Connected Industriesの推進と官民のデータ活用に向けて平成30年1月26日経済産業省商務情報政策局情報経済課　課長補佐（総括）河野　孝史（こうの　たかし） 1.状況認識：データ駆動型社会の到来2. Connected Industriesの提案・発信・具体化3.官民データ関連制度の整備2
すべてがネット7-7で連結(IoT)大量の情報(ﾋﾟｯｸﾞﾃﾞｰﾀ)分析人工知能（AI）の発展に実社会のあらゆる事象・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集まったビッグデータを分析し、新たな価値を生む形で（様々に）利用が可能に機械が自ら学習し、人間を超える高度な判断が可能に、その成果は広範に社会に適用'▷ ３つの技術革新により、森羅万象あらゆる情報が瞬時にネットワークに集まり、コストゼロで、最適な資源配分が設計、それを現実社会に反映!≫これまで実現不可能と考えられていた社会の実現が可能に1.人間の果たす役割・機能自体も変化・大量のデータをAIが自ら学ぶことで、あらゆるプロセスで益々人間の役割を代替・人間はより創造的な活動に専念・学習成果は、広範な分野で、社会に適用例）無人タクシー、ドローンによる施工管2.非連続なカスタマイズの世界く・設計・生産・販売コストがゼロに近くなり、大量生産や画一的サービス提供から脱長・個々のニーズに合わせた、新たなモノやサービスが容易に生まれ、瞬時に安価に提供・モノ自体は価値を失い、個々のニーズに応じたサービス提供に付加価値はシフト3.社会に存在するあらゆる資源・資産が有効利用・世に眠っているあらゆる資産と、個々のニーズをコストゼロでマッチング、シェアリングを通じて余剰資産を完全利用・事業者と消費者の概念は消滅、個人同士が直接つながり、誰もがサービスの提供者にも消費者にもなり得る社会に例）車・家の共同利用、Amazon Flex第４次革命後の新たな社会に相応しい制度を、国は一から設計していく必要理
 


●日本は「社会課題先進国」であり、これら課題解決に向けてＡＩやIoTをいち早く社会実装できる環境にある。
●海外プレイヤーの戦略には、①サービスを起点とするものと、②ものづくり（製品）を起点とするものの２つの動きが存在。 ①ネット上の強み（様々なサービス（検索・広告、商取引等）のプラットフォーム）をテコにリアルな事業分野（ロボット、自動車等）へ拡大（ネットからリアルへ） ②リアルの強み（現場の生産設備・ロボット等）をテコに、現場データのネットワーク化を通じた新たなプラットフォーマーを目指す動き（リアルからネットへ）出所：平成２６年度ものづくり基盤技術の振興施策
(米) ● GEなど米企業5社が発起人となり、設立されたIoT関連技術の標準化団体。製造業等のサービス化へ対応するための基盤として、データや機器の互換性やセキュ0リティ等に係る技術を異業種横断で標準化する動きとして拡大。 24カ国から200社以上が参加し、20の検討ワーキング・グループ、10のテストケースが走っている（2015年9月現在）効率化・最適化
●サプライチェーン全体を機器・製品レベルでネットーワーク化し、設計・生産から小売・保守までの全体で効率化することを目指して、産官学共同のアクションプランを2012年に発表。 ー政府（連邦経済エネルギー省、連邦教育研究省）は、総額3.5億ユーロ以上を助成ー 運営組織には、ドイツ内外の主要企業（シーメンス、SAP、ボッシュ、ダイムラー、ABB等）が参加
(インダストリー4.0で目指す自律生産システムのイメージ)
○通信規格の国際標準化○サプライチェーンや顧客との間で、リアルタイムにデータを共有・分析○設備稼働率平準化、多品種少量生産、異常の早期発見、需要予測などが可能
イツの２つの狙い
①国内製造業の輸出競争力強化(工場の国内回帰、中小企業の生産性向E) ②ドイツ生産技術で世界の工場を席巻
●我が国では、データの利活用が進んでおらず、諸外国に比べて遅れをとっている状況。また、利活用の状況としても、わが国企業では付加価値拡大等の高度なデータ利活用を行えていない状態。諸外国比較（データの利活用状況）我が国企業におけるデータの利活用状況欧米諸国に比べてデータを利活用している企業が少ない。データの収集・寄積データ分析による現状把握データ分析による予測(業績・実績・在庫管理等)データ分析の結果を活用した対応の迅速化やオペレーション業務効率の向上データ分析の結果に基づく新たなビジネスモデルによる付加価値のいずれも行っていない分からない(出典)総務省「IoT時代におけるICT産業の構造分析とICTによる経済成長への多面的な貢献の検証に関する調査研究」（平成28年）から経済産業省作成(出典)総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」 (平成29年)から経済産業省作成1.状況認識：データ駆動型社会の到来2. Connected Industriesの提案・発信・具体化3.官民データ関連制度の整備9 Japan Fountry 2017 “Connected Industries” New vision for the future of Japanese industries Japan CeBIT Partner Country 2017 JETRO
事業所・工場、技術・技能等の電子データ化は進んでいるが、それぞれバラバラに管理されている産学官における藏論喚起・検討ものづくり、自動走行、ロボット、ドローン、ヘルスケア、バイオなど分野別取組み標準化、テータ利活用、日大将、サイバーセキュリティ、人工知能、知財制度など慎断的取組みデータがつながり、有効活用により、技術革新、生産性向上、技能伝承などを通じて課題解決へ将来Connected Industriesは、Made in Japan、産業用ロボット、カイゼン等に続く、日本の新たな強みに

自動走行・モビリティサービ
データ協調の在り方を早急に整理AI開発・人材育成の強化物流等も含むモビリティサービスやEV化の将来像を見据えた取組
ものづくり・ロボティ
データ形式等の国際標準化サイバーセキュリティ・人材育成等の協調領域での企業間連携の強化中小企業向けのIoTツール等の基盤整●備
Totラント・インフラ保安
●　loTを活用した自主保安技術の向上●　企業間のデータ協調に向けたガイドライン等の整備●さらなる規制制度改革の推進● ● ●協調領域におけるデータ連携の実現実用化に向けたAI技術プラットフォームの構築社会的受容性の確保世耕大臣の東京イニシアティブのスピ
トライ
ーズの掘り起こし、サービスの具企業間アライアンスによるデータ連データの利活用に係るルール整備世耕大臣と大臣懇談会のメンバ・これらを支える横断的支援策を早急に整備才・泰材「Connected Industries」の横断的な政策（平成29年10月2日公表）リアルデータの共有・利活データ共有事業者の認定制度の創設、税制等による支接リアルデータをもつ大手・中堅企業とAIベンチャーとの連携によるAIシステム開発支援実証事業を通じたモデル創出・ルール整備[データ契約ガイドライン]の改訂データ活用に向けた基盤整備＜研究開発、人材育成、サイドセキュリティ＞ ■革新的なAIチップ開発の促進■ネット×リアルのハイブリッド人材、AI人材等の育成強化■世界中から優秀な人材を集める枠組みの検討■サイバーセキュリティ対策の強化さらなる展開ベンチャー、地域・中小企業> <田祭、欧州、アジア等世界各国との協力強化国際連携WGを通じたシステム輸出強化国際標準化人材の質的・量的拡充日本版ベンチャーエコシステムの実玩-タ電腰痛受濾浸強化る、地域・中日本の強みであるリアルデー
●世界経済は緩やかなベースでの回復が続く一方で、保護主義の台頭やサイバー攻撃のリスク増大など不透明リスクが顕在化。 ●日本経済の好循環は着実に回り始めているが、投資や消費の動きはいまだ力強さを欠く。 ●こうした状況下で、第４次産業革命の先端技術を活用しつつ、様々なつながりから、新たな付加価値を創出し、直面する諸課題を解決する「Connected Industries (※)」によって、日本経済の成長を確固たるものにしていく。 ※Connected Industries： IoT等によって様々なものをネットワーク化し、顧客や社会の課題解決に資する新たな付加価値を生み出す産業社会お一の中Connected Industries学会通りにSociety 5.0の早期→政府委員長を集中新たな需要の創出と人材投資•生産性革命などにより日本経済の成長を確固たるものにしていく結果の中中小化学第二文之地域大表表資の加速に無正の作環境・工本庁一制約の克服を投資協力福島の住民市民7/25   Connected Industriesシンポジウムモデレーター :冨山和彦(株式会社経営共創基盤代表取締役CEO、IoT推進ラボ座長)パネリスト  :稲田雅彦(株式会社カブク代表取締役CEO)岩佐琢磨(株式会社Cerevo代表取締役)上田祐司(一般社団法人シェアリングエコノミ一協会代表理事)小笠原治(株式会社ABBALab代表取締役/さくらインターネット株式会社フェロー/京都造形芸術大学教授）仮屋薗聡一(一般社団法人日本ベンチャーキャピタル協会会長) (五十音順、敬称略) 7/27   Connected Industriesパネルディスカッション•笹井健史コマツCTO室技術イノベーション企画部技師•鈴木彩子トヨタ自動車コネクティッド統括部主幹•須藤憲司Kaizen Platform Co-founder&CEO One JAPAN共同発起人・代表・濱松誠•八子知礼ウフル専務執行役員IoTイノベーションセンター所長経済産業省製造産業局総務課課長補佐(IoT・人材・業種横断施策担当) •池田陽子経済産業省商務情報政策局情報経済課課長補佐(総括担当) •河野孝史16 1.状況認識：データ駆動型社会の到来2. Connected Industriesの提案・発信・具体化
3.
官民データ関連制度の整備17
● loTの進展により流通量が爆発的に増えているデータについて、個社の自前主義や過剰な囲い込み等を打破し、社会課題解決に向けた利活用を促進するため、協調領域におけるデータ活用（共有・連携）を行う民間事業者の取組を、セキュリティ確保等を要件として主務大臣が認定し支援することを検討。次期通常国会への法案提出を目指す。産業データ活用計画の認定スキーム(案)
ポイント（案）
(1)産業データの活用計画を認定する制度の創設➤協調領域における産業データの収集・活用等を行う「産業データ活用計画」を主務大臣が認定。 ▷主務大臣として、総務大臣及び経済産業大臣と業所管大臣として産業データの活用事業を所管する大臣に入っていただくことを想定。
(2)産業データの提供を要請する制度の創設
➤所定の安全管理を行う認定産業データ活用事業者が、主務大臣を経由し、特定のデータを保有する関係省庁・公共機関等からのデータ提供を要請できる制度。
(3)セキュリティ対策の確認
▷産業データ活用事業者のサイバーセキュリティ対策を確認するため、対策状況の調査やインシデント原因究明等を専門機関が実施。 (4)支援措置※IoT税制の中での対応も検討※中小企業に対する支援も検討(5)報告の求め、取消
創設） ●　一定のサイバーセキュリティ対策が講じられたデータ連携・利活用により、生産性を向上させる取組について、それに必要となるシステムや、センサー・ロボット等の導入に対して、特別償却30％又は税額控除3％（賃上げを伴う場合は5％）を措置。 ●　事業者は当該取組内容に関する事業計画を作成し、主務大臣が認定。認定計画に含まれる設備に対して、税制措置を適用（適用期限は、平成32年度末まで）。
【計画認定の要件】
①データ連携・利活用の内容・社外データやこれまで取得したことのないデータを社内データと連携・企業の競争力における重要データをグループ企業間や事業所間で連携
②セキュリティ面
必要なセキュリティ対策が講じられているこみセキュリティの専門家(登録セキスペ等)が担保③生産性向上目標投資年度から一定期間において、以下のいずれも達成見込みがあること・労働生産性：年平均伸率２％以上・投資利益率：年平均15％以上
最新の特例の内容
▷認定された事業計画に基づいて行う設備投資について、以下の措置を講じる。

【対象設備の例】
データ収集機器（センサー等）、データ分析により自動化するロボット・工作機械、データ連携・分析に必要なシステムA 最低投資会計額等5,000万円セキュリティ対策製品※計画の認定に加え、平均給与等支給額の対前年度増加率≥ 3 ％を満たした場合。
●　所定の情報管理を行っていることの確認を受けた特定革新データ産業活用事業者が、主務大臣を経由し、特定のデータを保有する関係省庁・公共機関等からのデータ提供を要請できる制度を創設。
る検討データ流通促進の観点からのデータポータビリティの在り方に関する提言等を作成●　データポータビリティがもたらす効果、諸外国におけるデータポータビリティ制度に関する検討状況等を調査し、我が国の主要分野（医療、金融、電力等）における仕組の在り方等を検討。 C事業者、自治体、消費者のニーズ等を踏まえ、データポータビリティによって解決すべき課題を整理、データポータビリティがどのようにパーソナルデータの流通を促すかを明らかにする。
データポータビリティのイメージ
●検討体制総務省および経産省●期間平成29年11月～平成30年3月(予定) ●検討会における主な検討項目(案) •諸外国におけるデータポータビリティの実態•データポータビリティの考え方•データポータビリティがもたらす効果•データポータビリティ実現に向けた課題•制度整備の必要性※以下の調査結果等を基に上記検討を実施・データポータビリティに対する事業者、国/自治体、消費者のニーズ調査および整理•諸外国(EU、米国、国際機関等)の実施状況と国内法制度の整理
o内閣官房IT室のもと、経産省と総務省で協力して、情報銀行に関する民間の自主認定制度の策定支援を実施する。 *個人が効果的に事業者を選択し、かつ安心してサービス利用が可能となるよう、サービスの信頼性、利便性を確保する体制を備えた情報銀行（事業者）を認定する制度を想定。 o経産省と総務省の合同で検討会を実施し、「民間の自主認定制度のためのガイドライン」にまとめる。
情報銀行・ＰＤＳ
★民間企業の動き:

日本IT団体連盟も同様の認定制度を検討中。
検討体制
経産省および総務省期間平成29年11月～平成30年3月(予定)
主な検討項目
•個人情報の取り扱いルール(データの扱い(信託的方法論の検討) )提供のルール、トレーサビリティ、データ削除の確保） •情報銀行の必要な機能（本人認証の仕組み、通信や保存データの暗号化技術、セキュリティ対策） •情報銀行の備えるべき体制面等の要件、情報銀行の義務、苦情・紛争処理
成果目標
複数分野の事業者から具体的な取組み事例を踏まえた意見等をヒアリング。自主ルール(GL)の素案を作成。
●  Connected Industries重点5分野の協調領域における産業データのさらなる活用（共有・共用）のため、その基盤となるデータ標準・互換性、API連携等を検証するFS実証調査を幅広く補助。予算額:18億円（定額補助、数千万円～最大1億円、約20～30件）業界内のデータ標準化やAPI連携に向けた調査・研究(類型例1 ）業界内(類型例2 ) サプライチェーン
データ共有・共用に向けた基準備後・実用
（類型例３）仮想的な共用（類型例４）実態的な共有○支援条件のイメージ• Connected Industries重要5分野を中心とした広範な事業領域を想定。 •複数企業間でのデータ収集・活用(共有・共用)に向けた取組。 •特定のベンダーやメーカー等に限られない、様々なloT機器等からのデータ収集・利活用を見通した取組。 •加点要素として、以下を検討中。 ✓国内の他の共有基盤や諸外国の共有基盤との連携を視野に入れた取組。 ✓エッジヘビー、ブロックチェーン等などの分散型の先端技術を取り入れた取組。 ⇒上記の要件を有する者のデータ標準・互換性、API連携、あるいはデータ共有・共用に向けた基盤構築を検証するFS調査を補助。 O想定スケジュール:平成30年3月に執行団体が決定→来春に交付予定。※次期通常国会に向けた法制度、税制措置での支援も検討中。(詳細は別添)お問い合わせは情報経済課まで（ 03-3501-0397 / s-shojo-johokeizai@meti.go.jp ）
●データ流通量が爆発的に増大する中、リアルデータをもつ大手・中堅企業とAIベンチャーによるAIシステム開発が国際的な競争力の力ギ。AIシステム共同開発・本格導入までの事業費を補助。予算額:24億円（2/3定率補助、最大2億円、約10～20件）
Alシステム開発支援
【大企業との連携例】 ・物流企業× Alベンチャー画像認識を用いた自動ピッキング・空調メーカー × Alベンチャーセンサーによる異常検知や故障予兆・小売販売店× Alベンチャー画像認識を用いた導線改善・飲食店× Alベンチャー自動で調理するロボット○支援条件のイメージ・AIベンチャーと大手・中堅企業が組んで応募すること。※平成30年3月にマッチングイベントも実施予定。 ✓ AIベンチャー :機械学習等の先端的なAI技術を活用(ソフト、ハード問わず)、技術審査委員会を通過。 ✓大手・中堅企業:製造、化学、エネルギー、物流、飲食、農業、様々な分野を想定。リアルデータが十分に蓄積されていること。 •加点要素として、以下を検討中。 ✓エッジヘビー、ブロックチェーン等などの分散型の先端技術を取り入れた取組。 ✓ディープラーニング協会の資格取得等により専門的な技術を有している者どうしの取組。 ⇒上記の要件を有するAIベンチャーと大手・中堅企業によるリアルデータを連携したAIシステム共同開発・本格導入までの事業費を補助。 ○想定スケジュール:平成30年3月に執行団体が決定→来春に交付予定。お問い合わせは情報経済課まで（ 03-3501-0397 / s-shojo-johokeizai@meti.go.jp ）
●ソフトとハードの融合が進み、新製品を素早く開発、市場投入してデータ収集する二一ズが高まる中、深圳等の存在感がグローバルで高まっている。我が国としても、量産化設計・試作を行う場を八プにして、企画から量産までのハードウェア製造プロセス全体をサポートする者を補助。予算額:30億円( 1/2定率補助、最大6億円、約5件※全国で実施) ○日本のハードウェア製造プロセスにおける課題：量産化の壁特に、設備・ノウハウの不足が課題。 1．要求仕様の設計機能…最終的に「どのようなものを作るか」 (実現すべき機能、性能、業界規格への対応、担保すべき品質、許容コスト、価格設定等) ２．製品構造の設計機能…仕様を満たす製品を「どのように作るか」 (デザイン、電気回路、メカ構造、組込ソフトウエア、 UI/アプリケーション、通信、サーバーサイど、梱包等） 3．生産工程の設計機能…設計した製品を「どうやって作るか」 (部品調達計画、工程設計、治具の設計、製作、品質評価、信頼性試験、検査仕様、安全性評価、法令順守等) ○量産化設計・試作の場を中心としたプロセスを一体的に提供量産試作に必要な機能を提供する場（ハブ）ハイレベルが7ログラム連携・ネットワーク化（外部の機能も積極的に活用）ハードウェア製造プロセスをサポートする者と連携（ネットワーク）パルに適用する量産化設計・最作を担う事業は、アルミ加工業、専門特化を含むの年度により（批短の工場をットワーク管その他の支援者（VC・授者家） ○支援条件のイメージ• ①プロトタイプ、②量産化設計・試作（3D印刷、切断、回路実装、計測器等）の所有を検討する者が対象。 •外部の機能と連携しながら、その後の量産、市場投入まで支援する計画を有すること。 •継続的な実施計画(5年を想定)を有すること。 ⇒上記の要件を有する者による設備購入及び内装整備のイニシャルコスト並びに利用者への教育プログラムの開発費を補助。 ○想定スケジュール:平成30年3月に執行団体が決定→来春に交付予定。お問い合わせは情報経済課まで（ 03-3501-0397 / s-shojo-johokeizai@meti.go.jp ）
●以下の政策を実態に即して構築するため、企業からの具体的なユースケースを募集。
【特に、個人情報に関するもの】
IoT推進コンソーシアム・データ流通促進WG

ユースケースを募集中（月1回の会合で議論）
提出やお問い合わせは情報経済課まで。 ( 03-3501-0397 / s-shojo-johokeizai@meti.go.jp )
ユースケース例：
①データ流通市場の公平性・中立性
データを登録した個人または企業と、データ利活用したい企業との売買をマッチングさせるプラットフォーム構築における、市場の公正性・中立性
②タクシープローブデータの流通
交通機関がアプリ等で取得した乗客のプローブデータをデータ利用事業者に提供する際に留意すべき契約条件やデータ加工方法③電子レシートデータの利活用顧客から専用アプリで取得した電子レシートデータをデータ利用事業者に提供し販促等に活用する際に、当該販売等を行う事業者が利用規約に記載すべき内容及び第三者提供先が増えた場合の対応
【特に、企業間のデータ利用に関するもの】
データ契約ガイドライン検討会

ユースケースを募集中（12/18～1/31）
提出やお問い合わせは情報経済課まで。 ( 03-3501-0397 / s-shojo-johokeizai@meti.go.jp )
ユースケース例：
①データ関係

②ＡＩ関係
・メーカーから稼働データの提供を受けて自社で開発したＡＩの学習済みモデルについて、当該メーカーから権利を主張されて
•産業用ロボットメーカーが開発委託したＡＩについて、当該Ａ Iの誤作動により事故が生じた場合の責任を受託者であるＡ I開発事業者に負担してもらいたいが、当該ＡＩ開発事業者は免責してほしいと主張している。