Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
提言① 大学生など身近な世代によるネットマナー、ルール、トラブル予防についての「出前授業」の実施

提言② ネットいじめが原因で発生する問題や損害に対する「いじめ保険」の導入

提言③ 高校生が相談しやすく、問題解決できる環境づくり

2016年12月、大阪府立東百舌鳥高等学校の栗田瑞穂さんと東北学院中学・高等学校の鈴木崇弘さんの2名の高校生が代表として総務省ほか関係府省庁を訪れて成果の報告を行った。総務省では、金子めぐみ政務官から提言の理由についての質問を受けた。両代表は、「世代の近い人に、親や先生に相談できないことを相談したい」、「大人から話を聞く形では、興味のない人は学ばない」、「先輩から話を聞いて、自分で考えるきっかけを作ることが大事」と矢継ぎ早に答えていた。

このやりとりから、保護者や教員とは別の目線で、若者が若者を教えることの意義が垣間見える。

## 大学生による出前授業「スマートフォンセキュリティ・ワークショップ」

サミット提言 $ ^{①} $ の大学生など身近な世代による出前授業を実践している団体の一つにRe:inc（リンク）がある。

Re:incは、2014年にサイバー防犯ボランティア活動をしていた慶應義塾大学の学生を中心に創設されたインターカレッジ団体。一般社団法人日本スマートフォンセキュリティ協会からの支援を受けて、「スマートフォンセキュリティ・ワークショップ」を首都圏の中学校や高校を中心に展開している。こうした活動を開始した動機として、団体代表の窪田大悟さんは情報リテラ

シーやネットモラルを学ぶ機会の少なさを挙げている。

さらに「啓発活動で一番効果があるのは、ジェネレーションギャップのない世代からの助言」で、「ワークショップを受けた高校生の中には、意識が高まって、今度は自分が教える側に回りたい」と考える人もおり、こうした「近いジェネレーションでのリレーが、我々が本当に実現したいことだ」と誼田さんは述べている。

Re:incの取組も、高校生たちが提言した「近い世代間での教え合い」が効果的であることを示している。当事者の状況をよく理解できる少し先輩に当たる世代が上手にリードして世代間のプラスの連鎖を広げることができれば、ネット社会の安心・安全を高める一助になるだろう。

〈スマートフォンセキュリティ・ワークショップの様子〉

(出典) Re:inc提供資料
## ウ その他 $ ^{*3} $

総務省の情報通信審議会では、2017年1月に「IoT総合戦略 $ ^{*4} $ 」を取りまとめた。その中で、我が国は第3次産業革命にあたる「ICT革命」の波に乗り遅れ、米国のようなICT投資拡大等による経済成長を実現できなかった経験を踏まえ、第4次産業革命が進む中、グローバル競争に勝ち残っていくために「可能なあらゆる政策手段を講じていかなければならない」と指摘している。その上で、端末、ネットワーク、プラットフォーム、サービス（データ流通）の4つの階層に分けて整理している。

ネットワーク層では、IoTの普及によるデータ流通量の爆発的な増加に対応できるネットワーク特性が求められる。具体的には、SDN/NFVの実装化、5Gの実現といった新たな技術の推進に加え、ICT人材の育成が急務だと指摘している。

データの結節点となるプラットフォーム層は、収集されたデータの解析や、その上でのサービス提供で重要な役割を果たす。我が国のICT産業の国際競争力低下は、プラットフォーム機能の弱さが一因とも言われており、その強化が最重要課題の一つである。同戦略では、具体的な施策として「認証連携基盤の構築」、「パーソナルデータの活用と個人の情報コントローラビリティの確保」、「システミックリスクへの対応」を挙げている。パーソナルデータの活用に関しては、第3節で取り上げる。

サービス（データ流通）層に関しては、IoTの活用で収集されたデータを様々な実世界のサービスの利便性向上に活かしていくため、主に制度面の環境整備の必要性を指摘している。具体的には、データ利活用の促進等に必要なルールの明確化等、データ取引市場に関わるルール整備、分野横断的なデータ連携環境の整備の3つを挙げている。加えて、レイヤー縦断（垂直）型施策の必要性も指摘しており、地域におけるIoTの普及促進、AIネットワーク化の推進、国際的な政策対話と国際標準化の推進を挙げている。国際的な議論の動向については本章第3節で取り上げる。

図表2-2-1-4 国内の関連省庁における議論の状況

省庁	部局	会議体	公表文書等	検討事項
内閣
官房	日本経済再生総合事務局	未来投資会議	未来投資戦略(2017.6)	第4次産業革命の推進
Society5.0の実現
IT総合戦略室	データ流通環境整備検討会
-IoT、AI時代におけるデータ活用WG
-オープンデータWG	中間とりまとめ(2017.3)
各省の取組(2017.2)	情報銀行等の推奨指針
官民一体となったデータ流通の促進
官民データ活用推進戦略会議
(2017年3月第1回開催)	官民データ活用推進基本計画
(2017.5)	官民データ活用の推進
健康・医療戦略室	次世代医療ICT基盤協議会	次世代医療基盤法案(2017.2)	医療情報の匿名加工事業者認定
内閣府	総合科学技術・
イノベーション会議	専門調査会
-システム基盤技術検討会	科学技術イノベーション総合戦略
(毎6月)	Society5.0実現に向けたPF連携技術の検討
総務省	情報通信国際戦略局
-情報通信政策課	情報通信審議会
-情報通信政策部会
-IoT政策委員会	第三次中間報告書(2017.1)	データ取引市場に関わるルール整備、分野横断的なデータ連携環境の整備
厚労省	情報化担当参事官室	保健医療分野におけるICT活用推進懇談
会	提言書(2017.10)	患者・国民本位のオープンな基盤整備、産官学のデータ利活用を促進
経産省	経済産業政策局
-産業再生課	産業構造審議会
-新産業構造部会	新産業構造ビジョン中間整理
(2016.4)	第4次産業革命による新たな成長と産業構造・就業構造の変革
商務情報政策局
-情報経済課
-情報通信機器課	産業構造審議会
-商務流通情報分科会
-分散戦略WG	中間とりまとめ(2016.11)	データポータビリティ・情報銀行等のアプローチによるハイブリッドなデータ流通システムの実現
国交省	総合政策局
-情報政策課
-政策統括官付	公共交通分野におけるオープンデータ推
進に関する検討会	中間整理(2017.5)	公共交通分野におけるオープンデータの推進に向けた機運醸成
気象庁	気象ビジネス推進コンソーシアム	-	IoTやAI等の先端技術を活用した新たな気象ビジネスの創出・活性化
公正取引
委員会	競争政策研究センター	データ競争政策に関する検討会	報告書(2017.6)	データの収集・利活用に関連する競争政策及び独占禁止法上の論点整理

(出典) 総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

## 4 データ流通・促進に係る課題

現在、主に国内で議論されている課題と関連の論点について、前述した関連省庁の文書をもとに、以下に説明する。
企業における産業データの取扱い・利活用における課題・障壁についてみてみると、調査対象の日・米・英・独の4カ国に共通した傾向にあるのは、データの「収集・管理に係るコスト増大」と「個人データとの線引きが不明瞭」の回答割合の高さである。例えば、スマート工場内の機械からの稼働状況や製品品質等に関するデータは、間違いなく「産業データ」に区分される。一方、コネクテッドカーからの運転状況やスマートホームの稼働状況、ビッグデータ化したヘルスケア情報など、産業データとパーソナルデータが不可分なサービスも数多く見られる。

また、日本の企業が他国と比較して突出して問題視しているのは「収集データの利活用方法の欠如、費用対効果が不明瞭」と「データを取り扱う人材の不足」である（図表2-2-3-3）。

これらが産業データ利活用に関し、先述のとおり他国と比べて消極的な日本企業が多い理由と考えられる $ ^{*9} $ 。

図表2-2-3-3 産業データの取扱いや利活用の現在または今後想定される課題や障壁

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

## イパーソナルデータ

次に、企業におけるサービス開発・提供等における「パーソナルデータ」の活用状況についてみてみると、前述の「産業データ」と比べると4か国とも活用が進んでおらず、パーソナルデータの利活用がまだ過渡期にあるといえる。そのような中で、日本の企業は他国と比較して活用度がやや低い傾向がみられる。
図表2-2-3-7 データ流通・利活用に資する効果的な企業の取組

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

## 4 消費者意識の現状と課題

本項では、国際比較分析を通じて、データ提供に関する国民の意識（許容度・抵抗感）について深掘りし、個人の意識の観点から課題について整理する。

## ① 消費者のサービス利用とデータ提供に対する意識

## ア 提供状況

インターネット上のサービス・アプリケーション利用時のパーソナルデータの提供状況をみてみると、我が国利用者は、提供率は「普段から提供している」と「提供したことはある」とを合わせて8割を超えている。ただし、他国の提供率はより高い傾向にあり、米・英・中・韓では両割合の合計は約9割となっている（図表2-2-4-1）。

図表2-2-4-1 インターネットサービス・アプリケーション利用時のパーソナルデータの提供状況

■■■ 普段から提供している ■■ 提供したことはある ■ 提供したことはない

ベース：インターネットサービスを利用している人 わからない・覚えていないは除く

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)
## 理解度

パーソナルデータ提供時の利用目的等の理解度についてみると、我が国の利用者の理解度は、「明確に理解」と「大体理解」とを合わせて8割を超えており、先述の提供率と同程度であることがわかる。(図表2-2-4-2)。

プライバシーポリシー等の確認状況をみた図表2-2-4-3においても同様の傾向が読み取れる。パーソナルデータの提供状況・理解度・確認状況の三者について、韓国を除く日・米・英・独・中の5ヶ国では一定の相関が見られる。韓国は、提供率比して理解度と確認状況が低い結果となっている。

図表2-2-4-2 パーソナルデータ提供時の利用目的等の理解度

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

图表2-2-4-3 パーソナルデータの提供時におけるプライバシーポリシーや利用規約の確認状況

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

## ウ 不安感

一方で、パーソナルテータの提供について「不安を感じる」という回答の割合は、日・中・韓のアジア3ヶ国で7割超であるのに対し、米・英・独の3ヶ国は6割程度で、明確な差がある（図表2-2-4-4）。我が国利用者は、「とても不安を感じる」割合が他国と比べて高い。

提供に不安感を覚えるパーソナルデータの種別をみたのが図表2-2-4-5である。ここでは、傾向が類似するアジア3か国と欧米3カ国で左右に分けている。日・中・韓の3ヶ国は、基本情報である「氏名、住所」、「連絡先」、「生年月日」について米・英・独よりも提供に警戒心が強い。
割合、すなわち潜在的にはデータを提供しうる人の割合（潜在的な許容度）を横軸に、またそのうち「提供してもよい」と回答した人の割合を算出した値（顕在的な許容度）を縦軸にプロットした。これらを公共目的及び商業目的にわけてみると、公共/商業ともに、日本の消費者は潜在的な提供許容度は平均的である一方、顕在的な提供許容度が低い傾向がみられる。つまり、「条件によっては提供してもよい」という人が非常に多いということである。他国の消費者の傾向をみると、中国・韓国の消費者は公共目的へのデータの提供については許容する傾向がみられる（図表2-2-4-9、図表2-2-4-10）。

データ提供の許容について、具体的な目的別にみてみると、各国消費者の回答率の順列の傾向は類似している。日本の消費者は、「大規模災害等緊急時、防災」に対するデータ提供の許容が他の目的と比べて最も高いものの、他国と比べると低い。また、全般的に、日本の回答率の傾向はドイツやイギリスの消費者と類似する傾向がみられる。

図表2-2-4-9 パーソナルデータの提供に関する考え

我が国消費者のパーソナルデータの提供に関する考え（提供先＝左図：公共利用目的、右図：商業目的）

(出典)総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

図表2-2-4-10 パーソナルデータの提供に関する考え (利用目的別)

(出典)総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

## ウ 提供と利便性

パーソナルデータ提供を判断する上で、データを提供することで享受するサービスやアプリケーションの利便性・有益性についてどの程度重視するかみてみる。全体的には、60％以上が重視する傾向だが、我が国利用者の当該重視度は相対的に低い（図表2-2-4-11）。
## 亻企業

日本企業（一般・ITAC）と米・英・独の各国企業との比較を行う。まず、両者の認知度（「知らない」以外の回答割合の和）は、米・英・独では8割超であったのに対し、日本企業は4割程度にとどまった。

また、PDS・情報銀行に「期待している」という回答割合は、米・英・独では65%超であったのに対し、日本企業は3割から4割程度にとどまった。日本企業の中でITAC企業は一般企業より認知度、期待度ともに高い（图表2-2-5-7、图表2-2-5-8）。

このように、日本の国民の間で PDS・情報銀行への利用意向が限定的であることに加え、我が国企業は総じてこれらの新たなデータ流通モデルに対する関心が未だに薄く、今後の「個人情報を含むデータ」の流通に向けては課題が残る。

図表2-2-5-7 PDS・情報銀行の企業の認知度

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

図表2-2-5-8 PDS・情報銀行の企業の期待度

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)
图表2-3-1-5 EUのGDPRのポイントと第3国へのデータ移転条件

第3国へのデータ移転条件

(出典) 総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

## 3 データローカライゼーションに対する企業の対応

データローカライゼーションは、導入している国における目的や理由が背景にあるものの、新たな規制の導入は、企業のグローバルな事業活動に大きな影響を与える。また、自由なデータ流通・利活用に伴うビジネスやイノベーションの進展等を阻害するといった点も指摘されている。EUのGDPRをはじめ、こうしたデータローカライゼーションの動きに対して、企業側の認識の向上と今後の対応が求められているところである。

企業向け国際アンケートにおいて、各社ビジネスへの影響の観点からデータローカライゼーションに対する認識を聞いたところ、日本企業を含め各国とも半数以上が「不安視している」と回答している（図表2-3-1-6）。特に、EU等のようなデータローカライゼーションの規制措置はない米国の企業においては半数弱が「非常に不安視している」と回答しており、ビジネスの継続性等の観点から、当該動向に対する関心が極めて高まっていることを顕著に表している。英・独企業においては、先行するGDPRがEU域内の枠組であることも含め、「楽観的に考えている」企業が20％弱存在する。

図表2-3-1-6 データローカライゼーションに対する企業の認識

（出典）総務省「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究」(平成29年)

また、同アンケートによれば、我が国企業の間でGDPRを「規制内容を含めて知っている」と回答している割合は、一般企業で5％未満、ITAC企業で10％弱にとどまる。一方「知らない、わからない」という回答は両者と
## 1 第4次産業革命を巡る世界的な動き

2016年1月にスイス・ダボスで開催された第46回世界経済フォーラム（World Economic Forum：以降WEF）の年次総会（通称「ダボス会議」）の主要テーマとして「第4次産業革命の理解（Mastering the Fourth Industrial Revolution）」が取り上げられ、その定義をはじめ議論が行われた。そして翌年2017年1月のダボス会議においても、第4次産業革命の議論が行われ、人工知能（AI）やロボット技術などを軸とする「第4次産業革命」をどう進めるか等が議論になった。その中で、情報技術などの発達がもたらす恩恵だけでなく、雇用への影響にも焦点があたるなど、経営者たちからは情報格差を解消するための若年層向け教育などの人材の観点、先端技術の透明性を高める取組など環境面に対する指摘が相次いだ。その他、インフラに係る議論として、第4次産業革命の根幹を担うのはインターネットという世界的なインフラであることに加え、インターネットを運用するための膨大な電力の消費も注目され、サステナビリティと産業革命を両立させるための様々な再生可能エネルギーにも議論が及んだ。このように、IoT、AI等がけん引する第4次産業革命とは、世界共通のインフラであるインターネットをそのエンジンとしながら、あらゆる社会インフラの在り方を変えていくものとして議論されている。

WEFでは、これまでの産業革命と第4次産業革命を次のように定義している。まず、第1次産業革命では、家畜に頼っていた労力を蒸気機関など機械で実現した。第2次産業革命では、内燃機関や電力で大量生産が可能となった。第3次産業革命では、コンピューターの登場でデジタルな世界が開き、IT・コンピューター・産業用ロボットによる生産の自動化・効率化が進展した。第4次産業革命は、現在進行中で様々な側面を持ち、その一つがデジタルな世界と物理的な世界と人間が融合する環境と解釈している $ ^{*2} $ 。具体的には、すなわちあらゆるモノがインターネットにつながり、そこで蓄積される様々なデータを人工知能などを使って解析し、新たな製品・サービスの開発につなげる等としている。

## 图表3-1-1-2

各産業革命の特徴

※ダボス会議UBS白書（2016年1月）

“Extreme automation and connectivity: The global, regional, and investment implications of the Fourth Industrial Revolution”

革命	特徴
第1次産業革命	18世紀後半、蒸気・石炭を動力源とする軽工業中心の経済発展および社会構造の変革。イギリスで蒸気機関が発明され、工場制機械工業が幕開けとなった
第2次産業革命	19世紀後半、電気・石油を新たな動力源とする重工業中心の経済発展および社会構造の変革。エジソンが電球などを発明したことや物流網の発展などが相まって、大量生産、大量輸送、大量消費の時代が到来。フォードのT型自動車は、第2次産業革命を代表する製品の1つといわれる
第3次産業革命	20世紀後半、コンピューターなどの電子技術やロボット技術を活用したマイクロエレクトロニクス革命により、自動化が促進された。日本メーカーのエレクトロニクス製品や自動車産業の発展などが象徴的である
第4次産業革命	2010年代現在、デジタル技術の進展と、あらゆるモノがインターネットにつながるIoTの発展により、限界費用や取引費用の低減が進み、新たな経済発展や社会構造の変革を誘発すると議論される

（出典）総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」(平成29年)

こうした産業革命の歴史をたどると、それぞれの革命を経て、経済の構造や企業活動が大きく変化したといえる。さらに、各産業革命において覇権をとった国や企業が異なることも注目される。すなわち第1次産業革命はイギリス、第2次はアメリカ、第3次の前半は日本であった。では第4次産業革命は、誰が先導するのか。他方、産業革命を通じてその国が享受するインパクトも注目される。例えば、第3次産業革命の後半、1990年代から2000年代にかけてのいわゆる「ICT革命」では、米国の労働生産性はそれまでのペースを上回る大きな伸びを見せたが、我が国の生産性は伸び悩んだ。新たなICTによる第4次産業革命が、本当に新たな産業変革をもたらすのか、もたらすとすればどのような形でもたらすのかが、世界経済の注目の的となっている。我が国としても、こうした議論や潮流と整合性を保ちながら、官民での連携を進めながら、社会的な実装について積極的に議論していくことが求められる。
図表3-2-1-9 IoT・ビッグデータ・AIの導入状況及び導入意向の国際比較（プロセスにおける導入）

BD（ビッグデータ）：製品・サービスを通じたデータ蓄積

※「分からない」は除く

（出典）総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」(平成29年)

次に、IoT・ビッグデータ・AIの導入など、第4次産業革命に向けた対応によって得られた効果について、主にプロセスにおける導入に伴う「コスト削減効果」と、プロダクトにおける導入に伴う「売上高増分」に分け、各国企業の実績（年間）に関する回答結果を平均値化した。各国企業とも、現状では総じて売上増分効果よりもコスト削減効果の方が大きい結果となっている。我が国企業を他国企業と比べると、一般企業では両効果とも低いが、ITAC企業はイギリス企業と同水準であった（図表3-2-1-10）。

## ③ 第4次産業革命への今後の対応の方向性

第4次産業革命に向けて取り組んでいる割合についてみてみると、日本の一般企業は他国企業と比べると低く、ITAC企業は他国企業と同水準である（図表3-2-1-11）。日本の一般企業について、属性別にみると、売上高が大きいほど取組の割合が高く、業種でみると製造業、商業・流通、サービス業等の意識の割合が低い。一方で、ITAC企業では、中小規模の企業においても意識が高く、また製造業等、一般企業で取組が遅れている業種においても取組が進展していることが窺える（図表3-2-1-12）。このように、先行するITAC企業と比較すると、一般企業においては、中小規模の企業や多様な業態の企業における積極的な取組が期待される。

第4次産業革命に向けた対応に伴う効果（年間）

（出典）総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」(平成29年)

第4次産業革命に向けた取組状況（「取り組んでいる」と回答した割合）

（出典）総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」(平成29年)
図表3-2-1-12 第4次産業革命に向けた取組状況（企業規模別/業種別）

一般企業 ITAC企業

（出典）総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」(平成29年)

第1節で言及したとおり、第4次産業革命においては、既存事業の延長線上にはない財・サービスに対する付加価値が増加する可能性があることから、企業が事業の変革の方向性や優先度をどのように考えているかが重要と考えられる。ここでは、「既存事業やビジネスモデルの拡大や強化」と「新規事業や新たなビジネスモデルの創出」の2つに、さらに後者を「他業界・分野・レイヤーへの参入」と「自社の産業・業種の範囲内」に分け、各国企業がどの方向性を重視しているか確認した。米国企業では、既存事業やビジネスモデルの拡大や強化を志向している割合が高く、欧州企業は新規事業や新たなビジネスモデルの創出を志向している傾向がみられ、特徴が分かれた。日本企業は、一般企業については、「方向性は変わらない」と回答した割合が大きく、他国企業と比べると第4次産業革命に向けた方向性のシフトや変革の必要性を認識している割合が低い状況である。ITAC企業については、「他業界・分野・レイヤーへの参入」の割合が非常に高い（図表3-2-1-13）。

図表3-2-1-13 第4次産業革命への対応としての事業の変革・優先の方向性

（出典）総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」(平成29年)

日本の企業の業種別の傾向に着目すると、一般企業では、ICTと非ICTの業種で違いが見られる。特に非ICT企業は「その他・方向性が変わらない」が多い。また、製造業及びICT企業は、既存事業よりも新規事業やビジネスモデルをやや志向する傾向がみられる。ITAC企業では、全般的に新規事業やビジネスモデルの強化を志向しており、特にサービス業やICT企業においては、他産業・分野・レイヤーへの参入を強く意識していることが分かる（図表3-2-1-14）。
图表3-3-2-5 5G総合実証試験（2017年度）

実施主体	主な想定パートナー	概要	主な想定実施場所	技術目標
Ⅰ	株式会社NTTドコモ	・東武タワースカイツリー株式会社・綜合警備保障株式会社・和歌山県	・高臨場・高精細の映像コンテンツ配信や広域監視、総合病院と地域診療所間の遠隔医療に関する実証	・東京都（東京スカイツリータウン周辺）・和歌山県	ユーザ端末5Gbpsの超高速通信の実現※基地局あたり10Gbps超
Ⅱ	エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社	・東武鉄道株式会社・株式会社インフオシティ	・高速移動体（鉄道、バス）に対する高精細映像配信に関する実証	・栃木県（東武スカイツリーライン・日光線沿線）・静岡県	高速移動時における2Gbpsの高速通信の実現
Ⅲ	KDDI株式会社	・株式会社大林組・日本電気株式会社	・建機の遠隔操作など、移動体とのリアルタイムな情報伝送に関する実証	・埼玉県	1ms（無線区間）の低遅延通信の実現
Ⅳ	株式会社国際電気通信基礎技術研究所	・那覇市・京浜急行電鉄株式会社	・屋内スタジアムでの自由視点映像の同時配信や鉄道駅構内における高精細映像の収集配信に関する実証	・沖縄県・東京都（羽田空港国際線ターミナル駅）	ユーザ端末5Gbpsの超高速通信の実現※基地局あたり10Gbps超
Ⅴ	ソフトバンク株式会社	・先進モビリティ株式会社・SBドライブ株式会社	・トラックの隊列走行、車両の遠隔監視・遠隔操作に関する実証	・山口県	1ms（無線区間）の低遅延通信の実現
Ⅵ	国立研究開発法人情報通信研究機構	（今後公募により選定）	・生産から消費までの物流管理や在庫管理、自由な働き方を実現するスマートオフィスやテレワークに関する実証	・北海道・大阪府	100万台/km²の多数同時接続の実現

注：2017年5月16日時点での実施内容

（出典）総務省報道資料「5G総合実証試験の開始」（2017年5月16日）より

## 2 LPWA

IoT時代においては、多様なアプリケーションの通信ニーズに対応することが求められる。例えば、遠隔手術のように高精細な映像が必要な用途では高速接続性が求められ、環境モニタリングやスマートメーターのように多数のIoT端末から情報を収集する用途では収容性が求められる。また、接続手段としては、上述の携帯電話システムの他、広域なエリアを効率的にカバー可能な衛星通信や、近距離で超高速な通信を実現する無線通信技術など、アプリケーションによって様々な接続手段から適切なものを利用することが重要である。特に、産業用途など、デバイスや回線あたりに通信容量は小さいが大量接続をサポートすることが求められる通信用途・ニーズにおいては、低コストであることや、センサー機器に組み込み長期間使えるような低消費電力などの要件に対応する必要がある。

こうした要件に特化して現在開発・提供等が進んでいるのがLPWA（Low Power Wide Area）と呼ばれるコンセプトである。LPWAの通信速度は数kbpsから数百kbps程度と携帯電話システムと比較して低速なものの、一般的な電池で数年から数十年にわたって運用可能な省電力性や、数kmから数十kmもの通信が可能な広域性を有している（図表3-3-2-6）。既にフランスなどではSigfox社により全土にLPWAのネットワークが構築され、米国などでもLoRa規格によるLPWAの導入が始まっている（図表3-3-2-7）。

図表3-3-2-6 LPWAの特徴

特徴	内容
低電力	単一の小型フォームファクタバッテリで複数年のデバイス動作を実現
広域	都市や地下の環境などの複数のユースケースをカバーするために、全国的および国際的な携帯電話レベルのカバーレッジを提供することが可能
その他の利点	エンドポイント密度が高い、ハードウェアコストが安い、接続コストが安い、データレートが低い、待ち時間が制限される、可動性

（出典）総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」(平成29年)

図表3-3-2-7 LPWAの活用事例

区分	国・企業等	事例概要(L:LoRa、S:Sigfox)
日本	実証	アズビル、日本IBM等7社	福岡市でガス・水道メータのデータ収集関する実証実験を今年7月から実施)。実用化に向けた課題を洗い出し。[L]
NTTドコモ、ITベンチャーのハタプロ	長野県大町市で、市内の水源3カ所、配水池11カ所と市役所を結ぶネットワークを、LPWA方式で各施設の稼働状況を常時監視するシステムを実証。[L]
日立システムズ	トミス、イートラスト、新潟市水道局、新潟市の協力を得て、マンホールの防犯・安全対策ソリューションの提供に向けた実証実験の一環として、マンホールの監視の検証を実施。[方式不明]
実用	京セラコミュニケーションシステム	宅配ピザチェーン店で、ピザ生地を保管する冷蔵庫の温度管理を遠隔で行うシステムを導入。[S]
海外	産業	米・Senet	米国では水道インフラの劣化が課題となっており、Senet社のLPWAネットワークを用いたインフラのモニタリングサービスが提供されている。[L]
ペルー・マヌー国立公園	国立公園内にカメラとセンサーを設置し、環境状態をモニタリング。リアルタイムな情報提供。[L]
台湾・亜太電信	2016年から台北市を手始めに新北市、桃園市の計500カ所に「LoRaホットスポット」を設置し、台湾をloTスマートアイランドにする計画。[L]
コンシューマ	フランス・La Poste	ボタンを押すだけで集荷や宅配を依頼できるボタン型デバイスを展開。[S]
オランダ・KPN	アムステルダムでLPWAのゲートウェイと3千個以上のビーコンを設置し、スマートシティ向けインフラを整備。既にAmsterdam Beacon Mileと呼ばれる観光客向けのサービスが提供されている。[L]

（出典）総務省「第4次産業革命における産業構造分析とIoT・AI等の進展に係る現状及び課題に関する調査研究」(平成29年)
マートビル」といった社会・インフラへと用途が浸透していくことが予想される（図表3-3-2-11）。

図表3-3-2-11 世界のLPWA市場の分野別の市場規模推移及び予測

☑ 物流・資産管理 ☑ スマートメーター ☐ インフラ・環境監視 ☐ セキュリティ・スマートビル ☐ エネルギー生産

(出典) IHS Technology

## 3 レイヤー別にみるトレンド

本項では、前項で概観した構造変化を踏まえ、関連する階層（レイヤー）や具体的な市場についてその規模や成長性に着目し、定量的に整理する。第4次産業革命を実現する要素であるIoTやデータ流通に着目すると、「端末・キーデバイス」「ネットワーク」「プラットフォーム」「サービス（データ流通）」の4つのレイヤーとは以下のような関係性がある。

「サービス」: プラットフォームレイヤーを介して連接されたデータやデータを活用して提供されるサービスが含まれる。

「プラットフォーム」：データの蓄積や処理などの基本基盤を提供するクラウドに加え、端末や個人を識別する認証機能のほか、各種データを相互に連携させるための機能が含まれる。

「ネットワーク」：データ伝送機能が含まれ、固定・移動の様々な伝送路から構成される。

「端末・キーデバイス」: IoT を実現するセンサーやアクチュエータなど多様な端末が含まれる。

すなわち、ICTを様々な業種や分野におけるインフラとすると、IoTは各レイヤーにおける必要な要素を垂直方向につないでそれぞれの業種や分野と向き合うICTの提供形態の一つであると捉えることができる。ここでは、この観点から上記の各レイヤーの別で、さらに、従来のICT市場（「ICT市場」と呼ぶ）と、IoTの進展等による成長市場（「IoT市場」と呼ぶ）の観点から、顕在化し、定量化が可能な範囲で、対象市場を定義した（図表3-3-3-1）。このように、ICT市場とIoT市場を分けてその規模や成長性をみながら、新たなトレンドや事例を交えつつ、新しい（広義の）ICT産業全体の今後の変化を展望する。

図表3-3-3-1 市場区分の枠組

（出典）総務省「IoT国際競争力指標」（2017年2月）をもとに作成
## 第4節

# 産業連関表によるICT投資等の効果検証

第3節まででは、IoTやAIに関する産業の構造分析、各種指標の各国比較、第4次産業革命の実現に向けた課題をみてきた。

IoT や AI 自体は目的ではなく手段であり、価値創出や課題解決につなげることが必要であるが、そのためにはどういった方策が求められるだろうか。当然、個々の業種、財・サービスごとに異なるが、その中で何らかの共通した要因や法則がありうるのか、第4節及び第5節では「情報」という概念に立ち返り、経済学の概念を通じて、考察を試みる。

第4節では、第4次産業革命やSociety5.0の特徴や意義を浮き彫りにするために、1990年頃から2010年頃にかけての第3次業革命や情報社会における情報化について考察する。過去の歴史的教訓、1995年から直近までの産業連関表による定量的分析などを通じ、ICT以外も含むあらゆる産業において情報化が進展してきたこと、産業の情報化が経済成長につながってきたかを検証する。

第5節では、過去から現在を通じデータ分析に求められる要素、IoTやAIの活用が本格化する時代におけるデータ流通の特性を踏まえ、IoTやAIを経済成長につなげるためにはどのような要素が必要か整理したうえで、定量的なインパクトを考察する。

## 1 「産業の情報化」と「情報の産業化」

情報化の進展をとらえる基本概念として、篠崎（2014）等にならい「産業の情報化」「情報の産業化」 $ ^{*1} $ を基に考察を進める。

「産業の情報化」とは、様々な産業の生産活動の中で情報に関連した労働や中間投入が増加していく側面をとらえた概念である。別の見方をすると、情報産業に限らずあらゆる産業において、原料や素材などの単なる物的な投入による生産活動だけでなく、デザインや色や広告など非物的な情報活動の比重が高まることとも言える。

「情報の産業化」とは、産業の情報化に伴い情報関連のサービス活動が独立した産業を形成して発展していく側面をとらえた概念である。別の見方をすると、産業の情報化の傾向でデザインや広告など情報関連の活動が多くの企業や産業で盛んになるにつれてこうした活動を専門に引き受ける新しい企業が生まれ、経済全体の中での比重を高めていくこととも言える。

## 图表3-4-1-1

「産業の情報化」と「情報の産業化」

説明	例
産業の情報化(企業内情報活動)	様々な産業の生産活動の中で情報に関連した労働や中間投入が増加	ICT投資額ICT(中間)投入額企業内情報活動
情報の産業化	情報関連のサービス活動が独立した産業を形成して発展	インターネット附随サービス業の登場

(出典) 総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」(平成29年)

## 2 産業連関表からみる産業の情報化・情報の産業化

「産業の情報化」と「情報の産業化」の両面から情報化の進展をとらえ、しかも数値化して分析するにはどうすればよいだろうか。手法の1つとして、産業連関表による分析が挙げられる。

## 1 産業連関表とは

産業連関表は国内経済において一定期間（通常1年間）に行われた財・サービスの産業間取引等を行列形式で示した統計表である。下記の図は産業連関表の概念図である。

この行列（マトリックス）を縦方向にみると、ある産業の費用構造がわかる。例えば、平成23年（2011年）産業連関表の生産者価格評価表の統合大分類（37部門）の表を見ると、自動車を含む輸送機械では、費用（中間投入）の合計36兆4852億円のうち、情報通信業の財・サービスが1376億円使われており、商業では費用（中間投
## 第5節

## 第4次産業革命の総合分析

## 1 データ主導による経済成長

前節では、我が国において2010年頃までの間、マクロ的にみるとICT投資やICT投入が一定程度行われてきたものの、その水準は米国と比較すると相対的に低かったこと、また、ICT投資やICT投入が行われた場合であっても必ずしも十分に付加価値に結びついておらず、付加価値増加の余地は大きいと考えられることをみてきた。ただし、一部の企業ではデータ分析により成果をあげている事例も存在している。

IoT・AIの導入やデータの活用が本格化する時代において価値創出や課題解決を実現するためには、データの活用に関し変わらぬことと変わることを見極め、ICT投資と広義の投資の両方が必要であるという過去の教訓に学びつつ、IoT・AIにおけるデータの特性を考慮することが求められると考えられる。以下、本項では大きく「ICT投資と広義の投資」「IoT・AIの特性」の2つの観点に分け、IoTやAIを経済成長につなげるための要素について考察する。

## 1 ICT投資と広義の投資

前節では、ICT投資は、ハードからソフト、そしてサービスへという変遷があること、また、ICT投資が経済成長につながるためには、ICT投資のみならずさまざまな仕組みの見直し——具体的には、業務プロセスや組織の改革、研究開発、人材育成など——が必要であることを取り上げた。これらの様々な仕組みの見直しは「広義の投資」またはマクロ経済学において「無形資産」（Intangible Assets）とも呼ばれる。ICT投資と広義の投資（マクロ経済学における「無形資産」）について、先行調査を基に概観する。

日本政策投資銀行では、戦後60年間にわたり主に大企業を対象に設備投資計画調査 $ ^{*1} $ （以下「設備調査」）を実施してきており、2016年度の設備調査の中で情報化投資の増加要因の結果をまとめている（図表3-5-1-1）。回答割合が最も多かった「省力化や生産効率向上」は5割程度、続く「情報セキュリティ対策強化」は3割程度であった。

他方、「IoT、ビッグデータ活用のため」という回答は1割にも満たず、IoT投資への優先順位が高くはないことが分かる。さらに、IoT・ビッグデータへの対応に関する個別質問では、「活用している」は1割程度、「活用を検討」は2割程度、両者の合計を潜在的なIoT導入企業とすると3割程度ということになる $ ^{*2} $ 。2016年度の設備調査を見る限り、日本の大企業におけるIoT投資への消極姿勢が目立つ。

なお、日本政策投資銀行では、広義の投資を、「将来に亘る企業としての成長、永続、企業価値の向上に向けた取組全般」として類型化も行っている（図表3-5-1-2）。

図表3-5-1-1 情報化投資の増加要因

（出典）日本政策投資銀行「2016年度設備投資計画調査の概要」(2016年8月4日)
広義の投資	項目	金額規模(年間、法人企業全体)	特徴、內容
①国内有形固定資産投資	(60兆円程度)	生産・営業活動の維持・拡大のために必要な固定資産の取得
②国内無形固定資産投資	(10兆円程度)	ソフトウェアや特許・商標権取得など
③海外有形固定資産投資	(10兆円程度)	海外における有形固定資産投資
④M&A	(15兆円程度)	事業領域や規模の拡大のために行う合併や買収
⑤研究開発費	(13兆円程度)	将来の技術優位の獲得や新製品開発などのための研究活動
⑥人的投資	(定義により異なる)	企業の全般的な競争力向上のために行う人材開発、教育

（出典）日本政策投資銀行「2016年度設備投資計画調査の概要」(2016年8月4日)

広義の投資や無形資産の考え方を取り込もうとする動きは、GDPにおいてもみられる。GDP推計に用いられるSNA（国民経済計算）は国連統計委員会において1953年に初めて定められ、その後、1968年、1993年、2008年と改定が重ねられ、各国はこれに対応した基準を作成しGDPを推計している。2008SNAでは、無形資産をより幅広くGDPの対象としており、我が国においても2016年12月から新基準である2008SNAに対応したGDPが公表されている。

## 图表3-5-1-3

2008SNAにおける知的財産生産物の分類

Research and development	研究開発
Mineral exploitation and evaluation	資源探査とその価値
Computer software and databases	コンピュータ・ソフトウェア・データベース
Entertainment, literary and artistic originals	娯楽、文芸及び芸術作品
Other intellectual products	その他の知的生産物

(出典) United Nations Statistics Division The System of National Accounts 2008 Annex3

2008SNA 改定のポイントでありインパクトが大きいのが研究開発であることも、イノベーションの重要性の証左とも考えられる。

マクロ経済学において、無形資産に関ししばしば引用されるのが、Corrado, Hulten, and Sichelの分類であり、無形資産を情報化資産、革新的資産、経済的競争力に分類している。

## 図表3-5-1-4 Corrado, Hulten, and Sichelによる無形資産の分類

1. Computerized information	情報化資産
Computer software	ソフトウェア
Computerized databases	データベース
2. Innovative property	革新的資産
Science and engineering R&D	科学・工学分野における研究開発
Mineral exploration	資源探索権
Copyright and license costs	著作権・ライセンス等
Other product development, design, and research expenses	他の商品開発・デザイン等
3. Economic competencies	経済的競争力
Brand equity	ブランド資産
Firm-specific human capital	企業特殊的人的資本
Organizational structure	組織改変

（出典）宮川他『インタンジブルズ・エコノミー』(2016年)

上記にて現れる傾向を類型化すると、「ソフトウェア・データベース」、「R&D」(IPR含む)、「人材」、「組織改革」が挙げられる。これらは、データに関する要素が中心であるもの、人材・組織に関する要素が中心であるものとに大別できると考えられる（図表3-5-1-5）。

第2項にてIoT・AIの経済的インパクトを定量的に分析するにあたっても、IoT・AI関連の投資やサービスの投入にとどまらず、企業改革として様々な仕組みの見直し、すなわち、イノベーションの促進も含めた人材育成や組織の見直しを考慮している。
図表3-5-1-5 広義の投資・無形資産と本調査における類型化

日本政策投資銀行による広義の投資の類型	2008SNAにおける知的財産生産物の分類	Corrado, Hulten, and Sichelによる無形資産の分類	IoT・AIのインパクト分析での類型化
データ	ソフトウェア	コンピューターソフトウェア・データベース	ソフトウェアデータベース	IoT化
研究開発等(IPR含む)	研究開発特許・商標権	研究開発	科学・工学分野における研究開発著作権・ライセンス等他の商品開発・デザイン等	左記のうち、IoT・AIに関するものはIoT化として考慮
人材・組織	人的投資M&A	ブランド資産企業特殊的人的資本組織改変	企業改革

（出典）総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」（平成29年）より作成

データを定量的に分析して付加価値や課題解決につなげ、人材や組織改革のあり方を考えるにあたって、示唆に富むと考えられるのが、データ分析にて成果を挙げていると言われている企業の事例である。

データセットをコンピューターで分析し結果を出力すること自体はこ二十数年でハードルが下がり、一般人にも手の届くものとなっているが、分析の目的を明確化し、どのような仮説を立て、分析にどのようなデータを使い、実際に企業の意思決定にどう役立てるかがデータを付加価値や課題解決につなげるうえで重要と考えられる。

データ分析にて成果を挙げていると言われている事例も踏まえると（図表3-5-1-6）、業務の流れや組織の改革まで行い部分最適ではなく全体最適を実現していること、現場レベルで仮説やデータが生まれていること、データの蓄積と課題解決とに正のフィードバックがあること、最終的にビジネス上の意思決定に活用されていることなどの傾向があると考えられる。

図表3-5-1-6 企業におけるデータ分析の先進事例

積水ハウス	積水ハウス株式会社は、2015年、2016年と経済産業省及び東京証券取引所が選び「攻めのIT銘柄」に選出されるとともに、2017年には「IT経営注目企業」に選ばれている。
同社では、事務系、技術系(CAD)、生産と3部門に分かれていた情報システムを2009年から「邸情報戦略プロジェクト」として一元化するとともに、2013年から全社にiPadを導入している。
従来、住宅産業は営業担当が顧客と1対1で相談し、図面を起こし、部材を生産し、大工が家を建てるという労働集約的な産業であったが、システムの統合及びiPadの導入により、営業担当がシステム上の情報をiPadで参照しつつ顧客と相談し、結果もiPadで入力し、これを基に設計部門がCADで住宅を設計し、必要な部材の情報を生産部門に伝え、アフターサービスにも活用するという一連の流れがシステム上で可能になった。
同社によると、従来の部門最適なシステム開発・運用による無駄や二重業務を解消し、2015年には、当初予定の年間37億円を大きく上回る年間80億円のコストダウンを実現・継続させている。iPad導入にあたっては、役員の指示のもとPC利用が前提だった各部門の業務フローを見直したほか、営業やアフターサービスの者でも使いやすいよう、現場も見たうえで自社の情報部門でアプリを1から開発した。タブレット上に表示できるメニューは限られるため、どのメニューを厳選するかなど工夫を要したが、業務部門でツールが使えるようになるまで情報部門から人を派遣して検証を重ねた結果、パソコン利用に拒絶反応のあった50代以降の社員もiPadを使いこなすほど利用されており、現場におけるデータの入力と活用、データの蓄積による課題解決のよい循環が生まれている。
2011年の東日本大震災、2016年の熊本地震でもこれらのシステムを活用することで迅速な状況把握、判断や対応を可能にした。
大阪ガス	大阪ガス株式会社では2000年頃にビジネスアナリシスセンターというデータ分析専門組織を設置した。センターの業務は①そもそも社内にどのようなデータ分析のチャンスがあるか発掘し、②事業部にデータ分析を行うことについて提案をし、了承を得てからデータをもらい、分析し、③分析結果について事業部の現場業務で実際に導入されるまで支援するというもの。社内では「分析専門家というようなセンコサルのようだ」とも言われている。
ビジネスアナリシスセンター所長の河本薫氏は、2013年、日経情報ストラテジーが選ぶ初代データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞し、『会社を変える分析の力』などの著書で知られる。
データ分析が成果を挙げた事例として、燃料電池の故障予測、車両配置の最適化や給湯器のメンテナンスがある。給湯器のメンテナンスの予測システムは、修理に行く前の段階で、数十万点ある部品の中から修理に必要な可能性の高い順に5つ表示するもの。この予測システムによってメンテナンスのKPIである即日修理完了率が20%以上上昇した。
ビジネスアナリシスセンターと事業部（現場）とは補完関係にあり、現場は勘と経験に基づく仮説を持ち、ビジネスアナリシスセンターはデータと分析力で仮説を引き出す。センター発足当初は社内での認知度は低く、センターの者も現場業務を知っているわけではないため提案の方向性がずれることもあったが、次第に現場を学び、現場の人と知り合うことで情報が入り、データ分析の成果も上がるようになった。発足して15年経った現在では、提案に行かなくても現場の方から抱えている業務課題をデータ分析で解決できないか相談がくるようになり、会社全体でデータ分析を業務改革に活用していく風土が醸成されてきた。
新日鉄住金ソリューションズ	新日鉄住金ソリューションズはシステムインテプレータとして、ユーザ企業にソリューションを提供している。1980年、新日鉄（当時）のシステム部門が独立し発足したのが前身である。
近年同社は、BI及びIoX*3に力を入れている。BIでは、単一のユーザ企業内にとどまらず、メーカーのデータと販売店のPOSデータ等とを連携させ分析し、マーケティングに活用する事例も出てきている。
IoXでは、製造業、建設、土木、流通・サービス業など熟練者のアナログな労働に依存する産業の現場でのデジタル化による改善に重点を置いている。例えば物流業は扱う荷物が多種多様なために生産性が低く作業者も定着しないなどの課題があったが、デジタル化によりロボットを導入したり現場作業者に効率のよい手順・方法をウェアラブルデバイスなどでタイムリーに提示することが可能となっている。IoXソリューション事業推進部専門部長の井上和佳氏は、ITエンジニアが現場に入り込み、顧客のビジネス・業務を深く理解するとともにデザイン思考を用いたすばやい開発が必要になること、ITエンジニア及びユーザ企業ともに、従来型の組織や業務の流れも含めて変えていく必要を指摘している。

（出典）総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」（平成29年）より作成
## 2 データ流通・活用のインパクト

デジタルデータには以下の特徴が存在する。

·複製が容易（非排除性、非競合性）

・伝達が瞬時に可能であり限界費用ほぼゼロ

第3次産業革命後、情報化社会においてもデジタルデータは一定程度活用されてきた。では、第4次産業革命（Society5.0）におけるデータ流通の特徴はどのようなものだろうか。

考えられる要素として、スマートフォンの普及、各種センサーの普及、コンピューターの処理能力の指数関数的向上（AI含む）、質量ともにデータの流通や蓄積が増加していることなどが挙げられる。

サイバーセキュリティの確保は前提となるが、データの量・種類の増大により組合せや連携の可能性が増し、価値創出や課題解決の可能性も増していると考えられる。

データ分析やAIの古くて新しい問題として、どの変数（特徴量）を分析に用いるかということがある。ディープラーニングに見られるように特徴量自体をコンピューターが見つけ出す技術も出つつあるが、大量のデータや計算を要することから適用領域は限られている。他方、特徴量自体は人間が選ぶ必要がある機械学習の技術の範疇であるが、2016年から17年にかけ、従来、データサイエンティストが数ヶ月を必要としていた分析が数時間でできるようになる例もあると関係者に注目されているのが、米国のベンチャー企業、DataRobot社が提供するDataRobotという分析ソフトである。特徴量の候補は人間が入力する必要があるが、どの特徴量が有効かをDataRobotが判断するものであり、従来データサイエンティストが行っていた試行錯誤の多くが機械に代替され、分析期間の短縮化や分析対象の拡大が期待されている。

データ利用の適用の拡大例として、熟練労働者の退職、人手不足、IoT・AIの進化を背景に、熟練労働者のノウハウをデータ化し活用する動きもみられる。新日鐡住金株式会社では、1968年から多種多様な鋼材の生産管理に情報システムやデータ分析を活用している。鉄鋼の生産は、高炉で鉄を溶かし、転炉で鋼材の成分を決め、その後鋳造や圧延の工程を経て、製品に加工するという流れである。各プロセスにおいてセンサーを設置しデータを集め分析を行っており、特に生産性に大きく影響するのが鉄の性質を決定する転炉とそれを連続的に固めて所定の長さに切断する連続鋳造の生産計画である。転炉はその性質上大型で一度に200トン以上もの鉄を扱うが一度に1種類の性質の鉄しか作れない制約がある。一方で顧客の注文は多種多様で要求される重量や希望納期も異なることから、どの顧客のどの注文をまとめて製造するかが生産性を大きく左右してきた。従来は、情報システムやデータ分析も活用しつつ、現場のオペレータが生産計画を立てていた。ベテランオペレータの退職が見込まれることに伴い、2015年からベテランオペレータが立てた過去の計画実績をコンピュータが学習してベテランオペレータの知見を抽出し、それに基づき生産計画を立案し、これをベテランオペレータがチェックし必要に応じて修正するという姿を目指して取組を行っている。

データやデータの活用に関する変化が、経済成長や社会の変革に与える影響を考えると、供給側、需要側のそれぞれに加え、供給と需要とのマッチングを個々にかつリアルタイムで行うことにより、生産性向上、従来になかったようなリソースの有効活用及び新サービスの創出が起こる可能性が考えられる（図表3-5-1-7）。
（出典）総務省「IoT時代におけるICT経済の諸課題に関する調査研究」(平成29年)

供給と需要とのマッチングをうまく行うことの効果が大きいと考えられるのが、広義のサービス産業である。

世界的に多くの国において第3次産業のシェアが上昇し、経済のサービス化が進みつつある。見方を変えると経済成長を果たすには、大きなシェアを占める広義のサービス産業の生産性を向上させる必要がある。

サービスの性質を考えると多くは無形であり、供給と需要とを同時かつ同じ場所にマッチングさせるにあたり、デジタルデータが果たす役割は大きいと考えられる。

供給と需要とのマッチングの高度化やこれに伴う生産性の向上は今後進展が期待されるが、萌芽の具現化及び今後の方向性を示唆している事例と考えられるのが、コミュニケーションアプリをマーケティングに活用している例（第1章参照）及びNTTドコモが2016年12月から2017年3月まで行ったAIタクシー実証である。

AIタクシーは、NTTドコモ、タクシー会社の東京無線、富士通テンが東京23区、武蔵野市及び三鷹市を対象に実施したもので、NTTドコモの携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計、タクシー4,425台の運行データ、気象情報、どこにどのような施設があるかなどのデータを基に、30分後までの500mメッシュ毎のタクシー乗車台数を10分毎に予測するものである。予測値が実績値±20％以内となった割合は92.9％となっている。このシステムを用いると、タクシードライバーは30分後に高需要と予測されたエリアに向かうことで収益機会を拡大できるほか、乗客にとっても待ち時間が減少するメリットがある。

乗務員1人あたりの1日あたりの売り上げを、東京無線のドライバー平均と実証実験に参加したドライバー平均とで比べると、前者に比べ後者はフィールド実証期間の四か月連続で効果が出ており、平均すると1人1日あたり1,409円増加させる効果があったとのことである。

2017年時点では、AIタクシーはタクシーの需要予測のみであるが、NTTドコモによると、他の交通機関への応用や、利用者への通知や価格変化を通じた需要側も含めた最適化、自動運転への応用も視野に入れているとのことであり、今後の進展が期待される。

## 2 IoT化した2030年の日本

前項にて言及したIoT・AIの導入（IoT化）及び企業改革が進展する場合、その経済的なインパクトはどのようなものだろうか。

本項では、2011年から2030年までの市場規模 $ ^{*4} $ （生産誘発額）、実質GDP、就業者数 $ ^{*5} $ （労働誘発数）といっ