第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度“第４次産業革命”への備えを―ＩＣＴ戦略と国家戦略・経営戦略の深い統合を―
第１章：高口 鉄平 1、実積 寿也 2、高地 圭輔、宮﨑 孝史、柳谷 昭夫 3
第２章・第３章：高地 圭輔＜要旨＞
日本経済研究センターでは「2050 年への構想」関連の研究活動の一環として「情報通信技術が変える経済社会研究会」を 2014 年 10 月から開催しており、この「論点」は 2015 年
２月に公表した「経済社会の革命的変化への岐路に立つ日本－技術進歩と向き合う改革への覚悟を－」（以下、本文中で「中間取りまとめ」という）に続き、研究会での議論を取りまとめるものである。
第１章では、高付加価値を生み出している企業のＩＣＴ利活用の「中身」について、研究会の一環として取り組んだ分析の結果を報告する。分析は、平成 23～26 年に実施された「通信利用動向調査―企業編―」の個票データを使用し、九州大学の実積寿也教授、静岡大学の高口鉄平准教授及び総務省情報通信政策研究所と実施した。分析の結果、「業務のため」のシステムにとどまらず、「お客様のため」にＩＣＴサービスを駆使することの重要性を示唆する結果が得られた。米国企業のように企業戦略とＩＣＴ戦略を統合し、稼ぐためのＩＣＴ
利活用に取り組む必要がある。
第２章では、経済・産業が、「第４次産業革命」とも呼ぶべきＩｏＴ、ビッグデータ、Ａ
Ｉなどによる変革でどう変わっていくのかについて、研究会での議論を基礎としてＩＣＴ産業・非ＩＣＴ産業に大別して分析した。特に、インダストリー４．０、さらにはシェアリン
グエコノミー、ブロックチェーンなどは従来の企業や経済のあり方、さらには人間の価値観に極めて大きな影響を及ぼす可能性がある。既存事業の見直しに加え、規制の改革など政策的な対応が急務だ。
第３章では、ＩＣＴによる経済社会の変革に積極的に対応するために官民は何をすべきか、必要な政策を提言する。ＩＣＴがもたらす変革は不可避であり、ＩＣＴ戦略と企業戦略の統合に加え、ＩＣＴ戦略と国家戦略を深いレベルで統合し、政策を展開する必要がある。
政府はキャッシュレス経済化など野心的なテーマに取り組むことを通じ、ユニコーン企業を生み出す環境整備等に取り組むべきだ。また、今後、ＩＣＴの普及によって、所有から利用
へと豊かさの概念が揺らぎ、ＧＤＰを補完する「ビヨンドＧＤＰ指標」などが求められるだ
ろう。

１．企業の付加価値を生み出すＩＣＴの「中身」とは？
（１）ＩＣＴ投資の「中身」に迫る
ＩＣＴ（情報通信技術）が企業の生産性に与える影響について議論がなされて久しい。19801

静岡大学学術院情報学領域准教授
九州大学大学院経済学研究院教授
3
総務省情報通信政策研究所主任研究官
2- 131 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

年代後半から 90 年代に注目された米国のＩＴ（情報技術）資本深化に対する生産性減速といういわゆるソローパラドックスは、ＩＣＴ投資の背後にある組織制度に目を向けさせた。ソローパラドックスに関する研究の進展とともに、近年ではＩＣＴ投資と企業活動との関係を
ミクロレベルで見る分析も進んでいる。「中間取りまとめ」においても示されているとおり、
九州大学の篠崎彰彦教授の研究では、企業は情報化と業務改革をセットで実施すれば高い成果を得られることが示されている。また、一橋大学の深尾京司教授の研究では、ＩＣＴ生産
産業との生産性上昇とＩＣＴ投入産業の生産性停滞という対比が示されている。
一方で、ＩＣＴ投資の「中身」についての詳細な議論は、まだまだこれからという段階だ。
ひと口にＩＣＴ投資と言っても、具体的にどのようにＩＣＴを利活用するのか、どのような目的で利活用しているのかによって、企業にもたらす付加価値の大きさは異なるのではないか。
本章では、こうした問題意識のもと、ＩＣＴ利活用やその目的が、企業のパフォーマンス
に及ぼす影響を分析することで、企業にとって効果的なＩＣＴ利活用方法を明らかにすることを目指し、九州大学の実積寿也教授、静岡大学の高口鉄平准教授及び総務省情報通信政策
研究所と共同で実施したＩＣＴ投資の「中身」と企業の付加価値との関係についての分析結果を紹介する。
分析に当たっては、通信サービスの利用状況、情報通信関連機器の保有状況等を調査している、総務省「通信利用動向調査」のデータを用いた。
「通信利用動向調査」は、全国の公務を除く産業に属する常用雇用者規模 100 人以上の企業を対象に、事業所母集団データベース
母集団情報より無作為抽出したサンプルの調査である。1996 年より毎年度実施されているが、分析では平成 23 年（2011 年）から平成 26 年（2014 年）までのデータを用いる。
本来であれば４年間のパネルデータとして分析を行うことが望ましいが、今回は、サンプルの同一性が確認できない形式でしかデータ提供を受けられなかったため、全体をプーリン
グデータとして扱っている。回答状況は次の表のとおりであり、毎年度約２千件、合計で 8343
件の有効回収となっている（図表４－１－１）。調査の詳細については総務省ホームページを参照されたい。
（http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics05b2.html）
図表４－１－１ サンプル概要
平成23年

平成24年

平成25年

平成26年

サンプル数

5,140

5,140

5,140

5,140

有効送付

4,602

4,497

3,934

3,629

有効回収

1,905

2,086

2,216

2,136

回答企業のＩＣＴサービスの活用目的の中で、例えば、ホームページについては、会社案
内や商品紹介など、やはり情報提供を目的としているという回答が多い（図表４－１－２）。
また、全体の約 62％（5141 社）がホームページを利用しており、基本的な情報提供手段として活用されていることがわかる。
Facebook などの交流サイト（ＳＮＳ）の利用目的についても、商品紹介等の情報提供が多いものの、ホームページと比べて消費者からの意見収集の割合が相対的に大きい（図表４－１－３）。また、マーケティングにも一定程度活用されている。ただし、ＳＮＳを利用してい- 132 -

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予測期間：2015－2030 年度

るとする企業は 816 件と、ホームページと比べ格段に少ない。
図表４－１－２ ホームページの利用目的
5,000

（社）

（n=5,141）
4,673

4,000

3,575

3,000

2,278

2,000
825

787

1,000
175

493

109

0
商品や催
物の紹介、
宣伝

定期的な情
報の提供

請求や利
用明細の
通知

会社案内、
人材募集

申込や届
出の受付

アンケート
調査

電子公告、
決算公告

消費者の
評価・意見
の収集

(資料)平成 23～26 年「通信利用動向調査」から作成

図表４－１－３ ＳＮＳの利用目的
600

（社）

（n=816）
487

500

426

400
300

291
223

147

200
100
0
マーケティング

商品や催物の紹介、宣伝定期的な情報
の提供

会社案内、
人材募集

消費者の
評価・意見の収集(資料)平成 23～26 年「通信利用動向調査」から作成（２）ＩＣＴ利用スタイルの抽出
それでは、具体的にどのような形でＩＣＴサービスを利活用することが、企業のパフォー
マンスに影響を与えるのか。
「通信利用動向調査」では、ＩＣＴの利活用形態や目的について多数の設問があるが、それらに対する回答をそのまま分析しても、回答企業のＩＣＴ利活用のスタイルをわかりやすく描写することは困難だ。そこで、ここでは主成分分析によって、ＩＣＴ利活用のスタイルの明確化を試みることとした。
主成分分析とは、多くの変量を持つデータを統合し、新たな統合指標である主成分（ＰＣ:Principal Component）を作り出す手法だ。
「通信利用動向調査」で調査された利用しているＩＣＴサービスやＩＣＴサービスの利用目的に関する設問（図表４－１－４の左側の項目）について分析を実施して統合指標である主成分（図表４－１－４の右側の項目）を作成した（主成分分析結果の詳細はＢＯＸ４－１）。
これらの得点の分布には特徴があるのだろうか。主成分得点の散布図からは、例えば、ソーシャルメディアサービスの利用度を示す Social media score をＸ軸に、利用目的で顧客を- 133 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

重視していることを示す Customer score をＹ軸に取った場合に、３つのグループに分かれる
ことが確認できる（図表４－１－５）。
図表４－１－４ 主成分分析の対象とした設問と作成した主成分得点
利用しているＩＣＴサービスに関する設問
企業内通信網の構築の有無
企業間通信網の構築の有無
ホームページ開設の有無
ソーシャルメディア利用の有無
ワイヤレスサービス利用（※）の有無
クラウドコンピューティングの利用の有無
ホームページの開設目的に関する設問
商品等の紹介・宣伝
情報提供
請求等の通知会社案内・人材募集
申込・届出の受付
アンケート調査
電子公告・決算公告
評価・意見収集ソーシャルメディアの利用目的に関する設問
マーケティング
商品等の紹介・宣伝
情報提供
会社案内・人材募集
評価・意見収集主成分
解釈
1. ICT score
ＩＣＴサービスを総合的に利用していることを表す得点。
2. Cloud score
クラウド系のサービスを積極利用していることを表す得点。
3. Social media score ソーシャルメディアを積極的に利用していることを表す得点。

主成分
1. All round score
2. SNS score
3. Pull score
4. Customer score

解釈
幅広いＩＣＴサービス利用目的を有していることを表す得点。
特にＳＮＳの利用目的を重視して幅広く考慮していることを表す得点。
評価・意見の徴収、アンケートや請求通知など、客体からの情報取得に重きを置いていることを表す得点。
商品の紹介・宣伝、情報提供、マーケティングなど顧客向けのＩＣＴサービス利用目的を重視していることを表す得点。

図表４－１－５ 主成分得点分布に見られる特徴例
Customer score
6.0
5.0

グループ②
n=292

4.0
グループ①
n=4,343

3.0
2.0
1.0
0.0
-1.0
-2.0
-3.0

グループ③
n=1,127

-4.0
-5.0

-4.0

-3.0

-2.0

-1.0

0.0

1.0

2.0

Social media score

そこで、これら３つのグループ（グループ①、グループ②、グループ③）を相互に比較してみた。なお、各グループの７種類の主成分得点の平均値の差異は、SNS score の②③以外は全て統計的に有意だ。
グループ間での業種、従業員数や資本金規模（「通信利用動向調査」では階級データが利用できる）の違いに関して分析すると、①が全体の平均的な傾向に近い多数派である「平均的グループ」、②がサービス業中心で平均従業員数が①③の倍近く、資本金も大きい「大企業・- 134 -

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予測期間：2015－2030 年度

サービス業中心グループ」、③が運輸業などの比率が高く最も従業員数が少なく資本金が小さな企業が多い「中小企業中心グループ」などと分類できる（図表４－１－６）。仮に主成分得
点と企業のパフォーマンスが関連しているのであれば、これらグループ毎に高付加価値化実
現のための処方箋が異なる可能性が高い。
図表４－１－６ 主成分得点の傾向が類似したグループ
得点の傾向
グループ① Social media score高（０以上）
グループ②

Social media score低（０未満）／
Customer score高（１以上）

グループ③

Social media score低（０未満）／
Customer score低（１未満）

得点の解釈
ソーシャルメディアの利用が進んでいるソーシャルメディアの利用が比較的進んでいないがＩＣＴ利用目的は顧客志向の度合いが高い
ソーシャルメディアの利用が比較的進んでおらずＩＣＴ利用目的も顧
客志向の度合いが低い

グループの特徴「平均的グループ」
全体的な傾向に近い多数派「大企業・サービス業中心グループ」
サービス業、その他の比率が高く、資本金も大きい「中小企業中心グループ」
中小企業が多く、運輸・製造・小売などの割合が高い（３）「お客様のため」のＩＣＴが重要では、前節で抽出した主成分得点と企業が産み出す付加価値はいかなる関係にあるのか。
それを明らかにするため、主成分を組み込んだ生産関数モデルにより分析を行った（生産関数の作成・分析の詳細はＢＯＸ４－１）。ダミー変数によって年度、産業および地域をコントロールした基本モデル（モデル１）と、企業規模の影響を分析する観点から資産と主成分得点の交差項を導入したモデル（モデル２）についても推計を行った。
図表４－１－７ 推計結果（主成分得点関連）
主成分（利用サービス）主成分（利用目的）

交差項（サービス×資産）
交差項（目的×資産）ICT score
Cloud scoreSocial Media score
All round score
SNS score
Pull score
Customer score
ICT score×資産
Cloud score×資産
Social Media score×資産
All round score×資産
SNS score×資産
Pull score×資産
Customer score×資産

モデル１
***
+
***
+
***
+

モデル２
***
+
***
+
***
+
***
+
***
+
***
+
+
+
+

（注）***は１％の水準で有意であることを示している。網掛けが有意な主成分。

図表４－１－７が推計結果だ。ここでは、主成分得点関連の符号と有意性を図示している。
ＩＣＴサービス全般の利用を示す ICT score に加え、主として顧客向けのＩＣＴ利活用であるソーシャルメディアの利用を示す Social media score がプラスに有意となる。また、顧客志向の利用目的を重視していることを示す Customer score もプラスに有意だ。この推計結果
は、顧客を意識したＩＣＴ利活用が有効であることを示唆するものだ。
また、交差項については、利用サービスに関する主成分得点全てについてプラスに有意となっている。これは、ＩＣＴサービスの導入が効果を発揮するメカニズムには規模の経済性- 135 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度が存在することを示している。
図表４－１－８は、基本モデルの推計で有意となった得点の平均値からの高低でサンプルをグルーピングし、付加価値の説明要因から資本と労働を除いた残差を図示したものだ。全
般的なＩＣＴサービスの利用（ICT score 高）に加え、顧客向けのサービス利活用（Social media
score 高）を行いつつ、顧客志向の利用目的を有する（Customer score 高）場合に、企業が生み出す付加価値が最も高くなる。そして、サービス利活用や顧客志向の目的の得点が低くなると（Social media score 低、Customer score 低）付加価値は小さくなる傾向があることが分かる。図表４－１－８における付加価値の残差が最も高いグループの平均値は、最も低いグループの平均値の約 1.68 倍だ
図表４－１－８ 主成分得点と付加価値の関係
付加価値の残差（百万円）
4
3.5
3
2.5
2
ICT Score 高／
ICT Score 高／
ICT Score 高／
ICT Score 高／
ICT Score 低／Social Media Score 高／ Social Media Score 高／ Social Media Score 低／ Social Media Score 低／ Social Media Score 低
顧客スコア 高顧客スコア 低顧客スコア 高顧客スコア 低（注）縦軸は ln[付加価値]-ln[資本]*係数-ln[労働]*係数で算出した付加価値残差を実数化

この結果は、顧客志向のＩＣＴ利活用の重要性を改めて示唆しているものだと考えられる。
企業におけるＩＣＴの利活用は、1970 年代以降の基幹業務の電算化以降、基本的に業務をデジタル化することに向けられてきた。90 年代後半からは、インターネットの急速な普及を背景に、外部への情報発信や外部からの情報取得が進んだが、多くの企業ではＩＣＴ部門の主たる関心は未だにコスト削減に向けられている。
「中間取りまとめ」でも取り上げたが、2015 年に一般社団法人電子情報技術産業協会（Ｊ
ＥＩＴＡ）が公表した「ＩＴを活用した経営に対する日米企業の相違分析」では、「ＩＴ／情報システム投資」に対する姿勢について、米国では「きわめて重要」が 75％に達する。一方、日本は 16％に留まる。また、ＩＴに対する期待として日本企業が「ＩＴによる業務効率化／
コスト削減」をトップに挙げているのに対し、米国は「製品やサービス開発強化」がトップ、これに「ビジネスモデル変革」が続くなど顕著な違いがある（図表４－１－９）。平たく言えば、米国企業と比べてＩＣＴで稼ぐ目的意識が弱いということだ。企業戦略とＩＣＴ戦略の統合を進めなければならない。
この点に深く関連する「情報通信技術が変える経済社会研究会」での議論を紹介しよう。
先進事例として宅配便事業におけるＩＣＴ利活用を取り上げた際に、2000 年頃以降、メール
通知、電子マネー対応、スマホアプリ、ＳＮＳなどを活用した顧客向けのサービスが増加し続け、業務システムというより「お客様のためのシステム」に変化してきたことが示された。
そして、情報システムこそがコアコンピタンス（競争上の優位性）であり、企業戦略とＩＴ
戦略を一体的に進めるため、事業戦略担当とＩＴ担当の役員を同一とするなどの体制整備が- 136 -

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予測期間：2015－2030 年度

重要であることが提言された。この文脈で考えれば、今回の分析結果は、まさに企業戦略とＩＣＴ戦略の統合、「お客様のためのシステム」の重要性を示すものだ。
図表４－１－９ ＩＴに対する期待の日米比較
米国（n=156）

日本(n=85)
ＩＴによる業務効率化／コスト削減

48.2%

ＩＴによる製品／サービス開発強化
未ＩＴ業務プロセスＩＴ化のため

20.0%

ＩＴによる顧客行動／市場分析強化

ＩＴによる製品／サービス開発強化

41.0%

ＩＴを活用したビジネスモデル変革

22.4%

17.6%

28.8%

ＩＴによる顧客行動／市場分析強化

27.6%

新たな技術／製品／サービス利用

26.9%

プライベートクラウド導入のため

15.3%

事業内容／製品ライン拡大による定期的なシステム更新サイクル

15.3%

利益が増えているから

26.3%
23.7%

ＩＴを活用したビジネスモデル変革

12.9%

法規制対応のため売上が増えているから

11.8%

ＩＴによる業務効率化／コスト削減

法規制対応のため

10.6%

未ＩＴ業務プロセスＩＴ化のため

16.0%

会社規模が拡大したため

10.6%

会社規模が拡大したため

15.4%

事業内容／製品ライン拡大による

10.6%

市場や顧客の変化への迅速な対応

9.4%

利益が増えているから

新たな技術／製品／サービス利用

売上が増えているから

3.5%

20.0%

40.0%

9.6%

市場や顧客の変化への迅速な対応

9.0%

プライベートクラウド導入のため

7.7%

モバイルテクノロジーへの投資

1.2%

0.0%

15.4%

定期的なシステム更新サイクル

5.9%

モバイルテクノロジーへの投資

19.2%
16.7%

60.0%

1.3%

0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

（資料）一般社団法人電子情報技術産業協会「ＩＴを活用した日米企業の相違分析」

また、推計ではＳＮＳなどソーシャルメディアを利活用することと企業が生み出す付加価値に相関が見出されているが、このソーシャルメディア利用は必ずしも大きな投資を伴わない。昨今、価値創出を目指す「攻めのＩＴ活用」の重要性を強調するために、ＩＴ投資と生産性の相関関係が強調されることが多い。それ自体は間違いではないが、ミクロレベルの戦略として常に適切なのか。例えば、前節で見たグループのうち、Social media score とCustomer score が低い「中小企業グループ」の企業にとっては、投資負担が軽いＳＮＳを使用した顧客向けのメッセージ発信が有効である可能性もあるだろう。どういうＩＣＴをいかなる目的で使うべきなのか、データを踏まえて戦略を立てた上でアクションを精査することが必要だ。
最後に、残された課題を示しておきたい。データの制約を考慮すれば、本章で行った分析
は試行的なものであると言わざるを得ない。純粋なＩＣＴ利活用の効果を見るためには資本と労働のコントロールは不可欠であるため、分析では生産関数モデルを採用したが、直接資産データが利用できなかったのは大きな課題だ。用いたデータは個票データであるため、本来は資産内容を知ることができるはずだ。また、匿名化されていてもパネルデータとすることは可能だろう。
既にビッグデータの時代が到来している。企業向けの政策の効果を評価するためにも、企業によるＩＣＴ利活用の意義をデータで探ることは極めて重要なテーマだ。統計の改善や、さらなるデータのオープン化が求められる。

- 137 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

ＢＯＸ４－１ 主成分得点の算出と生産関数の推計
・主成分得点の算出結果
ＢＯＸ図表４－１－１及び図表４－１－２は、今回実施した主成分分析の結果である。
ここでは、利用サービスを３つ（図表４－１－１）、利用目的を４つ（図表４－１－２）の「軸＝主成分」にまとめている。なお、主成分の名称は、個別の要素から主成分得点を求める際のウェイト（固有ベクトル）から命名したものだ。
ＢＯＸ図表４－１－１ 利用サービスの主成分分析結果
PC１
ICT score
0.302-0.522-0.400-0.343-0.2880.412-0.443主成分の名称
累積寄与率
企業内通信網の構築の有無
企業間通信網の構築の有無
ホームページ開設の有無
ソーシャルメディア利用の有無
ワイヤレスサービス利用（※）の有無
クラウドコンピューティングの利用の有無

PC２
Cloud score
0.483
0.328
0.626
-0.413-0.4930.021-0.292

PC3Social Media Score
0.632
0.123
-0.1600.694-0.6870.074-0.022※ 電子タグ（RFID）、非接触型ICカード、ネットワークセンサーやカメラ、GPSなど

なお、利用サービスに関する設問のうち、ワイヤレスサービス関連の設問のみ「使用していない」の選択肢が０、「使用している」が１だが、残りの設問は使用していないという解答に大きい数を選ばせる選択肢であるため、符号が逆になっている。
ＢＯＸ図表４－１－２ 利用目的の主成分分析結果
累積寄与率
ホームページ開設目的
商品等の紹介・宣伝
情報提供
請求等の通知会社案内・人材募集
申込・届出の受付
アンケート調査
電子公告・決算公告
評価・意見収集ソーシャルメディアの利用目的
マーケティング
商品等の紹介・宣伝
情報提供
会社案内・人材募集
評価・意見収集PC1
All round score
0.249

PC２
SNS score
0.388

ＰＣ３
Pull Score
0.478

ＰＣ４
Customer score
0.547

0.262
0.307
0.181
0.155
0.273
0.216
0.181
0.256

-0.260-0.289-0.270-0.242-0.354-0.131-0.357-0.188-0.371-0.2600.442-0.4960.191
0.466-0.062
0.228

0.294
0.137
0.082
-0.155-0.017-0.172-0.218-0.038

0.333
0.387
0.381
0.204
0.337

0.289
0.338
0.322
0.171
0.285

0.036
-0.072-0.064-0.135
0.124

0.047
0.142
0.141
-0.8570.094

・生産関数の推計
生産関数の構築には、付加価値、資産、労働のデータが必要となる。被説明変数である
付加価値については「通信利用動向調査」における営業利益と人件費と減価償却費の合計とし、労働については同様に従業者数とした。
ただし、資産については、直接的に利用可能なデータが調査で収集されていないため、「企業活動基本調査」における「（有形固定資産除却額＋無形固定資産除却額）／（有形固定資産＋無形固定資産）」の値を減価償却率と仮定し、年度別産業別で最も適合する減価償却率を用いて、減価償却費から割り戻した。
詳細な推計結果はＢＯＸ図表４－１－３に示した。資産および労働について期待される符号条件で有意となっていることから、データの制約はあるものの、生産関数としてある程度機能していることが確認できる。

- 138 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

なお、主成分得点を組み込む際には、生産関数を直感的に理解しやすいように符合の向きを調整している。
ＢＯＸ図表４－１－３ 推計結果
モデル１
変数
定数項
資産
労働
ICT score
Cloud scoreSocial Media score
All round score
SNS score
Pull score
Customer score
ICT score×資産
Cloud score×資産
Social Media score×資産
All round score×資産
SNS score×資産
Pull score×資産
Customer score×資産
2012 年ダミー2013 年ダミー2014 年ダミー製造業ダミー
運輸業ダミー
卸売・小売業ダミー
金融・保険業ダミー
不動産業ダミー
サービス業、その他ダミー
地域ダミー

係数
1.148
0.252
0.743
0.092
-0.0100.049-0.006-0.007-0.008
0.033

モデル２

係数
1.241 ***
0.244 ***
0.736 ***
主成分
0.092 ***
（利用サービス）-0.013***0.050 ***
主成分
-0.006（利用目的）-0.005-0.013***0.032 ***
交差項
.221D-06 ***（サービス×資産）.353D-06 ***.405D-06 ***交差項.884D-08（目的×資産）-.548D-07.303D-07.323D-07
年度ダミー
0.037
0.041 **
0.061 **
0.063 ***
0.082 ***
0.084 ******
産業ダミー
-0.257-0.252 ***-0.350 ***-0.348 ***-0.137 ***-0.135 ***0.455 ***
0.466 ***
0.219 ***
0.220 ***
-0.298 ***-0.304 ***0.165 ***
0.163 ***
決定係数0.680 ***
0.682 ***
（注） ***は１％、**は５％の水準でそれぞれ有意であることを示している。また、年度ダミー
***
***
***
***

は 2011 年、産業ダミーは建設業をベースとしたダミー変数であり、地域ダミーは都市部を１とするダミー変数である。

- 139 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

２．データの活用が分散型の産業・経済を導く（１）ＩＣＴ産業は上位レイヤーの強化が必要
通信・放送や情報処理といったＩＣＴ関連の財・サービスを供給するＩＣＴ産業の実質国内生産額の伸びは 1995 年以降横ばいが続いており、この趨勢は今後も大きく変わらない。研
究会では、そもそも、日本企業は通信やハードなどで一定の競争力を持つものの、利益率が高く成長著しい上位レイヤー（コンテンツやソフトウェア、プラットフォームなど）で競争力不足に陥っているのが大きな問題として指摘された。ムーアの法則を背景にハードウェア
的優位は短期間で失われる傾向が強く、従来得意分野とされてきたモノづくりの領域で失敗を続けている。
労働力人口の減少を考慮すれば、無駄を省き人間を補完するスマートなＩＣＴにニーズが高いことは間違いない（利活用事例の具体例については、Ⅲ．改革シナリオ 図表３－２－
10 を参照）。いわゆるモノのインターネット（ＩｏＴ：Internet of Things）、ビッグデータ、
人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）はその代表例だが、これらにおける差別化の要
因はデータやアルゴリズムであり、生き残るためには、データの取得・利用に関連する仕組みを整備することや、ソフトウェア開発力の強化が急務だ。
ＩｏＴの時代が到来することは、モノづくりに強い日本にとってチャンスと捉えることは
あながち誤りともいえない。しかし、ＩｏＴの「Ｔ（Things）」には形の無いものも含まれるため「モノ」のインターネットだと思い込んでは誤りだ。真の価値は、モノを媒介して提供される生産性の高さ、快適さや便利さといった形の無い Things の部分にあるという認識を持つことが重要だ。
① 電気通信：五輪×ＩＣＴでなすべきこと
インフラ分野では 2020 年の東京五輪に向けた準備が既に始まっている。ただし、1992 年のバルセロナ五輪以降、北京大会を除けば五輪開催後に開催国の実質ＧＤＰ成長率は落ち込んでいるのが実態だ。良い意味でのレガシー（遺産）を残さなければならない。
まず、インフラ整備が必要だ。ロンドン大会ではモバイルアクセスが激増し、通信量は北京大会の７倍に達したという。そして、東京はそのさらに 50 倍となるという試算もあり、安定的に運用可能なインフラを構築する必要がある。また、放送では、現在のハイビジョンよりもさらに高精細な画質となる４Ｋ・８Ｋが目玉になるため、伝送技術の開発などが急ピッ
チで進められている。
サイバーセキュリティは最重要課題だ。ロンドン大会は開催期間中に２億１千万回（１秒120～130 回）以上の攻撃を受けたが、ＩｏＴが進むためリスクは高まる。サイバーテロの懸念もあり、トップガンと呼ばれる高度なセキュリティ人材が必要だが、国内だけで確保するのは難しいため、国内に加えて、外国人材の活用も視野に入れた人材確保が必要だ。
② 電機：脱ハードの激変を乗り切る
電機メーカーはグローバルなブランドイメージを持つ企業群だが、その多くは 2010 年代前
半に経営危機に直面した。現在は、競争力を失ったハード事業などのリストラを経て、ソリューションビジネスへの重点化を目指している。ただし、ソリューションを重視するといっても、核となる技術を軽視するわけではなく、高性能コンピューティング、ブロードバンド- 140 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度など、優位性のある技術領域に特化した事業展開を推進しようとしている。例えば、画像認
識のリアルタイム処理、映像センシングによる構造物の劣化把握、ＳＤＮ（Software Defined
Network）技術によるサイバーアタックへの自動防御などが結実しつつある。また、他の成長
市場の成長力を取り込む動きも顕著であり、自動車向け車載機器、住宅関連事業の強化などが該当する。
業界では五輪「特需」への期待も大きい。例えば、統合決済カード、自動翻訳、自動運転などが議論されているが、その実現は今後の調整次第だ。インバウンド増など成果を挙げている政策課題もあり、供給側の論理の押し付けによる無駄な投資は避けなければならない。
今後、家電やパソコンの製品単体を販売するビジネスで、新興国メーカーに対抗することは一層困難となる。しかし、クリエイティブな人材は不足している。また、イノベーションの主体として、既存の制度や枠組みに対して果敢にチャレンジするマインドも十分とは言えず、受身が目立つとの指摘もある。厳しい経営環境が続く中、技術進歩に対応した新規事業の開拓などさらに大胆な変化が求められる。
③ ベンチャー：ＡＩはここまできている
ＡＩへの過剰な期待や恐怖があった時期は過ぎ、既に、調査・分析作業やマーケティングなどへの実利用が進んでいる。技術的には多様であり（図表４－１－10）、例えばディープラ
ーニングは現時点では画像・音声情報の分析に向いていると言われている。実利用にあたっては、個々の技術の適用領域と限界を見定めることも重要だ。
ベンチャー企業からは、ＡＩ関連のエンジニアは日本にも多く、国内での技術開発に支障は無いとの指摘があり、日本発のスタートアップの活躍が期待できる領域だ。今後は、少量のデータから正しい答えを返すような学習効率が高いＡＩが競争で優位に立つだろう。ＡＩの学習効率やＡＩを利用した成果の可視化が求められる。
図表４－１－10 機械学習の種類
サポートベクターマシーン

特殊な計算テクニックを用いて、幾何的な条件のもと識別平面を学習
するシンプルな２クラス識別モデル。

ベイズ推定

データ発生の因果関係を学習することによって、未知のデータが得られたときにそのデータを生み出した原因を確率的に推定する手法。

ニューラルネットワーク／ 脳の構造にヒントを得て考案された学習モデル。ネットワークの層を増やし、事前学習により性能を向上させるディープラーニングが注目を集
ディープラーニング
めている。
ランドスケーピング

学習データを多面的に評価する学習機構を持ち、データが少数であっても効率的な学習が可能。計算コストが少ない。

（資料）第 13 回「情報通信技術が変える経済社会研究会」資料から作成（２）ＩＣＴ利用産業：ＩｏＴが普及し、競争領域が変わる① 自動車：競争領域が変化する
ＩＣＴが実現する自動運転はモノからサービスへ「モビリティ」を大きく変える可能性を持つ。自動運転を巡っては、自動車メーカーの姿勢と、グーグルなどＩＣＴ企業の姿勢に大きな違いが見られる。一般に、自動車メーカーは、万一のためにドライバーは必要であり、- 141 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

快適な運転が実現すべき価値と考えているが、ＩＣＴ企業は、事故原因の殆どはヒューマン
エラーであり、ハンドルを握らずに済むことを価値として捉えている。
自動運転を実現するためには制度的対応や社会的受容がカギとなる。例えば、自動車にはドライバーが条約上必須であり、実験を超えた完全自動運転を実用化するためには条約改正が必要だ。また、運転支援であっても社会課題の解決に貢献するのも事実だ。ドライバーのバイタル情報のモニターや、車車間通信は事故防止に有効だろう。また、定速での隊列走行によりトラックの燃費は 15％以上向上するという。やれることから着手すべきだろう。
しかし、実際には自動車メーカーも自動運転への準備に余念が無い。仮に自動運転が実用化されれば、自動車メーカーは個人が所有するクルマを製造販売するのではなく、快適な移動サービスを提供する会社へとなる必要があり、将来の大きな事業リスクだからだ。
2020 年には、運転技術や車両制御など、クルマの価値の 60％がソフトウェアによってもたらされると予測されている。今後、販売量からサービスの質へと競争領域が変化していくだ
ろう。このため、周辺産業を巻き込んだビジネスモデル構築を迫られており、パートナー企
業にプラットフォームを開放したり、ハッカソンを主催したりするといった「脱自前」の取り組みもいち早く開始している（図表４－１－11 参照）。
図表４－１－11 ＩＣＴと脱自前主義
分野

事例

ＡＰＩ公開

アプリケーション連携を実現するため のソフ トウェアの「窓口」であるＡＰＩ（Application Programming Interface）を外部公開すること。アプリ間の連携か
ら、クルマや家など、モノとアプリの連携に広がりつつある。

ハッカソン

ソフトウェア関連のエンジニアやプロジェクトマネージャらが集中的に作業をするソフトウェア関連のイベント。昨今は、非ＩＣＴ産業におけるＩＣＴ活用をテーマに開催される事例も多数（自動車、金融、小売等）。

データ公開

2000 年の Goldcorp による鉱山会社の採掘データ公開による金の採掘効率の向上事例が嚆矢。さらに、研究機関や政府によるオープンデータなどに発展。
ハッカソンやクラウドソーシングの形で具体化されるケースも。自動車関連では
東日本大震災時のカーナビデータ公開が有名。

クラウドソーシング

産業や研究の分野でアウトソーシングのプラットフォームサービス（クラウドソーシング）が活用され、新たな知識やアルゴリズムなどが創造されるようになっている。コンペの形で具体化されることも。日本でも業務発注（Web 関連、デザイ
ン、ソフト開発、翻訳など）に浸透しつつある。

オープンソース

ソフトウェアのソースコード公開。コンピュータ業界に深く浸透しており、エコシス
テムを拡大する有力な手段として営利企業も積極的に取り組むようになっている。

（資料）第 14 回「情報通信技術が変える経済社会研究会」資料等から作成② 宅配便：「場所」から「人」への配達へ
第１章でも述べたとおり、宅配便事業者にとって情報システムはコアコンピタンスとなっており、ＩＣＴをフル活用して「人」へ配達するというコンセプトが実行されつつある。また、業界では、労働力確保の観点から、自動運転、ドローン、電子タグ（ＲＦＩＤ）への期
待が大きい。長距離トラック運行への自動運転の活用や、物流基地における荷物の管理などにドローンやＲＦＩＤを活用すれば、労働力人口の減少でますます激化する夜間の労働力確保の問題を軽減するからだ。

- 142 -

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予測期間：2015－2030 年度

今後は、横断的な観点でユニバーサルサービスのあり方の検討が必要となる。宅配便が届
けば何でもネットで購入できる。また、離島に人が住むことには安全保障上の意味も大きい。
従って、過疎地における生活クオリティの維持において、物流ネットワークが維持されるか否かは重要な論点となる。現在でも見守りなどには行政とともに取り組む例があるが、行政サービスを含めた様々なサービス提供を宅配便事業者が代行し、トータルとしてネットワー
クを維持することを考えていくことも必要だろう。
③ 製造業など：インダストリー４．０を検討せよ
インダストリー４．０は、ドイツ製造業の新興国対策の切り札として構想されている（図表４－１－12）。企業毎に垂直統合されたサプライチェーンを水平に切って標準化する狙いは、技術流出を防ぎながらドイツの製造業を新興国でスケールアウトすること。マザー工場から新興国工場の製造やカイゼンのプロセスを管理する仕組みを作り、インタフェースはオープンにした上で、本当に重要なノウハウはその内側で保護しようとしている。この構想に沿い、ボッシュやシーメンスは、先進的な製造プロセスの提供をサービス化しようとしている。政府は、標準化を推進するために必要な検討経費に予算措置を行ない、構想を支援している。
製造のＩＴ化自体には目新しさを感じない日本企業も多いだろう。しかし、日本企業は、社内でビジネスプロセスを標準化して生産を海外移転する際、現地で人材育成して匠の技を持っていこうとする。これでは立ち上げが遅い上に、退職による技術流出が懸念される。また、優れた製造プロセスを持っていても、オープンなプラットフォームとしてサービス提供
しようとする日本のメーカーはごく一部だ。
インフラ分野やアパレル産業では、すでにクラウド型のグローバルなプラットフォームが広く使われている（図表４－１－13）。仮にプラットフォームを作れなくとも良いものは使うべきだが、日本企業はこの点でも遅れを取っている。ＩＴ部門が経営に積極的な提案を行なう企業は極めて少なく、この守りのＩＴ部門の背後には、リスクを取らない守りのＩＴ産業があるのが日本の実態だ。
図表４－１－12 インダストリー４．０とはグローバル化 グローバルな分業体制の推進・加速

スマートなマザー工場
 製造ノウハウのデータベース
 生産技術のコントロールセンター



標準化・モジュール化 ハードとソフトのモジュール化、

インターフェースの標準化
 オープンイノベーシ ョン

製造プラットフォームサービ
ス事業の展開 エンジニアリングまでを含めたサイ 中小企業のグローバル展開支援

バーフィジカルシステムの構築
 工場のフルターンキーサービスと デジタル化

継続的な「カイゼン」

 著しい技術革新
 限界費用＝0 コア･モジュールのブラックボックス化

注） フルターンキー： ライン設計から機器・資材・役務の調達、建設および試運転までの全業務を一括して請け負う契約（資料）野村総合研究所（ＮＲＩ）作成資料より加筆修正- 143 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

企業経営者の目下の疑問は「インダストリー４．０で今の中期経営計画を見直す必要があるか」だろう。この点については、仮に短期では影響が無くても、５年くらいのタームでは深刻な影響が出てくると予想される。要は、先進国の技術が実装された新興国工場に対抗できるのか、ということで、企業はエース人材を投入して中長期の戦略を策定すべきだ。
図表４－１－13 プラットフォームの構築・活用例
分野

事例

自動車部品（独）ボッシュはスマートマザー工場で電子タグ（ＲＦＩＤ）を活用、カイゼンノウハウを
データベース化。グローバルな 11 の自社自動車部品工場の 5000 の生産設備をネットワーク化。トラクター工場では RFID 活用等で生産効率を１割向上。

自動車（独）

シーメンスは中国の自動車工場でソフトウェアプラットフォームとＩｏＴをフルター
ンキーで提供し、99％以上の稼働率を確保（通常は８割、約 24％効率向上）。

製造（米）ＧＥのインダストリアル･インターネットは、ＩｏＴプラットフォームで機器管理を行い、機械の故障・停止を 10～20％程度軽減させること。

アパレル（欧・米）

40 カ国２万 3000 工場をネットワーク化し、素材・商品企画開発、サンプル作
成、調達、生産能力予約、計画発注、進捗管理、配送管理までをフルにクラウドサービスで提供。

インフラ（欧）Cross Rail の鉄道建設プロジェクトでは、約２万人の技術者（デザイナー、設計者、施工管理、保守管理）が、同時に設計と設計変更に対応し、社会基盤（トンネル、鉄道、駅他）全体をトータルに考えた設計・設計変更業務をグローバルな分業体制で実現。

物流（欧）ブッキング、通関、輸送管理業務について、ＥＤＩ（電子データ交換）を広汎に活用してグローバルな企業間取引を円滑化。

（資料）野村総合研究所（ＮＲＩ）作成資料より加筆修正（３）「集中」から「ハイブリッド」経済へ『「標準シナリオに基づく業界予測」６．情報通信』で述べた通り、シェアリングエコノミ
ー市場は急速な成長が予想されている。今後、Ｐ２Ｐ（peer to peer：対等な者の間を接続するモデルやシステム）でシェアリングされる財・サービスは、Ｐ２Ｐでやりとりできるあ
らゆる資産や資金、さらには労働へと広がっていく。例えば労働について言えば、今後「雇用されている者」は大きく減り、組織に所属しない形での労働が一般的になっていくだろう。
「エントロピーの法則」の著者であるジェレミー・リフキンは『限界費用ゼロ社会』（2015年）において、限界費用（モノやサービスを１つ追加的に生産するためのコスト）がほぼゼロになる経済が、エネルギー、運輸等の分野へ広がり、従来型の市場経済と、モノの「利用」を重視するシェアリングエコノミーとのハイブリッド化が進むと予想している。
このような意味での共有型インフラの第一号は 1990 年代にサービスが始まったインター
ネットだ。インターネットで利用される通信プロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）は、常に一定の帯域を割り当てるのではなく、実際に発生した通信トラフィックを効率よく運ぼうとすることから、存在する物理的な通信インフラの利用効率を向上させる。当初は懐疑の目で見られたが、今日では法人向けの通信サービスであってもインターネット系の技術を利用するのが普通だ。ネットワークも、完全な集中管理型から分散した網が相互接続される形態へ変化した。
次の有力候補は電力だ。通信と同様、電力は自然独占の典型例とされ、需給調整のための
集権的管理が必須とされてきた。しかし、ガスタービンなど小規模発電の技術進歩、再生可- 144 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

能エネルギーのコスト低下、需給調整へのＩＣＴ活用への期待を背景に、発電・小売分野を中心に電力市場改革が進められている。
この状況は、長距離通話や小売に競争が導入されたインターネット時代前夜の電気通信市
場に非常によく似ている面がある。電力市場も、巨大な発電設備を使用した集中的な供給・管理ではなく、一部のミッションクリティカルな電力需要を除き、再生可能エネルギー発電
設備や蓄電池と接続された住宅レベルの電力管理システム、小規模な発電設備を持つローカ
ルな電力グリッドと、上位のエネルギー管理システムと連携する分散型の電力供給が大きく拡大する可能性があるのではないか。現在の電力改革は、快適な環境を実現するサービス（通信で言う上位レイヤー）を競う時代が来るきっかけにしなければならない。
「ハイブリッド経済」の拡大は不可避であり、コマンド＆コントロールによる規制や、人間による監視を前提としたルールなどには見直しが必要となるだろう。残すルールも、進みつつある現実と折り合いがつく最低限の水準のものが望ましい。東京都大田区が国の特区制度を利用して民泊を解禁したが、申請は３件にとどまる。６連泊以上を義務付けるルールな
ど規制が厳しすぎるため、区の認定を受けずに民泊を続けようという個人の例が問題点を示している（2016 年３月１日付朝日新聞）。その一方で、Ｐ２Ｐの新たな取引の拡大によって、消費者教育の充実が求められるだろう。
電力などのネットワーク産業では、市場支配力のある既存事業者と新規参入事業者の間の接続ルールや紛争処理手続きなど競争条件の整備や、競争状況の評価手法の確立などに取り組む必要がある。諸外国や電気通信事業での経験が参考になるだろう。
図表４－１－14 ブロックチェーンの活用が期待される事例
分野

概要

通貨

例えばビットコイン。資金移動に関するデータを分散型台帳で管理し、連鎖型の電子署名により改ざんは困難。従来の電子マネーで必要だった集権的な管理機構とＩＣカードを不要にし、間接コストを低減。

スマートコントラクト

例えば Ethereum という技術を利用。契約行為を分散型台帳に記録し、改ざん困難とすることで、権利の管理等に集権的機関を不要にする。通販では、商品との引き換えの即時支払いなどを実現。ＩＢＭとサムスンが連携し、Ｉ
ｏＴデバイスのコントロールに Ethereum を利用するプロジェクトを開始。

クラウド

ＭＩＴ（マサチューセッツ工科大学）が推進する Enigma は、ブロックチェーンを応用した分散型クラウドプラットフォーム。通常のクラウドと異なり、データが暗号化して分散管理され、安全なクラウドコンピューティングが可能。

アプリケーション

米国の Tendermint は、任意のプログラミング言語でブロックチェーンを利用したアプリケーションを作成可能なプラットフォームを開発。ビジネスの開発
コスト低下を目指す。

音楽管理

例えば英国の Ujo Music は、音楽の権利情報をブロックチェーンで管理。ス
マートコントラクトを利用して配布ポリシーを管理し、デジタル通貨を組み合わせれば中間者無しの決済が可能。

教育

個人の学習到達度や学習活動記録などを、当該個人が許諾を与えた評価機関でセキュアに利用できるようになる。同じ目的の試験を何度も受ける必要が無い。ソニーグローバルエデュケーションが開発。

医療

オランダのフィリップスは、電子カルテの安全な保管とセキュアな利用にブロックチェーンを応用するプロジェクトを推進。

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第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度（４）ブロックチェーンが推し進める社会の変化
分散化をさらに推し進める技術がブロックチェーンだ。フィンテック（FinTech：金融サー
ビスをＩＣＴで効率化する動き）の代表例として取り扱われているが、その影響は金融にとどまらない。
「取引履歴の分散管理」を実現するブロックチェーンによって、改ざん不可能かつ公開検証可能な情報が、コンピュータで処理可能な形で、誰でも作れ、誰でもアクセスすることが可能となる。その結果、様々な権利情報や個人情報の管理に集権的機構や大規模システムが不要となる上、それらを組み合わせた財・サービスを自由に開発できるようになる。
分散型のクラウドコンピューティング（ＭＩＴ（マサチューセッツ工科大学）の「Enigma」）、
スマートコントラクト（「Ethereum」など）への応用は、現在存在している社会インフラを刷新する可能性がある（図表４－１－14）。アイデア競争とベンチャー投資が先行しているが、今後は、産学の連携により、安全性やスケーラビリティなどの課題を明確化しつつ、安全なブロックチェーン事業を提供できるかが極めて重要になる。

３．ＩＣＴ戦略と国家戦略を深く統合せよ（１）ＩＣＴの徹底活用へ
研究会では、ＩＣＴのプライオリティを上げるための大きな政策が改めて必要だという議論があった。これは、e-Japan 戦略以降のインターネットを基点とした横断的戦略と省庁別計画の組み合わせが成熟化した一方で、ＩｏＴ、ビッグデータ、ＡＩなどが、労働や教育といったより大きなテーマについて、第４次産業革命とも呼ぶべき規模の経済社会の大変革をもたらす技術として登場したことが背景にある。民間においてＩＣＴ戦略と企業戦略の深い統合が求められているのと同様に、ＩＣＴ戦略と国家戦略のより深い統合が求められる段階に至ったといえる。
ＩＣＴを徹底活用するための政策を国家戦略として実行していくことで、2030 年には企業や個人が技術を活用して豊かさ・楽しさが拡散し、低成長、高齢化、二極化などの課題が軽減されているような社会が確立することが期待される。図表４－１－15 は、そうした社会を実現するための官民が推進すべき取り組みについて、これまでの研究会での議論（詳細はhttp://www.jcer.or.jp/policy/concept2050.html 参照）を踏まえ、短期と中長期に分けて取りまとめたものだ。
ＩＣＴ産業に最も求められるのは、成熟化した事業の見直しとＩｏＴ・ビッグデータ・Ａ
Ｉなど成長領域の取り組み強化ということになるだろう。産業界全体では、Ｒ＆Ｄや投資促進以外に、成熟化した既存事業そのもののＩＣＴによる再構築、人事政策の見直しやオープ
ンイノベーションなどが含まれている。単に技術への投資を行うのではなく、経営の改革が同時に進んで最大の効果が発揮されるからだ。民間はＩＣＴ戦略と企業戦略の統合に有効な手を打つ必要がある。強い権限を持つＣＩＯ設置などはその一つの方策だろう。

（２）政府が主導すべきこと
政府に求められることは、技術に対応した規制改革、市場の開放、グローバル人材の獲得のための環境整備やスタートアップ企業の成長促進に取り組み、成熟化した経済社会を刺激すること、教育改革や労働力の変革を進めて労働代替など技術がもたらすリスクに社会として備えるための取り組みを主導することだ。図表４－１－15 に掲げた政策には、既に成長戦- 146 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

略等において取り組みの方向性が示されているものもある。問題は速やかに実行できるかだ。
ここではそのための鍵となる、行政が従来の考え方を大きく変えるべき４つのポイントについて、詳しく述べてみたい。
図表４－１－15 横断的戦略として取り組むべき政策
短期の成果を期待するもの
産
業
界

ＩＣＴ
産業

中長期の成果を期待するもの• 五輪を念頭に置いたインフラ整備、利便性 • レガシーの活用の高いサービスの実現• 成熟化した事業の見直し、成長領域の取り組み強化（ＩｏＴ、ビッグデータ、ＡＩ等）、標準化への参画、グローバル展開• ＩＣＴ利活用の経営戦略化（経営改革、顧客 • 主力事業の成熟化対策（リスク分析及
のためのシステムへの転換、データの戦略
びサービス化・プラットフォーム化・自動的な利活用）
化への戦略策定）• オープンプラットフォームの構築／活用（脱 • 人事政策見直し（獲得すべき人材像の自前）見直し、オンライン人材プラットフォーム• 人事政策見直し（グローバル人材獲得のた活用、兼業規律の見直し）
めの制度整備、多様化）• 新規事業育成におけるエンジェル投資家と
の連携強化

政
府

制度

• 技術進歩に応じた規制の改革（人間による監視を前提としたルールなどの撤廃）

Ｒ＆Ｄ• ＩｏＴ、ビッグデータ、ＡＩ（などの先進的なソフ • 産業横断的な標準化戦略の策定・推進
トウェア技術）の研究開発及び投資促進支援• 国際標準化活動の強化

ビ ジ ネ ス • スタートアップへの支援強化（特区施策、企 • 労働市場の流動性の向上
業運営ノウハウの提供、エンジェル投資支 • シェアリングエコノミー対応のための制支援
援、グローバル人材向けの環境整備）度改革（規制の見直し、自主規制を積極活用した複合的な行政スタイルへの• シェアリングエコノミー対応（特区施策、事転換等）
業規制の緩和と競争条件整備）
労働の
変化
データ
立国

その他

• 労働力の変革への投資（まだ存在しない仕事を念頭とした教育（プログラミング教育、データサイエンス等）と職業訓練の再構築）• リスクテイクをしやすくするためのセーフティネット（給付付税額控除など）••••

サイバーテロ対策、セキュリティバイデザインやサプライチェーン対策の実施
国際的に整合性が取れた戦略的なデータ利活用制度の整備
情報利活用に関する代理機関の整備
インターネットガバナンスにおけるマルチステークホルダープロセスの確保• 公共性の高い分野（エネルギー、交通、医 • 技術を前提としたナショナルミニマム（ユ療、福祉、災害対策等）を対象としたＲ＆Ｄ
ニバーサルサービスや通信・エネルギ
への予算措置ー・物流インフラなど）の検討• データ行政の強化（公益目的での民間保有
データの積極的取得、研究機関による分析
へのデータの開放）• 新たな技術を利用する財やサービスに関す
る消費者行政の充実• マイナンバーの徹底活用の促進（資料）第 14 回「情報通信技術が変える経済社会研究会」資料等から作成- 147 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度① キャッシュレス社会の構築を
2030 年には現金通貨を利用する場面は殆ど無くなるのではないか。例えば、ライドシェアの Uber は、ドライバーと利用者の取引を全面的にキャッシュレス化している。キャッシュレ
スによる事業運営は、利便性の向上に加え、キャッシュ運用コストが不要であり、物理的な安全性の向上が図られるといった利点がある。
既に政府の累次の「日本再興戦略」においてキャッシュレス化推進が盛り込まれ、2020 年
東京五輪に向けて海外発行クレジットカードでの現金引出し、地方や観光地でのクレジット
カード決済の導入促進、電子納付の促進などが検討されている。五輪に向けて具体的に取り組むプロジェクトとしては適切なものだ。
しかし、キャッシュとキャッシュレスの併用では利便性の増分をコストの増分が上回る可能性はないか。一方で、現金通貨の受け取り拒否を合法化するなど、北欧を筆頭に世界は完
全キャッシュレスに向けて動いている。政府は、マイナンバーカードの公的個人認証と決済系システムとの連携推進や、各種給付事務のキャッシュレスへの一本化など、完全キャッシ
ュレスに舵を切るべきだ。
② ユニコーンを生み出す産業政策を
米国では膨大な軍事予算で生み出された大学等での研究成果（例えばインターネット）が産業化されてきたと言われている。この点については、日本でも、大学のＴＬＯ（技術移転機関）の活動等によって、大学発の技術を製品化するサイクルが軌道に乗りつつあると評価できるだろう。一方で、グローバル市場ではＩＣＴスタートアップが急速に成長し、「ユニコーン」と呼ばれる巨大企業（企業価値が 10 億ドル以上の非上場ベンチャー、伝説の動物「一角獣」に由来）が短期間で生み出されている。前述した Uber や民泊の Airbnb などのユニコーン企業は、既存ビジネスを改革するアイデアが優れているのであり、大学の知的創造の成果を製品化するという枠に収まらない。この点ではシリコンバレーを擁する米国とはまだまだ大きな差がある。
政府も様々なベンチャー支援策を講じてきたが、このような領域では成功してきたとは言えない。リスクを取ってスタートアップ企業の成長に強くコミットメントすることは難しいからだ。しかし、近年、ＩＣＴ企業の経営者が自己の経験を踏まえてエンジェル投資に取り組み始めるなど、民間における好循環も生まれつつある。グーグルが買収したロボットベン
チャーの SCHAFT は、民間のエンジェルが関与した好例だ。起業家が仮に最初の起業に失敗したとしても、経験から失敗の中身をきちんと評価できる投資家のコミットが増大することで、
リスクテイクしやすい環境が整うことにもつながるだろう。
産業の改革を担うとされる公的機関も、スタートアップの成長を後押しするというよりは、
経営に失敗した企業の救済に熱心な印象だ。政府は大企業の問題解決に熱心なあまり、優秀な人材を成熟事業に囲い込んでしまっているのではないか。政府は、産業政策の重心を移動させ、起業家やエンジェル等との間に大企業と構築しているような密なネットワークを構築することにエネルギーを注ぎ、ビジネスの革新を進めるスタートアップのための環境整備に真摯に取り組むべきだろう。
③ 標準化も外交同様に考えよ
ＩＣＴでは標準化が極めて重要だ。ＩｏＴ、ブロックチェーン等は産業横断的に利用され- 148 -

第 42 回 中期経済予測
予測期間：2015－2030 年度

る可能性が高い通信技術であり標準化に対して積極的に関与する必要がある。しかし、研究会では、日本企業はサプライチェーン・バリューチェーン外との標準化には概して消極的との指摘があった。
政府は標準化団体などの公的機関が規定する標準化（デジュール標準化）に、民間は市場での標準化（デファクト標準化）に取り組むというのが従来の一般的な仕切りであるが、両者は相互に影響しあうことから、一体的に戦略を立てて行動する必要がある。例えば、交通関連の標準化活動では、欧米は政府と民間企業がともに参加する会議でも、日本は民間だけというケースがあるようだが、これでは効果的な国際標準化活動を推進することは難しい。
標準化活動を強化するといっても、全ての標準を取りに行くということではない。仮に外国の技術が標準を獲得したとしても、トータルに考えて日本の利益になれば良い。これは国家間の外交とも近く、やはり国が戦略的に取り組むべきではないか。また、標準化活動にアカデミアが継続的に参加する仕組み作りも重要だ。
そこで、標準化については、産業別の縦割りでは無く、技術単位で省庁・産業横断的に産学官が連携する仕組みを作り、デジュール・デファクトを包含する標準化戦略の策定とその推進を行うべきだ。米国では、技術革新や産業競争力を強化するために、経済的安全保障を強化して生活の質を高めるように計測科学、標準、技術を高度化することを組織の目的としているＮＩＳＴ（国立標準技術研究所）が中核となって標準化を推進しており、そのあり方が参考となるだろう。
④ データ立国・データ行政を進めよ
言うまでも無く、ＩｏＴ、ビッグデータ、ＡＩを効果的に活用するためにはデータの利活用が鍵だ。現在、政府ではパーソナルデータ活用の環境整備、例えば、個人情報保護法の改正から第三者委員会の設立などプライバシー関連制度整備などが進められているが、民間保有のデータについては、プライバシー保護とマーケッタブルなデータの利活用が両立するようなルールの整備を基本線とすべきだ。医療、交通などの公的分野でパーソナルデータを管理する代理機関の構想は、そのための有効な施策になるはずであり、実現を図るべきだ。また、技術に国境は無く、国際的に整合性の取れた制度整備が重要だ。併せて、国際的に自由なデータ移転や、インターネットガバナンスにおけるマルチステークホルダープロセスの確保も重要になる。
これらに加えて、行政自身のデータ活用を刷新すべきだ。分析技術の高度化を背景に、統計調査業務の重要性が増す。目的のデータをオンライン収集することが可能な場合には、調査員が調査客体を訪問して人力で情報を収集するような手法は見直すべきではないか。例えば、東京大学の渡辺努教授は、スーパーのレジのバーコードの読み取りデータからリアルタ
イム物価指数である「東大日次物価指数（現在の日経ＣＰＩＮｏｗ・Ｔ指数）」を作成している。民間保有のデータのうち、公的統計の作成やその利用を行うことが公益に資するものについて、政府や自治体のオンライン利用を確保するための新たなルール整備を行うべきだ。
逆に、政府や自治体が収集したデータの利活用も更に進める必要がある。本論点の第１章でも述べたとおり、統計調査の調査項目や分析手法は技術進歩に応じて改善を行う必要があるが、政府自身の分析能力は必ずしも十分ではない。そこで、学術研究等に対するデータ提供が進められてきたが、匿名化の範囲や手法にバラツキがあり、パネルデータの形での利用
や複数のデータの突合が制限されるなど、トータルとして見れば改善の余地がある。今後、公的機関が保有するデータの利活用についても代理機関の積極的な活用等を進め、外部に対- 149 -

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するデータの提供手法や調査内容の改善に積極的に取り組むことが必要だ。

（３）豊かさの再定義を
ＩＣＴが経済社会に与える影響を考えていくと、「豊かさ」の定義問題に行き着く。今日、国家や地域の集計的な豊かさの指標となっているのは国内総生産（ＧＤＰ）だ。しかし、「ス
マート」になって無駄が剥がれれば、最終的に提供される財・サービスのバラエティが増加
したり、質が上がったりしてもＧＤＰがマイナスになる可能性がある。
しかし、ＩＣＴにより人々の価値観が「所有」から「利用」へと変化することが予想され、極端な話、必要な時に利用が出来れば所有の有無は問題ではない。むしろ、利用から得られる豊かさの定量化が重要な課題になる。例えば、業界で検討が進められているという自動運
転がいかなる価値を利用者にもたらすのかという指標が作られれば、それこそが自動運転からの収益を考える際に重要な指標となる可能性がある。
図表４－1－16 英国のビヨンドＧＤＰ指標の例（資料）
https://www.neighbourhood.statistics.gov.uk/HTMLDocs/dvc146/wrapper.html（アクセス 2016 年３月８日）

ＧＤＰは生産量を計測する指標であり、もともとイノベーションによる間接費削減やカスタマイズによる財の多様性の向上などを上手く評価できない。ＩＣＴが実現するシェアリン
グエコノミーは、アイデアや楽しさを分かち合うという点で、豊かさ・楽しさを支える新た- 150 -

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な社会文化として重要な柱になると思われるが、ＧＤＰでは、デジタル情報のやり取りや消費を評価できず、費用ゼロで遊休資産を他者に提供するようなシェアリングエコノミーも評価できないため、これらが社会的・政治的に過小評価される可能性がある。
マンチェスター大のダイアン･コイル教授はこのＧＤＰの限界を鋭く指摘している。そもそもＧＤＰは継戦能力の測定のために戦時に開発が進んだ指標であり、米国で国民所得計算の開発に取り組んだサイモン・クズネッツも国民総生産（ＧＮＰ）、そしてＧＤＰが人々の豊かさが向上するかを考慮していないと考えていたという。
では、豊かさをどう計測するのか。ＧＤＰに修正を重ねていくよりも、例えば消費者が獲得する余剰に着目するような指標を追加することが有効だろう。例えば、米グーグルのチー
フエコノミストのハル・バリアンは、検索サービスの利用者が節約した時間を経済価値に換算して推計した。
また、フランス、オーストラリア、英国、ベルギー、ドイツなどの各国や、欧州委員会などによる「ビヨンドＧＤＰ指標：Beyond-GDP indicators」への取り組みも参考となる。例えば、英国では英国国家統計局が「Measuring National Well-being Programme」の下、健康、生活、環境、教育等の個人の厚生に関係する指標を公開しており、また、それらの指標を統合したダッシュボード（図表４－１－16）をオンラインで公開している。
長期的にはＩＣＴが遺伝子工学、ナノテクノロジー、ロボット技術を大きく進歩させ、そして、技術進歩が生み出す経済や社会の変化が、人間の価値観を大きく変えることが見込まれる。しかし、その影響の大きさや範囲は想像が容易ではない。
「中間取りまとめ」では、Ｉ
ＣＴが、個人のセキュリティ意識や政府の役割に対する考え方を変化させた場合の４つのシ
ナリオについて紹介したが、長期的な観点からは、当然、他の技術による根本的な変化をさらに考慮していく必要がある。
研究会の議論でも、シンギュラリティ（ＡＩなどの技術が人間の知能を超える境界＝技術的特異点）が来る／来ないといった段階の前に、技術の軍事利用や、技術による労働代替については、人間が選択を迫られるだろうという意見があった。こうした選択を大きく左右す
るのは価値観であり、その選択によって技術進歩の方向性が規定され、さらに人間のあり方にフィードバックされる。2050 年までには、現在の自動化の次の大きな変革期が訪れるのかも知れない。
有効な指標類を検討する上では変革の方向性を事前に絞り込み、そのベクトルにあった指標を設計することが必要だが、やはり現実的ではないだろう。一方で、現状でも、何が価値なのかという点については、経済活動を分析対象とする経営学と経済学の間にすらすでに存在している。複合的な評価軸を認め、実現すべき価値を考えていくことが合理的だ。現状は、人間で言えば、健康を問題としているのに身長体重のみを指標としているようなものであり、わが国でも技術による経済社会の変化に対応したビヨンドＧＤＰ指標の開発に早期に着手すべきだろう。

最後になるが、本論点は、２年に渡る研究会のメンバーのご貢献に負うものであり、深く感謝したい。事務局の非才により情報通信技術が経済や社会にもたらす変革のごく一部を捉えられたに過ぎない。日本経済研究センターとしては、引き続き情報通信技術についての分
析を継続することとしており、今後の活動にもご期待いただきたい。

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予測期間：2015－2030 年度＜参考文献＞
ジェレミー・リフキン、柴田裕之訳（2015）『限界費用ゼロ社会』、ＮＨＫ出版
ダイアン・コイル、高橋璃子訳（2015）『ＧＤＰ』、みすず書房
日本経済研究センター（2015）「経済社会の革命的変化への岐路に立つ日本－技術進歩と向き合う改革への覚悟を－」- 152 -