この記事の内容は日々発展するものであり、筆者独自の考えも含まれているため、他の論文や研究テーマを参照してください。 これからの暮らしが変わる一方、暮らしの源泉となる仕事がロボットや人工知能などで自動化され労働者が減少する業種もありますので、進路などに活用ください。
目次
Society5.0とは？
必要なもの・サービスを『必要な人に』『必要な時に』『必要なだけ』提供し、社会の様々なニーズにきめ細かに対応でき、あらゆる人が質の高いサービスを受けられ、年齢、性別、地域、言語といった様々な違いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすことのできる社会
これからの日本の戦略として日本再興戦略2016が閣議決定された
日本再興戦略 2016 の基本的な考え方
総論
ビッグデータ・人工知能などの技術革新や、農業の６次産業化をはじめ としたビジネスモデルの転換により、大きな発展の可能性が現実のものとなってきている。
新たな価値の提供や社会的課題の対応により、潜在需要を開花させるとともに、人口減少社会での供給制約を克服する「生産性革命」を強力に推進する。
成長戦略第二ステージでは、こうした萌芽を、既存の組織や伝統的な業 種の枠を乗り越え、経済社会全体にわたる、産業横断的な大きなうねりにつなげていく。官民で認識と戦略を共有し、新たな有望市場を創出する、 「官民戦略プロジェクト 10」に着手する。
官民戦略プロジェクト10
①第４次産業革命(IoT・ビッグデータ・人工知能)
②世界最先端の健康立国へ
③環境・エネルギー制約の克服と投資拡大
④スポーツの成長産業化
⑤既存住宅流通・リフォーム市場の活性化
⑥サービス産業の生産性向上
⑦中堅・中小企業・小規模事業者の革新
⑧攻めの農林水産業の展開と輸出力の強化
⑨観光立国
⑩官民連携による消費マインド喚起策等
第４次産業革命と有望成長市場の創出
今後の生産性革命を主導する最大の鍵は、IoT（Internet of Things）、 ビッグデータ、人工知能、ロボット・センサーの技術的ブレークスルーを 活用する「第４次産業革命」である。
「第４次産業革命」は、社会的課題を解決し、消費者の潜在的ニーズを呼び起こす、新たなビジネスを創出する。一方で、既存の社会システム、 産業構造、就業構造を一変させる可能性がある。
既存の枠組みを果敢に転 換して、世界に先駆けて社会課題を解決するビジネスを生み出すのか。そ れとも、これまでの延長線上で、海外のプラットフォームの下請けとなるのか。
第４次産業革命は、人口減少問題に打ち勝つチャンスである一方で、中間層が崩壊するピンチにもなり得るものである。
第４次産業革命は、技術、ビジネスモデル、働き手に求められるスキル や働き方に至るまで、経済産業社会システム全体を大きく変革する。
新た な社会システムや産業構造、就業構造の将来像を共有し、それに向けた目 標を目指したロードマップに基づいて、オールジャパンで改革を進めなければならない。
スピードを重視し、先行的なアイディアを「この指とまれ」方式で実行していくことが重要である。
第４次産業革命に勝ち残る戦略の第一歩は、世界の主要プレーヤーの戦 略と、我が国の「強み・弱み」を分析し、「取りに行く」分野を明確にする ことである。我が国は、第１幕のネット空間から生じる「バーチャルデー タ」のプラットフォームでは出遅れた。
しかしながら、第２幕の、健康情報、走行データ、工場設備の稼働データといった「リアルデータ」では、 潜在的な優位性を有している。既存の企業や系列の枠を超えて、第２幕の 「リアルデータ」でプラットフォームを獲得することを目指していく。
～2016年6月2日に閣議決定された「日本再興戦略2016」より抜粋～
未来投資戦略2017
第４次産業革命の進展により価値の源泉が「ヒト(人材)」･「データ」 に移る Society 5.0 の経済システムでは、離れて「自立分散」する多様なもの同士を、新たな技術革新を通じてつなげ「統合」することが大きな付加価値を産む。
「知恵」が価値を生み、多様な「個」がいかされる社会が到来する中、あらゆる 世代の意欲ある人々が技術革新を味方につけ、眠っている様々な知恵・情報・技 術・人材を「つなげ」、イノベーションと社会課題の解決をもたらす仕組みを世 界に先駆けて構築できれば、経済活動の最適化・高付加価値化と活力ある経済社 会を実現できる。
それは、老若男女、大企業と中小企業、都市と地方を問わず、 あらゆる人々や産業にチャンスを与えるものである。
～2017年6月9日 未来投資戦略2017より抜粋～
日本の将来推計人口
2025年問題：2025年ごろ生産年齢人口(15～64歳)が全体の58.5％に対して老年人口(65歳以上)が30.0％となり、老年人口が生産年齢人口の1/2以上となり負担が大きくなる
2025年から生産年齢人口を15歳～74歳にいきなり引き上てみると下記のようになり、生産年齢人口は過去のようになり、老年人口は2000年あたりの割合となる。
Society 5.0 に向けた戦略分野
①健康・医療・介護
②移動サービスの高度化、「移動弱者」の解消、物流革命の実現
③世界に先駆けたスマートサプライチェーンの実現
④インフラの生産性と都市の競争力の向上等
⑤FinTech の推進等
⑥エネルギー・環境制約の克服と投資の拡大
⑦ロボット革命／バイオ・マテリアル革命
⑧既存住宅流通・リフォーム市場を中心とした住宅市場の活性化
新たに講ずべき具体的施策
健康・医療・介護
Ⅰ．技術革新を活用し、健康管理と病気・介護予防、自立支援に軸足を置いた、新しい
健康・医療・介護システムの構築
①データ利活用基盤の構築
②保険者や経営者によるデータを活用した個人の予防・健康づくりの強化
③遠隔診療・AI 等の ICT やゲノム情報等を活用した医療
④自立支援・重度化防止に向けた科学的介護の実現
⑤ロボット・センサー等の技術を活用した介護の質・生産性の向上
Ⅱ．産学官民が一体となった健康維持・増進の取組促進
Ⅲ．日本発の優れた医薬品・医療機器等の開発・事業化
Ⅳ．グローバル市場の獲得、国際貢献
移動サービスの高度化、「移動弱者」の解消、物流革命の実現
Ⅰ．実証プロジェクトの円滑・迅速な推進
Ⅱ．高度な自動走行の実現に向けた制度整備の加速
Ⅲ．技術開発の推進と協調領域の深化・拡大等
①走行映像データ・事故データ等の戦略的活用
②自動走行地図の実用化等
③第５世代移動通信システム(5G)の実現・活用
④車載セキュリティの確保
⑤ソフトウェア人材の育成
⑥安全運転サポート車の普及の促進
Ⅳ．小型無人機(ドローン)等の産業利用の拡大に向けた環境整備
Ⅴ．自動運航船を社会に取り入れることによる海上物流の高度化
世界に先駆けたスマートサプライチェーンの実現
Ⅰ．データ連携の先進事例の創出・国際標準化
Ⅱ．データ連携・利活用を促進する制度・ルール
インフラの生産性と都市の競争力の向上等
Ⅰ．インフラの整備・維持管理の生産性向上
Ⅱ．生産性向上による産業インフラの機能強化等
Ⅲ．民間投資の喚起による都市の競争力の向上等
FinTech の推進等
Ⅰ．イノベーションのための環境整備等
① FinTech を活用したイノベーションに向けたチャレンジの加速 ② オープン・イノベーションの推進
Ⅱ．国際的な人材や海外当局との連携・協働
Ⅲ．企業の成長力強化のための FinTech アクションプラン
①中小企業等を含む企業会計の IT・クラウド化
②商流情報の IT 化の推進
③全銀システムの 24 時間 365 日対応化等
④金融 EDI の推進等による金・商流連携の推進
⑤XML 新システム等のデータを活用した融資サービス・税務対応の容易化等
⑥オールジャパンでの電子手形・小切手への移行
Ⅳ．キャッシュレス化の推進、消費データの共有・利活用等
エネルギー・環境制約の克服と投資の拡大
Ⅰ．徹底した省エネルギーの推進
Ⅱ．再生可能エネルギーの導入促進
Ⅲ．新たなエネルギーシステムの構築等
Ⅳ．福島新エネ社会構想の推進
Ⅴ．革新的エネルギー・環境技術の研究開発の強化
Ⅵ．資源価格の低迷下での資源安全保障の強化等
Ⅶ．安全性が確認された原子力発電の活用
ⅷ）日本のエネルギー・環境産業の国際展開の推進
ロボット革命／バイオ・マテリアル革命
Ⅰ．ロボット革命
① ロボット新戦略の実行・進化
② 「改革２０２０」プロジェクト(先端ロボット技術によるユニバーサル未来社会の 実現)
Ⅱ．バイオ・マテリアル革命
Ⅲ．宇宙ビジネスの拡大
Ⅳ．航空機産業の拡大
既存住宅流通・リフォーム市場を中心とした住宅市場の活性化
Ⅰ．既存住宅の流通促進・空き家対策等に向けて講ずべき施策
Ⅱ．次世代住宅の普及促進に向けて講ずべき施策
2018年の経済産業の重点(案)
ConnectedIndustries等を通じたSociety5.0の実現
※ConnectedIndustries:IoT等によって様々なものをネットワーク化し、顧客や社会の課題解決に資する新たな付加価値を生み出す産業社会
1.データの利活用を加速する
(1)データの公正な利用・官が保有するデータの活用
①データの不正取得等の禁止、標準必須特許に係る紛争解決(知財ADR創設等)などの法制度整備
②工業標準をサービスにも対象拡大する法制度整備や、官民の標準化の連携による国際標準獲得推進
③補助金手続き等の電子化、法人情報のオープン化など公的データの流通促進
(2)産業・個人が保有するデータのルール策定
＜産業データ＞
①事業者間のデータ協調・流通・契約ガイドラインの普及促進、データの第三者利用の促進
•産業保安等の協調領域のデータの蓄積・流通、制度整備に向けた実証
②革新的なＡＩチップの開発などＡＩ開発・実用化促進
＜パーソナルデータ＞
①個人起点のデータ流通・取引に係る制度整備(情報銀行等)
②スマートホームなどパーソナルデータの実証事業・ルール整備
③電子タグの本格普及などによるサプライチェーンの最適化・消費の活性化
(3)重要分野における実証
①自動走行
②ロボット・ドローン
③スマートものづくり
④バイオ/ヘルスケア
⑤宇宙
2.多様な人材を育成し、活躍を促す
(1)学び・育てる
①ＩＴスキル標準の改訂
②「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」の創設
③ＩＴ・ソフトウェアの専門人材の育成・起業支援(未踏プロジェクト)
④公教育における民間事業者の活用、ITを利用した教育手法(Edtech)の導入促進
⑤社会人の学び直しの促進
(2)呼び込む
①産総研・東大柏ＡＩ研究センターでのＡＩとロボット・バイオ等の融合技術の実用化
②日本版高度外国人材グリーンカードの活用による受入れ
③政府機関を含む外国人材の日本での研修実施
(3)生産性の高い働き方の実現
①職務や能力等の内容の明確化とそれに基づく公正な評価の推進
②女性等が活躍するダイバーシティ経営の促進宇宙
③テレワークの推進
3.企業と企業をつなぎ、革新を促す
(1)生産性の高い事業分野への重点化
①産業競争力強化法など事業再編関連制度の見直し
②新たな規制改革手法(レギュラトリーサンドボックス)による新たなビジネスの創出
③企業と投資家間の対話促進によるコーポレート・ガバナンスの強化
④ベンチャー企業の成長段階に応じたリスクマネー・人材供給支援
(2)サイバーセキュリティ
①電力・ガスなど重要インフラでのサイバー攻撃への脆弱性の評価の実施
②サイバー攻撃の予兆や被害情報に関する、省庁や業種を超えた情報共有スキームの構築③日米、日イスラエル等との連携強化等による人材育成
④サイバーセキュリティ産業における投資拡大支援
～以下省略～
2030年までのロードマップ
AI・人工知能(全産業に影響)
2020年
・静止画像・動画像からの一般物体認識が人間レベルに到達
・3次元情報からの環境認識が人間レベルに到達し、道路上の障害物等を認識・車両同士で情報を共有
・ディープラーニングと強化学習の進化により、剛体物マニピュレーション 制御のほか、柔軟物マニピュレーション制御を学習し機械で扱えるものが拡大
・IoT等のセンサーからの大量データの取得・活用が進む
・AIチップを2020年度サンプル出荷を目指す
2030年
・2030年脳型コンピューターを実用化
・文化や社会的背景を必要とするタスクの遂行が人間レ ベルに到達し必要な作業を自ら学習
・機械翻訳が人間レベルに到達、機械が仮説やようやくを生成
・音声対話が人間レベルに達成
・機械翻訳が人間レベルいに到達・機械が論文・仮説や要約を生成
・脳の情報処理原理が概ね解明でき、人の脳にせまる脳型デバイス
・人間の言語知識と、画像や運動を介したグラウンディン グが融合し、大規模な知識獲得が可能になり、人間の専門家チームに入って議論
個人認証(マイナンバー)
内閣府 マイナンバー制度利活用推進ロードマップver2
2020年
・インターネットバンキングへのログインにJPKI(公的認証サービスポータルサイト)を利用しマイナンバーカードで認証
・電子委任状を活用した証明書、契約書の電子化
企業の代表者から委任を受けた担当者が入札や契約書に電子署名を行った場合にその者の権限を証明する『電子委任状』
・医療・健康情報へのアクセス認証
・スマートフォンのSIMカードマイナンバーを実装開始
総務省 マイナンバー先行導入の実現に向けた今後の取り組みについて
・医療費通知を活用した医療費控除の簡素化
・ふるさと納税額通知書を活用した寄付金控除の簡素化
官民データ活用
キーワード
電子行政オープンデータ戦略、オープンデータ基本指針、e-stat、i-Construction、マイナンバーカード利活用推進ロードマップ、マイキ―プラットフォーム、デジタル・ガバメント推進方針、クラウド等の民間ITサービスの政府認証制度
2020年
・社会保険･労働保険事務のIT化(規制改革推進会議と連携)
・公表される統計データを期間判読に適した XML 形式を提供
・気象情報の利活用の促進『気象ビジネス推進コンソーシアム』の取り組み
・交通事故及び犯罪に係る発生場所、発生状況等の可能な限り粒度の細かいデータを二次利用な形で公開
・個人の生涯にわたるデータを本人が主体的に流通・活用できる環境が実現
・2017年中に電子レシートの標準フォーマットを策定、2020年に導入促進
・新幹線トンネルにおける携帯電話の通じない区間の解消
・Webアクセシビリティ確保の整備
・不動産登記情報等の行政機関間の連携
・『データ利活用型ICTスマートシティの推進』の整備
医療・介護
目指すべき社会像 団塊の世代が全て75 歳以上となる 2025年に、ビッグデータ・AI など技術革新を最大限活用し、最適な健康管理と診療、自立支援に軸足を置いた介護など、『新しい健康・医療・介護システム』が確立している。健康寿命を更に延伸し、 世界に先駆けて生涯現役社会が実現している。
キーワード
ICT、IoT、ウェアラブルデバイス、アラーム監視、バイタルデータの取得、データヘルスの強化、遠隔診療、オンライン診察
2020年
・健康寿命延伸産業の市場規模10兆円(2020年目標)
・ロボット介護機器の市場規模500億円を目指す、2030年に2600億円
・医療画像、バイタルデータ、遺伝子データ、環境データにより、 医師の診療・診断支援（遠隔診療支援、画像診断支援 等）、新たなヘルスケアサービス（未病、生活習慣病の予測・ 予防支援等）が可能になる
・長期的・継続的な個人医療データの蓄積及び医師の診療・ 診断支援の適用範囲拡大により、ホームロボットドクターが実現 するとともに、病院では医療チームの一員としてAIが参加
・対面診療と遠隔診療を適切に組み合わ せることにより効果的・効率的な医療の提供
・8K等高精細技術を活用した内視鏡システムの開発
・5種類以上の革新的医療機器・システムの実用化
・保健医療分野での AI 開発を戦略的に進めるため、画像診断支援、医薬品開発、 手術支援、ゲノム医療、診断・治療支援、介護・認知症を重点６領域と定め、 開発・実用化を促進
EHR・PHR
・ICT「全国保健医療 情報ネットワーク」「保健医療データプラットフォーム」の本格稼働、診療報酬における審査業務の効率化で新システムに移行、EHR(Electronic Health Record)で医療データの利活用、る地域医療連携ネットワークの普及方策を活用して順次拡大、2018年度までにEHRの全国への普及・展開を図るとともに、2020年度までに、EHRの広域化やEHR間の相互接続し、2020年に全国規模の医療情報連携ネットワークを実現
・地域医療連携ネットワーク(EHR)は現在全国に250存在するが、異なるデータ管理形式もあり、2017年現在では一方通行の情報閲覧であるため、2018年にクラウド型を整備する
・個人が自らの医療・介護・健康データをポータブルかつ効率的・時系列的に管理し、さまざまなサービスへ活用するモデル(ＰＨＲ: Personal HealthRecord)を確立することにより、健康寿命の延伸や患者の医療費負担の適正化、新たなサービスの創出による経済成長へ貢献
・PHRサービスモデルの一例：自治体・保険者(健保・国保等)・EHR(各医療機関・介護施設等)のデータをPHR事業者を通じて、マイナンバーカードで『認証』しアプリで取得し閲覧、そのデータを災害/緊急時、引っ越し先の医療機関、民間保険会社、ヘルスケアサービス、臨床研究機関で活用を目指す。
・2018年糖尿尿軽症者等1000人超からウェアラブル端末等で日々の健康状態(HbA1c等)を取得(糖尿病患者の診療報酬点数について後日記載)し、医師等の専門家が個人の状態にあった介入を実施
・NDB等の特定健診・レセプトデータを活用し、各健康保険組合ごとの加入者の健康状態や医療費・健康への投資状況等について、全国平均と比較したスコアリングレポートを作成・送付
健康保険組合と事業経営者との連携コラボヘルス
・電子処方せん、電子お薬手帳の運用と普及促進
・医療保険のオンライン資格確認及び医療等ID制度の導入開始
・匿名加工された医療情報の医療分野の研究開発への利活用を開始
・AI 開発用のクラウド環境の整備・認証の仕組みの構築し、医師の診療に対する AI を用いた的確な支援による医療の質の向 上
・自立支援等の効果が科学的に裏付けられた介護の実現に向け、必要なデータを 収集・分析するためのデータベースを構築し運用開始
・介護現場でのロボット・センサー等の活用
・ウエアラブル端末などの進化により、重篤な病気の大部分について、予防・延命の進歩が始まる（未病対策の高度化）
・医療オントロジー構築により、精緻な病状診断支援が始まる
・生物（線中など）による癌などの疾患の検査
・健康保険証をマイナンバーカードへ移行
・AI保健指導支援システムを開発
2030年～
・意味情報を外部から脳に入力する技術により、自閉症、認知症、引きこもりなど精神疾患者の病状回復・コミュニケーションが 可能になる
・手術ロボットの普及
交通・移動
ヒト・モノの移動が、無人自動走行、小型無人機（ドローン）による荷物 配送や自動運航船等により、「移動革命」による物流効率化と移動サービスの高 度化が進み、交通事故の減少、地域の人手不足や移動弱者の解消につながってい る。2020 年に国内販売新車乗用車の 90％以上に自動ブレーキが搭載され、無人自動走行の普及に向けた社会の受容性が高まりつつある。
自動走行が実現されると①シェアリングエコノミーが急速に発展し、②自動車保険はBtoCからBtoCへ変化してくる。
キーワード
官民ITS構想・ロードマップ2017
ダイナミックマップ
準天頂衛星「みちびき」
HMI
情報セキュリティ
歩行者事故低減
次世代都市交通
戦略的イノベーション創造プログラム（SIP)
ART（Advanced Rapid Transit）
Connected Car 社会
車と５Ｇ等のネットワークがつながり新たな価値やビジネスが創出される安全・安心・快適な「Connected Car」社会
・IoTによるメンテナンスの提案＆予約サービス
・近くのレストラン等を提案し、自動でナビ設定
・通信で最新の高精度地図や道路交通情報を入手し、スムースな自動運転を実現
・運転手の緊張、疲労度等に応じて、最適な音楽を提供したりエアコンを調整
・車内からガレージのドアやライトを制御
・ドライバーの運転特性（事故多発地点の通過が多い、急ブレーキが多い等）に応じた保険料を設定
・故障診断情報を元にディーラーメンテナンスを提案＆予約
・おすすめのレストランや観光地等を提案し、自動でナビを設定
・到着に合わせた最適な冷暖房制御、お風呂のお湯張り
・インターフォンの応答
・会社と同じように使えるネットワーク環境
・移動しながらテレビ会議
オリンピック
・オリンピックでは羽田空港や臨海地域等を無人交通システムで世界へ発信
・BRT(バス・ラピッド・トランジット(英: bus rapid transit, BRT))により、会場間のバス移動を無人化、IoTによりバスが通過するときに信号を制御
幹線ルート計画
虎ノ門ー新橋、(東京駅ー銀座ー新橋 間検討)新橋ー勝どきー晴美五丁目ー市場前駅ー有明テニスの森駅ー国際展示場ー東京ビッグサイト(検討)ー東京テレポート(検討)ー新客船埠頭(検討)
他 『選手村ルート』、『晴海・豊洲ルート』
選手村再開発後、平日20便・2,000人程度(1時間あたり)の運行計画
運行開始2019年秋予定
2020年
・自動ブレーキが国内販売新車乗用車の90%以上
・安全運転支援装置・システムが、国内車両（ストックベース）の 20％に搭載、世界市場の３割獲得
・ラストマイル自動走行･･･『道の駅』などを利用し過疎地域の集落を回りながら病院間などの高齢者運送が始まる
・交通規制情報管理システムの普及で『自動バレーパーキング』が実現。
・新東名での後続無人での隊列走行を実現
・2018年小型無人機(ドローン)を山間部で荷物配送を実施、2020年には人口密度の高い都市でも実施
2025年
完全自動走行
2030年
・安全運転支援装置・システムが、国内販売新車に 全車標準装備、ストックベースでもほぼ全車に普及
・走りながら30秒先の状況をシミュレーションするとともに 運転技能を向上させることで、自動での事故回避や注意喚起の精度が向上し、自動車事故が減少
・環境中の重要物を自律的に取捨選択するとともに、走行データからの学習が進み、熟練運転手以上の技能を自動車が共有することで、市街地を含むあらゆる道での 完全自動運転が可能になる
自動運転による移動サービスの実証実験
ラストマイル自動走行
過疎地等における運営コストの抑制やドライバー不足を解消する新たな移動サービス
自動バレーパーキング
① 利用者はショッピングセンター等の入口で後車
② 管制センターから車両に対し、地図の配信、走行経路、速度や駐車位置等を指示。
③ 車両は低速で周辺の安全を確認しながら指示された位置に駐車。
記述は無いが、迎車も可能と考えられる。
自動運転後の車内空間
自動車運転が自動化されると、移動時間を他の時間に代替でき、時間の節約いになる
画像はメルセデスベンツの「F015」
人工衛星『みちびき』
2017年8月19日 準天頂衛星システム「みちびき３号機」の打ち上げが成功。 これにより4台の人工衛星でGPSの測位が25cmとなり高精度の位置情報を可能になった。 ダイナミックマップ(高精度3次元地図)を利用と次世代通信網『５G』により自動車自動運転が加速する。
道路の白線認識と周辺の車両・道路情報などを得ることにより、車線変更が可能になり、信号機のある・なしの交差点も通過ができるようになり、右左折も可能になる
すぐそこの将来は7台となる計画
ドローン
・高精度センサ及びその利用技術の開発、準天頂衛星システムの利用や画像処理による機体及びマーカーの位置測定の高精度化
・ハイパースペクトルカメラによる高付加価値測量
小型無人飛行機の飛行レベル
| レベル１ | 目視内での操縦飛行 ・農薬散布 ・映像コンテンツのための空撮 ・橋梁、送電線等のインフラ点検 等 |
| レベル２ | 目視内飛行(操縦なし) ・空中写真測量 ・ソーラーパネル等の設備の点検 等 |
| レベル３ | 無人地帯での目視外飛行（補助者の配置なし） ・離島や山間部への荷物配送 ・被災状況調査、捜索 等 ・長大なインフラの点検 ・河川測量 等 |
| レベル４ | 有人地帯（第三者上空）での目視外飛行（補助者の配置なし） ・都市の物流、警備 ・発災直後の救助、避難誘導、消火活動の支援 ・都市部のインフラ点検 等 |
現状では、基本的に 150m未満の高さの空域を飛行する
空の産業革命に向けたロードマップ
現在：レベル１、レベル２
2018年～：レベル３
2020年～：レベル4
2019年：民間によるドローンを飛行させる者（運航管理者等）の資格認定
物流
2018年
・全国高速道路・自動車専用道路の高精度3次元地図データ(ダイナミックマップ)整備完了
2020年
・高精度化した一般物体認識技術によって把握し たものや情報をあらかじめ定められた制御規則に 当てはめることで、限られた敷地内／高速道路等 の整備された区画での完全自動運転や隊列走 行が可能になる
・新東名で後続無人隊列走行の実現(2022年には東京-大阪間を実現)
・高速道路での後続無人隊列走行が実現し、ドライバー不足の解消、陸上大量輸送が可能に
・限定地域での無人自動運転移動サービスの開始
・山間部の実証実験をもとに都市部でドローンを使った荷物配送を本格化
2025年
・高速道路でび完全自動運転
・自家用車も自動運転レベルがSAEレベル4を実現
・自動運航船の実用化
2030年
・高速道路での後続隊列走行が事業化
・自動運転技術の高度化等により、幹線輸送における隊列走行が実現し、地上大量輸送が可能に
・デバイス（ドローン、ロボット台車など）の知能化により、ラスト ワンマイル配送の無人配送が実現。流通経路は配送条件に応じ、多様な配送手段（配達ロボット、長距離・短距離配送 用ドローンほか）から自動で選択
2017年8月『日本経済新聞』に水中ドローンの記事
自動運転レベルの定義
| レベル | 概要 | 主体 |
| SAE レベル 0 | ・運転者が全ての運転タスクを実施 | 運転者 |
| SAE レベル 1 | ・システムが前後・左右のいずれかの車両制御に係る運転タスクのサブタスクを実施 | 運転者 |
| SAE レベル 2 | ・システムが前後・左右の両方の車両制御に係る運転タスクのサブタスクを実施 | 運転者 |
| SAE レベル 3 | ・システムが全ての運転タスクを実施（限定領域内） ・作動継続が困難な場合の運転者は、システムの介入要求等に対して、適切に応答することが期待される |
システム(困難な場合は運転者) |
| SAE レベル 4 | ・システムが全ての運転タスクを実施（限定領域内) ・作動継続が困難な場合、利用者が応答することは期待されない |
システム |
| SAE レベル 5 | ・システムが全ての運転タスクを実施（限定領域内ではない） ・作動継続が困難な場合、利用者が応答することは期待されない |
システム |
製造
・過去の売上や様々な顧客からの注文に応じて、将来的な見込み・予測も含めた生産・物流計画を策定し、生産ラインを自動的に調整
・生産ロボット、工作機械等が自動化されるとともに、画像データ等を用いて不良品の検知や不良率の低減
・販売後の製品について、製品に付されたセンサから得られる情報等をもとに、異常等の検知、アラーム発信、故障予測、燃料の補充時期の予測
2018年を目処に、セブン-イレブン、ファミリーマート、ローソン、ミニストップ、ニューデイズは、特定の地域で、取扱商品に電子タグを貼付け、商品の個品管理を実現するための実験を開始する。
※1：電子タグ「流通・小売」を参照
・自動車自動走行が実現されると①シェアリングエコノミーが急速に発展し、②自動車保険はBtoCからBtoCへ変化してくる。
自動車販売台数は減少となる。 価格の変動は2017年時点では不明。 大手自動車メーカーが減少分補填のための異業種への製造商品は2017年時点不明
流通・小売
2018年を目処に、セブン-イレブン、ファミリーマート、ローソン、ミニストップ、ニューデイズは、特定の地域で、取扱商品に電子タグを貼付け、商品の個品管理を実現するための実験を開始する。
※電子タグ
電子タグとは、電波を利用して非接触で個体を識別するツールです。バーコードのように、ほぼ全ての商品に電子タグが貼付されれば、電子タグの情報を電波で読み取ることで、いつ、どこに、何の商品が、どの程度流通しているかを簡単に把握できるようになります。
電子タグを利用することで、小売事業者としては、レジ・検品・棚卸業務の高速化、防犯ゲートを用いた万引防止、消費期限管理の効率化による食品ロス削減など、様々な波及効果が期待されます。
さらに、電子タグから取得された情報をメーカー・卸を含むサプライチェーン上で共有することができれば、市場に流通している在庫量を踏まえてメーカーが生産量を柔軟に調整したり、トラックの空き情報を共有して共同配送を進めたりするなど、製造・物流・卸・小売の垣根を越えたムダの削減を実現することが可能です。
電子タグは、複数のタグを同時に検出できるため、レジで瞬時に全ての読み取りが可能。 衣料品店でも別のサイズの在庫があるかすぐ判明、リネンタグとして縫い付け洗えるものもあり、商品の入荷時も瞬時に個数検出でき、万引き防止になるなど、様々な利点が考えられる。
2020年
・ 顧客購買行動や突発的な周辺状況の変化（天候・イベント 開催など）を察知し商品需要を予測する機械学習が進展し、 小売り店舗での発注最適化が可能になる
・画像認識により、ベルトコンベア式の無人レジが可能に
・強化学習などにより、専用設備を有する流通センタにおいて、 デバンニング（積荷下ろし）・パレタイジング・バンニングのロボッ ト化が進展
・危険認識・回避により、ハブ空港での無人荷物搬送が可能に
・都市部でドローンによる荷物搬送が本格化
・体内信号認識技術の高度化により、ウェラブル端末・パワー スーツの普及による倉庫・物流作業員の機械化・知能化が進展
・バックヤードでの搬送・ピッキングの一部ロボット化が進展
2025年
2025年までに、セブン-イレブン、ファミリーマート、ローソン、ミニストップ、ニューデイズは、全ての取扱商品（推計1000億個／年）に電子タグを貼付け、商品の個品管理を実現する。その際、電子タグを用いて取得した情報の一部をサプライチェーンに提供することを検討する。
2030年
・強化学習などにより獲得した知識をもとに、物品搬出などの一部ロボット化とともに、ドローン等の集配ロボットが自律的に移 動・商品を把持できるようになる
・強化学習などにより、柔軟物を扱うことが可能となり、定型化 可能な作業に関しては、次のような応用分野での利用が進展
①食肉/野菜加工（ジャガイモの芽取り等）および袋詰め、パック 詰め作業のロボット化
②無人調理、単純な料理盛り付けのロボット化
・強化学習などを通じた自律移動型のアーム＆ハンド付きロボットの知能化により、商品陳列が可能となり、無人店舗化が進む
・強化学習などを通じたロボット知能化により、インドア、アウトドア問わず、ロボットによる物品搬出が可能に
・ピッキングロボットの知能化により、多様な商品（サイズ不揃い、 割れ物・生鮮食料品等取扱い注意商品含む）の混合高速梱包が実現し、流通センターが無人化
スマートサプライチェーン
開発・製造・販売・消費のあらゆる段階のデータをリアルタイムに取得・利活用 することが可能となることで、個々の顧客のニーズに即した革新的な製品・サー ビスの創出、データ連携による無駄のない最適化されたサプライチェーン、スマ ート工場での安全で生産性の高い製造プロセスが実現している。データを収集 し経営にいかす企業が増加し、製造業全体の労働生産性が年間２％以上向上し ている。
2018年を目処に、セブン-イレブン、ファミリーマート、ローソン、ミニストップ、ニューデイズは、特定の地域で、取扱商品に電子タグを貼付け、商品の個品管理を実現するための実験を開始する。
※1：電子タグ「流通・小売」を参照
2020年
・日常生活のふとした機会に、着たい服をスマートフォンで入力。自分にぴったりの寸法、好みの色・素材の洋服が、既製品とさほど変わらない 価格・手間で購入できるように。
・工場や企業の枠を超えてサプライチェーン全体に係るデータを共有・活用する先進システムを構築
・低コストで機能的なロボット・IoT ツールを導入
・工場等でデータを収集する企業の80%、収集したデータを具体的な経営課題の解決に結びつけている企業の割合を40%を目指す
2030年
・グローバルに最適化されたサプライチェーンの構築/
「現場カイゼンモデル」等の国際標準化
インフラ
日本全国津々浦々で、ICT・ロボット・センサー等を活用することにより、道路、 橋、ダムといったあらゆる建設現場の生産性が向上（2025 年度までに２割）して いる。人手不足等に悩むことなく、適切なインフラの整備・管理が浸透している。 建設現場の労働環境も改善し、より魅力的な職場へ変化。これらにより、国民の 快適で安全な日々の暮らしを支えている。
2020年
・次世代通信規格『５G』登場
活用例
①エンターテインメント
②安心安全な社会を実現する防犯・防災
③物流、農林水産業、オフィス・向上
④ロボット、ドローンなどの遠隔制御・監視
⑤コネクテッドカー、車両の遠隔制御・監視、自動車運転
⑥高速移動体向け高速・高信頼通信
・Wi-Fi環境を全国3万箇所に整備
・ICT・ロボット・センサー等を活用することにより、道路、橋、ダムといったあらゆる建設現場の生産性が向上
・橋梁りょう ・トンネル・ダムといった土工・舗装等以外の工種や維持管理を含む全てのプロセスに ICT 活用
・インフラ点検にロボットが対応
・AIが過去の事例を学習し、経年や劣化状況等に応じたメンテナンス計画を策定する。また、類似案件・過去の案件や自治体・政府の財政状況等をもとに、建設やメンテナンスの要件水準・見積り等の妥当性を検証
・各種インフラに設置されたセンサや衛星写真等から異常検知、故障を予測
・山奥や水際でも地理等を把握し、建設ロボットがインフラ設置・建設の工事を行う
Fintech
利用者の安全・安心が確保される中で、ブロックチェーンなどの先進技術を活用 する FinTech 企業や金融機関等が、オープン API 等を通じて連携・協働しつつ、 利用者のために次々と競争的にサービスを提供。キャッシュレス決済が広く浸透。
2018年
・XML形式への金融EDI新システムの稼働開始
・2017年8月29日『XML形式摘要業務およびレコード・フォーマット』の制定
・呼称：全銀EDIシステム、愛称：ZEDI(ゼディ：Zengin EDI system)と2017年9月15日全銀協発表
2020年
・80行程度以上にオープンAPIの導入(2018年)、2020年にXML形式の新システムに全面移行
・金融EDIをXML形式に全面移行
・商流情報が電子的に授受
・キャッシュレス決済の推進と電子レシート発行、PPMアプリケーションを通じてレシピ紹介や、ポイントが得られるアンケートが行われる
・金融機関の業務が内包する様々なリスク（預貸率、含み損等、日々変動するリスク）をリアルタイムに反映させて融資条件を定める
・直近売上推移などの定量データやビジネスモデルなどの定性データをもとに将来収入を予測し、無担保融資
を行う
InsurTech
InsurTech（インシュアテック）保険（インシュアランス）分野における技術（テクノロジー）活用をインシュアテック。InsTech（インステック）
・顔写真で1枚で性別や年齢、BMI、寿命まで測定。 写真の顔から100のチェックポイントから機械学習をしたAIが割り出し、保険料の見積もりができる。 （アメリカ ラビタスのサービス）
・損保ジャパン 車検証読取りアプリ『カシャらく見積り』を2017年8月に提供開始
(自動車保険証券および車検証の内容を自動で読み取り、読み取った内容を保険料計算システムへ転送することで、お見積りからご契約手続きまでシームレスかつペーパーレスで完了できるアプリ)
・ウェアラブル端末を活用した個人の健康状態ごとに保険料を算定
・自動車自動走行が実現されると①シェアリングエコノミーが急速に発展し、②自動車保険はBtoCからBtoCへ変化してくる。
エネルギー・環境
・高速PLCが屋外利用ができるようになる
・水素社会の幕開け
ロボット・バイオ・マテリアル
2020年
・ロボット介護機器の市場規模500億円を目指す
・組立プロセスについて、ロボット化率を大企業で 25％、中小企業で現状の大企業並みである 10％を目標とする
・物流分野において、入出荷場等の輸送と現場との接点での作業（トラックから倉庫への積み込み／荷下ろし）や配送管理について、ロボットにより一貫した自動化が実現
・アシストスーツの活用により現場の負担を軽減するためアシストスーツの軽量化等の性能向上を進める
・仕分け・検品作業について、「医薬品物流センター高度化ロボットシステム」
・ピッキング、仕分け・検品におけるロボット化率約３割
・卸・小売業や、宿泊・飲食業についても、集配膳や清掃などバックヤード作業のうち、単純かつ負担の大きい作業について、ロボットによる自動化
・要介護状態になっても住み慣れた地域で自立した生活を継続することを実現
・介護ロボットを活用することによる介護業務の効率化、省人力化を達成する一方で、人の手にしか成し得ない質の高いサービスを集中的に提供
・ロボット介護機器の市場規模500億円を目指す、2030年に2600億円
・移乗介助等に介護ロボットを用いることで、介護者が腰痛を引き起こすハイリスク機会をゼロを目標
・医療関連機器の実用化支援を平成 27～31 年度の５年間で 100 件以上実施
・介護者による抱え上げ動作のパワーアシストを行う非装着型の機器
・外出をサポートし、荷物等を安全に運搬できるロボット技術を用いた歩行支援機器
・排泄物の処理にロボット技術を用いた設置位置調整可能なトイレ
・介護施設において使用する、センサーや外部通信機能を備えたロボット技術を用いた機器のプラットフォーム
・在宅介護において使用する、転倒検知センサーや外部通信機能を備えたロボット技術を用いた機器のプラットフォーム
・ロボット技術を用いて浴槽に出入りする際の一連の動作を支援する機器
・建設現場における前工程・後工程を含む全体工程をシステムとしてとらえた生産性向上・省力化を推進
・国内の重要インフラ・老朽化インフラの 20％はセンサー、ロボット、非破壊検査技術等の活用により点検・修を高効率化
・GPS 自動走行システム等を活用した作業の自動化
自動走行トラクターの有人－無人協調システムの普及並びに複数台同時走行技術の実用化。
・ 森林作業道を自律走行することにより木材搬出作業を自動化するフォワーダの普及。
・人手に頼っている重労働の機械化・自動化
野菜等の収穫、畜産における自動搾乳・給餌、林業における下刈りや苗木の植栽、漁業における養殖網・船底の洗浄等を自動で行うロボット並びにパワーアシストスーツの普及。
・畦畔・法面等の除草、弁当の製造・盛付等を自動で行うロボットの実用化、パワーアシストスーツの更なる小型化・軽量化、自動搾乳・給餌システムの高度化の実現。
・ロボットと高度なセンシング技術の連動による省力・高品質生産
・施設園芸の高度環境制御（温度、CO2、施肥溶液濃度等）システム、選果・加工工程における傷害果判別ロボット、原木の品質判定ロボット等の普及”
住宅リフォーム
2019年に本格的な市場創出を目指す
人材の育成・活力
求められる能力・スキルが常に変化していく中、「生涯学び直し」を続けられる 人材の厚みが生まれている。あらゆる産業で IT との組合せが進行し、日本で働 く全ての者が「IT 力」を備え、全ての企業人が、それぞれのニーズに応じた「IT 力」を身につけ、「IT 力」を活用した付加価値の創造を絶え間なく行うようにな る。
・2017年『サイバーセキュリティ人材育成プログラム』にのっとった取組を推進し、2020年までに『情報処理安全確保支援士(国家資格)』を3万人超を目指す
・社会人の学び直しの推進、ICT人材の育成と再雇用機会の創出
・『異能vation』プログラムを推進し、破壊的イノベーションの種となるような技術課題を公募
規制・行政手続・ガバナンス
セキュリティー
ブロックチェーン
シェアリングエコノミー
⺠間の⾃主的ルールの普及展開、⺠間・⾃治体からの相談に対するグレーゾーン 解消制度の活⽤、⾃治体のモデル事例の創出、横展開
・民泊、カーシェア（過疎地域の買い物弱者）のみでなく、スキルやヒトなども含まれ2017年中に30地域で開始
・2020年に100団体
中堅・中小・小規模事業者の革新
域内外のヒト・モノ・カネ・データの活発な循環をいかして、中小製造業、農林 漁業者、観光・飲食・小売などのサービス事業者、スポーツ・文化芸術関連産業 等が、付加価値・生産性を高めている。地域を 牽引する企業が圏域全体の好循 環の基盤となり、地域の特性をいかした成長産業や良質な雇用が生まれるなど、 地域経済の好循環が実現している。2020 年までに、黒字の中小企業・小規模事 業者が 140 万社に倍増する、サービス産業の労働生産性の伸び率が倍（２％）と なるなど、個々の事業者の付加価値・生産性向上と地域経済の好循環が両輪で進展している。
・低コストで機能的なロボット
・事業承継ネットワークの全国展開により事業承継診断を行い、親族内・親族外の承継を税制で支援
テレワーク
・モバイル端末やテレビ会議システム等のＩＣＴを活用したテレワークを導入することにより、時間や場所を有効に活用できる働き方を実現。
・サテライトオフィスやコワーキングスペースの活用により、地方でも都市部と同じように働ける環境を実現する「ふるさとテレワーク」の環境を推進。
・テレワークを全国に普及させることで、高齢者や育児世代等の労働参加、生産性の向上、ワークライフバランスの確保、地域活性化等の様々なメリットが実現される。さらにＩｏＴ・ビッグデータやクラウドソーシング等のテレワークにおける活用を通じ、職場における業務効率の上昇や健康管理、雇用ミスマッチの改善等に寄与することが可能となる。
農林水産業
・準天頂衛星システムのセンチメートル級補強信号の利用により、農業機械を適切な速度で自動運転させることが可能となり無人自動トラクターにより自動化
・農業機械の自動運転によって、農業の大規模化への対応ばかりでなく、霧などの悪環境下や夜間においても農作業を実施でき、環境に左右されない農耕作業が期待できる
・熟練農家の知識や育成状況や気象など様々なデータを駆使し、新規参入者でもおいしく安全な作物を収穫できる
・温度や湿度、日照時間等の気象条件や発育状況に応じて、効果的な栽培方法（肥料の種類、散水の量・タイミング等）をAIが提案
・自動スプリンクラーによる散水を行う。また、ドローンを活用して、種まきや肥料散布を行うとともに、空中から発育状況を観察
・様々なゲノム情報を分析し、品質改良の提案をする
観光・スポーツ
スポーツを核とした地域活性化(「スポーツ未来開拓プラン」の実
行)
スポーツコンテンツホルダーの経営力強化、新ビジネス創出促進
スポーツの海外展開の促進
スポーツ実施率の向上
①スポーツ観戦の多様化
･Virtual Realityによる臨場感体験
･小型無人機等の活用による多視点映像の提供
②スポーツ科学の進展
･ウェアラブルの活用による効果的なトレーニング
･義体化技術の活用により、全ての人がスポーツを楽しむ
･センシングを活用した多点計測により、審判をサポート
･フィギュアスケートがボーカル曲を認めたように、スポーツと音楽のシナジー効果を研究
③健康増進予防サービス事業としてのスポーツの活用を目指す
･スポーツ産業の需要拡大、スポーツ産業による地域活性化、スポーツ施設のプロフィットセンター化（統合リゾート化(IR)）、障害者スポーツの拡大等
④スポーツ産業とITどの科学技術との融合、スポーツとファッションの連携等
・今後の課題は、アスリートや 芸術家がセカ ンドキャリアとして社会に おいて活躍出 来る場を創出しなければいけない。 デュアルキャリアや学び直し、学校・地域等における活躍の場の拡大など現役時代と引退後をつなぐアスリートキャリア支援の方策について検討が始まる。
・世界水準の『DMO』を全国100組織形成(観光)
海外
教育
圧倒的に不足しているIT･データ人材を中心に、新しいスキルやコンピンテンシーを装備するための、人材育成・教育エコシステムを国を挙げて構築する
大学の数理・データサイエンス教育を強化、鉱業教育改革･･･
・『文系理系を問わず、専門分野を超えて数理・データサイエンス教育を受ける環境』を推進
・小学校段階におけるプログラミング教育の必修化･･･
2017年6月 内閣官房日本経済再生総合事務局より
①基礎(ITリテラシーの標準装備）
初等中等教育：プログラミング教育必修化
高等教育：産業ニーズに応じた教育
社会人教育：リカレント教育強化
②ミドル(IT人材の抜本的な能力・スキル転換）
学び直しの徹底支援
データ・サイエンティスト育成
③トップ(トップ人材の創出・獲得)
未踏IT人材発掘・育成、セキュリティ人材の育成
産学官連携による共同研究の活性化
高度外国人材の受け入れ強化
経営リーダー人材の戦略的育成
2020年
・小学校段階でのプログラミング教育必修化『未来の学びコンソーシアム』
・『校務系システム』と『授業・学習系システム』をクラウドで利活用
・教育者に対しての指導を支援
・『e-ラーニング』などの教材を活用
・文系理系を問わず専門分野を超えた全学的な数理・データサイエンス教育等を 実施するためのセンターを拠点となる大学に整備し、全国的なモデルとなる標 準カリキュラムやモデル教材を作成し、他大学に普及展開する。
・工学教育システム改革について、学科ごとの縦割り構造の抜本的見直し、学士・ 修士の６年一貫制教育などの教育年限の柔軟化
・年代・職種を問わず、様々な人材が多様な機会を通じて基礎的なIT・データス キルを身につけることは重要である。意欲のある社会人の「学び直し」を充実するため、個人に対する支援策を講ずる。
・「科学技術イノベーション官民投資拡大推進費（仮称）」の創設
・AI開発やビッグデータ処理を加速できる、スーパーコンピュータを含む国際 的に優位な学術情報通信基盤の強化し、大学と併せ企業と共同研修を開始
・クラウド上クの教材等を円滑に利活用可能な学校： １００％目標 「教育クラウドエバンジェリスト」(仮称)を育成・確保
宿泊・旅館
・自動車ナンバーから顧客を特定しお出迎え
・自走式ロボットが館内を廻り宿泊客への施設案内をする
・無人フロントでロボットが対応
製造業
2020年
・IoTセンサーを搭載し、使用回数を測定し、正確な交換時期を測定
2030年
・文脈、背景知識を考慮した認識技術と作業の目標を自ら獲得する技術により、製造設備が自らが作業計画 を立案可能に
・センサ情報や、ヒヤリハットに関するテキスト情報から自動生成されるオントロジー、人間の会話等を理解し、オ ペレーションミス等の検知・予測精度が向上し、ミスを防止
・製造プロセスの要点を自律的に認識しつつ柔軟に設 備が動作するとともに、設備稼働に関するデータ（経験）をコピー・共有することで、「製品開発～販売・消 費（～修理・補修）の一連の流れ」が個別企業・系列の垣根を越えて、リアルタイム及び予測的に全体最 適で運用される
IoTセンサーネットワーク
三浦工業･･･ボイラーの遠隔監視・メンテナンス体制
日立建機システム･･･LCMサービス、コンプレッサー
オムロン･･･他(後日記載予定)
暮らしの変化
サンドボックス
・家庭内の冷蔵庫や電子レンジなどに蓄積される日頃のレシピデータや食材の使用データを相互に参照し、好みに応じた新しいレシピの 提案や、足りない食材を自動で近所のスーパーに注文してくれる
・生活支援ロボットが、高齢者の健康状態のデータをチェック。異常 があれば、自動でかかりつけ医に送信、高齢者にも簡単な健康管理が実現
AIとロボットの仕事への参加
日本の労働人口の約 49％が、技術的には人工知能等で代替可能に
野村総合研究所 ニュースリリースより
自動化が可能になる業種
第4次産業⾰命による「仕事の内容」の変化
AIやロボット等の出現により、定型労働に加えて⾮定型労働においても省⼈化が進展。⼈ ⼿不⾜の解消につながる反⾯、バックオフィス業務等、我が国の雇⽤のボリュームゾーンである 従来型のミドルスキルのホワイトカラーの仕事は、⼤きく減少していく可能性が⾼い。
産業構造別の従業者数の増減
経済産業省 「新産業構造ビジョン」産業構造審議会 中間整理より
職業別の従業者数の変化
経済産業省 「新産業構造ビジョン」産業構造審議会 中間整理より
『増加』する仕事
・ 様々な産業分野で新たなビジネス・市場が拡⼤するため、ハイスキルの仕事は増加
（職業例）経営戦略策定担当、M&A担当、データ・サイエンティスト、マス・ビジネスを開発する商品企画担当や マーケッター・研究開発者、その具現化を図るIT技術者
・データ・サイエンティスト等のハイスキルの仕事のサポートとして、ミドルスキルの仕事（技術⾰新の進展スピード次第）
（職業例）データ・サイエンティスト等を中核としたビジネスの創出プロセスを具現化するオペレーション・スタッフ
・ マスカスタマイゼーションによって、ミドルスキルの仕事
（職業例）ニッチ・ビジネスを開発する商品企画担当やマーケッター・研究開発者、その具現化を図るIT技術者
・安⼼感が購買の決め⼿となる商品・サービス等の営業・販売に係る仕事は増加
（職業例）カスタマイズされた⾼額な保険商品の営業担当、⾼度なコンサルティング機能が競争優位性の源泉となる 法⼈営業担当
・⼈が直接対応することがサービスの質・価値の向上につながる⾼付加価値なサービスに係る仕事
（職業例）⾼級レストランの接客係、きめ細かな介護、アーティスト
・ 新たなビジネスを⽣み出すハイスキルはもとより、マスカスタマイゼーションによってミドルスキルの仕事
（職業例）製造業におけるIoTビジネスの開発者、ITセキュリティ担当者
・週末ビジネス･･･毎日がロボアドバイザーに支配され休日には脳のリラックスをしたい人間が増加する
（職業）特殊な高品位の宿泊施設、農業体験、自然やネイチャー体験、一時的には『昭和体験ビジネス』
一時的に『増加』するが『減少』する仕事
システムエンジニアのうち『上流行程(クライアントとのシステムの実現)』ができない、いわゆるプログラマー
（理由）AIの進化により、AIがプログラム言語と環境分析から自動的にプログラミングを行える
『減少』する仕事
・IoT、ロボット等によって省⼈化・無⼈化⼯場が常識化し、製造に係る仕事
（職業例）製造ラインの⼯員、検収・検品係員
・IoT、ロボット等によって省⼈化・無⼈化による設備・機械保守が常識化し、保守メンテナンスに係る仕事
（職業例）ダム・橋梁等の点検員
・ IoTを駆使したサプライチェーンの⾃動化・効率化により、調達に係る仕事
（職業例）企業の調達管理部⾨、出荷・発送
・ 顧客データ・ニーズの把握や商品・サービスとのマッチングがAIやビッグデータで効率化・⾃動化されるため、 付加価値の低い営業・販売に係る仕事
（職業例）低額・定型の保険商品の販売員、スーパーのレジ係、銀行の融資担当者
・ AIやロボットによって、低付加価値の単純なサービス（過去のデータからAIによって容易に類推可能／動作 が反復継続型であるためロボットで模倣可能）に係る仕事
（職業例）⼤衆飲⾷店の店員、中・低級ホテルの客室係、コールセンター、銀⾏窓⼝係、倉庫作業員、スーパーなどの商品陳列係
・バックオフィスは、AIやグローバルアウトソースによる代替によって減少
（職業例）経理、給与管理等の⼈事部⾨、データ⼊⼒係
・陸上・海運運送の自律走行自動化によりロボットとAIで代替ができる仕事
（職業例）トラックドライバー、船舶操縦者
・その他･･･ロボアドバイザーに置き換わるもの
（職業例）銀行員、レストランの案内係、保険の審査担当、動物のブリーダー、電話オペレーター、駅や百貨店・企業の受付などのインフォメーション係、少額な保険セールスマン、
・その他･･･ロボットやAI、ビッグデータにより置き換わるもの
(職業例)ネイリスト、集金人(決済システムによる)、ホテルの受付係、仕立て屋、時計修理工、カメラ修理工、税理士、データ入力作業員、検査測定の作業員、メガネ技術者、殺虫剤散布者、義歯制作技術者、測量技術者、地図作成技術者、造園・用地管理作業員、一般調理人、バックヤードで調理する専門調理人、大衆店のホールスタッフ、彫刻士、歯科技工士、空港内のグランドスタッフ、CA、空港内のグランドハンドリング、MR、一般事務、医療事務、経理、総務、購買・在庫管理、プログラマー、システム保守、生産品質管理、製造機械メンテナンス、調査・測量・製図・積算、施工管理、バイヤー、店舗運営、販売・接客スタッフ、マーチェンダイザー、講師、栄養管理士、翻訳業、ＩＣ生産オペレーター、一般事務員、鋳物工、医療事務員、受付係、ＡＶ・通信機器組立・修理工、駅務員、ＮＣ研削盤工、ＮＣ旋盤工、会計監査係員、加工紙製造工、貸付係事務員、学校事務員、カメラ組立工、機械木工、寄宿舎・寮・マンション管理人、ＣＡＤオペレーター、給食調理人、教育・研修事務員、行政事務員（国）、行政事務員（県市町村）、銀行窓口係、金属加工・金属製品検査工、金属研磨工、金属材料製造検査工、金属熱処理工、金属プレス工、クリーニング取次店員、計器組立工、警備員、経理事務員、検収・検品係員、検針員、建設作業員、ゴム製品成形工（タイヤ成形を除く）、こん包工、サッシ工、産業廃棄物収集運搬作業員、紙器製造工、自動車組立工、自動車塗装工、出荷・発送係員、じんかい収集作業員、人事係事務員、新聞配達員、診療情報管理士、水産ねり製品製造工、スーパー店員、生産現場事務員、製パン工、製粉工、製本作業員、清涼飲料ルートセールス員、石油精製オペレーター、セメント生産オペレーター、繊維製品検査工、倉庫作業員、惣菜製造工、測量士、宝くじ販売人、タクシー運転者、宅配便配達員、鍛造工、駐車場管理人、通関士、通信販売受付事務員、積卸作業員、データ入力係、電気通信技術者、電算写植オペレーター、電子計算機保守員（ＩＴ保守員）、電子部品製造工、電車運転士、道路パトロール隊員、日用品修理ショップ店員、バイク便配達員、発電員、非破壊検査員、ビル施設管理技術者、ビル清掃員、物品購買事務員、プラスチック製品成形工、プロセス製版オペレーター、ボイラーオペレーター、貿易事務員、包装作業員、保管・管理係員、保険事務員、ホテル客室係、マシニングセンター・オペレーター、ミシン縫製工、めっき工、めん類製造工、郵便外務員、郵便事務員、有料道路料金収受員、レジ係、列車清掃員、レンタカー営業所員、路線バス運転者
・人口減少によるもの
(職業例)新築住宅提供者、教育関係者(初等中等高等)、保育士
中卒・高卒の半数が非正規雇用で貧困が連鎖
経済産業省 2017年5月 『不安な個人、たちすくむ国家』より
①中卒・高卒の約半数が非正規雇用
②非正規雇用の年収は正規雇用の1/3
③子供にかける教育費は親の年収に比例
④親の年収が高いほど、子供は大学進学
以上までです。
理論的に簡素に考えればてみます
①男性のみが正規雇用で生活を支えている『中位』は532万円
②女性のみが正規雇用で生活を支えている『中位』は359万円
③男性と女性が正規雇用で所得を得ていれば『中位』は891万円
男性と女性の比率が５０％であれば、世帯所得②のみであれば、経済産業省の『貧困の連鎖(中位以下)』となる。
②を除くと、世帯所得①だけの場合は、③に劣ることになる。グラフから読むと532万円の年収より、1000万円の収入があれば、4年生大学の進学率が1.5倍近くとなる。
ただ、大学進学をすればよいのでなく、これからの社会の方向を理解し、企業が望む学習をしなければAI・ロボに代替され非正規雇用となってしまい、悪循環を生む。
これからの労働は約５０％の労働がAIとロボットに置き換えられる可能性があるので、初等教育の段階から将来の展望を理解し教育をしていかなければ、好循環を生む連鎖ができなくなる。
地域サッカーにおけるロボット化
あくまでも筆者の考えであり、2017年時点では国家戦略としては挙げられていません。
少子化に伴い、地方中学校ではサッカー部の人員が減り、11人制が維持できなくなり、フットサルが主流になる。
高校では強豪とされる学校にサッカープレーヤーが集中し、一般の学校では人数が少ないフットサルが主流となる。 一時的に『混合チーム』も存在するが、オリンピック種目にもバスケットボールなども少数人員で構成可能なスポーツが競技種目を増やすが、世界的に見れば人口減少が起こらない地域もある。
社会人のミドルクラスのIT再学習が始まり週末は資格取得に時間を費やす。 ジュニア世代の審判の減少する。
物流で成果が出たドローンを利用し審判を代替することができる。 ドローンは新たなバッテリーを搭載し、60分の継続飛行が可能となる。 ドローンは高精細カメラを搭載し、AIによりボールをタッチライン上と、ボール上を飛行続ける。
ドローンが飛べない地域では、高精度カメラを4点設置することにより、ラインの判断と4台の情報から３D化して判断を行える。
ウェアラブルデバイスは、スパイクやシンガード・貼り付けタイプなど様々な物があり、常時健康状態や位置情報を大会運営者やベンチに届けてくれる。
ベンチは練習の時の健康状態のスモールデータを利用しパフォーマンスの落ちるタイミングを予測し、交代の指示ができる。
また、練習試合や大会の健康と位置情報を分析し、ロボアドバイザーのAIで提案される。
個人のデータを11人分利用しフォーメーションを分析し指示がで消える。
サッカーボールにある空気を入れるゴムと同じ重さのIoTが出現する。
コーナーのポール4本にIoT化すれば費用負担も少なくなりラインとボールの判断が簡単に主審に伝えられる。
ゴールとなれば、自動的に本部にデータが集結し、リアルタイムで得点情報がインターネットで発信できる。
放映権のない試合では、高速通信網５Gとデバイスの進化によりパブリックビューイングや自宅でフォログラム化された試合を臨場感のある音声で体感できる。
国の方策では、地域をを活性化して国に頼らない経営力を強化させる。
語句
・KPIは(Key Performance Indicator)の略称で、日本語では「重要業績評価指標」と言われます。
・ICT(Information Communication Technology)の略称、「情報伝達技術」
キーワード
2013年6月 『世界最先端IT国家創造宣言』を閣議決定
2015年9月～ 『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』
2015年10月 『IoT推進コンソーシアム』を設立
2016年1月 『電波対策2020懇談会』を開催し、7月に報告書と取りまとめた
2016年2月 『固定電話網の円滑な移行の在り方』を諮問
2016年8月 『電気通信事業分野における市場検証に関する年次計画(平成28年度)』を策定
2016年9月～ 『地域IoT実装推進タスクフォース』を開催し、12月に『地域IoT実装推進ロードマップ』及び『ロードマップに向けた第一次提言』をまとめた
2016年9月 『ワンストップ・カード(マイナンバー)プロジェクト』を立ち上げ
2016年10月 『AIネットワーク社会推進会議』を立ち上げ
2016年12月 『官民データ活用推進基本法』が公布・施行
2017年1月 『IoT総合戦略』をまとめた
2017年3月 『マイナンバー利活用推進ロードマップ』を策定・公表
2017年3月 『移行後のIP網のあるべき姿』の一次答申がまとめられる
2017年5月 『世界最先端IT国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画』を閣議決定
2017年5月 『地域IoT実装推進ロードマップ(改定)』及び『ロードマップに向けた第二次提言』をまとめ、『地域IoT実装総合支援パッケージ(仮称)』の創設を検討
2017年6月 『未来投資戦略2017』及び『経済財政運営の基本方針2017』を閣議決定
『2020年に向けた社会全体のICT化推進に関する懇談会』
『IoTコンソーシアム』
