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図表1-2-3-18 日米における主要な新興系ICT企業の創業者経歴

日本

企業名	創業年	創業者名	主要学歷	專攻	文科系	理工系
はてな	2001年	近藤淳也氏	京都大学	学士	地球物理学	◇
ミクシイ	2000年	笠原健治氏	東京大学	学士	経営学	○
DeNA	1999年	南場智子氏	ハーバード大学	修士	経営学	○
サイバード	1998年	堀主知・ロバート氏	関西学院大学	学士	法学	○
サイバーエージェント	1998年	藤田晋氏	青山学院大学	学士	経営学	○
楽天	1997年	三木谷浩史氏	ハーバード大学	修士	経営学	○
インデックス	1995年	落合正美氏	慶応義塾大学	学士	経済学	○
川	1991年	鈴木幸一氏	早稲田大学	学士	文学	○
ソフトバンク	1981年	孫正義氏	カリフォルニア大学パークレー校	学士	経済学	○

米国

企業名	創業年	創業者名	主要学歷	專攻	文科系	理工系
Google	1998年	セルゲイ・ブリン氏	スタンフォード大学	修士	計算機科学	♦	♦
ラリー・ページ氏	スタンフォード大学	修士	計算機科学	♦	♦
Yahoo!	1995年	デビッド・ファイロ氏	スタンフォード大学	修士	電気工学	♦	♦
ジェリー・ヤン氏	スタンフォード大学	修士	電気工学	♦	♦
eBay	1995年	ビエール・オミダイア氏	タフツ大学	学士	計算機科学	♦	♦
Qualcomm	1985年	アーウイン・ジェイコブ氏	マサチューセッツ工科大学	博士	計算機科学、電気工学	♦	♦
アンドリュー・ヴィタビ氏	南カリフォルニア大学	博士	通信工学	♦	♦
Cisco	1984年	レン・ボサック氏	スタンフォード大学	修士	計算機科学	♦	♦
サンディー・ラナー氏	スタンフォード大学	修士	計算機科学	♦	♦
Sun Microsystems	1982年	スコット・マクネリ氏	スタンフォード大学	修士	経営学	♦	♦
ビノッド・コースラ氏	インド工科大学	学士	電気工学	♦	♦
スタンフォード大学	修士	経営学	♦	♦
アンディ・ベクトルシャイム氏	スタンフォード大学	博士	計算機科学、電気工学	♦	♦
Adobe Systems	1982年	ジョン・ワーノック氏	ユタ大学	博士	計算機科学	♦	♦
チャールズ・ゲシキー氏	-	-	-	♦	♦
EMC	1979年	リチャード・エガン氏	ノースイースタン大学	学士	電気工学	♦	♦
ロジャー・マリノ氏	-	-	-	♦	♦
Microsoft	1975年	ビル・ゲイツ氏	ハーバード大学	学士	計算機科学	♦	♦
ボール・アレン氏	-	-	-	♦	♦

図表1-2-3-19 理工系修士の博士進学率

文部科学省「学校基本調査」により作成

(出典)「ICT関連企業を取り巻く事業環境と制度に関する国際比較調査」

図表1-2-3-20 理工系修士から博士への進学者数

文部科学省「学校基本調査」により作成

図表1-2-3-21 諸外国における理工系人材への経営教育に関する取組

国♦	施策名♦	概要♦
米国♦	Stanford Technology
Ventures Program♦	■ スタンフォード大学の工学部に設置されたアントレプレナー教育プログラムで、ハイテク企業の創業を支援♦
■ 学内の学生/OBネットワークやファンド等とも連携して教育及び起業支援環境を一体的に提供♦
■ 学外の企業や投資家もスポンサーとなって協賛♦
CONNECT USCD♦	■ カリフォルニア大学サンディエゴ校の1機関として設立された非営利組織、2005年に独立♦
■ 専門家によるコーチング、ワークショップ開催、ビジネスエンジエルやベンチャーキャビルへのプレゼンテーションの場の提供、助成金制度情報の提供等を実施♦
■ 主にハイテク及びライフサイエンス分野の起業家が対象♦
NFIB Education Foundation	■ 起業家志望者に対して奨学金やインターン制度を提供する教育財団♦
イギリス♦	ヨーク・エンタープライズ・ スキーム♦	■ イギリスの大手銀行であるHSBCとコンサルタントを専門とするヨーク・ビジネス開発(York Business Development)との連携で実施。地域開発局であるヨークシャー・フォワード(Yorkshire Forward)とヨーク・サイエンス・シティ(York Science City)も支援♦
■ ワークショップによる、ビジネスを視点とするアイデアの評価、市場調査、財務予測の方法等の教授と、グループでのビジネス・プラン提出の実践学習を実施♦
■ ビジネス・プランは投資家志望者で構成されるバネルに提出し、詳細なフィードバックを受けるとともに、優秀なプランには奨学金を支給♦
フランス♦	起業教育実践観測所(OPPE)♦	■ フランス高等教育・研究省が行う学生を対象とした起業向け養成及び起業促進活動の一環♦
先端技術企業設立計画全国コンクール♦	■ フランス高等教育・研究省が行う学生を対象とした起業計画の全国コンクール♦
■ 入選者には賞金、入選者ネットワークへの参加、コンサルタント・資金供給機関・投資家の紹介等を実施♦
中国♦	上海市浦江人材計画管理方法♦	■ 海外からの帰国後に上海市で創業する留学生又は団体に上海市が出資♦
■ 創業と関係のある研究開発、科学技術創業に最高50万元を支給♦

(出典)「ICT関連企業を取り巻く事業環境と制度に関する国際比較調査」
## B 企業内ICT人材の不足

現在、我が国には高度ICT人材 $ ^{16} $ が約43.1万人、それ以外の人材が約55.6万人存在するものの、企業におけるICT人材は、約50万人不足していると推計されている（図表1-2-3-22）。

日本と諸外国を比較すると、米国、EU諸国では、全従業者に占めるICTの技能を有する人材の割合が、それぞれ3.7%、3.0%であるのに対し、我が国では、

図表1-2-3-22 国内におけるICT人材数

（出典）総務省「ICT人材育成に関する調査報告書」

1.4％となっており、我が国の企業内ICT人材の不足は、深刻な状況であるといえる（図表1-2-3-23）。

諸外国では、米国のCIO大学のように、国と産業界が連携して高度ICT人材育成機関を設立し、人材育成に取り組んでいる国が多い。また、オフショア開発拠点を目指すインド、中国等の新興国においても、教育機関と産業界とが連携して、非常に積極的な取組を行っている（図表1-2-3-24）。

図表1-2-3-23 全就業者数に占めるICT人材の割合の国際比較

※ 日本以外は2004年の数値、日本は2005年の数値

日本以外はOECD「Information Technology Outlook 2006」、日本は該当データが無いため、図表1-2-3-22の人材数と全就業者数から算出

図表1-2-3-24 諸外国における高度ICT人材育成機関

♦

総務省資料により作成

16ICT人材のうち、マネジメント系スキル及び技術系スキルが中級以上かつ少なくとも片方のスキルが上級の人材を高度人材と定義している
## C 海外人材受入れの少なさ

日本、米国、イギリスにおけるコンピュータ関連の就労者の2005年における新規受入数は、それぞれ4,097人、11万3,867人、1万5,616人となっている。海外からの人材の受入れについては、各国個別の事情もあり単純な比較はできないが、日本におけるコンピュータ関連の就労者の受入数は、米国やイギリスよりも少なくなっている。さらに、出身国別に見ても、アジア諸国の人材は、日本よりも欧米で働いている人数の方が多くなっている（図表1-2-3-25）。

企業が成長していくに当たっては、米国のシリコンバレーや大学に見られるように、国内の人材のみならず、世界から優れた人材を受け入れ、イノベーションを創出する視点が重要である。そのためには、日本の情報関連資格と外国の資格・試験の相互認証による人材の円滑な移動の確保、雇用機会や雇用条件の見直し等の制度面における環境整備、優秀な留学生の受入れや日本での就業につなげるための奨学金制度の整備といった支援制度の充実が必要である。

また、海外の優秀な人材を日本に呼び込むためには、日本の優れた市場環境や研究開発環境を世界的にPRするという視点も重要である。我が国の高度なICTインフラを活用し、オープンなテストベッドとして市場を開放することで、新しい技術者や最先端の技術が、世界各地から集積してくることが想定される。2004年から2007年のICT関係の主要な国際イベントの開催状況を見ると、日本における開催状況は、ドイツや米国、中国等の諸外国に比べて、規模、回数ともに劣っている（図表1-2-3-26）。今後は、我が国においても、ICTに関する大規模見本市・展示会の開催等を積極的に手掛け、人材交流を促進するなどの地道な取組を進めていく必要があるといえる。

図表1-2-3-25 日米英における外国人就労者の新規受入数（2005年）

日本♦	米国♦	イギリス♦
総数♦	14,884♦	264,892♦	86,191♦
業種別♦	コンピュータ関連♦	4,097♦	113,867♦	15,616♦
その他♦	10,787♦	151,025♦	70,575♦
出身国別♦	日本♦	-♦	5,727♦	2,403♦
米国♦	2,511♦	-♦	9,186♦
イギリス♦	1,203♦	6,796♦	-♦
東・南アジア♦	中国♦	2,692♦	24,561♦	4,332♦
韓国♦	2,134♦	8,072♦	-♦
インド♦	1,252♦	118,520♦	29,261♦
フィリピン♦	563♦	9,965♦	4,650♦
マレーシア♦	-♦	1,791♦	1,412♦
パキスタン♦	-♦	4,120♦	2,884♦
その他♦	4,529	85,340	32,063

(人)

各国入国管理局統計により作成

図表1-2-3-26 情報通信関連見本市・展示会開催数と規模の国際比較

(出典)「ICT関連企業を取り巻く事業環境と制度に関する国際比較調査」
## 工 研究開発環境

## （ア）ICT分野における我が国の研究開発費

我が国の研究開発費の総額を見ると、対GDP比、研究者1人当たりとも欧米と比較して見劣りしない水準にあり、我が国の研究開発への取組は国全体としては欧米と比較して見劣りしない水準にあるといえる（図表1-2-3-27）。しかしながら、1997年から2006年までの主要ICTベンダーの売上高研究開発費比率を比較すると、北米、西欧が8％台であるのに対し、我が国は5.6％と約3ポイントもの差がついており、その研究開発への取組は欧米と比較して劣っている。これが我が国ICT分野の国際競争力低下の一因であると考えられる（図表1-2-3-28）。以下では研究開発に関する企業の役割、大学の役割、政府の役割について我が国と諸外国の環境の違いについて考察する。

図表1-2-3-27 研究費の実額比較

日本(2006年度)	米国(2005年度)	U(2005年度)
人口	1.3億人	3.0億人	4.9億人
GDP	512兆円	1,364兆円	1,508兆円
研究者数	70万人	139万人	130万人
研究費	17.3兆円	35.8兆円	27.7兆円
(対GDP比)	3.4%	2.6%	1.8%
(研究者1人当たり)	2,434万円	2,564万円	2,128万円

※ 研究者数、研究費はすべて専従換算値

※ EUは現在加盟している27箇国

※ 日本の研究者数は2007年3月31日現在

文部科学省「科学技術要覧 平成20年版」により総務省作成

図表1-2-3-28 世界の主要ICTベンダーの売上高研究開発費比率

※ 売上高80億ドル（約1兆円）以上の企業を対象に集計 トムソン・ロイター資料により作成

## （イ）我が国研究開発環境に関する課題と諸外国の対応 A 大企業とベンチャー企業との関係

一口に研究開発といっても、必要となる資金や人材は少ないものの高い投資リスクを伴うものから、投資リスクは高くはないが多くの資金と豊富な人材が重要なものまで、その形態は様々である。資金や人材の豊富さでは大企業が有利である一方、投資リスクの高い研究開発については、大企業では、投資のための意思決定が難しく、なかなか手がつけられないという状況もしばしば生じる。

米国では、ベンチャー企業がそのような高いリスクを伴う研究開発に挑戦し、成果が出た際には、大企業がその企業を買収するというケースが頻繁に見られ、これが、ICT産業全体としてのイノベーション促進につながっているとの指摘がある。このような一連の流れは、大企業にとっては、研究開発リスクの軽減、また、ベンチャー企業にとっては、投資回収手段の多様化が図られることから、資金供給者であるベンチャーキャピタル等の安心材料となり、更なる投資の促進につながりやすいと、それぞれにとってメリットのある環境を生み出しているといえる。実際、米国のOracle、Cisco、Google、Microsoft、EMCの2005年から2007年における企業買収件数を見ると、それぞれ37社、31社、31社、26社、18社となっており、合計143社である（図表1-2-3-29）。これは、日本で2004年から2006年の3年間に新規上場を果たしたICTベンチャーの企業数よりも多くなっている $ ^{17} $ 。

また、米国では中小企業庁による2006年から「Business Matchmaking $ ^{18} $ 」という施策があり、政府や大企業と中小企業とのマッチングに対する支援も行っている。

図表1-2-3-29 米国ICTベンダーによるICTベンチャー企業の買収件数

Googleはトムソン・ロイター資料、その他は各社ホームページにより作成
## B 大学研究成果の活用

産業化には直接つながりにくい基礎研究開発を行うという面では、大学の役割も重要である。大学における研究成果の活用状況を見るために、保有特許の未利用割合を国内全体と大学とで比べると、国内全体では51.6％となっているのに対し、大学等（技術移転機関等の保有特許を含む）では77.6％となっており、大学等の未利用割合が高くなっている（図表1-2-3-30）。

また、米国と日本における大学からの技術移転による収入を見ると、米国では1,524億円となっているのに対し、日本では11億円と、100倍以上の開きがあり、米国では、大学から企業への技術移転が積極的に行われていることが分かる（図表1-2-3-31）。ただし、

図表1-2-3-30 国内保有特許の利用割合（平成18年）

日本と米国の差は、技術移転の歴史の長さによる影響も大きい。米国では1970年代ごろから1990年代にかけて、大学での研究成果を特許化しそれを企業へ技術移転するためのTLO（Technology Licensing Organization）といわれる技術移転機関を設置し、技術移転プログラムを推進してきた。これに対し、日本では、「大学等における技術に関する研究成果の民間事業者への移転の促進に関する法律（平成10年5月6日法律第52号）」に基づきTLOが初めて承認されたのが1998年（平成10年）であり、その活動は、まだ緒についたばかりであるといえる（図表1-2-3-32）。今後、先行する外国の仕組み等を参考に、一層の取組を加速させる必要があると考えられる。

（出典）特許庁「平成18年 知的財産活動調査報告書」

図表1-2-3-31 TLOのライセンス収入

※ 米国は2004年、日本は2005年の値

米国：AUTM、日本：発明協会資料により作成

図表1-2-3-32 日米におけるTLO数の推移

米国：AUTM、日本：文部科学省資料により作成
## C 政府の研究開発負担

（ア）に述べたとおり、我が国研究開発費の総額を見ると、対GDP比、研究者1人当たりとも、欧米と比較して見劣りしない水準にあり、我が国の研究開発への取組は国全体としては欧米と比較して見劣りしない水準にあるといえる。しかしながら、主体別の負担割合を見ると、民間の負担割合は、日本、米国、欧州においてそれぞれ82.6%、69.1%、55.7%と、我が国では、民間企業の負担割合が高く、政府の負担割合が比較的低くなっている（図表1-2-3-33）。

また、米国では、2006年に、大統領による「米国競争力イニシアティブ」が発表され、民間による研究開発投資を促進するとともに、NSF、DOE科学局、NISTの予算を10年間で2倍にすることがうたわれているなど、政府のリーダーシップの下、国を挙げて研究開発に積極的に取り組む姿勢がうかがえる。リスクの低い研究開発であれば、民間でもリスクを取って取り組むことが可能であるが、民間が取り組むにはリスクが高いような研究開発については、支援策等を講じることによって、民間が取り組みやすい環境を作り出すことができるといえる。

図表1-2-3-33 研究費の負担割合

※ 出典中では、「研究」を「事物・機能・現象などについて新しい知識を得るために、又は、既存の知識の新しい活用の道を開くために行われる創造的な努力及び探求をいう」と定義しており、この活動に係るすべての支出（人件費、原材料費、有形固定資産購入費等）が研究費とされる

（出典）文部科学省「科学技術要覧 平成20年版」

## D 研究開発と知的財産戦略の一体的推進

2007年のWIPO（World Intellectual Property Organization）におけるPCT（Patent Cooperation Treaty）国際出願の申請件数 $ ^{19} $ の上位企業を見ると、1位の松下電器産業を筆頭に、20社中6社を日本企業が占めており、うち5社はICTベンダーである $ ^{20} $ （図表1-2-3-34）。しかしながら、ICT分野の先端的研究開発課題 $ ^{21} $ について、領域別に2002年から2007年のWIPOへの特許出願件数のシェアを見ると、日本は「高精細映像等の放送」「応用ネットワーク」「半導体」「認識・認証」の分野において10％以上を占めているが、その他の分野におけるシェアは10％以下である（図表1-2-3-35）。全技術分野における日本の特許数のシェアは16.6％ $ ^{22} $ であるが、この値と比較しても、ICT分野の先端領域における特許出願は、全般的に低調であるといえる。先端領域の研究開発は、将来の競争力への影響が大きいと考えられることから、将来のICT分野における日本の競争力の低下が懸念される。

2002年から2007年のIEEE（The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.）における論文数のシェアを見ると、日本は「高精細映像等の放送」、「認識・認証」、「高速伝送・ルーティング」といった技術分野において20％以上を占めている（図表1-2-3-36）。さらに、国内専門家による技術力に対する評価 $ ^{23} $ では、「高精細映像等の放送」、「高速伝送・ルーティング」、「移動体通信」といった分野で日本が最も高く評価されている（図表1-2-3-37）。

一方、北米は、「高精細映像等の放送」以外の分野で特許数の占有率がいずれも最も高くなっており、専門家による技術力評価においても「次世代無線・応用」「ブロードバンド無線」「ネットワーク制御」「ネットワークセキュリティ」「応用ネットワーク」「インターネット・ウェブサービス」「情報の蓄積・検索・解析」「半導体」「認識・認証」といった分野で最も評価が高くなっている。

日本と北米について論文数シェアと特許数シェアとの関係を見てみると、日本は多くの分野において特許数のシェアよりも論文数のシェアの方が高い傾向にあるが、北米においては特許数のシェアの方が論文数のシェアよりも高い傾向にある（図表1-2-3-38、図表1-2-3-39）。

研究開発成果をグローバル市場における製品・サービスの提供につなげ、利益を得るためには、研究開発と知的財産戦略の一体的な取組が不可欠である。今後、より一層の知的財産戦略の強化が必要と考えられる。
図表1-2-3-34 WIPOへの特許出願件数の上位企業（2007年）

順位♦	企業名♦	国♦	出願件数♦
1♦	松下電器産業♦	日本♦	2,100♦
2♦	Philips♦	オランダ♦	2,041♦
3♦	Siemens♦	ドイツ♦	1,644♦
4♦	Huawei♦	中国♦	1,365♦
5♦	Robert Bosch GmbH♦	ドイツ♦	1,146♦
6♦	トヨタ自動車♦	日本♦	997♦
7♦	Qualcomm♦	米国♦	974♦
8♦	Microsoft♦	米国♦	845♦
9♦	Motorola♦	米国♦	824♦
10♦	Nokia♦	フィンランド♦	822♦
11♦	BASF♦	ドイツ♦	810♦
12♦	3M♦	米国♦	769♦
13♦	LG電子♦	韓国♦	719♦
14♦	富士通♦	日本♦	708♦
15♦	シャープ♦	日本♦	702♦
16♦	NEC♦	日本♦	626♦
17♦	Intel♦	米国♦	623♦
18♦	パイオニア♦	日本♦	611♦
19♦	IBM♦	米国♦	606♦
20	Samsung	韓国♦	598

(出典) WIPO

図表1-2-3-36 ICT関連のIEEEにおける論文発表数の地域別シェア（2002～2007年）

図表1-2-3-35 ICT関連のWIPOへの特許出願件数の地域別シェア（2002～2007年）

図表1-2-3-38 日本のIEEE論文発表数シェアとWIPO特許出願数シェアの関係

(出典)「ICT分野の研究開発に関する国際比較に関する調査」

(出典)「ICT分野の研究開発に関する国際比較に関する調査」

(出典)「ICT分野の研究開発に関する国際比較に関する調査」

図表1-2-3-37 ICT分野で最も技術力の高い地域に関する専門家評価

(出典)「ICT分野の研究開発に関する国際比較に関する調査」

図表1-2-3-39 北米のIEEE論文発表数シェアとWIPO特許出願数シェアの関係

(出典)「ICT分野の研究開発に関する国際比較に関する調査」
## 企業のICT利用による生産性の向上

ICTの普及とユビキタスネットワークの進展によって、情報が瞬時にやり取りされるようになり、経済活動は、一気にグローバル化した。いまや企業は国際競争の圧力にさらされており、ICTによる業務の効率化・迅速化、新たな付加価値の創出、そして、それらを通じた競争力の強化は、企業にとって重要な課題となっ

## （１）情報化投資の日米比較

情報化投資について、日本と米国を比較してみると、平成18年の我が国の実質情報化投資は、対前年比7.1％増の19.2兆円、民間企業設備投資に占める情報化投資の比率は22.2％であった（図表1-2-4-1）。内訳を見ると、ソフトウェア $ ^{24} $ の占める割合が45.9％と最も高く、電子計算機本体・同付属装置が44.9％、電気通信機器が9.2％となっている。

一方、2006年の米国の実質情報化投資は、対前年ている。また、国内に目を転じると、少子高齢化の進展により、労働力人口は今後減少していくことが予想される。このような状況下で、我が国が今後も高い経済成長を達成するためには、企業がICTを積極的に導入し、活用することによって、労働生産性の向上を図り、競争力を高めることが不可欠である。

比11.9％増の4,486億ドル、民間企業設備投資に占める情報化投資の比率は34.0％であった（図表1-2-4-2）。内訳を見ると、電子計算機本体・同付属装置の占める割合が45.4％と最も高く、ソフトウェアが29.2%、電気通信機器が25.4％となっている。

米国の民間企業設備投資に占める情報化投資の比率は、日本よりも高くなっており、米国のほうが情報化投資に対してより積極的であると考えられる。

図表1-2-4-1 日本の実質情報化投資の推移

(出典)「ICTの経済分析に関する調査」

図表1-2-4-2 米国の実質情報化投資の推移

(出典)「ICTの経済分析に関する調査」

24データの制約上、ここでは、受託開発ソフトウェアとパッケージソフトウェアに限定し、社内開発ソフトウェアの値は除いている
また、日米の情報化投資の推移を比較したものが図表1-2-4-3である。これを見ると、1995年から2006年の間の日本の情報化投資の伸びは1.88倍であったのに対し、米国の情報化投資の伸びは3.73倍であり、米国の情報化投資の増加率は、日本の2倍程度となっている。特に、1995年から2000年の間に、日本の情報化投資の伸びは1.37倍であったのに対し、米国の伸びは2.79倍と日本を大きく先行した。2001年から2002年にかけては、ITバブル崩壊等の影響により、米国の情報化投資には落ち込みが見られたものの、その後は再び回復し、2000年から2006年の米国の情報化投資の伸びは1.34倍、また、同期間における日本の伸びは1.37倍と米国とほぼ拡抗している。

## （２）情報通信資本ストックの日米比較

平成18年の我が国の情報通信資本ストックは、前年比6.6％増の42.2兆円で、民間資本ストックに占める情報通信資本ストックの比率は3.6％であった（図表1-2-4-4）。内訳を見ると、ソフトウェアがほぼ半分の47.9％を占めており、その他、電子計算機本体・同付属装置が40.2%、電気通信機器が11.8％となっている。

また、2006年の米国の情報通信資本ストックは、対前年比9.9％増の9,769億ドル、民間資本ストックに占める情報通信資本ストックの比率は8.3％であった（図表1-2-4-5）。内訳を見ると、電子計算機本体・同付属装置が39.1％、ソフトウェアが30.6％、電気通信機器が30.3％となっている。

民間資本ストックに占める情報通信資本ストックの比率を比べてみると、米国の値は日本を大きく上回っ

図表1-2-4-3 実質情報化投資の推移の日米比較

日本の実質情報化投資額（指数）米国の実質情報化投資額（指数）

(出典)「ICTの経済分析に関する調査」

ており、米国と比較して、日本では情報通信資本ストックの蓄積が進んでいないことが分かる。

また、日米の情報通信資本ストックの推移を比較したものが図表1-2-4-6である。1995年から2006年の間の日本の情報通信資本ストックの伸びは1.99倍、米国の伸びは3.77倍と、米国の増加率は日本の2倍近くになっている。特に、1995年から2000年の間に、日本の伸びは1.51倍であったのに対し、米国の伸びは2.67倍と、両国の伸びには大きな差が見られる。また、2000年から2006年の間について見ても、日本の伸びは1.31倍であったのに対し、米国の伸びは1.41倍と、依然として米国のほうが増加率は大きくなっており、米国の高い情報通信資本ストックの増加率は、米国の堅調な情報化投資を反映したものであるといえる。

図表1-2-4-4 日本の情報通信資本ストックの推移

電気通信機器電子計算機本体・同付属装置ソフトウェア民間資本ストックに占める情報通信資本ストック比率

(出典)「ICTの経済分析に関する調査」
図表1-2-4-5 米国の情報通信資本ストックの推移

電気通信機器電子計算機本体・同付属装置ソフトウェア民間資本ストックに占める情報通信資本ストック比率

(出典)「ICTの経済分析に関する調査」

図表1-2-4-6 情報通信資本ストックの推移の日米比較

(出典)「ICTの経済分析に関する調査」

## （3） TFP成長と労働生産性向上

労働生産性成長に対するTFP成長の寄与について、日本と米国で比較したものが図表1-2-4-7である。米国の労働生産性は、1990年以降、一貫して成長しており、2000年から2006年の間の成長率は2.7%であった。これに対して、日本の労働生産性は、ほぼ横ばいで推移しており、同期間の成長率は米国を下回る2.1%であった。

労働生産性成長の要因を比較すると、米国においては、1990年代以降、TFP成長率が1％以上労働生産性を押し上げているが、日本ではその効果は極めて小さく1％未満にとどまっている。一方、日本では、TFP成長率の寄与度が高まってきてはいるものの、一般資本の深化（資本装備率の上昇）の寄与度が一貫して最も大きくなっている。つまり、米国の労働生産性の成長は、TFP成長率によるところが大きいのに対して、日本の労働生産性成長は、資本の深化によるところが大きいという特徴があることが分かる。

また、日本の労働生産性成長を、製造業、サービス業の別に比較してみると、製造業では2000年から2006年の間に4.69％という高い労働生産性成長を達成したのに対し、サービス産業の労働生産性成長率は1.20％にとどまっており、サービス産業の低い労働生産性成長が、日本全体の労働生産性成長を押し下げていると考えられる（図表1-2-4-8）。成長の要因を見ると、特にTFP成長率の寄与度に大きな差があることが分かる。製造業では、労働生産性の成長率4.69％に対
して、TFP成長率の寄与度が2.89％、サービス産業では、労働生産性の成長率1.20％に対して、TFP成長率の寄与度が0.16％となっており、これが、製造業とサービス産業の労働生産性成長に大きな差が生じた要因の一つであると考えることができる。

TFPは、資本や労働といった生産要素の投入量の変化では説明されないその他すべての要因を含んでおり、その要因を特定することは容易ではない。具体的には、

図表1-2-4-7 労働生産性成長に対するTFP成長の寄与

図表1-2-4-8 労働生産性成長率に対する寄与度（2000～2006年）

(出典)「ICTの経済分析に関する調査」

技術進歩や業務効率性の改善、組織改革や制度変革、景気変動等、様々な要因を含んでおり、導入したICTを使いこなす環境や体制の整備もTFPに含まれると考えられる。日本においては、特にサービス産業を中心に、ICTを積極的に導入するとともに、意思決定の迅速化や業務プロセスの見直しといった組織変革を進めることによってTFP成長を図り、それを労働生産性の向上へとつなげていくことが今後の課題であるといえる。

(出典)「ICTの経済分析に関する調査」
# ユビキタス化がもたらす 新たな国民生活

## 第 3 節

1

国民生活における情報通信利用の現状

## （１）インターネットの利用状況

平成19年末のインターネット利用人口は、8,811万人（対前年比0.7％増）、人口普及率は69.0%（対前年0.5ポイント増）と推計される（図表1-3-1-1）。

また、個人がインターネットを利用する際に使用する端末については、携帯電話等の移動端末での利用者が平成18年末から201万人増加（対前年比2.8％増）して7,287万人となったのに対し、パソコンからの利用者は、242万人減少（同3.0％減）して7,813万人となった（図表1-3-1-2）。

平成18年末から大きく変化した点としては、携帯電話等の移動端末のみでの利用者が前年から304万人増加（同44.2％増）して992万人となる一方、パソコンのみでの利用者は158万人減少（同9.7％減）し1,469万人となった。

個人の属性別インターネット利用率について、平成19年末と3年前の平成16年末で比較すると、世代別の利用率は、すべての世代においてインターネットの利用が拡大していることが分かる（図表1-3-1-3）。特に50歳から79歳までの世代においては、3年前より10ポイント程度増加しており、利用の伸びが顕著である。都市規模別の利用率は、特別区等では横ばいであったが、その他の市では5.6ポイント、町・村では10.7ポイントの伸びを示しており、都市規模間でのインターネット利用率格差は縮小傾向にある。所属世帯年収別の利用率は、1,500万円以上では、3年前と比較して大きな変化はないが、1,500万円未満では伸びており、特に400万円未満では8ポイント近くの伸びとなっている。

図表1-3-1-1 インターネット利用者数及び人口普及率の推移

※ インターネット利用者数(推計)は、6歳以上で、過去1年間に、インターネットを利用したことがある者を対象として行った本調査の結果からの推計値。インターネット接続機器については、パソコン、携帯電話・PHS、携帯情報端末、ゲーム機等あらゆるものを含み(当該機器を所有しているか否かは問わない。)利用目的等についても、個人的な利用、仕事上の利用、学校での利用等あらゆるものを含む。

※ 人口普及率(推計)は、本調査で推計したインターネット利用人口8,811万人を、平成19年10月の全人口推計値1億2,769万人(国立社会保障・人口問題研究所 $ ^{®} $ 我が国の将来人口推計(中位推計) $ ^{♂} $ )で除したもの

※ 平成9年から平成12年末までの数値は「通信白書」から抜粋。平成13年から平成19年末までの数値は、通信利用動向調査における推計値

※ 調査対象年齢については、平成11年調査まで15～69歳であったが、その後の高齢者及び小中学生の利用増加を踏まえ、平成12年調査は15～79歳、平成13年調査以降は6歳以上に拡大したため、これらの調査結果相互間では厳密な比較はできない。

総務省「通信利用動向調査」により作成

図表1-3-1-2 インターネット利用端末の種類（平成19年末）

（出典）総務省「平成19年通信利用動向調査」
図表1-3-1-3 属性別インターネット利用状況

平成16年末平成19年末

総務省「通信利用動向調査」により作成
## （２）ブロードバンドの利用状況

自宅のパソコンを使ってインターネットを利用する際にプロードバンド回線を利用している人の割合は、平成19年末時点で、6歳以上人口全体の40.6%、自宅のパソコンを使ってインターネットを利用する人の79.6%であった（図表1-3-1-4）。これを個人の属性別に、平成19年末と3年前の平成16年末で比較すると、世代別の利用率は、80歳以上を除くすべての世代で増加している。平成16年末では30～39歳で最も利用率が高かったが、平成19年末では13～19歳で最も高くなっており、プロードバンド利用が若年層に拡大していることが分かる。各世代での伸びを見ると、13～64歳の世代においてはいずれも10ポイント以上の伸びを示しており、中でも若年層における伸びが大きいことが分かる。都市規模別の利用率は、いずれの区分においても3年前から伸びているが、特別区等が最も高く、町・村が最も低いという傾向は変わっていない。しかし、伸び幅で見ると、その他の市が9.8ポイントと最も大きい伸びを示している。また、所属世帯年収別の利用率は、いずれの層においても3年前から伸びており、特に、400万円～2,000万円未満の層においては、9ポイント以上の伸びを示している。自宅のパソコンを使ってインターネットを利用する人のプロードバンド利用率を見ると、最も低い層は所属世帯年収が最も低い1200万円未満で68.6%、最も高い層は1,500万円～2,000万円未満で89.0%であり、両者の間には約20ポイントの開きがあることから、所得格差に起因する利用格差は、依然として大きいといえる。

図表1-3-1-4 属性別ブロードバンド利用状況

プロードバンド利用率(平成16年末) ⬆️ プロードバンド利用率(平成19年末) ⬆️

自宅のパソコンを使ってインターネットを利用する人のプロードバンド利用率(平成19年末) ⬆️

総務省「通信利用動向調査」により作成

1 ケーブルテレビ回線（CATV回線）固定無線回線（FWA）第3世代携帯電話回線、光回線（FTTH）DSL回線を含む
また、平成19年末のブロードバンド回線の契約数は、2,830万契約（対前年比9.9％増）に達した（図表1-3-1-5）。そのうち、DSL契約数は1,313万契約で対前年比7.7％減と減少傾向にある一方、FTTH契約数は同42.7％増の1,133万契約と増加しており、ブロードバンド契約数に占めるFTTHの割合は40％を超えた。契約純増数の推移を見ると、DSLは純減傾向が続いている一方、FTTHは平成16年以降、一貫して純増となっており、FTTHがブロードバンド契約の増加をけん引しているといえる（図表1-3-1-6）。

図表1-3-1-5 ブロードバンド契約数の推移

図表1-3-1-6 DSLとFTTHの契約純増数の推移
## （３）携帯インターネットの利用状況

個人の属性別携帯インターネット利用率について、平成19年末と3年前の平成16年末で比較すると、世代別の利用率は、いずれの世代においても3年前より増加している（図表1-3-1-7）。利用率が高い世代は、平成16年末と平成19年末で大きな変化はなく、20～29歳が最も高くなっている。伸び幅で見ると、50～59歳が11.9ポイント、60～64歳が9.8ポイント、65～69歳が11.4ポイントと大きく、50歳以上の世代において大きく伸びていることが分かる。都市規模別の利用率は、いずれの区分においても3年前から比較して伸びているが、特別区等が最も高く、町・村が最も低いという傾向は3年前から変わっていない。しかし、伸び幅で見ると、町・村が7.5ポイントと最も大きい伸びを示している。所属世帯年収別の利用率も、いずれの層においても3年前から伸びている。特に、200万円未満の層は、利用率は最も低いが、3年前からの伸び幅は8.9ポイントと最も大きくなっている。

図表1-3-1-7 属性別携帯インターネット利用状況

平成16年末平成19年末

平成16年末平成19年末

総務省「通信利用動向調査」により作成
## （４）ウェブサイトの利用状況

ウェブサイトで利用する機能・サービスについて世代間の特徴を見ると、世代ごとの利用率に大きな格差が見られる利用法と、そうでない利用法があることが分かる。インターネットショッピング、インターネットオークション、金融取引の利用法については、世代間で利用率の差が小さく、これに対して、映像・音楽の視聴、オンラインゲーム、SNSの閲覧・書き込みの利用法については、若年層とそれ以外の層の格差が見られる。

前者の利用法は、いわばウェブサイトの「ツール」としての利用であり、これは既に各世代に定着しつつある。特に、インターネットショッピング利用率については、高齢者層のインターネット利用者の6割に上っており、広く普及していることが分かる。これに対し、後者の利用法は、ウェブサイトの「メディア」としての利用法であり、これはまだ定着してはいないものの、若年層の年代の推移とともに、今後、拡大していくことが想定される（図表1-3-1-8）。

図表1-3-1-8 ウェブサイト（パソコン、携帯電話）で利用する機能・サービス（複数回答）

(出典)「ユビキタスネット社会における情報接触及び消費行動に関する調査研究」
## ユビキタスネット社会におけるメディアと情報

2

## （１）メディア利用の現状

ユビキタスネットワークの進展により、いつでも、どこでも、誰でも多くの情報に容易にアクセスできるようになった。そして、情報がネットワーク化され、それらを伝えるメディアが多様化することによって、日常生活の中でやり取りされる情報の量、質、また人々の情報接触にも変化が表れていると考えられる。一度に大量の情報を不特定多数に伝達するマスメディアに加えて、特定の人と情報のやり取りをするパーソナルメディア、さらに、インターネットのように、不特定多数にも特定の人のみにも情報を伝えることのできる新たな形態のメディアも定着しつつあり、国民生活におけるメディア利用は、性別、年代別、所得別等

図表1-3-2-1 メディア利用機会と1日当たり平均利用時間

それぞれの属性に沿った多様なものになってきていると考えられる。

そこで、以下では、人々が日常生活の中でよく利用すると考えられるメディアとして、「テレビ」「新聞」「雑誌・書籍」「ラジオ」「パソコンのウェブサイト・電子メール（以下「パソコン」という。）」「携帯電話のウェブサイト・電子メール（以下「携帯電話」という。）」の六つを取り上げ、国民全体のメディア利用の現状に加えて、国民全体を若年層、勤労者層、家庭生活者層及び高齢者層に分類し、世代ごとに比較しそれぞれの特性を見ることにする（図表1-3-2-1）。

☐ 週に1~2回くらい利用☑ ☐ 月に2~3回くらい利用☑

☐ 利用していない☑

(出典)「ユビキタスネット社会における情報接触及び消費行動に関する調査研究」
テレビでは、全世代で「ほとんど毎日利用」との回答が9割程度に上り、日常的によく利用されているメディアであることが分かる。1日当たりの平均利用時間を見ると、高齢者層で240.0分、家庭生活者層で215.4分と長くなっている。テレビは在宅時に利用することが多いと想定されることから、在宅時間が長い世代ほどテレビの利用時間も長くなっていることが分かる。

新聞は、回答者全体としては「ほとんど毎日利用」との回答が8割を超えている。しかしながら、世代別に見ると、若年層の利用機会は他の世代よりも低く、「ほとんど毎日利用」は44.9％と半数以下であった一方、「利用していない」が10.2％を占めており、若年層での新聞離れが進んでいることがうかがえる。1日当たりの平均利用時間を見ると、若年層では14.2分と最も短い。最も長いのは高齢者層で44.8分、次いで家庭生活者層で31.5分となっている。

雑誌・書籍については、高齢者層の利用頻度が若干低い傾向にあるものの、世代ごとに大きな差異は見られない。1日当たりの平均利用時間についても世代間で大きな差はなく、30分前後となっている。

ラジオは、回答者全体では「ほとんど毎日利用」との回答が30.2％であった。しかしながら、若年層で特に利用機会が低く、「ほとんど毎日利用」は14.3％である一方、「月に1回未満の利用」と「利用していない」の回答を合わせると59.2％に上っている。

パソコンについては、回答者全体では「ほとんど毎日利用」の回答が51.8％と半数を超えている。特に、若年層、勤労者層で「ほとんど毎日利用」との回答が全体平均よりも多く、若年層では「ほとんど毎日利用」が69.5％を占めている。一方で、高齢者層では、同回答は28.8％と低く、代わりに「利用していない」との回答が40.6％と高くなった。1日当たりの平均利用時間を見ると、若年層が突出して長く103.3分となっているが、その他の世代においては大きな差はなく、70分前後であった。若年層は、ほとんど毎日利用する割合が高く、かつ1日当たりの平均利用時間が長いことから、日常生活の中でパソコンを多用していることが分かる。

携帯電話では、回答者全体では、「ほとんど毎日利用」との回答が36.0％であった。特に、若年層において「ほとんど毎日利用」との回答が多く65.3％となった。逆に、高齢者層は、「ほとんど毎日利用」の回答は11.4％と少なく、「利用していない」が64.0％と高くなった。1日当たりの平均利用時間を見ると、パソコンと同様、若年層の利用時間が42.5分と突出して長く、その他の世代は10分強から20分弱の間であった。若年層では、携帯電話がコミュニケーションツールとして定着しつつあること、また、着うたや着メロといった音楽視聴や、オンラインゲームをはじめとする様々なコンテンツの利用が多いこと等が長時間利用の背景にあると考えられる。
## (２) メディアの利用頻度の変化

（１）で見てきたように、メディア利用の態様には、メディアごと、また利用者の属性ごとに異なる傾向があることがうかがえる。こうした傾向は、情報や知識のネットワーク化が進み、ユビキタス化の進展が加速してきたここ数年間で大きく変化してきたのではないかと考えられる。

そこで、ここ2～3年間のメディアの利用頻度の変化について尋ねたところ、全体としては「変わらない」との回答が多い傾向にあったが、以下では増減の回答に着目し、「増えた」との回答の割合から「減った」との回答の割合を引いた値を見てみることにする（図表1-3-2-2）。

テレビでは、家庭生活者層で「増えた」との回答が「減った」との回答を12.3ポイント上回っている一方、若年層では、「減った」との回答が「増えた」との回答を8.2ポイント上回っている。

新聞では、若年層で「減った」との回答が「増えた」との回答を4.1ポイント上回っており、（1）で見た若年層での新聞離れを裏付ける結果となっている。

雑誌・書籍では、全世代において、「減った」との回答が「増えた」との回答を上回っており、ここ2～3年の間に雑誌・書籍の利用が減少している傾向にあるといえる。

ラジオについても、全世代において、「減った」との回答が「増えた」との回答を上回っており、この傾向は、新聞や雑誌・書籍よりも、より明確に表れている。とりわけ、若年層においては、「減った」との回答が「増えた」との回答を29.2ポイントも上回っており、ここ2～3年の間で若年層におけるラジオ利用の減少が急速に進んだことが分かる。

パソコンについては、回答者全体で見ると、「増えた」との回答が「減った」との回答を41.5ポイント上回っている。世代別に見ると、若年層においては「増えた」との回答が「減った」との回答を53.1ポイントも上回っているが、高齢者層においては、その値は23.0ポイントにとどまっている。

携帯電話については、回答者全体で見ると、「増えた」との回答が「減った」との回答を21.4ポイント上回っている。特に若年層においては、「増えた」との回答が「減った」との回答を38.8ポイントも上回っている。一方で、高齢者層では、「増えた」との回答と「減った」との回答の割合は同じであった。

図表1-3-2-2 ここ2～3年間のメディアの利用頻度の変化（「増えた」との回答の割合から「減った」との回答の割合を引いた値）

(出典)「ユビキタスネット社会における情報接触及び消費行動に関する調査研究」
## （３）４大マスメディアの利用頻度の変化の要因

4大マスメディア（テレビ、新聞、雑誌・書籍、ラジオ）の利用頻度の変化には、どのような背景があるのだろうか。パソコンや携帯電話利用の定着、また、サービスの多様化や端末の多機能化・高機能化が進んだことによって、パソコンや携帯電話が、これまで4大マスメディアが果たしてきた役割を担うようになったのだろうか。このような仮説を検証するため、次に、テレビ、新聞、雑誌・書籍、ラジオの利用頻度が減少した理由についてそれぞれ詳しく見ることにする（図表1-3-2-3）。

テレビの利用が減少した理由は、「メディアの利用以外に時間を使うようになったから」との回答が最も多く、38.4％となっている。それ以外の新聞、雑誌・書籍、ラジオについては、「代わりに他のメディアを利用するようになったから」との回答が最も多くなっており、それぞれ46.2％、40.7％、39.9％の回答があった。また、テレビとラジオについては、「そのメディア自身への興味がなくなったから」との回答がそれぞれ26.8％、28.7％であった。これは、他のメディアへの乗換えや他のことに時間を使うといった他との相対的な評価の低下ではなく、メディア自身への興味を失うというメディア自体の絶対的な評価が下がっていることを表しているといえる。

次に、上記の四つのメディアについて、代わりに他

図表1-3-2-3 メディアの利用頻度が減少した理由

(出典)「ユビキタスネット社会における情報接触及び消費行動に関する調査研究」

のメディアを利用するようになったために当該メディアの利用頻度が減少したと回答した人に対して、代わりに利用するようになったメディアを尋ねたところ、どのメディアの利用減少者においても、代わりにパソコンを利用するようになったとの回答が突出して多く、7割から9割程度の回答があった（図表1-3-2-4）。また、テレビ、新聞の利用減少者については、代わりに携帯電話を利用するようになったとの回答がそれぞれ21.4%、19.7%であった。つまり、4大マスメディアの利用頻度の減少の要因の一つには、パソコンや携帯電話の代替的な利用があるといえる。先に述べたように、サービスの多様化や端末の多機能化・高機能化の進展、ブロードバンドの普及等によって、パソコンや携帯電話を利用すれば、一方的に流れてくる情報を受信するだけでなく、場所や時間を問わず、欲しい情報を自ら検索して入手し、また、映像や音楽を視聴するなど、様々な情報に多様な方法で接触することができるようになった。このことが、パソコンや携帯電話の代替的な利用を後押ししていると見ることができる。また、近年では、インターネットに接続できるテレビや、テレビを視聴できるパソコン・携帯電話等、従来の「メディア」という枠を超えた新たな形態の端末も登場しており、今後、国民のメディア利用に更に大きな変化が起こることも予想される。

図表1-3-2-4 代わりに他のメディアを利用するようになったために利用頻度が減少したメディアにおいて、代わりに利用するようになったメディア（複数回答）

(出典)「ユビキタスネット社会における情報接触及び消費行動に関する調査研究」
## （４）メディアに対する評価

次に、それぞれのメディアに対して、実際にそのメディアを利用している人がどのように評価しているかを尋ねた結果をまとめたものが図表1-3-2-5である。

若年層で「娯楽性がある」メディアとして最も高く評価されているものは、テレビであった。また、「情報が多い（以下「多量性」という。）」、「役に立つ（以下「有用性」という。）」、「すぐに手に取りやすい（以下「簡便性」という。）」、「自分の考えや意見を誰かに伝えたり、共有できる（以下「共有性」という。）」、「速報性がある」メディアとしては、パソコンが、「正確性がある」「身近な情報を扱っている（以下「親近性」という。）」メディアとしては、新聞が、それぞれ最も高く評価されている。また、全体的には、パソコンに対する評価が比較的高い傾向にある。

勤労者層と家庭生活者層は、同じような傾向の評価をしており、「娯楽性」、「共有性」に対する評価が最も高かったメディアはテレビ、「多量性」、「有用性」、「簡便性」、「速報性」に対する評価が最も高かったメディアはパソコン、「親近性」、「正確性」に対する評価が最も高かったメディアは新聞であった。

また、高齢者層では、「娯楽性」「共有性」「速報性」に対する評価が最も高かったメディアはテレビ、「多量性」に対する評価が最も高かったメディアはパソコン、「有用性」「簡便性」「親近性」「正確性」に対する評価が最も高かったメディアは新聞であった。他の世代と比べると、高齢者層ではテレビ及び新聞に対する評価が比較的高いといえる。

これらの結果をメディア別に整理してみると、テレビは、どの世代においても「娯楽性」に対する評価が最も高く、気軽に楽しめるメディアとして位置付けられていることが分かる。しかしながら、若年層では、他の世代に比べてその度合は低くなっている。

新聞は、すべての世代において、「正確性」「親近性」に対する評価が最も高くなっている。若年層と高齢者層の回答の傾向を比較してみると、高齢者層では、「娯楽性」「速報性」を除くすべての特性に対して比較的高い評価を与えている一方、若年層では、「親近性」「正確性」以外の特性に対しては、それほど高い評価をしていない。

雑誌・書籍は、すべての世代において、いずれの特性も低い評価にとどまっている。

ラジオも、雑誌・書籍と同様、すべての世代において、いずれの特性も比較的低い評価にとどまっている。パソコンは、すべての世代において「多量性」に対する評価が最も高くなっている。また、若年層、勤労者層、家庭生活者層においては、「有用性」「簡便性」「速報性」に対する評価も高くなっている。

携帯電話は、勤労者層、家庭生活者層、高齢者層において、すべての特性に対し全般的に低い評価にとどまっている一方、若年層は、「共有性」、「簡便性」に対して比較的高い評価を与えている。

以上の回答結果から考えると、テレビは娯楽性があるメディアとして、また、新聞は親近性、正確性があるメディアとしての評価が確立しており、国民生活の中で今後もこうした特性を生かした役割を果たしていくと考えられる。一方、全般的に評価が低かったラジオや雑誌・書籍は、（1）及び（2）で見たとおり、若年層を中心にその利用が減少しつつあり、将来的には、更に利用が減ることも予想される。

一方、利用が増加傾向にあるパソコンについては、多量性、有用性、簡便性、速報性が、また、若年層で特に多用されている携帯電話については、共有性、簡便性が評価されており、今後、パソコンや携帯電話を軸にメディアの利用が拡大することが期待される。
図表1-3-2-5 メディアに対する評価

テレビ新聞雑誌・書籍ラジオパソコン攜帯電話

※ 各世代において、各メディアにそれぞれの特性が「ある」と回答した人の割合を偏差値に変換した値をプロットしている。例えば、若年層における各メディアの娯楽性への評価の平均を偏差値50として、それぞれのメディアの娯楽性に対する評価を表している。

(出典)「ユビキタスネット社会における情報接触及び消費行動に関する調査研究」