Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図表3-1-2-6 データ流通量の推移（メディア別）

（出典）総務省「ビッグデータ時代における情報量の計測に係る調査研究」(平成26年)

なお、平成25年版白書に掲載したデータ流通量の推計結果と今回の推計結果を比較したのが図表3-1-2-7である。平成25年版白書に掲載した推計結果は、2012年時点で約2.2エクサバイト（17種のメディア合計）という結果であったが、今回、推計に活用する公的統計の数値を最新のものに更新したほか、推計方法を変更したことによって、2012年時点のデータ流通量（17種のメディア合計）は約2.0エクサバイトに修正された。そして、4種のメディアを追加した上で2013年までの推計を行った結果、追加された4種のメディア、特に防犯・遠隔監視カメラデータの流通量の伸びが非常に大きく、2012年時点では全体（約8.0エクサバイト）の4分の3（約6.0エクサバイト）を、2013年（見込）では全体（約13.5エクサバイト）の80%強（約11.1エクサバイト）を占める結果となった。

図表3-1-2-7 データ流通量の昨年度調査結果との比較

（出典）総務省「ビッグデータ時代における情報量の計測に係る調査研究」(平成26年)
## (3) データ流通量と経済成長との関係性分析

それでは、データが流通し企業で活用されることが我が国経済のパフォーマンスにどのように影響しているか、データ流通量が我が国全体の実質GDPに寄与しているかどうか、今回推計したデータ流通量の産業別データを使って検証した。

検証のアプローチとして、平成19年版情報通信白書で分析がなされている情報資本のネットワーク外部性を明示的に取り入れた生産関数モデルをベースに分析を行った $ ^{*11} $ 。以下にモデルを示す。

$$ Y{=}A{K_{all}}^{\alpha}L^{\beta}\left({K_{i}}\cdot Data\right)^{\gamma},\alpha+\beta=1.\quad\cdots\quad(1) $$

ここで、Yは実質GDP、Aが全要素生産性、Kallが総資本ストック、Lが労働投入量、Kiが情報資本ストック、Dataがデータ流通量を示す。総資本ストック及び労働投入量の生産要素に対しては規模に関して収穫一定であるが、情報資本ストックに対してネットワーク外部性が働き、経済全体として規模に関して収穫遞増となるモデルである $ ^{*12} $ 。

なお、情報資本に対してデータが多く流通することによって、実質GDPにプラスの影響を与えることを仮定し、ネットワーク外部性を示す情報資本ストックの項にデータ流通量を乗じている。

検証に用いるデータセットは、期間が2005年から2012年までの8年分、産業がデータ流通量を推計した9産業 $ ^{*13} $ のパネルデータであり、サンプルサイズは72である。線形回帰モデルを適用できる形に（1）式を変形し、一般化最小二乘法（GLS）を用いて推定した $ ^{*14} $ 。

$$ \ln\left(\frac{Y_{i,t}}{L_{i,t}}\right)=lnA+\alpha\cdot\ln\left(\frac{K_{all_{i,t}}}{L_{i,t}}\right)+\gamma\cdot\ln(K_{i_{i,t}}\cdot Data_{i,t})+\varepsilon_{i,t},t=1,...,8,i=1,...,9.\quad\cdots\quad(2) $$

ここで、tは年、iは産業を示すサブスクリプション、εは誤差項を示す。検証を行うデータ流通量（Data）には、推計したデータ流通量のメディア合計を使うと共に、各メディアの流通量を利用した。

推定結果を図表3-1-2-8に示す。γの係数推定値がプラスに有意であれば、そのメディアは実質GDPにプラスの効果を持つことを示す。この推定結果を見ると、データ流通量にメディアの合計を使った場合には、データの効果を確認できない。ただし、メディア毎の推定結果では、実質GDPにプラスの効果を持つメディアと効果を持たないメディアに推定結果が分かれる。

顧客データや経理データ、POSデータ等の従来から活用されているメディアや、通話音声データや電子メール等の通信メディアが実質GDPに対してプラスの効果が見られる。一方で、データとして近年注目を集めているセンサー系及びM2M系のメディアにおいては、GPSデータで効果が見られるものの未だ効果が見られていないメディアが存在する。

現状は、ビッグデータとして注目されたことで各企業はこれらのデータを活用し始めた段階と言える。企業でデータが有効に活用され付加価値を生み出すまでには、相応の時間が必要と考えられる。今回の分析では、活用方法が習熟された従来型のメディアに実質GDPへの効果が見られる結果となり、また、比較的新しいセンサー系、M2M系のメディアでは、一部のメディアに効果が見られるにとどまった。今後、センサー系やM2M系のメディアが、企業の試行錯誤のうえ活用が進み、さらには従来型のメディアと組み合わされて活用されることで、日本経済に大きなインパクトをもたらすことが期待される。
図表3-1-2-8 生産関数モデルを用いたデータ流通量と経済成長との関係性分析の推定結果

説明変数	係数(解釈)	データ流通量合計	メディア別の推定結果
顧客データ	経理データ	POSデータ	業務日誌	CTI音声ログ	固定IP電話	携帯電話	E販売ログ
ln(Kall/L)	α(資本分配率)	0.31[8.92]***	0.39[16.35]***	0.37[12.33]***	0.35[10.94]***	0.38[11.89]***	0.36[20.50]***	0.36[12.59]***	0.36[11.96]***	0.37[17.75]***
ln(Ki×Data)	γ(データ流通効果)	-0.001[-0.06]	0.06[4.39]***	0.06[3.01]***	0.03[1.93]*	0.05[2.67]***	0.05[5.83]***	0.05[3.26]***	0.05[2.98]***	0.06[6.26]***
lnA	_cons	-2.24[-8.17]***	-2.41[-28.61]***	-2.67[-16.36]***	-2.60[-13.30]***	-2.34[-27.25]***	-2.80[-25.03]***	-3.01[-12.32]***	-2.97[-11.85]***	-2.53[-32.02]***
N	72	72	72	72	72	72	72	72	72

※p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01

※上段は係数推定値、下段の[]内はt値

説明変数	係数 (解釈)	メディア別の推定結果
GPSデータ	RFIDデータ	気象データ	電子メール	Blog等記事	アクセスログ	交通情報	動画視聴ログ	防犯カメラ	センサーログ
ln (Kall/L)	α (資本分配率)	0.35 [10.76]***	0.35 [7.69]***	0.35 [10.20]***	0.37 [11.42]***	0.35 [12.03]***	0.36 [16.13]***	0.27 [5.56]***	0.36 [10.49]***	0.26 [8.09]***	0.34 [11.13]***
ln (Ki×Data)	γ (データ流通効果)	0.02 [2.08]**	0.01 [0.98]	0.03 [1.63]	0.05 [3.85]***	0.03 [2.81]***	0.03 [3.81]***	-0.02 [-0.84]	0.02 [1.87]*	-0.04 [-2.58]***	0.02 [1.34]
lnA	_cons	-2.41 [-20.63]***	-2.30 [-23.72]***	-2.57 [-12.41]***	-2.82 [-15.94]***	-2.47 [-20.51]***	-2.51 [-23.26]***	-2.18 [-12.41]***	-2.38 [-22.76]***	-1.69 [-7.05]***	-2.44 [-15.08]***
N	72	72	72	72	72	72	72	72	72	72

* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

※上段は係数推定値、下段の[]内はt値

※グレーの色の付いたメディアは、実質GDPに対して効果のない（あるいは、マイナスに効果のある）メディア

（出典）総務省「ビッグデータ時代における情報量の計測に係る調査研究」(平成26年)

## 企業における各メディアの活用度の推計

今回、新たな試みとして、各メディアについて業種毎にどの程度活用されているかを「活用度」として推計を行った。活用度の推計方法は、企業を対象に実施したアンケート調査において、メディア毎に活用目的（9種類）について、当該目的でのメディアの活用の有無を尋ねた。「活用あり」と回答した数の和を当該メディアを利用する企業数×9で除した比率に100を乗じて指数化した値をここでは当該メディアの活用度と定義し、業種別に算出した（図表1）。なお、この活用度はあくまで活用目的の広がりを示す指標であり、活用しているデータ量を示す指標ではない点に留意が必要である。

（出典）総務省「ビッグデータ時代における情報量の計測に係る調査研究」(平成26年)

2013年における各メディアの活用度を業種毎に推計を行った結果が図表2である。なお、今回の推計結果においては数値の絶対値にはあまり意味がなく、他の業種との比較でみていくと、商業は他の業種に比べて高い活用度を示すメディアが多い結果となった。

図表2 各メディアの活用度（業種別）

顧客DB	経理データ	POSデータ	業務日誌	CTI音声ログデータ	固定IP電話	携帯電話	Eコマースにおける販売ログ	GPSデータ	RFIDデータ	気象データ	電子メール	Blog、SNS等記事	アクセスログ	交通量・渋滞情報	動画・映像視聴ログ	防犯・遠隔監視カメラ	センサーログ
商業	21.2	17.1	31.8	18.4	15.1	8.1	7.3	27.1	17.9	16.4	7.2	15.6	21.3	22.1	16.6	17.9	8.2	10.0
金融・保険	18.7	13.1	15.4	15.0	12.5	14.2	10.8	16.0	13.2	10.3	12.2	14.9	16.6	19.4	10.3	10.7	10.1	11.0
製造業	18.0	14.7	16.4	16.0	13.0	8.8	7.1	23.0	10.2	7.3	10.1	14.9	19.1	18.6	15.7	12.5	6.2	10.7
電力・ガス・水道	17.6	15.6	17.7	11.5	21.0	11.7	9.5	18.5	14.8	8.6	11.8	11.6	18.0	20.6	12.9	12.7	10.1	9.6
不動産	16.4	14.9	18.4	14.1	16.6	11.4	9.1	19.1	20.0	12.5	17.1	17.5	18.6	23.9	11.5	14.5	9.2	15.9
サービス	17.7	14.8	19.4	17.6	15.3	9.1	7.0	16.3	8.7	11.5	14.7	14.1	19.6	18.7	10.7	13.1	9.5	11.3
情報通信	17.8	13.8	18.2	15.2	13.7	7.8	7.7	24.1	9.3	7.1	7.5	12.0	16.1	18.4	9.0	12.4	9.6	8.6
建設	14.7	13.3	10.4	14.7	5.9	6.9	6.0	8.7	10.1	8.1	10.0	12.1	12.6	19.5	9.3	10.4	7.9	5.6
運輸	16.6	15.3	12.8	12.3	9.4	7.1	5.9	25.7	10.8	9.6	13.0	14.4	9.7	15.2	14.2	7.4	7.1	10.6

（出典）総務省「ビッグデータ時代における情報量の計測に係る調査研究」(平成26年)
また、業種間における活用度の高低をわかりやすく示すために、活用度を偏差値化した上で分布図にしたものが図表3である。いずれのメディアでも上は70前後、下は30～40の範囲で散らばっており、業種間での活用度の差が小さいメディア（その場合、偏差値の分布が50前後に集まる）は見受けられない結果となった。この分布図を見ていくと、多くのメディアにおいて商業または不動産業が高い偏差値を示す一方、建設業または運輸業の偏差値が低くなる結果となった。

図表3 各メディアの活用度偏差値（業種別）

25	顧客DB	経理データ	POSデータ	業務日誌	CTI音声ログデータ	固定IP電話	携帯電話	Eコマスにける販売ログ	GPSデータ	RFIDデータ	気象データ	電子メール	Blog、SNS等記事	アクセスログ	交通量・渋滞情報	動画・映像視聴ログ	防犯・遠隔監視カメラ	センサーログ
●	商業	70	69	73	65	53	45	47	62	63	71	37	58	62	60	66	69	47	49
■	金融・保険	56	37	46	50	47	69	68	43	51	51	52	54	49	49	43	44	61	52
▲	製造業	52	49	48	55	49	47	46	56	44	40	45	54	56	46	62	50	32	51
◆	電力・ガス・水道	50	57	50	34	67	59	60	48	55	45	51	37	53	54	52	51	60	47
▼	不動産	43	51	51	46	57	58	58	49	68	58	67	68	55	67	47	57	53	70
○	サービス	50	50	53	62	54	48	45	44	40	54	60	50	57	46	44	53	56	53
□	情報通信	51	42	51	51	50	43	49	57	41	40	38	39	48	45	38	50	57	43
▲	建設	33	38	38	49	32	40	39	31	43	43	45	40	38	50	39	43	45	32
◇	運輸	44	55	42	38	40	40	39	60	45	48	55	51	30	32	57	33	39	51

（出典）総務省「ビッグデータ時代における情報量の計測に係る調査研究」(平成26年)

今回、業種ごとの各メディア活用度については、試行錯誤の結果、一つの見方を示したが、今後、データ量の増大と実質GDP等のマクロ経済指標の関係性を分析するにあたり、データ流通量の内数として実際に活用しているデータ量の把握は重要な要素であると考えている。活用度の推計方法については、引続き検討する予定である。

## 3 企業等におけるビッグデータの活用状況

前項では企業におけるデータの流通状況について、企業へのアンケートに基づいて分析を行ったが、本項では、企業等がどのような業種・業務において、どのような目的・方法でデータを活用し、どのような効果を得ているかについて調査結果に基づいて示していくこととしたい。

まず、各分野におけるビッグデータの活用パターンと効果発現メカニズムについて、平成25年版白書に引き続いて個別の事例調査の結果に基づいて分析する。続いて、全業種を対象に実施したアンケート調査から企業におけるビッグデータ活用の実態を明らかにするとともに、データ分析によって得られた売上向上効果が全売上のどの程度に達するか、推計を実施した。
## (1) フレームワーク

## ア 個別事例の分析

## (ア) 調査の対象範囲

平成25年版白書と同様、この間、各種の文献等でビッグデータの活用事例として紹介されたものを中心に情報収集を行った。そのため、業種・分野や企業の規模、使用する用途、使用しているデータの種類等の条件により、情報収集の範囲を制限することは行っておらず、本調査においてすべての業種、データを調査の対象としている点は昨年と変わらない（ただし、結果的に事例収集できなかった業種やデータは存在する）。

また、本調査では、ビッグデータの実際の利活用について可能な限り広く把握し全体像の推定に近づけたいと考えており、構造化データ・非構造化データの別を問わず事例の収集を行った。

さらに、ビッグデータの特質である多量性、多種性、リアルタイム性のいずれかを活用しているものであれば、事例としての把握対象とした。収集したこれらの事例から、①活用している業務、②活用しているデータの内容、③データ分析の深度、④分析方法及び⑤得られている定量的、定性的効果の4項目を抽出した。

## （イ）本調査における分析手法

こちらも前回同様、分析に当たっては、事例の「業種（分野）」「業態」および「業務」に着目した。すなわち、収集事例におけるビッグデータ活用がどの業種（分野）ならびに業態のどの業務で行われているかということを明確にした上で事例分析を行っている（図表3-1-3-1）。その際、分析対象の事例に見られるデータ活用方法について、他の業態・業種における同様の業務に展開することが可能か、また、同じ業態・業種における異なる業務に展開することは可能か、など当該事例が汎用性を持ちうるかについて検討を行った。

収集した情報を基に、まず、当該業務においてデータの活用による効果がどのようなメカニズムで発現しているか（効果発現メカニズム）を明らかにした。

効果発現メカニズムは、事例の一連の流れを業務の単位で分解し、①データの取得、②分析、③効果の発現がそれぞれどの業務でなされているかを整理した。したがって、「どの業務で取得されたデータ」が「どの業務で分析され」た結果、「どの業務に効果をもたらしたか」ということを分析している。

図表3-1-3-1 事例分析の3つの軸

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

## イ 企業向けアンケート調査による分析

前回は事例調査によって得られた定量的、定性的効果に基づき、当該業種（分野）におけるビッグデータの潜在的な経済効果を推計した。推計は事例から得られた定量的効果を推計パラメータとして、同様の業務が行われていることが想定される業務、業態に対して拡大推計を行ったものであった。

今回の調査では、効果測定をより網羅的に行う観点から、全業種を対象としたアンケート調査を行い、その結果に基づき、企業等におけるデータ利活用の現状を業種ごと、または企業属性ごとに把握するとともに、データ利活用と業績、効果の関係について分析を行った。

また、データ利活用が他の業種と比べて先行的・先導的と思われる流通業については、全業種対象のアンケートより詳細なアンケート調査を実施し、効果発現項目ごとに効果測定を行うとともに、データ利活用によって実際に得られたと考えられる効果の推計を行った。

## (2) 個別事例分析による活用実態とその効果

前回の調査では、情報収集を行った国内外のビッグデータ活用事例約130件の中から、効果発現メカニズム
や計測結果のわかりやすさ、情報通信政策において重視される業種・分野といった理由により、流通業、製造業、農業及びインフラ（道路・交通）の4業種・分野に絞り込んだ上で、個別事例の詳細調査からビッグデータの活用パターンと効果発現メカニズムを明らかにし、潜在的な経済効果の推計につなげた。

今回の調査では、①昨年の調査において収集された事例がない、または少ない分野であること、②ビッグデータの利活用による今後の効果が大きいと期待される分野、③政策的に重要性が高いと考えられる分野、においてビッグデータの活用事例を文献等により収集し、その中でデータの活用方法や発現する効果について昨年の調査と重複しないような事例や、異なる業務や他の業態・業種に展開できる汎用性といった観点から、詳細調査の対象とする事例の絞り込みを行った。

以上の考え方に基づき、今回の調査では、①製造業、②農業、③サービス業、④金融業及び⑤運輸業について、ビッグデータの活用パターン及び効果発現メカニズムの整理を行った。

## ア製造業

製造業におけるビッグデータ活用の事例として、平成25年版白書では、納入した機械の稼働状況を分析することにより、故障の状況などを把握し、製品設計や生産管理の見直しにつなげることでメンテナンスの効率化を図ったり、顧客の節電につなげる付加価値向上の事例について取り上げた。

今回の調査では、製造過程そのものにおけるビッグデータの活用事例について収集することができた。例えば、工場の生産ラインにおける機械の動作を常時監視し、動作のずれを検知した場合には、そのずれを補正するように制御を修正している。その結果、製品ロスや生産ラインの停止を回避し、コストの削減につなげている事例があった（図表3-1-3-2 効果①）。

また、部品の製造記録と品質の関係を分析し、最適な品質にするために加工の制御を変えることで、部品の精度を向上させている事例や、完成時の品質検査を省略することでコスト削減につなげている事例も見受けられた（図表3-1-3-2 効果②）。

また、サプライチェーンマネジメントの高度化も行われている。商品の販売記録に基づいて需要予測を行うことに加え、販売計画や在庫状況、顧客の声などから生産計画の変更をフレキシブルに行っている。このことによって、商品投入の迅速化による機会ロスの削減と過剰生産の防止による在庫・廃棄ロスの削減を実現している（図表3-1-3-2 効果③）。

図表3-1-3-2 製造業における活用パターンと効果発現メカニズム

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

製造業における上記の3つの効果に対応する事例を図表3-1-3-3に掲げる。

効果①については、電子部品の生産に用いているロボットの制御をビッグデータの活用によって微妙なずれを検知することで、電子部品の破損やロボットの停止を防いでいる事例である。

効果②については、個別部品の製造履歴と当該部品の品質について大量のデータを取得し、それをらを分析することで、部品加工の精度を向上させ、部品の性能を格段に引き上げている事例などである。

効果③については、商品をタイムリーに投入するためのに、販売実績や販売計画、在庫量といったデータから需要予測を行い、生産計画を立案する。複数の製造工場の生産ラインを共通化することで、市場の状況に応じて変
化する生産計画に柔軟に対応することで、機敏な商品生産を可能としている例である。

## 図表3-1-3-3 製造業における発現効果

効果類型	内容
効果①生産ライン制御	・あるエレフトロニクスメーカーでは、生産ラインにおいて精密な作業を行う機械の動作を常時監視し、正常な動作のずれを検知すると、そのずれを補正するよう制御にフィードバックをかけている。このことによりこの機械による不良品の発生や機械停止によるライン停止を削減することができた。
効果②製造記録に基づく品質管理	・ある機械メーカーでは、機械部品の製造記録と品質の関係を分析し、最適な品質にするために加工の制御を一品ごとに異なったものとした。そのことにより、部品の精度が向上し、高性能な製品の製造に貢献している。・また、あるエレフトロニクスメーカーでは、電子部品の製造記録と品質の関係を分析し、製造記録で推定できる品質については完成時の品質検査を省略した。このことによって、品質検査にかかるコストを削減することができた。
効果③サプライチェーンマネジメントの高度化	・ある消費財メーカーでは、販売記録を分析して自動的に算出される需要予測に加え、販売計画や在庫量、顧客の声などを加味して生産計画の変更を迅速に行っている。そのことにより、変化の早い市場への商品投入の迅速化による機会ロスと過剰生産を防ぐことによる在庫・廃棄ロスの削減を実現した。

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

## 1 農業

農業に関しては、平成25年版白書において、生産過程におけるビッグデータの活用により生産効率の向上や品質の向上に役立てている事例を紹介したが、最近、農業におけるICT利活用が飛躍的に進んでいることもあり、今回の調査では、生産効率や品質の向上にとどまらない活用事例を見つけることができた。

まず、生産効率や品質の向上については、農作物の生産記録や家畜の個体管理情報を収集し、品質と作業履歴、出荷価格等との関係性を分析することで、作業の最適化や品質、収量の向上につなげている事例が多く見られた（図表3-1-3-4 効果 $ ^{①} $ ）。

また、作業履歴や個体管理情報をもとに生産量予測を立て、販売状況と突き合わせることで出荷の最適化を図り、ロスの削減につなげている事例もあった（図表3-1-3-4 効果②）。

さらに、生産計画の精度が向上することにより中期的な生産計画を立てやすくなり、当該計画の実行に必要となる投資の可視化を実現している事例も見受けられた（図表3-1-3-4 効果③）。

図表3-1-3-4 農業における活用パターンと効果発現メカニズム

(出典) 総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

農業における上記の3つの効果に対応する事例を図表3-1-3-5に掲げる。

昨年の調査で取り上げた植物工場や工芸作物生産者以外にも、畜産農家、果樹農家、蔬菜露地栽培農家などにおいて、家畜や果樹の個体管理情報や作業履歴、気象条件、土壌条件といった情報と品質との関係について分析を行い、品質の向上や生産計画の精度の向上、収量の向上といった効果の実現や作業の最適化によるコストの削減を実現させている。

また、家畜の成育状況や生産物の生産量予測に基づいて、家畜や生産物の出荷計画の精度を向上させ、計画と実績の乖離を極小化することで廃棄口スの削減につなげているほか、生産計画の精度向上に伴う中期的な投資計画の見える化も実現させている。
図表3-1-3-5 農業における発現効果

効果類型	內容
効果①
生產効率の向上、品質の向上	·ある植物工場では、栽培データを蓄積し、作物の最適な生育条件を保つよう向上を制御することで、投入する肥料や農薬の量を最適化してコストを削減し、作物の歩留まりを向上させた結果、露地物とほぼ同等の生産コストを達成した。(再掲)
·ある工芸作物生産者では、栽培データ、土壤データ、作物の品質データを蓄積、分析することで、品質を一定に保つ肥料、農薬、作業量を導出した。これに基づく栽培を行った結果、投入農薬量並びに労働量を50%以上削減するとともに、品質の安定化を実現した。(再掲)
·ある畜産農家では、家畜一頭ごとの管理記録と作業履歴を管理し、生育状況等や品質との関係を分析することで、作業の最適化と生産計画の精度の向上を実現した。また、疾病の早期発見を行うことができ、伝染病の蔓延を防ぐことができた。
·ある果樹生産農業生産法人では、契約農家からの集荷に当たり品質検査を行い、品質ごとに出荷価格を定めている。契約農家は品質と価格の関係が可視化され、品質向上の意欲が向上し、結果として品質の向上が実現した。
·ある果樹農家では、管理する5,000本の果樹の個体管理を行い、作業記録や気象条件、土壤条件と果実の品質との関係を分析した。そのことによって、高品質の果実の出現率を25%から倍増することができた。作業記録や気象条件、土壤条件と品質の関係分析に当たっては、地域の農業試験場の研究成果を活用した。
·ある蔬菜露地栽培農家では、作物の収穫適時の判断材料が気温であることに着目し、気温の推移に基づき、収穫時期を予測し、栽培計画を策定している。実績との差分を分析して、過時作業を実施することにより、収穫量を前年比で30%向上させた。
·ある水稻生産農業生産法人では、作業の工程別分析を行って、作業プロセスの課題を発見し、改善することによって、総作業時間を16%削減することができた。
·オランダのハウストマト栽培では、95%でデータに基づくハウス内環境の最適化が行われており、最適化されていない日本に比べて単位面積あたりの収量が2.5～3倍異なっている。一方、日本でのハウス内環境の最適化は2%で実施されている。
·あるJAでは、蔬菜の栽培ハウスの遠隔監視を行い、ハウス内環境に異常が発生すると農家にメールなどでアラートが発信される。このシステムにより、ハウス内環境の監視労力を削減することができた。
効果②
計画的出荷の実現	·前掲の畜産農家では、個体管理されている家畜の生育状況や生産物の生産量予測に基づき、家畜や生産物の出荷計画の精度を向上させることができた。
効果③
中期的投資の見える化	·前掲の畜産農家では、個体管理されている家畜の生育状況を元に、今後必要となる畜舎量などを予測し、中期的な投資の可視化を実現している。

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

## ウサービス業

今回、新たに取り上げるサービス業は、その商材の特性上、在庫を持ちにくい業種である。期限に達すると消滅してしまう商材について、いかに効率的に販売していくかが重要であり、その観点からデータの活用が行われている。

例えば、飲食業、とりわけ生鮮食品を扱う場合、需要予測を誤ると大量の廃棄口スが発生する可能性がある。そこで商品の単品管理を行い、その記録を大量に蓄積・分析することにより、需要予測の精度を向上させ、商品の廃棄口スを大幅に削減させている事例があった（図表3-1-3-6 効果①）。

また、娯楽施設や駐車場運営会社では、毎日の施設の稼働状況や気象状況などのデータを活用することによって、今後の稼働及び収入の予測を立てている。稼働率を最適化させるための施策を講じることにより収益の増加につなげている（図表3-1-3-6 効果②）。

さらに、ICカードの利用履歴から顧客の動線や店舗の利用状況の詳細を把握することにより、営業時間や人員配置の最適化を図り、利益の向上につなげている事例もある（図表3-1-3-6 効果③）。

図表3-1-3-6 サービス業における活用パターンと効果発現メカニズム

商品・サービス企画開発	商品・サービス生産・流通	販売計画販売促進	販売・サービス提供	アフターサービス
データ発生	販売・利用状況予約状況
データ分析	製造量予測	需要予測	販促活動	利用状況に対応した人員配置
効果	収入増加	収益向上	機会口スの削減
コスト削減	効果②	効果③
その他	廃棄口ス削減	効果①

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

サービス業における上記の3つの効果に対応する事例を図表3-1-3-7に掲げる。

製造業や流通業で行われているサプライチェーンマネジメントを飲食業において実現させたり、航空会社や宿泊業界で従来より実施されていたレベニューマネジメント（稼働率を高めることで収入の最大化を図る取組）
が、ICTの普及やソリューションの高度化によって、娯楽施設や駐車場運営会社など他の業態においても取り入れられるようになっている。

このような他の業種・業態で行われていた取組を導入できるようになった背景として、ICTの普及とソリューションの高度化、低価格化が寄与しているものと考えられる。

図表3-1-3-7 サービス業における発現効果

効果類型	内容
効果①
飲食業における受給最適化	・ある回転寿司チェーンでは、商品の単品管理を行い、その記録を分析することで、顧客の来店時刻や滞在時間などに基づいて需要予測の精度を向上した。その結果、商品の廃棄口を75%削減することに成功した。
効果②
レベニューマネジメントの導入	・あるゴルフ場運営会社では、管理する120の施設の日々の予約状況や予約当日の天気予報などから、実際に来訪する顧客とその収入を予測。先の予約での割引率を高めるなどの施策を柔軟に打つことで、日々の来客数×収入の最大化を図っている。
・ある駐車場運営会社では、管理する1.2万の駐車場の日々の稼働状況を集計、分析している。その分析から収益を確保しつつ、満車での機会口スを起こさない稼働率の確保のための施策を講じており、業界の中でも好業績を上げている。
・これらの施策は「レベニューマネジメント」「イールドマネジメント」と呼ばれ、従来より航空会社やホテルなどでは実施されてきていたが、ICTの普及とソリューションの高度化によって、利用する業種の幅が広がってきている。
効果③
顧客動向の見える化	・ある温泉街では、顧客にICカードなどのIDを持ってもらい、外湯や飲食店などでつけ払いを可能とした。その利用履歴から、顧客の回遊動向や施設・店舗の利用状況の詳細を把握することで、営業時間や人員配置をそれに対応させ、利益の向上が図られた。

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

## 工金融業

金融業では、顧客の取引記録に基づくレコメンデーションが行われている。流通業では、以前から購買履歴に基づくレコメンデーションは行われており、最近ではO2Oの動きが活発化し、スマートフォン等へのターゲティング広告などレコメンデーションも進化しているが、金融業でも、自行のみならず提携している他行などの取引記録も集約・分析することで、顧客へのより効果的な金融商品の販売につなげている（図表3-1-3-8 効果①）。

図表3-1-3-8 金融業における活用パターンと効果発現メカニズム

商品・サービス企画開発	商品・サービス生産・流通	販売計画販売促進	販売・サービス提供	アフターサービス
データ発生	顧客の取引記録
データ分析	レコメンデーショッ分析
効果	収入増加	金融商品販売
コスト削減	効果①
その他

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

金融業における上記の効果に対応する事例を図表3-1-3-9に掲げる。

なお、平成25年版白書でも取り上げた、走行中の自動車から収集したデータを最適な自動車保険の設計・提案につなげる事例については、我が国においてもようやく萌芽的な事例が現れたところであり、米国において既に実施されているデータに基づく詳細なリスク分析までは至っていない状況である。

図表3-1-3-9 金融業における発現効果

効果類型	內容
効果①
データに基づくマーケティング	・ある地方銀行では、顧客の、自行や関連するサービスの取引記録に加え、提携している他行、ポイントカードなどの取引記録を集約、分析し、当該顧客の来店時に、レコメンデーションすべき商品を窓口端末に表示することで、行員のクロスセルの支援を行っている。

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

## 才運輸業

運輸業では、GPSの精度の向上により車両の動態が把握しやすくなったことが、データの利活用につながってきている状況である。

例えば、路線バスではGPSとセンサーによってバスの運行状況と乗車人員を把握するとともに、乗客等への
アンケート調査を併せて実施し、ダイヤ改良の仮説を立て、検証を実施した（図表3-1-3-10 効果①）。また、トラック事業者では、GPSによって把握した各トラックの運行状況を元に最適な運転状況を再現し、実際の運転状況との差分を分析し、ドライバーへのフィードバックを行っている（図表3-1-3-10 効果②）。

图表3-1-3-10 運輸業における活用パターンと効果発現メカニズム

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

運輸業における上記の2つの効果に対応する事例を図表3-1-3-11に掲げる。

路線バスの事例では、ダイヤの最適化を行ったことで、利便性の拡大により乗客が増えたほか、車両の最適化を図ったことでコストの削減も実現させている。

トラック事業者の事例では、ドライバーへのフィードバックにより安全運転の意識が向上したほか、運転の最適化（燃費の向上、タイヤ消耗の抑制等）によるコストの削減、事故の減少による保険料の削減といった効果のほか、環境への配慮も実現している。

図表3-1-3-11 運輸業における発現効果

効果類型	内容
効果①
路線バスにおけるマーケティング導入	・ある路線バス事業者では、GPSとセンサーによってバス一便ごとの運行状況と、便別区間別の乗車人員を把握した。顧客のニーズを測るアンケート調査と併せて、ダイヤの改良の仮説検証を実施。利便性が向上したことによって、乗車人員と満足度が向上した。
・その結果、大手バス会社から引き受けた赤字路線を3年で収益改善した。
効果②
付加価値サービスの提供	・あるトラック事業者では、GPSによって把握したトラック一台ごとの運行状況を元に、本来あるベきだったスムースな運転状況を再現。それと実態との差分を分析して、安全に運転できているかどうかをドライバにフィードバックした。ドライバの気づきによって、スムースな運転が実現されるようになり、事故の減少、燃費の向上、タイヤなどの消耗の抑制が実現された。また、輸送の品質も向上している。これらのことにより、任意保険の割引率が25%から75%に引き上げられ、コストの削減にも役立っている。

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

## (3) 企業向けアンケート調査による分析

## ア 全業種向けアンケート調査による分析

総務省では、企業等におけるデータ活用の実態（利用するデータ、データ活用に際しての課題、データ活用で得られている効果等）を把握するため、データを取り扱っている企業等に所属する者を対象としたアンケート調査 $ ^{*15} $ を行った。その結果を以下に紹介する。

## （ア）データ利用の概況

まず、どのようなデータを利用して業務を行っているかについて複数回答で尋ねたところ、「顧客・取引先属性情報」が50％を超えたほか、「経理情報」や「業務連絡・業務日誌等の文書情報」が40％を超え。「取引情報」が30％を超える結果となった（図表3-1-3-12）。それ以下のデータについては20％未満という結果になった。管理部門において活用されているデータや、従前から活用が進んでいる構造化データが上位に来る傾向にあり、非構造化データの業務への活用はそれほど進んでいない状況にあると言えよう。
## 図表3-1-3-12 利用するデータの種類

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

続いて、勤務先の中でも回答者が所属する部門におけるデータ活用の有無について尋ねた。所属部門における業務を①経営全般、②商品・サービス企画開発、③商品・サービス生産・流通、④販売企画・販売促進、⑤販売・サービス提供、⑥アフターサービスの6種類に区分した上で、回答者が所属する部門の業務に当該業務が該当するか否か、かつ、当該業務におけるデータ活用の有無を尋ねたところ、データを利用しているという回答の比率が多かったものは、「経営全般」が77％と高く、次いで、「販売・サービス提供」、「販売企画・販売促進」の順である（図表3-1-3-13）。

図表3-1-3-13 所属部門の業務におけるデータ利用の有無

所属部門の業務に該当し、データを利用している ■■■ 所属部門の業務に該当するが、データを利用していない

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

所属部門においてデータを利用している業務において、そのデータ活用の深度を①データを集約して業務や会社の状況の「見える化」を図る、②データを集約して異常な状況を「自動的に検出」、③集約してデータを基に「将来の状況を予測」、④将来の予測に基づいて機械やシステムを「自動的制御」の4段階に区分した上で尋ねたところ、「見える化」が圧倒的に多く、他の指摘率が30％未満となっているが、その中では「将来予測」、「自動的に検出」が比較的多く、「自動的に制御」は少ない結果となった。(図表3-1-3-14)。

図表3-1-3-14 所属部門の業務におけるデータ利用の深度

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)
さらに、データ利用における課題について尋ねたところ、「データの利用による費用対効果が分かりにくい」、「データが散在していて分析できない・しにくい」、「分析・利用できる体制が社内にない」、「どのように利用してよいかわからない」、「データの分析・利用に費用がかかる」といった回答が上位を占めた（図表3-1-3-15）。

図表3-1-3-15 データ利用における課題

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

## （イ）データ利用によって得られる効果

続いて、データ利用によって得られた効果について、①コスト削減、②売上向上、③付加価値向上、④顧客満足度向上、のそれぞれについて、具体的に何%の効果を得られたと感じているか尋ねた。

効果があるとの回答はコスト削減が61.2％と最も高く、顧客満足度向上、売上向上、付加価値向上の順となったが、いずれも5割を超える結果となった。具体的な効果の平均値はコスト削減が15.0％であり、こちらも顧客満足度向上、売上向上、付加価値向上の順となった（図表3-1-3-16）。

図表3-1-3-16 データ利用によって得られる効果（全体像）

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

続いて、回答者の属性別でそれぞれの効果の平均値を算出した。業種別で見ると、コスト削減は製造業(18.3%)、売上向上では情報通信業（12.4%）、付加価値向上も情報通信業（12.6%）、顧客満足度向上は金融・保険業（16.6%）が最も高くなった。所属部門別では、コスト削減は生産管理・品質管理部門（23.0%）、売上向上は製造・生産部門（13.9%）、付加価値向上は企画・広報部門（11.8%）、顧客満足度向上は製造・生産部門（16.5%）という結果になった（図表3-1-3-17）。
## 图表3-1-3-17 データ利用によって得られる効果（回答者属性別）

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

さらに、所属する部門の業務におけるデータ利用によって得られる効果の平均値を出したところ、業務の違いに関係なく、コスト削減や顧客満足度向上の効果が比較的高く出る結果となった（図表3-1-3-18）。

図表3-1-3-18 データ利用によって得られる効果（業務別）

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

さらに業務別のデータ利用の深度と得られる効果の関係について分析した結果が、図表3-1-3-19である。データ利用により自動制御まで実現しているサンプル数が少ない点に留意が必要であるが、全般的な傾向として、見える化を実現した段階でコスト削減効果が挙がっている点、ただし、販売やアフターサービスでは自動検出まで実現するとコスト削減効果が大きくなっている点が特徴的である。また、他の3つの効果については、概ね、データ利用の深度が深くなるほど、得られる効果も高くなる傾向にあると言えよう。
図表3-1-3-19 データ利用の深度と得られる効果（業務別）

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

## （ウ）データ利用による売上向上効果の推計

上記のアンケート結果に基づき、以下の推計式によりデータ利用による売上向上効果の推計を行った $ ^{*16} $ 。なお、流通業における売上向上効果については、別途、流通業向けアンケート調査の結果に基づいて推計を行っているため、ここでの推計結果は流通業（卸売業・小売業）以外の業種における売上向上効果の合計に該当する。

$$ 壳上向上効果額 = 全產業 ( 除く流通業 ) 壳上高 \times データ利用率 \times 平均壳上向上率 $$

全産業売上高については総務省・経済産業省「平成24年経済センサス-活動調査」の数値を用いることとし、流通業を除いた売上高は920.4兆円であった。データ利用率は、今回のアンケート調査に行ったスクリーニング（勤務先がデータを利用しているか否か）で、「データを利用している」との回答割合が31.0%であったことか
ら、その値を代理指標として用いる。平均売上向上率は、回答者ごとに所属企業の売上高（平成24年度）と売上向上率の積により売上向上額を算出し、それを全体で割った平均値（11.5%）を用いる。

以上の数値を用いて計算した結果、流通業以外の業種における売上向上効果を32.8兆円と推計した。

## イ 流通業向けアンケート調査による分析

流通業は1980年代からPOSデータを活用した商品調達を行うなど、他の業種に先駆けてデータの利活用に取り組んできた業種であると言える。平成25年版白書に掲載した流通業におけるデータ活用に伴う発現効果として、①プライベートブランドの商品開発、②商品調達・在庫管理、③販売促進、④広告宣伝の最適化、⑤相互送客による売上向上、といったものが見られた。

今回の調査では、文献等による事例収集の段階で新たに見つかった⑥売場動線の最適化、⑦店舗立地の分析、⑧その他、の3つの発現効果を追加した上で、流通業におけるデータの利用状況や定量的な発現効果に関するアンケート調査 $ ^{*17} $ を実施した。

## （ア）データ利用の概況

回答者の勤務先におけるデータ利用の有無について尋ねた。上記①～⑧の業務において、POSデータや顧客の購買履歴、SNSの書き込みといったデータ活用の有無を尋ねたところ、商品調達・在庫管理や販売促進、広告宣伝といった業務において、利用しているとの回答が多い結果となった（図表3-1-3-20）。

図表3-1-3-20 流通業におけるデータ利用（業務別）

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

続いて、それぞれの業務において「データを利用している」と回答した者に対し、利用するデータをどこから取得しているかについて尋ねたところ、社内の業務が最も多く8割前後、続いて、他社から取得・購入が1～2割という結果となった（図表3-1-3-21）。

図表3-1-3-21 利用するデータの取得先（業務別）

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)
同じくデータを利用している業務に関し、データの分析をどこで行っているかを尋ねたところ、社内との回答が圧倒的に高い結果となった。その中でも立地分析については、他と比べると外部で分析している割合が高くなっている（図表3-1-3-22）。

また、データの分析を「社内」または「社内と外部の両方」で行っていると回答した者に対し、社内におけるデータ分析の担当者について尋ねたところ、営業などの現場担当者が最も高く、マーケティング担当者がそれに次ぐ結果となった（図表3-1-3-23）。

図表3-1-3-22 データの分析先（業務別）

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

图表3-1-3-23 社内におけるデータ分析の担当者

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

データ利用における課題について尋ねた結果が、図表3-1-3-24である。「どのように利用してよいかわからない」、「分析・利用できる体制が社内にない」、「データの利用による費用対効果が分かりにくい」、「データの分析・利用に費用がかかる」、「データが散在していて分析できない・しにくい」といった回答が上位を占めた点が全業種におけるアンケート結果（図表3-1-3-15参照）と変わらない。

## 図表3-1-3-24 データ利用における課題（流通業）

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

## （イ）データ利用によって得られる効果

続いて、データを利用している各業務において、データ利用によって得られた効果が具体的に何%得られたと感じているか尋ねた。なお、全業種の場合とは異なり詳細に効果を把握するため、業務によって効果の指標を変えて尋ねている（図表3-1-3-25）。

プライベートブランド商品開発では、いずれの効果も7割以上が「効果あり」と回答しており、効果の平均値も2～3割と高くなっている。

商品調達・在庫管理では、売上向上や利益向上は6割以上が「効果あり」と回答し、効果の平均値も17%前後となっている一方、ロス削減については相対的に低い結果となっている。

販売促進では、販促費削減を除き、「効果あり」との回答が70％前後と高く、効果の平均値も15％以上となっている。

広告宣伝ではコスト削減効果について、66％は「効果あり」と回答している。

相互送客については、客数増加について74％が「効果あり」と回答し、効果の平均値は25％となった。

売場動線最適化や立地分析では、いずれの効果も6割以上が「効果あり」と回答しており、効果の平均値も20%を超える結果となった。
## 図表3-1-3-25 データ利用によって得られる効果（業務別）

【プライベートブランド商品開発】

ビッグデータ利活用によって得られた効果(元の指標値に対する割合：%)

【商品調達・在庫管理】

ビッグデータ利活用によって得られた効果(元の指標値に対する割合：%)

【販売促進】

ビッグデータ利活用によって得られた効果 (元の指標値に対する割合：%)

【広告宣伝】

【相互送客】

【壳場動線最適化】

ビッグデータ利活用によって得られた効果 (元の指標値に対する割合：%)

【立地分析】

【その他】

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)
## （ウ）データ利用による売上向上効果の推計

以上のアンケート結果に基づき、以下の推計式により流通業（卸売業・小売業）におけるデータ利用による売上向上効果の推計を行った $ ^{*18} $ 。

売上向上効果を把握した6つの業務 $ ^{*19} $ のいずれかでデータを活用しているサンプルについて、6つの業務における売上向上効果の最大値と当該サンプルの所属企業の売上額の積により各サンプルの売上向上効果額を算出した $ ^{*20} $ 。各サンプルの売上向上効果額と売上額を従業員規模別に集計し、それを割ることにより、従業員規模別の平均売上向上効果（%）を算出した。

また、アンケートでは各業務におけるデータ活用の有無について尋ねており、6つの業務のいずれかでデータを活用している企業の割合（データ利用率）を従業員規模別に集計した。

従業員規模別の売上高については、流通業以外の業種の推計と同様に総務省・経済産業省「平成24年経済センサス-活動調査」の数値を用い、以下の推計式により、卸売業及び小売業の売上向上効果額を推計した。

$$ 壳上向上効果額 =\left( 卸壳業または小壳業の \right) 壳上高 ^{*21}\times データ利用率 \times 平均壳上向上効果 $$

図表3-1-3-26に記載のとおり、卸売業では13.0兆円、小売業では15.1兆円、合計で28.1兆円が流通業におけるデータ活用による売上向上効果と推計された。

図表3-1-3-26 流通業における売上向上効果の推計（従業員規模別）

従業員規模	売上	データ利用率	売上向上効果	効果額
0～4人	8,123,003	33.3%	7.3%	197,354.7
5～9人	6,964,074	28.6%	6.7%	133,000.9
10～19人	8,197,505	53.3%	11.3%	494,687.2
20～29人	6,015,923	53.8%	10.8%	351,017.3
30～49人	8,537,389	42.9%	9.6%	352,071.7
50～99人	11,805,090	54.5%	78.0%	5,022,694.1
100人～	81,704,897	56.9%	13.9%	6,480,313.8
総計	131,347,881	47.8%	13,031,139.6

従業員規模	売上	データ利用率	売上向上効果	効果額
0～4人	12,816,305	28.6%	6.6%	242,607.0
5～9人	6,537,646	42.4%	33.1%	917,874.5
10～19人	8,411,517	71.4%	28.7%	1,725,040.4
20～29人	4,730,718	57.1%	7.5%	202,427.8
30～49人	5,262,932	76.9%	6.1%	247,734.8
50～99人	6,414,168	61.5%	10.0%	395,029.7
100人～	85,006,872	79.3%	16.8%	11,354,692.7
総計	129,180,158	55.0%	15,085,406.8

（出典）総務省「データの高度な利活用による業務・サービス革新が我が国経済および社会に与える波及効果に係る調査研究」(平成26年)

なお、流通業以外の業種における売上向上効果（ア（ウ）参照）と合計すると60.9兆円という結果になった。これは全産業の売上高 $ ^{*22} $ の4.6％に相当する。

## 4 「G空間×ICT」の活用推進

ここまでICTの急速な進展に伴い、我々の身の周りで日々大量のデータ（ビッグデータ）が生成され、そのデータの活用が新たな価値の創出につながることをみてきた。大量に生成されるデータの中には、人や物の位置に関連づけられた情報、すなわち「G空間情報」も多く含まれている。このG空間情報についてもICTの急速な進展により、その入手、処理、分析による高度な活用が可能となり、新たな価値を生むものとなっている。

ICTは、あらゆる領域に活用されるツールとして、イノベーションを誘発する力を有しており、成長力の基盤となる生産性の向上に資することはもちろん、労働投入の量的拡大も期待でき、経済再生にも大きく貢献するものである。そのICTとG空間情報が緊密に連携すること、すなわち、「G空間×ICT」によって、新たな価値を生み出すとともに、一層、我が国の経済再興を加速すること等が期待される。

本項では、G空間情報を多く保有し日常の業務で活用している地方公共団体の意識に係るアンケート調査の結果を示した後、「G空間×ICT」の推進に向けた総務省の取組を紹介する。最近のG空間情報を活用した注目事