Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図表3-1-1-3 FinTech（資産管理）の例

事例名称	提供企業/サービス開始時期	概要	サービスイメージ
ロボ・アドバイザーサービス	チャールズ・シュワブ(米国)2015年	米国大手ネット証券会社の提供する人工知能を使った資産運用の助言サービスである。資金の運用に人間が関わらないため、低コストで運用が可能である。利用料は無料。同社によると、導入後、3カ月で30億ドル（約3600億円）の預かり資産を集めたとしている。
THEO	お金のデザイン(日本)2016年	アルゴリズムを用いた個人向け資産運用アドバイス。同社によると、利用者が9つの質問に答えるとETF（上場投資信託）の約6000銘柄の中から最適なポートフォリオを提案されるとしている。
マネーツリー	マネーツリー(日本)2013年	複数の銀行口座やフレジットカードの利用情報等を一元的に管理することができるサービスである。利用者の資産の状況を一元的に確認できる。
マネーフオワード	マネーフオワード(日本)2012年	個人向けの家計簿作成アプリ。銀行やフレジットカードの利用情報を自動的に分類して家計簿を作る。スマホで撮影したレシート情報も家計簿に反映される。機能が限定された無料会員と、すべての機能が500円/月で利用できるプレミアム会員とがある。
freee	freee(日本)2013年	中小企業向けフラウド会計ソフト。利用社の銀行口座やフレジットカード、ネットでの購入情報等から利用情報を自動で取得・仕証をおこない帳簿を作成する。入力ミスを防ぎ手間を削減する。法人向けは1980円/月から、個人事業主向けは980円/月から利用可能。

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)

マネーフォワード及びfreeeは、ともにクラウドサービスを活用している点、利用者の同意を得たうえで自社のサービスと他社のサービスとを連携させ、例えば、銀行口座の入出金履歴やクラウドにアップロードしたレシートの記載項目を読み取り自動的に仕分けるなど、家計簿作成や経理の作業を大幅に自動化している点が特徴的である。また、利用料金もマネーフォワードのプレミアム会員は500円/月、freeeは980円/月からと低水準に抑えられているのもデジタルやクラウドの特性を反映したFinTechならではの特徴である。

特に、中小企業や個人事業主にとってはfreeを用いることで経理処理を効率化し、コア業務や創造的な作業に集中することが可能となると考えられる。起業の促進や多様な働き方の実現への寄与も期待される。

## ウ 融資・調達

FinTechのうち融資・調達サービスの例をまとめたものが下記の表である（図表3-1-1-4）。

図表3-1-1-4 FinTech（融資・調達）の例

事例名称	提供企業/サービス開始時期	概要	サービスイメージ
Kabbage	Kabbage(米国)2009年	人工知能を用い、中小企業向けの融資サービスを提供。融資申込者の決済サービスの利用履歴、ネットショッピングの購買履歴、ソーシャルメディア等のデータを人工知能によって解析し、平均6分で融資の可否を判断する。
Peer-to-peer lending	Lending Club(米国)2007年	個人が企業に対して融資を行う「ソーシャルレンディング」サービスを提供する。資金の出し手が個人であるため、1件当たりの融資額は少額。借り手は信用度別に分類され、貸し手はリスクや金利水準に応じて融資先を決定する。同社によると、融資額は2015年11月現在、130億ドルに上る。
SBI Social Lending	SBIソーシャルレンディング(日本)2011年	大手ネット証券が100%出資するソーシャルレンディング企業である。お金を借りたい人と貸したい人をインターネットを通して仲介する形態の金融貸付型のフラウドファンディングサービスを提供している。
Crowdcube	Crowdcube(イギリス)2011年	株式投資型のフラウドファンディングサービス。主にベンチャー企業への投資を対象としている。同社によると、2015年度4月～6月には、1750万ポンド(約32億円)を投資家から集め、2400万ポンド(44億円)を投資したしている。期中には36のビジネスが創設されている。
READYFOR	READYFOR(日本)2011年	クラウドファンディングサービス。災害からの復興支援や、途上国の支援など、社会課題解決を目指したテーマが多い。同社によると、2016年3月までに、3,750件以上のプロジェクトの資金調達を行い、約15.2万人から約19.3億円以上の支援金を集めた。

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)
Kabbageは融資申込者の決済サービスの利用履歴、ネットショッピングの購買履歴、ソーシャルメディア等のデータをAPIを通じて集め、これらのデータを人工知能（AI）によって解析し、融資の可否を判断している（図表3-1-1-5）。融資の判断はすべてオンラインにて、平均6分でなされ、既存の金融機関では対応しきれなかった融資需要に対応できる可能性もある。特徴的なFinTechのサービスの1つであり、データを集め解析し新たな価値を生み出す点でもIoT時代を象徴するサービスと言える。

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)

## エ ブロックチェーン等分散処理技術の活用

技術的観点から注目される動向として、ブロックチェーン技術に代表される分散処理技術が挙げられる。ブロックチェーン技術とは情報通信ネットワーク上にある端末同士を直接接続して、取引記録を暗号技術を用いて分散的に処理・記録するデータベースの一種であり、「ビットコイン」等の仮想通貨に用いられている基盤技術である。ブロックチェーン技術を利用した金融サービス等の例をまとめたものが下記の表である（図表3-1-1-6）。

図表3-1-1-6 ブロックチェーン技術を利用したサービス等の例

事例名称	提供企業/サービス開始時期	概要	サービスイメージ
日本プロックチェーン協会	日本プロックチェーン協会(日本)2016年	ビットコイン等の仮想通貨の健全なビジネス活用と利用者保護体制の整備を目的に、国内でのビジネス振興、自主ガイドライン等の制定及び施行を行う事業者団体。日本価値記録事業者協会が前身となり、2016年4月に設立された。	JBA
プロックチェーン推進協会	プロックチェーン推進協会(日本)2016年	国内有志メンバー(企業・個人)が、相互に情報交換等しながら、プロックチェーン技術の普及啓発及び適用領域拡大を行っている。同技術領域への資金調達支援、世界のプロックチェーン団体との連携等も行っている。
R3	R3 CEV(米国)2013年	金融市場でのプロックチェーン技術の活用を目指し検討を行うグループ。R3によると、2016年2月現在、各国の42金融機関が参加して大規模なプロックチェーン技術の実証実験を進めている。	R3
Ethereum	Ethereum(イギリス)2013年	プロックチェーン技術とP2Pネットワークを応用し、低コストで利用できるプラットフォームを提供。電子通貨や金融商品を発行するサービス等への応用が検討されている。	Ethereum
スマートコイン(プロックチェーンを用いた地域通貨)	Orb(日本)2015年	日本のベンチャー企業Orbが提供する分散型仮想通貨システム。同社によると、他のプロックチェーンを用いたシステムでは最大10分程度かかる認証時間がリアルタイムに短縮。同システムを用い、自治体や地方銀行などが地域通貨を発行できるサービスも提供する。	同社

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)

R3 CEVや日本ブロックチェーン協会において、FinTech技術を扱う事業者が連携し、ブロックチェーン技術の研究や、ブロックチェーン技術を活用したビジネスが検討されている。同技術を活用したサービスを提供する事業者も出始めており、EthereumやOrb等の企業が仮想通貨を発行するプラットフォームを提供している。
暗号技術を組み合わせることにより、改ざんがきわめて難しい分散処理・管理を実現しており、従来の集中処理型の金融インフラと比較して、管理コストが削減でき、安全性も担保されるという特徴がある。従来の金融インフラは、中央の管理体制の周辺に個別のシステムが繋がる仕組みであり、全ての取引データは中央の管理体制に集められ、一元的に管理する仕組みであった（図表3-1-1-7）が、プロックチェーン技術などの分散処理技術は、中央に管理体制を設置せずとも個々の端末の間で情報をやりとりすることが可能である（図表3-1-1-8）。また、中央管理体制を設置する従来のシステムでは、管理体制不具合があった場合に全てのシステムが停止してしまう可能性があったが、分散管理・処理を行うことで、ネットワークの一部に不具合があったとしても、全体としてのシステムを維持することができる。

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)

## 3 FinTechの認知度・利用率・利用意向

以上のように、様々なFinTechのサービスが提供され始めているが、消費者からはどの程度認知され、またどの程度の利用率・利用意向があるのだろうか。今回、日本、米国、英国、ドイツ、韓国、中国、オーストラリア、インドの8か国の各1,000人のモニターを対象に、FinTechの認知度や利用意向等についてアンケート調査を実施した $ ^{*2} $ 。

以下、「決済・送金サービス」「個人向け資産管理サービス」「個人向け融資サービス」の類型別に、認知度、利用率、利用意向の各国比較、必要に応じ年代等の属性別の比較を通じ、普及に向けた見通しと課題を探る。

## ア 決済・送金サービス

はじめに、主に個人を対象としたFinTechのうち、決済・送金サービスの国別・年代別の認知度 $ ^{*3} $ 、利用率 $ ^{*4} $ 、及び利用意向を取り上げる（図表3-1-1-9）。なお、グラフ中の全体加重平均の値は、各年代のアンケート結果の値を、当該国の各年代の人口（データのソースは国連世界人口推計2015年版 $ ^{*5} $ ）で加重平均したものである。

各国全体（加重平均）の認知度を比較すると、最も低い我が国で73.0%、その他の国では80%台後半以上となっており、スマートフォン等を使った送金サービスは各国で認知されていることがわかる。

利用率は国別、年代別で差がつく結果となっており、全体（加重平均）で見ると、中国（83.5%）、インド（78.9%）、韓国（69.6%）、オーストラリア（47.5%）、米国（47.0%）、英国（40.5%）、ドイツ（38.5%）、日本（30.0%）の順となっており、我が国が最も低い結果となった。年代別では20代及び30代の利用率が比較的高いのは各国とも同様だが、特に米国の20代及び30代の利用率が他の年代と比較して高いことが顕著である。本節冒頭で述べたとおり、FinTechは2008年の金融危機後に立ち上がった新たなサービスであり、若者から利用が進んでいった可能性が考えられる。韓国、中国、インドは中高年層も比較的決済・送金サービスの利用率が高い。
利用意向を国別に比較すると、韓国（85.2%）、中国（91.6%）、インド（89.2%）は比較的高く、日本（46.7%）は最も低い結果となった。しかし、我が国においては、利用意向と利用率との差が各国と比較しても大きく、今後サービスが普及する余地は大きいと考えられる。

図表3-1-1-9 決済・送金サービスの認知度・利用意向・利用率

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)及びみずほ情報総研提供資料（オーストラリア、インド分）
## イ 個人向け資産管理サービス

続いて、インターネットを通じて自動で家計簿を作成するサービスといった、個人向け資産管理サービスの認知度、利用率及び利用意向を取り上げる(図表3-1-1-10)。

各国全体（加重平均）の認知度を比較すると、日本、米国、英国、ドイツ、オーストラリアにおいては、認知度が6割～7割程度であった。一方で、韓国、中国、インドにおいては、認知度が9割程度となっており、比較的高い結果となった。

利用率を比較すると、米国、中国、インドの20代、30代で50%程度と特に高くなる傾向があり、先進的なサービスが出始めている点や、投資意欲が旺盛であることを反映していると推察される。日本とドイツにおける利用率は1割程度であり、未だ利用者は限定的である。

利用意向を国別に比較すると、中国(74.9%)、韓国(71.3%)、インド(70.8%)で7割程度の高い結果が得られた一方で、日本(31.4%)やドイツ(29.2%)では3割程度に留まっており、国により利用意向が大きく異なる様子が伺える。

図表3-1-1-10 個人向け資産管理サービスの認知度・利用意向・利用率

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)及びみずほ情報総研提供資料（オーストラリア、インド分）
## ウ 融資・調達

次に、インターネットを通じて融資審査を受けることができるサービスの認知度、利用率及び利用意向を取り上げる（図表3-1-1-11）。

各国全体の認知度を比較すると、高い順に、インド（90.9%）、中国（86.6%）、韓国（84.1%）、米国（82.1%）、オーストラリア（79.2%）、英国（78.5%）、ドイツ（70.4%）、日本（53.3%）となった。日本の認知状況は8か国中最も低くなったが、最も低い日本でも約5割が認知している状況である。

利用率を比較すると、インド（51.7%）と米国（33.2%）で高い結果が得られており、特に30代において6割程度と一定数の利用者がおり、普及が進んでいる様子が伺える。なお、我が国の利用率は全体で6.1%であり、年代別に見ると、最も高い若年層においても利用率は1割程度にとどまった。

利用意向を国別に比較すると、インド（69.2%）、中国（61.5%）、韓国（55.6%）で半数を上回った。なお、我が国は24.9%であり、他国と比べて利用意向が低い結果となった。

図表3-1-1-11 融資審査を受けることができるサービスの認知度・利用意向・利用率

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)及びみずほ情報総研提供資料（オーストラリア、インド分）
## エ その他のFinTechの認知度・利用意向

最後に、その他のFinTechのサービスとして、日本、米国、英国、ドイツ、韓国、中国の6か国を対象に、クラウドファンディングと仮想通貨の認知度、利用率及び利用意向を取り上げる（図表3-1-1-12、図表3-1-1-13）。クラウドファンディングの各国の認知度を比較する。サービス名程度は聞いたことのあるとの回答までを含めると、認知度が高い順に、中国（92.7%）、韓国（76.4%）、英国（73.8%）、米国（73.7%）、ドイツ（67.6%）、日本（49.8%）の順となった。日本の認知状況が他の5か国と比べ低くなったが、最も低かった日本でも約5割が認知している状況であった。「サービス名や内容をある程度知っており関心がある」に注目すると、中国（49.7%）、米国（31.5%）で高い結果が得られた。

クラウドファンディングの利用率及び利用意向を各国で比較する。「利用したことがある」に注目すると、米国（23.9%）、中国（25.0%）、において比較的高い結果が得られたが、比較的普及が進んでいる国においても、3割程度の利用率であることが分かった。

「これまでに利用したことはないが利用したい」に注目すると、韓国（45.4%）、中国（45.3%）において半数

図表3-1-1-12 クラウドファンディングの認知度

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)

図表3-1-1-13 クラウドファンディングの利用率・利用意向

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)
程度が回答しており、今後の期待値が高い様子が伺える。また、多くの国において、20代、30代の若年層が高い利用意向を示しているが、韓国においては幅広い年代において、比較的高い利用意向を示している点が特徴的である。

次に仮想通貨の各国の認知度を比較する（図表3-1-1-14）。サービス名程度は聞いたことのあるとの回答までを含めると、認知度が高い順に、中国（91.0%）、米国（78.9%）、英国（76.8%）、韓国（77.4%）、ドイツ（69.6%）、日本（55.0%）の順となり、特に中国において高い結果が得られた。日本の認知状況は他の5か国と比べ低くなったが、最も低かった日本でも約5割が認知している状況であった。

「サービス名や内容をある程度知っており関心がある」に注目すると、認知状況が高かった中国（29.2%）、米国（20.5%）で高い結果が得られた。

仮想通貨の利用率及び利用意向を各国で比較する（図表3-1-1-15）。「利用したことがある」に注目すると、米国（19.5%）、中国（17.9%）となっており、これらの国において仮想通貨サービスが登場し、普及しつつある様子が伺える。

図表3-1-1-14 仮想通貨の認知度

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)

図表3-1-1-15 仮想通貨の利用率・利用意向

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)
## 図表3-1-2-1 シェアリング・エコノミー各国合計市場規模の予測

「これまでに利用したことはないが利用したい」に注目すると、韓国（38.3%）、中国（37.8%）において高い結果が得られており、今後の期待値が高い様子が伺える。また、多くの国において、20代、30代の若年層が高い利用意向を示しているが、韓国においては幅広い年代において、比較的高い利用意向を示している点が特徴的である。

我が国においては、利用率、利用意向共に各国と比較して最も低い結果となった。日本では2014年に仮想通貨取引所の破たんがマスメディアで報道されたことにより、利用経験者や利用したいとの回答が低くなったと考えられる。

## 2 シェアリング・エコノミー

## 1 シェアリング・エコノミーが注目されている背景

シェアリング・エコノミーとは個人が保有する遊休資産をインターネットを介して他者も利用できるサービスである。代表的なサービスとして、住宅（戸建住宅及び共同住宅）を活用した宿泊サービスを提供する「民泊サービス」が挙げられる。この他にも、一般のドライバーの自家用車に乗って目的地まで移動できるサービス、個人の所有するモノを利用するサービスや、個人の持つ専門的なスキルを空き時間に提供するサービス、空いている駐車スペースを利用するサービス等、様々なサービスが登場している。

シェアリング・エコノミーには、貸主にとっては遊休資産を活用することで収入を得る、借主にとっては資産を

所有することなく利用できるというメリットがあると考えられる。また、マクロ的に見ても、個人の多様な需要への対応、社会的課題の解決等につながることが期待される。一方で、安全の確保、利用者の保護等の観点から課題も存在する。

シェアリング・エコノミーが可能となった背景としては、インターネットの普及により個人間の取引費用が下がったこと、とりわけスマートフォンの普及によりこうしたサービスを利用する場所や時間の制約が緩和されたことのほか、シェアリング・エコノミーのプラットフォーム $ ^{6} $ とソーシャルメディアとを連携させることで個人間のニーズのマッチングや信頼性の担保強化が可能となっていることが挙げられる。

シェアリング・エコノミーはシリコンバレーが起点となり、海外の一部の国を中心としてグローバルに利用が進展し、また市場規模が拡大してきている。PwCの実施した調査では、シェアリング・エコノミーの各国合計の市場規模は、2013年に約150億ドルであったが、2025年までに約3,350億ドルにまで拡大すると予測されている（図表3-1-2-1）。

我が国においても、今後の市場拡大が予想されている。矢野経済研究所の推計によると、シェアリング・エコノミーの国内市場規模は2014年度に約233億円であったが、2018年度までに462億円まで拡大すると予測されている(図表3-1-2-2)。

民泊サービスを例にシェアリング・エコノミーサービスの我が国における代表的な政策動向について見ることとする。

(出典) PwC 「The sharing economy - sizing the revenue opportunity」

図表3-1-2-2 シェアリング・エコノミー国内市場規模の予測

注1）サービス提供事業者売上高ベース

2）2015年度は見込値、2016年度以降は予測値（2015年7月現在）

（出典）矢野経済研究所「シェアリング・エコパー（共有経済）市場に関する調査結果2015」
「民泊サービス」については、海外における事例の増加や市場規模の拡大に加え、我が国においても急増する訪日外国人のニーズや大都市部での宿泊需給への対応及び地域活性化の観点から活用を図ることが求められている一方、旅館業法等既存の法令との関係性の整理 $ ^{*7} $ 、感染症まん延防止やテロ防止などの適正な管理、地域住民等とのトラブル防止に留意したルール作りが求められている。

規制改革会議の関連では、2015年6月、規制改革会議による「第3次答申」を受け、「規制改革実施計画」において、民泊サービスについて幅広い観点から検討して平成28年（2016年）に結論を得ることが閣議決定された。2015年10月以降、規制改革会議やWGにおいて関係省庁、有識者、事業者及び関係業界からヒアリングを実施し関連規制の検討を行ったほか、2016年3月には民泊サービスに関する公開ディスカッションを実施した。

国家戦略特区の関連では、2013年（平成25年）に成立した国家戦略特別区域法において、区域計画 $ ^{*8} $ に特定事業として国家戦略特別区域外国人滞在施設経営事業（「特区民泊」 $ ^{*9} $ ）を定めた区域においては旅館業法の適用を受けずに、民泊サービスを反復継続して有償で行う、すなわち事業として行うことが可能となった $ ^{*10} $ 。2015年10月に開催された国家戦略特区諮問会議において東京圏の区域計画が、2016年4月に開催された国家戦略特区諮問会議において関西圏の区域計画が認定され、また、東京都大田区や大阪府において、関係の条例が施行された結果、2016年から実際に同法の規定に基づく民泊サービスが提供され始めた。

国家戦略特区のスキーム以外においても、適正な管理、安全性を確保しつつ、その活用が図られるようにしようとする動きもみられる。前述の閣議決定を受け、厚生労働省と観光庁は、2015年11月から「『民泊サービス』のあり方に関する検討会」 $ ^{*11} $ を開催しており、2016年3月に中間整理がとりまとめられ、2016年6月に報告書がとりまとめられた。諸外国においては、年間の宿泊日数に上限を設ける、主たる住居の部屋に限るなどの条件を設けたうえで、個人が民泊サービスを行うことのできるルールを整備する事例もあり、諸外国の例を参考に我が国の実情にあったルール整備がなされることが期待される $ ^{*12} $ 。

本項では、シェアリング・エコノミーのうち、（1）民泊サービス、（2）その他シェアリング・エコノミーの類型について、消費者にも比較的身近と考えられる事例やアンケート調査の結果を基に、意義や社会へ与えるインパクト等の考察を行う。
## 2 シェアリング・エコノミーの事例

## ア 民泊サービス・ホームシェアリング

シェアリング・エコノミーのうち、民泊サービス・ホームシェアリングに関連する事例をまとめたものが下記の表である（図表3-1-2-3）。

図表3-1-2-3 民泊サービス・ホームシェアリングの例

事例名称	提供企業/サービス開始時期	概要	サービスイメージ
STAY JAPAN/とまり一な	①とまれる/②百戦練磨(日本)2014年	「STAY JAPAN」はマンションや一軒家の空き部屋の所有者と宿泊希望者とのマッチングを行うサービスである。国家戦略特区として民泊を可能にする条例を制定した東京都大田区や大阪府において、民泊物件に関する特定認定を取得した。「とまり一な」は旅行者と農家民泊等の体験をマッチングするサービス。株式会社百戦練磨は民間で初の「農林漁業体験民宿」登録機関となっている。(右の写真はとまれる株式会社提供)
Airbnb	Airbnb(米国)2008年	世界中のユニークな部屋をネットや携帯やタブレットで掲載・発見・予約できるコミュニティ・マーケットプレイス。同社によると様々な価格帯で世界190ヶ国34,000以上の都市で人と人とをつなぎ、ユニークな旅行体験を打えているとしている。2016年に開催されるオデジタイムロオリンピックの公式サプライヤーに選ばれており、オリンピック開催期間中に2万件の宿泊施設を提供することを予定している。
カウチサーフィン	Couchsurfing International, Inc(米国)2004年	宿泊を提供する「ホスト」と宿泊を希望する「サーファー」(旅行者)をマッチングするサービス。Airbnbとの違いは、宿泊が無料という点である。利用者の安全性担保のために、相互評価のしみ、コミュニティによるサポート、運営者による利用者連絡先の確認などがある。同社によると、2016年4月現在利用者は約1200万人。
自在客(ツーザイフウ)	健云網絡情報技術有限公司(中国)2011年	中国人旅行者向けに民泊の仲介を行うサービスである。同社によると2016年4月現在、各国合計で約50,000件の物件が登録されている。

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)

米国、中国等の企業が宿泊施設のマーケットプレイスを提供している。我が国においても国家戦略特区において、民泊サービスに取組む事業者が出始めている。

STAY JAPANは、マンションや一軒家の空き部屋のオーナーと旅行者等の宿泊希望者をマッチングするサービスである。国家戦略特別区域法に準拠し、法律の範囲内で民泊サービスを提供している。国家戦略特区において、特区民泊を認める条例が施行される動きに合わせて、2016年2月には東京都大田区、2016年4月には大阪府においてサービス提供を開始した。同社は2016年12月までに合計約3,600物件の提供を目指している。

Airbnbは2015年末時点で累計の利用者数が世界で7,000万人を超え、200万件以上の部屋が登録されており、今やこの種のサービスとしては利用者数や登録部屋数では世界最大規模となっている。

同社ではホストとゲストとの相互レビュー、写真入り身分証明書などから本人確認を行うID認証、利用者に起因する損害を補償するホスト保証制度を導入するなど、ユーザー間の信頼性を担保しより高める工夫を行っている。2015年の全世界におけるAirbnbのゲスト数延べ3500万人に対しホストの施設における1000米ドル以上の物損は455件、割合にして0.0013%にとどまっており、こうした信頼性を担保する工夫が機能している様子がうかがえる。

同社の世界的な調査によると、Airbnbに登録されている宿泊施設の80％以上は、宿泊施設を提供するホストが自らの自宅の空き部屋を貸し出すものであるとしている。このようないわゆるホームシェアリングは、前述のように既存資産の有効活用といったメリットに加え、イベント時 $ ^{*13} $ 等宿泊需要に応じて柔軟かつ弾力的に宿泊施設を提供できるというメリットがある。一方、デメリットがあることも指摘されている。前述の「民泊サービス」のあり方に関する検討会で発表されている資料 $ ^{*14} $ によると、地方自治体には民泊

（出典）総務省「社会課題解決のための新たなICTサービス・技術への人々の意識に関する調査研究」(平成27年)
サービスに関する騒音やごみ出し等に関する苦情が多数寄せられている実態があり、地域住民等とのトラブル防止等にも留意が必要となっている。

## その他のシェアリング・エコノミー

民泊サービスに限らず、我が国においても様々なシェアリング・エコノミーサービスが登場している。民泊サービス以外のシェアリング・エコノミーに関連する事例をまとめたものが下記の表である（図表3-1-2-5）。

図表3-1-2-5 その他シェアリング・エコノミーサービスの例

事例名称	提供企業/サービス開始時期	概要	サービスイメージ
Uber	Uber(米国)2009年	一般のドライバーと、移動を希望する人をマッチングするサービスである。同社によると、2016年4月現在、タクシー等と乗客のマッチングを含め、世界382都市で利用されている。日本では、ライドシェアが制限されているため、タクシー等の配車サービスを行っている。新サービスとして、荷物の宅配を行う「UberRUSH」や、飲食物の宅配を行う「UberEATS」等が提供されている。
Lyft	Lyft(米国)2012年	一般のドライバーと、移動を希望する人をマッチングするサービスである。同社によると、2016年3月現在、米国内190以上の都市で利用されているとしている。2016年1月よりGMと提携し、自動運転ライドシェアリングの実現を目指している。
ミナポート	アーキエムズ(日本)2015年	京都市で行われているシェアバイクサービスである。4つの拠点貸出・返却に加え、スマートフォンアプリからからからからからからから指定した日時・場所に自転車を配送してくれるサービスもあり、好きな場所で貸出・返却を行うことができる。また、利用者の現在地に自転車を届けてくれる「いまここ配車」というサービスがあり、サービスエリア内であれば10分～30分以内に自転車が届く。
Space Market	スペースマーケット(日本)2014年	古民家、映画館、球場、お寺、自治体の公共施設等の場所を貸し借りできるプラットフォームサービスである。「映画館で社員総会」、「お寺でキッフオフミーティング」等、ユニークな企画が生まれている。同社によると、2016年4月現在、提供するスペースは6000箇所以上である。
TIME TICKET	レレレ(日本)2014年	「私の30分、売り始めます。」がキャッチコピーの個人の持つスキルをシェアするサービスである。例えば、IT、マーケティング、音楽、料理等の専門家に、空いている時間に個別で相談することができる。支払われた金額からサービス利用料を除いた額から、最低10%分をNPO法人等に寄付する、同社によると、2016年4月までに170万円の寄付を行ったとしている。
akippa	akippa(日本)2014年	個人や法人の所有する未利用の駐車スペースと、一時的に駐車場を探しているドライバーとをマッチングするサービスである。同社によると、2016年5月現在、登録されている駐車場は5,000拠点以上となり、業界1位のタイムズ(約15,000拠点)、業界2位の三井リパーク(約10,000拠点)に次いで業界3位となったとしている。従来は個人に向けて貸し出すサービスであったが、2015年7月より法人向けの貸出サービスを開始し、セブン・イレブン・ジャパンや丸亀製麺などにも、駐車場提供をおこなっている。
軒先パーキング	軒先(日本)2012年	駐車スペースとドライバーをマッチングするサービスである。2015年8月よりJAF(日本自動車連盟)と提携し、JAF会員1820万人に向けて、会員専用駐車場シェアサービスサイトの運営を行っている。

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)

本項冒頭にて前述のとおり、シェアリング・エコノミーには貸主借主双方にとってメリットがあり、マクロ的に見ても個人の多様な需要への対応や社会課題の解決等につながることが期待されるが、一方で、安全の確保、利用者の保護等の観点から課題も存在する。上記の事例で取り上げた、UberやLyftのような一般のドライバーの自家用車に乗って目的地まで移動できるサービスに関しては、運行管理や車両整備等について責任を負う主体を置かないままに、自家用車のドライバーのみが運送責任を負う形態を前提としている点が主な課題となっている。

## 3 シェアリング・エコノミーの認知度・利用率・利用意向

以上のように、シェアリング・エコノミーに関連する様々なサービスが提供され始めているが、消費者からはどの程度認知され、またどの程度の利用率・利用意向があるのだろうか。今回、日本、米国、英国、ドイツ、韓国、中国の6か国の各1,000人のモニターを対象に、シェアリング・エコノミーの認知度や利用意向等についてアンケート調査を実施した $ ^{*15} $ 。

以下、「民泊サービス」「その他のサービス」の類型別に、認知度、利用意向の各国比較、必要に応じ年代等の属性別の比較を行う。
## ア 民泊サービス

はじめに、シェアリング・エコノミーのうち、民泊に関連するサービスの国別・年代別の認知度 $ ^{16} $ 及び利用意向を取り上げる（図表3-1-2-7）。なお、各国の全体の認知度及び利用率は、各年代のアンケート結果の値を、当該国の各年代の人口（データのソースは国連世界人口推計2015年版 $ ^{17} $ ）で加重平均したものである。

認知度を比較すると、各国において、7割～9割程度の認知度があり、最も低い我が国で72.0％となっている。民泊関連のサービスは各国で広く認知されていることが分かる。

利用意向を国別に比較すると、高い順に、中国（84.2%）、韓国（77.6%）、米国（55.0%）、英国（44.2%）、ドイツ（43.1%）、日本（31.6%）となり、各国の置かれた状況により、民泊に対する利用意向にはばらつきが見られる結果となった。

なお、単純な比較はできない $ ^{*18} $ ものの、2015年に我が国を対象として行った利用意向の調査では、「利用したい」「利用を検討してもよい」の合計は全体（加重平均）で26.0％という結果であった。

## その他のシェアリング・エコノミー

続いて、その他のシェアリング・エコノミーのサービスの認知度及び利用意向を取り上げる。

まず、一般のドライバーの自家用車に乗って目的地

図表3-1-2-6 民泊サービスの利用意向（2015年日本）

（出典）総務省「社会課題解決のための新たなICTサービス・技術への人々の意識に関する調査研究」(平成27年)

まで移動できるサービスの認知度を比較すると（図表3-1-2-8）、日本以外の各国においては、7割～9割程度の認知度がある。一方で、我が国においては、48.3％となり、こうしたサービスの認知度が比較的低い様子が伺える。利用意向を国別に比較すると、中国（86.4%）、韓国（71.5%）、米国（53.5%）において半数を超えた。なお、我が国における利用意向は31.2％にとどまっており、6か国中最も低い結果となった。

最後に、駐車スペースシェアサービス等のシェアリング・エコノミーの認知度、利用率及び利用意向を取り上げる（図表3-1-2-10）。

駐車スペースシェアサービスの認知度を比較すると、日本以外の各国においては半数以上の認知度がある一方で、我が国においては、49.7%であり、駐車スペースシェアサービスの認知度が比較的低い様子が伺える。

利用率を国別で比較すると、中国（33.5%）、米国（25.1%）で高い結果が得られた。我が国においても、akippaや軒先パーキングといった駐車スペースシェアサービスが提供されているが、利用率は6.0%であり、未だ一般的なサービスと言えるまでは普及していないことが分かる。

利用意向を国別に比較すると、韓国（83.2%）、中国（81.2%）において比較的高く、米国（54.1%）、ドイツ（46.6%）、英国（46.4%）、日本（45.1%）において比較的低い結果となった。
図表3-1-2-7 民泊サービスの認知度・利用意向 (2016年各国)

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」（平成28年）及びみずは情報総研提供資料（オーストラリア、インド分）

図表3-1-2-8 一般のドライバーの自家用車に乗って目的地まで移動できるサービスの認知度・利用意向（2016年各国）

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)及びみずは情報総研提供資料（オーストラリア、インド分）
図表3-1-2-9 個人の家事等の仕事・労働のシェアサービスの認知度・利用意向・利用率

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)及びみずほ情報総研提供資料（オーストラリア、インド分）

本項の終わりに、民泊サービス等のデメリット・利用したくない理由のアンケート調査結果を取り上げる（図表3-1-2-12）。

図表3-1-2-10 駐車スペースシェアサービスの認知度・利用意向・利用率

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」（平成28年）及びみずは情報総研提供資料（オーストラリア、インド分）

図表3-1-2-11 個人所有のモノのシェアサービスの認知度・利用意向・利用率

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」（平成28年）及びみずは情報総研提供資料（オーストラリア、インド分）
図表3-1-2-12 シェアリング・エコノミーのデメリット・利用したくない理由（民泊サービス等）

(单位：%)

企業が責任をもって提供するサービスの方が信頼できるから	利用者のロコミによるサービス評価には限界があると思うから	事故やトラブル時の対応に不安があるから	サービスの内容や使い方がわかりにくそうだから	個人情報の事前登録などの手続がわずらわしいから	この中にはない	n
民泊サービス	日本2015年	利用意向なし	23.2	9.2	61.1	20.2	30.7	-	1473
日本2016年	利用意向なし	31.5	6.1	53.6	11.6	19.0	22.7	680
利用意向あり	25.7	15.4	44.1	11.1	18.3	16.2	320
米国2016年	利用意向なし	33.8	9.6	32.5	7.0	5.4	45.1	461
利用意向あり	54.0	21.5	28.7	10.2	7.5	10.6	539
英国2016年	利用意向なし	31.2	12.3	33.6	5.7	8.2	40.3	567
利用意向あり	38.7	31.1	28.6	8.4	5.1	10.7	433
ドイツ2016年	利用意向なし	21.0	5.8	31.7	4.7	9.0	40.7	567
利用意向あり	21.3	19.2	30.0	7.2	7.0	26.2	433
韓国2016年	利用意向なし	27.9	22.8	55.9	15.2	21.6	12.4	225
利用意向あり	36.7	30.7	36.2	16.5	12.8	7.0	775
中国2016年	利用意向なし	12.2	24.2	45.0	12.7	20.7	22.9	164
利用意向あり	41.8	20.1	26.2	14.0	14.7	10.8	836
オーストラリア2016年	利用意向なし	38.8	12.6	35.1	7.5	10.9	33.1	529
利用意向あり	38.3	27.0	33.7	10.7	8.2	12.3	471
インド2016年	利用意向なし	27.4	12.7	22.6	14.3	15.6	36.7	167
利用意向あり	55.4	28.3	18.4	10.7	7.1	4.3	833
目的地まで移動できるサービス	日本2015年	利用意向なし	21.1	9.1	64.0	17.6	27.9	-	1543
日本2016年	利用意向なし	25.4	5.3	54.8	10.3	14.6	24.6	683
利用意向あり	16.2	17.5	45.7	11.5	14.7	15.9	317
米国2016年	利用意向なし	30.5	10.7	37.4	8.3	7.1	40.5	477
利用意向あり	38.2	28.4	30.7	9.4	6.7	10.7	523
英国2016年	利用意向なし	29.9	13.2	32.6	7.1	8.0	39.1	584
利用意向あり	25.2	33.3	29.9	10.8	5.1	12.4	416
ドイツ2016年	利用意向なし	17.6	5.2	35.1	5.7	6.1	41.1	623
利用意向あり	18.5	17.5	33.4	6.7	6.8	26.9	377
韓国2016年	利用意向なし	22.2	19.7	60.3	14.0	13.2	14.2	286
利用意向あり	24.5	29.0	46.1	18.0	11.9	5.8	714
中国2016年	利用意向なし	6.5	17.9	45.5	7.5	16.3	28.8	142
利用意向あり	25.3	33.3	35.8	12.0	12.4	10.1	858
オーストラリア2016年	利用意向なし	35.7	10.5	37.5	8.3	8.6	32.6	519
利用意向あり	30.0	24.6	37.1	10.9	6.3	15.1	481
インド2016年	利用意向なし	20.2	15.5	24.4	7.8	8.3	39.3	153
利用意向あり	35.1	39.1	25.6	12.3	5.0	4.9	847

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」（平成28年）及びみずほ情報総研提供資料（オーストラリア、インド分）

我が国では、シェアリング・エコノミーのデメリット・利用したくない理由として、「事故やトラブル時の対応に不安があるから」が特に多くなっている。

国ごとの利用意向有無別の比較結果を見ると、利用の進展、ユーザーへの認知や理解に応じて、デメリットや利用したくない理由が変遷している可能性がうかがえる。認知や理解が進み、また、具体的な成功事例が示されることで利用者の不安が徐々に軽減され、利用が促進される可能性が考えられる。具体的には、各国とも利用意向なしの者の方が利用意向ありの者に比べ「この中にはない」を選ぶ傾向があり、利用意向のない者は漠然とした不安を抱いている可能性が考えられる。我が国については、利用意向のない者の方が「事故やトラブル時の対応に不安がある」を選ぶ割合が相対的に高くなっている。我が国以外の国、特にサービスの利用率が高く利用が進展している米国においては、概ね利用意向のある者の方が利用意向のない者よりも「ロコミによる評価には限界がある」「企業が責任をもって提供するサービスの方が信頼できる」を選ぶ割合が相対的に高くなっている。

単純な比較はできないが、我が国の利用意向なしの者についてデメリットや利用しない理由の2015年の回答結果と2016年の回答結果を比較すると、「企業が責任をもって提供するサービスの方が信頼できるから」以外は各選択肢を選択したものの割合は減少している。
## 3 自動走行車

## 1 自動走行車が注目されている背景

平成27年版情報通信白書においては、日産自動車の2020年に向けた「自動走行システム」の計画、トヨタ自動車、本田技研工業による「安全運転支援システム」の開発・市場化の取り組みを紹介した。

2015年の後半に入り、国内の大手自動車メーカーが2020年に自動走行システムの市販を目指すと発表し、大きな変化が生まれた。また、電機メーカー等が、中堅自動車メーカーを対象とした自動走行向けのソリューションを提供し始めた。さらに、2015年6月に発表された「官民ITS構想ロードマップ」では複数レーンでの自動走行等の「市場化期待時期」として2017年が明記され $ ^{*19} $ 、国内での自動走行車の市場化への期待が急速に高まった年となった（図表3-1-3-1）。

米国・イギリスではすでに公道実証実験に関するガイドライン等が制定されている。我が国においても、警察庁が2015年10月から、有識者を交えて、自動走行の実現に関する法制度面を含む各種課題について検討を行っており、2016年5月には、交通の安全と円滑を図る観点から留意すべき事項等を示す「自動走行システムに関する公道実証実験のためのガイドライン」を策定・公表した。

なお、使用される用語についても変化が見られる。意味は同義であるが、政府系機関では従来通り「自動走行」を用いているが、一部自動車メーカーやマスメディア等、民間セクターにおいては「自動運転」を用いる傾向が見られる。

## 図表3-1-3-1 安全運転支援システム・自動走行システムの定義

分類	概要	注(責任関係等)	左記を実現するシステム
情報提供型*20	ドライバーへの注意喚起等	ドライバー責任	「安全運転支援システム」
自動制御活用型	レベル1:単独型	加速・操舵・制動のいずれかの操作をシステムが行う状態	ドライバー責任
レベル2:システムの複合化	加速・操舵・制動のうち複数の操作を一度にシステムが行う状態	ドライバー責任
※監視義務及びいつでも安全運転できる態勢	「準自動走行システム」	「自動走行システム」
レベル3:システムの高度化	加速・操舵・制動を全てシステムが行い、システムが要請したときのみドライバーが対応する状態	システム責任(自動走行モード中)*21
※特定の交通環境下での自動走行(自動走行モード)
※監視義務なし(自動走行モード:システム要請前)
レベル4:完全自動走行	加速・操舵・制動を全てシステムが行い、ドライバーが全く関与しない状態	システム責任
※全ての行程での自動走行	「完全自動走行システム」

注1）いずれのレベルにおいても、車両内ドライバーは、いつでもシステムの制御に介入することができる $ ^{*22} $ 。

2）ここで「システム」とは、車両内ドライバーに対置する概念であり、単体としての自動車だけでなく、それを取り巻く当該自動車の制御に係る周辺システムを含む概念である。

3）レベル3では、自動走行モード中においては車両内ドライバーには監視義務は発生しないことが想定されている。このため、レベル3の実現にあたっては、社会受容面の検討を含めて、その制度・体系について検討していくことになる。

4）レベル4においては、これまでの世界的に理解されている、車両内にいるドライバーを前提とした“自動車”の概念とは異なるものになり、自動車あるいは移動サービスに係る社会は大きく変化することが考えられる。このため、レベル4の導入を検討するにあたっては、このような自動車が道路を無人で走行する社会の在り方、社会受容面の検討を含めて、その制度・体系について検討していくことになる。

（出典）官民ITS構想・ロードマップ2016
## 2 自動走行車の事例、最近の動き

自動走行車に関連する事例をまとめたものが下記の表である（図表3-1-3-2）。

## 図表3-1-3-2 自動走行車の例

事例名称	提供企業(国名)	概要、サービスイメージ
自動走行車の計画公表	日産自動車(日本)	同社は2016年に高速道路の一定の車線限定での自動走行を可能とする車両を日本で発売予定である。さらに2020年には市街地の一般道における自動走行を目指す計画を公表した。同社は国内としては早い段階で計画を公表した。2015年10月末には東京都江東区の一般道で報道陣に対して、17kmのテスト走行の模様を公開した。
自動走行車の計画公表	本田技研工業(日本)	同社では2020年を目処に高速道路上での車線変更や追い越し、追随走行が可能になる機能を市販車に搭載することを公表した。二足步行口ボット「ASIMO」で培った自律步行技術の蓄積を活用しており、ASIMOの開発スクッフが自動走行技術の開発にも携わっている。
自動走行車の計画公表	トヨタ自動車(日本)	同社では2020年を目処に、自動車が高速道路への進入後に周囲の交通状況を把握しながら本線に合流し、目的地へのルートや車線を選びながら高速道路出口まで自動で運転する技術の実用化を目指すことを表明した。
ロボットタクシー	ロボットタクシー(日本)	自動走行技術を活用し周囲の環境を認識しながら目的地まで走行するタクシーの事業化に取り組んでいる。2016年2月29日～3月11日に藤沢市で買い物の送迎サービスを疑似体験する実証実験を実施した。同社によると2020年の東京オリンピック・パラリンピック開催時の実用化を目指している。
自動走行車用パーツの開発・提供	日立(日立オートモーティブシステムズ、フラリオン)(日本)	富士重工業製の車をベースに自社製のECU、ゲートウェイ、カメラ、センサーなどを追加し自動走行車の試作車を完成・公開した。自動運転レベル2を実現している。2016年2月22日～26日に茨城県ひちちなが市の常陸那珂有料道路において公道走行実証実験を実施した。同社によると今後、自動車メーカーに提供する計画。
部品メーカーの自動走行車計画	Continental(ドイツ)	本社をドイツに本拠を置く自動車部品製造大手企業。同社では2020年に高速道路上での自動走行、2025年以降市街地での自動運転の実現を目指すと公表している。日本においても自動運転の実験車両を配備しており、公道での実験も可能になっている。
大学発自動走行車支援ベンチャーの設立	ディアフォー(日本)	2015年12月に名古屋大学の教員が設立したベンチャー企業。名古屋大学が長崎大学、産業技術総合研究所と開発した自動走行用オープンソースソフトウェア「Autoware」を基盤としたソリューションを展開して自動走行車の実用化を支援する。具体的には同ソフトウェアのユーザー企業に向け、センサー類やECU等の販売を行う。
トラックでの自動運転技術	ダイムラー(ドイツ)	Highway Pilot Connectと呼ばれるトラックの隊列自動走行の2025年の実用化を目指して、同社ではドイツや米国で公道での実験を実施している。隊列走行によって、燃費の向上とCO2排出量の低減を実現する。
自動運転用走行空間センサー[3D-LiDAR]	パイオニア(日本)	自動運転実現のキーとなるデバイスである、中距離(数十メートル先)の物体の距離、幅の検出、検出した形状から物体認識まで可能な走行空間センサー「3D-LiDAR」を開発。同社では小型化、低コスト化を図り、2018年以降に一般車向けの製品化を目指す。
デジタル地图・位置情報	HERE(フィンランド)	自動走行の基盤技術の一つである地図・位置情報サービスを提供する。フィンランド・ノキアの子会社であったが、2015年12月アウディ、BMW、ダイムラーの3社による共同買収が完了した。
The Autonomous Robotics for Installation and Base Operations (ARlBO)	smart america challenge(米国)	自動走行の実証実験。米国国内の9つのエリアが対象となっている。自動車、無人シャトルバス等も含め100種類以上の乗り物の自動走行化を目標としている。
自動運転実験向け損害保険の開発	三井住友海上火災保険、あいおいニッセイ同和損害保険(日本)	2015年12月、国内で初めて、自動走行の実証実験で生じた損害を補償する保険「自動走行実証実験総合補償プラン」を開発・発売開始した。英国や米国カリフォルニア州の自動走行技術の公道実験では保険への加入が義務づけされている。

（出典）総務省「IoT時代における新たなICTへの各国ユーザーの意識の分析等に関する調査研究」(平成28年)
## 3 自動走行車の認知度・利用意向

ここでは8か国を対象に自動走行車のうちでも「運転手が関与することなく、すべて自動で運転できる機能（完全自動走行車）」の国別・年代別の認知度及び利用意向を取り上げる。なお、各国の全体の認知度及び利用意向は、各年代のアンケート結果の値を、当該国の各年代の人口（データのソースは国連世界人口推計2015年版）で加重平均したものである。

各国全体（加重平均）の認知度を比較すると、最も低い我が国で47.5%、英国、ドイツ、オーストラリアで60%台、米国、韓国で70%台、インド、中国では80%台後半以上となっている。我が国での認知度は他国に比べてやや低くなっている。

年代別に「サービス名や内容をある程度知っており関心がある」の回答率に注目してみると、米国では20代、30代が40％前後と高いのに対して、韓国では50代が最も高く20代が最も低く米国とは対照的な傾向になっている。英国、ドイツ、中国、オーストラリア、インドでは20代もしくは30代が最も高くなっている。程度の差はあるものの米国と同様の傾向にある。これらの国では新しいテクノロジーに対して若者の方の関心が高いためと考えられる（図表3-1-3-3）。

利用意向（「有料でも利用したい」＋「無料であれば利用したい」）を全体（加重平均）で見ると、我が国では45.6％となっており、米国も47.8％とほぼ同等の水準である。これに対して英国、ドイツ、オーストラリアは30％台で日本よりもやや低い。一方、韓国は68.3%、中国は70.1%、インド73.2%と高くなっている。

年代別に「有料でも利用したい」の回答率に注目してみると、米国の20代及び30代の利用意向が50％前後と他の国に比べて顕著に高くなっている。この年代の自動走行車への期待が高いことがうかがわれる（図表3-1-34）。

さらに、自動走行車のデメリット・利用しない理由をみると、「システムが故障した時など緊急時の対応が心配」が全ての対象国で50％を超えており、安全面が最も大きな非利用要因となっている。「ネットに接続するのでセキュリティ対策に不安がある」は我が国及びドイツでは30％を下回っているが、米国、インド、オーストラリアでは50％前後と国間でやや差異がみられる。「運転者の自己責任で運転すべき」は我が国で30％を下回るのに対して、米国、英国、ドイツ、インド、オーストラリアでは45～50％程度となっており、我が国が諸外国に比べてやや低い傾向にある。また、「自分で運転するのが楽しい」は我が国及び韓国で20％前後であるのに対して、米国、ドイツ、オーストラリアでは40％前後となっており、運転文化の違いがうかがわれる（図表3-1-3-5）。