Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図表3-4-1-12 インターネットを活用した訪日客向け情報発信事例

取組名	主体	取組概要
ベストデスティネーション トップ10-日本	トリップ・アドバイザー(米国)	世界48の国・地域で旅行情報を提供するサイトを運営。同社では自社サイトに書き込まれた旅行者からのロコミ情報を分析し、日本の観光地トップ10を公表している $ ^{*5} $ 。2016年の結果を見ると、1位東京、2位京都、3位大阪と大都市や有名観光都市がランクインする中、長野県白馬村が7位となった。その他世界、地域、国別にもトップ10を公表している。
国ごとの趣向にあわせて複数デザインを提供する「フジャマ NAVI」	富士急行(山梨県)	鉄道運行やホテル等を運営している同社が開設している富士山周辺エリアの観光情報ウェブサイト「フジャマNAVII」は、訪日観光客にあわせた多言語対応(中文簡体、中文繁体、韓国語、英語)を行っている。その際、言語ごとに普段慣れ親しんでいる情報の配置や色使い等を工夫している。英語版の「Mt.Fuji Explorer」 $ ^{*6} $ では、シンプルな色調や写真を重視したサイトにし、中国語(簡体)版の「富士山资讯网」 $ ^{*7} $ では、賑やかな色使いと文章量を多くしたサイトとしている。
Weibo等でのロコミ効果を活用した販促活動の展開	プライド・エンタープライズ(東京)	同社ではフェイスマスク「LuLuLun(ルルルン)」の認知度をあげるため、中国・上海で商品体験会を開催した。中国版Twitterと呼ばれている「Weibo(ウェイボ)」や「Wechat(ウィーチャット)」で参加募集をかけ、会場では商品体験者が自身の様子をソーシャルメディア上に掲載したことで、ロコミで認知度が広がった。本体験会以降、訪日中国人観光客の同商品購入増につながっている。
百貨店でのスマホ決済手段(WeChat Payment)への対応	大丸松坂屋百貨店(東京)	中国で利用者の多い対話型ソーシャルメディアであるWeChat(ウィーチャット)には、決済機能(WeChat Payment)を有しており、若年層を中心に気軽な決済手段として利用されている。大丸松坂屋百貨店では増加する中国人訪日客の利便性を増すため2015年9月に同済済に対応した。同社によると2015年9月～12月で取扱総額が3,500万円に達した。他にもロフト、ラオックス、東京真珠等でも採用予定である。
WeChatのシェイク機能を使った販促活動	渋谷公園通り商店街振興組合(東京)	2016年1月～2月末の期間、渋谷公園通り商店街において訪日外国人観光客向けキャンペーンを展開した。所定の場所に設置された端末の前で、観光客がアプリ(WeChat)を立ち上げたスマートフォンをシェイクすると参加店舗の商品購入に使える商品券や飲食店等で使えるクーポンを配布し、実店舗への誘導を行い消費を促した。
Instagramを活用したタイ人観光客への販促活動	パルコ(東京)	同社では訪日数の多いタイ人向けに、同国で利用者の多い写真・動画共有サイト「Instagram」を活用した情報発信を行っている。百数十万人のフォロワーを有する人気インスタジラマーのPIMTHA(ピムタ)氏を起用し、氏がパルコに関連する写真を投稿することで認知度向上・販売促進に役立てている。PIMTHA氏の情報発信によって100万件のいいね!を得ることができている。
中国人が普段使いなれている地図サービスによる認知度向上	百度(中国)	中国の大手検索サービスの「百度(バイドゥ)」が提供し、多くの中国人が利用している地図情報サービスとして「百度地図(バイドゥマップ)」がある。2016年2月より日本版が提供され、日本の店舗情報を有料で掲載できるようになった。利用者が普段から使い慣れている地図サービスで、訪日前、訪日中の店舗や施設情報を提供する。
訪日外国人観光客を通じたロコミによる情報発信の促進	静岡県静岡市・ビジョン(東京)	訪日外国人観光客が静岡市総合観光案内所で申し込めば、無線ルーターの無償貸し出しを受けることができる。利用にあたっては、指定パネルの画像を自身のアカウントでfacebookやTwitter等に投稿することが条件となる。場所によらず通信できる環境を提供することで観光客の利便性を向上させるとともに、訪問先でのロコミ情報の発信を促す。端末の返却は成田国際空港や関西国際空港等にて可能となっている。
利用者情報を取得、分析し、商品開発、サービス向上に活用	ワイヤ・アンド・ワイヤレス(東京)	訪日外国人が「TRAVEL JAPAN Wi-Fi」アプリをダウンロードすることで、Wi-Fiスポットを無償で利用できる(同社によると全国20万か所以上で利用可能)。同社では、利用者の時間・場所・言語を加味した情報配信の実施、本人同意の上での利用者属性や行動経路等の情報を取得し分析を行う。同社サービスの参画企業・自治体において新たな商品開発やサービス向上に役立てる。

（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)

上記の事例をみると、外国人が普段から使い慣れているインターネットメディアを活用した情報発信や、国ごとに関心を持ちやすいデザインを採用することで、より一層の利便性や親しみやすさを向上させていた。また、一部の民間企業においては、訪日客の行動履歴を蓄積し、商品開発やサービス向上に役立てようとしている。

今後は、訪日客の日本滞在中の消費や行動に係る情報の収集・蓄積につなげ、それらを分析することで、より高度な情報提供や事業者の商品・サービス開発につなげることができ、訪日外国人の満足度を高め、リピーター増にも貢献できるものと期待される。

## 5 在留外国人と日本の文化・コンテンツ

## 来日前に日本についての情報を収集する手段の分析

続いて、在留外国人へのアンケート調査結果 $ ^{*8} $ について取り上げる。在留外国人が来日前に日本についての情報を収集する手段の結果は以下のとおりである（図表3-4-1-13）。
## 2 人工知能 (AI) 研究の歴史 $ ^{*10} $

人工知能（AI）の研究は1950年代から続いているが、その過程ではブームと冬の時代が交互に訪れてきたとされ、現在は第三次のブームとして脚光を浴びている（図表4-2-1-5）。

図表4-2-1-5 人工知能（AI）の歴史

1950年代	人工知能の置かれた状況	主な技術等	人工知能に関する出来事
1960年代	第一次人工知能ブーム(探索と推論)	• 探索、推論• 自然言語処理• ニューラルネットワーク• 遺伝的アルゴリズム	チューリングテストの提唱(1950年)
1970年代	冬の時代	• エキスパートシステム	グートマス会議にて「人工知能」という言葉が登場(1956年)ニューラルネットワークのパーセプトロン開発(1958年)人工対話システムELIZA開発(1964年)
1980年代	第二次人工知能ブーム(知識表現)	• 知識ベース• 音声認識• データマイニング• オントロジー	初のエキスパートシステムMYCIN開発(1972年)MYCINの知識表現と推論を一般化したEMYCIN開発(1979年)
1990年代	冬の時代	• 統計的自然言語処理• ディープラーニング	第五世代コンピュータプロジェクト(1982～92年)知識記述のサイクロジェクト開始(1984年)誤差逆伝播法の発表(1986年)
2000年代	第三次人工知能ブーム(機械学習)	ディープラーニングの提唱(2006年)
2010年代	第三次人工知能ブーム	ディープラーニング技術を画像認識コンテストに適用(2012年)

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

## ア第一次人工知能ブーム

第一次人工知能（AI）ブームは、1950年代後半～1960年代である。コンピューターによる「推論」や「探索」が可能となり、特定の問題に対して解を提示できるようになったことがブームの要因である。冷戦下の米国では、自然言語処理による機械翻訳が特に注力された。しかし、当時の人工知能（AI）では、迷路の解き方や定理の証明のような単純な仮説の問題を扱うことはできても、様々な要因が絡み合っているような現実社会の課題を解くことはできないことが明らかになり、一転して冬の時代を迎えた。

## イ 第二次人工知能ブーム

第二次人工知能（AI）ブームは、1980年代である。「知識」（コンピューターが推論するために必要な様々な情報を、コンピューターが認識できる形で記述したもの）を与えることで人工知能（AI）が実用可能な水準に達し、多数のエキスパートシステム（専門分野の知識を取り込んだ上で推論することで、その分野の専門家のように振る舞うプログラム）が生み出された。日本では、政府による「第五世代コンピュータ」と名付けられた大型プロジェクトが推進された。しかし、当時はコンピューターが必要な情報を自ら収集して蓄積することはできなかったため、必要となる全ての情報について、人がコンピューターにとって理解可能なように内容を記述する必要があった。世にある膨大な情報全てを、コンピューターが理解できるように記述して用意することは困難なため、実際に活用可能な知識量は特定の領域の情報などに限定する必要があった。こうした限界から、1995年頃から再び冬の時代を迎えた。

## ウ 第三次人工知能ブーム

第三次人工知能（AI）ブームは、2000年代から現在まで続いている。まず、現在「ビッグデータ」と呼ばれているような大量のデータを用いることで人工知能（AI）自身が知識を獲得する「機械学習」が実用化された。次いで知識を定義する要素（特徴量 $ ^{*11} $ ）を人工知能（AI）が自ら習得するディープラーニング（深層学習や特徴表現学習とも呼ばれる）が登場したことが、ブームの背景にある。

## エ これまでの人工知能ブームをふりかえって

過去2回のブームにおいては、人工知能（AI）が実現できる技術的な限界よりも、社会が人工知能（AI）に対
## 図表4-2-2-1 人工知能（AI）の実用化における機能領域

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

例えば、車両の自動運転であれば、画像認識と音声認識から得られた情報に、車両の運行情報・地図情報・位置情報などの他の情報を加えて、車両がおかれた状況を識別する。その上で、衝突の可能性などこれから起こりうることを予測し、安全を保つために最適な運転や、目的地に到達するための経路を計画して実行する。このように、具体的なサービスにおいては、様々な機能が分野に適した形で組み合わさって実用化される。

ディープラーニングを中心とした人工知能（AI）は、今後、識別・予測の精度が向上することによって適用分野が広がり、かつ、複数の技術を結合することで、実用化に求められる機能が充足されるといった発展が見込まれている。発展の仕方は一通りではないが、以下では専門家が想定する一例を挙げる。

現在は、まず画像認識における精度の向上が実現しつつあるが、同じ視覚情報である動画へと対象が拡大し、さらには音声など視覚以外の情報を組み合わせた（マルチモーダル）認識が発展すると期待されている。マルチモーダルな認識が実現すると、環境や状況を総合的に観測することが可能になるので、防犯・監視といった分野での実用化が考えられる。

次に、コンピューターが自分の取った行動とその結果を分析することが可能になり、高度な行動計画（プランニング）を導くことができるようになると考えられている。自動でのプランニングが可能になると、車両の自動運転や物流の自動化といった分野での実用化が想定される。

さらに行動の分析が高度化し、試行錯誤のような連続的な行動データを解析できるようになると、環境認識の対象や精度が向上して現実社会のより複雑な状況へと実用領域が拡大しうる。例えば、感情を認識出来るようになれば、対人サービスでもある家事や介護などの分野にも導入が考えられる。

人工知能（AI）が認識できる範囲が人の活動領域に広く行き渡ると、人工知能（AI）は言語が対象にする様々な概念を扱うことができるようになる。すると、概念と言語を紐づけることで、言語分析が高精度なものになると考えられる。その結果、自然な言い回しでの自動翻訳が実現するといったことが期待される。最終的には、言語を通じた知識の獲得が可能になり、人工知能（AI）が秘書などの業務を担うこともありえるとされる（図表4-2-2-2）。

図表4-2-2-2 人工知能（AI）の発展と利活用の進化 $ ^{*20} $

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

*20 松尾、前掲、p.183、総務省・AIネットワーク化検討会議「中間報告書 AI ネットワーク化が拓く智連社会 (WINS)」(2016年4月)
## ア 我が国の課題解決における人工知能（AI）活用の寄与

まず、人工知能（AI）の活用が進むことについての是非を、我が国の課題解決における人工知能（AI）の寄与の観点からみてみる。

人工知能（AI）の活用が、現在我が国が抱えている様々な課題や、将来、我が国が抱える可能性がある様々な課題の解決に役立つと思うかについて有識者に対してアンケート調査 $ ^{*27} $ を行った。有識者27人中「かなり役に立つと思う」と回答した人が14人、「ある程度役に立つと思う」と回答した人が12人となり、多数の有識者が人工知能（AI）の活用がさまざまな課題の解決に寄与すると考えている（図表4-2-2-4）。

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

具体的にどのような課題の解決に寄与すると思うかを尋ねたところ、次のような意見が得られた。

・労働力不足や過酷労働、およびそれに起因する問題（例えば、介護、モニタリング、セキュリティ維持、教育）

・農業・漁業の自動化による人手不足問題の緩和

・犯罪の発生予知、事故の未然防止、個々人の必要に応じたきめ細かいサービスの提供、裁判の判例調査、医療データの活用等での課題解決に寄与することが期待される

・職人の知識／ノウハウの体系化による維持と伝承

このように、人工知能（AI）はさまざまな課題の解決に寄与すると考えられ、今後更なる活用が進むことが望ましい。

## イ 人工知能（AI）の利活用が望ましい分野

では、実際にどのような分野への利活用が望ましいと考えられているのだろうか。人工知能（AI）の利活用が望ましい分野に関して有識者にアンケートを行ったところ、健診の高度化や公共交通の自動運転、救急搬送ルートの選定、交通混雑・渋滞の緩和など、社会的課題の解決が期待される分野において、人工知能（AI）の利活用ニーズが相対的に高いという結果が得られた。一方で、金融やマーケティング、コミュニケーションといった産業や個人の生活に関わる分野では、人工知能（AI）の利活用ニーズが相対的に低いという結果も得られた（図表4-2-2-5）。

図表4-2-2-5 人工知能（AI）の利活用が望ましい分野

生体情報や生活習慣、病歴、遺伝等と連動した、健康状態や病気発症の予兆の高度な診断	81.5
路線バスやタクシー等の高度な自動連転	81.5
渋滞情報や患者受入可能な診療科情報等と連動した、緊急車両の最適搬送ルートの高度な設定	77.8
道路や鉄道などの混雑状況等と連動した、交通手段間での高度な利用者融通や增発対応	74.1
監視カメラ映像や不審者目撃情報等と連動した、犯罪発生の予兆の高度な分析	70.4
高度かつリアルタイムの需要予測や製造管理等によるサプライチェーンの最適化	66.7
未知のサイバー攻撃や内部犯行等による不正アクセスや、不正送金などの金融犯罪の高度な検知	66.7
高度な意味理解や感情認識等によるコンピュータと人間の対話の高度化	48.1
利用者の嗜好やメールの履歴、発信元等と連動した、迷惑メールの高度かつ自動的な削除	44.4
市場の値動き等と連動した、金融資産の高度かつ自動的な運用による利回りの最大化	37.0
信用供与先の財務状況等と連動した、最適な融資額の算定による貸倒れ損失の回避	37.0
優良顧客の優遇や感動体験の付与、需給に見合う価格設定等による、顧客の囲い込みや満足度向上	25.9
その他	37.0
特に活用が望ましい分野はない	0.0

(出典) 総務省「ICT の進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)
## 第3節

## 人工知能(AI)の進化が雇用等に与える影響

前節では人工知能（AI）の進化をこれまでの研究と広がる利活用の面から概観した。現在は「人間のように考えるコンピューター」としての人工知能（AI）は実現していないが、人工知能（AI）に関する研究の進展によって「識別（音声認識や画像認識など）」「予測（数値予測やマッチングなど）」「実行（表現生成やデザインなど）」といった機能の一部が実用レベルに達し、生活や産業への人工知能（AI）の導入がはじまっている。ディープラーニングの登場により利活用の範囲はさらに広がる可能性が示唆されている中で、人工知能（AI）のさらなる進展が雇用に与える影響についての研究等が話題となっている。

本節では、これまでのICT等の進化が雇用に与えたとされる影響を概観した後に、人工知能（AI）の進化が我が国の雇用等に与える影響について各種専門家の意見から概観するとともに、人工知能（AI）が雇用に与える影響についての日米就労者の意識の差を明らかにする。

## I CTと雇用

## 1 かつての技術革新

技術革新は、一般的に、技術が人に取って代わることで生じる雇用の代替と同時に、技術革新で生産性が比較的高くなった業界に企業が参入することで雇用の創出をもたらすとされている $ ^{*1} $ 。

過去の技術革新を検証すると、19世紀における産業革命では、製造業における作業を単純化して再構成することで機械が導入されて熟練工が不要になっており、技術がスキルの代わりになったと言える $ ^{*2} $ 。この現象を労働経済学の観点で捉え直すと、イギリスにおける実質賃金が上昇していることから、熟練工の雇用は代替されたものの技術的進歩による利益が労働者に分配されたと評価されている $ ^{*2} $ 。

20世紀初頭におけるオフィスの機械化・電化では、事務機器によって業務コストが低下した結果、高度な教育を受けた事務職員の雇用が増大している。ただし、高度な教育を受けた事務職員の人材供給が需要を上回っていたため、結果としてオフィス労働者の平均賃金は減少している $ ^{*2} $ 。

20世紀後半におけるコンピューターの普及に際しては、コンピューターを使用するコストが急速に低下していったことで、自動化の適用領域が拡大した $ ^{*2} $ 。この間、重要性が高まったスキルは“複雑なコミュニケーション”と“専門的な思考”であり、重要性が低下したスキルは“定型的な手作業”や“定型的な認識業務”であるとされる $ ^{*3} $ 。また、ICT導入の活発な産業で知識集約型（非定型分析）業務が増大し、定型業務が減少していることが示されている $ ^{*4} $ 。

このように、技術革新による雇用への影響は、一律に決まるものではなく、時代によって様相が異なることがうかがえる。

## 2 人工知能(AI)による技術革新

一方、今脚光を浴びている第三次人工知能ブームを中心とした技術革新では、過去の技術革新との違いとして、人が業務の中で道具としてICTなどの技術を活用する仕組みから、人と人工知能（AI）の共同作業に重点を置いた業務を中核に据える仕組みへの変革が期待されている。このような新しい仕組みの下では、人と人工知能（AI）はお互いが仕事上のパートナーであり、当然ながらその姿に行きつくためには、人と人工知能（AI）の相互の信頼関係に加えて、人工知能（AI）が単独で自律的な労働を担えることが前提となると考えられている。また、人工知能（AI）を労働の担い手としてみた場合には、これまで人が携わってきた業務の一部を代替することで、業務効率・生産性向上の可能性や、これまで人が携わることができなかった業務を担うことで、新規業務・事業創出の可能性を秘めていると予想される。
人工知能（AI）による技術革新については、有識者からも次のような意見があがった。

・技術革新に伴って、それに関連する雇用が失われるのは時代の常で今に始まったことではない。

・例えば、自動車の発明により、馬車の御者などの雇用は失われたが、新たに自動車の製造や運転手などの雇用が産まれた。これは技術の進展に一般的な問題であり、AIだけを特別視するのは冷静さを欠いているように感じる。失われる雇用よりも、新たな雇用をどう創出するかを考えるべき。産業革命を考えても、技術の発展を無理やり止めるのは不可能である。

・（かつての技術革新との違いに関して）AI（人工知能）と人間の共同作業が促進される仕組みとなり得る。そのうえで、AI（人工知能）と人間の相互の信頼関係のもとでシステムそのものが自律性を持つ点がこれまでの技術革新との違いになる。

技術革新による雇用の代替や創出は、一般的な問題としてかつてから存在しており、人工知能（AI）だけの問題ではない。しかし、技術革新による雇用の代替や創出が人や社会に与える影響（例えば、必要なスキルの変化や平均賃金の増減など）は、技術や時代背景などにより様相が異なっていることが過去の技術革新の経緯から読み取れる。今後、人工知能（AI）による技術革新が雇用にどのような変化を生み出し、それにどのように対応していくかについては、その影響を冷静に見極める必要がある。

## 2 我が国の少子高齢化進行による課題

本項では、次項における議論の前提として、我が国の雇用における喫緊の課題である少子高齢化とそれに伴う人口減少の現状について、主要先進国との比較などを通じて把握する。

## 1 少子高齢化の進行と人口減少社会の到来

第1章第1節でもみたように、少子高齢化の進行により、我が国の生産年齢人口は1995年をピークに減少に転じており、総人口もすでに減少をはじめている。総務省の国勢調査によると、2015年の人口は1億2,520万人、生産年齢人口は7,592万人である。国立社会保障・人口問題研究所の将来推計人口（出生中位・死亡中位推計）によると、総人口は2048年に1億人を割り、2060年には8,674万人にまで減少すると推計されている（図表4-3-2-1）。

図表4-3-2-1 我が国の人口の推移（再掲）

(出典)2015年までは総務省「国勢調査」(年齢不詳人口を除く)、

2020年以降は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成24年1月推計）」(出生中位・死亡中位推計)
## 有識者インタビュー $ ^{⑦} $

株式会社リクルートホールディングス

R&D 本部 RIT 推進室

石山洸 室長

## 一 貴社では専門知識がない社員でも人工知能（AI）を活用しているという話は本当ですか。

リクルートは、DataRobot Inc.への出資および同社とAI研究所の事業提携を通じて汎用機械学習プラットフォームの進化に貢献し、データサイエンティストの業務効率改善や、データサイエンティストではない方のデータ活用を支援しています。機械学習プラットフォーム『DataRobot』は、こうした取組みを通じて、社内におけるより一層の普及に弾みがついており、現段階では社員誰もが機械学習を使えるインフラ環境の準備が完了しており、普及活動としてグループ各社での導入実験が始まっています。今まさにさまざまな事業のオペレーションの中でなるべく使ってほしいとお願いしている普及段階に入ったところです。

「DataRobot」は、データファイルをドラッグ&ドロップし、予測というボタンをクリックするだけで誰でも簡単に機械学習を利用することができます（図表4-4-1-4）。

4)。機械学習の使われ方は個人差がありますが、今では、日々の業務の中でいろいろなデータを機械学習させて積極的に活用する者も出てきています。

## – 今後、日本の企業がレベルアップしていくためには何が必要だと考えますか。

先ずベースとして、効果的なデジタル化シフトを進めることが必要です。リクルートは、デジタル化へのシフトがうまくいっている数少ない企業だと思います。デジタル化シフトは、簡単なことではありません。カルチャーやビジネスの考え方が異なる組織間の意向を調整したり、デジタル化を進める転換期となるタイミングは、ビジネスセクターごとに違ってくるため、そのような状況を踏まえて効果的に投資を進めることが必要になってきます。そのような素地を築いたうえで、経営側が、製品のライフサイクルや、事業分野の市場成長率と市場占有率、イノベーションのジレンマをマネジメントするのと同じ経営の発想で、機械学習の導入・活用を意思決定できることが必要になります。リクルートでは、Web2.0がもてはやされた時代に、当時、情報量が売りであった雑誌販売から、API（アプリケーションプログラムインターフェイス）でのデータ開放へとビジネスを拡大させ、大きな成長を遂げました。こうした経営側の意思決定が大きな変革には求められます。また、ビジネスセクターの現場側においても、データサイエンティストを採用するだけでなく、データサイエンティストと、データのことをよく分かっている現場、データ整備の重要性やビジネスをよく分かっている経営、これら3つを融合させ、権限を持ってビジネスを回していく人材が必要になります。

モデル名と説明	特徴量群	ランプルサイズ
22 Advanced AVG Blender MS1+54+53+49+59+M8	有また特徴量	64.0%
Gradient Boosted Greedy Trees Classifier with Early Stopping BP28 M47 Tree-based Algorithm Preprocessing v15	有また特徴量	64.0%
22 ENET Blender MS1+54+53+49+59+M8	有また特徴量	64.0%
22 AVG Blender MS2+47+48 M87	有また特徴量	64.0%
22 Advanced GLM Blender MS1+54+53+49+59+M8	有また特徴量	64.0%
22 GLM Blender MS2+47+48 M86	有また特徴量	64.0%
RandomForest Classifier (Gini) BP22 M48 Tree-based Algorithm Preprocessing v2	有また特徴量	64.0%

（出典）株式会社リクルートホールディングス提供
図表4-4-3-1 人工知能(AI)の研究開発や社会への普及における、政府に期待される役割(国内有識者)

## 3 人工知能(AI)の普及に向けて政府に期待される役割

人工知能（AI）の研究開発や社会への普及に向けて、グローバルICT企業はもとより、各国政府でも取組が進められている。我が国でも2016年4月18日に、総務省、文部科学省、経済産業省の3省が中心となり、司令塔機能を果たす「人工知能技術戦略会議」が設置され、この戦略会議のもとで関係府省、学界、産業界と連携を図りつつ、人工知能の研究開発目標と産業化のロードマップの本年度中の策定が予定されている。

そのような中で、人工知能（AI）の研究開発や社会への普及における、政府に期待される役割を有識者に尋ねると、人工知能（AI）を含むICT分野の専門家が多く含まれていることもあり $ ^{*1} $ 、有識者の過半数において、「人工知能（AI）の実用化および導入を促進する政策をとるべき」と考えていることが分かった（図表4-4-3-1）。

続いて、日米就労者に対しても人工知能（AI）の研究開発や社会への普及における、政府に期待される役割を尋ねた。日米ともに「人工知能（AI）の実用化および導入は、企業の技術開発および市場の判断に委ねるべきで、政策は中立であるべき」がもっとも多く、政府関与について慎重な姿勢が見られた。日本では「雇用の安定性などに配慮して、人工知能（AI）の実用化および導入を慎重に進める政策をとるべき」とする人も4分の1程度いるものの、「人工知能（AI）の実用化および導入を促進する政策をとるべき」「人工知能（AI）の実用化および導入を促進する分野と、雇用の安定性に配慮する分野を選定するべき」とする人の割合が米国より高く、政府の関与を期待する層が一定程度いることが明らかとなった（図表4-4-3-2）。

(单位：人)

人工知能 (AI) の実用化および導入を促進する政策をとるべき

雇用の安定性などに配慮して、人工知能 (AI) の実用化および導入を慎重に進める政策をとるべき

人工知能(AI)の実用化および導入を促進する分野と、雇用の安定性などに配慮する分野を選定するべき

☐ 人工知能(AI)の実用化および導入は、企業の技術開発および市場の判断に委ねるべきで、政策は中立であるべき

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)

## 人工知能(AI)の研究開発や社会への普及における、政府に期待される役割(日米就労者)

人工知能 (AI) の実用化および導入を促進する政策をとるべき

雇用の安定性などに配慮して、人工知能 (AI) の実用化および導入を慎重に進める政策をとるべき

人工知能 (AI) の実用化および導入を促進する分野と、雇用の安定性に配慮する分野を選定するべき

人工知能 (AI) の実用化および導入は、企業の技術開発および市場の判断に委ねるべきで、政策は中立であるべき

（出典）総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成28年）より作成

## 第4章まとめ

以上、人工知能（AI）の現状と未来を整理した上で、人工知能（AI）と雇用の関係や今後人工知能（AI）の導入・実用化に向けてどのような対応が求められるかを展望した。

有識者へのインタビューなどから、今後私たちの生活や仕事に人工知能（AI）が広く普及していくことは確実であり、人工知能（AI）に関わる取組を怠ってしまう方が国の成長を妨げ、結果として雇用への悪影響を及ぼす可能性があることが示唆された。人工知能（AI）の利活用を促進するためには、人工知能（AI）に対する正しい理解の浸透、人工知能（AI）の実用化に従事する優秀な人材の育成、人工知能（AI）の導入・活用を意思決定できる経営者の増加、人工知能（AI）という手段を使って何かを実現したいという意欲や主体性、生活や仕事の中に人工知能（AI）を取り込んで良い使い方を見出す創造性の習得など、人工知能（AI）に対して積極的に関わる姿勢が必要であることが明らかとなった。しかし、日米就労者の意識比較では、まだまだ日本の就労者の方が人工知能（AI）の導入に対して実感に乏しいのが現実である。

強い問題意識のもと、政府や一部の企業による人工知能（AI）への取組は急速な広がりを見せており、官民一体となったさらなる取組が期待される。
図表5-1-1-2 主な産業の市場規模（名目国内生産額及び実質国内生産額）の推移 $ ^{*2} $

☑ 情報通信産業 ☑ 鉄鋼 ☑ 電気機械（除情報通信機器） ✗ 輸送機械 ✗ 建設（除電気通信施設建設） ▼ 卸売 ☐ 小売 ☐ 運輸

(出典) 総務省「ICTの経済分析に関する調査」(平成28年)

図表5-1-1-3 情報通信産業の市場規模（名目国内生産額及び実質国内生産額）の推移 $ ^{*3} $

(出典) 総務省「ICTの経済分析に関する調査」(平成28年)

## 2 国内総生産 (GDP)

### ● 2014年の情報通信産業の実質GDPは、全産業の10.8%を占める

情報通信産業の名目GDPの推移をみると、2014年は37.1兆円（前年比0.4%増加）と前年の値から微増している（図表5-1-1-4）。一方、2005年を基準とした情報通信産業の実質GDPについては、2014年は前年比0.8%減少の51.1兆円となった（図表5-1-1-4）。リーマンショック以降名目GDPは減少傾向だが、実質GDPはおおむね増加傾向である。

また、主な産業の名目GDPの規模をみると、情報通信産業の名目GDPは全産業の7.9％を占め、卸売業に次ぐ規模である（図表5-1-1-5）。情報通信産業の成長率をみると、情報通信産業の2013～2014年の名目GDPの成長率はプラス0.4％の増加に転じた（図表5-1-1-6）。同様に、主な産業の実質GDPをみると、情報通信産業の実質GDPは全産業の10.8％を占め、主な産業の中で最大規模の産業となっている（図表5-1-1-5）。主な産業の実質GDPの推移をみると、1995年から2014年の情報通信産業の年平均成長率は3.3％と、全産業と比較しても高い水準を維持している（図表5-1-1-6）。
図表5-1-1-4 情報通信産業の名目 GDP 及び実質 GDP の推移 $ ^{*4} $

☑☑☑☑通信業 放送業 ☑☑情報サービス業

☑☑☑☑情報通信関連製造業 ☑☑☑☑情報通信関連サービス業

☐ インターネット附随サービス業 ☑ 映像・音声・文字情報制作業

☑ 情報通信関連建設業 ☐ 研究

(出典) 総務省「ICTの経済分析に関する調査」(平成28年)

図表5-1-1-5 主な産業の名目 GDP 及び実質 GDP の規模

(出典) 総務省「ICTの経済分析に関する調査」(平成28年)

図表5-1-1-6 主な産業の名目 GDP 及び実質 GDP の推移 $ ^{*5} $

⚠️ 情報通信産業 ⚫ ⚫ 鉄鋼 ⚫ 電気機械 (除情報通信機器) ⚫ ⚫ 輸送機械 ⚫ 建設 (除電気通信施設建設) ▼ 卸売 -O- 小売 -☐- 運輸

(出典) 総務省「ICTの経済分析に関する調査」(平成28年)

## 3 雇用者数

#### ●情報通信産業の雇用者数は、2014年時点において412.4万人で全産業の7.2%

2014年の情報通信産業の雇用者数は、412.4万人（前年比1.1％増）、全産業に占める割合は7.2%であった。2013年と比較すると、情報通信関連建設業（前年比7.4％減）、情報通信関連製造業（前年比2.8％減）、インター
## 4 ICT分野の研究開発

## 1 研究開発費

### ● 2014年度の情報通信産業 $ ^{*10} $ の研究費は4兆493億円で、企業の研究費のうち29.8％を占める

「平成27年科学技術研究調査」によると、2014年度の我が国の科学技術研究費（以下「研究費」という。）の総額（企業、非営利団体・公的機関及び大学等の研究費の合計）は18兆9,713億円となっている。

研究費の総額の約7割を占める企業の研究費は、13兆5,864億円となっている。また、企業の研究費のうち、情報通信産業の研究費は4兆493億円（29.8%）を占めており、そのうち、情報通信機械器具製造業の研究費が最も多い（図表5-1-4-1）。第3期科学技術基本計画（平成18年3月閣議決定）における重点推進4分野（情報通信、ライフサイエンス、環境及びナノテクノロジー・材料の各分野）の研究費をみると、情報通信分野は2兆2,605億円となっており、ライフサイエンス分野に次いで多くなっている（図表5-1-4-2）。

図表5-1-4-1 企業の研究費の割合（2014年度）

（出典）総務省「平成27年科学技術研究調査」により作成 http://www.stat.go.jp/data/kagaku/index.htm

図表5-1-4-2 重点推進4分野別の研究費の推移

※研究内容が複数の分野にまたがる場合は、重複して計上されている

（出典）総務省「平成27年科学技術研究調査」により作成 http://www.stat.go.jp/data/kagaku/index.htm

## 2 技術貿易

## ● 2014年度の情報通信産業の技術貿易額 $ ^{*11} $ は、輸出超過傾向にある

2014年度の我が国の技術貿易額について、技術輸出による受取額（技術輸出額）が3兆6,603億円で、そのうち情報通信産業は4,808億円となり、全体の13.1％を占めている。一方、技術輸入による支払額（技術輸入額）は、5,130億円で、そのうち情報通信産業は2,567億円となり、全体の50.0％を占めている。技術貿易額全体、情報通信産業ともに輸出超過の状態となっている。

なお、情報通信産業については、技術輸出額・技術輸入額ともに情報通信機械器具製造業が最も大きな割合を占めている（図表5-1-4-3）。
図表5-1-5-10 サービス別企業数・売上高

企業数	売上高(百万円)	1企業当たり売上高(百万円)
2013年度	2014年度	前年度比(%)	2013年度	2014年度	前年度比(%)	2013年度	2014年度	前年度比(%)
合計	596	540	▲9.4	1,796,952	1,890,639	5.2	3,015.0	3,501.2	16.1
ウェブ情報検索サービス業	73	74	1.4	165,913	119,946	▲27.7	2,272.8	1,620.9	▲28.7
ショッピングサイト運営業及びオーブションサイト運営業	83	76	▲8.4	208,222	226,029	8.6	2,508.7	2,974.1	18.6
電子掲示板・プログラム・SNS運営業	27	19	▲29.6	160,326	134,076	▲16.4	5,938.0	7,056.6	18.8
ウェブコンテンツ配信業	154	147	▲4.5	435,812	672,160	54.2	2,829.9	4,572.5	61.6
ララIPTVサービスによる収入	18	17	▲5.6	58,313	60,917	4.5	3,239.6	3,583.4	10.6
フラウドコンピューティングサービス	141	139	▲1.4	95,202	74,368	▲21.9	675.2	535.0	▲20.8
電子認証業	10	8	▲20.0	4,345	4,667	7.4	434.5	583.4	34.3
情報ネットワーク・セキュリティ・サービス業	63	69	9.5	50,300	73,233	45.6	798.4	1,061.3	32.9
課金・決済代行業	29	23	▲20.7	145,704	61,469	▲57.8	5,024.3	2,672.6	▲46.8
サーバ管理受託業	106	95	▲10.4	53,460	47,384	▲11.4	504.3	498.8	▲1.1
その他のインターネット附随サービス業	192	141	▲26.6	470,712	469,343	▲0.3	2,451.6	3,328.7	35.8

※複数事業を併営する企業があるため、企業数の合計と内訳の和は必ずしも一致しない。

※売上高の内訳に回答のない企業があるため、売上高の合計と内訳の和は一致しない。

※「ショッピングサイト運営業及びオープションサイト運営業」はインターネット・ショッピング・サイト運営業及びインターネット・オープション・サイト運営業をいう。（出典）総務省・経済産業省「平成27年情報通信業基本調査」http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics07.html

## イ 今後の事業展開

## ●情報処理・提供サービスなどが上昇

今後新たに展開したいと考えている事業分野について、回答企業の割合が大きかったものは「クラウドコンピューティングサービス」が22.9%（前年度差0.3ポイント低下）、「ウェブコンテンツ配信」が17.6%（前年度差0.1ポイント低下）、「情報ネットワーク・セキュリティ・サービス」が15.6%（前年度差1.3ポイント上昇）となっている（図表5-1-5-11）。

図表5-1-5-11 今後新たに展開したいと考えている事業分野の状況（複数回答上位）

※回答に今後新たに展開したいと考えている事業があった企業数で除した数値である。

（出典）総務省・経済産業省「平成27年情報通信業基本調査」http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics07.html

## 5 情報サービス業 $ ^{*} $ 20、21

## ア 売上高の状況

## ● 2014年度売上高は14兆8,991億円

情報サービス業の2014年度売上高は14兆8,991億円であり、1企業当たりの売上高は43.3億円（前年度比3.3％増）となっている。1企業当たりの売上高を業種別にみると、市場調査・世論調査・社会調査企業（前年度比26.3％増）、情報処理サービス企業（前年度比20.0％増）などが増加している（図表5-1-5-12）。
図表5-1-7-2 有線テレビジョン放送事業のサービス別売上高の推移

※売上高は全回答事業者の積上げであり、各年度の回答事業者数が異なるため、比較には注意を要する。

（出典）総務省・経済産業省「平成27年情報通信業基本調査」により作成 http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics07.html

図表5-1-7-3 地上系民間基幹放送事業者の広告収入の推移

☑☑☑地上テレビジョン放送広告収入 ☑☑地上ラジオ放送広告収入

※地上テレビジョン広告費、地上ラジオ広告費を民間地上放送事業者の広告収入とした。

（出典）電通「日本の広告費」により作成

http://www.dentsu.co.jp/news/release/2016/0223-008678.html

## イ民間放送事業者の経営状況

## ●民間放送事業者の2014年度の営業損益は、地上系、衛星系、ケーブルテレビのいずれも黒字を確保

民間放送事業者の営業損益の状況は、次のとおりとなっている（図表5-1-7-4）。

## （ア）地上系民間基幹放送事業者

引き続き営業黒字を確保し、2014年度の売上高営業利益率は6.6％と上昇している。

## （イ）衛星系民間放送事業者

近年、一貫して経営状況が改善し、2007年度以降は黒字となっており上昇傾向にあり、2014年度の売上高営業利益率は8.7％となっている。

## （ウ）ケーブルテレビ事業者

売上高営業利益率は10％前後を維持しており、2014年度は10.2％となっている。

図表5-1-7-4 民間放送事業者の売上高営業利益率の推移

※1 コミュニティ放送を除く地上放送

（出典）一般社団法人日本民間放送連盟「日本民間放送年鑑」及び総務省「平成26年度の民間放送事業者の収支状況」により作成

http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01ryutsu09_02000122.html

## 2 事業者数及び放送サービスの提供状況

## ア事業者数

## ● 2015年度末の民間放送事業数は、地上系は前年より増加

2015年度末における民間放送事業者数は図表5-1-7-5のとおりとなっている。内訳は、地上系民間基幹放送事業者430社（うちコミュニティ放送を行う事業者が299社）、衛星系民間放送事業者が44社、ケーブルテレビ事業者（登録に係る自主放送を行う有線電気通信設備を有する事業者）が510社、うちIPマルチキャスト方式による放送を行う事業者は3社となっている。
## 図表5-1-7-9 登録に係る自主放送を行う有線電気通信設備によりサービスを受ける加入世帯数、普及率の推移

※普及率は住民基本台帳世帯数から算出。

※2010年度末までの統計値は、自主放送を行う旧許可施設の加入世帯数、普及率の推移。

RF方式 IPマルチキャスト方式 ▪ 普及率 ▪ 普及率(RF方式のみ) http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/pdf/catv_genjyou.pdf

## 3 NHKの状況

## ア NHKの国内放送の状況

● NHKの国内放送のチャンネル数は、地上テレビジョン放送は2チャンネル、ラジオ放送は3チャンネル、衛星テレビジョン放送は2チャンネル

NHKが行っている国内放送については、図表5-1-7-10のとおりである。

イ NHKのテレビ・ラジオ国際放送の状況

● NHKのテレビ・ラジオ国際放送は、在外邦人及び外国人に対し、ほぼ全世界に向けて放送 NHKが行っているテレビ・ラジオの国際放送については、図表5-1-7-11のとおりである。

図表5-1-7-10 NHKの国内放送 (2015年度末)

区分	チャンネル数
地上放送	テレビジョン放送	アナログ放送	0
デジタル放送	2
ラジオ放送	中波放送 (AM放送)	2
超短波放送 (FM放送)	1
衛星放送 (BS放送)	テレビジョン放送	アナログ放送	0
デジタル放送	2

※ラジオ放送の放送波数についてもチャンネルにより表記している。

※アナログテレビ放送については2012年3月31日を以て終了した。

図表5-1-7-11 NHKのテレビ・ラジオ国際放送の状況 (2016年4月現在)

テレビ	ラジオ
在外邦人向け	外国人向け	在外邦人及び外国人向け
放送時間	1日5時間程度	1日24時間	1日延べ64時間30分
予算規模	236.7億円(平成28年度NHK予算)	65.5億円(同左)
使用言語	日本語	英語	18言語
放送区域	ほぼ全世界	ほぼ全世界
使用衛星／送信施設	外国衛星、CATV、他	国内送信所、海外中継局、他

※外国人向けテレビ国際放送の放送時間数は、JIB（日本国際放送）による放送時間を含む。

## 4 放送における安全性・信頼性の確保

## ● 2015年度における設備に起因する重大事故は27件

放送は日頃から国民生活に必需な情報をあまねく届け、災害や国民的な関心事に関する重要な情報を広範な国民に対し瞬時に伝達できることから、極めて高い公共性を有する社会基盤の一つとなっており、放送の業務に用いられる電気通信設備に起因した放送業務への支障を防ぐことが重要である。放送法においては「設備に起因する放送の停止その他の重大な事故であって総務省令で定めるものが生じたときは、その旨をその理由又は原因とともに、遅滞なく、総務大臣に報告をしなければならない」と規定されている。本規定に該当する重大事故の発生件数は、2015年度においては27件であった。これを踏まえ、各事業者に

図表5-1-7-12 重大事故件数の推移

（出典）総務省「放送の停止事故の発生状況」により作成

おける事故の再発防止策の確実な実施に加え、事業者の間での事故事例の共有による同様の事故を防止するための
## イーインターネットの利用状況

## ●インターネット利用者数、人口普及率の双方が増加

2015年末のインターネット利用者数 $ ^{*2} $ は、2014年末より28万人増加して1億46万人（前年比0.3%増）、人口普及率は83.0%となった（図表5-2-1-2）。また、端末別インターネット利用状況をみると、「パソコン」が56.8%と最も高く、次いで「スマートフォン」(54.3%)、「タブレット型端末」(18.3%)となっている（図表5-2-1-3）。

図表5-2-1-2 インターネットの利用者数及び人口普及率の推移

（出典）総務省「通信利用動向調査」

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics05.html

図表5-2-1-3 インターネット利用端末の種類 (2015年末)

※当該端末を用いて2015年の1年間にインターネットを利用したことのある人の比率を示す。

(出典)総務省「通信利用動向調査」

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics05.html

## ●インターネット利用は概ね増加傾向にあるが、世代や年収間の格差はいまだに存在

2015年末における個人の年齢階層別インターネット利用率は、13歳～59歳までは各階層で9割を超えている。また、所属世帯年収別の利用率は、400万円以上の各階層で8割を超えている。さらに、利用頻度でみると、7割以上が「毎日少なくとも1回」利用している（図表5-2-1-4）。

図表5-2-1-4 属性別インターネット利用率及び利用頻度

2014年末(n=38,110) 2015年末(n=33,525)

(出典) 総務省「通信利用動向調査」

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics05.html
## カ 青少年のインターネット利用

●携帯電話のフィルタリングソフトの利用率は約6割であり、出会い系サイトに起因した被害児童数は前年と比べて減少し、コミュニティサイトに起因した被害児童数は前年と比べて増加

フィルタリングソフト・サービスを利用している世帯の割合は、パソコンでは32.2%、携帯電話では59.3%、スマートフォンでは39.0%、タブレット型端末では33.1%、ゲーム機では46.1%となっている（図表5-2-118）。

2015年における出会い系サイトに起因して犯罪被害にあった児童数は93人（前年比59人減）であり、引き続き減少傾向となっている。コミュニティサイトに起因して犯罪被害にあった児童数は1,652人（前年比231人増）であり、増加傾向となっている（図表5-2-1-19）。

図表5-2-1-18 フィルタリングソフト・サービスの利用状況

| 利用している | 利用したことはない | 利用しているかどうかわからない
パソコン (n=1,394) | 32.2 | 57.6 | 10.2
携帯電話 (n=287) | 59.3 | 32.3 | 8.4
スマートフォン (n=1,746) | 39.0 | 47.2 | 13.8
タブレット型端末 (n=916) | 33.1 | 52.1 | 14.8
ゲーム機 (n=1,066) | 46.1 | 35.4 | 18.5

※対象は、18歳未満の子どもがいる世帯のうち、18歳未満の子どもがインターネットを利用している世帯

（出典）総務省「通信利用動向調査」

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics05.html

図表5-2-1-19 出会い系サイト及びコミュニティサイトに起因する被害児童数の推移

（出典）警察庁「平成27年における出会い系サイト及びコミュニティサイトに起因する事犯の現状と対策について」を加工して作成 http://www.npa.go.jp/cyber/statics/h27/h27_community.pdf

## 3 クラウドサービスの利用動向

## ア クラウドサービスの利用状況

●クラウドサービスを利用している企業の割合は2014年末から上昇

一部でもクラウドサービスを利用していると回答した企業の割合は44.6%であり、2014年末の38.7%から5.9ポイント上昇している（図表5-2-1-20）。産業別にみると、「金融・保険業」が61.4%と最も高い。また、資本金規模別にみると、資本金50億円以上企業で79.2%と最も高い（図表5-2-1-21）。
## 図表5-2-1-20 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」

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics05.html

図表5-2-1-21 クラウドサービスの利用状況（産業別及び資本金規模別）

（出典）総務省「通信利用動向調査」

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics05.html

## イクラウドサービスの利用内訳

●利用しているサービスは「電子メール」が最も多い

利用しているサービスをみると、「電子メール」が51.9％と最も高く、次いで「ファイル保管・データ共有」(51.3%)、「サーバー利用」(42.9%)となっている（図表5-2-1-22）。

図表5-2-1-22 クラウドサービスの利用内訳

（出典）総務省「通信利用動向調査」

http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/statistics05.html
※過去の数値については、データを精査した結果を踏まえ修正している。

（出典）総務省「電気通信サービスの契約数及びシェアに関する四半期データの公表（平成27年度第4四半期（3月末））」により作成 http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kiban04_02000106.html

図表5-2-2-9 NTT固定電話サービスの推移

(出典) NTT 東西資料により作成

## (イ) 公衆電話

## ●公衆電話施設数は一貫して減少

2015年度末におけるNTT東西の公衆電話施設数は、減少が続き、17.1万台（前年度比6.8%減）となっている。これは、携帯電話の急速な普及により、公衆電話の利用が減少していることが背景にある（図表5-2-2-10）。

図表5-2-2-10 NTT東西における公衆電話施設構成数の推移

※ICカード型は2005年度末で終了。

(出典) NTT 東西資料により作成
## (ウ) IP 電話の普及

## ● IP 電話の利用数は 2015 年度末で 3,846 万件であり、特に 0ABJ 型 IP 電話の増加傾向が顕著

IP 電話サービスは、インターネットで利用される IP（Internet Protocol）を用いた音声電話サービスであり、ブロードバンド（インターネット）サービスの付加サービスの形態を中心に提供されている。IP 電話は付与される電話番号の体系の違いによって次の二つに大別される（図表 5-2-2-11）。

## A 050型IP電話

050番号を用い、インターネット接続サービスの付加サービスとして提供され、同じプロバイダもしくは提携プロバイダの加入者間の通話料は無料であることが多い。一方で、緊急通報（110、119等）を利用できない点や、通話品質の基準が加入電話に比べて低いといった点もある。2015年度末における利用数は、771万件となっている。

## B 0ABJ型IP電話

0ABJ型IP電話は、加入電話と同じ0ABJ番号を用い、加入電話と同等の高品質な通話や緊急通報（110、119等）を利用できるなどの特徴がある。2015年度末における利用数は、3,075万件あり、増加傾向が顕著である。

図表5-2-2-11 IP電話の利用状況

※過去の数値については、データに精査した結果を踏まえ修正している。

（出典）総務省「電気通信サービスの契約数及びシェアに関する四半期データの公表（平成27年度第4四半期（3月末））」により作成 http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kiban04_02000106.html

## ウ 移動系通信

●移動系通信の契約数は毎年増加。また、移動系通信の契約数に占めるMVNOサービスの契約数も増加傾向

2015年度末における移動系通信（携帯電話、PHS及びBWA）の契約数 $ ^{*12} $ は1億6,276万（前年度比3.5％増）である。純増数は、554万となっており、引き続き増加傾向である（図表5-2-2-12）。

図表5-2-2-12 携帯電話の加入契約数の推移

☑ 携带電話·PHS·BWA(単純合算) ☑ 携带電話·PHS·BWA(グループ内取引調整後) ☑ 携带電話(単純合算) ☑ 携带電話(グループ内取引調整後)

※「グループ内取引調整後」とは、MNOが、同一グループ内のMNOからMVNOの立場として提供を受けた携帯電話やBWAサービスを1つの携帯電話端末等で自社サービスと併せて提供する場合、実態と乖離したものとならないよう、1つの携帯電話端末等について2契約ではなく1契約としてカウントするように調整したもの。

（出典）総務省「電気通信サービスの契約数及びシェアに関する四半期データの公表（平成27年度第4四半期（3月末））」により作成 http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kiban04_02000106.html