
パンデミック等の極端な現象の常態化
高齢者、女性等が主に従事する職種で気温上昇の影響（熱ストレス）の拡大（2030年までに世界で273兆円以上の損失）
工場等の閉鎖は、パンデミックの未発生地域にも影響（在庫調整のため、他の地域でも工場の稼働が止まる）

自然災害・感染症等に負けない製品・サービス供給網の構築

サプライチェーンの変革（モノ・サービスの供給体制の強靭化）
サプライチェーン自身の強化

気候変動への適応• 海外に移した生産拠点の自国への再移転• 熱ストレスの影響を大きく受ける
労働環境の適応（農作業、建設作
業等）• 同盟国や友好国に限定したサプライチェーンの構築• AIによるサプライネットワークの支援（大災害等に対応）• 地理的に熱ストレスを受ける地域
での生産活動における適応• 熱ストレスの影響が低い地域に移住、移転• 熱ストレスのない職場環境を実現する技術の導入

信頼性の高いサプライチェーンの構築
気候変動による生産性の低下
への適応
職場における温暖化適応環境の提供

生産拠点の移転リスクが高い地域への対応（防災先進国の知見・技術の展開）

図 4-5

領域案「自然災害・感染症等に負けない製品・サービス供給網の構築

87

「経済と環境の好循環」の創出（経済社会全体の変革）• 企業は、Well-being、資源効率性、循環、再生等の観点からの事業を実施。
• 持続可能性が中核となる価値観に（規制遵守）

循環型経済の定着

製造の場面• 廃棄物ゼロの文脈で製造する方法が主流になる• 調達する原料から商品の環境負荷の目配りが必要になる消費の場面• 持続可能性が新たな消費のステータスに• 消費者の習慣・行動の変容（環境配慮型の消費活動へ）• 労働に必要なスキルの獲得

持続可能な生産、事業環境の定着

循環型経済社会の定着

循環型社会の進展に伴い、雇用喪失リスクの可能性が高い労働者への対応• 化石燃料の採掘・加工、化石燃料のサプライチェーンに依存する部門・地域の雇用喪失への対応

既存職種の雇用喪失およびグリーン雇用の創出• クリーンエネルギー、リノベーション、循環型経済に係る職種での新た
な雇用創出

図 4-6

循環型経済の定着

大量離職時代の到来（Great Resignation）／超人手不足
労働者は…

企業は…

労働者が主体的に“働く場所”を選ぶ

高度人材の確保／自動化の推進• 個人の価値観と雇用者の価値観を一致を優先させる動きの活発化• 他国の専門人材の確保（移民受入れ）• キャリアパスや労働条件を考え直す• 生産・流通・事務業務はAIに移行• 学びの形骸化の解消（必要な学び）• 高齢労働者のデジタル・スキルの向上

生活の自由時間の増加• 学び直し人材の再雇用（人材確保）

複雑化・深刻化する
労働格差• 完全自動化・部分自動化による非雇用化

人材確保のための採用条件の緩和
企業価値の訴求• テクノロジーの活用により自由時間の増加• 効果的に自由時間の使う• 多様性、公平性、包摂性に配慮した経営の展開• 職住接近から解放（自動運転等の技術が支える）• 職場のハイブリッド化• 地域・国境を超えた採用

半○半Xの自由度の高い社会の実現（例：半農半X）
新たな課題：低中所得者のデジタル化の障壁（貧困）、企業対応の二極化、移民の受入れ

図 4-7

複雑化・深刻化する労働格差

88

超人手不足時代
主体的に働く場所・時間を設計できる労働者
高度人材の確保と人手に寄らない業務の選別
健全な職場環境の提供と労働条件の提示

都市形態の多様化• 都市国家的社会• 田園都市的社会

多様化するまちの姿と働き方

家族形態に依拠した労働構造からの脱却• 女性の社会進出• 勤め上げる志向• 企業に応える人材育成からの転換

ソーシャルキャピタル（Social Capital）• 地域の人と人との互助・共助の醸成

都市国家的社会と田園都市的社会（都市形態の多様化）
家族形態に依拠した労働構造
ソーシャルキャピタル

課題•

既存産業の高齢化と、若い新興企業との格差／断絶

図 4-8

多様化するまちの姿と働き方

上記の将来社会像に対して、市民ワークショップで得られた、期待・懸念（不安）・疑問についての意見は、下記のとおりである。
表 4-7

区分
期待

将来社会像に対する市民の意見

意見内容（概要）
テクノロジーにより女性の社会進出が進んでいくこと

雇用形態として終身雇用の変化に期待している。



地域の過疎化、人手不足の解消に期待している。



個人の個性の発揮、優秀なリーダーの出現。



介護現場等、人手不足の分野へのロボットの導入、共存生成 AI の登場と同様に、専門性が高かった仕事、作業の難易度の低下（テクノロジーの進歩による女性の社会進出上の格差是正）

懸念（不安）



デジタル化の進展により、産後の雇用形態の自由度の拡大

不人気職種の労働力の減少



貿易の減少による経済停滞

セキュリティ保護と科学技術の進展が天秤となる
89



AI が利活用できない労働者の失業と収入格差の拡大

世界と孤絶した国の暴走

情報活用・共有を前提とした経済社会に参加できる人と参加できな
い人の格差

疑問



人と人との繋がりの希薄化半◎半◎のジョブスタイルになった際の専門性、経験蓄積不足



テクノロジーの進歩と既存ビジネスとの衝突



在留外国人の文化、考え方の異なりからくる衝突

進んだ技術は存在しても、社会が追い付かないことの懸念

国際社会の方向転換に、将来社会像として掲げられた概念はどのように対応していくか（SDGs と、ウクライナ侵攻に伴うエネルギー
方針の転換）



社会をより良くする技術は見えてきているが、社会に導入するための支援（財源）がどうなるか見通せない

テクノロジーに取り残される世代のフォローの手立てに疑問

身の程を知らないゆえに生じる社会課題の懸念

熱ストレス等に対処するため、自国だけではなく関係性が大切。

（2） 本テーマの体系図① テーマ全体概要

融合するモノとサービスのグローバルな影響は、モノとサービスの供給・需要・受容といった変化と、グローバリゼーションの減速に伴う社会変動への対処が求められる。具体的には、モノづくりのデジタル化やモノそのものを起点としたサービスの融合からの脱却等、モノづくり、サービスづくりの形態が大きく変わる。これら変化の中で人間拡張技術がどのよ
うに社会的に受容されていくかも注視すべき点となる。また、外国からの労働力の非依存体制の構築や経済安全保障に係る課題から、貿易に影響を与えない、セキュリティが保護された科学技術に対する期待も高まる。他方、気候変動やパンデミックによる影響に強靭な経済
活動基盤を構築していくことが希求される。特に気候変化に伴う職業上のリスクとともに、リスクの低い地域への移住やそれら地域との関係強化がこれまで以上に進展する。
経済社会の内的、外的な環境変化に伴い、テクノロジーの使用格差が複雑化、深刻化していく。これら格差には、テクノロジーの活用有無（導入が進む職種とそうでない職種等）から来る格差と、日本型労働慣行がテクノロジーの適用を阻むことによる格差、柔軟な働き方の社会的な進展度合いの格差がある。一方で、テクノロジーの積極活用に伴う弊害が挙げられる。テクノロジーの導入は、職業への参入ハードルを下げる要素となるが、家族制度や終身雇用型の職種の労働慣行等の転換も併せて必要となる。また、テクノロジーの活用による弊害として、専門性の希薄化や取り残される世代への対処が必要となる。最後に多様化する
90

まちの姿と働き方として、ソーシャルキャピタルを踏まえた共生型コミュニティの形成が必要となる。
② 領域の概要および解決課題区分の構成

本テーマは、ⅰ）融合するモノ・サービスのグローバル影響、ⅱ）気候変動・パンデミッ
クに強靭的な経済活動基盤、ⅲ）複雑化・深刻化するテクノロジーの使用格差、ⅳ）多様化
するまちの姿と働き方の 4 つの領域で構成される。各領域の概要および解決課題区分の構成については、以下のとおりである。


融合するモノ・サービスのグローバル影響：本領域は、モノとサービスの供給・需要・受容といった変化と、グローバリゼーションの減速に伴う社会変動への対処で構成される。融合していくモノとサービスの中で、スマートテクノロジーの進展により、モノづくりは消費者、地元企業による共創関係が一般化する。これにより、サービスの形態、モノづくりの形も大きく変化する（物理的な財の量の減少等）。また、
グローバリゼーションの減速に伴い、経済安全保障が強化され、保護主義的措置は物品貿易に限らず、データ、デジタルサービス等にも波及し、データ駆動型のテクノロ
ジーの米中による覇権競争が進む。貿易に影響を与えない、セキュリティ保護技術等に対する期待も高まる。
解決課題区分：モノ・サービスの供給・需要・受容、グローバリゼーションの減速に伴う社会変動への対処で構成している。前者は、人間拡張技術、現実世界の体験やコミュニケーション価値を増加させる科学技術が期待され、社会制度側
ではモノ起点のサービスの融合からの脱却や個人情報流出リスクの対処が必要とされる。後者は、新たな就業システムを創出するための技術やリカレント教
育に係る技術が期待され、社会制度側では職業の選択幅の拡大や外国からの人材に依存しないための対処が求められる。



気候変動・パンデミックに強靭的な経済活動基盤：自然災害・感染症等によるパンデミックの発生は、制御できない場合、経済の不均一な再開等、経済活動の新たなボトルネックとなる。信頼性の高いサプライチェーンへ移行する。自然災害の起因となる
気候変動の影響は益々拡大し、熱ストレスによる労働環境への影響が拡大する。熱ス
トレスにさらされる労働者は、高齢者、女性等への肉体的な機能への影響に加え、低所得者が従事する業種やインフォーマルな雇用に係る業種、自給自足型農業者等への影響が大きい。中には、熱ストレスが移住推進要因の一つになり、気候条件を考慮した移住が進む。経済活動は、ウェルビーイング、資源効率、循環性、再生等に質的な転換し、気候ニュートラル、持続可能な資源利用、ゼロ汚染、生物多様性の達成等のための官民双方の市場ベースの手段とプロジェクト投資が進展する。また、経済活
動基盤は、気候変動の影響に適応した強靭なインフラを整備するとともに、気候変動
91

の激化に伴う移住を鑑み、他の国・地域との関係構築が併行して進む。


解決課題区分：気候変化に伴う活動基盤の存立の区分からなる。科学技術には輸出型の防災・減災・気候変動適応技術や気候変動の影響を受けない都市・居住技術が期待される。社会制度面では、熱ストレスによる地域衰退への対処や、環境災害に伴う移住を考慮し国・地域の境界を超えた関係性の構築が求められる。



複雑化・深刻化するテクノロジーの使用格差：経済社会の内的、外的な環境変化に伴い、テクノロジーの活用格差が複雑化、深刻化していく。企業側は、高度人材の獲得
ニーズが高まり、クリエイティブな仕事に従事する労働者の獲得に迫られる。労働者側にとり、個人の価値観と雇用者の価値観の一致を優先させる動きが生じ、自分のキ
ャリア、労働条件、長期目標に照らし、仕事選びを決定する。働き手は、自由時間の拡大するため、時間の使い方が問われる。一方で、テクノロジーの導入が進む職種とそうでない職種による格差は、テクノロジーの導入が進まない職種の人手不足として課題が表出される可能性がある。また、テクノロジーの導入を阻む要因が、労働慣行のケースがある。終身雇用型の業種の職種のうち、テクノロジーの導入により省力化や他の職種からの参入により効率化を図ることができる。これらから労働慣行からの脱却が進む。上記のテクノロジーを活用した経済社会の変化は、変化に対応できない故の弊害が懸念される。デジタル社会の進展は、低所得者、中所得者にとり、仕事の自動化とエネルギー・食料価格の上昇、交通機関の貧困化等、負のトランジショ
ンをもたらす。中でも高齢労働者はデジタルスキルの向上に迫られ、学びなおしが必要となる。労働者個人は、半○半 X といった自由度の高い働き方ができる社会が実現する一方で、専門性の希薄化が懸念される。


解決課題区分：本区分は、テクノロジーを活用した格差の解消、日本型労働慣行からの転換、柔軟な働き方への転換、テクノロジーの積極活用に伴う弊害の 4 つで構成されている。科学技術面では、テクノロジーを活用した格差の解消に向けて、寿命延伸により就業可能な期間が延伸することへの対処としてモチベー
ションを担保する仕組みや、オンライン型のライフラインの整備技術、人手不足を解消するロボット等が期待される。社会制度面は、各区分で取り上げられているが、テクノロジーの進展に対しては、機械と人との仕事の棲み分け、AI・
機械化による職業ハードルを低下させるための方策の一方で、AI を活用できな
い人の収入等の格差への対応が求められた。また、日本型慣行からの脱却にあたっては、家族アナロジーの労働構造の転換も求められる。AI・機械化が進展していく中で、取り残される労働力への対処も重要とされる。



多様化するまちの姿と働き方： 都市の形態は、都市国家的な都市と田園型都市と多様になり、フィジカル空間ではより体験的な価値が重視される。これらの社会では、
自然環境の豊富さも重要な要素となるため、地方の潜在的な価値が再評価され、人の流入も進む。また、異なる価値や文化を背景とする外国人との共生も進む。社会のデ92

ジタル化や多様性が進む中で、地域の人と人との互助・共助の醸成が重要と認識され、共生型コミュニティの形成が進む。テクノロジーの導入等の経済社会環境の変化に伴い、社会の多様性、公平性、包摂性への配慮が重要となる。
解決課題区分：共生型コミュニティの形成からなる。科学技術には、フィジカル空間における体験価値の向上や自然環境があふれる地方の潜在的価値の再評価が期待される。社会制度面では、未来予測に基づく地域設計やソーシャルキャ
ピタルの確保等が求められる。

以下、本テーマの体系図を示す。

93

社会課題（テーマ）
中分類

領 域

領域

解決課題区分

解決すべき課題
解決すべき課題

解決課題区分

人間拡張技術（BMI、バイオエンジニアリング等）の社会受容科学技術課題現実世界の体験・コミュニケーションの価値を増加する技術・システム

社会制度課題モノ・サービスの供給・需要・受容

ものづくりのデジタル化
モノ起点のサービスの融合からの脱却（モノの転用から発想の転換）
製造業の戦略形成・未来予測によるチャンス（価値づくり）とマインドセット：過度な自己制御からの転換

融合するモノ・サービスのグ
ローバル影響個人情報の流出リスク
貿易に影響を与えない、セキュリティが保護された科学技術の創出

グローバリゼーションの減速に伴う社会変動への対処

新たな就業システムの創出
時代に合ったスキルやスキル獲得意欲を持つ人材確保・リカレント教育システム
職業選択の幅の拡大／外国からの労働力の非依存（グローバリゼーションの減速、技術による打開）
孤絶した国（社会・コミュニティ）の暴走による不安定化／ボーダーレス化による一時的な衝突への対処
経済安全保障輸出型防災・減災・気候影響適応技術

気候変動・パンデミックに強靭的な経済活動基盤

気候変動の影響を受けないカプセル型都市・住居／生活圏の温度を下げる都市設計

気候変化に伴う活動基盤の存立

気候変動リスクの低い地域の住宅地・農地の価値評価

94

経済活動・製造／サービス

熱ストレスにより、住みにくくなった地域の衰退への対処
気候変化に伴う移住を可能とする他国・他地域との関係強化
就業可能な期間が延びることに伴うモチベーションを保つ仕組み
オンライン系ライフラインの整備技術・システム

テクノロジーを活用した格差解消

人手不足を解消するロボット
機械と人の仕事内容の棲み分け：人にしかできない仕事（Task Transformation）
AI使用に好意的な職場環境の構築（超人手不足への対応）
生成AI、機械導入による専門的職種のハードルの低下（建築・建設等の力仕事分野への女性の進出）
AIを活用できない労働者の失業増と収入格差への対応
Gifted世代のキャリアパスの形成（教育の在り方）

複雑化・深刻化する
テクノロジー使用格差

日本型労働慣行からの転換（テクノロジー適応型へ）

人的資本経営（Work Engagementを高める）
家族アナロジーベースの労働構造の脱却
終身雇用型労働慣行からの転換（公務員等）
個人の個性の発揮

柔軟な働き方への転換

優秀なリーダーの出現（養成）
半○半×の働き方のスタンダード化によるライフワークバランスの確保、健康値の引き上げ
テクノロジーの活用した労働環境に参加できない人への対応（格差拡大）
AIに過度に依存した社会による、人と人とのつながりの希薄化の問題（経験、関係性の移転不全）

テクノロジーの積極活用に伴う弊害（残された労働／つながり・経験の希薄化）働くことが半◎半◎になることによる、プロフェッショナルの経験の希薄化
デジタル化できない仕事の分野の労働力の補填
テクノロジーの進歩によって取り残される世代のフォロー
格差拡大による社会の不安定性の拡大（資産格差、治安の悪化）
フィジカル空間におけるモノから体験価値の重視への転換
自然環境が豊富にある地方の潜在的価値の可視化

多様化するまちの姿と働き方

共生型コミュニティの形成

自立可能な規模の都市開発
フューチャーデザイン
Social Capital(災害時にも強い、地域の人と人との互助、共助の醸成）
女性の社会進出の進展
異なる文化・価値観を背景とする外国人との共生（社会ルールの受取方の違いによる衝突・問題解消）

図 4-9 経済活動・製造／サービスの体系図注）解決すべき課題の色分け：緑色＝科学技術的側面、灰色＝社会的側面

4.3.2. 「モビリティ・ロジスティクスの持続環境」に関する体系図（1） 検討プロセスにおける議論① 本テーマの将来社会像（予測情報の収集・整理、専門家意見交換会の検討結果）

本テーマの予測情報の体系的な整理を踏まえ、専門家意見交換会で示された将来の社会課題を下記に示す。
〈モビリティ・ロジスティクスの持続環境〉 変わる「移動」、変わる「くらし」
将来社会像（未来洞察文献が示す本テーマの将来）
自動走行車や電気自動車（EV）、ドローン、空飛ぶ車といった新たな移動手段や、様々な移動サービスをシームレスにつなぐ MaaS（Mobility as a Service）等の登場により、「移動」をめぐる景色が大きく変わろうとしている。こうした移動手段は、もはや人やモノを運ぶだけではなく、動く電源やセンサーとして、また、データ収集の手段として機能するようになる。これらの変化は、他の様々な時代的な潮流とも絡み合いながら、私たちの経済や生活に大きな影響を与える。
例えば、下記の姿が予見される


流通・輸送やインフラ整備のあり方等に影響をもたらすとともに、様々な産業をつ
なげ、新たな事業を生み出す機会が増える



移動手段の選択は、安全安心に加えて環境負荷が少ないことが前提となる。

バーチャルテクノロジーやリモートワークの進展も相まって、働き方や旅行、娯楽の在り方が変化する。移動自体は減少する一方、リアルな体験や人との繋がりを生み出す手段として移動の価値が見直される、等
一方で、データプライバシーや、新しい移動手段の導入に向けたインフラ整備の格差、

伝統芸能の消失等、新たな問題が起こることも懸念される。

95

図 4-10 本テーマの将来の社会課題に関する情報（未来洞察情報のまとめ）
当該テーマの検討領域


移動・輸送を取り巻く環境変化と社会的影響



移動の変化がもたらす新しい価値やライフスタイル
将来の社会課題に係る予測情報、専門家意見交換会による検討から、本テーマでは上記の 2 つの領域に対して、以降の市民対話を実施した。
当該テーマで考えるべき将来の社会課題〈読み替えて考えるべき課題も含む〉（専門家意見交換会）


インクルーシブ・ソサエティを支える環境の視点。



身体的な配慮に加え、ジェンダーギャップへの配慮。



インフラ整備にデジタルファースト概念を導入。

モビリティ革命による都市設計の変化、スマートシティ化。



ステークホルダーや問題の洗い出し。



経済格差や情報格差の更なる助長。



ギグワークの増大による労働に対するインパクト。



対面で人に会う意味、重要性、人との付き合い方等の変化や、価値観の衝突。



モビリティの利用者と事業者の双方の意識改革と制度の見直し。



地域と連携した新しいモビリティに関する規制のサンドボックスの活用（空、河川
含む）
。



モビリティの価値が変わることによる税制の見直し。

地方自治体に対するモビリティ・ビジネスの成立性と、地方自治に即した議論の分96

け方（実際の利用者の真の意見が大事）。


データ保護の問題（保護規制、保護意識が希薄）

新しい技術・ビジネスに対する法や受容性の国による違い



歩行者保護意識の国による違い（日本は歩行者にだいぶ不利）

責任についての考え方、国による違い（事故時の責任の所在）



自然エネルギーのみで電力需要を賄える地域への、モビリティとオンライン環境の整備による地方移住の促進

過疎地における故朴とシティとスマートモビリティの設計



モビリティの変化により生じる世代別の課題



パンデミック等における経済社会活動を維持するためにモビリティデータの個人情報の活用と社会受容性② 将来社会像に対する期待・懸念（不安）・疑問

市民ワークショップで提示した、本テーマの領域別の社会課題の概念図（将来社会像）は、下記のとおりである。
「移動・輸送を取り巻く環境の変化」では、技術革新による移動や輸送手段の変化（自動化、非内燃機関化、MaaS 等）により、「移動」の可能性が広がるとともに、新たな状況に対して、社会としての対応が求められるようになる。様々な社会的要因（高齢化に伴う免許返
納、環境意識の高まり、趣味の移動の高まり）と相まって、人々の移動に対する考え方や価値観も変化する。また、移動・輸送を取り巻く環境の変化に伴い、データ蓄積と活用、流通・輸送システムの革新が進み、都市部では交通量の最適化や渋滞が解消するとともに、物流量は増加する。都市において、ガソリン燃料車の走行禁止ゾーン等が広範囲に設定される。移動・輸送サービスもジェンダー、デジタルギャップ等にも対応する。地方部では、自動運転
サービスやコミュニティバスにより、移動弱者の増加に向けた代替移動手段が普及する一方で、移動に係る社会インフラ（道路、橋等）の提供の考え方は、“住民一人でもいれば”から転換し、移動格差も発生する。
「移動の変化がもたらす新しい価値やライフスタイル」では、モビリティ革命やバーチャ
ルテクノロジーの深化により、モビリティの選択基準やモビリティそのものの価値に新たな価値を与えるとともに、モビリティのシフトや移動自体の減少等の新たなライフスタイ
ルが定着する。ワークスタイルの多様化やビジネスモデルの変化に伴い、都市部では、通勤の減少や複数拠点勤務、ギグワークの進展、都市型集約ビジネスの分散化が生じ、都市設計
や居住形態に変化をもたらす（地方定住、マルチハビテーション、過疎地のコンパクトシテ
ィ）。地方部では、移動車両を活用した小売、飲食、医療サービス等の多様な展開が進む。
一方で、外出や人手に係るビジネスが困難になり、地域ごとの人口減少により伝統文化の一部が消失する懸念がある。モビリティでは、データプライバシー等が懸念される。

97

領域別の社会課題の構造図
技術革新による移動や輸送手段の変化（自動化、非内燃機関化、MaaS等）••

自動走行車・EV・空飛ぶ車・MaaSなど、新しい移動手段の実用化や普及が進展新しい走行・飛行を支える交通ネットワークの充実化

移動・輸送を取り巻く環境の変化「移動」の可能性が広がるとともに、新たな状況に対して、社会としての対応が求められるように••人やモノを乗せて運ぶものから、動く電源・センサー・基地局等へと移動・輸送手段の機能が拡張
税制や事故責任の所在など、新たな状況に対応するための法制度の見直しの必要性※様々な社会的要因と相まって、人々の移動に対する考え方や価値観も変化する

モビリティの変化
新たな状況に対応するための基盤整備の必要性• 高齢化等により、運転免許や自家用車を持たない人が増加• 環境意識の高まりにより、安全安心に加えて環境負荷が少ないことが移動手段選定の前提となる• 自動車は純粋な移動手段か趣味の対象かで明確に分かれる、等

図 4-11

領域案「移動・輸送を取り巻く環境の変化」

移動・輸送を取り巻く環境の変化

データの蓄積と活用がもたらす革新• デジタルファースト：モビリティが取得した周辺環境やドライバーのデータ等から安全な運転やインフラ整備を支援• データから様々なビジネス機会を創出• 災害時の実態把握や政策への活用

都市部

交通状況をリアルタ
イムで把握し、交通量の最適化や渋滞解消が可能に物流量が増え、ドローン、自動走行、
配送ロボットの実用化が進展

ガソリン燃料車の禁止ゾーンが広範囲に設定される新サービスは男性目
線で、若者を中心とした狭い層に限定、不平等が拡大（ジェンダー・デジタルギャップ）

流通・輸送システムの革新• 自動走行やドローン、パーソナル物流シ
ステムの実現により、輸送が効率化• 陸路での運搬が難しい山間地域等への運搬が可能に• 運輸・関連産業の規制緩和が進み、民間企業による急速な技術革新が進む• 大量輸送機関（鉄道・船舶）へ転換

移動をめぐる環境変化がもたらす影響

地方部
公共交通機関の利用
者減や運転者不足により、自動運転サー
ビスやコミュニティ
バスなどが普及

特に人口減少している地方で、道路、橋梁、トンネルなどが耐用年数を大きく超え、近隣住民に支障が出る導入が難しい地域で移動格差が発生

社会インフラ提供の
考え方の見直し「住民が一人でもいれば」

データの蓄積と活用がもたらす革新
流通・輸送システムの革新
都市部/地方部の変化※技術革新による利害関係者の変化や雇用喪失に対する懸念も

図 4-12

領域案「移動をめぐる環境変化がもたらす影響」

98モビリティ革命やバーチャルテクノロジーの進化
新たなライフスタイル

新たな価値

モビリティのシフト

モビリティの選択基準• 安全・安心、環境負荷小が大前提、そのうえでコスト、時間、快適性で評価• インクルーシブ社会を支える環境

モビリティそのものの価値• 移動が特別で価値あるものに• 自動車は純粋な移動手段か趣味の対象かで明確に分かれる• 飛行機・乗用車から鉄道・マイクロ
モビリティへシフトし、国内旅客数
や自家用車、高級車の所有率が低下• カーシェア、交通機関の共有、豪華な夜行列車などを選択

移動の変化がもたらす新しい価値やライフス
タイル

移動の減少

• リモートワークや遠隔医療、バー
チャル空間での遊び、旅行、学びなどが進展し、移動機会が減少

新たな技術や機能の活用方法• 自動運転の普及により渋滞中でも時間を他の事に活用• 車両に充電される電気を昼は生活電力として、夜は蓄電することで低炭素な生活を実現

ワークスタイルの多様化やビジネスモデルへの影響
都市部• 通勤が極端に減少• 複数拠点勤務、兼業、ギグワーク、週休選択が浸透• 都市型集約ビジネスの分散化

地方部• 移動車両を活用した小売り、飲食、医療等のサービスの提供• 外出、人出に係るビジネスが困難に• 伝統文化の一部が消失

都市設計、居住への影響

データプライバシー等への懸念• 都市に住むインセンティブの減少、地方定住者の増加• マルチハビテーション• スマートシティ、過疎地のコンパクトシティ化• モビリティ・データに対するプライバ
シーへの懸念が発生し、企業が厳しく規制されている• 人間関係の変化、対面で会う重要性• 歩行者保護意識

図 4-13

モビリティの選択基準の変化
移動の減少に伴うモビリティ
そのものの価値の変容
ワークスタイルの多様化やビジネスモデルへの影響
居住への影響移動の自由や個人情報に対する懸念

領域案「移動の変化がもたらす新しい価値やライフスタイル」

上記の将来社会像に対して、市民ワークショップを開催し、期待・懸念（不安）・疑問についての意見収集を行った。意見の概要は、以下のとおりである。
表 4-8

将来社会像に対する市民の意見

区分
期待

意見内容（概要）


移動手段の変化による環境負荷の低減や環境改善、地球温暖化の抑止。



自動化の進展による安全性の向上、事故率の低下、移動弱者のサポート強化、移動時間の有効活用。



移動負荷の軽減による距離の概念の変化、都市部・地方の移動負担の軽減。



道路渋滞の軽減。



電源としての EV の活用によるエコな生活や災害時の対応。



ドローン等による過疎地や被災地への物資輸送。



過疎地の子どもの教育・学力格差の是正。



地方の交通難民・買い物難民の解消。
99

懸念（不安）

新規ビジネス創出の可能性。

リモートワークで都市と地方の境目が消失し、介護離職者が減少。



地方への移住や二拠点居住によるライフスタイルの多様化と充実。



運輸に関わる人材不足の解消。



高齢者等の移動手段の増加、免許返納問題の低減。



シェアリングによる家計の負担軽減。

バーチャル医療の進展と、地方・都市部の医療格差の低減。



デジタル化が遅れてしまう地方の孤立。



モビリティデータの情報管理、ハッキング、データから生活パターンが見えることによる犯罪、テロ等の発生。



インフラ整備の財源確保による生活の負荷。



移動の減少による人と人との繋がりの希薄化。



高齢化が進む中で在宅者のケアの負担増。



乗合バスの減少。

IT による制御が高度化することによる想定外の事故やセキュリテ
ィリスク。



雇用喪失による経済格差や既存の産業の衰退、機械技術、加工技術の喪失。



都市部集中、地方の過疎化を前提とした議論（地方創生と併せて考える必要性）。



空飛ぶ車の普及による事故の増加。管制塔的機能はどうなるか。



コミュニケーション不足によるテレワークの減少。



インフラや電子帳簿の導入が難しい中小企業でのテレワークの実現可能性。就活生に選ばれる企業とそうでない企業との格差や新卒
者間格差。



オンライン診療の限界（検査や大きな病気への対応ができない）



海外企業による自動運転やシェアリングサービスの展開による国内企業の衰退。

疑問

災害時の対応（地震により自動運転が止まるとどうなるのか）。



新しいモビリティによる事故の発生や責任の所在、安全性の確保。



デジタルに弱い人々（ジェンダーギャップ、高齢者等）



あまり移動しない社会による生活習慣病の増加、医療費の増加。

。
EV はメリットだらけなのか（電池の寿命、充電施設の整備費等）

バーチャル空間の普及による家族とのコミュニケーション不足。



インクルーシブ社会とは何か。



コロナ後、旅行者が増えているのにバーチャルのアクティビティが100

なぜ増えるのか。
国として移動の変革をどのようにしようとしているのか。

国の成長戦略を知りたい。日本産業の柱であるアニメ、漫画、観光等との連携や予算配分の状況はどうか。



他国との協業、意見交換は進んでいるのか。



省庁間の連携はできるのか。モビリティ省のような主体となる官庁が必要ではないか。

EV の充電の際に、充電税を徴収するのか。



リモート活用による運動不足への対応をどうするか。



情報管理は本当にできるのか。



自動運転や空の移動の活用等、法の正義はどうやって進めるのか。
多様化に対応しきれるのか。



デジタルを活用しない人へのサポートはどうするのか。



現場（関連する企業）の声を聴いた上で整備しているのか。



ワークスタイルの変化でどのような伝統文化が消失するのか。



自動運転により維持費等が増えることで、一人当たりの交通費の支出が増えるのではないか。

（2） 本テーマの体系図① テーマ概要

自動走行車や EV、ドローン、空飛ぶ車といった新しいモビリティや、様々な移動サー
ビスをシームレスにつなぐ MaaS（Mobility as a Service）等、モビリティそのものの実用化や普及が進んでいる。モビリティの機能は、人やモノを乗せて移動できるから、動く電源
や、動くセンサー、データ収集の担い手等に変化している。
これらの変化や収集された各種のデータは、ロジスティクスやインフラ整備のあり方、担い手等に影響をもたらすとともに、様々な産業と連携し、新しい事業を生み出す機会を提供する。また、人々の価値観やライフスタイルにも影響を及ぼす。モビリティの選択は、安全安心に加えて環境負荷が少ないことが前提となる。バーチャルテクノロジーやリモートの進展も相まって、働き方や旅行、娯楽の在り方が変化する。人々の移動は減少し、リアルな体験や人との繋がりのために移動が価値あるものへと変化する。
一方で、データプライバシーや、新しいモビリティ導入に向けたインフラ整備の格差、
伝統芸能の消失等が懸念される。
② 領域の概要および解決課題区分の構成

本テーマは、ⅰ）移動・輸送を取り巻く環境変化と社会的影響、ⅱ）移動の変化がもた
らす新しい価値やライフスタイルの 2 つの領域で構成される。各領域の概要および解決
101

課題区分の構成については、以下のとおりである。


移動・輸送を取り巻く環境変化と社会的影響：自動走行や EV、ドローン、自動配送ロボット、MaaS といった新しいモビリティは、移動と物流のコストを下げる。ロジ
スティクスにも影響を与え、都市部ではマイクロモビリティが普及し、地方では陸路が難しい山間地への配送が可能となっている。個人のニーズに即した移動や配送サービスが進む一方で、ドライバーの雇用喪失等の問題が生じる。動くセンサーとしてモビリティが各種のデータを収集するようになり、人々の行動をより細かく類推することが可能になる。ロジスティクスのみならず、様々な産業との連携や、パンデミ
ックや災害等の緊急事態下における実態把握等にも役立つものとなる。一方で、デー
タプライバシーに対する懸念が生じ、規制が進む。
解決課題区分：移動の概念の変化、多様なモビリティの実現、モビリティインフ
ラ基盤の多用途化、多様なモビリティに適応した制度変革の 4 区分からなる。
科学技術面では、環境負荷や交通事故の低減に資するモビリティ技術の開発や、デジタルファーストなインフラ整備、モビリティデータを活用した交通渋滞是正システムや新しい産業の創出、ハッキング防止等のセキュリティ技術の開発等が期待されるとともに、それらがインクルーシブな社会を支える基盤となることが期待される。社会制度面では、新しいモビリティに対する規制や法律の整備、税制の見直し、歩行者保護の意識の醸成や道路設計への反映等が課題となる。また、2 つの側面にまたがる課題として、新しいステークホルダーや利害の抽出、コンセンサスの醸成や多主体間の合意形成のあり方等がある。



移動の変化がもたらす新しい価値やライフスタイル：都市部では新たなモビリティの導入が進み、自家用車の保有が減少する。地方では、高齢化の進展により、自動走
行車やコミュニティバスが普及する。バーチャルテクノロジーやリモートの進展によって、通勤需要の低減や二拠点居住、地方への移住の増加等、ワークスタイルやラ
イフスタイルの多様化が進む。モビリティの選択は、安全・安心に加えて、環境負荷が少ないことが大前提となる。飛行機や乗用車から鉄道、マイクロモビリティへのシ
フト、カーシェア等が選択される。移動が減少することにより、リアルな体験や人との繋がりが価値あるものとなる。一方で、外出や人出に関わるビジネスを中心に継続が困難になる。


解決課題区分：人流・生活の変化、モビリティの高度化によるリスク、モビリテ
ィ社会変革の限界の 3 区分からなる。科学技術面では、移動の減少に伴うコミュニケーション不足の解消や身体的な障害等を補うメタバースや VR、AR 技術、
オンライン診療の限界を考慮した遠隔診断・診療システム、リモートワークを可能とするセキュアな電子帳簿の開発と普及等が期待される。社会制度面では、モビリティやオンライン環境の整備による地方移住の促進や、過疎地における102コンパクトシティ化・スマートシティ化による若者の都心流出防止、モビリテ
ィデータに関する保護意識の醸成、移動量の減少による生活習慣病の増加への対処等が期待される。
以下、本テーマの体系図を示す。

103

社会課題（テーマ）

中分類

領 域
領域

解決課題区分

解決すべき課題

解決すべき課題

解決課題区分

移動手段の環境負荷の低減に伴う空気環境の改善

科学技術課題

多主体間の合意形成システム

社会制度課題インフラのデジタル化

移動の概念の変化

コミュニティの安定化
移動負荷の軽減により、距離の概念が変わることによる都市部－地方の移動の壁の解消
移動負荷の軽減により、距離の概念が変わることによる都市部－地方の移動の壁の解消
リモート活用による自分時間の有効活用
リモート活用による自分時間の有効活用
バーチャルのアクティビティの進展によるリアルなアクティビティ機会の影響
バーチャルのアクティビティの進展によるリアルなアクティビティ機会の影響

道路渋滞の低減、過疎地への物資輸送に寄与する空飛ぶクルマ、ドローンの活用
交通混雑を是正するリモートワークの高度化
運転自動化による安全安心な移動の獲得（高齢者の移動増大）
地方の交通難民の解消するモビリティサービスの充実と、パーソナル物流等による補完
自動車エネルギー源の多様化に対応するエネルギー供給網

多様なモビリティの実現

電気自動車の低価格化や航続距離の延長
エネルギー貯蔵量の大きな新型電池

運輸に関わる人手不足の解消
交通事故を減少させる自動運転自動車の普及（シェアリングによる所有コスト減）
高齢者の交通手段の選択肢の拡大（自家用車を運転せざるを得ない環境からの解放）

移動・輸送を取り巻く環境
変化と社会的影響

光熱費の高騰下におけるEV利用（エコな生活、EVの電源利用、災害に備えたEV蓄電の利用）
EVの電池寿命・充電施設の整備・維持管理
モビリティインフラ-電力関係インフラの連系
交通情報デジタル配信（視覚に依存しない、信号通信、音声通信）

104

モビリティ・ロジスティクスの持続環境

モビリティインフラ基盤の多用途化（二次利用）

地域資源を活用したエネルギーの国内大都市への輸出システム
カーボンプライシングによる新たなサービスの創出
再生可能エネルギーを用いた新たな技術・産業・雇用創出
歩行者保護の道路設計
空飛ぶ車の普及に伴う車同士の事故の回避システム（交通管制等）

多様なモビリティに適応した制度変革（規制強化・緩和）

自動車運転普及による事故・トラブル・ハッキング等の回避システム（交通事故の未然防止、テロ対策）
利用者と事業者の双方の意識改革と、制度の見直し（ベストなMaaS路線の検討）
モビリティの価値の転換による税制見直し（EV化に伴う充電税への懸念、モビリティ全体の国民負担）
モビリティの多様化（自動運転や空の移動の活用）に向けた法の整備
メタバース（健常者と同じようなコミュニケーションの確保）
交通・物流に参入していない企業の新しいスタイルのビジネス構築／異なる交通機関の連結

人流・生活の変化（都市-地方問題の解消）

電気自動車のインフラ整備（遠距離移動の容易化）
モビリティ、オンライン環境の整備による地方移住促進（自然エネルギーで電力需要を賄う価値の訴求）
地方自治体のビジネスの構築（利用者意見を反映したオンデマンドバスサービスの持続的な提供）
過疎地におけるコンパクトシティとスマートモビリティの設計
ITによる制御の高度による情報管理、ハッキング等への対応（想定外の事故への対処）

移動の変化がもたらす新しい価値やライフスタイル

モビリティの高度化によるリスク

新しい技術・ビジネスに対する法的対応、サービスの受容性（法律の壁への対処、国民のマインドセット）
データ保護の問題（日本はEUなどに比べてデータ保護規制、データ保護意識が希薄）
個人の移動量（運動量）減少による生活習慣病の増加への対処（移動レス社会の弊害）
オンライン診療の限界を考慮した遠隔診断・診療システム
デジタル化の進展によるジェンダーギャップ、デジタル弱者の使いこなせないことで生じるハンデの解消技術

モビリティ社会変革の限界（利用者意識の変化等）

遠隔勤務実施のためのセキュアな社内システム整備（電子帳簿）
オンライン空間の普及による家族とのコミュニケーション不足への対応（対面コミュニケーション量の低下）
地方の孤立化（デジタル化の遅れにより若い人の都心流出、人口減少・デジタル化遅滞地域の解消）
テレワークの揺り戻し（コミュニケーション不足問題への対処）

図 4-14 モビリティ・ロジスティクスの持続環境の体系図
注）解決すべき課題の色分け：緑色＝科学技術的側面、灰色＝社会的側面

4.3.3. 「ガバナンス」に関する体系図（1） 検討プロセスにおける議論① 本テーマの将来社会像（予測情報の収集・整理、専門家意見交換会の検討結果）

本調査では、将来の社会課題に係る予測情報を整理図にまとめ、専門家による意見交換会を開催し、A）当該テーマで考えるべき将来の社会課題、B）我が国において読み替えて考えるべき将来の社会課題、C）市民に伺いたいことに関する情報収集を行った。
専門家の意見交換会を踏まえ、市民ワークショップで提示した本テーマの将来社会像
は、下記のとおりである。
〈ガバナンス〉 デジタル技術によって変わる公共的な問題解決の仕組みと担い手
将来社会像（未来洞察文献が示す本テーマの将来）
世界的あるいは地域的な危機は、社会に新たなパラダイムをもたらす可能性がある。こうした状況は国家と非国家主体との関係にも変更を迫る。国家間の分断が進む一方、サイバー空間や宇宙等の新たな領域で主権を強化しようとする国家の取組みに対して、多くの非国家主体が反発し、非国家主体と国家の競争が生じる。
新たなテクノロジーにより、社会の全てのセクターへの政府の関与が強化されることになる。電子技術による国の信頼の維持と市民の公共政策や民主的議論への参加に技術が寄与する傾向が強まる。アルゴリズムによる政治プロセス（フィルターバブル、政治ボ
ット、偽情報、ディープフェイクの出現）は、市民の操作を通じて民主的プロセスに負の影響を与え、政治的シニシズムに繋がり、政治への信頼を低下させる可能性がある。
市民が DIY 型の公共サービスの創出（Peer to Peer の教育コース等）に関与することになる。例えば、ブロックチェーンに基づく知識共有プラットフォームによる草の根レベルの市民の政治参加も活発になる。超富裕層の政府への影響力行使が強まり、デジタル技術を駆使する企業による公共サービス分野を含む経済の段階的支配が起こる可能性がある。ハイパーコネクティッドなデジタル技術による新たな孤独、断絶が生じることが考え
られる。

105

図 4-15 本テーマの将来の社会課題に関する情報（未来洞察情報のまとめ）
当該テーマの検討領域


国家以外の統治の主役の登場〜非国家主体の存在感の増す世界

デジタル化（DX）の先にある政府〜光と影に彩られた未来の行政のかたち〜

分断の時代〜民主主義の危機とそれに抗う新たな市民像〜
将来の社会課題に係る予測情報、専門家意見交換会による検討から、本テーマでは上記の 3 つの領域に対して、以降の市民対話を実施した。
当該テーマで考えるべき将来の社会課題〈読み替えて考えるべき課題も含む〉（専門家意見交換会）


サイバー文明の経済的特性は工業と大きく異なっているので異なる統治の仕組みが必要。



サイバー時代に適合した法律の枠組み（データの財産権の再定義等）が必要。



身体性空間とバーチャル空間の乖離が進む一方、その同一化を強いる認識空間の形
成が進むとすれば、歴史や事実の偽造をどのように止めるか、そのプラットフォー
ムづくりが必要。



直接民主制的な関わり方に AI をどう使えるか（AI による政治への関与、統合等）を考える必要。



デジタル化が進み直接民主的なことがインフラ上はできやすくなるが、本当に直接民主主義的な方向性になるのか市民の意識を考える必要。



日本国の将来像を正面から議論しないことが問題。少子化、女性への「差別」、外国
106

人移民への不寛容、生活空間の変容による過疎と都市への移住の集中、これに伴う国土縮小への対応のなさ、平等に資源配分をしようとする戦略的対応が政治としてとれないこと等、デジタル以前の話がわが国には山積している。


少子化、公務員採用難等のトレンドを考えると「共助」型の社会モデルが大切。



政治家が全ての課題を見出しているものではなく、行政職員は従事者が減っている
ので、課題を全て拾っている状況ではない。こうした状況を打開するため、デジタルを活用していく余地がある。



公共のために貢献するインセンティブづくり等が大切。



社会や国家間の分断は大きな問題である。



地政学的な世界情勢の理解の仕方には批判もある。古い発想である。



暗号通貨はよくないことも引き起こしているが、国家が機能しないエリアでも通用する通貨という点では、大きな意味を持っている。途上国支援のツールともなる。

② 将来社会像に対する期待・懸念（不安）・疑問

市民ワークショップで提示した、本テーマの領域別の社会課題の概念図（将来社会像）は、下記のとおりである。
「国家以外の統治の主役の登場」では、世界的・地域的な危機（紛争、災害、疾病、気候変動等）の発生によるグローバルな統治構造の変化や、サイバー空間や宇宙等の新たな領域
で主権を強化しようとする国家の取組みに対する非国家主体（NGO、宗教団体、テクノロジ
ー企業等）の反発等が考えられる。これらにより、国家と非国家主体との関係の変化が生じ、両者は競争関係になる。国家の統治構造が変容し非国家主体の支配する国の不安定さや国際社会の動揺が懸念される。また、サイバースペースの登場により、国家と非国家主体が互いに対峙するようになる。課題解決の主体が国単位から都市単位でも進展し、外交の新たなアクターとしての都市が登場する。
「デジタル化（DX）の先にある政府」では、AI、サイバーシステム等の電子技術が、市民の公共政策や民主的議論への参加に寄与する傾向が強まる。その結果、デジタル社会における市民と政府の対話機会が拡大する。政府は、公正さの確保がより重視され、従来の縁故主義、腐敗、既得権益にすり寄りといった課題に加え、サービス提供・規制能力の減退、新たなテクノロジーの導入への官僚の抵抗、テクノロジーの目的化（過剰な DX）等の新たな課題への対処が必要とされる。これら課題への解決が、市民と政府の間の信頼確保が重要と
なる。

107

領域別の社会課題の構造図
世界的・地域的な危機の発生（紛争、災害、疫病、気候変動等）によるグローバルな統治の構造変化（パラダイムシフト）
サイバー空間や宇宙などの新たな領域で主権を強化しようとする国家の取り組みに、非国家主体（NGO、宗教団体、テクノロジー企業等）が反発

国家と非国家主体との関係の変化が起き、両者は競争関係に

国家の統治構造変容

国家が非国家主体に権限を委譲
非国家主体による行政的サービスの提供が始まる

サイバースペースの登場による国家－
非国家環境の変化

課題解決主体としての都市の存在感の高まり（国の関与の低下）

非国家主体は国家を回避
するネットワークを構築
非国家主体のサイバー空間での勢力強化が始まる

国でも非国家主体でもない地方自治体の役割が強化。国政と地方政治の同等化を招く

国家以外の統治の主役の登場〜非国家主体の存在感の増す
世界〜

グローバルな統治の構造変化（パラダイムシフト）
サイバースペースの登場

非国家主体の支配する国の不安定さ
国際社会の動揺サイバースペースは、
国家と非国家主体が互いに対峙する戦場の1つに

図 4-16都市による国際紛争解決の支援
外交の新たなアクターとしての都市の登場

領域案「国家以外の統治の主役の登場」

AI、サイバーシステムなどの電子技術が、市民の公共政策や民主的議論への参加に寄与する傾向が強まる

デジタル社会における市民と政府の対話機会の拡大

政府の意思決定システムの効率化、AI化
将来予測に基づくガバナンス・意思決定システムの導入
市民とのオープンなコミュニケー
ションによる政府の信頼性の向上【副作用】
市民の監視・管理への誘惑
低コストの政策への誘惑
プライバシーの侵害

国家と非国家主体との競争の世界

デジタル化（DX）の先にある政府〜光と影に彩られた未来の行政のかたち〜

政府の公正さの確保（従来型課題）
政府への信頼の揺らぎに伴う紛争・縁故主義（コネ）・腐敗の広がり
既得権益による政府の生産性向上に対する妨害

政府の公正さの確保（新たな課題）
サービス提供・規制能力の減退（過度のリストラ）
新テクノロジー導入への官僚の抵抗
手段に過ぎないテクノロジーを目的化（過剰なDX）

新たなテクノロジーが社会の全てのセクターと政府に影響
政府の意思決定システムの効率化、AI化
将来予測に基づくガバナン
ス・意思決定システム
市民の監視・管理への誘惑

市民と政府の間の信頼確保が重要に

図 4-17

領域案「デジタル化の先にある政府」

108

分断・分極化の危機
人口減少・国土縮小・GDP低下・地政学的危機
マイノリティ政策（女性差別）、移民政策（外国人への不寛容）
逆差別への反発

政治参加への悪影響
アルゴリズムの政治プロセス（フィルターバブル、政治ボット、偽情報、
ディープフェイク）が、市民を操作。
民主的プロセスに負の影響を与え、政治への信頼が低下

政治支配者の交代
超富裕層が政府に影響力
デジタル技術を駆使する企業による
公共サービス分野を含む経済を支配

分断の時代〜民主主義の危機とそれに抗う新たな市民像〜

民主主義の危機・分断の深刻化
新たな民主主義の契機
市民によるローカルレベルの政治や運動への参加
情報を独占するメディアへの対抗
統治への直接民主制的な関わりにAI技術が利用可能新たな行政サービスの担い手
市民がDIY型の公共サービス（教育等）の創出
社会福祉のデジタル化
巨大IT企業に依存しない共助

分断の時代
フィルターバブル、政治ボッ
ト、偽情報、ディープフェイ
ク
市民による行政サービス

分断に抗う市民社会

デジタル技術による新たな孤独、断絶

新たな孤独、断絶
デジタルの「つながり」への疲れ

図 4-18

領域案「分断の時代」

上記の将来社会像に対して、市民ワークショップを開催し、期待・懸念（不安）・疑問についての意見収集を行った。意見の概要は、以下のとおりである。
表 4-9

区分
期待

将来社会像に対する市民の意見

意見内容（概要）
AI 機能の充実で社会全体の情報の共有が可能になり市民の不安が減り社会が安定する。



人口が減少しても AI を活用することにより労働力が減らない。



AI の意思決定による行政の効率化。

AI により若者が政治に参加しやすくなる。

AI により市民と政治の開放的なコミュニケーションが可能に。



効率化や見える化でいじめや職場のハラスメントが無くなることが期待。

懸念（不安）



セキュリティが心配。国に情報が筒抜けになり、間違った情報を受入れることもありうる。



技術の進歩に伴って新しい犯罪が起きる。
109

サイバーテロ、サイバー戦争が多発化。



テロ組織や反社のマネーロンダリングが心配。



犯罪行為の監視はよいが、市民が監視され、動きにくい世の中になる。

AI が人権等の価値観を考慮することはできるか。



フェイクニュース、フェイク動画の横行。



近所づきあい、職場もリモートになり、人と出会う機会が少なくなってしまうのではないか。



デジタルデバイドの深刻化。

AI が出した処理結果が公平、公正であるか心配。企業等への利益誘導はないのか。AI 裁判は公平に行えるのか。

疑問

デジタル技術が提供する情報が誤った情報だと判明した時に誰が責任を取ってくれるのか。



デジタル化の進歩により、今後、個人の収入は増えるか。



物価や株価等の安定化を AI で行えるか。



地球温暖化対策に AI は活用できるか。



AI を規制する法整備は進んでいるのか。



AI を動かすには膨大な電力が必要ではないのか。



日本は自動運転をやる気があるのか。

（2） 本テーマの体系図① テーマ概要

世界的あるいは地域的な危機は、社会に新たなパラダイムをもたらす可能性がある。こうした状況は国家と非国家主体との関係にも変更を迫る可能性がある。国家間の分断が進む一方、サイバー空間や宇宙等の新たな領域で主権を強化しようとする国家の取組みに対して、多くの非国家主体が反発し、非国家主体と国家の競争が生じる。
新たなテクノロジーにより、社会の全てのセクターへの政府の関与が強化される。電子技術による国の信頼の維持と市民の公共政策や民主的議論への参加に技術が寄与する傾向が強まる。アルゴリズムの政治プロセス（フィルターバブル、政治ボット、偽情報、ディープフェイクの出現）は、市民の操作を通じて民主的プロセスに負の影響を与え、政治的シニシズムに繋がり、政治への信頼を低下させる可能性がある。
市民が DIY 型の公共サービスの創出（Peer to Peer の教育コース等）に関与する。ブロックチェーンに基づく知識共有プラットフォームによる草の根レベルの市民の政治参加も活発になる。超富裕層の政府への影響力行使が強まり、デジタル技術を駆使する企業による公共サービス分野を含む経済の段階的支配が起こる。ハイパーコネクティッドなデジタル技術による新たな孤独、断絶が生じる。
110

② 領域の概要および解決課題区分の構成

本テーマは、ⅰ）国家以外も統治に関わる世界、ⅱ）デジタル化による公機能の効率化、
ⅲ）民主主義の危機の 3 つの領域で構成される。各領域の概要および解決課題区分の構成については、以下のとおりである。


国家以外も統治に関わる世界：世界的あるいは地域的な危機（紛争、災害、疫病、気候変動等）は、社会に新たなパラダイムをもたらす可能性がある。こうした状況は国家と非国家主体との関係にも変更を迫る可能性がある。NGO、宗教団体、テクノロ
ジー・スーパースター企業等の非国家主体は、国家を補完したり、競争したり、ある
いは国家を回避したりする代替ネットワークを構築・推進するためのリソースを増し、グローバルな力を強める。国家が非国家主体に権限を委譲する動きが生じ、非国家主体による行政的サービスの提供が始まる。暗号通貨等の発行により国家が有していた権能の一部が代替される。国家間の分断が進む一方、サイバー空間や宇宙等の新たな領域で主権を強化しようとする国家の取組みに対して、多くの非国家主体が反発し、非国家主体と国家の競争が生じる。こうした動きに伴い、デジタル化した社
会のガバナンスのへの対応が遅れ、サイバーテロやサイバー犯罪の蔓延等、個人の権利が侵害されかねない局面も生じる。都市による国際紛争解決の支援機能が注目され、外交の新たなアクターとしての都市の存在感は増してゆく。国でも非国家主体でもない地方自治体の役割が強化され国政と地方政治の同等化が生じる地域も現れる。


解決課題区分：国家が有していた権利の代替、デジタル化社会ガバナンスへの適応遅れ、脆弱性・不安定性の増大の 3 区分からなる。科学技術面では、仮想通貨や暗号資産等、国家が機能しないエリアでも通用する通貨を巡る安全性や信頼性の担保が課題となる。監視技術を駆使した監視社会化への対応（プライバシー等、基本的人権の確保を可能とする技術）も必須となる。サイバーテロや
マネーロンダリングへの対応、AI 技術の不完全性に対処しうるリテラシー確保も課題である。社会制度面では地域や国に縛られず自らの選択したコミュニテ
ィへの参加を可能とする制度が検討される。都市機能の強化も図られる。デジタルデバイドは引き続き課題である。新たな形態のネット犯罪の抑止は刑事司
法当局にとって優先事項である。



デジタル化による公機能の効率化：新たなテクノロジーにより、社会の全てのセク
ターへの政府の関与が強化される。AI、サイバーシステムの電子技術が、市民の公共政策や民主的議論への参加に寄与する傾向が強まる。政府において予見的ガバナン
ス・意思決定システムが導入され、AI が政策立案者の決定支援システムに用いられる。これらの技術は行政機能を著しく効率化する。福祉や教育のデジタル化により、国家財政の安定化と国民の利益向上が両立する可能性もある。一方で、市民の監視・111

管理や低コストで質の低い政策への技術の活用の誘惑にかられる政府も出現する。
プライバシー侵害への考慮やフェイクニュースをばら撒くソーシャルメディアからの国民の保護は、ますます大きな行政的課題となる。デジタル化の時代にあっても政府が人間の運営する権力機構である以上、政府の公正さの確保は依然として重要であり続ける。政府における縁故主義（コネ）や腐敗の広がりへの対応が必要となる。
新たなテクノロジー導入への官僚の組織的抵抗や、手段であるテクノロジーを目的化するような政策導入の誤りも生じるかもしれない。


解決課題区分：デジタル化社会の公平・共助の実現、意思表明・判断のデジタル化、行政のデジタル化の 3 区分からなる。科学技術面ではリスクを可視化することで効率性と公平性を高める福祉のデジタル化が課題である。教育の地域格差を低減する教育システムの開発や、司法、立法のオンライン化が検討される。
政治的意思表明の手段はデジタル化し電子投票システムが導入される。AI を通じて、予算配分等の行政の意思決定を行い、効率化・高速化することが課題となる。AI を用いた新たな働き方でワーク・ライフ・バランスを達成することも強く望まれている。社会制度面では平等な資源配分と戦略的な対応を可能にする
デジタル技術の活用法が合意される必要がある。市民と政治の開放的なコミュ
ニケーション実現のための技術活用法について、ノイジーマイノリティの扱い
等の点で合意が図られる必要がある。商取引や納税記録等、個人の行動履歴が電子的に常に記録される社会への移行に伴い、プライバシー保護の問題は常に議論されることになる。



民主主義の危機：人口減少、国土縮小、GDP 低下、地政学的危機は分断と分極化の危機をはらんでいる。人間やコミュニティをめぐる関係が希薄化し、他者への不寛容の高まりが懸念される。デジタル技術を用いたコミュニケーションは人との繋がりを代替しうるが、オンライン完結型の社会は対面での接触で得られる他者の価値観や考え方への理解の機会を奪う。デジタル化の進展の遅れは、将来の社会課題の責任の所在のなすりつけ合いを生む。女性や外国人移民への差別といった従来からある
不寛容への対処も残された課題である。情報の管理・フェイク事象への対処も課題となる。AI を活用する人間の側のスキル不足はフェイクニュースへの効果的対処を困難にし、社会の分断を加速させかねない。アルゴリズムの政治プロセス（フィルター
バブル、政治ボット、偽情報、ディープフェイク）が市民を操作するおそれがある。
一方でデジタル技術は市民によるローカルレベルの政治や運動への参加を容易にし、情報を独占するメディアへの対抗手段を与える等、分断に抗う市民社会の出現に貢献する側面を有するかもしれない。デジタル空間における現実とシームレスな他者との「繋がり」への疲れは、個のレベルで新たな孤独や断絶を生む可能性がある。
解決課題区分：人間・コミュニティ関係の希薄化・不寛容への懸念、情報の管理、フェイク事象への対処の 2 区分からなる。科学技術面ではデジタル技術を112

用いたコミュニケーションの活性化、日常化の進展に伴うリアルな人間関係の希薄化が生じる。これに伴い、人間同志の精神的紐帯を確保しながらのコミュ
ニケーションをデジタル空間で実現することが課題となる。フェイクニュースの監視・対応システム、サイバー攻撃や個人情報保護のためのシステムや個別の技術開発が課題となる。AI が生成する情報の正しさを確保する技術も必須である。社会制度面では AI の意思決定が誤っていた場合等、デジタル化の弊害に関する責任の所在を明らかにできる社会の構築が求められる。デジタル化以前
から存在し、デジタル化による分断の火種になりうる諸問題（女性、外国人、その他マイノリティへの差別等）への対処、克服は引き続き課題である。AI を使
いこなすためのリテラシー教育、AI に関する法整備が求められる。
以下、本テーマの体系図を示す。

113

社会課題（テーマ）

中分類

領 域

領域

解決課題区分

解決すべき課題
解決すべき課題

解決課題区分候補）

仮想通貨・暗号通貨（国家が機能しないエリアでも通用する通貨／基軸通貨化）

科学技術課題国際共通通貨国家が有していた権利の代替（代替パス）

社会制度課題

電子通貨
地域、国に縛られず、自分の好きなコミュニティへの参加・生活地域、国に縛られず、自分の好きなコミュニティへの参加・生活国家以外も統治に関わる
世界

デジタル化社会ガバナンスへの適応遅れ（いびつな発展）

監視社会（なんとなく監視）への対応システム
都市に注力したガバナンスによる過疎地（国土の端）の剥落・国土縮小（従来のガバナンスの不全）
デジタルデバイド
サイバーテロ、サイバー戦争の多発化、サイバーセキュリティへの対応、クラッキングへの防禦
マネーロンダリングの高度化
人権の侵害（AIへの人権等の価値の考慮の困難性）

脆弱性・不安定性の拡大

AIが出す結果の不完全性へのリテラシー
ネット監視による犯罪防止（新たな犯罪の創出の防止）
セキュリティや個人情報の漏えいへの対応（国に全部の情報が筒抜け／間違った情報も蓄積）
AIの処理の公平公正への不安（検索エンジンのコントロールへの懸念）

ガバナンス

福祉のデジタル化（健康・医療情報によるリスクの可視化、リスク不可視前提の社会保険制度の転換）
教育の地域格差をなくす学習システム
裁判・国会のオンライン化
ネットを通じた地方と都市の連携（異なる生活、価値観に触れる機会の創出）

デジタル化社会の公平・共助の実現

平等な資源配分の実現（戦略的な対応ができる政治）
公共への貢献インセンティブ開発：地域通貨やNFT、ふるさと納税返礼品、マイナポイントのリワード等
AI機能の充実（全体の情報がより多くの人と共有できれば、自分たちにとりマイナスな情報も理解できるようになる。貧富の差もなくなり、安定的な社会が開ける）

114

裁判員裁判におけるAIなどの機能から判断材料の提供（素人の判断をサポート）

デジタル化による公機能の効率化

意思表明・判断のデジタル化

電子投票
市民と政治の開放的なコミュニケーションの実現（デジタル化を通じて政治の身近なものに変質）よりよい投票の仕組みづくり（ノイジーマイノリティに支配されないためのデジタルを用いた是正）
オートマティックの進展による人とのつながりの希薄化への対処
デジタル化により事務処理スピードの向上（デジタル投票を介した若者の政治参加、マイナンバー活用）
AIの意思決定による行政の効率化（AIによる適正な予算配分と執行）
DXの進展による電子化業務効率化でワークライフバランスの実現

行政のデジタル化

AIを使ったデータ収集・活用による顧客のニーズに応えるソリューションの展開
AIによる作業の効率化による職場内のいじめ、ハラスメントの解消
履歴の残る社会への移行（現金決済から電子決済の移行）
デジタル技術を用いたコミュニケーション

人間・コミュニティ関係の希薄化・不寛容への懸念

人との繋がり・コミュニケーション
オンライン完結型社会による対面機会減少への対処（価値観、考え方の理解を得る機会の確保）
デジタル化の進展遅れによる責任の擦りつけ合いへの対処

民主主義の危機女性・外国人移民への差別、不寛容への対処

情報の管理、フェイク事象への対処

フェイクニュース、フェイク動画の横行への対処技術・システム
サイバー攻撃、セキュリティ、個人情報の漏洩への対応技術・システム
AIによる情報の正しさの確保（物価や株価等の安定化、ネット情報の正しさ、生活の便利さの実現）

10

AIを活用する側のスキル不足
フェイクニュースへの対処（世論操作への対応、誤った情報が判明した時の責任）
AIに関する法律整備

図 4-19 ガバナンスの体系図注）解決すべき課題の色分け：緑色＝科学技術的側面、灰色＝社会的側面

4.4. 体系図を用いた研究開発戦略立案検討の補助
体系図にて整理された個々の将来社会課題等およびそれに紐づくミッションに対して、関連する最新の科学技術情報（研究シーズ）を突合するための検討作業を行った。

4.4.1. 経済活動・製造/サービス生産
本テーマの体系図と科学技術との突合関係について、図 4-20 に示す。
シーズ A は、人間拡張技術、就業可能な期間が延伸することに伴うモチベーションを保つ仕組みに係る科学技術、フィジカル空間におけるものからの体験価値の提供に係る科学技術と関わる。
シーズ B は、現実世界の体験・コミュニケーションの価値を増加する技術・システム、
モノづくりのデジタル化、貿易に影響を与えないセキュリティが保護された科学技術、オンライン系のライフライン整備技術・システム、人手不足を解消するロボット、自立可能な規模の都市開発等の科学技術と関わる。
シーズ C は、貿易に影響を与えない、セキュリティが保護された科学技術、輸出型防災・減災・気候影響適応技術、気候変動の影響を受けないカプセル型都市・住居／生活圏の温度を下げる都市設計システム、気候変動リスクの低い地域の住宅地・農地の価値評価
技術、自然環境が豊富にある地方の潜在的価値の可視化技術、自立可能な都市開発技術等の科学技術が関わる。
シーズ D は、人間拡張技術（BMI、バイオエンジニアリング等）の社会受容技術、ものづくりのデジタル化、新たな就業システム、時代にあったスキルやスキル獲得意欲を持つ
人材確保・リカレント教育システム等の科学技術が関わる。
シーズ E は、ものづくりのデジタル化、時代にあったスキルやスキル獲得意欲を持つ
人材確保・リカレント教育システム、輸出型防災・減災・気候影響適応技術、気候変動の影響を受けないカプセル型都市・住居／生活圏の温度を下げる都市設計、気候変動リスクの低い地域の住宅地・農地の価値評価等の科学技術が関わる。
体系図の領域・区分からの技術との関連性では、「融合するモノ・サービスのグローバ
ル影響」領域の社会課題の解決には、多くのシーズが関わる領域であるが、中でもシーズ
D が中心的に関わる。
「気候変動・パンデミックに強靭的な経済活動基盤」領域の社会課
題の解決には、シーズ C、シーズ E の科学技術が中心的に関わる。
「多様化するまちの姿と働き方」領域の社会課題の解決には、シーズ C の科学技術が中心的に関わる。
それ以外では、シーズ A、B は、複数領域に広く関わる特徴がある。一方で、「複雑化・深刻化するテクノロジー使用格差」領域の「日本型労働慣行からの転換」、「柔軟な働き方への転換」、「テクノロジーの積極活用に伴う弊害」等の区分は、社会制度的課題で構成されるため、現状では科学技術シーズとの関係性が結ばれていない。既存技術を含めた科学技術の寄与が期待される。
115

図 4-20 体系図と技術シーズとの突合イメージ（経済活動・製造/サービス生産）

4.4.2. モビリティ・ロジスティクスの持続環境
本テーマの体系図と科学技術との突合関係について、図 4-21 に示す。
シーズ A は、オンライン診療の限界を考慮した遠隔診断・診療システム、オンライン空間の普及による家族とのコミュニケーション不足への対応（対面コミュニケーション量の低下）等の科学技術と関わる。
シーズ B は、道路渋滞の低減、過疎地への物資輸送に寄与する空飛ぶクルマ、ドロー
ンの活用、交通混雑を是正するリモートワークの高度化、運転自動化による安全安心な移動の獲得（高齢者の移動増大）、地方の交通難民の解消するモビリティサービスの充実と、パーソナル物流等による補完、モビリティインフラ-電力関係インフラの連系、交通情報
デジタル配信（視覚に依存しない、信号通信、音声通信）、空飛ぶ車の普及に伴う車同士の事故の回避システム（交通管制等）、自動車運転普及による事故・トラブル・ハッキン
グ等の回避システム（交通事故の未然防止、テロ対策）、メタバース（健常者と同じようなコミュニケーションの確保）、交通・物流に参入していない企業の新しいスタイルのビ
ジネス構築／異なる交通機関の連結、電気自動車のインフラ整備（遠距離移動の容易化）、
IT による制御の高度による情報管理、ハッキング等への対応（想定外の事故への対処）、
遠隔勤務実施のためのセキュアな社内システム整備（電子帳簿）、オンライン空間の普及
116

による家族とのコミュニケーション不足への対応（対面コミュニケーション量の低下）等の科学技術と関わる。
シーズ C は、移動手段の環境負荷の低減に伴う空気環境の改善、交通混雑を是正する
リモートワークの高度化、自動車エネルギー源の多様化に対応するエネルギー供給網、電気自動車の低価格化や航続距離の延長、エネルギー貯蔵量の大きな新型電池、光熱費の高騰下における EV 利用（エコな生活、EV の電源利用、災害に備えた EV 蓄電の利用）、EVの電池寿命・充電施設の整備・維持管理、モビリティインフラ-電力関係インフラの連系、地域資源を活用したエネルギーの国内大都市への輸出システム、カーボンプライシングによる新たなサービスの創出、再生可能エネルギーを用いた新たな技術・産業・雇用創出、
電気自動車のインフラ整備（遠距離移動の容易化）等の科学技術と関わる。
シーズ D は、インフラのデジタル化、自動車エネルギー源の多様化に対応するエネル
ギー供給網、電気自動車の低価格化や航続距離延長、光熱費の高騰下における EV 利用（エコな生活、EV の電源利用、災害に備えた EV 蓄電の利用）、EV の電池寿命・充電施設の整備・維持管理、交通情報デジタル配信（視覚に依存しない、信号通信、音声通信）、
カーボンプライシングによる新たなサービスの創出、再生可能エネルギーを用いた新たな技術・産業・雇用創出、自動車運転普及による事故・トラブル・ハッキング等の回避シ
ステム（交通事故の未然防止、テロ対策）、交通・物流に参入していない企業の新しいス
タイルのビジネス構築／異なる交通機関の連結、オンライン診療の限界を考慮した遠隔診断・診療システム、遠隔勤務実施のためのセキュアな社内システム整備（電子帳簿）等の科学技術と関わる。
シーズ E は、移動手段の環境負荷の低減に伴う空気環境の改善、多主体間の合意形成
システム、インフラのデジタル化、交通情報デジタル配信（視覚に依存しない、信号通信、
音声通信）、カーボンプライシングによる新たなサービスの創出、オンライン診療の限界を考慮した遠隔診断・診療システム、デジタル化の進展によるジェンダーギャップ、デジタル弱者の使いこなせないことで生じるハンデの解消技術、オンライン空間の普及による家族とのコミュニケーション不足への対応（対面コミュニケーション量の低下）等の科
学技術と関わる。
体系図の領域・区分からの科学技術との関連性では、「移動の変化がもたらす新しい価
値やライフスタイル」領域の「モビリティ社会変革の限界」区分では、シーズ A が中心的に関わる。それ以外のシーズは、各領域の区分に幅広く関わる。

117

図 4-21 体系図と技術シーズとの突合イメージ（モビリティ・ロジスティクスの持続環境）

4.4.3. ガバナンス
本テーマの体系図と科学技術との突合関係について、図 4-22 に示す。
シーズ A は、福祉のデジタル化（健康・医療情報によるリスクの可視化、リスク不可視前提の社会保険制度の転換）、人との繋がり・コミュニケーション、フェイクニュース、
フェイク動画の横行への対処技術・システム等の科学技術と関わる。
シーズ B は、仮想通貨・暗号通貨（国家が機能しないエリアでも通用する通貨／基軸通貨化）、電子通貨、監視社会（なんとなく監視）への対応システム、サイバーテロ、サイバー戦争の多発化、サイバーセキュリティへの対応、クラッキングへの防禦、マネーロ
ンダリングの高度化、福祉のデジタル化（健康・医療情報によるリスクの可視化、リスク
不可視前提の社会保険制度の転換）、教育の地域格差をなくす学習システム、裁判・国会のオンライン化、ネットを通じた地方と都市の連携（異なる生活、価値観に触れる機会の創出）、電子投票、DX の進展による電子化業務効率化でワーク・ライフ・バランスの実
現、デジタル技術を用いたコミュニケーション、人との繋がり・コミュニケーション、フ118ェイクニュース、フェイク動画の横行への対処技術・システム、サイバー攻撃、セキュリ
ティ、個人情報の漏洩への対応技術・システム等の科学技術と関わる。
シーズ C は、国際共通通貨と関わる。
シーズ D は、監視社会（なんとなく監視）への対応システム、DX の進展による電子化
業務効率化でワーク・ライフ・バランスの実現、デジタル技術を用いたコミュニケーショ
ン、サイバー攻撃、セキュリティ、個人情報の漏洩への対応技術・システム等の科学技術と関わる。
シーズ E は、仮想通貨・暗号通貨（国家が機能しないエリアでも通用する通貨／基軸通貨化）、電子通貨、監視社会（なんとなく監視）への対応システム、マネーロンダリングの高度化、人権の侵害（AI への人権等の価値の考慮の困難性）、AI が出す結果の不完全性へのリテラシー、福祉のデジタル化（健康・医療情報によるリスクの可視化、リスク不可視前提の社会保険制度の転換）、AI 機能の充実（全体の情報がより多くの人と共有できれ
ば、自分たちにとりマイナスな情報も理解できるようになる。貧富の差もなくなり、安定的な社会が開ける）、裁判員裁判における AI 等の機能から判断材料の提供（素人の判断をサポート）、電子投票、デジタル化により事務処理スピードの向上（デジタル投票を介した若者の政治参加、マイナンバー活用）、AI の意思決定による行政の効率化（AI による
適正な予算配分と執行）、DX の進展による電子化業務効率化でワーク・ライフ・バラン
スの実現、デジタル技術を用いたコミュニケーション、フェイクニュース、フェイク動画の横行への対処技術・システム、AI による情報の正しさの確保（物価・株価等の安定、
ネット情報の正しさ、生活の便利さの実現）等の科学技術と関わる。
体系図の領域・区分からの科学技術との関連性では、どの領域、区分においても、複数のシーズが関わる。

119

図 4-22 体系図と技術シーズとの突合イメージ（ガバナンス）120

5. おわりに
本調査では、4 つの項目について調査を実施した。
調査項目 1 の NSF 採択課題の研究開発動向分析では、NSF の 2 年間の採択課題（対象は 2017 年度、2022 年度）を対象に、研究開発課題内容を表す日本語キーワード（索引語）の自動抽出を実施した。キーワード分析によると、2017 年度に出現せずに 2022 年度に出現したキーワードとして、COVID-19、脱炭素、グラフニューラルネットワーク、第 6 世
代移動通信システム、SARS-CoV-2、メタ学習、中間表現（計算機プログラム）、優先汚染
物質、有機金属化学、スコーピング等を抽出した。共起ネットワークによる相関分析では、人工知能や機械学習、気候変動や教育に関するキーワードが出現数も多く、2017 年から2022 年にかけて、共起関係が増加傾向にあることを示した。他の共起関係とは異なり、機械学習については 2017 年の出現数が少なく、2022 年に頻出するキーワードとなっており、2022 年に人工知能に関わる研究テーマが増加したと考えることができる。また、NSFの課題に紐づけられるキーワードについては、2022 年にはコンピュータサイエンスの群において、“人工知能”や“深層学習”、“ニューラルネットワーク”のキーワードが出現している。ネットワーク技術に関する共起関係では、2022 年にはワイヤレス技術に関するキーワードがクローズアップされた。ロボット工学に関する共起関係では、“自動車”が新たに出現している。新たに出現した共起関係としては“COVID-19”等の新型コロナ
ウイルス感染症に関するものも出現している。これら研究開発動向分析からは、キーワー
ドに対する新たな共起関係を見ることができた。
調査項目 2 の海外ファンディングプログラム調査では、我が国の取組との比較・分析に資する主要国のファンディングプログラムとして、米国の国立衛生研究院（NIH）を対象に、NIH の組織概要、プログラム概要、その他を取りまとめた。NIH の「NIH 戦略計画
2021-2025」では、①生物医学・行動科学的研究分野、②研究能力、➂研究実施の 3 つの領域について、優先事項を策定した。また、戦略計画の全ての目的に共通するアプローチ
として、横断的テーマ（マイノリティの健康増進と健康格差の是正、女性の健康増進、生涯に渡る公衆衛生上の課題への対応、共同研究の推進、生物医学的発見のデータ科学の活用）を設定した。プログラム事例では、ハイリスク・ハイインパクト研究を支援する「NIH共通基金プログラム（CF）」と伝統的な研究助成制度である「Research Project Grant（R01）」を取り上げた。両ファンドとも、予算額は 10 年前と比べ拡大している。この 10 年間にわたる研究予算の拡大傾向は、研究の質、量の両方に寄与し、将来の健康・医療分野の科学技術力に更なる飛躍をもたらす可能性がある。
調査項目 3 では、①経済活動・製造／サービス（ヒトと自然に寄り添う持続可能な経済を目指して）、②モビリティ・ロジスティクスの持続環境（変わる「移動」、変わる「くらし」）、③ガバナンス（デジタル技術によって変わる公共的な問題解決の仕組みと担い手）の 3 つのテーマを対象に体系図を作成した。体系図の作成にあたっては、未来洞察文献の
予測情報の整理図を踏まえ、各テーマの課題からなる専門家意見交換会、テーマ別の市民
121

ワークショップを実施し、NISTEP で実施した専門家アンケート結果を踏まえ、将来の社会課題を細分化しミッションをツリー構造の体系図として整理した。
本調査では、前年度の体系図の検討プロセスを修正し、最初の段階に専門家意見交換会を実施し、各テーマの検討範囲、追加すべき領域、検討すべき要素に関する意見を収集した。基礎情報として取り上げた予測情報は、海外の社会環境を想定したものもあり、専門家意見交換会の検討により、将来の我が国の社会課題を踏まえ、「領域」の構成を検討することができた。専門家による意見交換により、各テーマの「領域」レベルの検討範囲は包括的で幅広いものとなった。一方で、後段の市民ワークショップでは、市民の意見（将来の関心）が集まる領域とそうでない領域が見られたことから、市民の意見が集まらない領域の「社会課題」をどのように考慮するか、今後の課題である。
調査項目 4 では、作成した体系図を踏まえ、最新の科学技術と体系図の関連づけを行った。各テーマの領域、解決課題区分に紐づく「解決すべき課題（科学技術課題）」との関係線で紐づけた。本調査で対象としたテーマの領域、解決課題区分の中には、「解決すべき課題」が社会制度的課題で構成している区分が複数あり、最新の科学技術との関連づけができない区分が見られた。

122

参考資料

参考資料 1 将来の社会課題に係る予測情報リスト

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

120001経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー グローバリゼーション 2.0：バリューチェー Foresight onービスの融合、 バリゼーション/ ンの設計は、商品の性質とその重要性
COVID生産活動の変化 スローバリゼーシ に依存
19_Canadaョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）120002

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー
ービスの融合、 バリゼーション/
生産活動の変化 スローバリゼーシ
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）120003

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー モノとサービスの融合が進み、産業の垣ービスの融合、 バリゼーション/ 根は一層低下
生産活動の変化 スローバリゼーシ
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）120004経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー
ービスの融合、 バリゼーション/
生産活動の変化 スローバリゼーシ
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）デジタル化と貿易：WTO の Global
NIC_2021_Global
Trade Model では、各国がデジタル技術 Trends_2040
を採用した場合、2030 年までの世界貿
易はベースラインの成長率よりも約 2％
ポイント多く成長すると試算している。

120005

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー
ービスの融合、 バリゼーション/
生産活動の変化 スローバリゼーシ
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）生産と消費のパターンは進化する。クラ 2022 Strategic
ウドコンピューティング、モノのインターネ Foresight Report
ット、ビッグデータ分析などの技術は、製品ではなくサービスを販売するサービス
化を含む、新しいビジネスモデルをます
ます可能にする。

120006

経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー Manufacturing-as-a-Service によって、ービスの融合、 バリゼーション/ 中小企業はより効率的な最先端の製造生産活動の変化 スローバリゼーシ 設備を利用することができるようになる。
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）125

グローバリゼーション 4.0（米国と中国が支配し、データ駆動型テクノロジーが可能にし、持続可能性を中心とした新しい
グローバリゼーションの波が生じる）

2022 World
Manufacturing
Report2050 年のニッポン～課題を乗り越え、輝き続けるために～2022 Strategic
Foresight Report

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

120007

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー
ービスの融合、 バリゼーション/
生産活動の変化 スローバリゼーシ
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）保護主義的な措置は、物品貿易に限っ 2022 Worldたことではない。データやデジタルサー Manufacturing
ビスが経済や国際貿易においてますま Report
す重要な役割を果たすようになる（各国のデジタル貿易に対する障壁（検閲、強制的なローカライズ要件、プライバシー
規制、フィルタリング、外国のデジタル製品に対する差別など）や、自由貿易協定にデータ規制に関するルールを盛り込
み、加盟国が保護主義政策を採ることを禁止等）

120008経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー
ービスの融合、 バリゼーション/
生産活動の変化 スローバリゼーシ
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）バリューチェーンに沿った国内能力の開 2022 Strategic
発と供給源の多様化は、既存の戦略的 Foresight Report
依存関係を大幅に削減し、新たな依存関係に置き換わるリスクを回避する。これは、長期的かつ体系的なアプローチを必要とする。

120009経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー
ービスの融合、 バリゼーション/
生産活動の変化 スローバリゼーシ
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）

15 世紀に始まったグローバリゼーション
から、いわゆる「スローバライゼーショ
ン」、すなわち最近出現したグローバル
統合のプロセスの減速へのシフトを見ることができる。

120010経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー
ービスの融合、 バリゼーション/
生産活動の変化 スローバリゼーシ
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）ブラックスワン現象の常態化（COVID2022 World
19、ウクライナ戦争、異常気象の頻発
Manufacturing化）により、世界経済を危うくし、グローバ Report
ルトレンドの加速に寄与。

120011経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120101: グロー
ービスの融合、 バリゼーション/
生産活動の変化 スローバリゼーシ
ョン下の産業構造のシフト（モノとサービスの融合）「物理的ボーダーレス社会／生活の依存先が国から民間になっている社会」：
国を超える企業の登場、言葉の壁の消滅、国際送電網の整備、集合知による政策決定等、これまで国が執行していた
公共機能を民間組織が担うようになっている。

120012

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120102: シェアリービスの融合、 ング（付加価値生産活動の変化 財とコモディティの両極化、資産の取引）

ソーシャル経済、シェアリング経済、サー 2022 Strategic
キュラー経済も活性化し、再生可能エネ Foresight Report
ルギーやファッションのような中古品など、資産を所有することから生産・取引
することへとシフトしていく。

120013

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120102: シェアリービスの融合、 ング（付加価値生産活動の変化 財とコモディティの両極化、資産の取引）

現実空間に軸足を置く財は、現実空間 未来社会構想
でこそ価値が出る財・サービス（五感に2050
訴えかけるモノ、現実空間でのコミュニケーション、デジタル技術が付加されることでより魅力的になるモノなど）を中心に、高付加価値化が進展する。

120014経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120102: シェアリービスの融合、 ング（付加価値生産活動の変化 財とコモディティの両極化、資産の取引）

シェアリングの加速に伴って、必要となる 未来社会構想
物理的な財の量は減少するため 、差別 2050
化要素が少ない財のコモディティ化は加
速する。

126

2022 World
Manufacturing
Report

第 11 回科学技
術予測調査
2040 年に目指す社会の検討（ワークショップ
報告）2018 年 9
月

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名
第 11 回科学技
術予測調査
2040 年に目指す社会の検討（ワークショップ
報告）2018 年 9月

120015

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120102: シェアリービスの融合、 ング（付加価値生産活動の変化 財とコモディティの両極化、資産の取引）「江戸銭湯社会」：「匿名性」と「地域（現地）性」が両立する稀有な空間としての銭湯と、「顔の見える関係」「広い意味での家族としてのコミュニティ」が互助社会として成立し、シェアリングエコノミーが実現している。

120016

経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ
ービスの融合、 の利活用と融合
生産活動の変化 したものづくり（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

3D プリンティングなどの新技術の導入に BHMA Human
より、製造業の大部分は分散化され、消 Organ
費者または地元企業のいずれかによっ Replacement 8て実行される（欧州の産業用フロアスペ
ースは 50％縮小された：2016 年と比較）

120017

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ 消費者の作業（オリジナルデザイン、カービスの融合、 の利活用と融合 スタマイズ）、3D プリンティングの出現に生産活動の変化 したものづくり
より製造業を再定義される（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

BHMA_Nano to
Macro Integral
Manufacturing
12120018経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ 共創（企業と顧客が共同で製品を開発
ービスの融合、 の利活用と融合 する）は、製造業者による革新の最も一生産活動の変化 したものづくり
般的な形態となっている（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

BHMA_Towards
a New
Knowledge
System 19

120019経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ
ービスの融合、 の利活用と融合
生産活動の変化 したものづくり（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

中期的には、一連のスマートテクノロジ
Foresight onー（人工知能[AI]、3D 印刷、合成生物
COVID学など）が製造業を変革する可能性があ 19_Canada
る

120020経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ
ービスの融合、 の利活用と融合
生産活動の変化 したものづくり（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

製造プロセスが高度化し、多品種少量生産が可能となることで、製造領域の付加価値縮小や人的要素（コスト・人材）が制約となってきた領域での地産地消が進展。ビジネスモデルは「売り切り」から
シェアリング・成果課金へとシフト

120021経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ グローバル視点からは、国際競争力の国土の長期展望ービスの融合、 の利活用と融合 向上に向けた産業構造基盤の構造転換 （最終とりまとめ）
生産活動の変化 したものづくりが求められる。
令和 3 年６月（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

120022

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ
ービスの融合、 の利活用と融合
生産活動の変化 したものづくり（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

コグニティブ・マニュファクチャリングは、 2022 World
生産システムに知覚力と決断力を与え、 Manufacturing
組み込み型の認知推論に基づく自律的 Report
なオペレーションを可能にすることで、産業を変革することが期待されている。知能と推論は人間によって保持され、産業モノのインターネット、ビッグデータ分
析、モバイルコンピューティングのコアテ
クノロジーによってサポートされる。

120023

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ
ービスの融合、 の利活用と融合
生産活動の変化 したものづくり（分散型、スマー
ト、コグニティブ）グローバルリスクの現実の中で機能を回 2022 World
復できる未来志向のレジリエントな製造 Manufacturing
システムへ移行（データとサイバーセキュ Report
リティの懸念を克服するという課題に対処するため）

127

2050 年のニッポン～課題を乗り越え、輝き続ける
ために～

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

120024経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ
ービスの融合、 の利活用と融合
生産活動の変化 したものづくり（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

インダストリー4.0 では、多くの資産を持 2022 World
つスマート工場が開発されますが、包括 Manufacturing
的な開発は、ローカルで資産の少ない、 Report
超個人的な生産と組み立てによって促進されるでしょう。未来志向の企業は、顧客とより密接な関係を築き、ニーズに素早く対応することができるようになる。

120025

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ
ービスの融合、 の利活用と融合
生産活動の変化 したものづくり（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

製造業の工場は、協働ロボット、ビッグデ 2022 Worldータ分析、積層造形、3D プリンティング Manufacturingなど、いくつかのゲームチェンジテクノロ Report
ジーの出現によって、より効率的になる。
効率性よりも、消費者のニーズに柔軟に対応することの方が、はるかに重要になる。

120026

経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ
ービスの融合、 の利活用と融合
生産活動の変化 したものづくり（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

データの共有に消極的な企業があった 2022 Worldとしても、頻繁に協業したり、供給ネットワ Manufacturingークで活動したりする同盟や組織が、AI Reportの観点から組織化し、整合を図ろうとする可能性がある（レジリエントな供給網を支える AI の推進）

120027

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1201: モノとサ
120103: データ
ービスの融合、 の利活用と融合
生産活動の変化 したものづくり（分散型、スマー
ト、コグニティブ）

デジタル化に伴いバリューチェーンにおける多くの工程はコモディティ化し、
GAFA を中心としたデジタルプラットフォーマーが提供する低価格なサービス（プラットフォーム）を利用する形に、産業構造が変化。

120028経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120201: 信頼性の高いサプライチェーンの構築（ロボット化、自動化、信頼、強靭）

パンデミックを制御できない場合、サプラ Foresight on
イチェーンに新しい「ボトルネック」が発
COVID生する可能性がある。経済の再開は不19_Canada
均一で断続的になる可能性がある。生産管轄区域に COVID-19 がなくても、市場の需要がないため、過剰な在庫を防ぐために工場が閉鎖される可能性がある。

120029経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120201: 信頼性 EU とその周辺地域へのサプライチェーの高いサプライ ンのリショアリング
チェーンの構築（ロボット化、自動化、信頼、強靭）120030経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120201: 信頼性の高いサプライチェーンの構築（ロボット化、自動化、信頼、強靭）1282050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

EPRS_Towards amore resilient
Europe postcoronavirus

技術覇権の行方：技術面での広範なリ
NIC_2021_Global
ーダーシップを維持するためには、人
Trends_2040
材、基礎知識、サプライチェーンなどのリソースを蓄積する必要があり、今日、資源を集中させているところが、2040 年のテクノロジー・リーダーとなる可能性が高
い。

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

120031経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120201: 信頼性の高いサプライチェーンの構築（ロボット化、自動化、信頼、強靭）地政学的な状況は、世界の労働コストや 2022 Strategic
生産コストの変化、COVID-19 の流行に Foresight Report
よる影響から、サプライチェーンの変革にも拍車をかける。より脆弱で、より多様で、より信頼性の高いサプライチェーンへの移行や、場合によっては「フレンド・
ショアリング」への移行を求める圧力も高まる。循環型経済を促進することにもなる。

120032

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120201: 信頼性の高いサプライチェーンの構築（ロボット化、自動化、信頼、強靭）AI は、大災害に対処するためにサプラ 2022 World
イネットワークを支援する可能性がある。 Manufacturing
AI は特定のシナリオに対して堅牢なサ Report
プライネットワークを開発する可能性を秘めている。持続可能性とテクノロジーのおかげで、混乱に対してより強固になる。

120033

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限

気温が高くなると、生産性が低下。2030
年までに、より暑い気候による生産性の低下は、世界で 1.7 兆ユーロ以上の損失を意味する。

ESPAS
GLOBALTRENDS TO
2030

120034経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変 気温の上昇は経済パフォーマンスに影動による生産性 響を及ぼし、労働力の高齢者にさらに打の低下・労働の 撃を与える
包摂性への制限ESPAS
GLOBALTRENDS TO
2030

120035

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変 異常気象、特に暑さは、高齢者に大きな ESPAS
動による生産性 打撃を与える
GLOBALの低下・労働のTRENDS TO
包摂性への制限2030

120036

経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限

熱ストレスの問題は、特に自給自足農業 Working on aに従事する多くの女性の労働条件を悪 WARMER planet
化させることで、仕事の世界における既 (ILO)
存のジェンダー格差を拡大する可能性がある。

120037

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限

女性も男性も加齢によって体温調節がWorking on a
変化するため、人口の年齢分布は熱スト WARMER planet
レス環境下での労働の将来を決定する (ILO)
重要な要素になる。さらに、50 歳以上の人は、心血管系疾患のリスクが高くなる。
適応策の設計が必要。

129

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

120038経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限

2030 年には世界の総労働時間の 2.2％ Working on a
が高温のために失われ、8000 万人のフ WARMER planet
ルタイム雇用に相当する生産性が失わ (ILO)
れる(試算は、長期的な世界平均気温の上昇が 1.5℃を超えないという前提に加え、農作業や建設作業が日陰で行われるという前提)120039経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限

農作業や建設作業が太陽の下で行われ Working on a
ると仮定すると、2030 年における世界の WARMER planet
労働時間の損失は 3.8%になり、1 億(ILO)3600 万人のフルタイム雇用に相当することが予想される。2030 年以降も地球温暖化が進むと、気温の上昇が大きくなり、労働生産性がさらに低下することが予想される。

120040経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限

職場での熱ストレスによる経済的損失
は、2030 年には 2 兆 4,000 億米ドルに増加すると予測され、熱ストレスの影響
は中低所得国で最も顕著になる。

120041経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限

熱ストレスの影響を最も受ける国は、労Working on a
働貧困、インフォーマル雇用、自給自足 WARMER planet
農業の割合が高い。熱帯・亜熱帯緯度 (ILO)のサブリージョンでは、異常な気温と、熱ストレスに特にさらされる農業の雇用全体に占める割合の高さの両方が重なり、熱ストレスのリスクが高くなります。また、
人口密度の高い地域では、非正規雇用
や脆弱な雇用形態が多く、気温上昇の影響を特に受けやすい。

120042

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限

農業従事者と建設業従事者が最も大き Working on a
な影響を受けると予想され、2030 年の熱 WARMER planet
ストレスによる労働時間の損失は、それ (ILO)
ぞれ 60％と 19％にのぼる。特に、北米、西欧、北欧、南欧、アラブ諸国では、熱ストレスによる労働時間の大半が建設部門に集中する。

120043

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1202: 自然災
害・感染症等へのサプライチェーンの強靭化
（人の確保拠点
分散、供給の強靭化）

120202: 気候変動による生産性の低下・労働の包摂性への制限

熱ストレスは国際移住の推進要因になり Working on a
つつあります。近年、熱ストレスのレベル WARMER planetが高いほど、国外への移住が増加して(ILO)
おり、家計が気候条件を考慮して移住を決定していることが示唆される。

120044経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシ
ブ）

2050 年カーボンニュートラル実現に向け、これに資する技術・製品やソリューシ
ョンの開発と社会実装等を着実に進め、「経済と環境の好循環」を創出しながら、経済社会全体の変革（ＧＸ：グリーントラ
ンスフォーメーション）を推進していかな
ければならない。

130

Working on a
WARMER planet(ILO)

産業技術立国への再挑戦～
2030-2040 年における産業とキー・テクノロジー
～

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

120045

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシ
ブ）

持続可能性という観点に着目すると、多 未来社会構想
くの産業のインプットとして用いられる産 2050
業が立ち行かなくなる場合、現実空間を中心とする経済圏に与えるインパクトが大きいと想定される。

120046

経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシ
ブ）

従来の経済的進歩の見方を、ウェルビ
2022 Strategicーイング、資源効率、循環性、再生など Foresight Report
を中心に発展させたより質的なものへと方向転換する必要がある。最終的に、気候ニュートラル、持続可能な資源利用、
ゼロ汚染、生物多様性の減少を達成す
るには、官民双方による市場ベースの手段（例えば、炭素価格）と持続可能なプ
ロジェクトへの投資を適切に組み合わせ
ることによって、経済・社会政策を大きく変えることが必要となる。

120047

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシ
ブ）

持続可能性が新たなステータスとなり、2022 World
社会的な観点からは、消費者の習慣や Manufacturing
行動が進化し、労働者に必要なスキル、 Report
福利厚生、労働条件などの面で変化が認められるようになった。サプライチェー
ンは、その一部であるグローバルなエコシステムから様々な影響を受けている。

120048経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシ
ブ）

持続可能性をコアバリューとして位置づ 2022 Worldけ、規制を遵守できない企業は、競争優 Manufacturing
位性を生み出し維持することができなく Report
なり、グローバル市場での居場所を失う
リスクがある。

120049経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシブ）

SDGs やパリ協定等の浸透によって持続可能な社会への貢献 がグローバルで求められる 中、企業に対しては、自社のみならず、サプライチェーン全体でのサステナビリティ貢献が要請されるようになる。

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

120050経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシ
ブ）

調達する原料や取り扱う商品の環境負荷等に目配りするとともに、環境や社会に配慮した商品を求める消費者に対して、価値を訴求していくことが求められる。

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

120051経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシブ）

未来の工場における廃棄物ゼロの文脈 2022 Worldで新たに登場したパラダイムである循環 Manufacturing
型製造は、社会技術システムの独創的 Report
な設計と情報の有効利用を通じて、材料やエネルギーの形で資源の再利用を永続させる。革新的で環境に優しいビジネ
ス手法の真の価値と利点の理解とともに急速に広まりつつある主流のトレンドとな
っている。

131

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

120052

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシブ）

未来の工場は、非常に持続可能な材料 2022 Worldと生産技術を使用し、耐用年数を過ぎた Manufacturing
製品の再利用、再製造、リサイクルを組 Report
み込んだものになる。

120053

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1203: 持続可
能・循環型経済
社会志向の定着（環境非配慮型
への嫌悪）

120301: 持続可能な生産への関与（持続可能な
雇用・事業環境、インクルーシ
ブ）

サーキュラー・マニュファクチャリングは、 2022 World
貴重な材料を埋立地や製造業のサプラ Manufacturing
イチェーンに残さないため、大きな経済 Report
的機会をもたらし、それゆえ、かなりの可能性と利益をもたらす。

120054経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発
格差）

120401: 既存職
種の雇用喪失お
よび GX/SDGs
対応型雇用の創出

気候変動に対する中立性と環境の持続可能性を達成するには、格差を被る経済的負担を負うことを支援し、格差を是正する措置を伴う場合にのみ可能となる。

2022 Strategic
Foresight Report

120055

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発
格差）

120401: 既存職
種の雇用喪失お
よび GX/SDGs
対応型雇用の創出

石炭採掘、化石燃料の採掘、関連する加工やサプライチェーンに大きく依存している部門や地域では、雇用が失われることになる。一方、クリーンエネルギ
ー、リノベーション、循環型経済など、グリーン・トランジションの結果、新たな雇用が創出される。

2022 Strategic
Foresight Report

120056

経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発
格差）

120401: 既存職
種の雇用喪失お
よび GX/SDGs
対応型雇用の創
出

インクルーシブ・マニュファクチャリング
2022 Worldは、あらゆる社会的、経済的、文化的背 Manufacturing
景を持つ人々を、製造に関連する様々 Report
な活動に参加させることで、力を与える。
将来の労働力に必要なスキルセットの開発、地方におけるイノベーションの促進、非常に大規模で多様な顧客層に利益をもたらす製品のオープンソース設計の促
進、市場へのアクセスを容易にする革新的なビジネスモデルの促進、その他あらゆる必要な資源の提供によって行われる。

120057

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発
格差）

120402: パンデ
ミック等による業
種間の経済格
差・脆弱性

観光産業への特定の打撃による経済格
差の深化

120058経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発
格差）

120402: パンデ
ミック等による業
種間の経済格
差・脆弱性

小売旅行者が COVID-19 の再出現や Foresight on
新しい病原菌の発生を恐れている場
COVID合、航空会社、クルーズ船、リゾートは長 19_Canada
期間回復しない可能性がある

120059経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発
格差）

120402: パンデ
ミック等による業
種間の経済格
差・脆弱性

ホスピタリティとエンターテイメントのセク
ターは、回復に長い時間がかかる可能性がある。イベントを開催することによってより多くの人々を危険にさらす企業を批判する可能性がある

132

EPRS_Towards amore resilient
Europe postcoronavirus

Foresight on
COVID19_Canada

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

120060経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発
格差）

120402: パンデ
ミック等による業
種間の経済格差・脆弱性

国内および外国の学生が大量に流入す Foresight on
る大学や大学の町での支出と雇用を減 COVIDらす
19_Canada

120061経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1204: 格差の複雑化・深化（業種・職種間格差、世代間格差、スキル開発
格差）

120402: パンデ
ミック等による業
種間の経済格差・脆弱性

多様な価値観に対応し、テレワークやワ 国土の長期展望
ーケーション、半農半 X 等も含む様々 （最終とりまとめ）な働き方や、二地域居住等を含むライフ 令和 3 年６月
ステージに応じた暮らし方など、人生100 年時代に多彩な選択肢の中から希望する生き方を自ら選ぶことができる自由度の高い社会の実現。

120062

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120501: デジタ
ル社会の適応/不適応による格差

低所得者や中所得者は、仕事の自動
2022 Strategic
化、デジタルソリューションやデジタル公 Foresight Report
共サービスへのアクセス、エネルギーや食料価格の上昇、建物のエネルギー効率向上のための資金調達、交通機関の貧困など、Twin transition がもたらす影
響やコストに対してより脆弱である。

120063

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120501: デジタ
ル社会の適応/不適応による格差

高齢化する労働者は、雇用を継続する 2022 World
ために、デジタルやテクノロジー関連の Manufacturing
スキルを向上させる必要に迫られる可能 Report性が高い。スキル開発におけるデジタル
スキルと伝達可能スキルの統合と、成人の学習に対する障壁の除去との関連性の高まりを生み出す。

120064経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120501: デジタ
ル社会の適応/不適応による格差

今後日本は供給面では生産年齢人口大幅減、労働の質や資本投入量、生産性上昇の停滞で 2030 年代以降、マイナ
ス成長に（ベースケース）。一人当たり実
質 GDP は、2050 年にかけて 2019 年比
1.2 倍にとどまる見通し

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

120065

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120501: デジタ
ル社会の適応/不適応による格差

デジタル化の進展は、先端技術などにおいて新たな雇用やビジネスチャンスを創出する一方で、完全自動化または部
分自動化された他の雇用の喪失をもたらす可能性がある。COVID-19 によって加速される更なるデジタル化は、仕事の条件やパターン、社会的保護へのアクセスにも影響を与えるだろう。

2022 Strategic
Foresight Report

120066

経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120501: デジタ
ル社会の適応/不適応による格差

テクノロジー 関連の専門性を有する「高度人材」へのニーズが 高まり、企業 は他国の専門人材確保や「学び直し」人材の再雇用などを通じて人材確保に走る。
生産・流通・事務といった部分は AI が代替し 、ヒトは クリエイティブなパートに専念。

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

120067

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120501: デジタ
ル社会の適応/不適応による格差技術に精通した企業と技術的に遅れて 2022 Strategic
いる企業との間にもギャップがある。経済 Foresight Report
発展や社会的繁栄の度合いにおける地域格差は、こうした二項対立をさらに悪化させるかもしれない。

133

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名
産業技術立国への再挑戦～
2030-2040 年における産業とキー・テクノロジー～

120068経済1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120501: デジタ
ル社会の適応/不適応による格差

近年大きな注目を集めているメタバース
等の普及によって、拡張されたデジタル
空間上を舞台とする新たな経済活動が拡大し、時間・空間・身体の制約から解放された、より多様な形での生活・コミュ
ニケーションが実現可能となる。

120069経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120501: デジタ
ル社会の適応/不適応による格差

無形資産（知識・情報等）に投資が集ま 2050 年の日本
る。労働から資本への代替が進み、労働 産業を考える(み分配率は 低下
ずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

120070経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120502: 強い労働者（働く時間とその他の時間を主体的に設計できる）

グレート・レジネーション（Great
2022 World
Resignation）は、仕事選びの条件を増や Manufacturing
し、個人の価値観と雇用者の価値観のReport一致を優先させる従業員の力強い動きである。労働者は、自分のキャリアや労働条件、長期的な目標について考え直し、さらに、雇用者と被雇用者のどちらが最終的な決定権を持つかというパワー・
ダイナミックスに疑問を持ち、信念を持って行動するようになっている。

120071経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120502: 強い労働者（働く時間とその他の時間を主体的に設計できる）

DEI（ダイバーシティ、エクイティ、インク
2022 World
ルージョン）への配慮が中心となって、政 Manufacturing
府、投資家、労働者、消費者は、企業に Report
社会的価値の提供を求めるようになってきている。

120072

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120502: 強い労働者（働く時間とその他の時間を主体的に設計できる）

テクノロジー活用と少子高齢化で、生活者の自由時間は 1 日約 3 時間増加
し、自由時間の使い方が焦点に（デジタル接触時間も増え、自由時間、仕事時
間、学業時間の一部は「没入時間」になることも想定される。睡眠時間以外の他の時間もリアルでの活動と並行してデジ
タルと繋がりうる）

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

120073

経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120502: 強い労働者（働く時間とその他の時間を主体的に設計できる）

デジタル化の進展に より移動 の必要性が 縮小。自動運転 技術確立でヒト ・モノ・サービスが移動。職住近接からの解放

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

120074経済

1.2: 経済活動・製造/サービス
生産1205: 生産環境のデジタル化の適応（不適応による格差、格差
回避、労働意識）120502: 強い労 デジタル化は職場のハイブリッド化をさら 2022 Strategic
働者（働く時間と に加速させ、労働者の地域や国境を越 Foresight Report
その他の時間を えた移動に影響を与える。
主体的に設計できる）

320001都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

134

公共交通が普及している都市部では、官民 ITS 構想・
公共交通サービスの利用者が多く存在 ロードマップ
する一方、移動や物流の需要が集中し、渋滞や混雑が深刻になっていることから、公共交通機関の混雑状況をリアルタ
イムで把握し、デマンド交通等ニーズに応じた様々な交通手段とシームレスな連携ができている

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

320002都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

自家用車による移動が中心の都市部で 官民 ITS 構想・は、交通渋滞を解消しスムーズかつ安全 ロードマップに移動が行えるよう、様々な交通手段とのシームレスな連携やルート案内等による交通量の最適化などのシステムが生まれている

320003都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

地方部では、利用者減少や運転者不足 官民 ITS 構想・によって公共交通手段の維持がますま ロードマップ
す厳しくなり、高齢化により免許を持たない住民の移動が制約されるため、自動運転移動サービスや巡回コミュニティバ
スなど日常生活や地域活性化に必要な移動代替手段が拡充・普及している

320004都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

市場に委ねられた新しいモビリティサー Future of
ビスは、人口密度の高い地域で運営さ
Mobility
れ、若者を中心とした狭い層に限定され、地方や小さな町の交通機関は、高齢化社会の需要を満たすのに苦労する
可能性がある（サービスへのアクセスと交通の影響における不平等の拡大）

320005

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

データや新技術の活用にムラがあり、交 Future of
通機関の脱炭素化は電気鉄道で格差
Mobilityがあり、自動運転は導入されるが限定的

320006

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

旅客輸送の 50％は完全自動化されてい BHMA Smartる
Sustainable
Mobility 16

320007

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

EU での運転免許を取得した成人の50％以上が自動車を持たない

320008都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

MaaS（Mobility as a Service）の展開に成 Future of
功し、人口動態を問わず採用されるよう Mobilityになっている

320009都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

自動車は CASE（Connected,
Autonomous, Shared & Service,
Electric）という 4 つの課題をデジタル技術の進化によって克服し、ドライバーの負荷、事故、渋滞などが減り、環境汚染が減少する

320010都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

デジタル化と人工知能は、「モビリティ・
2022 Strategic
アズ・ア・サービス」や「トランスポート・ア Foresight Report
ズ・ア・サービス」のように、全ての交通手段を相互運用可能な単一のプラットフォームに統合することによって、より効率的なマルチモーダルモビリティソリューショ
ンの出現も後押しする。これにより、特に公共交通機関の効率性、消費者の選択
肢、アクセシビリティ、手頃な価格が向上する可能性がある。

135

予測情報

文献名

BHMA Smart
Sustainable
Mobility16

モビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

320011都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

異なる手段、事業者、プラットフォーム間 2022 Strategicの相互運用性をさらに高め、ユビキタス Foresight Report
な接続性を確保する必要がある。特に、モビリティデータへのより良い、より広範なアクセスは、公的機関が交通活動、イ
ンフラ、サービスを監視、計画し、より低いコストと環境負荷で需要と供給を一致させる。

320012都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

20 万人以上の住民を抱える全ての EU BHMA Lowの都市はガソリン燃料車が禁止ゾーンを Carbon Economy
10
広範囲に設定する

320013都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320101 モビリテ
ィ環境の変化（非所有、自動化、非内燃機関化）

電気自動車（燃料電池、ソーラーカーな BHMA Smartど）が、EU の道路で内燃機関車の 20％ Sustainable
を置き換えられている
Mobility 16320014都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320102 インフラ・基盤の変化（道路網・トンネル・
橋・データ）"国土の再構築により「真の豊かさ」の実 国土の長期展望
現に向けて：リアル世界の交流の基盤で （最終とりまとめ）
ある「交通ネットワーク」のローカルな視
令和 3 年６月
点およびグローバルな視点での充実が求められる

320015

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320102 インフラ・基盤の変化（道路網・トンネル・
橋・データ）

自動車が持つ機能が「人を乗せて移動できる」から、「動く電源」「動く基地局」「動くセンサー」「動く ECU（エンジンコン
トロールユニット）」へ変化し、その他データとかけ合わせることで、様々なビジネ
ス機会を創出モビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来320016

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320102 インフラ・基盤の変化（道路網・トンネル・
橋・データ）

オルタナティブデータを掛け算して分析すると、人々の行動をより細かく、背景にある動機も含めて類推することが可能に。特にパンデミックや災害などの緊急事態下における実態把握、その後の政策の在り方などに対する示唆は、とても貴重なものとなるモビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来320017

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320102 インフラ・基盤の変化（道路網・トンネル・
橋・データ）

特に人口減少している地方では、橋梁、道路、トンネルなど、多くは耐用年数を大きく超え、一部は通行禁止となり、近隣の住民生活に支障をきたす。一人でも住民がいれば社会インフラを提供するという考え方を変える必要がある

モビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来320018都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320102 インフラ・基盤の変化（道路網・トンネル・
橋・データ）

公共交通が普及している都市部では、官民 ITS 構想・
自動運転や移動代替サービスが普及す ロードマップ
るとともに、安全・安心な移動のために、自動車が周辺環境やドライバーの体調をセンシングして安全な運転をサポートしている

320019都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）「移動と物流コミュニケーションのコストが下がり、きめ細かくなる社会」： 個人が直接に即時にやり取りを行うパーソナル物
流システムが完備されている。これにより、家庭に居ながらの販売活動や産地との直接取引が可能となり、経済活性化
や地方振興に効果をもたらしている。

136

予測情報

文献名

第 11 回科学技
術予測調査
2040 年に目指す社会の検討（ワークショップ
報告）2018 年 9
月

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

320020都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

自家用車による移動が中心の都市間で 官民 ITS 構想・
は、物流拠点間で自動運転トラックによ ロードマップ
る効率的な物流や収益性の向上が実現
している

320021都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

トラック用の電気エネルギー貯蔵システ BHMA Smartム（10 トン以上）により、1 回の充電でSustainable
500 km 超の距離で輸送を可能にするも Mobility 16のが、全ての EU 加盟国で利用可能となる。

320022都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

自動運転 HGV（大型貨物車）は、家族
Future of
経営の小規模な道路運送事業者には投 Mobility
資の障壁となるが、大企業には競争上の優位性をもたらし、業界再編につながる

320023都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

輸送量あたりの二酸化炭素の排出量が 国土の長期展望
他の交通機関に比べて高く、トラック業（最終とりまとめ）界におけるドライバーの高齢化や他産
令和 3 年６月
業に比べて労働力不足が深刻な運輸業の状況等も鑑みると、関係主体間で連携して、大量輸送機関である鉄道・船舶輸送への転換（モーダルシフト）等も進めていく必要がある。

320024都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

テクノロジーによって貨物輸送の効率は向上するが、雇用は失われ、従業員は新たに創出された仕事に移るために必要なスキルを欠いている

Future ofMobility

320025

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

ドローン物流が、EU 全体の労働力の1.5％を雇用する重要な経済部門として浮上している（保守専門家、サービス、
運転手、包装などを含む）

BHMA Smart
Sustainable
Mobility16

320026

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

地方部では、ドローン等の新たなモビリ 官民 ITS 構想・
ティが活用されて、陸路での移動手段が ロードマップ
困難な山間地域にも効率的に物を運ぶことが出来る

320027

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

運輸および関連産業の規制緩和が進み、民間企業による急速な技術革新が進む

320028都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

デジタル技術と相まって、次世代電池の 2022 Strategic
用途が広がれば、モビリティを持続可能 Foresight Reportな方向に大きくシフトさせることができる。
これは、旅客や貨物、大型トラック、ある
いは航空など、様々な輸送手段に適用される。例えば、電気飛行機は、小さな地方空港を結ぶ可能性がある。

320029都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

世界的に旅客輸送は 2015 年から 2050 2022 Strategic
年の間に 3 倍近く増加する可能性があ Foresight Reportる。都市化、消費者の意識の高まり、持続可能な輸送手段のコストの進化（現在でも比較的高い）、新しいビジネスモデ
ル（サプライチェーン管理も含む）もこの分野に影響を与える。

137

予測情報

文献名

Future ofMobility

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

320030都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3201 モビリティ・
ジスティクスの持 ロジスティクスの
続環境
持続環境

320103 ロジステ
ィクスの刷新（担い手の変化、自動化）

都市部では物流量が圧倒的に増え、空 モビリティ リ・デ
飛ぶクルマ／ドローン、自動走行／配送 ザイン 2040 「移ロボットが実用化
動」が変える職
住遊学の未来320031都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ
ィ革命による移動に関する価値の変化

自動車における技術革新、サービス産業化によりモビリティ革命が実現、様々な産業との融合が進展。産業構造・都市
構造・ライフスタイルなど、経済・社会に劇的な変化をもたらすことに2050 年のニッポン～課題を乗り越え、輝き続けるために～

320032都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ
ィ革命による移動に関する価値の変化

モビリティ革命は都市・街の在り方、人々の暮らし・ライフスタイルに大きな変化をもたらす。コネクティッド化された交通シ
ステムは、都市・街の特性に応じた移動
モードの最適化を実現

2050 年のニッポン～課題を乗り越え、輝き続けるために～

320033都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ
ィ革命による移動に関する価値の変化

自動運転車や MaaS 等のモビリティに関 官民 ITS 構想・
わるデータを、分野を超えて連携させる ロードマップ
ことで、高度な交通サービスやモビリティ
サービスをニーズに応じて新しい価値を生み出し続けていくことが重要

320034都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ
ィ革命による移動に関する価値の変化

バーチャルテクノロジーの進化によりリモートワークや遠隔医療、バーチャル空間
でのコミュニケーション、遊び、旅行、学
びなどにより移動機会が減るものの、バーチャルで代替できないリアルな体験や人との繋がりのため、移動はより特別で価値あるものになるモビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来320035

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ
ィ革命による移動に関する価値の変化

モビリティの選択は、安全・安心に加えて、環境負荷が少ないことが大前提とな
り、そのうえでコスト、時間、快適性で評価することになるため、飛行機・乗用車
から鉄道、マイクロモビリティへのシフト、カーシェア、豪華な夜行列車などが選択される

モビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来320036

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ
ィ革命による移動に関する価値の変化

社会は物質主義から脱却し、新技術や Future of
個人の選択よりもモビリティの社会的・環 Mobility
境的側面を優先しており、国内航空旅客数が低水準になることや、高級車の所有率が低下し、交通機関の共有が広まる

320037

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ 自動車が、純粋に移動のためのものと、
ィ革命による移趣味の対象とに明確に分かれる
動に関する価値の変化

モビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来320038都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ
ィ革命による移動に関する価値の変化

2050 年においては少子高齢化・移動需要減少・個人所有車減少によって、自動車保有台数は減少するものと予想（残存する個人所有 車 も日常の足としての小型低価格車や移動手段以外の価値を求める高級車などが中心に）

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

320039都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ
ィ革命による移動に関する価値の変化

2050 年度の乗用車（自家用車とタクシ
ーの合計）による国内旅客輸送量は、人口構成の変化および人口減少により、約472 億人と 2020 年度比 18%減少。

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

138

予測情報

文献名

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

320040都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ 2050 年における MaaS 専用車両普及率
ィ革命による移が 3 大都市圏で 50%、その他で 10%と仮動に関する価値 定すると、日本全体の乗用車 1 日 1 台の変化
当たり輸送人数は約 7 人（3 大都市圏：
約 13 人、その他：約 5 人）となる見込み。

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

320041都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ 2050 年における MaaS 専用車両普及率
ィ革命による移が 3 大都市圏で 50%、その他で 10%と仮動に関する価値 定した場合、乗用車保有台数（移動需の変化
要に見合った形で必要となる台数）としては、2021 年度比約 8 割の減少を見込む。

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

320042都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320201 モビリテ
ィ革命による移動に関する価値の変化

MaaS 普及に伴い個人所有車が減少することで、耐用年数が短くなることを前提に試算した結果、乗用車販売台数はコ
ロナ前の 2019 年度比最大 48%減少すると見込まれ、従来型自動車ビジネスモデ
ルの根底からの見直しが必要に。

2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

320043都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプラ
イバシー）

長距離移動は減少したが、ローカル移
Future of
動が増加したため、人々は自分の近くに Mobility
いる人しか信用しなくなった

320044都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプライバシー）

都市部では通勤が極端に少なくなって
おり、複数拠点勤務、兼業、週休選択が浸透している。都市に住むインセンティ
ブが消失。都市集約型ビジネスの分散化が進み地方で定住する人が増える

320045

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプラ
イバシー）

自家用車による移動が中心の都市部で 官民 ITS 構想・は、交通渋滞が深刻化する中でも自動 ロードマップ
運転の普及により移動時間を他の事に活用できるようになることや、車両に充電されている電気を昼は生活電力として使い夜は蓄電することでエネルギー需給が最適化された低炭素な生活となっている

320046

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプラ
イバシー）

テレワークの浸透等による通勤需要の減
少や EC 化・オンライン診療の普及などを織り込んだ「①デジタル化進展ケース（ベースケース）」では 35%減少。更に移動需要が減少することを見込んだ「②デジタル化加速ケース」では 47%減少。

320047

都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプライバシー）

地方部では、移動車両を活用した小売 官民 ITS 構想・り、飲食、医療等のサービスが提供さ
ロードマップ
れ、遠隔での医療受診や地域イベントが開催されるなど、移動しなくてもサービスを受けることができる

320048都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプライバシー）

地方部では、外出、人出に係るビジネス
を中心に継続が困難に。伝統文化の一
部も消失。

139

予測情報

文献名

モビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来2050 年の日本産業を考える(みずほ FG みずほ
産業調査 70 号)

モビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来No.

分類320049都市／地方

320050

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプライバシー）

デジタル技術は、都市部だけでなく、遠隔地や農村部でも、市民や企業が旅客輸送と貨物輸送の様々な選択肢にアクセスし、選択できるように、接続された複合モビリティサービスが出現するための鍵でもある。

2022 Strategic
Foresight Report

都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプライバシー）

マルチハビテーション的な生活スタイル（複数の居住空間を行き来しながら生活するライフスタイル）が増える

モビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来320051都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプライバシー）

国民は、移動に関する自由、独立性、制 Future of
御を求め、データプライバシーに懸念を Mobility
抱いている。企業による個人データの収集、使用、取引は、個人のプライバシーと自由を守るため、厳しく規制されている。

320052都市／地
方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプラ
イバシー）

ワークスタイルが多様化し、それを選択する個人の価値観、ライフスタイルに基づき、移動手段の選択や、自家用車の所有、非所有（＝シェアリングの活用）の判断など、モビリティライフも多様化する

モビリティ リ・デ
ザイン 2040 「移動」が変える職
住遊学の未来320053都市／地方

3.2:モビリティ・ロ 3202 新生活様
ジスティクスの持 式における移動続環境
環境

320202 ライフス
タイルとモビリティ機会（通勤・通学、移動のプラ
イバシー）

道路や鉄道の電化など、データ駆動型
でない技術が発展し、排出量を削減する

Future ofMobility

920001

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非 920101: 国家－
国家主体との対 非国家主体との話機会の拡大議論活性化（信頼醸成の重要性の高まり）

国家が非国家主体に権限を委譲し、連携して活動する可能性は、ますます小さ
くなっていく。多くの政府は、権限の共有や競合を好まず、2012 年以降、大多数の国で、非国家的主体による行政的サービス提供のためのスペースは縮小してきた。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920002

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非 920101: 国家－
国家主体との対 非国家主体との話機会の拡大議論活性化（信頼醸成の重要性の高まり）

脆弱性が高かったり紛争の影響を受けているような一部の国家は 、独自に組織したり調達したりできる以上のサービスを提供したい場合、非国家主体と提携するしかない。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920003

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非 920101: 国家－ 世界的あるいは地域的な危機は、社会国家主体との対 非国家主体との に新たなパラダイムをもたらす可能性が話機会の拡大議論活性化ある。
（信頼醸成の重要性の高まり）

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920004

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非 920101: 国家－
国家主体との対 非国家主体との話機会の拡大議論活性化（信頼醸成の重要性の高まり）

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

140

国家間の信頼は、現在のグローバル・ガ
バナンス構造を支える国際貿易の維持にとって基本的なものであるが、分断が進みつつある。

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

920005

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非 920101: 国家－ 成長する中産階級は、非民主主義社会国家主体との対 非国家主体との の「壮大な民主化者」になることはない。
話機会の拡大議論活性化（信頼醸成の重要性の高まり）

920006

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920102: サイバ 接続性は脆弱性を意味する場合もある。 ESPAS
ースペースの途 サイバースペースは、国家と非国家主体 GLOBAL
上による国家－ が互いに対峙する戦場の 1 つになる。
TRENDS TO
非国家環境の変2030
化

920007

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920102: サイバ
ースペースの途
上による国家－非国家環境の変化

920008地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920102: サイバ 加盟国における深刻な社会的不安定とースペースの途 市民の不安と混乱を伴う民主的な争い
上による国家－非国家環境の変化

920009地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920102: サイバ
ースペースの途
上による国家－非国家環境の変化

デジタルメディアは、社会変革の呼びか Foresight on
けを提起(又は混乱)させる上で重要な役 COVID割を果たし続け、運動を組織化し、指示 19_Canada
し、増幅するために使用される可能性がある

920010

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920102: サイバ
ースペースの途
上による国家－非国家環境の変化

非国家主体の影響力：NGO、宗教団
NIC_2021_Global
体、テクノロジー・スーパースター企業な Trends_2040
どの非国家主体は、国家を補完したり、競争したり、あるいは国家を回避したりする代替ネットワークを構築・推進するためのリソースとグローバルな力を強める。

920011

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920102: サイバ
ースペースの途
上による国家－非国家環境の変化

非国家主体と国家の競争：サイバー空間や宇宙などの新たな領域で主権を強化しようとする国家の取組みに対して、多くの非国家主体が反発する。

920012

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920102: サイバ
ースペースの途
上による国家－非国家環境の変化

市民の抗議手段：今後 20 年の間に、政 NIC_2021_Global
府への不満を伝えるためのソーシャルメ Trends_2040
ディア、大規模な抗議活動、ボイコット、
市民的不服従、さらには暴力といった複数の手段は、社会的結束に様々な影響を与えながら、ますます強力な力を発揮する。

920013

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920102: サイバ
ースペースの途
上による国家－非国家環境の変化

サイバー戦争の将来：センサーや接続
NIC_2021_Global性の向上により、軍隊や政府はサイバー Trends_2040
攻撃や電磁波攻撃に対してより脆弱になる。他の兵器と組み合わせたサイバー
兵器、ドクトリン、手順の開発は、今後 20年の間に大きく成熟し、サイバー紛争を増大させる。ネットワークや重要な戦力を分散させ、意思決定プロセスを短縮し、あらゆるレベルで冗長性を持たせることができる国は、将来のサイバー紛争で有利な立場になる。

141

情報の伝達がはるかに速くなると、特定のポリシーの問題に対する反応がより激しく集中する。意思決定者は、熟考と検討に必要な時間をかけずに行動するよう圧力をかけられる。長期的な戦略的思考をユニット化することが重要になる。

ESPAS
GLOBALTRENDS TO
2030

ESPAS
GLOBALTRENDS TO
2030

EPRS_Towards amore resilient
Europe postcoronavirus

NIC_2021_Global
Trends_2040

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

920014

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920102: サイバ
ースペースの途
上による国家－非国家環境の変化

武力紛争の将来：敵対する 2 つ以上の NIC_2021_Global
国の軍隊が直接交戦し、少なくとも一方 Trends_2040
が相当な死傷者や損害を被るという定義の「国家間の武力紛争」は、以前よりも迅
速かつ少ない警告の後にエスカレートする可能性が高く、AI やセンサーにより意思決定が自動化され、交戦までの対応
時間が短くなる。

920015

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920103: 課題解
決主体の都市の存在感の高まり（国の関与の低下）

地方政治が他の政策問題のベルトコン
ベアになる。すでに、欧州の地方選挙は投票率で国政選挙と一致している。都市が市民の日常生活や不満にはるかに近いことを意味する。

ESPAS
GLOBALTRENDS TO
2030

920016

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920103: 課題解 欧州の都市は紛争解決を支援し、外交決主体の都市の の新しいアクターである「外交」の新しい存在感の高まり モデルへの道を開く。
（国の関与の低下）

ESPAS
GLOBALTRENDS TO
2030

920017

地政学

9.2: ガバナンス

9201: 国家－非国家主体との対話機会の拡大（信頼醸成の重要性の高まり）

920103: 課題解
決主体の都市の存在感の高まり（国の関与の低下）

パンデミック、大規模なサイバー攻撃、Foresight on
金融危機などの指数関数的リスクの相
COVID互に関連した複雑な性質により、政府部 19_Canada
門は調整、協力、および準備を行い、体系的なレジリエンスの創出と、予測的なガバナンス構造の強化にますます焦点が当てられる可能性がある

920018地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920201: デジタ
ル社会における
市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

新しいテクノロジーは、脆弱なコミュニテ Foresight on
ィを含む地理的コーナーから、社会の全 COVIDてのセクターとの政府の関与を強化する 19_Canada
可能性がある。これにより、重要な社会的および経済的政策とイニシアティブの共創が可能になる可能性がある。電子技術は、内閣の信頼の原則を維持しな
がら、市民が公共政策や民主的な議論に参加するのに役立つ可能性がある

920019地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920201: デジタ
ル社会における
市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

重大な危機は、政府が市民の健康、経 Foresight on
済、社会的状況に影響を与える特別な COVID措置を講じることを要求する。オープン
19_Canada
なコミュニケーションと成功した政策対応
は、政府に対する一般の信頼を高め続ける可能性がある

920020

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920201: デジタ
ル社会における
市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

政府は、先見性、予測的ガバナンス、お Foresight on
よび意思決定のためのより強力なシステ COVIDムを導入するよう求められる可能性があ 19_Canada
る920021

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920201: デジタ
ル社会における
市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

人工知能は、EU 全体の政策立案者の決定を支援するシステムで使用される

BHMA
Ubiquitous
expert systems 5920022

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920201: デジタ
ル社会における
市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

一部の技術は、政府にとって、正当な改革を行うために使用することよりも、より低コストで市民を監視・管理するために用いる誘惑を与える。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

142

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

920023

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920201: デジタ
ル社会における
市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

デジタル空間は、 政府が生産性を向上させ、自らが奉仕する社 会への理解を深めることを可能にする。国家安全保障
や裁判システムなど、一部の分野では、包括的で公正なシ ステムのために高水
準 のプライバシーを考慮する必要がある。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920024

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920201: デジタ
ル社会における
市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

ソーシャルメディア上に相反する情報が存在すると、利用者はどの情報を信じるべきかを選択しなければならず、二極化を引き起こす可能性がある。検閲と、事実と異なるソーシャルメディア上の投稿
から国民を保護のバランスを取ることは、政府にとって 引き続き課題となる。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920025

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920201: デジタ
ル社会における
市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

アルゴリズムの政治プロセス(フィルター
バブル、政治ボ ット、偽情報、ディープ
フェイクの出現 )は、市民の操作を通じて民主的プロセ スに負の影響を与え、政治的シニシズムに繋がり、政治やその他の機関への信頼をさらに低下させる。

The Future ofGovernment
2030+: A Citizen
Centric
Perspective on
NewGovernment
Models

920026

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920201: デジタ
ル社会における
市民と政府の対話機会の拡大（信頼確保）

市民はバーチャルな繋がりの中で生活し、仕事をしており、その結果、彼らの行動は全て政府や企業によって常に監視されている。

The Future ofGovernment
2030+: A Citizen
Centric
Perspective on
NewGovernment
Models

920027

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920202: 政府の廉潔性の確保公務員の規模縮小や民営化などによる効率化の推進によって、サービスの提供や規制を行う能力が損なわれる。多くの効率化の動きは、間違った要因に焦点を当て 、非効率の原因を除去するのではなく、対症療法的なものとなる傾向がある。その結果、非効率性はシステムの別の場所に再び現れることになる。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920028地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920202: 政府の廉潔性の確保インセンティブ(誘因)の不一致、腐敗文
化、凝り固まった既得権益は全て、政府の生産性を向上させる試みを妨害する可能性がある。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920029地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920202: 政府の廉潔性の確保政府への信頼が揺らいだり弱まったりしたときに同じ国の中に、競合する信頼のネットワーク(または社会)がいくつも存在
し 、紛争、縁故主義、腐敗の範囲が広がる可能性がある。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920030

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920202: 政府の廉潔性の確保政府内の異なる宗教・民族間の指導的地位に関する不公平な配分や地方政府間での不公正な資源配分が分断や不信を生み紛争につながる。

THE FUTURE
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GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

143

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

920031

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920202: 政府の廉潔性の確保行政が新しいテクノロジーを活用する
際、特定の機能を自動化したり物事の進め方を変えたりすることに対する官僚の抵抗によって、その成功が妨げられる。
テクノロジーの断片的な使用により、行政のサイロ化した性質が模倣され、 最終的には悪化させる可能性がある。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920032

地政学

9.2: ガバナンス

9202: 市民と政府の信頼確保

920202: 政府の廉潔性の確保本来は手段としてとらえるべきテクノロジ
ーで全ての課題を解決できるというナイーブな希望は、政府を間違った政策へと導いてしまう。

THE FUTURE
OF
GOVERNMENT:REIMAGINING
GOVERNMENTFOR GOOD

920033

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

市民 が DIY(Do-It-Yourself)型の公共サービスを作り出している。DIY による公共サービスの例として、ピアツーピアのオンラインおよびオフラインの教育コースが挙げられる。

The Future ofGovernment
2030+: A Citizen
Centric
Perspective on
NewGovernment
Models

920034

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

ブロックチェーンに基づく様々な知識共有プラットフォームにより、草の根レベル
での市民の政治参加が可能になる。

The Future ofGovernment
2030+: A Citizen
Centric
Perspective on
NewGovernment
Models

920035

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

市民は、仮想空間におけるローカルレベ
ルや超ローカルレベルで力を増している
イニシアティブや運動に参加し、情報を独占するメディアなどに対抗し国家における企業の強い影響力を均衡させようとしている。

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2030+: A Citizen
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920036

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

市民は、代替的な情報源や DIY の公共サービスを生み出すことで、テック企
業による自分たちのデータや創造性の搾取に抵抗している。

The Future ofGovernment
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920037

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）あるグループの人々は、デジタル・プラッ
トフォームによるコミュニケーションに不信感を抱いている 。彼らは、同じアイデ
ンティティを持つ 社会グループ内、あるいは異なる社会グループ間で、対面式の「ミニ・パブリック 」に集まる。こうした政策対話を通じて、人々は互いに批判的に考える力をつけ、国家や企業による計算機操作の可能性を回避する。彼らは
主に地域レベルの政策決定に関与し、影響を与えるための戦略も開発する。

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144

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

920038地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

超富裕層は、高度に自動化された多国籍企業を所有している。彼らはその資金
で 、財政的に弱い政府に影響を与え、免税など自分たちに有利なように規制を変えようとする。

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920039地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

デジタル技術を駆使する企業は、公共サービス分野を含む経済の大部分を段階的に支配している。

The Future ofGovernment
2030+: A Citizen
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NewGovernment
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920040

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

政府の意思決定は多国籍デジタル企業のプラットフォームを通じて、ビッグデー
タに基づき、アルゴリズムやロボットの力を借りた情報処理を通じて行われ、完全に自動化されている。

The Future ofGovernment
2030+: A Citizen
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NewGovernment
Models

920041

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

従来の形態の政治家は姿を消し、主にデジタル企業の経営者がその後を継いでいる。

The Future ofGovernment
2030+: A Citizen
Centric
Perspective on
NewGovernment
Models

920042

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

選挙の際、個人は選挙アプリが提案する The Future of
内容に基づいて投票する。
Government
2030+: A Citizen
Centric
Perspective on
NewGovernment
Models

920043

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

拡張現実（AR）の普及と高度化により、「エコーチェンバー」や「フィルターバブ
ル」の拡張された物理的バージョンに、個人が身を置くことになる。

Exploring Social
Futures: Policy
Horizons Canada(Policy
Horizons)

920044

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920301: 新たな
行政サービスの担い手（民主制の変容）

拡張現実（AR）により、公共の場所や物
体（モニュメント、建物、インフラなど）の見た目、音、感触、振る舞いについて、所有者や政府によるコントロールが減り、公共の場は混沌とし同時に魅力的にもなる。

Exploring Social
Futures: Policy
Horizons Canada(Policy
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920045

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920302: デジタ
ル社会における
新たな政策課題の出現

ハイパーコネクティッドなデジタル技術による新たな孤独や断絶（より深い対人関
係の喪失）が生じる可能性がある一方で、デジタル公衆衛生など新たな政策分野による解決策が模索される。

Exploring Social
Futures: Policy
Horizons Canada(Policy
Horizons)

145

No.

分類

中分類

領域

社会課題群

予測情報

文献名

920046

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920302: デジタ
ル社会における
新たな政策課題の出現

スマートテクノロジー（スマートハウス、
モノのインターネット、 自動運転車）、共
同住宅、ロボットの助けを借りて、高齢者の健康管理を自宅で行うことがますます増える。

Exploring Social
Futures: Policy
Horizons Canada(Policy
Horizons)

920047

地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920302: デジタ
ル社会における
新たな政策課題の出現

高齢化と超長寿は、社会的支援や財政計画から交通、公衆衛生、移民、労働力
計画まで、政府の政策の多くの分野に影響を与える。

Exploring Social
Futures: Policy
Horizons Canada(Policy
Horizons)

920048地政学

9.2: ガバナンス

9203: 新たな公共政策・サービスの担い手

920302: デジタ
ル社会における
新たな政策課題の出現

ジェンダーを探求し拡張するための新しいメディアの使用（大衆文化、キャラクタ
ー、視覚的コード）は、ジェンダーへの固定観念の見直しを促す。多様なジェンダ
ー・アイデンティティが一様に理解されたり受入れられたりしないため、差別、疎外、暴力が根強く残り、さらに増加している可能性もある。

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Futures: Policy
Horizons Canada(Policy
Horizons)

146

参考資料 2 テーマ別の解決すべき課題（体系図）（１）経済活動・製造／サービス（ヒトと自然に寄り添う持続可能な経済を目指して）①技術的側面領域

解決すべき課題

融合するモノ・サー
ビスのグローバル
影響

モノ・サービスの供給・需要・受容
人間拡張技術（BMI、バイオエンジニアリング等）の社会受容：E
現実世界の体験・コミュニケーションの価値を増加する技術・シス
テム：N
ものづくりのデジタル化：C、N
グローバリゼーションの減速に伴う社会変動への対処

貿易に影響を与えない、セキュリティが保護された科学技術の創出：C
新たな就業システムの創出：N
時代に合ったスキルやスキル獲得意欲を持つ人材確保・リカレン
ト教育システム：N

気候変動・パンデミ
ックに強靭的な経済活動基盤

気候変化に伴う活動基盤の存立

輸出型防災・減災・気候影響適応技術：E
気候変動の影響を受けないカプセル型都市・住居／生活圏の温度を下げる都市設計：N
気候変動リスクの低い地域の住宅地・農地の価値評価：N

複雑化・深刻化する
テクノロジー使用
格差

テクノロジーを活用した格差解消

就業可能な期間が延びることに伴うモチベーションを保つ仕組
み：N
オンライン系ライフラインの整備技術・システム：N
人手不足を解消するロボット：N

多様化するまちの姿と働き方

共生型コミュニティの形成
フィジカル空間におけるモノから体験価値の重視への転換：N
自然環境が豊富にある地方の潜在的価値の可視化：N
自立可能な規模の都市開発：N※解決すべき課題の表記：C＝市民 WS コメント、N＝専門家 ENQ、E＝専門家 WS コメント

②社会的側面領域

解決すべき課題

融合するモノ・サー
ビスのグローバル
影響

モノ・サービスの供給・需要・受容
モノ起点のサービスの融合からの脱却（モノの転用から発想の転換）：E

製造業の戦略形成・未来予測によるチャンス（価値づくり）とマインドセット：過度な自己制御からの転換：E

個人情報の流出リスク：C
グローバリゼーションの減速に伴う社会変動への対処

147

領域

解決すべき課題

職業選択の幅の拡大／外国からの労働力の非依存（グローバリゼーションの減速、技術による打開）：C
孤絶した国（社会・コミュニティ）の暴走による不安定化／ボーダ
ーレス化による一時的な衝突への対処経済安全保障：E

気候変動・パンデミ
ックに強靭的な経済活動基盤

気候変化に伴う活動基盤の存立
熱ストレスにより、住みにくくなった地域の衰退への対処：C
気候変化に伴う移住を可能とする他国・他地域との関係強化：C

複雑化・深刻化する
テクノロジー使用格差

日本型労働慣行からの転換（テクノロジー適応型へ）Gifted 世代のキャリアパスの形成（教育の在り方）：E
人的資本経営（Work Engagement を高める）：E
家族アナロジーベースの労働構造の脱却：E
終身雇用型労働慣行からの転換（公務員等）：C
柔軟な働き方への転換

個人の個性の発揮：C
優秀なリーダーの出現（養成）：C
半○半×の働き方のスタンダード化によるライフワークバランスの確保、健康値の引き上げ：C
テクノロジーの積極活用に伴う弊害（残された労働／繋がり・経験の希薄化）テクノロジーの活用した労働環境に参加できない人への対応（格
差拡大）
：C

AI に過度に依存した社会による、人と人との繋がりの希薄化の問
題（経験、関係性の移転不全）：C
働くことが半◎半◎になることによる、プロフェッショナルの経
験の希薄化：C
デジタル化できない仕事の分野の労働力の補填：C
テクノロジーの進歩によって取り残される世代のフォロー：C
格差拡大による社会の不安定性の拡大（資産格差、治安の悪化）：
E

多様化するまちの姿と働き方

共生型コミュニティの形成
フューチャーデザイン：ESocial Capital(災害時にも強い、地域の人と人との互助、共助の醸成）：E
女性の社会進出の進展：C
異なる文化・価値観を背景とする外国人との共生（社会ルールの受取方の違いによる衝突・問題解消）：C※解決すべき課題の表記：C＝市民 WS コメント、N＝専門家 ENQ、E＝専門家 WS コメント148

（２）モビリティ・ロジスティクスの持続環境（変わる「移動」、変わる「くらし」）①技術的側面領域
移動・輸送を取り巻く環境変化と社会的影響解決すべき課題
移動の概念の変化

移動手段の環境負荷の低減に伴う空気環境の改善：C
多主体間の合意形成：N
インフラのデジタル化：N
コミュニティの安定化：N
多様なモビリティの実現

道路渋滞の低減、過疎地への物資輸送に寄与する空飛ぶクルマ、ドローンの活用：C
交通混雑を是正するリモートワークの高度化：C
運転自動化による安全安心な移動の獲得（高齢者の移動増大）：C
地方の交通難民の解消するモビリティサービスの充実と、パーソ
ナル物流等による補完：C
自動車エネルギー源の多様化に対応するエネルギー供給網：E
電気自動車の低価格化や航続距離の延長：E
エネルギー貯蔵量の大きな新型電池：E
モビリティインフラ基盤の多用途化（二次利用）
光熱費の高騰下における EV 利用（エコな生活、EV の電源利用、災害に備えた EV 蓄電の利用）：C
EV の電池寿命・充電施設の整備・維持管理：C
モビリティインフラ-電力関係インフラの連系：E

交通情報デジタル配信（視覚に依存しない、信号通信、音声通信）：E
地域資源を活用したエネルギーの国内大都市への輸出システム：N
カーボンプライシングによる新たなサービスの創出：N
再生可能エネルギーを用いた新たな技術・産業・雇用創出：N
多様なモビリティに適応した制度変革（規制強化・緩和）
空飛ぶ車の普及に伴う車同士の事故の回避システム（交通管制等）：C
自動車運転普及による事故・トラブル・ハッキング等の回避システ
ム（交通事故の未然防止、テロ対策）：C
自動運転や移送手段の多様化に絡む事故の増加：C移動の変化がもたらす新しい価値や
ライフスタイル

人流・生活の変化（都市-地方問題の解消）

メタバース（健常者と同じようなコミュニケーションの確保）：E
交通・物流に参入していない企業の新しいスタイルのビジネス構
築／異なる交通機関の連結：C
電気自動車のインフラ整備（遠距離移動の容易化）：C
モビリティの高度化によるリスク
IT による制御の高度による情報管理、ハッキング等への対応（想定外の事故への対処）：C
モビリティ社会変革の限界（利用者意識の変化等）

149

領域

解決すべき課題

オンライン診療の限界を考慮した遠隔診断・診療システム：C
デジタル化の進展によるジェンダーギャップ、デジタル弱者の使いこなせないことで生じるハンデの解消技術：C
遠隔勤務実施のためのセキュアな社内システム整備（電子帳簿）：
C
オンライン空間の普及による家族とのコミュニケーション不足への対応（対面コミュニケーション量の低下）：C※解決すべき課題の表記：C＝市民 WS コメント、N＝専門家 ENQ、E＝専門家 WS コメント

②社会的側面領域

解決すべき課題

移動・輸送を取り巻く環境変化と社会的影
響

移動の概念の変化

移動負荷の軽減により、距離の概念が変わることによる都市部－地方の移動の壁の解消：C
リモート活用による自分時間の有効活用：Cバーチャルのアクティビティの進展によるリアルなアクティビティ機会の影響：C
多様なモビリティの実現

運輸に関わる人手不足の解消：C
交通事故を減少させる自動運転自動車の普及（シェアリングによる所有コスト減）：C
高齢者の交通手段の選択肢の拡大（自家用車を運転せざるを得ない環境からの解放）：C
モビリティインフラ基盤の多用途化（二次利用）
歩行者保護の道路設計：E
多様なモビリティに適応した制度変革（規制強化・緩和）
利用者と事業者の双方の意識改革と、制度の見直し（ベストな MaaS 路線の検討）：E
モビリティの価値の転換による税制見直し（EV 化に伴う充電税への懸念、モビリティ全体の国民負担）：E

モビリティの多様化（自動運転や空の移動の活用）に向けた法の整備：
C

移動の変化がもたらす新しい価値やライ
フスタイル

人流・生活の変化（都市-地方問題の解消）
モビリティ、オンライン環境の整備による地方移住促進（自然エネルギ
ーで電力需要を賄う価値の訴求）：E
地方自治体のビジネスの構築（利用者意見を反映したオンデマンドバ
スサービスの持続的な提供）：E
過疎地におけるコンパクトシティとスマートモビリティの設計：E
モビリティの高度化によるリスク

新しい技術・ビジネスに対する法的対応、サービスの受容性（法律の壁への対処、国民のマインドセット）：E

150

領域

解決すべき課題

データ保護の問題（日本は EU などに比べてデータ保護規制、データ保護意識が希薄）：E
個人の移動量（運動量）減少による生活習慣病の増加への対処（移動レス社会の弊害）：C

モビリティ社会変革の限界（利用者意識の変化等）

地方の孤立（デジタル化の遅れにより若い人の都心流出、人口減少・
デジタル化遅滞地域の解消）：C
テレワークの揺り戻し（コミュニケーション不足問題への対処）：C※解決すべき課題の表記：C＝市民 WS コメント、N＝専門家 ENQ、E＝専門家 WS コメント

（３）ガバナンス（デジタル技術によって変わる公共的な問題解決の仕組みと担い手）①技術的側面領域

解決すべき課題

国家以外も統治に関わる世界国家が有していた権利の代替（代替パス）

仮想通貨・暗号通貨（国家が機能しないエリアでも通用する通貨／基軸通貨化）：N
国際共通通貨：N

電子通貨：N
デジタル化社会ガバナンスへの適応遅れ（いびつな発展）
監視社会（なんとなく監視）への対応システム：C
脆弱性・不安定性の拡大
サイバーテロ、サイバー戦争の多発化、サイバーセキュリティへの対応、クラッキングへの防禦：C
マネーロンダリングの高度化：C
人権の侵害（AI への人権等の価値の考慮の困難性）：C
AI が出す結果の不完全性へのリテラシー：C

デジタル化による公機能の効率化

デジタル化社会の公平・共助の実現

福祉のデジタル化（健康・医療情報によるリスクの可視化、リスク不可視前提の社会保険制度の転換）：E

教育の地域格差をなくす学習システム：N
裁判・国会のオンライン化：N
ネットを通じた地方と都市の連携（異なる生活、価値観に触れる機会の創出）：N
意思表明・判断のデジタル化

AI 機能の充実（全体の情報がより多くの人と共有できれば、自分たちにとりマイナスな情報も理解できるようになる。貧富の差もなくなり、安定的な社会が開ける）：C

裁判員裁判における AI などの機能から判断材料の提供（素人の判断をサポート）：C

151



電子投票：C

行政のデジタル化

デジタル化により事務処理スピードの向上（デジタル投票を介した若者の政治参加、マイナンバー活用）：C
AI の意思決定による行政の効率化（AI による適正な予算配分と執行）：CDX の進展による電子化業務効率化でワーク・ライフ・バランスの実現：
C
民主主義の危機人間・コミュニティ関係の希薄化・不寛容への懸念
デジタル技術を用いたコミュニケーション：E
人との繋がり・コミュニケーション：E
情報の管理、フェイク事象への対処
フェイクニュース、フェイク動画の横行への対処技術・システム：C
サイバー攻撃、セキュリティ、個人情報の漏洩への対応技術・システム：C
AI による情報の正しさの確保（物価や株価等の安定化、ネット情報の正しさ、生活の便利さの実現）：C※解決すべき課題の表記：C＝市民 WS コメント、N＝専門家 ENQ、E＝専門家 WS コメント

②社会的側面
領域
国家以外も統治に関わる世界

解決すべき課題
国家が有していた権利の代替（代替パス）

地域、国に縛られず、自分の好きなコミュニティへの参加・生活：C
デジタル化社会ガバナンスへの適応遅れ（いびつな発展）
都市に注力したガバナンスによる過疎地（国土の端）の剥落・国土縮小（従来のガバナンスの不全）：E

デジタルデバイド：E、C
脆弱性・不安定性の拡大
ネット監視による犯罪防止（新たな犯罪の創出の防止）：C
セキュリティや個人情報の漏えいへの対応（国に全部の情報が筒抜け／間違った情報も蓄積）：C
AI の処理の公平公正への不安（検索エンジンのコントロールへの懸念）：C

デジタル化による公機能の効率化

デジタル化社会の公平・共助の実現

平等な資源配分の実現（戦略的な対応ができる政治）：E
公共への貢献インセンティブ開発：地域通貨や NFT、ふるさと納税返礼品、マイナポイントのリワード等：E
意思表明・判断のデジタル化

市民と政治の開放的なコミュニケーションの実現（デジタル化を通じて政治の身近なものに変質）：C
よりよい投票の仕組みづくり（ノイジーマイノリティに支配されないための

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

デジタルを用いた是正）：E
オートマティックの進展による人との繋がりの希薄化への対処：C

行政のデジタル化AI を使ったデータ収集・活用による顧客のニーズに応えるソリューショ
ンの展開：C
AI による作業の効率化による職場内のいじめ、ハラスメントの解消：C
履歴の残る社会への移行（現金決済から電子決済の移行）：C
民主主義の危機人間・コミュニティ関係の希薄化・不寛容への懸念
オンライン完結型社会による対面機会減少への対処（価値観、考え方の理解を得る機会の確保）：C

デジタル化の進展遅れによる責任の擦りつけ合いへの対処：C
女性・外国人移民への差別、不寛容への対処：E
情報の管理、フェイク事象への対処
AI を活用する側のスキル不足：C
フェイクニュースへの対処（世論操作への対応、誤った情報が判明した
時の責任）：CAI に関する法律整備：C※解決すべき課題の表記：C＝市民 WS コメント、N＝専門家 ENQ、E＝専門家 WS コメント153

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