社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

日本国内の情報セキュリティに関する相互依存性の分析
亮太†

飛鋪

BongkotJENJARRUSSAKUL††田中秀幸††† 松浦 幹太††

今井 秀樹†† 中央大学理工学部〒 112–8551 東京都文京区春日 1–13–27†† 東京大学生産技術研究所〒 153–8505 東京都目黒区駒場 4–6–1††† 東京大学大学院情報学環〒 113–0033 東京都文京区本郷 7–3–1
E-mail: †hishiki-ryouta@imailab.jp, ††{bongkot,tanaka,kanta}@iis.u-tokyo.ac.jp, †††h-imai@aist.go.jp
あらまし

現代の経済活動において，インターネットによる取引や他社との情報共有など情報分野における活動はどの産業分野でも必須である．そのため，インターネット上のトラブルや攻撃を防ぐ，または損害を減少させるための情報セキュリティ対策の実施も同様にあらゆる産業分野で欠かせない活動となっている．また，一企業内での情報漏洩などのトラブルは，その企業が関わっていた他企業にも不利益を被らせるため，このような被害の伝播に関する研究も必要と考えられる．本研究では日本の地域を９分割，産業分野を５３分割し，それぞれの間の情報セキュリティがどのような相互依存性を持っているかを分析する．この研究により，情報セキュリティに関する問題が生じた際に被害が伝播しやすい地域・産業分野が特定でき，セキュリティ対策を講じる助けとして役立てることができる．分析
結果は地域間と産業分野間ごとに依存性・被依存性に分けてまとめている．また，自らの地域・産業分野内での相互依存性とそれ以外との相互依存性の割合を計算して分析することで，より広い範囲に被害を伝播させる地域・産業分野を見つける．
キーワード

情報セキュリティ , サプライチェーン , 相互依存性 , 地域間産業連関表

Analysis of interdependency of information security in Japan
Ryouta HISHIKI† , Bongkot JENJARRUSSAKUL†† , Hideyuki TANAKA††† , Kanta
MATSUURA†† , and Hideki IMAI†† Department of Electrical, Electronic, and Communication Engineering, Faculty of Science and Engineering,
Chuo University
Kasuga 1–13–27, Bunkyou-ku, Tokyo, 112–8551 Japan†† Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
Komaba 4–6–1, Meguro-ku, Tokyo, 153–8505 Japan††† Graduate School of Interdisciplinary Information Studies, The University of Tokyo
Hongou 7–3–1, Bunkyou-ku, Tokyo, 113–0033 Japan
E-mail: †hishiki-ryouta@imailab.jp, ††{bongkot,tanaka,kanta}@iis.u-tokyo.ac.jp, †††h-imai@aist.go.jp
Abstract
Key words Information Security , Supply chain , Interdependency , Inter-regional input-output table

1. は じ め にいった変遷により物理的な距離の制約を受けづらくなったことと様々な分野の企業との取引が簡易的になったことにより，地現代における情報技術（IT）は，生活のインフラとしてだけ域・産業分野に関して従来より広い範囲で企業間の取引が行わでなく商業においても必要不可欠なインフラとして確立されれるようになった．こういった企業の取引の繋がりはサプライている．業務内容の専門化，データ交換，電子取引の簡便化とチェーンと呼ばれており，各企業が原材料の獲得や一次加工，—1—完成品の製造，販売を分担して行うことにより経営効率を上げるために形成される．

ti =

ITi
ITi + nITi

(1)

しかし，原材料の確保や完成した製品の販売などを自社で行

ITi は分野 i の IT 投資ストック，nITi は分野 i の非 IT 投資ス

わずに他の企業に任せるために，ある分野の企業になんらかのトックを表す．この計算式より ti は，各分野が全資産のうち，トラブルが生じて他の企業との取引が滞ると，その企業に商品どの程度を IT 資産への投資に用いているかを表す指標となる．

を売る企業，またそこから商品を買う企業にも連鎖的に悪影響

ti の数字が大きければ，ネットワーク上の攻撃が行われた場合が起こる事態も生じやすくなる．これが企業が相互に依存しに損失する資産の割合が高いということになる．

合っている状態である．IT 技術の発展により，企業間の情報共

次に情報技術 2006 年版より情報セキュリティ対策の実施度

有は盛んになり，情報漏洩などの IT でのトラブルも同じく関合いを示す IS Multiplier を求める．IS Multiplier は下記の式連する企業へ影響が広がっていく．

から求められる変数 mi で表す．この資料では各企業からどのしたがって，企業間の相互依存性は経済活動の観点だけでなく，情報セキュリティの観点からも影響を考えることができる．
本論文ではこれらの情報セキュリティの相互依存性からの影響を分析し，情報セキュリティ対策を必要とする地域・産業分野ような情報セキュリティ対策を行っているかのアンケートをとり，産業分野ごとの対策数の平均をとっている．

mi =M∗
Mi(2)を発見し，日本全体の情報セキュリティの質を上げるために公M ∗ は 107 分野内の各企業の情報セキュリティ対策数の平均数，共政策などの広い観点から考える助けとする．

Mi は分野 i 内の各企業の情報セキュリティ対策数の平均数でこの分析に関しては，2011 年に Bongkot Jenjarrussakul がある．Mi は IS Measure という変数であり，各産業分野の情報同じ手法で行っているが [1]，その際に利用されたデータは地域セキュリティ対策数を示す．mi は IS Meqasure を用いて，各間産業連関表 2005 年版 [2] のうち，最も分割数の少ない，産業産業分野の情報セキュリティ対策の度合いを全分野の度合いと分野を 12 に分割したものであった．本論文では連関表内で分比較した指標であり，IS Multiplier という変数で示す．この数割した分野数が最も多い 53 分野のデータを用いることで，更字が大きければ，他の産業分野に比べて IS 対策の実施数が少に正確な産業分野ごとの特性を見つけること，更にその分析をないということであり，情報セキュリティに脆弱性が存在する

元に日本全体の情報セキュリティの向上を目標とする．ということになる．

2. 分 析 手 法
2. 1 分析に利用したデータ
本研究では日本の各省庁が公開している経済に関する統計データを用いている. 第一のデータは地域間産業連関表 2005

ti と mi の２つの変数から求められるのが分野 i のセキュリティリスクレベルである．セキュリティリスクレベルは変数 siと表す．

si = ti mi(3)年版である [2]．このデータは日本を 9 地域と 53 産業分野に分

si が大きいほど，情報セキュリティに関するリスクが高いとい類し，各地域，産業分野ごとの商取引のデータを掲載していうことである．この変数を用いて，情報セキュリティの後方依る．第二のデータは情報技術 2006 年版である [3]．このデータ

存性 (Information security backward dependency:ISBD) を求は 3647 社を 27 の産業分野に分類し，各産業分野ごとの情報セめる．後方依存性とは，ある企業が製品を販売している先の企キュリティ対策の実施度合いのデータを掲載している．第三の業にどれだけ依存しているかであり，この研究ではその販売先データは日本産業生産性データベース 2008 年版である [4]．この企業にトラブルが生じた場合にどの程度の損害を被るかを表のデータは日本の産業分野を 107 に分類し，各産業分野ごとのす．この研究では同一の産業分野には同じセキュリティリスク

IT 資本と非 IT 資本のデータを掲載している．

レベルの値を用いる．

2. 2 情報セキュリティリスクの計算方法

2. 4 地域別の生産高

一般的なリスクの大きさの判断材料となるのはリスクが示す事態が起きる可能性の大きさとその事態が起きた場合の被地域名称

生産高 (10 億ドル)

害の大きさである．この要素を情報セキュリティリスクに置き

関東8175.2

近畿3042.1

中部2341.2

九州1576.6(IT Dependency) と考えられる．よって，IS Multiplier と IT

中国

1176.5

Dependency からセキュリティリスクレベルを求めることがで東北

1136.4

きる．

北海道

685

2. 3 変数の設定

四国

508.7

まず，日本産業生産性データベース 2008 年版より，産業分

沖縄

換えると，可能性の大きさは情報セキュリティ対策の実施の度合い (IS Multiplier)，被害の大きさは IT への投資の大きさ

野ごとの IT 投資の割合を示す IT Dependency を求める．IT

Dependency を下記の式から求められる変数 ti で表す．

116.8
表 1 地域別の生産高

表 1 は地域ごとの生産高である．地域間産業連関表 2005 年—2—

版より，地域ごとの生産高を用いる．関東が最も高く，次いでr̄,j̄z̄q,i,r,jは地域 r ，分野 j に問題が発生したと仮定したときの購

大きな経済圏と工業地帯を要する近畿，中部と続く．

入費であり，供給側の分野と需要側の分野のセキュリティリス

2. 5 ISBD の計算方法

クレベルの積の値が大きいほど減少する．これらの値を用いて，投入係数 aq,i,r,j を求める．投入係数は生産物を 1 単位生産する
需要側地域 r

供給側地域 q

全地域合計

需要側分野 j

最終需要

輸入

輸出

zq,i,r,j

fq,i,r−mq,i,req,i

供給側分野 i

粗付加価値のに必要な材料投入量または原材料の投入割合である．aq,i,r,jの各インデックスは q は供給側の地域，i は供給側の産業分野，

r は需要側の地域，j は需要側の産業分野を示す．

cr,j
表 2 ISBD 計算表

aq,i,r,j =本節では ISBD の計算方法について説明する．表 2 は地域間

zq,i,r,j
gr,jそして，aq,i,r,j を一つの行列 A にまとめる．行列 A を次のよ

産業連関表を元にした ISBD の計算用の表の例である．地域数うに定義する．

を k 個，産業分野数を l 個とする．計算表の zq,i,r,j は地域 q 分



野 i から地域 r 分野 j へ販売した製品の合計金額である．fq,i,rは地域 q 分野 i から地域 r の全分野へ販売した製品の合計金額である．また，fq,i,r を用いて，2 つのベクトルを定義する．

fq,i,r のうち，供給側と需要側が共に地域 q 分野 i の場合の販∗売額のみを表す場合はベクトル fq,iを，地域 q 分野 i から全地域への販売額の合計を表す場合はベクトル fˆq,i を用いる。
∗fq,i=k∑

fq,i,r (q = r の要素のみ)

(4)

r=1

fˆq,i =k∑(7)

a1,1,1,1..
.
···..
.

 a 1,l,1,1A= a2,1,1,1

..


.

···..
.
..
.

a1,1,k,l
..
.

..
.

..
.

..

.

ak,l,1,1···

ak,l,k,l(8)

地域ごとに l 個の産業分野をもち，1 つ目の地域内の産業分野が 1〜l まですべて表示されると 2 つ目の地域に移る．また，A

fq,i,r(5)の対角行列 A∗ を定義する．行列 A∗ は行列 A の要素のうち，q = r 以外の a の値を 0 にした行列である．次に，地域 r, 分野

r=1

j の情報セキュリティに問題が生じた場合の投入係数を表す行

次に，mq,i を要素としてベクトル m を定義する．

列 Ār̄,j̄ の各要素は次の式で定義される．

m = (m1,1 , · · · , m1,l , m2,1 , · · · , m2,l , · · · , mk,1 , · · · , mk,l )ここで mq,i は地域 q 分野 i の海外からの輸入費である．マイj̄ār̄,q,i,r,j =r̄,j̄z̄q,i,r,jgr,j(9)ナスとなっているのは，この要素のみ供給側が支払う側である

行列 Ār̄,j̄ は行列 A と同様の形式で表す．行列 Ā∗r̄,j̄ は行列 Ār̄,j̄ためである．の要素のうち，q = r 以外の a の値を 0 にした行列である．次次に計算表の eq,i を要素としてベクトル e を定義する．に，輸入係数である対角行列 B を定義する．輸入係数は最終需

e = (e1,1 , · · · , e1,l , e2,1 , · · · , e2,l , · · · , ek,1 , · · · , ek,l )要に対する輸入した原材料の割合である．対角行列 B の各要
素の bq,i,r,j のうち，q = r かつ i = j である要素のみを以下のeq,i は地域 q 分野 i から海外への輸出費である．

式から導き，それ以外の要素は 0 とする．行列 B は行列 A と次に，計算表の cr,j を要素としてベクトル c を定義する．

c = (c1,1 , · · · , c1,l , c2,1 , · · · , c2,l , · · · , ck,1 , · · · , ck,l )同様の形式で表す．

bq,i,r,j =cr,j は粗付加価値であり，地域 r 分野 j における人件費や税金などの，製品購入費以外の支出である．

mq,iｆ∗r,j(10)これらの行列から販売額に対する国内からの投入係数を示すベクトル h を求める．I は単位行列である．

次に，zq,i,r,j と cr,j を元にした gr,j を要素とするベクトル g

h = {I − [A − BA∗ ]}−1 {fˆ − Bf ∗ + e}を定義する．

g = (g1,1 , · · · , g1,l , g2,1 , · · · , g2,l , · · · , gk,1 , · · · , gk,l )また，セキュリティに問題が生じた場合の h の値としてベクトgr,j は 地域 r 分野 j の zq,i,r,j の合計と cr,j を足したものであり，地域 r 分野 j の総支出を示す．次に，情報セキュリティにトラブルが生じた場合に地域 r 分野 j の製品購入費がどれだけ減るかを分析するため，分野 i と分野 j のセキュリティリスク
r̄,j̄レベル si と sj を用いて z̄q,i,r,jを求める．
r̄,j̄z̄q,i,r,j= (1 − si sj )zq,i,r,j(11)ル h̄ を求める．

h̄r̄,j̄ = {I − [Ār̄,j̄ − B Ā∗r̄,j̄ ]}−1 {fˆ − Bf ∗ + e}

(12)

これらの変数を用いて h − h̄r̄,j̄ を計算する．h − h̄r̄,j̄ は地域 r，部門 j に問題が生じた場合にどれだけ販売額が減少するかを示す．これらの変数を用いて総生産に対する販売額減少量の大き(6)さを計算する．本研究ではこの値を ISBD とする．地域 q 分野—3—

図 1 地域別の依存度割合

図 2 地域別の被依存度割合

i から地域 r 分野 j への ISBD を ISBDq,i,r̄,j̄ と定義する．

半数以上を占めているのは生産高が特に高い関東のみである．
しかし，関東に次いで生産高が高い近畿，中部はどちらも半数

j̄hq,i − h̄r̄,q,iISBDq,i,r̄,j̄ = 100
gr̄,j̄

(13)

近くが自地域への依存度であり，これより生産高が低い地域は他地域への依存度が増加していく傾向が見られる．このように地域・産業分野別の特性を調べるため，今回は ISBD=0.01 で生産高が高い地域は自地域内の産業分野へ依存する割合が大きしきい値を設定し，しきい値を超えた組み合わせを依存性の高い．これは生産高が高い地域は地域内に様々な分野の多くの企い組み合わせとして数える．この計算を各地域・産業分野ごと業を有しており，自地域のみでサプライチェーンの大半を形成に自らも含めた全地域・産業分野に対して行い，結果から各地することができるためだと考えられる．

域・産業分野の後方への依存性, 被依存性を分析する．

3. 2 地域別被依存度の分析

3. 地域別相互依存性の分析

次に，各地域の被依存度について分析する．表 4 は 9 地域そ3. 1 地域別依存度の分析

地域名称

地域名称
中部
中国

全地域 自地域のみ

1520
1516

639
561

全地域 自地域のみ

他地域のみ 生産高 (10 億ドル)

関東

4880

872

4008

8175.2

近畿

2018

685

1333

3042.12341.2

中部

1656

639

1017

2341.21176.5

中国

1051

561

490

1176.5946

1136.4

九州

926

578

348

1576.61136.4

他地域のみ 生産高 (10 億ドル)

881
955

東北

1493

547

九州

1470

578

892

1576.6

東北

737

547

190

四国

1468

454

1014

508.7

北海道

594

544

50

685

590

454

136

508.7

434

434

0

116.8

近畿

1449

685

764

3042.1

四国

北海道

1428

544

884685沖縄

関東12858724138175.2

沖縄1257434823116.8

表 3 地域別の依存度

表 4 地域別の被依存度

れぞれの被依存度の値と，その値を自らの地域への被依存度とそれ以外の地域への被依存度に分割した値，更に地域ごとの生まずは各地域の依存度について分析する．表 3 は 9 地域それ産高を全地域への被依存度の合計の降順で並べた表である．依ぞれの依存度の合計の値，自地域への依存度のみの値，他地域存度の表に比べて被依存度の値は広く分散している．表を見る

への依存度のみの値，更に地域ごとの生産高を並べた表である．と生産高が高い地域は被依存度が高く，逆に生産高が低い地域生産高は 1 ドル=76.75 円で計算している．この表を見ると各は被依存度が低くなっていることがわかる．これより地域ごと地域ごとの依存度の値には大きな差は見られない．しかし，下の被依存度は依存度とは異なり，地域ごとの生産高の高さと相位に並んでいる地域は生産高が最も高い関東と最も低い沖縄で関関係にあると考えられる．また，生産高が高い地域は他地域あり，この 2 地域が同程度の低い依存度を持っていることがわ

への被依存度の割合が大きいが，生産高が低い地域は自地域へかる．の被依存度の割合が上回っている．この傾向を確かめるため，このことから生産高と依存度の値に関連性が見られないこと

他地域への被依存度の割合と生産高の高さを比較する．

がわかるが，関東と沖縄の他の数値を見ると，この 2 地域は自図 2 は各地域の被依存度のうち，他地域への被依存度の割合地域への依存度と他地域への依存度への偏り方が正反対であと生産高の高さを並べたものである．他地域への被依存度が半る．よってこの 2 地域はどちらも依存度が低いが，異なる特性数を超えている地域は生産高が高い 3 地域のみであり，それ以を持っていると考えられる．この傾向を確かめるために，9 地

外の地域は自地域への被依存度の方が高いという結果となった．

域の自地域への依存度の割合と生産高の高さを比較する．図 1

特に最も生産高の低い地域である沖縄は他地域への被依存度がは各地域の依存度のうち，自地域への依存度の割合と生産高の0 であり，他の地域からまったく依存されていない．このよう高さを並べたものである．9 地域のうち，自地域への依存度がに生産高が高い地域は他地域の産業分野から依存される割合が—4—

図 3 産業分野別の依存度と各特性の比較

図 5 サービス分野の依存度

図 4 機械分野の依存度

図6

産業分野別の依存度比率大きい．これは，生産高が高い地域は産業規模が大きいことか野の中でも特に依存度が高い分野が多い．これは全体的に ITら多くの地域のサプライチェーンに関連しているためだと考え

Dependency が高いことと比較して IS Multiplier が低い傾向をられる．

もつためである．その中でも自動車関連と部品関連の分野の依

3. 3 地域別相互依存性の概要

存性はやや低く，中程度の依存度をもっている．これらの分野は以上の分析結果より，地域別の相互依存性は各地域の生産高

IS Multiplier は他の機械分野と同程度だが，IT Dependencyの高さと相関関係にあることがわかる．生産高が高い，すなわが比較的低くなっているためである．また，この 4 つの分野も

ち産業規模が大きい地域ほど自地域内の分野への依存度が高く，更に自動車関連の分野と部品関連の分野で異なる特徴をもってまた他地域の分野からの依存度が高くなる傾向がある．

いる．自動車関連の分野は自分野内での取引がほとんどなく，

4.

産業分野別相互依存性の分析

逆に部品関連の分野は自分野内での取引が多くなっている．これは前者は完成した自動車は自分野内ではなく，商業分野など

次に，産業分野別の相互依存性について分析する．

外部の分野へ販売されるためである．後者は電子部品などの製

4. 1 産業分野別依存度の分析

品が自分野内で更に大きな部品の製造に利用されるためである

産業分野ごとの特性を更に分析するため，依存度の合計と ITと考えられる．

Dependency，IS Multiplier を比較する．

図 7 はサービス分野に属する分野の依存度と他分野に依存

図 5 の上のグラフは IT Dependency との，下のグラフは ISしている割合をまとめた表である． この分野も同様に依存Multiplier との比較である．上のグラフからは依存度が高い産度が高い分野と低い分野に明確に分かれた．これはどの分野

業分野は IT Dependency の値が高い，つまり IT 投資を多くも IS Multiplier は共通して高いが，依存度が高い分野は IT行っている傾向が見られる．また， 下のグラフからは依存度Dependency が他に比べて高くなっているためである，また，と IS Multiplier の間に明確な相関関係は見られない．しかし，サービス分野はどの分野も他分野への依存度が高い傾向にあり，IT Dependency が高い産業分野でも IS Multiplier が低い，つ特に依存度が低い分野は自分野内では取引がほとんど行われなまり情報セキュリティ対策を入念に行っている産業分野は依存いという特性がある．これはサービス産業が他の分野へのサー度が低く抑えられている傾向が見られる．上記の分析より，ITビスを行う事業の集まりであるためと考えられる．特に医療は投資の割合が高いため，予想被害が大きい産業分野でもセキュ非常に高い依存度をもつため，他の分野との相互依存性が強い．

リティ対策を怠らないことで産業分野間の相互依存性を低くす

次に，各分野ごとの依存度の内の他分野への比率を分析する．

ることができる．

図 8 は産業分野ごとの依存度のうち，他分野への依存度の割

次に，53 分野のうち，機械分野とサービス分野に属する分合である．このグラフを見ると，ほぼすべての産業分野は他分野の依存度についてまとめる．図 6 は機械分野に属する分野野への依存度が非常に高い傾向にあり，完全に他分野に依存しの依存度と，それがどれだけ他分野に依存しているかの割合をているため，自分野には全く依存していない産業分野も多く存まとめた表である．この表からわかるように機械分野は全分在する．また，産業分野別の分布を見ると，特にサービス関連—5—

図 7 産業分野別の被依存度と各特性の比較

図 10

産業分野別の被依存度比率被依存度の割合をまとめた表である．サービス分野には非常に高い被依存度をもつ分野が多く存在している．また，すべての分野が他分野から依存される割合が高く，自分野からはまったく依存されていない分野も半数を占めるため，53 分野の中でも多くの分野がサービス分野に対して依存していることがわかる．
次に，各分野ごとの被依存度のうち，他分野への比率を分析する．図 12 は産業分野ごとの被依存度のうち，他分野への被図 8 機械分野の被依存度依存度の割合である．このように他分野への被依存度は依存度に比べて割合が低い分野が多くなっている．つまり，どの分野も自分野内から依存されやすいということである．ただし，被依存度が 0 の分野には他分野だけでなく自分野からもまったく依存されない分野 (被依存度 0) も存在している．産業分野別の分布を見ると，サービス分野に属する分野は依存度と同じように高い値を持つ分野が多い．反対に，機械分野に属する分野は依存度の値と比べ低い値を持つ分野が多くなっている．情報通信分野に属する分野はどちらも他分野への被依存度が高く，依存されやすい分野であることが分かる．

図9

サービス分野の被依存度

4. 3 産業分野別相互依存性の概要
産業分野ごとの相互依存性は情報セキュリティへの取り組みの分野は他分野への依存度が高い産業分野が多い．情報通信産方からは関連性が見られないが，IT 資産への投資の割合が大業関連の分野は 2 分野とも他分野への依存度は比較的低い値ときいほど高くなる傾向が見られた．更に依存性と被依存性を比なっている．また，機械関連の分野は他分野への依存度が高い

較すると，依存性のほうが他分野への割合が大きくなる分野が産業分野も低い産業分野も存在し，広く分散している．

多い．また，産業分野別に見てみると, サービス分野のように

4. 2

産業分野別被依存度の分析

次に，産業分野ごとの被依存度の合計と IT Dependency，ISMultiplier を比較する．
図 9 の上のグラフは IT Dependency との，下のグラフは IS

依存性・被依存性が共に他分野への割合が大きい分野や，機械分野や情報通信分野のように依存性と被依存性で割合の偏り方が異なる分野など，分野ごとに特徴が大きく異なっている．

5.

結論

Multiplier との比較である．分野ごとの被依存度の高さと IT
Dependency，IS Multiplier を比較すると依存度とは異なり，どちらとも関連性が見られない．

以上より，経済学的な視点から日本の地域別，産業分野別の情報セキュリティの相互依存性について分析を行った．

次に，依存度と同様に機械分野とサービス分野に属する分野

地域別で見ると地域ごとの産業規模の大きさに関連して他地の被依存度についてまとめる．図 10 は機械分野に属する分野

域への依存度, 被依存度の割合が大きく変化することが明らかの被依存度と他分野への被依存度の割合をまとめた表である．になった．関東のように生産高の高い地域の産業分野は，自ら機械分野は電子部品分野のみが特に高い被依存度をもっている．の地域内の分野に依存しやすく，また他の地域からも強く依存

また，被依存度自体が低くなると他分野への依存度も下がってされやすい．そのため，関東の企業に問題が生じた場合は広範いく傾向が見られる．特に自動車関連の分野は被依存度が 0 で囲の地域へと被害が広がる可能性が高い．よって，そのようなあるため，どの分野からも依存されていないことがわかる．

生産高の高い関東や中部地方の情報セキュリティを積極的に向図 11 はサービス分野に属する分野の被依存度と他分野への上することが日本全体にとって有益である．

—6—

次に，産業分野別で見ると IT 投資の割合が多い産業分野ほど依存度が高くなりやすい傾向が見られた．ただし，そのような分野でも情報セキュリティ対策を厳重に行うことにより依存度を低下させることが可能である．また，全分野の中でも特に相互依存性が高い産業分野は各種サービス分野であることがわ
かる．サービス分野に属する分野は依存性・被依存性共に高い値をもち，更にそのうち他分野との間での割合が高いため，外部への影響，または外部からの影響を大きく受けやすい．そのため，IT 投資の割合が多い産業分野，特にサービス関連の分野の情報セキュリティを積極的に向上させることにより日本全体の情報セキュリティの質を高めることができる．
文

献[1] Bongkot Jenjarrussakul, Hideyuki Tanaka, Kanta Matsuura, Empirical Study on Interdependency of Information
Security between Japanese Industrial Sectors and Regions ,Seventh Annual Forum on Financial Information Systems
and Cybersecurity: A Public Policy Perspective, 2011.
[2] 地域間産業連関表 2005 年版, 経済産業省.
[3] 情報技術 2006 年版, 経済産業省.
[4] 日本産業生産性データベース 2008 年版, 経済産業研究所.

—7—