Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
訳を行う、「はなして翻訳」というサービスも提供している。

KDDIも2012年11月より「おはなしアシスタント」を提供しており、音声によって電話発信、メール作成などの端末操作や、天気予報や地図検索、各種ウェブ検索機能などが利用できる。加えて、食事などのライフログを音声によって簡単に記録することができるほか、2013年7月からは同サービス内にて自動翻訳機能も提供している。

Yahoo! JAPANにおいても2012年4月から「Yahoo!音声アシスト」を提供しており、音声認識によってAndroid対応携帯電話のアプリケーションを操作したり、別の「Yahoo!ブラウザ」アプリケーションと連携してブラウザ内の文字を読み上げたりすることができる。また、デンソーの「ARPEGGiO」と連携し、カーナビを操作することができ車内でのフリーハンドによるカーナビ利用も実現している。

## C 成田国際空港「NariTra」

成田国際空港はスマートフォンアプリの「NariTra」を2011年12月から提供している。

「NariTra」は利用者がスマートフォンに向かって話した音声を認識し、翻訳した結果を音声合成して出力することで、外国人との対面会話を支援する翻訳アプリである。空港や観光地などの固有名詞のデータベースを充実させることで、言語の異なる空港利用者間のコミュニケーションをサポートしている。4か国語（英語・中国語・韓国語・インドネシア語）と日本語間の音声翻訳に対応しており、上記4か国語にタイ語、フランス語、スペイン語を加えた7か国語と日本語間のテキスト翻訳にも対応している（図表4-1-3-5）。

翻訳には NICT（独立行政法人情報通信研究機構）が

開発した多言語音声翻訳エンジン $ ^{*28} $ が利用されている。

この翻訳エンジンは平均7語程度の短文を精度よく翻訳することができ、利用事例を機械学習することでその精度を高めていくことができる。NICTの英語認識技術は2012年、2013年のIWSLT $ ^{*29} $ における技術コンペで2年連続での最高精度を達成している $ ^{*30} $ 。

## D Facebook [DeepFace]

Facebookは、画像を解析して人物を特定する顔認識技術にも力を入れており、過去の画像を元に投稿された画像に対して自動でユーザ名のタグ付けを行う「Tag Suggestions」 $ ^{*31} $ を2010年7月に提供を開始したほか、2012年4月には写真共有サービスのInstagram、同年6月には顔認識技術のFace.comを相次いで買収している。その後、2013年12月には人工知能研究所を設立し、2014年3月に発表した論文では、97.25%という高い認識率の、人間と同程度に個人の顔を認識することができる技術「DeepFace」を開発したとしている。顔認識自体はデジタルカメラや顔認証システムでも実用化されているが、真正面を向いているなどの認識するための条件があったが、「DeepFace」は画像をそのまま学習していくのではなく、画像から3次元の顔の形状を推定し、それを学習させることによって個人を特定する特徴を自ら生成している $ ^{*32} $ （図表4-1-3-6）。
図表4-1-3-6 「DeepFace」の構造 $ ^{*33} $

## （イ）データ量の増大とデータ処理能力の向上

## A ビッグデータ、Internet of Things

このようにデータ解析技術が昨今注目を集めているのは、我々を取り巻くICT環境が変化してきたことも要因となっており、その一つに第3章でも述べたビッグデータがあげられる。インターネットには膨大な情報が日々流通・蓄積されているが、活用されている情報はまだ一部であり、それに対してどのような解析を行うかという指示はデータサイエンティスト等の人間が自分の経験等に基づいて考える必要がある。しかし、ビッグデータは人間が把握できる限度を超えた情報の塊であり、Internet of Things（モノのインターネット）とも言われるようにPCやスマートフォン以外にもM2Mなど膨大な端末が今後増加しインターネットに接続されること

图表4-1-3-7 Internet of Thingsの増加：インターネットに接続される端末数の予測

(出典) Gartner [Forecast: The Internet of Things, Worldwide, 2013, Peter Middleton 他共著 (2013/11/18)] より総務省作成

により、そのデータ量は爆発的に増大することが見込まれており（図表4-1-3-7）、その量と複雑さへの対応速度と分析能力を得るツールとしてデータ解析技術が求められている。

このような技術が今後更に高度化することで、膨大なデータの集合から、何らかの重要な傾向やパターンを抽出できるようになれば、インターネットを活用してビジネスを行う企業にとっては、新たなデータ解析技術を得るだけでなく、広告など現在のビジネスを最適化することで更なる収益増加が期待される。さらに、パーソナル・アシスタント等の新たなインターフェースはライフログやビッグデータの出入口ともなるプラットフォームであるため、これを押さえるべく、前述（ア）でも取り上げたOTT $ ^{*34} $ とよばれる企業等が技術開発の先

図表4-1-3-8 ビッグデータとプラットフォーム

(出典) 総務省「ICT 先端技術に関する調査研究」(平成26年)

陣を争っているところである（図表4-1-3-8）。

## B コンピューター性能の向上

コンピューターの計算能力の向上も解析技術の進展に大きな影響を与えている。コンピューターはムーアの法
則として知られるように、1.5～2年でその計算能力（トランジスタ数）が2倍になっており急激な速度で性能が向上している $ ^{*35} $ （図表4-1-3-9）。

図表4-1-3-9 コンピューターにおける指数の勢い $ ^{*36} $ とムーアの法則

（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)

## a IBM [Deep Blue] [Watson]

その一例として、米国IBMが開発したスーパー・コンピューター「Deep Blue」はチェスの世界チャンピオンに挑戦し、1997年5月の対局で初めて勝利した事例が挙げられる。「Deep Blue」はチェスというルールの中で有限の戦局から最善の一手を選択するというものだが、1秒あたり2億パターンの指し手を計算できるようになったことが、人間のチャンピオンに勝つ結果に貢献したと言われている $ ^{*37} $ 。

また、2011年2月には同社のコンピューター「Watson」が米国のテレビ番組「Jeopardy!」のクイズに挑戦した。このクイズ番組は問題が読み上げられると同時にモニタにもその全文が表示され、早押しによって回答する形式だが、「Watson」には特別に問題の提示と同時にテキストデータの問題が送られ、これを処理して、実際に物理的なボタンを押すことで回答した。その際、「Watson」は事前に百科事典などの百万冊分のデータを学習した上で、音声認識や画像認識は行わず自然言語理解と回答の判断に特化した結果、出題されたクイズに対し人間より早く回答し、2人の歴代チャンピオンに勝利した（図表4-1-3-10）。

なお、「Watson」のベースとなっているコンピューター「Power750」の能力は当時のスーパー・コンピューターランキングで192位 $ ^{*38} $ にあたり、本事例は世界1位を争うようなコンピューターでなくとも与えられた課題に対して高い成果を得ることが可能となった一例である（図表4-1-3-11）。

## b コンピューター将棋

図表4-1-3-10 IBM「Watson」のハードウェア $ ^{*39} $

(出典) 総務省「ICT 先端技術に関する調査研究」(平成26年)

IBM 社ホームページ

図表4-1-3-11 IBM「Deep Blue」「Watson」のシステム構成

Deep Blue (1997)	Watson (2011)
構成	RS/6000 P2SC + チェス専用チップ	Power 750 (10ノード×10ラック)
計算用コア数	480	2,880
スコア ( $ R_{peak} $ )	15.4 ギガFLOPS	79.1 テラFLOPS
スパコンランキング	259位 (1997年6月)	192位 (2011年6月)

（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)

日本の将棋もチェスと同じく、指し手の判断以外に運の要素が入らず、すべての手順が公開されるゲームであるため、古くからコンピューターを用いた勝つためのアルゴリズムの研究がなされてきた。しかし、歴史的にも
普及が日本国内に密着している点や駒を再利用するルールの複雑さから、コンピューターによる研究の歴史も1970年代頃からと比較的新しく、チェスに比べコンピューターが人間に勝利するのは難しいとされてきた。

しかし、2010年代に入ってから人間との公開対局において、頻繁に勝利を収めるようになり、2010年10月には現役女流棋士に、2013年3月には現役プロ棋士に初めて勝利した。これは複数のコンピューターを連結することで計算能力が向上した成果もあるが、もう一つの要因として、将棋は前述のとおり全ての棋譜が公開されるゲームであるため、過去のプロ棋士の対局データをコンピューターが機械学習することで、勝率の高い指し手の特徴を自ら学び、判断できるようになったことが挙げられる。

さらに、2014年3月にはドワンゴと公益社団法人日本将棋連盟が主催する「第3回電王戦」が開催された。同大会ではコンピューター将棋とプロ棋士の対戦が5回戦まで行われ、コンピューター将棋が4勝1負で2年連続勝ち越している $ ^{*40} $ 。今回よりコンピューター将棋のハードウェアが市販されるパソコンに統一されたが、コンピューター将棋の優位は変わらなかった $ ^{*41} $ 。また、対局ではデンソー製ロボットアーム「電王手くん」が初めて用いられ、将棋ソフトウェアの計算結果により、アームについているカメラを用い、将棋の駒を画像認識で識別し、コンプレッサーで吸着することで個々の駒を移動させた（図表4-1-3-12）。

## イデータ解析技術の歴史と人工知能（AI*42）の関わり

図表4-1-3-12 プロ棋戦専用ロボットアーム「電王手くん」

（出典）株式会社デンソー提供資料

前述のSiri等に代表されるような人間的な反応を示すUIは、過去を振り返ってみるとAI（人工知能）とも呼ばれる技術開発の延長にある。UIは20世紀中ごろの初期の研究では、人間のような知能を持つコンピューターが簡単な命令で作業を実行するというAI（人工知能）のアプローチと、コンピューターはあくまでもツールに過ぎないとするIA（知的増強） $ ^{*43} $ のアプローチに分かれており、後者のIAのアプローチは、マウスやGUIなどコンピューターを現在のように一般家庭にまで普及させるための基礎を築いてきた。

一方、前者 AI のアプローチは 1956 年開催のダートマス会議 $ ^{*44} $ に向けた提案書に「AI」という言葉が初めて記載され、同会議で AI という研究分野が確立されたとされている $ ^{*45} $ 。しかし、人間のように優れた課題解決能力を実現しようとしたものの、プログラムで事前に設定しておいた規則を元に結果を返す当初の手法では、発生頻度の低い例外的な事象等への対応が難しかった。そのため、政府や企業の研究開発予算も縮小していき「AI の冬」ともよばれる山谷のある歴史を半世紀に渡り経ることとなった（図表 4-1-3-13）。

こうしたAI研究を取り巻く状況の中で、2000年代に新たな成果が表れたのが、人間の学習能力を再現する機械学習という研究分野における「ニューラル・ネット

図表4-1-3-13 人工知能研究の歴史 $ ^{*46} $

年	出来事
1947年	アラン・チューリング氏がロンドン数学学会にて、人工知能の概念を提唱
1956年	ダートマス会議が開催され、ジョン・マッカーシー氏(米国ダートマス大学)が“Artificial Intelligence”の言葉を使用
1970年代後半	AIの冬
1980年代前半	エキスパート・システムの隆盛
1980年代後半～1990年代前半	AIの冬
1988年	ジューディア・パール氏(米国UCLA)がAIに確率・統計の手法を導入
1997年	IBMの“Deep Blue”がチェス世界王者に勝利
2006年	ジェフリー・ヒントン氏(カナダ、トロント大学)らの研究グループがディープ・ラーニンブを考案

（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)

ワーク $ ^{*47} $ 」という手法である。人間は学習を行うことによって、脳の神経細胞（ニューロン）のネットワークを絶えず変化させ学習した内容を記憶したり応用したりできるようになるが、その概念をAIに組み込み、デー
タの特性に合うように計算上の人工ニューロン（ノード）のネットワークを変化させ、計算を最適化していく手法である。

そして、2006年にカナダのトロント大学などの研究グループが、これを応用し「ディープ・ラーニング」という革新的な手法を提案した。この手法は、何層にも重なるニューラル・ネットワークを用い、データの集合から段階的に特徴を抽出することで、最終的にデータ全体を定義できるような特徴を効率よく探し出すことができる仕組みであり、この仮説は元々脳の視覚野などにおける研究成果であったが、あらゆる脳の領野に共通する仕組みと考えられている。また、私たちの脳が特定の情報に対してごく一部のみしか動かないようにすることで効率を上げているように、同様のアルゴリズム $ ^{*48} $ を用いて計算の省力化を図っていることも特徴である（図表4-1-3-14）。

その後、このディープ・ラーニングは、2012年6月にスタンフォード大学及びGoogleとの共同研究で一つの成果が確認された。1,000台のクラスタ・マシンの上 $ ^{*49} $ で、YouTubeの動画からランダムに抽出した1,000万枚の画像を用いて3日間をかけて教師なし学習を行った結果、人や猫の顔に強く反応する人工ニューロンを作ることができたというものである。これは、人間が事前に人や猫の顔の画像をまとめたり、画像にラベルを付けたりすることなく、AIが自律的に認識性能の高い機械学習を実現できた例である $ ^{*50} $ （図表4-1-3-15）。

(出典) 総務省「ICT 先端技術に関する調査研究」(平成26年)

図表4-1-3-15 猫の特徴を学習した人工ニューロンから生成した画像 $ ^{*51} $

（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年) GoogleWebサイトより

## ウ ロボット技術への応用

これらデータ解析技術はロボットの制御にも必要な技術であり活用が広まりつつある。これまでのロボットは枠組みの定まったラボ環境や工場などの特定の場所で、単純作業を繰り返すものだったが、特に研究開発が進んでいる自走するロボットは人間と同じ外部環境の中で、あらゆる周囲の情報から必要な動作を決めなければならない。

例えば、自動車メーカーは後述する自動走行車の開発に取り組んでいるが、走行中の周囲で起こるイレギュラーな状況にも対応できる安全な仕組みとともに、勝手に都市交通に渋滞を引き起こすことのないよう、車の運転において人間と同じレベルの判断能力を実現するための研究開発が行われている（図表4-1-3-16）。

また、米国Googleが2013年に後述するSchaft社を含む複数のロボット関連企業を相次いで買収したことも、この分野へ

図表4-1-3-16 データ解析とロボットの関係

(出典) 総務省「ICT 先端技術に関する調査研究」(平成26年)
の関心を引き付ける一端となっている（図表4-1-3-17）。

図表4-1-3-17 / Googleが買収したロボット関連の企業例

年月	企業名	所在	概要
2013年3月	DNNresearch	カナダ	ジェフリー・ヒントン氏のニューラル・ネットワーク研究企業
2013年10月	Flutter	米国	ジェスチャー認識アプリケーションの提供
2013年12月	Schaft	日本	作業用の人型ロボットの開発
2013年12月	Industrial Perception	米国	物流など向けのロボットアームの開発
2013年12月	Redwood Robotics	米国	物流など向けのロボットアームの開発
2013年12月	Meka Robotics	米国	人型コミュニケーション・ロボットの開発
2013年12月	Holomni	米国	物流など向けのキャスター（車輪）の開発
2013年12月	Bot & Dolly	米国	映像向けのロボットアームの開発
2013年12月	Autofuss	米国	Bot & Dollyの関連会社である映像作成企業
2013年12月	Boston Dynamics	米国	災害や軍事向けの4足歩行ロボットの開発
2014年1月	Nest Labs	米国	知的な家庭用サーモスタットなどの開発
2014年1月	DeepMind Technologies	英国	ゲームやシミュレーション向けのAI開発
2014年4月	Titan Aerospace	米国	災害や軍事向けの無人飛行機の開発

（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)

## （ア）災害探索用レスキューロボット：米国DARPA「ロボティクス・チャレンジ」

2011年の東日本大震災では福島第一原子力発電所にレスキューロボットが実際に投入され、被害状況の確認など災害現場での対応に貢献した。この教訓から米国DARPA（国防高等研究計画）では災害現場で人間と同じ作業が可能なロボットを実現することを目的とした「DARPAロボティクス・チャレンジ（DRC）」を開催し、2013年12月のトライアルには16チームが参加し、8つの課題に対応した（図表4-1-3-18）。

## 图表4-1-3-18 DRCTrials概要 $ ^{*52} $

参加チームはDARPAが貸し出すロボットのソフトウェアのみを開発するチームと、ソフトウェアと共にハードウェアを自ら用意して参加するチームがあった。トライアルでは主に遠隔操作によって課題への対応が行われたが、災害現場では無線の環境が十分でないことも想定されるため、会場の無線の通信速度が限定されるなど、ある程度ロボット側での自律的な制御が求められ、日本から参加したSchaft社が開発した高さ1.48m、重さ95kgの2足歩行ロボット「S-One」は、動きの正確さだけでなく、周囲の状況を認識する速さに優れていたことが評価され同トライアルを1位で通過している $ ^{*53} $ （図表4-1-3-19）。

同社はDRCに参加するため2012年5月に創業したベンチャー企業であり、このロボットは1998年に当時の通商産業省が始めた「人間協調・共存型ロボットシステム研究開発」による成果として、2002年に川田工業、産業技術総合研究所、安川電機、清水建設が共同開発した「HRP-2」がベースとなっており、同大会においては、日本のロボティクス技術の高さも伺える結果となった $ ^{*54} $ 。
（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)

DARPAホームページ

## （イ）身体機能を改善・補助・拡張するサイボーグ型ロボット：CYBERDYNE（日本）「HAL」

「HAL」は医療・福祉や重作業に用いるために開発された世界初のサイボーグ型ロボットで、利用者の筋力が弱い場合や筋肉を動かせない場合でも、その動作をサポートする。これには2つの仕組みがあり、一つは「サイバニック随意制御システム」と呼ばれるもので、運動時に脳から神経を通じて筋肉へと送られる微弱な生体電位信号を皮膚表面から読み取って解析し、その信号を元にパワーユニットを制御することで該当部位の運動をアシストし、利用者が意図した動作を実現する。信号が上手く伝達しない疾患等の場合には「サイバニック自律制御システム」と呼ばれる、人の運動のデータベースを元に適切な動作を再合成しパワーユニットを制御するシステムによって、スムーズな運動を実現する（図表4-1-3-20）。

(出典) Prof. Sankai University of Tsukuba / CYBERDYNE Inc.

筑波大学の山海嘉之氏が1991年より人とテクノロ

ジーの一体化技術についての原理開発など、基礎的な研究を始め、2004年に大学発ベンチャー企業のCYBERDYNEを設立した。2010年に福祉用「HAL」の現行モデルの国内レンタル販売を開始し、2013年には医療用「HAL」が欧州で医療機器認証を取得し、HALによる治療がドイツで公的労災保険の適用を受けており、2013年12月時点で日本国内とドイツで計400台が稼働している。

## エデータ解析技術における今後

ここまで述べたとおり、先進的なデータ解析技術は既に多くの製品やサービスに活用されつつある。また、米国で2012年に実施された分子活性予測のコンテストではディープ・ラーニングを用いたチームが優勝するなど、画像や音声といった分野に限らず、その応用による成果が出始めている。なお、このコンテストの優勝者は、化学の知識による事前の認識器のパラメータ調整は行わなかったにもかかわらず、従来の手法に勝る成果を出している $ ^{*57} $ 。これはすなわち、これまで専門的な知識を持った人間にも難しかった課題を、コンピューターによって誰しも解析できるようになることを示しており、薬学や医療などの分野で人々の健康や福祉等に役立つ新たな発見も期待される。

また、SaaSとしてもこれら技術は提供され始めており、一般的な企業がデータ解析を専門とする企業の技術を借りることもできるようになっている。例えば、米国ベンチャー企業であるNumenta社が提供するプラットフォーム「Grok」は、従来のような日次のバッチ処理ではなく、リアルタイムにストリーミング・データを機
械学習で分析することで、WEBサービスなどに起こる変化をすぐにとらえることができる $ ^{*58} $ 。

加えて、IntelやQualcommなどのチップセットベンダ等のハードウェア産業でも研究開発が行われている。これは、これまでにも述べてきたとおり膨大な計算量を処理するためには、それを支える高性能な半導体チップが必要になるためである。各社はニューロモーフィック・チップと呼ばれるニューラル・ネットワークの計算に特化した補助演算装置を研究開発しており、将来的にはスマートフォン等にも搭載して、リアルタイムのデータ解析処理を実現しようとしている。このように、データ解析技術はICT産業全体に係る基盤技術となり始めている。

我が国においては、超高齢社会に向けて生活環境をICTによって整備していく必要があり、製品やサービスが高機能化する中、複雑な操作が受け入れ難い環境が生じつつあり、誰でも容易に製品やサービスを使えるようにすることが求められている。医療・介護の現場では、ロボットが介助などの作業を補助していくことも考えられ、介護向けロボットの国内市場は2012年の1.7億円から2020年には349.8億円にまで拡大すると予測されている。(図表4-1-3-21)。

こうした課題に対応できるのがデータ解析技術及びAIにもつながるUIの改善であり、人が製品やサービスに合わせる時代から製品やサービスが人に合わせる時代になることが期待される。加えて、将来の高齢者は

図表4-1-3-21 介護ロボット国内市場規模推移と予測 $ ^{*59} $

（出典）矢野経済研究所「介護ロボット市場に関する調査結果2013」

ICTを活用している今の現役世代であり、生活の中で発生する様々なライフログを元に、利用者の人となりや利用の仕方に合わせた処理を行うことで、今後の超高齢社会の課題をサポートしていくことも期待される。

## (2) 車とICT

自動車におけるICTの導入例として、過去からある代表的なものは我が国のITS $ ^{*60} $ 成功事例として世界にも知られているカーナビゲーションシステムやETC等であるが、海外自動車メーカーをはじめ更なる付加価値向上のため、コネクテッドカーとも呼ばれる車に情報通信機能を持たせスマートフォンやタブレット連携を強化させるなど新たな車のICT化も加速している。

また、この分野にはAppleなどの車が本業ではなかった上位レイヤー企業も新たな事業領域拡大を視野に参入してきており、昨今注目を集めているGoogleをはじめ我が国でも自動車メーカー各社において導入や実験を進めている各種運転支援システム・自動走行等もセンサー技術や情報処理性能等のICTの進化が背景として挙げられるところである。

以下では、これら車とICTにおける昨今の動向及び各社の取組について紹介する。

## ア車とICT化の進展

現在の自動車におけるICT活用として一般の運転者にも見える形で、我が国において広く実用化されている代表例としては、カーナビゲーションシステム（以下、カーナビ）やETCが挙げられる。

1980年代から徐々に普及をはじめたカーナビは、1990年にGPSが搭載され、自車位置の精度を向上させた。その後、1996年にはVICS $ ^{*61} $ とよばれるサービスにより道路の混雑状況が車内でも把握できるようになり、2002年には通信モジュールを搭載したカーナビも登場し、2013年の出荷台数は546.6万台に達し（図表4-1-3-22）、現在では7割程度の乗用車にカーナビを搭載されている $ ^{*62} $ 。
図表4-1-3-22 カーナビの年間出荷台数

（出典）JEITA統計資料

また、高速道路におけるETCの利用状況も2014年3月現在約9割に達しており、高速道路渋滞の一番の原因であった料金所の渋滞は、ETC導入によりほぼ解消したとされ、運転所要時間の短縮と同時にCO $ _{2} $ 削減等でもICTが貢献しているところである（図表4-1-3-23）。

一方、第3章1節1項でも述べたスマートフォン等の普及に伴い、多様なアプリの利用も進んでおり、ナビゲーションアプリもその一つである。運転支援におけるスマートフォンアプリの利用調査によると、2013年の国内運転者の約24%がナビアプリの利用経験があり、車内でもスマートフォンが利用されるようになっている（图表4-1-3-24）。

このように、自動車におけるICT活用は、カーナビ等の自動車側からのアプローチとスマートフォン等のICT側からのアプローチが交差する状況となっており、今後、ますます両者が融合、発展していく様相を見せている。

图表4-1-3-23

我が国の高速道路ETC利用率（平成26年3月21～27日平均）と渋滞緩和効果

※年間渋滞回数が30回以上又は平均渋滞長が2km以上且つ渋滞回数が5回以上(NEXCO)

（出典）国土交通省 ETC 利用案内ホームページおよび社会資本整備審議会道路分科会第2回国土幹線道路部会資料6「ETCの利用状況、導入効果等」

図表4-1-3-24 運転支援におけるスマートフォンアプリの利用率 $ ^{*63} $

(出典) ソニー損害保険「2013年 全国カーライフ実態調査」(平成25年)

## イ 海外におけるコネクテッドカー・IVIの進展

車のICT化としてあげられる、通信機能を自動車に持たせたコネクテッドカーやIVI $ ^{*64} $ は、おもに欧米の高級車を中心に広がりを見せている。2014年1月の米国ラスベガスで開催されたCES $ ^{*65} $ においても欧米自動車メーカーが大規模なブースを構え、その注力度合いが見て取れる状況となっている。また、自社の車載アプリの
開発環境（SDK）をアプリ開発会社に提供し、彼らがアプリを開発できる環境整備を進めることで、積極的に開発者を囲い込もうとする戦略もうかがえる。

## A 米国 GM

北米で発売するGMの車種には、基本的に全車種対象としてOnStarとよばれるテレマティクス機能が搭載されている。同社では衝突事故自動通報、ロードサービス、盗難車両支援などのサービスを究極のテレマティクス・サービスと位置づけ1996年から提供しており、インフォテインメント機能として「MyLink」と呼ばれるスマートフォンとの連携機能を2012年から提供している。アプリケーションは、パートナーシップを組んだサードパーティで開発されたものを、OnStarのクラウド環境 $ ^{*66} $ を経由して、車載機と連携する仕組みとなっている（図表4-1-3-25）。

图表4-1-3-25 GM Chevrolet Impalaのダッシュボード $ ^{*68} $

（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)

GMでは、2014年夏に2015年モデルの一部の車種からLTEによりMyLinkの高速化を図り、アプリケーション提供をAppShopを通じて展開するとともに、2015年からHTML5アプリケーションを採用すると表明している $ ^{*67} $ 。

## B ドイツ Audi

ドイツのAudi社は、Audi connectとして2011年からコネクテッドサービスを対象に提供開始しているが、2015年春からニュースのヘッドラインやメッセージ等の読み上げ、ストリートビュー機能を拡張させたナビゲーションや車内Wi-Fiホットスポット機能など、アプリケーションの利便性を向上させた次世代Audi connectを展開することを計画している。

また、同社は2014のCESにおいて、自動車購入の際、コネクテッドカーであることが購入選定要因の2番目になったと発表しており、Audi車載用タブレット端末を2014年末～2015年初に提供開始する予定であり、運転者や同乗者が持ち込むスマートフォン等と自動車情報との連携は本機が担うほか、HTML5でのアプリケーションも搭載するとしている（図表4-1-3-26）。

## C 日本 トヨタ自動車

同社は、スマートフォンとカーナビをBluetoothで連携し、スマートフォンからカーナビの目的地を設定できる位置情報の送信を行うデンソー製アプリ「NaviCon」への対応を2010年から行っている。このようなスマートフォン連携をカーナビに取り入れることで、スマートフォンアプリの地図から周辺施設や行きたい場所を選択したり、電話帳にある住所録から選択してカーナビに送信するなど、簡易にカーナビの目的地設定を行うことが可能となっている。

また、スマートフォン連携対応アプリで見つけた場所の位置情報を受け取ってカーナビに送信したり、スマー

図表4-1-3-26 Audi車載タブレット

(出典) 総務省「ICT 先端技術に関する調査研究」(平成26年)

## 図表4-1-3-27 トヨタ自動車「NaviCon」

（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)

トフォン側の地図を操作して、カーナビの地図を動かしたりすることも可能となっており、ユーザーはスマート
フォンで事前に検索操作ができるので、車内に乗り込んでからの検索操作の時間を短縮できることから、現在では日産、ホンダなど、トヨタ車以外のカーナビにも採用されている。

## D Apple [Apple CarPlay]、Google等 [OAA]

OTT とよばれる上位レイヤー企業も自動車産業に急接近している。2013年6月に Apple は iPhone を車載機に接続して利用する仕組み「Apple CarPlay（発表時当初は iOS in the Car）」を発表し $ ^{*69} $ 、2014年の一部車種より、音声通話や Siri を活用したナビゲーション検索、音楽再生等の機能が予定されている（図表 4-1-3-28）。

また、Googleについても2014年1月にAudi、GM、本田技研工業、Hyundaiなどの自動車メーカーとOAA $ ^{*70} $ と呼ばれる業界団体を結成し、CarPlayと同様にスマートフォンを車載機に接続してスマートフォンアプリの車内利用を促進させることを目指している（図表4-1-3-29）。

このようなコネクテッドカーやスマートフォンやタブレット連携強化の背景としては、1つはスマートフォン等のデバイスを自動車に持ち込めるようにすることで、図表4-1-3-24にあるアプリを運転中でも利用したいとする消費者のニーズに応える動きである。

2つ目は、スマートフォンのビジネスモデルを参考にした事業変革である。自動車用アプリの浸透は車用のアプリケーション等ソフトウェア開発の短期間化・低コスト化に繋がるため、これまでのような買い切りモデルでは自動車の買い替えサイクルが数年に及ぶことから購入した時点の車用アプリが陳腐化する可能性が高いが、利用者がアプリを選択できるようになると常に新しいアプリが増えている。

(出典) Apple CarPlayホームページ

図表4-1-3-29 OAAホームページ $ ^{*71} $

Open Automotive Alliance

8+1 2.041

(出典) OAAホームページ

リを利用できるようになる。また、アプリ市場へ展開することによる新たな収益モデルの構築や、利用者との接点拡大に繋げ自動車メーカーの事業性を向上することも期待される。

3つ目としては、諸外国でのテレマティクス義務化があげられ、欧州及びロシアにおいては、eCall緊急通報システム $ ^{*72} $ やブラジル等の新興国での盗難車両追跡機能 $ ^{*73} $ による義務化が進められており、その他の国でも同種の民間サービスとして提供され始めている。eCall緊急通報システムとは自動車での衝突事故が発生した場合、車両に搭載されたシステム（IVS $ ^{*74} $ ）により手動あるいは自動で緊急通報が発呼され、音声並びに車の各種情報（MSD $ ^{*75} $ ）がネットワークを介し、事故現場に最も近い緊急応答センター $ ^{*76} $ に接続する仕組であり、これにより救命率の向上を目指している（図表4-1-3-30）。
(出典) 総務省「ICT 先端技術に関する調査研究」(平成26年)

## ウ ITS・安全運転支援システム

## （ア）我が国の交通事故の状況

我が国の平成25年中における交通事故による死者数は、4,373人で13年連続の減少となっている（図表4-13-31）。しかしながら、交通事故死者数の前年比減少率は0.9％にとどまり近年は減少幅が通減し、死者数の指標となる致死率 $ ^{*78} $ についても平成22年以来3年ぶりに0.53％から0.56％と増加に転じるなど、死者数が減りにくい状況となっており、その背景としては、高齢者人口の増加、シートベルトやエアバッグ等の装着率の頭打ち、飲酒運転による交通事故の下げ止まり等が挙げられている。

また、交通事故死者の内訳を見てみると、安全運転義務違反（運転操作不適、漫然運転、わき見運転、安全不確認など）や、一時不停止、信号無視等、運転者の何等かのヒューマンエラーに起因するものが多くを占めており、これらのことから、運転者に対し注意情報を提供すること等、ITS・安全運転支援システムの導入等による更なる死亡事故ゼロに向けた取組が自動車メーカー各社をはじめ行われている。

図表4-1-3-31 我が国における法令違反別死亡事故発生件数と致死率推移、法令違反別死亡事故発生件数（平成24年）

注 致死率=死者数÷死傷者数×100

（出典）警察庁交通局「平成25年中の交通死亡事故の特徴及び道路交通法違反取締り状況について」

## （イ）ITSの発展

我が国のITSの研究は1970年代に研究開発がはじまり、1980年代後半から車両、道路インフラ、交通管制等個別の官民開発プロジェクトが数多く進められた $ ^{*79} $ 。1996年7月に策定された「高度道路交通システム推進に関する全体構想」により、VICS（1996年～）、ETC（2001年～）等今ではごく普通に利用されているサービス展開が進んだ。

また、カーナビを通じた各種情報提供サービスが自動車メーカーにより提供されているが、これらのサービスは、自動車の走行位置や速度などの情報（プローブ情報）をもとに自社の顧客向けのサービスを提供している。今後、自動車のセンサー（前方、後方のレーダー等）やカメラを活用して、ドライバーへの注意喚起や、出会い頭衝突回避など安全運転支援システムなど、次世代ITSの研究開発も進められている（図表4-1-3-32）。
## 図表4-1-3-32 情報通信を活用したITS

O ITSの高度化、推進にあたっては、電波による無線通信等の情報通信技術（ICT：Information Communication Technology）の効果的な活用が重要。

O 総務省では、車車間通信や路車間通信、車載レーダー等の技術基準などを順次制度化。

車載レーダー（電波、超音波、赤外線）・カメラ

車両等を検知し、ドライバーへの注意喚起、車間距離の維持、緊急時のプレーキなど運転支援。

（出典）総務省「ITS成果発表会」(平成26年)

## 図表4-1-3-33 衝突被害軽減ブレーキ・ACC・レーンキープアシスト

これらの安全運転機能に関しては、ここ数年で目覚しい発展を見せており、我が国においては本格的な超高齢社会を迎えるにあたり、身体的な能力が衰える高齢者ドライバーの安全運転支援は重要なテーマであり、昨今では一般個人に販売される自動車においても、以下のような安全・安心機能を盛り込んだ商品が各メーカーから販売されている $ ^{*80} $ （図表4-1-3-33）。

## ・衝突被害軽減ブレーキ

約4km～30km/hでの低速走行中、車前方に設置した近距離を高精度で探知できるセンサーまたはレーダーで先行車を捉え、衝突の危険性が高いと判断するとプレーキを自動制御する機能である。ドライバーが不注意等で前方に障害物や車が迫っているにもかかわらずプレーキ操作などを行わなかった場合に、自動的にプレーキをかけて衝突回避をサポート、もしくは衝突による被害の低減を図る機能。

## · ACC

(アダプティブ・クルーズ・コントロール)

車に設置してあるレーダーセンサーが先行車との

車間距離を計算して、適切な加減速を行い、設

定車間距離を保持しながら運転者がアクセルや

ブレーキを操作しなくても定速で走行する機能。

## ・レーンキープアシスト

車内に設置されたカメラ画像をもとに車線を認識し、方向指示器を操作されないまま車線を逸脱しそうになると警報音を鳴らしディスプレイに表示する等でドライバーに知らせるとともに、軽いハンドル操作で車線維持が可能とする機能。

(出典) 総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)※図表は国土交通省自動車総合安全情報ホームページ

## (ウ) 自動走行

また、図表4-1-3-33で挙げた運転支援技術等をさらに進化させて、ドライバーが行う知覚・認知・判断・操作の一部または全てをITS技術を用いて機械が補助・代行することで交通事故を減らそうという試みも、ここ数年で急速に注目されている。これは、運転における人間の関与を減らすことで、前述（ア）で述べた事故要因のヒューマンエラーを減少させ、更に交通事故を防ごうという試みである。

自動走行における技術的な観点では、一般的に信号や歩行者などがいない高速道路（自動車専用道）のほうが比較的容易である一方で、市街地の一般道など複雑な判断やハンドル操作、交通ルール等が求められる場所ほど技術的難易度が高いとされる。

## A 米国Google

Google社では2009年からスタンフォード大学と共同で、自動走行技術の開発を始めており、2010年から米国で走行実験を開始している。同社の自動走行車は、センサーでとらえた情報を人工知能で解析し、安全な走行路を判定する方法を採用しており、車両上部にLidar $ ^{*81} $ と呼ばれる機器を搭載し、レーザーにより物体との距離を測定することで、車両周辺の3Dマップを作成する（図表4-1-3-34）。また、フロントガラスにはビデオ・カメラが設置され、信号機、道路標識、前方の車のテールライトなどの検知を行うほか、屋根のGPSアンテナ
で位置を把握し、車輪の位置測定のセンサー $ ^{*82} $ にて短距離の移動を測定することで正確な位置を算定している。これら各種センサーから収集した情報から、自動車の位置を正確に把握しつつ、LidarのイメージをGoogleの得意とするマップに重ね、どの車線が安全に走行できるか、横断歩道や交差点がどこにあるかなどを判定している。

同社によると2014年4月には無事故での走行距離が70万マイル（約113万キロメートル）に達したという。

図表4-1-3-34 / Googleの自動走行車

## B トヨタ自動車：AHDA

(出典) Google 提供資料（平成26年）

トヨタ自動車は、自動走行技術を利用した高速道路（含む、自動車専用道路）における次世代の高度運転支援システム AHDA $ ^{*83} $ を開発している。AHDAとは、先行車両と無線通信しながら追従走行する「通信利用レーダークルーズコントロール」と、全車速域で道路の白線などをセンサーで検出し、あらかじめ算出された最適なラインを走行するよう操舵を支援する「レートレースコントロール」との連携により、安全運転の支援や運転負荷の軽減を行うものである（図表4-1-3-35）。

同社は、運転の主役であるドライバーの意思を尊重し、クルマを操る楽しみを損なうことなく、安全・安心

図表4-1-3-35 トヨタ自動車 AHDAによる追従走行

(出典) トヨタ自動車提供資料 (平成26年)

な移動手段を提供するため、これら高度運転支援システムの早期実用化を目指している。今回新開発したAHDAは、2010年代半ばを目標に商品化する予定であり、2013年1月に米国ネバダ州で開催されたCESに出展した実験車などを活用し、自動走行の研究を通して得られた先端要素技術や知見を利用することで、次世代の高度運転支援システムの早期実用化を推進していくこととしている。

## C 日產自動車

日産自動車は、2013年8月に2020年までに同社の複数の車種において自動走行を実用化することを発表している $ ^{*84} $ 。

また、2013年10月に開催されたCEATEC Japan2013において、同社は自動走行のデモンストレーションを行っており、同社の「リーフ」にレーザースキャナー、アラウンド・ビュー・モニターカメラ、アクチュエーター等を搭載することで、車両の周囲360度の危険をモニターし、必要な場合にはドライバーへ警告を発し、アクションを取る機能を備えている。これは同社のセーフティ・シールド（クルマが人を守る）の考え方に基づくとしており、安全が確認されるとハンドルのほか、アンダーイルミネーションも青く光り、障害物などがあり安全が確認されるまでは赤く光るなど、運転者のほか、車の外にいる人にも自動車がどのような判断をしているか分かるようになっている（図表4-1-3-36）。
図表4-1-3-36 日産自動車 自立走行デモ（CEATEC Japan2013にて）

（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)

## D 本田技研工業（ホンダ）

本田技研工業は、2013年10月に開催された「第20回ITS世界会議 東京2013」において、自動走行に関して2件のデモンストレーションを行った $ ^{*85} $ 。

一つ目が協調型自動走行で、自律型の走路環境認識技術を搭載した実験車が、狭い道などでの自動走行や、車載カメラで歩行者を認識することによる自動停止および発進するものであり、歩行者とクルマの通信や二輪車・四輪車・電動カートとの通信による安全運転支援に加え、車載カメラによる路上駐車車両を検知し、後方の安全を確認したあとに、自動で車線変更を行える。

二つ目が自動バレーパーキング $ ^{*86} $ で、駐車場の四隅に設置されている監視カメラがクルマと無線通信で連携することにより、車両側に特別なセンサーを追加することなく、人がスーパーなどの駐車場の送迎エリアにクルマを停車させると、駐車場内の空きスペースの情報を受け取ったクルマが無人で走行して駐車する機能を持たせている（図表4-1-3-37）。

図表4-1-3-37 ホンダの自動走行デモ（左）・自動駐車デモ（右）(ITS世界会議 東京2013にて)

（出典）総務省「ICT先端技術に関する調査研究」(平成26年)

これら自動走行における取組はドライバーが全ての運転操作を行う運転から、自動車の運転支援システムが一部の運転操作を行う運転、ドライバーが居なくても良い昨今注目を集めている自動走行など、様々な概念が存在しているため、その自動化段階に応じ次の4つのレベルに大きく分類されている。レベル1は図表4-1-3-33の技術等により、加速（アクセル）や操舵（ハンドル操作等）、制動（ブレーキ等）のいずれかの操作を自動車側で行うことを指し、レベル2になると、それらの複数の操作を1度に自動車側で行う。そして、レベル3になるとレベル2が更に高度化し緊急時対応を除き、すべての操作を自動車側が行うようになり、レベル4に至ると緊急時対応を含め自動車側が行うものである $ ^{*} $ 87。
## 図表4-1-3-38 安全運転支援・自動走行システムの定義 $ ^{*} $ 88

分類	概要	左記を実現するシステム
情報提供型	連転者への注意喚起等	「安全運転支援システム」
自動化型	レベル1:単独型	加速・操舵・制御のいずれかの操作を自動車が行う状態	「自動走行システム」	「自動走行システム」
レベル2:システムの複合化	加速・操舵・制御のうち複数の操作を一度に自動車が行う状態
レベル3:システムの高度化	加速・操舵・制御を全て自動車が行う状態（緊急時対応：ドライバー）
レベル4:完全自動走行	加速・操舵・制御を全て自動車（ドライバー以外）が行う状態	「完全自動走行システム」

(出典) 官民ITS構想・ロードマップ (案) (平成26年)

## エ 政府および総務省の取組

## （ア）日本再興戦略、世界最先端IT国家創造宣言及び科学技術イノベーション総合戦略

平成25年6月14日に閣議決定された「日本再興戦略」では、安全・便利で経済的な次世代インフラの構築として、「車車間通信、路車間通信等を用いた安全運転支援装置・安全運転支援システム及び自動走行システム、渋滞予測システム、物流システムの構築によるヒト・モノの安全・快適な移動の実現を国家プロジェクトとして進める」と宣言されている。

また、同日閣議決定された「世界最先端IT国家創造宣言」では、「地図情報や車・人の位置情報等の地理空間情報（G空間情報）、蓄積データを活用することなど、ITS技術の活用により、交通事故の危険や交通渋滞が回避される、安全で、環境にやさしく、経済的な道路交通社会」の実現に向けて、「2014年度から、社会実装を前提としたモデル地区での先導的な実証事業を公道上で実施するとともに、高度運転支援技術等の開発にも着手する。さらに、車の自律系システムと車と車、道路と車との情報交換等を組み合わせ、運転支援技術の高度化を図るとともに、実用化に向けた公道上での実証を実施し、2020年代中には、自動走行システムの試用を開始する。これらの取組などにより、2018年を目途に交通事故死者数を2,500人以下とし、2020年までには、世界で最も安全な道路交通社会を実現する（交通事故死者数が人口比で世界一少ない割合になることを目指す）とともに、交通渋滞を大幅に削減する」ことを目標としている（図表4-1-3-39）。
図表4-1-3-39 世界最先端IT国家創造宣言：世界で最も安全でやさしく経済的な道路交通社会の実現における工程表

（出典）IT 総合戦略本部「世界最先端 IT 国家創造宣言 工程表」（平成 26 年 6 月 24 日 改 定）

加えて、平成25年6月7日に閣議決定された「科学技術イノベーション総合戦略」では、「ITS技術の高度化による、より先進的な交通安全支援・渋滞対策技術や道路交通情報の集約・配信技術、交通管制技術、利便性向上技術の開発を推進する」と宣言されており、この取組により「歩行者・自動車双方への交通安全に係る迅速な情報提供や支援、渋滞等の削減、利便性の向上を図りつつ、交通事故死者数ゼロを目指し、世界一安全・快適な道路交通を実現する。また、鉄道等の他の交通分野においても先進技術の開発を推進する」ことを目標としている $ ^{*89} $ 。さらに、同戦略において記された「SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）」は、政府の総合科学技術・イノベーション会議が府省の枠や旧来の分野の枠を超えたマネジメントに主導的な役割を果たし、科学技術イノベーションを実現するために新たに創設されたプログラムであり、「自動走行システム」がテーマの一つとして位置づけられている。

## （イ）総務省の取組

## A 次世代ITSの確立に向けた通信技術の実証

交通事故による死傷者数は、近年減少傾向にあるものの、依然として深刻な状態にある。安全・安心で快適な交通社会を実現するためには、既存技術を更に高度化して事故を防ぐこと等が必須であり、従来の自動車単体での運転支援に加え、車と車、車と人等をつなぐ高度な無線通信技術を活用した安全運転支援システムの早期実用化が求められている。「日本再興戦略」等の政府戦略においても同趣旨の内容が盛り込まれている。このため、総務省では、情報通信審議会からの答申を踏まえ、700MHz帯安全運転支援通信システム（車車間通信・路車間通信）に関する制度整備を行った。しかしながら、上位レイヤーの通信プロトコルについては策定されておらず、早急に検討を進める必要がある。これを受け、平成26年度より「次世代ITSの確立に向けた通信技術の実証」を実施する。

本施策では、実用環境を想定したテストコース等での実証を通じて、車車間通信技術等を活用した安全運転支援システムの早期実用化に必要となる検討課題の抽出・検証を行い、実用サービスが十分機能できるよう通信の信頼性、相互接続、セキュリティ機能を確保・考慮した通信プロトコルを策定する予定である（図表4-1-340）。
## 検討グループにおける検討事項

## B 「情報セキュリティ アドバイザリーボードITSセキュリティ検討グループ」開催

総務省においてはICTを活用した安心・安全で快適な交通社会を実現するシステムであるITSについて情報セキュリティの観点から検討を行っており、平成26年から「情報セキュリティアドバイザリーボードITSセキュリティ検討グループ」を開催している。検討グループにおいては、主に700MHz帯の周波数帯を用いた車車間・路車間通信等による協調型の安全運転支援システムの早期実用化に向けて、通信される情報の真正性・完全性・機密性が担保されるための情報セキュリティ上の要件等について検討を行っている。(図表4-1-3-41)。

## 図表4-1-3-41 ITSセキュリティ検討グループにおける主な検討事項 $ ^{*90} $

## 既存のガイドライン

■ 運転支援通信システムに関する運用管理ガイドライン(RC-008)

(平成23年4月27日ITS情報通信システム推進会議策定)

・ 運転支援通信システムの実用化・運用・維持の際に必要となる運用事項について定めたもの。

・ 情報セキュリティについては、各機器におけるセキュリティ情報の格納・更新・再設定・抹消の手続き等を規定。

■ 運転支援通信システムに関するセキュリティガイドライン(RC-009)

（平成23年4月27日ITS情報通信システム推進会議策定、平成24年4月25日改訂、平成25年11月25日改訂）

- 運転支援システムに対する脅威とリスクを分析し、脅威に対する対策方針について定めたもの。

- 情報セキュリティについては、車車間・路車間通信において、暗号技術を用いて発信元の真正性確認やメッセージの完全性確認を行うとともに、通信区間を流れる情報の機密性の確保を可能にすべきこと等を規定。

既存のガイドラインを踏まえてより具体的な検討を行う

## C SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）での次世代ITSにおける取り組み

SIP・自動走行システムにおいて、総務省ではICTを活用した次世代ITSの確立を目的として、道路上での様々な交通状況においても自動走行システムの高度な安全性を確保するため、近接する車両や歩行者等の間で互いに位置・速度情報等をやり取りする車車間・路車間・歩車間通信、また、天候等、周りの環境の影響を受けずに交差点やその周辺等の車両・歩行者の存在等を把握可能なインフラレーダー等を組み合わせることにより、一般道や自動車専用道での事故回避等を図る高度運転支援システムの開発を行う開発を行うこととしている（図表4-1-3-42）。本研究開発は、2014年度～2018年度にかけて実施されるが、実際に一般道等において、状況の異なる複数の交差点等にて多数の車載器搭載の自動車や歩行者等が行き交う環境を模擬的に設け、その中でのシス
テム動作等の検証を行うなど、公道実証実験を行う計画である $ ^{*91} $ 。

図表4-1-3-42 SIP総務省事業の概要

## (3) ウェアラブル端末

昨今注目されている新しいICTトレンドの一つにウェアラブル端末があげられ、2013年（平成25年）においても国内外の様々な端末メーカー等から腕時計型やリストバンド型などの端末が発売され、メガネ型など様々な形態でのプロトタイプも発表されている。

これら背景としては、スマートフォン市場において我が国をはじめとした先進国を中心に一定の普及期を迎えたことで、端末市場における新たなトレンドを各社模索している姿勢などがうかがえるとともに、半導体技術等の進展により小型化・高性能化が可能になったこと、ビッグデータ、Internet of Things等、様々なモノがインターネットにつながりつつある今後のトレンドもそれらを後押ししている。

## アウェアラブル端末の種類と事例

ウェアラブル端末は、現在でも世界各国にて様々な形態が発売されており、手首又は頭に装着する端末が全体の3分の2ほどを占め $ ^{*92} $ 、それらを端末の形態で大きく分類すると手首に装着するリストバンド型（腕輪型）もしくは腕時計型、頭に装着するメガネ型等に分類され、各社様々な形状を模索しているところである。

## （ア）リストバンド型

リストバンド型は腕に装着する形状のウェアラブル端末であり、1日24時間の常時装着も可能となるよう軽量に設計されている場合が多い。その特徴から心拍等のライフログの取得機能や加速度センサーを組み込み、歩数や移動距離等を計測する機能を実装することで、スポーツやヘルスケア分野との親和性が高く、それらの利用を意識した製品が各社より複数発売されている。

## A NIKE+ FUELBAND SE（米国）

FUELBANDは米国スポーツ用品メーカーのNike社が販売しているリストバンド型ウェアラブル端末の代表的な製品である。2013年11月発売の現モデルから日本でも販売されており、歩数や日常生活における活動量、頻度、負荷を計測し「NIKEFUEL」という独自の指標にして、自分で定めた目標に対する達成状況を表示する。活動量のデータはスマートフォン等にリアルタイムで送信され、Nike+ $ ^{*93} $ という同社のユーザデータベースに登録・同期される。Nike+では友人等とのグループが設定でき、グループ内での「NIKEFUEL」にまつわるコミュニケーションやランキング競争ができ、楽しみながら活動量を増やすことができる（図表4-1-3-43）。

图表4-1-3-43 NIKE+ FUELBAND SE

(出典) 総務省「ICTの進化がもたらす社会へのインパクトに関する調査研究」(平成26年)