「新産業構造ビジョン」
⼀⼈ひとりの、世界の課題を解決する⽇本の未来

平成29年5⽉30⽇
産業構造審議会
新産業構造部会 事務局

アベノミクス成⻑戦略は、今どこにいて、何が求められているのか？

アベノミクスの成果
 ⻑年の構造改⾰のタブーへの切り込み（電⼒・農業・医療等での岩盤規制改⾰、国家戦略特区）
 3本の⽮により、円⾼、⾼い法⼈税、TPPの妥結遅れ等の6重苦は解消の⽅向へ
法⼈税実効税率の引き下げ：コーポレートガバナンスの強化：

37.00%(2013年度)→29.97%(2016年度)・⽇本版スチュワードシップコードの公表

規制改⾰の進展（電⼒、医療、農業など）：

・コーポレートガバナンスコードの適⽤開始

・60年ぶりの電⼒・ガスシステム改⾰：⼩売市場
全⾯⾃由化

2000社以上の上場企業に適⽤・世界に先駆けて再⽣医療の実⽤化環境実
現：実⽤化までの期間短縮
・60年ぶりの農業改⾰：農協改⾰、農地バンク
創設

210機関投資家が受け⼊れ・会社法改正（社外取締役の選任に関する説
明義務導⼊）
東証⼀部企業に占める社外取締役選任企業
55%(2012年) → 99％(2016年)

1アベノミクス成⻑戦略は、今どこにいて、何が求められているのか？

今後の課題
 ⽇本国内
史上最⾼⽔準の雇⽤状況・企業収益完全失業率：
4.3%(2012年12⽉)→ 2.8%(2017年2⽉)

 企業の経常利益は過去最⾼
2012年度 48.5兆円→ 2015年度 68.2兆円

⽇本企業のROE(⾃⼰資本利益率)：
4.3%(2012年)→ 7.3%(2015年) 70%改善

しかし、⺠間の動きはいまだ⼒強さを⽋く(設備投資、消費性向) 先進国共通の課題「⻑期停滞」（Secular Stagnation）
需要⾯：新たな需要創出の⽋如
供給⾯：⽣産性の⻑期伸び悩み

2

アベノミクス成⻑戦略は、今どこにいて、何が求められているのか？

今、求められるもの（成⻑戦略第2ステージの課題）
最⼤の鍵は第4次産業⾰命技術の社会実装（IoT、ビッグデータ、⼈⼯知能、ロボット）・ 潜在需要を開花させる新たな製品・サービスの創出
・ ⽣産性⾰命

Society 5.0 の実現：「必要なもの・サービスを、必要な⼈に、必要な時に、必要なだけ提供
し、社会の様々なニーズにきめ細かに対応でき、あらゆる⼈が質の⾼いサービスを受けられ、年齢、性別、地域、⾔語といった様々な違いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすことのできる社会。」（第5期科学技術基本計画）

3

Society 5.0につながるConnected Industries＜社会の変化＞
狩猟社会

農耕社会

Society 5.0

情報社会

⼯業社会

超スマート社会

Connected Industries

新たな
社会を形成

⼈間中⼼
・様々なつながりによる新たな付加価値の創出
課題解決型
・従来、独⽴・対⽴関係にあったものが融合し、変化→新たなビジネスモデルが誕⽣＜産業の在り⽅の変化＞

個々の産業ごとに発展
もの×もの
⼈間×機械・システム
企業×企業
⼈間×⼈間
（知識や技能の継承）

⽣産×消費

⽇本の現場⼒×デジタル
多様な協働＜技術の変化＞
第1次産業⾰命
動⼒を取得（蒸気機関）

第2次産業⾰命
動⼒が⾰新（電⼒・モーター）

第3次産業⾰命
⾃動化が進む（コンピュータ）

第4次産業⾰命
⾃律的な最適化が可能に
⼤量の情報を基に⼈⼯知能が⾃ら考えて最適な⾏動をとる

4

⽬ 次
I.

今、何が起こっているのか？

6

II. 2030年に向けて、どのような社会を⽬指すのか

17

III.我が国の基本的な戦略

24

IV. 各戦略分野における具体的戦略

38

1. 「移動する」（ヒトの移動、モノの移動）

39

2. 「⽣み出す、⼿に⼊れる」（スマートサプライチェーン、製造・⽣産現場における⾼度化・効率化）

63

3. 「健康を維持する、⽣涯活躍する」（健康、医療、介護）119

4. 「暮らす」（「新たな街」づくり、シェアリングエコノミー、FinTech）

154

V. 新たな経済社会システムの構築：産業構造・就業構造変⾰による横断的課題 193
1. ルールの⾼度化（データ、知財、標準、規制・制度）

194

2. イノベーションエコシステム（CoE拠点、産学連携・⼤学、企業R&D、AIロードマップ、ベンチャー）249

3. 経済の新陳代謝システム（リスクマネー・無形資産投資、事業再編・産業構造転換、ガバナンス・対話） 277
4. ⼈材育成・活⽤システム

305

5. 社会保障システム

330

6. 地域・中⼩企業システム

349

7. グローバル展開

358

5

Ⅰ. 今、何が起こっているのか？

6

今、何が起こっているのか？ 〜技術のブレークスルー〜
 実社会のあらゆる事業・情報が、データ化・ネットワークを通じて⾃由にやりとり可能に（IoT）
 集まった⼤量のデータを分析し、新たな価値を⽣む形で利⽤可能に（ビッグデータ）
 機械が⾃ら学習し、⼈間を超える⾼度な判断が可能に（⼈⼯知能（AI））
 多様かつ複雑な作業についても⾃動化が可能に（ロボット）→ これまで実現不可能と思われていた社会の実現が可能に。
これに伴い、産業構造や就業構造が劇的に変わる可能性。
データ量の増加

世界のデータ量は２年ごとに倍増。

処理性能の向上

AIの⾮連続的進化

ハードウェアの性能は、指数関数的に進化。

ディープラーニング等
によりAI技術が⾮連続的に発展。
7

（参考）⼈⼯知能をめぐる動向

出所：第2回新産業構造部会 東⼤松尾准教授プレゼンを⼀部更新

8

（参考）Deep Learning（深層学習）技術の発展と社会への影響

防犯・監視
セキュリティ
マーケティング

⽶国・カナダがリード

2007

環境変化に
ロバストな
⾃律的⾏動

⾏動予測
異常検知

⾔葉の意味理解

2020

2014

②

③

マルチモーダルな認識

出所：第11回新産業構造部会 東⼤松尾准教授資料

⽂脈にあわせて「優しく触る」「持ち上げる」技術

⽂の「意味」が分かる（⽂と映像の相互変換ができる）

ロボット・機械に熟練した動きができる

コンピュータができて以来初めて「画像認識」ができる

画像認識

⼤規模知識理解

運動の習熟

認識

①

教育
秘書
ホワイトカラー⽀援

⾔語理解

画像による診断
広告

画像認識の
精度向上

介護
調理・掃除

⾃動運転
物流・建設
農業の⾃動化
製造の効率化翻訳
海外向けEC？

ロボティクス④
インタラクション

2025

2030

⑤

⑥

シンボル
グラウンディング

Deep Learningをベースとする技術の進展

知識獲得
9

全ての分野で、⾰新的な製品・サービスが創出（共通基盤技術×産業コア技術×データ）
技術

関連データ
運転制御技術

事故データ、
カメラ情報データ

無⼈⾃動⾛⾏による移動サービス
無⼈⾃動⾛⾏⾞ 等

⽣産管理技術事故・
ヒヤリハットデータ

異常・予兆の早期検知等による安全性・⽣産性向上、保険・格付けの⾼度化 等

⽣物データ

新規創薬、機能性⾷品、先端材料製
造、バイオエネルギー 等

バイオインフォマティクス

共通基盤技術（⼈⼯知能、
IoT、ロボット）

⾰新的な製品・サービス

ゲノム編集

10

医薬品開発技術
介護に係る技術

健康医療データ
介護データ

個別化医薬品⾃⽴に向けた介護ケアプラン 等

エネルギー需要設備制御技術

顧客データ

エネルギーディマンドリスポンス、
⾒守りサービス 等

⾦融技術

購買・商流データ、
⾦融市場データ

取引・決済データによる与信、
資産運⽤アドバイスサービス⾼度化等
10

第4次産業⾰命技術によって実現される社会ニーズ AI等の技術⾰新・データ利活⽤により、今までは対応しきれなかった「社会的・構造的課
題＝顧客の真のニーズ」への対応が可能に。
 新技術・データを活かし、世界の課題解決と⽇本の経済成⻑に繋げる。1⼈1⼈にとってより豊かな社会を実現することが可能に。
我が国そして世界が抱える社会的・構造的課題
 少⼦⾼齢化 地⽅経済・コミュニティの疲弊
 エネルギー・環境制約
 ⾷糧問題 ⽔問題
 その他
国連:持続可能な開発のための2030アジェンダ

スマートに移動する
移動時間を有効活⽤する
スマートに暮らす
健康を維持し、⽣涯活躍する
安全・安⼼に過ごす
効果的に学ぶスマートに⼿に⼊れる、
スマートに⽣み出す
便利なインフラを使う
娯楽を楽しむ
効率的にシェアする

簡単に借りる、資産運⽤する
11

社会ニーズに対応する産業群の広がりと雇⽤影響
 社会ニーズに対応する新たなバリューチェーン・産業群が次々と出現する可能性。
 例えば、⾃動⾛⾏技術やドローン技術の進展を軸に、新たな製品・サービスが⽣まれ、様々な産業・雇⽤に影響を与えていく。
新たに
⽣まれる
機能・価値

2018年〜

2030年頃⑥⾃動⾞保険
価格の低減

⑧無⼈交
通サービス

⑤⾞内時間
活⽤サービス④24h無⼈
産業利⽤
②ドローン
無⼈物流
（⼀部）

②ドローン
荷物配送
①隊列⾛⾏

レベル2/3：部分⾃動⾛
⾏（運転者の⽀援* ）
関連
産業
（例）

⑨シェアリング
サービスの拡⼤*運転中に、運転以外にどのような作業が許容されるかに応じて、③広告や⑤⾞内時
間活⽤サービスが⽴ち上がる。

⑦24h無⼈物
流（含公道）（教養・娯楽）③広告④24h無⼈産業利⽤①隊列⾛⾏②ドローン無⼈物流拡充

レベル4：完全⾃動⾛⾏**（⾼速等限定空間）**⼈⼿を介さずに可能となる作業の範囲拡⼤に応じて、様々な産業での無⼈化が進展⑩完全⾃動
⾃家⽤⾞⑥⾃動⾞保険価格の低減⑤⾞内時間
活⽤サービス（教養・娯楽）

…

③広告
①隊列⾛⾏

レベル5：完全⾃動⾛⾏（⼀般/⾼速等）
農林⽔産、⾷料品、卸売、・・・等

情報サービス、広告、損害保険、 ・・・等…

製造（⾃動⾞・同附属品、ドローン）、⾃動⾞整備、道路旅客運送、
道路貨物運送、⼩売、情報通信、・・・等
雇⽤
影響
（例）

•

①②物流業等の労働需給の改善【貨物⾃動⾞運転者の求⼈超過約4万】•④物流業だけでなく農業等幅広い産業で労働需給の改善•⑦⑧⑨運転関連における⼤幅な雇⽤構造の変化•③⑤⑥新たなサービス創造による雇⽤の創出•③⑤⑨新たなサービス創造による、更なる雇⽤の創出…
12第4次産業⾰命による新たな産業構造転換
 第4次産業⾰命技術の社会実装が進むにつれ、業種の壁が限りなく低くなる。
 この結果、同業同⼠の再編に加え、全く別の産業も飲み込み新たなサービスプラットフォームを創出する再編が拡⼤する可能性。
第4次産業⾰命における再編の軸

事業主体

従来の
再編の軸

移動⼿段
提供者

① ⾃動⾞製造② ドローン製造③ 情報サービス

⾃動⾛⾏⾃動⾞・ドローンの製造

ヒトの移動④ 交通事業

無⼈交通サービス⑤シェアリング事業

ライドシェアリングサービス

モノの移動

第4次産業⾰命による技術⾰新の社会実装（バス・タクシー等）⑥物流事業（トラック・鉄道・ドローン等）

無⼈物流サービス

再編の萌芽：異なる産業との連携が⾏われている最近の主な例①×⑤ GM× Lyft（ライドシェアリング）→GMがカーシェアリングサービスの提供を開始。また、両者が共同で⾃動運転⾞の開発を⾏うとともに、GMがLyftに５億ドルを出資。
①×⑤ Ford Smart Mobility× Chariot（ライドシェアリング）：→Fordがモビリティサービスを提供することを⽬的としたFord Smart Mobility（⼦会社）を設⽴。 さらにFord Smart
Mobilityが通勤⽤バスのライドシェアリングサービスを⼿がけるChariotを買収。
③×⑥ DeNA×ヤマト運輸：→ 無⼈物流サービスに向け、宅配便に⾃動運転技術を活⽤
出所：「新産業構造ビジョン」中間整理 産業構造・就業構造変⾰の⽅向性に関する資料を編集

13

就業構造転換のポイント ①
 AIやロボット等の出現により、定型労働に加えて⾮定型労働においても省⼈化が進展。⼈
⼿不⾜の解消につながる反⾯、バックオフィス業務等、我が国の雇⽤のボリュームゾーンである
従来型のミドルスキルのホワイトカラーの仕事は、⼤きく減少していく可能性が⾼い。
 ⼀⽅、第4次産業⾰命によるビジネスプロセスの変化は、ミドルスキルも含めて新たな雇⽤
ニーズを⽣み出していくため、こうした就業構造の転換に対応した⼈材育成や、成⻑分野への労働移動が必要。
第4次産業⾰命による「仕事の内容」の変化＜上流⼯程（経営企画・商品企画・マーケティング、R&D）＞• 様々な産業分野で新たなビジネス・市場が拡⼤するため、ハイスキルの仕事は増加（職業例）経営戦略策定担当、M&A担当、データ・サイエンティスト、マス・ビジネスを開発する商品企画担当やマーケッター・研究開発者、その具現化を図るIT技術者• データ・サイエンティスト等のハイスキルの仕事のサポートとして、ミドルスキルの仕事も増加（※）技術⾰新の進展スピード次第（職業例）データ・サイエンティスト等を中核としたビジネスの創出プロセスを具現化するオペレーション・スタッフ• マスカスタマイゼーションによって、ミドルスキルの仕事も増加（職業例）ニッチ・ビジネスを開発する商品企画担当やマーケッター・研究開発者、その具現化を図るIT技術者＜製造・調達＞• IoT、ロボット等によって省⼈化・無⼈化⼯場が常識化し、製造に係る仕事は減少（職業例）製造ラインの⼯員、検収・検品係員• IoTを駆使したサプライチェーンの⾃動化・効率化により、調達に係る仕事は減少（職業例）企業の調達管理部⾨、出荷・発送係

14就業構造転換のポイント ②
第4次産業⾰命による「仕事の内容」の変化＜営業・販売＞• 顧客データ・ニーズの把握や商品・サービスとのマッチングがAIやビッグデータで効率化・⾃動化されるため、付加価値の低い営業・販売に係る仕事は減少（職業例）低額・定型の保険商品の販売員、スーパーのレジ係• 安⼼感が購買の決め⼿となる商品・サービス等の営業・販売に係る仕事は増加（職業例）カスタマイズされた⾼額な保険商品の営業担当、⾼度なコンサルティング機能が競争優位性の源泉となる
法⼈営業担当＜サービス＞• AIやロボットによって、低付加価値の単純なサービス（過去のデータからAIによって容易に類推可能／動作
が反復継続型であるためロボットで模倣可能）に係る仕事は減少（職業例）⼤衆飲⾷店の店員、中・低級ホテルの客室係、コールセンター、銀⾏窓⼝係、倉庫作業員• ⼈が直接対応することがサービスの質・価値の向上につながる⾼付加価値なサービスに係る仕事は増加（職業例）⾼級レストランの接客係、きめ細かな介護、アーティスト＜IT業務＞• 新たなビジネスを⽣み出すハイスキルはもとより、マスカスタマイゼーションによってミドルスキルの仕事も増加（職業例）製造業におけるIoTビジネスの開発者、ITセキュリティ担当者＜バックオフィス＞• バックオフィスは、AIやグローバルアウトソースによる代替によって減少（職業例）経理、給与管理等の⼈事部⾨、データ⼊⼒係

15

第4次産業⾰命による就業構造転換の姿（イメージ）

現状放置

⽬指すべき姿

市場喪失し、仕事の量は減り、質も低下

グローバル市場を獲得し、質・量ともに⼗分な仕事
AIやロボット等を創り、新たなビジネスのトレンドを創出する仕事

海外に流出
⼤きく減少

従来型のボリュームゾーンである
低付加価値な製造ラインの⼯員・営業販売・バックオフィス等はAIやロボット等で代替（例）グローバル企業の経営戦略策定
トップレベルのデータサイエンティスト・研究開発 等

内外から集積AIやロボット等を使って、共に働く仕事（例）
・様々なビジネスの企画⽴案
・データサイエンティスト等のハイスキルの仕事のサポート業務（ビジネスプロセスの変化をオペレー
ションレベルに落とし込む橋渡役）
・今後激増するカスタマイズ化された商品・サービスの企画・マーケティング

AIやロボット等と住み分けた仕事

新たな雇⽤
ニーズに対応（例）ヒューマン・インタラクション
・⼈が直接対応することがサービスの質・価値の向上につながる⾼付加価値な営業・販売やサービス

多くの仕事が低賃⾦化

AI やロボット等に代替されうる仕事

16

Ⅱ. 2030年代に向けて、どのような社会を⽬指すのか17Society5.0・Connected Industriesを実現する「新産業構造ビジョン」
Society5.0（超スマート社会）:「必要なもの・サービスを、必要な⼈に、必要な時に、必要なだけ提供し、社会の様々なニーズにきめ細かに対応でき、あらゆる⼈が質の⾼いサービスを受けられ、年齢、性別、地域、⾔語といった様々な違いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすことのできる社会。」（第5期科学技術基本計画）

⽬指すべき将来像:Society5.0
産業:Connected Industries
技術:第4次産業⾰命

個⼈の課題解決⇒グローバル展開

Connected Industries:技術⾰新をきっかけとする第四次産業⾰命を踏まえ、⽬指すべき
未来社会像であるSociety 5.0を実現するための産業の在り⽅。
多様な⼈、組織、機械、技術、国家がつながり、新たな付加価値を創出し、社会課題を解決していくもの。

新たな経済社会システム
打ち破るべき壁①不確実性の時代に合わな
い硬直的な規制 新たな技術やビジネスモデルの試⾏錯
誤を許容しない規制
 業規制による新規参⼊抑制等②若者の活躍・世界の才能を阻む雇⽤・⼈材システム

 座学中⼼、⽂理の壁、専⾨領域
縦割り教育等
 終⾝雇⽤・年功序列、職務内容
無限定 等

③世界から
③世界から取り残される
科学技術・イノベーション⼒ 経営層のリーダーシップを阻む⼤学システム（学内統治、国の資⾦に依存した財政基盤）
 外部からの健全なプレッシャーによる価値創造に向けた競争の⽋如等④不⾜する未来に対する投資

 低調な科学技術予算
 年配教授偏重による、若⼿研究者へのしわ寄せ（任期付研究員の増加）
 ⼈⽣100年時代、⾼齢者が何度も輝けるようになっていない等⑤データ⑤データ×AIを使いにくい
⼟壌/ガラパゴス化

 過度な「⾃前主義」
 データサイエンスプログラムの不⾜ ⾼いデータ処理コスト
 データ利活⽤に関する理解度の⽋如 等

その壁を打ち破った先に、どのような社会を⽬指すのか・・・

 個々⼈の、⽇本の、世界の抱える課題にタブーなく、いち早く挑戦し、解決を⽬指す、それぞれの真のニーズに対応する社会。
 ⽇本の⽬指すべき将来像、Society5.0を実現し、社会的、構造的課題を解決しつつ、それを経済成⻑に繋げていく。
 AI等の技術⾰新・データ利活⽤により、今までは対応しきれなかった、個⼈の真のニーズ(移動困難者や交通事故を減らす、病気になる⼈・要介護者を減らす等)に対応。

 変⾰期に必要な若者の情熱と才能を存分に解き放ち、それゆえ、⼈材が育ち、世界からも才能が集まる社会。
 仕事によって、能⼒が最⼤限発揮できる「ピーク年齢」は異なる。データ×AIの分野は、「ピーク年齢」が低く、若者の能⼒が突き抜けている。若者の⼒を解き放つことが必要。
 ⼈⽣100年時代、1⼈1⼈が能⼒を⾼め続けることで、何度も輝ける社会にすることができる。国内で⼈材が育てば、世界からも才能が集まってくる。

 不確実性の時代だからこそ、多様性とチャレンジを⼀層許容し、アントレプレーナーシップ(起業家精神)に富む社会。
 年齢、性別、国籍、⼈種といった全ての⾯で多様であることが、「データ×AI」の均質化圧⼒の下で、より⼀層新たな価値を⽣む。進展する市場のグローバル化への対応としても多様性は必要。
 指数関数的な時代、もはや個⼈、企業、社会全体がマインドセットを変えて、従来の規制の枠組み等にとらわれないアントレプレーナーシップ（起業家精神）に富む必要。

 新技術等をいち早く取込み、スピーディかつグローバルに展開・刷新することで、未来を変える期待感にあふれる社会。
 ⽇本の強みの1つは、先進技術をいち早く取り込み、モノをグローバルに展開・刷新していく⼒。これまでも新たな技術を現実の世界に応⽤し、グローバルな課題を解決。
 これからは、世界の課題を解決する等、未来を変える期待感こそが富を⽣み出す時代。後⼿後⼿に回らないよう、常に変化を⽣み出す側にいる必要。

 絶え間ないイノベーションにより、成⻑と格差是正の両⽴を実現する世界に類を⾒ない社会。
 第4次産業⾰命技術を、都市、⼤企業だけでなく、地域、中⼩企業、⾼齢者にも拡げることで、⽣産性向上、賃⾦上昇の好循環を⽇本に⽣み出す世界初の最適化モデルを⽬指す。
 社会全体として、働き⽅も変わる中、⽣涯にわたって有意義で価値ある仕事と充実した暮らしを送れる社会にしていく必要。これに応じるセーフティネットを再構築していく。

18

中⻑期的に求められる５つの課題:①不確実な時代に合ったフレキシブルなルール＜新技術の普及率は加速度的に上昇＞

新技術の普及率が90％になるまでに要する期間（⽶国）

資料: 産業構造審議会 新産業構造部会（FU会議） MIT CSAIL Prof. Daniela Rus “Toward the Fourth Industrial Revolution” (2016.7.14)＜成⻑領域への多様な挑戦を促す制度が必要＞
 イノベーションの成果を新たな付加価値の創出に繋げるためには、
試⾏錯誤のための社会実証を積み重ねることが不可⽋。
規制当局

イノベーションの社会実装を⽬指す企業規制があるため、試⾏錯誤を通じたデータ等の蓄積が出来ず、具体的なニーズを証明できない。

悪循環

具体的なニーズが証明されなければ、規制改⾰に踏み切ることができない。

＜⽇本のビジネス環境ランキングも低下傾向＞*「 起業家精神に関する調査」において「起業者・起業予定者である」との回答を得た割合 資料：⽇本再興戦略（2013、2014、2015 、2016）＜海外におけるレギュラトリーサンドボックス＞
例１．シンガポール：⼩切⼿の電⼦化○2016年８⽉、⽇⽴と三菱東京ＵＦＪがシンガポールにおいて⼩切⼿の電⼦化を対象とした技術活⽤の実証実験を開始。
○⼩切⼿の電⼦化を対象としたブロックチェーン技術活⽤の実証実験。⼩切⼿
業務における偽装や紛失の恐れを解消し、決済期間の短縮化を⽬指す。

例２．英国：電⼦的に株式を管理、取引 従来の政策⼿法では国際的にも⼤きく⽴ち遅れガラパゴス化してしまう懸念がある。今こそ「実証による政策形成」に舵を切らなければならない。
 参加者や期間を限定することにより、「まずやってみる」ことを許容する枠組
みを、既存の枠組みに囚われることのない⽩地の形で創設すべき。
出所:未来投資会議(第8回) ⽵中議員提出資料○Otonomosは、ブロックチェーン技術を活⽤し、⺠間企業の株式を電⼦的に表⽰するプラットフォームを提供し、保有株式の管理、オンライン取引、株式名義変更等を可能することを実証する。
出所：各種報道発表

19中⻑期的に求められる５つの課題:②変⾰を起こす若者の育成と多様な活躍の後押し＜先進的なシリコンバレーの若き創業者＞＜⽇本でも、若者が多くの⾰新を⾏ってきた＞
吉⽥松陰
1859

松下電器創業 1917

東通⼯創業 1946

松下幸之助 24歳
井植歳男 16歳

井深⼤ 38歳
盛⽥昭夫 25歳

明治維新の思想的指導者
29歳没
Jeffrey Bezos（53歳）
Amazon
アメリカ生まれ※創業時:31歳
出所：産業構造審議会 新産業構造部会（第14回）伊佐⼭委員 発表資料を⼀部改変 (2017.3.14)/malme-pro.s3.amazonaws.com

出所：産業構造審議会 新産業構造部会（第13回）安宅委員 発表資料 を⼀部改変(2017.2.13)＜未来を変える期待感が富につながる時代に＞＜⽇本に、より多くのグローバルベンチャーが必要＞

ICT companies

時価総額ランキング（単位:10億ドル）
Market cap

Ranking

1
2
3
4
5
6
７
:
13
:
20
:
29

618
539
483
402
374
356
332

:
:
:

（Re:）
Net profit

1
4

232

1

217

5

178

出所: World Stock Market Cap by Think 180 around (Dec 2016)
資料: 産業構造審議会 新産業構造部会（第13回）安宅委員 発表資料を⼀部改変 (2017.2.13)

14
17
24
16

46

18
出所：産業構造審議会 新産業構造部会（第14回）伊佐⼭委員 発表資料 (2017.3.14)

20

中⻑期的に求められる５つの課題:③科学技術に対する社会的再評価＜「科学技術⽴国」としての地位の揺らぎ＞＜理⼯系の学⽣の数⾃体が⾜りない＞
Number of science andtechnology graduates（10k/year）

Ratio of science andtech major student（％ 2012）

S Korea

Population（millions）

63

Germ… 63
UK

45

US 31
Japan 23
※理⼯系：⼯学、科学、数学、物理など（医学、薬学は含まず）

出所：産業構造審議会 新産業構造部会（第14回）伊佐⼭委員 発表資料 (2017.3.14)＜修⼠課程修了者の進学率も低下傾向＞

資料: 構造改⾰徹底推進会合 ⽂科省提出資料(2017.2.23)

出所： OECD Graduated by field of education (http://stats.oecd.org/Index.aspx?DatasetCode=RGRADSTY#)
資料: 産業構造審議会 新産業構造部会（第13回）安宅委員 発表資料 (2017.2.13)＜要因の⼀端は、雇⽤に対する不安＞

出所：構造改⾰徹底推進会合 ⽂科省提出資料(2017.2.23)

21

中⻑期的に求められる５つの課題:④未来に対する潤沢かつ果敢な投資＜科学技術予算が低調＞＜⼤学の資⾦⼒、資⾦調達の多様性に⼤きな差＞

科学技術関係予算対GDP⽐の推移
(%)

1.2
1
0.8

フラン
ス
ドイツ
日本

0.6
韓国
0.4

英国

0.2
0
（注１）2016年4⽉現在、2014年度のフランス、ドイツ、⽶国、ＯＥＣＥＤのデータは未登録。また、中国は２００１年、２００２年のデータが未登録。
（注２）上記出典（government-financed GERD）の研究開発費は、研究開発を⾏う機関から報告されるデータに基づくものであり、国内で⾏われた研究開発のみを対象としている。また、地⽅政府が資⾦提供する研究開発費を含んでいる。（注３）１．１．５．６ 主要国の科学技術関係予算対GDP⽐の推移の計算に⽤いた研究開発費（出典OECD Science, Technology and R&D Statistics/ Main Science and Technology Indicators/ Total
Government Budget Appropriations or Outlays for R&D – GBAORD (million current PPP$)(Feb 2015)は、資⾦提供する機関のデータに基づくものであり、国内で⾏われた研究開発費だけでなく、海外の研究開発に対する⽀払い、国際機関への⽀払いを含んでいる。なお、地⽅政府が資⾦提供する研究開発は含んでいない。

出所：OECD Dataset: Main Science and Technology Indicators/Government-financed GERD as a percentage of GDP (May 2016)＜⼀⽅で、⾜下、約100兆円の社会保障費＞(注1) 事業収⼊構成の⽐較対象校については、Times Higher Education World University Rankings (2014-2015)における上位5校に加え、州⽴⼤学であるカリフォルニア⼤学バークレー校を東京⼤学と⽐較した。 (注2) ⼤学部
⾨のみの収⼊で⽐較しており、病院部⾨を含まない。 (注3) オックスフォード⼤学及びケンブリッジ⼤学の運営費交付⾦は、⾼等教育財政審議会(HEFCs)が交付する補助⾦額を記載している。また、研究審議会から交付される補助⾦である
研究プロジェクト経費は、研究受託収⼊等に 含まれる。 (注4) ケンブリッジ⼤学のその他項⽬には、ケンブリッジ⼤学英語検定等試験収⼊(3.2億ポンド)及びケンブリッジ⼤学出版局による出版収⼊(2.6億ポンド)が含まれる。 (注5) カリフォ
ルニア⼤学バークレー校の寄付⾦の額は、資産運⽤益に含まれる。また、政府からの研究受託収⼊の額は、運営費交付⾦に含まれる。 (注6) 東京⼤学の研究受託収⼊等は、科学研究費補助⾦が含まれる。また、寄附⾦は、寄附⾦を含む雑収⼊の額を記載している。 出所： California Institute of Technology “2013 Annual Report”(2014年5⽉)、同 “Financial Statemens”(2014年1⽉) 、Harvard University “Financial Report”(2013年11⽉) 、University of Oxford “Financial Statemens 2012/13”(2013年12⽉) 、Stanford University “Annual Financial Report”(2013年8⽉)、University of Cambridge “Annual Report of the General Board to theCouncil”(2014年3⽉)、University of California, Berkeley “Annual Financial Report 2012-13”(2014年2⽉)、東京⼤学 平成24年度決算の概要について(2013年10⽉)、Fraunhofer - Gesellschaft “Annual
Report 2012” (2013年3⽉)＜2030年代、3⼈に1⼈は65歳以上＞※医療費は、2014年までは実績値、2015年は予算額ベース、2016年以降は平成28年度診療報酬改訂の影響を織り込んだ上で、⼀⼈当たり年齢階級別
医療費の伸び率が、⼀⼈当たり名⽬GDP伸び率に等しいと仮定して、推計を⾏った。
※ 年⾦給付費は、厚⽣労働省「平成26年財政検証結果」のケースF(変動なし)-所得代替率50%を維持した場合-の結果を基に推計を⾏った。
※ 介護費は、⼀⼈当たり年齢階級別要介護度別介護費の伸び率が、⼀⼈当たり名⽬賃⾦上昇率に等しいと仮定して、推計を⾏った。
※ 名⽬GDP⽐は、厚⽣労働省「平成26年財政検証結果」のケースF(変動なし)の前提を基に推計を⾏った。
出所：厚⽣労働省「平成25年度国⺠医療費」、厚⽣労働省「平成26年度介護給付費実態調査」、厚⽣労働省「平成26年財政検証結果」
国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所「⽇本の将来推計⼈⼝（平成24年1⽉推計）」、上⽥・⽶⽥・太⽥「⽇本の財政運営において必要とされる収⽀調整幅の⼤
きさ」、中澤・酒井・佐藤「介護費⽤の⻑期推計」、内閣府「中⻑期の経済財政に関する試算（平成28年1⽉21⽇）」より経済産業省が作成。

出所：国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所「⽇本の将来推計⼈⼝（平成24年1⽉推計）」、総務省「⼈⼝推計」より経済産業省が作成

22

中⻑期的に求められる５つの課題:⑤データ×AIを使いやすい⼟壌作り/国際貢献＜データの巨⼈との戦い＞

⽉間利⽤者数（単位：億⼈）
検索、ポータル10＜データサイエンスのプログラムが圧倒的に不⾜＞(学位プログラム数）

SNS系

12
2.3

500+
0.14

0.71
ヤフー
（⽇本）

eコマース

ミクシィ

チャット

2.4

5.0
1.3

0.34

4.0

1.7
LINE

楽天

⽇本のみでは

20~30
2015

出所：各種Web記事、ヤフーと楽天はYahoo! JAPAN調べ (2015)
資料: 産業構造審議会 新産業構造部会（第13回）安宅委員 発表資料 (2017.2.13)

1

0.32

2016

2017

出所： TEDxTokyo 2016 “Shin Nihon” by Kaz Ataka (2016.10.22)
資料: : 産業構造審議会 新産業構造部会（第13回）安宅委員 発表資料 (2017.2.13)＜データ処理コストが⾼い＞＜データ利活⽤に係る各国の国家戦略＞

cost of industrial electricity (yen/kwh)

×5〜10

U.S.

KyushuTohokuJapan

出所： IEA Energy Prices and Taxes (OECD為替レート使⽤）ヤフー実績値
資料: 産業構造審議会 新産業構造部会（第13回）安宅委員 発表資料 (2017.2.13)

23

Ⅲ. 我が国の基本的な戦略

24

第1幕（これまでの主戦場）：バーチャルデータ
 第4次産業⾰命の第1幕(ネット上のデータ競争)では、プラットフォームを海外に握られ、我が国産業(例えばゲーム)は「⼩作⼈化」＜従来＞
コンテンツ提供者が収益を確保＜現在＞
コンテンツ提供者が「⼩作⼈」化
ゲーム
コンテンツ

ゲーム
コンテンツ

アプリ＝寡占化

コンテンツの獲得競争

プラットフォーム
ファミコン
（任天堂）

プレイステーション（SONY）XBOX（MicroSoft）（） ・・・

App Store（Apple）

Google Play
（Google）【スマホ/タブレット】【ゲーム専⽤機】

消費者

消費者

25

第2幕（これからの主戦場）：リアルデータ
 第2幕は、健康・医療・介護、製造現場、⾃動⾛⾏等リアルな世界のデータを巡る競争へ
 リアルデータを価値ある形で利活⽤し、⾰新的製品・サービスの実現まで繋げる、「リアルデー
タの利活⽤サイクル」が創出されることが肝 そのためには、協調領域と競争領域を切り分け、「リアルデータのプラットフォーム」を創出・発展させていくことが必要⇒うまく対応すれば、⽇本において、我が国の強み・機会を活かせる戦略分野で、リアル
データのプラットフォームを創出・発展させ、世界の課題解決と我が国の経済成⻑にも繋げていける可能性
ロボット等を5
⽤いた社会実装

データの取得（IoT等）

1“Connected”
データの2
4 AI等を⽤いた解析
やり取り・通信６
⾰新的製品・
サービスの創出
イノベーション

実⽤化（ビッグデータ化(クオリティデータ化)等）
3

26

（参考）リアルデータの取り込み競争

出所：第12回新産業構造部会 ヤフー安宅CSOプレゼンより抜粋

27

海外メインプレーヤーのグローバルな動き
 世界では、「ネットからリアル」、「リアルからネット」の２⼤潮流。いずれもリアルデータを利活⽤し、プラットフォーム創出を⽬指す動き。我が国も⾃らの強み・機会を活かす必要。
ネットから
リアルへ

インターネット上のみならず、実空間の情報も含み、クラウドサービスの範囲を拡⼤ (ネットからリアルへ)

グーグル
アマゾン
フェイスブック
アリババ
百度②クラウドサーバにデータを蓄積し、⼈⼯知能で処理得意な製造業のノウハウを堅守し、技術を武器に世界へ展開（リアルからネットへ）
製造システムを標準化し、世界へ輸出①世界の⼯場・製品に関わるデータを企業間・⼯場間・機器間で共有等①世界の⼯場・製品に関わるデータを収集

製造分野
の事例

③⼯場を最適に制御

⼯場の設備は、クラウドからの指令を受け、それを実⾏する
安価なデバイスに。

出所：平成２６年度ものづくり基盤技術の振興施策

リアルから
ネットへ
GE
シーメンス
ボッシュ
インテル
ウォルマート等③⼯場を最適に制御②⼿元の⾼性能な製造装置でデータを蓄積・処理強みである⼯場の⾼性能な設備の価値を維持。
28

⽇本の強み・機会 我が国が活かすべき強み・機会は、以下の3点① 多様で活⽤可能性の⾼い「リアルデータ」の蓄積⇒現場や市場で起こっていることを丁寧に拾い上げる⼒を活かすことで、リアルデータか
ら新たな価値を⽣み出していける可能性② 「モノ」の強さ（先進技術をいち早く取り込み、モノを刷新し続ける⼒）（背景:顧客ニーズ・データをつかむ幅広い産業、技術の蓄積、⼈材、品質に厳しい
消費者市場、独⾃の価値観・⽂化等）⇒ハードとソフトの新たな融合を実現する可能性③ 社会課題の先進性・⼤きさ（「必要は発明の⺟」）⇒どこよりも早く多くの⼈を幸せにする答えを⾒出し、グローバルに展開していく可能性 上記の各観点から、⽇本が取るべき戦略分野を特定すると以下の通り
⽇本としての「戦略分野」
1. 「移動する」
2. 「⽣み出す、⼿に⼊れる」
3. 「健康を維持する、⽣涯活躍する」
4. 「暮らす」

29⽇本の強み・機会
⽇本が取るべき「戦略分野」「⽣み出す、⼿に⼊れる」「移動する」「健康を維持する、
⽣涯活躍する」「暮らす」•

⾞両のセンサー等 •から取得可能なリ
アルデータや、各
メーカー年間兆キ
ロ単位の運転制
御等のリアルデー
タが利⽤可能ロボットのセンサー等 •から取得可能なリア •ルデータ: センサ－のシェア（CMOSイメー
ジセンサー:約46%、
⼒覚センサー約100%）

国⺠皆保険制度
レセプト電⼦化率:約96％•

街づくりに不可⽋なインフラオペレーションから取得可能な
データ:世界有数の鉄道密度、電⼒供
給信頼度•

乗⽤⾞市場における⽇系企業の世界トップシェア:
約30％

ロボットの基幹要素 •部品及び最終製品の世界トップシェア:
約57％

介護現場における
ロボット技術の活⽤•

家電製品の国内シェア
建設⼟⽊における
i-Construction①リアルデータ
取得・活⽤
可能性②「モノ」の強さ•③社会的課題•••移動困難者（免 •許⾮保有者約4000万⼈、最寄
りバス停・鉄道駅から1km圏外の居住者236万⼈等） •⾼齢化率 26.7%
物流業の⼈⼿不⾜:約4万⼈•⽣産性の低迷（製 • 世界最先端の⼈⼝ • 地⽅経済疲弊→格差拡⼤への懸念
減少/少⼦⾼齢化
造業2.0%、サービス→雇⽤者の減少
業1.0%（2014→国内市場縮⼩年））→社会保障の持続可能エネルギー/環境制 性
約（2030年度に、 • 医療・介護従事者の⼈⼿不⾜
2013年度⽐
26.0%減）30

（参考）データサイクルの強み・弱み☆強み ★弱み☆ロボット、センサ等の世界シェア
1 ☆質の⾼い教師データ（現場の暗黙知）
データの取得★モバイルOS、デバイスなどの世界（IoT等） シェア☆少⼦⾼齢化のトップランナー
5☆⾃動⾞などの市場シェア
社会実装☆⾼品質なモノを理解・評価できる
産業化
消費者★3Dプリンタ技術及び活⽤の限定

2 ☆世界最先端の⾼速データ
データの通信網
やり取り・通信 ★データセンターの維持管理費
実⽤化

4 AI等を⽤いた分☆スーパーコンピューター技術
析★⼈⼯知能技術開発とその活⽤★ソフトウェア製品開発★数理・医療分野等の基礎研究★データサイエンティスト、セキュリティ⼈材等
６(ビッグデータ化等)

3☆ローカルなビッグデータ(医療、交通など)★データ共有、交換の動き

新たな製品・サービスの創出に繋がるビジネスモデル確⽴★新たなビジネスを促進する規制制度など★産業再編の規模、スピード★個社毎に作り込んだシステムのレガシーコスト化
31

リアルデータプラットフォーム創出のためのアプローチ〜戦略その１
 リアルデータプラットフォーム創出へ向けて、まず、⽇本の「モノ」の強みを活かしたプラット
フォーム創出を進めていくべき。
 「モノ」の強みを活かしたプラットフォーム創出にあたっては、ハードとソフトの新たな融合が鍵。
戦略のカギ：ハードとソフトの新たな融合【⾃動⾛⾏のプラットフォームの例】【産業⽤ロボットプラットフォームの例】①「⾃動⾞」の強み（世界台数シェア約3割）を活かして、運転制御・カメラ情報等のデータを取得①「産業⽤ロボット」等の強み（世界シェア約6割）を活かして、稼働状況等のデータを取得②これらのビッグデータを元に、AI（ディープラーニング等）を活⽤して、⾃動⾛⾏・安全⽀援等の機能でより安全な⾃動⾞（エッジ）を実現②データを元にAI(ディープラーニング等)を⽤いた解析により稼働の最適化、保守サービス等を⾏うことにより⼯程全体の⾼効率化、ダウンタイ
ムの減少等に寄与③⾃動⾛⾏⾞に係るシステム（⾃動⾛⾏地図、
交通管制）を含め、移動サービスモデルを確⽴③他社製ロボット、他分野のロボット等への適⽤をすることによりプラットフォームを創出④移動サービスに係る機能全体のプラットフォー
ムを創出32

（参考）史上初めて「眼」を持った機械・ロボットの誕⽣ カンブリア爆発–

5億4200万年前から5億3000万年前の間に突如として今⽇⾒られる動物の「⾨」が出そろった現象–

古⽣物学者アンドリュー・パーカーは、「眼の誕⽣」がその原因だったとの説を提唱

 ディープラーニングにより、⾒えるようになる–

 「眼」のしくみ←イメージセンサ

さらに、次に何が起こるかを予想して動けるようになる。

 「眼をもった機械」が誕⽣する。
–

機械・ロボットの世界でのカンブリア爆発が起こる。

–

これを⽇本企業が取れるか？

↑ディープラーニング（CNN: 畳み込みニューラ
ルネットワーク）

三葉⾍：史上初めて眼をもった⽣物

次に何が起こるかの予測も。
出所：第11回新産業構造部会 東⼤松尾准教授プレゼン資料を⼀部更新33

（参考）史上初めて「眼」を持った機械・ロボットの誕⽣
製品を⼀刻も早く市場に投⼊する製品をネットワークにつなぎ、ソフト⾯の機能向上とともにサービス課⾦へ

その「場」の機能全体をプラットフォームとして提供

 DLの技術はコモディティ化する。
–––

競争⼒をもつのは、データとハードウェア。
早くDLの技術を取り⼊れてしまえばよい。
DLの技術とハードウェアのすりあわせになった瞬間、⽇本企業が再度、⼒を取り戻せる。

 欧⽶のスタートアップ（とDL研究者）は、意外なほどハードウェアに対する抵抗感がある–––

そもそも、産業⽤ロボットの導⼊台数は⽇本が（ほぼ）トップ
また、ロボットに対する社会的抵抗感もある。
⽶国は雇⽤を守らないといけない。⽇本は⼈⼿が⾜りない。

 ものが関連しないプラットフォームは無理
プラットフォームを世界に展開し、⾼い収益を維持する––

 ⽇本には、検索エンジンもECもSNSもあった。
–

ものづくりを起点に眼をもった機械を作り、プラットフォーム化するのは⽇本ならではの戦略

出所：第11回新産業構造部会 東⼤松尾准教授プレゼン資料を⼀部更新

英語圏でやったほうが絶対に強い。
広告費規模でも10倍、ECの規模でも3倍以上–

GoogleやAmazon, Facebookの位置の企業を出せなくはなかった。
しかし、結果はそうなってない。原因は明確で、英語圏でなかったから。

34

リアルデータプラットフォーム創出のためのアプローチ〜戦略その２
 ⽇本は「課題先進国」。リアルデータプラットフォーム創出にあたって、以下の点を踏まえれば、
課題先進国であることは、むしろ「チャンス」と捉えることが可能。
①「課題」の⼤きさゆえ、国家戦略として、「リアルデータの利活⽤サイクルの好循環」を創出していく必要性が⾼い②世界最先端の「課題」解決に繋がるのであれば、新たな技術やルールの導⼊に対する社会の合意形成の可能性が⾼い③「課題」に関する、豊富なリアルデータの蓄積が可能 「モノ」の強みを活かしたプラットフォーム創出に加え、国家戦略として、世界的に⾒ても先進的かつ重要な課題に正⾯から向き合い、逃げることなく、その解決のためのプラットフォー
ム創出を進めていくべき。
 課題解決のプラットフォーム創出にあたっては、実際に現実の世界で、リアルデータの利活⽤サイクルの社会実装を世界でいち早く進め、改善を繰り返すことが鍵。
戦略のカギ：社会実装を世界でいち早く進め、改善を繰り返すこと【健康を維持する、⽣涯活躍する】
世界最先端の「少⼦⾼齢化社会」の課題解決に向けて、「健康・医療・介護データ×AI」の活⽤等により、下記を実現①健康寿命の延伸②QOLを最⼤化する医療③⽣涯現役社会【暮らす】「地⽅経済の疲弊」の課題解決に向けて、「街づくりに関するデータ×AI」の活⽤等により、「新たな街」*を実現*AI・データ等を活⽤し、社会課題を解決する、活⼒ある街:住⺠の満⾜度向上、地域の活⼒向上:安全・安⼼（治安向上、災害時の死傷者数減）:エネルギーの⾼効率化、⾃給⾃⾜型ライフスタイル:観光・⽂化（観光客数増） 等

35

新たな経済社会システムの構築:産業構造・就業構造変⾰による横断的課題
 第4次産業⾰命技術により、指数関数的な変化が⽣じる不確実性の時代だからこそ、産業
構造、就業構造も抜本的に変⾰する可能性。それゆえ、我が国の基本戦略の策定にあたっては、上記の各戦略分野の具体的戦略に加え、横断的課題（ヒト、モノ・技術、カネ、デー
タ、ルール等）への対応策を講じ、新たな経済社会システムをいち早く構築していく必要。
中⻑期的に求められる５つの課題

産業構造・就業構造変⾰への対応

1．変⾰を起こす若者の育成と活躍の後押し

1.
6.

2．科学技術に対する社会的な再評価

地域・中⼩
企業

3．未来に対する潤沢かつ果敢な投資

4．データ×AIを使い安い⼟壌作り/国際貢献

システム
5.
社会保障
システム

ルールの
⾼度化

イノベー

新たな
経済社会
システムの構築⇒7.グローバル
展開

ションエコ

4.

新陳代謝

⼈材育成・

5．不確実な時代に合ったフレキシブルなルール

2.

システム
3.
経済の
システム

活⽤
システム

36

我が国の基本的戦略の全体像⽬指すべき将来像:Society5.0⇒グローバル展開

産業:Connected Industries
技術:第4次産業⾰命
個⼈の課題解決
我が国の強み⇒戦略4分野解決される課題・ニーズ

新たな経済社会システム

Ⅰ:モノの強みを活かしたアプローチ、 Ⅱ:課題解決のためのアプローチ
横断的課題

産業構造・就業構造の変⾰①「移動する」 （ヒトの移動、モノの移動）【主な経済社会システム】

 事故死亡者:国内3,904⼈・世界125万⼈、交通事故:国内49万件・世界数千万件 →運転⼿に起因する事故を半減
 免許⾮保有者約4000万⼈、最寄りバス停・鉄道駅から1km圏外に居住236万⼈→移動困難を限りなく解消 等

ルールの⾼度化②「⽣み出す・⼿に⼊れる」 （スマートサプライチェーン等）

⼈材育成・活⽤システム

 労働⽣産性の伸び率:製造業2％、サービス業2％を上回る継続的な向上【主な対応の⽅向性】

 温室効果ガス排出の削減:2030年度に2013年度⽐▲26％ 等③「健康を維持する・⽣涯活躍する」 （健康、医療、介護）

イノベーションエコシステム

 2035年時点での推定要介護者数816万⼈を半減、介護離職を限りなくゼロ
等

経済の新陳代謝システム

 健康寿命を5歳延伸、平均寿命と健康寿命の差を短縮④「暮らす」 （「新たな街」づくり、シェアリング、FinTech）

 住⺠満⾜度・地域の活⼒向上（公共データのオープン化等による住⺠のための利活⽤）
 災害に強く、治安のよい街(災害による想定死傷者数半減*、犯罪率減少)等*⾸都直下型地震による想定死傷者数（2025年時点推定）:2万3千⼈

将来的には、戦略4分野におけるプラットフォーム同⼠の連携の可能性（例えば、「⾷」）

社会保障システム
地域・中⼩企業システム

データの利活⽤を促進するための制度整備戦略分野のリアルデータプラットフォームの創出
新たなオープンクローズ戦略を⽀える知財・標準ルール
規制改⾰(⽇本版レギュラトリーサンドボックス等)
⼈材投資・育成の抜本拡充(能⼒・スキルを
⾃ら継続的にアップデートする⼈材の育成等)
⽇本型雇⽤システム(メンバーシップ型雇⽤)
⾒直し/柔軟かつ多様な働き⽅の実現(兼業副業等)
世界トップの技術・知⾒の集約(CoE構築)
産学連携・⼤学改⾰によるオープン
イノベーション
好循環を⽣み出すベンチャーエコシステムの構築
中⻑期的な企業価値向上や円滑な産業
構造・就業構造転換に資する制度整備(データ、ヒト、モノ・技術、カネ等)個別化された社会保障/公的保障と⾃助の組合せ/セーフティネットの強化
第4次産業⾰命技術の地域・中⼩企業への拡⼤
37

Ⅳ. 各戦略分野における具体的戦略

38

Ⅳ.戦略分野
1. 「移動する」(1)2030年代の⽬指すべき将来像(2)⽬標逆算ロードマップ(3)突破⼝プロジェクト

39

Ⅳ.戦略分野
1. 「移動する」(1)2030年代の⽬指すべき将来像40

2030年代の⽬指すべき将来像 光の実現
 ⾰新的技術・データの利活⽤により、国内外で、「移動」に関連する様々な社会的・構造的な課題が解決される可能性。
近距離（街内）中距離（都市間）
⻑距離（国内・国間）• 交通事故が減り、より安全に移動【事故死亡者：国内3,904⼈・世界125万⼈、交通事故：国
•
ヒトの
移動

内49万件・世界数千万件→運転⼿に起因する事故を半減（2030年代）】
移動困難者の解消【免許⾮保有者:海外約60億⼈、国内約4千万⼈、最寄りバス停・鉄道駅から1km圏外に居住236万⼈（国内）→移動困難を限りなく解消】• 通勤・通学時間の有効活⽤がより容易に【通学・通勤は往復79分→約1時間の時間が⾃由に】• 多くの時間は遊休資産であった⾃動⾞の有効活⽤へ【⾃家⽤⾞稼動率は平均数%→稼動率の向上】• 運輸部⾨・交通部⾨のエネルギー消費、温室効果ガス排出の減少【国内エネルギー起源CO2排出量の約18％（運輸） →2030年度に運輸部⾨のエネルギー起源
CO2排出量を28％減（2013年度⽐）】【 世界エネルギー消費の約25％（交通）】モノの移動• 物流業等の労働需給逼迫の解消（幹線、ラストマイル）【貨物⾃動⾞運転者の求⼈超過約4万→⼈⼿不⾜の緩和】• 宅配再配達の負荷減少【再配達19%、宅配⾛⾏距
離約25%→限りなくゼロ】• 離島の⽣活必需品流通の改善【全部離島⼈⼝31.9万⼈】• 災害時の物資輸送等の緊急対応のカバー範囲拡⼤【→全⼈⼝の⼤宗をカバー】

出所：第3回新産業構造部会 アクセンチュア程会⻑プレゼンテーション、⽇本⾃動⾞⼯業界「豊かな⾞社会の実現に向けて」、内閣府「平成25年度 交通事故の状況及び交通安全施策の現況」、経済産業省「買物弱者等に関する報告書」、国⼟交通省「運輸部⾨における⼆酸化炭素排出量」、NHK「2015年国⺠⽣活時間調査 報告書」、国⼟交通省「離島の現状について」、国⼟交通省「宅配の再配達の発⽣による 社会的損失の試算について」、U.S. EIA “INTERNATIONAL ENERGY OUTLOOK 2016”、環境省「⽇本の約束草案（2020年以降の新たな温室効果ガス排出削減⽬標）」

412030年代の⽬指すべき将来像 影の回避
 ⼀⽅で、技術発展に伴い、移動⼿段、システム・ネットワーク、雇⽤・労働、社会受容の各層にて、新たなリスクが顕在化する可能性。対応策をロードマップに織り込む必要。
移動⼿段
（エッジ）

セキュリティリスク：⾃動⾛⾏⾞やドローンが外部より不正にハッキングされ制御不能となり、乗⾞している⼈や周囲の⼈物に事故が発⽣するリスクシステム・
ネットワーク

システムリスク（誤情報の共鳴）：⾃動⾛⾏⾞が、ネットワークを通じて、誤った情報を共有・増幅することで交通システムが⿇痺し、事故が⽣じるリスク*

労働・雇⽤・社会保障リスク：産業構造の変化に伴い、新たなスキル習得、労働雇⽤・労働移動が必要に。こうした変化に、労働市場、雇⽤制度、社会保障制度等が対応で産業構造転換きないリスク

社会受容

社会受容リスク：⾃動⾛⾏⾞やドローンが社会の⼤宗に受け⼊れられる前に、⼤規模な⼈⾝事故が起きること等により嫌悪感や忌避傾向が顕著に。その結果、技術的に可能であっても社会実装されないリスク* 総務省「AIネットワーク化の影響とリスク –知連社会（WINS）の実現に向けた課題-」で提⽰されたリスクシナリオの具体例を参照

42

⽇本の⽴ち位置 「移動する」
現状※SAEレベル4 ⾼度運転⾃動化：システムが全ての運転タスクを実施（領域限定的）で、予備対応時において利⽤者が応答することは期待されない

 国内外の事業者は、2020年頃のレベル4*⾃動⾛⾏⾞両の実現を⽬指し、ソフト系とハード系の事業者
が強みを補完するために提携する動きが⽇常化（⽇産とDeNA、FordとUber等）。
 とりわけ競争の鍵となる認知技術を中⼼とした⾃動⾛⾏技術開発についてはサプライヤが競争をリード（Bosch、Continental、Intel（mobileye）等）。更に、情報処理を⽀えるAI半導体・システムも、共通の情報処理基盤として今後重要。
 勝ちの絵姿が不透明な中、海外各国は、⾃動⾛⾏⾞両のいち早い実⽤化を⽬指し、国内ルールの検討
や、公道実験が可能な環境を整備し、⾃国内における⾃動⾛⾏技術開発の加速と移動関連データ取得等を奨励。⽇本政府も対応を加速。
 ドローンについては、本体やコントローラー開発では海外企業（DJI、Intel等）が先⾏する中、ドローン単体の衝突回避等の技術開発に加えて、複数ドローンを制御する運航管理システムの開発や、物流事業者やEコマース事業者などによる、事業性のあるサービス開発が重要に。
⽇本の⽴ち位置・アプローチ ⽇系⾃動⾞OEMの世界シェア3割から⽣み出される運転制御・カメラ情報等の多様なリアルデータ、⾃動⾛
⾏に必要な認知・判断・操作技術に係る⽇系サプライヤのグローバルな存在感など、課題解決への貢献に必要なリソースを⽇本は有しており、ひいては経済成⻑につながるポテンシャルを有している。ドローンについて
は、防災・物流など明確な出⼝分野が国内に存在。
 ⽇本がいち早く課題解決に貢献していくため、取得可能なリアルデータを元に、(ⅰ)⾃律的なエッジ（⾃動⾛⾏⾞・隊列⾛⾏⾞・ドローン等）を実現し、エッジを最適運⽤し、いち早く社会実装して移動サービスモデ
ルを確⽴するための(ⅱ)基盤となるシステム・インフラを整備し、ダイナミックマップ等の移動に係る「リアルデー
タのプラットフォーム」を創出するとともに、併せて(ⅲ)ビジネス環境・ルールの障害を取り除くことが肝要。
43

Ⅳ.戦略分野
1. 「移動する」(2)⽬標逆算ロードマップ①ヒトの移動（⾃動⾛⾏）②モノの移動（隊列⾛⾏・ドローン）

44

①ヒトの移動における⽅向性
 ⾃律的な移動⼿段による、安全で多様な移動サービスの提供を実現。
需給マッチングシステム・運⾏管理システム

⾃律的移動⼿段を⽀える
IT/ICTインフラ

屋内

移動
したい

移動
したい

モビリティロボット

屋内（＋近場数キロ）

⾃動⾛⾏⾞（バス・タクシー等）、鉄道等

近距離〜中・⻑距離
45

①-（ⅰ）⼆つのアプローチ ヒトの移動（⾃動⾛⾏）
 ⽬指すビジネスモデルの違いから、⾃動⾛⾏のレベル2からレベル4を⼀⾜⾶びに⽬指す破壊的アプローチと、レベル2→3→4と段階的に進める漸進的アプローチが存在。
 どちらが上⼿くいっても国として果実を取れる⽴ち位置にしておくことが重要。

破壊的アプローチ：低リスクな空間からレベル4の社会実装を進めることが必要
漸進的アプローチ：⾃動⾛⾏技術の安全性を⾼めて事業者や個⼈の導⼊を促進することが必要

⾃動⾛⾏進化のプロセスと政策の関係
⼀般道路

2022年~
B) 隊列⾛⾏

⾼速道路• 電⼦連結技術(ブレーキ等)の開発を推進。
• 公道での実証に向けた、制度等の検討や実施場所の選定。

2020年⽬途

2025年⽬途

⾃動⾛⾏(レベル３)

完全⾃動⾛⾏の実現（レベル4）

あらゆる
シーンで
完全⾃動
⾛⾏
（レベル5）

公道での完全⾃動⾛⾏〜2020年
専⽤空間A) ⾃動⾛⾏(レベル2)〜2020年• 将来像や地図等9つの協調領域を特定し、地図仕様の国際標準化など協調の取組を整理。
• 研究開発や実証を推進。
• 国際的なルール作りを推進。

IMTS:愛・地球博

レベル1

レベル2

C) 完全⾃動⾛⾏(⾃動バレーパーキング、ラストワンマイル⾃動⾛⾏)• 公道実証に向けた、制度⾯の検討や実施場所の選定。
• 事業性の検討
EasyMile(欧州) • 社会受容性の検証

レベル3

レベル4

レベル5

46

①-（ⅰ）⽇本の強み・弱み ヒトの移動（⾃動⾛⾏）
 ⾃動⾛⾏を実現するためには、アルゴリズム等のソフトウェアと、センサデバイス等のハードウェアの組み合わせによる安全確保のため、特に重要な「認知」と「判断」を可能とすることが重要。
 そのような情報処理を⽀える基盤として、AI半導体の重要性が⾼まるため、「認知」等の共通基盤となる⾞載半導体等の超⾼効率AI処理を可能にする技術開発を⽀援していくことも必要。
要素技術
強み・弱み
競争の状況
①認知 「⽬」となるセンサ ミリ波レーダー(物体△欧州系56%、⽶系34%、⽇系10%(障害物)の検知)
デバイス
イスラエルmobileyeが圧倒的存在感。なお、⽶Intel
カメラ(物体(障害物)△によるmobileye買収表明など競争が激化。
の識別)欧州系サプライヤが市場の⼤宗を占め、⽇系サプライヤ
レーザーレーダー(⾛⾏△の存在感は限定的
可能な場所の検知)②判断 ⾛⾏経路や運転 ⾃動⾞本体
⽇本にも優れた企業が⽣まれている⼀⽅、全体的な操作を決定する （アルゴリズム開発の*層は欧⽶が厚い「脳」
鍵となる⾛⾏データの源泉）③操作 「⼿」となる機構 電⼦制御ブレーキシス
×
欧州系63%、⽶系22%、⽇系9%
テム(縦⽅向制御)
電動パワーステアリン○
⽇系55%、欧州系41%、⽶系3%
グ(横⽅向制御)
⾞載⽤マイコン：欧州系35%、⽇系33%、⽶系8%④半導体 情報処理を⽀え ⾞載⽤半導体△※⼈⼯知能向け半導体については⽶系がリードる基盤
47

①-（ⅱ）基盤的なシステム（⾼精度三次元地図） ヒトの移動（⾃動⾛⾏）
 ⾃動⾛⾏システム実現には各種技術開発が重要であるが、⾼精度地図は不可⽋な要素として開発が必要。2016年6⽉に、三菱電機・ゼンリン・パスコ等の地図・測量メーカ6社が、⾃動⾞メーカ9社とともに、⾼精度三次元地図の整備等の事業化に向けた検討を進めるための会社（ダイナミックマップ基盤企画株式会社 (DMP)）を設⽴し検討を進めてきたところ。
 ⾼精度地図の作成へ向け、必要な地図の仕様等を各社が協調して明確化し、同時に⾼速道路も含め⾃動図化等コスト低減を推進する必要。
⾃動⾛⾏システムの開発・検証(SIP) 全体像

⾼精度地図作成の取組（短期）…

…
出所：内閣府SIP-adus(Automated Driving for Universal Services)、⾃動⾛⾏ビジネス検討会「⾃動⾛⾏の実現に向けた取組⽅針」報告書概要48

①-（ⅲ）ビジネス環境・ルール ヒトの移動（⾃動⾛⾏）
 ⾃動⾛⾏の社会実装へ向けては、遠隔型⾃動⾛⾏システムの運転免許制度、刑事上の責任、遠隔監視・操作側の管理体制など、必要な制度整備を進める必要。
⾃動運転の段階的実現に向けた法律上・運⽤上の課題の例

出所：警察庁「⾃動運転の段階的実現に向けた調査研究報告書（概要）」（平成29年3⽉）

49

①⽬標逆算ロードマップ ヒトの移動（⾃動⾛⾏）（ⅰ）⾃律的なエッジ、（ⅱ）システム・インフラ、（ⅲ）ビジネス環境・ルール

⽬標

時期

短期（〜2018年）

取組

中期（〜2020年）
⻑期（2020年〜）
無⼈⾃動⾛⾏によるサービス地域の拡⼤/
特定地域での移動サービス等の実現
無⼈⾃動⾛⾏⾞の市場化
ⅰ ○モデル地域10箇所にお ○東京オリパラプロジェクトの実現○無⼈⾃動⾛⾏⾞の普及（⺠ける⾃動⾛⾏実証
間事業の拡⼤）、安全基準等の国際標準化○「認知」「判断」等の共通基盤となるAI半導体等の技術開発⽀援（無⼈⾃動⾛⾏⾞の普及をターゲットに実現）○⾛⾏映像データ・事故データ等の戦略的活⽤
ⅱ ○⾼速道路の三次元⾼ ○⾼速道路基盤地図の国際標準化、
海外展開
精細地図開発○主な国道、地⽅道における基盤地 ○県道、市町村道における基盤
図の整備
地図の整備
○ダイナミックマップの⼤規模実証○必要な通信インフラ等の ○必要な通信インフラの整備
選定○⾞載セキュリティ確保のための⾏動計画策定
ⅲ ○政府全体の制度整備 ○道路交通法等におけるルールの在り⽅針を検討
⽅/保険を含む責任関係の明確化○国際条約の在り⽅の検討○遠隔運⾏(1対N)のガイ
50
ドライン整備②モノの移動における⽅向性
 陸〜空にわたる多様な輸送⼿段をシームレスにつなげる⾼度な物流サービスの提供
運⾏管理システム

当初：離島や⼭間部等への荷物配送

幹線物流
順次：都市を含む地域での荷物配送落ちない：性能評価基準による認証等
ぶつからない：衝突回避技術の向上等

ドローン

事務所
住居

倉庫
店舗

ハブ
拠点
⾃動⾛⾏トラック

地域内物流の⾃動化

ハブ
拠点

事務所
住居

隊列⾛⾏・⾃動⾛⾏トラック＋

地域間物流の⾃動化
51

②-（ⅰ）⾃律的なエッジ モノの移動（隊列⾛⾏・ドローン）
 【隊列⾛⾏等】2017年度中に新東名⾼速道路で公道実証を開始し、2020年に後続無⼈での隊列⾛⾏を実現し、早ければ2022年に⾼速道路でのトラッ
ク隊列⾛⾏を事業化することを⽬指す。
 【ドローン】補助者を配置しない⽬視外⾶⾏や第三者上空⾶⾏など⾼度な⾶⾏を可能とするための技術開発を2017年度より開始し、2018年にはニーズが想定される離島や⼭間部への荷物配送を実施し、2020年代にはより⼈⼝密度が⾼い都市の物流における活⽤も本格化させるべき。
【トラックの隊列⾛⾏実証プロジェクトの概要】【ドローンの技術開発（制御ボードのプラットフォーム例）】
DJI（中国）• DJI社ドローンに搭載しているフライトコ
ントローラをモジュールとしても販売。
• その他、モータやプロ
ペラ、バッテリ、コント
ローラ、カメラ等も提供しており、それらの組み合わせによりドローン開発が容易に。

出所：未来投資会議（第５回；2017年2⽉16⽇）経済産業⼤⾂提出資料、DJI, Intel, Qualcomm web pageIntel（⽶国）

Qualcomm（⽶国）• ⾃社で開発した「奥⾏き」を検出できる
カメラ技術等の特徴を持ったドローン専⽤開発キット（エアロ・プラットフォーム）を発売。

• カメラを搭載したドローンを開発するためのボード（Snapdragon
Flight™）を発売。
• ドローンを制御するチップ（SoC）や⾃⼰位置推定⽤のカ
メラなどを搭載、これにモーターやバッテリーを組み合わせるとドローンが完成。

• また、ドローン製造事業者（Precision
Hawk等）に投資。

52

②-（ⅱ）基盤的なシステム（運⾏/運航管理） モノの移動（隊列⾛⾏・ドローン）
 【隊列⾛⾏等】運送する荷物の⽬的地や⽬標到達時間、トラックの⾛⾏状況や渋滞情報等を分析し、最適なトラック隊列の構成や管理を実現する技術が必要。
⽇本では、 世界に先駆け後続⾞両が無⼈の隊列システムの実証を実施すべき。
 【ドローン】福島ロボットテストフィールドを活⽤し、本年度中に機体の性能評価基準を策定するとともに、今後、ドローンの⽬視外⾶⾏を可能とするための運航管理や衝突回避の技術開発を進め、それらの国際標準化を推進するべき。
【隊列⾛⾏システム 運⾏管制 イメージ図】【「福島ロボットテストフィールド」の整備・活⽤】
緩衝ネット付き⾶⾏場

滑⾛路

プラント
⽔没市街地
⽡礫・⼟砂崩落道路

市街地、住宅、ビル

橋梁

福島ロボットテストフィールド（イメージ図）トンネル53

②-（ⅲ）ビジネス環境・ルール モノの移動（隊列⾛⾏・ドローン）
 【隊列⾛⾏等】2017年中に、公道実証に向けた安全を確保する⾞間距離につき検討し、具体的な⾛⾏場所や⾛⾏⽅法を確定し⾛⾏計画を整備。並⾏し、その他のルールや、インフラ⾯等の検討を進め、必要な事業環境を整備することが重要。
 【ドローン】補助者を配置しない⽬視外⾶⾏に係る機体や操縦者等の要件を2017年度中に明確化し、航空法に基づく許可・承認の審査要領を2018年度早期に改訂する。また、2020年代頃に有⼈地帯での⽬視外⾶⾏による物流サービス等が本格運⽤できるよう、機体の認証制度や操縦者の資格制度等について早期に検討・整備を⾏うべき。
 【その他物流】地域におけるモビリティ維持のため、旅客⾞両による貨物運送のための要件整理、施⾏、施⾏結果を踏まえた検討を⾏い、2017年度からの⺠間モデル地域実証へ反映する必要。
トラックの隊列⾛⾏に係る法律上・運⽤上の課題（出所：警察庁「⾃動運転の段階的実現に向けた調査研究報告書（概要）」）

 電⼦連結の道路交通法及び道路運送⾞両の保安基準上の取扱い
 隊列を構成する⾞両間の⾞間距離に係る道路交通法上の取扱い ⾛⾏ルール 事故時の対応⽅法
 他の道路利⽤者に係る義務の在り⽅
 インフラ⾯等の事業環境等の課題が指摘。
→ 隊列⾛⾏を安全に実現するための制度的課題等について検討する必要。

⼩型無⼈機に係る環境整備（2017年度を抜粋）（出所：⼩型無⼈機に係る環境整備に向けた官⺠協議会「空の産業⾰命に向けたロードマップ」）

機体、⾶⾏させる者や体制に係る基準の明確化
 ⽬視外⾶⾏等に求める要件の検討
 機体の性能評価基準の策定
 事故情報の収集
実証環境の整備
 福島ロボットテストフィールド（RTF）の整備
 ⽇本版レギュラトリー・サンドボックス制度の検討

54

②⽬標逆算ロードマップ モノの移動（隊列⾛⾏・ドローン）(ⅰ)⾃律的なエッジ、(ⅱ)システム・インフラ、(ⅲ)ビジネス環境・ルール

⽬標 取組︵隊列⾛⾏︶ ⽬標

時期

短期（〜2018年）

中期（〜2020年）
⻑期（2020年〜）
⾼速道路での後続無⼈隊 ⾼速道路での後続隊列⾛⾏の事業化
列⾛⾏の実現ⅰ ○新東名における無⼈隊列⾛⾏ ○新東名における後続無 ○⾼速道路における無⼈隊列⾛⾏の距離・ⅱへ向けた後続有⼈実証実験
⼈隊列システムの実証
⾛⾏可能範囲の拡⼤（東京〜⼤阪間
等）
ⅲ ○旅客⾞両による貨物運送のための要件整理、施⾏、施⾏
結果を踏まえた検討○隊列⾛⾏に⽤いる技術や実証実験の成果、運⽤ルール等 ○隊列⾛⾏に関し、必要に応じて、インフラに応じて、インフラ⾯等の事業環境の検討
⾯等の事業環境の整備
⽬視外・無⼈地帯でのドローン都市を含む⽬視外・有⼈地帯での荷物配送の実施
ドローン荷物配送の本格化

取組︵ドロ ン︶ⅰ ○福島ロボットテストフィールドを ○ドローン物流等に⽤いる ○運航管理システムや衝突回避技術の⾼ⅱ
活⽤した運航管理や衝突回避 運航管理システムや衝
度化・知能化の技術開発、性能評価基準の 突回避技術の確⽴○運航管理の本格的な社会実装
策定○国際標準化によるグローバルなサービス市
場の獲得○重要インフラ・⽼朽化インフラ点検等の官需・準官需におけるドローン利活⽤の促進
ⅲ ○⽬視外⾶⾏等に求める要件 ○第三者上空⾶⾏等に求 ○運航管理に関するルール
める要件（機体、⾶⾏ ○操縦者や運航管理者の資格制度（機体、⾶⾏させる者や体制に係る基準）を検討し、2018 させる者や体制に係る基 ○機体の認証・識別・登録に係る制度
準）を検討し、制度整 ○第三者上空⾶⾏等に係る航空法に基づ
年度早期の航空法に基づく審く審査要領の改訂
備につなげる
査要領の改訂につなげる55

Ⅳ.戦略分野
1. 「移動する」(3)突破⼝プロジェクト

 以下のような「突破⼝プロジェクト」を⽴ち上げ、拡⼤していくことで、点ではなく⾯として「移動する」分野の課題を解決するための制度改⾰等を加速すべき。

①ラストマイル⾃動⾛⾏プロジェクト（産総研（ヤマハ・SBドライブ）等）②ダイナミックマップ開発プロジェクト③トラックの隊列⾛⾏プロジェクト（豊⽥通商等）④福島ロボットテストフィールドプロジェクト⑤AIチップ等の⾮連続的な技術⾰新プロジェクト
56

突破⼝プロジェクト①：ラストマイル⾃動⾛⾏（産総研（ヤマハ・SBドライブ）等）
進捗状況と実現に向けた取組⽅針
 2016年9⽉から経産省、国交省による実証事業を開始。テストコースでの実証⾛⾏において安
全性や信頼性等をある程度確保した上で、モデル地域（茨城県⽇⽴市、⽯川県輪島市、福井
県永平寺町、沖縄県北⾕町）での実証を2018年以降順次開始。
 同時に、事業性の成⽴を念頭に、運営コストの負担を最⼩化できるシステムを確⽴するとともに、
ビジネスモデルの具体化を進め、2020年に無⼈移動サービスを実現。

⇒1対N遠隔操作の技術課題の克服や制度整備などを通じて、過疎地等における運営コストの抑制やドライバー不⾜を解消する新たな移動サービスを実現。

サービスイメージ
郊外地域
モデル① 利⽤者（⾼齢者等）は無⼈
⾃動⾛⾏⾞を呼び出し乗⾞。

② 無⼈⾃動⾛⾏。

※他、市街地、
住宅団地、
観光地、私
有地等での
④ 無⼈⾃動⾛⾏⾞が⾃動回送。
活⽤が想定
される
※歩⾏者等がいない⾃動⾛⾏⾞専⽤の空間での⾛⾏。

安全確保の技術に応じて、遠隔操作での公道⾛⾏を含むケースも検討。

⼩型カートモデル③ 利⽤者は最終⽬的地(⾃宅等)で降⾞。

公道上に磁気マーカーを埋設、カメラを設置し、信号機の現⽰情報取得を⾏う空間を構築して、その空間上を⾃動⾛⾏バスが⾛⾏。

カメラ

信号機
遠隔操作
＜通常時＞1：N＜緊急時＞1:1

遠隔操作・監視⾞両イメージ

磁気マーカー

⼩型カート※基本的に⾞両はオープン型、キャビン型は簡易構造化とコストが普及のポイント

⼩型バス

⼩型バスモデル実現に向けた課題○事業モデルの明確化：ビジネスとして成⽴する運⾏形態、⾞両内に運転者がいない⾞両と他の⾞両や歩⾏者が共存できる仕組みの検討等○技術開発及び実証（技術的な課題の解決）：⾞両内に運転者がいなくても安全に⾛⾏するため技術開発等○制度及び事業環境の検討：⾞両内に運転者がいない⾃動⾛⾏に関する制度的取扱の関係省庁と連携した検討等

57

突破⼝プロジェクト②：ダイナミックマップの開発
 より安全な移動サービス等の実現に向けて、⾼精度三次元地図を基盤として、その上にリア
ルタイムに変化する情報を紐付けるダイナミックマップの実現が期待されている。
 我が国は、ダイナミックマップ活⽤の仕様や仕組み（協調領域）を早急に明確化し、⺠間におけるビジネスモデルの構築に繋げる必要。2017-2018年度の⾃動⾛⾏の⼤規模実証において、ダイナミックマップ等を実証していく。
 なお、海外でも、⺠間企業がダイナミックマップ構築に向けた取組を推進。

⇒「移動」に係るリアルデータプラットフォーム（ダイナミックマップ）のビジネスモデルのいち早
い構築を通じて、より安全な移動サービス等の実現。
【ダイナミックマップの構成】

信号情報、歩⾏者の移動情報
事故情報、渋滞情報
道路⼯事情報、交通規制情報

プローブデータ

データ提供（提供者は対価を取得）

⾃動⾛⾏地図（⾼精度三次元地図）の情報

ダイナミックマップ
⽤のプラットフォーム

ビジネスなどにおけるデ タの利活⽤

多種多様なデータが対象

主に、路⾯情報、⾞線情報、構造物（信号機、標識、ガードレール等）などの変化が少ない静的情報58

突破⼝プロジェクト③：トラックの隊列⾛⾏（豊⽥通商等）
進捗状況と実現に向けた取組⽅針
 2016年8⽉から経産省、国交省の実証事業を開始。2017年度に後続有⼈システムを⽤いて、公道（新東名⾼速道路）で社会受容性の検証を実施。後続無⼈システムについては、2017年度にテストコース、2018年度に公道（新東名⾼速道路）での実証を開始。
 関係省庁を含む関係者の協⼒を得ながら、⾛⾏場所や隊列センターの設置等の検討を早急に進め、後続⾞両有⼈の隊列⾛⾏を含めた着実なステップにより2020年に⾼速道路においてトラッ
クの隊列⾛⾏を実現。

⇒後続無⼈の技術課題の克服や制度整備などを通じて、ドライバー不⾜の解消、省⼈化、燃費改善等が期待される後続⾞両無⼈のトラックの隊列⾛⾏の実現。
⾛⾏イメージ① 先頭⾞両にはドライバーが乗⾞し、有⼈でトラック
を運転。

有⼈
無⼈

④ ３台⽬以降の後続⾞両も電⼦的な連結と⾃動⾛⾏システムを使って無⼈⾛⾏。

⾞両イメージ無⼈② 先頭⾞両と後続⾞両を電⼦的に連結することで隊列を形成。

③ 後続⾞両は⾃動⾛⾏システムを使って無⼈⾛⾏。

実現に向けた課題（⽇野⾃動⾞提供）

⼤型２５トンカーゴ型トラック○事業モデルの明確化：隊列を組んだ⻑い⾞群が⾛⾏できる場所、ビジネスとして成⽴する隊列の運⾏形態の検討等○技術開発及び実証（技術的な課題の解決）：後続無⼈の隊列⾛⾏実現に必要な電⼦牽引システムや⾼度なブレーキシステムの開発等○制度及び事業環境の検討：隊列⾛⾏の実現に必要な技術に関する制度的取扱の関係省庁と連携した検討等

59

突破⼝プロジェクト④：福島ロボットテストフィールドの整備・活⽤

ドローンの性能評価基準の策定、運航管理及び衝突回避の技術開発

 インフラ点検、災害対応、物流に⽤いるドローンの「性能評価基準」を策定し、国際標準化を⽬指す。さらに、同じ空域を⾶⾏する複数のドローンの「運航管理システム」（NEC、⽇⽴、楽天 等）や、他の機体や地上の物件等を検知し回避する「衝突回避技術」の開発も、福島ロボットテストフィールドを活⽤し推進。
⇒2017年度から2019年度までの3年間の研究開発や福島浜通りでの⾶⾏実証等を通じて、ドローンの社会実装に向けた環境整備につなげるとともに、国際標準化を⽬指す。
運航管理システム（UTM）

性能評価基準の策定 → 国際標準化
インフラ点検

災害対応

橋梁等

災害模擬
プラント
ロボットテストフィールド（福島県南相⾺市）

衝突回避技術(DAA)

物流

AI、センサ、アクチュエータ等の技術開発

電波塔

約13km

附帯滑⾛路
（浪江町）

UTM : UAS (Unmanned Aircraft
System) Traffic Management
DAA : Detect And Avoid60（参考）福島ロボットテストフィールドの整備・活⽤ (例:楽天による⾶⾏実証)
 物流、インフラ点検、災害対応などの分野で使⽤されるロボット・ドローンの様々な実証
実験や性能評価を⾏える実験場（合計約50ha）として、2016年度から、南相⾺市及び浪江町に整備を開始。2018年度以降、順次開所予定。
⇒世界初・完全⾃律制御⾶⾏のドローンによる⻑距離荷物配送実証試験（2017年1⽉）に代表される「福島浜通りロボット実証区域」での取組を、福島県の復興に向けた新産業創出の施策である「イノベーション・コースト構想」実現の第⼀歩とし、ロボット産業集積を図る。
（参考）⾶⾏実証試験の内容
緩衝ネット付き⾶⾏場

滑⾛路

プラント

⽔没市街地
⽡礫・⼟砂崩落道路

楽天のドローンを活⽤した配送サービス「そら楽」の専⽤機「天空」のベースとなる「ACSL－PF1」が、福島県南相⾺市の海岸線約12kmの区間（南相⾺市⼩⾼区村上城跡〜同市原町区北泉海⽔浴場）を⾶び、完全⾃律制御による⻑距離
荷物配送した。

ヘリポート

市街地、住宅、ビル

橋梁

福島ロボットテストフィールド（イメージ図）トンネル

61

突破⼝プロジェクト⑤：AIチップ等の⾮連続的な技術⾰新
 ⾃動⾛⾏等の⾃律的なエッジの実現には、優れたAI技術だけではなく、AIを効率的に実⾏する新しいアーキテクチャのAIチップが必要。⾰新的なAIチップのアイディアを迅速に事業化に結びつけるために、ベンチャー・スタートアップ等を中⼼に、研究開発・試作・実証チャレンジを組み合わせて⾮連続的な技術⾰新を加速。
⾰新的AIチップの研究開発・試作・実証チャレンジを有機的に組み合わせて実施 エッジでのセンシングと認知・判断をリアルタイムで実現するエッジAIチップや、⼤規模データを効率的に扱い学習を加速させるクラウド⽤AIチップなど、これまでにないアイデアを事業化に早期に繋げるために、研究開発・試作・実証チャレンジを組み合わせたプログラムを検討。
 併せて、将来のゲームチェンジに繋がりうるニューロモーフィックなど⾮連続的なAIハードウェアの技術開発の実施も検討。
研究開発・試作

実証チャレンジ
AIチップ

イメージセンサ
AIチップ
AIチップ
エッジAIチップ
リアルタイムの認知・判断
超⾼速センサー等にAIチップを融合し、エッジ側で認知･判断処理などを実現。

⾰新的クラウド⽤のAIチップ
効率的な深層学習
⼤規模密⾏列演算等を超⾼効率に実現するクラウド⽤のAIチップ。膨
⼤なデータを扱う学習の超⾼速・超⾼効率化を実現。

AIチップ･ソフトウェアの開発環境
スピーディーなチップ試作
新しいアイデアを直ちに試作に繋げてコンセプト実証していく環境が重要。ベンチャー等への資⾦やツールの⽀援について検討。

実証チャレンジ
⾞載エッジAIチップ、クラウド⽤AIチップ
実環境･実データを⽤いたコンテスト形式の実証などの実施を検討。

62

Ⅳ.戦略分野
2. 「⽣み出す、⼿に⼊れる」(1)2030年代の⽬指すべき将来像(2)⽬標逆算ロードマップ(3)突破⼝プロジェクト

63

Ⅳ.戦略分野
2. 「⽣み出す、⼿に⼊れる」(1)2030年代の⽬指すべき将来像

642030年代の⽬指すべき将来像 光の実現
 ⾰新的技術・データの利活⽤により、国内外で、「⽣み出す、⼿に⼊れる」に関連する様々な社会的・構造的な課題が解決される可能性。
 潜在需要の顕在化
これまでにはなかった新たなモノやサービスを、いつでもどこでも⼿に⼊れることが可能に。
（参考）名⽬GDP・・・2015年度：500兆円 → 2020年600兆円超※１(参考) IoTが付加する経済価値（世界）※2：ものづくり$3.9兆、物流・流通$2.3兆（2013〜22年）
第４次産業⾰命関連産業による付加価値（⽇本） ：90兆円（2025 年）
 ⽣産性の向上と賃⾦の上昇
省⼒化等により⽣産性の向上が実現。また、⼈にしかできない、⽣産性が⾼い分野へ労働⼒が移動することによって賃⾦が上昇。
（参考）労働⽣産性の伸び率・・・2014年：製造業2.0％・サービス産業1.0％ → 2020年 2%※１
 環境負荷の低減
エネルギー使⽤量や廃棄物量の削減が実現。
（参考）温室効果ガス排出の削減:2030年度に2013年度⽐▲26％※3
 安全性の維持・向上
今後想定される施設⽼朽化への対応、熟練⼯のスキル・ノウハウ継承。
（参考）プラント事故の死亡者数を⼤幅減少。
(参考) 各国における産業事故（ガス事故のみ）の死者・負傷者数（2010年、仏のみ2011年）
⽇本：12名、⽶国：260名、英国：340名、仏国：53名※１ ⽇本再興戦略2016 ※2 Cisco,McKinsey レポートを基に経済産業省分類・統合 ※3 国連提出の「約束草案」（2015年7⽉）

652030年代の⽬指すべき将来像

影の回避

 ⼀⽅で、技術発展に伴い、データ管理・活⽤、システム・ネットワーク、雇⽤・労働、社会受容の各層にて、新たなリスクが顕在化する可能性。対応策をロードマップに織り込む必要。

データ管理
・活⽤

 AI次世代ロボットやネットワークに接続された産業機械等が不正にハッキング
され、制御不可能となり事故を引き起こすリスク（セキュリティリスク）（セキュリティ） 個々の企業等が過度にデータを囲い込むことにより、国際的なデータ連携から隔離されガラパゴス化するリスクシステム・
ネットワーク 製品のIoT化やサプライチェーンのデータ連携が進むことにより、ネットワークを通じて、⼀度誤った情報が共有・増幅されることでシステム全体が⿇痺し、社会全体に損害が⽣じるリスク。

雇⽤・労働
産業構造転換 産業構造の変化に伴い、新たなスキル習得、労働移動が必要に。こうした変化に、労働市場、雇⽤制度、社会保障制度等が対応できないリスク

社会受容 社会的メリットが認知される前に製品事故や情報漏洩等が発⽣することにより嫌悪感や忌避傾向が顕著に。その結果、技術的に可能であっても社会実装されないリスクシンギュラリティ

 シンギュラリティ（技術的特異点）の議論が、⼈⼯知能研究や社会システ
ム設計の在り⽅等に影響を与える可能性
66

「⽣み出す、⼿に⼊れる」における課題解決の⽅向性
 第4次産業⾰命の新技術（データ・⼈⼯知能・ロボット等）を活かした、スマートに「⽣み出す、⼿に⼊れる」を実現することにより、世界および⽇本の現場の様々な課題を解決し、⽇本の経済成⻑に繋げる。
 ここで、スマートに「⽣み出す、⼿に⼊れる」とは下記のように定義。
「 ⼀⼈⼀⼈の真のニーズに即した新たな製品やサービスが⽣み出されること。」「それらを安く、欲しいときに、安全に、環境にも優しく、⼊⼿、 利⽤できること。」
 そのため、⽇本のモノの強みを活かし、ハードとソフトを新たに融合していくことで課題解決に結びつける。現場で得られるリアルデータ(消費者ニーズや製造現場のデータ等)を獲得し、企業や業界の壁を越えたリアルデータの利活⽤サイクルを好循環させることで、付加価値を創出していく。
 具体的には、①消費者・利⽤者のニーズを把握し、ニーズをサプライチェーンの各⼯程で共有する(スマートサプライチェーン：サプライチェーン全体の最適化)と同時に、②製造・⽣産現場における⾼度化・効率化を進める必要がある。
①スマートサプライチェーン：利⽤者ニーズの把握(AI次世代ロボット、AI次世代家電)、消費者ニーズの把握(⼩売り)・流通、製造分野、農業②製造・⽣産現場における⾼度化・効率化：AI次世代ロボット 、スマートバイオ、スマートマテリアル等

 また、これらの対応を実施した結果、新たに顕在化するリスク（サイバーセキュリティ、社会受容など）についても対応を⾏うことが必要。
67

Ⅳ.戦略分野
2. 「⽣み出す、⼿に⼊れる」(2)⽬標逆算ロードマップ①スマートサプライチェーン②製造・⽣産現場における⾼度化・効率化

68

戦略分野
2. 「⽣み出す、⼿に⼊れる」(2)⽬標逆算ロードマップ①スマートサプライチェーン(ⅰ)利⽤者ニーズの把握(AI次世代ロボット、AI次世代家電)(ⅱ)消費者ニーズの把握(⼩売り)・流通(ⅲ)製造分野(ⅳ)農業

69

①スマートサプライチェーンにおける⽅向性
 様々な接点から収集した宅内やサービス時点のリアルデータを集約し、⼈⼯知能で分析することで、顧客のニーズを先読みし、新たなサービス・製品に繋げる「コントロールタワー」の役割が重要。
 「コントロールタワー」は、例えば“AI次世代ロボット（コミュニケーションロボット等）”や“AI
次世代家電”等が考えられるが、それ以外にもデータを活かして多様なプレーヤーが様々な製品・サービスを⽣み出し、「コントロールタワー」の役割を確⽴していくことが必要。
 把握した消費者ニーズ（リアルデータ）を共有する先進的なスマートサプライチェーンを構築し、全体システムを最適化することで、「ニーズ」と「価値」をマッチングした商品・サービスを効率的に提供できるサプライチェーンの構築が必要。
 サプライチェーン全体（製造〜物流〜流通〜⼩売）におけるデータ連携を、今後どれだ
け進めて⾏けるか、が重要。

70

①-(ⅰ)⽇本の⽴ち位置 利⽤者ニーズの把握（AI次世代ロボット）
AI次世代ロボットの現状AI次世代ロボット(ネットワークに繋がり、データを⾃律的に学習し、⼈と協働して様々な課題解決を実現するロボット)においては、ハードとソフトが新たに融合したロボットの全体設計・デザインをいかに早く構築できるか否かが重要になる。

⽇本の⽴ち位置、アプローチ
 ハードが強い⽇系企業は、伝統的に強い基幹要素部品及び最終製品をテコに、⼈⼯知能（脳）、ロボットOS（神経）との連携や進出を始めているところ（直近のファナックとPreferred Networksとの提携、三菱電機、安川電機、デンソー等とMUJINとの連携、トヨタのToyota ResearchInstituteの設⽴等）
 ソフトが強い欧⽶企業は、強みを有する、⼈⼯知能（脳）やロボットOS（神経）をテコに、ハード分
野への進出を始めているところ（Googleによる⾃動⾛⾏分野への進出等）
 現在、AI次世代ロボットを巡り、ディープラーニングに代表されるソフト分野における国際競争が激化。
 Google TensorFlowが公開されたように、今後、ソフト分野のオープンソース化が進む中、ハードとソフトの新たな融合の重要性が⼀層⾼まり、その結果、AI次世代ロボットに有⽤なデータを取得し、これを効果的に学習させ、有意な「学習済みモデル」を確⽴できるか否かが競争軸に。
 また、今後、競争⼒の源泉が再度ハードの分野に回帰する可能性を指摘する声もある。例えば、
ディープラーニングを⽤いたアルゴリズムを半導体に落とし込む技術や、⾰新的な部素材の技術等が重要な⽐較優位の源泉となる可能性があり、こうしたハードの分野における戦略的な技術開発も必要。
71

①-(ⅰ)⽇本の強み・弱み 利⽤者ニーズの把握（AI次世代ロボット）
要素技術
脳

⼈⼯知能

アルゴリズム（ディープラーニング等）

強み・弱み

＊

＊⽇本にも優れた企業が⽣まれている⼀⽅、全体的な層は欧⽶が厚い。
⽶GoogleのTensorFlow、⽶MicrosoftのAzure Machine Learning、⽇Preferred NetworksのChainer※オープンソース化が進展○

性能指標HPCG( High Performance Conjugate Gradients)
世界第1位 京(⽇) 2位 天河2号(中国) 3位 Oakforest-PACS(⽇)
消費電⼒性能部⾨ GREEN500 世界1位 Shoubu（⽇）
2位 Satsuki（⽇） 3位 Sunway TaihuLight(中) ※2016年6⽉時点

計算能⼒（HPC）

神経

OS

視覚

センサ

×（△）

CMOSイメージセンサ
ロボット⽤⾚外線センサ
ロボット⽤ビジョンシステム

⽇系シェア45.5%、⽶国系28.3%、韓国系16.9%○

⽇系シェア81.8%、⽶国系18.2%△

欧州系シェア36.2% ⽇系シェア33.2%、⽶国系シェア30.6%
⽇系シェア100%
⽇系シェア47.7%、中国系33.8%、欧州系10.9%
⽇系シェア82.5%、⽶国系16.6%
韓国系43.1% 中国系42.4%、⽇系シェア14.5%
中国系45.7%、⽇系シェア37.4%、韓国系16.0%

ロボット⽤⼒覚センサ○

体・動作 アクチュエータ
素材
エネルギー 蓄電池

⼩型モータ
炭素繊維複合材
リチウムイオン⼆次電池

○

同 ⾞載⽤

△

○
×

最終商品

協調・制御

⽶ROS（OSRF,Open Source Robotics Foundation）※Linuxをベースとしたオープンソース

○

触覚

デザイン

競争の状況

○

産業⽤ロボット ⽇系シェア56.5%、欧州系25.2%
⼯作機械⽤制御盤(CNC) ⽇系シェア60.1% 欧州系34.5%－（※今後、複数のロボットの協調・制御等の技術が重要となってくる可能性）
72

①-(ⅰ)⽇本の⽴ち位置 利⽤者ニーズの把握（AI次世代家電）
AI次世代家電の現状
 家電製品のコモディティ化に伴い、製品ライフサイクルが短くなる中で、中国・韓国メーカが安価な労働⼒をテコに規模を拡⼤。中国・韓国メーカの資⾦⼒を⽣かした巨額投資によって、グローバルマーケット
における⽇系メーカのプレゼンスは低下。
 家庭内の暮らしに関するデータについては、スマートフォンによってもなお収集・分析しきれていない状況。
スマートフォン以外にも、GoogleやAmazon等が⾳声アシスタントデバイス（Google Homeや
Amazon Echo）を介して、家庭内の「コントロールタワー」を巡る争いに参⼊している。
⽇本の⽴ち位置、アプローチ
 スマートフォンのような顧客接点を獲得するための鍵の構築において、⽶系企業が先⾏。
 ⼀⽅、⽇本の強みが活かせる、ロボット技術・スマートメータ（2025年までに全⼾設置予定、東京電
⼒管内は2020年の予定※）、通信機能組み込み家電等はプライバシーの保護を確保しつつ顧客ニーズを把握する新たな接点として考えられる。これらがAI技術と結びつくことで、「コントロールタワー」を構築できる可能性。
※各国でもスマートメータを設置する動き（例：⽶＝⾏政が設置を⽀援、約半数の世帯に設置、英＝2020年までに⼤規模導⼊の予定、韓＝2020年までにインフラ基盤構築を進める⽅針）73

①-(ⅰ) ⽇本の強み・弱み 利⽤者ニーズの把握（AI次世代家電）
要素技術
スマホ
（⼿⼊⼒）
⾳声アシスタント
デバイス：⾳センサ
スマートメータ

強み・弱み

強み・弱み

国内市場(⽇系企業のシェア)

×

⽇系 5.0%中国系 36.4%
⽶国系 31.6%

×Apple(iOS)が約50%、ソニー、シャープ、京セラ(Android)が続く

×

⽇本語を使⽤する⼈数が少ないためデータが蓄
積しない△

⽇本語が海外プレイヤーに対する参⼊障壁と
なる可能性

○
○

⼈⼯知能
※
液晶テレビ
ルームエアコン冷蔵庫

×

グローバル市場のシェア(うちトップシェア)（CMOSイメージセンサ）
⽇系 45.5%
⽶国系 28.3％
⽇系 31.4%※2025年までに全⼾設置予定、東京電⼒
⽶国系 34.6%
管内は2020年の予定＊⽇本にも優れた企業が⽣まれている⼀⽅、全体的な層は欧⽶が厚い。
⽶GoogleのTensorFlow、MicrosoftのAzure Machine Learning、⽇Preferred NetworksのChainer※オープンソース化が進展
⽇系 14.6％○
⽇系90%超韓国系 50.2%

×

⽇系 15.8%
中国系 71.6%○

⽇系90%超×

⽇系 10.5%
中国系 40.7%○

⽇系90%超74

①-(ⅰ) ロードマップの考え⽅ 利⽤者ニーズの把握
⽬標逆算ロードマップは、 AI・データ等を巡るグローバルな動きに⼗分留意しつつ、a. ハードの分野での強みをテコとして、ハードとソフトの新たな融合を図るグローバル中核拠点の創設、ナショナルプロジェクトの実施
b. 下記を実現する新たなルール・制度やインフラの整備
 新しい製品・サービスの創出につながるデータ利活⽤ 現場での実装を世界に先駆けて実現
c. ハードとソフトの新たな融合によって新たな製品・サービスを創出できる⼈材の強化を同時に進める。

75

①-(ⅰ) ⽬標逆算ロードマップ 利⽤者ニーズの把握
時期
⽬標

短期（〜2018年）

中期（〜2020年）
⻑期（2020年〜）
ʻ20年 ロボット国内⽣産市場規模を6500 ʻ30年 AI次世代ロボット国内億円から2.4兆円へ。
⽣産市場規模のさらなる拡⼤「AI×ロボット」のグローバル World Robot Summit(愛知県及び福 研究開発及び産業化を強⼒に
中核拠点を創設
島県で開催)
推進○ 研究開発から社会実装 ○ 2020年･本⼤会、2018年･プレ⼤会に ○ グローバル中核拠点を中⼼まで⼀貫した産学官連よる技術開発の加速と社会実装の促進に、研究開発及び産業化を携プロジェクトに着⼿○ ロボットの国際的な標準評価⼿法構築
強⼒に推進
a
実証事業および発信○ 市街地・空港等での具体的な活⽤事例を創出する実証事業を実施し、その成果を国際展⽰会等を通じて広く発信

新たな製品・サービス創出に向けたデータ利活⽤ルール整備○ 具体的なプロジェクトの創出を通じたデータ流通市場の創出
取組○ データを繋ぐデータフォーマットや接続⽅法等の標準化
b 規制制度整備の着実な推進
規制制度整備の不断の⾒直し○ ものづくり、サービス、介護・医療、インフラ･災害対応･建設、農林⽔産 と更なる推進
業・⾷品産業等の重点分野における規制制度整備の着実な推進。
（「ロボット新戦略」2015年2⽉10⽇）
ハードとソフトの新たな融合によって新たな製品・サービスを創出できる⼈材の育成
c ○ ⼤学等⾼等教育機関での⾼度デザイン教育の促進
モデルとなる教育カリキュラムや新たな⾼等教育機関等創設の検討○ データサイエンティストのスキル標準の普及・拡⼤76

①-(ⅱ) ⽇本の⽴ち位置 消費者ニーズの把握(⼩売り)・流通
消費・流通の現状
 消費嗜好が多様化する中、企業にとって、より深く消費者を理解することが必須であり、そのためには、
消費者データの収集・解析・共有（消費インテリジェンスの蓄積・利活⽤）が重要。
 また、個社の取組では解決できないサプライチェーン全体の社会課題(⼈⼿不⾜、⾷品ロス等)が存在しており、製造、物流、卸、⼩売といったサプライチェーンを構成する関係者が協働するための情報基盤が必要。
 消費者との接点を有する⼩売業は、POS等を通じて購買データを収集しているが、それらの情報は粗いことや、個社毎に分断されているなどの課題があり、また、サプライチェーンの上流企業（メーカ、卸等）は消費者との直接的な接点を有する機会に乏しく、消費者理解を踏まえた商品開発につなげることが困難。
⽇本の⽴ち位置・アプローチ
 メーカ、物流、卸、⼩売の個社単位での効率化は部分的に進んでいるが、サプライチェーンの各層で協働するための取組は限られている。結果、⾷品ロス、返品、⼆次流通等、サプライチェーン各層での情報共有や連携の希薄さが⼀因となって様々な社会問題が⽣み出されている。
 スマートに「⼿に⼊れる」ことができる社会に向けて進むべき⽅向は、①正確な消費者理解による製品・
サービス開発と需要予測、②商品に内在する「価値」の発信、③「ニーズ」と「価値」がマッチングする場へ効率的に商品を提供できるサプライチェーンの構築の３点。
 ⽇本には様々な消費者データを取得できる可能性があり、こうしたリアルデータを利活⽤することでこれらの社会課題の解決につなげることができる。⽇本で先んじて課題解決を⾏うことで、世界の課題解決にもつながる可能性。
77

①-(ⅱ) 消費インテリジェンス（消費者ニーズの理解）-３つの消費⾏動タイプとその関係性 消費⾏動には、「⾃律的消費」、「他律的消費」、「偶発的消費」の３つの特徴がある。

・⾃律的消費・・・⾃らのこだわりを追及し、消費を⾃らコントロールする消費⾏動のタイプ
・他律的消費・・・ ⾃分の求めている最適な商品やサービスについて、他者がIT等を通じて発⾒して提案して欲しいとする消費⾏動のタイプ
・偶発的消費・・・ 「ワクワク・ドキドキ感を味わいたい」という欲求を追及し、偶然おもしろいと感じるものを発⾒することを望む消費⾏動のタイプ

 これら３つの消費⾏動のタイプはいち個⼈の中に共存するものであり、相互に連関している。
（消費に関する価値観の多様化）

⾃律的消費

偶発的消費

• ⾃分のこだわりを追求したい• ⾃分の消費は⾃分でコントロールしたい・⾃らオーダーメイド、カスタマイズ・メイカーズ、クラウドファンディング・C to C
・多様な働き⽅・余剰時間 → ⼈間回帰

ワクワク
ドキドキ感
を味わいたい⾃分に合ったものが欲しい• 多くの選択肢の中から偶然の発⾒に価値を感じる

・セレンディピティ
・旅先で出会ったものに価
値を感じる

⾃由な時間が欲しい起こりうる市場の変化
・BD・AI、ロボット等の技術的進展
・決済⼿段の多様化（キャッシュレス
等）
技術変化
・消費者レイティング・ダイナミックプライシング・SNSコミュニティの更なる拡⼤

・電⼦レシート普及・クレジットAPI連携
・データ売買市場の構築

等

他律的消費
消費者と企業の関係性を描く際の前提とする• ⾃分の求めていることを（BD・AI等を通じて）発⾒して欲しい• 最適解を効率的に得たい・個⼈向けレコメンドの発達
・BD・AI、ロボットへのアウトソース※ ３つの消費タイプは１個⼈の中に共存するものであり、これら３つの消費タイプは相互に連関している。これらのうち、消費者がどの部分に重きを置いて消費⾏動をとるか、また、それを踏まえて企業がどのような戦略をとるか（逆に消費者を誘導するか）、それらによってどのような消費経済社会となるか（⽬指すか）等の視点が必要となる。

出所：経済産業省「消費者理解に基づく消費経済市場の活性化」研究会（消費インテリジェンス研究会）報告書

78

①-(ⅱ) 消費者・企業・政府の関係性ー消費インテリジェンスの蓄積・利活⽤ー ３つの消費⾏動タイプは、個⼈の中で共存しており、消費者は⼀つにとどまらず常にそれぞれのタイプ間を⾏き来している。このような動態的変化を捉えて、消費者の消費⾏動を的確に把握するためには、あるタイプから別のタイプに移る”変化の兆し”を察知する必要がある。
 この“変化の兆し” を⾒極め、消費⾏動タイプ間での動きを消費インテリジェンスの蓄積・利活⽤により⼀早く掴むことが、消費者理解の重要なポイントになる。こうした消費者理解を進めた企業が市場の中で優位に⽴つこととなる。

79

①-(ⅱ) ⽇本の強み・弱み 消費者ニーズの把握(⼩売り)・流通
強み

ロジスティクス、商品管理、国内の消費者の要望にきめ細やかに応じることができる店舗マネジメントを実現できるリアル店舗

弱み

過剰⽣産、過剰店舗、過剰サービスといった構造的な課題があり、企業の利益率も低い。また、⾔語の壁や海外マーケティング不⾜のため、リアル店舗・ECを含めて海外展開は途上

１㎢当たりコンビニ出店数（2016年）

国内EC売上額上位10社の売上規模⽐較（2015年）

世界の⼩売売上額ランキング（2014年）（※直販による売上額ベース）
500,000
ニッセンホール

イトーヨーカ堂

ジャパネットた

450,000

ディングス

3%

かた

150,000

3%

楽天
4%

5%

64%

株式会社セブン&アイ・ホールディングス

4%

イオン株式会社

ジャパン

Walgreen Co.(米)千趣会

The Home Depot Inc.(米)シール

Metro Ag(独)アマゾン

Aldi Einkauf GmbH & Co. oHG(独)ディノス・セ0

Carrefour S.A(仏)4%Tesco PLC(英)ＤＥＬＬ

Schwarz Unternehmenstreuhand KG(独)50,000
The Kroger Co.(米)4%61,436
53,839

Costco Wholesale Corporation(米)上新電機

100,000

Wal‐Mart Stores Inc.(米)

4%

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

16

19

（100万＄）

ヨドバシカメラ5%

出所：各社ホームページ、国⼟地理院 「平成27年全国都道府
県市区町村別⾯積調」、農林⽔産省「平成24年都道府県別森
林率・⼈⼯林率」。2016年3⽉時点の都道府県別コンビニ店舗
数（セブンイレブン、ファミリーマート、ローソン、ミニストップ、デイリー
ヤマザキ）を森林⾯積を除いた国⼟⾯積で除したもの。

参考：楽天やヤフーはモール型のＥＣサイトを運営しているため、売上額の規模は⼩さい。他⽅、EC流通総額という視点では、楽天は2.7兆円、ヤフーは1.6兆円となり、アマゾンジャパンの売上額
9300億円を上回る（ただし、アマゾンジャパンの流通総額は公開されていないため⽐較は不可能。）。
出所：インプレス（⼀部推計有り）

ランキング

出所：Deloitte"Global Powers of Retailing 2016"80

①-(ⅱ) ロードマップの考え⽅ 消費者ニーズの把握(⼩売り)・流通
 サプライチェーンに内在する社会問題の解決には、ミセ・モノ・ヒトのスマート化を通じて、リアル
店舗・ECを含めた多様な接点がデータでつながることが必要であり、 「スマートストアの実現」と「個⼈の主体的選択を通じたデータ提供を⽀える仕組みの構築」が求められる。
 ⽬標逆算ロードマップでは、AI・データ等を巡るグローバルな動きに⼗分留意しつつ、a.

スマートストアの実現および個⼈の主体的選択を通じたデータ提供を⽀える仕組みの構築のための実証およびデータフォーマットの統⼀等b.

上記データ利活⽤、仕組みを構築する制度・ルール整備を同時に進める。

81

①-(ⅱ) ⽬標逆算ロードマップ 消費者ニーズの把握(⼩売り)・流通
時期
⽬標

短期（〜2018年）

中期（〜2020年）

スマートストアの実現
個⼈の主体的選択を通じたデータ提供を⽀える仕組みの構築
サプライチェーン内におけるリアルデータの共有及び利活⽤○ コンビニ事業者と共同で「コンビニ電⼦タグ1000億枚宣⾔」を策定○ 個品管理の実現に向けた電⼦タグ等の活⽤の実証実験○ ⾷品ロス削減に向けた気象データを⽤いた需要予測AIの開発○ 業種を超えた協業（製造・物流・卸・⼩売）の検討（サプライチェーンでの
単品管理）
a

取
組

⻑期（2020年〜）
製造・配送・販売をつなげるリアルデー
タプラットフォームの構築促進

個⼈が基点となって購買履歴データを管理する仕組みの検討○ デジタルレシート普及に向けたデータフォーマットの統⼀○ 個⼈が基点となって購買履歴データを管理する仕組みの標準化に向けた実
証実験の実施消費者の⾏動データ取得・利活⽤に関す 消費者の⾏動データ取得・利活⽤に関する制度・ルー
る制度・ルール整備
ルの更なる整備b○ 「カメラ画像利活⽤ガイドブック」の作成

82

（参考）スマートストアの実現 スマートストアは、消費者の「ニーズ」と商品の「価値」との最適なマッチングを実現する店舗。
 リアル店舗・ECを問わず、消費者との多様な接点を通じた買物データ等の蓄積・分析が基盤。
 ⽣産性向上と価値に⾒合った価格の実現により、Win-Winの状況を成⽴させる。
●消費データベース

・いつ、どんな⼈が、どこで、何を、どのように買ったかという消費データを蓄積。匿名化された消費データから消費マインド、トレンドなどを分析・予測し、ニーズやウォンツを踏まえた商品を開発し、無駄なく供給する基盤となる。

●消費者データ等を⽤いた需
要予測●マーケティングカメラ

バーコードを読み込むと多⾔語で商品コンテキストを提供

・消費者データや気象情報等をベースに需要予測AIを開発。

店舗で注⽂して⾃宅へ配送、ＥＣで注⽂して店舗で受け取りも可能

・需要予測を製配販で共有し、最
適発注・最適⽣産・適正価格販売を実現し、返品・⾷品ロスの削減を実現。

RFIDを⽤いた
無⼈レジで⾼速決済●電⼦レシート●RFIDを⽤いたソースタ
ギング

・商品1単位ごとに電⼦タグを貼り付けることで、検品、陳列
状況・消費期限の把握、決済、在庫管理等を省⼈化・効率化する。
・製配販でモノの動きを⾃動的に共有し、流通を⾼度化。
・商品に埋め込まれたコンテキス
ト・価値を消費者に供給

RFIDを利⽤したスマートシェルフで、陳列された商品の状態・動きを⾃動的に把握※ソースタギング：⽣産段階で電⼦タグの商品への貼付けること。

RFIDで
万引防⽌

・来店者の数、性別、年代、導線等を把握し、⾏動データを分析。
・マーケティングカメラが社会的に受容され、その便益を各々が実感。

指紋・静脈認証でクレジット決済

RFIDリーダーで納品時の検品を⾼速化

・スマホを通じて本⼈が購買履歴を管理。
・お気に⼊りの店舗
へ⾃⾝の購買履歴を提供し、店舗を
⾃分の好みに近づける。

83

（参考）個⼈の主体的選択を通じたデータ提供を⽀える仕組みの構築
 消費者は、様々な店舗での買物の記録（購買履歴）を、デジタルレシートを通じて⾃⾝で管理する。
 お気に⼊りの店舗へ⾃⾝の購買履歴を提供すると、その店舗が⾃分の好みに合ったものに近づく(かかりつけ店舗)。
 その他、購買履歴データ提供の対価として様々なサービスが創造され、新たなビジネスが多数⽣まれる。
＜購買履歴管理のスキーム例＞
デジタルレシート
対応POS導⼊店舗

デジタルレシート
運⽤事業者

購⼊した商品、値段、⽇時、
店舗名データを含む電⼦レシー
トを発⾏

本⼈の許可の下で電⼦レシートデータを管理＜デジタルレシートデータの提供依頼者例＞【事業者A】

デジタルレシート
データセンター【リアル店舗】

電⼦
レシート

スマート
フォンで管理データ
提供依頼購⼊された商品で調理可能なおいしいレシピを
紹介

合意の場合
データ提供

PPMを通じてデータ提供の可否を決定

・データ提供の条件を分かりやすく表⽰
・提供するデータの粒度（匿名化の程度等）を選択可能・データ提供のポリシーを作成でき、デー
タ管理を容易にする【ECサイト】【個⼈】※PPM（Privacy Policy Manager）：⾃⾝で設定したポリシーに従い、パーソナルデータを本⼈が管理する仕組み【事業者B】
購買履歴に基づきアン
ケートを実施。店舗で利⽤可能なポイントをプ
レゼント

PPM提供事業者
PPMアプリケーションを
提供

PPM※
84

①-(ⅲ) ⽇本の⽴ち位置 製造分野
製造分野における現状
 データの利活⽤・分析ツール（製品開発〜製造現場〜経営管理をつなぐソフトウェア）は欧州が先⾏。
 データ連携(機器間、企業内、企業間)は、⽇⽶欧いずれも実証段階で横⼀線。
⽇本の⽴ち位置とアプローチ ⽇本は、製造現場における個々の機器や最終製品の世界的に⾼いシェアを背景に、潜在的に豊富なリアルデータを取得し、利活⽤を進めて⾏く素地があり、グローバルなバリューチェーン構築
競争で勝ち抜くために、この強みを最⼤限活かしていく必要。
 特に、現状、⽇本の⼤企業においても、機器間、企業内のデータ連携は着⼿済みである⼀⽅、企業間の連携には⾄っていない点、また中⼩企業においては、機器間、企業内すらデータ連携には⾄っていない点を今後いかに克服できるかが焦点。

85

①-(ⅲ) ⽇本の強み・弱み
項⽬
データ取得のチャネル

製品（製品・機器等）

製造分野

要素

強み・弱み

産業⽤ロボット
⾃動⾞○

⽇系シェア56.5% 欧州系25.2%○

欧州系31.3% ⽇系シェア23.9% 、⽶国系17.4%○

中国系32.9%、欧州系 29.3%、⽇系シェア20.6%

⼯作機械⽤制御盤
CNC○

⽇系シェア60.1%、欧州系34.5%

機器制御装置PLC○

三菱電機18% (世界1位)

製造実⾏システムMES△

富⼠通、NEC、IBM、SAP、Siemens○

⽇系シェア45.5%、⽶国系28.3%、韓国系16.9%

×

SAP26%、ORACLE 17%、Microsoft 11%×

Siemens(Team Center)、Dassault,、PTC

ー

⽇IVI 約200企業参加、スマート⼯場実証事業(14か所実施中) 独I4.0 260企業(オンラインマップに登録 33のイノベーショ
ンプロジェクト、⽶IIC 約230社(2016年4⽉時点)

⼯作機械
機器

(Computerized
Numerically Controlled)(Programmable Logic Controller)(Manufacturing Execution System)

CMOSイメージセンサ

データの利活⽤・ 全体管理 基幹システムERP
分析ツール
システム （Enterprise Resources Planning)

データ連携(コンソーシアム)(機器間、企業内、企
業間)

製品開発
システム

競争の状況

86

①-(ⅲ) ⽬標逆算ロードマップの考え⽅ 製造分野
⽬標逆算ロードマップでは、 AI・データ等を巡るグローバルな動きに⼗分留意しつつ、a.

先進的なスマートサプライチェーンを構築し、⾮競争領域であるサプライチェーン間のモノの移動（受発注等）データを共有（リアルデータのプラットフォームの構築）することで全体システムの最適化、競争⼒強化b.

取得したデータを如何に有効活⽤するかという観点から、データ利活⽤を促進する制度・ルールの整備

c.

それらの取組みに関して、国際連携、国際標準化を同時に進める。

87

①-(ⅲ) ⽬標逆算ロードマップ 製造分野
時期

短期（〜2018年）

中期（〜2020年）

⻑期（2020年〜）ʻ20年⽬処 ⼯場や企業の枠を超 ʼ30年⽬処 ⼯場内外、企業系列
えて共有・活⽤する先進システムを、 内外をデータ連携により最適化されたサプライチェーンの構築
全国50箇所で創出。ドイツとも協
⼒し、国際標準化。
国際連携による共同実証の実施○ ⺠間におけるスマートサプライ
チェーンの拡⼤○ 全国50箇所で、データ連携の先進事例を創出し、リアルデータプラットフォームを構築
データプロファイル作成/契約ガイドライン検証○ 本年度中に統⼀的なデータ記述フォーマット（データプロファイル）を策定し、2020a
年までに国際標準提案につなげる。
中⼩企業等の現場におけるデータ利活⽤能⼒の底上げ○ IT・ロボット導⼊に関する専⾨家の⽀援を本年度末までに１万社以上に対して⾏う○ 製造現場の改善指導やIoT・ロボットの活⽤・導⼊を⽀援する「スマートものづくり応援隊」に相談できる拠点の整備に向けた取組を促し、今後２年以内で全国40カ所
程度の設置
取データ連携・利活⽤推進ルール
組○ 複数事業者で連携した省エネを適切に評価できる「連携省エネ」を新たな省エネの⼿法として位置付けるべく、必要な制度の⾒直しを本年度中に検討
b ○ ⾼圧ガス保安法上の「スーパー認定事業所制度」等の産業保安分野での普及、さらに実証等も踏まえ、IoTを駆使した⾼度な保安を促す分野の拡⼤を検討○ 労働安全衛⽣法に基づく防爆規制を本年度中に最新の国際標準に整合、その後の改訂にも迅速に対応できる体制を検討
⽬標

我が国の「現場カイゼン」モデル、ハノーバー宣⾔による⽇独連携強化○ スマートサプライチェーンの実現を⽀えるものづく データプロファイルの国際標準化にc
り⼈材のデジタルスキルの習得を促進するため、 向けた国際連携強化
実践的なカリキュラムを本年度中に策定

88

（参考）サプライチェーンのデータ連携の状況
 機器の予知保全・機器間のデータ連携など、各フェーズにわたって各国で実証・プロジェク
トの 動き。⽇本においても⺠間の動向を勘案しつつ、実証事業を展開。
フェーズ・類型

スマート
⼯場実証

機器の予知保全
実証

機器間のデータ連携

Industrial
Value Chain
Initiative（⽇本）

Industrie 4.0（ドイツ）

Industrial
Internet
Consortium（⽶国）

予知保全PF

予知保全テストベッド
等

設備管理PF

機器の知能化
テストベッド「柔軟な⼯場」

企業内のデータ連携（現場と経営）
企業間の
データ連携

実証

共同受発注
（製造シェアリング
等）
在庫・物流

製品・保守

実証

計画実績連携PF
⽣産技術情報PF
現場情報管理PF「⽣産現場の作業者⽀援」

⼯場⾃動化プラット
フォームテストベッド等

企業まるごとPF「顧客主導の⽣産」

企業間連携PF

バリューチェーンワイド
追尾・追跡テストベッドの物流連携
スマート製品開発等「付加価値ベースのサービス」等
89

設計・提案
保守サービスPF

（参考）スマートサプライチェーン（製造分野）に係るリアルデータプラットフォーム
スマート⼯場実証事業（2016年度）の詳細
 世界で多くの企業が、新しい「ユースケース」の確⽴を⽬指して、試⾏錯誤を続けている。「スマート⼯場実証事業」により、我が国製造事業者の意欲的な取組みを⽀援。
 ①現場情報を⽤い、中堅、中⼩企業も利⽤可能なデータ活⽤ツールを率先して実証する⼯場等を⽀援。②それぞれ形式の異なる⽣産機械や設備の稼働情報を活⽤し、⽣産や在庫、物流等の最適化を可能とするよう、データ伝達の共通フォーマットを作成。
 これらの実証事業を広げ、データ提供・利活⽤のメリットを明確化することで、リアルデータプ
ラットフォーム構築に繋げていく。
予知保全
（3件）
共同受発注
（４件）
⽣産最適化
（４件）
匠の技の
ﾃﾞｰﾀ化(1件)①具体的な課題（ソリューション）設定を通じた実証事業（例）５つのメーカのプラスチック射出成形機のデータを統合管理し、予知保全や製品のト
レーサビリティ確保等を可能とするシステム（ムラテック情報システム）（例）複数社の⼯場が受注履歴や稼働状況、図⾯データを共有し、繁閑平準化や受注機会の増⼤等を可能とするシステム（今野製作所）（例）製造現場で働く⼈の習熟度を勘案して、設備や作業とマッチングし、⽣産効率向上やリードタイム短縮を可能とするシステム（ジェイテクト）
熟練技能者の勘と経験をAIで形式知化し、作業時間を短縮、稼働率を向上。部品
表と⼯程設計情報をクラウドで⼀元化して災害時にも対応する（エクセディ）②共通基盤の構築
ﾃﾞｰﾀﾌﾟﾛﾌｧｲﾙ標準(1件)
IoTｼｽﾃﾑｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ
業務標準(1件)

PLC、NC装置、ロボット等から得られるデータを企業を超えて共有・活⽤するための意味づけを設計・製造といった「業務」の観点から実施し、汎⽤的な「データプロファイル」を作成。将来的な国際標準化を⽬指す（⽇⽴製作所）
⼯場を管理するITシステムと実際の⽣産ラインとを連動させるシステムインテグレーションを効率的に進めるツールとして、必要な作業を体系化した業務プロセス標準を整備し、シス
テム導⼊コストの削減やシステムインテグレータ参⼊を容易化（ミツイワ）
90

（参考） スマートサプライチェーンに係るリアルデータプラットフォーム
第4次産業⾰命に関する⽇独共同声明（ハノーバー宣⾔）の詳細
 2016年、⽇独経済省の次官級で締結された「IoT・インダストリー4.0協⼒に関する共同声明」を本年、閣僚級へと格上げするもの（経産⼤⾂・総務⼤⾂が署名。官⺠の関係機関を巻き込んで⽇独IoT協⼒を推進） 社会課題の解決に向け、新たな技術の積極的な活⽤、協⼒・協働及び⼈材育成が重要であるとの認識の下、
今年は、さらに以下の協⼒を進める。
新たな協⼒内容（１）IoT・インダストリー4.0に関するサイバーセキュリティ
 サイバーセキュリティ関連の国際標準化に向けた議論を加速。ICT分野のｾｷｭﾘﾃｨ知⾒を共有。
（２）国際標準化
 IoT・インダストリー4.0に関する横断的モデルを2017年1⽉に⽇本からIECに提案。ISO、IEC等において、⽇独でこの分野の標準づくりの議論を先導。
（３）規制改⾰ データ⾃由流通原則（G7）の推進、OECDを活⽤した同原則の効果測定に関する協⼒（４）中⼩企業⽀援
 ⽇独のIoT活⽤に秀でた中⼩企業の相互訪問・知⾒の共有を継続（2⽉に独8社、3⽉に⽇本10社が相⼿国を訪問）。
 ⽇独の中⼩IoT企業連携を両国政府が資⾦⾯で⽀援。ｵﾝﾗｲﾝﾏｯﾌﾟで先進事例の⾒える化・共有・連携促進。
（５）研究開発
 産総研や情報通信研究機構と、独・⼈⼯知能研究所(DFKI)のMoU。NEDOｺﾌｧﾝﾄﾞ等で企業連携⽀援。
（６）プラットフォーム（⺠間推進団体間の協⼒）（７）デジタル⼈材育成 ものづくりを中⼼とした既存従業員のデジタルスキルの習得・スキル転換に向けた政策連携（８）⾃動⾞産業
 ⾃動⾞産業政策に関する協議の実施(他省庁・企業も随時参加)。充電インフラ協⼒に加え、⾃動運転・コネクテッドカー等の議論を開始。
（９）情報通信分野の協⼒共同声明署名者
世耕⼤⾂、⾼市⼤⾂（当⽇は太⽥⼤⾂補佐官が代理出席）

ツィプリス経済エネルギー⼤⾂

91

①-(ⅳ) ⽇本の⽴ち位置

農業

農業における現状
 ⼈⼿不⾜の深刻化、変化し多様化する需要などの課題に対応するには、経験や勘だけに頼るのではなく、データを活⽤した農業に転換するとともに、⼈⼯知能やロボット技術なども活⽤して農業の⽣産性や付加価値の向上、サプライチェーン全体の最適化が必要。
⽇本の⽴ち位置とアプローチ
 農業及びそのサプライチェーンにおいて、様々なデータが活⽤・共有できるようデータ連携基盤の構築を推進するとともに、⼈⼯知能技術を活⽤した農作業のロボット化、農業機械の⾃動⾛⾏の実現を進める。

92

①-(ⅳ) ⽇本の⽴ち位置（現状認識）と基本戦略
これまでの農業が抱える課題

農業

AIやIoTを活⽤した農業ロボット化・⾃動化された超省⼒農業【農業就業者の減少・⼈⼿不⾜】○ 深刻な⼈⼿不⾜の進⾏

きつい作業を含む多くの作業が未だに⼈⼿に依存。⼈⼿不⾜で⽣産維持が難しい地域も○農機の⾃動⾛⾏技術や除草作業のロボット化等により、⼤幅な省⼒化と安全な作業環境を実現○収穫作業など⼈⼿に頼っていた作業の⾃動化、夜間作業による24時間化を実現

複雑な作業のロボット化や⾃動化が可能に誰もが取り組みやすい農業に○ 経験や勘に頼る農業経験や勘に基づく作業が多く、新規就農者による習得には多⼤な時間が必要○○病です。
○○してください。

○画像解析を使って病害⾍の病兆等を早期に発⾒し、適切な対処⽅法を提
⽰

AIによる
形式知化

新規
就農者

○篤農家の持つ様々な技術・判断を記録・データ化し、そのノウハウを新規就農者等が利⽤できる仕組を実現

⽣産現場の暗黙知の⾒える化が可能に
出所：スマート農業の実現に向けた検討会（農林⽔産省）資料をもとに作成

93

①-(ⅳ) ⽇本の⽴ち位置（現状認識）と基本戦略
これまでの農業が抱える課題【収益性の確保】○ 伸び悩む⽣産性

農業

AIやIoTを活⽤した農業
データを駆使した戦略的な⽣産
ほ場のリアルデータ

気象データ等のビッグデータAI

AI

ほ場の差異に関わらず画⼀的な管理をしており、収量等の⽣産性の伸びは頭打ちに・２週間後に○○病蔓延の可能性。△△剤の事前散布を推奨。

・ほ場Aは施肥量３％増量
・ほ場Bは施肥の必要なし
etc.

【未知のリスクの顕在化】○ 温暖化等の様々な新たなリスク発⽣
異常気象や新たな病害⾍の発⽣などこれまで経験のないリスクに直⾯○センサー等から得られたビッグデータを解析し、ほ場毎に最適な栽培管理
⽅法を提⽰○気象データ等の様々なビッグデータか
らリスクを予測し、事前の対策を実現

ビッグデータが予測や⽣産性向上を可能に⽣産・流通・販売の連携・効率化
⾷品製造業【⽣産・流通・消費の連携・効率化】○ 変化し多様化する需要⽣産するだけのプロダクトアウト型の農業では、変化し多様化する需要への対応に限界○ ⾮効率さが残る⽣産・流通

⽣産・流通等の各主体間の連携が不⾜

⽣産者

⼩売店

卸売業
様々なデータを取り扱う
プラットフォーム
外⾷産業

消費者○市場動向や実需者、消費者等のニーズをタイムリーに把握し、ニーズに対応した農産物⽣産を実現○品⽬・産業を越えてトラックなどの運⾏状
況をシェアして、⾼騰する輸送コストを低減

あらゆる情報がつながり新たな価値を⽣み出す
出所：スマート農業の実現に向けた検討会（農林⽔産省）資料をもとに作成

94

①-(ⅳ) ⽬標逆算ロードマップの考え⽅

農業

⽬標逆算ロードマップでは、AI・データ等を巡るグローバルな動きに⼗分留意しつつ、
a. 様々なデータが活⽤できるデータ連携基盤を構築し、データを駆使した戦略的な⽣産の全⾯展開
b. 遠隔監視による⾃動⾛⾏農機による無⼈⾛⾏の実現のほか、収穫ロボット等の実⽤化により短期間に多くの⼈⼿を要する作業をゼロに
c. 上記を促進するために必要なルール・制度整備を同時に進める。

95

①-(ⅳ) ⽬標逆算ロードマップ 農業
時期 短期（〜2018年）
中期（〜2020年）
⻑期（2020年〜）
⽬標 ○ 様々なデータが活⽤できるデータ連携基盤の構築（2017年中にプロト ○ データを駆使した戦略的な⽣産の全⾯展開
タイプの⽴ち上げ、2019年⽬処にサービスの本格提供開始）○ 遠隔監視による⾃動⾛⾏農機による無⼈⾛⾏の実現、収穫ロボットの実 ○ ロボット化で短期間に多くの⼈⼿を要する作⽤化（2018年までの有⼈監視下での無⼈システムの市販化、2020年
業をゼロにまでの遠隔監視による無⼈⾃動⾛⾏システムの実現）
農業におけるリアルデータの共有及び利活⽤
農業データ連携基盤を介○ 様々なデータが活⽤できる農業データ連携基盤の構築
した⽣産・流通・消費の連a○ 地図、⼟壌、気象などの公的機関等の保有するデータのデータ連携基盤 携体制の構築
を通じたオープン化、提供
ロボット化・⾃動化された
⾃動⾛⾏技術や収穫ロボット等の実現○ 準天頂衛星を活⽤して、全国どこでも低コストに農業機械の運転アシストや 超省⼒農業の実現
⾃動⾛⾏が可能な状況の実現○ 遠隔監視による無⼈⾛⾏の実現に向け、画像認識等により障害物や⼈取間等を検出して⾃動的に回避または停⽌するなどの安全性確保技術のb
組
確⽴○ ディープラーニング等の⼈⼯知能技術を活⽤したトマトや果実の収穫などの複雑な作業のロボット化○ 画像解析による病害⾍の病兆判断など、様々な⼈⼯知能などを活⽤した
現場の課題解決につながる技術の開発、実⽤化
農業現場におけるルール整備○ データ活⽤やビッグデータ形成を推進するための標準化ガイドラインの充実・c
実践96○ ⾃動⾛⾏の実現に向けた安全性確保ガイドライン等の安全のルール作り

（参考）農業データ連携基盤のイメージ（データを駆使した農業の展開）
 農業の担い⼿がデータを駆使して⽣産性の向上や経営の改善に挑戦できる環境を⽣み出すため、データ連携機能やデータ提供機能を有する「農業データ連携基盤」を構築。
 併せて、ほ場の地図情報、市況データ、⼟壌データなど公的機関等の保有する情報の提供・オープン化を進める。
農業データ連携基盤の効果（⼀例）農業データ連携基盤の機能✓ データ連携機能
ベンダーやメーカの壁を超えて、様々な農業ICT、農機やセンサー等のデータ連携が可能に【 様々なデータを整備・提供 】【 データを蓄積・解析し収量・品質を改善】【オープンデータの活⽤の効果】✓農業データ連携基盤上に様々なデータを整備し、使いやすい形で提供(有償含む)✓各ベンダーはデータを利⽤して農家が求める様々なサービスを展開✓農家は様々なデータに基づく、 戦略的な経営判断が可能に（例）✓システムやデータが連携することによって総合的な・データ連携基盤上に様々なオープンデータを解析が可能になり、収量や品質の低いほ場の要整備し、使いやすい形で提供
因を特定
・農家は様々なデータを⼊⼿可能になり、より✓要因にあった対策（施肥量の調整など）を講じ
戦略的な経営判断が可能にることで収量や品質を向上させることが可能に
・各ベンダーはデータを利⽤して様々なサービス✓毎年毎年データが蓄積されていき、さらに⾼度なを展開
⽣産管理が可能に✓ データ共有機能
⼀定のルールの下でのデータの共有が可能になり、データの⽐較や、⽣産性の向上に繋がるサービスの提供が可能に✓ データ提供機能
⼟壌、気象、市況など様々な公的データや⺠間企業の様々な有償
データ等の蓄積が図られ、農家に役⽴つ情報の提供（有償提供を含む）が可能に（出典）スマート農業の実現に向けた研究会（農林⽔産省）資料をもとに作成

97

Ⅳ.戦略分野
2. 「⽣み出す、⼿に⼊れる」(2)⽬標逆算ロードマップ②製造・⽣産現場における⾼度化・効率化(ⅰ)スマートバイオ(ⅱ)スマートマテリアル98

②製造・⽣産現場における⾼度化・効率化の⽅向性
 製造・⽣産現場において得られるリアルデータを活かし、AI等活⽤可能な⾰新技術によって、製造・⽣産現場を⾼度化・効率化することでサプライチェーン全体の⽣産性向上に寄与。
 バリューチェーンのスマイルカーブ化が進展し、下流に加え、上中流で付加価値を得続けるためには、上流で不可⽋な部素材等を押さえる（スマートバイオ、スマートマテリアル
等） 、中流で製造・⽣産現場をより⾼度化（AI次世代ロボット(例 産業機械、物流
ロボット、収穫ロボット)等）する必要。
付加価値

共通基盤かつ代替困難な部素材、ソフトウェア等の提供（製品プラットフォームの構築）
部素材

製造・制作

顧客接点の獲得による⾼付加価値サービスの提供（サービスプラットフォームの構築）
サービス

バリュー
チェーン

99

②-(ⅰ) ⽇本の⽴ち位置 スマートバイオ現状 欧⽶は、先⾏する医療・ヘルスケア分野を中⼼に、ヒトゲノム・データを蓄積。
 ⽶国において確⽴された⾰新的な編集技術を活⽤し、バイオものづくり分野（素材、エネルギー、農⽔畜産品等）への応⽤においても競争優位の確⽴を狙う。

⽇本の⽴ち位置 ゲノム配列分析:分析装置のコモディティ化により、データ収集環境は横⼀線。
 機能解析:AI技術を⽤いた解析競争に突⼊。今後、⽇⽶欧の競争が本格化。
 編集技術:⽶国が⾰新的なゲノム編集技術を確⽴（CRISPR-Cas9システム）。当該技術の産業利⽤に際しては⾼額の利⽤料が求められるため、競争上の枷に。
 ⽣産技術:⽇本は伝統的に、産業化にあたって不可⽋となる発酵技術や⽣産管理技術に強み
 ⽇本には、伝統的に微⽣物や植物等に関するゲノム解析・機能解析の基盤が存在。これらのデータを集約させ、ディープラーニング等を⽤いて機能解析を⼀気に加速。⽇本が強みを有する⽣産技術をテコにバイオものづくり分野（素材、エネルギー、農⽔畜産品等）の産業化を進める。
 バイオの戦略分野としては、⽇本の伝統的な強みである微⽣物による発酵技術等の⽣産技術を活かせる、バイオものづくり分野は有望。
※⽇本は、伝統的に発酵技術の産業化利⽤に⻑けており（発酵⾷品の多さなど）、現に⾼付加価値アミノ酸⽣産
では世界トップシェア（5割超）。

100

②-(ⅰ) ⽇本の強み・弱み

スマートバイオ

項⽬
要素
ゲノム情報 データベース
分析技術

DNAシーケンサ

機能情報 データベース
分析技術

⽣化学分析装置
蛋⽩質解析装置

データによる機能解 ⼈⼯知能を活⽤した解析技術
析・予測
編集技術 CRISPR-Cas9
⽣産技術 発酵・培養技術

強み・弱み
ー
×

競争の状況
主要モデル⽣物のゲノム配列情報はオープン化（⼀部の微⽣物や植物ゲノムについては⽇本からデータ公開）
⽶LifeTechnonogies 50.8%, ⽶Illumina 30.5%※分析装置はコモディティ化が進展△

⽇⽶で微⽣物情報等について⼀部データベース化（⽶：DOE研究機関、⽇：製品評価技術基盤機構(NITE)等）△

⽇系58.4%、⽶国系15.3%、欧州系14.7%
⽶国系91.3%、欧州系8.7%ー

⼈⼯知能等を活⽤した解析勝負が始まったところ、横⼀線×（△）○

最新技術は⽶国が保有、⾼額なライセンス料の懸念※⼀⽅、⽇本国内にもシーズ技術が存在
⾼付加価値アミノ酸⽣産で世界トップシェア（5割以上）

101②-(ⅰ) ⽬標逆算ロードマップの考え⽅

スマートバイオ

⽬標逆算ロードマップでは、AI・データ等を巡るグローバルな動きに⼗分留意しつつ、
a. 我が国のバイオ産業の新たな市場形成を⽬指した戦略を策定
b. 我が国の保有する微⽣物・⽣物情報の集約化（バイオのリアルデータプラットフォーム）
c. 世界に先駆けて産業化を推進するための新たな制度・ルールの構築を同時に進める。

102

②-(ⅰ) ⽬標逆算ロードマップ
時期
⽬標

短期（〜2018年）

スマートバイオ

中期（〜2020年）
⾰新的なバイオ素材を創出するためのバイオ・インフォマティ
クス技術・基盤の確⽴

バイオ戦略策定、実⾏○ 2017年度中に政府全体の「バイオ戦略（仮称）」を策定し、炭素循環型社会実現に向けた施策の検討、策定した施策の着実な実⾏a⻑期（2020年〜）
⾰新的バイオ素材等による炭素循環型社会の構築
健康増進・未病社会の実現(施策例) バイオ製品の環境配慮性能等を通じた新たな市場の創出
 バイオインデックス（仮称）の創設等を通じた研究開発資⾦等の供給円滑化

取組○ 新たに構築するリアルデータプラット
バイオのリアルデータプラットフォームの構築○ 2018年度中に公的機関が保有する⽣物資源データをフォームとの連携による、⼀層の研究集約しAI等により解析するためのリアルデータプラット
開発・産業化の推進。
フォームを構築し、産官学で利⽤可能とする○ ⼀層の産業化・社会実装を進めるb
ため、スケールアップのための実証設
備の共有など、橋渡し機能の強化を検討。
遺伝⼦組換え⽣物の産業利⽤の円滑化
c ○ ゲノム編集技術の産業利⽤にあたり、使⽤する⽣物単位から施設単位での包括申請の可能化

103

（参考）AI解析技術等の開発
 機能性物質の⾼効率な⽣産技術基盤の確⽴に向け、⽣物情報のAI解析などに基づく合理的な⽣物機能設計（コンピュータ上でのゲノム・代謝機能設計）を開発。
 細胞機能を改変するための⾼効率なゲノム編集技術（ゲノム情報を修正する技術）、細胞に新たな機能を付加するための⼤規模なDNA合成技術（ゲノム情報を書き加えるための技術）を開発。
⇒⽣物データプラットフォームとAI解析、ゲノム設計技術、ゲノム編集技術を融合、⾼機能品の⽣産技術を集積したプラットフォームを整備することで、国内企業の競争⼒を確保。
スマートバイオ（スマートセル）プロジェクト（NEDOプロジェクト）

AI解析技術等基盤技術開発

⽣物データプラットフォーム整備

AI解析・デザイン技術開発

細胞機能改変技術開発

⽣物情報の集積企業等が有する多様な産業⽣物株
からのゲノム情報等⼤規模データの取得、蓄積

⽣物情報に基づく合理的な⽣物機
能設計技術
コンピュータ上でのゲノム・代謝機能設計による⾼⽣産スマートセルデザイン

国産ゲノム編集技術
特定のゲノム情報を選択的に改変（編集）する技術開発

⽣物情報

⽣産株

⾼機能材料原料
機能性ポリマーなど
⾼機能材料原料

PPR
moti
f

ATGCCTGAGCATGCCTGAG
CTAGCATAGATGCCTGAGCTAGCACAATGCCTGAGCT
A
データベース
GCA・・・・・・

⻑鎖DNA合成技術
細胞に新たな機能を付加するための⻑鎖DNA合成技術開発

⽣産を実現するスマートセル統合プラットフォームの整備
植物⽣産

微⽣物⽣産

開発基盤技術と植物⼯場を利⽤した⽣産技術の確⽴

開発基盤技術を融合した
トータルシステムの構築

104

②-(ⅱ) ⽇本の⽴ち位置

スマートマテリアル等の開発

スマートマテリアル等の開発の現状
 第4次産業⾰命による経済社会の変⾰に向け、⾃動⾞等の素材のユーザー産業が⼤きく変化し、要求⽔準が⾼度化するとともに、納期も短期化。社会課題解決に資するこれらの要求への対応や消費者ニーズを先取りした主体的な提案を⾏うため、スマートマテリアル等を迅速に開発していく必要がある。
 このため、従来の経験と勘に頼る開発プロセスを刷新し、計算科学やAIを活⽤することにより、スマート
マテリアル等の迅速な開発を実現する必要がある。

⽇本の⽴ち位置 我が国素材産業は、材料設計・⽣産プロセス技術に強みがあり、⾃動⾞やリチウム電池等の⾼機能材料分野で⾼い競争⼒。また、アカデミアの競争⼒も⾼く、素材に関する多くの組成・構造や機能との相関データ等を保有(例：NIMSのMatNaviなど)。
 計算科学(順問題(組成・構造から機能を類推))について、⾮鉄⾦属系材料に使われる第⼀原理計
算シミュレーションソフトは、⽇本でも多数開発されているが、圧倒的なシェアをVASP等の海外ソフトで占められている。⼀⽅、有機化学系材料は、多階層構造により材料特性が変化するため、これに対応できる計算ソフトが必要となるが、国産の有⼒な基盤技術がある。他⽅、AI×材料開発は世界的にもまだ萌芽期であり、AI解析に利⽤できるデータの有無が材料開発のスピードを左右する時代になる可能性が⾼い。
 ⽶国では、2012年より国家的な取組みとしてMGI (Material Genome Initiative)が開始され、材料開発に要する期間を1/2に短縮する⽬標を掲げ、 NISTが中⼼となってデータマイニングを視野に⼊れた無機系のデータベースの構築の推進等を図っている。
105

②-(ⅱ) ⽇本のアプローチ

スマートマテリアル等の開発

⽇本のアプローチ
 保有するデータに加え、実サンプルを試作・評価した結果をフィードバックして⾼度化した計算ソフトを活⽤し、データを量産化する。これにAIを活⽤し、マテリアルズ・インフォマティクス⼿法（逆問題（機能→組成・構造））により、スマートマテリアル等の開発期間の劇的な短縮を⽬指す。
 また、新たなプロセスの実現までの間も、新陳代謝を加速させつつ、⾼い競争⼒を拡⼤していくことが必要。素材等の研究開発型ベンチャーの技術の早期実⽤化を⽀援するため、まずは必要な⽣産設備を備えた企業とのマッチングを来年度中に実施する。

106

②-(ⅱ) ⽇本の強み・弱み
項⽬
要素
先端素材
機能性材料
（スマートマテリアル等）
応答材料
材料データベー
ス

強み・弱み
競争の状況
• 液晶ディスプレイ材料偏光板保護フィルム世界シェア8割、カラーレジスト7割、リ◎チウムイオン電池材料セパレータ5割、炭素繊維6割、ハイテン8割等• クロミック材料(製品)世界シェア7割、光触媒材料(製品)世界シェア7割◎• ⽇本(MatNavi:実験データ)：約51万件△• ⽶国(Harvard Clean Energy Project:有機分⼦構造など)：約600万件• 欧州(NOMAD:原⼦・分⼦、結晶構造など)：約350万件• 韓国(Materials Bank:⾦属・化学・セラミックなど): 約90万件

計算科学・AI マルチスケールシ
ミュレーション

⽣産プロセス

素材系技術
シーズ

スマートマテリアル等の開発

マテリアルズ・イン
フォマティクス(MI)
精製、抽出、合成、分散、焼結、成形
加⼯、培養など
3Dプリンタ○ー• VASP(⽶)：ナノスケール（第⼀原理計算・⾮鉄⾦属）• OCTA(⽇)：メソスケール（多階層対応・有機化学）• Thermo-calc(スウェーデン)：メソスケール(熱⼒学計算・鉄鋼)• マルチスケールシュミレーション：ナノスケールからメソスケールを統合するマルチスケール化で各国が競争中• 世界的にもまだ萌芽期◎• バッチ処理ではなく連続フロー合成を可能にすることで超⾼速に⽣産可能な技術(触媒など)など△• パーソナル向け以外の装置シェア:3Dシステムズ(⽶)51%、ストラタシス(⽶)43%、その他 6%（⽇本数%）• 世界最⾼⽔準の⾦属３Dプリンタを開発中• 素材・化学分野の主要⼤学top10%の補正論分数の上位10⼤学中5⼤学は⽇本の⼤学(1997-2011)• 論⽂数国別ランキング：化学分野第4位、材料科学分野第4位(20112013)107◎

②-(ⅱ) ⽬標逆算ロードマップの考え⽅

スマートマテリアル等の開発

⽬標逆算ロードマップは、AI・データ等を巡るグローバルな動きに⼗分留意しつつ、
スマートマテリアル等の早期実⽤化のために、
a. 計算科学の⾼度化による素材の組成・構造と機能との相関データの量産化
b. ⼤量のデータからAI等を活⽤したマテリアルズ・インフォマティクス技術開発
c. 新たなプロセスの実現までの間、素材等の研究開発型ベンチャーの技術の早期実⽤化を⽀援するため、必要な⽣産設備を備えた企業とのマッチング
を同時に進める。

108

②-(ⅱ) ⽬標逆算ロードマップ
時期

短期（〜2018年）

スマートマテリアル等の開発
中期（〜2020年）

⻑期（2020年〜）

開発期間を劇的に短縮するための 開発期間の劇的な短縮
計算科学の⾼度化により素材の組成・構⽬標
マテリアルズ・インフォマティクス技術 従来にないスマートマテリアル等の造と機能との相関データの量産化の確⽴
実⽤化
計算科学(シミュレーション)のマルチスケール化による材料の組成・構造から物性を予測する技術開発（順問題）○ 開発したシミュレーションによりAIの学習⽤ビッグデータを量産化○ ⾦属材料の特性-組織-プロセスについてのデータを収集、データマイニングに○ 試作回数・開発期間を従来⽐適した形式でのデータベースの構築の1/20以下○ オープン・クローズ戦略に基づくデータの共有a○ 開発したソフトを国内企業が効
果的に活⽤可能とする環境整【実証】
備○ シミュレーションにて提⽰された実サンプルを試作・評価し、結果を計算科学に○ 計算科学を活⽤することによっ取フィードバックて設計された新規⾼機能合⾦組○ 合⾦設計システムを利⽤した新規合⾦の試作と評価の実⽤化○ 評価結果の合⾦設計システムへのフィードバックとデータの蓄積b○ ⼤量データからAI等を活⽤し、求める機能を発現させるための最適な組成・構造等を抽出する技術開発（マテリアルズ・インフォマティクス）（逆問題）○ 素材等の研究開発型ベンチャーと、技 ○ 左記を踏まえ、今後更なる⽀援 ○ 素材系技術シーズの早期実⽤術の早期実⽤化に必要な⽣産設備をを検討
化
c
備えた企業とのマッチングを実施
109

戦略分野
2. 「⽣み出す、⼿に⼊れる」(3)突破⼝プロジェクト

 以下のような「突破⼝プロジェクト」を⽴ち上げ、拡⼤していくことで、点ではなく⾯として「⽣み出す、⼿に⼊れる」分野の課題を解決するための制度改⾰等を加速すべき。

①ワールドロボットサミット②Center of Excellence拠点整備③情報銀⾏・PDS等のデータ流通市場の構築④サプライチェーンプロジェクト⑤農業データ連携基盤の構築⑥バイオ(⽣物資源)のリアルデータプラットフォーム
110

突破⼝プロジェクト①：ワールドロボットサミット
 ロボットの研究開発及び社会実装を加速させる機会としてのWorld Robot
Summit(WRS)について、2018年にプレ⼤会を、2020年に本⼤会を開催。
⇒世界が注⽬する⾼度なロボット技術を内外から集結させて各課題において限界に挑戦する
ことで、技術開発を加速。また、実際に現場での課題を解決することで⼈々の理解を深め、ロボットの活⽤に関する積極的な議論を誘発し、具体的な利活⽤⽅法が⽣み出される機会とする。
⇒海外機関とも連携をし、WRSタスクやルール策定を通じロボットの国際的な標準評価⼿法の確⽴を⽬指す。
World Robot Summit
World Robot Summit
競技⼤会：World Robot Challenge (WRC)
サービス

ものづくり

ジュニア
製品組⽴

インフラ・
災害対応

家庭や店舗内の作業⽀援
プラント災害予防、
トンネル事故災害対応など

展⽰会：World Robot Expo (WRE)

2018

2020

開催地：
東京ビッグサイト（東7/8ホール）
開催時期：
2018年10/17(⽔)〜10/21(⽇)※Japan Robot Week 2018と
同時開催

開催地：
愛知県国際展⽰場
開催時期：
2020年10⽉上旬の1週間程度※ロボカップアジアパシフィック⼤会、Japan Robot Week 2020と同時開催を予定うち、⼀部のインフラ・災害対応カテゴ
リーの競技
開催地：福島ロボットテストフィールド
開催時期：2020年8⽉中旬の3⽇
間程度

111

突破⼝プロジェクト②：Center of Excellence整備（AI・ロボットのグローバル開発拠点 産総研）
 我が国が強みを有するものづくり技術と⼈⼯知能技術の融合を⽬指し、産総研がグローバル研究拠点を整備する。
2016年度第2次補正予算「⼈⼯知能に関するｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ研究拠点整備事業」195億円⇒データ取得のための、⼯場の⽣産ライン模擬環境を整備し、そこで得られる加⼯技術デー
タ、機械動作データ等をAIに学習させることで、⼯場の稼働における最適化データを検出。
これらのデータを⽤いて⼀連の⾏程を様々なロボットを連携させ稼働させることで、「つながる⼯場」に向けての研究開発等を実施し、⽣産性の向上を⽬指す。

⽣産性の向上
加⼯（曲げ、切削等）
マニピュレーション
ヒューマノイド（組⽴、ピッキング、流通） （⾼度組⽴）

ロボット知能と連携制御

112

突破⼝プロジェクト③：情報銀⾏・PDS等のデータ流通市場の構築
 個⼈からデータを預かり、それらを集約し提供する仕組みである「情報銀⾏」やPDS（パーソナルデータストア）等の新たなデータ流通の枠組みの実現に取り組む企業や、
データ利活⽤企業等との取引を仲介するデータ流通事業者等が登場。
⇒先進的なプロジェクトの創出⽀援やデータの取扱いに関するルール整備等を通じて、データ流通市場の拡⼤や、新たな付加価値の創出を図る。

購買

データ流通
プラットフォームA

⾦融
移動

事業者

ーー
ーー
ーー
ーー

個⼈に関するデータ
健康データ等

データ流通
プラットフォームB
データ取引を仲介

データを集約・管理

…

-----

データ流通事業者

データ取引市場間の連携

情報銀⾏・PDS等

個⼈

データ利活⽤企業

データ項⽬
API
・・・

＜具体的な動向：情報銀⾏＞


⺠間でも、さくらインターネット（IoTプラットフォーム上のセンサーデータ
提供）やNTT等通信事業者、⾦融機関等＜具体的な動向：データ流通事業者＞


ベンチャー企業であるエブリセンスが様々なデータをマッチングするサービスを開始。⽇本データ取引所も実施予定。
さらに、オムロン（センサーデータの取引仲介）やNEC（カメラ画像
データの取引仲介）等の複数企業がサービス提供を検討

113

突破⼝プロジェクト④：スマートサプライチェーンプロジェクト それぞれ形式の異なる⽣産機械や設備の稼働情報を活⽤し、⽣産や在庫、物流等の最適化を可能とするよう、データ伝達の共通フォーマットを作成する。
 現場情報を⽤い、中堅、中⼩企業も利⽤可能なデータ活⽤ツールを開発する取り組みを率先して実証する⼯場を⽀援。
⇒フォーマットを標準化していくことで、現在、企業間のデータ連携の⼀つの障害となっているデータの整 具
体理・加⼯コストを極⼩化⇒先進事例を分析・類型化。既存の補助⾦等と連 的な携し、⾼い成果が⾒込めるものを重点⽀援

共
通
基
盤
の
構
築

課
題
設
定
を
通
じ
た
実
証
事
業

例１ 駿河精機AI

デザインデータ

最適化された加⼯

順序パラメータ

設定データ
機械
ツール
材料

プログラム

匠の知⾒

例２ カブク、シタテル等
顧客（Ｂ２Ｂ）
工場
仕事

シェアリング 注⽂
マッチング
プラットフォーム
（クラウド）••

設備稼働の繁閑格差の解消
400％生産性向上の例も

114
114

突破⼝プロジェクト④：スマートサプライチェーンプロジェクト⼀覧
具体的な課題（ソリューション）設定を通じた実証事業
予知保全
（3件）

(例) ムラテック ５つのメーカのプラスチック射出成形機のデータを統合管理し、情報システム知保全や製品のトレーサビリティ確保等を可能とするシステム

共同受発注
（４件）

(例) 今野製作所

複数社の⼯場が受注履歴や稼働状況、図⾯データを共有し、繁閑格差の平準化や受注機会の増⼤等を可能とするシステム

⽣産最適化
（４件）

(例) ジェイテクト

製造現場で働く⼈の習熟度を勘案して、設備や作業とマッチング
し、⽣産効率向上やリードタイム短縮を可能とするシステム

匠の技のﾃﾞｰﾀ化(1件)

エクセディ

予

熟練技能者の勘と経験をAIで形式知化し、作業時間を短縮、稼働率を向上。部品表と⼯程設計情報をクラウドで⼀元化して災害時にも対応する共通基盤の構築
ﾃﾞｰﾀﾌﾟﾛﾌｧｲﾙ標準
⽇⽴製作所
(1件)

PLC、NC装置、ロボット等から得られるデータを企業を超えて共有・活⽤するための意味づけを設計・製造といった「業務」の観点から実施し、汎⽤的な「データプロファイル」を作成。将来的な国際標準化を⽬指す

IoTｼｽﾃﾑｲﾝﾃｸﾞﾚｰ
ｼｮﾝ業務標準(1件)

⼯場を管理するITシステムと実際の⽣産ラインとを連動させるシステムイ
ンテグレーションを効率的に進めるツールとして、必要な作業を体系化した業務プロセス標準を整備し、システム導⼊コストの削減やシステムイン
テグレータ参⼊を容易化

ミツイワ

115

突破⼝プロジェクト⑤：農業データ連携基盤（データプラットフォーム）の構築
 農業の担い⼿がデータを駆使して⽣産性の向上や経営の改善に挑戦できる環境を⽣み出すため、データ連携機能やデータ提供機能を有する「農業データ連携基盤」を構築。
 2017年中にプロトタイプの稼働開始、2019年４⽉⽬途に本格運⽤開始予定。
データ連携基盤（イメージ）○ 2017年5⽉15⽇、
ICTベンダー、農業機械
メーカ、研究機関、農業者及び農業者団体
等の多様な主体が参画し、取組をスタート。

【参画組織（2017年５⽉15⽇現在）】
井関農機、NEC、NECソリューションイノベータ、NTT、NTT空間情報、NTTドコモ、ハレックス、クボタ、慶應義塾⼤学SFC研究所、全国農業協
同組合連合会、ソフトバンク・テクノロジー、⽇本総合研究所、⽇本農業
法⼈協会、⽇本マイクロソフト、ネクストスケープ、農研機構、農匠ナビ、
パナソニック、⽇⽴ソリューションズ、ビジョンテック、富⼠通、ヤンマー、ライフビジネスウェザー（計23機関）【関係府省】
内閣府、農林⽔産省、内閣官房、総務省
今後、⽣産現場での利活⽤に加え、流通から消費まで連携の取組を拡げ、広く様々な主体の参画を進め、農業や関連産業に役⽴つ
サービスの拡⼤を図る。

116

（参考）データプラットフォームの創設

出所：未来投資会議（第６回） 神成⽒提出資料

117

突破⼝プロジェクト⑥：バイオ（⽣物資源）のリアルデータプラットフォーム
 公的機関が保有する⽣物資源の機能情報（ゲノム配列などマルチオミックス情報）を協調領域としてビッグデータ化⇒特定の機能性物質の⽣産能を強化するための最適なゲノム配列や培養条件などを解析・提供するプラットフォームを整備、産業化に貢献する。
”⽣物データプラットフォーム”

⽣物資源保有者（NITEなど）
 各機関に分散蓄積されている⽣物資源について分析・
機能データ化・AI解析⽤ビッグデータを整備（協調領域）

クローズ情報⽣物データ

公的機関の未公開株の情報

企業保有資源の情報

ゲノム配列
遺伝⼦発現情報 公的機関等の公開株を中⼼とした⽣物機能データベー
⽣物データス
 NEDOプロで開発中のAI解
機能情報
析技術を適⽤可能なデータ（ゲノム配列、⽣成物質情報など）
フォーマットで整備

⽣成物質（たんぱく質、酵素、代謝産物など）

表現型情報（⾼温耐性、培養条件など）

 データベースとAI技術等を活⽤、物質⽣産量増⼤等、狙った機能を発現するための最適
⽣物データ
な遺伝⼦配列の解析・設計を実現
 遺伝⼦配列の設計・合成・機能確認を⾃動化するファウン
解析結果
ドリも確⽴

（例）NITE独⾃収集株 約５万株

分析

ユーザー
（産業界など）・物質収量を増⼤させる遺伝⼦・特定の物質を⽣産
する遺伝⼦

最適設計
⽣産量

オープン情報・企業の⽣物資源を集約するためのインセンティブの付与
・ビッグデータが継続的に増加し続ける仕組み作り

118

Ⅳ. 戦略分野
3. 「健康を維持する・⽣涯活躍する」(1)2030年代の⽬指すべき将来像(2)⽬標逆算ロードマップ(3)突破⼝プロジェクト

119

Ⅳ. 戦略分野
3. 「健康を維持する・⽣涯活躍する」(1)2030年代の⽬指すべき将来像

120

2030年代の⽬指すべき将来像 光の実現
 第4次産業⾰命の新技術（データ・⼈⼯知能・ロボット等）を活かした新たな「システム」を構築することにより、健康・医療・介護の課題に世界に先駆けて挑戦し、解決する。
 これにより、世界の課題解決と⽇本の経済成⻑に繋げる。
※⽬指すべき将来像は、意欲的な取組を促すという位置付けで定めるのが良いのではないか。
数値を提⽰することで、先進的な取組を阻害することのないように留意する必要あり。

健康維持• 健康寿命の延伸(健康寿命を5歳延伸、平均寿命と健康寿命の差を短縮)• ⽣活習慣病※患者の減少 ※糖尿病、⼼疾患、⾼⾎圧、脳⾎管疾患等• 国内の健康寿命延伸を⽀える事業者※の拡⼤(市場規模5.5兆円を2020年に10兆円、2030年には更に拡⼤)※健康機器、予防・健康管理サービス、健康⾷品等

医療• 患者のQOL(納得度、満⾜度等)の最⼤化…QOL測定指標を策定の上で、個⼈の健康・医療データを経年的に把握し、効果的に利活⽤できる基盤の構築（2020年度に本格稼働）
患者⾃らが納得して医療を選択（将来像のイメージ）
がん患者やその家族が、科学的根拠のあるデータを活⽤した先端技術のサポートのもと、抗がん剤等の治療効果や副作⽤について⼗分な情報を得た上で、治療⽅法やケアを選択できるようになる。
患者の満⾜度が⾼い医療の実現(将来像のイメージ）
先制医療:がんの早期発⾒マーカーが開発され、健康診断で、科学的根拠に基づくがんの検査を受けられ、初期段階で治療可能に。
個別化医療:⾼効率医薬品シーズ探索技術が確⽴し、⼀⼈⼀⼈に最もあった⾰新的医薬品を提供可能に。
再⽣医療:再⽣医療による臓器を活⽤して、従来完治が難しかった疾病の根治が可能に。
医療機器:患者の⾝体的負担が⼩さい医療機器(⼿術ロボット等)の導⼊・普及により、⼊院期間の短縮が可能に。
121

2030年代の⽬指すべき将来像 光の実現
医療

時間・場所を問わず、必要な医療が提供される環境の実現(将来像のイメージ）
遠隔診療等によって、時間・場所を問わず⾼度な医療サービスを享受できる• ⽣涯現役社会の実現（2035年時点での推定要介護者数816万⼈を半減、介護離職を限りなくゼロ）
⾼齢者が経済活動・社会活動にゆるやかに参加する機会を創出
予防・⾃⽴⽀援介護の普及
認知症による介護費、医療費、インフォーマルケアコスト(家族等が無償で⾏っているケア)の抑制
介護• 国内の健康寿命延伸を⽀える事業者の拡⼤
⾼齢者の健康維持に繋がる⾝体活動の促進• 医療・介護分野の⼈材の需給ギャップ解消
ICT・介護ロボット・センサー等を活⽤した現場負担軽減
求められる介護サービスを提供するための⼈材の育成・確保 等(介護における2035年時点での推定不⾜⼈員68万⼈を限りなくゼロへ)

1222030年代の⽬指すべき将来像 影の回避
 ⼀⽅で、技術発展に伴い、データ管理・活⽤、社会受容、倫理の各層にて、新たなリス
クが顕在化する可能性。対応策をロードマップに織り込む必要。
データ管理
・活⽤

社会受容

• 技術的には可能であるにもかかわらず、データ利活⽤の前提となる電⼦化、ICT化が進まず、効果的に情報収集や利活⽤ができないリスク。
• 個⼈の健康・医療データ等を集約することで、サイバーセキュリティ対策を怠った
場合の影響が⼤きくなるリスク。
• 健康・医療データを利活⽤するメリットを本⼈が実感できない場合、⾃⼰のデー
タを第三者に提供し利活⽤されることへの嫌悪感や忌避傾向が拡⼤し、社会実装が進まないリスク。特に、不適切な利⽤事例等が発⽣した場合、その傾向が顕著になる可能性。
• 個々⼈の健康リテラシー・関係者の意識が追いつかず、予防や健康管理につながるサービスの普及・活⽤が進まないリスク。
• 医療・介護分野にICT ・ロボット・センサーを導⼊・活⽤することに対する⾼齢者や介護者等の抵抗感が原因で、社会実装が進展しないリスク。

倫理• 倫理的観点を⽋いた研究開発が進められるリスク。
123

（参考）健康・医療・介護を⾼度化する各種データと課題
分
類

項⽬

データの
保有主体

ウェアラブルデバイス、家庭⽤ ⺠間事業者
検査機器等の健康データ (機器・アプリ事業者)(例:歩数、体重、⾎圧等)

雇⽤主

糖値、尿酸値等)

特定健診データ(例:腹囲、⾎中脂質、
肝機能等)

医
療

②電⼦化

③標準化
（項⽬内）

④接続化
（主体間）

⑤接続化
（項⽬間）

⑥データの
利活⽤

×

○

（収集されたデー
タは電⼦化スミ）

×（各事業者で
バラバラ）

×

×

○

△

×

×

【課題】
○左記の項⽬をまたいだ接続がなされておらず、
データ利活⽤の基盤が整っていない△○データを出す側のメリットが明確になっていない
場合がある

△

職場での

健 定期健康診断データ
康 (例:⾝⻑、体重、腹囲、⾎

①データの
有無

保険者

レセプトデータ（診療報酬明細書）

医療機関
保険者
審査⽀払機関DPC（急性期医療における診療報酬）データ

医療機関
国(事業所の健康診 （収集されたデー （標準フォーマットがあ
断受診率は
タは
るが、
81％)
電⼦化スミ）
準拠義務なし）

△

（実施率は
48％）

○

○
○

カルテデータ（診療記録）

医療機関○○（電⼦化されたデータを収集）（特定健診の電⼦的なデータ
標準様式あり）○○（電⼦化率（オンラインまたは電⼦
媒体）98.6％）○△（電⼦カルテの2017年
⽬標導⼊率（400床以上）
約80％）

×

ナショナル
データベース
（NDB）

×○データを使う側のメリットが明確になっていない場
合がある○コストの負担配分の在り⽅○△（⼀部地域で医療連携のためのデジタル標準化）△

DPCデータベース△

×○制度の在り⽅△○その他（⼈材、資⾦、技術等）

124

（参考）健康・医療・介護を⾼度化する各種データと課題
分
類

医
療

介
護

項⽬

データの
保有主体

薬の処⽅データ（お薬⼿帳）

薬局
医療機関

がん登録データ（例:種類、進⾏度等)

国（国⽴がん研究センター）

妊娠・出産データ（⺟⼦⼿帳）

⾃治体

要介護認定データ（例：認定調査結果）

国

介護保険レセプトデータ(介護保険給付費明細書)

国

①データの
有無

②電⼦化

③標準化
（項⽬内）

④接続化
（主体間）

⑤接続化
（項⽬間）

⑥データの
利活⽤

○

○

○

△

×

○

○

○

－

×

【課題】
○左記の項⽬をまたいだ接続がなされておらず、
データ利活⽤の基盤が整っていない×○データを出す側のメリットが明確になっていない
場合がある

（法律上の
義務）

（全国がん登録データベースで電⼦化）（全国がん登録データベースは
1つ）

○

×

△

○

介護施設等

（電⼦⺟⼦⼿帳（2014年1⽉にの導⼊率は未だ標準化に向けた
低い状況
委員会（⽇本産婦⼈（2％未満）） 科学会）が設⽴）○（⾃治体から
（介護保険総合
匿名化の上、デー
データベースで
タ登録）
電⼦化）

○

（介護保険総合
データベースは
1つ）

×

－

△

介護保険総合データベース○データを使う側のメリットが明確になっていない場
合がある○コストの負担配分の在り⽅○制度の在り⽅○
介護の記録データ（例：体温、ケア内容、⾷事量等）（2012年9⽉に共通データ
フォーマット策定、準拠義務なし）△△（⼀部地域で医療・介護連携のためのデジタル標準
化）

△

×

○その他
（⼈材、資⾦、技術等）

125

⽇本の⽴ち位置 「健康を維持する・⽣涯活躍する」
⽇本の現状 我が国は世界で最も⾼齢化が進んでおり、世界で最初に超⾼齢社会という課題に直⾯。
 2025年には、団塊の世代が75歳以上となり（2025年問題）、また65歳以上⼈⼝⽐率は、2030
年には、現在の約25％から30％台まで上昇する⾒込み。
 現在、我が国の平均寿命は世界トップクラスである⼀⽅で、平均寿命と健康寿命の差は男性約9年、⼥性約12年であることから、健康寿命を延伸し、この差を少しでも縮めることは、⾼齢者になってからも、1⼈1⼈がより豊かな暮らしを送る上で必要不可⽋。
 また、仮に健康を害し、医療が必要な状態になった場合、現在の医療システムの下で、すべての患者がそれぞれの治療⽅法の効果や副作⽤等について、定量的かつ具体的に把握した上で、納得して治療⽅法を選択したり、先進医療等、満⾜度の⾼い医療を受けられたりしているとは必ずしも⾔えない。
 加えて、介護が必要な状態になった場合、要介護状態から悪化しない、または状態が改善する⾼齢者は必ずしも多いとは⾔えず、また被介護者を取り巻く家族をはじめ、介護者のケアに相当程度の負荷もかかっており、社会全体として、⽣涯現役社会を実現し、⾼齢者も含めて、国⺠1⼈1⼈の⽣活満⾜
度を少しでも上げていくことが必要。
2016

2020

社会保障費を含めた財政再建（PB⿊字化）

2025

団塊の世代が75歳以上
となる時代

2035

団塊ジュニアの世代が65歳以上となる時代
126

⽇本の⽴ち位置 「健康を維持する・⽣涯活躍する」

⽇本の⽴ち位置、アプローチ
 ⽇本には、国⺠皆保険のもとレセプトデータや特定健診データ等の健康・医療・介護データが豊富に蓄積されているという強みがある⼀⽅、各種データの電⼦化・統合等が徹底されていないという課題も存在。
 2030年代に⽬指すべき将来像を⼀朝⼀⼣に実現する⽅法は存在しないものの、これらのデータを統合的に解析した上で利活⽤することで、「健康を維持」し「⽣涯活躍する」社会を実現し、⽇本及び世界で進⾏する⾼齢化に対する解決策をいち早く提⽰できる可能性。
 2030年代の⽬指すべき将来像を実現するために、具体的には、以下の3つの柱が重要。
①健康寿命の延伸②QOLを最⼤化する医療③⽣涯現役社会の実現
上記の3つの柱を中⼼に、第4次産業⾰命の新技術（データ・⼈⼯知能・ロボット等）を活かした新たな「システム」を構築することにより、健康・医療・介護の課題に世界に先駆けて挑戦・解決し、世界の課題
解決と⽇本の経済成⻑に繋げる。

127

Ⅳ. 戦略分野
3. 「健康を維持する・⽣涯活躍する」(2)⽬標逆算ロードマップ①健康寿命の延伸②QOLを最⼤化する医療③⽣涯現役社会の実現

128

Ⅳ. 戦略分野
3. 「健康を維持する・⽣涯活躍する」(2)⽬標逆算ロードマップ①健康寿命の延伸

 健康寿命の延伸に向けて、個⼈の健康・医療データを活かす新たなシステムを構築する
必要 そのためには、以下の取組みが重要となる(ⅰ)個⼈が⽣涯にわたり⾃らの健康・医療・介護データを経年的に把握できるリアルデータ
プラットフォームの構築(ⅱ)⽣活習慣病予防サービスの確⽴や、社会全体で健康寿命の延伸を⽀える仕組みづくり(ⅲ)⾏動変容を促す取組みを推進するためのインセンティブ設計
129

➀-(ⅰ)健康・医療・介護データを経年的に把握できるリアルデータプラットフォームの構築 個⼈・患者本位で、最適な健康管理・診療・ケアを提供するための基盤として、健康・医療・介護のリアルデータ
プラットフォーム(PHR：Personal Health Record)を構築し、2020年度には本格稼働させていくことが必要。これにより、個⼈が⽣涯にわたり⾃らの健康・医療データを経年的に把握することが可能となる。
 同プラットフォームにおいて、個⼈が⽣涯にわたり⾃らの健康・医療データを経年的に把握し、本⼈のライフステージに応じて多様な活⽤を可能とするよう、サービスモデルの構築等を来年度までに実施。
【参考：PHRモデル構築事業】
⾃治体

保険者（健保・国保等）

ＥＨＲ

災害/救急時（各医療機関・介護施設等経由）

幼少期の既往歴や現在のアレルギー情報を参照した上で処置

引っ越し先医療機関等
転⼊前の診療情報等を把握した上で診察

⺠間保険会社
⺟⼦⼿帳
アプリ

学校健診
アプリ

介護予防
アプリ

健康管理
アプリ

かかりつけ
連携⼿帳
アプリ

⽣活習慣病
⼿帳アプリ

【⾃らのライフステージに応じてアプリを取得】

出所：総務省資料（PHRモデル構築事業）

本⼈同意のもと
データ収集
データ活⽤

ＩＤ・ＰＷ

認証・閲覧

臨床研究機関等

・・・
個⼈番号カード

⾼付加価値
ヘルスケアサービス
健診・検診結果とバ
イタルデータ等を統合。
個⼈の健康状態に即した良質な予防・健康増進プログラムを提供

PHR事業者

配布

本⼈

個⼈の健康状態や⽣活状況に応じたきめ細かな
保険料の設定等の新サービスが登場

データ
⼆次利⽤蓄積されたデータを匿名化した上で分析・活⽤【アプリを通じて個⼈の医療・健康情報を時系列で収集・活⽤】

130

①-(ⅱ)⽣活習慣病予防サービスの確⽴や、社会全体で健康寿命の延伸を⽀える仕組み〜健康・医療データを活⽤した⽣活習慣の改善を促すサービスの確⽴〜
 ⽣活習慣病の重症化予防に当たっては、個⼈の健康・医療データに基づく個別化されたサービスの確⽴が期待される。まずは糖尿病等の⽣活習慣病を対象とした、個⼈の⾏動変容に繋がる介⼊⽅法について
実証研究を実施し、改善効果を⽰しつつサービスモデルを創出することで、需要を喚起していく必要。
 今後は、当該実証研究の対象疾患を、他の疾患領域へも展開し、コアとなる健診・健康データと、明確な効果検証による予測・介⼊⼿法の進化、エビデンス・ベースド・ヘルスケアの確⽴を⽬指す必要。
【参考：ウェアラブル端末等のIoT機器を⽤いた個⼈の⾏動変容促進実証事業】
対象者※ 糖尿病有病者（軽度）等

事業イメージ
健診データ

HbA1c (NGSP) ≧ 6.5であって、透析、インスリン等を⾏っていない者

主に活⽤する健康情報等の項⽬① ⽇常⽣活のモニタリングをするための情報 歩数・活動量(歩数計等のウェアラブル機器等で計測)② 症状の変化をアラートするための情報
 体重
 ⾎圧
 症状の度合いを⽰す項⽬：
HbA1c(医療機関等で定期的に検査)事業主／保険者
産業医
医療機関等
保健師等

レセプトデータ
必要に応じて情報を共有
介⼊して⾏動変容を⽀援対象者
⽇々の⾏動を⾃らモニタリング

臨床医
健康関連データに基づきモニタリング・症状の変化をアラート
歩数・活動量、体重、⾎圧等の健康データを蓄積
健康関連データベース131

①-(ⅱ)⽣活習慣病予防サービスの確⽴や、社会全体で健康寿命の延伸を⽀える仕組み〜健康経営の促進〜
 社会全体で健康寿命の延伸を⽀えるため、健康経営の質の向上と更なる普及が重要。
 健康経営の更なる普及のためには、「健康経営銘柄」顕彰および「健康経営優良法⼈」認定を拡⼤していく必要。
 また、健康経営に関する情報公開を促す仕組み等についても検討していくべき。
【参考：健康経営の促進に向けた取組】
 ⼤企業における健康経営の促進に向けて、平成27年3⽉、経産省と東京証券取引所が共同で「健康経営銘柄」顕彰を開始。平成29年2⽉には、24社を「健康経営銘柄2017」として選定。
 また、健康経営に取り組む企業等の更なる裾野拡⼤を⽬指し、「健康経営優良法⼈ホワイト500」 (⼤規模法⼈部⾨)と、「健康経営優良法⼈」(中⼩規模法⼈部⾨)の認定を開始。

132

①-(ⅲ)⾏動変容を促す取組を推進するためインセンティブ〜保険者インセンティブの強化〜
 予防・健康づくり等に向けた加⼊者の⾏動変容を促す保険者の取組を推進するため、保険者に対するインセンティブを強化することが必要。
 具体的には、健保組合・共済組合については、後期⾼齢者⽀援⾦の加算・減算制度について、加算率・減算率ともに、来年度から段階的に引上げて2020年度には最⼤で法定上限の10%まで引き上げるべき。
保険者に対するインセンティブ算定に当たっての全保険者共通の評価指標（2016年1⽉ 厚労省とりまとめ）

後期⾼齢者⽀援⾦加算・減算制度
加算対象保険者※保険者種別ごとの評価指標は現在検討中

Ｅ保険者

加算

Ｄ保険者

【指標⑤】 加⼊者の適正受診・適正服薬を促す取組の実施状況（頻回受診・重複投薬と思われる者への訪問指導等）【指標⑥】 後発医薬品の使⽤促進に関する取組の実施状況

0.23%

Ｃ保険者

イ 医療の効率的な提供への働きかけに係る指標

減算

Ｂ保険者

【指標①】 特定健診･特定保健指導の実施率、 メタボリックシンドローム
該当者及び予備群の減少率【指標②】 がん検診・⻭科健診等の実施、 健診結果等に基づく受診勧奨等の取組の実施状況【指標③】 糖尿病等の重症化予防の取組の実施状況（治療中断者への働きかけ、医療機関との連携等）【指標④】 広く加⼊者に対して⾏う予防･健康づくりの取組の実施状況（わかりやすい健診結果の情報提供、ヘルスケアポイント等）

Ａ保険者

ア 予防・健康づくりに係る指標

減算対象保険者

特定健診
等の実施
率による評
価結果

10%
（法律上の加算上限）

出所：第23回保険者による健診・保健指導等に関する検討会（平成28年7⽉29⽇）厚⽣労働省保険局資料「保険者インセンティブの検討状況について」より経済産業省において作成

133

① ⽬標逆算ロードマップ 健康寿命の延伸(ⅰ)リアルデータプラットフォームの構築、(ⅱ)健康寿命の延伸を⽀える仕組みづくり、(ⅲ)インセンティブ設計

⽬標

時期

短期（〜2018年）

中期（〜2020年）

⻑期（2020年〜）

健康寿命を1歳以上延伸

健康寿命を5歳延伸

ⅰ ○ 個⼈が⽣涯にわたり⾃らの健康・医療・介護データを経年的に把握 ○ 個⼈が⽣涯にわたり⾃らの健できる基盤（PHR）の構築

 個⼈単位の健康・医療・介護データを、本⼈や医療機関等が経年的に把握できる基盤 研究者・⺠間・保険者等が、健康・医療・介護のビッグデータを個⼈のヒストリーとして連結し分析する基盤

康・医療・介護データを経年的に把握できる基盤（PHR）の本格稼働○ 健康・医療・介護分野における情報のデジタル化や標準化の徹底

取組

ⅱ ○ ウェアラブル端末等のIoT ○ 健康・医療データに基づき、個々⼈ ○ 個⼈の健康管理等をサポート
機器を⽤いた個⼈の⾏動に合った⽣活習慣の改善を促すサー
する個別化された⺠間サービス
変容促進実証事業
ビスの確⽴の普及○ 健康経営の普及促進○ 健康経営の更なる普及と質の向上○ 保険者のデータヘルスを強化と企業の健康経営との連携（コラボヘルス）推進

ⅲ ○ 保険者機能強化に向けたインセンティブ強化

 後期⾼齢者⽀援⾦の加算・減算制度について、加算率・減算率ともに、来年度から段階的に引上げて2020年度には最⼤で法定上限の10%まで引き上げ
134

Ⅳ. 戦略分野
3. 「健康を維持する・⽣涯活躍する」(2)⽬標逆算ロードマップ②QOLを最⼤化する医療 患者のQOLの最⼤化に向けて、個⼈の健康・医療データを活かす新たなシステムの構築に加え、下記の実現が必要－患者⾃らが納得して選択できる医療－患者の満⾜度の⾼い医療－時間・場所を問わず、必要な医療が提供される環境
 そのためには、例えば、以下の取組みが重要となる(ⅰ)医療現場における、IoTやAI等の⾰新的技術の利活⽤(ⅱ)より早く、より効果的で、より優しい医療の実現に資する、先制・個別化・再⽣医療等の先進医療や、先端技術を⽤いた医療機器の開発等(ⅲ)医療分野においてデータ等を利活⽤した、創薬や治療に係る先端的な研究開発を⽀える制度整備135➁-(ⅰ)医療現場における、IoTやAI等の⾰新的技術の利活⽤〜「遠隔診療」、「AIを活⽤した診療」〜
 第4次産業⾰命技術の医療現場での活⽤を推進するためには、普及に向けたインセンティ
ブとして、効果的・効率的な医療の提供に資するものについては、報酬体系や⼈員・施設基準等の制度に位置づけていくことが必要。
 このため、まずは、先進的なプロジェクトを重点的に⽀援する必要。
 加えて、医療現場はもちろん患者・国⺠⾃⾝がメリットを実感できる取組も併せて必要。
遠隔診療（福島県南相⾺市での取組）
オンライン
診療システム僕が患者さんの
予診入力をお手伝い
します！

看護師

市⽴⼩⾼病院

診断⽀援におけるAI活⽤のイメージ

予診⼊⼒タブレット

医学論⽂
デジタル病理画像など集積したデータをAI学習

予診内容は、
電⼦カルテに⾃動転送患者（⾃宅）

期待される効果
 医師が患者宅に直接出向く訪問診療よりも時間を効率的に使え、より多くの患者を診察可能
 限られた医療リソースのなかで、定期的な医療的フォローの担保

電⼦カルテ
システム

AIによる診療⽀援
AIが学習した論⽂や病理画
像データをもとに、確率計
算で病名候補を探し出す

136

➁-(ⅱ)より早く、より効果的で、より優しい医療の実現〜先制医療：患者の負担が⼩さい早期診断技術〜
 1滴の⾎液から、がんや認知症を早期に発⾒できる、低侵襲な早期診断技術を確⽴すれば、患者の満⾜度が⾼い医療の実現に繋がることから、こうした先制医療の実⽤化・産業化に向けた研究開発等が必要。
事業の概要

主な成果

国⽴がん研究センターを中⼼に、医療現場で使⽤可能であり、簡便な次世代診断システムを開発⾎液等のサンプル採取

がん等の発症の早期診断

感度：がんの場合にがん陽性と判別する割合
特異度：がんでない場合にがん陰性と判別する割合

臨床情報を有する⾎清検体

サンプル中のマイクロＲ
ＮＡをチップで解析

解析結果をデータ
ベースに照合平成28年度に解析式を⾒いだしたがん種

今後薬事申請をにらんで、臨床有⽤性を確認するため、臨床研究を実施

137➁-(ⅱ)より早く、より効果的で、より優しい医療の実現〜患者の負担が⼩さい治療を実現する医療機器の開発・導⼊の促進〜
 ⽇本が強みを持つロボット技術や診断技術等をフルに活⽤し、⼿術による⾝体的負担をより少なく、より早く治療する装置や、早期に疾患を発⾒する診断装置等を各省連携で開発・実⽤化していくことが必要。
 ⾼度なロボットや⼈⼯知能等を活⽤した、先端医療機器の開発の加速化に向け、インセンティブの拡充についても検討することが必要。
軟性内視鏡⼿術システム

がんの低侵襲解析システム○⾼度なロボット技術を活⽤することで、医師が⼿術野を俯瞰しながら、医師の⼿⾜と協調した
医療機器の操作を可能にする。

○がん発⾒の段階で原発巣からの転移が進んでいた場合、治療が特に難しくなる。
○リンパ節等に転移した微⼩ながん細胞を光学技術で可視化。
発⽣組織や部位を、少ない患者の⾝体的負担で、⾼精度に特定、評価。

○⾝体深部の病変に対して開腹が不要となり、患者の⾝体的負担が⼩さい治療を実現。

期待される効果
疾病の早期発⾒、早期治療による健康寿命の延伸

患者の⾝体的負担が⼩さくなることで、患者QOLが向上し、⼊院期間が短縮

138

➁-(ⅲ)医療分野においてデータ等を利活⽤した、創薬や治療に係る先端的な研究開発を⽀える制度整備〜次世代医療基盤法〜

 患者の満⾜度が⾼い医療の実現のためには、先制医療や個別化医療など先端的な医療の実⽤化が必要。
 健康・医療に関する先端的な研究開発等に資することを⽬的に、医療情報を安全・適切に匿名化し、匿名加⼯医療情報を利活⽤するための新たな制度として、次世代医療基盤法を整備。
国⺠や医療機関等への価値のフィードバック

患者・国⺠Ｙ
患者・国⺠Ｚ
：

利活⽤成果
（例）
質や費⽤対
効果の分析

患者・国⺠Ｘ

受診

新薬の開発

医療機関等A【法律の趣旨】
特定の個⼈を識別できないように医療情報を匿名加⼯する事
業者に対する規制を整備し、匿名加⼯された医療情報の安⼼・適正な利活⽤を通じて、健康・医療に関する先端的研究開発及び新産業創出を促進し、もって健康⻑寿社会の形成に資することを⽬的とする。
本⼈は提供 ※新法で可能となる機能
拒否可能
⾼い情報セキュリティ等を認定で担保

×

医療機関等B

未知の副作
⽤の発⾒

医療機関等C
情報利⽤者
（例）
製薬会社

研究機関
（⼤学等）

⾏政

医療機関等D：個⼈情報

認定事業者A 匿名化 認定事業者
B
⽒名 ⼭⽥太郎
住所 東京都：

⽒名 _ _ _住所 _ _ _：匿名加⼯情報：個⼈を識別できない
ように加⼯した情報

139➁ ⽬標逆算ロードマップ QOLを最⼤化する医療(ⅰ)IoTやAI等の⾰新的技術の利活⽤、(ⅱ)先進医療や医療機器の開発等、 (ⅲ)先端的な研究開発を⽀える制度整備時期⽬標

短期（〜2018年）
中期（〜2020年）○患者⾃らが納得して選択できる医療の実現⻑期（2020年〜）○患者の満⾜度の⾼い医療の実現○時間・場所を問わず、必要な医療が提供される環境の実現
ⅰ ○ ⼈⼯知能を活⽤した診断⽀援システムの構築（次期以降の ○ ⼈⼯知能を活⽤した診断
診療報酬改定等での評価を⽬指す）
等の普及促進取組○ 遠隔診療に係る診療 ○ 遠隔診療の更なる活⽤に向けた ○ 遠隔診療の普及拡⼤
報酬改定
取組を推進（診療報酬改定における更なる反映、遠隔服薬指導に係る検討等）
ⅱ ○ 先進医療（先制医療・個別化医療・再⽣医療等）等の実⽤化・産業化○ 先端技術を⽤いた医療機器の開発・普及促進
ⅲ ○ 次世代医療基盤法に基づく、医療分野研究開発に向けた匿名加⼯医療情報利活⽤の促進 2017年4⽉28⽇成⽴、同年５⽉12⽇公布
 公布後⼀年以内に施⾏○ 医療等IDの導⼊ 2018年度からの段階的運⽤開始、2020年からの本格運⽤を⽬指す
140

Ⅳ. 戦略分野
3. 「健康を維持する・⽣涯活躍する」(2)⽬標逆算ロードマップ③⽣涯現役社会の実現

 ⾼齢となっても⾃分らしく⽣きることの出来る「⽣涯現役社会」の実現に向けて、⾃⽴⽀援に向けた介護や質・⽣産性の⾼い介護の提供の実現が必要
 そのためには、以下の取組が重要となる(ⅰ)⾃⽴⽀援に軸⾜を置いた介護への移⾏(ⅱ)⾃⽴⽀援に向けた介護を後押しするインセンティブ設計(ⅲ)⾃⽴⽀援等による利⽤者の⽣活の質の維持・向上と介護者の負担軽減を実現
する介護ロボットの開発・活⽤促進141

③-(ⅰ)⾃⽴⽀援に軸⾜を置いた介護への移⾏／(ⅱ）インセンティブ設計〜効果的な介護⽅法の標準化〜
 できないことのお世話中⼼の介護から、⾃⽴⽀援に軸⾜を置いた介護への移⾏が必要。
 まずは、どのような介護サービスによって要介護度や⼼⾝の状態が改善するかに関するデータを収集し、エビデンスを構築し、効果的な介護⽅法の標準化を図る必要。
 効果のある⾃⽴⽀援の取組が報酬上評価される仕組みを確⽴すべき。
【参考：効果のある⾃⽴⽀援の取組に対して、介護事業者にインセンティブを与えている⾃治体】
要介護度等の改善に対するインセンティブの例 ※1

要介護度に関する１回⽬認定時から2回⽬認定時への状態変化

品川区
事業名

品川区要介護度改善ケア奨励事業（H25年度〜）

かわさき健幸福寿プロジェクト「要介護度改善・維持評価事業」（H28年度より本実施〜）

概要

⼊所・⼊居者の要介護度が軽減された場
合に、要介護度の改善の段階に応じて奨励⾦を⽀給（最⼤12ヶ⽉）。
・1段階改善：2万円/⽉・2段階改善：4万円/⽉・3段階改善：6万円/⽉・4段階改善：8万円/⽉

介護サービス事業所による要介護度、ADL等※2の取組結果に応じて、インセン
ティブを付与。（評価期間１２か⽉）＜インセンティブ＞
・奨励⾦(5万円程度)
・市主催イベントでの市⻑表彰
・認証シール等の付与
・市のHPの掲載

指標

要介護度

要介護度、ADL等※3

対象「品川区施設サービス向上研究会」参加の社会福祉法⼈等が運営する⼊所・⼊居施設（特養、⽼健、特定施設）

市内に所在する全ての介護保険指定事
業所

70
60

59.4

55.9

52.3

50
40

44.8
39.1

37.0

36.8

29.5

30

18.3

20

14.6
10.6

10
1.5
0
要支援１

要支援２
悪化

要介護１
維持

要介護２

改善

出所：みずほ情報総研「要介護度認定における状態の維持・改善可能性にかかる審査判定に関する調査研究事業報告書」（平成25年3⽉）（厚⽣労働省委託調査）より経済産業省作成

川崎市※1他にも岡⼭市、福井県等複数の⾃治体がインセンティブ措置を講じている。
※2 Activities of Daily Living の略。『⽇常⽣活動作』と訳され、⾷事や排泄、移動、⼊浴等の基本的な⾏動を指す。
※3 ADL 等の変化を測る指標は、寝返り、起き上がり、座位保持、⽴位保持、歩⾏、⽴ち上がり、⽚⾜⽴位、視⼒、聴⼒、えん下、意思の伝達、⽇課を理解、⽣年⽉⽇・年齢を⾔う、短期記憶、⾃分の名前を⾔う、今の季節を理解、場所の理解、⽇常の意思決定の１８項⽬。
142（出所）第68回九都県市⾸脳会議報告、⾃治体のホームページ・ヒアリングより経済産業省作成

③-(ⅰ)⾃⽴⽀援に軸⾜を置いた介護への移⾏／(ⅱ）インセンティブ設計〜介護現場での⼈⼯知能の導⼊加速〜
 超⾼齢社会を迎える⽇本として、世界に先駆けて、介護現場における新技術の実装を推進する必要。
 ⾃⽴⽀援に資する質の⾼い介護の実現に向けて、ケアプラン作成を⽀援するAI等の幅広い技術⾰新を⽀援する必要。
【参考：AIによるケアプランの作成（株式会社シーディーアイの取り組み】
介護実績データ準備／
AIによるGoodケアプランの作成
Goodケアプラン認識
セントケア社

現状
要介護区分
改善実績

AIエンジンGoodケアプラン

約2万3千件約10%10万件の保有デー
タの中で情報量が⾜りる
データを選別

要介護区分が改善したケアプラン○

Badケアプラン

先進⾃治体Ａ
Goodケアプラン

約6,500件 約15%○

シリコンバレーの研究者が開発したAI
エンジン

要介護区分
改善予測

○

要介護者D

要介護者E

○

○
Goodケアプラン

要介護者F○
Goodケアプラン

⾃治体Ａの特徴は、要介護度の改善にとどまらず、介護保険の対象外となるまで⾃⽴を進めた点。

• AIへのインプット• 機械学習①有識者評価先進⾃治体のデータを使⽤してAIにより作成されたケアプランを医学・看護学
的に評価

要介護者C

Goodケアプラン+介護保険を卒業したプラン×• データ整備• Goodケアプラン、
Badケアプランの選り分け

AI作成の
ケアプラン

要介護者B

Badケアプラン約85%

AIGoodケアプラン

要介護区分重度化または変化なしの
ケアプラン

×

約90%

要介護者A

合計
約3万件

社会実装実証

AIによるGood
ケアプラン作成②社会福祉法⼈への導⼊を伴う社会実装実証
社会福祉法⼈への実際の導⼊を通じてAIケアプラ
ンの有効性、精度を確認
し、AIの機能を向上させる

要介護区分重度化・現状維持
要介護区分改善143

③-(ⅲ)利⽤者の⽣活の質の維持・向上と介護者の負担軽減を実現する介護ロボットの開発・活⽤促進〜 現場ニーズに基づく介護ロボット開発⽀援〜

 被介護者の⽣活の質の維持・向上と介護者の負担軽減を図るため、介護現場のニーズに基づいた介護ロボット（センサー含む）を開発・活⽤していくことが必要。
 介護ロボット活⽤の更なる促進のため、ロボット（センサー含む）を活⽤した介護について、その効果を検証の上、介護報酬や⼈員・施設基準の⾒直し等の検討が必要。
開発⽀援分野
移乗介助
（装着型）
移乗介助
（⾮装着型）
移動⽀援（屋外、屋内）

開発状況(開発事例)
実⽤化済(開発事例)

パナソニック（株）
離床アシストベッド
実⽤化済(開発事例)

RT.ワークス（株）
RT-1

⼊浴⽀援

○介護現場のニーズに基づいた開発補助

実⽤化済

TOTO
居室設置型移動式⽔洗便器
実⽤化済

⾒守り⽀援
（施設、在宅）現場導⼊のための基準作成

CYBERDYNE（株）
HAL(開発事例)

排泄⽀援

今後の開発⽀援○介護施設での⻑期の効果測定

安
全
性
基
準

効
果
性
能
基
準

(開発事例)

NKワークス（株）
Neos＋care（ネオスケア）
実⽤化済

開発中

144

③ ⽬標逆算ロードマップ ⽣涯現役社会の実現(ⅰ)⾃⽴⽀援に軸⾜を置いた介護への移⾏、 (ⅱ)⾃⽴⽀援を後押しするインセンティブ設計、 (ⅲ)介護ロボット等の開発・活⽤

時期

短期（〜2018年）

中期（〜2020年）

⻑期（2020年〜）

⽬標
取組○ 推定要介護者数を約60万⼈減 ○ 推定要介護者数816万⼈(2035年)を半減○ 介護離職ゼロ
ⅰ ○ ケア内容の分類の作成 ○ データベースの試⾏運⽤○ データベースの本格運⽤（2017年度）（2019年度）（2020年度〜）○ 分類の精緻化（2018年度〜）○ データベースの構築（2018年度〜）○ ケアプランの作成を⽀援するAIの ○ AIを活⽤した介護の推進
実⽤化
ⅱ ○ 効果のある⾃⽴⽀援へのインセンティブ措置

 次期介護報酬改定（2018年度）において、効果のある⾃⽴⽀援について評価

ⅲ ○ 介護現場での⾃⽴⽀ ○ ⾃⽴⽀援等に資する介護ロボットの更なる普及促進
援等に資する介護ロ
ボット導⼊加速○ ロボット等の活⽤に係る介護報酬や⼈員・設備基準の⾒直し等の検討

 次期介護報酬改定（2018年度）の際に、介護報酬や⼈員・設備基準の⾒直し等を検討
145

Ⅳ. 戦略分野
3. 「健康を維持する・⽣涯活躍する」(3)突破⼝プロジェクト

 以下のような「突破⼝プロジェクト」を⽴ち上げ、拡⼤していくことで、点ではなく⾯として「健康を維持する・⽣涯活躍する」分野の課題を解決するための制度改⾰等にも繋がる取組を加速すべき。

① ライフステージに応じたPHRサービスモデルの確⽴プロジェクト② ⽣活習慣病改善IoTサービスの実証プロジェクト③ 福島県南相⾺市における遠隔診療推進プロジェクト④ AIによる介護ケアプラン開発プロジェクト⑤ ⾃⽴⽀援促進の観点からのロボット介護機器開発プロジェクト
146

突破⼝プロジェクト①：ライフステージに応じたPHRサービスモデルの確⽴
 個⼈が⽣涯にわたり⾃らの健康・医療・介護データを経年的に把握できるリアルデータ
プラットフォーム（PHR）の構築が必要。
 これに向けて、妊娠・出産・⼦育て⽀援等のライフステージに応じたPHRサービスモデ
ルの確⽴等に向けた実証を実施。
⇒2020年度までに必要となる、PHRの本格稼働に向けて、個⼈に関する多種多様な情報を統合
的に利活⽤する基盤的技術の確⽴に繋げる⇒個⼈の健康・医療・介護に関するデータを活⽤した、新たなサービスを実証することにより、今後のPHRの具体的利活⽤に繋げ、健康寿命の延伸、QOLの最⼤化された医療を実現。
プロジェクト概要
テーマ

サービスモデル概要【フィールド(チーム）】

妊娠・出産・⼦育て⽀援

⺟⼦への効果的な健康⽀援、迅速な救急医療の実現、データ⼆次利⽤による疾病予防研究への活⽤を実現【前橋市（前橋⼯科⼤学、TOPIC）】

疾病・介護予防

個⼈の介護リスクスコアを評価し、個⼈・地域の情報に応じた適切な介護予防サービスを実現【神⼾市、名古屋市（千葉⼤学、NTT東⽇本）】

⽣活習慣病重症予防

疾病管理事業社による⼈的サービスと組み合わせて糖尿病の重症化予防を実現【⻄宮市、多久市（医療情報システム開発センター）】

医療・介護連携「かかりつけ連携⼿帳」を電⼦化し、本⼈のスマホに保存し転居先や避難先で定時・活⽤し、診療や介護サービスの適切な提供を実現【⼤⽉市（⼭梨⼤学、⽇本医師会ORCA管理機構）】

出所：未来投資会議 構造改⾰徹底推進会合「医療・介護－⽣活者の暮らしを豊かに」会合 平成28年10⽉20⽇ 総務省提出資料

147

（参考）テーマ1：妊娠・出産・⼦育て⽀援（前橋市ほか）（参考） ⾃治体保有の乳幼児健診、予防接種に関するデータ、産科医院の妊婦健診に関するデータ、お薬⼿帳のデータ、 妊婦本⼈のバイタルデータ等をPHRとして収集し、関係者で共有、活⽤することで、⺟⼦への効果的な健康⽀援、 迅速な救急医療の実現、データ⼆次利⽤による疾病予防研究への活⽤を実現。
 本⼈認証にマイナンバーカードの電⼦証明書（ＪＰＫＩ）、同意取得に電⼦署名を活⽤。

出所：未来投資会議 構造改⾰徹底推進会合「医療・介護－⽣活者の暮らしを豊かに」会合 平成28年10⽉20⽇ 総務省提出資料

148

突破⼝プロジェクト②：⽣活習慣病改善IoTサービスの実証 本⼈同意を前提に、IoTにより取得されるデータの連携、蓄積基盤を構築
 糖尿病の軽症者や予備群等1,000⼈超を対象に、ウェアラブル端末等のIoT機器
を⽤いて⽇々の健康情報を収集し、医師等専⾨職と連携して指導・介⼊を⾏うことで、健康状態の改善を図る実証事業を実施。
⇒国⺠の健康寿命の延伸に向けて、個⼈の健康・医療データを活⽤し、効果的に健康維持・増進を促進するため、当該プロジェクトにより、コアとなる健診・健康データと、明確な効果検証による予測・介⼊⼿法の進化、エビデンス・ベースド・ヘルスケアを確⽴。
⇒まずは糖尿病を対象とした実証を実施し、将来的には他の疾患領域へも展開。
プロジェクト概要
事業イメージ
健診データ

事業主／保険者

 平成28年度は、8コンソーシアムのもとで約1,000⼈を対象に実証事業を実施（8コンソーシアムの総従業員数は約164万⼈）。

医療機関等
産業医
保健師等

 平成29年度は、対象を約2,000⼈に拡⼤して実証研究を実施予定。

レセプトデータ
必要に応じて情報を共有

介⼊して⾏動変容を⽀援

対象者
⽇々の⾏動を⾃らモニタリング

臨床医

コンソーシアム
健康関連データに基づきモニタリング・症
状の変化をアラート
歩数・活動量、体重、⾎圧等の健康データを蓄積
健康関連データベース

8コンソーシアム合計(平成28年度実施総数)

軽症者※1

参加⼈数
予備群※2

662⼈

401⼈

概要
※1:HbA1c値6.5以上、投薬等対象者含む※2:HbA1c値5.6以上6.5未満、投薬等対象者含む※3:各企業従業員数

総従業員数※3約164万⼈※協会けんぽ、
国保除く

149

（参考）【コンソーシアム名】 チーム七福神／【代表団体】（公財）愛知県健康づくり振興事業団
事業概要【 糖尿病患者の家庭実践状況を機械学習し、七福神キャラクターを通じて応援メッセージを発信 】

 HbA1c6.5%以上の⾼値者に対し、ウェアラブル端末等で取得される活動量等の情報を活⽤して、「七福神アプリ」を通じた介⼊で⽣活習慣改善⽀援を実施。

（参加者数：HbA1c 6.5％以上 181名）

 介⼊が患者の⾏動変容を促進し、HbA1c等の検査値を改善させるかを検証。

 デバイスデータ、医療データ（検査値、薬剤変更等）、アプリ閲覧状況等の蓄積データを機械学習で分析し、個⼈に適したアラート発信が可能かについても検討を⾏った。
プログラム概要とデータの流れ
参加団体

対象者

介⼊群

IoT対応
デバイスを使⽤

対照群
IoT未接続
デバイスで
⾃⼰管理

通常診療
通常保健指導

対象者
診療・健診データ
体重・歩数・⾎圧（ｵﾑﾛﾝﾍﾙｽｹｱ）

属性・体重・⾎圧・⾎糖・HbA1c・服薬情報・合併症

ＣＳＶ

Wellness LINK
ＤＢ
（オムロン）

⽣活データを踏まえた診療・
保健指導

効果検証
する事項

（MDV)
※１

七福神
ＤＢ
（オラクル）
診療データと⽣活データを合わせた機械学習

診察時の活⽤
保健指導時の活⽤
週2回の応援メッセージ
注意喚起メッセージ

コンソーシアムの体制（参加団体・実証フィールド）コンソーシアム（団体）役割（公財）愛知県健康づくり振興事業団

事業統括、プログラム企画、実証、評価

名古屋⼤学医学部糖尿病内分泌内科
聖隷福祉事業団

医療プログラム企画、実証、評価
実証、評価

アビームコンサルティング株式会社

システム構築⽀援、データ管理・分析

⽇本オラクル株式会社

システム構築、データ管理・分析

分析・評価結果の概要（HbA1c値の変化）
システム構築、データ管理・分析

メディカルデータビジョン株式会社

事業開始時デバイス提供、実証⽀援
３ヶ⽉後
オムロンヘルスケア株式会社
がんばって
おるのう

※1 Wellness LINK：オムロン ヘルスケアの健康・サポートサービスhttp://www.wellnesslink.jp/p/service/index.html）

改善度

介⼊群（N=78）

７．８６

６．６６

▲１．２０

対照群（N=66）

７．７９

６．７８

▲１．０１

150

突破⼝プロジェクト③：福島県南相⾺市におけるオンライン診療 本年5⽉18⽇より、南相⾺市⽴⼩⾼病院が「メドレー」と連携し、南相⾺市⼩⾼区の住
⺠の⽅々を対象に、タブレット端末等を使ったオンライン診療システムを導⼊。南相⾺市はメドレーと協⼒し、またKDDIとも連携し、タブレットの無償提供を受ける。
 在宅診療における遠隔診療の有⽤性を検証し、更なる拡⼤・医師不⾜課題への対応を図る取組を実施。
⇒遠隔診療は、地域医療の質の向上、医師不⾜の解消等の課題解決に貢献。⼀⽅、現状では対⾯と組み合わせ、より良い医療を提供しようとしても、オンライン診療部分について適切な診療報酬が受け取れないため、医療機関がオンライン診療の導⼊を⾒送っている。
⇒国は、より良い医療に繋がる遠隔診療について、2018年度診療報酬改定で適切に評価。併せて、遠隔服薬指導、電⼦処⽅箋の更なる活⽤についても検討。
プロジェクト概要

患者(⾃宅)

 避難指⽰解除後、在宅医療のニーズが増⼤※1:南相⾺市の

震災前
震災後
旧避難指⽰区域(H23.3.11) (H29.4.30) 全体の居住率は住⺠数
⾼齢化率※2

12,840⼈
27.8%

1,775⼈※1
52.1%

 医療機関と医療従事者の不⾜
震災前
震災後(H23.3.11) (H29.4.30)
医療
機関数

病院:2
診療所:7

病院:1
診療所2

医師

常勤:3
⾮常勤:3

常勤:1
⾮常勤:3

看護師

常勤:33
⾮常勤:0

常勤:2
⾮常勤:1

市⽴⼩⾼病院

21.3%(⼩⾼区
は19.6％)

看護師
オンライン診療システム※2:⾼齢化率は、65歳以上⼈⼝が総⼈⼝に占める割合オンライン診療システムを提供

タブレットを無償提供
出所：⾸相官邸ホームページ

151

突破⼝プロジェクト④：AIによる介護ケアプラン開発（株式会社シーディーアイ） セントケアHD、産業⾰新機構、社会福祉法⼈こうほうえん、⽇揮、ツクイ等は、共同出資により、AIによる⾃⽴促進・重度化予防のケアプランを提供する新会社、株式会社シーディーアイを設⽴。
 シリコンバレーのAI研究者設⽴のActivity Recognition社とAIエンジンを共同開発し、⾃⽴⽀援型のケアプラン等を開発することで「お世話する介護」から「⾃⽴する介護」への介護サービスのパラ
ダイムシフトを⽬指す。
⇒介護現場の⼈材不⾜が喫緊の課題である中、 AI⽀援によるケアプラン作成等、技術⾰新の介護現場への実装に向けた研究や開発が進んでいるものの、社会実装は道半ば。
⇒⾃⽴⽀援に資する質の⾼い介護を実現するため、当該プロジェクトによりエビデンスを構築し、AI⽀援によるケアプラン作成等の幅広い技術⾰新を⽀援。
プロジェクト概要
 ⾼齢化が進展するなかで、介護現場の⼈材が不⾜

出所：総務省「平成22年国勢調査」、国⽴社会保障・⼈⼝問題研究所「⽇本の地域別将来推計⼈⼝（平成25年3⽉推計）」、厚⽣労働省「平成25年介護サービ
ス施設・事業所調査」、厚⽣労働省「平成26年度介護給付費実態調査」、厚⽣労働省「2025年に向けた介護⼈材にかかる需給推計（確定値）（都道府県別）」より経済産業省が作成

152

突破⼝プロジェクト⑤：⾃⽴⽀援促進の観点からのロボット介護機器開発
 被介護者の⾃⽴⽀援促進等の観点から、ロボット介護機器の開発重点分野について
再検証を⾏い、本年夏までに戦略的な開発の⽅向性を取りまとめ、来年度以降の新たな開発⽀援対象に反映。
 上記の再検証を踏まえて、現場ニーズと技術⾰新状況を反映したロボット介護機器開発を実施。
⇒介護ロボットの活⽤により、⾃⽴⽀援等による被介護者の⽣活の質の維持・向上と、介護者の負担軽減の両⽅を実現。
⇒介護ロボットの更なる活⽤促進のため、ロボットを活⽤した介護について、 その効果を検証の上、介護報酬や⼈員・施設基準の⾒直し等を検討。
プロジェクト概要
H29年1⽉

2⽉

3⽉

1/6
第1回
委員会

3⽉
第2回
委員会

10のグループで5つの分野において検討（ニーズ・シーズ連携協調協議会）

事務局が進捗状況を確認し、必要に応じアドバイスや助⾔
等を実施

4⽉
3⽉末
とりまとめ

フ
ィ
ー
ド
バ
ッ
ク

5⽉

6⽉

7⽉

8⽉

⾃⽴⽀援の観点を踏まえ（シーズ側）○技術⾰新の状況○開発が必要な要素技術の検討
153（ニーズ側）○現場ニーズの掘り起こし○解決が望まれる課題の共有○ロボット活⽤⽅法の提案

⾃⽴⽀援促進の観点からの重点分野の精査（介護ロボット導⼊加速化検討会）
現場ニーズと技術⾰新状況を反映した
ロボット介護機器開発（ロボット介護機器開発・導⼊促進事業）

153

Ⅳ.戦略分野
4.「暮らす」(1)2030年代の⽬指すべき将来像(2)⽬標逆算ロードマップ(3)突破⼝プロジェクト

154

Ⅳ.戦略分野
4.「暮らす」(1)2030年代の⽬指すべき将来像

1552030年代の⽬指すべき将来像 光の実現
 第4次産業⾰命の新技術を活かした新たな「システム」を構築することにより、「暮らす」（「新たな街」づくり、
シェアリングエコノミー、FinTech）分野の課題に世界に先駆けて挑戦し、解決する。
 これにより、世界の課題解決と⽇本の経済成⻑に繋げる。

﹁新たな街﹂作り【⾏政サービス】• 住⺠の満⾜度向上、地域の活⼒向上－⾏政サービスが⾃動化・ワンストップ化され、転出・転⼊や出産等、⼿続きが簡便に－公共データがオープン化され、様々な課題解決につながる新たなビジネス・NPO等が⽣み出される－住⺠のニーズ、属性に合わせた⾃治体情報を提供（例：主婦には育児、若者にはレジャー、シニアには健康、
旅⾏者にはお祭り等地域イベント情報）【安全・安⼼】• 道路、公共施設のリアルタイム情報が提供され、治安が向上。犯罪率減少• 災害発⽣時に、避難経路情報等がリアルタイムで提供され、災害による想定死傷者数半減【エネルギー】• 各家庭だけでなく、街全体でのエネルギーの⾒える化、効率化、⾃給⾃⾜型ライフスタイルの実現（バーチャル
パワープラント、ネガワット取引、HEMS・BEMSの普及拡⼤等）ネガワット取引の活⽤：最⼤需要6％• IoTやAI技術等を⽤いた電⼒インフラの運転等のデジタル化・⾼度化（デジタル電⼒インフラ（E-Tech））
を推進【観光・⽂化】• 旅⾏者の嗜好に応じた観光・⽂化コンテンツの発信等により、2030年までに訪⽇旅⾏客6千万⼈を⽬指す。
【都市交通】• 街の「潜在的事故発⽣ポイント」情報をオープン化することなどにより、運転⼿に起因する事故を半減• 公共交通機関（バス、タクシー、シェアリング等）のリアルタイム情報が提供され、移動困難を限りなく解消 、
交通渋滞の解消
156

2030年代の⽬指すべき将来像 光の実現
﹁新たな
街﹂づくり

シ
アリングエコノミ

フ
ィ
ン
テ
ッ
ク

【健康・医療・介護】• 健康・医療・介護データを経年的に把握できるリアルデータプラットフォームの構築、⽣活習慣病予防サービスの確⽴、社会全体で健康寿命の延伸を⽀える仕組みづくり等により、健康寿命が5歳延伸【従来充たされなかった顧客ニーズの充⾜】• これまで業として成り⽴たなかった⼩規模・多彩なサービスの提供者を顕在化して供給⼒として組織化することで、従前は充たされなかった、企業・個⼈の細かなニーズに合わせたモノやサービスの提供を実現【地域課題の解決】• 既存の遊休資産（ヒト・モノ・カネ等）をICT技術を利⽤して効率的・効果的に活⽤することで、地域課題（地⽅交通、インバウンド、⼦育て等）を解決【安全な社会システム・公共性の構築】• ⾼い公共性が求められる財やサービスにつき、利⽤者同⼠による相互レーティングやプラットフォーム⾃⾝による多元的監視を⾏うことで、悪質な供給者を市場から半ば⾃動的に駆逐するなど公共性を補完【個⼈の⽣活】• 個⼈のあらゆる決済がキャッシュレスとなり、消費⾏動を快適かつ安全に楽しめ、個⼈消費が活性化• 収⼊・⽀出の｢⾒える化｣が進み、効率的な資産形成が可能。資⾦調達・資産運⽤の両⾯が活性化【中⼩企業の⽣産性⾰命】• 会計・経理業務等のバックオフィス効率化や資⾦繰りの改善、成⻑投資へのリソースシフトにより、中⼩企業の収益⼒が劇的に向上する【ベンチャーの勃興】• クラウドにより様々な経営資源をサービスとして外部調達し、また、多様な資⾦調達⼿段を活⽤したベンチャー企業が勃興・成⻑を遂げる。また、⼤企業においてもベンチャー企業等の⼒を活かすような連携や⾃社内のベンチャーが起こるようになる
157

2030年代の⽬指すべき将来像 影の回避
 技術発展に伴い、セキュリティ、システム・ネットワーク、雇⽤・労働、社会受容等の各層
にて、新たなリスクが顕在化する可能性。対応策をロードマップに織り込む必要。
セキュリティ
（機器）

都市インフラのIoT化、個⼈・企業データの共有が進むことで外部より不正にハッキングされ制御不能となり、情報流出や事故が発⽣するリスクシステム・
ネットワーク

重要インフラ（電気・ガス、⽔道等）が、ネットワークを通じて、誤った情報を共有・増幅することでシステムが⿇痺し、事故が⽣じるリスク

遊休資産の利活⽤が進む結果としてモノが売れなくなるなど、産業構造の変化に伴
雇⽤・労働い、新たなスキル習得、労働移動が必要に。こうした変化に、労働市場、雇⽤制
産業構造転換度、社会保障制度等が対応できないリスク

社会受容

⼤宗に受け⼊れられる前に、過度な情報保護機運の⾼まりや、シェアリングプラット
フォームを悪⽤した犯罪への対応の遅れ、⼤規模なシステムダウンが起きること等により嫌悪感や忌避傾向が顕著に。その結果、技術的に可能であっても社会実装されないリスク。また既存の⾦融機関等が急速にFinTechへの対応を迫られることで、これまでの対⾯式の⾦融サービスに依存していた個⼈が変化に対応出来ず⾦融サービスを享受できなくなるリスク。

格差等

データを活⽤した街づくりにより、住⺠満⾜度が向上し、⼈⼝増加に繋がる街とそうでない街に⼆分され、デジタルディバイドが街の格差拡⼤に繋がるリスク等
158

⽇本の⽴ち位置 「暮らす」
⽇本の現状
 ⽇本は2008年をピークに⼈⼝減少社会に突⼊。出⽣率の低下と⽼年⼈⼝増加により、世界に先駆けて少⼦⾼齢化が進展する、いわば世界における「課題先進国」。
 ⼈⼝減少社会では、特に地域経済において、消費市場の規模縮⼩だけではなく、深刻な⼈⼿不⾜を⽣み出しており、それゆえに事業の縮⼩を迫られるような状況も広範に⽣じつつある。こうした地域経
済の縮⼩は、住⺠の経済⼒の低下につながり、地域社会の様々な基盤・ネットワーク(働く場、ネット
ワーク、⾏政サービス等)の維持を困難としている。
地域の⼈⼝減少社会の悪循環

スマートに「暮らす」ための対応の⽅向性

⼈⼝減少(都市への⼈⼝流出)• 「新たな街」づくりの在り⽅そのものの⾒直し

社会基盤の
維持困難

地域経済
規模の縮⼩

• シェアリングエコノミーの推進• FinTechの活⽤促進

地域住⺠の
経済⼒低下
159

⽇本の⽴ち位置 「暮らす」
⽇本の⽴ち位置、アプローチ
 地域社会を活性化するためには、⼈々が安⼼し活⼒をもって暮らせるような「新たな街」づくりが必要であり、それぞれの地域が個性を活かし⾃⽴できるよう、第4次産業⾰命技術を活⽤しつつ、「新たな街」づくりにおいてイノベーションを起こしていくことが重要。また地域経済、中⼩のサービス事業者等によるリアルデータの利活⽤の余地が多く残されており、対応により、⼤幅な⽣産性向上も期待できるだ
けでなく、新ビジネスの創出に貢献する可能性。
 2030年代の⽬指すべき将来像を実現するために、具体的には、以下の3つの対応が重要。
①「新たな街」づくりの在り⽅そのものの⾒直し⾏政データをはじめとする様々なデータをオープン化、利活⽤できる環境を整え、社会課題の解決や新たなビジネスを創出②シェアリングエコノミーの推進
⼗分に活⽤されていない⼈材や遊休資産（⽣産設備、流通⼿段、不動産等）を活⽤し、地域社会の基盤維持（地⽅交通、インバウンド、⼦育て等）と、新たなビジネスを創出③FinTechの活⽤促進
バックオフィス改⾰により地域経済を担う中⼩企業の⽣産性が向上。資⾦調達⼒が向上し、成⻑に向けた経営資源が投⼊可能になる等、収益⼒が向上
 これらを推進することにより、⽇本が先駆けて課題を解決し、世界の暮らしにおける課題解決に寄与。
160

Ⅳ.戦略分野
4.「暮らす」(2)⽬標逆算ロードマップ①「新たな街」づくり②シェアリングエコノミー③FinTech161

Ⅳ.戦略分野
4.「暮らす」(2)⽬標逆算ロードマップ①「新たな街」づくり

162

①⽇本の⽴ち位置 「新たな街」づくり「新たな街」づくりの現状 ⽇本は世界に先駆けて少⼦⾼齢化が進展する課題先進国。
 交通、電⼒等、街を⽀える基礎的なインフラ・社会基盤サービスは、本格的な更新投資が必要な時期を迎えつつあり、2030年代にかけて、都市・地⽅を問わず必要となる「新たな街」づくりをチャンスと捉えることも可能。

⽇本の⽴ち位置とアプローチ ⽇本は、鉄道や送電網等の街づくりに不可⽋なインフラを、単なる設備としてではなく、現地のニーズにカスタマイズさせながら、最終的なオペレーションまで含め⾼度に機能するシステムとして輸出していけるだけの強みを持ちうる。
 ⽇本の強みを活かしつつ、第4次産業⾰命の新技術（データ・⼈⼯知能・ロボット等）を徹底的に活かした「新たな街」づくりを進め、社会課題の解決に繋げていくためには、⾏政データをはじめとする、豊富なリアルデータを利活⽤するための基盤として、以下の具体的取組みが必要。
(ⅰ)「新たな街」のリアルデータ・プラットフォームの構築（公的データのオープン化等）及び活⽤(ⅱ)「新たな街」づくりにおけるインフラ⾼度化（電⼒、ガス、⽔道、通信等）に必要な環境整備(ⅲ)「新たな街」を作り出す制度・ルール整備
 これにより、今後ますます変化のスピードが速くなる世界の動きにも、柔軟に対応可能な「新たな街」を創出。さらに、データを利活⽤した「新たな街」づくりモデルを、現地のニーズを第⼀に世界に展開。
163

①⽬標逆算ロードマップ 「新たな街」づくり
時期
⽬標

取
組

短期（〜2018年）
中期（〜2020年）
新たなビジネス創出、社会課題の解決/住⺠満⾜度・地域活⼒向上

⻑期（2020年〜）
左記の取組みを加速、全国レベルに展開

オープンデータの推進
オープンデータの推進○ 官⺠データ活⽤推進基本法（2016年12⽉7⽇成⽴）に基づく基本 ○ 左記の取組みを2020年の東京オリン
計画の策定・推進（国・都道府県）
ピック・パラリンピックまでを集中取組期○ 地域未来投資促進法に基づき、データを利活⽤した地域経済牽引事業間として実施を推進○ 2020年以降は取組みを更に加速○ データ原則公開ルールの整備、⺠間ニーズの⾼い重点分野の特定、ⅰ
データプラットフォームを活⽤した具体的なサービス創出⽀援等 (公共交通、防災インフラ、防犯、エネルギー、観光、農業、ヘルスケアサービス
等）「新たな街」づくりのリアルデータ・プラット「新たな街」づくりに不可⽋なリアルデータプラットフォームの構築
フォームを活⽤する⾃治体(エリア)の拡⼤
リアルデータを活⽤したインフラの⾼度化○ バーチャルパワープラントの実現、⽔道事業の効率化、IoT等を活⽤した
電⼒・ガスの保安のスマート化、運転の⾼度化（E-Tech）の推進
ⅱ IoT社会を⽀える通信規格の多様化

IoT社会を⽀える通信規格の多様化○ LPWA（Low Power Wide Area）の利活⽤促進、広帯域電⼒線 ○ 左記の取組みを2020年の東京オリン
搬送（⾼速PLC）の屋外での活⽤の検討
ピック・パラリンピックまでに実現○ 第5世代移動通信システム（5G）の実現○ 2020年以降は取組みを更に加速

シェアリングエコノミーの推進
ⅲ ○国家戦略特区等を活⽤した
様々なシェアリング事業の拡⼤

シェアリングエコノミーの推進○シェアリングエコノミーと各種業規制の在
り⽅の整理
164

①「新たな街」づくりに係るリアルデータプラットフォーム
 AI・データ等を活⽤した「新たな街」づくりにあたっては、公的データの利活⽤が肝 公的データの徹底開放により、新たなビジネスの創出や社会課題の解決に繋げるため、
2018年度から新たなメカニズム（⺠間ニーズを反映する仕組み、原則公開ルールの明確化等）を導⼊ 具体的なメカニズム– 「原則公開」のルールの明確化– 官⺠データ活⽤推進基本法に基づく、官⺠データ活⽤推進基本計画の策定（国、都道府県等の⾃治体）– ⺠間ニーズを反映する仕組みの整備（対話の場の創設、政府保有データの棚卸）– オープンデータを前提とした情報システムの整備・運⽤– 重点分野に特化したデータ開放の推進 更なる取組み⽅針– 上記メカニズムの本格化– データを活⽤した「新たな街」づくりの中核を担うエリアマネージメント組織の確⽴– 互換性の⾼いプラットフォームの構築– 「新たな街」の運営管理費の財源確保に関するエリアマネージメント条例の制定– ソーシャルインパクトボンド(社会的費⽤の軽減分を償還費⽤に充てる債券)の活⽤

165

（参考）「新たな街」づくりに係るリアルデータプラットフォーム 〜会津若松市の⽬指すイメージ※会津若松スマートシティ推進協議会説明資料より（ICT街づくり推進会議 スマートシティ検討ワーキンググループ（第3回））

166

（参考）地域未来投資促進法の概要
 地域の特性を⽣かして⾼い付加価値を創出し、地域の事業者に対する経済的波及効果
を及ぼすことにより地域経済を牽引する事業（「地域経済牽引事業」）を促進し、地域の成⻑発展の基盤強化を図るため、事業者等が作成する当該事業に係る計画を承認する制度を創設し、計画に係る事業を⽀援する等の措置を講ずる。
枠組みのイメージ
⼟地の利⽤の調整を要する場合

市町村及び都道府県：基本計画

国：基本⽅針同意

都道府県が同意○地域経済牽引事業の促進を図るための⼟地の利⽤の調整 等

事業者等：地域経済牽引事業計画

対象区域

都道府県
が承認※ 〔申請主体〕

基本計画の⽬標①⺠間事業者、②官⺠連携型（地⽅公共団体及び⺠間事業者）※②の場合は、国が事業を承認

地域経済牽引事業の要件
活⽤する地域の特性

承認

市町村：⼟地利⽤調整計画

等

⽀援機関：連携⽀援計画
 地域の公設試等が連携して、地域経済牽引事業を⽀援（広域的な連
携も含む）

⽀援

〔地域経済牽引事業の例〕①先端ものづくり分野（医療機器、航空機部品、新素材等）②農林⽔産、地域商社（農⽔産品の海外市場獲得等）③第4次産業⾰命（IoT、AI、ビッグデータ活⽤）関連④新たなニーズをターゲットにした観光、スポーツ、⽂化、まちづくり関連⑤ヘルスケア・教育サービス
等〔事業計画のポイント〕○地域への相当の経済的波及効果（域内取引拡⼤等） 等承認された事業に対して政策資源を集中投⼊して⽀援①設備投資に対する⽀援措置、②財政⾯の⽀援措置、③⾦融⾯の⽀援措置、 ④規制の特例措置等、 ⑤その他（データ利活⽤等）
167

（参考）電⼒インフラのビッグデータ・IoT・AI活⽤（E-Tech）
 ビッグデータ・IoT・AIの活⽤により、センシング、データ整理・管理、データ分析・予測、オペレーションへの反映という循環が⽣まれ、効率化や稼働率の⼀層の向上が期待される。
エッジ
コンピューティング

ＯＴ

オペレーション

・タービン、ボイラ等のセンサーから無数のオペレーションデータを収集

・分析・予測を反映・検証・改善。
最経済運⽤
サービス 運転効率向上
向上

⽇本の電⼒会社の「強み」を如何に
織り込むか

保全⾼度化
設備保全 故障
予知
CBM

センシング

効率化

イベントデータ

定常数値データ

影像データ• ダウンタイム、起 • 流⼊量、圧⼒、新 • 機内画像
動、故障
藤、⾳、温度

機械学習

ＩＴ

稼働率向上

データ整理・管理

データ分析・予測・収集データをプラットフォームで体系的に管理・収集データを元に、最適運⽤の予測、事故予兆
全社最適化

AIによる
⾼度化

社内外の情報と統合管理

複数アセットの統合管理

新サービス創出
海外輸出（集中運営サポート、O&M外販、IPP等） （調達モデル、保険、認証、教育）

透明性・妥当性のある知識体系（Body of Knowledge)の構築、ISOの策定

168（参考）⽔道事業におけるIoT活⽤の概要
 ⼈⼝減少や設備の⽼朽化が進み、特に⼩規模事業体における事業運営が困難になりつつある。このような現状の打開策として広域化を進める必要があり、CPS/IoTの活⽤がその促進⼒になる。
 IoTの活⽤により事業体毎にバラバラな業務の標準化やシステム間の連携・情報活⽤を図り、アセット・
オペレーションの全体最適などの⽔道事業のスマート化や、事業体間の広域連携・広域化を推進する。
社会動向

取り組みの⽅向性

⽔道事業が抱える課題
・職員数の減少＆ノウハウを持つベテラン職員の⾼齢化
・給⽔収⼊の減少＆設備の最適化
・⽼朽化設備の維持保守コスト増加

・少⼦⾼齢化・⼈⼝減少・インフラ設備の⽼朽化

広域化・効率化
少ない職員で⾼いサービス⽔準を維持した運営
統合・再配置による設備のダウンサイジング

特に、⼩規模事業体における持続可能な事業運営

CPS/IoT活⽤により⽔道事業のスマート化を図ることで広域化を促進【現状】
管理⽅法や運⽤⽅法は事業体、浄⽔場ごとに様々
現場職員によって⾼⽔準サービスが維持されている

浄⽔場
職員 ベテラン 現場（管理 職員
作業者
者）

給⽔収⼊

【CPS/IoT活⽤の将来イメージ】
給⽔⼈⼝規模に応じた最適な設備更新、業務効率化を実現
広域管理
職員

浄⽔場

・・・

設備⽼朽化

職員 ベテラン 現場
職員 作業者（管理者）

職員減・⾼齢化（統合管理者）

ベテラン
職員

情報・データ

資産とデータを
総動員して
最適化

浄⽔場
現場作業者
直営

アセット
マネジメントフィードバック（計画、サービス）

CPS/IoT

浄⽔場

・・・

現場作業者
⺠間委託

フィードバック（現場⽀援、制御）

ノウハウ蓄積故障予知

CBM型保守

出所：経済産業省「平成２７年度我が国経済社会の情報化・サービス化に係る基盤整備(⽔道事業におけるＣＰＳ(サイバーフィジカルシステム)実装のための調査研究)」報告書をもとに作成

169

（参考）「適材適所」な通信規格
 サービス毎に重視される通信特性（速度、頻度、通信量、コスト・・・等）は異なり、利⽤シーンに応じた最適な通信インフラの整備が求められる–

超低遅延性が求められる分野＜主として移動系IoT＞ → 無線（5G）–

多数のセンサーとネットワークとの間の同時接続が必要＜主として固定系IoT＞ → 無線(LPWA)、有線（⾼速PLC）

出所：総務省「スマートIoT推進戦略」

170

（参考）広帯域電⼒線搬送（⾼速PLC）
 ⾼速PLCとは、既存の電⼒線にデータをのせて通信を可能とする技術。配線⼯事をせずに、コンセントに挿すだけで、簡単に情報機器同⼠等の通信が可能に。ハイビジョンクラスの⾼品位映像を、Wi-Fiと同程度の速度で伝送可能。⽇本初の通信規格で国際標準にも採⽤済み。
 現⾏制度の下では、⾼速PLCの家電への組み込み、屋外利⽤は認められていない。⾼速PLCを「IoT社会を⽀える通信インフラ」の1つとして活⽤し、地域の課題解決や新サービスの創出に繋げる必要。
⾼速PLC（電⼒線通信）の利活⽤想定事例
ソーラーパネル

⾼速PLC

エアコン
スマートメーター
洗濯機

⾼速PLC

監視カメラ

系統

創
制御
蓄

家電

パソコン

ルーター

FULL AUTO ECOHEMS機器

⾼速PLC

電気⾃動⾞

燃料電池
蓄電池
ヒートポンプテレビ

つながる家電宅内のリアルデータを活⽤し、新ビジネスを創出（“つながる家電は⾝近な暮らしのパートナー”）
地域の防犯・⾒守り
既存の電柱にカメラや受信機を設置、防犯・⾒守りサービス実現（“地域の⽬となり、⽿となる”）
スマートガイド
普段はデジタルサイネージ、いざ、という時はスマートガイドに変化（“いざ、という時の道しるべ”）
中⼩企業のIoT化
低コストで、⽣産設備の稼働状
況を⾒える化し、IoTによる⽣産性向上に貢献171

（参考）5Gプロジェクト推進ロードマップ

出所：総務省「電波政策2020懇談会」資料

172

Ⅳ.戦略分野
4.「暮らす」(2)⽬標逆算ロードマップ②シェアリングエコノミー

173

②⽇本の⽴ち位置 シェアリングエコノミー
現状 国内外における様々なシェアリングサービスの誕⽣により、これまで業として成り⽴たなかった⼩規模・多彩なサービスの提供者を顕在化して供給⼒として組織化し、企業・個⼈の細かなニーズに合わせたモノ
やサービスの提供が可能に。
 シェアリングエコノミーにより、地域課題（交通、インバウンド、⼦育て等）が解決され、また、⼗分に活⽤されていない⼈材や遊休資産（⽣産設備、流通⼿段、不動産等）の活⽤が進展。加えて、潜在需要を喚起することでイノベーションと新ビジネスの創出に貢献。更に、海外の地⽅⾃治体（アムステルダ
ムやソウル等）において、シェアリングサービス活⽤を通じ、遊休公共資産の稼働率向上、業務効率化等を図る動きも存在（「シェアリングシティ」）。
 また、シェアリングエコノミーで多⽤される利⽤者、供給者双⽅のレーティングシステムは、利⽤者やプラットフォーム⾃⾝による多元的監視が可能となり、悪質な供給者が市場から⾃動的に駆逐される可能性が向上（市場による公共性の補完）。
⽇本の⽴ち位置・アプローチ
 国内⼈⼝減、低成⻑等を背景に、特に地⽅においては今後、「公」が現⾏⽔準の公共サービスを維持していくことは困難になる可能性。「公助」から「共助」の仕組みへのパラダイムシフトが求められつつある。
 そのため、(ⅰ)シェアリングエコノミーの社会的受容を拡⼤し、(ⅱ)⾃治体における「シェアリングシ
ティ」の動きの推進などの公共サービスにおける「共助」の活⽤を促進し、加えて、必要に応じて、(ⅲ)
個別法等との調整を⾏っていくべき。
174

②シェアリングエコノミーの意義ー地⽅課題解決の⼀助としてー ⼈⼝減、低成⻑等を背景に、特に地⽅においては今後、「公」が現⾏⽔準の公共サービスを維持していくことは困難に。
 シェアリングエコノミーの活⽤により、「公助」から「共助」も活⽤した仕組みへのパラダイムシフ
トを推進していくべきではないか。
「移動サービス」の例：
バス路線の廃⽌や減便が相次いでいる中、移動⼿段を確保することが困難な地域住⺠が増加し、地⽅社
会経済活動の衰退が進展するリスクが懸念。

「保育サービス」の例：
待機児童数は⼀向に減少せず、⼥性の社会進出の妨げとなっているが、保育⼠数・将来の⼈⼝構成等を鑑みると公的なサービスの拡充による課題解決には限界。

【バス交通を巡る危機的状況】【保育所等の定員・利⽤児童数・待機児童数の状況】
保育所等数

定員

利⽤児童数

待機児童数

平成25年

24,038カ所 2,288,819⼈ 2,219,581⼈

22,741⼈

平成26年

24,425カ所 2,335,724⼈ 2,266,813⼈

21,371⼈

平成27年

25,464カ所 2,474,554⼈ 2,330,658⼈

23,167⼈

出所：：厚⽣労働省「保育所等関連状況取りまとめ

出所：：国⼟交通省「地域公共交通の確保・維持・改善に向けた取組マニュアル」）

175
175

②シェアリングエコノミーによる市場創出の可能性
 シェアリングエコノミーの進展は、「所有」から「共有」への移⾏により、新たな市場を⽣み出すと推計されている。社会への影響については、⽣産活動に負の影響を与えうる⼀⽅で、新サービスの創出等も考えられるため、総合的に評価することが必要。
 ⾃治体において、シェアリングサービスを通じ、遊休公共資産の稼働率向上、業務効率化等を図る事例あり。こうした動きの推進に向け、事業者と⾃治体の連携促進、⾃治体におけるシェアリング活⽤に向けたルール整備を進めるべき。
【世界のシェアリングエコノミー市場規模】【我が国のシェアリングエコノミー市場規模】

（百万円）
70000

60000
60000

54800
50100

50000

44300
36000

40000
30000

28500
23275

20000
10000
0
2014
出所：PwC「The sharing economy - sizing the revenue opportunity」

2015

2016

2017

出所：⽮野経済研究所発表資料より作成※2016年度は⾒込み額、2017年度以降は予測額

2018

2019

2020

（年度）

【今後必要と考えられるルール整備】•••

公共財産のシェアリング活⽤のための公有財産規則の⾒直しクラウドソーシング活⽤のための役務等に係る調達規則の⾒直し⾃治体職員によるクラウドソーシング参加のためのルール整備

176

（参考）シェアリング・シティの普及推進に向けて ソウル、アムステルダムなど、⾏政が積極的にシェアリングエコノミーを推進する「シェアリング
シティ」が⽣まれ始めている。
 ⽇本においても、⾃治体とシェアリングエコノミー事業者の連携事例が⽣まれ始めているが、この動きを全国に広めていくには、「尖った」取組を⾏う⾃治体（「シェアリング・シティ
2.0」)の事例を創出、ベストプラクティスとして横展開することが効果的ではないか。
【シェアリングシティ ソウルの事例】• 市内1,384ヶ所、4,156台のカーシェアリン
グサービスの導⼊• 業務時間外や休業⽇における公共庁舎の会議室・講堂、駐⾞場の開放• 住居空間に余裕のある⾼齢者と、住居空間が必要な⻘年が同居し、⾼齢者のための⽣活サービス（買い物・外出⽀援、掃除など）を提供【ソウル市からのシェアリング事業に対する⽀援】• 「シェアリングシティ・ソウル」ブランドの使⽤権の貸与• 補助⾦の⽀給（18機関を対象に3億2,100万ウォン）• 事務所スペース、活動費等の提供（約75のシェアリング事業者・機関）【シェアリング・シティ2.0のコンセプト】○シェアリングエコノミーの活⽤により、⾃治体施設の稼働率向上や業務効率向上を図る。

○各種プラットフォーマーと協働して新たなサービスを⽣みだし、街全体の経済向上を図る。

○社会問題（ex.待機児童、⼈材不⾜）の解決に「共助」「共働」の仕組みを組み込む。

○オープンデータ流通環境を整備し、⺠間の新たなサービス創出を促進する。

シェアリングエコノミーの活⽤

新サービスインキュベーション

駐⾞場や体育館等の公共施設の貸し出しによる施設稼働率向上
クラウドソーシングの活⽤による業務効率化（ex.翻訳業務等）
市⺠による育児・介護サービスの提供による保育⼠・介護⼠不⾜解消
市⺠間での知恵・資産の共有

⾃治体
⾃治体
⾃治体
×

•
•
•
•

177

②シェアリングエコノミーの普及促進に向けた⽅向性と取組 我が国におけるシェアリングエコノミーの認知度・利⽤意向を⾼めるべく、業界による⾃主ガ
イドラインの普及を進めるほか、シェアリングシティ等の先進事例の創出と⾯的展開、個別のビジネスモデルに係るグレーゾーン解消等によるルール整備等を進めるべき。
(ⅰ)シェアリング
エコノミーの社会的受容の拡⼤(ⅱ)地⽅等での公共サービスにおける「共助」の活⽤促進(ⅲ)個別法等との調整

 社会的信頼性の確保のための業種横断的な⾃主ガイドラインの策定・⺠間認証制度を促進
 既存のGDPでは捉えきれないシェアリングエコノミーの経済効果等について検証

 事業者と⾃治体の連携を促進し、先進的な「シェアリングシティ」の創出・⾯展開を図るとともに、障害となり得る課題を整理、対応

 乗り合い等のライドシェア、荷物の共同配送の可能性なども含め、シェアリングエコノ
ミーを徹底的に利活⽤していく場合のルール整備について検証 グレーゾーン解消制度を活⽤して具体的な法令適⽤の明確化ニーズに応えるとともに、電⼦商取引の準則などにおいて具体的なグレーゾーン解消の明確化を検討
178

②⽬標逆算ロードマップ シェアリングエコノミー
時期
⽬標
ⅰ
ⅱ

短期（〜2018年）
中期（〜2020年）
⻑期（2020年〜）「シェアリングシティ」事例を少なくとも30地域で創出（2017年度中）○⺠間団体等の⾃主的ルールの普及展開によるシェアリングエコノミーの信頼性の確保○シェアリングエコノミー伝道師の⾃治体派遣、⺠間事業者と ○「シェアリングシティ」の⾃律
地⽅⾃治体をマッチングする仕組の整備、抽出されたベスト
的な拡⼤
プラクティスの幅広い⾃治体への横展開・普及啓発○官⺠協働による国際的なルールづくり等の場に参画し、国内取組事例の積極的な発信を通じた国際的な合意形成
への貢献

取
組
ⅲ

○シェアリングエコノミー促進室による各種⽀援（相談対応、情報提供・調整、法令解釈に係るグレーゾーン解消制度の活⽤等）○国家戦略特区等を活⽤した○シェアリングエコノミーと各種業規制の在り⽅の整理
様々なシェアリング事業の拡⼤
179

（参考）移動サービスの⾼度化に向けた論点
 移動サービスに関しては、価格の柔軟な設定やシェアリングプラットフォームを通じた⾃家⽤⾞の活⽤等、⾼度化を求める声がある⼀⽅で、留意点を指摘する声もある。
メリット（例）

留意点（例）○移動困難者や観光客の移動⼿段の確保○移動サービスの安全の確保（移動⼿段そのものの安全、事故時の責任等）○労働機会の提供・遊休資産の活⽤○ （時、場所によって）移動サービスの価格が柔軟に変動（消費者・供給者ともにメリット）○公共交通サービスの⽣産性向上（機会損
失の減少）○総移動量の増加に伴う「移動」にまつわる産業の拡⼤（例、アフターサービス）○供給過剰による運転⼿の待遇低下○⼀定地域内で⼗分に供給が増えなかった場合、価格が⾼⽌まりする可能性（独占・寡占の弊害）○移動サービスに係る事業者間でのイコールフッティング○⾃動⾞⽣産台数に与える影響

180

Ⅳ.戦略分野
4.「暮らす」(2)⽬標逆算ロードマップ③FinTech181

③⽇本の⽴ち位置 FinTech
FinTechの現状
 FinTechにより、あらゆる経済活動に伴う A)「お⾦」のかたち、B)流れ、C)信⽤・リスクの捉え⽅、D)担い⼿が⼤きく変化。
 IoT、AI等により、⼈々の経済活動や産業の競争条件が激変する中、それを⽀える「お⾦」も変⾰を迫られていることが背景。
 世界中でFinTechを活⽤したイノベーション競争が激化している。
⽇本の⽴ち位置、アプローチ
 ⽇本では太宗の個⼈・企業が⼝座やクレジットカードを保有する等、誰もが⾦融サービスにアクセスできる環境にある。⼀⽅で、決済のキャッシュレス化やバックオフィス業務のクラウド化等については進展の余地があり、また、 従来の制度ではイノベーションに対応しきれないといった指摘もみられる。
 既存の⾦融のあり⽅にとらわれず、FinTechの効果や⽅策を検討するためには、ユーザー視点からの発想が不可⽋。
 以下のような視点から、FinTech社会の未来像を共有し、その実現に向けた課題や道筋、包括的な政策パッケージを⽰したところ。
 消費⽣活の⾼度化・活性化（フロー⾯）や、将来に向けた資産形成の充実（ストック⾯）を通じて、個⼈（家計）の⽣活が劇的に変わる可能性。
 イノベーションと地域経済の担い⼿であるベンチャー企業や中⼩企業においては、バックオフィス改⾰による⽣産性向上や、資⾦調達⼒、キャッシュ・マネジメント強化の実現、それらを通じた経営の⾼度化、成⻑に向けた経営資源の投⼊が可能になり、中⼩企業等の収益⼒が劇的に上がる可能性。 182

（参考）FinTech社会の実現に向けた道筋
将来像
個人の生活（家計）が劇的に変わる

基本的⽅向性

データ融通の環境が整う

ⅰFinTech普及の前提条件を整える

⽇々の消費の⾼度化・活性化（フロー⾯）
個⼈の効率的な
資産形成（ストック⾯）バックオフィス業務の効率化（業務の⽣産性⾰命）
資⾦調達の強化（財務の⽣産性⾰命）
経営⼒強化・
成⻑に向けた資源投⼊

キャッシュレス社会が実現する
電⼦決済のセキュリティが守られる

ⅱ「お⾦」の流れを円滑にする

本⼈確認がデジタルで完結する
⾏政データを開放、⼿続がデジタルで完結する
⾦融サービスがデジタルで完結する企業の収益力が劇的に上がる（生産性革命）

⽬指すべき状態

ⅲ中⼩企業等のFinTech活⽤を後押し

会計・経営管理が⾃動化・効率化する
出⼊⾦・資⾦管理が⾃動化・効率化する
資⾦調達⼒を強化する

ⅳイノベーション（試⾏錯誤）を促す仕組み作り・環境整備（「⽇本版レギュラトリー・
サンドボックス」の検討等）

イノベーションに向けた実験が促される
様々な⾰新的なFinTechサービスが出現する
183

③⽬標逆算ロードマップ FinTech
時期⽬標

短期（〜2018年）
中期（〜2020年）
個⼈・企業のFinTech活⽤促進
FinTechイノベーションを促進するための環境整備、仕組みづくり
FinTechの前提条件を整える•ⅰ••

⻑期（2020年〜）
個⼈の⽣活（家計）が劇的に変わる
中⼩企業の収益⼒が劇的に上がる

個⼈データを⾃らの意思で管理・利⽤する⼿段やルールの整備
キャッシュレス決済⽐率を政策 • キャッシュレス決済と証憑類の電⼦化の促進
指標化
技術⾰新を素早く取り⼊れるセキュリティ対策「お⾦」の流れを円滑にする(デジタルで完結する)
ⅱ

•
•
•
•

取
組

本⼈確認がデジタル完結する仕組みづくり
⾏政⼿続のデジタル化、⼿続情報の利⽤がしやすいプラットフォームづくり、
⾏政データの徹底開放
銀⾏・クレジットカード企業のオープンAPI促進
ブロックチェーン技術の活⽤促進（国際標準への対応、実証実験の推進等）

中⼩企業等のFinTech活⽤を後押しする•「バックオフィス業務等のクラウ •ド化率」を政策指標化

バックオフィスのクラウド化推進、FinTech活⽤⽅法と効果の理解促進、インターネット・バ
ンキング利⽤の推進

ⅲ •⾦融と商流のEDI接続の推進「サプライチェーンキャッシュコン •バージョンサイクル（SCCC）」の政策指標化

FinTechによる⾰新的な資⾦調達⼿段の促進、サプライチェーン全体の資⾦循環効率の向上•

イノベーション（試⾏錯誤）を促す仕組み作り・環境整備
ⅳ

•
•
•

FinTechイノベーションを促進する規制・制度改⾰（「レギュラトリー・サンドボックス」の検討等）
グローバル競争⼒あるFinTech拠点づくり
⼈材育成、転職・再就職、兼業副業等を通じたFinTech⼈材の確保
184

Ⅳ.戦略分野
4.「暮らす」(3)突破⼝プロジェクト

 以下のような「突破⼝プロジェクト」を⽴ち上げ、拡⼤していくことで、点ではなく⾯として「暮らす」分野の課題を解決するための制度改⾰等にも繋がる取組を加速すべき。

①「新たな街」づくり（会津若松市）②「新たな街」づくり（札幌市）③電⼒インフラのビッグデータ・IoT・AI活⽤(E-Tech)④広帯域電⼒線搬送(⾼速PLC)（東京電⼒、パナソニック）⑤移動サービスの⾼度化(notteco、電脳交通等)⑥ローカルベンチマークを活⽤したFinTech導⼊の波及⑦ベンチャー⽀援プラットフォーム(仮称)の構築
185

突破⼝プロジェクト①：「新たな街」づくり（会津若松市）
 オープン/パーソナル/ビッグ/ディープデータ等を適正に使える仕組みの構築を⾒据えた事業の推進
 除雪⾞の位置情報や学校情報、医療情報等を市⺠⽬線で⾒やすくまとめた地域情報ポータルを整備（レコメンド型ポータルサイト）
 健康寿命の延伸に寄与するサービス創出を⽬指し、ヘルスケアデータ連携プラットフォームの構築 データを環境・医療・農業等の様々な分野の問題解決等に繋げる⼈材の育成を推進⇒地⽅・国家の共通課題をデータやIoTを活⽤し先んじて解決することで、世界の課題解決
つながる解決モデルを創出⇒他地域への展開可能な解決モデルを作成するための実証地域として、IT産業集積を実現

186

突破⼝プロジェクト②：「新たな街」づくり（札幌市）
 地域（広域経済圏を含む）の社会・経済課題解決に向けて、⾃治体等がデータのハブとなり、官⺠が連携しつつ、オープンデータの2次/3次利⽤を促進。市⻑をトップに、⼤学教授やIT業界、
データ活⽤の有⼒企業、業界団体が参画した体制を整備。
 分野を横断したデータ連携、⺠間企業・⼤学等による、新たなサービスや研究開発の活性化とイノベーションの創出、官⺠が協働でICT活⽤に取組む共通基盤の形成を⽬指す。
 インバウンド観光客の動態可視化をはじめとして、交通・雪対策や市⺠の健康づくり等のサービス創出につなげる。
⇒地域の社会課題を先んじてデータ利活⽤により解決し、展開することにより他地域、世界の課題解決につなげる※札幌市の観光分野の実証では、⼈流データ×購買データの利活⽤によりインバウンド消費額が向上。
⇒データ利活⽤による社会経済的効⽤、住⺠便益を具体的に⾒える化しながら、データの取扱いに係
る産業、市⺠の理解度を促進、社会受容へつなげていく

187

突破⼝プロジェクト③：電⼒インフラのビッグデータ・IoT・AI活⽤（E-Tech）
 我が国電⼒産業が世界を席巻する競争⼒を有すべく、電⼒インフラにおけるビッグデータ・IoT・AI
活⽤を、(ⅰ)開発・導⼊実証、（ⅱ）技術実証、（ⅲ）国際規格策定、（ⅳ）保安規制の⾒直し、といった各種取組により、後押ししていく。
 競争⼒の強化・競争促進を通じた電気料⾦の低減を図り、住みよい「街づくり」にも寄与していく。
⽕⼒発電所における取組の事例(ⅰ)IoT技術の開発・導⼊実証＜ポテンシャル＞• ⽕⼒発電所にはビッグデータが眠る（例.1プラント
2000〜1万のポイントデータ）• AI等の発電所への適⽤により、熟練運転員と同等のレベルのオペレーション
が実現できる
可能性あり

・効率運⽤や信頼性向上のためのIoT技術を共同開発・導⼊実証（例①：東京電⼒F&Pが
GEやMHPS等と検証開始、H28年度〜）（例②：MHPSが台湾でボイラーの燃焼効率の⾃動化にAI活⽤、H28年度〜）
・今後も個別の取組を拡⼤・推進(ⅱ)保安の⾼度化に繋がるIoT技術実証

・保安のスマート化として、過去データ等を⽤いた、
⽕⼒発電所の早期異常検知⼿法の有⽤性を確認（例：中部電⼒・NEC、H28年度）＜脅威>• 海外勢の積極的な展開（例：GEのPredixの積極的な売り込み）＜課題>(ⅲ)IoT技術による⽕⼒発電所の運営・保 (ⅳ)保安規制の⾒直し守の⾼度化等に関する国際規格の策定 ・国内保安規制と海外制度を整合化し、国内で・IoT技術を駆使した、運営・保守を⾒える化するものさしとなる、国際規格を策定する（東京電⼒F&PがH29年度夏頃メドに国際規格を提案）

⾼い評価を得た（規制上のインセンティブを受けた）者が国外でも“活躍”し、その知⾒・資源を国内へ還元し、更なる⾼度化へ（国際規格の策定状況を踏まえて順次措置）• ビッグデータ活
⽤・AI活⽤等には、発電所の運転ノウハウ等との組み合わせがカギに• 技術の継承が必要であり標準化を急ぐ必要（例.暗黙知の可視化）

電⼒インフラの更なる⾼度化・競争⼒強化のあり⽅を検討（「電⼒インフラのデジタル化研究会（E-Tech研究会）」）

188

突破⼝プロジェクト④：広帯域電⼒線搬送（⾼速PLC）
 2020年の東京オリンピック、パラリンピックに向けて、地域の安全・安⼼の向上に繋がる対策は必要不可⽋。
 東京電⼒とパナソニックは、既存の電⼒線を利⽤した、安価で安定性の⾼い通信規格である、⾼速PLCを活⽤し、「2020年の東京オリンピック、パラリンピックに向けた、地域の防犯・⾒守り・災害対策サービス」を進めていく考え。
 この他、⾼速PLCを活⽤し、中⼩企業（⼯場）のIoT化や電⼒のディマンドレスポンス等のエネルギーマネジメントサービス等の新サービスを順次拡⼤。
 また、パナソニックは、⾼速PLCを組み込んだ、“つながる家電”の製品化を進めていく考え。
⇒⾼速PLCを活⽤することで、様々な課題解決、新サービスの創出に繋がりうる。⼀⽅、現状
では、⾼速PLCの屋外利⽤や家電への組み込みは制限されているところ。
⇒国は、イノベーションをいち早く社会実装につなげる新たな枠組み、「⽇本版レギュラトリーサ
ンドボックス」の活⽤も⾒据えつつ、2020年の東京オリンピック、パラリンピックにおいて、⾼速PLCの活⽤が可能となるように、制度改正について検討開始。
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189

突破⼝プロジェクト⑤：移動サービスの⾼度化（notteco、電脳交通等）
 地⽅公共交通の担い⼿の⾼齢化の進展、⼈⼿不⾜から「地域の⾜」が失われつつある状況。移動サービスの⾼度化は、その社会課題解決の1つの⼿段。
⇒下記のようなベンチャー企業等の意欲的な取組を後押ししていくことで、
移動サービス⾼度化をいち早く実現していく
notteco電脳交通

 2007年に「のってこ！」サービス提供を開始。
 株式会社ガイアックスが事業譲受、100%⼦会社化。
2017年4⽉には会員数35,000⼈を突破。
 事前に⼊⼒された発着地を元に、かかりうるガソリン代+
⾼速料⾦の範囲内しか請求できないようにシステムで制限。グレーゾーン解消制度により適法であることを確認。
 2017年3⽉より、北海道天塩町-稚内間での相乗り運送の実証実験を実施。

社⻑の近藤⽒は1985年⽣(31歳)。祖⽗から継いだ吉野川タクシー（徳島県、保有タクシー9台）の再建へ向けた課題解決から⽣まれたソリューションを横展開。
2016年半ばからの半年超で、230台（事業者14社）の運⾏を管理するプラットフォームとして急成⻑。
中⼩タクシー事業者と地道に信頼関係を築き、全国規模（徳島、松⼭、浦和、博多）で事業展開。
荷電
アプリ

電脳交通
（プラットフォーム）

地域タクシー事業者
営業区域A

地域タクシー事業者
営業区域B

190

突破⼝プロジェクト⑥：ローカルベンチマークを活⽤したFinTech導⼊の波及 FinTechは中⼩企業の劇的な収益⼒向上に貢献するツールである⼀⽅、現状ではその前提となるIT投資も⼗分に浸透しておらず、FinTechの認知は進んでいない。
 FinTechの普及促進のためには、 FinTech導⼊により具体的な経営改善・⽣産性向上・成⻑資⾦の供給等に繋がった事例を、ベストプラクティスとして横展開し、広くその効果をショーケースとして⽰す必要がある。
 その点で、「ローカルベンチマーク｣は地域企業と⾦融機関・⽀援機関の対話ツールとして、企業の経営改善に向けた課題抽出と課題解決のために広く活⽤されており、⾝近な⾦融機関・⽀援機関との対話を通じてFinTechを横展開する仕組みとしては最適。
 中⼩企業等におけるFinTech導⼊先進事例を創出することで、中⼩企業等の⽣産性向上効果を「⾒える化」し、全国への波及を狙う。
プロジェクト概要
 ⾦融機関を始めとする⽀援機関、企業経営者において、ローカルベンチマークの更なる活⽤を促進するため、活⽤事例などのフォローアップを⾏う。
 その⼀つの⼿段として、ローカルベンチマークを活⽤したモデ
ル事業の実施による事例収集を実施。
 具体的には、個別にテーマを設定し、⾦融機関や⽀援機関の協⼒を得て、地域企業にローカルベンチマークを活⽤して経営改善につなげた有効事例等の収集を⾏う。
 事例等の収集に当たっては、ローカルベンチマークを「⼊⼝」
として、様々な⼯夫を⾏い事業性評価に取り組む⾦融機関
や⽀援機関の事例も対象とする。
 今回、テーマの⼀つとして、「クラウドサービス導⼊による経営改善」等を設定することを予定。
 ローカルベンチマークの有⽤性、課題を検証するとともに、中⼩企業等のFinTech導⼊効果を「⾒える化」」する。

191

突破⼝プロジェクト⑦：ベンチャー⽀援プラットフォーム（仮称）の構築
 事業の各段階に応じた経営課題・⽀援を迅速・ワンストップで対応するため、補助⾦・委託費等申請の簡素化や⾃動作成、オンライン・エントリー等を可能とする⽀援システムを構築する。
 その際、APIを開放し、⺠間の会計・財務ソフト等とも連動することで、シームレスなベン
チャー⽀援環境を構築することを検討する。
 また、法⼈インフォメーションとも連携し、本年度中に試⾏運⽤を開始するとともに、他の⼿続への展開も視野に本格運⽤に向け課題を整理する。
⇒現状、質の⾼い⾏政サービスを実現する⾏政⼿続のデジタル化が⼗分に進んでおらず、FinTechサービスのみならずITを活⽤している企業にとっても、業務負担が⼤きい状況。
⇒上記のように、⾏政サービスをデジタルで完結して受けられるような環境整備を進めることで、
FinTech活⽤企業の便益が最⼤化し、FinTechベンチャー等の⽣産性向上にも寄与。
プロジェクト概要

 各省庁のベンチャー⽀援（補助⾦・委託費等）の申請⼿続きについて、①申請様式の共通化、②法⼈インフォメーション等のデータベースからのデータ引⽤、③オンライン申請を実現し、⼿続きの⼤幅な簡素化の実現を⽬指す。
 あわせて、システム利⽤企業のデータベースを形成し、そのデータ解析により効率な制度運⽤やベンチャー企業へのプッシュ型の⽀援提案などベンチャー⽀援の効果向上を図る。

192

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築：
産業構造・就業構造変⾰による横断的課題

193

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
1. ルールの⾼度化(1)データの利活⽤を促進するためのルール(2)リアルデータプラットフォームの創出(3)新たなオープンクローズ戦略を⽀える知財・標準ルール(4)成⻑領域への多様なチャレンジの促進強化

194

ルールの⾼度化の全体像
 第4次産業⾰命においては、知財・標準に、データを加えた、三次元的な複合戦略の構築が必要。
 Society5.0・Connected Industries実現のため、各分野のルール、規制・制度の在り⽅を⾒直す必要。

データルール
データ利活⽤促進
リアルデータのプラットフォーム構築
競争政策上の位置づけ明確化
サイバーセキュリティの強化

標準ルール

知財ルール
特許権
著作権
営業秘密

国際標準化
JIS

規制・制度

新たな製品・サービスの創出につながる制度設計

195

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
1. ルールの⾼度化(1)データの利活⽤を促進するためのルール

196

(1)データの利活⽤を促進するためのルール（域外流通）
基本的な考え⽅
⽶・EU ・中のデータに係る戦略・制度や我が国の置かれた状況を踏まえ、域内外のデータ利活⽤を促進【域外流通】【課題（1）】
諸外国の戦略を踏まえたデータの域内、域外の流通に関する制度整備が⼗分ではな
い＜対応の⽅向性＞
 原則⾃由を維持（G7/20等の国際的枠組みにて、⽇本の考え「Global Data-flow Facilitation」を発信）－EUとの間で、データ越境流通の促進等に向けた対話枠組の⽴ち上げに合意－ドイツとの間で、第4次産業⾰命に関する協⼒枠組を定めた「ハノーバー
宣⾔」を発出－フランスとの間で、IoT分野における⽇仏企業の連携強化に向けたワー
キング・グループを設置－APECにおける、越境個⼈情報保護ルール（CBPR）に参加－G7伊勢志摩⾸脳宣⾔「サイバーに関するＧ７の⾏動と原則」の着実な推進■産業データ 原則⾃由としつつ、⼀部に例外を設けることの要否について諸外国の制度や必要性・妥当性を踏まえ検討■個⼈データ データの保護と流通のバランスを取った個⼈情報保護法の改正を踏まえ、グローバルにデータ利活⽤を推進

197

(1)データの利活⽤を促進するためのルール（域内流通）【域内流通】<対応の⽅向性＞■産業データ データ利活⽤推進のため、速やかに「①データオーナーシップ※1 」の考え⽅を普及
 このため、まず「契約ガイドライン」を策定（本年5⽉公表）し、契約を通じたデータ
流通を促す
 事業者間での「データオーナーシップ」に係る紛争が⽣じた場合、それを早期に、簡便に解決する仕組みの検討も必要（ADR等）※1 法律や契約に基づくデータの利⽤権限のこと【課題（1）】
諸外国の戦略を踏まえたデータの域内、域外の流通に関する制度整備が⼗分ではない■個⼈データ 2020年までに、個⼈起点のデータ流通(②データのポータビリティ※2)によるデータ
利活⽤を実現するため、情報銀⾏等の具体的プロジェクト（ヘルスケア、⼩売、観光等）の創出を⽀援
 プロジェクトを通じて明らかとなる課題に速やかに対応
 プロジェクトを通じて、データが⼗分に利活⽤されない場合、「新たな権利」創設を含め検討※2 各個⼈が⾃⼰のデータを受け取り、また、その意思によりデータを移転させる権利③公的データのオープン化
 新たなビジネスの創出や社会課題の解決に繋げるため、来年度から新たなメカニズ
ム（⺠間ニーズを反映する仕組みの整備、原則公開ルールの明確化等）を導⼊。
 官⺠共同プロジェクトにおいて得られたデータの利活⽤ルールを検討

注：データの中⾝・類型（構造化/⾮構造化、消費/⽣産、運動系/情報系等）に応じた個別具体的な検討が必要④知財関連法（不正競争防⽌法/著作権法/特許法）⾒直し・運⽤明確化
 データ利活⽤促進のため、データの保護範囲や保護⽅法の明確化等⑤サイバーセキュリティの強化⑥データの利活⽤に係る競争政策上の位置づけ明確化

198

(1) データ利活⽤に係る国家戦略：複数の考え⽅
⼩保護・規制の強さ（A）⽶国（B）⽇本（現在）

（C）EU

⼤

（D）中国

・域外流通：原則⾃由・域外流通：原則⾃由・域外流通：原則⾃由・域外流通：原則制限－産業データは、原則⾃由※－産業データは、原則⾃由※－産業データは、個別規制（⾦融、医療等）

ー産業データも、広範な国家
機密は、域外流通不可

ー個⼈データは、APEC情報
プライバシー原則への適合性要求（CBPR：企業等に対して適合性を認証）※安保関連は保護ー個⼈データは、第三国にお －個⼈データは、第三国におけ ー個⼈データは、重要情報基る体制等整備を要求（EU 盤の事業者に対し、域外流通
ける体制等整備を要求
データ保護規則：国に対し 禁⽌（サイバー空間における（個⼈情報保護法）
中国の主権との考え⽅）て⼗分性認定）－CBPRも採⽤※安保関連は保護※安保関連は保護

基 ・域内流通：原則⾃由・域内流通：原則⾃由本 ー産業データは、原則⾃由※ー産業データは原則⾃由※戦
略ー個⼈データは、⼀般的な保ー個⼈データは、⾃主規制
護（個⼈情報保護法）（ただし、連邦取引委員会
法第5条に基づき、各企業が公表するプライバシーポリ
シー違反⾏為を⾏った場合、FTCにより罰せられる。）

・域内流通：原則⾃由・域内流通：原則⾃由ー産業データは原則⾃由※ー産業データは原則⾃由※ー個⼈データは、⼀般的な保 ー個⼈データは、包括的な個
⼈情報保護法存在せず
護に加え、「データポータビリ
ティ権」「忘れられる権利」等、個⼈に「基本的権利」を保障

・公的データ等：オバマ政権の ・公的データ等：公的データの ・公的データ等：デジタル単⼀ ・公的データ等：第13次5カ年計画において、「データ資源の市場戦略（EU域内のデータ
オープンガバメント政策（新た 利活⽤促進の動き（官⺠共有化、オープン化」について
流通、電⼦政府等の促進）に作成するデータ原則公開） データ活⽤推進基本法）
明記※産業データの利活⽤権限については契約で規定、別途営業秘密については法律で保護199

(1) データ利活⽤に係る我が国の取るべき戦略（域外流通）
⽬的：データを活かした新たな「システム」を構築することにより、グローバルな課題解決と⽇本の経済成⻑に繋げる【主な論点】＜域外流通＞
 域外流通について、原則⾃由を維持すべきか否か ⇒ 原則⾃由を維持＜域外流通、産業データ＞
 域外流通の原則⾃由を維持しつつ、産業データの域外流通を⼀部制限する場合、いかなる産業データを対象とするか⇒⼀部に例外を設けることの要否について諸外国の制度や必要性・妥当性を踏まえ検討
 その場合、どのような⼿法のルールを設けるか ⇒ A) ではなく B)
A)データの国外への持ち出し禁⽌（例 データサーバーの国内設置規制等）
B)データの国外への持ち出し⾃体は認めつつ、必要が⽣じた場合に、国内からのア
クセスを維持＜域外流通、個⼈データ＞
 データの保護と流通のバランスを取った個⼈情報保護法の改正を踏まえ、グローバ
ルにデータ利活⽤を推進
200

(1) データ利活⽤に係る我が国の取るべき戦略（域内流通）
⽬的：データを活かした新たな「システム」を構築することにより、グローバルな課題解決と⽇本の経済成⻑に繋げる【主な論点】＜域内流通、産業データ＞
 データ利活⽤推進のため、速やかに「データオーナーシップ」の考え⽅を普及
 このため、まず「契約ガイドライン」を策定（本年5⽉公表）し、契約を通じたデータ
流通を促進 事業者間での「データオーナーシップ」に係る紛争が⽣じた場合、それを早期に、簡便に解決する仕組みの検討も必要（ADR等）＜域内流通、個⼈データ＞
 2020年までに、個⼈起点のデータ流通(データのポータビリティ)によるデータ利活⽤を実現するため、情報銀⾏等の具体的プロジェクト（ヘルスケア、⼩売、観光等）の創出を⽀援 プロジェクトを通じて明らかとなる課題に速やかに対応
 プロジェクトを通じて、データが⼗分に利活⽤されない場合、「新たな権利」創設を含め検討
201

(1) データ利活⽤に係る制度整備（全体像）【⽬的】データの利活⽤促進による、社会課題の解決、新たな製品・サービスの創出（⺠間企業における、リアルデータプラットフォーマーの創出）【個⼈データ】【短期】

流通【産業データ】【公共データ】

・具体的プロジェクト（情報銀⾏、PDS等）を通じ、データ利活⽤に係る課題を洗出し、下記を社会実装－個⼈データにおける、「個⼈起点の新しいデータ流通構造」
ー産業データにおける、「データオーナーシップ」の明確化
・各戦略分野における協調領域の「リアルデータプラットフォーム」の創出
・データ流通の基盤となる、データフォーマット共通化、API付与、データ信頼性確保の取組等の環境整備
・個⼈情報保護法改正
・匿名加⼯処理情報GL
・カメラ画像利活⽤ガイドブック

・契約ガイドライン
・新たなデータ流通取引に関する検討事例集（「判例」の蓄積）

・公的データの原則オープン化

・官⺠データ活⽤推進基本法

保護・不正競争防⽌改正（データの不正取得禁⽌等）/特許権で保護されるデータ構造の明確化（特許法）
・著作権における柔軟性のある権利制限規定の整備（著作権法）
・巨⼤データプラットフォーム企業等によるデータ利活⽤状況、⾏為に対する競争法上の位置づけ明確化【中⻑期】

・データポータビリティによる更なる流通の確保・データオーナシップの考え⽅、
運⽤の確⽴

・公的データに対する公開請求
制度の創設
202

(1)-① データ利活⽤に係る制度整備：データオーナーシップ
 データオーナシップとは、複数事業者間におけるデータの利活⽤権限のことである。
 データオーナーシップについては、事業者間の取引で頻繁に問題となるにも拘わらず、現状において、以下の理由から実務上⼿探り状況が続いている。
– データは無体物であることから所有権の対象とならない– また、個⼈情報保護制度や知的財産制度等においても明確に規定されていない– 結果、（諸外国同様）データの利⽤権限については当事者間の契約に委ねられるが、契約当事者間における、取決めに係る実務が必ずしも定着していない
 そこで、事業者間でデータオーナーシップの取扱いが明確となっていないが故にデータ流通が進まないという課題に対して、「契約ガイドライン」を策定。
 これにより、データ創出への寄与度等に応じた権限分配などに関する留意点を整理し、事業者間での適切な契約を通じたデータ利⽤権限の明確化を図る。
（なお、理由なき拒否は競争法の問題が⽣じる可能性。）
 なお、「データオーナーシップ」の実効性を確保する観点から、事業者間での「データオー
ナーシップ」に係る紛争が⽣じた場合、それを早期に、簡便に解決する仕組みの検討も必要。
203

(1)-② データ利活⽤に係る制度整備：データのポータビリティ確保
EUにおけるデータポータビリティ
 データ管理者から本⼈が⾃らのデータを扱いやすい電⼦的な形式で取戻し、それを他のデータ管理者に移転する権利
 データ管理者から別のデータ管理者に直接移転する権利
⽇本の現状
 個⼈が個⼈情報取扱事業者（データ管理者を含む、以下同じ）に対し保有個⼈データの開⽰、訂正、利⽤停⽌などを請求することは可能 個⼈を介し、個⼈情報取扱事業者から別の個⼈情報取扱事業者にデータを移転することは可能(マシンリーダブルとは限らないため、実体上は移転が困難)。
 個⼈が個⼈情報取扱事業者から別の個⼈情報取扱事業者に直接移転する権利はない
データポータビリティ権のメリット【個⼈】⾃分の望む企業へのデータ移転により多様なサービスを享受することが可能に（データプラットフォーマーの有するデータの利活⽤も可能に）【産業】顧客のニーズを満たす商品、サービス展開にあたり必要なデータの取得が容易に（データの死蔵が回避）

データポータビリティ権のデメリット【個⼈】新たな権利の創設により、むしろデータ流通が阻害されるおそれ（様々なサービスを享受できなくなる懸念）【産業】すでにデータを持つ企業にとっては、先⾏者利益が現状よりも少なくなる【今後の⽅針】具体的プロジェクト（ヘルスケア、⼩売、観光等）を通じて、2020年までに個⼈起点のデータ流通(データのポータビリティ)の意義や有⽤性を⾒える化し、下記のような課題に速やかに対応①具体的なプロジェクトを通じて、データのポータビリティがどこまで実現できるか、またどのような効果が⽣まれるか②データのポータビリティの確保にあたっての技術的課題の有無、適応可能性（マシンリーダブル等）③具体的なプロジェクトを通じて、データが⼗分に利活⽤されない場合、「新たな権利」創設を含め検討

204

(1)-③ データ利活⽤に係る制度整備：公的データのオープン化
 政府・⾃治体等の公共データの徹底活⽤を促す官⺠データ活⽤推進基本法を制定。
本法律に基づき、今後、国及び都道府県において官⺠データ活⽤の推進に関する基本計画を策定。
 また、公共データの徹底開放により、新たなビジネスの創出や社会課題の解決に繋げるため、来年度から下記の新たなメカニズムを導⼊。
①公開ルールの徹底（開⽰ルール等を定めた⽂書の整理・統合、「原則公開」のルールの明確化）②⺠間ニーズを反映する仕組みの整備（対話の場の創設、政府保有データの棚卸）③オープンデータを前提とした情報システムの整備・運⽤④統計、観光、公共交通分野をはじめとする重点分野や、政府衛星データ等の分野
横断的データに特化したデータ開放の推進
205

（参考）ニーズを踏まえた公共データの開放（オープンデータ）
 公共データの徹底開放により、新たなビジネスの創出や社会課題の解決に繋げるため、内閣官房IT
戦略室を中⼼に新たなメカニズムを導⼊。
 ⺠間ニーズを反映する仕組みを整備（官⺠の対話の場の創設、政府保有データの棚卸し等）するとともに、統計、観光、公共交通分野をはじめとする重点分野に特化したデータ開放を推進する。
官⺠データ活⽤推進基本計画
データ公開ルールの策定（FY29早期）
官⺠データ活⽤推進基本計画
2016年12⽉に施⾏された官⺠データ
活⽤推進基本法に基づき、策定されるもの。
＜重点分野（案）＞（P）
電⼦⾏政、健康・医療・介護、観光、⾦融、農業、ものづくり、インフラ・防災・減災等、移動
データ公開ルール
完全オープンではないデータの取扱
い、機械判読可能・互換性のある形でのデータの公開等について、従来のガイドライン等を勘案しつつ整理

保有データの棚卸し（FY29秋）
⺠間ニーズを踏まえたデータ公開を進めるための基礎となる、政府が保有するデータの棚卸しとリスト化を実施
 法令に基づく⼿続により得ているデータ（⾏政⼿続オンライン化に関する全数調査をベースにリスト化）

オープンデータに関する
官⺠対話の場
棚卸しリストを元に、重点分野を中⼼に官⺠対話の場（ラウンドテーブ
ル）を設置。データニーズやビジネスモ
デルを提案してもらうことで、⾏政機関のデータオープン化を促進。

 その他政策⽴案等のために得ているデータ（委託調査、アンケート調
査等） 併せて、どのデータを現在どういう形で提供しているかなどを整理し、リスト化

出所 GovLab ＨＰ
http://www.opendata500.com/us/roundtables/

206

（参考）官⺠データ活⽤推進基本法の概要 ＜議員⽴法＞
⽬的 インターネットその他の⾼度情報通信ネットワークを通じて流通する多様かつ⼤量の情報を活⽤することにより、急速な少⼦⾼齢化の進展への対応等の我が国が直⾯する課題の解決に資する環境をより⼀層整備することが重要であることに鑑み、官⺠データの活⽤の推進に関し、基本理念を定め、国等の責務を明らかにし、並びに官⺠
データ活⽤推進基本計画の策定その他施策の基本となる事項を定めるとともに、官⺠データ活⽤推進戦略会議を設置することにより、官⺠データの活⽤の推進に関する施策を総合的かつ効果的に推進し、もって国⺠が安全で安⼼して暮らせる社会及び快適な⽣活環境の実現に寄与する。(1条)

第２章 官⺠データ活⽤推進基本計画等

第１章 総則 「官⺠データ」とは、電磁的記録（※1）に記録された情報（※2）であって、国若しくは地⽅公
共団体⼜は事業者により、その事務⼜は事業の遂⾏に当たり管理され、利⽤され、⼜は提供されるものをいう。(2条)※1 電⼦的⽅式、磁気的⽅式その他⼈の知覚によっては認識することができない⽅式で作られる記録をいう。
※2 国の安全を損ない、公の秩序の維持を妨げ、⼜は公衆の安全の保護に⽀障を来すことになるおそれがあるものを除く。

 基本理念①IT基本法等による施策と相まって、情報の円滑な流通の確保を図る(3条1項)②⾃⽴的で個性豊かな地域社会の形成、新事業の創出、国際競争⼒の強化等を図り、活⼒ある⽇本社会の実現に寄与(3条2項)③官⺠データの活⽤により得られた情報を根拠とする施策の企画及び⽴案により、効
果的かつ効率的な⾏政の推進に資する(3条3項)④官⺠データの活⽤の推進に当たって、・安全性及び信頼性の確保、国⺠の権利利益、国の安全等が害されないよう配慮(3条4項)
・国⺠の利便性の向上に資する分野及び当該分野以外の⾏政分野での情報通信技術の更なる活⽤(3条5項)
・国⺠の権利利益の保護に配慮しつつ、官⺠データの適正な活⽤を図るための基盤整備(3条6項)
・多様な主体の連携を確保するため、規格の整備、互換性の確保等の基盤整備(3条7項)
・AI、IoT、クラウド等の先端技術の活⽤(3条8項)

 政府による官⺠データ活⽤推進基本計画の策定(8条) 都道府県による都道府県官⺠データ活⽤推進計画の策定(9条1項)
 市町村による市町村官⺠データ活⽤推進計画の策定（努⼒義務）(9条3項)

第３章 基本的施策
ア．⾏政⼿続に係るオンライン利⽤の原則化・⺠間事業者等の⼿続に係るオンラ
イン利⽤の促進(10条)
イ．国・地⽅公共団体・事業者による⾃ら保有する官⺠データの活⽤の推進等、関連する制度の⾒直し（コンテンツ流通円滑化を含む）(11条)
ウ．官⺠データの円滑な流通を促進するため、データ流通における個⼈の関与の仕組みの構築等(12条)エ．地理的な制約、年齢その他の要因に基づく情報通信技術の利⽤機会⼜は活⽤に係る格差の是正(14条)っっっっっっっっｘ

 国、地⽅公共団体及び事業者の責務(4条〜6条)、法制上の措置等(7条)
施⾏⽇平成28年12⽉14⽇

http://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/192/pdf/s051920081920.pdf

オ．情報システムに係る規格の整備、互換性の確保、業務の⾒直し、官⺠の情報システムの連携を図るための基盤の整備（サービスプラットフォーム）(15条)
カ．国及び地⽅公共団体の施策の整合性の確保(19条)
キ．その他、マイナンバーカードの利⽤(13条)、研究開発の推進等(16条)、⼈材の育成及び確保(17条)、教育及び学習振興、普及啓発等(18条)

第４章
官⺠データ活⽤推進戦略会議
情報利用開発等事業者
 IT戦略本部の下に官⺠データ活⽤推進戦略会議を設置(20条) 官⺠データ活⽤推進戦略会議の組織(議⻑は内閣総理⼤⾂)(22、23条)
 計画の案の策定及び計画に基づく施策の実施等に関する体制の整備(議⻑による重点分野の指定、関係⾏政機関の⻑に対する勧告等)(20条〜28条)
 地⽅公共団体への協⼒(27条)207

(1)-④ データ利活⽤に係る制度整備（知的財産）：全体像

保護要件 種類

特許法

著作権法

不正競争防⽌法（営業秘密）

⾃然法則を利⽤した技術的思想の創作のうち⾼度のもの【第2条第1項】

データベースの情報の選択⼜は体系的な構成によつて創作性を有するもの 【第12条の2】

秘密管理性、有⽤性、⾮公知性を満たすもの【第2条第6項】

技術的思想を有する
データ構造

〇

×

〇

創作的なデータベース

△（※）

〇

〇

任意の単なるデータ集
合体

×

×

〇

保護客体の定義

⺠法（不法⾏為）―

権利若しくは規制内容

排他的独占権

相対的独占権窃取、使⽤、開⽰等を規制

請求⼈適格

特許権者⼜はその承継⼈

創作者⼜はその承継⼈

営業上の利益を侵害され、⼜は侵害されるおそれがある者

被害者

⺠事措置

差⽌請求権
損害賠償請求権

差⽌請求権
損害賠償請求権

差⽌請求権
損害賠償請求権

損害賠償請求のみ

10年以下の懲役1000万円以下の罰⾦

10年以下の懲役1000万円以下の罰⾦

10年以下の懲役2000万円以下の罰⾦
海外重課：3000万円

3億円以下の罰⾦

3億円以下の罰⾦

5億円以下
海外重課：10億円
没収規定有り適⽤除外

試験、研究⽬的【第69条】

私的使⽤のための複製等【第五款 著作権の制限 第30条
〜第50条）】

取得時に重⼤な過失なし等【第19条】

保護期間

出願から20年

公表後50年（法⼈著作物の場
合）なし（消滅時効、除斥期間あり）

個⼈
刑事措置
法⼈

―

―
なし（消滅時効、除斥期間あり）※特許法上の扱いについては、これらデータのデータ構造が規定する情報処理が、ハードウエア資源を⽤いて具体的に実現されている場合、発明該当性を満たす。

208

(1)-④ データ利活⽤に係る制度整備（知的財産）：不正競争防⽌法
つながることにより新たな付加価値が創出される産業社会（Connected Industries）の実現に向けて、安⼼してデータのやり取りができ、データの創出・収集・分析・管理などに対しての開発などの投資に⾒合った適正な対価を得ることができる環境の整備が重要。
そこで、１）データの不正取得の禁⽌、２）データに施される暗号化技術等の保護強化、３）営業秘密として秘密管理しているデータ分析⽅法等に係る⺠事訴訟の負担軽減など、不正競争防⽌法の改正を視野に⼊れた検討を⾏う。

１）データの不正取得の禁⽌ 【データの不正取得の禁⽌】
悪質性の⾼い⾏為によりデータを取得する⾏為や、悪質性の⾼い⾏為により取得されたデータを使⽤・提供する⾏為の禁⽌

２）データに施される暗号化技術等の保護強化＜保護対象の追加＞
・「影像」、「⾳」について、分析等「視聴」以外の利⽤を制限するために施される技術的な制限⼿段を保護対象として追加
・⼈が視覚・聴覚で感知できないデータの利⽤を制限する⼿段の保護に関しても、保護対象として検討＜技術的制限⼿段の無効化に関連するサービスの提供禁⽌＞
・技術的制限⼿段を無効化するサービスを提供する⾏為の禁⽌

３）企業が秘匿するデータ分析⽅法の保護強化 【⺠事訴訟の負担軽減：⽴証責任の転換】
データやAIを活⽤したビジネスの競争⼒の源泉であるため、企業が秘匿管理しているデータ分析⽅法が、他者に不正に持ち出され使⽤された場合、⺠事訴訟において不正使⽤⾏為を推定し⽴証責任を被告へ転換
209

(1)-④ データ利活⽤に係る制度整備（知的財産）：特許法
 現⾏の特許制度では、単なる情報の提⽰であって技術思想を備えないデータは、権利化の対象とされない⼀⽅で、構造を有するデータについては、権利化の対象となり得る。
 具体的にどのような構造を備えれば権利化の対象となるのか、わかりやすいガイドラインを⽰す必要性がある。
 特許権として保護されるか否かの予⾒性を⾼める観点から、審査での判断の⼿法を⽰すべく、審査ハンドブック
で事例を公表済（平成29年3⽉22⽇）。引き続き、ユーザーニーズを踏まえつつ、適時適切な情報発信を⾏う。
② 携帯ゲーム機があるエリアを特定
コンテンツ
配信サーバ

⽊構造を有するエリア管理データ
ルート
ノード(1)
ポインタＸ

ポインタＹ

最⼩包囲矩形X

①
コンテンツ
G
P
S
位
置
情 ③配信
報

携帯
ゲーム機

１層⽬

ルート
ポインタ・・・

最⼩包囲矩形Yリーフ
ノード(3)

・・・

ポインタ・・・

Ｎ-１層⽬

・・・

最⼩包囲矩形α
最⼩包囲矩形Ⅰ

２層⽬
・・・

・・・
ポインタα

中間
ノード(2)

・・・

最⼩包囲矩形Ⅱ

・・・

配信
エリアA

配信
エリアB

配信
エリアC

配信
エリアD

配信
エリアE

配信
エリアF

コンテンツ
データA

コンテンツ
データB

コンテンツ
データC

コンテンツ
データD

コンテンツ
データE

コンテンツ
データF

・・・

Ｎ層⽬

最下層

コンテンツデータAの配信

配信
エリアA

配信
エリアC

配信
エリアB

配信
エリアD
配信
エリアE

ユーザの現在地 （検索キー）

配信
エリアF

210

(1)-④ データ利活⽤に係る制度整備（知的財産）：著作権○ ⽂化庁は、⽂化審議会著作権分科会において、新たな時代のニーズに的確に対応した権利制限規定の在り⽅について検討を⾏い、
平成29年4⽉26⽇に⽂化審議会著作権分科会報告書を取りまとめた。
（背景等）○ 今⽇、デジタル化・ネットワーク化の進展により、著作物の利⽤等を巡る環境は更なる変化に直⾯。
○ ＩｏＴ・ビッグデータ・⼈⼯知能などの技術⾰新を背景として、著作物を含む⼤量の情報の集積・組合せ・解析により付加価値を⽣み出す新しいイノベーションの創出が期待されている。
○ こうした技術⾰新による「第４次産業⾰命」を促進するために構築すべき次世代の知財システムを構成するものとして、社会の変化に柔軟に対応できる「柔軟性のある権利制限規定」の整備が求められている。
（検討の⼿順）① ⽂化庁において、「著作物等の利⽤の円滑化のためのニーズ募集」を実施。各ニーズについて、権利制限の必要性・相当性が認められるかを検討し、優先的に検討すべきニーズとして６つのニーズ※１を選別。
（※１）所在検索サービス、情報分析サービス、システムのバックエンドにおける複製、翻訳サービス、リバース・エンジニアリング、その他CPSサービスの６つ。

② 権利制限規定の柔軟性が社会に与える効果と影響等について、様々な分野※２の専⾨家の参加を得て、アンケート調査※３等に基づく分析・検討を実施。
（※２）憲法、⺠法、刑法、法社会学、法と経済学、⽂化経済学等 （※３）全上場企業3,693社等に対し実施③ ①・②を踏まえ、我が国にとって最も望ましい「柔軟性のある権利制限規定」の具体的制度設計の在り⽅を検討。
（検討結果）○ ⽶国のフェアユース規定のような⼀般的・包括的な権利制限規定の創設は、
・「公正な利⽤」の促進効果はそれほど期待できない⼀⽅で、「不公正な利⽤」を助⻑する可能性が⾼まる。
・⽴法府と司法府の役割分担の在り⽅との関係においても、⺠主的正統性の観点から必ずしも望ましいとは⾔いがたい。
○ 他⽅、権利制限規定が、⼀定の明確性とともに、時代の変化に対応可能な柔軟性を持つことは、関係するステークホルダーからも期
待されている。
○ 我が国において最も望ましい「柔軟性のある権利制限規定」の整備については、明確性と柔軟性の適切なバランスを備えた複数の規定の組合せによる「多層的」な対応を⾏うことが適当。
○ 具体的には、権利者に及び得る不利益の度合いに応じて分類した３つの「層」について、それぞれ適切な柔軟性を確保した規定を整備することが適当。
出所：⽂化審議会著作権分科会報告書（平成29年4⽉）をもとに⽂化庁作成211【参考】データ利活⽤に係る制度整備：知的財産（著作権）

社会的意義・公益性等[第１層]
著作物の本来的利⽤には該当
せず、権利者の利益を通常害さないと評価できる⾏為類型[第２層]
著作物の本来的利⽤には該当せず、権利者に及び得る不利益が軽微な⾏為類型

⾏為類型を適切な範囲で抽象的に類型化を⾏い、柔軟性の⾼い規定を整備

著作物の利⽤⽬的等によって⼤くくりに範囲を画定し、相当程度柔軟性のある規定を整備[第３層]
公益的政策実現等のために著作物の利⽤の促進が期待される⾏為類型
利⽤⽬的ごとに公益性や権利者の利益との調整に関する
政治的判断が必要。権利制限の範囲を画定した上で、それぞれの範囲ごとに適切な柔軟性を備えた規定を整備。

著作物等の所在情報検索サービス
バックエンドでの利⽤などの著作権者の利益を害さない利⽤〇コンピュータにおける著作物利⽤の円滑化〇ネットワークにおける情報処理の効率化〇ＡＩの開発、情報解析〇技術開発のための試験・検証等＜可能になるサービスの⼀例＞〇利⽤者が関⼼のあるキーワードが含まれる書籍を検索し、その内容を⼀部確認できるようにするサービス

引⽤

障害者

教育

翻訳

報道

図書館

アーカイブ

情報分析サービス＜可能になるサービスの⼀例＞〇論⽂の剽窃の有無を検証し、剽窃割合とともに該当部分を⼀部表⽰する
サービス〇特定のキーワードに関する報道やSNS
における⼝コミの傾向を分析し、その内容を⼀部表⽰するサービス

・・・

・・・

・・・

・・・

観光や⽣活上必要な翻訳サービスの実施を可能に。
→２０２０年を視野に⼊れた外国⼈観光客のインバウン
ド増加、⾼度外国⼈材の受け⼊れ促進。

著作物を表現として利⽤しない⾏為や、情報処理技術を⽤いて新たな知⾒や情報を⽣み出し付加価値を創出するサービスにおいて、付随的に軽微な形で著作物を利⽤する⾏為を広く可能に。
→ ＡＩ、ＩｏＴ、ビッグデータを活⽤したイノベーションを創出しやすい環境を整備し、第４次産業⾰命を加速。
※それぞれの⾏為類型を主として属するものにあてはめたもの。 なお、上記のまとまりが条⽂の数を表すものではない。

権利者の利益を不当に害する領域
権利者に及ぶ不利益

出所：⽂化審議会著作権分科会報告書（平成29年4⽉）をもとに⽂化庁作成

212

(1)-⑤ データ利活⽤に係る制度整備：サイバーセキュリティの強化
 データ利活⽤の前提条件として、サイバーセキュリティの強化は喫緊の課題。
現状の課題

対応の⽅向性【環境変化】【環境変化】① IoT普及により攻撃対象の増加とともに、
サイバー攻撃数も増⼤しており、製造事業者、ユーザ、通信事業者など関係者が多岐にわたるものの実態把握が困難

横断的に情報を収集する仕組みの構築および国際標準化① 専⾨機関の活⽤により内閣サイバーセキュリティセンター
（NISC)の体制を強化するとともに、NISCにサイバーセキュ
リティに係る障害・事故情報、脅威情報を分野横断的に収集・分析し、政府・企業等に共有する仕組みを構築。
→サイバー攻撃関連情報を企業等におけるサイバーセキュリ
ティ対策に活⽤② セキュリティ・バイ・デザイン(情報セキュリティを企画・設計段
階から確保するための⽅策)の推進③ 総務省、経済産業省、IoT推進コンソーシアムが策定した「IoTセキュリティガイドライン」の国際標準化等【需要サイド】① セキュリティに対する積極的な投資が⾏われていない② セキュリティ対策の中核を担う⾼度⼈材
が不⾜【需要サイド】① 企業等におけるサイバーセキュリティ対策投資を促進する制度等を検討② IPAに設置した産業サイバーセキュリティセンターを活⽤し、サ
イバーセキュリティの中核⼈材を育成【供給サイド（セキュリティベンダー側）】① 他国に⽐べ国産製品が少なく、サイバー
セキュリティビジネスが確⽴していない【供給サイド】① ビジネス化促進のための対策を検討(政府調達による市場
活性化等)
213

(1)-⑥ データ利活⽤に係る制度整備：競争政策上の位置づけ明確化
 データ利活⽤の競争政策上の評価について、競争上の評価の基本である「状況（競争阻害が⽣じている⼜はそのおそれがある）」×「⾏為（不当な⾏為が存在している）」に基づく考え⽅を提⽰。
 その上で、企業のデータを活⽤したビジネスモデルを幾つかの類型に整理し、具体的に「状況」×「⾏為」を評価。
データ活⽤における「状況」

データ活⽤における「⾏為」＜３つのステップで評価＞＜禁⽌⾏為の例＞①データの影響度合い

・私的独占②集積の可能性・不当な取引制限（カルテル等）③活⽤の可能性・不公正な取引⽅法

競争が阻害されるか？

（抱き合わせ販売、優越的地位の濫⽤等）

等

不当な⾏為があるか？
＜主な論点＞
 従来からの競争政策上の評価⼿法は活⽤できるのか。

＜主な論点＞

 競争を阻害するのはどのような状況・⽅法でのデータ集積・利活⽤なのか。

 具体的にはどのような不当な⾏為が想定されるか。

 仮に従来からの考え⽅が活⽤できない事例があるとすれば、それはどう考えればいいか。

 不当な⾏為の要件とはなにか。

214

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
1. ルールの⾼度化(2)リアルデータプラットフォームの創出

215

(2) リアルデータプラットフォームの創出【課題（２）】
リアルデータプラット
フォームが構築されていない【対応の⽅向性】
 協調領域、競争領域を明確化し、⽇本が強みを活かせる分野でデータを共有・活⽤するリアルデータプラットフォームを構築。
1. 「移動する」（⾃動⾛⾏地図等）
2. 「健康を維持する・⽣涯活躍する」（パーソナルヘルスレコード等）
3. 「⽣み出す・⼿に⼊れる」（スマートサプライチェーン、バイオものづくり、農業等）
4. 「暮らす」（「新たな街」づくり等）
 データ提供者にメリットを還元する仕組みを構築することが重要。
具体的には上記を促進する仕組みとして、情報銀⾏等の創出を⽀援。
 ⼀⽅、データ提供者にメリットが必ずしも還元されない領域においては例えば公的インフラとして、リアルデータプラットフォームの構築を進める具体的な⽅策の検討が必要。

216

(2) リアルデータプラットフォーム創出に必要な要素
 データ利活⽤のプラクティスが確⽴しない要因の1つとして、企業においては、データを利活⽤したビジネスモデルを描けていないとの指摘がある。それゆえ、競争領域・協調領域のそれぞれに係るデータの切り分けが不⼗分との声あり。
 各戦略分野（1.「移動する」、2.「健康を維持する・⽣涯活躍する」、3.「⽣み出す・⼿に⼊れる」、4.「暮らす」）については、少なくとも、協調領域を明確化することにより、リアルデータプラットフォームを構築する必要。
 総理指⽰（第5回官⺠対話：2016年4⽉12⽇）

第4次産業⾰命の第⼀幕は､ネット上のデータをめぐる競争でありました。
第⼆幕は製造現場など、⽇本が強みを持つリアルな世界のデータをめぐる競争となります。
企業や組織の垣根を超えてデータを集め、分析し、ビジネスにつなげていきます。
従来の対⾯・書⾯原則を転換し、『原則IT』のルールに変えていきます。
⽇本が強みを活かせる分野で、データを共有・活⽤する『プラットフォーム』をつくります。

リアルデータプラットフォーム創出に必要な要素
①
②
③
④
⑤
⑥

協調領域、競争領域の明確化/推進主体の明確化（例えば“この指とまれ”⽅式）
データ利活⽤にあたっての基盤整備（電⼦化、構造化等）
データ提供・利活⽤のメリット明確化
データプラットフォームを構築・運⽤する際のコストの負担⽅法
データプラットフォームを構築する際のルールや法の整備
ガラパゴス化にならないための国際連携や国際標準
217

【事例1】⾃動⾛⾏に係るリアルデータプラットフォーム（ダイナミックマップ）
 ダイナミックマップは、⾃動⾛⾏地図（⾼精度三次元地図）を基盤とし、その上にリアル
タイムに変化する情報を紐付けたもの。より安全な移動サービス等の実現に向けて、その実現が期待されている。
 我が国は、ダイナミックマップ活⽤の仕様や仕組み（協調領域）を早急に明確化し、⺠間におけるビジネスモデルの構築に繋げる必要。
 海外でも、⺠間企業によるダイナミックマップ構築に向けた取組が推進されている。
 なお、ダイナミックマップの必須構成要素である⾃動⾛⾏地図（⾼精度三次元地図）は、
総理指⽰を受け、その実⽤化に向けた取組みが始まっている（企業の枠を超えて、ダイナ
ミックマップ基盤企画（株）※を設⽴）※出資企業
三菱電機株式会社、株式会社ゼンリン、株式会社パスコ、アイサンテクノロジー株式会社、インクリメント・ピー株式会社、株式会社トヨタマップ、
いすゞ⾃動⾞株式会社、スズキ株式会社、トヨタ⾃動⾞株式会社、⽇産⾃動⾞株式会社、⽇野⾃動⾞株式会社、富⼠重⼯業株式会社、
本⽥技研⼯業 株式会社、マツダ株式会社、三菱⾃動⾞⼯業株式会社【ダイナミックマップの構成】

信号情報、歩⾏者の移動情報
事故情報、渋滞情報
道路⼯事情報、交通規制情報

プローブデータ
ダイナミックマップ
データ提供
⽤の（提供者は対価を取得）
プラットフォーム

⾃動⾛⾏地図（⾼精度三次元地図）の情報

主に、路⾯情報、⾞線情報、構造物（信号機、標識、ガードレール等）などの変化が少ない静的情報

ビジネスなどにおけるデ タの利活⽤

多種多様なデータが対象

218

【事例2】⾃動⾛⾏に係るリアルデータプラットフォーム（ダイナミックマップ）
これまでの取組

今後の取組⽅針要素①競争領域、協調領域の明確化• 莫⼤なコストを要する⾃動⾛⾏地
図(⾼精度三次元地図、以下同じ)の整備や維持更新について、協調して取り組む範囲（データ構造、計測・図化⽅法等）を明確化• ⾃動⾛⾏地図の協調範囲を実⽤化するため、ダイナミックマップ基盤企
画株式会社を設⽴（ʼ16年6⽉）

要素①競争領域、協調領域の明確化/推進主体の明確化，
要素②データ利活⽤にあたっての基盤整備• 内閣府SIP(平成28年度〜)でダイナミックマップの検討を開始（データ利活⽤のためのシステムについて、プロトタイプを試作して検証等）

要素③データ提供・利活⽤のメリット明
確化，要素④データプラットフォームを構築、運⽤する際のコストの負担⽅法• ⾃動⾛⾏地図に係る⾼速道路における費⽤負担等の⽅向性については概ね合意し、⼀般道路に係るビジネスモデルの明確化（更新頻度、費⽤負担者等）に着⼿※富⼠通がリーダーとなり、NEC、⽇⽴製作所、パイオニア、三菱電機、NTT
データ、沖電気でダイナミックマップのデータ利活⽤を検討。

•

ダイナミックマップを構築する推進主体の具体化

要素③データ提供・利活⽤のメリット明確化• ダイナミックマップの活⽤⽅法及びデータ提供のメリットの明確化
要素④データプラットフォームを構築・運⽤する際のコストの負担⽅法
要素⑤データプラットフォームを構築する際のルールや法の整備• ダイナミックマップに係るプローブデータの活⽤⽅法の検討
要素⑥ガラパゴス化にならないための国際連携や国際標準• ダイナミックマップの国際標準化獲得を⽬指し、海外連携を含めて検討■「⾃動⾛⾏地図」に関するこれまでの経緯と今後の取組⽅針
・総理指⽰（第5回官⺠対話：2016年4⽉12⽇）「早ければ２０１８年までに、⾃動⾛⾏地図を実⽤化します。本年度中に､⾃動⾞メーカーや地図会社を集めて、
219
企業の枠を超えて仕様を統⼀し、国際標準化提案を⾏います。

【事例2】 健康医療介護に係るリアルデータプラットフォーム
 個⼈が⽣涯にわたり⾃らの健康・医療データを経年的に把握できる仕組み（Personal Health Record;以下、PHR）を構築
 併せて、個⼈の健康維持等に係る⾏動変容を促すサービスモデルを確⽴
これまでの取組

今後の取組⽅針要素①協調領域と競争領域の明確化/
推進主体の明確化
要素②データ利活⽤にあたっての基盤整
備• 厚労省において、「次世代型保健医療システム」構想、⼯程表を検討• 総務省において、地域の医療・介護
現場のネットワーク化（EHR※の促進）や個⼈を起点とした医療・介護情報の連携・利活⽤（PHRの普及）を図るべく、実証研究事業を実施要素①協調領域と競争領域の明確化/推進主体の明確化
要素②データ利活⽤にあたっての基盤整備• 2020年までに「次世代型保健医療システム」の構築、
運⽤開始※Electronic Health Record

要素③データ提供・利活⽤のメリット明
確化• 経済産業省において、データ利活⽤を前提とした実証事業を開始。

要素④データプラットフォームを構築・運⽤する際のコストの負担⽅法• 官⺠の適切な役割分担の下で推進
要素⑤データプラットフォームを構築する際のルールや法の整備
要素⑥ガラパゴス化にならないための国際連携や国際標準

220

（参考）健康医療に係るリアルデータプラットフォーム－ICTを活⽤した「次世代型保健医療システム」の整備

出所：厚⽣労働省 保険医療分野におけるICT活⽤推進懇談会 提⾔書（概要）221【事例3】スマートサプライチェーンに係るリアルデータプラットフォーム
 ⼯場や企業等の既存の組織を超えたデータ連携を進めるための基盤を、ドイツ等とも連携して整備※ 統⼀的なﾃﾞｰﾀ記述ﾙｰﾙ、契約ｶﾞｲﾄﾞﾗｲﾝ、ｻｰﾊﾞｰｾｷｭﾘﾃｨ、ﾃﾞｼﾞﾀﾙものづくり⼈材育成 等
これまでの取組

今後の取組⽅針要素①協調領域と競争領域の明確化
要素②データ利活⽤にあたっての基盤整備
要素③データ提供・利活⽤のメリット明確化• 企業間でデータ連携する先進事例を14件創出（平成28年度）• 統⼀的なデータ記述ルール(データプロファイ
ル)を作成（平成28年度〜）• ロボット⾰命イニシアティブ協議会(RRI)で、ものづくりIoT分野で、具体的な成果につながる個社の先進事例を200以上収集、独・仏とも共有
要素⑥ガラパゴス化にならないための国際連携
や国際標準• 本年3⽉、⽇独協⼒の枠組を⼤⾂級に格上げ(ハノーバー宣⾔)• 標準化・サイバーセキュリティで⽇独共同⽂
書を発出• 独、⽶、中、仏等からIECへの提案が相次
ぐ中、我が国からも現場カイゼンを概念化したモデル(IVRA)や、各国のモデルを横断的に評価・分析・調和するためのモデル(URM)をIECに提案（平成29年1⽉）

要素①協調領域と競争領域の明確化
要素②データ利活⽤にあたっての基盤整備
要素③データ提供・利活⽤のメリット明確化• データ連携の事例を拡充することによりリアルデータのプラットフォームの構築に繋げていく• ⽇独・⽇仏企業の国際研究開発事業を資⾦⾯で⽀援（⽇本のNEDOと、独や仏の関係機関が連携）• データプロファイル初版を作成(平成29年度)。省エネ・中⼩
企業施策と連動し普及(平成30年度〜)• RRIで収集した先進事例等を予知保全等のソリューション別に分析・指針化。省エネ・中⼩企業政策と連動し取組促進(平成30年度〜)
要素⑤データプラットフォームを構築する際のルールや法の整備• データ契約ガイドラインを製造分野で実証・有効性検証(平成29年度）
要素⑥ガラパゴス化にならないための国際連携や国際標準• 我が国がIECに提案中のモデル(IVRA、URM)がIECで採⽤されるよう働きかけ（平成29年度〜）。データプロファイルの国際標準化に向けた取組（平成30年度〜）• ⽇独「ハノーバー宣⾔」の実⾏。⽶、仏等の⼆国間に加え、
ダボス会議、OECD等で⽇本の取組を発信、議論を主導。
• 国際研究開発協⼒（産総研と独DFKI 等）の拡充 222
等

（参考）スマートサプライチェーンに係るリアルデータプラットフォーム
スマート⼯場実証事業（2016年度）の詳細
 世界で多くの企業が、新しい「ユースケース」の確⽴を⽬指して、試⾏錯誤を続けている。「スマート⼯
場実証事業」により、我が国製造企業の意欲的な取組みを⽀援。
 ①現場情報を⽤い、中堅、中⼩企業も利⽤可能なデータ活⽤ツールを率先して実証する⼯場等を⽀援。②それぞれ形式の異なる⽣産機械や設備の稼働情報を活⽤し、⽣産や在庫、物流等の最適化を可能とするよう、データ伝達の共通フォーマットを作成。
 これらの実証事業を広げ、データ提供・利活⽤のメリットを明確化することで、リアルデータプラットフォー
ム構築に繋げていく
予知保全
（3件）
共同受発注
（４件）
⽣産最適化
（４件）
匠の技の
ﾃﾞｰﾀ化(1件)①具体的な課題（ソリューション）設定を通じた実証事業（例）５つのメーカのプラスチック射出成形機のデータを統合管理し、予知保全や製品のト
レーサビリティ確保等を可能とするシステム（ムラテック情報システム）（例）複数社の⼯場が受注履歴や稼働状況、図⾯データを共有し、繁閑平準化や受注機会の増⼤等を可能とするシステム（今野製作所）（例）製造現場で働く⼈の習熟度を勘案して、設備や作業とマッチングし、⽣産効率向上やリードタイム短縮を可能とするシステム（ジェイテクト）
熟練技能者の勘と経験をAIで形式知化し、作業時間を短縮、稼働率を向上。部品
表と⼯程設計情報をクラウドで⼀元化して災害時にも対応する（エクセディ）②共通基盤の構築
ﾃﾞｰﾀﾌﾟﾛﾌｧｲﾙ標準(1件)
IoTｼｽﾃﾑｲﾝﾃｸﾞﾚｰｼｮﾝ
業務標準(1件)

PLC、NC装置、ロボット等から得られるデータを企業を超えて共有・活⽤するための意味づけを設計・製造といった「業務」の観点から実施し、汎⽤的な「データプロファイル」を作成。将来的な国際標準化を⽬指す（⽇⽴製作所）
⼯場を管理するITシステムと実際の⽣産ラインとを連動させるシステムインテグレーションを効率的に進めるツールとして、必要な作業を体系化した業務プロセス標準を整備し、シス
テム導⼊コストの削減やシステムインテグレータ参⼊を容易化（ミツイワ）
223

（参考）スマートサプライチェーンに係るリアルデータプラットフォーム
⽇本の戦略とCeBIT（国際情報技術⾒本市）を契機とする⽇独連携強化
共通の利益
現状の強み等

デジタル化が進む中での、製造業（中⼩企業を含む）の競争⼒維持○第4次産業⾰命への対応が先⾏（インダストリー4.0）○システム的なアプローチ【⽇本の戦略】※寡占企業による展開○技術⼒（要素技術）○現場⼒（現場を知っていることの強み）－臨機応変な課題解決⼒、継続的なカイゼン活動※多数企業による競争状態

 ⼈と機械が対⽴するのではなく、協調する新しいデジタル社会を⽬指す。
 我が国の強み（臨機応変な課題解決⼒、継続的カイゼン活動）は現場にあり。
新しい技術により、個⼈の知恵・創意をさらに引き出し、新しい⼈間本位の産業社会を実現。
【⽇独連携】

協⼒ニーズがある分野（協調領域）
国を超えて安全につながるためにこのために必要な共通基盤は、⽇独で協調・連携して迅速に整備（特に標準化、ｾｷｭﾘﾃｨ）国際標準化

国際標準策定でドイツの発⾔⼒は⼤きく、ドイツと積極的に連携。

ｻｲﾊﾞｰｾｷｭﾘﾃｨ

⽇独とも製造業のｾｷｭﾘﾃｨ意識は低く、意識喚起の必要性。

規制制度改⾰ドイツと通じ、個⼈情報保護等のEU規制への影響⼒を⾏使を企図。

ヒト

⼈材育成

企業の広がり中⼩企業⽀援⽇独とも中⼩企業の対応の遅れが課題。成功事例の共有等で連携。

技術

研究開発

産総研と独・⼈⼯知能研究所（DFKI）で⼈⼯知能分野で連携。

⽇独ともものづくり⼈材へのデジタルスキル再教育の必要性。

上記の⽇独協⼒を強⼒に推進するための「ハノーバー宣⾔」

224

（参考）スマートサプライチェーンに係るリアルデータプラットフォーム
第4次産業⾰命に関する⽇独共同声明（ハノーバー宣⾔）の詳細

 昨年、⽇独経済省の次官級で締結された「IoT・インダストリー4.0協⼒に関する共同声明」を本年、閣僚級へと格上げするもの（経産⼤⾂・総務⼤⾂が署名。官⺠の関係機関を巻き込んで⽇独IoT協⼒を推進） 社会課題の解決に向け、新たな技術の積極的な活⽤、協⼒・協働及び⼈材育成が重要であるとの認識の下、
今年は、さらに以下の協⼒を進める。
新たな協⼒内容（１）IoT・インダストリー4.0に関するサイバーセキュリティ
 サイバーセキュリティ関連の国際標準化に向けた議論を加速。ICT分野のｾｷｭﾘﾃｨ知⾒を共有。
（２）国際標準化
 IoT・インダストリー4.0に関する横断的モデルを2017年1⽉に⽇本からIECに提案。ISO、IEC等において、⽇独でこの分野の標準づくりの議論を先導。
（３）規制改⾰ データ⾃由流通原則（G7）の推進、OECDを活⽤した同原則の効果測定に関する協⼒（４）中⼩企業⽀援
 ⽇独のIoT活⽤に秀でた中⼩企業の相互訪問・知⾒の共有を継続（2⽉に独8社、3⽉に⽇本10社が相⼿国を訪問）。
 ⽇独の中⼩IoT企業連携を両国政府が資⾦⾯で⽀援。ｵﾝﾗｲﾝﾏｯﾌﾟで先進事例の⾒える化・共有・連携促進。
（５）研究開発
 産総研や情報通信研究機構と、独・⼈⼯知能研究所(DFKI)のMoU。NEDOｺﾌｧﾝﾄﾞ等で企業連携⽀援。
（６）プラットフォーム（⺠間推進団体間の協⼒）（７）デジタル⼈材育成 ものづくりを中⼼とした既存従業員のデジタルスキルの習得・スキル転換に向けた政策連携（８）⾃動⾞産業
 ⾃動⾞産業政策に関する協議の実施(他省庁・企業も随時参加)。充電インフラ協⼒に加え、⾃動運転・コネクテッドカー等の議論を開始。
（９）情報通信分野の協⼒共同声明署名者
世耕⼤⾂、⾼市⼤⾂（当⽇は太⽥⼤⾂補佐官が代理出席）

ツィプリス経済エネルギー⼤⾂

225

【事例4】バイオものづくりに係るリアルデータプラットフォーム
 近年、⽣物情報のデータ化が急速に進展。バイオ産業の競争⼒は、有⽤⽣物の「囲込み」からバ
イオ×デジタルの融合による「⽣物機能の最適設計」に転換。
 ⾰新的バイオマテリアルを創出していく上で、協調領域として、①国内保有資源の⽣物情報分析・
ビッグデータ化と②機能解析・設計のためのAI技術・知識基盤の確⽴に取り組む。
これまでの取組

今後の取組⽅針要素①協調領域と競争領域/推進主体の明確化
要素②データ利活⽤にあたっての基盤整備
要素③データ提供・利活⽤のメリット明確化• 国プロにおいて、以下の検討を開始。
 各機関に分散蓄積されている⽣物資源についてビッグデータ化、解析に資する機能データとして集約化
 企業等が保有する⽣物資源データを活⽤したAI解析技術の開発

要素①協調領域と競争領域/推進主体の明確化
要素②データ利活⽤にあたっての基盤整備• 協調領域として、国内保有資源の⽣物情報を分析・BD化• 2017年度よりNITEが保有する微⽣物資源を順次データ化• 2018年度末を⽬途に、産業⽤微⽣物等（ゲノム配列や培養条件等）に関するデータプラットフォームを構築• 機能解析・設計のためのAI技術・知識基盤の確⽴
要素④データプラットフォームを構築・運⽤する際のコストの負担⽅法
要素③データ提供・利活⽤のメリット明確化
要素⑤データプラットフォームを構築する際のルールや法の整備• ⽣物資源データを提供した企業がメリットを受けることができる
ルールの構築 (データのオープンクローズ化)
要素⑥ガラパゴス化にならないための国際連携や国際標準
226

（参考）バイオものづくりリアルデータプラットフォームのイメージ
 公的機関が保有する⽣物資源の機能情報（ゲノム配列などマルチオミックス情報）を協調領域としてビッグデータ化。
 特定の機能性物質の⽣産能を強化するための最適なゲノム配列や培養条件などを解析・提供するプラットフォームを整備、産業界に貢献する”⽣物データプラットフォーム”

⽣物資源保有者（NITEなど）
 各機関に分散蓄積されている⽣物資源について分析・
機能データ化・AI解析⽤ビッグデータを整備（協調領域）

クローズ情報⽣物データ

公的機関の未公開株の情報

企業保有資源の情報

ゲノム配列
遺伝⼦発現情報 公的機関等の公開株を中⼼とした⽣物機能データベー
⽣物データス
 NEDOプロで開発中のAI解
機能情報
析技術を適⽤可能なデータ（ゲノム配列、⽣成物質情報など）
フォーマットで整備

⽣成物質（たんぱく質、酵素、代謝産物など）

表現型情報（⾼温耐性、培養条件など）

 データベースとAI技術等を活⽤、物質⽣産量増⼤等、狙った機能を発現するための最適
⽣物データ
な遺伝⼦配列の解析・設計を実現
 遺伝⼦配列の設計・合成・機能確認を⾃動化するファウン
解析結果
ドリも確⽴

（例）NITE独⾃収集株 約５万株

分析

ユーザー
（産業界など）・物質収量を増⼤させる遺伝⼦・特定の物質を⽣産
する遺伝⼦

最適設計
⽣産量

オープン情報・企業の⽣物資源を集約するためのインセンティブの付与
・ビッグデータが継続的に増加し続ける仕組み作り

227

【事例5】 農業に係るリアルデータプラットフォーム
 誰もがデータを駆使して⽣産性の向上や経営の改善に挑戦できる環境を⽣み出すため、異なるシステム間のデータ連携機能やオープンデータの提供機能を有する「農業データ
連携基盤」の構築を⽬指す。
これまでの取組
要素⑤データプラットフォームを構築する際のルールや法の整備• 農業分野におけるデータ利活⽤促進を図るため、内閣官房、総務省、農林⽔産省が連携して、農作業や農作物の名称、環境情報のデータ項⽬等の標準化ガイドラインを作成

今後の取組⽅針要素①協調領域と競争領域
要素②データ利活⽤にあたっての基盤整備
要素③データ提供・利活⽤のメリット明確化
要素④データプラットフォームを構築・運⽤する際のコストの負担⽅法•

異なるシステムが連携し、様々なデータが共有・活⽤できる「農業データ連携基盤」の本年中の⽴ち上げ•

ほ場の地図情報、市況データ、⼟壌データなど公的機関等の保有する情報のオープン化を推進●総理指⽰（未来投資会議：2017年3⽉24⽇）「官⺠で気象や地図などのデータを出し合い、誰でも簡単に使える情報連携プラットフォームを本年中に⽴ち上げます。必要なデータの公開を徹底することとし、IT本部の下で、その在り⽅を具体化していきます。」 （⾸相官邸ＨＰ抜粋）
228

（参考）農業データ連携基盤のイメージ（データを駆使した農業の展開）
 農業の担い⼿がデータを駆使して⽣産性の向上や経営の改善に挑戦できる環境を⽣み出すため、データ連携機能やデータ提供機能を有する「農業データ連携基盤」を構築。
 併せて、ほ場の地図情報、市況データ、⼟壌データなど公的機関等の保有する情報の提供・オープン化を進める。
農業データ連携基盤の効果（⼀例）農業データ連携基盤の機能✓ データ連携機能
ベンダーやメーカの壁を超えて、様々な農業ICT、農機やセンサー等のデータ連携が可能に【 様々なデータを整備・提供 】【 データを蓄積・解析し収量・品質を改善】【オープンデータの活⽤の効果】✓農業データ連携基盤上に様々なデータを整備し、使いやすい形で提供(有償含む)✓各ベンダーはデータを利⽤して農家が求める様々なサービスを展開✓農家は様々なデータに基づく、 戦略的な経営判断が可能に（例）✓システムやデータが連携することによって総合的な・データ連携基盤上に様々なオープンデータを解析が可能になり、収量や品質の低いほ場の要整備し、使いやすい形で提供
因を特定
・農家は様々なデータを⼊⼿可能になり、より✓要因にあった対策（施肥量の調整など）を講じ
戦略的な経営判断が可能にることで収量や品質を向上させることが可能に
・各ベンダーはデータを利⽤して様々なサービス✓毎年毎年データが蓄積されていき、さらに⾼度なを展開
⽣産管理が可能に✓ データ共有機能
⼀定のルールの下でのデータの共有が可能になり、データの⽐較や、⽣産性の向上に繋がるサービスの提供が可能に✓ データ提供機能
⼟壌、気象、市況など様々な公的データや⺠間企業の様々な有償
データ等の蓄積が図られ、農家に役⽴つ情報の提供（有償提供を含む）が可能に（出典）スマート農業の実現に向けた研究会（農林⽔産省）資料をもとに作成229

【事例6】「新たな街」づくりに係るリアルデータプラットフォーム
 AI・データを活⽤した「新たな街」づくりにあたっては、公的データの利活⽤が肝。
 公共データの徹底開放により、新たなビジネスの創出や社会課題の解決に繋げるため、来年度から新たなメカニズム（⺠間ニーズを反映する仕組み、原則公開ルールの明確化等）を導⼊。

これまでの取組

今後の取組⽅針要素①協調領域と競争領域/推進主体の明確化• 複数の⾃治体において、データを利活⽤した「新たな街」づくりに係る具体的な取り組みが進展（会津若松市、札幌市、福岡市等）

要素①協調領域と競争領域/推進主体の明確化• データを活⽤した「新たな街」づくりの中核を担うエリアマネージメント組織の確⽴
要素②データ利活⽤にあたっての基盤整備• オープンデータを前提とした情報システムの整備・運⽤• 互換性の⾼いプラットフォームの構築
要素③データ提供・利活⽤のメリット明確化• ⺠間ニーズを反映する仕組みの整備（対話の場の創設、政府保有デー
タの棚卸）
要素④データプラットフォームを構築・運⽤する際のコストの負担⽅法• 「新たな街」の運営管理費の財源確保に関するエリアマネージメント条例の制定• ソーシャルインパクトボンド(社会的費⽤の軽減分を償還費⽤に充てる債
券)の活⽤
要素⑤データプラットフォームを構築する際のルールや法の整備• 官⺠データ活⽤推進基本法に基づく、官⺠データ活⽤推進基本計画の策定（国、都道府県等の⾃治体）• 「原則公開」のルールの明確化• 重点分野に特化したデータ開放の推進
要素⑥ガラパゴス化にならないための国際連携や国際標準※EUでは先⾏的な取組みとして、リアルデータプラットフォームの基盤ソフト
ウェア”FIWARE”の開発・実証等に、官⺠で約520億円を投資。⽶国
230
でもNIST主導で標準化等を推進

要素⑤データプラットフォームを構築する際のルールや法の整備（主に個⼈データの場合）• 官⺠データ活⽤推進基本法（2016年12⽉）（参考）「新たな街」づくりに係るリアルデータプラットフォーム〜会津若松市の⽬指すイメージ※会津若松スマートシティ推進協議会説明資料より（ICT街づくり推進会議 スマートシティ検討ワーキンググループ（第3回））

231

（参考）衛星データのリアルデータのプラットフォーム
 地球観測衛星データは今後のビッグデータの重要な⼀部。既に多くの衛星データは主に科学者・研究機関向けにオープン＆フリー化されているが、産業利⽤を想定したデータは、オープン＆フリー化されていない。
 加えて、政府が運⽤する衛星データは、①データの標準処理をリクエストベースかつ有償で⾏っている、②データ量が膨⼤で⼀般ユーザのコンピュータではハンドリングが困難、③解析にあたり⾼価なソフトウェ
アが必要、といった課題があり、その産業利⽤は限定的。
 これらの課題にするため、ユーザフレンドリーなインターフェースを備えたデータプラットフォームを基盤インフラとする整備を検討。衛星データをビッグデータの⼀つとして、その他のデータを組み合わせ利⽤するアプリ
ケーション事業者の創出につなげる。
政府衛星データの無償開放• 無償データの利⽤で、初期コスト低減・参⼊障壁を軽減• ビジネスモデル検討が容易に新たなビジネスの例（Orbital Insight）
先物投資情報提供サービス

新たなビジネスの例（ウミトロン）
⽔産養殖の⽣産性向上サービス

新たなビジネスの出現

世界中の⽯油タンクの衛星画像から、⽯油備蓄量を推計。

⽣簀内センサからの⿂群⾏動データ衛星からの海洋データ分析
統合・解析

投資家等へ需給ステータスを提供

⽔産養殖の⽣産効率化232

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
1. ルールの⾼度化(3)新たなオープンクローズ戦略を⽀える知財・標準ルール

233

(3) 新たなオープンクローズ戦略を⽀える知財・標準ルール【課題①】
ハードとソフトの新たな融合(モノのサービス化)に対応したルール整備、複数企業の連携促進が不⼗分【対応の⽅向性】
 標準対象範囲の拡⼤（「モノ分野」だけでなく「サービス分野」まで拡⼤、⼯業標準化法の改正に関する検討）
 知財契約に不慣れな中⼩企業等がIoTビジネスにとって重要なライセンス
契約を早期に成⽴できるようにするため、ADR制度(ライセンス契約のあっせん)を拡充。
 IoTを活⽤したビジネス関連発明の特許取得・活⽤の⽀援（IoT技術を抽出する分野横断的な特許分類を世界に先駆けて新設等）、及びこれらの多様な特許に係る紛争処理システムの機能強化（証拠収集⼿続における技術専⾨家の活⽤）【課題②】
基盤技術の重要性が増す中、標準必須特許に係る紛争解決の仕組み
や国際標準を獲得する
体制が脆弱【対応の⽅向性】
 標準必須特許に係るライセンス条件の裁定を⾏うADR制度（標準必須
特許裁定）の創設
 経営資源に乏しい中⼩企業等が迅速・簡便な⼿続により特許をめぐる紛争を解決できるようにADR制度（特許紛争解決のあっせん）を拡充
 標準に関わる弁理⼠の役割の位置づけ
 国際標準獲得に向けた体制強化（⽇英アライアンス締結、アジア各国標
準化機関との連携強化）
 標準化⼈材育成アクションプランに基づく⼈材育成強化【課題③】
製品のライフサイクル短縮化に対する対応が不⼗分【対応の⽅向性】
 JISC（⽇本⼯業標準調査会）審議における⺠間活⼒の活⽤によるプロセ
スの加速化
234

（参考）標準化の対象範囲：サービス分野への拡⼤検討
 あらゆる産業がサービス化する流れを踏まえ、JISの対象範囲の拡⼤を検討する必要対象となり得るサービス分野の要件とサービス産業分野の例
新たな業態であり、
ソフトローが有効な分野

情報の⾮対称性があり、標準化による価値表⽰が必要となる分野

新たな業態であり、業法の規制を定めるよりも、基準を定める⽅が市場の活性化に貢献しうるサービス

⼝コミ等情報が集まりにくく、顧客が良し悪しを判断しにくいサービス（但し、嗜好性が強いB2C分野等はルールよりも優位な顧客訴求パワーが存在し、必ずしも標準化による顧客誘導はできない）

例）シェアリングエコノミー関連サービス 等

例）介護、保育サービス
ブライダル、葬儀サービス 等

公益サービス提供のためのインフラ構築が必要な分野

⽇本独⾃のサービス品質が正しく測れていない分野

道路建設・郵便等、国家の最低限の基盤として必要なサービス

提供品質は⾼いものの、国際競争⼒が発揮されておらず、海外展開にあたり正しく測定・評価されるために取り組むべきサービス例）郵便、国際・空港貨物サービス
気象情報、防災・減災サービス 等

例）観光・集客サービス（おもてなし）
保冷宅配便サービス 等

235

（参考）ADR制度（標準必須特許裁定）の創設（パテント・トロール対策（ライセンス条件の裁定））
 パテント・トロールの権利濫⽤⾏為のうち、特に社会的な影響の⼤きい標準必須特許については、実施者の申請に基づき、裁定を通じて、適正なライセンス条件を決定
 裁定結果は法的拘束⼒を有する
標準必須特許裁定
IoT関連技術

法外なライセンス料
不当に⾼額な損害賠償

産業⽤ロボット

スマートマニュファクチャリング等

IoT関連技術実施者の申請に基づき、適正なライセンス料等を決定

産業⽤ロボット

スマートマニュファクチャリング等

権利濫⽤的差⽌請求
医療機器 ⼿術ロボット等

パテント・
トロール

交通インフラ鉄道の運転間隔の調整等

医療機器 ⼿術ロボット等

パテント・
トロール

⾃動⾞ ⾃動運転タクシー等

標準必須特許の取得

交通インフラ鉄道の運転間隔の調整等

⾃動⾞ ⾃動運転タクシー等

標準必須特許の取得

236

（参考）標準化体制：⽇本全体の標準化戦略推進体制の構築
 第4次産業⾰命時代における世界各国・産業界の動向や、研究開発、規制などの要素を踏まえた統合的な標準化戦略を官⺠で実施する。
①研究開発・知財戦略と並⾏して標準化を進める仕組みを構築する。
②国内の規制基準と国際標準との連携を強化する。
③企業間の国際連携を⽀援し、政府間の国際連携・交渉を強化する。
④ルールに関する国際動向を収集し、官⺠で戦略をつくり、体制を組む。
⑤各国・企業との標準化競争の中で、上記４つの要素を踏まえた標準化戦略を実施する。
これまで

研究開発

これから

普及/規制引⽤

研究開発・知財

③
世界各国

標準化

オープンイノベーション/
国際連携

④

①
標準化 ⑤

ビジネス戦略

産業界

②
規制引⽤
237

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
1. ルールの⾼度化(4)成⻑領域への多様なチャレンジの促進強化

238

(4) 成⻑領域への多様なチャレンジの促進強化【課題】①課題解決に繋がる新たな製品・サービス創出に向けて「⼩さな失敗」を許容す
る場が不⾜。

【対応の⽅向性】①「突破⼝プロジェクト」の実現に向けた規制改⾰の推進【当⾯の取組】
「⽇本版Regulatory Sandbox」の導⼊検討



企業実証特例制度、グレーゾーン解消制度、規制改⾰推進会議、国家戦略特区の利活⽤促進「⽬標逆算ロードマップ⽅式」による規制改⾰239

(4) スピード感のある規制改⾰の必要性
 新技術の社会への普及スピードは年々上昇している。
（例）製品発売から普及率90％に⾄るまでの年数・・電話50年、携帯電話10年、スマートフォン5年

 AI、IoT、BD、ロボットなど、新たなイノベーションが進展しつつあるが、これらの社
会実装は技術の⾯からは「待ったなし」の状況。
 成⻑領域への多様な挑戦を促すため、事業者の技術開発や上市のスピードに合わせた新たな実証
メカニズムが必要ではないか。
⽶国における新技術の普及率
９０％

電話：50年

スマートフォン：５年

普及率
１０％

年代

（資料）平成28年7⽉14⽇産業構造審議会 新産業構造部会 フォローアップ会議 ダニエラ・ラス⽒講演資料（講演資料３）より抜粋

2013年

240

(4) 第4次産業⾰命に向けた規制改⾰

事業者がスピード感を失わず、新たなイノベーションの成果ビジネスに繋げるためには、例えば、規制による保護を受けないことに同意をした参加者を対象に、「⼩さな失敗」を許容する実証を可能とする新たな制度を導⼊する必要があるのではないか。



グレーゾーン解消制度の申請の約１／３を占めるヘルスケア分野では、現在、事業スキームを規制の適⽤を受けないように構築した上で照会をかけるものが多いが、当該スキームの調整に時間をかけることなく、新たな技術を「試す」ことが可能となる。



また、企業実証特例制度を活⽤しようと考えている事業者には、「代替措置の検討はハードルが⾼い」、「規制官庁との調整に時間がかかる」といった声がある。そのため、社会実装を⾏うことで事業者の代替措置の説明負担を軽減する制度とすることで、今後の「戦略分野」での申請案件を掘り起こし、スピィーディーにビジネスに繋げることが可能になるではないか。



さらに、事業者が躊躇することなく新たなビジネスへの⼀歩を踏み出せるよう、政府が積極的にビジネスの検討をサポートできる仕組が必要ではないか。

グレーゾーン解消制度の申請内訳 全申請件数：９６件（平成29年３⽉末時点）

ヘルスケア分野の申請が全体申請の１／３。

■医師・医療・薬事法等：㉟、■健康保険法：②、■⾷品衛⽣法：①、■学校給⾷法：①、■毒劇法：①、■労働安全衛⽣法：②、■職業安定法：①、■美容師法：②、■児童福祉法①、■ｸﾘｰﾆﾝｸﾞ業法：①、■旅館業法：④、■旅⾏業法：②、■道路運送⾞両法：⑤、■道路交通法：③、■道路運送法：③、■宅建業法：②、■旅客⾃動⾞運送業法：①、■建築基準法：③、■測量法：①、■⼟地家屋調査⼠法：①、■砂利採取法：①、■化審法：② 、■アルコール事業法①、■電事法：①、■⾼圧ガス保安法：③、■特定商取引法：①、 ■計量法：①、■電波法：②、■消防法：①、 ■個⼈情報保護法：②、■銀⾏法：➁、■⾦融商品取引法：②、■資⾦決済法：①、■保険業法：②、 ■下⽔道法：①、■酒税法：➁、■農地法：①、■景品表⽰法；①、■弁護⼠法：①、■地⽅⾃治法：①、■電⼦帳簿法：①、■⾵営法：①、■廃掃法：③、
事例１（健康を維持する・⽣涯活躍する）

事例２（移動する）【事業内容】
ドラッグストアで利用者が自ら採血した血液の検査結果を通知するサービス。
【照会内容】
利用者が自己採血し、血液検査の結果を当該利用者に通知する行為が、医師
法第１７条において、医師の民間事業者
みに認められている「医業」（ドラッグストア等）に該当するか否か。
＜照会結果⇒該当せず＞【事業内容】
ある一定区間内において、月額定額でタクシーが利用できるサービス。
【照会内容】
事業者が事前に月額料金でタクシーを利用できる旅行計画を策定し、利用者の募集を行うサービスは、旅行業法に規定する「募集型企画旅行」に該当するか否か。
＜照会結果⇒該当。＞

241

（参考）｢⽇本版レギュラートリーサンドボックス｣ イノベーションの成果を新たな付加価値の創出に繋げるためには、
試⾏錯誤のための社会実証を積み重ねることが不可⽋。
イノベーションの社会実装を⽬指す企業規制があるため、試⾏錯誤を通じたデータ等の蓄積が出来ず、具体的なニーズを証明できない。

規制当局

悪循環

具体的なニーズが証明されなければ、規制改⾰に踏み切ることができない。

 従来の政策⼿法では国際的にも⼤きく⽴ち遅れガラパゴス化してしまう懸念がある。今こそ「実証による政策形成」に舵を切らなければならない。
 参加者や期間を限定することにより、「まずやってみる」ことを許容する枠組みを、既存の枠組みに囚われることのない⽩地の形で創設すべき。
出所）未来投資会議(第8回) ⽵中議員提出資料

242

（参考）「⽇本版レギュラトリー・サンドボックス」の事例イメージ①

出所:未来投資会議(第8回) ⽵中議員提出資料

243

（参考）「⽇本版レギュラトリー・サンドボックス」の事例イメージ②

出所:未来投資会議(第8回) ⽵中議員提出資料244

（参考）「⽇本版レギュラトリー・サンドボックス」の事例イメージ③

出所:未来投資会議(第8回) ⽵中議員提出資料245

（参考）「⽇本版レギュラトリー・サンドボックス」の事例イメージ④

出所:未来投資会議(第8回) ⽵中議員提出資料

246

（参考）「⽇本版レギュラトリー・サンドボックス」の事例イメージ⑤
⽔素タンクの新材料開発
対象制度
⾼圧ガス保安法（⽔素タンクの試作毎に容器検査が必要）
概要
⾃動⾞メーカーのテストコース等において、リスクアセスメントを実施し、影響が及ぶプロジェクト参加者や隣接住⺠等の合意を得た上で、安価な材料を使⽤した新型⽔素タンクの試作品について、容器検査を受けることなくテスト⾛⾏を実施。

出所：未来投資会議(第8回) 経済産業⼤⾂提出資料247

（参考）「⽇本版レギュラトリー・サンドボックス」の事例イメージ⑥
つながる家電対象制度
電気⽤品安全法（家電に通信器機を組み込む際の電波障害防⽌）概要
家電にPLCモデム等の通信機器を組み込み、つながる家電の製品化に向けた実証。（利⽤者の同意やプライバシーの保護等を確保した上で、宅内データを活⽤した新サービス創出に繋げる）

出所：未来投資会議(第8回) 経済産業⼤⾂提出資料

248

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
2. イノベーションエコシステム(1)R&Dシステムの構築①Center of Excellence拠点の整備②産学連携・⼤学システム③企業R&Dシステム④⼈⼯知能に係るR&D（AIロードマップ）(2)ベンチャーエコシステムの構築

249

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
2. イノベーションエコシステム(1)R&Dシステムの構築①Center of Excellence拠点の整備②産学連携・⼤学システム③企業R&Dシステム④⼈⼯知能に係るR&D（AIロードマップ）

250

(1)-① Center of Excellence拠点の整備【課題】
 各国が国を挙げて、国内外の技術・知⾒を取り込み、研究開発競争を激化させる中、我が国はグローバルネット
ワークから孤⽴
 世界トップレベルの研究者や成果を社会実装するベンチャー企業等が集積したグローバルな研究開発の拠点が不在【対応の⽅向性】
国内外のトップ研究者を結集し、ベンチャーを含む産業界と連携してイノベーションを⽣み出せる世界トップレベルの拠点(Center of
Excellence)の整備［当⾯の取組］
 具体的な国家PJの組成• 超⾼効率AI処理を可能にするハードを含めた研究開発PJを複数検討
 Center of Excellenceの要件を提⽰した上で対策を検討• 進⾏中の国家PJ (柏・臨海) 及び設定した研究課題の海外PR、⼈材の取り込み• 世界トップ⼈材を呼び込むための⼗分な報酬(特定研発法⼈)及び⽣
活環境確保• ⽇⽶イノベーションハブ構想（⽇⽶⼤学間で若⼿研究者の交流等）• 拠点・プロジェクト運営において、社会実装・ビジョンを描ける企業等の知⾒の取り込み• トライアンドエラーが可能な制度、社会実装環境の整備（例、Regulatory Sandbox設定）
 ⾼度外国⼈材の獲得• ⽇本版⾼度外国⼈材グリーンカード
251

(1)-① Center of Excellence ~最先端の国際戦略拠点の整備~
 課題：
世界ﾄｯﾌﾟﾚﾍﾞﾙの研究者や研究成果を社会実装するﾍﾞﾝﾁｬｰを含む⺠間企業が集積したｸﾞﾛｰﾊﾞﾙな戦略研究開発の拠点が不在＜Center of Excellenceの原則＞

ⅰ. 最先端の研究テーマ ⅱ. 優秀な研究者集積
ⅲ. 密度の⾼い産学官連携
ⅳ. 潤沢な研究開発資⾦ ⅴ. 最先端の研究開発インフラ・データ利活⽤環境
ⅵ. 社会実装の加速 当⾯の対応策：
・AI×ものづくり技術等について、「産総研・⼈⼯知能に関するグローバル研究拠点整備事業」を具体化
・AI技術を⼤規模に社会実装していくため、膨⼤なデータ解析に適した超⾼速処理等を可能とする次世代半導体技術等にかかる研究開発プロジェクトを実施■産総研・⼈⼯知能に関するグローバル研究拠点■Center of
Excellenceの原則
ⅵ. 規制改⾰等による社会実
装の加速

ⅰ. 世界最先端の研究テー
マ・課題設定ⅱ.国内外の最先端の優秀な
研究者集積

最先端の国際戦略拠点
Center ofⅴ．最先端の Excellence ⅲ. ベンチャー
研究開発インフ
企業を含む密の6つの原則ラ・データ利活度の⾼い産学
⽤環境整備

官連携
ⅳ. 潤沢な研究開発資⾦の調達（出所）第1４回新産業構造部会事務局資料より⼀部改編

柏ハブ（東京⼤学 柏キャンパス）臨海ハブ（産総研臨海センター）＜材料・デバイスものづくり＞＜ロボット模擬環境＞
・各種センサ開発、評価
・⼯場
・レーザー加⼯、計測
・コンビニ＜健康・医療介護の模擬環境＞
・⼩型半導体製造装置
・介護、サービス、⼈間計測・バイオ研究・⼿術環境（本郷と連携）
世界最⾼性能AIクラウド■ 超⾼効率AI処理を可能にする次世代半導体技術(イメージ)

AI処理技術の⾼度化（出所）NEDO HP、株式会社エクスビジョン資料

252

（参考）臨海ハブでの想定実施内容

253

(1)-② 産学連携・⼤学システム【課題】（産学連携）
 「産学連携の体制を強化
し、企業から⼤学・研究開
発法⼈への投資を、今後10年間で３倍にふやすことを⽬指す。」（2016年4⽉12⽇第5回官⺠対話による総理指⽰）（⼤学システム） ⼤学が、社会との関係性を更に深め、知識産業・価値創造の集積の中⼼（Center of Excellence）になる必要 ⼤学発の新たな価値創造のため、資⾦源多様化やガバナンスに更なる改善余地【対応の⽅向性】
産学連携をテコとして、⼤学による社会への価値創造を加速し、⼤学システムへの内外からの健全なガバナンスを推進。
［当⾯の取組］(ⅰ)産学連携
 「産学連携ガイドライン」の実⾏状況の⾒える化（「ファクトブック」）、
産業界による共同研究形成への反映等のインセンティブ付け
 先進的な広域TLO（技術移転機関）を軸とした地⽅⼤学の産学連携・マッチング機能の強化
 企業やVCの視点で検索可能な研究者の起業実績等の情報を含めた“先端技術シーズデータベース”を構築し、国内外に発信(ⅱ)⼤学システム
 個⼈・企業からの寄附拡⼤策の検討
 ⼤学の保有資産の有効活⽤策の検討
 ⼤学のガバナンスのあり⽅の更なる検討 等254

②-(ⅰ) 産学官連携の推進（産学連携強化に係る⼤学毎の取組の状況の⾒える化等）
 「Connected Industries」へと産業のあり⽅を変⾰するには、⼤学等と産業界の連携（Connectivity）の強化がこれまで以上に重要。他⽅、我が国の産学連携は依然低⽔準。
 「企業から⼤学等への投資を、今後10年間で３倍に増加」との⽬標の達成に向けて、昨年11⽉、⽂部科学省と連携し、「産学官連携による共同研究強化のためのガイドライン」を策定したところ。
 今後、本ガイドラインも活⽤し、Connectivity強化に向け、以下の4つの取組を実施。
＜これまでの取組み＞
総理発⾔＜今後の対応＞（第5回「未来投資に向けた官⺠対話」(2016年4⽉12⽇)）

我が国の⼤学は、⽣まれ変わる。産学連携の体制を強化し、企業から⼤学・研究開発
法⼈への投資を、今後10年間で３倍にふやすことを⽬指す。

産業界

⼤学・
研発

経産省

⽂科省

産学官連携による共同研究強化のためのガイ
ドラインの策定（2016年11⽉）

 来年度より、全⼤学について、産学連携強化にかかる⼤学毎の取組の状況（産学連携シ
ステム・プロセスの実績等）を⾒える化 NEDOを活⽤して企業やVCの視点で検索可
能な研究者の起業実績等の情報を含めた“先端技術シーズデータベース”を本年度中に300社分構築し、国内外に発信

次⾴以降に詳細イノベーション促進
産学官対話会議 産学連携の取組状況を、NEDOが実施する産学連携プロジェクトの評価要件として追加

 産学連携機能の基盤が弱い地⽅⼤学等について、先進的な広域TLO（技術移転機関）を軸とした⽀援体制を整備
255

②-（ⅰ）⼤学の産連実態評価：⼤学全体の産学連携機能・能⼒の⾒える化（ファクトブック）
 総理発⾔（第6回「未来投資会議」(2017年3⽉24⽇)）「企業が連携相⼿となる⼤学を選べるようにする。各⼤学の産学連携への取組を⽐較評価できるデータを整備し公開いたします。」→「産学官共同研究におけるマッチング促進のための⼤学ファクトブック」として取りまとめ、公表。
「産学官共同研究におけるマッチング促進のための⼤学ファクトブック」
パイロット版

 まずは「パイロット版」として2017年4⽉27⽇に経団連・経産省・⽂科省連名で公表
 全国の国公私⽴⼤学（国⽴86、公⽴
73、私⽴117の計276校）を対象
 データは、産学連携体制、共同研究・受
託研究実績、特許取得等の状況とその
分野

産学連携の
実務担当者数共同研究実績
（機関別）及び順位（上位のみ）
受託研究実績
（機関別）
特許出願・保有・実施実績

 2018年度以降、産学連携本部の体制・規模・機能がさらに分かる項⽬等（①産学連携体制の規模・機能、②共同・受託研究の実績、③研究・技術分
野の強み等）を追加し、正式版として毎年公表していく

特許出願の技術分野ランキング
特許出願の技術分野の分布

256

②-（ⅰ）情報整備：先端技術シーズデータベースの構築と⼤学発ベンチャー⽀援 【現状】 ⼤学等の保持するシーズの⼀覧性がなく、マッチング実現における制約要因となっている。また、⼤学等の研究シーズと質の良いアクセラレーター(VC)とのマッチングが出来ていない。
 【今後の⽅向性】 ⽂部科学省と連携して、⼤学発ベンチャー及びその出⾝研究室における技術シーズ
データベースを2017年中ごろを⽬処に構築し、国内外に積極的に発信。そこに集まった研究者・シーズをNEDOの認定VC等に橋渡し⽀援することで、研究開発型ベンチャーへの質の良いハンズオン⽀援を促進。
Expansion Stage

Seed/ Early Stage①先端技術シーズの情報データベース構築

NEDOによる⽀援

⼤学・研究開発法⼈等

研究開発型ベンチャー

・VB企業名・⼤学・研発法
⼈名・所属研究室（研究者）
・事業領域
・ピッチ動画・受賞歴等【本年央を⽬処に構築】

橋渡し

・出資
・ハンズオン⽀援

⾦銭的⽀援（POC費⽤等）

⼤企業との連携

公的ファンド、⺠間VC
からの資⾦調達×政府
アクセラレーター（NEDO認定VC） （NEDO）
257

②-（ⅰ）⽀援整備：地⽅⼤学の産学連携機能強化と全国ネットワーク構築
 【課題】 地域の産学連携については、主としてTLO(Technology Licensing Organization)が技術移転業務として⼤学シーズと企業ニーズのマッチングを実施。しかし、⼀部の先進的なTLOを除いた
⼤半は⽣産性が低く、外部型TLOの６割程度が⾚字の状態であり、マッチングを実施できる⼈材が不⾜。
 【今後の⽅向性】 先進的TLOを軸とした地域内TLOの機能強化・再編も視野に⼊れ、以下を実施(1)先進的なTLO(四国TLO等)が、地域内TLOのマッチング⽀援・⼈材育成等の事業⽀援（全国５箇所）(2)全国ネットワークを形成し、技術シーズ・企業ニーズ等の共有（１）先進的TLOを軸とした地域ブロック単位の産連機能強化①地域内TLOのシーズ共有と、地銀・地域VCも活⽤したマッチ
ング⽀援による経営⼒強化②地域内TLOに対するマッチング⼈材の育成・⽀援
産学連携地域ブロックの形成（２）複数地域ブロックでの連携①各地域の特⾊にあわせたTLOの機能分化②技術マッチングの全国ネットワーク形成
⼤学シーズ・ニーズ ネットワーク
先進的ＴＬＯ

先進的TLO
経営⼒の強化(⼤学シーズと企業ニーズのマッチン
グによる利益創出)

OJTによる⼈材育成

TLO

マ チング・
経営⽀援

ズ

TLO

⼤学シ

産連⼈材

⼈材育成
・⽀援

TLO

TLO

先進的ＴＬＯ

地銀・地域VCの活⽤（企業経営実態の知⾒/
経営者へのリーチ）

先進的ＴＬＯ

先進的ＴＬＯ

先進的ＴＬＯ

地⽅⼤学
258

②-(ⅱ) ⼤学システム（価値創造拠点・資⾦獲得・ガバナンス・環境整備）
 第4次産業⾰命を⾒据えた新たなイノベーションエコシステムの構築に向け、⼤学は社会と密接に結びつき、2020年に向け、世界に先駆けて、知識産業・価値創造の集積の中⼼（Center of Excellence）となっていく必要。
新たなイノベーション、⼈材育成による知識産業・価値創造の中⼼拠点化

産学連携による先端融合領域の研究環境創出
若⼿研究者の育成
⾼度外国⼈材の獲得
社会実装環境の提供

ベンチャー企業創出の拠点「ライフ・シフト」時代の学び直しへの対応
地域におけるイノベーション、⼈材育成の拠点

等

社会との更なる関係性の強化（上記を早期に実現するために）⼤学における
多様な資⾦の
獲得・活⽤

⼤学の
戦略的
な経営
⼒の
強化

学内の
ガバナンス
学外からの
積極的な
関与
・環境整備






個⼈・企業からの寄附拡⼤策の検討
国⽴⼤学における対価としての株式等の保有要件の緩和
企業との共同研究における資⾦の確保（⼈件費相当額、間接経費、戦略的産学連携経費）
研究資⾦の効果的・効率的執⾏

従前の⽂部科学省の⼤学改⾰等で改善が進められているところ。
より社会に開かれたスピード感のある⼤学経営に向け、産学連携ガイドラインを踏まえつつ、コーポ
レートガバナンスコード等に倣った権限集中とチェックアンドバランスを基本としたガバナンスの⼀層の改善が必要ではないか。

 外部ステークホルダーが⼤学の活動（教育・研究等）に積極的に関与できるよう、社会に対してその活動状況の透明性を⾼める仕組みの整備が必要ではないか。
 ⼤学が新たな教育・研究領域に切磋琢磨して対応できるような環境を整える⼀⽅で、セーフティーネッ
ト等の学⽣が教育を受ける場を担保する環境整備も必要ではないか。
259

（参考）⼤学に係る野依先⽣（2001年ノーベル化学賞受賞者）のご指摘

 野依先⽣（2001年ノーベル化学賞受賞者）は、将来の⼤学の在るべき姿に向けて、
リーダーシップ、組織構造、採⽤・⼈事管理等の課題を指摘。
野依先⽣（2001年ノーベル化学賞受賞者）のご指摘（2016年12⽉）「⼤学の経営は営利⽬的ではなく社会的責任の遂⾏を原動⼒とするので、時代に適応できる
経営なくして存⽴し得ないことは当然」「個々には優れた研究者、教育者はいても、残念ながら求められる指導者が⽋如、
リーダー
leadership crisisの事態にある。組織全体も財政構造が脆弱であり、国際関係を含め機
シップ
能的にも不全。」「学⻑は、外部招聘を原則とすべきだと考える。広範な調査を経て、最適の⼈を任命することが望ましい。」
組織構造「経営を司る理事⻑職と学務に責任をもつ学⻑職の機能分離が不可⽋と考える。」「⼤学⼈事が余りに内向き、密室、場当たり的で公正感に乏しく、不透明感が著しい。」「教員を採⽤するのは法⼈である⼤学であって、各々の学部や学科、ましてや年配教授個⼈ではない。ところが、わが国では⼤学の⼀構成員に過ぎない教員たちの間で、勘違いが甚だし
採⽤・⼈ い」事管理 「封建的旧制度の講座、研究室主宰者が若⼿教員の⾃由を束縛すれば、当然独⽴PI*の総数を限定する結果となる。昨今わが国では、若⼿の挑戦機会が限られるため、他国に⽐べ
新領域開拓が極めて低調」* PI（Principal Investigator）：独⾃の研究グループを持つ研究責任者
出所：科学技術振興機構 研究開発戦略センター（CRDS）ホームページ

260

（参考）⽶英トップ⼤学における社会との連携体制の現状
 既に成功している⽶英トップ⼤学においては、評価・配分と学内統治に対する外部からの⾼い関与
により、それが教育や研究に波及し、社会的な価値を迅速・柔軟に創造。
⽶国・州⽴

⽶国・私⽴

英国・国⽴

共通するポイント（カリフォルニア⼤学）（スタンフォード⼤学）

 州予算配分権のある州知事（州⺠⽀持を直接得た外部機関）が理事指名

 理事はGM CEO、
Google CFO、著名VC
であるKPCBパートナー、弁護⼠など、産業界トップ級が就任

 HEFCE（外部機関）が学
⽣満⾜度を調査、Unistatsで公開
 RAE（5年ごと外部調査）
で研究評価を公開
 評価は研究費配分に影響

外部ステークホルダー（社会）が評価・配分するのに必要⼗分な評価・資⾦配分の情報公開や外部トップ⼈材の任命

学内
統治

 外部メンバによる理事会が任命する学⻑（外部招聘が殆ど）がProvost
等の執⾏部を任命

 外部⼤半による理事会が学⻑を任命（外部招聘が殆ど）
 学⻑がProvost等執⾏部を任命
 執⾏部のProvost（企業
COO相当）が学部⻑を任命

 産業界、卒業⽣代表等の外部によるCouncilがVice Chancellor（副学⻑）を任命
 コンセンサスの上、全教員・ 
学⽣代表等のSenateが学部⻑承認

学⻑・役員会への外部からの関与・⽀援
残余請求者（国⺠）に対して、内規などの学部
統治に係るルールを開⽰
⼤学統治と学部統治の衝突・⽭盾を解消する機関設計

教育

 社会・産業界のニーズに基づき学部等を柔軟に変更（州議会を通す場合も） 社会・産業界のニーズに基づき学部等を柔軟に変更

 内外ステークホルダーとの対話により、学部等を柔軟に変更（テニュア教授も特定の場

 社会が求める⼈材輩出に向けた、柔軟な学部等の改組

 外部資⾦の獲得実績に基づき、研究者の⼊れ替えを実施

 外部資⾦の獲得実績に基づき、研究者の⼊れ替えを実施

 外部資⾦の獲得実績に基づいて、研究者の⼊れ替えを実施

 論⽂以外の社会への価値提供も含めた評価による研究者の流動性確保
261

評価・
配分

研究

（ケンブリッジ⼤学）合に解雇可）

(1)-③ 企業R&Dシステム【課題】
 ⾃前主義から抜け出せず、
オープンイノベーションが不⼗分【対応の⽅向性】
オープンイノベーション推進のためヒト・モノ（技術）・カネ・データの流動性向上［当⾯の取組］
 企業がリスクを取って研究開発投資を⾏い利益に繋げるサイクルの構築⽀援（知財・標準・データ等）
 ⼤学の技術シーズ等に係るデータベース構築による企業・VCのマッチング促進 「オープンイノベーション・ベンチャー創造協議会」における、NEDOピッチ
 官⺠ファンド等の活⽤を通じたベンチャーファイナンス強化 柔軟かつ多様な働き⽅の促進 スムーズな転職促進 企業R&Dを⼀層促進するため、産総研の「橋渡し機能」の強化や「冠研究室」による⼤型共同研究、NEDOの中堅・中⼩・ベンチャー企業等の技術の実⽤化⽀援*などの取組を実施*第3期中期⽬標として、2018年3⽉期までに新規採択額に占める中堅・中⼩・ベン
チャー企業の割合を20％以上

262

（参考）研究開発税制の拡充・強化
あらゆる業種の研究開発投資を後押しするため、第4次産業⾰命型の「サービス」の開発を⽀援対象に追加するとともに、投資の増減に応じて⽀援にメリハリを効かせる等の⾒直しを⾏う。(2017年度改正)
改正概要①第4次産業⾰命型の「サービス」の開発を⽀援対象に追加（「試験研究費」の定義の⾒直し）②増加型を廃⽌した上で、総額型に投資増加インセンティブを組み込み、試験研究費の増減率に応じて６〜
１４％の範囲でメリハリがつく仕組みを導⼊。（現⾏制度：控除率８〜１０％）③中⼩企業向け⽀援を強化するため、従来の控除率１２％・控除上限２５％を維持した上で、試験研究費が５％超増加した場合に控除率（最⼤１７％）・控除上限（１０％）を上乗せする仕組みを導⼊。
④オープンイノベーション型の⼿続要件を企業実務に合わせて緩和。
⑤⾼⽔準型の適⽤期限を２年間延⻑する。

【適⽤期限：時限措置については2018年度末まで】上乗せ措置（時限措置）【控除上限】【Ｃ ⾼⽔準型】 試験研究費の対売上⾼試験研究費率が10％を超えた場合の制度【Ａ 総額型】

試験研究費総額にかかる控除制度

本体【Ｂ オープンイノベーション型】（恒久措置） ⼤学、国の研究機関、企業等との共同・委託研究等の控除率：• ⼤企業の場合：試験研究費の増減に応じて６〜１４％※控除率１０％超の部分は時限措置（２年間）• 中⼩企業等の場合（中⼩企業技術基盤強化税制）：試験研究費の増加に応じて１２〜１７％※控除率１２％超の部分は時限措置（２年間）

費⽤（特別試験研究費）総額にかかる控除制度

A′:10
%

or C:10%

A:25%＋ 控除率：• 相⼿⽅が⼤学・特別研究機関等の場合⇒３０％• 相⼿⽅がその他（⺠間企業等）の場合⇒２０％

B:5%※総額型の控除上限（A′）について、 ①対売上⾼試験研究費率が10%超の場合、その割合に応じて０〜１０％を上乗せ、②中⼩企業技術基盤強化税制について、試験研究費増加割合５％超の場合、１０％上乗せ。ただし、いずれも⾼⽔準型（上記Ｃ）と選択制。
263

（参考）国⽴研究開発法⼈産業総合研究所における橋渡し機能強化
 産業総合研究所（産総研）は技術シーズと事業化をつなぐ「橋渡し機能」の強化を掲げ、企業との共同研究増加に向けた取組を推進。
 産総研では、組織としての技術マーケティング⼒の強化のため、企業と産総研を繋ぐイノベーション
コーディネータ（IC）を、産総研、公設試験研究機関等併せて約160名配置。今後、⼀層の体制強化、資質の向上を図る必要。
 またパートナー企業名を冠した“冠研究室”も設⽴し、より企業ニーズに特化した研究開発を実施。
技術マーケティングを推進する
イノベーションコーディネータ
・⺠間企業のニーズ等を把握するマーケ
ティングを担う専⾨⼈材を配置“冠研究室”
・パートナー企業名を冠した連携研究室、連携研究ラボ
・企業ニーズに、より特化した研究開発を実施＜これまでに設置された “冠ラボ”＞
・NEC（⼈⼯知能）・⽇本ゼオン（カーボンナノチューブ）・パナソニック（先進型AI） ・DIC（化学ものづくり）（地域版）
・住友電⼯（サイバーセキュリティ）・豊⽥⾃動織機（アドバンスト・ロジスティクス）
・⽇本特殊陶業（ヘルスケア・マテリアル）

264

（参考）国⽴研究開発法⼈新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の取組と進捗
 NEDOは、産業技術政策に基づき、多くの⾰新的技術シーズを創出するとともに、既存のものも含め
⾰新的技術シーズを事業創造に結びつける『橋渡し』を推進。
 NEDO技術戦略研究センター（TSC：Technology Strategy Center）の機能強化などを通じ、技術戦略を策定するとともに、産官学の機能を組み合わせた最適な実施体制を構築。⾼い技術開発マネジメント能⼒を発揮し、プロジェクトを適切に管理。今後、国際社会で我が国が強みを⽣かせる分野でのナショプロの構築に向けて、TSCの体制を更に強化し、海外の最新の技術動向等に関する調査機能の強化が必要。
NEDOの主な業務（１）技術開発プロジェクトの実施
⻑期的な視点から具体的な戦略を構築し、リスクは⾼いが中⻑期的な我が国の産業競争⼒向上等のために投資すべき分野に、国際展開を⾒据えて技術開発資⾦を配分するとともに、企業や⼤学・公的研究機関の研究チームを糾合し、⾼度なマネジメントの下でプロジェクトを実施する。

（２）中堅・中⼩・ベンチャー企業の技術の実⽤化⽀援
新たなイノベーションの担い⼿として期待される中堅・中⼩・
ベンチャー企業の技術開発リスクを低減するため、技術開発助成等により実⽤化・事業化を⽀援する。また、第3期中⻑
期⽬標において、新規採択額に占める中堅・中⼩・ベンチャ
ー企業の割合を20％以上としている。

（３）オープンイノベーションの推進
オープンイノベーションに関する知⾒・ノウハウの共有を図る場であるオープンイノベーション・ベンチャー創造協議会の事務局を務め、セミナーや⽩書等によるオープンイノベーションのマイ
ンドセットの浸透と、ピッチイベント等による具体的な連携事例の創出に努める。

主要定量指標の達成状況○順調な進捗

中⻑期⽬標・計画における定量的指標と基準値等

2013〜15年度の実績値【25-27年度の達成率の実績(率）/中⻑期⽬標値（率）】ナショナルプロジェクトの実⽤化達成率：
ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ終了後5年経過時点で25%以上

29.0％(116.0％)

実⽤化促進事業の実⽤化達成率：
ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ終了後3年経過時点で30%以上

30.5％(101.7％)

新規採択額に占める中堅・中⼩・ベンチャー企
業の割合：新規採択額の20%以上※2015年度中⻑期⽬標変更により設定：

29.0％(145.0％)

事後評価対象のナショナルプロジェクトの評価が「合格」の件数：
中⻑期⽬標期間終了時において8割以上

100.0％(125.0％)

事後評価対象のナショナルプロジェクトの評価が「優良」の件数：
中⻑期⽬標期間終了時において6割以上

89.4％(149.0％)イノベーションの実現に資する事業の事後評価
が「順調」の割合：
中⻑期⽬標期間終了時において6割以上

71.2％(118.7％)265

（参考）NEDO技術戦略研究センターの機能強化
 NEDO技術戦略研究センターは、調査・研究を通じ、産業技術やエネルギー・環境技術
分野の技術戦略の策定及びこれに基づく重要なプロジェクトの企画・構想等に取り組む研究機関。
機能強化に向けた取組
 NEDO在外勢、NEDO関係部署とTSCの関係の再構築
 NEDO海外事務所の定点観測に加え、従来の延⻑にない新しい技術の調査の強化を検討。
 特定分野に知⾒を有する研究者／有識者の参画による技術動向調査・フォロー
 フェロー等の⼀線の研究者/有識者の充実とともに、産学官の有識者を交えたワークショップを開催すること等による技術動向調査・フォローの強化を検討。
 海外の政府機関・研究機関、国際学会等との連携強化
 新技術に関する知⾒や⾼度なマネジメント機能を保有するなど、注⽬すべき海外研究機関・ファンディング機関と関係構築・連携等を進める上で必要となる基礎的な情報を整理し、海外の関係機関と連携強化を検討。
 CRDS等との連携強化
 CRDS(JST研究開発戦略センター)やLCS(低炭素社会戦略センター)との意⾒交換や情報交換を継続的に実施。
 技術戦略・ナショプロ策定プロセスの再構築
 技術戦略の質を確保する取組とともに、先導研究の活⽤強化及び外部事前評価の導⼊により、ナショプロの洗練化を図っている。
266

(1)-④ ⼈⼯知能に係るR&Dの拡充・加速【課題】
 ⼈⼯知能開発を始めとする、第4次産業⾰命に対応したR&Dシステムの構
築が不⼗分【対応の⽅向性】「⼈⼯知能技術戦略会議」の下で、AIロードマップに基づいた産官学が連携した研究開発を拡充し、社会実装を加速［当⾯の取組］
 AI×ものづくりの産総研の研究開発拠点に模擬環境を整備し、AIクラウド提供を通じたオープンツール開発⽀援
 厚⽣労働省、国⼟交通省等、出⼝官庁のデータ整備を含めた連携強化
 3つのAIセンター（理研・産総研・NICT）におけるオープンラボ、
インキュベーションラボの設置
 AIチャレンジコンテスト（国内の学⽣・社会⼈を幅広く対象として先端的なAI技術の開発とビッグデータ活⽤の能⼒を競う場 ） 超⾼効率AI処理を可能にするハードを含めた研究開発PJを複数検討（再掲）
 外部⼈材の獲得を含めた⼈材の流動性の確保

267

（参考）⼈⼯知能の研究開発⽬標と産業化のロードマップの中間まとめ（案）●フェーズによる⼈⼯知能（AI）の発展段階の整理
概ね2020年

概ね2025年〜2030年

フェーズ1

フェーズ2

各領域において、
データ駆動型のAI利活⽤が進む

個別の領域の枠を越えて、AI、データの⼀般利⽤が進む

各領域が複合的につながり合い、
エコシステムが構築される各産業においてAIとデータの活⽤が進み、関連するサービス業などの新たな産業の芽が出てくる。

AIとデータの⼀般利⽤が進展し、関連するサービス業などの新たな産業が拡⼤する。

各領域が複合的につながり合って融合化することにより、エコシステムが構築される。

・ 画像認識・ ⾃然⾔語処理
・ ⾳声認識/合成
・ 予測
・・・

フェーズ3

※ 分野によって現在の状況、今後の進展が異なるため、各フェーズの年限を記していない。

AI技術

データ

⽣活者

⾳声・会話 バイタルデータ ⾏動・検索履歴
売上・⽣産データ

⽣活、産業空間
⾃然、都市空間

気象データ

地図・地形情報
都市空間データ

AIaaS(AI活⽤サービス：AI as a Service)

フェーズ3

新たな価値創造・提供（好循環）

複合⽤途型サービス・ ・ ・

多⽬的サービス

フェーズ2
フェーズ1

交通データ

多⽬的サービス

⽬的別サービス

⽬的別サービス・ ・ ・

⽬的別サービス・ ・ ・

⽬的別サービス

⽬的別サービス

⽬的別サービス

⼯場

病院・
介護施設

・ ・ ・

コール
センター

・ ・ ・

農場

トラック・
ドローン

・ ・ ・

出所：2017年2⽉23⽇構造改⾰徹底推進会合 資料５より改訂※ AIaaSは、分野、国境を超えて、ボーダーレスに展開。

268

（参考）⼈⼯知能の研究開発⽬標と産業化のロードマップの中間まとめ（案）●⼈⼯知能の利活⽤のベースとなるシステムｘデータｘハードの進化

⾃律神経・免疫的なAI
意味理解/意思likeな世界

活⽤の広がり実⾏（作業）における暗黙知の取り込み
識別・予測

ローカル（エッジ処理）

情報処理

クラウド＆ローカル
(注)
必ずしも
同期しない

クラウド（中央処理）
複数領域のデータを横断的に利⽤

利⽤データ

多種多様なデータの利⽤の⼀般化
構造化して格納されたデータを利⽤
全く新しいアーキテクチャ（脳型、量⼦等）半導体
アーキテクチャ

AI対応型（学習・推論⽤）半導体（専⽤チップ、FPGA等）
微細化、三次元化による⾼集積化

フェーズ1
出所：2017年2⽉23⽇構造改⾰徹底推進会合 資料５より改訂

フェーズ2

フェーズ３

時間
269

（参考）⼈⼯知能の研究開発⽬標と産業化のロードマップの中間まとめ（案）●⼈⼯知能とその他関連技術が融合した産業化のイメージ

⼈の創造⼒を増幅し、既成概念を超えたサービス・製品が次々⽣み出される社会を構築
⽣産性

分野を跨いで多様なサービス・製品を創出
AIが新サービス・
製品の開発を⽀援
IoT・AIを活⽤した
スマート⼯場
AIを活⽤した健康管理
健康・医療
データ整備

AIが医者を補助

あらゆるモノ・サービスがIOT・AIにつながる究極のエ
コシステム（無駄ゼロ社会）

IoT・AIを活⽤したものづくり・流通・サービスの融合、効率化AI・センサなどを活⽤した予防医療の普及健康

全ての⼈にセンサがつき、⽇常的な予防医療の実施、再⽣医療の進化等により、健康⻑寿産業
⼤国の達成

医療・介護

産業化ロードマップ

センサ等を活⽤した介護施設

全ての診療・⼿術をAIが補助、
在宅検診・診療の普及

医師の監視下で⾼度医療を簡便に提供する医療サービスの実現

障害物認識や危険予知等
により、運転を補助

⼈がマネージする介護ロボット
が介護サービスを提供

⽇常⽣活や介護など様々な場⾯でロボットがサービスを提供

テレワークの進展

フェーズ1

完全⾃動運転の実現により、移動
時間・空間を仕事や趣味に活⽤
フィジカル空間に近いサイバー
空間の環境を実現

フェーズ2

空間の移動

サイバー空間とフィジカル空間の利⽤が拡⼤し、移動そのものが⾼付加価値化して、移動機器の⾃動バージョンアップなど周辺産業が発展※公表時点における状況を踏まえた予測に基づき、技術的な観点から実現可能な時期を設定した。
社会実装には規制・制度や社会受容性といった影響も考えられるため、実質的に異なる結果を招く不確実性がある。
出所：2017年2⽉23⽇構造改⾰徹底推進会合 資料５より改訂

フェーズ3

270

（参考）AIの研究開発・産業化を担う⼈材育成の具体的取組
 AIの研究開発と社会実装の観点での⼈材育成の議論は、短期（即戦⼒育成）／中期（学校教育・職業訓練等）／⻑期（学問としての在り⽅）の3フェーズで整理できる。研究開発⽬標と産業化ロードマップの実現に向
けては、まずは短期的な即戦⼒育成のための取組を、産学官の強⼒な連携により進めていくことが必要。
（１）即戦⼒育成のための教育プログラムの構想・実施（新規）・ AIに関係する社会⼈を対象に、業務上必要な分野の最先端の知識やAIの体系的な知識の修得、リアルコモンデータ演習を通じた価値創造⼒の向上を⽬指す（２）⼤学と産業界による共同研究・⼈材育成の推進
・ ⼤学と産業界との共同研究、OJTを通じた⼈材育成等の個別の取組を“点”から“⾯”へと展開していく仕掛け作り（上記教育プログラムの普及に係る産学連携⽅策、インターンシップ充実の検討等）（３）政府・研究機関等によるこれまでの取組と更なる充実
・ 産学官連携ガイドライン（2025年までに企業から⼤学・国⽴研究開発法⼈への「投資3倍増」を実現）
・ NICT・理研・産総研における若⼿研究者等の処遇、・ AIチャレンジコンテスト
共同研究者受⼊、⼈的交流
・ データ関連⼈材育成プログラム
・ NEDO特別講座、TCP、研究開発事業を通じた⼈材育成 ・ ⼤学等における数理・データサイエンス教育の強化
・ 産総研AI技術コンソーシアム
・ 成⻑分野を⽀える情報技術⼈材の育成拠点の形成（enPiT）等
・ JSTファンディングによる若⼿⼈材育成

なお、こうした⼈材育成に関しては、社会ニーズに応じた教育環境の整備、企業における処遇やマッチング等の課題もあり、これらに関する議論も併せて進める必要がある。
（第4次産業⾰命 ⼈材育成推進会議、理⼯系⼈材育成に関する産学官円卓会議等）

271

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
2. イノベーションエコシステム(2)ベンチャーエコシステムの構築

272

(2) ベンチャーエコシステムの構築【課題】【対応の⽅向性】

 政府⽬標達成へのギャップ

世界⽔準のベンチャーエコシステムの構築へ向け、ステージごとの課題に対応した取組を統合的に実施［当⾯の取組］(Seed/ Early Stage) ⼤学・研究開発法⼈が研究開発型ベンチャーを創出する素地の不⾜ 起業数の不⾜(Expansion Stage) ⼤企業と研究開発型ベンチャーのオープンイノ
ベーション・連携不⾜ グローバルに戦うための⼤規模な資⾦不⾜(Later Stage) EXIT⼿段のIPO偏重 グローバルベンチャーが僅少①ステージ共通の課題に対応した取組
 ベンチャー⽀援プラットフォーム整備 ビジネス環境を改善するため更なる規制改⾰、ベンチャーからの政府調達拡
⼤、密度の⾼い起業エコシステムの集積を育てる街作り・特区 等②ステージごとの課題に対応した取組(Seed/ Early Stage) ⼤学・研究開発法⼈のインキュベーション⼒の強化 世界で打ち勝つイノベーターの育成・呼び込み 柔軟かつ多様な働き⽅の促進 スムーズな転職促進（Expansion Stage）
 ⼤企業と研究開発型ベンチャーの連携の促進 官⺠ファンド等の活⽤を通じたベンチャーファイナンス強化（⾮上場での時価総額千億円超の「ユニコーン」級ベンチャー育成）（Later Stage）
 世界のイノベーション拠点との連携強化
 官⺠ファンド等の活⽤を通じたベンチャーファイナンス強化（再掲）273

(2)-① ベンチャー政策に係る我が国の現⾏の政府⽬標とその評価
起業家確保、⽬ベンチャー 利き⽀援⼈材育成、政策の⽬⽟ 認定VC等を活（成⻑戦略抜粋） ⽤した資⾦供給
増加

ベンチャー創造協議会、
⽇本ベンチャー
⼤賞、
ベンチャー投資促進税制

主な論点
グローバルな架け橋(SVと⽇本の架け橋プロジェクト）ベンチャーチャレンジ2020の実
現、
各省庁の連動

 ビジネスを⾏う環境をさらに改善するため更なる規制改⾰が必要ではないか

主要なKPI

2013

2014

2015

2016

⽬標

開業率
/ 廃業率

ともに4.5%4.8%↑/ 4.0%↑

4.9%↑/ 3.7%↓

5.2%↑/ 3.8%↑(2013年)(2014年)(2015年)

⽶国・英国
レベル（10%台）

3.8%

4.8%↑

(2014年)(2015年)(ʼ04~ʼ09年
平均)

起業活動
指数*

※補助指標として追加

VC投資額
対名⽬GDP︵参考︶

⽇本のビジネス環境
ランキング
都市総合
ランキング

2022年
までに倍増

24位↓

2020年
までに先進国3位以内

 シリコンバレーのような密度の⾼い起業エコシステムの集積を育てる街作りが必要ではな
いか

4位→

2020年
までに東京が3位以内

 その他、中⻑期的を⾒据え、政府は何に取り組むべきか(ʼ12~ʼ14年
平均)（先進国内）

東京4位

15位→(修正後19位)

4位→

19位→

（修正後22位）（例、⼀定のトライ＆エラーを許すレギュラトリーサンドボックス、⾃動⾛⾏等を可能にする規制制度
改⾰、データの柔軟な利活⽤を可能にする規制制度改⾰） グローバルに戦うための⼤規模な資⾦が不⾜しているのではないか

0.028%

⽇本15位

2015年から
今後10年間で倍増

 第4次産業⾰命の影響を特に受ける分野への、ベンチャーによる新規参⼊を積極的に後押しないし障壁を取り除くことはできるか

4位→*「 起業家精神に関する調査」において「起業者・起業予定者である」との回答を得た割合
出所：⽇本再興戦略（2013、2014、2015 、2016）（例、官⺠ファンド等の活⽤を通じたベンチャーファイナンス強化）（例、 ベンチャーフレンドリーな
政府調達）
274

(2)-② ベンチャーエコシステム構築に向けたステージ別の課題と取り組み
ベンチャーエコシステム構築に向けた課題をステージ別に整理し、様々な取組を統合的に実施する。

•（複数ステージにまたがる課題は特に顕在化するステージにおいて分類）

企業価値

課題解決に向けた取組
Later Stageの課題• EXIT⼿段の偏り（IPO偏重）• グローバルベンチャーが少ない
Expansion Stageの課題• ⼤企業と研究開発型ベンチャーのオープンイノベーション・連携不⾜• グローバルに戦うための⼤規模な
資⾦不⾜
Seed/ Early Stageの課題• ⼤学・研究開発法⼈による研究
開発型ベンチャー創出⼒の不⾜• 起業数の不⾜Seed
ビジネスシーズの発掘・製品開発 世界のイノベーション拠点との連携強化
 官⺠ファンド等の活⽤を通じたベンチャーファイナンス強化（再掲）
 ⼤企業と研究開発型ベンチャーの連携の促進 官⺠ファンド等の活⽤を通じたベンチャーファイナンス強化（⾮上場での時価総額千億円超の「ユニコーン」級ベンチャー育成）

 ⼤学・研究開発法⼈のインキュベーション⼒の強化（認定VCによるハンズオン⽀援等）

 世界で打ち勝つイノベーターの育成・呼び込み
 柔軟かつ多様な働き⽅の促進 スムーズな転職促進

ステージ
Early
Expansion
製品/サービスのLater
試作・市場導⼊ 製品/サービスの量産化
IPO,M&A等の検討

ベンチャーインフラ整備に向けた政府
⼀体の取組
 ベンチャー⽀援プラットフォーム整備275

（参考）ベンチャー政策の企業による活⽤について••

ベンチャー企業の成⻑を⽀える基礎的な制度は整備。
「意識改⾰」「スキル向上」「事業化」「成⻑促進」等の課題に応じたベンチャー⽀援施策についても、
企業の活⽤、実績が⽣まれている。

 これらの施策の改善・強化に加え、新たな取組を統合的に実施していく。

意識改⾰
⽇本ベンチャー⼤賞
・ユーグレナ・サイバーダイン・ペプチドリーム・PFN・ジーンクエスト・すららネット

・政府全体としてのメッセー
ジの発信・継続性、⼀貫性の確保（昨年度、新たに農林⽔産⼤⾂賞創設）⼤学発ベンチャー表彰
Japan Venture Awards

スキル向上
IPA未踏プログラム

・PFN（⻄川⽒）・SmartNews（鈴⽊⽒）・Gunosy（福島⽒）

資⾦を充実した起業向け、⾃動⾞業界との連携の各プログラムを創設。
海外との関係も強化。
架け橋プログラム・WiL（伊佐⼭⽒）

総理プロジェクト。過去2
年順調に進展。
今後、⺠間による⾃律的な運営を⽬指す

ｼｰｽﾞ創出〜事業化
NEDOによる⽀援○研究開発型ﾍﾞﾝﾁｬｰ
・ユーグレナ・サイバーダイン・ペプチドリーム 等○NEDO認定VC
・Beyond Next
Ventures(⽇)
・UTEC（⽇）
・Draper Nexus(⽶)
・500StarupsJapan(⽶)

規模の拡充や更なる⼤学シーズとのマッチン
グを強化

成⻑促進
産業⾰新機構・WiL(LP) ・コイニー
・WHILL ・メガカリオン

中⼩機構ファンド(LP出資)
・グロービス ・GMO
＜投資先＞
・Gunosy ・メタップス
・ユーザベース

ベンチャー投資促進税制
・ユーグレナSMBC⽇興リバネス
・新潟VC（JNB池⽥会⻑）

地⽅への投資を促進す
るため、ファンドの認定要件を引下げ(20億→10億)（２９年度税制改正）

ベンチャーの成⻑を⽀える基礎的制度：ファンド制度の設⽴、新興市場の創設、エンジェル税制、創業融資制度 等276

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
3. 新陳代謝システム(1)成⻑領域への多様なチャレンジの促進強化（規制改⾰、リスクマネー、無形資産投資）(2)産業の壁を越えた事業再編や、新たな連携による産業構造の転換(3)迅速・果断な経営判断を⽀えるガバナンス、市場との対話の実現

277

Society5.0/Connected Industriesにおける経済の新陳代謝システム
 第4次産業⾰命が進展する中、①付加価値の源泉となる「リアルデータ」を利活⽤し、⾰新的な製品やサービスを⽣み出すプラットフォーマーが、経済に対する影響を⾼め⼤きな付加価値を取っていく可能性。
 バリューチェーンのスマイルカーブ化が進展し、②上流を不可⽋な部素材等で押さえるプラッ
トフォーマーも付加価値を獲得。ただし、キーとなる製品・サービスの陳腐化圧⼒に加え、①のプラットフォーマーとの競争に常に晒されており、不断の価値向上への対応が必要。
 バリューチェーンの上流・下流において、どのように付加価値を獲得し得るかは変化し続ける
ため、競合の動き・異業種参⼊等の競争環境の変化を踏まえた迅速な経営判断が必要。
 上記のようなプラットフォーマーを⽬指す事業主体が⾶躍的に増⼤する仕掛け作りが必要。
付加価値②共通基盤かつ代替困難な部素材、ソフトウェア等の提供（製品プラットフォームの構築）
部素材

製造・制作

①顧客接点の獲得による⾼付加価値サービスの提供（サービスプラットフォームの構築）
サービス

バリュー
チェーン

278

Society5.0/Connected Industriesにおける経済の新陳代謝システム
 前述の①②に加えて、③多様な事業主体も、プラットフォーマーと連携し成⻑を⽬指すことが可能となる。特にローカル経済では、顧客接点を押さえデータを利活⽤することで⽣産性を上げていく事業主体が地域で新たな競争優位を獲得する可能性。
 こうした動きがグローバルかつスピーディに進展。そのような対応に遅れる事業主体は、企業価値の低下を余儀なくされる。
 ⽇本経済が変化に対応し、競争⼒を強化していくためには、参⼊・撤退を促す新たな新陳代謝システムが必要不可⽋。
 新たなベンチャー等による、成⻑領域への多様なチャレンジ促進を抜本的に強化 相対的に低収益化する事業・企業における、早期の戦略的撤退の促進
 従来の産業の壁を越えた事業再編や、新たな連携による産業構造の転換

新たな成⻑領域へのベンチャー等の新規参⼊成⻑を牽引するプラットフォーマー（①リアルデータ利活⽤サイクル押さえる、②上流のキーとなる製品・サービスを押さえる）③プラットフォーマーとの連携により成⻑を⽬指す、多様で多くの事業主体④その他の事業主体

競争の中で
低収益化な
いし撤退する
企業・事業279

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
3. 新陳代謝システム(1)成⻑領域への多様なチャレンジの促進強化（規制改⾰、リスクマネー、無形資産投資）280

(1)-①② 成⻑領域への多様なチャレンジの促進強化（規制改⾰、リスクマネー）【課題】①課題解決に繋がる新たな製品・サービス創出に向けて「⼩さな失敗」を許容する場が不⾜。（再掲）【対応の⽅向性】①「突破⼝プロジェクト」の実現に向けた規制改⾰の推進（再掲）【当⾯の取組】
 「⽇本版Regulatory Sandbox」の導⼊検討


企業実証特例制度、グレーゾーン解消制度、規制改⾰推進会議、国家戦略特区の利活⽤促進「⽬標逆算ロードマップ⽅式」による規制改⾰【課題】【対応の⽅向性】②ベンチャー等による多様なチャレンジを抜本的に強化するためのリスクマネーが不⼗分。

②第4次産業⾰命の進展を受け、ソフトとハードの新たな融合に対応したリスクマネーの供給を質、量の両⾯から充実させる。

＜参考：ベンチャー投資額＞
⽇；2015年 1,302億円
⽶国；2015年 7兆1,475億円［当⾯の取組］
エンジェル税制や⺠間の資⾦を活かすためのベンチャー
ファンド投資促進税制の利⽤促進⺠間資⾦の不⼗分な分野における官⺠ファンド等のあ
り⽅の検討
281

（参考）ベンチャー投資の⽇⽶⽐較グローバルに戦うための資⾦調達
 我が国のベンチャー投資額は、⽶国と⽐較すると極めて僅少。
（⽇：2015年 1,302億円／⽶国：2015年 7兆1,475億円）
 VCファンドの規模、⼀件あたりの投資額も⼤きな開き。
 特に、グローバルに戦うExpansion 〜Later Stageのまとまった資⾦調達に対応する必要がある。
 また、プレシード段階への更なる資⾦が必要との指摘もある。
各国主要VCファンドの規模ベンチャー投資のGDPに対する⽐率（2015年）

過去10年のファンドレイズ（10億ﾄﾞﾙ）

(%of
GDP)

Seed/start-up/early stage

0.45
0.4
0.35

Later stage venture(Later stage venture⽐率)

(30%)
(64%)

0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05

(38%)
(58%) (49%)

0

⼀回当たりのディールサイズ（百万ドル）
出所：リスクマネー供給及び官⺠ファンド等に関する国際⽐較調査研究（経済産業省、2016年）

出所：Entrepreneurship at a Glance 2016(45%) (15%)

(48%)

282

（参考）第4次産業⾰命に対応したベンチャー投資の拡⼤
 第4次産業⾰命の鍵となるテクノロジー系ベンチャーは、従来のネット系ベンチャーに⽐べ、必要な投資額の規模が⼤きくなる傾向（プログラマー等への⼈材投資に加えて設備や実機への投資が必要）。
 GoogleやAppleなどのIT系企業は、本業から得られる潤沢なM&Aの原資※を背景に、こうしたテクノロジー系ベンチャーへのM&Aを活発化。我が国全体として、こうした分野へのリスクマネー供給を強化する必要※M&Aの原資：本業から得られる営業キャッシュフローから、設備投資等の有形固定資産投資額を控除したもの。
「M&Aの原資※」の⽐較（10億ドル；各社直近財務年度三年平均）
知識集約

⼈⼯知能、バイオ、
素材、ロボット、等

必要な投資
規模が増⼤

出所：SPEEDAより経済産業省分析

低

ネット系
ベンチャー

GAFA
+M

57

Microsoft

25

Alphabet(Google)

18

Facebook

7.1

Amazon.com

6.3

製造業(平均)東証
⼀部
⾮製造・⾮⾦融業(平均)トップ
企業**
参考）トヨタ⾃動⾞

1.1
0.9
11

** 東証⼀部上場企業のうち、直近3年の平均売上⾼が100億ドル以上の企業（製造業：71社、⾮製造業・⾮⾦融業：64社）*** 1ドル110円で換算

5社で、年約12兆円（約$1136億）の投資原資***≒

カネ︵資本集約度︶

テクノロジー系
ベンチャー

Apple

⾼

労働
集約

東証⼀部トップ
135社**で、年約14兆円（約$1350億）の投資原資***

283

（参考）PEファンド活⽤の現状－⽇本と諸外国のPEファンド活⽤の現状
 PE(プライベートエクイティ)の数、運⽤規模が⼩さい。業種の壁を越える⼤規模な事業再編にも対応できるようリスクマネー供給能⼒を⾼める必要。
各国で活動中のPEファームおよび平均運⽤数（2016年8⽉30⽇時点）
PEファーム数(件数)
3,500

⽶国

【 海外PEファンドにおける⽇本での⼤型投資案件 】○ KKRによるカルソニックカンセイ(株)の株式取得
約3,300億円○ KKRによる⽇⽴⼯機(株)の株式取得
約800億円○ ベインキャピタルによる(株)すかいらーくの株式取得
約1,600億円

3,000

2,500

2,000

1,500

1,000

ドイツ
⽇本

500

英国

カナダ
インド

フランス
中国
オーストラリア

韓国

0
0

500

1,000

1,500

2,000
平均運⽤規模(百万USD)【データについて】
Thomson Reuterのデータベースにおいて、過去20年の間に⼀度でもバイアウト投資（VC投資はカウントしていない）を⾏ったファームで、現在も活動中のステータスになっているファームの数を合計している。ファームの中には主に次のような種類が含まれている•
PEファーム、銀⾏系列会社、⼤企業系列会社、政府系ファーム、保険会社系列会社、投資ファンド、SBIC*、⼤学系列ファーム尚、平均運⽤規模については運⽤⾦額の情報を公開しているファームの平均運⽤規模を算出した

脚注：* Small Business Investment Companies の略で、⽶国で1958年に開始されたプログラムの中で、⼀定の条件を満たした⺠間投資会社に対して中⼩企業庁が免許を与えてSBICとして認定し、資⾦援助を⾏うことで、ベンチャー投資を促進させた
出所：Thomson Oneデータベースを基にデロイト トーマツ コンサルティング作成資料を編集

284

（参考）（株）産業⾰新機構による投資実績
資本⾦：3,000億円
政府保証枠：1兆8,000億円（総額約2兆円の投資能⼒）⽀援決定件数推移（累計；公表済み）
⽀援決定⾦額（億円）

海外展開

2,324

ベンチャー

2,151

299

304

15

15

10

10

海外展開
事業再編

185

189

LP出資を通じた
ベンチャー

79

89

90

ベンチャー

2015年度

2016年度

2017年度(4月末時点)

300
250

225
12

10

200

計9,854億円
事業再編

152

150

12
12

5,379
100

73

124

64

11

50

11
10
51

64

0
2013年度

2014年度285

（参考）海外の主な政府系ファンド概要
Regional Grow Fund（英：ファンド規模約2.3億円）•••

公的資⾦に依存しない持続性のある地域経済の実現を⽬的として2010年設⽴。
投資対象は、イングランド域内の中⼩企業・プロジェクト。
投資実績は、約3,700億円（2015年1⽉末現在）テマセクホールディングス（シンガポール：同約19兆円）•••

外貨準備⾼騰の財政余剰を運⽤するため1974年設⽴。
投資対象は、国内の政府系企業及び海外企業。
投資先の情報公開・透明性を担保するコーポレートガバナン
スは要求するものの、個々の経営問題には基本的に関与しない。

Bpifrance Participation（仏：同約1兆5,800億円）

国家集積回路産業投資基⾦（中国：同約2兆円）

•

•

•

•

⾦融危機により、多くの中⼩企業が資⾦難となる中、資⾦調達⼿段の多様化による⺠間企業の資⾦リスクを低減することを⽬的として2013年設⽴。
⼤企業向けは、資本の安定や対象企業への国家としてのコ
ントロール維持のための投資。中堅・中⼩企業向けはグロー
スやバイアウト⽬的の投資。その他、ベンチャー企業の育成
⽬的の投資。
投資実績は、中堅・⼤企業向け141社€15.7bn、中⼩企業向け450社€1.3bn、ベンチャー向け100社 €1.4bn（2016年1⽉現在）

High-Tech Grunderfonds（ハイテク企業基⾦）•

中央企業国創投資誘導基⾦（中国：同約2.5兆円）
注：2017年5⽉18⽇⼈⺠ネットにおける報道ベース••（ドイツ：同約630億円）••

ドイツでは間接⾦融が主流であるが、シード・スタートアップ段
階のベンチャー企業は、融資による資⾦調達が困難な状況であり、⺠間では投資しにくいハイテク技術をもったシード段階への資本提供を⽬的として2005年設⽴。
投資実績は、累計約430億円（2015年2⽉末時点）。

中国における戦略産業である半導体産業を強化するため
2014年設⽴。
出資を受けた企業は、⼤規模の設備投資を⾏うとともに、国
内・海外企業の買収にも乗り出している。

•「国務院国有資産監督管理委員会」の指導のもと中国航天科技集団公司（航空・宇宙分野の中央企業）や中国
中⾞集団（鉄道⾞両製造分野の中央企業）、中国⼯商銀⾏などが発起⼈となって設置。
資⾦規模は1500億元（≒2.5兆円）をめざし、第1期は1139億元（≒1.9兆円）になる予定。
投資先は、中国の技術が世界⽔準にあるとされ、急激に成⻑する分野に投資を予定
 宇宙、原⼦⼒、船舶など軍⺠融合産業や⾼速鉄道、先進的電⼒グ
リッド装備、次世代情報技術、クリーン・エネルギー、新エネ⾞等
 量⼦通信、3Dプリンタ、ロボット、グラフェン、炭素繊維、⾼温合⾦、⾼強度軽量合⾦、バイオメディカル等。

出典：経済産業省「リスクマネー供給及び官⺠ファンド等に関する国際⽐較調査研究」（2016年）、⼈⺠⽇報、及びNEDO北京作成資料286

(1)-③ 成⻑領域への多様なチャレンジの促進強化（無形資産投資）【課題】③企業価値の源泉が、有形資産（⼯場設備等）から無形資産に変わってきている中、無形資産投資が国際的に⾒ても低⽔準に留まっている。

【対応の⽅向性】③無形資産投資を促進するための会計上の取り扱いを含めた制度整備。
［当⾯の取組］
 データ獲得・加⼯・蓄積、サイバーセキュリティ強化、⼈的資本の形成、R&D等のための投資を促進す
る制度の検討 企業の垣根を越えたデータの利活⽤を促進する制
度の検討

287

（参考）企業価値の源泉としての無形資産
 企業価値の源泉が、有形資産（⼯場設備等）から無形資産（⼈材、技術、ノウハ
ウ、ブランド等）に変わってきている。
 ⽶国では、企業の付加価値に占める割合をみると、有形資産より無形資産に対する投資が上回っている S&P500（⽶国に上場する主要500銘柄）の市場価値に占める無形資産の割合が年々拡⼤している

⽶国企業の有形・無形資産に対する投資S&P500市場価値の構成要素

有形資産

出所：The End of Accounting (Baruch Lev, Feng Gu), Willy Financial Series, Page 82

無形資産

288

（参考）無形資産投資とイノベーション、⽣産性向上の好循環
 第4次産業⾰命への対応、⾰新的技術の創出、新技術を活⽤できる企業組織への変
⾰等、企業のイノベーションを⽀える投資として無形資産投資が重要であり、アメリカでは無形資産投資の⽔準が既に有形資産投資を上回る規模に拡⼤。
 イノベーションによる⽣産性向上は成⻑の鍵であり、無形資産投資とイノベーション、⽣
産性向上の好循環の形成が必要。
＜無形資産の３分類＞（参考）「産業別無形資産投資と⽇本の経済成⻑」 宮川・⽐佐（2013）

情報化資産・受注及びパッケージソフトウェア
・⾃社開発ソフトウェア

⾰新的資産
・科学およびエンジニアリング研究開発
・鉱物探査
・著作権及び商標権
・その他の製品開発、デザイン及び研究開発＜⽇⽶の無形資産投資（対GDP⽐）の⽐較＞（％）

経済的競争⼒資産

⽇本

（％）
※２

・ブランド資産・企業固有の⼈的資本
・組織改編

アメリカ

※１：Corradoらの研究では、1990年代から2000年代初頭にかけて、アメリカの⽣産性上昇率の3分の1が無形資産投資によるものと推計されている。Corrado, Hulten, Sichel(2005), “Intangible Capital and U.S. Economic Growth.” Review of Income and Wealth 55, pp.658-660※２：有形資産投資は⺠間部⾨の総固定資本形成（住宅を除く）。
出所：RIETI 「JIPデータベース2013」、 INTAN Invest 「 intangible investment data website Aug.2014」、内閣府「93ＳＮＡ」、
289
アメリカ商務省「National Income and Product Accounts Tables Jan.2016」

（参考）企業価値の源泉としての無形資産
 企業による⼈材・知的資本等への投資は、短期的には利益圧迫要因となるが、持続的な企業価値の創造のためには、⻑期を⾒据えて各資本への投資を最適化する経営者の判断とガバナンスが重要。
機関投資家

⾦融市場

（資⾦供給者）（市場関係者）

運⽤機関

証券取引所
セルサイドアナリスト等（アセット・マネージャー）

企業
ガバナンス

⾦融資本

資⾦調達 等

知的資本

費⽤処理

R&D 等

費⽤処理

⼈材開発 等

￥

製造資本
設備 等

年⾦基⾦等

（アセット・オーナー）

⾃然資本
環境 等

社会的資本
ステークホルダー 等

中⻑期的な投資リターンの実現

⼀括で費⽤処理されるため、短期の利益圧迫
要因となる

費⽤処理

⻑期を⾒据えた
各資本への投資の最適化

商品・サ ビス市場

⼈的資本
開⽰、対話/エンゲージメント

資本/資⾦の流れ

受益者

個⼈
投資家

消費者

費⽤処理

「稼ぐ⼒」の創造

持続的な企業価値の創造
290

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
3. 新陳代謝システム(2)産業の壁を越えた事業再編や、新たな連携による産業構造の転換

291

（2）-① 産業の壁を越えた事業再編や、新たな連携による産業構造の転換【課題】①第4次産業⾰命が進む中、従来の業種の壁を越えた合従連衡や事業ポートフォ
リオの⾒直しがグローバルに進展。
我が国においては、欧⽶に⽐して、早期の事業ポート
フォリオ転換の経営判断を⾏う企業が限定的との指摘がある。
(特にノンコア事業からの早期撤退が不⼗分)【対応の⽅向性】①同⼀⽂化を背景とした「ムラ社会」から脱却するため、外部からの⽬（社外取締役、機関投資家等）を活⽤し、「多様性（ダイバーシティ）」 も⾼めていく取組を促進。
［当⾯の取組］


競争戦略としてのダイバーシティ経営の推進（詳細は「⼈材・雇⽤」⽅向性（２））



取締役の多様性の向上等のコーポートガバナンス等の更なる強化（詳細は同⽅向性（3））

例１：⼈材の多様性を最⼤限活かすため、全社共通の⼈事評価システムを構築し、国籍にとらわれず、能⼒に応じて⾼い職責にも柔軟に登⽤する企業も表れている
例２：⽶証券取引委員会規則では、取締役候補者の経歴と資格に加えて、指名にあたって多様性を考慮したか否かを開⽰するよう企業に義務付け292

（参考）⽇本の事業再編を巡る現状とその背景
 ⽇本企業は欧⽶企業と⽐べ、弱い部⾨から強い部⾨へのポートフォリオの組替えが⼗分にできていない。背景にはコーポレートガバナンスや制度の違いなど、様々な要因が存在。
Ａ社
事業の
切り出し

Ｘ事業

Ｂ社
Ｙ事業

Ｚ事業

Ｃ社
Ｘ事業

Ｙ事業

Ｚ事業

事業の
取り込み

⽇本の現状

事業の切り出し（売却、スピンオフ等）

事業の取り込み（買収、合併等）

 低収益事業を抱え込んだままになっており、事業の切り出しが進んでいない。
 事業売却を⾏う場合も売却の判断が遅く、その間に事業価値が毀損している。

 ⼤規模な買収に踏み切れていない。
 変化への対応に必要な社外の経営資源を取り込むことができていない。
 M&A後の統合（PMI）がうまく進まず、⼗分な
シナジーが発揮できない。

背景 コーポレートガバナンス上の課題（経営トップの果断な意思決定や、明確な戦略の不在など）
 事業売却によって買収の原資を得るという発想の不⾜。
 Ｍ＆Ａに関わる制度における海外との差異。
 今の仕事・雇⽤を社内に残そうとする経営判断。
 セグメントごとの収益管理を経営判断に活かせていない。

 「対等な経営統合」を重視する経営者の考え⽅。
 異業種や海外の企業を経営する経験の不⾜。
293

（2）-② 産業の壁を越えた事業再編や、新たな連携による産業構造の転換【課題】②各企業における早期の事業
ポートフォリオの転換(特にノンコア事業からの早期撤退）を促進する制度整備が不⼗分。

【対応の⽅向性】②企業における⼤胆なビジネスモデル転換を促進するため、事業ポートフォリオの迅速な転換を促進する制度整備が必要。
［当⾯の取組］


事業ポートフォリオの迅速な転換など⼤胆な事業再編を促進するための制度や、関連する諸制度等の検討＜関連制度＞
 株式を対価とした買収・TOB、スピンオフなど、多様な再編⼿法に関する諸制度
 過剰供給構造にある事業分野の調査制度（産業競争⼒強化法第50条）
 企業結合審査ガイドライン等の競争政策制度

294

（参考）⼀般的な事業再編の流れ
 事業の買収・切り出し等の事業再編には、当事者間の交渉の他にも様々な制度が関係。
実⾏に向けた⼿続（契約の承継、会社法等の⼿続）（規制）【業法等】許認可・届出、【独禁法】企業結合審査

クロ ジング

その他の⾏
政⼿続【会社法等】契約に向けた⼿続

最終契約

検討開始

基本合意

契約・実⾏

デューデリジェンス（特例措置）【産業競争⼒強化法】事業再編計画の認定等 等

再編に要する期間のイメージ（⼤⼿⽯油精製事業者の事例）
平成26年6⽉30⽇
平成27年12⽉3⽇
平成28年2⽉29⽇
8⽉31⽇
12⽉19⽇
12⽉21⽇平成29年3⽉24⽇
4⽉1⽇【産業競争⼒強化法】第50条に基づく調査報告の公表
基本合意書締結【独占禁⽌法】株式取得の届出
経営統合契約の締結【独占禁⽌法】 排除措置命令を⾏わない旨の通知【会社法】臨時株主総会決議【産業競争⼒強化法】事業再編計画の認定
経営統合
295

（2）-③ 産業の壁を越えた事業再編や、新たな連携による産業構造の転換【課題】【対応の⽅向性】③第4次産業⾰命が進展する
中、働き⼿1⼈1⼈の能⼒・スキルをアップデートする機会が⼗分でなく、また労働市場が未成熟。

③働き⼿が能⼒・スキルをアップデートし続けることを可能とするとともに、労働市場の更なる整備等、円滑な雇⽤構造の転換を可能とする制度整備が必要。
［当⾯の取組］


第4次産業⾰命の成⻑分野への円滑な労働移動等の検討（各種⽀援施策等）



リカレント教育⽀援（学び直し⽀援、教育機関⽀援等）



働き⽅改⾰による⼈材の有効活⽤の促進（地⽅への経営⼈材の還流、兼業副業⽀援等）

296

（参考）ドイツにおける2000年代前半の労働市場改⾰ 失業対策：①失業給付制度の⾒直し、②失業者の労働市場への編⼊の促進① 失業給付制度の⾒直し○ 就業可能な者には、失業給付の受給期間終了後も半永久的に従前給与の相当⽔準を給付(失業扶助)→ ⽣活保護制度と同様の「社会扶助」とを統合し、定額化するとともに、期待可能な労働を拒否した場合には給付カットの制裁を実施。
○ 併せて、失業給付の⽀給期間を短縮（最⻑32ヶ⽉間→最⻑18ヶ⽉間）② 失業者の労働市場への編⼊の促進①ミニジョブ制度の拡充
低報酬の雇⽤の場合、税・社会保険負担が軽減されるミニジョブ制度を拡充。
・⽉額400ユーロ以下（従前は、⽉額325ユーロ以下 ＆ 週15時間未満）
・労働者は税・社会保険料負担なし、使⽤者は税・社会保険料合計で20％負担②Ich-AG（＝私会社）の創設（⾃営業の促進）
失業者が起業して⾃営業を営む場合、⽉額で１年⽬600ユーロ、２年⽬360ユーロ、３年⽬240ユーロの補助⾦を⽀給。（年収が25,000ユーロを超えない範囲で⽀給）

297

（参考）ドイツにおける2000年代前半の労働市場改⾰ 労働契約の規制緩和：①解雇規制の緩和、②有期雇⽤規制の緩和① 解雇規制の緩和○解雇制限法の適⽤除外の再度の拡⼤ （５⼈以下 → 実質10⼈以下）○整理解雇の場合の新たな補償⾦解決制度を導⼊（整理解雇の際、使⽤者が労働者に「提訴期間（３週間）を過ぎれば補償⾦を⽀払う」旨を⽰唆した場合、労働者が実際に提訴期間（３週間）を過ぎても提訴しなければ、労働者に補償⾦請求権が発⽣）※実際には、あまり利⽤されておらず、制度導⼊後も裁判を提訴した上での和解が多い。
○整理解雇での被解雇者選定基準の明確化（①勤続年数、②年齢、③扶養義務の有無、④重度の障害の有無に限定）※事業所委員会（従業員代表委員会）と選定基準を合意した場合は、重⼤な誤りしか審査されない。

② 有期雇⽤規制の緩和○原則は、「正当な理由」(※)が必要な有期労働契約の規制を緩和※有期労働契約を締結するには、仕事が時限的なものであること（例：⼀時的な労働需要への対応、
休中の労働者の代替等）が必要。

産・新規に労働契約を締結する場合には、「正当な理由」なしに２年間まで締結可能に（更新は３回まで）
・新規設⽴事業所の当初４年間は、「正当な理由」なしに締結可能に・例外年齢の引き下げ：60歳以上→52歳以上（５年間が上限）
298

（参考）フランスにおける経済的解雇要件の明確化
 現在、「企業が経済的に困難な状況に直⾯している場合⼜は新技術の導⼊等により⼈員の余剰が⽣じた場合」とされている経済的解雇の要件を明確化し、（数四半期
連続しての）受注や売上げの減少⼜は営業⾚字の継続等の指標を要件として設定できることを明確にする。
 受注や売上げの明らかな減少の最低継続期間は、前年同期と⽐較して、企業規模に応じて、下記のとおり。
・11⼈未満の労働者を雇⽤する企業：１四半期
・11⼈以上50⼈未満の労働者を雇⽤する企業：２四半期
・50⼈以上300⼈未満の労働者を雇⽤する企業：３四半期
・300⼈以上の労働者を雇⽤する企業：４四半期
 本措置は2016年12⽉1⽇から施⾏され、その適⽤は、仏以外に国際展開している企業の場合も含めて、企業単位で判断することとする。

299

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
3. 新陳代謝システム(3)迅速・果断な経営判断を⽀えるガバナンス、市場との対話の実現

300

(3)-① 迅速・果断な経営判断を⽀えるガバナンス・市場との対話の実現【課題】①コーポレートガバナンス
コードへの対応は緒に就いたばかりであり、
形式的対応にとどまるのではなく、企業価値向上を図るという観点から各企業がコーポレートガ
バナンス改⾰に積極的に取り組む必要。

【対応の⽅向性】①実質を伴ったガバナンス改⾰のための具体的な取組を促進。経営陣の透明・公正かつ迅速・果断な意思決定を促す。
形骸化した取締役会の経営機能・監督機能の強化
社外取締役は数合わせではなく、経営経験等の特性重視
役員⼈事プロセスの客観性向上とシステム化
CEOのリーダーシップ強化のための環境整備［当⾯の取組］


企業における上記取組みを後押しするため、「コーポレート・ガバ
ナンス・システムに関する実務指針*」を策定・公表（本年3⽉）*コーポレートガバナンスコード（⾦融庁・東証）を補完するものという位置づけ。



企業がダイバーシティに取り組むにあたっての実践⽅法として、「ダイバーシティ2.0⾏動ガイドライン」を策定・公表（本年3⽉）。これに基づき、「ダイバーシティ2.0」（＝多様な個性を活かして、中⻑期
的に企業価値を⽣みだし続ける経営）の普及促進。



また、経営リーダー⼈材育成に必要な「制度・施策」、「トップ・取締役会等の役割」、⽇本企業が直⾯する課題を乗り越えるための「処⽅箋」を整理した「経営リーダー⼈材育成ガイドライン」を策定。



実務指針を踏まえた企業の取組をフォローアップ、対応状況を分
析・公表



退任した社⻑・CEOの相談役･顧問等への就任に関して、その状況を開⽰することで透明性を向上させる企業の取組を促す。
301

（参考）企業経営・ガバナンス強化：具体的な対応策⇒CGSガイドラインを企業⾃らによる改⾰に繋げるべく、以下の事項を実施① CGSガイドラインの普及･周知を進めるとともに、CGSガイドラインを踏まえた企業の取組状況（具体的内容は下記）についてフォローアップを⾏い、業種などにより分類して分析・公表する。
 中⻑期の経営戦略、経営トップの後継者計画の審議・策定状況
 指名･報酬委員会の活⽤状況
 経営経験を有する社外取締役の活⽤状況
 インセンティブ報酬の導⼊・開⽰の状況 等
⾃社の取組状況を把握してもらうことで、実質を伴ったガバナンス改⾰のための具体的な取組を真剣に考えることを促す。

② 退任したCEOの相談役･顧問等への就任に関して、その状況を開⽰することで透明性を向上させる
企業の取組を促す。
 各社が相談役・顧問の役割を検討し、積極的に外部に情報発信することを促すこと
で、海外投資家をはじめとした外部の⽬による規律が働くことを通じて、現役の経営陣による透明・公正かつ迅速・果断な意思決定を促す。
 相談役・顧問を⾒直すと同時に、経営陣の報酬の適正化（相談役・顧問の報酬
が現役時代の報酬の後払いとなっている状況や、現役時代の報酬が国際的に低いとされている状況の⾒直し）を⾏うことで、全体として適正化を図ることを促す。さらに、当該企業に残らないこととなった社⻑・CEO経験者が積極的に他社の社外取締役に就任するよう促すことで、社外取締役市場の⼈材の充実につなげる。
302

(3)-② 迅速・果断な経営判断を⽀えるガバナンス・市場との対話の実現【課題】②企業の⻑期的な価値向上に向けて、コーポレートガバナ
ンスコードで求められる責任を果たすための企業開⽰・対話の実現に向けた環境整備が必要。

【対応の⽅向性】②企業・投資家の⻑期投資と質の⾼い対話・エンゲー
ジメントを後押しする。
［当⾯の取組］i.

「価値創造に向けた建設的な対話と統合的な報告のための指針-統合報告ガイダンス-（仮）」を策定・公表予定。これを踏まえ、国際的に⾒て最も効
果的・効率的な開⽰を実現
 事業報告・計算書類と有価証券報告書の⼀体的開⽰
 制度開⽰の開⽰項⽬の合理化・⾃由度向上 ⻑期投資家が重視する⾮財務情報の開⽰充実 株主総会プロセスの電⼦化

303

（参考）持続的な価値創造に向けた企業と投資家の対話・開⽰に係る政策パッケージ
企業と投資家の⻑期投資の重要性と我が国の開⽰制度の課題
 第4次産業⾰命において企業が持続的に価値を⽣み出す競争⼒の源泉は、強固なビジネスモデルとそれを持続的な成⻑につなげるための戦略であり、有形資産だけでなく⼈材や技術・知識等の「無形資産」への戦略投資を視野に⼊れた経営が重要。そして、そのような企業経営を適切に評価して⻑期資⾦を供給する投資家を引きつけることが重要。
 しかし、投資家に価値を伝える⼿段である我が国企業の開⽰は、①複数媒体に開⽰がまたがっており、かつ、②⻑期的な投資判断に不可⽋なビジネスモデル
や経営戦略、ESG等の⾮財務情報が不⼗分との声。
 ⻑期投資家の重視する情報が国際的に⾒て最も実効的・効率的に開⽰される環境を実現すべく、①開⽰制度の効率化、②⻑期的な企業価値評価のための開⽰充実に同時並⾏で取り組み、結果として、機関投資家等の企業評価・対話の質向上を通じた企業の「稼ぐ⼒」の向上を実現する。

「⻑期投資研究会」における検討 ※今春に公表予定

開⽰制度の⾒直し「価値創造に向けた建設的な対話と統合的な報告のための指針（仮）- 統合報告ガイダンス -（案）」の策定

⼀体化•開⽰項⽬の集約・統合・廃⽌等の合理化を⾏い、開⽰の⾃由度を⾼める•有価証券報告書と事業報告等を1つの書類でも対応可能に•あわせて⻑期投資家が重視する
⾮財務情報の開⽰充実「国際的に⾒て最も実効的・効率的な開⽰」

 ⻑期的な価値向上に向けて、企業の情報開⽰や投資家との対話のあり⽅の参考となるガイダンスを策定「ビジネスモデル」、「持続可能性・成⻑性」、「戦略」、「パフォーマンス・KPI」、「ガバナンス」等考慮すべきポイント、要素を⼀連の価値創造ストーリーの中で語るフレームワークを提⽰。

具体的アクシ ン

合理化•有価証券報告書と事業報告等の類似の項⽬を特定し、共通化を実施

ガイダンスの内容を踏まえた
開⽰の﹁充実﹂

共通化

企業

投資家

ガイダンスに基づく開⽰・対話

ガイダンスに基づく企業評価・対話 開⽰先進事例の理解浸透（ベストプラクティスの公表等）
 ESG・⾮財務情報の実効的・効率的な開⽰促進
 ガイダンスの周知・普及（シンポジウムの開催等）



機関投資家のガバナンス体制整備、アセットオ
ーナーによるスチュワードシップ責任を考慮した
運⽤機関評価

持続的な企業価値向上と中⻑期的な投資リターン向上を両⽴する投資⼿法の検討、策定
、普及

基盤整備


調査・統計の充実（統計等における無形資産投資の額・内容・⾒通しの把握）

企業・投資家の⻑期投資と質の⾼い対話・エンゲージメントを後押し

持続的な企業価値創造と⻑期投資の促進304

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
4. ⼈材育成・活⽤システム(1)⼈材投資・⼈材育成の抜本拡充(2)柔軟かつ多様な働き⽅の実現(3) IT/データによる働き⽅改⾰の加速化

305

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
4. ⼈材育成・活⽤システム(1)⼈材投資・⼈材育成の抜本拡充

306

(1) ⼈材投資・⼈材育成の抜本拡充【課題】
 旧来のOJT中⼼の⼈材育
成システムでは企業内の特殊技能形成に偏りがちなた
め、産業構造の転換に対応できない恐れがあり、新たなニーズに対応した教育システ
ムの構築が必要。

【対応の⽅向性】○第4次産業⾰命下で求められる⼈材像（能⼒・スキル）や⼈材需給の把握・⾒える化○関係省庁と連携し、トータルパッケージで対応［当⾯の取組］
従来のITスキル標準を⾒直し、基礎⼒・ミドル・トップ⼈
材それぞれのレイヤー毎に政策パッケージ①基礎(ITリテラシーの標準装備）-初等中等教育：プログラミング教育必修化-⾼等教育：産業ニーズに応じた教育-社会⼈教育：リカレント教育強化②ミドル(IT⼈材の抜本的な能⼒・スキル転換）-学び直しの徹底⽀援-データ・サイエンティスト育成③トップ(トップ⼈材の創出・獲得)-未踏IT⼈材発掘・育成、セキュリティ⼈材の育成-産学官連携による共同研究の活性化-⾼度外国⼈材の受⼊れ強化-経営リーダー⼈材の戦略的育成

307

(1) 課題と対応の⽅向性： 第4次産業⾰命の下で求められる⼈材
 圧倒的に不⾜しているIT･データ⼈材を中⼼に、新しいスキルやコンピンテンシーを装備する
ための、⼈材育成・教育エコシステムを国を挙げて構築する③トップ（トップ⼈材の創出・獲得）

イノベーション
内外トップレベルの施策と⼀体でITテクノロジスト、ビジネスプロデューサー
育成

各産業における
中核的ＩT⼈材

全てのビジネスパーソンに基礎的ITリテラシー
初等中等教育・⾼等教育等を通じて⽇本⼈全体のIT⼒を底上げ

⾦融業

産業･専⾨別スキル
製造業

ビス①基礎（ITリテラシーの標準装備）

サ

・
IT
タ

デザイン

デ

②ミドル（IT⼈材の抜本 分野横断的的な能⼒・スキル転換）スキル• 未踏⼈材、IoT推進ラボ• 指定国⽴⼤学、卓越⼤学院• 産学官連携の加速• 経営⼈材育成ガイドライン• トップ外国⼈（セキュリティ等）等

⽣涯たゆまない学び直 ･IT⼈材需給･ITスキル標準の抜本改訂
し・スキルの • ⼈材育成の抜本拡充
アップデート 等

第4次産業
⾰命下の
ITリテラシーの標準装備• ⼤学等とも連携したIT・データスキ
ルの学び直し等• ⼩中⾼プログラミング教育必修化• 新たな実践的⾼等教育機関• 数理・データサイエンス教育強化等
308

(1) ＜全体＞ IT・データ⼈材需給調査の実施とITスキル標準の全⾯改定
 分野別にブレークダウンした「⼈材需給調査」と「新たなスキル標準の策定」を実施し、第4次産業⾰命に対応する「能⼒・スキル」や「⼈材類型ごとの需給」を明確化した新
たなスキル標準を策定。
 緊急的に必要な措置、中⻑期的に必要な措置に分けて施策を講じていく。
IT・データ⼈材の需給に関する推計の例

ITスキル標準の⾒直し

2017年4⽉に、新スキル標準を策定する⼀環として、デー
タサイエンティスト、セキュリティに関連する⼈材類型の拡充した「ITSS＋」を公表。



2017年4⽉以降、新しいサービス・プロダクト開発⼿法等、第4次産業⾰命に伴い主流となる新技術に対応するIT
⼈材に焦点をあてた新スキル標準の検討を継続。
ITSS+
情報セキュリティ

伝統的な情報サービスの提供や情報システム（IS）部⾨に従事しているIT⼈材
ITスキル標準（ITSS）
コンサルタ
ント

ＩＴアーキテクト

プロジェ クト
マネジメント

ＩＴスペシャリスト

ファシリティマネジメント

ソフトウェアハードウェア基本ソフト

ミドルソフト

応用ソフト

セキュリティ

業務パッケージ

アプリケー
ショ ン
ソフトウェ ア
カスタマサービス
スペシャリ デベロップメント
スト

業務システム

データベースシステム管理ネットワークアプリケーション共通基盤

プラットフォーム

ＩＴアウトソーシング

ソフトウェア製品開発

ネットワークサービス

システム開発アプリケーションアーキテクチャ

インフラストラクチャアーキテクチャ

インテグレーションアーキテクチャ

メディア利用型セールス

ビジネスファンクション

インダストリ

訪問型製品セールス

販売チャネル戦略

セールス

マーケットコミュニケーション

専門分野

マーケティング

訪問型コンサルティングセールス

職種

マーケティングマネジメント

データサイエンス

学び直し

レベル７
レベル６
レベル５
レベル４
レベル３

今後、先端IT技術等を踏まえた新たなスキル標準を
策定

レベル２
レベル１

309

(1)-① ＜基礎＞ ⼩学校プログラミング教育の必修化 【⽂科、経産、総務】
 学校教育にプログラミング教育が位置付けられるとともに、産学官が連携した教育の情報化を⽀援するコンソーシアムにより、学校におけるプログラミング教育等を通じた情報活⽤能⼒の育成を⽀援す
る取組を推進。
新たなニーズに対応した教育システムの構築 （新産業構造ビジョン中間整理（2016年4⽉27⽇））

当⾯の対応案• 初等中等教育における論理的思考⼒等を育むプログラミング教育の発達の段階に則した必修化と、それに伴う教材の課発や⼈材派遣等の⽀援• 教育界と産業界の連携によるコンテンツ開発・外部⺠間⼈材の活⽤

各学校段階、各教科等における改訂の具体的⽅向性（中央教育審議会答申 2016年12⽉21⽇）
⼩学校段階（各学校の実情に応じて学年や教科等を決定）• プログラミングを体験させながら、「プログラミング的思考」などを⾝につけられるようにする。
→ 平成32年度（2020年度）より全⾯実施

中学校段階（技術家庭科技術分野）• 情報の技術に関して、プログラミングや情報セキュリティについて充実する。
→ 平成33年度（2021年度）より全⾯実施「未来の学びコンソーシアム」の設⽴（2017年2⽉9⽇ ⽂部科学省、総務省、経済産業省合同プレスリリース）

⽂部科学省、総務省、経済産業省が連携して、多様かつ優れたプログラミング教材の開発や企業の協⼒による体験的プログ
ラミング活動の実施等、学校におけるプログラミング教育を普及・推進することを⽬的として、「未来の学びコンソーシアム」を⽴ち上げ（設⽴総会３⽉９⽇）。

⾼等学校段階（情報Ⅰ（共通必修）・Ⅱ（選択））• 全ての⾼校⽣がプログラミングによりコンピュータを活⽤する⼒を⾝に付けられるようにする。
→ 平成34年度（2022年度）より年次進⾏で実施※プログラミング教育とは、⼦ども達にコンピューターに意図した処理を⾏うように指⽰することが出来ると⾔うことを体験させながら、将来どのように職業に就くとしても、時代を超えて普遍的に求められる⼒としての「プログラミング的思考」などを育成するもの

310

(1)-① ＜基礎＞ 理⼯系⼈材育成に関する産学官円卓会議 【経産、⽂科】
 理⼯系（Science, Technology, Engineering, Mathematics STEM）⼈材の需給ギャップ（特に数理・情報技術分野）を踏まえ、理⼯系⼈材の質的充実・量的確保に向けた対応策を検討するため、2016年12⽉に、⽂部科学省・経済産業省は「理⼯系⼈材育成に関する産学官円卓会議」の下に「⼈材需給ワーキンググループ」を設置し、3⽉に取りまとめ。
 国公私⽴⼤学の学部⻑等により組織される⼤学協議体と産業界が実務レベルで、教育機関側と産業界側それぞれに対する要望についての意⾒交換、寄附講座等の産学が連携した教育活動の構築・実施や調査等に基づく政策提⾔の取りまとめなどに取り組む。
⾏動計画の「産業界ニーズと⾼等教育のマッチング⽅策、専⾨教育の充実」におけるアクションプランの全体像

311

(1)-① ＜基礎＞ ⼯学教育改⾰ 【⽂科】
 ⼤学等における未来の産業創造・社会変⾰に対応した⼈材育成の推進。
新規

従来

分野
副専⾨

主たる専⾨

副専⾨

主たる専⾨

･
既存の
体制に
加え

副専⾨

主たる専⾨

主たる専⾨

主たる専⾨

修⼠２年

分野

化学
情報

社会基盤

機械

情報

情報

電気

分野

専⾨教育

学部・研究科

学部 修⼠６年⼀貫制（メジャー・マイナー：バイオ、医学、社会学、⼼理学、経営学等）･

学部４年○⼯学基礎教育の強化（数学・物理・化学・
情報・数理・データサイ
エンス）

博⼠３年

○学科縦割り構造の抜
本的⾒直し○主たる専⾨に加え副専⾨分野の修得

修⼠ 博⼠５年⼀貫制

博⼠３年○6年⼀貫制教育による⼯学・情報⼤学院の創設

社会・産業界における必要とする⼈材のトレンド

材料

新分野

情報

情報

情報

情報

専⾨基礎教育／⼯学共通教育

数学､物理､バイオ､化学､情報 (情報セキュリティを含む)､数理･データサイエンス､倫理･安全､知的財
産､アントレプレナーシップ､マネジメント等の教育の充実

分野
学⼠
⼈材
インターンシップ

専⾨基礎・共通教育としての情報教育

⼀般教養教育⼀般教養教育としての情報教育

⼯学基礎教育

教員派遣
教育⽀援資⾦(インターンシップ､PBL等を含む)

出所：2017年５⽉12⽇ 第８回未来投資会議 資料６ ⽂部科学⼤⾂提出資料（抜粋）312(1)-① ＜基礎＞ ＜社会⼈＞ITデータスキルの学び直し
 産学官が協⼒して、ITスキルやリテラシーを⾼めるためのセミナーの開催や専⾨技術者を対象にしたトレーニングコンテンツを展開し、ITを活⽤した地域活性化や新たな就業機会創出を⽬指す動き。
 ⻑期的なキャリア形成を促し、訓練を継続することにより、幅広い業務に応⽤可能なスキルを習得し、⾼⽔準所得の獲得や正社員化の可能性が向上。
マイクロソフトイノベーションセンター佐賀
⽇本マイクロソフト、パソナテック、佐賀⼤学、佐賀県、佐賀市が連携して、テクノロジーを活⽤し、地域産業に貢献してビジネスを創出
し、地域の政策課題を解決できる⼈材を育成。

キャリア形成⽀援（UTグループ）
UTグループでは、シーメンス社と提携して、Indusutrie4.0の担い⼿となる技術者を養成。
先端の製品ライフサイクル管理(PLM)ソフトウェアの教育・⼈材供給を通じて、産業構造の転換に対応した⼈材サービス事業を⽬指している。

313

(1)-② ＜ミドル＞＜学び直しの徹底⽀援＞ 【厚労】【経産】
 急激な産業構造の転換に対応するため、産業構造の将来変化等を織り込み、IT・データ等の分野に重点化した「⼈材育成の抜本的強化」と「成⻑産業への転職・再就職⽀援」が鍵。
 産業界のニーズの⾼い成⻑分野に対応するため、働きながら第4次産業⾰命を⾒据えた能⼒・スキルを獲得できる教育訓練の充実が必要。
 ⺠間事業者が社会⼈向けに提供するIT・データ分野を中⼼とした専⾨性・実践性の⾼い
教育訓練講座について、経済産業⼤⾂が認定する「第4次産業⾰命スキル習得講座認定制度（仮称）」を2017年度中に創設。
＜IT分野における講座例＞①IT技術者向け講座⇒クラウド、ビッグデータ、AI等（将来成⻑が⾒込める新技術の習得）⇒⾼度なセキュリティ対応スキル、ネットワーク対応スキル等②デジタル技術を活⽤したビジネス創出講座⇒デザイン思考、データ分析（ITを使った新ビジネス創造のスキル習得）③ユーザー産業界向けIT利活⽤講座⇒（製造業向け、物流業界向け等の）ITによる⾼度化対応
制度の詳細が固まり次第、その内容を踏まえ、厚⽣労働省において、経済産業⼤⾂が認定した教育訓練講座のうち、厚⽣労働省が定める⼀定の要件を満たすものを「専⾨実践教育訓練給付」の対象とすることについて検
討予定。
314

(1)-② ＜ミドル＞ データサイエンティスト等の育成
 2013年に設⽴された「データサイエンティスト協会」では、社会のビッグデータ化に伴い重要視されているデータサイエンティスト（分析⼈材）の育成のため、その技能（スキル）要件の定義・標準化を推進し、社会に対する普及啓蒙活動を実施。
 滋賀⼤学は、「データサイエンス学部」を平成29年４⽉に設置し、100名の学⽣を募集。
情報、統計関連科⽬ばかりでなく、経済、経営等の⽂系の授業も開講する⽂理融合型カ
リキュラムを提供し、産業界からの協⼒を得てPBL（Project Based Learning）型の演習も実施し、実データを使った価値創造を⽬指している。
データサイエンティストに必要な３つのスキル

出所：データサイエンティスト協会ＨＰ（http://www.datascientist.or.jp/）

滋賀⼤学データサイエンス学部

出所：滋賀⼤学データサイエンス学部ＨＰ

315

(1)-③ ＜トップ＞＜リアルなビジネスにおける実践＞未踏IT⼈材発掘・育成事業
 破壊的創造者を⽣み出すため、優れた⼈材の発掘から事業化までの⽀援を⼀体的に充実させる必要。
 起業に繋がる事例を増加させることを⽬指して、起業をターゲットとしたプログラム（未踏ネクスト）等の制度の充実を検討。
 将来の起業へとつながる⼈材を年間100名輩出することを⽬指す。
未踏出⾝の起業家
⻄川 徹⽒

落合 陽⼀⽒2005年度未踏採択(株)プリファード
インフラストラクチャー
代表取締役

2009年度未踏採択
筑波⼤学助教ビッグデータをリアルタイムに処理する
世界最⾼⽔準の技術を開発

メディアアート作品の研究で「現代の魔法使い」と呼ばれる

鈴⽊ 健⽒

2002年度未踏採択
スマートニュース(株)代表取締役会⻑

ニュースキュレーションアプリの開発
2017年度未踏PM

⽵内 郁雄 東京⼤学名誉教授
夏野 剛 慶應義塾⼤学⼤学院特別招聘教授
⽯⿊ 浩 ⼤阪⼤学教授（特別教授）
⽵迫 良範 ㈱ﾘｸﾙｰﾄﾏｹﾃｨﾝｸﾞﾊﾟｰﾄﾅｰｽﾞ専⾨役員

Pixie Dust
Technologies .IncCEO

福島 良典⽒

未踏事業充実の⽅向性（未踏アドバンスト）• IT技術を駆使してイノベーションを創出することのできる独創的なアイディア・技術をもつ「突出した⼈材」を発掘・育成する事業。
• 2000年の事業開始以降、1,650名のクリエーター（うち282名がスーパークリエーター）を輩出し、255
名が企業・事業化。
• 未踏事業卒業⽣等に対し、卒業⽣の交流の場と事業化⽀援スキームを構築。

2012年度未踏採択(株)Gunosy創業者
代表取締役CEO
ニュースキュレーションアプリの開発
⾸藤 ⼀幸 東京⼯業⼤学准教授
藤井 彰⼈ KDDI㈱副本部⻑兼ｸﾗｳﾄﾞｻｰﾋﾞｽ企画部⻑
五⼗嵐 悠紀 明治⼤学専任講師

316

(1)-③ ＜トップ＞ セキュリティ⼈材の育成（セキュリティ・キャンプ）
⾼度複雑・⾼度化するサイバー攻撃に適切に対応するため、若年層のセキュリティ⼈材発掘の裾野を拡⼤し、世界に通⽤するトップクラス⼈材を創出することが必要。
⺠間企業とIPAが⼀丸となって若年層セキュリティ⼈材（22歳以下）の育成合宿（全国⼤会）を開催し、倫理⾯も含めたセキュリティ技術と、最新のノウハウを、第⼀線の技術者から若⼿に伝授する場を創出。これまで累計581名が受講した（2004年度〜
2016年度）。
2017年度は更なる⼈材の発掘・育成のためカリキュラムの拡充により、規模を拡⼤して実施（全国50名→80名、地⽅200名→250名）

協議会参加企業との交流

317

(1)-③ ＜トップ＞ ⾼度外国⼈材の受⼊れ強化 成⻑分野への労働移動の過渡期においては、IT分野を中⼼に、トップ⼈材はもとよりミドルスキル⼈材についても、専⾨的な知識や⾼度な技術を有する外国⼈材獲得ニーズへの対応が必要。
 2017年4⽉、「⽇本版外国⼈材グリーンカード」を創設。「⾼度専⾨職」に該当する者は、条件を満たせば最短1年の在留で永住許可申請が可能となった。
2017年4⽉措置【①「⽇本版⾼度外国⼈材グリーンカード」の創設】＜「⽇本版⾼度外国⼈材グリーンカード」のイメージ＞「⾼度専⾨職」（⾼度⼈材ポイント制で70点以上の者）に該当する者
が永住許可申請に要する在留期間（従来5年）について、以下のとおり短縮。
○70点以上80点未満のポイントで認められた者･･･3年○80点以上のポイントで認められた者･･･1年【②⾼度⼈材ポイント制における新たな加算措置の追加】「成⻑分野（IT等）において所管省庁が関与する先端プロジェクトに従事する⼈材（10点）」、「⾼額投資家（1億円以上）（5点）」、「トップ⼤学卒業者（10点）」等の加算措置を新たに追加。
※「⾼度専⾨職」では、⼀定の要件の下での親・家事使⽤⼈の帯同、配偶者の就労、複合的な在留活動の許容等の優遇措置を受けることが可能。

今後の⽅向性・在留資格制度上の整備は整いつつあるところ、企業側の改⾰（⻑時間労働の是正、適切な⼈事評価・登⽤の仕組み等）、⽣活環
境⾯の整備（⽣活インフラの整備、多⾔語化対応等）、労働市場の仕組みづくりに注⼒。
・引き続き、企業ニーズに即した専⾨的・技術的分野として評価可能な⼈材の受⼊れの可能性も追求。
318

(1)-③ ＜トップ＞ 経営リーダー⼈材の戦略的育成
 コーポレートガバナンスの進化は、有効な処⽅箋であるが、「器」であって、制度・システ
ムに魂を⼊れるためには、「経営リーダー⼈材」候補の量と質が鍵。
 「⽇本型雇⽤モデル」のもと、新卒⼀括採⽤後、「全員が幹部候補⽣」として⼀律の⼈材育成機会を担保し続けるシステムと、「経営リーダー⼈材の戦略的育成」が整合していない。
 経営リーダー⼈材候補の育成に関して具体的な施策を講じやすくするため、「企業価値向上に向けた経営リーダー⼈材の戦略的育成についてのガイドライン」を策定し、2017年3⽉に公表。

319

（参考）未来投資会議（2017年5⽉12⽇）における⾦丸⼈材育成推進会議座⻑プレゼン資料抜粋

320

（参考）未来投資会議（ 2017年5⽉12⽇）における⾦丸⼈材育成推進会議座⻑プレゼン資料抜粋

321

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
4. ⼈材育成・活⽤システム(2)柔軟かつ多様な働き⽅の実現

322

(2) 柔軟かつ多様な働き⽅の実現【課題】
 旧来の「⽇本型雇⽤システム」の諸課題(企業への帰属固定化を前提とした⼈材
投資、⼈事評価、限定的な労働移動)を解決すべく雇⽤制度の変⾰が必要。

【対応の⽅向性】
 ⽇本型雇⽤システムの変⾰の後押し（職務内容の明確化、成果に基づく評価）
 時間・場所・契約にとらわれない「柔軟」な働き⽅の加速化 ⼈材育成や情報インフラ整備等によって、⾃ら転職・再就職しやすい環境の整備［当⾯の取組］
 旧来の「⽇本型雇⽤システム」の⾒直し 柔軟かつ多様な働き⽅の実現
 競争戦略としてのダイバーシティ経営「ダイバーシティ2.0」の推進

323

（参考）旧来の「⽇本型雇⽤システム」の⾒直し
 第4次産業⾰命の下での対応を進めるにあたっては、以下の点が重要。
１）企業がこれまで以上に「職務内容を明確化」し、それを達成するための「スキル/コンピンテンシー」を強化するシステムへと進化していくこと２）「労働時間や在勤年数による評価」だけでなく、「成果に基づく評価」を重視していくこと
３）「時間」「場所」「契約」にとらわれない、「柔軟な働き⽅」を促進すること
４）⼈材育成や、企業と働き⼿の間の情報インフラ整備などを進め、⾃ら転職・再就職しやすい環境を整えていくこと
メンバーシップ型

悪循環

終⾝雇⽤

年功序列

職務無限定

○組織（採⽤、異動）○⼈事（給与、役職、評価）○教育訓練、福利厚⽣
○企業⾵⼟
○組織⽂化

⼀律的な無限定性⇒男性正社員中⼼、⻑時間労働の恒常化⇒⽣産性の低迷、柔軟な働き⽅・多様な働き⼿の労働参画を阻害
年功序列・終⾝雇⽤⇒戦略的OJTを困難化、学び直しの動機⽋如（⼈材育成を阻害）⇒マインド・能⼒が就社型のカスタマイズ⇒雇⽤の流動性を阻害

トータル政策パッケージ
⽇本型雇⽤システムの改⾰
個⼈の能⼒最⼤化（⼈材投資・⼈材育成）
効率的な働き⽅促進（働き⽅改⾰）
⼈材の最適配置（流動性、遊休⼈材活⽤）
労働供給量の拡⼤
少⼦
⾼齢化

産業構造
⾼度化

324

（参考）兼業・副業、雇⽤関係によらない働き⽅、テレワーク
 「兼業・副業」「雇⽤関係によらない働き⽅」「テレワーク」は、いずれも旧来の⽇本型雇⽤システムの特性と相反する働き⽅。
 これらを通じて、⽇本型雇⽤システムに多様性と柔軟性をビルトインしていくことが、働き⼿の「選択肢の拡⼤」と「タコツボの打破」に資する。

雇⽤関係による働き⽅

雇⽤関係によらない
働き⽅

1社就業

兼業・副業

テレワーク
（在宅就労）

オフィス勤務325

（参考）ダイバーシティ2.0の推進 グローバルな⼈材獲得競争において優秀な⼈材を確保し、産業構造の急激な変化に対応し新たな価値創造を実現するためには、ダイバーシティが企業競争⼒の源泉となる。
 我が国では「⼥性活躍」を中⼼にダイバーシティの取組が進展してきたものの、競争戦略としての意
識・取組は道半ば。これまでの取組を⼀段引き上げ、企業の経営⼒強化の視点から、事業戦略に紐付いた⼈材・ダイバーシティ戦略の全社的な取組＝ダイバーシティ2.0を促す必要あり。
 28年度に発出した「ダイバーシティ2.0⾏動ガイドライン」を元に、各企業における実践を促し、さらに産業界全体での「取組の輪」を拡⼤。
（ダイバーシティ2.0⾏動ガイドライン）
ダイバーシティ2.0実践のための７つのアクションを提⽰。
① 経営戦略への組み込み② 推進体制の構築③ ガバナンスの改⾰④ 全社的な環境・ルールの整備⑤ 管理職の⾏動・意識改⾰⑥ 従業員の⾏動・意識改⾰⑦ 労働市場・資本市場への情報開⽰と対話
326

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
4. ⼈材育成・活⽤システム(3) IT/データによる働き⽅改⾰の加速化

327

(3) IT/データによる働き⽅改⾰の加速化【課題】
 第4次産業⾰命による技術の進展によって、パラダイム
シフトが起きつつある、旧来の⼈事、旧来の働き⽅への対応が必要。

【対応の⽅向性】
 第4次産業⾰命による先進的ITを活⽤し、⽇本型
雇⽤システムの諸課題に対する解決を加速化（(1)⼈材投資・⼈材育成の抜本拡充、(2)柔軟かつ多様な働き⽅の実現、を後押し） IT・データを活⽤した「⼈事」機能の強化、いわゆる「HRテクノロジー」の有⽤性を広く周知［具体的取組］
 IoT推進ラボにおける「HRテクノロジー」関連イベン
ト開催（課題解決型コンテスト、マッチング）
 各企業におけるHRテクノロジー活⽤の好事例を収集し公表（HRテクノロジーを活⽤した「経営戦略としての働き⽅改⾰」の実現を後押し）
328

（参考）IT/データ 活⽤による「⽇本型雇⽤システム」のパラダイムシフト
 第4次産業⾰命による技術の進展によって、旧来の⼈事、旧来の働き⽅に、パラダイムシフトが起きつつある。⽇本型雇⽤システムの諸課題に対する解決策の⼀助に。
第4次産業⾰命による技術の進展

働き⽅改⾰の課題

パラダイムシフト①ウェアラブルやアプリで労務管理
⾃⼰申告・⼀律管理が基本⇒ITやウェアラブルの活⽤により、個⼈に応じた労務・健康管理を実現。

１）⻑時間労働の是正
⽣産性向上
テレワーク

AI

（⼈⼯知能）

クラウド
ビッグデータ２）同⼀労働同⼀賃⾦⇒職務や能⼒等の明確化＋公正な評価
３）教育・⼈材育成

デバイス（スマホ・タブレット）②⼈事管理／⼈材運⽤の最適化
戦略なき配属、不合理な処遇⇒⼈事データをクラウドで管理、煩雑な⾯
倒な⼿続きをスマホで実現。AI等が最適な配属・運⽤を提⽰。

③個々の特性に応じた能⼒開発
⼈事部主導の全員⼀律の研修＋ＯＪＴ⇒ITが個々の働き⼿に応じた育成プログラ
ムを⾃動的に組成。

④労働市場の効果的なマッチング
４）就職・転職「縁」と「勘」次第のマッチング⇒AIが「スキル」「能⼒」分析の精度を⾼め、効果的にマッチング。
329

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
5. 社会保障システム(1)個別化された社会保障(2) 「⾃助」が促される仕組み(3) 「セーフティネット」の強化

330

＜現状＞社会保障制度の概要
 現⾏の社会保障制度は、⾃営業者・農林⽔産業者を想定した制度（国⺠健康保険、国⺠年⾦）と、雇⽤関係による働き⽅を想定した制度（健康保険、厚⽣年⾦、雇⽤保険）の⼆つに⼤別される。
 加えて、医療保険・介護保険については、年齢によって制度が区分されており、賦課⽅式の公的年⾦とともに、現役世代が⾼齢者を⽀える仕組みとなっている。
○医療保険制度○年⾦制度等＜75歳〜＞

1割負担*現役並み
所得者※5は3割負担＜70~74歳＞

積⽴NISA
財形年⾦貯蓄 （約184万⼈）

65

前期⾼齢者財政調整制度（約1,640万⼈）

74

約7兆円（再掲）※3

協会けんぽ

個⼈型確定拠出年⾦（iDeCo）（約26万⼈）（約43万⼈）

3階
部分

共済
組合

(市町村国保
＋国保組合)（旧政管健保）・⾃営業者、
年⾦⽣活者、
⾮正規雇⽤者等
・約3,600万⼈

・中⼩企業の
会社員
・約3,550万⼈

・公務員等
・⼤企業の
・約870
会社員
万⼈
・約2,870万⼈

約10兆円

約5兆円

約4兆円

※1 加⼊者数・⾦額は、2016年度予算ベースの数値
被⽤者保険※2 上記のほか、経過措置として、退職者医療（対象者約90万⼈）がある。
※3 前期⾼齢者数（約1,640万⼈）の内訳は、国保約1,310万⼈、協会けんぽ約220万⼈、健康保険組合約90万⼈、共済組合約10万⼈。
※4 ⾃治体が独⾃に医療費助成を⾏う場合あり（⼦供医療費無償化等）※5 世帯内に課税所得145万円以上（被⽤者保険の場合は、標準報酬⽉額28万円以上）の被保険者がいる場合
かつ、収⼊が⼀定額以上（⾼齢者複数世帯 520万円以上、⾼齢者単⾝世帯 383万円以上）である場合。

2階部分（約795万⼈）（約548 （約155万⼈）
万⼈）（約440万⼈）※3

年⾦払い
退職給付

財政調整（約3.1兆円）（被⽤者保険⇒国⺠健康保険）

健康保険
組合

国⺠健康保険（約330万⼈）

個⼈年⾦保険（⽣保） （約2,100万件）

その他（約4.6兆円）

（約1.6
兆円）

被⽤者保険
からの財政調整
約3.1兆円（約166万⼈）

厚⽣年⾦
基⾦

2割負担

⽀援⾦

⽀援⾦

中⼩企業
退職⾦共済

確定拠出
年⾦

＜未就学児童＞

約15兆円

⼩規模
企業共済

現役世代からの⽀援⾦
約6.3兆円国⺠年⾦基⾦3割負担・75歳以上・約1,660万⼈

75歳

65歳＜⼩学校⼊学後〜69歳＞

後期⾼齢者医療制度

確定給付
企業年⾦

*現役並み
所得者※5は
3割負担

75

〜 歳：
前期⾼齢者

2割負担

歳以上：
後期⾼齢者

窓⼝⾃⼰
負担※4

厚⽣年⾦保険（約4,000万⼈）

国⺠年⾦（基礎年⾦）1階部分（約6,700万⼈）
第2号被保険
者の被扶養
配偶者

⾃営業者等

会社員等

第３号
被保険者

第１号
被保険者

第２号
被保険者

公務員
等

※1 加⼊者数：厚⽣年⾦保険・年⾦払い退職給付は2015年3⽉末、その他は2016年3⽉末現在。
※2 積⽴NISAは年⾦制度ではないものの、個⼈年⾦としてのユースケースも想定されるため、ここに含めている。
※3 2015年3⽉末現在の旧共済年⾦制度加⼊者数による推定値。当制度は2015年10⽉創設。

出所：左：厚⽣労働省「医療保険制度の体系」等より経済産業省作成
右：東京財団 金融税制・番号制度研究会「社会保障・税番号 (マイナンバー)制度の活用と日本版IRA」を参考に、厚生労働省ホームページ、各種運営機関ホームページ等より経済産業省作成

3312030年代に⽬指すべき将来像についての基本的な考え⽅
 2030年代において、第4次産業⾰命等による変化に柔軟に対応できる今後の社会保障シ
ステムのあり⽅として、以下のようなことが考えられるか。
 働く場所や時間にとらわれない多様な働き⽅が進展 健康寿命が延伸し、⾼齢者の社会参加が拡⼤
 他⽅、少⼦⾼齢化の進展により、公的保障の持続可能性が課題に
特定の働く場所や勤労形態、年齢にとらわれず、若者から⾼齢者まで、様々な⼈の多様な仕事ぶりや⽣き⽅を、それぞれの⽴場や能⼒に応じて⽀え合う柔軟な仕組みへ。

所属企業や年齢にとらわれず、「個⼈」に焦点

公的保障と「⾃助」の組合せ

安⼼してやり直しができる「セー安⼼してやり直しができる「セーフティネット」
フティネット」
332

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
5. 社会保障システム(1)個別化された社会保障

333

(1) 個別化された社会保障【課題】
企業との雇⽤関係を前提とした制度
 第4次産業⾰命の進展により多様で柔軟な働き⽅への移⾏が進み、企業との雇⽤関係に基づかない働き⼿が増えることが⾒込まれる。
 国⺠健康保険・国⺠年⾦への加⼊者増加が⾒込まれ、事業主負担がないこと等により本⼈負担が相対的に重いことや給付が少ない
ことを懸念する声がある。
※雇⽤関係に基づかない働き⼿への法的保護の必要性についても検討が必要。

 兼業・副業の増加が⾒込まれるとの指摘がある。
 兼業・副業による「副収⼊」等が把握できていないことが多く、個⼈の負担能⼒に応じた負担となっていないことに加え、本来受けるべき給付が受けられないと指摘する声もある。

現役世代が⾼齢者世代を⽀える仕組み
 ⾼齢者の平均寿命が延伸、少⼦⾼齢化が進展。
 引退した⾼齢者を現役世代が⽀える現在の公的社会保障の仕組
みの持続可能性が課題となるとの指摘がある。
 「定年でリタイア」という慣⾏が弱まり、⽼後も⽣き⽣きと働く⾼齢者が増加する⼀⽅、 AIやロボット等による省⼈化やスキルベースの所得構造へと変化。
 現役世代で個⼈の負担能⼒の格差が拡⼤するとの指摘がある。

【対応の⽅向性】
 特定の働く場所や勤労
形態、年齢にとらわれず、個⼈の負担能⼒に応じた負担と給付を⾏う「個別化された社
会保障」の検討。
 そのための環境整備として、以下のようなものが考えれる。
マイナンバー等の活⽤による個⼈の⾦融資産や
収⼊の把握

334

(1) ＜⽅向性＞負担能⼒に応じた再分配
 特定の働く場所や勤労形態、年齢にとらわれず、 個々⼈の負担能⼒に応じた再分配を⾏うべきという議論がある。
現⾏制度（イメージ）
負担能⼒
年代

⾼い

低い

⾼齢者

負担能⼒に応じた再分配（イメージ）
負担能⼒
年代

⾼い

低い

⾼齢者

現⾏制度における
世代間移転の⽅向

勤労者（現役世代）

 年⾦のみならず、医療・介護についても、現役世代から⾼齢者への世代間移転が基本勤労者（現役世代）

負担能⼒に応じた
再分配の⽅向 制度趣旨に応じて、年齢にとらわれず負担能⼒に応じた再分配に

出所：森信 茂樹, 佐藤 主光, 梅澤 ⾼明, ⼟居 丈朗 「税と社会保障でニッポンをどう再⽣するか」より経済産業省作成

335

(1) ＜⽅向性＞負担能⼒に応じた再分配のための環境整備例：
マイナンバー等の活⽤による、個⼈の⾦融資産や収⼊の把握
 マイナンバー制度を基盤にAI等の技術⾰新の成果を⽤いることにより、⾦融資産や副収⼊、勤労（求職）状況を含めた個⼈ごとの適切な負担能⼒及び⾃助能⼒に関する情報を把握できる可能性が指摘されている。
※既に、介護施設に⼊所している低所得者の⽣計を⽀えるための「補⾜給付（特定⼊所者介護サービス費）」については、収⼊や資産が少なければ給付を受けられるケースがある。
※医療保険において⾦融資産等の保有状況を考慮に⼊れた負担を求める仕組みは、経済・財政再⽣アクションプログラム（2015年12⽉24⽇経済財政諮問会議決定）の検討項⽬で、引き続き検討がされている。

 これを基盤にすれば、将来的には、副収⼊等を考慮に⼊れた保険料負担や、個⼈の負担能⼒や勤労（求職）状況に応じたきめ細かな負担と給付を⾏う仕組みが構築できる可能性もある。
※預⾦⼝座への任意付番・預⾦情報の照会を可能とする改正マイナンバー法が成⽴（交付⽇（H29.9）から３年以内に施⾏予定）

出所：厚⽣労働省 第９８回社会保障審議会医療保険部会 資料1‐2336

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
5. 社会保障システム(2) 「⾃助」が促される仕組み

337

(2) 「⾃助」が促される仕組み➀医療：個⼈による予防・健康づくり【課題】【対応の⽅向性】

 現状では⻑期雇⽤を前提とした企業や健康保険組合の取組（「⻑期投資」としての健康経営等）に個⼈が依存している⾯があるとの⾒⽅がある。

 個⼈による予防・健康づくりへのイ
ンセンティブの制度への組込み

 第4次産業⾰命下で雇⽤が流動化し、柔軟な働き⽅が増加すると、このような企業の取組に依存できなくなることから、⾃助の取組（⾃分の予防・健康づくりは⾃分で⾏う）へのインセンティブ付けが必要との指摘がある。
※短中期的には、企業による健康経営により、個⼈が予防・健康づ
くりに取り組む習慣づけを⾏うことも重要 少⼦⾼齢化の進展により、「⾼齢者世代を現役世代が⽀える」公
的保障の仕組みの持続可能性が課題となっている。
 個⼈による現役時代からの予防・健康づくりの必要性がより⾼まるとの指摘がある。
 企業や健保組合の間で個⼈の健康医療データのポータビリティを確保する仕組みが不⼗分という議論もある。

＜公的医療保険制度の例＞
 ヘルスケアポイント
 個⼈の健康・予防に向けた取組に応
じて保険料率に差を設ける仕組み＜⺠間医療保険制度の例＞
 医療貯蓄⼝座
 ⾷⽣活の⾒直し・運動・禁煙等を促す
⺠間医療保険 これまで所属企業や健保組合等により管理されていた個⼈の健康・医療データを個⼈単位で紐付け、利⽤を可能にする仕組み
 全国共通の医療等IDの導⼊ ICTを活⽤した「次世代型保健医療システム」の整備

338

(2)-①＜⽅向性＞公的医療保険制度において個⼈の予防・健康づくりを促進する仕組みの構築 我が国は国⺠皆保険制度であり、公的医療保険制度の給付が広範であるとともに、⾼額療養費制度など公的保障が充実しており、医療費の⼤宗は公的医療保険によりカバーできる。
 まずは、公的医療保険制度に、個⼈の予防・健康づくりを促進するインセンティブを組み込むことを検討すべきとの議論があり、個⼈へのヘルスケアポイント付与等の取組が始まっている。
 なお、個⼈の疾病リスクに応じたインセンティブ/ディスインセンティブとならないよう、あくまで取組に応じた仕組みとするよう留意が必要。
「⽇本再興戦略」改訂 2014－未来への挑戦－（2014年6⽉24⽇閣議決定）
・個⼈に対するインセンティブ
医療保険各法における保険者の保健事業として、
ICTを活⽤した健康づくりモデルの⼤規模実証成果も踏まえつつ、⼀定の基準を満たした加⼊者へのヘルスケアポ
イントの付与や現⾦給付等を保険者が選択して⾏うことができる旨を明⽰し、その普及を図る。
あわせて、個⼈の健康・予防に向けた取組に応じて、保険者が財政上中⽴な形で各被保険者の保険料に差を設けるようにすることを可能とするなどのインセンティブの導⼊についても、公的医療保険制度の趣旨を踏まえつつ検討する。

◆厚⽣労働省「個⼈の予防・健康づくりに向けたインセンティ
ブを提供する取組に係るガイドライン」（2016年5⽉）（抜粋）○また、保険者等で⾏われている個⼈にインセンティブを提供する取組としては、加⼊者等の⼀定の⾏動に応じて、ポイント（ヘルスケアポイント）を付与し、⼀定のポイントが蓄積された段階で物品等に還元する（還元可能なものは、健康施設の利⽤補助、健康器具
やプリペイドカードなど多岐にわたっている）といった取組もある。
○これらに加えて、例えば、ヘルスプロモーションの⼀策として、当該インセンティブとしてのポイントの付与を⾏うタイミングを、例えば、事業主の給与⽀払と同時に⾏うこと等の⼯夫を⾏い、これを保険者が「保険料への⽀援」と呼称することも考えられる。
※なお、こうした取組以外にも⼀部の保険者等によって現⾦を付与するという取組が⾏われている場合もあるが、現⾦の付与について
は、法的に実施可能かどうかという観点とは別に、そのこと⾃体が⽬的化しやすいので、慎重に考えることが必要である。
○なお、インセンティブの取組を公的医療保険制度の保健事業として⾏う場合には、公的医療保険制度の趣旨との関係（疾病リスクに応じた保険料の設定はできない）を踏まえると、インセンティブ提供の⽅法として個⼈の保険料（率・額）を変更することは困難であるため留意が必要である。

339

(2)-① ＜⽅向性（海外事例）＞医療貯蓄⼝座：アメリカ
 アメリカでは、免責額の⾼い⺠間医療保険加⼊者を対象に、個⼈向けの医療貯蓄⼝座（HSA）の開設を認めている。HSA⼝座には、本⼈・家族・雇⽤主が⾮課税で拠出でき、適格医療⽀出の場合
は、⾮課税となる。
 個⼈が⾃らの予防・健康づくりに取り組むインセンティブとなっている。
本⼈

家族

雇⽤主

拠出時⾮課税（拠出上限あり）

運⽤
運⽤益は⾮課税・預⾦・投資信託 等HSAの⼝座開設先は、銀⾏・信⽤組
合・保険会社をはじめとする⾦融機関。
各⾦融機関が、⾼免責の医療保険商品を提供する保険会社と提携。

医療貯蓄⼝座（HSA）
免責額の⾼い
⺠間医療保険（参考）HSAの規模について（2015年1⽉時点）
・HSA利⽤者⇒1,970万⼈（アメリカの⼈⼝の約6％）・平均⽉額掛⾦⇒単⾝：486ドル
家族：1,142ドル

・残⾼は翌年に繰り越し可能
・転職時や⺠間医療保険変更時のポータビリティあり・Medicareの対象となる65歳まで拠出可能＜免責額以下＞HSAから⽀出(適格医療⽀出は⾮課税※)＜免責額到達後＞医療保険から⽀出

医療⽀出
・診療料
・⼊院費
・処⽅箋薬
・市販薬
・介護保険料等※適格医療⽀出（診察料・⼊院費・処⽅箋薬・市販薬・介護保険料等、国が指定したもの）であれば⾮課税。 HSAからの⾮適格な引き出しは、65歳未満
は、所得税と10％のペナルティが課税され、65歳以降は、所得税が課税される。
⼝座開設者は、デビッドカード、⼩切⼿、ATMなどを通じて、HSA⼝座内の資⾦を使うことができる。

出所：野村資本市場研究所「注⽬が⾼まる⽶国の医療積⽴⼝座（HSA）」、AHAP「2015 Census of Health Savings Account - High Deductible Health Plans」より経済産業省作成

340

(2)-① ＜⽅向性（海外事例）＞⾷⽣活の⾒直し・運動・禁煙等を促す⺠間医療保険
 1992年に南アフリカで設⽴されたDiscovery社は、Discoveryグループの⾦融商品（健康保険、⽣命保険、損害保険等）とセットでVitality Programを展開。Vitality Programでは、まず健康チェックによって⾃⼰の現状把握を⾏った後、⾷⽣活の⾒直し・運動・禁煙等、健康状態を改善する取り組みを実施するとポイントを獲得できる。獲得したポイントは、健康⾷品やヘルスケア商品の購⼊、映画や航空券の割引優待など幅広い⽤途で使⽤可能。
 Discovery社の報告によれば、同プログラム参加者は⾮参加者に⽐べて受診率・⼊院⽇数・⼀⼈あたり医療費を抑制。また、積極的に参加するメンバーほど、死亡率が低下するという結果が得られている。
Vitality Program の全体像（イギリスの場合）

Discovery社による実効性の報告◆プログラム参加者は、プログラム不参加者と⽐較すると以下の効果あり
・受診率：10% 低下・⼊院⽇数: 25％ 短縮・⼀⼈あたり医療費 ：14％ 減少◆プログラムに積極的に参加するメンバーほど、
年齢別死亡率が低下（下図）

出所： 損保ジャパン⽇本興亜総研レポート「保険業界のデジタル化の現状と取り組み―⾏動特性データにリンクする医療保険―」より経済産業省作成

341

(2)-① ＜⽅向性＞個⼈単位での健康・医療データの管理 これまでは、個⼈の健康・医療データは所属企業や健保組合により管理されてきたが、個⼈単位で情報を紐づけることにより、仕事が移っても追跡ができる可能性。
 厚⽣労働省の懇談会において提⾔された「次世代型保健医療システム」において、こうしたデータ管理により、個⼈による予防・健康づくりが進むことが期待される。

（例）ICTを活⽤した「次世代型保健医療システム」の整備

出所：厚⽣労働省 保健医療分野におけるICT活⽤推進懇談会 提⾔書（概要）342

(2) 「⾃助」が促される仕組み➁⽼後の⽣活保障:個⼈による⽼後に向けた資産形成【課題】【対応の⽅向性 】

 第4次産業⾰命下で柔軟な働き⽅が進展し、特定の企業
で「勤め上げる」働き⼿が減少することが⾒込まれる。
 これにより、厚⽣年⾦の給付が減少するのではないかとの指摘がある。

 個⼈型確定拠出年⾦（iDeCo）や積⽴NISAをはじめとした、⽼後の資産形成に対する個⼈年⾦等の活⽤・普及促進に向けた環境整備

 退職⾦を受け取ることのできる労働者も減少していくのではないかとの指摘もある。

 中・低所得者の資産形成への⽀援＜諸外国の参考例＞

 ⽇本では公的年⾦が⾼齢者世帯の所得の⼤半を占めており、個⼈年⾦や企業年⾦があまり活⽤されていないとの指摘がある。
 ⼀⽅、第4次産業⾰命が進む中で、個⼈の負担能⼒の格差が拡⼤するとの懸念も指摘されている。
 これにより低所得者が増加した場合、公的年⾦のみ
で⽼後の暮らしを全てカバーすることは難しくなるが、⼀⽅で、個⼈年⾦による資産形成に必要な拠出を⾏うことも困難なのではないかとの議論もある。

 積⽴⾦に対する⽀援（ドイツのリース
ター年⾦） ⼿数料負担の軽減（アメリカのmyRA） ⽼後保障に関する働き⽅に中⽴的な税・社会保障の在り⽅の検討

343

(2)-② ＜⽅向性＞個⼈型確定拠出年⾦（iDeCo）の活⽤・普及促進
 2017年１⽉より対象範囲が⼤幅に拡⼤したところ（4,000万⼈⇒6,700万⼈）。
 現状では個⼈型確定拠出年⾦に対する関⼼は低く、⽼後の資産形成に向けた⾃助を促進する仕組みとして、今後⼀層の普及促進が重要。
個⼈型確定拠出年⾦（iDeCo）

個⼈型確定拠出年⾦（iDeCo：イデコ）の加⼊状況

・加⼊者が⽉々の掛⾦を積⽴し、予め⽤意された⾦融商品で運⽤、60歳以降に年⾦または⼀時⾦で受け取る年⾦制度。
制度概要・特徴【運⽤主体】加⼊者が選択する⾦融機関【運⽤対象】元本確保型〜アクティブ運⽤などを選択可能【リスク】運⽤によって、元本割れの可能性

対象者

60歳未満のほぼすべての公的年⾦加⼊者

加⼊者数

26万⼈（2016年3⽉末時点）

運⽤資産規模1.6兆円（2016年3⽉末時点）

掛⾦上限

8%

加⼊してないが、関⼼がある

22%

第1号被保険者6.8万円/⽉（国⺠年⾦基⾦と共有）
第2,3号被保険者1.2~2.3万円/⽉

税制

拠出時

全額所得控除運⽤時

積⽴⾦について1.173%の特別法⼈税を課税(注)平成31年度まで課税停⽌

給付時【⽼齢年⾦】雑所得課税（公的年⾦等控除）【⽼齢⼀時⾦】退職所得課税

税制以外の助成

なし

途中引出

×

根拠法令

確定拠出年⾦法

所管省庁

厚⽣労働省（年⾦局）

その他

加⼊している2017年1⽉〜対象範囲拡⼤※企業年⾦（DC）のマッチング拠出制度とは併⽤不可。

加⼊しておらず、関⼼もない

加⼊状況がわからない制度を知らないので、わからない

31%

6%

33%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%
出所：
左：厚⽣労働省「確定拠出年⾦法の⼀部を改正する法律案」より経済産業省作成
右：経済産業省「⽇々の暮らしと資産形成に関する実態調査」 （2017年）
344

344

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
5. 社会保障システム(3) 「セーフティネット」の強化

345

(3) 「セーフティネット」の強化【課題】
 AIやロボット等による省⼈化やス
キルベースの所得構造への変化が急激に進むことにより、個⼈の負担能⼒・⾃助能⼒の格差が広がり、 低所得者が増加するのではないかとの指摘もある。

【対応の⽅向性】
 失敗しても安⼼してやり直しができ、格差の固定化を防ぐことができるような「セーフティネット」が必要ではな
いか。
＜例＞
 いわゆる「フレキシキュリティ政策」をはじめとした諸外国の施策を参考に、能⼒開発及び、それに組み合わせる形での失業給付の拡充を⾏う必要があるという議論がある。
 それでもなお、第4次産業⾰命への対応が 困難な者への対応をどのよう考えるか。
 他⽅で、第4次産業⾰命によりむしろ社会参画の機会が進んでいく可能性がある。

346

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
5. 社会保障システム＜今後の検討課題＞

347

＜今後の検討課題＞社会全体での負担のあり⽅について正規雇⽤を前提とした現状の社会保障制度のまま第4次産業⾰命に伴う雇⽤の柔軟化が進展し、企業との雇⽤関係に基づかない働き⼿が増加した場合、相対的に企業（事業主）の負担が減少し、個⼈（被保険者）及び公費（税⾦）の負担が増加することになりかねない。他⽅、公的保障に⾃助（個⼈年⾦等）を組み合わせる必要があることから、個⼈の負担はより増えることが想定される。
 また、⾼齢化等により、今後の社会保障給付費全体の増加は避けられないところ、個⼈や公費の負担が限界を迎える可能性も否定できないのではないか。
 したがって、雇⽤関係によらない働き⽅や⾮正規雇⽤、兼業・副業等の多様な働き⽅に係る社会保障費を誰（事業主、被保険者、公費）がどのように負担すべきかについて、今後検討していく必要がある。
 その際、⼈件費の負担が相対的に重い場合には、AIによる雇⽤代替の誘因となり得ることにも留意が必要。
社会保障費負担の現状とそれを前提とした場合の将来像
⾃助による備え公的社会保障制度（※１）
現状 ︵２０１４年度︶

136.6兆（収⼊）
公費 44.8兆円(40.8％)

社会保険料
65.1兆円(59.2％)

資産収入その他
26.6兆円

地方
事業主
国庫負担
13.0兆円
兆円％
30.9(28.1 ) (11.8％) 31.8兆円(28.9%)

被保険者
34.3兆円(31.2％)

将来像 ︵２０３０年以降︶

個⼈（被保険者）の負担増

第4次産業⾰命に伴う雇⽤の流動化の進展により事業主負担が減少※

等

予防・健康づくり、⽼後の資産形成が促進

公費の負担増資産収⼊その他

公費

事業主

個⼈年⾦、
⺠間医療・介護保険

資産収入 その21.7兆円他※収⼊の各割合は、資産収⼊その他を除
く全体に占める割合

社会保険料

被保険者

※１ 年金、医療、介護、福祉 等地⽅

※雇⽤関係に基づかない働き⼿への法的保護の必要性についても検討が必要。
出所：社会保障・⼈⼝問題研究所「平成26年度 社会保障費⽤統計」より経済産業省作成

国

資産収⼊

そ
の
他

個⼈年⾦、
⺠間医療・介護保険等348

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
6. 地域・中⼩企業システム(1)第4次産業⾰命技術等の導⼊促進(2)外部⼈材の確保

349

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
6. 地域・中⼩企業システム(1)第4次産業⾰命技術等の導⼊促進

350(1) 課題と対応の⽅向性 第4次産業⾰命技術等の導⼊促進【課題】(1)第4次産業⾰命技術(AI、IoT、ビッグデータ、ロボット等)の導⼊、並びにその前提となるIT化(クラウド、サイバーセキュリ
ティ)が不⼗分<参考>
中⼩企業では、6割弱の会社がITを使っているが、そのうち3分の2が給与、経理業務の内部管理業務向けに導⼊。収益に直結する、調達、販売、受発注管理などでは、ITを使っている企業のうちでも3分の1程度に留まっている。

【対応の⽅向性】(1)⽣産性向上につながる第4次産業⾰命技術の導⼊や、事業のIT化を促進する制度的枠組みを検討【当⾯の取組】


中⼩企業等経営強化法に基づく事業分野別指針 (14分野)の活⽤によるAI・IoT等の実装の加速化



地域未来投資促進法による、地域経済を牽引する事業の促進

AI・IoT等を⽤いた技術開発⽀援の検討



企業間データ連携プラットフォームによる共通EDIの実証

中⼩企業等におけるIT化の促進－中⼩企業にとって⾝近な商⼯会・商⼯会議所や地銀等の中⼩企業⽀
援機関と、中⼩企業のIT化を担うITベンダー・IT⽀援組織との連携を促進する枠組みを構築し、中⼩企業のIT導⼊やセキュリティの向上を図る※これにより、中⼩企業が、いかなるクラウドサービス等のITツールを利活
⽤すれば、どのくらい⽣産性が向上するか、API連携の状況など、具体的に理解できるよう⾒える化【既存の取組（例）】例1.中⼩企業のIT導⼊に係る1万社⽀援（IT関連の専⾨家等派遣事業等）
例2.IT導⼊補助⾦（補助対象：ソフトウェア、サービス導⼊費）
351

（参考）中⼩企業・⼩規模事業者の「スマート化」に向けた環境整備
 中⼩企業のIT化を促進するため、以下の公的な枠組みを検討。
 商⼯会・商⼯会議所や地銀等の中⼩企業⽀援機関とITベンダー、IT⽀援組織の連携関係を促進。
 ITベンダー、IT⽀援組織による中⼩企業の⽣産性向上の実績、事業の継続性、セキュリ
ティ対策の⾒える化を進める。
 ITベンダーには「Connected Industries」を実現するため、APIを含めたデータ連携を促進。
 企業間取引の効率化を図るため、 EDIを国連基準を⽤いて共通化を図り導⼊を推進。
リテラシーの向上に課題

ニーズを
つなぐ

中⼩企業⽀援機関（商⼯会議所、商⼯会、中央会、税理⼠等の⼠業、⾦融機関など）

連携関係

ITベンダー・IT⽀援組織

情報提供
情報提供
BPRの⽀援

中⼩企業の⽣産性向上の実績

案件の相談

中⼩企業
⾯的に導⼊を⽀援【実証事業】

EDIについても国連基準を⽤いて共通化を図り導⼊を推進
発注企業Ａ
変換
受注企業Ｃ

発注企業B
共通EDI
プロバイダー

変換
受注企業Ｄ

⾒える化

セキュリティ対策
事業の継続性
データ連携先352

（参考）中⼩製造業へのIoT導⼊⽀援〜スマートものづくり応援隊〜 中⼩企業にとっては、IoT・ロボットなど技術の説明よりも、⾃社の課題の解決に関⼼。業
務をどう改善するか、その際、技術をどう活⽤すればよいか、アドバイスが欲しい。
 このため、中⼩製造業が経営課題の解決に向けた対応したIoT導⼊を相談できる「スマートものづくり応援隊」の整備を2016年度から開始。2017年度は、全国21拠点で展開 、今後2年以内で全国40か所の設置を⽬指す。
 あわせて、中⼩企業にロボット導⼊を提案・⽀援する「システムインテグレータ」を2020年までに3万⼈に倍増させる育成強化策を進める。
スクールでの研修
IoT・ロボット
⽣産技術に秀でた企業ＯＢ ＋ 導⼊ノウハウ
IoT・ロボット等に＋ 現場カイゼン
知⾒ある⼈材ノウハウ

全国の拠点整備を28年度から開始

スマートものづくり応援隊
・ 企業でのカイゼン活動
・ IoT・ロボット導⼊⽀援

先⾏例：カイゼン×ロボットによる⽣産性向上の例
北九州産業学術推進機構（FAIS）

「⽣産技術」と「ロボット技術」に通じたコーディネータ
2名が連携して中⼩企業の⽣産性向上（カイゼン
活動＋ロボ導⼊）FAISでは、備えられたロボットを実際に動かして⽣産の効率化を実験できる。ロボット・IoTは「⼿の届かない⾼度なツール」との苦⼿意識を変え、中⼩企業の⾝の丈に合った活⽤を推進。

拠点で相談受付
中⼩企業に派遣

リードタイムの短縮

・仕掛在庫の極⼩化
・作業動線の短縮
・多能⼯化の推進
・作業の合理化・製造指⽰の作成 等下請け⽣産からの脱却
企業OBの海外流出防⽌
⾝の丈に合ったロボット・IoT活⽤促進353

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
6. 地域・中⼩企業システム(2)外部⼈材の確保

354

(2) 課題と対応の⽅向性 外部⼈材の確保【課題】(2)中⼩企業の⽣産性を向上させる上で必要となる、⼈材等の呼び込み・育成が必要【対応の⽅向性】(2)中⼩企業における、データの利活⽤やIT等の知⾒を含めた、外部⼈材の確保を促進【当⾯の取組】
<参考>
⼤企業⼈材を活⽤したことがある企業、活⽤を検討している企
業は各々1割強。
兼業・副業する中核⼈材を雇⽤しているのが7%、関⼼あり検討中は25%。

中⼩企業における、外部の⼈材やノウハウの利活⽤促進

(受け⼿としての)中⼩企業のみに閉じることなく、労働市場を構成する、以下の全⽅⾯の改⾰ 働き⼿のスキル・マインド向上 送り出し側の⼈事制度⾒直し 受け⼊れ企業の受⼊能⼒強化・環境整備
 市場のマッチング機能強化(情報の⾒える化パッケージ等）

 中⼩企業等におけるインセンティブ措置の検討
 中⼩企業における統合・再編についての検討

355

（参考）個⼈の能⼒が最⼤限発揮できる適材適所の実現
 ⾃⽴的・持続的に労働移動が⾏われるエコシステムの構築に向けて、①働き⼿のスキル・マインド向上、②送り出し側の⼈事制度⾒直し、③受け⼊れ企業の受⼊能⼒強化・環境整備、④市場のマッチング機能強化（情報の⾒える化パッケージ等）など、各⽅⾯からのトータルパッケージとしての取組が
重要。

送り出し側

労働市場

受け⼊れ側

○中年世代におけるキャリア
⾯談の徹底○兼業・副業・出向など、セカンドキャリア構築に向けた制度整備○経営課題を踏まえた必要な業
務の分析・求⼈像の具体化・明確化○求職情報と（潜在）求⼈情報の有効活⽤○外部⼈材の活⽤（受⼊）ノウ
ハウの構築○⽇本版O-NET等の活⽤によるミスマッチ是正○業務環境の整備（⼈事制度に加えAI・ロボット等の活⽤含む）○⽇本型雇⽤システム改⾰（成果型の徹底）○兼業・副業・出向など、個⼈の能⼒を活かす柔軟な勤務制度の導⼊

⾃⽴的・持続的に労働移動が⾏
われるエコシステムの構築○リカレント教育・社外OJT等の充実による終⾝雇⽤を前提としたスキル・キャリアマインドの
再教育

働き⼿

○労働移動に伴う所得減少などのリスクへの対応策の検討○職場環境の変化への対応⼒の向上
356

（参考）個⼈が活躍・再活躍する上でのケースイメージ① ⼤企業内での継続雇⽤• パフォーマンス（能⼒・モチベーション双⽅）が最⼤化される配属が必要。

② ⼤企業からベンチャー企業• ベンチャーの成⻑段階によって、必要な⼈材（スキル等）が異なり、パターン分けした対応策の検討が必要。

③ ⼤企業から中堅・中⼩企業• 中⼩企業の受⼊能⼒（外部⼈材活⽤ノウハウ、経営戦略など）と⼤企業内のキャリア⽀援をパッ
ケージで機能させることが必要。

④ 中⼩企業から中堅・中⼩企業• 限られた⼈材のパフォーマンスを最⼤化させるための仕組みが必要。
⼈材

労働移動先
 同⼀企業

 年齢

 他企業

 選抜／⾮選抜

 ベンチャー企業

 所得⽔準

 中⼩企業 中堅（中核）企業

受⼊側の期待労働移動の⽅法

 労働⼒

 継続雇⽤ 主⼒

 転籍

 事業責任者

 兼業・副業

 経営幹部

 出向357

Ⅴ. 新たな経済社会システムの構築
7. グローバル展開

358

課題と対応の⽅向性 グローバル展開【課題】
 国際連携による現地
ニーズを踏まえた事
業展開⽀援や関連
制度・ルールの整備が必要【対応の⽅向性】
各国・地域の産業基盤の特性を踏まえて、戦略分野ごとに適切なソリューションを提供。
 グローバル展開を可能とする投資⾯での協⼒
 地域特性を勘案した地域パートナーの獲得
 個別分野技術での協⼒や国際標準化、ルール形成に取り組
み、事業環境を整備
 持続的に競争⼒を有する⾼度インフラの育成と、新興国都市に対する複数の⾼度インフラ技術や制度等を組み合わせた、⼀体的売り込み【当⾯の取組】
 <対アジア>⽇本企業とアジア企業の連携による新産業創出のため、「⽇ASEANイノベーションネットワーク」を構築－IoTやビッグデータを活⽤したものづくり、EC、電⼦決済サービス、⽣体認証等－ルール構築やデファクト・スタンダードの獲得を図るための実証事業を実施359

課題と対応の⽅向性 グローバル展開（続き）【課題】
 国際連携による現地
ニーズを踏まえた事
業展開⽀援や関連
制度・ルールの整備が必要【当⾯の取組（続き）】－現地政府・団体と協調したルール整備（電⼦商取引、知財等）－各国政府系ファンド等との連携による資⾦供給を強化(海外M&A⽀援のためのファンド機能強化等)－アジアでの先進事例を国内に逆輸⼊
 ＜対中東＞「⽇・サウジ・ビジョン2030」（2017年3⽉)の実⾏「⽇イスラエル・イノベーション・パートナーシップ」(2017年5⽉)に基づくサイバーセキュリティ分野等での協⼒推進 ＜対欧州＞「⽇独IoT／インダストリー4.0協⼒に係る共同声明」（2016年4⽉）、第4次産業⾰命に関する協⼒枠組を定めた「ハノーバー宣⾔」を発出（2017年3⽉）
360

（参考）アジアの第4次産業⾰命動向ＡＳＥＡN政府の取組

第4次産業⾰命を推進するための取組

シンガポール 公的ファンドを活⽤したスタートアップ⽀援による⺠間企業の投資活動のリスク低減
 ⾃動⾛⾏⾞の実証・実⽤を安全に⾏うための環境整備に向けた規制枠
組みの導⼊⇒先⾏するシンガポールが⾃動⾛⾏等の分野でグローバルプラット
フォームを開発する可能性

⽇ASEANイノベーションネットワーク
 新産業育成のため、①⽇ASEANのビジネス団体が組み（⽇ASEANイ
ノベーションネットワーク）、②企業連携促進（マッチング）、③政策提⾔（規制緩和等）を⾏う。これらを後押しするため、政府は、④制度整
備、資⾦⽀援等を実施。

タイ 5.7億⽶ドル（約670億円)の公的ファンドを設⽴、２年間でスタート
アップの数を１万社に増やすことを⽬指す
マレーシア
 アジア最⼤規模のスタートアップ⽀援機関（MaGIC）を財務省傘下に創設、2017年より既存の起業家⽀援プログラムをグローバル仕様に改編したGlobal Accelerator Programを開始
出所：経済産業省平成28年度新興国市場開拓等事業（「⽇ASEANイノベーションネットワーク」
推進に向けた第4次産業⾰命のアジア諸国の動向に関する調査事業）、Forbesウェブサイト

 現地政府と連携した第4次産業⾰命のアジア展開を推進 アジアでの先進事例を国内に逆輸⼊することも検討

更なる機能強化 ⽇本企業による第4次産業⾰命をリードするASEAN企業のM&A⽀援
 ASEANにおけるルール形成のための各種実証調査の拡充・
ロビイング活動強化
 各国イノベーション促進機関（泰NIA、⾺MaGIC）との連携
361

（参考）⽇・サウジ・ビジョン2030概要（Saudi-Japan Vision 2030）
1

⾻⼦ 新しい⽇サ協⼒の羅針盤として，脱⽯油依存と雇⽤創出のためサウジが追求する「サウジビジョン2030」と，GDP600
兆円の達成に向けて⽇本が追求する「⽇本の成⻑戦略」のシナジーを⽬指す。
 シナジーを最⼤化するため，以下の3本の柱からなる⽇本ならではの総合的な協⼒とする。
①多様性：幅広く強靱な産業育成による持続的成⻑②⾰新性：技術・イノベーションへの投資による競争⼒強化③ソフトバリュー：社会・⽂化的基盤強化による経済活性化
 ⽇サの41省庁・機関が参加し，具体的連携の重点分野として，以下の9分野にまたがる広範な協⼒分野を設定。
①競争⼒ある産業②エネルギー③エンターテイメント・メディア④健康・医療⑤農業・⾷料⑥質の⾼いインフラ⑦中⼩企業・能⼒開発⑧⽂化・スポーツ・教育⑨投資・ファイナンス

 規制の⾒直し，インセンティブ等のビジネス促進措置（Enabler）の強化でも連携。

2

先⾏プロジェクト

3

実施体制の強化

 重点9分野と同措置に関し，両国の合意に基づき，31件の先⾏プロジェクト（別紙）を選定，実施する。
 官官で11件、官⺠及び⺠⺠で20件の覚書に署名予定。
 ⽇・サウジ・ビジョン2030の実施体制強化のため，規制等横断的課題に取り組むサブグループを新設する。このサブグループに関する先⾏プロジェクトとして，経済特区（Enabler Showcase Zone; ESZ）を含む事業環境整備に向けた調査を開始する。
 東京とリヤドにビジョンの実施拠点「⽇・サウジ・ビジョンオフィス」を新設し，両国の各サブグループ参加機関や⺠間企業のコミュニケーションを加速し，プロジェクトの推進を⽀援。
362

（参考）「⽇イスラエルイノベーションパートナーシップ」に関する共同声明概要 2014年、2015年に両⾸脳が往来して以降、⽇イスラエルの経済関係は細い⽔の流れから強い潮流に発展（⽇→イ投資額は20倍、進出⽇本企業数は倍増）。
 今後、両国経済交流の核であるイノベーションをより広汎な分野で、より深く、より迅速に進めていく。
 市場経済に基づく⾃由で公正な貿易・投資や、知的財産の保護を確保することは、イノベーションの⼤前提であるとの認識を共有。

協⼒内容（１）産業分野のサイバーセキュリティ強化に向けた協⼒ 両国経済⼤⾂間で協⼒覚書（MOC）を署名（新設した産業サイバーセキュリティセンターを活⽤した⼈材育成・ビジネス分野の連携促進）（２）産業R&D促進に向けた協⼒
 NEDOコファンドによる企業連携の更なる促進 両国のトップ研究機関同⼠によるAI・ロボティクス分野での研究者交流の検討（３）企業間マッチングを加速するプラットフォームの強化 ⺠間交流のプラットフォームとして、官⺠による「⽇イスラエルイノベーションネットワーク」の構築
 中堅・中⼩の連携ニーズ発掘のため、関⻄等、地⽅への協⼒拡⼤を追求
 両国ベンチャー・エコシステム発展に向けた起業家、研究者、VC等の交流促進
 重点分野での連携拡⼤（IoT、FinTech、⾃動運転、ヘルスケア他）（４）「⽇イスラエル経済・イノベーション政策対話」の創設
 シナジーを⾼めるため、既存の対話枠組（経済政策対話、産業R&D政策対話）の統合・発展

共同声明署名者
世耕⼤⾂

エリ・コーヘン経済産業⼤⾂

363

(参考)質の⾼いインフラ輸出の拡⼤①持続的に競争⼒を有する⾼度インフラの育成
 我が国インフラ輸出を持続的に拡⼤していくためには、引き続きトップセールス等により個別の案件を着実に受注していくと共に、 “将来にわたって競争⼒を持ち続けることができるインフラの育成”が必要。経済協⼒ツールの⼀層の有効活⽤が必要。
②⾼度インフラ技術等の新興国都市への売り込み
 新興国都市は、急速な都市化が進み、慢性的な交通渋滞、電⼒不⾜、環境汚染等の都市問題が発⽣。
 過去同様の問題に直⾯し克服してきた⽇本が、経験の中で培ってきた⾼度インフラ技術・制度等を⼀体的に売り込むことで、相⼿国の都市課題解決に貢献することができないか。
（名⽬、USD）

⽇本の過去の⼀⼈当たりＧＤＰ推移と途上国・都市の状況

インドネシア
フィリピン
ベトナム
ラオス
インド
ミャンマー
カンボジア

ジャカルタ
ホーチミン
ムンバイ
タイ

ヤンゴン

中国

⽇本(2014)($36,331)

クアラルンプール
デリー

バンコク
マニラ
（注）⽇本・途上国GDPは、世界銀⾏データ2014年(USD)
マレーシア

都市GDP(ヤンゴン以外)は、Global Metro Monitor 2014 ($PPP)
ヤンゴンは、JICA調査からの推計値(USD)

インフラ導⼊時期＜都市の拡⼤フェーズ＞＜中⼼部の⾼度化フェーズ＞

道路、上下⽔道、送配電等の基礎インフラの整備の必要性

都市部の急激な過密化

初期型シールド⼯法（丸ノ内線）

推進⼯法（短距離）(上下⽔道)
地上変電所（都⼼外輪）

基礎インフラ・施⼯技術

⻑距離・曲線推進⼯法
地下変電所（都⼼）⼤深度シールド⼯法（⼤江⼾線等）⾼度インフラ技術等

364

（参考）我が国の地球温暖化対策の進むべき⽅向 パリ協定を踏まえて、「国際貢献」、「グローバル・バリューチェーン」、「⾰新的技術のイノベーション」の『地球温暖化対策３本の⽮』を基礎とするゲームチェンジにより、我が国全体の排出量を超える地球全体の排出削減（カーボンニュートラル）に貢献する『地球儀を俯瞰した温暖化対策』を進めていく。

１．国際貢献でカーボンニュートラルへ
⽇本による世界の削減量を定量化し、我が国全体の排出量を超える国際貢献を⾏い、これを積極的に発信する。こうした取組を通じて、各国が貢献量の多寡を競い合う新たなゲームへ。
 中⻑期の削減ポテンシャルは、JCMパートナー国を中⼼としたアジア、中南⽶、中東地域の主要排出国10か国を対象とした試
算で、2030年に約29億トン、2050年に97億トン。
２．グローバル・バリューチェーンでカーボンニュートラルへ
製品ライフサイクルで⾒ると、使⽤段階での排出が⼤半を占めており、素材・製品・サービスの⽣産部⾨での削減から、グローバ
ル・バリューチェーンでの削減へと視野を広げることが重要。
 我が国の産業界は、低炭素製品・インフラを国内外に普及させることで、2020年度に約10億トン以上、2030年度に約16億トン以上の地球規模の削減に貢献しうる。


３．イノベーションでカーボンニュートラルへ「エネルギー・環境イノベーション戦略」で特定した技術分野を合わせると、全世界で数10〜100億トン規模の削減ポテンシャルが期待される。
 有望10分野に関するロードマップを作成し、政府⼀体となった研究開発体制を構築。
 新たなプロジェクトの⽴ち上げの検討や産業界主体の取組 を促すべく、産学官連携の下、研究者・技術者間でボトルネック課題の特定を⽬指すための新たな場（「ボトルネック課題フォーラム（仮称）」）を設置。
365

（参考）産業構造・就業構造の試算（平成28年4⽉27⽇公開資料の再掲）

366

試算結果の概要（2030年までの姿）
現状放置シナリオ
 我が国産業が海外のプラットフォーマーの下請けに陥ることにより、付加価値が海外に流出。
 社会課題を解決する新たなサービス付加価値を⽣み出せず、国内産業が低付加価値・低成⻑部⾨化。
 機械・ソフトウェアと競争する、低付加価値・低成⻑の職業へ労働⼒が集中し、低賃⾦の⼈が多い社会。

変⾰シナリオ 社会課題を解決する新たなサービスを提供し、グローバルに⾼付加価値・⾼成⻑部⾨を獲得。
 技術⾰新を活かしたサービスの発展による⽣産性の向上と労働参加率の増加により労働⼒⼈⼝減少を克服。
 機械・ソフトウェアと共存し、⼈にしかできない職業に労働⼒が移動する中で、⼈々が広く⾼所得を享受する社会。

【試算結果】

現状放置シナリオ

変⾰シナリオ

実質GDP成⻑率

＋0.8％

＋2.0％

名⽬GDP成⻑率
賃⾦上昇率

＋1.4％
＋2.2％

＋3.5％
＋3.7％

名⽬ （2020年度）

547兆円※2015〜2030年度（年率）

GDP （2030年度）

うち第4次産業⾰命による付加価値創出額 30兆円

624兆円

※この試算結果は、変⾰の「将来像」が時々刻々と変化することに応じて検討を継続すべきものである。

592兆円
846兆円

367

産業構造の試算結果（部⾨別GDP成⻑率・従業者数・労働⽣産性）
部⾨①粗原料部⾨変⾰シナリオにおける姿
経済成⻑に伴い成⻑。

農林⽔産、鉱業 等※2015年度と2030年度の⽐較

名⽬GDP成⻑率（年率）

従業者数※ ( )内は2015年度の従業者数

現状放置

変⾰

労働⽣産性（年率）

現状放置

変⾰

現状放置

変⾰

＋0.0%

＋2.7%

－81万⼈ －71万⼈（278万⼈）＋2.3% ＋4.7%②プロセス型製造部⾨
（中間財等）

規格品⽣産の効率化と、広く活⽤される新素材の開発のプロダクトサイクルを回すことで成⻑。

－0.3%

＋1.9%

－58万⼈ －43万⼈（152万⼈）＋2.9% ＋4.2%③顧客対応型製造部⾨

マスカスタマイズやサービス化等により新たな価値を創造し、付加価値が⼤きく拡⼤、従業者数の減少幅が縮
⼩。

＋1.9%

＋4.1%

－214万⼈－117万⼈（775万⼈）＋4.0% ＋5.2%④役務・技術提供型
サービス部⾨

顧客情報を活かしたサービスのシステム化、プラットフォー
ム化の主導的地位を確保し、付加価値が拡⼤。

＋1.0%

＋3.4%

－283万⼈ －48万⼈（2026万⼈）＋2.0% ＋3.6%⑤情報サービス部⾨

第4次産業⾰命の中核を担い、成⻑を牽引する部⾨として、付加価値・従業者数が⼤きく拡⼤。

＋2.3%

＋4.5%

－17万⼈ ＋72万⼈（641万⼈）＋2.5% ＋3.8%

顧客情報を活かした潜在需要等の顕在化により、ローカ
ルな市場が拡⼤し、付加価値・従業者数が拡⼤。

＋1.2%

＋3.7%

－80万⼈ ＋24万⼈（654万⼈）＋2.1%

システム全体の質的な⾼度化や供給効率の向上、他サービスとの融合による異分野進出により、付加価値が拡⼤。

＋1.6%

＋3.8%

－53万⼈ －7万⼈
（388万⼈）＋2.6% ＋4.0%

社会保障分野などで、AIやロボット等による効率化が進むことで、従業者数の伸びが抑制。

＋1.7%

＋3.0%

＋51万⼈ ＋28万⼈（1421万⼈）

＋1.5%

＋1.4%

＋3.5%

－735万⼈ －161万⼈（6334万⼈）＋2.3% ＋3.6%

⽯油製品、銑鉄・粗鋼、化学繊維 等

⾃動⾞、通信機器、産業機械 等

建築、卸売、⼩売、⾦融 等

情報サービス、対事業所サービス⑥おもてなし型サービス部⾨
旅館、飲⾷、娯楽 等⑦インフラネットワーク部⾨
電気、道路運送、電信・電話 等⑧その他
医療・介護、政府、教育 等

合計※部⾨は、産業連関表におけるアクティビティベースの産業分類に対応し、個々の財・サービスの⽣産活動による分類である。例えば、⾃動⾞製造をIT化で効率化する企業があった場合、⾃動⾞製造活動と情報サービス活動に分割され、それぞれの活動が顧客対応型製造部⾨と情報サービス部⾨に計上される。

＋3.5%

＋2.9%

368

職業別の従業者数の変化（伸び率）※2015年度と2030年度の⽐較
変⾰シナリオにおける姿

職業
①上流⼯程
経営戦略策定担当、研究開発者
等②製造・調達製造ラインの⼯員、企業の調達管理部⾨等

職業別従業者数

職業別従業者数（年率）

現状放置

変⾰

現状放置

変⾰

経営・商品企画、マーケティング、R＆D等、新たなビジネスを担う中核⼈材が増加。

－136万⼈＋96万⼈－2.2 %＋1.2 %

AIやロボットによる代替が進み、変⾰の成否を問わず減少。

－262万⼈－297万⼈－1.2 %－1.4 %③営業販売（低代替確率）

⾼度なコンサルティング機能が競争⼒の源泉となる商品・サービス等の営業販売に係る仕事が増加。

－62万⼈＋114万⼈－1.2 %＋1.7 %④営業販売（⾼代替確率）

AI、ビッグデータによる効率化・⾃動化が進み、変⾰の成否を問わず減少。

－62万⼈

－68万⼈

－1.3 %－1.4%⑤サービス（低代替確率）

⼈が直接対応することが質・価値の向上につながる
⾼付加価値なサービスに係る仕事が増加。

－6万⼈＋179万⼈－0.1 %＋1.8 %⑥サービス（⾼代替確率）

AI・ロボットによる効率化・⾃動化が進み、減少。
※現状放置シナリオでは雇⽤の受け⽫になり、微増。

＋23万⼈

－51万⼈

＋0.1 %－0.3 %⑦IT業務

製造業のIoT化やセキュリティ強化など、産業全般でIT業務への需要が⾼まり、従事者が増加。

－3万⼈

＋45万⼈

－0.2 %＋2.1 %⑧バックオフィス

AIやグローバルアウトソースによる代替が進み、変⾰の成否を問わず減少。

－145万⼈－143万⼈－0.8 %－0.8 %

－82万⼈

－37万⼈

－1.1 %－0.5 %－735万⼈－161万⼈－0.8 %－0.2 %

カスタマイズされた⾼額な保険商品の営業担当等

低額・定型の保険商品の販売員、スーパーのレジ係
等
⾼級レストランの接客係、きめ細やかな介護等

⼤衆飲⾷店の店員、コールセンター 等製造業におけるIoTビジネスの開発者、ITセキュリティ担当者
等

経理、給与管理等の⼈事部⾨、
データ⼊⼒係
等

⑨その他
建設作業員

合計

等

AI・ロボットによる効率化・⾃動化が進み、減少。

（出所）株式会社野村総合研究所およびオックスフォード⼤学（Michael A. Osborne博⼠、Carl Benedikt Frey博⼠）の、⽇本の職業におけるコンピュータ化可能確率に関する共同研究成果を⽤いて経済産業省作成

369

（参考）産業構造・就業構造試算について（１）マクロ経済モデル、（２）産業構造モデル、（３）就業構造モデルを組み合わせることで、第4次産業⾰命による⽣産性の⾶躍的な向上、成⻑産業への経済資源の円滑な移動、
ビジネスプロセスの変化に対応した職業の転換を考慮しつつ、2030年度のGDPや所得⽔準などのマクロ経済動向、部⾨別⽣産額、部⾨別従業者数、職業別従業者数を試算。

（１）マクロ経済モデル
⻑期的なGDPの経路は潜在
GDPの供給制約を受ける⼀⽅、短中期的なGDPの変動は、消費や投資等の総需要の動きで決まる需給調整型のモデル。
現状放置シナリオは、潜在成⻑率が低位で推移。
変⾰シナリオでは、第4次産業⾰命により潜在成⻑率が上昇。また、潜在需要の喚起、期待成⻑率の⾼まりにより、消費・投資が拡⼤。

（２）産業構造モデル
過去約20年間のトレンドを基本とし、2030年度の部⾨別
最終需要構成⽐、中間投⼊構造、労働⽣産性を試算。
マクロ経済モデルから得られた最終需要を最終需要構成⽐にて分解し、中間投⼊構造から得られる逆⾏列係数に乗じることで、部⾨別⽣産額を試算。
部⾨別⽣産額を労働⽣産性
で割ることで、部⾨別従業者数を試算。

（３）就業構造モデル
部⾨別従業者数に部⾨別
職業⽐率を掛けて、職業別従業者数を試算。
変⾰シナリオでは、野村総合研究所およびオックスフォード
⼤学の共同研究成果を踏まえ、AI・ロボット等による代替
確率が低いものを増加する職業、⾼いものを減少する職業
と想定。

370

＜試算の主要な前提＞
労働⼒⼈⼝物価上昇率2014年度までは実績値。2015年度以降はJILPT
内閣府「中⻑期の経済財政に関する試算（平成28年「労働⼒需給の推計（2014年5⽉）」（以下、「労1⽉21⽇）」（以下、「中⻑期試算」という。）を⽤い働⼒推計」という。）を⽤いて、現状放置シナリオは「ゼて、現状放置シナリオはベースラインケースの値に、変⾰シ
ロ成⻑・参加現状」ケースの試算結果を、変⾰シナリオ
ナリオは経済再⽣ケースの値にそれぞれ準じる。2024年
は「経済再⽣・労働参加進展」ケースの試算結果を、そ度以降は2023年度の値で仮定。
れぞれ参照して延⻑。
※2030年度の従業者数は、少⼦⾼齢化による⻑期的な⽣産年齢⼈⼝ 為替レートの減少の影響を受けていることに留意。
2015年度までは実績値。2016年度以降は2015年
度の値で仮定。
構造的・摩擦的失業率
過去の失業率と⽋員率（潜在的な雇⽤者数に占める
未充⾜求⼈数）の関係を⽤いて推計し、2.8％と仮定。
財政
歳出の各項⽬は、⼀般政府公的固定資本形成につい労働時間ては「中⻑期試算」の国内企業物価指数、その他の歳出
厚⽣労働省「賃⾦構造基本統計調査」の2014年度（社会保障を除く）については消費者物価指数に応じて男⼥別・年齢別労働時間と、労働⼒推計における男⼥増加（実質横ばい）。社会保障は名⽬GDP成⻑率、別・年齢別就業者数を⽤いて平均労働時間を算出。
賃⾦上昇率に応じて増加。
固定資本減耗率・稼働率指数
消費税率
過去の設備投資と⺠間企業資本ストックとの関係から
2017年度に10％に引き上げと仮定。
8.6％弱と仮定。稼働率指数は2014年度の値で仮定。
371

（参考）開催経緯・審議スケジュール・委員名簿372

「⽇本再興戦略」改訂2015（平成27年６⽉30⽇閣議決定）
 IoT・ビッグデータ・⼈⼯知能等による変⾰は、従来にないスピードとインパクトで進⾏ ⺠間が時機を失うことなく的確な投資を⾏い、また、国がそれを促し加速するためのルールの整備・変更を遅滞なく講じていくためには、羅針盤となる官⺠共有のビジョンが必要
 ① IoT・ビッグデータ・⼈⼯知能がもたらす変⾰の姿や時期（産業構造、就業構造、経済社会シス
テムの変⾰）、②ビジネスチャンスの可能性、③官⺠が⾏うべき対応（規制制度改⾰、研究開発・
設備・⼈材投資等）、について時間軸を明確にしながら検討

 産業構造審議会に「新産業構造部会」（部会⻑ 伊藤元重 学習院⼤学 国際社会科学部
教授）を⽴ち上げ（平成27年8⽉）、関係省庁と⼀体となって「新産業構造ビジョン」の策定に向けた検討を進めてきた。
 平成28年4⽉27⽇に中間整理。
 平成28年9⽉より、平成29年春に向け、戦略分野と経済社会システムについて検討。
 平成29年5⽉29⽇に取りまとめ。
参加省庁
内閣府、公正取引委員会、⾦融庁、総務省、財務省、⽂部科学省、厚⽣労働省、農林⽔産省、国⼟交通省
373

審議スケジュール
開催⽇時

主な議事

第1回

平成27年9⽉17⽇○新産業構造部会の検討の背景とミッション

第2回

平成27年10⽉28⽇○海外企業の最新動向

第3回

平成27年11⽉27⽇○第4次産業⾰命への対応の⽅向性 主要領域についての議論：ものづくり⾰新領域、流通・⼩売・物流領域

平成27年12⽉14⽇○第4次産業⾰命への対応の⽅向性 主要領域についての議論：⾦融領域、医療・健康・介護領域、メディア・コンテンツ領域○第4次産業⾰命への対応の⽅向性 官⺠の戦略的取組の進捗へ向けて

平成28年1⽉25⽇○第4次産業⾰命への対応の⽅向性 領域横断型の検討課題：⼈材・教育○第4次産業⾰命への対応の⽅向性 主要領域についての議論：観光領域、農業領域、エネルギー・スマートコミュニティ領域

平成28年2⽉29⽇○第4次産業⾰命への対応の⽅向性 領域横断型の検討課題：技術・イノベーション○第4次産業⾰命への対応の⽅向性 横串課題についての議論（企業経営と資⾦循環）○我が国と世界の構造変化と第4次産業⾰命による変⾰の⽅向性○第4次産業⾰命における産業構造の将来像について

第7回

平成28年3⽉29⽇○第4次産業⾰命への対応の⽅向性 領域横断型の検討課題：⾏政サービス分野○第4次産業⾰命への対応の⽅向性：データの利活⽤等に関する制度・ルールについて：第4次産業⾰命における変⾰の経路（樹形図・ロードマップ）の検討（案）：第4次産業⾰命に対応した規制改⾰について：産業構造の円滑な転換について（新陳代謝の促進）

第8回

平成28年4⽉27⽇○「新産業構造ビジョン」〜第4次産業⾰命をリードする⽇本の戦略〜中間整理（案）

第4回

第5回

第6回

374

審議スケジュール（続き）
開催⽇時

主な議事

フォローアップ
平成28年7⽉14⽇
会議○海外ゲスト講演：Vijay Kumar：Gill A. Pratt：Daniela Rus

第9回

平成28年9⽉13⽇○「新産業構造ビジョン」の今後の検討事項（案）○戦略分野（1）「安全に移動する」

第10回

平成28年11⽉2⽇○戦略分野（2）「健康を維持する・⽣涯活躍する」

第11回

平成28年11⽉28⽇○戦略分野（3）「スマートに⽣み出す・⼿に⼊れる」

第12回

平成28年12⽉22⽇○戦略分野（4）「スマートに暮らす」

第13回

平成29年2⽉13⽇○新産業構造部会 ⼈材雇⽤パート

第14回

平成29年3⽉14⽇○新産業構造部会 社会保障パート○Society5.0・第4次産業⾰命へ向けたイノベーションエコシステムの在り⽅について

第15回

平成29年4⽉5⽇○Society5.0/Connected Industriesを⽀える「ルールの⾼度化」

第16回

平成29年4⽉27⽇○Society5.0/Connected Industriesを実現する経済の新陳代謝システム○Society5.0/Connected Industriesのローカル、グローバルへの拡がり

第17回

平成29年5⽉29⽇○「新産業構造ビジョン」（案） 取りまとめ

ペンシルベニア⼤学 ⼯学応⽤科学部 学部⻑
TOYOTA Research Institute CEO
MITコンピューター科学⼈⼯知能研究所 所⻑

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新産業構造部会 委員
新産業構造部会 委員
部会⻑

伊藤 元重
学習院⼤学 国際社会科学部 教授
安宅 和⼈*
ヤフー株式会社 CSO
伊佐⼭ 元
株式会社WiL 共同創業者CEO⽯⼾ 奈々⼦NPO法⼈CANVAS理事⻑ 慶應義塾⼤学准教授
⾦丸 恭⽂
フューチャーアーキテクト株式会社 代表取締役会⻑
佐藤 康博
株式会社みずほフィナンシャルグループ 社⻑
佐俣 奈緒⼦* コイニー株式会社 代表取締役社⻑
志賀 俊之
⽇産⾃動⾞株式会社 取締役副会⻑、株式会社産業⾰新機構 代表取締役会⻑CEO
⾼橋 政代*
理化学研究所 多細胞システム形成研究センター 網膜再⽣医療研究開発PJリーダー
橘 フクシマ 咲江 G&S Global Advisors Inc. 代表取締役社⻑
⼟居 丈朗
慶應義塾⼤学 経済学部教授
冨⼭ 和彦
株式会社経営共創基盤 代表取締役CEO⻑嶋 由紀⼦** 株式会社リクルートホールディングス 執⾏役員
中⻄ 宏明
株式会社⽇⽴製作所 取締役 代表執⾏役 執⾏役会⻑兼CEO
南場 智⼦
株式会社ディー・エヌ・エー 代表取締役会⻑
松尾 豊
東京⼤学⼤学院 ⼯学系研究科准教授
宮島 ⾹澄
⽇本テレビ放送網株式会社 報道局 解説委員
村井 純
慶應義塾⼤学 環境情報学部⻑

* 2016年9⽉より** 2016年8⽉まで
376

新産業構造部会 ゲスト（所属・肩書きは部会参加時点）
Vijay Kumar
Gill A. Pratt
Daniela Rus
安藤 公⼆
逢⾒ 直⼈
⽯川 公也
磯部 利⾏
市嶋 洋平
⼤橋 弘
岡島 博司
岡本 茂雄
⼩笠原 治
北野 宏明
北岡 康夫
栗⼭ 浩樹
⼩柴 満信

ペンシルベニア⼤学 ⼯学応⽤科学部 学部⻑（中間整理フォローアップ会議（以下「FU会議」）
TOYOTA Research Institute CEO（FU会議）
MITコンピューター科学⼈⼯知能研究所 所⻑（FU会議）
楽天株式会社 常務執⾏役員（第９回）
⽇本労働組合総連合会事務局⻑（第５回）
社会福祉法⼈シルヴァーウィング 常務理事・事務局⻑（第10回）
トヨタ⾃動⾞株式会社常務理事（第11回）
株式会社⽇経BP ⽇経ビッグデータ 副編集⻑（第15回）
東京⼤学⼤学院 経済学研究科教授（第７回）
TOYOTA Research Instituteチーフリアゾンオフィサー （第６回、FU会議）
セントケア・ホールディング株式会社 執⾏役員・医療企画本部本部⻑（第10回）
株式会社ABBALab 代表取締役社⻑（第11回、第12回）
ソニーコンピュータサイエンス研究所取締役所⻑（第15回、第16回）
⼤阪⼤学 産学連携本部 副本部⻑ （第14回）
⽇本電信電話株式会社 取締役（新ビジネス推進室⻑・2020準備担当）（第16回）
JSR株式会社 代表取締役社⻑（第16回）

377

新産業構造部会 ゲスト（続き）（所属・肩書きは部会参加時点）
齋藤 勝
神成 淳司
武⽥ 秀樹
⽟置 章⽂
⾕川 史郎
辻井 潤⼀
中尾 隆⼀郎
中村 彰⼆朗永野 広作
⻄川 徹
⻑⾕川 順⼀
福原 正⼤
程 近智
町⽥ 隆敏
丸⼭ 宏
武藤 真祐
⽮野 和男

福島県 会津若松市副市⻑（第12回）
内閣官房 副政府CIO/情報通信技術（IT）総合戦略室⻑代理
慶應義塾⼤学環境情報学部 准教授/医学部 准教授（兼担）（FU会議、第９回、第10回、第14回、第15回）
株式会社FRONTEO 執⾏役員CTO（第14回）
トヨタ⾃動⾞株式会社パートナーロボット部⻑（第11回）
株式会社野村総合研究所 理事⻑（第９回、第13回、第15回、第16回、第17回）
産業技術総合研究所 ⼈⼯知能研究センター センター⻑（第14回）
株式会社リクルートホールディングス ＨＲ研究機構 室⻑（第９回〜第17回）
アクセンチュア株式会社 福島イノベーションセンター センター⻑(第12回)
株式会社カネカ代表取締役副社⻑（第11回）
株式会社Preferred Networks 代表取締役社⻑
（第４回、FU会議、第９回、第13回、第15回、第16回、第17回）
株式会社Preferred Networks 取締役最⾼執⾏責任者（第14回）
Institution for a Global Society株式会社（IGS） CEO （第13回）
アクセンチュア株式会社 取締役会⻑（第３回、FU会議、第11回、第13回）
北海道 札幌市副市⻑（第16回）
株式会社Preferred Networks CSO （第11回、第12回）
医療法⼈社団鉄祐会 祐ホームクリニック 理事⻑・院⻑（第10回）
株式会社⽇⽴製作所 研究開発グループ 技師⻑ （FU会議）

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