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【IoT総合戦略編】総務省発表!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ざっくり説明

2017/02/28

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情報化社会が加速的に進展している昨今、産業構造も大きく変わろうとしています。これを受けて政府は、2016年6月に『日本再興戦略改訂2016』を閣議決定しました。これは2020年時点で実質GDP600兆円を目指す戦略であり、そのうちの30兆円を、ビッグデータ・IoT・AIなどを軸とする第4次産業革命によって創出しようとするものです。

そして、2017年1月27日に総務省から『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』についての第三次中間答申が発表されました。これは、前述の日本再興戦略改訂2016にある30兆円を達成するために行うべき施策や規制緩和のロードマップ等が【第一部IoT総合戦略】と【第二部人材育成】に分けられて述べられているものです。

そこで今回は、『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』を【IoT総合戦略編】と【人材育成編】に分け、わかりやすく解説していきたいと思います。

「データ主導社会」実現には、ビッグデータ・IoT・AIの活用が不可欠

まず、これらの決定の背景には、日本が第3次産業革命いわゆる「ICT革命」の波に乗り遅れ、1990年代に米国が行ったような継続的な投資拡大を行えなかったこと、多くの企業がICTを新たなサービス創出やビジネスモデル変革の手段として活用できなかったことなどへの反省があります。
つまり、これからのグローバルな情報社会で日本が勝ち残っていくためには、データ主導社会の実現に向けて政府主導で推し進めていく必要がでてきたのです。

データ主導社会を構築するためには、総務省が『事業に役立つ知見を導出するためのデータ』(出典:平成24年版 情報通信白書)と定義する「ビッグデータ」の活用が不可欠となります。ビッグデータには国や地方公共団体が提供するオープンデータをはじめ、農業やインフラ管理に係るノウハウを構造化したもの、個人のパーソナルデータなど、多種多様な情報が含まれているため、これらの膨大な情報をどう収集・活用して課題解決につなげていくかが求められています。

そこで近年話題となっているのが、ビッグデータの効率的な収集方法として注目されている「IoT」であり、その効果的な分析・活用の手段として脚光を浴びているのが「AI」です。

そもそも「IoT」「AI」とは?

IoTとは、Internet of Thingsの略称で、「モノのインターネット」と解されています。総務省発行の『平成27年版 情報通信白書』によると下記のように位置付けられています。

“IoTのコンセプトは、自動車、家電、ロボット、施設などあらゆるモノがインターネットにつながり、情報のやり取りをすることで、モノのデータ化やそれに基づく自動化等が進展し、新たな付加価値を生み出すというもの。”
引用:http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/html/nc254110.html

世界規模の調査企業IHS社のデータによれば、2015年時点でIoTデバイスの数は約154億個に達しており、2020年までには約304億個まで増大すると予測されています。成長率では、「自動車」「産業用途」の分野の増加が顕著です。


また、米国のCisco社によると、現実世界に存在する1.5兆個のモノのうち99.4%はインターネットに接続されていないとの報告もあります。もしも今後、この全てがIoTデバイスに切り替わることを想定すると、利用価値の大きさを推し量ることができます。

一方で、AI(Artificial Intelligence:人工知能)を厳密に定義することは難しい※ものの、一般社団法人人工知能学会では下記ように説明しています。

“人工知能とは、知的な機械、特に、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術です。人の知能を理解するためにコンピューターを使うことと関係がありますが、自然界の生物が行っている知的手段だけに研究対象を限定することはありません。”
引用:https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/AIfaq.html
※『知性』や『知能』自体の定義がなく、人工的な知能も定義することができないため

AIの研究は1950年代後半頃から本格的に始まっていますが、近年の動向は第3次人工知能ブームとして2000年代から注目されています。大きな特徴としては、ビッグデータを用いることでAI自身が知識を獲得する「機械学習」の実用化や、知識を定義する要素をAIが自ら習得するディープラーニングの登場と言われています。


普段何気なく利用しているインターネットの検索エンジンや、スマートフォンの音声応答アプリケーション、掃除ロボットなどにもAIが搭載され、ますます身近な存在になっています。また一部では、AIを搭載した人型ロボットなども実用化され、今後のさらなる発展が期待されています。

「ビッグデータ」を収集する「IoT」と、活用する「AI」。この2つを効果的に用いることがデータ主導社会を実現するためには不可欠な要素となります。そしてそのためには、異なる分野・領域が連携するオープンイノベーションが必要とされています。

オープンイノベーションのための具体的施策とは?

政府は、オープンイノベーションを実現するための具体策として、『ネットワーク』、『プラットフォーム』、『サービス(データ流通)』、『端末』の4つのレイヤーに分けて行う(1)レイヤー別施策と、(2)レイヤー縦断(垂直)型施策 に大別し、それぞれの具体策を検討しています。

(1)レイヤー別施策

ネットワーク層
IoTの普及によってデータ量の膨大な増加が予想されることから、データ流通量の急変にも耐えられるSDN/NFV※1を利用したネットワークや次世代通信技術5Gなどの通信基盤を構築するとともに、エッジコンピューティング※2を含む柔軟なデータ処理の方法を掲げています。

※1.“SDN(Software Defined Network):ネットワークの構成等をすべてソフトウェア的なアプローチで変えられる、いわゆる「新たなネットワークアーキテクチャ」「新たなネットワークコンセプト」の総称”
引用:http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h25/html/nc112260.html
   NFV(Network Function Virtualization) :ネットワーク機能仮想化

※2.“エッジコンピューティング:従来のクラウドコンピューティングを、ネットワークのエッジにまで拡張し、物理的にエンドユーザーの近くに分散配置するという概念”
引用:http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/html/nc122320.html

プラットフォーム層
IoTシステム普及のためには、データ連携のためのプラットフォーム層の強化が重要な鍵を握っています。高い相互運用性や安全性をもつ認証(個人や機器を正確に確認する機能)基盤を確保するとともに、個人情報活用のルール整備や、システミックリスク回避の仕組みなどが検討されています。

サービス(データ流通)層
IoTによって収集されたデータを活用するため、主に制度面の環境整備が求められています。データ利用時におけるルールの明確化や、分野を横断してのデータ利用を促進する環境を整えることで、IoTを活用した新たなビジネス展開の推進を目指しています。

端末層
IoT時代では、端末層においても従来とは異なる機能要件が求められ、AIによる端末の制御をはじめとする様々な機能の進化が見込まれています。また、安心安全な自律型モビリティシステムの実現や、IoT端末の効率的な管理運用について検討されています。

(2)レイヤー縦断(垂直)型施策

ネットワーク・プラットフォーム・サービス(データ流通)・端末、それぞれの層に対する施策のほか、それらを縦断する垂直型施策も同時に展開していくことが必要とされています。そのため、地域におけるIoTの普及促進をはじめ、産・学・官の連携によるAI研究開発とAIネットワーク化の推進、データの越境流通を促進する国際的な環境の整備などが行われます。

政府の動向を注視しつつ、改革を!

政府の主導によって今後はますます第4次産業革命が推進され、産・学・官が連携するデータ主導社会が構築されていくと予測されます。過渡期から成熟期に向かうIoT時代を勝ち残っていくためには、政府が示すロードマップを注視しつつ、積極的な設備投資や意識改革を行っていく必要があると言えそうです。


主な参考
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
http://www.soumu.go.jp/main_content/000461289.pdf

情報通信審議会 第三次中間答申 概要
http://www.soumu.go.jp/main_content/000461290.pdf

第2部 ICTが拓く未来社会
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/html/nc254110.html

平成28年度 情報通信白書 第一部
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/pdf/n4200000.pdf

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