Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
サイバー・セキュリティやモノのインターネットといった隣接分野とともに、ロードマップの核となっている。また、新技術がもたらすインパクトの代表例として、ビッグデータと、モノのインターネットやユーザーインターフェイスとの融合可能性も高く評価されており、ビッグデータによる他産業への波及効果にも大きな期待が寄せられている。

IDAは情報通信専門職の職能基準を「国家情報通信フレームワーク（National Infocomm Competency Framework: NICF）」 $ ^{*17} $ により規定し、ビッグデータ事業に従事するデータ分析専門家の充実を図っている。IDAは、2015年までに約2,000人のデータ分析専門家を市場に送り出すことを目標としている。

## （5） 我が国におけるビッグデータの実態把握に向けて

## アビッグデータのライフサイクル

ビッグデータが生成されてから実際に活用されるまでの間のプロセスを図式化したのが、図表1-3-1-13である。ビッグデータは生成された後、流通、蓄積、分析可能化といった過程を経て、実際に分析・活用に供することとなるが、その過程で多くのデータが消滅したり死蔵されたりするものと考えられ、現時点で実際に分析・活用されているデータは、生成されたデータの中のごく一部に過ぎないと考えられる。

なお、蓄積されたデータの中には再度流通し、別の用途で蓄積され、分析・活用に供するデータも存在するものと考えられる。

図表1-3-1-13 ビッグデータのライフサイクル（イメージ）

（出典）総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

## イビッグデータに係る分析のスキーム

本来であれば、図1-3-1-13にあるライフサイクルの各段階におけるビッグデータ量を計測できることが望ましいが、世界的にもビッグデータの計測スキームは確立されていないことから、ビッグデータ時代における我が国の情報流通量等の計測手法を検討し、将来的には計測手法を確立させ、定点的な計測につなげていく観点から、今回は以下のマクロ・ミクロの2つの手法に分けて、計測手法を検討するとともに、実際にデータ量や発現効果の推計を試行した。なお、いずれの分析においても、今回の分析は第一次の試算であり、今後、計測手法等については、さらなる精緻化を図っていく予定である。

まず、（ア）ビッグデータの流通・蓄積量の推計（マクロ調査）では、ビッグデータのライフサイクルのうち、本源的なデータが生成され流通・蓄積されるまでのデータ量の推計を、マクロレベル、産業レベルで実施した。次に（イ）ビッグデータの活用による発現効果の計測（ミクロ調査）では、一旦蓄積され、ビッグデータ解析等を通じて分析可能となったビッグデータが実際のビジネス戦略の策定や組織内の意思決定等に対し、いかなる効果を発現させているのかについての企業レベルでの分析を実施した（図表1-3-1-14）。
図表1-3-1-14 ビッグデータ分析のスキーム図（マクロ調査とミクロ調査）

（出典）総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

## (ア) ビッグデータの流通・蓄積量の計測（マクロ調査）

ビッグデータの流通・蓄積量の計測では、上記のライフサイクルのうち、どの程度の量のビッグデータが生成され、それが流通・蓄積されているのかについて、公表データや企業アンケート調査データ等を用いつつ、定量的な計測を行った。なお、流通量の計測にあたっては、ビッグデータを活用して社会・経済的価値を創出している主体は主に企業であると考えられることから、今回の計測では、企業が内外から受信したデータ量（流通量）の推計を実施した。

なお、ビッグデータの特性の1つとして、一度蓄積されたデータが再加工され新たなデータとして再流通するといったような多段階・多層的な流通構造が存在し得るが、今回の流通量の推計においては、本源的に生成されたデータの流通量の計測を行った。

## （イ）ビッグデータの活用による発現効果の計測（ミクロ調査）

ビッグデータの活用による発現効果の計測では、上記のライフサイクルのうち、実際にどのようなデータがどの業務において活用され、そのことによって、どの程度の効果を得ているのかについて、実際にビッグデータを活用している企業等が公表しているデータや企業等へのヒアリング等を行い、その結果に基づき、ビッグデータの活用によって発現される効果について、その発現経路を業種ごとに整理を行うとともに、得られたデータを基に各業種における発現効果について、推計を実施したものである。

続く本節第2項においてはマクロ調査、本節第3項においてはミクロ調査について、それぞれの計測手法の詳細及び結果について記載する $ ^{*18} $ 。

## 2 情報流通・蓄積量の計測（マクロ調査）

ビッグデータが経済成長に寄与する可能性について、「1．ビッグデータがもたらす新たな成長」において説明してきたが、実際に成長への寄与度を定量的に測定するのであれば、その前提として、我が国においてどの程度のビッグデータが生成、流通、蓄積しているのか、その実態を把握する必要がある。

本節では、将来的には新たな情報流通統計につなげていくことを視野に入れつつ、ビッグデータの流通・蓄積量の計測フレームワークの検討を行うとともに実際に計測を試行し、ビッグデータの流通・蓄積がどのような経済的価値を有するのかについて分析を行った $ ^{*19} $ ところ、その結果について紹介する。
## (1) フレームワーク

## ア 対象主体

世間一般で言うところの「ビッグデータ」には、個人、企業、政府等あらゆる経済主体が多様な手段・ルートで生成したデータが含まれており、また、「1．ビッグデータがもたらす新たな成長」でも触れたように、構造化されたデータのみならず、最近は非構造化データが大量に生成され、それらの活用により新たな社会・経済的価値が創出されているものと考えられる。本来であれば、ビッグデータとして想定されるデータすべてについてその量を把握できることが望ましいが、特に個人に関わるものなど、その把握が困難と考えられるものもあるため、今回の調査では、計測の対象とする主体及び対象データについて特定を行い、その範囲内における流通・蓄積量の測定を実施する。

まず、対象主体の選定にあたっては、ビッグデータを活用することにより、社会・経済的価値を創出する主要な経済主体は企業であると考えられることから、対象主体を企業に限定し、かつ、計測対象とするデータを企業が電子的に受信するデータに限定した上でフレームワークの検討及び計測の試行を行った。なお、ここで言う「企業が電子的に受信するデータ」には、同一企業内で受信するデータ、他の企業、個人または政府から受信するデータのすべてを含むものとする。

また、推計対象産業は、産業連関表にある13部門分類のうち公務及び分類不明を除く11部門を対象産業に選定の上、推計に必要なデータの収集 $ ^{*20} $ を行った（ただし、推計に必要なサンプル数が集まらず、今回、推計を断念した部門は存在する）。

なお、次年度以降は、対象分野を拡張するとともに、データ「発信」の側面も考慮しつつデータ流通・蓄積量推計の精緻化・網羅化を図る予定である（図表1-3-2-1）。

図表1-3-2-1 ビッグデータ流通・蓄積量計測の対象主体

☐ 推計対象産業～産業連関表13部門分類のうち、公務、分類不明を除いた11部門を対象産業に選定～

農林水產業	籃業	製造業	建設	電力·方ス·水道	商業	金融·保険	不動産	運輸	情報通信	サービス	公務分類不明（対象外）

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

## イデータ生成・流通・蓄積過程の概念整理

続いて、企業が内外から電子的に受信するデータ流通・蓄積量を計測するにあたっての、データの生成・流通・蓄積過程についての概念を整理する。

まず、生成されたデータが流通し蓄積されるまでの一連のプロセスについて整理すると、ある時点で生成されたデジタルデータ（構造化データ、非構造化データ）は、通信ネットワーク等を介して家計や企業、政府等の個
別の経済主体に流通し、それらが蓄積されることによってデータ生成-流通-蓄積までの第1次サイクルが終了する。その際、データの特性に応じて生成されたデータがすべてそのまま流通・蓄積される場合もあれば、その一部のみが流通・蓄積される場合もある。以下では、このように本源的なデータが生成・流通・蓄積されるまでの一連のライフサイクルをデータ流通の第1次過程と定義する $ ^{*21} $ 。

さらに、デジタルデータの大きな特徴として、一度蓄積された諸データが複製や加工・集計を通じて、新たなデータとして再生成され、それらが再び、流通・蓄積されるという再生成－再流通－再蓄積が行われることが挙げられる。以下では、このようなデータの再生成・再流通・再蓄積の一連の過程をデータ流通の第2次過程と定義する。以上のデータ生成・流通・蓄積過程の概念を図示すると図表1-3-2-2のとおりである。

図表1-3-2-2 データ生成・流通・蓄積構造の概念

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

## ウ データ流通・蓄積量の推計範囲と推計対象データ

次に、今回のデータ流通・蓄積量推計にあたっての推計範囲と推計対象データについて説明する。

先述したとおり、デジタルデータは生成・流通・蓄積までの一連のプロセスが多段階にわたって繰り返されることによって、データ量が加速度的に増大していくという特性を有するため、第1次データ流通過程以降のすべてのデータ流通サイクルを考慮しつつ、その量を推計することは非常に困難である。そのため、今回のデータ流通量推計にあたっては、データ流通量の全体像を把握するための第1次接近として、データ流通の第1次過程において流通するデータ量（本源的に生成され流通したデータ量）に限定し、そこでのデータ流通量の推計を行った。従って、一度蓄積された諸データから再生成されたデータの再流通部分は今回のデータ量推計の対象外である（図表1-3-2-3）。

図表1-3-2-3 データ流通量の推計対象範囲

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

$ ^{*} $ 21 情報生成・流通・蓄積という一連の流れは、情報やデータの特性に応じて時間を置いて行われる場合もあれば、瞬時に完結する場合もあり得る。
次に、データ流通量を推計するにあたっての計量対象データについて説明する。ビッグデータはさまざまな特性を有する複数のデータから構成されていること、またビッグデータを構成するデータ群は時間とともに動態的に変化していくことを鑑みれば、ビッグデータの構成データを画一的に画定し、その中のすべてのデータを対象にしたデータ流通量を推計することは現実的には困難である。そのため、実際に流通・蓄積量を推計するにあたっては、計量対象とするデータを限定する必要がある。

そこで、今回のデータ流通量推計では、推計に必要なデータの取得可能性や企業のマーケティング戦略や意思決定等の企業レベルでの経済活動におけるデータの利活用状況を考慮しつつ、構造化データとして8種データ（顧客データベース、経理データ、POSデータ、レセプトデータ、eコマースの販売ログデータ、GPSデータ、RFIDデータ、気象データ）、非構造化データとして9種データ（業務日誌データ、CTI音声ログデータ、固定IP電話の音声データ、携帯電話の音声データ、電子メール、ブログ・SNS等の記事データ、アクセスログデータ、電子カルテデータ、画像診断データ）の計17種のデータを計量対象データに設定した（図表1-3-2-4）。

図表1-3-2-4 ビッグデータの構成データと流通量の推計対象データ

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

このように、今回のデータ流通量推計は、企業が電子的に受信するデータを対象としていること、また再生成・再流通するデータ量は推計対象から除外していること、及び計量対象データも全体のデータのうちのごく一部に限定していること等の多くの制約条件が課された下で実施されており、必ずしもデータ流通量の全体像を明らかにしたわけではない。したがって、今回の推計は、ビッグデータ流通量のうち、ごく一部分のデータ流通量を推計したに過ぎない点には留意する必要がある（図表1-3-2-5）。
（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

## エビッグデータ流通・蓄積量の推計アプローチ

## （ア）ビッグデータ流通量の推計アプローチ

データ流通量の推計に関しては、その対象産業を9産業（サービス業、情報通信業、運輸業、不動産業、金融・保険業、商業、電気・ガス・水道業、建設業、製造業） $ ^{*22} $ 、計量対象データを図表1-3-2-4に示された17種のデータとした上で、次の推計モデルを用いて個別産業ごとの合計データ流通量を推計し、それらを積み上げることでマクロ全体のデータ流通量を計測した。

産業別のデータ流通量推計に用いた推計モデルの詳細は、計量対象データごとに異なるが、その概要は次のとおりである。まず、2012年時点の各産業の総企業数に当該データ（例えばPOSデータ）利用率（2012年時点）を乗じることで、2012年時点の当該データ利用企業数（例えばPOSデータ利用企業数）を産業別に導出した。次に、当該データ利用企業数に、2012年時点の当該データの受信頻度、従業員数、1回のデータ受信当りの情報量等を乗じ、2012年の当該データの流通量を推計した。ここまでのステップで、全17種の計量対象データのうち、それぞれのデータ流通量が産業ごとに推計されたことになる。最後に、それぞれの計量対象データの流通量を産業ごとに合計することにより、2012年時点における産業別のデータ流通量を推計した（図表1-3-2-6）。なお、今回の流通量推計では出来る限り過去時点の流通量に関しても遡及推計を行ない、データ流通量の時系列データ（2005年、2008年、2011年、2012年）を構築した $ ^{*23} $ 。時系列データの構築にあたっては、2012年以外は、データ量推計に必要なデータの取得が困難であることから、企業数、当該データ利用率、従業員数以外の変数（データ受信頻度、1回のデータ受信当りの情報量等）の水準は2012年当時と同一レベルと想定の上、データ流通量の遡及を行なった。以上の推計ステップを用い、2005年、2008年、2011年、2012年の4ポイントの流通量データの構築を行った。
図表1-3-2-6 ビッグデータ流通量の推計モデル

データソース	構劃
構造化	対象指標	算出式
業務システム	構造	顧客DB	総企業数	×	顧客情報電子化率(%)	×	×	顧客登錄数(1社1日平均、人)	×
構造	経堅データ	総企業数	×	企業の経堅処理電子化率(%)	×	×	経堅データ作成件数(1社1日平均、件)	×
構造	POSデータ	総企業数	×	POSシステム専用率(%)	×	POSシステム入店額数(1社平均、層)	×	開業顧客数(1店額1日平均、人)	×
構造	[医療]レセプトデータ	総医療機関数	×	電子レセプト利用率(%)	×	×	電子レセプト僅行件額(1機関1日平均、件)	×
非構造	非総日帰	総企業数	×	企業の業務日帰作成率(%)	×	企業の業務日帰電子化率(%)	×	業務日帰作成件数(1日平均、件)	×
非構造	[医療]電子カルテ	非総医療機関数	×	電子カルテ利用率(%)	×	×	電子カルテ作成数(1機関1日平均、件)	×
非構造	[医療]面像診断	非総医療機関数	×	面像診断利用率(%)	×	×	面像診断機関数(1機関1日平均、枚)	×
非構造	CT音声ログデータ	非総企業数	×	CT音声ログデータ利用率(%)	×	億信回数(1社、1日平均、回)	×	通診時間(通診平均、秒)	×
非構造	固定IP電話(音声)	非総企業数	×	企業の固定IP電話利用率(%)	×	億信回数(1社平均、人)	×	通診時間(億信のか)(1人1日平均、秒)	×
非構造	揹等電話(PHS含む、音声)	非総企業数	×	企業の揹等電話利用率(%)	×	億信回数(1社平均、人)	×	通診時間(億信のか)(1人1日平均、秒)	×
WEBサービス	構造	Eコマスに占ける賢亮ログ	非総企業数	×	企業のEコマス利用率(%)	×	企業の賢亮ログ利用率(%)	×	賢亮件数(1社1日平均、件)	×
センサーGPS M2M	構造	GPSデータ	非総企業数	×	企業のGPSデータ利用率(%)	×	GPS要信徳来数(1社平均、台)	×	GPSデータ要信回数(1台1日平均、回)	×
構造	RFIDデータ	非総企業数	×	RFIDデータ覆盖率(%)	×	RFIDリーダー設備率(1社平均、台)	×	通信回数(1社1日平均、回)	×
構造	気象データ	非総企業数	×	企業の気象データ利用率(%)	×	気象データ要信回数(1社1日平均、回)	×	年間億信回数(1日)
パーソナルメディアソーシャルメディア	非構造	電子メール	非総企業数	×	企業の電子メール利用率(%)	×	億信回数(1社平均、人)	×	メール要信数(1人1日平均、通)	×
非構造	Blog、SNS等記事	非総企業数	×	企業のBlog、SNSの記事活用率(%)	×	Blog、SNSの記事収集数(1社1日平均、件)	×	年間億信回数(1日)
非構造	アクセスログ	非総企業数	×	企業HP、WEBサイトの關於率(%)	×	企業のアクセスログ帯用率(%)	×	アクセスログの件数(1社1日平均、件)	×

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

## （イ）ビッグデータ蓄積量の推計アプローチ

次に、データ蓄積量の推計フレームについて述べる。今回のデータ蓄積量の推計に当たっては、企業組織の内部あるいは外部に設置されているサーバーに保存されているデータ量に着目した。したがって、先述のデータ流通量推計では対象データが限定されているのに対し、蓄積量の推計では推計対象とするデータを限定しておらず、サーバーに保存されているあらゆるデータが対象となっていることから、統計の対象範囲が異なる点に留意する必要がある。

データの蓄積量の推計モデルは次のとおりである。まず、各企業の社内に設置されたサーバー容量に自社サーバーの使用率を乗じ、「内部データ蓄積量」を推計した。次に、当該企業が外部に設定しているサーバー総容量に外部サーバーの利用率を乗じ「外部データ蓄積量」を推計した。最後に、「内部データ蓄積量」に「外部データ蓄積量」を加え、それに各産業の企業数を乗じることで、産業ごとのデータ蓄積量を推計し、それらを積み上げることでマクロ全体のデータ蓄積量を計測した（図表1-3-2-7）。

図表1-3-2-7 データ蓄積量の推計モデル

（註）サーバー総容量、使用率データはアンケート調査より取得

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)
## (2) ビッグデータ流通量の推計結果

今回のデータ流通量推計で採用した17種のデータを対象に、ビッグデータ流通量の推計を行った結果、2012年のビッグデータ流通量は、9産業（サービス業、情報通信業、運輸業、不動産業、金融・保険業、商業、電気・ガス・水道業、建設業、製造業）の合計で、約2.2エクサバイトとなった $ ^{*24} $ 。

データ流通量の経年推移をみると、2005年の約0.4エクサバイトから2012年には約2.2エクサバイトとなり、2005年から2012年の7年間でデータ流通量は約5.2倍（同期間の年平均伸び率は26.6%）に拡大している（図表1-3-2-8） $ ^{*25} $ 。

図表1-3-2-8 ビッグデータ流通量の推移（産業計）

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

データ流通量メディア別内訳をみると、2012年時点の水準で、POSデータが約0.8エクサバイトともっとも大きく、次いで、RFIDデータ（約0.6エクサバイト）、GPSデータ（約0.3エクサバイト）となった。また、各メディアの伸びの程度をみるために、2005年時点の各メディアの流通量水準を100に指数化の上、データ流通量の経年推移をメディア別にみると、電子カルテデータ、画像診断データといった医療系データの他、GPSデータやRFIDデータといったM2M系データが大きく伸びていることがみてとれる（図表1-3-2-9）。

図表1-3-2-9 ビッグデータ流通量推移（メディア別）

(单位：TB)

2005	2008	2011	2012(年)
アクセスログ	521	1,008	1,566	2,147
Blog、SNS等記事	155	379	721	1,129
電子メール	64,566	121,085	178,501	238,048
気象データ	877	1,958	4,176	6,229
RFIDデータ	64,519	309,559	370,440	583,942
GPSデータ	33,116	104,928	228,801	348,143
Eコマースにおける販売ログ	12	28	50	69
携帯電話	17,765	36,068	56,544	75,881
固定IP電話	38,035	80,958	132,017	178,474
CTI音声ログデータ	2,509	5,662	10,878	15,019
画像診断	71	191	445	630
電子カルテ	227	636	1,032	1,635
業務日誌	1	2	4	6
電子レセプト	2	4	5	7
POSデータ	201,823	371,272	551,026	765,424
経理データ	100	161	234	397
顧客DB	4	7	11	16
合計	424,306	1,033,904	1,536,450	2,217,195

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

次に、データ流通量の産業間比較を行うために、2005年時点の各産業のデータ流通量水準を100に指数化し、その経年推移をみたものが図表1-3-2-10である。そこからは、すべての産業においてデータ流通量が伸びていることがみてとれる。とりわけ、2011年から2012年にかけての伸び率が高いこと、不動産業のデータ流通量の伸びが顕著に大きい。不動産業では、2000年後半以降、集合住宅の入退出管理や駐車場のセキュリティシステム等でのRFIDデータ活用が進展しており、当該データ活用の興隆とも相まって、データ流通量が伸長してい
るものと推察される。

図表1-3-2-10 ビッグデータ流通量の推移（産業別）

2005	2008	2011	2012(年)
製造業	100	233	320	431
建設	100	303	411	576
電力・ガス・水道	100	200	327	436
商業	100	239	345	496
金融・保険	100	211	349	459
不動産	100	378	732	1,310
運輸	100	260	410	632
情報通信	100	242	351	462
サービス	100	236	363	499

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

## (3) ビッグデータ蓄積量の推計結果

次に、ビッグデータ蓄積量の推計結果について述べる。先述したとおり、データ蓄積量の推計を行うにあたっては、企業内外に設置されているサーバーに保存されているすべてのデータを計量対象としている。そのため、データ流通量の推計においては、計量対象とするデータが17種に限定されているのに対し、蓄積量の推計では、企業内外のサーバーに保存されているすべてのデータを対象にしており、流通量推計には含まれていない諸データも蓄積量推計には含まれおり、計量対象データの範囲が蓄積量の方が広い点に留意する必要がある。したがって、データ流通量推計とは統計のカバレッジが異なることに留意されたい。

推計の結果、2012年のビッグデータ蓄積量（9産業計） $ ^{*26} $ は、2012年時点で約9.7エクサバイトとなった $ ^{*27} $ 。データ蓄積量を産業別でみると、商業、サービス業のデータ蓄積量が他産業に比べて多い。また社内外の蓄積割合をみると、金融・保険・サービス業は、社外サーバーへのデータ蓄積割合が他産業に比べて高いことが特徴的である（図表1-3-2-11）。

図表1-3-2-11 ビッグデータ蓄積量（産業別、2012年）

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)
## （4） データ流通量とマクロ経済指標との関係性分析

これまでの分析から、ビッグデータの流通・蓄積量が経年的に増大していることを見てきた。それでは、企業が電子的に受信するデータ流通量の増大は、経済のパフォーマンスにどのような効果を及ぼしているのであろうか。この点を分析するために、従業員1人当たりのデータ流通量の伸び率と労働生産性（従業員1人当たり実質GDP）の伸び率との関係性について、両者のデータが共通して採れる2005年から2011年を対象に分析する。

図表1-3-2-12は、横軸に従業員1人当たりデータ流通量の年平均伸び率（2005年→2011年）を、縦軸に労働生産性の年平均伸び率（2005年→2011年）をとり、両者の相関関係を散布図で示したものである。2005年から2011年にかけては、データ流通量が増大している一方で、GDP等の経済指標はリーマンショック等の影響で下降トレンドとなっていることに留意する必要があるが、図表1-3-2-12からは、両者の間の関係性に影響を及ぼす他の要因（政策変更要因や経済のファンダメンタルズ要因 $ ^{*28} $ 等）を一定とみなす限りにおいて、データ流通量と労働生産性とにはプラスの相関関係が観察される。

次に、データ流通量の増大が生産性の向上に及ぼす効果について、個別産業ごとの産業特性や経済のファンダメンタルズ要因等をコントロールしつつ、統計的な観点

図表1-3-2-12 従業員1人当たりデータ流通量伸び率と労働生産性伸び率との関係

（出典）総務省「情報流通・蓄積量の計測手法の検討に係る調査研究」(平成25年)

から検証するために、データ流通量データと労働生産性データが共通して取得可能な2005年、2008年、2011年の3か年の産業別パネルデータを構築の上、データ流通量の増大が労働生産性の向上に及ぼす効果に関するパネルデータ分析を行った。

データ量と労働生産性との定量分析に用いた推定式および推定結果は次のとおりである $ ^{*29} $ 。

\[\begin{aligned}\ln(V/L)=3.970+0.110\ln(Data/L)-0.0327\ln(trend)\\(59.90)\quad(3.83)\quad(4.08)\\\quad\

ここで、 $ \ln $ は自然対数、V/Lは従業員1人当りの実質GDP（労働生産性）、Data/Lは従業員1人当りデータ流通量である。また、先述したように推定期間中の経済指標はリーマンショック等の影響で下降トレンドとなっているため、推定モデルにトレンド項を設定の上、経済変数の下降トレンド要因を除去した。

推定の結果、 $ (\mathrm{Data}/\mathrm{L}) $ の係数の符号が有意にプラスとなり、（今回推計されたデータ流通量で分析する限りにおいて）データ流通量の増大と労働生産性の向上とには有意にプラスの関係性があることがみてとれる。この結果は、個別産業に特有な特性（業界慣行や制度要因等）や経済トレンド等の諸要因をコントロールしてもなお、データ流通量の増大を通じた生産性向上ルートが存在している可能性があることを意味している。

ただし、先述したとおり、今回のデータ流通量推計は計量対象メディアが限定されている等、一定の制約のもとで行われており、すべてのメディアを網羅した上でビッグデータ流通の全体像を捕捉している訳ではないことから、データ流通量と経済指標とのプラスの関係性については1つの可能性を示した過ぎない。したがって、情報のフローとしてのデータ流通量やストックとしてのデータ蓄積量の増大が、経済パフォーマンスにどのような影響を与えるのかについての関係性分析は、計量対象メディアの拡充等を行いつつさらなる研究の蓄積が必要である。
## 3 ビッグデータの活用事例と発現効果（ミクロ調査）

現在、様々なメディアによって多くのデータが生成され、流通し、蓄積している実態について、「2．情報流通・蓄積量の計測」の結果からその一端を垣間見ることができたが、実際に生成・流通・蓄積されたデータはどのような業種・業務において、どのように活用され、どのような効果を創出しているのか。実際にビッグデータを活用している事例について情報収集を行い、その結果を整理することにより、ビッグデータの活用範囲の広がりについて示すとともに、ビッグデータ活用により発現している効果について、可能な限り定量的に把握すべく検討を行い、ビッグデータ活用による潜在的な経済効果の推計を行った。

## (1) フレームワーク

## ア 調査の対象範囲

2011年（平成23年）以降に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（よって、ビッグデータ活用の開始が2011年（平成23年）以前に遡る事例も存在する。）。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いない。よって、「2．情報流通・蓄積量の計測」では、計測対象とする業種やデータを限定していたのに対し、本調査ではすべての業種、データを調査の対象としている（図表1-3-3-1参照。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）。

実際に活用されるデータについても、従来は業務に関連した構造化データ（図表の左上方向）が中心であったが、業務システム以外にも様々なデータの生成源が登場したり、非構造化データについても分析方法が確立したりするなど、従来と比べて解析の範囲が広がっている。よって、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たため、「2．情報流通・蓄積量の計測」と同様、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ている。

図表1-3-3-1 本調査の対象範囲

「2. 情報流通・蓄積量の計測」とは異なり、下図にあるすべてのデータが本調査の対象となっている。

（出典）総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

また、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活用しているデータの内容、②分析方法、③活用している業務及び④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

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1-3-3-2）。

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」

## 図表1-3-3-2 事例分析の3つの視点

（出典）総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

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。

続いて、事例から得られた定量的、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活用の潜在的な経済効果を推計した。事例から得られた定量的効果を推計パラメータとして、同様の活用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ている。その際、必要に応じて当該企業等へのヒアリングを行い、ポテンシャル推計に必要な情報の追加収集を行った。

## (2) 社会の様々な分野で利用が始まったビッグデータ

## アデータ活用の裾野の広がり

ビッグデータが世間で注目を集めるようになったのは最近のことであるが、以前より様々なデータが生成・流通・蓄積され、可能な範囲でのデータ利活用は行われてきた。その後、ICTの進化に伴い、データ生成・流通・蓄積が増大するとともに、活用できるデータの量、範囲、速度についても増大してきたことから、ビッグデータが注目を集めるようになってきたことは、「1．ビッグデータがもたらす新たな成長」で述べてきたとおりである。これまでICTの進化とともに、データ活用がどのような広がりを見せてきたか、これまでのデータ活用の経緯について図表1-3-3-3にまとめている。

流通業においては、1980年代半ばにPOSレジが普及し、販売記録（いわゆるPOSデータ）を活用して、商品調達を決定することが進んだ。特に、1990年代以降に急速に拡大したコンビニエンスストアでは、小規模店舗を効率的に運営するためにPOSデータの活用は必須となった。2000年前後に企業別のポイントカードが導入され始めると、ポイントカードの番号にPOSデータを紐づけ（ID付きPOSデータ）、顧客一人一人の購買行動を把握することができるようになった。そのため、商品調達のみならず、販売促進の基礎情報としてもID付きPOSデータが活用され始めた。これは2010年前後に共通ポイントカード $ ^{*30} $ あるいは電子マネーカードとして発展し、個別の企業だけではなく複数の企業での購買記録に基づく販売促進活動が行われるようになった。ここ数年では、ソーシャルメディアやO2O（Online to Offline）、携帯電話の位置情報などを活用した販売促進も普及してきており、流通業の取り扱う情報の種類と量は格段に増大した。

次に製造業においては、1990年代後半に製造事業者と販売事業者が販売データを共有することで過剰または過少在庫を避ける「サプライチェーンマネジメント」が取り組まれている。従来の出荷情報に比べ本来販売される量を生産・在庫しておくため、在庫量の圧縮が実現された。この取組は今も継続した努力が行われているが、
ビッグデータの活用により精度の向上が期待される。また、納入した製品にセンサーを取り付け、遠隔監視を行うことが1990年代より機械製品を中心に行われるようになった。センサーによる製品の稼働状況を把握して、異常を発見したり、故障の前兆現象を検知したりすることで、保守業務の合理化が進められてきた。2000年前後より、遠隔監視データを用いて顧客にエネルギー利用最適化のアドバイスを行うなどの新たなサービス事業が始められている。このようにビッグデータの活用は製造業のサービス化にも貢献している。

2000年代に入ると、様々な業種においてもデータ活用が広がっている。例えば、交通・インフラ分野では走行中の自動車から取得したデータを用いた交通情報の提供や、自動車走行実績に基づいた道路改良地点の発見に役立てている。また、自動車走行実績に関するデータは金融分野における新商品の開発にも使用されている $ ^{*31} $ 。また、農業分野では作物の品質と栽培作業、環境条件、あるいは土壌の成分などを紐づけて分析することで、作物品質を向上させるのに最適な栽培作業条件が明らかになった。それを植物工場の制御や作業者への指示の最適化に用いることにより、コストの削減や収量の増加、品質の維持・向上などが実現されている。

このようにビッグデータの活用が拡大しており、今後もさらに利用業種や用途の拡大が期待されている。

図表1-3-3-3 データ活用の裾野の広がり

年代	1980～	1990～	2000～	2010～
利活用	【流通】POSデータを用いた商品調達
【製造】販売データ共有によるサブライチェーンマネジメント
【製造】製品の遠隔監視による保守の合理化
【流通】ID付きPOSデータを用いた販売促進
【交通】プローブ交通情報サービス
【金融】自動車走行実績に基づく保険商品の販売
【農業】栽培条件データを用いた作物品質管理
【農業】衛星写真を用いた作物生育状況監視
【インフラ】自動車走行実績に基づく道路改良地点の発見
【製造】遠隔監視データを用いた新たなサービス展開
【農業】植物工場
【流通】ソーシャルメディアを利用した販売促進
【流通】位置情報を利用した販売促進
利用環境	POSレジ導入	企業別ポイントカード導入	共通ポイントカード導入	Facebook利用者1000万人
電子カルテ導入	スマートフォン普及率30%
GPS搭载機帶電話の普及

（出典）総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

## イビッグデータを活用する業種・業務の広がり

実際のビッグデータの活用はどのような広がりを示しているであろうか。文献調査等を元に収集した事例について、まず、業種・分野という軸で分類を行った結果が図表1-3-3-4である。POSレジの活用に代表されるような流通業、クレジットカード履歴の分析といった金融業など、以前から構造化データを分析している事例がある一方、センサーから収集したデータを活用するインフラ分野の事例や、これまでICT化があまり進んでこなかったと言われている農業や医療分野においても、ビッグデータの活用事例があるなど、ビッグデータを活用する業種・分野が多岐にわたることが明らかになった。

また、その活用目的を業務プロセス別に整理したのが図表1-3-3-5である。適用業務は商品開発、生産といった直接収益に関わる業務から、経営計画、さらには企業業務だけではなく行政事務やインフラ整備など多様であり、こちらにおいても「裾野の広がり」が生じていることがうかがえる。
## 図表 1-3-3-4 情報収集したビッグデータの活用事例（業種・分野別）

業種・分野	事例数
流通 (小売)	26
流通 (卸売)	2
製造	15
金融	11
サービス業	6
エンターティンメント (ゲーム等)	9
広告	12
農業	4
医療	6
インフラ	21
情報通信	3
行政	5
観光	2
その他	7

## 図表1-3-3-5 情報収集したビッグデータ活用例における適用業務

業務	事例数
商品開発	9
生産	4
商品調達・在庫管理	8
顧客獲得・維持	9
販売促進	17
広告配信	6
接客業務	2
アフターサービス	10
立地地点評価	3
経営計画	4
人材育成	1
不正検知	2
インフラ管理	4
インフラ整備	3
健康保険最適化	3
患者管理	2
行政事務	3
防災	3
その他	36
合計	129

（出典）総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

情報収集した事例の中から、ビッグデータ活用の裾野がどの程度広がりを見せているのか、その多様性がわかるような事例を以下にいくつか紹介する。

## ●事例1（農業での活用）

緑茶の栽培・製造から販売までを一貫して行っている、ある製茶会社では、栽培過程の土壌や茶葉の成分データ、生産状況のデータを管理することにより、品質の安定化を実現している。そのことによって、省力化を図るとともに、農薬散布量を最小限にすることでコスト削減が行われたほか、品質の安定化が新たな契約につながるといった効果も発現した。

## ●事例2（中小企業での活用）

中小規模の小売事業者を統括するチェーンでは、顧客が持つポイントカードのデータから個々の顧客の購買履歴を分析し、各顧客にパーソナライズされたチラシの作成を行っている。また、各顧客が頻繁に購入する商品を値引きするクーポンを発行することにより、各店舗への顧客の誘因を図っている。その結果、売上が1割以上向上する店舗も見られた。

## ●事例3（スポーツでの活用）

あるプロスポーツチームでは、各選手の個人成績、他チームとの対戦成績、他チームの戦力データ、試合の映像といったデータを収集・活用することにより、選手の育成、チームの編成、選手の補強、給与の査定といった計画の立案を客観的な指標に基づいて行うことが可能になっている。また、チームの経営部門と現場との間における情報共有の促進にも役立っている。

## ●事例4（行政での活用）

ある地方公共団体では、自動車会社と連携してカーナビゲーションデータの分析結果を道路行政に活用している。自動車会社では車の位置情報や速度情報を収集・分析し、急ブレーキが多発する箇所を特定する。抽出されたデータを受領した地方公共団体では、区画線の設置や街路樹の伐採といった対策を講ずることで事故件数の減少につなげている。また、児童・生徒の交通安全対策にもカーナビゲーションデータの分析結果を活用し、注意喚起等に役立てている。

## ウ 活用企業の規模の広がり

続いて、ビッグデータの活用は企業規模によっても差異があるのだろうか。野村総合研究所の調査によると、企業におけるビッグデータの活用に関する関心の有無について、「ビッグデータの活用が組織的な検討課題に挙がっている」と回答した企業は、売上規模別に見た場合に規模が大きくなるほどその比率は上がるが、規模の小さい企業でも「検討課題に挙がっている」と回答した企業は半数程度存在している（図表1-3-3-6）。
## エ 活用用途の広がり

既に活用している、または活用を検討している企業において、ビッグデータを活用する（または活用を検討している）業務は特定の領域に限られるのだろうか。野村総合研究所の調査によると、ビッグデータの活用を検討中、あるいは活用中の領域について尋ねたところ、マーケティングや経営管理が上位にきたものの、様々な業務領域でビッグデータを活用、または活用の検討を行っていることが判明した。また、今後ビッグデータの活用が有望と思われる領域についても同様に尋ねたところ、回答は多岐にわたる結果となり（図表1-3-3-7）、企業は様々な業務においてビッグデータの活用の可能性を考えていることが明らかとなった。

図表 1-3-3-6 ビッグデータの活用が検討課題に挙がっている企業（属性別）

（出典）野村総合研究所アンケート調査

図表1-3-3-7 ビッグデータを活用する（活用を検討している、活用が有望である）領域

（出典）野村総合研究所アンケート調査

## (3) 主要分野における活用の実態とその効果

## ア 詳細調査対象領域の選定

ビッグデータの活用については、利用環境の整備と相まって、その活用範囲は、業種、企業規模、用途のいずれにおいても「裾野の広がり」を示してきていることについて説明してきた。

それでは、企業等は実際にビッグデータを活用することでどの程度の効果を得ているのか、ビッグデータの活用による効果についてその発現メカニズムについて分析を行うとともに、実際の効果について可能な範囲で推計を行った。

まず、ビッグデータの活用による効果の計測に必要な情報を得るため、収集した事例の中から、収集・利活用の実態に関する詳細な調査を行うべき業種・分野については、一定程度の事例が収集でき、その後の推計作業の着手が比較的容易と思われること、効果の発現のメカニズムや計測結果が分かりやすいと考えられること、今後の情報通信政策において重視される業種・分野であること、といった点を考慮し、以下の4業種・分野に注目することとした。
## (ア) 流通業

国民生活にとって身近であり、計測結果に対する関心が高いことが予想される。また、POSデータの活用など、業界としてもデータの利活用が進んでいる業種であることから事例が集まりやすく、既に効果が得られていると考えられることから、計測が比較的容易と考えられるため。

## (イ) 製造業

我が国の成長を支えてきた産業である一方、国際競争力が低下してきたとも言われているが、最近はサプライチェーンマネジメント等においてデータの共有化が進んでいるほか、製造業のサービス業化といった流れもあることから、今後、新たな付加価値の創出に向けてビッグデータの活用が期待される分野であるため。

## (ウ) 農業

従来はICTの活用があまり進んでいない業種・分野であったが、近年、食の安心・安全などの点からICTの活用が求められている領域であるとともに、国際競争力の強化に向けた取組として農業の「6次産業化」とICTの活用など、今後、ICTの活用が政策的に重要と考えられている業種・分野であるため。

## (エ) インフラ

高度成長期に大量に整備された社会基盤施設が老朽化し始めており、効果的・効率的な維持管理が求められている。その一方で、近年センサーネットワークを活用したインフラ管理なども進められており、今後の活用領域として期待されているため。

## イ各分野における活用パターンと効果発現メカニズムの明確化

上記の4分野において、事例分析を基に各業種における業務区分を検討した上で、「どの業務で発生したデータ」を「どの業務で分析」し、「どの業務で活用する」ことで効果が生まれているのか整理し、活用パターンと効果発現メカニズムを明らかにした。

## (ア) 流通業

流通業におけるデータ発生源は主に販売であり、その主要なものは販売データである。POSデータの活用によって、商品調達を最適化する取組は以前より進められていた。

近年のビッグデータの活用によって、次の5つの効果が新たに得られているものと考えられる。

第1に、販売データに販売箇所や時刻のデータを加えることで消費者のニーズをより詳細にとらえることができるため、購買シーンに対応した新製品を開発することができる（図表1-3-3-8効果①）。

第2に、販売情報を元に商品開発や調達を行っていることは従来から変わらないが、さらに大規模かつリアルタイムでの需要把握や予測などを行い、売り逃しや売り残しを減らすことで利益を極大化する取組もみられる(図表1-3-3-8効果②)。

また、販売計画立案や販売促進の業務においてもビッグデータの効果は得られている。ポイントカードなどを利用した個別の顧客ごとのデータ（ID付きPOSデータ）やSNS、ウェブサイト上でのコメントを加味した分析などにより、販売促進の精度向上が行われている（図表1-3-3-8効果③）。通信販売事業者においては、消費者のニーズに応じたカタログの配布が可能となり、カタログ制作・配布コストの効率化が図られた（図表1-3-3-8

図表1-3-3-8 流通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「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)
効果④）。さらに、近年登場した共通ポイントカードを用いた異業種間連携によって、今まで取り込めていなかった顧客の誘客に成功している（図表1-3-3-8効果⑤）。

流通業における上記の5つの効果に対応する事例を図表1-3-3-9に掲げる。

効果①については、自動販売機の販売データと会員データから、消費者の真のニーズを把握し、新商品を投入したことで売上を向上させている。効果②に関しては、今までは時間を要していた商品単品ごとの利益率の分析をその日のうちに実施することにより、店舗ごとの利益率を極大化できるような品揃えを実現したり、従来は難しかった時間帯別の来客の予測の自動化により商品のタイムリーな調達を実現したりすることで利益を向上できた事例がある。効果③については、多数の購買履歴の分析により、消費者の購買傾向に合わせてカスタマイズされた割引券を発行することで客単価を向上させることができた例がある。効果④については、会員の購入履歴に加え、ソーシャルメディアの書き込みなどを分析することで、会員登録以降に変化のあった会員属性や嗜好を把握することができた。そのため、その会員の真のニーズに合ったカタログを送付することができ、カタログの費用対効果を向上させることができている。最後に効果⑤については、共通ポイントカードを利用して、自社に取り込めていない顧客群のニーズを把握することができたため、効果的な来店誘導策を実行できている例があった。

## 図表1-3-3-9 流通業における発現効果

カテゴリ	内容
効果①PB商品開発	・ある自動販売機運営事業者は、機械の設置場所や販売時刻、それに電子マネーのIDごとの購入状況を分析し、時刻ごとに売れるであろう商品を予測。・それに合わせた新商品を開発し、投入した結果、売上が向上した。
効果②商品調達在庫管理	・あるスーパーマーケットでは、商品単品ごとの利益率を即日集計することで、店舗ごとの利益率を極大化させる品揃えを実現した。・ある食品製造小売事業者は、POSデータを活用して時刻ごとの商品販売量を予測、できたの商品をタイムリーに提供できるようになり、売上が向上した。
効果③販促の精度向上	・多くのスーパーマーケットチェーンが採用している販促システムでは、多数の購買履歴を分析して、購入商品に応じた別の商品の割引券を発行。そのことにより、購買価が1,000円程度上昇した例も見られた。
効果④カタログ製作コスト最適化	・ある通信販売事業者は、従来から行っていた会員の購入履歴に加え、ソーシャルメディアの書き込みなどを合わせて分析することで、顧客のニーズに的確に合致したカタログを送付することができ、カタログ送付の費用対効果を向上させることができた。
効果⑤相互送客による売上向上	・共通ボイントカードを採用しているある企業では、自社データではつかみきれなかった、自社店舗の未利用者の動向を把握することができ、効果的な来店誘導施策を打つことができた。

（出典）総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

## （イ）製造業

製造業で多く用いられているビッグデータは、納入した製品の稼働状況である。以前より、産業用の大型機械（発電用タービンなど）では運転監視用に多数のセンサーが取り付けられていた。また、エアコンや工作機械などでも自動制御用にセンサーが組み込まれている。これに加え、近年では自動車などに運転制御支援用のセンサーやコンピュータ、カーナビゲーションシステムのGPSやジャイロなど、新たにセンサーが取り付けられている製品も増えている。これらのセンサーの情報を収集し、納品した製品の稼働状況をビッグデータとして管理、分析することで新たな価値を生み出している事例が多く見られる。

このような機械の稼働状況を分析して、アフターサービスの効率化に取り組んでいる事例が多く見られた。すなわち、ビッグデータ分析によって故障の前兆となる情報を検出したり、稼働の状況による摩耗などを予測したりすることによって、故障する前に保守点検を行う「予防保守」を実施し、計画的な現場訪問の実現による業務効率化や、計画外の稼働停止によるエンドユーザーの損失回避を実現して、顧客満足度を向上させるなどの効果を上げている。万一故障が起きた場合でも、故障原因を特定し、必要な対応を迅速に行えるようになったため、エンドユーザーの損失を最小限にすることも可能となった。さらには、稼働状況や故障状況をもとに、製品の設計上や生産工程上故障を誘発しやすい部分を発見するなど、製品設計や生産管理を見直し、メンテナンスの負荷を下げている例もあった（図表1-3-3-10 効果①）。

また稼働状況を分析し、負荷に対する最適な稼働を提案することで顧客の節電や機械の寿命延長などを行うサービスを行っている例もある。このようなサービスは有料化されているものもあり、製造業の新たな付加価値サービスとして提供されている（図表1-3-3-10 効果②）
図表1-3-3-10 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「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

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

効果①については、機械に取り付けられたセンサーからの情報を収集し、今までの業務経験から得られている故障の前兆現象を把握した場合に、計画的にエンドユーザーを訪問し、予防保守を行っている例が挙げられる。このことによって、顧客の業務が中断されず喜ばれているとともに、効率的なメンテナンスが行えるようになっている。

効果②に関する事例として、機械のセンサーの状況と、周辺の環境の情報を合わせて分析し、最適な運転状況を提案し、節電を促す有料サービスが挙げられる。このことによって、最大20％程度の節電効果をエンドユーザーに対して提供できている。

図表1-3-3-11 製造業における発現効果

カテゴリ	内容
効果① メンテナンス体制の効率化	・あるメーカーでは、納品後の機械の稼働状況を遠隔監視し、故障の前兆現象を把握することで予防保守を実現した。このことにより、顧客の業務が中断されることがなく、また故障発生時の対応時間も短縮された。・あるメーカーでは、稼働状況と故障状況を分析することで、製品開発や生産工程の見直しを行って、故障しにくい製品の開発や生産品質管理の向上を図られている。
効果② 付加価値サービスの提供	・あるメーカーでは、稼働状況を遠隔監視し、上記①と同様に予防保守を実現しているほか、周囲の環境条件などを分析して、最適な運転を提案し、顧客の節電を促すサービスを行っている。

（出典）総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

## (ウ) 農業

農業においては、ビッグデータ以前にICTそのものの利用が進んでいないことが課題となっている $ ^{*32} $ 。業務としては育種研究・開発、種苗生産と生産、流通の3つに大きく別れていると考えられる。流通・販売情報を見て、生産に活用する事例や育種研究、種苗生産でビッグデータを活用する事例は萌芽的に出ているものの、農業自体のICT活用が進んでいないため、大規模に取り入れられている例は少ない。

現在、生産過程においてビッグデータが使われている例が比較的多く見られる。すなわち作業記録、気象、土壌などの環境データおよび作物の生育状況や成分を収集し、相互に分析することで、適正な作業量、肥料量、農薬量を算出する。この情報により、植物工場を制御したり、作業者への指示を最適化したりして、収量の増加、品質の向上及び安定化、さらにはコストの最適化を図っている（図表1-3-3-12 効果①）。
図表1-3-3-12 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「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

農業における上記効果に対応する事例を図表1-3-3-13に掲げる。

いずれの例も栽培データ、土壌データ、作物の品質データを蓄積して、最適な生育のための条件を算出している。植物工場では、温度や照明、肥料等の制御をそのデータを用いて行うことで、収量の増加とコストの削減を同時に実現し、露地物と同等の生産コストを実現できている。

また、工芸作物生産においても、同様のデータに基づく作業計画を立案することで、品質の安定化に寄与したほか、投入農薬量、投入労働量を大幅に削減することができている。

図表1-3-3-13 農業における発現効果

カテゴリ	内容
効果① 生産効率の向上、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。
・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。

（出典）総務省「ICT分野の革新が我が国社会経済システムに及ぼすインパクトに係る調査研究」(平成25年)

## (エ) インフラ (道路交通)

インフラについては、特に道路交通分野での取組を取り上げた。インフラの整備計画は、従来は統計的な調査によって交通需要を把握し、計画を策定していたが、近年は携帯端末や地理情報システム（GIS）を活用した動的な需要が把握できるようになっており、より精度の高い計画が策定できるようになっている。改良箇所の発見などでカーナビゲーションのデータを活用する例などが見られている。この動的な需要データを用いて、リアルタイムに交通情報を提供するサービスが行われており、渋滞回避に効果を上げている（図表1-3-3-14 効果②）。また、道路そのものにセンサーを取り付けて、インフラにかかる荷重やそれに伴う変位などを測定するシステムも導入され始めている。これにより、道路の中長期的なメンテナンスコストの低減が期待されている（図表1-3-3-14 効果①）。