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## 第3節

## 日米のICT投資の現状

本節では、各種マクロ経済指標から、我が国におけるこれまでのICTの経済成長への貢献を、米国と比較しつつ概観する。

まず、第1項では、我が国におけるICTへの投資と経済成長との関係を、日米のICT投資額及びICT資本ストックに着目し、関連する指標との関係性も取り上げつつ、経年比較及びその分析を行う。

次に、第2項では、経済成長（付加価値の増加）の構成要素である資本（ICT資本及びその他資本）、労働、全要素生産性のそれぞれが成長率にどの程度影響しているかを、成長会計分析の手法を用いて日米を比較することで、ICTの経済成長への貢献度合いについて検証する。

## 日米のICT投資の推移

## 1 日米のICT投資額の推移

ICTが経済成長にどのように貢献しているか分析するにあたり、まず、日米のICT投資額を日米で比較する。

(出典) OECD Stat

図表1-3-1-2 日米のICT投資額推移(実質2010年価格)

(出典) OECD Stat を基に作成

1994年から2016年にかけてのICT投資額（名目値）は、日本では1994年の14.6兆円から1997年までは増加したものの、それ以降微減ないし横ばい傾向が続き、2016年は15.8兆円であったのに対し、米国は、2002年と2009年の2度の落ち込みを経つつも、増加傾向を保ち、20年間で2024億ドルから5755億ドルへと3倍程度に伸びている（図表1-3-1-1）。

図表1-3-1-1を基に、日本のICT投資額に対する米国のICT投資額を算出すると、1994年は1.4倍であったが、2016年には4.0倍と差が広がり、年間投資額の差が拡大していることがわかる（いずれも日本のICT投資額をドル換算して比較）。

ICT機器などの価格変化を考慮した実質値（2010年価格）で同時期のICT投資額の推移をみると（図表1-3-12）、日本は1994年から2008年まで増加傾向にあるが、2010年代半ばからは伸び悩み、20年間で6.7兆円から16.7兆円へと2.5倍程度増加しているが、米国では同時期に1025億ドルから6230億ドルへと6倍程度に増加している。

次に、1994年から2015年までの日米の国内総生産（GDP）の推移を概観する。GDPの名目値は、我が国では全期間で概ね500兆円台前半と横ばいなのに対し、米国では約7.3兆ドルから約18兆ドルへ2.5倍程度の増加となっている（図表1-3-1-3）。

2010年価格を基準としたGDP（実質値）では、日本は1994年に433兆円であったのが2015年に526兆円とこの期間1.2倍の増加であるのに対し、米国は1994年に10.0兆ドルであったのが2015年に16.6兆ドルと1.7倍程度の増加となっている（図表1-3-1-4）。
(出典) OECD Stat

(出典) OECD Stat

同期間のGDPに対するICT投資の比率は、名目では各年で日米とも概ね3％～4％の間となっており大きな違いはない（図表1-3-1-5）。実質では2010年頃までは両国とも増加傾向であるが、2010年代半ば以降、日本では実質値でのICT投資額が伸び悩んでいるため、日米で差が生じる結果となっている（図表1-3-1-6）。

(出典) OECD Stat

図表1-3-1-6 日米のICT投資/GDP比（実質）推移

(出典) OECD Stat

長期的には一国の投資可能な額は付加価値額に規定されることを踏まえると、我が国では、上述のGDP（名目）比率3～4％を大きく超えて長期間ICT投資を行うことは難しいと考えられる。もっとも、日米で同様の比率といっても、米国では過去20年間でGDPもICT投資も持続的に成長したが、日本ではGDPもICT投資もともに横ばい傾向である。この観点からは、日本でICT投資が伸び悩んだのはICT資本ストックの付加価値創出効果が弱いため、新たなICT投資に結びつかなかったためと言える。

ICT投資は、大別すると、ハードウェア投資とソフトウェア投資とに分けられる $ ^{*1} $ 。日本のICT投資（名目）は1997年以降微減ないし横ばい傾向であるが、ハードウェア投資は1997年の13.9兆円から、2015年には5.7兆円へと減少しているのに対し、ソフトウェア投資は、6.1兆円から10.5兆円へと増加している（図表1-3-1-7）。米国ではハードウェア投資は1994年の1200億ドルから2000年まで増加した後2015年までは1800億ドル前後と横ばい傾向となっているのに対し、ソフトウェア投資は1994年に900億ドルであったのが2015年には3700億ドルと過去20年間で4倍増加している。（図表1-3-1-8）

そのため、ICT投資（名目値）に対するソフトウェアの比率は、日米ともに次第に高まっている。日本では1994年に31.7%であったのが2015年に64.9%（図表1-3-1-7）、米国では1994年に42.8%であったのが2015年に67.2%（図表1-3-1-8）になっている。日米とも20年間でICT投資がハードウェア中心からソフトウェア中心へシフトしてきたことが鮮明になっている。
図表1-3-1-7 日本のICT投資内訳（名目）推移

(出典) OECD Stat

图表1-3-1-8 米国のICT投資内訳（名目）推移

(出典) OECD Stat

1990年代に日本の情報化が米国に比べて遅れた理由として、篠崎（2003） $ ^{*2} $ では、以下の3点を挙げている。第1は、1990年代前半のハードウェアの性能では日本語処理に対応するために、日本のハードウェアの価格性能比が劣っていたことである。第2に、日本企業はメインフレームへの投資からパソコンへの投資の転換が遅れたことや、通信についても電話網からインターネットを基盤とするオープン・ネットワーク化への取組が米国に比べて遅れたことなど投資の内容が異なっていたことである。第3には、1990年代はGDP比率の分母となるGDPの動きが日米で全く異なっており、日本では経済が停滞する中で情報化投資の比率が高まったことである。

上記のうち最初の2要素は、それぞれハードウェアの性能向上や我が国におけるオープン・ネットワーク化への取組により2000年代には解消に向かった。しかし、それ以降も日米で付加価値増加に差が生じていることから、我が国のICT投資の質や使われ方に課題があったと考えられる。

そこで、ICT投資の使われ方として、ソフトウェア投資の使われ方について日米を比較する。図表1-3-1-7及び図表1-3-1-8にて取り上げたとおり、日米でICT投資に占めるソフトウェア投資の比率には大きな違いはない。ソフトウェア投資をさらに大別するとパッケージソフトウェアと委託開発ソフトウェア（開発者側から見ると受託開発ソフトウェア）とに分かれる $ ^{*3} $ ところ、日米それぞれの内訳を利用可能な統計を基に概観する $ ^{*4} $ 。

平成29年情報通信業基本調査によると、2016年度の日本の受託開発ソフトウェア業及び組込みソフトウェア業の売上高の合計とパッケージソフトウェア業の売上高の比率は、88.3％と11.7％となっており、これを委託開発ソフトウェアとパッケージソフトウェアの出荷額の比率とみなす $ ^{*5} $ 。米国商務省Webサイトによると、2016年の米国の委託開発ソフトウェアとパッケージソフトウェアの比率は、53.8％と46.2％となっている $ ^{*6} $ （図表1-3-1-9）。
図表1-3-1-9 日米のソフトウェア比率（受託開発、パッケージ）

(出典) 総務省「我が国のICTの現状に関する調査研究」(平成30年)

ここから、日本のソフトウェアを利用する企業（ユーザ企業）は、受託開発に相対的に多くの費用を投じている一方で、パッケージソフトへの支出は少なく、パッケージソフトの活用が低調であることがみてとれる。

日本で受託開発が多いのは、ユーザ企業が外部に委託して独自仕様を盛り込んだソフトウェアを作成していることが一因と考えられる。この受託開発はベンダ、ユーザ企業のシステム担当者と現場との間で情報システムの要件定義が難航して開発に時間がかかりがちなこと、アップデートやカスタマイズ毎に追加の費用が発生すること、システムの追加や改修によって費用が発生する場合があることから相対的に多くの費用を要する可能性がある。さらに、カスタマイズが利便性向上や付加価値増加のためではなく、従来のシステムへの過剰適合 $ ^{*7} $ であったり、ICT導入以前の組織や業務プロセスに合わせるために行われる場合 $ ^{*8} $ があることも挙げられる。

もっとも、ICT投資額からICT投資傾向を読み取ることについては、2つ留意点がある。

第一に、近年は自社でICT投資を行わずとも、外部のICTサービスを利用できることから、ICT投資額のみでは企業のICT導入状況を測りきれなくなっていることである。例えば、クラウドサービスを利用する企業の割合は年々上昇している（図表1-3-1-10）。企業が外部のクラウドサービスを利用する場合、支出は中間投入として計上され、設備投資に反映されない。

第二に、外部のICTサービス利用とその付加価値創出との関係が公的統計で必ずしも詳細に把握されているわけではないことである。例えば、外部クラウドサービスの利用とそれを用いて企業が創出した付加価値との関係は、マクロ経済では明確に把握されているわけではない（一方、企業が自社でクラウドを構築して内部で利用する場合、自社における設備投資となるので、把握可能）。

OECD Digital Economy Outlook 2017においても、多くのOECD加盟国では2015年のICT投資が2007年よりも増加しているが、日本を含む一部の国では2015年の投資に占めるICT投資の比率が下落している。同書では、その要因のひとつとして、企業がICT投資の代替として外部クラウドサービスへの支出を増加させていることに言及した上で、外部クラウドサービスが国民経済計算体系上適切に測定できるかは議論となっている旨述べている。

図表1-3-1-10 クラウドサービスの利用状況

（出典）総務省「通信利用動向調査」
クラウドサービスを適切に利用できれば企業の生産性が向上するという研究もある $ ^{*9} $ ことから、企業のクラウド利用と付加価値創出との関係について把握することには意義があると考えられる。

## 2 ICT資本ストックの推移

次に、フローとしての毎年のICT投資額に対し、ICT投資の蓄積から減耗分を控除した各年のICT資本ストックの額を取り上げる。規模感を把握するため、名目値を日米で比較する。(図表1-3-1-11)。

1994年から2015年までのICT資本ストックの推移を名目値で見ると、日本は50.1兆円から53.2兆円へとなっており、1999年以降、横ばい傾向であるのに対し、米国では、増加傾向で0.6兆ドルから1.5兆ドルへ20年間で2.5倍となっている。すなわち、この期間で、米国では新たなICT資本ストックの蓄積が進んできたが、日本ではICT資本ストックの額が横ばいであることから、更改が主体となり、規模の拡大が進まなかったと考えられる。

日本のICT資本ストックに対する米国のICT資本ストックの比率は、1994年は1.2倍であったが、2015年には3.2倍となり（いずれもドル建て換算の場合）、ICT投資額と同様、両国の差が大きく広がっている。（図表1-3-1-11）

ICT 資本ストックに対する ICT 投資の比率（名目）は、日本は 2008 年までは 30% 台前半、2010 年以降は 30% 程度で推移しているのに対し、米国は比較期間中いずれの年も日本より比率が高く、米国のほうが、既存の ICT 資本ストックに対する毎年の ICT 投資の割合が高くなっている（図表 1-3-1-12）。

このICT投資/ICT資本ストック比はICT資本ストックの更改及び蓄積の速さを表す。2015年には、日本では30.5%、米国では37.0%となる。これにより、米国の方が日本よりもICT資本ストックの更改及び蓄積が速いことがわかる。

続いて、日米のGDP/ICT資本ストック比を比較する(図表1-3-1-13)。これはICT資本1ストックあたりが生み出す付加価値を表す。期間中全ての年で米国の値が高く、2015年には、日本は10.0、米国は12.0となっており、日本のICT資本ストックは米国との比較では、付加価値創出効果が小さいことがわかる。

(出典) OECD Stat

図表1-3-1-12 日米のICT投資/ICT資本ストック比（名目）推移

(出典) OECD Stat を基に作成

图表1-3-1-13 日米のGDP/ICT資本ストック比推移（名目）推移

(出典) OECD Stat
## I CTの経済成長への貢献

## 1 成長会計分析

一般に、経済成長（付加価値の増加）は、生産要素である資本及び労働の増加、並びに、TFP（Total Factor Productivity：全要素生産性）の増加による部分に分解できる。付加価値の増加に対して、資本及び労働が投入量の効果を表すのに対して、TFPは生産の質による効果を表している。TFPは、生産要素以外で付加価値増加に寄与する部分であり、具体的には、技術の進歩、無形資本の蓄積、経営効率や組織運営効率の改善等を表すと考えられる。中長期的には、労働供給は人口の制約を受け、資本ストックを形成する投資は付加価値の範囲内となることを考えると、一国の経済を成長させていくには、TFPを高めることで付加価値を大きくする必要がある。

企業の生産活動を考えると、資本設備や労働力が投入されて、製品やサービスを生み出し、それをもとに得た利潤等が付加価値となる。付加価値が多く生み出されると、国全体としてGDPが増加し経済成長をもたらす。また、技術革新が起こると、資本や労働の投入要素が一定であっても、多くの付加価値を生み出すことができるようになり、生産要素（資本、労働）あたりの付加価値を高めることから、技術革新は生産性向上の源泉と考えられている。ICTはこのうち、ICT投資による資本蓄積及びICT分野における技術革新によるTFP（全要素生産性）の上昇により、経済成長に寄与している。

ICTが経済成長（付加価値の増加）や労働生産性にどのように貢献しているか、また、資本、労働及びTFPとの関係を図示したものが、図表1-3-2-1である。

図表1-3-2-1 経済成長及び労働生産性へのICTによる貢献

（出典）平成28年版情報通信白書を基に作成

図表1-3-2-2では、資本（ICT資本、非ICT資本別）、労働 $ ^{*10} $ 、TFPそれぞれの実質GDPの成長率の貢献を計測する手法である成長会計分析を用い、日米の1996年から2015年までの成長率の貢献要素を5年ごとにまとめている。

先に述べたように、ICTはこれらのうち、ICT投資による資本蓄積及びICT分野における技術革新によるTFPの上昇により、経済成長に寄与している。
図表1-3-2-2 日米の成長会計分析

（出典）総務省「我が国のICTの現状に関する調査研究」(平成30年)

図表1-3-2-2では、TFP及びICT資本蓄積が全期間にわたりプラスの影響を与えていることから、我が国でもICTへの投資とその利活用が経済成長に一定程度貢献していることがわかる。しかし、それらを米国と比較すると、2010年までは低水準にとどまっている。

2011年から15年にかけては、我が国のTFPが米国よりも比較的高水準となっているが、以前の期間のTFPが低かった反動もあると考えられることから、今後この傾向が持続するかは予断を許さない。

続いて、我が国が米国と比較して成長率及びTFPが低水準にとどまった要因に迫るべく、我が国を情報通信産業 $ ^{*11} $ とその他産業（ICT利用産業）とに分け、5年ごとの成長率への貢献要素の推移をみる（図表1-3-2-3）。

図表1-3-2-3 日本の成長会計分析（情報通信産業とその他（ICT利用産業））

（出典）総務省「我が国のICTの現状に関する調査研究」(平成30年)
情報通信産業とその他（ICT利用産業）とを比較すると、前者のTFPの値が全期間でプラスとなり、かつそれらが比較的大きい一方で、後者のTFPの値は小さいかマイナスとなっている。

ICT 利用産業における ICT の導入及び利活用を促進することで、それら産業の TFP の伸びを誘発し、一国としての経済成長（付加価値の増加）につなげることが必要である。ICT による付加価値増加のためには、ICT に対応した人材の育成や企業組織の改編などの無形資産投資が重要となっていることは、1990 年代の ICT 革命の分析にあたっても指摘されている $ ^{12} $ 。

留意点として、2010年代以降GDPの成長率が2000年代半ばまでと比較し伸び悩んでいるのは、日本でも米国でも同様である。先行研究でいくつかの理由が挙げられている。まず、経済のサービス化が進んでいることがある $ ^{*13} $ 。現行統計から計測されるTFP上昇率で見る限り、製造業に比べて規模の大きいサービス産業の生産性上昇率は低い傾向にある旨 $ ^{*14} $ が指摘されている。また、インターネット関連サービスが爆発的に増加しているにもかかわらず、GDP統計上のICT産業の付加価値シェアは、過去15年間多くの国で横ばいとなっていることから、インターネット関連で提供される無償サービスや新しいサービスにより創出された付加価値が現行統計で捉えきれていないとする指摘もある $ ^{*15} $ 。さらに、無形資産についても研究対象とされている無形資産の概念は会計的に認識されている項目よりも幅広いため、まとまった資産項目として把握することが難しく $ ^{*16} $ 、定義上の限界や計測の限界があり、国際的な課題である $ ^{*17} $ との指摘もある。

換言すると、TFP を上昇させるには 2010 年代以降の新技術、産業構造・産業組織の変化に対応した付加価値創出が必要であるものの、現行のマクロ統計ではそれらが捉えきれていない可能性があると考えられる。
# 第4節/ 日米のICTとイノベーションの現状

前節でみたとおり、我が国では、米国と比較しICTの経済成長への貢献が低水準にとどまっている。

米国では新技術に対する供給側の対応と新たな需要の創出とがあいまって経済成長が実現した一方で、日本で米国並みの経済成長が起こらなかったのは、（人口動態の要因を別にすると）産業構造・産業組織の変化に伴う企業の業務や組織の見直しが不十分であったためと考えられる。

本節では、我が国のICTの経済成長（付加価値増加）への貢献が低水準にとどまった要因をミク口的な視点から探る。前節でも述べたとおり、ICTを導入すればただちに生産性の向上や付加価値増加が実現するわけではなく、業務及び組織の見直しや人材の再訓練など様々な仕組みの見直しも必要とされる $ ^{*1} $ 。

具体的には、日米企業アンケート結果を踏まえて、まず、産業の構造変化と付加価値増加との関係について概観した上で、グラフィカルモデルング分析という手法を用い、ICTの導入や利活用が様々な仕組みの見直しを行うことを通じて企業にとっての成果にどのようにつながるか、要因間の関係及び日米の相違点について分析する。

## I CTによる付加価値増加

## 1 産業の構造変化とイノベーションの重要性

前節で取り上げたとおり、1994年以降2015年まで米国では概ね持続的にGDPが増加傾向にあった一方、我が国では横ばいないし微増にとどまった。両国の付加価値を増加させる力に差があったことがうかがわれる。これについては、1990年代、米国ではICTによって需要の伸びが大きい新たな財が生まれた一方、日本ではICTが消費ではなく主に投資を目的としたものであったこと $ ^{*2} $ 、供給側でICTを導入したものの、業務及び組織の見直しや人材の再訓練など様々な仕組みの見直しが進まなかったこと $ ^{*3} $ などが指摘されている。

さらに、1990年代以降ICTが企業内、産業組織（各産業内）、産業構造（各産業間）それぞれのレベルにおいて従来の垣根を越え活用されるようになり、コミュニケーションコストや探索コストが下がったことで、従来の固定的な取引関係に関わらず分業・協業が進んだ結果、多様な組合せが可能となってきている。

「多様な組合せ」は「新たな結合」とも解釈可能であり、古くは経済学者のシュンペーターが既存の技術・資源・労働力などを従来とは異なる方法で新結合することをイノベーションと定義したこととも関連する。最近では、イノベーションは、OECDとEurostat（欧州委員会統計総局）が合同で策定した国際標準（オスロ・マニュアル）において、4分類されている。それらは、①プロダクト・イノベーション（新しいまたは大幅に改善した製品・サービス）、②プロセス・イノベーション、③組織イノベーション、④マーケティング・イノベーションである（図表1-4-1-1） $ ^{*4} $ 。分業・協業が進む昨今、改めてイノベーション、特に新結合の意義は高まっていると言える。

図表1-4-1-1 OECD「オスロ・マニュアル」のイノベーションの4類型

※イノベーションの4類型類型と定義はOECD「オスロ・マニュアル」に準拠	プロダクト：	自社にとって新しい製品・サービス（プロダクト）を市場へ導入すること
プロセス：	自社における生産工程・配送方法・それらを支援する活動（プロセス）について、新しいもの又は既存のものを大幅に改善したものを導入すること（技法、装置、ソフトウェア等の変更を含む）。
組織：	業務價行（ナレッジ・マネジメントを含む）、職場組織の編成、他社や他の機関等社外との関係に関して、自社がこれまでに利用してこなかった新しい組織管理の方法の導入
マーケティング：	自社の既存のマーケティング手法とは大幅に異なり、かつこれまでに利用したことのなかった新しいマーケティング・コンセプトやマーケティング戦略の導入

（出典）文部科学省 科学技術・学術政策研究所「第3回全国イノベーション調査報告」(2014)
## 2 イノベーション実現度の日米比較

日米企業へのアンケート結果を基に、日米の大企業 $ ^{*5} $ での直近3年間（組織イノベーション及びプロセス・イノベーションは3年以上前の取組も含む $ ^{*6} $ ）のイノベーションの実現度 $ ^{*7} $ を比較すると、いずれのイノベーションにおいても米国企業の方が多いことがわかる（図表1-4-1-2）。組織イノベーションやプロセス・イノベーションについては、3年以上前の実現度は、米国企業（組織6.7、プロセス8.2）が日本企業（組織3.4、プロセス3.4）よりも高く、直近3年間の実現度については、米国企業（組織1.9、プロセス1.3）は日本（組織2.9、プロセス3.4）よりも低くなっている。これは、米国企業は3年以上前に両イノベーションを概ね実現済みである一方、日本企業は直近3年間に取り組んでいる企業が未だ一定数あることを示している。次に、マーケティング・イノベーションとプロダクト・イノベーションについては、日本企業では特にマーケティング・イノベーションが遅れている。今後、日本企業が成長していくためには、これらの取組をより一層加速させていくことが求められる。

図表1-4-1-2 日米企業のイノベーションの実現度

（出典）総務省「我が国のICTの現状に関する調査研究」(平成30年)

次に、アンケート結果から、企業におけるICT利活用 $ ^{*8} $ と全イノベーションの実現数 $ ^{*9} $ が平均（ICT利活用：日本企業8.8、米国企業9.1、全イノベーション：日本企業11.4、米国企業12.4）以上を（高）、平均未満を（低）グループに分類し、3年前と比べて営業利益が増加した企業の割合を比較すると、日本ではICTを利活用しているほど、また、イノベーションの実現が多いほど、営業利益が増加した企業の割合が高くなっている（図表1-4-1-3）。特に、日本では全イノベーションの高低よりもICT利活用の高低で営業利益が増加した企業の割合に顕著な差が生じていることからも、ICT利活用の重要性がわかる。
## 图表1-4-1-3 日米企業のICT利活用、イノベーションと営業利益増加との関係

（出典）総務省「我が国のICTの現状に関する調査研究」(平成30年)

## 3 ICT導入や利活用とイノベーション実現は付加価値増加にどう結びつくか

## ア グラフィカルモデリングによる分析

ここまでのデータ観察や分析により、営業利益の増加にICTの導入や利活用、イノベーションが影響していることは推察されるが、相互の関係は明らかになっていない。これを明らかにするため、以下では、企業におけるICTの導入や利活用が4イノベーションのどれを通じて成果（アウトカム）に結びついているのかを分析する。

分析にあたっては、日米企業へのアンケートの結果に基づきグラフィカルモデルング $ ^{*10} $ という手法を用い、要因（変数）間の相互の関係及び日米の相違点を明らかにする。

ICT の導入や利活用の状況を、ICT 投資や ICT サービスへの支出等 $ ^{*11} $ （以下、「ICT 投資等」という）と ICT 利活用に分けたうえで、それぞれのイノベーション実現や営業利益の増加とのつながりを比較する $ ^{*12} $ 。

まず、ICT投資等については、日米ともイノベーションとは直接的な関係がなく（図表1-4-1-4）、営業利益との間のみに直接的な関係がある。これはイノベーションの実現に関わらず、営業利益を増加させた企業がICT投資等を増加させているため関係性が示されたと考えられることから、ICT投資等を増やすのみで営業利益の増加に結びつくことを表しているものではない。
図表1-4-1-4 グラフィカルモデリング分析結果の日米比較（ICT投資等）

注1：上図では線が繋がっている要素間には直接的な関係があることを意味する。

注2：上図では四角の大きさは増加割合又は実現数の日米の違いを、線の太さは各変数間の関係性の強弱を表している。

具体的な数値は調査研究報告書参照。

（出典）総務省「我が国のICTの現状に関する調査研究」(平成30年)

次に、ICT利活用については、日米ともプロダクト・イノベーション、組織イノベーションと直接的な関係がある（図表1-4-1-5）ことが示された。

図表1-4-1-5 グラフィカルモデルング分析結果の日米比較（ICT利活用）

注1: 上図では線が繋がっている要素間には直接的な関係があることを意味する。

注2：上図では四角の大きさは増加割合又は実現数の日米の違いを、線の太さは各変数間の関係性の強弱を表している。

具体的な数値は調査研究報告書参照。

（出典）総務省「我が国のICTの現状に関する調査研究」(平成30年)

これらからは、ICT投資等を増加したらイノベーションが起こるのではなく、さらにICT利活用を進めることがイノベーションの実現に重要であることを示唆している $ ^{*13} $ 。

## イ要因間の関係性考察

そこで、ICTとイノベーションの実現、営業利益の増加との関係の分析については、後者のICT利活用に着目して、図表1-4-1-5を基にグラフィカルモデルングによる分析結果を、直接的な関係性が強いところを中心に、以下概観していく。
（出典）総務省「我が国のICTの現状に関する調査研究」(平成30年)

## 図表1-4-1-6 グラフィカルモデリング分析結果の日米比較（ICT利活用）（再掲）

注1: 上図では線が繋がっている要素間には直接的な関係があることを意味する。

注2：上図では四角の大きさは増加割合又は実現数の日米の違いを、線の太さは各変数間の関係性の強弱を表している。

まず、日本の企業では、ICT利活用から組織イノベーション、マーケティング・イノベーションを通じて営業利益増加につながっている。イノベーション相互の関係については、組織イノベーションから他のイノベーションへ網状のつながりがみられる。

米国の企業ではICT利活用から組織イノベーション、マーケティング・イノベーション、プロダクト・イノベーションを通じて営業利益増加につながっている。ただし、日本の企業と異なり組織イノベーションからプロセス・イノベーションやプロダクト・イノベーションへの直接的なつながりはない。

これらから、大きく特徴が3点挙げられる。第一に日米ともに組織イノベーションが営業利益増加の前提となっていること（図表1-4-1-6中の（ア））、第二に日米ともに、組織イノベーションとマーケティング・イノベーションとの間には直接的な関係はある（図表1-4-1-6中の（イ））が、プロダクト・イノベーションとプロセス・イノベーションについては、日本のみ関係がある（図表1-4-1-6中の（イ））こと、第三に営業利益増加に直接つながるのが、日本ではマーケティング・イノベーションである一方、米国ではプロダクト・イノベーションとなっていること（図表1-4-1-6中の（ウ））が挙げられる。

## （ア）前提としての組織イノベーション

第一の特徴に関して補足すると、組織イノベーションの実現からプロダクト、マーケティング・イノベーションの実現や営業利益の増加への方向性が推察される $ ^{*14} $ 。3年以上前に組織イノベーションが平均以上取り組まれていた企業とそれ以外の企業を比較すると、平均以上だった企業の方が直近3年間におけるプロダクト・イノベーション、マーケティング・イノベーションの実現ともに多くなっている $ ^{*15} $ 。日本企業については営業利益の増加についても同様の傾向となっている。

## （イ）日米の組織イノベーション、マーケティング・イノベーションの違い

第二の特徴のうち、日米ともに組織イノベーションとマーケティング・イノベーションとの間には直接的な関係があるものの、その内容は日米で大きく異なることは留意が必要である。図表1-4-1-2でも取り上げたとおり、米国企業では、組織イノベーション及びマーケティング・イノベーションとも概ね実現済みとなっているが、日本企業では両方とも取組の途上である。また、日本企業のみ組織イノベーションからプロセス・イノベーション及びプロダクト・イノベーションへのつながりがみられるが、日本では社内で様々な取組を進める傾向があるのに対し、米国の場合自社に足りないリソースは外部から調達したり外部の企業ごと買収する傾向の違いがあることも一因と考えられる。

## （ウ）日米の企業業績への結びつきの違い

第三の特徴に関して、第二の特徴の留意点も踏まえると、米国企業ではマーケティングの取組が当然のこととして行われているため、マーケティングの差が営業利益増加と直接的な関係とならず、プロダクト・イノベーションの実現の多寡で差が生じていることが想定される。一方、日本企業では、プロダクト・イノベーションによって新たな製品やサービスを創出しても、その後、安易な価格競争に陥るなど価格設定や他社との差別化がうまくいかな
い場合が多いため、営業利益増加に直接的に結びつかず、マーケティングの取組が一部企業にとどまっていることから、マーケティングへの取組の有無で営業利益の増加に差が生じていることも一因と考えられる。

## ウまとめ

以上から、日本の企業への示唆をまとめる。まずICTは導入するだけではなく、利活用を行うことが必要である。その前提として、ICTの能力を効果的に引き出し、利活用するための組織改革を実施すること、次に価格設定の工夫や他社製品・サービスとの差別化等マーケティングの取組を行うこと、その上でのプロダクト・イノベーションが有効と考えられる。

## 4 日米のICT人材の比較

我が国でICT利活用によるイノベーション促進及び付加価値増加を目指すにあたり、現状では、ユーザ企業にICT人材が少ないという構造の問題があることについて補足する。

我が国は米国と比較して、ICT人材の数が少なく、さらに人材がユーザ企業側に少なくベンダ側に偏在している傾向がある。独立行政法人情報処理推進機構の「IT人材白書2017」では、2015年の日米の情報処理・通信に携わる人材数を推計している（図表1-4-1-7）。

これによると、情報処理・通信に携わるICT人材は日本では105万人、米国では420万人であり、日本は72％がベンダ企業 $ ^{*16} $ に属する一方、米国は65％がユーザ企業に属する。ただし、我が国は雇用慣習の違いから人材の流動性が低い点は留意が必要である。

「はじめに」でも述べたように、今後、IoT、AI等に

（出典）情報処理推進機構「IT人材白書2017」を基に作成

よって ICT 技術がますます高度化すると共に、さまざまな領域でデジタルデータが活用されるようになる。企業側の視点でみると、自社のビジネスモデルのコアの部分とそれ以外の部分とを見極め、それぞれにデジタルデータを上手く活用することが、競争力や付加価値増加のためにも必要になる。

ここで自社開発 $ ^{*17} $ が重要となってこよう。自社開発は委託開発と比較して社内で迅速かつ柔軟に対応できる、社内の事情や目指す戦略を共有しやすく、システム開発や自社のデータ活用に関しても開発側から攻めの提案が行いやすい $ ^{*18} $ などの利点があり、これらはイノベーション実現や付加価値増加にもつながると考えられる。

総務省情報通信審議会が2017年1月に公表した「IoT／ビッグデータ時代に向けた新たな情報通信政策の在り方について第三次中間答申」では、「IoTが社会に実装され、社会インフラとして機能していくためには、システムの構築・管理・運用を担う人材の育成が急務となる。」旨述べ、概要資料中でも「グローバルに競争するIoT時代を迎え、今後10年間（～2025年）で、ICT企業中心の「日本型」からユーザ企業中心の「米国型」への転換を図り、最大200万人規模のICT人材の創出と、最大60万人規模の産業間移動を実現することが必要。」としている。
# コラム Column $ ^{1} $

# 実装の進むAI・IoT概説

近年、様々な分野で、「AI（人工知能）」、「IoT（モノのインターネット）」が実装され始めており、今後は、社会・経済に大きなインパクトをもたらすと期待されている。白書本文では、AI・IoTが頻繁に登場することから、ここでは、それらについて、これまでの発展の経緯や現状などを簡潔に説明する。

## 1 特定の分野では人間以上の “判断” が可能になった AI（人工知能）

AI とは、「Artificial Intelligence」の略で、日本では「人工知能」と訳される。一般的なイメージとしては、「人間に代わって計算したり判断したりできる高性能なコンピューター、または、そのためのソフトウェア」や「知能があるかのように振る舞える人工物」といったものが拡がっている。だが実は、AI の明確な定義はない。「知能」の定義が難しい現状では、それを人工的に実現することの定義も難しい。

にもかかわらず最近は、様々な分野で「AI」のキーワードが目立つ。しかし実際には、そのいずれもが人に備わる機能の、ごく一部分を実行しているに過ぎない。AIスピーカー（スマートスピーカー）で使われている音声認識や、スマートフォンのロック解除にも搭載された顔認識などは、AIの一部ではあるが、すべてではない。またAIスピーカー（スマートスピーカー）では、私たちが日常的に話している文章を認識し、検索したり、その結果を表示／再生したりするためには、音で得られた文章の構造や文脈を含めて処理しなければならない。こうした自然言語をコンピューターに適切に処理させるための技術を自然言語処理と呼び、同分野の精度向上にもAIが適用され始めている。

音声認識や顔認識など、特定の分野でのAIはすでに人間と同等の認識率を実現している。 $ ^{*1} $ そうした現象をみて「AIは万能だ」と感じている人々は多いし、「AIが人間の仕事を奪ってしまう」といった論調も少なくはない。人間を置き換えるほどに万能なAIを「汎用AI」と呼ぶが、この領域に至るには、まだまだ研究すべきことが多く、その実現手法を探っているのが実状である。これに対し、音声認識や画像認識など特定の機能をこなすAIは「専門AI」と呼ぶ。

また、汎用AIと専門AIの対比を、米国の言語哲学者John Searle氏が「強いAI」と「弱いAI」と呼んだことから、AIと人間の能力を比べる際には、AIの能力を「強い」「弱い」と表現することもある。現時点でAIと称している仕組みは、この弱いAIであり、各種研究の進展に伴って実用化が始まっている段階である。

## （1） 機械が学習することで“判断”を実現

その意味で、現在「AI技術を使って実現」と表現されていることの多くは、実際には「大量のデータに潜む特徴（パターン）を見つけ出す技術である機械学習による“判断”の実現」を指している。専門的には、分類や、回帰、クラスタリングなどの実現と呼ばれるが、これらに共通する概念は“線引き”であり、ここでは、これらをまとめて“判断”と表現しよう。

機械学習で実現する判断とは、データを機械、実際にはソフトウェアに読み込ませ、その属性を自動的にふるい分けられるようにすることである。学習したソフトウェアは、未知の入力に対しても適切にふるい分けられるようになる。もちろん、未知の入力に対して誤った結果を出すこともある。その場合は、新たなデータを使って学習を進めることで、ふるい分けの精度を高めていく。

学習の手法には、「教師あり学習」や「教師なし学習」「強化学習」などがある。教師あり学習とは、入力するデータと、結果に対する正解を与える手法だ。教師なし学習は、入力だけを与える手法であり、強化学習は、判断の結果によって与えられる“報酬”が、より高くなるように学習していく手法である。

機械学習の実現方法もさまざまである。それらの中で近年、最も利用されているのが、「ニューラルネットワーク」である。ニューラルネットワークは、1958年に米国の心理学者Frank Rosenblatt氏が発表した「パーセプトロン」を源流とする。パーセプトロンは、神経の動作を真似るモデルで学習ができる。これを何層にも重ねて接続し、人の神経網を真似たのがニューラルネットワークである。

ニューラルネットワークは、1960年代と1980年代に、2度ブームを迎えており、現在は3度目のブームにあると言える。1990年代と現在の違いは、多層化の度合いである。かつては数層だったものが、現在では200層を超えることもある。多層化が進んだニューラルネットワークを利用する実現方法を「深層学習（Deep Learning：ディープラーニング）」と呼ぶ。深層学習にも複数の接続方法や学習方法があり、深層学習という1つの方式があるわけではない。
## (2) 深層学習により音声認識と画像認識が劇的に改善

深層学習は、2011年に音声認識の分野で、2012年には画像認識の分野で、それぞれの認識率に劇的な改善を見せた。

それまでの機械学習では、入力情報のモデルを作り、見つけるべき特徴を抽出させ、そこから得る特徴量を人間が設計していた。

これに対し深層学習では、判断用のモデル自体を自動で学習する。ただし、与えるデータによって生成されるモデルが変化するために、どのようなデータを与えるかには考慮が必要である。また結果のみが得られる形になるため、深層学習による判断理由を提示するための研究も行われている。

深層学習を中心としてAIは、その仕組みから、人で言う“経験と勘”を置き換えているといえる。データによる機械学習が“経験”であり、経験の蓄積による判断が“勘”である。これまで“経験と勘”に頼ってきた作業は、AIに置き換えられると考えられる。ただし、記憶をたどり新たな発想を展開する作業は、現在のAIには実行できない。

## (3) AIの精度を高めるには、良いデータとハードウェアが必要

深層学習によるAIは現在、認識率が高まった画像認識や音声認識などのアプリケーションとしての利用が広がっている。画像認識のAIは、顔の認識だけでなく、表情の認識や身体の動きの認識などにも使える。これを医療分野に応用し、X線画像から病変を発見するといった用途にも利用されている。

深層学習に限らず、機械学習で注意しなければならないことは、学習に使うデータの質である。典型的なデータのみを集めていては、よい判断ができないし、不適切なデータからは不適切な判断を下すことになる。学習データの質が、深層学習の成果を左右する。

また深層学習の学習と実行には、コンピューターの強力な処理能力が必要になる。ソフトウェアによる処理では時間がかかるため、ハードウェアによる高速化支援が欠かせない。

これまでのハードウェア支援策としては、画像処理用に設計されたGPU（Graphics Processing Unit）による加速が一般的だった。深層学習における計算は行列計算であり、これを並列に実行する。一方のGPUも、数式で表された画像（行列など）に対する計算を並列実行することに最適化されている。両者のアーキテクチャーの合致により、深層学習の実行速度はGPUにより高速に実行できている。

それが最近は、深層学習の加速機能をシステムLSI（SoC：System on a Chip）に組み込む動きが始まっている（図表）。スマートフォン用のシステムLSIにも、深層学習の加速機能を搭載したものが登場している。機械学習による判断が半導体に組み込まれていくことで、AIは、より多くの場面で利用できるようになる。

〈図表〉 AI機能を内包するハードウェアによって加速処理される深層学習による被写体認識の例（英国Imagination Technologies社記者説明会）

(出典) インプレス提供資料 (2018年)

## 2 IoTは「モノをつなぐ」から「社会を最適にする」に大きく変化

IoT とは、「Internet of Things」の略で、「モノのインターネット」と訳されることが多い。電車やクルマ、工場やビル、製造機械や飛行機のエンジン、冷蔵庫や洗濯機、農地や牧場の牛などなど、あらゆるものをネットワークに接続することで、それぞれの最新状態を示すデータを集め、その分析から、より最適な状態に導くようにフィードバックを返すという、一連の流れを指している。

ネットにつながるクルマを「Connected Car」と呼ぶなど、「Connected（つながっている）」ことで、新たな価値を生み出そうとする概念や取り組みだとも言える。スマートフォンや携帯電話は「Connectedな電話機」であり、内蔵するセンサーなどにより、私たち利用者の行動を把握できるIoTの一種である。最近は、スマートウォッチや活動量計といったウェアラブルデバイスの登場により、歩数や脈拍など私たちの身体の状態まで把握できるようになっている。

## （1） もはやインターネットを前提としない

IoTは1998年に、米国マサチューセッツ工科大学（MIT）のDavid Brock氏とSanjay Sarma氏が提唱した用語である。もともとは、RFID（ICタグ）を使ってモノの個数や存在場所を1つひとつ正確に管理しようとする取り組みの中で、遠隔地にあるICタグを読み取るために発想された。ICタグを読み取る部分と結果を表示する部分を分け、両者をインターネットで結びという構想だったという。
この構想を起点に、「モノがインターネットにつながれば何が起こるか」が議論されるようになり、それを実現するための各種の技術が発展し、現在のIoTへとつながっている。現在のIoTは大きく、（1）モノの状態を把握するセンサー、（2）センサーで得たデータを集約するためのネットワーク、（3）集約したデータを蓄積・分析するためのサーバーあるいはデータセンター、（4）分析結果をモノにフィードバックするアクチュエーターで構成され、そのシステム全体を指すようになっている。

IoTと並列に使われる用語に「M2M (Machine to Machine)」がある。機器と機械の間の通信を意味し、機械同士が通信する状況を示している。厳密にはM2MはIoTの一要素であり、それ自体はIoTではない。IoTと呼ぶには、上記のように一連のシステムが成り立ち、状態の最適化を目指す必要がある。もっともM2Mを使ったアプリケーションは、この条件に当てはまるため、アプリケーションを含めたM2MがIoTと同義に使われている。

現在のIoTは、ICタグの読み取りといった固定的な情報の伝達を目指してはいない。世の中に存在する、さまざまな情報を集め、それを処理することで最適化を図るというシステム的な発想が組み込まれている。無線の通信環境の普及や、サーバーやデータセンターも昨今はクラウドに変わり、IoTに特化したサービスの提供も始まっている。センサーの多様化も進む。「インターネット」の名前が冠されるが、もはやIoTというシステムとしては、いわゆるインターネットを使う必要もない。

## (2) リアルな社会を写し取った「デジタルな双子」をAIで分析

モノの管理から、データに基づきさまざまな事象の最適化を図るというシステム思考に発展したIoTは、「CPS（Cyber Physical System）」とも呼ばれる。リアルな社会の状況を、種々のデータによってネット上（サイバー空間）に再構築し、そのデータを分析することで、まずはサイバー空間上で解決策をシミュレーションし、最適なものをリアルな世界に反映させるという概念である。

このとき、リアルな社会とサイバー空間に構成されるビッグデータを「デジタルツイン（デジタルな双子）」と呼び。それぞれで起こっていることが相互に反映されることで、両者は常に“双子”のように存在し、影響し合い、さらには両者の融合が始まり、その境界線はあいまいになっていくと考えられている（図表）。VR（仮想現実）/AR（拡張現実）などは、こうした考えを視覚面で実現した仕組みだと言える。

〈図表〉 リアルな社会をデータとしてサイバー空間に再現し「デジタルツイン」として相互の融合を図る

(出典) 総務省「ICTの新たな潮流に関する調査」(2018年)

デジタルツインの構築・活用において、研究開発が盛んになっているのが、データ収集のためのセンサーと、データを分析するためのAI（人工知能）である。センサーは、測定したい対象の広がりや欲しいデータが明確になってくるのに合わせ、新たなセンサーや、複数のセンサーを組み合わせた複合的な測定装置などが登場してきている。

一方のAIは、IoTの考えに沿って、より多くのデータが集まり保存されるようになったことから、機械学習／深層学習の精度が高まっている。機械類の故障を事前に感知する予測機能や、将来の需要予測などが主な用途である。

なかでも急速に適用例を増やしているのが画像認識のAIである。カメラで撮影した静止画や動画を分析することで、個々人を判別したり、一定エリアにいる人の数をカウントしたり、あるいは小売店で商品を手に取ったのかどうか、何をバッグに入れたのかといったことの判定にも利用できる。これらの認識機能を使って、商品だけが並び店員が一人もいない「無人店舗」も登場している。

## (3) デバイスやセンサーの増加を支えるネットワークが課題に

加えてIoTで注目されているのがネットワークである。工場内などであれば無線LANを使えば一応の通信はできる。しかし今後、IoTが発展していくと、これまでの無線LANでは足りなくなる。数の問題と距離の問題が発生するためである。

数の問題とは、接続すべきIoTデバイスやセンサーが増えることである。デジタルツインをより精密にしようとすれば、
各種センサーを至るところに設置することになる。現在の無線LANは、一定エリアに数千ものデバイスやセンサーが置かれることは想定されておらず、円滑な情報伝達が維持できなくなるかもしれない。

一方の距離の問題とは、製品の生産から物流、販売、客先での利用と保守までのライフサイクル全体をカバーしようとすれば、長距離な通信が必要になる。長距離通信では、無線LANではなく、携帯電話用（セルラー型）の無線方式が使われている。だが第4世代（LTE／LTE-Advanced）までは、地域によって採用されている方式が異なり、それぞれへの対応が必要である。

対策は進んでいる。数の問題では、2017年7月に規格化された「IEEE 802.11ah (Wi-Fi HaLow)」のように、8000台もの端末が利用できる無線LANが登場する。第5世代（5G）では1キロ平方メートル内で100万端末の運用を目指す。距離の問題は、セルラー型の無線方式の中では、「NB-IoT」や「LTE Cat-M1」などIoTに最適化した方式が登場している。これまでのように高速化を指向するのではなく、数への対応や通信距離の拡大、および低消費電力化を図っている。1日1回、数百バイトのデータを送るだけでなら、単3乾電池2本で10年間、通信できるように設計されている。

長距離（数キロから数十キロメートル）、低消費電力に的を絞ったIoT用の通信方式も広がり出している。LPWA（Low Power Wide Area：低消費電力型長距離無線通信）あるいは非セルラー型LPWAと呼ばれる方式で、フランス発の「Sigfox」や、Ciscoをはじめとした米国企業や業界団体が推す「LoRaWAN」がある。いずれも免許が不要な無線帯域を使う。ただし、データ通信速度は、数十ビット／秒から数百kビット／秒である。
# コラム Column 2

# エストニアの事例

## 1 政府機能の電子化が進むエストニア

バルト3国の一つであり、人口がわずか約130万人の国であるエストニアは、インターネット電話サービスのSkypeを始めとするさまざまな新規ICTサービスを生み出してきた国として知られている。同国では政府が率先して公共サービスの高度な電子化及びインターネットを通じた民間サービスとの連携を図ってきた。

「電子政府」とも表現されるエストニアの政府機能及び主要な社会制度を支えるのは、全国民に対して割り振られる国民ID番号である。このID番号を基にした、電子署名や電子認証機能を持つ「国民IDカード」、「携帯電話に挿入するSIMカード」、「スマートフォンやタブレット向けの専用アプリ」などを利用することで、エストニアの国民は個人情報を必要とする様々なサービスをインターネット上で利用することができる。また公共サービスの各部門及び各種の民間サービスはシステム上で連携しているため、エストニア国民はたった一つのID番号を用いて、選挙における電子投票（図表1）から、保護者による個々の学生の学習進捗状況の把握、犯罪者データベースへの照会、電子カルテとの連携といった様々な用途へと活用することができるのである。

こうした電子政府の仕組みを利用することで、例えばエストニア国民は法人登記をオンライン上にて20分以内で完了させることができる。また患者ごとの過去の医療情報を網羅した電子保険記録システムや電子処方箋システムとも連携されているため、医師による異なる病院間での特定の患者の治療記録の共有や、カルテや処方箋の記入など事務処理作業の効率化を実現している。さらには国民の95％がインターネットを通じた確定申告を行っており、生産年齢人口の90％がインターネット・バンキングを利用している $ ^{*1} $ 。

〈図表1 エストニアで実施された選挙におけるインターネット投票者の割合〉

地方選挙2005	総選挙2007	欧州議会選挙2009	地方選挙2009	総選挙2011	地方選挙2013	欧州議会選挙2014	総選挙2015
電子投票者/有権者	0.9%	3.4%	6.5%	9.5%	15.4%	12.3%	11.4%	19.6%
電子投票者/全体の投票者	1.9%	5.5%	14.7%	15.8%	24.3%	21.2%	31.3%	30.5%

(出典) エストニア選挙委員会

## 2 電子政府が誕生した背景

1991年にソビエト連邦より独立したことで独自の新規制度を構築する必要があったエストニアでは欧州の国としては比較的広い国土を有する一方人口が少なく（国土面積は日本の10％強であるのに対して人口は日本の約1％）、公共サービスを電子化することで業務効率化を図る必要があった。また、トップの大統領がITの専門家であることに加え、現行の政治家・役人の世代が非常に若いことが、電子政府の推進をさらに加速させた要因として挙げられる。

こうした背景を受けて、エストニア経済通信省が中心となり、様々なサービスの電子化を通じた公共部門の業務効率化を推進。近年では、2012年秋から2013年春にかけて行われた民間企業や公共セクターなどとの協議を踏まえて2020年までに実施すべき関連施策などをまとめた「デジタル・アジェンダ 2020」 $ ^{*2} $ などに基づき、ICT利活用のための環境整備を目指している。

同資料によると、エストニアにおける固定ブロードバンドのカバー率は2011年時点で93.9%、現在は2020年に完成予定の6500キロにわたる光ファイバーケーブルネットワークを整備中であり、全国民が30メガビット毎秒以上、6割以上が100メガビット毎秒以上のインターネットに接続することができる環境づくりを目指しているという。

なお、エストニアでは、国民のICT教育にも注力。2012年9月からは、政府関連組織である「タイガー・リープ基金(現・財団法人教育情報工学発達センター：HITSA)」を通じて、小学生から高校生までを対象とした全国的なプログラミング教育推進プログラムが開始されている。
## 3 データ交換基盤「X-Road」

IDカードやICT教育と並んで、エストニアの電子政府を支えるのが、各省庁やその他の機関のデータベースを連携させるためのデータ交換基盤「X-Road」である。このX-Roadを通じてあらゆる行政機関や医療機関などがシステムを連携させているため、国民の個人データに対して非常に広範囲な「紐付け」が実現されている。なお、エストニア政府は、国民や企業は政府機関に一度のみ自身の情報を提供すれば良く、同じ情報を複数の機関に提供する必要がない「ワンスオンリー原則(once-only principle)」 $ ^{*3} $ を方針としており、政府が提供する電子サービスの利便性が高まっている。

エストニア政府によると、X-Roadを活用することにより、年800年に相当する労働時間を節減 $ ^{*4} $ 。この仕組みは国内の各システムとの連携に留まらず、2013年からは国外の諸国とも接続されることになった。エストニア政府は、このX-Road及び関連システムの構築に当たって、国内のIT企業6社に委託。政府自ら先進的なソリューションを導入することにより、ICT分野の産業育成にも貢献しているといえる。

## 4 データ危機管理

各種制度やサービスの電子化が進むに伴い、最も懸念されるのが、サイバー被害によるデータの喪失や災害時にインターネット利用が制限された際の対応策などである。エストニアは2007年にロシアからサイバー攻撃を受け、エストニア政府関係のものを含む58ものウェブサイトが一度にアクセス不能になる事件が起きた過去があるため、とりわけ危機意識は高い。

そこでエストニア政府が考えた解決策が、海外のデータセンターに政府が保有する公的データのバックアップを保管する仕組みとなる「Data Embassy（データ大使館）」の構築であった。この取組はルクセンブルブのデータセンターにおいて、2014年より試験運用が始まっている $ ^{*5} $ 。

## 5 電子国家エストニアの未来

エストニア政府は、充実したICT基盤の拡充を目的として、スマートグリッドや電気自動車充電ネットワークの構築にも注力している $ ^{*6} $ 。2018年からは国家規模でのブロックチェーン技術を通じたエネルギー取引の実証実験を開始した $ ^{*7} $ 。また人口が少ないという長期的な社会的課題を解決すべく、エストニアの非居住者を電子国民=仮想国民と位置付けるための「e-residency」の取組を2014年より本格的に展開し、2025年までに1000万人のエストニア仮想国民を誘致すると掲げている $ ^{*8} $ 。さらには政府が発行する仮想通貨「エストコイン」の構想も発表 $ ^{*9} $ するなど、国家規模での電子化に向けての取組は今後も積極的に行われていくと見込まれている。

〈図表2「e-residency」に提供されるデジタルIDカード〉

Photo: Renee Altrov $ ^{*10} $